基于微信小程序的大学生成长纪实平台的设计与实现

对大学生综合素质的科学评价可以促进大学生全面化、最大化和个性化发展,互联网技术和信息化手段为提高评价的真实性、科学性和便捷性提供了可能。文中在需求分析基础上,基于微信小程序设计和开发了大学生成长纪实平台。平台设计涵盖大学生思想品德素养、学业文化素养、科技创新素养、身心健康素养、实践劳动素养等过程性与发展性相结合的评价要素,创新过程性评价办法,完善综合素质评价体系。平台采用WXML、WXSS、JavaScript、PHP和MySQL等多种开发技术,包括微信小程序用户前端和Web服务器管理后端两部分。用户平台使用体验便捷灵活,通过平台建立分层分类的学生成长纪实数据,实现全程、全方位记录每名学生的现实表现,为科学、便捷的进行大学生综合素质评价提供客观、有力的数据支撑。     

管理矩阵控制技术在某空调冷水系统中的应用

针对我国智能建筑空调冷源系统运行效率偏低的现状,介绍了管理矩阵控制技术的内容及具体程序。结合应用实例,分析了其运行情况和节能效果。     

SSH协议安全策略研究与应用

随着网络的发展,安全问题越来越受到人们的重视,SSH便成为网络安全的一个工具。本文就SSH协议的工作原理给予说明,并对其安全策略进行了详细的探讨,这些对理解和使用SSH都是很有帮助的。文中还给出了SSH的具体应用以及安全策略测试,通过测试可以加深对SSH安全策略的理解。     

双拼住宅——整流站的改造，采伦多夫，柏林，德国

1929年，为了实现采伦多夫-克来思玛诺的有轨电车由交流电变为直流电，在柏林采伦多夫建起了一座整流站——由荷兰砖墙包裹的雕塑般的建筑。整流站的规模，位置和现状都具备了改建成住宅的可能性。对于卡费尔特夫妇来说，这已经是第5个对汉斯·亨利希·米勒建筑改造的项目。项目的重点是内部空间的划分，以及与建筑物理相关的系列问题，造型设计方面则尽可能给予业主最大的自主空间。     

基于内膜解耦控制的选煤厂浮选智能加药控制研究

为改善煤泥浮选性能,提出一种内膜解耦控制方法。针对浮选过程多变量特点,将解耦控制和内膜控制结合,对浮选过程加药量进行优化,以提高系统响应速度和浮选性能。为评估所提方案,在选煤厂浮选加药实际生产场景中,使用该方法进行加药优化,验证了该方法的有效性。结果表明,该方法在控制浮选生产稳定和模型失配方面更具优势。     

大容量发电机断路器主要特性分析

发电机断路器具有额定电流大、开断短路电流直流分量高、开断瞬态恢复电压(TRV)上升快等特点,分析了这些特点产生的原因,并阐述了目前解决这些特性问题的主要方法,即利用电弧特性避免短路电流长延时过零、断路器两端加装吸收电容限制TRV上升率,为大容量发电机选型提供参考。     

川南地区龙马溪组页岩岩相对页岩孔隙空间的控制

页岩的孔隙类型、孔隙结构的定量化表征以及孔隙空间的控制因素是页岩储层研究的重要问题。川南地区龙马溪组的页岩岩相按矿物组分可分为硅质页岩、混合质页岩和黏土质页岩。利用扫描电镜矿物定量评价（QEMSCAN）技术、低温N₂和CO₂吸附实验以及高压压汞实验对川南地区龙马溪组不同页岩岩相的孔隙类型、结构特征及孔隙空间的控制因素开展了分析。研究结果表明,黏土质页岩多发育黏土矿物片状粒内孔且多被迁移有机质充填;混合质页岩多发育有机质孔和碳酸盐矿物溶蚀宏孔;硅质页岩多发育有机质孔。页岩的总面孔率主要由孔径为0~500 nm的孔隙提供,矿物（除碳酸盐矿物与长石外）及有机质中的孔隙均以粒内孔为主,有机质的面孔率高达32.37%,为矿物颗粒的8~16倍。页岩的中孔是孔体积的主要贡献者,微孔是孔比表面积的主要贡献者。混合质页岩的总面孔率、孔体积与孔比表面积的平均值与硅质页岩相近,具有良好的储集能力。高TOC含量的混合质页岩与硅质页岩的孔隙空间主要受有机质孔控制,TOC含量较低的黏土质页岩的孔隙空间则主要受有机质孔和伊利石相关孔隙共同控制。     

基于ARM的步进电机的驱动

针对于二相步进电机的运行,提出一种用ARM控制器驱动步进电机运行的方法,给出了驱动电路图以及脉冲分配图,根据这个原理,可以实现对三相,四相步进电机的控制,达到了用ARM控制步进电机运行的目的．具有很强的实用性．     

计算光学成像在散射中的应用

自然界中普遍存在光散射现象。如何通过散射介质实现高分辨率成像是光学成像领域亟待解决的重要问题。在早期研究中,多重光散射被认为是雾霾、云层、生物组织等复杂介质成像中的障碍。然而,最近研究表明,散射并不是成像的基本限制:光子在经过多次散射后仍然包含了大量信息。为了深入了解新兴的计算光学成像是如何解决多重光散射问题的,文中主要介绍了波前整形、散斑相关及深度学习等方法在散射成像领域中的研究进展。最新的研究成果表明:波前整形可以实现动态散射介质内部的高分辨率快速聚焦;散斑相关能够利用单帧散斑实现非侵入式成像;基于深度学习的成像技术能恢复出隐藏在光学厚度为13.4的白色聚苯乙烯平板背后的物体。