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3.
现代学徒制是一项深化产教融合、校企合作的育人机制,是创新技术技能人才的现代培养模式.山西铁道职业技术学院与山西安泰控股集团有限公司深度合作开展山西省现代学徒制试点项目,合作目的之一是培养企业煤化工专业人才.学校教师结合学生(员工)在企业车间岗位上的技能知识,系统地讲授煤化工专业课程"煤质分析及煤化工产品检验"理论知识,同时针对企业员工日常学习思想政治知识较少的实际,润物细无声地加入思政元素,实现专业知识与实践技能相结合,技能知识与思政教育相融合,真正培养知识型、技能型、创新型高素质技能人才,努力构建职业教育产业发展命运共同体. 相似文献
4.
图像中的天空区域对于基于视觉的地面机器人导航具有重要意义,为了识别图像中的天空部分,本文提出了一种基于像素偏转模型的BP神经网络天空识别方法.首先,制作天空图像集和非天空图像集,天空图像集由各种天气情况下的天空提取而成,非天空图像集由非天空的景物构成,主要包括建筑、汽车、树木、植物等;其次,使用提出的像素偏转模型提取天空图像集和非天空图像集的像素特征并进行处理,对天空像素点和非天空像素点进行标注,利用BP神经网络对像素特征进行训练,得到权重文件;最后,使用得到的权重文件进行天空的识别.为了更好的说明本文算法和模型的优越性,使用本文算法与Otsu算法、YeHu算法、Graph-cut算法和Mask-Rcnn算法模型进行了比较,并设计了两组组对比实验,第一组实验进行识别效果的主观评价,第二组实验利用CamVid数据集的天空类进行算法精度的定量分析. 相似文献
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随着信息时代的迅速发展,云计算数据访问安全已经成为了用户最关心的问题。身份认证技术是确保参与者在开放的网络环境中实现安全通信的一种重要手段,如何利用身份认证技术为云环境安全保驾护航,成为学者研究的热点。文中通过公钥基础设施(Public Key Infrastructure,PKI)颁发CA证书以在不同云服务间建立信任,将多个采用身份密码体制(Identity-Based Encryption,IBE)的云联合起来;采用分层身份加密体系,引入共享密钥技术,通过选取成环结构,提出一种PKI-IBE混合认证模型方案,并对方案的安全性进行分析,从理论上证明了云环境下PKI-IBE(Public Key Infrastructure-Identity-Based Encryption)同层成环模型提供服务的可行性。同时文中设计了一种基于该模型的签密技术,通过公私密钥对实现云内认证以及跨云认证。安全性理论证明与性能分析表明,该方案在计算量稍增加的前提下,保证了足够的安全性,更加满足云环境下的用户分属不同云域的认证以及用户安全访问的需求,有效解决了云环境中数据访问的安全问题。 相似文献
6.
以艾叶挥发油提取率为考核指标,采用单因素实验考察浸泡时间、料液比、提取时间等对艾叶挥发油提取率的影响,在此基础上,采用响应面法优化艾叶挥发油的共水蒸馏提取工艺,并通过紫外分光光度法测定艾叶挥发油对DPPH自由基的清除率来评价其抗氧化性能。结果表明,艾叶挥发油的最佳提取工艺条件为:浸泡时间1.5 h、料液比1∶10(g∶mL)、提取时间4.5 h,在此条件下,艾叶挥发油提取率最高,为0.83%。当艾叶挥发油浓度为80 mg·mL~(-1)时,DPPH自由基清除率最高,为39.12%。表明艾叶挥发油具有一定的抗氧化活性。 相似文献
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8.
为规范矿山工程施工项目管理,提升其管理水平及效率,运用组织论的相关理论,研究了项目管理的职能组织结构模式的不足,指出了施工方项目管理普遍存在的现实问题,并在分析矿山工程施工管理现状的基础上,创新性地提出了矿山工程施工“车间式”管理组织结构模式,阐述了其特性特点,最终结合施工管理过程中的主要矛盾总结出了主要做法。“车间式”管理组织机构模式已应用于司家营常峪铁矿工程施工实践中,明显地提升了矿山工程施工管理效率和管理质量,同时降低了项目管理成本,具有较强的借鉴意义,值得推广应用。 相似文献
9.
本实验采用4D-非标记蛋白质组学技术研究秦川牛肉贮藏过程中(0~8 d)肌红蛋白含量及其衍生物的转化情况,阐释冷却秦川牛肉中肌红蛋白含量及其衍生物转化的分子机制。结果表明:贮藏过程中,肌红蛋白表达量在宰后0~4 d上升、4~8 d下降,利用非标记蛋白质组学技术鉴定出与肌红蛋白及其衍生物相关的差异蛋白14 种,具体包括代谢酶、氧化还原酶、过氧化物酶、伴侣蛋白4 类,这4 类蛋白的表达共同调控贮藏过程中肌红蛋白含量的变化及其3 种衍生物之间的转化,具体表现为贮藏过程中肌红蛋白表达量整体呈下降趋势,氧合肌红蛋白相对含量持续下降,脱氧肌红蛋白、高铁肌红蛋白相对含量逐渐增加,导致肉色发生褐变。本研究结果有利于理解秦川牛肉贮藏过程肉类变色的复杂生化变化机制。 相似文献
10.
针对目前运动想象脑电(EEG)信号识别率较低的问题,考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息,提出一种基于时频域的卷积神经网络(CNN)运动想象脑电信号识别方法。首先,利用短时傅里叶变换(STFT)对脑电信号的相关频带进行预处理,并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图;然后,针对二维时频图的时频特性,通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构;最后,通过支持向量机(SVM)对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明,所提方法的平均识别率为86.5%,优于其他传统运动想象脑电信号识别方法;同时将该方法应用在智能轮椅上,验证了其有效性。 相似文献