暗示教学在外语教学中的应用研究综述

暗示教学法是乔治·洛扎诺夫20世纪60年代提出的教学法,起源于外语教学,后推广到其他领域,注重开发大脑潜能,发挥学生的无意识作用,以极大的教学效果著称,得到很多国家的认可和推广.中国于20世纪80年代引进,取得一定进展,但近几年在中国面临一些问题,甚至有"过气"倾向.梳理暗示教学研究的历程,分析影响教学的科学原理,提出暗示教学与新时期以学生为中心的理念和课程思政的要求不谋而合,仍有很大潜力可以发挥.总结实践过程中的问题,探讨其在我国新时期外语教学改革中的发展思路,提出走有中国特色的改革之路.     

一种智能芦柑分拣机的设计与实现

针对传统芦柑人工分拣方法效率低的问题,提出一种智能芦柑分拣机的设计方案。该方法以由六个舵机组成的机械臂为分拣结构,当芦柑通过滑杆运输至摄像头下方时,拍照获取全表面图像,基于OpenCV进行图像分析得出结果后,机械臂根据反馈的位置,进行抓取,并投放至相应的区域中,设计结构简单易于量产,基于树莓派（RaspberryPi,RPi）、PWM舵机和python程序等机电一体产品技术,确保系统高效可靠。通过人工分拣与本方案对比实验表明,提出的方法比人工分拣方法在分拣速率方面效率更高。     

基于局部非负稀疏编码的掌纹识别方法

为了更有效地提取出图像的局部特征,在传统的非负稀疏编码(Hoyer-NNSC)算法的基础上,提出了一种新的具有稀疏度约束的局部NNSC (LNNSC)算法。该算法考虑了特征基向量的稀疏度约束和特征的最大化代表性,能够得到强化的图像局部特征;同时利用拉普拉斯密度模型作为特征系数的稀疏惩罚函数,保证了图像结构的稀疏性。在特征提取的基础上,进一步利用径向基概率神经网络(RBPNN)分类器,实现了掌纹的自动识别。仿真实验结果表明,与基于非负矩阵分解(NMF)、局部非负矩阵分解(LNMF)和Hoyer-NNSC的掌纹识别方法相比,该算法在掌纹识别研究中有较高的可行性和实用性。     

基于CAD/CAM的机器人平面雕刻系统设计

为实现平面雕刻的自动化复杂性加工,设计一套基于CAD/CAM的机器人平面雕刻系统,并进行了实验。基于现有主流三维建模软件UG、Solidworks、Pro/E生成了数控加工G代码,并解析、转换G代码,使工业机器人能代替数控雕铣机进行平面雕刻加工,克服现有设备按复杂曲面、镂空等工艺要求加工时存在的缺陷。所构建串联机械臂的作业空间较大,能完成尺寸较大雕刻产品的加工任务。在系统设计时,自主开发了数控加工轨迹的提取程序、轨迹模型到机器人加工轨迹的转换程序,以及机器人坐标系与建模坐标系的统一转换程序。实验结果表明,基于CAD/CAM的机器人平面雕刻系统,加工精度高于0.25mm,完全能够满足木材、玉器、石灰岩、泡沫等刚度较小基材平面雕刻工艺品的加工精度要求。     

纸质档案管理与电子档案管理的融合分析

随着数字技术的飞速发展和社会的不断进步,档案管理方式也正在经历前所未有的变革。传统的纸质档案作为主要的资料保存形式,承载着社会的历史、文化和知识。档案不仅是历史的见证,还是未来决策的基础,无论档案是纸质形式还是电子形式,确保档案的连续性和可访问性是档案管理的核心目标。然而,数字化时代的到来为档案管理带来新的机遇和挑战。纸质档案与电子档案的管理如何融合,成为学术和实践领域都极其关心的问题。基于此,文章分析了纸质档案管理的弊端和电子档案管理的优势,介绍了纸质档案管理和电子档案管理的融合现状,并针对问题从不同角度详细阐述纸质档案管理与电子档案管理的融合路径。     

一种智能分类收纳桶的设计与实现

提出一种智能分类垃圾收纳设计方案,以转盘和扫把为分拣机构.垃圾投放时,转盘依据智能识别结果,将扫入口调整至相应收纳桶上方,启动扫把完成收纳过程.设计结构简单易于量产,基于树莓派(Raspberry Pi,RPi)、视觉传感器和python程序等机电一体产品技术,确保系统高效可靠.     

一种控制清洁机器人越障的方法研究

文章以代替传统“蜘蛛人”行业进行高楼外玻璃幕墙清洁工作的清洁机器为研究对象,设计出一种危险性低、可跨越障碍、无人值守、智能清洁、适应绝大部分窗户类型的擦窗机器人。     

生物质微波热解气化技术研究进展

生物质热解气化可以生产清洁的小分子燃料,是实现生物能源替代化石能源的重要驱动。利用微波辅助生物质气化是实现生物能源高效利用和能源产品高值化的重要途径。阐述了微波强化生物质热解技术和微波催化定向气化技术,分析了生物质微波热解气化技术面临的挑战以及需要解决的问题,并给出了解决方案     

基于神经网络PID的机械臂末端力/位置混合控制系统

机械臂末端执行器与工作环境发生接触时候,对机械臂力控精度提出了更高的要求。面对工作环境的不确定性和变化,传统PID(Proportion Integral Differential)控制在机械臂力控方面表现出精度低,位置调节速度缓慢等特性。提出神经网络与PID控制相结合的智能控制策略,提高机械臂力控精度,调节速度与抗干扰性。运用拉格朗日法建立具有普遍研究意义的二连杆机械臂动力学模型,并通过雅克比矩阵计算出作用在机械臂各个关节的力矩。机械臂位置控制使用传统PID控制来满足动态调节速度,机械臂末端力控策略采用神经网络PID智能控制。通过MATLAB仿真实验结果表明:使用神经网络PID控制算法的机械臂具有良好的轨迹跟踪和力跟踪效果,为机械臂人机互动智能控制研究提供一定的参考。