简介:摘 要:高校思政从来都不是思政课程一门课的事情,好的思政更需要像盐一样,溶解到各类尤其是专业课程中去,润物无声。本文以武威职业学院机电一体化专业《液压与气压传动》课程思政改革为例,进行实践探索,以实现提升高职学生自身的创新实践能力和增强学生的社会服务能力,最后对教学改革的过程和实施效果进行总结。
简介:摘要:机械加工技术专业对口升学,《机械基础》是必考的的一门课,在350分专业课中占分50分,虽然占分比例不大,但是多年来高考成绩就《机械基础》这一块做了详细跟踪调查,学生普遍反映成绩不理想,究其原因本人也做过详细跟踪分析,现就学生反映的问题总结归纳,给同学们谈《机械基础》学习的几点建议。
简介:摘要:经济在迅猛发展,社会在不断进步,传统的机械设备状态监测是根据经验通过提取现场采集的振动信号特征值构建特征空间,采用多种方法对特征值进行聚类、分类,从而实现对设备状态的分类。但这种方法严重依赖于专家经验,并且效果受到信号噪声等众多因素的影响。分别在经典一维和二维卷积神经网络的的基础上,提出两种机械设备智能故障诊断方法,并通过凯斯西储大学轴承数据中心发布的数据集比较两种模型的性能,实验结果表明,基于一维卷积神经网络的智能诊断方法更适用于一维振动信号。将基于一维卷积神经网络的智能诊断方法应用于石化厂的机泵设备,证明其能实现特征自适应提取,可取得较好诊断效果。
简介:[摘要]在“以全面素质为基础,以职业能力为本位,以提高技能水平为核心”的指导思想下,机械专业课教学应当兼顾好理论知识讲解和实践操作锻炼两部分内容,通过科学的课程体系构建和优化的教育教学方法,帮助学生成长为社会有用之才。而实现这一目标的前提,就在于正确应对学生学习心理特点及变化,引导学生改善不良习惯、克服心理障碍,促进健康学习心理的形成。有鉴于此,本文即针对机械专业课教学中学生学习心理现状进行分析,并给出解决之策。
简介:摘要目的基于弥散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)的影像组学特征进行机器学习,构建预测急性脑卒中机械取栓后预后的模型。材料与方法回顾性分析在本院接受机械取栓治疗的急诊脑卒中患者,按随机数字表法分为训练集(n=252)和测试集(n=108)。采用A.K.软件提取DWI梗死区影像组学特征并应用最低绝对收缩和选择算子回归模型筛选最佳影像组学特征,基于所选特征通过支持向量机分类器建立急性脑卒中机械取栓后预后的预测模型,利用受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评价模型的预测效能。结果每例患者的DWI图像提取1136个影像组学特征,降维后筛选出21个与预后高度相关的特征。ROC分析显示基于DWI模型预测训练集卒中患者机械取栓后预后的曲线下面积(area under curve,AUC)为0.956,敏感度和特异度分别为0.965、0.948,准确度达0.954;基于DWI模型预测测试集卒中患者机械取栓后预后的AUC为0.801,敏感度和特异度分别为0.818、0.816,准确度达0.828。结论基于治疗前DWI的影像组学特征和机器学习构建模型对急性脑卒中机械取栓后预后的预测具有较高的预测效能。
简介:【摘要】通过调研可知,部分专业教师在课堂教学中未能充分对接生产、生活和专业前沿技术,使课堂趣味性不足、学生学习兴趣出现衰减。基于学生学习现状,本文设计了针对机械专业的趣味性任务设计策略,按照常规准备、策略设计、策略选择、策略运用四步流程实施任务设计,其中以“4+1”设计策略作为核心思路,将生活、工艺品、一线生产、新技术四块内容与任务设计充分结合,再通过“悬念设计”对其细化充实,进而运用该策略分别对《机械基础》、《钳工技术》等7门课程的知识点进行任务设计和教学实践。