农林院校“在线平台+翻转课堂”教学模式的课程思政研究与实践

课程思政是新时代大思政背景下的创新教育新理念,"在线平台+翻转课堂"教学模式已逐渐成为一种新的教学常态,因此探讨该教学模式下的课程思政实施方法具有广泛的应用价值。研究东北林业大学的"超星平台+翻转课堂"教学模式,发现其单元教学实施主要分为3个阶段,提出基于3个阶段的思政设计思路,并对人因工程学进行了实践。通过调查人因工程学的课程思政实施效果,发现整体上实施效果较好,实现了"知识传授"和"价值引领"的有机融合;对部分同学实施效果不理想的现象进行了分析,并提出了相应措施。     

ACT-R理论对“电路原理”在线教学的启示

针对"电路原理"这门机械类与电气类专业基础课的在线教学中出现的问题,本文结合ACT-R心理学理论对人的认知基本观点,得出了开展"电路原理"在线教学的一些启示,以帮助学生在掌握基本教学内容的基础上,建立起创新性思维。     

产业台阶年年上 八桂油茶富农家--自治区政府门户网站在线访谈自治区林业局专场实录

2020年1月3日,广西壮族自治区林业局副局长、党组成员陆志星做客广西新闻网演播室,参加自治区政府门户网站在线访谈录播活动,向广大网民解读油茶“双千”计划主持人。今天访谈的主题是“产业台阶年年上八桂油茶富农家”。     

储粮害虫在线监测技术的研究进展

新时期我国粮食产量的增加,对国民经济发展带来了促进作用。实践中为了保持良好的储粮状况,实现对其害虫的在线监测,增加储粮害虫在线监测中的技术含量,则需要加强相应的监测技术使用,了解这方面的研究进展,为储梁害虫在线监测技术应用水平提升打下基础,满足与时俱进的发展要求。基于此,本文将对储粮害虫在线监测技术的研究进展进行系统阐述,以便实现对这类监测技术的高效利用,实现对储粮害虫的有效监测。     

基于实时性优化的内燃机燃烧分析系统研究

采用缸压传感器、数据采集卡、光电编码器和Lab VIEW软件,搭建在线缸压采集和实时燃烧分析系统平台,研究HCCI和RCCI燃烧模式的循环波动特性。针对单循环缸压测量过程中的通道效应干扰,基于频谱分析,采用FFT、线性插值法和IFFT等方法相结合的滤波方式,实现共振峰的在线自适应识别与实时滤波,较好地减少了单循环缸压的干扰误差,使单循环的实时燃烧分析成为可能。随后,基于实时滤波后的缸压曲线,计算得到内燃机的最大压力升高率、燃烧放热率、爆发压力等重要燃烧参数。利用程序算法中同步性良好的生产者/消费者运算模式提高数据的共享能力,实现了数据实时运算与数据快速储存的并行处理,提高了燃烧计算的实时性;针对发动机不同工作阶段采用了不同精度层次的计算方法,减少了进排气、压缩和膨胀阶段的计算耗时,在计算量较大的燃烧放热率计算部分,通过适当简化计算公式和公式节点运算模块来提高燃烧系统的实时性。最后,分析了燃烧分析系统的实时性,并进行了燃烧分析系统的实验验证。     

面向养殖水体分布差异的COD光谱法检测研究

面向养殖水体，传统光谱法对化学需氧量（Chemical Oxygen Demand，COD）检测模型构建的基础：源域（现有样本库）与目标域（检测地水体）间光谱数据独立同分布。但是当源域与目标域分布间存在差异时，由源域得到的低误差模型常在目标域上表现下滑。针对该问题，提出面向UV Vis光谱的域对抗训练网络（DAUVwpNet），将分布不同的源域和目标域数据映射至相同分布的特征空间中，使其在该空间的分布距离尽可能接近，从而在特征空间中对源域训练的目标函数也可以迁移至目标域上，以降低模型在目标域的误差。试验表明：面向同一批测试数据，DAUVwpNet的预测误差为0.78，要低于传统模型的预测误差（0.85）；DAUVwpNet预测值与实测值间相关系数为0.95，要高于传统模型的相关系数（0.89）。表明了该网络能够较好对齐两域特征空间数据分布，降低因分布差异带来的COD检测误差。     

如何实现能源消耗数据的精准监测和在线分析

综合能源系统是指一定区域内利用先进的物理信息技术和创新管理模式,整合区域内煤炭、石油、天然气、电能、热能等多种能源,实现多种异质能源子系统之间的协调规划、优化运行、协同管理、交互响应和互补互济,在满足系统内多元化用能需求的同时,有效地提升能源利用效率,促进能源可持续发展的新型一体化的能源系统。     

基于物联网的日光温室环境监测在线校准

[目的]温室环境条件特别是温度对于作物生长和发育具有十分显著的影响。日光温室调控的主要环境因子之一是温度。然而,自然环境下的光照对温度产生作用,影响空气温度的监测精度。大多温度传感要求将传感器置于避光处,然而实际应用中难以保证。[方法]采用机器学习中的支持向量机算法(SVM),对日光温室内的温度智能监测算法进行了研究,根据光照情况对实时监测的温度数据进行校准。[结果]通过与实验测量的数据进行对比分析,结果表明,所提出的监测方法可以较为准确地实时监测空气温度,从而无需使用隔热材料或者遮阳处理,就可以基于监测的数据更精确地对相应的环境因素进行调节。[结论]基于该方法,可采用常用的工业设备实现温室大棚内实时温度数据的监测,既可以节约设备和人力成本,又可以为温室控制提供准确的数据。     

蜂群箱体关键参数在线监测系统与性能测试

随着信息技术的发展，利用大数据分析、物联网监控、传感器感知、无线通信等技术构建一种蜂箱蜂群实时在线监测系统，是减少因开箱检查造成蜂群应激反应的可行解决方案。本研究针对蜂箱封闭环境进行实时监测困难的现状，利用STM32F103VBT6 32位微控制器，同时融合了温湿度传感器、微麦克风以及激光对射传感器，开发了一套低功耗、可连续工作的蜂群箱体关键参数在线监测系统，实现了养蜂生产过程中多参数信息获取以及蜂箱内蜂群的环境参数和生活状态的实时在线监测。系统主要包括核心处理模块、数据采集模块、数据发送模块以及数据库服务器等。数据采集模块包括蜂箱内部温湿度采集单元、蜂群声音采集单元、蜜蜂进出巢数量计数单元等，通过接入移动通信网络进行数据传输。系统现场部署性能测试结果表明，研制的系统能够实时监测蜂箱内温湿度，有效区别进出蜂箱的蜜蜂并记录进出巢门的蜜蜂数量，且自动获取的蜂群声音与标准的蜂群声音分布相吻合。本系统符合设计要求，采集参数准确可靠，可以作为蜂群相关研究的数据采集方法。