摘要：教育的目的主要是对人的培养,高职教育更是以培养技术应用能力的人才作为主要目的。对于高职院校如何完成人才培养目标,教学质量是关键,提高教学质量的主要手段在于更新教学观念,改进教学方法。翻转课堂教学模式的广泛应用,为提高教学质量展示出新的方法,本文设计了高职院校计算机专业的翻转课堂教学方案,可以更好培养学生的综合能力,同时也希望能为教师教学提供一定的参考。

摘要：生态结构化教学既着眼于知识,又指向人的发展。文章通过网状设计,引发多种层次、多种维度间的互动,使生命体之间相互影响、相互沟通、相互促进,推动课堂生态系统中不同要素的优化组合,从而迸发出结构化的张力。在这过程中,教师要做到“任凭风浪起,稳坐钓鱼船”,通过“织网”“撒网”“收网”“捋网”,将生态结构化教学推向高潮。

摘要：中国电信使用动力设备及环境集中监控系统(Power Supply Monitoring System),来对通信局站内各种动力设备、空调设备及其环境进行实时监控。这是一个典型的集成化系统,本文对系统的功能和结构作了介绍,对该系统中应用到的相关集成技术做了探讨。

摘要：钻式采煤机是一种用于薄与极薄煤层的开采设备,螺旋钻杆是钻式采煤机传递动力、输送煤炭的重要部件,其设计强度和使用性能是影响钻式采煤机工作性能的主要因素。为了实现钻式采煤机螺旋钻杆的参数化设计,在分析煤块颗粒与螺旋叶片之间动力学关系的基础上,得到螺旋钻杆主要参数及设计公式,并结合参数化设计方法,利用DriveWorks Solo软件编写设计程序,建立用户界面以实现螺旋钻杆的自动装配、干涉检查以及间隙验证,最终得到不同参数系列的螺旋钻杆三维模型。对螺旋钻杆进行参数化设计缩短了设计周期,提高了设计效率,有利于实现螺旋钻杆产品系列化。

摘要：本文使用统计学研究方法,对《图绘宝鉴》第四卷中所收录的南宋画家进行定量分析,发现南宋"文人"和"画院"两大画派的创作题材,与他们的社会身份具备明确的"有意义的统计学联系",这个研究展示了以往文献未曾阐述的客观规律,并且讨论了定量分析这种方法在中国艺术史研究中的应用和意义。

摘要：在Zr-Ce二元稳态难混溶合金的基础上添加Co-Cu二元亚稳态难混溶合金,设计了四元(Zr_aCe_b)_(1-x)(Co_cCu_d)_x复合难混溶合金.通过热力学计算了Cu和Co在两分离液相中的分配系数,并利用OM,SEM,EDS,XRD和DTA等方法研究了相形成和组织演变的机制.结果表明,单一均匀的(Zr_aCe_b)_(1-x)(Co_cCu_d)_x合金熔体在凝固过程中发生液相分离,Co和Cu元素分别分布在富Zr和富Ce液相中,最终形成富Zr-Co和富Ce-Cu两液相.在快速凝固条件下,四元合金液-液分离形成的富Zr-Co和富Ce-Cu两液相分别发生玻璃转变,形成锆基和铈基两非晶相.实验研究与热力学分析相结合,揭示了Co与Cu原子比例和Co-Cu合金添加量以及冷却速率对双非晶相形成的影响,探索了由难混溶合金制备相分离非晶合金的方法.当Co与Cu原子比及添加量分别为4∶1和38.5%时,在熔体旋甩快速冷却条件下可以获得双相非晶合金.

摘要：为了提高旋流器的分离效率,提出一种气举式同向出流水力旋流器结构,通过注气的方式将旋流器轴心的油核举升至溢流口,加速油核向溢流口方向运动,进而提升旋流器的分离性能。基于雷诺应力模型(Reynolds Stress Model,RSM)与多相流模型(Mixture),模拟计算了入口进液量对气举式同向出流旋流器分离性能的影响,分析了进液量对旋流器内气核形态、速度场分布以及分离性能的影响规律。数值模拟结果表明:进液量分布在(3.6~8.4)m^(3)/h范围内时,随着进液量的增加,注气口处压力逐渐增大,混合液内各相介质的轴向速度与径向速度均有显著提高,旋流器轴心处的油相体积分数明显增大,旋流器的分离效率从64%增至77.9%。

摘要：简要叙述了湘西自治州酉水二桥的缆索吊装无支架施工技术,该桥设计采用7段预制吊装、单肋合龙的施工方案,施工难度较大,后经采用文中介绍的施工方法,减少了施工风险、节约了施工成本,可供同类型桥梁参考。

摘要：在总结传统检测DoS攻击系统的优势和劣势的基础上,结合Linux系统的特点设计出基于Linux平台的DoS攻击检测系统。本系统中的网络安全模块可以迅速地检测出网内基于DoS的攻击状态,行为控制模块可以控制网内用户对可疑网站的浏览、连接,网络日志模块可以自动记录网内用户使用网络的实际情况。经过测试,本系统可以有效地检测出DoS攻击,同时还可以对用户浏览行为进行控制并查看网络使用情况。

摘要：随着隧道交通的日益繁忙,确保其安全稳定运行尤为重要。本研究探索大数据技术在隧道机电系统运行状态预测与维护决策支持中的应用,介绍了隧道机电系统的组成和大数据技术的基本原理,构建了基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的运行状态预测模型,并设计了一套维护决策算法,该算法能够根据预测结果生成具体的维护建议。研究结果表明,利用大数据技术可以有效提升隧道机电系统的维护效率和准确性,为保障隧道安全运行提供有力的技术支持。