我国普通高校学业考试的功能、问题与对策

学业考试作为高校教学与管理的重要一环,不仅起到以考促学的作用,同时对高校教学任务的完成起到必要的监督.近年来,随着高校扩招带来的教学和管理压力,以及社会不良风气等因素的影响,学业考试出现了形式化、功利化、舞弊盛行等新问题.树立科学的学业考试观、强化考试管理、变单一考试为多元评价不仅有利于解决上述问题,对提高大学生素质,优化高校教学和管理,净化学术风气也不无裨益.     

高校校报在高校建设与发展中的功能及作用

高校校报是高校党委和行政机关报,是高校校固主导媒体,作为高校重要的大众传播媒介.高校校报除具有报纸的一般功能外,还有自己的特点和优势,研究高校校报在高校建设与发展中的功能及作用,对于充分发挥其功能,繁荣校园文化等都具有重要而深远的意义.     

基于EM78P419N单片机的消毒干手机的设计

为了改善传统烘干机烘手时间长、易交叉感染、可靠性低等问题,进行了消毒干手机的设计.该设计利用红外技术检测信号,将光信号转换成电信号送入EM78P419N单片机处理,相继启动消毒和烘干模块.整个过程完全自动控制,避免交叉感染,手伸即喷,手离即停.产品具有成本低、体积小、可靠性高、干手时间短等优点,在各类人员聚集或流动的场所具有推广价值.     

生物药剂学与药物动力学教学改革探讨

生物药剂学与药物动力学是药学专业的主要专业课程之一,属于药剂学的分支,又是药理学的重要组成部分,主要应用于新药开发研究和临床合理用药方面.这门课程实践性非常强.其教学质量与学生毕业后从事的相关工作密切相关.     

幼儿园选择性教学策略的运用

幼儿是有差异性的独立个体,因此在教学中必须照顾到每个幼儿的差异性,才能保证幼儿获得个性化的发展.选择性教学策略的运用能够有效地推进个性化教学的开展,进而促进幼儿的自主发展.使其养成主动学习的习惯.在实践中运用选择性教学策略,教师应注意提供可以选择的学习空间与学习内容,并接纳幼儿多样的学习方式.     

武术教学价值论概析

在人类文明历史的进程中,武术教学具有其特殊的社会价值.从武术教学价值论出发,对当今时代如何更好地定位武术教学的价值提出几点看法.     

六面顶压机控制系统的发展对金刚石品级和锤耗的影响

对六面顶压机控制系统做了简要回顾,介绍了目前工业计算机在金刚石合成压机电气控制系统的应用.采用闭环PID控制电流,压力控制采用动态补压,提高了控制精度,实现自动化工艺控制.增加了保护参数,使系统运行更加稳定,对金刚石品级及顶锤的损耗有极其重要的影响,同时降低了操作工技术要求,最后介绍了金刚石压机自动控制系统发展方向.     

幼儿教育中自然资源的开发与利用

儿童是自然之子,自然是儿童生命的摇篮.在幼儿教育中,大自然提供了丰富的教育资源,创造了美好的教育环境,促进了儿童全面和谐的发展.应该充分开发和利用自然资源,引领儿童走向自然,体验自然,创设一个富有自然气息的教育环境,让儿童全面和谐地发展.     

校园网中计算机定位方法研究

校园网是一个开放性的网络,特别是便携式计算机的日益普及,计算机的移动性很大,即用户计算机可随时接入校园网的任何一个信息点,针对接入网络的计算机难以跟踪的问题,提出了采用SNMP动态定位计算机所在的交换机及其端口号的方案.     

Prediction of shelled shrimp weight by machine vision

The weight of shelled shrimp is an important parameter for grading process. The weight prediction of shelled shrimp by contour area is not accurate enough because of the ignorance of the shrimp thickness. In this paper, a multivariate prediction model containing area, perimeter, length, and width was established. A new calibration algorithm for extracting length of shelled shrimp was proposed, which contains binary image thinning, branch recognition and elimination, and length reconstruction, while its width was calculated during the process of length extracting. The model was further validated with another set of images from 30 shelled shrimps. For a comparison purpose, artificial neural network (ANN) was used for the shrimp weight predication. The ANN model resulted in a better prediction accuracy (with the average relative error at 2.67%), but took a tenfold increase in calculation time compared with the weight-area-perimeter (WAP) model (with the average relative error at 3.02%). We thus conclude that the WAP model is a better method for the prediction of the weight of shelled red shrimp.