我国诊所式法律教育的完善对策

70周年法治中国的建设历史也是法治中国教育的缩影,从无到有,从有到优。法律人才的培养不足以适应新时代中国发展对法律人才的需求,对诊所式法律教育存在的问题,提出拓宽诊所式法律教育的案件来源,可以考虑人民调解、值班律师、公益诉讼、仲裁、创业咨询等案件,多元化发展法律教育培养模式,致力于培养经世致用的高素质法律人才。     

基于“线上+线下”的交互式和案例式教学法在《机械制造工艺学》实践环节的研究和应用

《机械制造工艺学》的课程实习与课程设计部分是高等院校机械类本科专业教学过程中的重要环节,是培养学生加强理论联系实际的能力,系统性地训练学生知识的综合应用的过程。本文针对我校该课程的教学实践活动,结合教学改革项目,提出了一套采用"线上+线下"的交互式和案例式教学方法。以学生为主体,通过视频授课、案例分析、综合答疑和实践训练等课程环节相结合并辅以案例库建设的教学改革,同时,实施以学习过程为导向的学生成绩综合评价模式。通过实践训练课程环节的验证,新的教学模式可提高学生在实习过程中的自主学习能力,师生互动达到了良好的效果,项目案例库的建设扩展了学生的知识视野,本课程的教学改革取得了一定的成效。     

农业拖拉机使用要领及关键技术探析

拖拉机是农业生产使用最多、最频繁的机械设备之一。随着我国农业机械化水平不断提高,传统的拖拉机设备已经跟不上时代发展需要,只有推动技术创新,赋予拖拉机更多的科技含量,才能提升拖拉机性能和农业生产效率,进而提升拖拉机使用效益。文章介绍了拖拉机使用技术要领,分析拖拉机关键技术发展现状,并就拖拉机未来发展趋势提出展望。     

拖拉机用柴油机主轴瓦技术分析

对拖拉机所用的某大功率高性能高速柴油机(以下简称"NY128柴油机")在实际运行过程中出现的主轴瓦拉瓦故障进行了细致的技术分析,进而提出了解决该柴油机拉瓦严重故障的途径。通过提高柴油机关键零部件清洁度,优化部件及整机装配工艺,调整完善柴油机出厂试验等方面的优化处理,从而从根本上解决拖拉机用柴油机主轴承轴瓦拉瓦的严重问题。     

拖拉机室内台架试验技术现状与展望

作为拖拉机研发的重要验证手段，拖拉机室内台架试验可方便高效地为拖拉机模拟各种工况下的性能表现。首先探究动力总成控制技术、负载模拟技术、试验数据处理技术和试验结果评价技术4种拖拉机室内台架试验关键技术，结合试验技术的最新研究进展，对4种技术进行详细的阐述和分析。接着从动力总成控制算法、负载模拟算法、试验数据处理方法、试验结果评价指标体系4个方面对拖拉机室内台架试验技术进行讨论与展望。最后得出对动力总成算法进行优化、提高动态负载模拟精度、保持试验数据处理方法的前沿性、对试验结果综合客观评价是拖拉机室内台架试验技术的发展趋势，以期为我国拖拉机室内台架试验技术的发展提供参考。     

副猪嗜血杆菌与猪丹毒混合感染的诊治

1发病情况2018年8月成都市某县养猪场存栏1320头生猪。8月12日发病,部分猪精神沉郁,体温升高,食欲减退,咳嗽,呼吸困难,腹式呼吸,眼睑皮下水肿,行走缓慢或不愿站立。病猪耳、颈、背皮肤潮红、发紫,前一两天在身体不同部位,尤其胸侧、背部、颈部至全身出现界限明显,圆形、四边形,有热感的疹块。至8月20日共发病340头,用药治疗后死亡12头,发病率25.7%,病猪死亡率3.5%。     

高效环保自行车发电装置

现如今世界范围内大都普及了智能手机,而手机电量始终是用户所担心的一大问题。现在用户主要的解决方法就是使用充电宝,然而很多人出门匆忙会忘记带在身上,而且充电宝的容量和它的重量成正比,容量越大重量越重。现在社会压力越来越大,人们都忙于生活都忽略了自己的身体状况,经常拿身体换时间,健康状态一路下滑,而且越来越多的私家车也加剧了温室效应,所以为了减小身体的负担,应付紧急情况以及达到锻炼身体、支持绿色出行的目的我们设计研究了高效环保自行车发电装备。     

北大荒北安区域农业综合服务中心揭牌成立

2月23日上午,北大荒集团北安区域农业综合服务中心揭牌仪式在北安分公司举行。“量身定制”的5万亩耕地,由北大荒农业服务集团有限公司和北安分公司共同托管,由区域服务中心具体实施“一站式、保姆式、诊所式”一系列全程服务。垦地联姻,让农户降低了成本、增加了效益。这一“双赢”模式,百姓叫好,企业受益。     

基于卷积神经网络的拖拉机工况识别

农机工况识别在细化农机作业状态和帮助掌握区域污染物排放趋势方面有着重要的研究价值。基于拖拉机不同运行状态下的行驶速度、发动机转速以及实时油耗等时间序列,首次提出将图像识别方法引入到拖拉机工况识别中的思路,并分别应用参数优化的支持向量机与卷积神经网络对实际作业拖拉机工况进行研究。结果表明:(1)基于参数优化的支持向量机可以较好地实现样本点的工况识别且识别准确度达到99.851 9%,但无法实现农机工况的连续性识别,同时无法对农机工况转换阶段进行有效识别。(2)以拖拉机运行速度与发动机转速等信息构建样本图像来描述农机工况变化的数据表达,并在此基础上应用卷积神经网络可以有效实现农机工况的连续性识别,且识别准确率可以达到93.3%。本研究在农机工况识别方面具有一定参考价值,并为后续农机不同工况下区域污染物排放研究提供技术支持。