摘要：战略规划作为学校发展的顶层设计,对学校的健康持续发展具有重要的引领和规范作用。近年来高校越来越重视发展战略规划的研究和制定工作。随着大数据时代的到来,在当前全国各高校谋划"十三五"发展的之际,探讨如何利用大数据为高等教育发展提供决策依据,增强战略规划的前瞻性、可行性和科学性,无疑是个新课题、新挑战。本研究以浙江理工大学编制战略规划为例,探讨利用大数据为高校管理决策提供有效支持,为推进建立现代大学制度、实现科学决策和有效管理提供一条有效的途径。

摘要：本文就有效建立大学英语口语授课模式,提出以下观点:(1)借鉴全国英语演讲比赛模式,加强课内外"命题演讲"、"即兴演讲"和"现场问答";(2)参考母语习得方式,为大学生搭设学好英语口语三个台阶,包括"控制学习"、"引导学习"和"自由发挥"。同时强调教师只有树立"终生学习理念",注重自身知识结构的不断更新,才能确保有效实施该模式。

摘要：随着国家一流专业建设的逐步深入,如何实施特色化发展、提升人才培养质量成为各高校的核心关注点。浙江理工大学人力资源管理专业精准把握新商科人才培养的核心要素,通过重构培养方案、革新课程体系、强化实践教学、提升教师素养等举措,不断探索和创新国家一流专业建设背景下的人才培养新模式,旨在培养具备创新思维和跨界融合能力的新商科人才,并为国内其他高校同类专业人才培养提供有益的经验借鉴。

摘要：当前,课程思政建设已成为高校落实立德树人的重要举措和推进“三全育人”工作的主要抓手。作为材料类专业学院,在课程教学中开展课程思政教育是专业育人的重要任务。通过分析材料类专业课程思政建设的现实困境,系统阐述课程思政元素的挖掘运用,从强化顶层设计、建设内容体系、加强教学改革、建强师资团队、完善机制建设等方面提出了课程思政建设的方案与进路。

摘要：农业与城市联合的规划思想即农业城市主义,可以引导我国城市中的农业活动并形成新的城市空间模式。通过农业与城市的空间联合形成兼农的城市空间模式,通过农业与城市生态系统的技术联合形成闭合的城市食物生态循环系统,通过参与主体的行为联合形成多元的参与机制。以该理论为指导的浙江理工大学屋顶农场的建设证明了该理论的可行性。

摘要：民族服饰的当代创新需要在创作过程中寻求民族传统与现代审美的最佳平衡点,生成式人工智能(AIGC)技术的出现为民族服饰的当代设计应用提供了新的路径和方法。文章通过分析目前人工智能技术在民族服饰生成过程中遇到的问题,提出基于专属资源库模型训练的方法并以畲族服饰为例进行实验。实验表明,通过对畲族资源库中的服饰样本进行品类归纳和图像标注进行专属模型的训练,可以使被训练的模型理解、学习到资源库样本中畲族服饰的特征,进而使生成的内容具有畲族服饰风格的图像。通过这一实验,展示了人工智能技术给民族服饰创新设计带来的全新思路和方法,旨在建立一条民族服饰设计与AIGC技术相结合的创新实践路径,通过AIGC技术能促进民族服饰设计的创新性发展和创造性转化。

摘要：传统的码索引调制(code index modulation,CIM)系统仅通过扩频码和星座符号来承载信息,能量效率和频谱效率都较低,而附加相位作为一种独特的调制符号来承载信息,具有低传输功耗的特点。为了充分利用多天线索引来提高频谱效率,提出了基于低功耗设计的高速率广义空间码索引调制(high-rate generalized space code index modulation,HR-GS-CIM)系统。HR-GS-CIM系统通过使用附加相位替代传统的调制符号,并且通过遗传算法(genetic algorithm,GA)来优化设计附加相位,展现了极高的能效优势和性能优势。同时,HR-GS-CIM系统通过引入广义和空间索引的方法,将附加相位、扩频码以及天线索引进行联合映射选择,并采用低复杂度的联合映射选择算法,极大地提高了系统频谱效率。此外,分析了HR-GS-CIM系统的理论性能,并且仿真验证了HR-GS-CIM系统的理论和仿真性能一致。最后,与传统的CIM系统等对比,验证了所提HR-GS-CIM系统具有显著的性能增益。

摘要：机械手是水果采摘机器人与水果直接接触部分,在采摘过程中具有至关重要的作用,其设计是采摘机器人研发的重要环节。针对大部分水果生长环境复杂、形状不规则,且表皮易受损的现状,设计了一种多传感欠驱动采摘机械手,并采用腱绳传动的欠驱动系统,内嵌微型彩色相机、激光测距传感器和压力薄膜传感器等模块。首先,对压力薄膜传感器采集的数据进行滤波和标定处理,实现在复杂环境中对水果恒定力采摘,防止水果受损;最后,进行了样机制作,并在实验室搭建采摘平台,验证了采摘机械手设计的可靠性和稳定性。

摘要：研制了一种基于内调制的光纤干涉振动测量系统。对分布式反馈激光器(DFB)进行电流内调制,产生正弦频率调制单频激光。经光纤环形器与光纤微探头输出测量光对振动源进行干涉测量,返回的测量光与光纤微探头自反射的参考光进行干涉获得相位生成载波(PGC)干涉信号。基于可编程逻辑门阵列(FPGA)数字信号处理平台设计了PGC干涉信号解调算法,通过5参数椭圆拟合提取附加光强调制等因素引入的误差系数,对相位非线性误差进行补偿,实现振动位移的高精度测量,并采用快速傅里叶变换(FFT)算法对振动位移频谱进行分析。进行了理论分析并搭建了振动测量系统,开展了干涉信号解调实验、位移测量实验和振动测量实验。实验结果表明,该系统的振动频率范围覆盖1142 Hz;在10μm的位移步进实验中,测量结果的平均偏差为0.173μm;振动频率的分辨力为1.221 Hz,谐波失真率小于1.36%;有望应用于精密振动测量领域。

摘要：针对模块化智能特性下多品种小批量服装生产系统的快速重构需求,提出一种基于反向传播(BP)神经网络进行模块族工时预测,并用于混合模式部件模块生产编排优化的方法。以企业近几年生产的550款典型衬衫款式为例,基于11类衬衣模块族,通过对标准工时影响因素权重分析,构建BP神经网络预测模型。最终对标准工时模型预测效果进行验证,并基于模块族针对2款衬衣实现混合生产线的工序分配。结果表明:各模块族平均绝对误差均在9 s内,且其中8个模块族的误差值未超过5 s;混款生产模式相较于单款式生产编制的效率均在90%以上,采用模块优化的编制效率可达95.55%,且平滑指数降低了50.09%,说明工时预测及模块化工序分配应用效果较好。本文研究结果可一定程度上满足企业混款组合加工的应用要求,为快速报价、制定生产计划提供参考。