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  • 研究生教育管理数字化建设探索与实践——以中国石油大学(北京)为例

    来源:中国大学教学 发布日期:2024-11-15

    国家全面实施教育数字化战略行动,要求加快推进教育数字化,建设教育强国。教育管理数字化是教育数字化的重要组成部分,对支撑教育决策科学化、教育管理精准化、教育服务便捷化,服务国家教育治理现代化意义重大。中国石油大学(北京)积极顺应数字化潮流,充分挖掘数据效能,利用信息技术赋能教育管理,着力构建了一套集管理、监测、服务三大功能于一体的研究生教育管理智能平台,有效解决了当前研究生教育管理存在的突出问题,提
  • 食品中沙门氏菌检测技术的应用探讨

    来源:现代食品 发布日期:2024-10-28

    本研究以速冻牛肝菌、腐乳和米线作为样本,用鼠伤寒沙门氏菌ATCC 14028培养物作为污染源,利用沙门氏菌三糖铁、赖氨酸脱羧酶、蛋白胨水、尿素琼脂、氰化钾和血清学检测方法,验证空白、低水平污染、中水平污染及高水平污染样本中是否存在沙门氏菌。结果表明:不同食品种类、污染水平的沙门氏菌检测结果差异不显著,表明沙门氏菌检测技术可以应用于食品分析。
  • 基于云计算的医院电子信息系统架构设计

    来源:长江信息通信 发布日期:2024-11-15

    随着信息技术的飞速发展,医院电子信息系统已成为医疗行业的重要组成部分。文章旨在设计一种基于云计算的医院电子信息系统架构,以提高医院信息化管理水平、优化医疗服务流程、提升患者就诊体验。
  • 汽车用钢连铸黏结漏钢机制及预报模型研究进展

    来源:连铸 发布日期:2024-12-20

    连铸是炼钢过程非常重要的工序之一,连铸过程多发的漏钢事故影响因素较多,其中以黏结漏钢最为常见,约占总漏钢比例的70%。为了更好地解决黏结漏钢事故、明确原因并为建立更全面精确的预报模型提供理论基础,对连铸黏结漏钢发生机制、影响因素及预报模型进行了总结和分析,着重叙述保护渣性能、钢液条件、结晶器参数、人员操作等因素对黏结漏钢事故的影响规律,针对目前普遍使用的逻辑判断漏钢预报模型和基于机器学习的漏钢预报
  • 基于深度学习的电动汽车IGBT剩余寿命预测

    来源:移动电源与车辆 发布日期:2024-12-20

    为实现对电动汽车绝缘栅双极型晶体管(Insulated Gate Bipolar Transistor,IGBT)剩余使用寿命的精确预测,提出了一种基于多策略改进优化的金枪鱼优化算法(Tuna Swarm Optimization on mixed strategies,TSOM)的电动汽车IGBT剩余寿命预测模型。通过改进和优化ELM参数,利用NASA研究中心公开的IGBT老化加速实验数据集,分
  • 隔爆原理在海洋石油平台电气设备防爆技术中的应用研究

    来源:石化技术 发布日期:2024-11-28

    从海上油气平台电气设备防爆安全性着手,介绍隔爆原理,总结平台电气设备危险因素,并阐述隔爆原理在海洋油气平台防爆中的具体应用,同时,明确隔爆原理在电气设备中应用的注意事项,以提高电气设备的防爆性能,满足海上石油平台安全生产需求。
  • 基于Unity 3D的石油化工企业地理信息系统的设计与开发

    来源:石化技术 发布日期:2024-11-28

    石油化工行业是全球化学工业的重要组成部分,对国民经济的发展和社会进步具有重要意义。未来石化企业的发展趋势是:通过数字孪生搭建制造全生命周期的数字孪生系统,因此数字化厂区的建设越来越重要。本系统旨在满足石油化工行业对于虚拟仿真技术的需求,通过使用Unity 3D技术,设计和开发一款数字化和可视化的石油化工企业地理信息系统软件,对厂房、装置、设备、管线等元素进行三维建模,进行可视化展示和操作,同时将实
  • 秸秆纤维沥青混合料路用性能研究进展

    来源:辽宁工业大学学报(自然科学版) 发布日期:2024-10-25

    介绍了目前常用的几种秸秆预处理方式,总结了植物秸秆纤维沥青混合料在道路工程中的应用及研究进展,指出了秸秆纤维沥青混合料在应用过程中存在的现实问题,并对其应用前景进行了展望,为今后研究提供方向。对秸秆纤维沥青混合料的应用具有重要的实际意义。
  • 基于OBE理念的汽车营销课程教学改革设计

    来源:汽车维护与修理 发布日期:2024-11-15

    OBE理念强调以学习成果为导向,注重学生的能力培养和实际应用。本文以汽车营销课程为例,从教学目标、教学模块设计、教学过程、教学模式、考核办法等方面提出旨在提高学生学习积极性和实践能力的教学改革设计,以期达到营销应用型人才培养与社会需求相适应的目的。
  • 基于多尺度卷积神经网络的草莓畸变识别实验设计

    来源:实验科学与技术 发布日期:2025-01-06

    为了培养学生的开发和应用实践能力,根据课程实验设置,本文设计了基于多尺度卷积神经网络的草莓畸变识别实验案例供学生学习和上机实践。为了提高畸变草莓图像的识别能力,本文研究了多尺度卷积神经网络,并实现了一个草莓畸变图像识别算法。实验结果表明,本文算法对于草莓畸变图像具有准确的识别能力,有效的降低了光照和背景等因素的影响。通过该实验案例,加深了学生对人工智能知识的理解,培养了学生学习人工智能方向的兴趣,
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