基于网络技术条件下的中职政治教学研究

在现今教育形势下,中职教育与普通高中教育的差别就是"职业性"。"适应市场需求,以就业为导向"的中职教育目标很简单明确,就是使学生通过接受职业学习,主动适应市场的需要,规划其以后的职业生涯。新课标的改革与提出,预示着新的政治教学方法的改进和革新,互联网的快速发展与普及为中职政治教学工作带来了前所未有的机遇和挑战。将中职政治教学投入到网络技术环境中,是一种创新又先进的教学方式,对于中职政治教育方面也是意义无穷。本文首先分析了网络技术条件下教学优点,其次探讨了网络技术条件下中职政治教学的改善。     

基于Linux的嵌入式水下机器人系统设计

介绍了基于Linux的水下机器人嵌入式系统的设计.硬件系统主要由主控制单元、感知单元、监控单元、执行单元、电源单元等部分组成软件系统是在Linux操作系统下搭建的,采用多线程技术,稳定性高,占用资源较少.     

砂被筑坝技术在长江汊道封堵工程中的应用

抛投中小型土工织物充砂体一般用于修筑潜坝或填槽,在长江大型汊道封堵工程中的运用比较少见。大型汊道水流流速快、填筑工程量大,使坝体成型控制难度大、施工效率低,应在工程中不断优化和改进施工设计及工艺。通过加大土工织物袋体尺寸,采用边充砂边沉放的方法连续施工,形成了成熟的砂被筑坝技术。实践证明,该技术的施工机械化程度高、程序简单、施工高效、坝体成型易于控制,且运用该施工技术修筑而成的汊道封堵坝能起到预期的工程效果。     

基于“技术+制度”的单机管理方法研究

信息安全特别是涉及国家秘密的信息安全,已经成为了人们特别关注的问题。本文介绍了单机状态下常见的技术防护手段,并指出了存在的不足和缺陷。然后针对实际中所存在的诸多问题,提出了通过技术与制度相结合的方式提高计算机安全的解决方案。     

工程地质问题研究的方法与意义

1.不良地质现象对工程稳定的影响 2007年11月宜万铁路高阳寨隧道Ⅱ线进口发生特大坍塌事故,造成严重伤亡。经初步调查分析,事故发生的直接原因是隧道洞口边坡岩体在长期表生地质作用下,受施工爆破动力作用,致使边坡岩石沿原生节理面与母岩分离.     

基于I-DPWM的三电平中点钳位光伏逆变器漏电流抑制方法

对于三电平中点钳位光伏逆变器,基于断续脉宽调制(discontinuous pulse width modulation, DPWM)并通过选择特定矢量进行钳位控制的方法,存在矢量分解计算时间长、注入共模电压分量和漏电流过大等不足。对此,提出了一种基于I-DPWM的三电平中点钳位光伏逆变器漏电流抑制方法。通过计算各类DPWM等效调制波来解析注入的低频共模电压分量。针对低频共模电压分量最小的DPWM1,在低频共模电压不连续点注入新的零序分量,通过减小低频共模电压来抑制漏电流幅值。同时,采用载波实现DPWM,免去了复杂的矢量运算。最后,在Matlab/Simulink平台建立了20 kW三电平中点钳位光伏逆变器的仿真模型,同时结合所设计的125 W实验样机验证了所提方法的有效性。     

AccFed:物联网中基于模型分割的联邦学习加速

随着物联网(IoT)的快速发展,人工智能(AI)与边缘计算(EC)的深度融合形成了边缘智能(Edge AI)。但由于IoT设备计算与通信资源有限,并且这些设备通常具有隐私保护的需求,那么在保护隐私的同时,如何加速Edge AI仍然是一个挑战。联邦学习(FL)作为一种新兴的分布式学习范式,在隐私保护和提升模型性能等方面,具有巨大的潜力,但是通信及本地训练效率低。为了解决上述难题,该文提出一种FL加速框架AccFed。首先,根据网络状态的不同,提出一种基于模型分割的端边云协同训练算法,加速FL本地训练;然后,设计一种多轮迭代再聚合的模型聚合算法,加速FL聚合;最后实验结果表明,AccFed在训练精度、收敛速度、训练时间等方面均优于对照组。     

基于真空加载的激光错位散斑干涉自动化检测系统

为满足某橡胶/金属粘接结构产品的批量化检测需求,提升检测效率和自动化水平,设计开发了一套基于真空加载的激光错位散斑自动化检测系统。该系统集成了轻量化框架和紧凑型光路,并通过检测软件和检测流程优化,得到了较为理想的散斑检测图像;同时结合产品结构特点和检测灵敏度要求,设计了基于PLC控制的真空舱和运动控制装置,实现了产品粘接质量的自动化检测应用。结果表明,该系统可检测出检测试块上预置的人工缺陷,与原有手动检测模式相比,在保证检测产品检测灵敏度要求的前提下,极大地提升了检测效率,降低了检测人员的劳动强度,具有良好的工程应用价值。     

基于加权混合融合变形的虚拟人情感表达

随着相关技术的发展,基于虚拟现实的人机交互技术越来越受到人们的关注。虚拟人作为一种直观的交互对象,在虚拟现实环境中扮演着十分重要的角色。在构建富有亲和力的虚拟人的过程中,制作虚拟人情感表达不可或缺。目前,主流的三维虚拟人情感表达主要依赖设计师手动制作面部表情动画,过程冗长,耗时费力。针对上述问题,该研究提出一种基于加权混合融合变形的虚拟人情感表达生成方法。该方法可以基于任意给定人脸表情图像,估计出三维虚拟人的目标混合形状(blendshape)的系数,进而自动化生成三维人类表情动画。实验结果表明,该方法具有较强的通用性和可迁移性,可有效减轻设计师制作情感表达面部动画时的工作量。     

分离式长电偶极子稀疏阵列的相干信号多维参数联合估计

由长电偶极子或大磁环组成的大尺寸电磁矢量传感器(ElectroMagnetic Vector Sensor,EMVS)比小尺寸EMVS辐射效率更高,研究其参数估计算法有助于推动EMVS的实装化应用.该文针对分离式长电偶极子稀疏阵列相干目标参数估计问题,提出高精度无模糊的多维参数闭式解算法.首先利用空域旋转不变性和单个矢量传感器内部属性得到方向余弦的高精度周期性模糊估计值,然后借助单个矢量传感器导向矢量推导出2维波达方向粗估计值,最后通过解模糊得到高精度无模糊的多维参数估计值.该方法规避了传统极化平滑算法的极化信息损失和迭代搜索过程,且能实现参数自动配对.计算机仿真结果表明了所提算法在分离式长电偶极子线阵中解相干的有效性.