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基于项目式学习的化学工程融合课程是在STEM教育下的一种新型教学模式研究,目的是为了培养学生的工程素养、科学素养和人文素养。本文依据化学工程流程,结合项目式学习方式,开发融合科学、技术、工程、数学、历史、艺术、人文等学科知识的项目课程——《制造多彩的世界》。课程的开发根据学生现有知识水平,以“国画传统颜料制作”为研究载体,从工程、科学、人文角度,旨在提升学生的综合素养。研究中,通过实际课堂教学对课程进行实践,采用多元化评价方式对课程进行评价。本研究得到的结论有:（1）系统训练的工程思维能够提升学生的核心素养,工程思维的训练有利于拓展学生的思维方式,在学习过程中思考的更加全面。（2）真实有意义的课题项目学习能够激发学生的学习兴趣,学生能够在真实情境下发现问题并及时解决问题,提高学生的问题解决能力。（3）多元化的评价能够促进学生改善学习方式,改变传统单一模式评价方式,融入教学过程中多种评价方式,全方位评价学生综合素质。（4）多融合角度下的学习,对学生不仅是学习方式的转变,更能对综合素养进行全面培养。

关键词：化学工程融合课程项目式学习课程开发工程素养

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云南新平花腰傣饮食习俗的社会文化功能

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云南民族大学学报（哲学社会科学版） 2011年第2期28卷 56-59页

作者：耿毅中央民族大学民族学与社会学学院北京100081

饮食为生存之根本,但对人类来说,却又不仅仅局限于满足人类生理方面的需要,还能满足精神及维护社会秩序之需求。云南新平花腰傣的饮食除提供基本的生存活动所需的碳水化合物、蛋白质、脂肪、维生素等营养能量外,还有交流信息、彰显社会... 详细信息

饮食为生存之根本,但对人类来说,却又不仅仅局限于满足人类生理方面的需要,还能满足精神及维护社会秩序之需求。云南新平花腰傣的饮食除提供基本的生存活动所需的碳水化合物、蛋白质、脂肪、维生素等营养能量外,还有交流信息、彰显社会地位、强化社会人群的民族认同感、表达情感、化解社会矛盾等社会、文化功能。

关键词：花腰傣饮食文化文化功能

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西藏地区早期纪年银币考究

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西藏研究 2019年第1期 81-86,F0002,F0003页

作者：耿毅上海侨爱公益发展交流服务中心上海201103

西藏在清代乾隆朝之前并无铸造流通货币。目前所见最早藏历纪年银币始于清乾隆五十六年,币面以藏文数字标识具体纪年,并连续造有三种藏历年份,即"13·45"(藏历13饶迥第45年,1791年)、"13·46"(1792年)、"13·47"(1793年)。在有关文献史... 详细信息

西藏在清代乾隆朝之前并无铸造流通货币。目前所见最早藏历纪年银币始于清乾隆五十六年,币面以藏文数字标识具体纪年,并连续造有三种藏历年份,即"13·45"(藏历13饶迥第45年,1791年)、"13·46"(1792年)、"13·47"(1793年)。在有关文献史料的基础上,结合大量货币实物,系统梳理早期纪年银币的背景渊源、图文版式等内容,并主要对再版"13·46"银币的时间划分,提出新的观点和参考依据,作进一步分析考究。

关键词：西藏早期纪年再版银币

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基于改进DeeplabV3+和迁移学习的煤岩界面图像识别方法

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煤炭科学技术 2023年第S01期51卷 429-439页

作者：闫志蕊王宏伟耿毅德太原理工大学山西省煤矿智能装备工程研究中心山西太原030024 太原理工大学机械与运载工程学院山西太原030024 山西焦煤集团有限责任公司博士后工作站山西太原030024

煤岩识别技术是实现煤矿工作面智能无人开采的关键技术之一。为进一步提高基于机器视觉实现煤岩界面图像识别的精度和效率,提出一种基于改进DeeplabV3+和迁移学习的煤岩界面图像识别网络模型:首先,使用轻量化MobilenetV2模块作为骨干特... 详细信息

煤岩识别技术是实现煤矿工作面智能无人开采的关键技术之一。为进一步提高基于机器视觉实现煤岩界面图像识别的精度和效率,提出一种基于改进DeeplabV3+和迁移学习的煤岩界面图像识别网络模型:首先,使用轻量化MobilenetV2模块作为骨干特征提取网络,减少网络模型参数,提高语义分割效率;然后,在编码器和解码器中引入卷积注意力机制模块(CBAM),提高模型特征提取能力,并实现不同层级特征信息有效融合,提升模型分割精度;其次,采用迁移学习训练方法,克服样本分布差异性,增强模型泛化性,以适应于不同应用场景下的煤岩识别任务。应用自制煤岩分割数据集和综采面煤岩分割数据集验证模型性能,与FCN、SegNet、U-net、DeeplabV3+网络模型作对比试验,并选择准确度、平均交并比、推理时间等指标对模型识别效果进行评估。消融试验结果表明,改进DeepLabV3+网络模型在自制煤岩分割数据集上准确度和平均交并比分别为94.67%和93.48%,测试用时42.58 ms/张,采用推理加速框架TensorRT优化后推理时间可达6.14 ms/张,与其他模型相比,改进DeepLabV3+对煤岩边界细节特征提取能力更强,分割精度和处理效率更高。最后通过构建综采工作面含有煤岩层的煤岩图像分割数据集对改进DeepLabV3+模型采用迁移学习方法进行训练测试,实现了煤矿井下工作面的煤岩界面图像识别,验证了该方法在实际煤岩图像识别任务的可行性和有效性。

关键词：煤岩识别语义分割 DeepLabV3+ 注意力机制迁移学习

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