摘要：“为者常成，行者常至”，土家族女作家叶梅精彩的艺术人生有效践履了古人之箴言。叶梅是当代文坛稀见的跨界写作多面手，是富有开创精神的名刊编辑。其创作道路经历了恩施—武汉—北京三个发展时期，形成了雅正清丽的创作风格。叶梅的小说人物个性鲜明，浸染着民族特色和地方特色；其散文流露出真挚的情感与深切的思考，是当代文坛的一股清流；其非虚构作品贴近事实真相，展示出特定的社会风貌和时代精神。叶梅主编《民族文学》期间，拓展了刊物的多民族文字版，为民族文学发展建构了新平台，为培养多民族青年作家、传播多民族文化开辟了新渠道。叶梅是中华优秀传统文化的忠实传承人，亦是新时代优秀文化的杰出传播者。

摘要：本研究探讨了"扩大选拔途径—考核基本素养—考核专业素养—考核综合素养""四阶段"选拔机制在职业技能大赛中的实践.通过结合本校多年在各级各类职业技能竞赛的选手选拔经验,自行设计的《健康类职业技能竞赛选手选拔与培养调查研究》问卷,从参赛意愿,参赛动机,选拔途径、训练需求分析等维度,对其参赛情况进行广泛调查.结果表明"四阶段"的选拔机制,在学生的基本素养、专业素养、综合素养等方面的能力选拔和提升上有积极地促进作用.不仅大幅度增加优秀选手选拔的精准率,更促进了大赛对选拔选手覆盖受益范围,营造出"人人可比赛,人人比技能"的学校大赛文化氛围.

摘要：随着全球化的发展,英语在科学研究和国际交流中发挥着越来越重要的作用。对于应用化学专业的学生来说,掌握专业英语技能对于其未来的职业发展至关重要。然而,传统的英语教学方式往往忽视了学生在实际场景中的应用能力,导致学生无法将所学知识应用到实际工作中。因此,设计学习情境的教学方法(PBL法)教学法应运而生。它是以问题为导向,注重学生的主动性,旨在提高学生的专业能力。基于此,通过探讨PBL法在应用化学专业英语教学中的应用策略具有重要意义。

摘要：绿色建筑是我国实现碳减排的重要途径之一,亟需解决建筑领域碳减排制度不够完善、企业拓展绿色建筑市场的动力不足、绿色建筑消费活力不够等问题。分析认为,在新的时代背景下,“双碳”目标下的绿色建筑发展是一项协同性工程,涉及政府、市场、社会等多元主体,需要各个主体之间深度融合、互补、协同与联动,既需要政府提供政策制度保障;又需要有效发挥市场作用,提高企业开发积极性;还需要社会中的消费活力为绿色建筑发展注入不竭动力。

摘要：随着我国老龄化发展趋势,空巢老人出现的各种心理问题,严重影响了他们的身心健康和生活品质。本文通过综述音乐治疗对空巢老人心理健康的干预机制、干预技术、干预效果等,展示了音乐治疗在维护空巢老人心理健康中的最新研究进展。文中针对音乐治疗干预空巢老人心理问题存在的不足,提出了具体改进措施,并展望了音乐治疗促进空巢老人心理健康的发展前景,以期为国内相关研究提供参考。

摘要：单机流式货架系统作为经典流式货架系统的一种,具有高存储密度、高空间利用率等特点。其存储单元被设计成狭窄的U型,使得入库端和出库端位于同一个工作面彼此相邻的位置。存取机可以采用单命令模式和双命令模式执行入库作业和出库作业。文章根据匈牙利算法,为单机流式货架系统生成双命令操作序列,并通过仿真实验验证匈牙利算法生成双命令操作的有效性。

摘要：构建德智体美劳全面培养的教育体系,是新时代我国教育努力的方向。中共中央、国务院对新时代劳动教育作出顶层设计和全面部署,教育部配套文件规定把劳动教育纳入学校人才培养全过程。医药院校在完成劳动教育教什么、怎么教,即明确劳动教育的指导思想,性质特点,一般内容,教育载体、途径及方法等的基础之上,还必须结合医药院校在校大学生所学专业及医药行业从业特点,建构一套适合医药院校实际的大学生劳动教育课程体系。这套体系包括课程学习目的、达成目标、实现课程目标的路径设计、授课模块及对应的具体授课内容、授课方式以及学时与学分、理论与实践占比等一系列的具体问题。探索一套实践课占比大于理论课的教学新模式,探索一套新时代医药院校劳动教育的新模式。

摘要：研制一种油浸式互感器注油辅助装置,使其稳定撑住金属膨胀器,让工作人员轻松地完成注油工作。文章提出了装置研究的背景、设计原理、可行性以及应用和推广性。改变传统注油的方法,实现了单人就可以操作,在高空作业时极其方便,降低作业风险,提高工作效率。

摘要：肺炎是一种常见多发感染性疾病,老年人和免疫力较弱者容易感染,尽早发现有助于后期治疗。肺部病变的位置、密度和清晰度等因素会影响肺炎图像分类的准确性。随着深度学习的发展,卷积神经网络被广泛应用于医学图像分类任务中,然而网络的学习能力依赖训练样本的数量和标签。针对电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)的肺炎图像分类研究,提出一种基于自监督对比学习的网络模型(MCLSE),可以从无标记的数据中学习特征,提高网络模型的准确率。本文模型(MCLSE)首先设计辅助任务,从无标记的图像中挖掘表征完成预训练,提高模型在向量空间中学习数据映射关系的能力。其次,使用卷积神经网络提取特征,为了有效捕获更高层次的特征信息选择SENet网络改进分类模型,建模特征通道的相关性。最后,用训练好的权重加载改进后的分类模型中,下游任务中使用标记数据再次训练网络。在公开数据集SARS-CoV-2 CT和CT Scans for COVID-19 Classification上进行实验,实验结果表明MCLSE对整体样本分类的准确率分别达到99.19%和99.75%,较主流模型有很大提升。