摘要：通过对国内外石化智能工厂建设情况的调研,分析了国内智能工厂建设存在的问题,创新提出了智能工厂设计新模式,即融入“生产运行智能化需求”的智能工厂工程设计。将工厂智能化要求充分融入工程设计中,各专业根据智能工厂建设分级要求从全面感知、工艺优化、自动控制和无人操作等方面开展智能工厂的设计,从设计源头打造智能工厂优秀基因。通过数字化交付将工程设计阶段的成果无缝流转到工厂运行阶段,实现最低成本最高效率的全生命周期智能工厂建设。

摘要：讲故事是全人类共通的表达方式。通过一系列形象塑造和情节连接,故事可以打破不同语言和文化的藩篱,促进群体之间的有效沟通,协助不同群体增进彼此的理解。讲故事不仅是一种艺术,也是一种智慧,是连接不同文化和人群的桥梁。在公共关系的历史中,讲故事一直是构建品牌形象。

摘要：直流换流站继电保护系统作为运行控制“大脑”之一,继电保护装置精准动作将故障清除,可以有效的保护电力系统运行安全,实现故障的快速隔离。本文以青州±800kV直流换流站为例,通过对不同电压等级线路保护、断路器保护、母线保护、故障录波器系统、故障测距系统、继电保护及故障信息管理子站、最后断路器跳闸装置以及配套的通信、自动化、直流电源、TA、TV等方面分解,详细介绍了直流换流站继电保护系统的组成及设计要点,系统地分享直流系统继电保护设计经验,为后续其他场站设计提供一定的帮助。

摘要：在小学阶段,作业不仅是学习的补充和延伸,更是激发学生自主探究兴趣,培养其独立思考能力的有效途径。然而,面对当前的教育环境,我们需要思考的是如何通过对课外作业的创新设计和科学评价,更好地满足学生的学习需求,同时凸显教育的价值。本文阐述小学语文课外作业设计与评价中的核心问题,突出课外作业的重要地位,分析和探讨优化课外作业设计与评价的策略,以更好地服务于学生的学习。

摘要：目的为满足电动工具企业对品牌识别的需求,将生物学断裂基因转录原理应用到产品形态设计过程中以实现电动工具产品的迭代更新,加强产品的家族化特征和品牌识别性。方法分析企业目标产品族的基本形态基因,利用平面绘图软件提取早期产品造型的轮廓线,形成该产品的形态基因图谱,基于断裂基因转录的剪接机制和电动工具迭代中形态基因筛减过程的相似之处,运用设计形态分析法和聚类分析将形态基因分为3类,即典型基因、次典型基因和一般基因,其中典型基因和次典型基因组合形成产品基因框架体。以产品基因框架体为基础,以形状文法为推演方法,基于建立的品牌特征识别的规则约束,创造出新产品的形态基因图谱以指导产品迭代,最后通过李克特量表对新旧形态基因图谱进行评估验证。结果提出了基于断裂基因转录原理的迭代设计理论与方法,通过形状文法创造出具有家族识别特征的新形态基因图谱。结论以东达品牌曲线锯设计为例,根据李克特量表的相关统计数据显示,新形态基因图谱优于旧形态基因图谱,验证了该方法的可行性。

摘要：作业是课程、课堂的有机延伸,是学科育人的重要阵地。随着“双减”政策的落实,学科特色作业的设计成为一线音乐教师深思的问题和现实面临的挑战。如何合理布置课堂作业,使学生在课堂上身心愉悦,进一步提升学生的音乐核心素养和关键能力,同时又能检测教师教学效果的达成度?文章从音乐特色作业设计视角、音乐特色作业案例呈现、音乐特色思考与展望三个方面探讨了如何设计音乐特色作业。

摘要：硬质景观设计的目的在于美化、提升居住区整体景观环境,满足交通出行、环境排水等基本居住需求,利用道路、广场、小品等景观元素营造美好、舒适的生活氛围,愉悦身心的同时也可以满足居民对于美的追求和对于高品质生活的向往。从道路、广场、亭廊、排水、其他小品5个部分分析居住区内硬质景观在设计过程中遇到的常见问题和解决办法,以期改善居住区景观环境,增强城市功能,提升城市形象,提高人们生活品质。

摘要：教学内容苏教版《数学》二年级上册第61~63页。教学目标1.结合生活实际,体会统一度量单位的重要性,认识长度单位厘米,在边找边比的过程中初步建立1厘米的长度表象2.经历估、数、量的探究过程,感悟测量的本质,能估测身边一些较短物体的长度,并能借助尺子测量其长度,形成初步的量感和推理意识。3.在观察、操作中培养自主探索能力和创新精神。

摘要：评价表是开展有效评价的工具和标尺,是测量与评价据以进行的标准和依据。依据《大学英语教学指南》和《中国英语能力等级量表》,采用模糊德尔菲法、数理分析法等方法,开展基于产出导向法理念的师生合作评价表设计的实践探索,尝试设计英语口语、写作和翻译三项产出技能的评价表,并对评价表进行信度效度分析。结果表明:基于产出导向法理念的师生合作评价表聚合效度良好,各个相关系数效度较理想,师生合作评价表的设计有效可操。

摘要：【目的】研究面向玉米田间场景的图像深度估计方法,解决深度估计模型因缺少有效光度损失度量而易产生的精度不足问题,为田间智能农业机械视觉系统设计及导航避障等提供技术支持。【方法】应用双目相机作为视觉传感器,提出一种基于混合分组扩张卷积的无监督场景深度估计模型。设计一种混合分组扩张卷积结构及对应的自注意力机制,由此构建反向残差模块和深度估计骨干网络;并将光照不敏感的图像梯度和Gabor纹理特征引入视图表观差异度量,构建模型优化目标。以田间玉米植株图像深度估计为例,开展模型的训练和测试试验。【结果】与固定扩张因子相比,采用混合分组扩张卷积使田间玉米植株深度估计平均相对误差降低了63.9%,平均绝对误差和均方根误差则分别降低32.3%和10.2%,模型精度显著提高;图像梯度、Gabor纹理特征和自注意力机制的引入,使田间玉米植株深度估计平均绝对误差和均方根误差进一步降低3.2%和4.6%。增加浅层编码器的网络宽度和深度可显著提高模型深度估计精度,但该处理对深层编码器的作用不明显。该研究设计的自注意力机制对编码器浅层反向残差模块中不同扩张因子的卷积分组体现出选择性,说明该机制具有自主调节感受野的能力。与Monodepth2相比,该研究模型田间玉米植株深度估计的平均相对误差降低48.2%,平均绝对误差降低17.1%;在20 m采样范围内,估计深度的平均绝对误差小于16 cm,计算速度为14.3帧/s。【结论】基于混合分组扩张卷积的图像深度估计模型优于现有方法,有效提升了深度估计的精度,能够满足田间玉米植株图像的深度估计要求。