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课程评价为课程的开发、实践、改革指引了方向,是提高人才培养质量的重要保障。从归因动机和自组织视域剖析现阶段职业院校课程教学痛点,从学生学习、教师教学、师生关系、课程改革重心等维度设计“归因自组织”模式下的高职课程评价体系及实施路径,并以电工技术课程为例开展实践,可以为高职课程改革提供理论和实践参考。 相似文献
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为优化地铁站通风空调系统以实现节能,以北京市某地铁站蒸发冷凝空调系统为研究对象,测试该地铁站的蒸发冷凝结合冷媒直膨式空调系统的实际运行参数,分析配风量及空气相对湿度对蒸发冷凝空调系统的影响,为蒸发冷凝空调系统在地铁站的实际运行及相关研究提供参考依据;同时,对比分析蒸发冷凝空调系统和传统水冷式空调系统的实际运行情况及经济性。结果表明,蒸发冷凝器进风空气相对湿度增加50%,蒸发冷凝器换热量相应会减少28%,蒸发冷凝制冷机组能效系数会降低22%,即空气相对湿度越大,蒸发冷凝空调系统运行效率越低;随风量增加,蒸发冷凝空调系统运行效率先增加后减小;相比于水冷式空调系统,蒸发冷凝空调系统的能效系数比传统水冷式空调系统提高约9.66%,具有较好的节能性及经济性。 相似文献
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衬砌脱空作为高铁隧道常见病害之一,威胁车辆和人员安全。目前,高铁隧道衬砌脱空检测多采用人工敲击听声的方法进行判断,受主观影响较大,准确率会受到影响。基于传统叩诊法原理并结合声音识别技术,对高铁隧道衬砌脱空的智能识别进行研究。采集京广高铁某隧道敲击检查的270段敲击声音样本,分析密实和脱空状态下的时域和频域特征。分析发现:衬砌背后密实与脱空时域波形特征和短时能量均有显著差异;密实状态下主频与次主频在6 200 Hz左右,脱空状态下主频与次主频在800 Hz左右。提取36维梅尔频率倒谱系数(MFCC),降维处理后作为机器学习数据集。采用极端梯度提升(XGBoost)算法训练与测试,建立基于MFCC的高铁隧道衬砌脱空智能识别模型,与优化的支持向量机(CV-SVM)模型和梯度提升决策树(GBDT)模型相比,识别准确率更高,达到96.87%。该模型可用于衬砌背后脱空的定性识别,相较于人工检测,智能化和信息化程度极大提升,对智能化和自动化诊断高铁隧道衬砌脱空缺陷具有重要意义。 相似文献
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