如何优化教师的心理素质

优化教师心理素质,构建和谐的师生关系,促进基础教育的健康发展便成为我们现今学校教育中的一个亟待解决的问题。本文从引导教师更新观念、自我评价、师德修养、优化知识结构、自我监控、专家培训、社会支持等方面进行论述。     

电加热圆柱尾迹涡的流动显示

本文在低湍流度风洞及水槽中，就低雷诺数范围内对加势圆柱尾迹涡进行流动显示研究，实验表明在水介质中均匀加热圆柱时可促进其尾涡的脱落、而沿展向局部加热时，其局部涡脱落频率增大，导致原准二维卡门涡街三维化；相反空气中加热圆柱对旋涡脱落有扼制作用，本文首次观察到加热诱发的圆柱尾迹不稳定性的展向波，表现为Ｒｅ＾＊〈Ｒｅ（临界涡脱落雷诺数）时双子涡展向断裂成间距为展向波长λ的涡段。圆柱加热增强了尾迹近区的不稳     

基于稀疏分解和复合熵编码的电能质量扰动数据高效压缩算法

对于电能质量扰动信号压缩问题,压缩比和重构误差是一对互相矛盾的指标。传统的压缩算法难以同时满足高压缩比和低重构误差的要求。为了同时提高压缩比和减小重构误差,该文提出了一种基于稀疏分解、哈夫曼编码和行程编码的混合压缩算法。首先,使用基于联合字典的稀疏分解算法,将电能质量扰动信号中的暂态分量和稳态分量进行分离;其次,对暂态分量使用小波分析、哈夫曼编码、行程编码算法进行编码压缩,对稳态分量,即基波和谐波分量,则保留其大于设定阈值的部分,进而完成对信号的压缩;最后,仿真信号和实测信号的实验结果表明该算法较对比算法具有更高的压缩比和更低的重构误差,同时证明了其对采样频率和高斯白噪声具有较强的抗干扰能力。     

基于半反图像的导向滤波光补偿快速去雾算法

针对传统的基于暗原色先验的单幅图像去雾算法速度慢、效率较低,去雾不彻底以及在明亮区域颜色失真等问题,提出了一种基于半反图像的导向滤波光补偿快速去雾算法,将经过阈值调整的半反图像作为导向图,通过引导滤波得到大气散耗图,根据大气散射物理模型恢复清晰图像,并将恢复的图像进行参考白光补偿得到最终的去雾图像.实验结果表明:算法不仅降低了传统算法的时间复杂度,而且有效恢复了场景的对比度和饱和度,近景去雾彻底,远景去雾效果提升明显.     

中等职业学校英语教学中存在的问题和对策

本论文透过中等职业学校英语教学现状,简要分析了存在的三方面问题,并就解决问题的对策从不同方面进行了阐述。目前中等职业学校英语教学存在很多问题,主要表现在以下三个方面:1、教材内容难度较大。中等职业学校生源英语水平普遍较低,而现有的适用教材相对难度较大,给学生的英语学习带来困难。2、教学模式陈旧落后。传统的填鸭式教学模式已经不能适应时代的发展,严重阻碍了学生创造性思维、独立性思维的发挥,降低了学生学习英语的兴趣。3、学生普遍厌学弃学。学生入学前文化基础水平普遍偏低、就业方向对对英语水平的要求不高和职业教育得不到应有的重视和支持都造成了学生厌学弃学的心理,影响了学生学习英语的主动性和积极性。针对中等职业学校英语教学存在的问题,笔者认为应从以下几个方面加以改革。1、教材内容要体现职业特色,突出英语的实用性。2、教师要采用丰富教学方法,调动学生学习英语的积极性;要通过转变教师的教学理念,创设轻松的课堂氛围;要通过建立融洽的师生关系,创建有效的学习氛围。3、要通过激发学生学习英语的热情,发挥他们的学习主动性;要通过提高学生的学习兴趣,保持有效的学习动力;要注重将结合学生的实际水平,分层次保证有效的知识掌握。     

基于多路信号联合去噪的Prony谐波检测法

针对传统Prony算法易受噪声干扰且同一区域内多路电能质量信号存在相关性的特点,文中提出了一种基于多路信号联合去噪的Prony谐波检测算法,实现在较强噪声条件下的谐波准确检测。首先,采用中心频率法和轨迹相似度法改进多元变分模态分解（MVMD）算法;其次,利用改进的MVMD算法联合分解相关联的多路信号,提取出主导模态分量并重组为适宜Prony分析的稳定信号;最后,对稳定信号进行Prony分析得到初步的谐波参数,通过阈值筛选和人工鱼群全局寻优,得到准确的谐波检测参数。仿真实验表明,改进的MVMD去噪算法的输出信噪比为37.3,高于VMD去噪法（33.2）和小波去噪法（32.8）,去噪效果更优;文中算法谐波检测结果的误差总体小于传统Prony算法,具有谐波检测准确度高、同时计算多路信号的特点。     

浅论基于B／S架构的高校教学资源库

构建基于B／S架构的校园网的教学资源中心可以解决高校内部资源建设与共享问题．提高校内现有资源的组织性和利用率。     

基于知识蒸馏与RP-MobileNetV3的电能质量复合扰动识别

针对复合电能质量扰动(power quality disturbance, PQD)识别中特征提取复杂、识别正确率低和模型难以轻量化等问题,提出一种利用递归图(recurrence plot, RP)对PQD信号可视化方法和基于知识蒸馏的模型训练方法。首先,基于RP挖掘PQD信号隐含特征并构建图像数据集,并利用深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)对图像数据集进行更深层次特征提取并完成自主分类。然后,基于知识蒸馏(knowledge distillation, KD)让已训练的DRSN指导轻量化网络MobileNetV3进行训练,通过蒸馏实现知识的跨网络传输。最后,仿真实验和硬件实验表明,利用知识蒸馏训练的MobileNetV3能实现高精度且轻量化的复合扰动识别,同时在30 dB噪声环境下正确率能提升1.06%,对实际扰动信号识别效果良好,具有良好的噪声鲁棒性。     

基于WorldFIP的机车网络控制系统平台的研制

简要介绍了WorldFIP现场总线的技术特点,详细分析了基于x86和VxWorks平台的WorldFIP总线技术在机车的车辆总线和列车总线上的原理和实现方法。     

棱纹面与洛仑兹力对湍流边界层特性影响的比较

用氢气泡技术对棱纹面平板以及施加行渡式洛仑兹力的平板水边界层开展流动显示实验研究，探讨棱纹面与行渡式洛仑兹力影响湍流边界层相干结构的作用机理．实验结果表明，棱纹面与洛仑兹力促进了边界层由层流向湍流的转捩；而对于湍流边界层，在一定的无量纲参数范围内棱纹面与行渡式洛仑兹力都能实现边界层的局部减阻，相应地湍流边界层粘性底层低速条带平均间距有所增加．