摘要：为解决人工及传统方法对实木板材表面缺陷识别误差大、漏检率高等问题,本文设计了一款基于嵌入式AI的缺陷检测标定系统,用机器视觉技术代替传统检测,能够准确识别并标记木板的缺陷部分。系统基于YOLOv5目标检测算法并引入SE注意力机制,采用流水线20275张木材表面缺陷图像作为数据集,将模型部署到嵌入式AI平台上,当检测到缺陷时将缺陷信息发送给机械臂,并将像素坐标转换到实际坐标,实现对缺陷位置的标定。

摘要：作业是促进学生学习和发展的重要组成部分,发挥着独特的育人作用。“双减”背景下,亟须教师精心设计出帮助学生增效减负的优质作业,这需要教师具备相应的作业设计素养。因此,需要从作业设计的基本概念出发,借助对“素养”与“核心素养”这两个相关概念的梳理,解读教师作业设计素养的核心内涵。并且基于活动与素养的本质联系,对教师作业设计素养的结构展开分析,主要将其分解为三个维度:教师作业设计的意识与态度、能力和创造力。

摘要：高韧性水泥基复合材料(ECC)相对于普通混凝土材料具有较高的极限拉伸应变能力,可以有效解决混凝土基础设施的开裂、渗漏水问题。ECC的力学性能严重依赖于原材料性能,而各地原材料性能均有差异;同时,ECC性能的优异性可通过调节其配合比进行控制。采用基于均匀试验设计方法(UDEM)与非参数回归分析(NPRA)中的交互式条件期望算法(ACE)相结合的配合比设计方法进行ECC配合比设计,获得云南昆明地区的ECC优化配合比。通过轴心抗拉试验和薄板四点弯曲试验进行ECC优化配合比试验验证,同时采用扫描电子显微镜随机检测纤维的分散情况。结果表明,基于UDEM-ACE方法得到的ECC优化配合比试块具有较高的极限拉伸应变能力和能量吸收能力,且纤维分布均匀。UDEM-ACE配合比设计方法具有良好的可行性和可靠性,能够为其他地区的ECC配合比优化设计以及其他水泥基体材料的配合比设计提供理论及实践指导意义。

摘要：如何在“全在线”教学模式下,保证教学质量,实现在线教学的常态化运行,是后疫情时代高校教育信息化改革的重大课题。翻转课堂是运用现代技术实现知识传授与知识内化的颠倒教学模式,解决了教学时空难题的教学模式,打破教学时间空间的限制。翻转课堂与“全在线”教学模式的有效整合对后疫情时代的教育改革意义重大。研究首先通过深入挖掘MOOC和腾讯会议的教育功能,在分析翻转课堂技术需求的基础上,提出了“MOOC+腾讯会议”支持的在线翻转课堂的技术方案;而后构建基于“MOOC+腾讯会议”的在线翻转课堂模型,并提出实施课堂的建议,以期为翻转课堂的开展提供参考。

摘要：“教学是一门科学，也是一门艺术，是科学性和艺术性的统一体。”富有成效的教学不仅取决于教师对教材的认识水平，也取决于教师对教材深入浅出的讲解艺术。因此，

摘要：主要研究基于均匀试验设计方法(Uniform Design Experimentation Method,简称UDEM)和ACE(Alternating Conditional Expectations简称ACE)非参数回归分析(Non-Parametric Regression Analysis,简称NPRA)的一种兼具高效率和可靠性的材料配合比设计方法。相对于目前广泛采用的材料配合比设计方法,如配合比列表法、绝对体积法、全面试验法和正交试验设计等方法,UDEM-ACE方法在试验设计和试验数据处理分析上具有更好的理论依据和科学性。同时,UEDM-ACE方法可以采用较少的试验次数获得均匀分布的试验数据和误差较小的回归函数,实现以设计目标为导向的材料配合比设计,可以提高试验效率并在相同的试验条件下降低试验成本。本文同时采用云南昆明地方材料资源和工业废料,将UDEM-ACE方法应用于素水泥基棱柱体轴心抗压基础性试验,验证了该材料配合比设计方法的可行性。基于UDEM-ACE素水泥基基础性试验详细讨论了其它水泥基材料配合比设计,具有一定的理论及实践指导意义。

摘要：通过概述中国传统绘画元素,分析研究中国传统绘画元素在古代鞋履中的应用,探讨当代鞋履产业发展中所面临的一些亟待解决的问题,提出将中国传统绘画元素作为提升当代鞋履文化内涵的重要方法的观点,以期为相关研究者提供借鉴。

摘要：高中英语教材关注不同语言负载的文化,体现出不同文化在深层结构即价值观和思维方式上的差异。民族文化自觉可使学生从不同文化中获取养分,加深人们对中华民族文化及其他文化的理性认知,并能在多元文化中彰显本民族的璀璨文化。人教版高中英语教材(2019年版)在内容编排和结构设计中凸显出民族文化自觉的价值意蕴。新教材的变化对教师教学提出了新的要求和挑战。对新教材涉及的文化内容进行结构性分析、挖掘教材体现文化自觉的语言素材能够有效指导教师理解教材的文化内涵,引导学生在本族文化基础上审视西方文化的优劣。教师只有转变英语教材中文化自觉的教学表达、延展教材中文化自觉的文本资源、彰显英语课堂中文化自觉的画面感、确立传承中华民族文化的教育使命才能真正实现向全球“讲好中国故事”的教育愿景。

摘要：网络信息的多样性和表达不规范性对数据的挖掘翻译和情感分析造成了较大的难度。研究基于语料库领域特点,以候选情感关联性来进行句子情感词性的表达,并引入Att-BiLSTM算法实现对语义文本信息的特征提取和改进K-SVD算法实现分词特征提取,将语料句子按照词、词性、音节和位置来进行多特征向量建构,并构建起语料库翻译数据标识系统。将研究提出的多特征算法进行性能应用分析,结果表明,研究提出的算法在情感词性数据集下的平均准确率均在75%以上,且其在两种向量和四种向量下的正负性分类准确率分别为89.54%和80.15%,在中文语料库识别中具有超过85%的准确率,英语语料库下的F1值为85.47,数据处理误差均小于其他对比算法。研究提出的算法能有效把握语料句子信息之间的关联性,并从情感性和特征值上进行权重识别,有效为数据翻译提供较为全面的识别依据。

摘要：高性能工程水泥基复合材料(Engineered Cementitious Composites,简写为ECC)相对于普通混凝土材料具有较高的极限拉伸应变能力.相对于目前广泛采用的粗放式配合比列表法、绝对体积法、正交试验法的ECC配合比设计方法,采用基于微观力学和断裂力学模型(Micro-Mechanics and Fracture Mechanics,简写为MMFM)的ECC配合比设计方法在水泥基质和纤维参数的选择上具有更好的理论依据和科学性.研究采用我国云南昆明地方材料资源和工业废料通过MMFM-ECC配合比设计方法进行配合比设计,并通过轴向压缩试验、双面剪切和四点弯曲试验结果检测实际ECC的各项性能指标.通过比较ECC设计目标性能指标和试验测得的实际性能指标分析讨论了MMFM-ECC配合比设计方法对试验仪器、试验过程、试验样本数的具体要求.