摘要：随着社会经济、科技、电子商务和网络的迅速发展,互联网的范围进一步扩大,给互联网行业带来了一定的发展机遇。普通百姓也在家里使用智能系统,特别是在大数据分析的情况下,智能分析系统的应用不断改进,可以充分利用其优势,将智能分析系统应用于不同层次的大数据分析,并对智能分析系统进行了不断地改进。

摘要：针对薄板复合材料粘接质量识别问题,提出了一种基于粒子群算法(PSO)的改进型深度置信网络(DBN)深度学习模型,使用PSO来优化标准DBN网络权重,以解决薄板复合材料在识别过程中分类过拟合的问题,并利用该模型完成了薄板复合材料粘接质量的识别过程。探讨算法设计步骤,并对模型进行多次调试、训练,确定网络模型参数,完成测试数据识别。仿真结果表明:经过多次训练测试调整参数,生成PSO-DBN深度学习网络模型,对比改进型BP神经网络识别方法,避免了随机初始化导致的局部最优解问题,粘接质量识别的准确度有所提高。

摘要：将项目化管理应用在高职院校基层党建工作中,紧紧围绕立德树人根本任务,立足学校自身办学定位,采取“课题化设计、项目化推进、成果化评议”方式,创新党建工作思路。以内蒙古某高职院校实施的具体模式为例,通过申报立项、组织实施、验收评价、总结推广等流程进行党建工作项目化管理,系统谋划党建工作重点攻坚项目,以期达到项目化促规范化,规范化促创新化,创新化促品牌化的工作成效。

摘要：通过锁定臂的实际生产需求进行多工位级进模排样设计,根据锁定臂零件的结构特点,采用单排排位结构。模具整体采用顺装结构,每次冲裁过程中产品和废料自动分离。凹模采用镶拼结构,加工更加方便,模具保养更加简单,易损件也更加便于更换。双侧刃布置在导料槽两边,入模料边形成定位缺口,紧贴凹模沿导料槽送进,可以连续冲压,使压力机行程次数利用率达到100%,生产效率高且安全,也便于冲压过程的机械化与自动化。为了保证冲压的精度和零件的精度,在冲裁工位中设计了导正销,并采用了逐次弯曲成形工艺,以减少弯曲过程中的回弹。最终通过实际生产验证,设计的锁定臂多工位级进模能够满足实际生产需求。

摘要：高校美术教学领域中,绘画属于是基础教学项目,教师需要对该项教学工作提高重视程度。从高校美术基础素描教学角度来说,目前依旧存在一些实践问题,如果教师不能做好教学创新工作,高校美术教学效率会受到更大影响,不利于学生全面发展。本文以高校基础素描艺术教学情况为出发点,对高校基础素描教学目的进行总结,根据教学过程中存在的问题,论述了高校基础素描艺术教学实践策略。

摘要：专业教育与创新创业教育的有效融合是当前高校培养双创人才的有效着力点,经济学基础课程是高职高专财经类专业共同开设的一门专业基础课或专业选修课,课程覆盖面广。在本门课程中嵌入创新创业教育内容,可以培养学生完整的经济学知识结构和经济素养,同时提升创新思维和创业能力。本文首先分析创新创业背景下创业者的素质及能力要求,在此基础上设计《经济学基础》课程内容,在每个内容模块嵌入创新创业目标,针对性培养创业者的素质、技能能力,最后提出教学设计中融入课程思政元素,潜移默化激发创新创业思维,通过教学内容的合理安排,构建实践教学体系,提升创新创业能力。

摘要：为了实现对工厂环境数据的监测,本文设计了一种基于OneNET云平台与WiFi的工厂环境远程监测系统。该系统以STM32F103C8T6芯片为主控制器,通过传感器采集工厂的环境数据,应用ESP8266无线通信模块将数据传输至OneNET网页端和工业现场的屏幕端,实现对工厂环境的监测。本系统利用工厂现有的路由器配以高性价比的传感器模块及WiFi模块,将数据保存在中国移动OneNET物联网平台上,工作人员可远程监测室内环境状况,节约成本和劳动力,改善了现场监测在时间和空间上的局限性。

摘要：“岗课赛证”融通的育人理念,是将岗位、比赛、职业等级证书需要的知识、技能和素质融入课程,是对学生职业素养的全方位培养,是全面育人的有效途径。在此理念指导下,该文以大数据技术专业Python程序设计课程为例,从与课程相关的“岗、赛、证”的内在要求出发,构建课程体系,改革考评机制,开展线上线下混合式教学,取得了良好的教学效果。

摘要：高职教育强调立德树人理念,推进课程思政实践是时代的要求。在职业教育中,专业课程占比较大,专业课程要与思政课程同向同行、协同育人。《Linux服务器配置与管理》是计算机应用技术专业的的核心课程,通过分析"Linux操作系统基础"的课程特点及实施课程思政的优势,倡导"润物细无声",将雷锋精神,安全意识,社会责任感,知识产权等思政元素融入教学过程中,在进行专业教育的同时提升学生的思想政治素质。本文通过展示一节课的课程思政教学设计案例,希望能为其他课程提供借鉴。

摘要：采用正交试验L_(9)(3^(4))设计Q235钢的机器人焊接试验次数及焊接参数,通过拉伸试验和低温冲击试验分别获取9组焊缝抗拉强度和冲击吸收能量样本数据,并进行归一化处理;通过Matlab工具箱函数分别建立BP网络、RBF网络和Elman网络,在尝试性学习训练和泛化验证的基础上确定各网络的最佳结构及主要参数,即BP网络结构确定为3×10×2,RBF网络spread值设为2.4,Elman网络隐含层神经元数设为25个,进而比较分析和研究3种网络模型对Q235钢焊缝强韧性的预测精度和应用效果。结果表明,BP,RBF及Elman神经网络的平均相对误差均低于10%,可用于焊缝的强韧性预测,尤其对焊缝抗拉强度的预测精度相对较高;在样本条件下,相比于BP和RBF网络,Elman网络更加稳定,预测精度更高,综合预测效果最佳,对焊缝抗拉强度和冲击韧性的趋势性预测较为有效,能够反映焊缝强韧性的实际变化规律和趋势;引入机器人焊接和射线检测方法,提高样本数据的准确性和代表性,从而提高神经网络的预测效果。