摘要：课程思政要求教师在专业课的教学过程中潜移默化地对学生进行思想政治教育,使专业课程与思想政治理论课程协同共育,落实立德树人根本任务。以电气控制系统设计课程为例,从课程教师团队建设、课程思政元素挖掘、项目化教学实施三个方面,深入探讨机电类专业理实一体化课程实施课程思政的方式和途径。

摘要：目的针对膝-踝-趾动力型假肢系统支撑期强耦合性会导致假肢系统控制精度下降的问题,提出精确反馈线性化方法对动力型假肢系统解耦。方法采集人体下肢步态信息,将支撑期划分为支撑前中期和支撑末期,建立两个模态的动力学模型;使用精确反馈线性化解耦方法对支撑期假肢系统解耦,结合滑模控制设计动力型下肢假肢控制器;搭建联合仿真平台验证方法的有效性。结果解耦后系统相较于解耦前控制精度提高,解耦后支撑前中期膝、踝计算平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别减少至0.0011°、0.0026°,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别减少至0.0147°、0.0236°;支撑末期膝、踝、趾MAE分别减少至0.0111°、0.0051°、0.0065°,RMSE分别减少至0.0219°、0.0210°、0.0129°,总体控制误差减少,响应速度加快,并且假肢能够在仿真环境中稳定运行。结论本文提出的解耦方法可有效简化下肢假肢系统的控制,并为假肢系统的进一步研究奠定基础。

摘要：以预处理的少棘蜈蚣为原料,通过单因素试验考察了提取溶剂、提取时间、提取功率以及料液比等工艺参数对提取效果的影响,并通过正交试验设计优化了提取工艺。研究结果表明,少棘蜈蚣活性物质最佳提取方案为:提取溶剂为丙酮,提取时间为30 min,提取功率为600 W,料液比为1∶20,蜈蚣活性物质的提取得率最高,为13.87%。

摘要：随着我国互联网技术的不断成熟,我国的视频网站的网民数量急剧增多,越来越多的消费者更加倾向于选择视频网站来满足自身对文娱生活的追求。对于曾经过度依赖传统电视媒体的视频网站,在随着数字化影视创作门槛逐渐降低以及视频传输技术高度发展的今天,越来越多的视频网站开拓了自身的经营渠道,包括自制网络微电影、网络综艺、网络电视剧等等。而网络自制综艺节目因其自身在综艺创作灵活性、创新大胆、节目内容更新快等方面的优势,逐渐得到了广大视频网站用户,特别是青年一代观众的喜爱。网络自制综艺的出现和快速发展对传统电视媒体主导的综艺格局产生了深远的影响。本文将就目前我国网络自制综艺节目的现状、问题进行阐述,并试图提出有利于当前我国网络自制综艺发展的有效策略。

摘要：CDIO成为近年来高等院校教学改革实施的指导思想和成功理念。结合CDIO教学模式,对电子商务专业人才培养体系的建设进行探索,从培养目标和培养标准,课程体系,学习和教学方法及保障体系四个方面,提出基于CDIO模式的电子商务专业本科教育改革的路径。基于CDIO模式的教学体系设计和培养思路,将成为电子商务复合型人才培养的实施途径和重要举措。

摘要：政府向社会力量购买服务不仅是推动政府职能转变的重要着力点,而且是扶持社会力量发展的重要措施。各地在推动这项改革过程中取得了很大成效,但也存在着制度设计不严密、制度衔接不顺畅等问题和障碍。将这项改革深入推进下去,需要坚持有层次地放开政府资源,加强对整个购买过程的动态管理以及建立政府购买公共服务改革同其他改革之间的联动机制等多项措施的推动。

摘要：立体化社会治安防控体系是维护边境地区稳定、实现边境地区社会治理现代化的战略工程。结合正在推进的公安大数据战略,如何加强大数据在边境地区立体化社会治安防控体系中的应用已成为当务之急。以数据互联互通、防控全时全维、预警智能高效、打击协同精确为应用目标,进一步完善边境地区大数据的顶层设计,加强数据运用的安全管理,完善大数据人才的可持续发展机制,推动边境地区社会治安防控体系的不断完善。

摘要：为提高圆柱形物料的分拣效率,设计了一款具有颜色识别和搬运功能的新型智能物料搬运机器人。该机器人以飞思卡尔XS128系列芯片为核心控制部件,两个全周空心杯舵机作为动力驱动,一个数字舵机作为抓取装置的动力源,利用TCS230颜色识别模块进行颜色识别,并搭配灰度传感器来进行识别优化,实现了快速、准确识别物体颜色以及搬运圆柱形物料的目的,并通过实验和比赛验证了此方案的实效性和可行性。

摘要：将基于Zigbee的无线传感器网络应用于煤矿井下安全监测中,设计了一种智能矿井安全监测系统.系统以ZigBee技术为核心,通过对井下工作区压力、温度、湿度、瓦斯浓度等参数采集分析,实现对井下环境的实时控制,并可对险情提前进行预警,尽量减少人员及财产损失.系统测试表明该设计为煤矿高效安全生产提供了有力保障.

摘要：提出以竹粉模压花盆跌落冲击响应为对象的预测模型。利用均匀设计和有限元分析技术获得试验数据,以花盆周壳厚度、底沿厚度和底壳厚度为网络输入,花盆壳体最大应力为网络输出,构建三层BP神经网络;采用遗传算法(GA)优化BP神经网络的初始权值和阈值,利用均匀试验数据对GA-BP网络模型进行训练和仿真,最后利用GA-BP网络模型预测花盆跌落冲击的壳体最大等效应力。结果表明,所建立的GA-BP网络模型具有较强的学习能力,预测值与有限元分析值相对误差小于5%,表明GA-BP网络模型可用于花盆跌落冲击响应的预测。