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6 个结果
  • 简介:摘要:随着教育改革的不断深入,核心素养的培养已成为教育领域的重要任务。在小学语文教学中,学生逻辑思维能力的训练与提升是核心素养培养的重要组成部分。本文旨在探讨核心素养导向下小学语文教学中学生逻辑思维能力的训练与提升策略及其实施方法,以期为提高小学语文教学质量提供参考。

  • 标签: 核心素养 小学语文 逻辑训练 训练提升
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  • 简介:内容摘要  在药品包装生产过程中,分检、整理、分包装盒是生产运行中重要的操作环节。因物料灌装时多料或少料、分袋装盒时料包缺损、料包封装时外形不规整影响装盒等问题,会产生不合格产品,对产品品牌信誉形成极坏的影响。应生产需求,为了能更好的提高食品包装生产的质量,提升生产产能和更好的执行安全生产管理,所以研制开发了药品包装整理分装机设备。

  • 标签:   药品包装 分拣
  • 简介:摘要目的建立基于轴位及矢状位T1WI增强图像的影像组学模型术前预测脑膜瘤病理分级,并测试其表现。材料与方法回顾性收集2017年1月至2020年12月病理诊断为脑膜瘤且符合纳入标准患者(132例)的MRI图像。使用图像分割软件ITK-SNAP勾画感兴趣区,再采用pyradiomics从中提取影像组学特征,将数据以8∶2的比例分成训练集(105例)和测试集(27例)。通过组内相关系数评估特征的可重复性,之后筛选特征,采用RBF核支持向量机算法构建模型。最后,使用测试集数据评估模型表现,并绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线。结果基于轴位和矢状位图像的综合模型表现优于其他单序列模型,各模型表现在应用少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)后均有不同程度的提升。应用SMOTE的综合模型测试表现最优,其ROC曲线下面积、敏感度、特异度、准确度分别为0.982、0.900、1.000和0.963。结论基于轴位和矢状位T1WI增强图像的影像组学模型有助于术前预测脑膜瘤病理分级。

  • 标签: 磁共振成像 影像组学 脑膜瘤 机器学习 病理分级
  • 简介:摘要:针对目前可回收物回收再利用率低、市民垃圾分类意识不强的现状,我们提出一种可回收物智能全程管理系统,这个系统运用物联网技术,结合社交网络和激励机制。利用RFID技术实现产品从生产到再生产的全过程的跟踪和追溯,从而提高产品的回收利用率及增加人们的环保行为,同时提高经济效益与生态效益。

  • 标签: 物联网 射频识别技术 垃圾回收
  • 简介:摘要随着社会经济不断发展,我国汽车行业发展迅速,国民汽车持有总量逐年上升,相应提高了对于能源供应的实际需求。目前,汽车驱动动力主要由化石燃料燃烧提供,而化石燃料多为不可再生燃料,并且化石燃料燃烧还将产生分布污染物质,故而加强新能源汽车的研究具有重要的现实意义。鉴于新能源汽车相关概念出现相对较晚,研究相对较少,在这一领域还客观存在着较多的不足和缺陷,需要相关人员进一步的研究和探讨,以促进新能源汽车理论和技术的不断完善。笔者即从现有的新能源汽车发展路线入手,其未来技术发展趋势,发表几点看法,以供相关人员参考。

  • 标签: 新能源汽车 技术发展 未来趋势 分析