摘要：在高中生物学实验教学过程中,探讨如何运用加法原理和减法原理对自变量进行处理,通过单一变量原则设计对照实验,培养学生的科学探究能力.

摘要：磁共振图像由于成像机制的影响往往导致图像中含有噪声和偏移场,使得传统方法很难得到较好的分割结果.为此,在模糊C均值模型的基础上提出一种分割与偏移场恢复耦合模型.首先构建基于非局部信息的邻域正则项,使得在降低噪声影响的同时能有效地保留图像结构信息;其次在模型求解时引入人工蜂群算法,使得模型能快速逼近凸优解.实验结果表明,该模型对噪声和偏移场均具有较好的鲁棒性,可得到较准确的分割和偏移场矫正结果.

摘要：自卸半挂车在设计时一定要了解用户的需求,充分了解最大装载量、装载货物的类型、道路条件和使用环境等情况,做到细分市场,在结构设计阶段就要推行产品系列化设计以应对不同的需求。在设计时除了重点考虑前悬及轴荷、轴距及轮距、纵梁强度设计、承载面高度、牵引车与半挂车相接合后半挂车的前后高度差等关键因素外;还应考虑以下几个方面的问题:产品型号的编制、轻量化设计、产品设计的系列化,只有综合考虑以上问题,进行合理的规划,才能设计出让用户满意的产品。

摘要：针对多孔粒硝酸铵的特殊特性,介绍了铵油炸药混装车的罐体结构设计计算及利用SolidWorks软件对罐体进行强度校核的过程。校核结果表明,设计的罐体能够满足车辆安全高效运输的使用要求。

摘要：采用SolidWorks设计软件对侧卸半挂车常用的一种典型翻转举升结构进行建模和有限元分析,通过对几种结构状态的比较,从有限元分析上探讨了更适合于满足某种工况的翻转举升机构是何种改进方式,为侧卸半挂车翻转举升结构的优化提供一个参考的方向和理论依据。

摘要：当前互联网已成为公众获取信息、表达观点的重要平台,也带来社会舆情事件易发生的风险,通过对网络舆情走势的提前预测,能够准确判断热点事件的发展态势,为政府相关部门应对舆情危机提供参考.针对单一预测模型预测精度不高和社交媒体对舆情走势影响较大的问题,提出了融合微博热点分析和长短期记忆神经网络(LSTM)的舆情预测方法.利用网络爬虫和PyTorch机器学习平台构建了用于舆情时序数据分析的网络舆情预测系统;在此系统内,考虑微博的强时效性,采用网络热点分析技术计算微博热度分值;改进LSTM网络,设计由2个隐含层组成的MH-LSTM预测模型;将MH-LSTM模型用于舆情事件百度指数的定量预测中,通过试验验证了模型的正确性,证实了该预测模型拥有较好的预测效果.

摘要：基于接触网安全巡检装置(2C)采集的海量图像数据,提出高铁接触网异物自动化智能检测方法,以实现稳健、可靠、精准的高铁接触网安全异常检测。该方法面向2C图像的特点以及接触网安全运行需求,首先对图像进行预处理,然后设计基于深度神经网络的异物检测方法,利用已标定样本训练异物检测模型,并通过预训练和重训练步骤进行深度学习模型的优化,最后将训练好的模型应用于真实场景中对特定异物进行自动检测。对采集的2C图像进行相关试验,结果表明,该方法可以快速有效地检测出接触网异物,准确率达到96.5%以上,具有较高的应用价值。

摘要：C语言是国际上广泛流行的计算机语言,既用来写系统软件,也用来写应用软件。C语言兼具高级语言形式、低级语言功能特殊的魅力,学生一旦掌握该语言,就可以轻松地学习其他任何一种程序设计语言。因此,C语言教学改革,无论对于学生学习,还是对其他语言课的教学改革都有重要意义。目前C语言教学还存在着一些问题,有待改革与探讨。