基于面部表情的学生课堂专注度评价研究

本文将表情识别技术应用于课堂教学,建立了一个基于面部表情的学生课堂专注度评价系统,可以给教师提供更加准确和实时的教学评价。首先使用局部二值模式（Local binary patterns,LBP）和局部相位量化（Local Phase Quantization,LPQ）提取图像特征,其次将其融合成为一个新特征并送入支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器进行表情识别,最后计算专注度得分,并进行学生课堂专注度评价。通过实验,实验结果证明使用该算法进行学生课堂专注度评价是相对可行的,可以为教师的教学评价提供一个客观公正的依据。     

高稳定性低成本Mm0.75Mg0.25Ni3.5Co0.2Al0.3储氢合金制备与电化学性能研究

采用高频感应悬浮炉制备Mm_0.75Mg_0.25Ni_3.5Co_0.2Al_0.3(Mm表示富镧混合稀土)铸态合金并进行不同温度的退火处理。XRD分析表明：合金相主要由LaNi₅和La₂Ni₇相组成,退火处理后的合金相LaNi₅和La₂Ni₇衍射峰加强。当退火温度为800℃时,La₂Ni₇晶胞体积达到最大值0.549 7 nm³,说明合金经该温度退火处理,Co、Al合金元素能更好地溶入主相内。电化学测试分析表明：合金经800℃退火处理,其最大放电容量高达351.5 mA·h/g,通过130个充放电循环后容量保持率仍有82.3%,并具备优异的高倍率放电性能。     

Mg_(76-x)V_xTi_(12)Ni_(12)(x=4、8、12、16)合金制备与贮氢性能的研究

采用机械合金化制备了Mg76-xVxTi12Ni12(x=4、8、12、16)合金,通过X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和压强-成分-温度(PCT)等分析方法对合金粉末进行分析和表征。结果表明,合金相主要由Mg2Ni相和Ti2Ni相组成,Mg76-xVxTi12Ni12(x=4、8、12、16)合金贮氢量(质量分数,下同)分别为3.71%、3.12%、2.85%和2.33%,随着V含量的增加,合金的贮氢量下降,合金氢化物释氢率分别为95.1%、97.1%、84.9%和94.4%,适量的V能提高合金氢化物的释氢率。