计算机专业嵌入式课程群实践教学探讨

分析湖北理工学院计算机科学与技术专业特色和嵌入式系统特点,结合国际教育机构推广的CDIO工程教育理念,提出"基础实践—专业提高性实践—研究创新性实践—工程性实践"4步走的能力培养方案,制定符合湖北理工学院学情和行业需求的嵌入式课程群体系,旨在通过"教育创造学生价值",使学生在校期间能够积累丰富的实践经验,有能力将拥有的知识不断创新并迅速应用到工作岗位中,从而实现"学生创造社会价值"。     

基于“CDIO”的“1+2”新教学模式研究

“CDIO”教学是将工程思维训练融合在教学各个环节当中,本文采用“CDIO”与“案例教学、启发教学”进行融合,组合成为一个新的“1+2”教学模式,以医学信息工程学院课程作为应用载体,将传统教学升华到工程思维教学、团队教学上,转变教师授课形式,激励和引导学生自主学习,为学生提供思维的空间和意境,帮助学生在学习时发现问题,发现、解决值得解决的问题,掌握计算在问题解决过程中发挥的作用,获得构建自身学科知识体系,终身自我学习的能力,滋生创新能力,达到学科知识与工程思维能力互相促进,共同提高的目的。     

空心包体在隧道地应力测量中的应用

详细介绍了空心包体地应力测量方法,并对某隧道地应力进行了两组实际测量。结果表明1号测点和2号测点的各个主应力均为压应力,且地应力场分布较为均匀,最大主应力值分别为16.7 MPa和14.3 MPa,从绝对值量值上反映了隧道区测量段具有较高的地应力。测量结果对该隧道设计和施工具有重要的指导意义。     

PLC中构造双稳态按钮

本文讲述了构造双稳态按钮的三种方法，并分析了每种方法的工作原理和特点，拓展了编制PLC程序的思路，探讨了如何利用软件实现硬件的功能，以达到节省PLC输入点的目的。     

8098单片机在流量仪表中的应用

介绍一种利用8098单片机的硬件和软件资源，设计能对多个管道不同介质（蒸汽、天然气、一般气体、液体和油品）流量进行巡回检测的智能流量仪表的方法。实用的通讯功能实现了智能流量仪表的集中管理，仪表通用性强，具有多种自动补偿功能，从而大大提高了仪表计量精度。     

水性丙烯酸改性环氧醇酸树脂的制备及性能研究

为了提高水性醇酸涂料的防腐性和耐候性,本文以E-20环氧树脂和亚麻油酸反应制备环氧酯,并与苯甲酸、季戊四醇、苯酐反应制备环氧改性醇酸树脂,进一步采用丙烯酸类单体对制备的环氧改性醇酸树脂进行改性,制备了性能优异的水性丙烯酸改性环氧醇酸树脂,以制备的水性丙烯酸改性环氧醇酸树脂为成膜物质,设计了水性防腐涂料,讨论了脂肪酸的种...     

基于子带的AOFDM系统自适应调制方式选择

提出了一种基于子带的自适应正交频分复用(AOFDM)系统的调制方式的自适应选择方法,不同于传统AOFDM系统采用固定的门限,该方法基于子带中所有子载波的后验信噪比(SNR),计算得到当前信道状况下不同调制方式该子带的误码率(BER),并与系统所要求的目标BER对比从而确定子带所采用的调制方式。理论分析和计算机仿真表明,该方法能够同时兼顾系统可靠性和有效性,并在保证系统BER性能的前提下较大地提升了AOFDM系统的吞吐量。     

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 以SPHC冷轧镀锌后边部线状凸起缺陷为研究对象,通过相关工艺调查分析、跟踪试验、金相检验等方法,研究了日照钢铁生产的SPHC热轧带钢在冷轧镀锌后,边部“线状凸起”缺陷的产生原因。结果表明,连铸坯表面边部纵向裂纹及卷渣是造成SPHC母材边部裂纹的主要原因。并提出对连铸工艺的相关调整措施,使冷轧镀锌板边部裂纹缺陷得到了有效控制。     

课程表问题的一种模拟退火超启发式算法

课程表问题是经典的组合优化问题,属于NP-hard问题.长期以来人们一直都在寻求快速高效的近似算法,以便在合理的计算时间内准确解决大规模课程安排问题,并提出许多有效且实用的启发式和元启发式算法.在此基础上提出了一种基于多个图染色启发式规则的模拟退火超启发式算法.在超启发式算法的框架中,用模拟退火算法作为高层搜索算法,多个图染色启发式规则为底层的构造算法.与现有的方法相比,该算法具有很好的通用性,可以很容易推广到考试时间表、会议安排.旅行商问题、背包问题等应用领域.实验表明,该算法是可行有效的,且无一例时间、空间冲突.     

面向大屏幕目标选择的眼动跟踪与手势交互

眼动跟踪方法具有很强的视觉指向性,可以将其应用于面向大屏幕的目标选择,进而避免鼠标操作方式在空间上的远距离移动.然而,仅仅利用眼动跟踪进行选择操作,也会产生选择精度降低、容易产生误操作等问题.因此,为了实现大屏幕上快速、准确的目标选择,提出一种融合眼动跟踪与手势的多通道交互方法,即通过眼动跟踪选择目标,利用手势进行选择确认.在目标尺寸小、目标间距较小时,通过光标稳定和二次选择机制进一步对交互过程进行优化.用户测试结果表明,该方法可以在大屏幕上针对不同尺寸和间距的目标完成有效的选择操作,与仅使用眼动跟踪的目标选择方法相比,任务完成速度提升了16%,任务完成正确率提升了82.6%.此外,针对层级菜单的具体选择任务,该方法与仅使用眼动跟踪的方法相比,任务完成速度提升了13.6%,任务完成正确率提升了55.7%.此外,该方法总体性能接近传统的鼠标操作方式,进一步验证了该方法在实际应用中的有效性.