试析斯特林原理发动机在创新实验中的应用

随着社会经济的不断发展,人们对能源的创新利用以及减少环境污染等方面产生了新的思考,对单缸高温置换型发动机借助斯特林原理加以改造可以有效优化热力学以及空气动力学的实际应用.基于此,本文对斯特林原理发动机的创新实验进行探讨,分别从建立斯特林原理创新实验室的背景与意义、基于STL原理的创新实验活动以及STL原理创新实验活动的...     

健美操选项课学生创新能力培养的研究与实践

采用文献资料法、问卷调查法、测量法、比较研究法、数理统计等方法,对辽宁省交通高等专科学校2014级健美操选项课学生进行调查,旨在掌握其创新能力现状、存在的问题、产生的原因,为采取干预对策,优化创新能力培养途径、方法,提高其创新能力提供科学依据。     

智慧高速公路设计案例分析

本文以某智慧高速的设计案例为依托,首先对国内外智慧高速发展和应用现状进行归纳总结,分析认为电动化、智能化的新型运载工具,信息化和功能专业化的基础设施,开放、共享、协同的管理与服务将是未来高速公路三大发展趋势。通过对高速公路使用者和管理者的需求针对性地精准分析,构建面向高速公路使用者和管理者的创新型应用服务。结合新技术的发展趋势,以服务需求为导向,建设"三网合一"智慧高速基础设施和智慧云控平台构成、数据流为驱动的、"开放、包容、创新"的智慧高速公路。基于案例分析的智慧高速规划设计全过程,对于国内智慧高速的整体设计和建设规划具有重要参考价值,探索开辟全新的高速公路智能化建设方向和思路。     

现代散货码头生产营运信息化管理

在介绍现代散货码头营运管理控制系统建设的目标与原则的基础上,阐述该系统创新技术,以实现码头生产作业自动化、营运管理数字化,最终实现高生产效率、高管理水平、高系统安全、低能耗成本、低设备故障的散货码头营运系统。     

现代城市社区物业管理服务创新模式研究

物业管理作为一个新型的服务行业,近年来随着城市化迅猛建设而呈现高速发展的态势,对现代城市物业管理服务现有的模式进行分析,探索物业管理服务模式的特点,发现其中的问题所在,进一步挖掘物业管理服务企业在各方面多元的服务潜力,物业管理服务企业与业主共同协作延伸增值服务空间,缓解双方之间的矛盾,促进物业管理服务的发展。     

大学生创业法律风险防控探索

在国家对大学生创新创业政策的支持下,大学生群体中迅速掀起创新创业浪潮。应从强化大学生创新创业法律教育、完善大学生创业法律保护制度、加大政府政策引导支持力度和健全法律救助机制等四个方面加强大学生创业法律风险防控。     

现代集装箱港区的创新设计

简要归纳现代集装箱港区的设计理念创新,提出现代集装箱港区的功能横断面布置模式和有利于高效运行的生产能力不平衡配置模式,介绍虚拟仿真技术在集装箱码头设计中的应用情况,对集装箱码头装备的发展趋势做了初步分析。     

重力式方块卸荷板大型构件出运码头升级改造

以工程实例介绍了重力式方块卸荷板码头的改造设计方案。由于原有码头卸荷板悬臂较大,在码头前沿均布荷载增大的情况下,使得基床顶面产生较大的后倾应力,基床承载力不满足规范要求。改造方案通过在后方设灌注桩及现浇钢筋混凝土板,减少码头卸荷板悬臂部分上部荷载,防止基床顶面产生较大的后倾应力,为类似的码头改造设计提供了借鉴。     

富春江船闸扩建改造工程创新设计与实践

针对碍航闸坝瓶颈问题,以富春江船闸为例,全面总结已建枢纽实施船闸扩建改造工程的主要关键技术与创新设计,包括保留原船闸并紧接新建一座大尺度船闸的总体布置、船闸结构设计、新老船闸衔接输水系统、老船闸加固改造、坝下施工围堰等,达到既满足通航安全要求,又避免对大坝安全、防洪安全、电站发电等不利影响,对解决我国众多枢纽船闸碍航问题具有典型示范作用。     

Real time detection of driver attention: Emerging solutions based on robust iconic classifiers and dictionary of poses

Real time monitoring of driver attention by computer vision techniques is a key issue in the development of advanced driver assistance systems. While past work mostly focused on structured feature-based approaches, characterized by high computational requirements, emerging technologies based on iconic classifiers recently proved to be good candidates for the implementation of accurate and real-time solutions, characterized by simplicity and automatic fast training stages.In this work the combined use of binary classifiers and iconic data reduction, based on Sanger neural networks, is proposed, detailing critical aspects related to the application of this approach to the specific problem of driving assistance. In particular it is investigated the possibility of a simplified learning stage, based on a small dictionary of poses, that makes the system almost independent from the actual user.On-board experiments demonstrate the effectiveness of the approach, even in case of noise and adverse light conditions. Moreover the system proved unexpected robustness to various categories of users, including people with beard and eyeglasses. Temporal integration of classification results, together with a partial distinction among visual distraction and fatigue effects, make the proposed technology an excellent candidate for the exploration of adaptive and user-centered applications in the automotive field.