信息技术视阈下学生英语写作能力提升途径研究

英语写作能力的培养是英语综合能力培养的重要组成部分。本项目拟利用现代信息技术来辅助写作教学和评价,并结合写作课堂教学实践,探索利用数字化写作平台提升学生英语写作能力的方法和途径。本研究的结果对数字化写作平台在教学中的应用提供可借鉴的经验,对英语教学提供了新的思路,同时也为英语教学改革提供有益的方法和手段。     

轨道交通车辆直流母线接地改进方案的应用分析

针对轨道交通车辆牵引电流谐波对直流供电系统的影响,为增强列车直流供电系统的可靠性,提出了轨道交通车辆直流母线接地改进方案.该方案通过采用列车母线负线单点接地方式,有效地避免了牵引谐波对直流供电电源品质的影响,降低了设备供电保护断路器的误跳概率.通过增加接地故障保护断路器,增加了列车运营的可靠性和安全性.     

交通管控措施对市域新冠疫情传播的阻断效果分析

面对局部暴发的新冠肺炎（COVID-19）疫情，进行城市交通管控是阻断疫情传播、控制疫情发展的重要途径。为了揭示不同交通管控措施对COVID-19传播的阻断效果，以不同阶段暴发疫情的荆州、孝感、荆门和石家庄4个行政市为研究区域，统计分析了市内道路封闭、客运交通停运和小区人口流动控制等3种典型交通管控措施实施前后的市域疫情传播趋势。基于经典的传染病动力学理论，考虑潜伏者传染性、人口迁徙、市内小区人口流动建立了市域COVID-19疫情传播SEIR优化模型，对比分析了4个行政市有/无交通管控措施以及不同交通管控措施对于疫情发展的阻断效果。研究结果表明：4个行政市的日发病率均与14 d前的迁入指数紧密相关；3种交通管控措施对阻断疫情传播效果明显，使荆州、孝感、荆门、石家庄无交通管控措施时的感染者峰值人数分别下降61.29%、53.71%、66.16%、66.33%；3种管控措施的阻断效果表现出一定的差异性，市内道路封闭措施的阻断效果最为明显，其不同实施节点可使市域潜伏者人数和感染者人数分别下降40.54%~70.88%和49.11%~64.34%。通过及时、全面地实施3种交通管控措施可以有效阻断疫情传播、控制市域疫情发展。考虑潜伏期特性的改进SEIR模型能够准确预测疫情发展趋势，可为疫情流行期间城市交通管控方案的制定提供技术参考。     

提升高职院校服务地方区域经济发展的策略研究

我国社会主义现代化建设迫切需要人才资源、科学技术、投资环境等多方面的支持,而高职院校作为服务地方区域经济发展的主力军应承担起社会振兴的历史使命。剖析高职院校服务地方区域经济发展的必要性,深究高职院校在服务地方区域经济发展过程中存在的问题,从明确高职院校办学定位、提升科研能力、加强政策力度、建立配套机制等几方面提出我国社会主义现代化建设过程中高职院校服务地方区域经济发展的破解路径。     

基于Creator/OSG的数字校园虚拟现实系统

本文以南通航运职业技术学院为对象,利用三维建模软件Creator和实景驱动引擎OSG,开发了一个"数字校园"虚拟现实系统,对系统中涉及的模型构建和优化、纹理映射、视景漫游、人机交互控制、碰撞检测等技术进行了探讨。     

库区急弯航段船舶通航模拟试验*

采用数学模型和船舶操纵模拟试验的手段，分析库区急弯航道在枢纽低水位运行工况下的碍航特性，研究采用优化航行方案和调整待闸锚地位置等措施改善通航条件。结果表明，利用码头岭急弯段凹岸的大范围缓流区，采用船舶入弯后先沿右岸驶入缓流区，降速转向后出弯驶向下游的航行方案，可显著降低船舶过弯的横移速度和漂移量；将锚地由闸前调整至弯顶缓流区，船舶抛锚靠泊所需的回旋水域明显减小，横移速度仅为0.4m/s，起锚进闸的操纵风险也较低。上述非工程措施对保障库区急弯段的通航安全有积极作用。     

基于分段学习模型的自动驾驶行为决策算法研究

在具有车道线的特定自动驾驶场景中,针对目前端到端的行为决策算法直接输入原始图像进行决策导致的网络模型迁移性差、预测精度欠佳、泛化能力不足等问题,提出一种基于分段学习模型的车辆自动驾驶行为决策算法。首先,基于GoogLeNet建立一种端到端的车道线检测网络模型,并引入车道中心线作为决策的重要线索提高算法的迁移能力,同时利用YOLOv3目标检测模型对本车道内前方最近障碍物进行位置检测;而后,经几何测量模型将两者检测结果转换成环境状态信息向量为决策做支撑;最后,构建基于长短期记忆(LSTM)网络的驾驶行为决策模型,根据编码的历史状态信息刻画出动态环境中车辆的运动模式,并结合当前时刻的状态推理得到驾驶行为参量。使用建立的真实驾驶场景数据集对模型分别进行训练、验证与测试,离线测试结果显示车道线检测模型的检测位置误差小于1.3%,车道内前方障碍物检测模型的检测精度达98%以上,驾驶行为决策网络模型表征预测优度的决定系数 大于0.7。为进一步验证算法的有效性,搭建了Simulink/PreScan联合仿真平台,多种工况下的仿真验证试验中多个评价指标均达到工程精度要求,实车测试的试验结果也表明该算法可实现复杂驾驶场景下平稳、准确无偏航的预测效果并满足实时性要求,且与传统端到端模式的算法相比,具有更好的迁移性和泛化能力。     

高等院校青年教师教学创新能力的培养

教师教学创新能力是教师职业发展所必需且高标的特质。高校教师尤其是青年教师应着力于教学创新能力的认知与培养。本文从关注教师自身兴趣、情感、个性差异及创造性,探讨在高校教师教学发展中心建设过程中教师尤其是青年教师教学创新能力的培养问题。     

汽车钥匙折叠耐久试验装置的开发

通过搭建合适的试验台架,运用气缸动作来完成钥匙轴按压动作,并运用PLC控制步进电机的运转来实现钥匙的折叠动作,从而完成了汽车钥匙折叠耐久试验台的开发。本试验台可以有效模拟人手进行汽车钥匙折叠和打开操作。     

Thread labeling for news event

Automatic thread labeling for news events can help people know different aspects of a news event. In this paper, we present a method to label threads of a news event. We use latent Dirichlet allocation (LDA) topic model to extract news threads from news corpus. Our method first selects the thread words subset then extracts phrases based on co-occurrence calculation. The extracted phrase is then used as a label of a news thread. Experimental results show that about 60% of generated labels visualize the meaningful aspects of a news event. These labels can help people fast to capture many different aspects of a news event.