专业+项目：跨学科人文教育的办学新机制

中国大学的院系建制普遍重视专业教育,在过去二十年里,面对通识教育“淡化专业”“促进交叉”的要求,逐渐形成“专业教育和通识教育相结合”的本科教育理念;而院系传统在塑造学术声誉的同时,也给人才培养造成无形的壁垒。本文概括了四种打破院系壁垒的表现形式,以北京大学古典语文学项目为例,论述跨学科项目在打破院系壁垒、激活本科教育中的作用,其中跨学科课程模块是推进项目的关键因素。“专业+项目”是适合当前中国大学的本科教育新模式,也是跨学科人文教育培养拔尖人才的有效方法。     

思政元素引领下的高职院校食品类专业课程标准建设——以“食品理化检测技术”课程为例

以“食品理化检测技术”课程为例,研究高职院校在思政元素引领下开展食品类专业课程标准建设的过程,提出要明确目标要求,理顺建设思路,将职业道德、环保意识、工匠精神、劳动观念、食品安全和家国情怀教育融入各教学模块,将思政教育成效纳入课程考核和评价体系,培养德才兼备的高素质食品检验检测技能人才。     

填埋气中硅氧烷检测技术研究

填埋气中硅氧烷的含量会对其综合利用产生重要影响。目前,对填埋气中硅氧烷的检测尚缺少高效、准确的检测方法。本文针对填埋气中硅氧烷检测的预处理技术和检测技术对参数进行了优化。实验结果表明：活性炭作为吸附介质最优,甲醇作为洗脱液最优,解吸时间在30 min最优,震荡速度在150 r/min最优。实验中也得出了GC-MS检测的最佳条件,为填埋气的有效回收利用提供了参考。     

新课标下中职职业体能模块教学研究

《中等职业学校体育与健康课程标准（2020年版）》将职业体能模块确定为各专业学生必修的基础内容之一,职业体能教学研究已成为当前中职体育与健康课程改革的热点。通过对中职体育与健康课程特征、不同专业职业体能需求与职业体能分类等研究,重点围绕职业体能模块实施的教学目标、课时分配、教学内容选择及学业评价等方面进行分析,提出“整体实施”、“课课练”、“分散实施”及“课外体育锻炼”等四种职业体能模块教学实施模式,旨在深化中职体育与健康课程教学与专业学习的衔接,促进中职生核心素养的形成,提升中职教育人才培养质量。     

高职汽车专业人才培养策略——基于苏州汽车产业发展的人才需求研究

培养适应区域汽车产业发展的技术技能人才,是当前高职汽车专业人才培养改革的突破口。基于苏州汽车产业,高职院校要分析产业现状,把握企业人才需求,厘定高职汽车专业人才培养规格,提出精准人才培养定位、创新人才培养模式、构建模块化积木式专业核心课程体系、优化课堂教学模式、打造校企混编师资团队的人才培养策略,从而提升高职汽车人才服务区域产业发展的能级。     

食品质量与安全专业“食品安全检测新技术”课程教学改革探析

食品安全检测新技术课程是食品质量与安全专业的必修课,其目的在于让学生掌握和了解国内外食品安全检测的新技术。文章讨论了该课程在专业人才培养中的重要性,分析了该课程在当前教学中存在的不足和问题,从教学模式、教学内容、实验开展等多角度进行课程改革,通过新方法、新模式来激发学生的学习兴趣、提高教学效果和加强实践动手能力。     

小学数学“先学后教”教学模式的构建——以《三角形的面积》的教学为例

"先学后教"是以新课程倡导的自主、合作、探究等学习方式为核心理念,以"高效课堂"为终极目标,充分体现学生学习主体地位的一种教学方式。构建小学数学"先学后教"的"三模五环"教学模式,在理念上彰显"教学有法,教无定法,贵在得法",在操作上体现导学流程、结构和方法。"三模"是"导学、展示、反馈"的三大模块。"五环"是导学流程...     

改进YOLOv1的视频图像运动目标检测

针对视频图像中运动目标位置和大小变化频繁的特点,通过改进网络结构和训练过程,搭建了基于YOLOv1的神经网络框架。该框架采用ResNet50进行特征提取,增加卷积层和全连接层优化对不同尺度特征信息的传递,通过Sigmoid层和BN层在稳定输出结果的同时,加快训练速度。PASCAL VOC2007数据集和实景视频数据的实验表明,相比原始YOLOv1,本文方法的FPS和mAP分别提高了4.44%和4.57%,满足视频图像运动目标检测的实时性和精度要求。     

基于自调节深度信念网络的入侵检测算法

针对网络攻击类型多,高维网络数据提取困难及入侵检测算法需具备较高自调节能力的问题,从能量变换寻优与集成算法的角度,提出了一种基于自调节深度信念网络的入侵检测算法,并采用国际通用入侵检测数据集进行检测效果验证.结果表明,与当前主流的入侵检测算法相比,该算法能够提高入侵检测的准确率,具有全局性与稳定性.     

通用航空飞行员异常行为检测及预警系统设计与实现

为了实现通用航空飞行安全精准智慧监管,以通用航空飞行员驾驶舱异常行为图像和视频数据为基础,设计了通用航空飞行员异常行为检测预警系统。该系统采用高精度摄像头实现通用航空器驾驶舱飞行员行为动作图像和视频捕获,结合改进的YOLOv3深度学习算法开展飞行员异常行为识别检测并建立声音和灯光告警触发机制,实现飞行员异常行为检测预警可视化。通过树莓派将预警信息上传云端,同步实现图像和视频数据实时存储及可追溯性。经实验测试验证,驾驶舱中飞行员抽烟行为检测准确率达88%、打电话行为检测准确率达92%,表明该系统能稳定且有效实现面向通用航空运行安全的飞行员异常行为检测预警,为下一步开展通用航空器机载原型系统适航工程验证奠定基础。