摘要：党的十八大以来,“大思政课”的重要指示批示接连出台,思政课的地位日益凸显,课程思政是实现“三全育人”的落地和新时代中国特色社会主义思想铸魂育人的基本途径。构建科学、合理、生动的专业核心课程思政模式可以有效提高人才培养质量,落实“立德树人”根本任务和承担“为党育人、为国育才”的使命担当。从教学改革实践出发,分析学生的专业背景、课程知识技能基础、学生学习特点,对课程进行整体上设计,构建“一主线、五融入、五可”的立体化、多维度课程思政模式,推进专业课程改革,实现知识传授与价值引领的有机统一,为专业核心课程的改革和发展提供有益的参考和借鉴。

摘要：随着现代科技的进步和数字媒介创新技术的快速发展,新的视觉表现形式层出不穷,其中动态形式的设计在商业上的应用也逐渐增多。数字插画作为插画艺术新的表现形式之一,不同于传统插画,而是更偏向于商业化传播。动态化技术对非遗数字插画的发展具有重要的革新作用,其可以增强非遗文化推广的画面效果、互动感,进而吸引观众注意力,因此非遗传承视域下动态化数字插画实践有一定的行业前景和实际应用价值。

摘要：针对汽车塑件内部缺陷检测精度不高、检测方法单一等亟需解决的问题,基于多源信息融合与深度学习神经网络等技术,探究高鲁棒性、稳定性、精确性的检测模型,旨在为汽车塑件批量无损检测提供理论基础和技术支持。通过超声波探伤、激光光斑测量、紫外线探伤、智能电参数测量和红外热成像等无损检测方法,试验样本经异质信息采集、预处理以及多特征变量提取,根据检测要求,用于定量/定性神经网络模型构建。再以样本训练、规则判别、深度学习和模型类比,选取最优模型用于试验样本内部缺陷预测和品级分析,以求得所设计的“深度学习”神经网络模型与检测方法具有通用性,可进一步用于汽车铸件、冲压件或焊接件等无损检测,为匹配智能装备研发提供研究基础。