摘要：让枸杞奶红起来牛奶的新鲜和营养已是普遍共识，而纯奶产品开发的概念趋同现象令市场一度陷于恶性的低价竞争，品牌之间的市场争夺战白热化，企业在夹缝中生存，苦于无处寻找产品延伸的突破口。出于对奶产品市场的多年参与与关注，从中华传统养生学中吸取营养，利用“药食同源”的食疗与食补理论，

摘要：作者廖远芳简介，研究生，工艺美术师，毕业于广西艺术学院。南宁职业技术学院艺术工程学院室内设计专业教师，宅婴从事室内陈设艺术设计教学研究。设计作品曾在广西工艺美术作晶展荣获金奖、银奖、铜奖；首届全国高校美术。设计大奖赛中荣获三等奖；“八桂天工奖”荣获银奖。

摘要：设计说明:作品立足于挖掘常德市国家地理产品特点,从文化和符号学的角度探寻传播常德市文化的途径,提取常德市独有国家地理产品汉寿甲鱼以及玉臂藕的的特点作为设计元素,加入莲花以及海浪等元素运用现代插画设计手段进行了文创产品设计。

摘要：文章探讨了基于核心素养提升的高中政治智慧课堂的教学策略,重点介绍了项目式学习(PBL)的具体操作方法。项目式学习作为一种实践性强的教学方式,强调学生在解决实际问题的过程中,提升批判性思维、团队合作、信息整合等多项核心素养。文章详细阐述了如何通过设计具有现实意义的项目任务、实施过程中的互动与指导、以及项目展示与评估的全过程,帮助学生更好地理解政治理论并应用于实际生活。通过这一教学模式,学生不仅能够深入掌握政治知识,还能培养其综合素质,提升问题解决能力和创新能力。

摘要：为探究电子信息技术在电力工程自动化中的应用,采用文献综述与案例分析相结合的方法,深入分析了电子信息技术在电力工程自动化中的应用现状、重点与难点、存在的主要问题及原因,并提出了相应的解决策略。结果显示,传感器技术、通信技术、云计算和大数据技术等在电力工程自动化中发挥着重要作用,但仍面临技术融合度、数据处理复杂性、安全性和稳定性等方面的挑战。认为通过加强技术创新和研发、优化数据处理和分析算法、加强自动化控制系统的设计和优化以及构建多层次安全防护体系等对策,可以进一步提升电力系统的智能化水平,推动电力行业的转型升级和高质量发展。

摘要：目的:对比分析缩小CRT与VST设计的角膜塑形镜光学区后表面直径(BOZD)对控制儿童青少年近视进展的有效性及安全性。方法:回顾性研究。研究对象为2019-06/2022-05就诊于我院角膜塑形镜验配中心的8-16岁近视患者400例400眼(纳入右眼数据分析)。按验配角膜塑形镜品牌以及BOZD分组:CRT-S组(BOZD<6.0 mm),CRT组(BOZD=6.0 mm),VST-S组(BOZD<6.2 mm),VST组(BOZD=6.2 mm),每组各100例100眼。分别戴镜1 d,1 wk,1、6 mo,1、2 a时收集分析各组配戴前后裸眼视力(UCVA)、角膜平坦K值、眼轴、屈光度数以及角膜损伤发生率有无差异。结果:戴镜1 d时,VST-S组的UCVA提升最快,但1 wk后,各组均达到较好的UCVA,组间无显著差异。戴镜6 mo,CRT-S组的角膜平坦K值降幅最大,戴镜1 a后,各组的角膜平坦K值降幅无显著差异。在各时间点,缩小同品牌的角膜塑形镜BOZD后,眼轴增长均显著降低。戴镜6 mo时,CRT-S组与VST-S组的眼轴增长量及离焦环直径无显著差异,但在1、2 a时,VST-S组的眼轴增长量及离焦环直径显著低于CRT-S组。随访2 a时,缩小同品牌的角膜塑形镜BOZD后,球镜度数及等效球镜度数(SE)的增长均显著降低。VST-S组球镜度数及SE变化最小,近视控制效果最好。四组的柱镜度数变化值以及角膜损伤发生率无显著差异。结论:缩小角膜塑形镜光BOZD可有效控制眼轴增长及近视度数的进展;VST设计原理的镜片缩小BOZD后近视控制效果优于CRT设计原理镜片;缩小BOZD不会增加额外的角膜损伤风险。

摘要：1引言在“互联网+”和信息技术(IT)在建筑领域日益广泛应用的大背景下,高等职业院校的建筑类专业学生面临着全面提升人才培养质量的挑战。教育质量的提升与学习参与度密切相关,而项目式学习是一种能够促进学习参与度的有效教学模式。项目式学习是通过合作和参与来实施的,它可以激发学生的学习兴趣和动机,提高学生的学习效果[1]。建筑信息模型(BIM)技术是一种利用3D可视化和强大的协调性来模拟建筑施工的特定过程的技术,它在土木工程项目的设计、建设、运营等环节中发挥着极为重要的作用[2]。

摘要：爱国主义教育存在成效不显著问题,作为一种教育实践活动,亟须在实践中推进爱国主义教育。学界一致认可以研学推进爱国主义教育,但在实操中存在研学教学资源与活动方案缺乏设计、专业化的研学导师匮乏、研学产品单一、基础设施不完善、研学中缺乏互动体验等问题。因此,推进爱国主义教育需要借力研学基地资源,精心设计教学主题和活动方案;挖掘研学基地的资源特色,不断丰富研学产品,完善研学基地的基础设施以增强互动体验;培养专业化的研学导师队伍。

摘要：为了提高自主水下航行器(autonomous underwater vehicles,AUVs)末端光学导引回收定位精度,本文首次将深度网络引入基于多象限测角的AUV光学导引定位位置解算任务中,提出了基于多分支回归网络的AUV光学导引定位方法.建立了水下光学导引定位系统的物理几何关系,研究了多分支结构的位置解算回归网络,设计了数据驱动的多维度定位约束训练方法,搭建了基于多象限测角的AUV光学导引定位硬件系统,实现了光学导引硬件与算法的一体化设计.利用AUV搭载的多象限光电探测器,采集回收站–导引灯偏角数据,将该数据作为系统输入,能够实时获取AUV与导引灯的相对位置坐标.仿真结果表明,本文方法的单次坐标解算平均耗时5.650 ms,误差解算均值为58.292 mm@0.8~20 m,标准差为43.347 mm@0.8~20 m,最佳误差解算均值达7.107 mm@2~3 m.经海试验证,本文方法的位置解算速度和精度能够满足AUV末端光学导引回收需求.与现有光学(视觉)导引方法相比,解算速度更快,算力功耗需求低,能量消耗少,为AUV完成能源补充、数据传输、指令下达等任务提供了可靠的技术路线.