历史照亮今天——浅谈我国幼儿园课程改革

通过追述历史寻找我国幼儿园课程改革在历史中获得的启示与经验,并对当今幼儿教育课程改革的现状以及遇到的问题作了历史性探讨,认为我国幼儿教育课程改革的成就与历史上持续不断的课程改革一脉相承,是一个从模仿西方课程模式到寻找中国特色的过程,其目标是一切为了儿童的发展。     

浙江省能源效率的测度及影响因子分析

该文以浙江省11个地级市为研究对象,利用数据包络方法测度了其在1995-2008年间的能源效率值,并结合各产业能源消耗量对能源效率变化的影响做出经济解释;随后运用灰色关联分析方法对省内能源效率的影响因子进行排序,结果表明产业结构和市场化水平是主要影响因子;最后提出相关政策建议。     

几株纤维素酶产生菌的分离鉴定及其产酶能力

从枯枝、秸秆、土壤中分离出35株产纤维素酶菌株。以酶活值作为复筛标准,筛选出5株产羧甲基纤维素酶和滤纸酶活力相对较高的菌株,分别为柱隔孢霉（Ramularia NS1）、康氏木霉（Trichoderma koningii NS2）、灰绿青霉（Penicillium glaucum NS3）、白腐菌（White-rot fungi NS4）和绿色木霉（T.viride Persex Fx NS5）。经？瓶发酵和酶活检测,其羧甲基纤维素酶活（CMC酶活）分别为297.97 IU/mL,300.11 IU/mL,154.83 IU/mL,146.68 IU/mL,308.14 IU/mL;滤纸酶活（FPA酶活）分别为6.56 IU/mL,5.63 IU/mL,4.29 IU/mL,9.63 IU/mL,8.02 IU/mL。其中绿色木霉（T.viride PersexFxNS5）在发酵条件：麸皮：CMC-Na（1：1）各6 g/L,硫酸铵4 g/L,发酵温度30℃,发酵时间3 d,发酵液CMC酶活和滤纸酶活分别达到352.11 IU/mL和13.96 IU/mL,比初筛酶活分别提高14.26%和74.06%。     

一种基于P2P分层结构的网格资源发现模型

网格资源发现是网格研究中的重要组成部分,随着P2P网络的兴起,许多新的概念和研究方向为网格研究提供了思路.该文在分析了现有网格资源查找方式不足的基础上,提出了一种基于P2P分层结构的网格资源发现模型.模型针对网格资源的特点引入了本体和语义相关度概念,在此基础上将网格资源进行分层管理,并借鉴了iVCE体系结构,提出了本体共同体的概念从而较好解决了虚拟组织内节点的动态自组织问题,较好实现了网格资源的聚合以及动态增减问题.     

Mg2+掺杂的LiFePO4材料的共沉淀合成与表征

提出了一种采用共沉淀法合成镁掺杂的锂离子正极材料LiFePO4的新方法,研究了合成条件,采用XRD,SEM,循环伏安测定,电化学阻抗谱分析,以及充放电测试对合成的材料作了表征分析．结果表明,采用共沉淀合成方法可以获得性能良好的LiFePO4;Mg^2＋掺杂对LiFePO4结构没有产生明显的影响,但掺杂量的大小对LiFePO4的放电性能有较大影响．     

中国传统建筑形式的现代表达

借鉴传统建筑的形式是创作传统风格建筑最常见的方法,通过对现代国内此类典型建筑的分类分析,归纳设计师采用的创作手法,将其总结为借用、抽象、片段、隐喻四种常见方法,并以建筑实例分析论证。结论:继承传统的方式很多,从传统建筑形体入手是最直观和行之有效的手法。     

基于多信息融合的双进双出磨煤机料位检测

针对双进双出磨煤机料位检测难题,提出了一种基于多信息数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.该方法将粗糙集（RST）和径向基（RBF）神经网络相结合,利用粗糙集数据简约和规则抽取特性,有效地去除大量冗余数据.利用RBF神经网络函数逼近能力更强和收敛速度更快等优点,引入带遗忘因子的梯度下降算法来整定RBF神经网络参数,简化了神经网络结构,提高了神经网络的学习效率,同时拥有自学习和容错能力,从而有效地保证了数据融合的快速收敛性和稳定性.实验结果表明,在料位检测过程中,将两种智能算法相结合所构成的融合系统,能使双进双出磨煤机准确地完成复杂环境的料位检测任务.     

西江归槽洪水研究展望

西江流域由于大量兴建堤防工程导致洪水归槽,改变了原天然河道的洪水槽蓄关系,使得用于防洪规划和洪水灾害风险评估的洪水序列失去了一致性。目前洪水归槽问题研究主要集中在出槽洪水的归槽还原计算方面,对于干支流洪水与区间洪水的遭遇考虑不足,对洪水发生变异的成因及非一致性洪水的频率计算方法也缺乏系统性的研究。建议采用水文变异诊断系统对西江流域的水文要素进行变异分析,以识别其时空变异规律;研制西江中下游干支流洪水及区间暴雨洪水的多输入单输出概念性水文模型,以模拟其洪水形成过程;提出基于MISOCHM模型的非一致性洪水频率计算方法、基于HHT变换的非一致性洪水频率计算方法,以推求变化环境下河道断面的洪水频率分布,并结合西江流域防洪规划评价西江堤防现状和未来的防洪能力。其研究成果不仅对变化环境下的水循环和水安全研究具有重要的理论意义,而且对于流域防洪规划和洪水灾害风险评估具有重要的实际应用价值。     

"课程思政"融入专业课程教学的研究与实践

"互联网+"时代给职业教育带来更多的机遇与挑战,人才培养工作的战略地位越来越突出,职业院校迫切需要进行"课程思政"改革,将"课程思政"融入专业课程教学中,采用多样的信息化手段,培养学生正确的世界观、人生观和价值观,凸显"课程思政"的育人功能.     

基于深度学习的电子鼻食品新鲜度检测与识别技术研究

实际生活中,食品储存情况复杂,对食品新鲜度的准确检测十分重要.将常见食品分为水果、蔬菜、肉类三个类别,并根据实际情况,对不同食品储存情况设计相应实验,利用设计的电子鼻系统对食品样本进行检测,将测试得到的样本数据用于建立线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型,最终利用不同模型对食品样本的状态:新鲜、水果腐败、蔬菜腐败、肉类腐败,作出分类识别.对于实际测试样本,LDA、SVM、CNN识别准确率分别为:45.00％、85.00％、90.00％,结果证明基于深度学习的电子鼻系统可对不同储存情况下的食品新鲜状态作出有效判断,可在一定程度上为受主观因素影响的感官评价提供客观参考,提高食品新鲜度判断准确性.