摘要：为适应新环境下“全灾种,大应急”的应急人才培养目标,中国消防救援学院面向消防专业设置“电工学”课程,使学员从理论和实践上获得与消防救援相关的“电工学”必要的知识与技能。在分析学员学情的基础上,提出了适应应急人才培养背景下“电工学”课程思政的教学形式和手段,挖掘与课程思政的结合点,针对学情设计相应的教学内容。通过教学实践,思政内容能够有效融入到“电工学”课程的教学过程中。

摘要：随着数字化双胞胎技术、5G技术、工业互联网技术等新一代信息技术的出现,全面开启了虚实融合、三维交互的数字化学习新时代。在机电专业课程教学中利用数字化双胞胎技术虚实结合开展线上线下混合式教学,可以进行机电设备构想、设计、测试、虚拟仿真,也可以与真实设备进行虚实联调,与工业物联网技术、5G技术相融合,还可以实现远程虚实交互,变革学习空间和学习方式,大大激发学生的学习兴趣和学习自主性。分析数字化背景下机电类人才的需求变化,对课程内容进行整合,构建虚实融合的线上线下混合式教学模式,突破时空限制开展线上“云实训”,在教学实践探索中取得了较好的教学效果;既满足了疫情下远程线上教学的需要,也解决了线上教学中社会学习者没有实际设备进行训练的难题,教学不再受设备和时空的约束,大大提高了教学的便捷性。

摘要：威廉·埃德加·盖洛(William Edgar Geil)是20世纪初期的著名旅行家、地理学家和作家。1909年他出版了《中国长城》一书。盖洛的考察活动第一次用摄影的方式记录了长城的真实全貌,不仅数量巨大、制作精美,而且捕捉到了深藏在瞬息万变时代背景下的中国长城精神。盖洛对长城的认识没有局限于建筑层面,而是拓展到政治、社会、文化层面,这与他对中国传统文化的深刻理解有着直接的关系。时至今日,人们将长城作为一种精神意象和情感寄托,来抒写个人的艺术追求,越来越散发着时代的气息和世界性的普遍意义。

摘要：行星式波发生器微型谐波齿轮传动的柔轮具有内外齿圈。推导出变形柔轮齿廓上点的坐标与未变形柔轮齿廓上点的坐标的转换关系,进而利用MATLAB编程求解变形柔轮四分之一内外齿圈各轮齿两侧齿廓上各点的坐标,在Pro/E中对四分之一内外齿圈齿廓上的点用样条曲线连接,并通过镜像和拉伸,完成变形柔轮的三维实体建模。

摘要：为进一步加强合肥高校外派人员管理科学研究工作,以理论创新带动工作创新,构建具有合肥特色的外籍人员管理理论和实践体系,本文从外派人员的外派适应问题出发,综合运用社会学和跨文化交际理论,设计深度访谈。使用扎根理论分析访谈数据,阐述来到合肥市高校以后的外派人员,其社会网络会发生怎样的弱化、断裂、重构。最后,提出外派人员通过构建社会网络有效提高其外派适应的方法。

摘要：为降低高校实训室在软硬件管理上的难度,解决实训室管理人员更具体的工作困难,须在高校机房实训室管理中引用虚拟操作系统架构(Virtual OS Infrastructure,VOI)云桌面管理。本文阐述高校机房实训室采用VOI云桌面管理的分析和建设情况,针对高校实训室的现状做出精准的分析,分析VOI云桌面在高校机房实训室管理中的优劣,提出VOI云桌面在机房实训室中的具体应用方案。实践结果表明,采用VOI云桌面管理的实训室,在解决机房软硬件不一致等问题的同时,降低机房管理难度。

摘要：本文结合作者的实际项目,在开源框架OrchardCore的基础上介绍工作量管理系统中的用到的抽象工厂模式、单例模式、装饰器模式、观察者模式、MVC模式等。

摘要：根据工程教育认证通用标准、土木工程专业补充标准和土木工程专业本科教学质量国家标准,分析了地方本科院校土木工程专业课程体系和课程内容存在的主要问题。以安阳师范学院土木工程专业为例,给出了课程设置、实践教学、毕业设计以及课程内容组织等方面的一些改革措施。基于提出的改革措施,对课程体系和内容进行了优化设计,旨在提升土木工程专业的教学质量,从而保证人才培养质量。

摘要：毕业生就业质量是高校人才培养质量的直接反映。以安徽工程大学服装设计与工程专业近5年毕业生就业反馈及其就业情况的调研数据,利用因子分析和有序Probit模型,从学生个体特质、学校教育、家庭引导、就业环境等角度,系统分析影响服装设计与工程专业毕业生就业质量的关键因素。结果表明:学校教育和就业环境是影响毕业生就业质量的关键因素;家庭引导通过影响学生个体特质对就业质量产生一定影响;就业期望、就业态度、就业环境、学校就业教育、家庭就业引导对就业质量影响较为显著,是毕业生就业指导应重点关注的因素。

摘要：针对目前高校资助体系现状,结合高校精准资助研究成果,以机器学习方法为技术支撑,构建精准识别贫困家庭模型.以哥斯达黎加贫困数据集为基础,对其进行分析处理,然后构建样本库,并利用机器学习方法,设计和实现了精准识别贫困家庭模型.在模型验证过程中,使用逻辑回归、支持向量机、K近邻、决策树、随机森林等机器学习算法进行贫困家庭识别.实验结果表明,集成机器学习算法性能优于传统机器学习算法,随机森林算法的预测性能最佳,平均准确率为89%.该文研究结果可以实现贫困家庭数据的分析和预测,进而精准认定贫困生,实现以人为本的差异化精准资助新模式.