校企合作视域下高职思想政治教育创新与实践

在校企合作背景下,企业不再仅是人才培养的旁观者和使用者,而是承担起了实践育人的主体责任.在分析校企合作视域下高职思想政治教育创新优势的基础上,提出了在校企合作学生政治教育实践中应注意防止功利化倾向及心理落差带来的职业焦虑等问题.     

锂离子电池硅基负极材料研究进展

本文主要介绍近年来硅及含硅材料作为锂离子电池负极材料的研究进展，包括硅单质、硅的氧化物以及硅的金属化合物和其它硅基多元化合物；分析了硅基材料作为锂离子电池负极材料存在的问题；阐述了硅基材料作为锂离子电池负极材料的研究前景。     

表面包覆改善球形Ni（OH）2高温性能的研究

采用Yb／Co氢氧化物共沉淀包覆方法和Ca3（PO4）2与Co（OH）2分别沉淀分层包覆方法在球形Ni（OH）2的表面进行了均匀的包覆。前者利用COSO4，YbCl3和NaOH溶液进行共沉淀包覆，后者是先在球形Ni（OH）2的表面沉淀包覆Ca3（PO4）2，然后再沉淀包覆Co（OH）2。结果显示，两种包覆方法均能有效地提高球形Ni（OH）2的高温（60℃）性能。按照Yb／Co=0．75％：2％共沉淀包覆的试样制成AA型电池后，在60℃下1C放电的容量保持率达到常温下的90％。而2％Ca3（P04）2与2％Co（OH）2分层包覆后的球形Ni（OH）2制成AA型电池后，在60℃下1C放电的容量保持率达到常温下的81％。未包覆和仅用Co（OH）2包覆的球形Ni（OH）2制成的AA型电池，在60℃下1C放电的容量保持率分别只有46％和48％。通过循环伏安测试表明，利用表面包覆的方法可以增大正极材料Ni（OH）2在高温下的氧化电位、析氧电位和两者之间的电位差，从而提高了材料在高温下的电化学性能。     

高校CIS战略与高职院校形象塑造研究

在当今高职院校面临竞争日趋激烈的环境下,CIS战略导入高职院校对塑造良好鲜明的学校形象具有重要的战略意义.本文论述了CIS战略对高职院校形象塑造的意义,分析了高校CIS战略的构成要素,提出了高职院校导入CIS战略的实施流程. 1 CIS战略对高职院校形象塑造的意义 CIS(Corporate Identity System),即“企业识别系统”或“形象识别系统”,是企业进行形象策划、设计、传播和管理的一种战略、方案和手段.其意义在于运用视觉设计,将企业的理念和特质予以视觉化、规格化及系统化.CIS包括理念识别系统(Mind Identity System,简称MIS)、行为识别系统(Behavior Identity System,简称BIS)、视觉识别系统(Vision Identity System,简称VIS)三个部分.     

基于PDCA理论的人文社科工程硕士培养模式

针对人文社会科学背景下的工程硕士培养模式问题,分析具有人文社科特色的工程硕士培养方法,提出应用PDCA理论,构建课程学习、企业实习、论文撰写等环节的有效管理模式。     

污水处理厂有毒有害及易燃易爆气体在线监测系统建设与应用

小红门污水处理厂是较早建设有毒有害及易燃易爆气体在线监测系统的污水处理厂之一.介绍了小红门污水处理厂监测系统的建设背景、实施方案及应用效果.系统包括在线检测、视频检测、广播等3个子系统.系统的应用促进了安全生产,有利于保障职工职业健康,取得了较好的经济效益和社会效益.建议城镇污水处理厂的设计中增设此种监测系统.     

基于字符特征与支持向量机的车牌字符识别

首先,对车牌图像进行预处理,针对不同的字符样本采用不同特征提取方法;然后,用提取的特征训练SVM分类器。结果表明,在训练样本较少的情况下,该系统具有较高的识别率和识别速度,并具有很好的分类推广能力。     

交互式医学图像分割算法

针对医学图像的特点,提出了一种结合Live Wire算法和轮廓插值算法的三维医学图像分割算法.与原Live Wire算法相比,改进算法在不增加算法复杂度的同时,大大提高了图像分割的性能.为了进一步提高图像的准确性,用下列方法弥补了原算法的不足:通过寻求最短搜索路径,另外尽可能地降低搜索的时间复杂度.将改进的算法与余弦轮廓插值技术相结合,用在病灶组织区域形状变化较大的断层图像(关键层)分割中.实验表明算法能快速有效的从序列医学图像中分割出感兴趣的物体,为医学诊断提供了依据.     

基于扩展数学形态学的车牌定位算法

在汽车牌照识别系统中,车牌定位是整个识别模块实现的前提,目前车牌定位的方法多种多样,各有所长,但存在着计算量大或定位准确率不高等问题。边缘检测是常用的车牌定位方法,边缘检测的质量决定了车牌图像的最终定位结果。一般人们习惯于用基于梯度和基于模板的算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,因而给噪声图像边缘检测带来了困难。根据数学形态学原理与方法,提出一种扩展数学形态学车牌图像边缘检测算子,并结合水平和垂直投影进行车牌定位。实验结果表明,该算法不仅能成功提取车牌图像边缘,而且能很好地滤除噪声,从而实现准确车牌定位。