不同教学模式对非英语专业词汇学习效果的影响

文中依据展开理论和合作学习理论,通过比较两种不同的呈现模式--老师举例讲解教授词汇与学生小组内互助学习词汇,研究词汇学习的差异.笔者首先分析相关数据,以确定参加测试的两个班的英语水平没有显著差异.在实验中,每个班的学生按照上述不同的呈现方式中的一种,学习经过预测挑选出来的词汇,然后他们分别接受两次测试,测试结果通过SP...     

隧道掘进机（TBM）选型探讨

我国山岭隧道的长度不断增加,数十公里的隧道不断投入到施工阶段,然而由于埋深大、施工支洞布置困难、环境保护要求高等因素影响,越来越多的硬岩掘进机（TBM）得以应用。TBM对地质条件的适应性不及钻爆法灵活,但适宜的地质条件下可以取得很高的施工进度,它可分为开敞式、单护盾、双护盾等不同类型。不同的TBM有不同的特点,不同的工...     

基于BP神经网络自适应控制系统的改进与优化

本文针对BP(Back Propagation)神经网络在控制系统应用中存在的一些诸如收敛速度慢、局部极小点等不足,提出了附加动量法以及自适应的学习速率法等算法,并对该算法的原理模型以及工作流程进行了研究和设计,同时对该算法在PID自适应控制系统中应用进行了改进和优化.     

基于混合比例方法抽样用于入侵检测

支持向量机对于样本量不足的情况下会使得入侵检测分类精度普遍下降.为了提高入侵检测的检测精度,提出了一种利用混合比例抽取样本研究不平衡数据集的方法.该方法首先将数据集按各种类别分开,然后不按比例抽取,使得每层样本中的数据量相对平衡.再用此样本集构造分类器,采用构造的分类器去构建入侵检测系统进行检测.实验结果表明,使用这种混合比例的不平衡数据集分类方法可以有效地提高检测精度,而且降低误报率.     

基于新形势下完善“工学结合”职业教育培养模式

加强和完善"工学结合"人才培养模式是新形势下职业教育教学改革的重要主题,这不仅利于提高学生的职业综合素质,更重要有利于提高职业人才对社会经济需求的适应能力。作为一名教育工作者应该怎样去贯彻和落实全国教育工作会议和发展规划纲要精神,完善和提高ISO9000教学质量管理体系,找到高职教育的"工学结合"职业教育培养模式更加贴近企业实际和市场需求的新思路,增强培养过程灵活性,给了我们更多的启迪和思考。     

基于优化SVM的城市快速路网交通流状态判别

以交通流率、速度和占有率为输入参数,采用交叉验证法优化模型惩罚参数C和核函数参数γ,建立以径向基为核函数的支持向量机模型,判断道路断面交通流状态;结合设计的道路网综合状态指数,依据自由流、拥挤流和阻塞流状态下占有率划分区间,构建城市快速路网交通流状态判别方法;最后以某一区域路网为例,进行了实证性研究．结果表明：该方法对道路断面交通流状态判别精度可达92．22％;同时能够实现道路网范围内对自由流、拥挤流和阻塞流状态的判别,判别精度可达86．67％．     

单缸机控制技术研究

为提高研发效率、降低研发成本、缩短产品性能开发周期,本文搭建一种高压共轨单缸试验柴油机,提出一种共轨系统控制技术,为发动机性能开发提供一种高效的试验支撑装置。首先搭建单缸试验柴油机,确定单缸机整体架构、各系统架构及设计参数,根据发动机工况计算轨压设定值,通过轨压传感器采集到轨压实际值,轨压设定值与实际值偏差经过自适应PID调节得到期望供油量,根据油量计量单元特性曲线计算得到油量计量单元占空比。通过实验,分别验证发动机起动状态,建立轨压能力、不同转速段轨压控制稳定性、轨压设定值正向阶跃和负向阶跃时轨压实际值响应性。实验结果表明:轨压在发动机起动时建压速度较快、偏差小;不同转速波动时,轨压瞬态响应速度快,瞬态偏差小,具有较好的控制效果。     

适用于模拟复杂地质条件的微型TBM试验系统研制及应用

为研究TBM掘进隧道复杂地质的演化过程及破坏特征,研制了适用于复杂地质条件的微型TBM模型试验系统,主要由微型掘进装置、多功能岩箱、微型掘进机工位平移装置、四联液压系统以及微型掘进机掘进控制系统组成。该系统可实现推进速度0~50 mm/min可调、刀盘转速0~10 r/min可调、刀盘最大转矩可达1 000 N·m、刀盘最大安全掘进距离可达1 100 mm; 可以进行半断面可视化掘进和全断面高地应力模拟掘进,并提前了解TBM掘进复杂地质时隧道应力的变化规律,为现场高地应力大埋深复杂地质下TBM掘进提供可靠的参考资料。     

考虑多维动态特征交互的高速公路实时事故风险建模

为探究天气和道路等特征,以及交通流、天气、道路及时间等多维动态特征之间的交互作用对实时事故风险预测模型精度的影响,本文基于京哈高速公路北京段的事故数据,以及匹配的交通传感器数据、天气数据和道路特征等,构建4个数据集,分别为只包含交通流变量,包含交通流变量、天气及时间特征变量,包含交通流变量、道路及时间特征变量,包含交通流变量、天气、道路及时间特征变量。从考虑多维动态特征的交互效应出发,基于深度交叉网络,提出一种新的实时事故风险预测模型。结果显示,本文所构建的深度交叉网络模型比其他几种实时事故风险预 测方法显示出更高的精度。模型的AUC值(Area Under Curve)可达0.8562,在0.2的概率阈值下, 可以正确分类84.26%的非事故数据和77.55%事故数据。结论表明,本文采用的多维动态特征交互样本条件下的深度交叉网络模型能够有效地预测高速公路交通事故,可为我国高速公路安全管理部门提供理论与技术支持。     

智慧交通与智慧物流

智慧交通和智慧物流是智慧城市建设的重要内容.智慧交通技术的创新和发展，促进了智能交通升级.解决大规模数据计算问题是物流智能化的基础.本次论坛以“智慧交通和智慧物流”为主题，介绍了安全驾驶统一集理论、实践及成果，探讨了新一代信息技术对智能交通发展与创新的推动作用，介绍了无人驾驶技术的总体框架、发展与应用，探讨了智慧物流所面临的大规模数据计算问题及解决方案.