试卷分析: l、学生基本概念、基本理论掌握情况总体较妤,选择和填空题得分率较高。 2、学生运用基本知识、理论分析问题解决问题的能力、创新能力,和实践能力不容 乐观,只有少数学生具备这种能力,反映在试卷上第四题:完成程序缺少部分,丢分 率较高,平时应注意多作这方面的演练 3、该班5名学生不及格,其中2名且成绩较低,平时应与辅导员沟通,及时了解情 况 4、试卷命题符合教学大纲要求,难易适中。从学生的成绩分布情况看,基本符合正 态分布,能够区分出等级

针对航空用钛合金开发了一种不采用氢氟酸、甲醇、铬酐类等有毒物质的低毒、无刺激、环保型电化学抛光工艺,并采用光学显微镜、原子力显微镜等方法对电化学抛光后的钛合金表面形貌进行研究.该工艺所用溶液由无水乙醇、乳酸、高氯酸和高氯酸钠组成,将Ti-10V-2Fe-3Al钛合金在直流电源恒电流模式下电化学抛光,可以通过改变抛光时间、电流密度和高氯酸浓度等参数控制腐蚀深度.分别在体积分数为5%,10%和15%的三种高氯酸溶液中和在20,25和30 A·dm-2三个电流密度下进行电化学抛光.抛光后的钛合金表面形貌观察结果表明:在高氯酸含量较低(5%)的溶液中以20 A·dm-2电流密度抛光可以取得较理想的效果

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近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

1.课程简介:从食用、药用、观赏角度研究昆虫的开发利用:介绍重要特用资源昆虫的饲养、加工及综合利用。 2.地位和任务:本课程是一门高等农业院校四年制植物保护专业选修课,通过本门课程的学 习,了解掌握特用资源昆虫在自然界中的分布与数量,开发特用资源昆虫的重大意义和对人类 的贡献,为我国特用资源昆虫开发利用培养技术人才。 3.总体要求:了解特用资源昆虫研究与开发的现状,掌握一些主要特用资源昆虫种类的饲养方法与提取加工制备方法,为进一步开发利用特用资源昆虫奠定基础

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