高职院校图书馆电子资源利用率低的原因及改进措施

在分析图书馆电子资源利用率不高的原因的基础上,从电子资源结构、特色资源库建设、电子资源宣传力度、读者培训、网络环境建设等方面,对提高高职院校图书馆电子资源利用率进行探讨,并提出相应对策。     

低共熔溶剂萃取脱除柴油馏分中的氮化物

以己内酰胺（CPL）、丙二酸（MOA）为原料合成了一种新型低共熔溶剂CPL-MOA,利用FTIR对CPL-MOA的结构进行了表征,并分别采用含吲哚或喹啉的模型柴油及焦化柴油考察了它的萃取脱氮性能,以及不同工艺条件对脱氮性能的影响。实验结果表明,CPL-MOA脱除碱性氮喹啉的性能优于非碱性氮吲哚。在萃取时间30 min、萃取温度40℃、剂油质量比1∶3的条件下,CPL-MOA对焦化柴油中的碱性氮的脱除率为97.7%,且重复使用4次后,碱性氨脱除率为73.2%。     

高阻相对La2／3Ca1／3MnO3低场磁电阻效应的影响

实验研究了La2／3Ca1/3MnO3系统晶界上掺杂(YSZ)对其输运性能和磁电阻效应(MR)的影响。样品是由溶胶．凝胶法制成的。通过对样品的电输运特性的测量表明,在掺杂量(x)低于2％时,掺杂引起电阻的增大并降低了金属．绝缘体转变温度;当掺杂量高于2％时电阻逐渐减小,且转变温度增加。而低场磁电阻效应随掺杂量增加,在x=1％时达到最大。     

轿车保险杠大型注射模设计及CAE

塑料保险杠取代金属保险杠是汽车行业的发展趋势，但是塑料保险杠的设计目前仍采用传统的模具设计方法。因此本针对轿车前保险杠的制品结构，采用华塑CAE(HSCAE)软件对轿车保险杠注射模的型腔压力、熔体温度及流动前沿进行了优化分析及模拟，同时对保险杠注射模的主要参数进行了校核。研究结果表明本采用的设计方法可以极大提高保险杠注射模设计开发的效率。     

塑性变形对ZL102合金组织及性能的影响

研究不同压缩工艺参数及等通道转角接压（ECAP）工艺对ZL102合金的显微组织及性能的影响。实验结果表明：随着温度的增加，ZL102合金的临界变形量增加，在410℃下，临界变形量可达50％以上。因此，ZL102合金适宜的变形温度在350-410℃之间。金相组织观察表明，随着变形量的增加，晶粒细化程度增大，变形量超过35％后，晶粒明显细化；材料的硬度随着变形量的增加而增大。采用转角a为120°模具时，路线A能更有效更均匀地细化晶粒。     

基于分层光流的煤矿井下运动目标跟踪算法

针对煤矿井下视频序列高噪声、运动目标繁多、目标交错等特点,提出了一种基于分层光流法的矿井运动目标跟踪算法。首先对相邻两帧视频序列采用帧差法确定多个初始目标跟踪模版;然后采用SUSAN角点检测提取模版内的特征点;最后运用改进的分层光流法进行目标检测和跟踪,并在跟踪过程中对模版进行更新。该算法实现了煤矿井下多目标运动物体的稳定跟踪,并能解决目标部分遮挡问题。实验和仿真结果证实了该算法的有效性。     

浅析高职校网络教学平台的建设

网络教学平台的建设可以促进教学技术的不断发展,培养学生的自主学习能力、促进教学模式的改革,对高职校的发展具有重要作用,网络教学也面临着许多不足和困难,为其发展带来的挑战。文章以高职校的实际情况为出发点,论述了网络教学平台建设的必要性,并给出了相关建议。     

一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络算法

为了更精确地检测出混沌背景下的微弱目标信号,提高预测效果,文中提出了一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络(CHPSO-RBFNN)算法。本算法主要采用了基于群体自适应变异和个体退火操作的混沌粒子群优化RBF神经网络,利用群体自适应变异以及个体退火操作优化混沌粒子群,有效地提高了粒子群算法的全局收敛性,优化了RBF神经网络的结构和参数。把该算法用于预测混沌时间序列、检测混沌背景下微弱目标信号,实验结果表明本算法有良好的非线性预测能力,可以有效地检测出混沌背景下的微弱目标信号。     

浅谈灰色系统理论

简述了灰色系统理论产生的科学背景和其主要的内容与原理.灰色系统理论是一门新兴的横断学科,它应用于农业、经济、社会、生态、气象医学、控制、地理、历史、体育、管理、政法、水利、地质、地震、环境,军事等多个领域,并取得了重要的成就.     

基于多模态图像融合的早期蕈样肉芽肿识别

早期蕈样肉芽肿（Mycosis fungoid, MF）可表现为红斑鳞屑性皮损,很难从银屑病及慢性湿疹等良性炎症性皮肤病中鉴别出来。本文提出了一种基于多模态图像融合的早期蕈样肉芽肿识别方法。该方法基于皮肤镜图像和临床图像,采用ResNet18网络提取单模态图像的特征;设计跨模态的注意力模块,实现两种模态图像的特征融合;并且设计自注意力模块提取融合特征中的关键信息,改善信息冗余,从而提高蕈样肉芽肿智能识别的准确度。实验结果表明,本文所提出的智能诊断模型优于对比算法。将本文模型应用于皮肤科医生的实际临床诊断,通过实验组医生和对照组医生平均诊断准确率的变化证实了本文模型能够有效提升临床诊断水平。