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关键词： 无人机倾斜摄影   LiDAR   数据融合  

摘要： 在地籍空间信息收集的领域内,无人机倾斜摄影与LiDAR(光探测和测距)的数据整合技术展示了巨大的应用前景。倾斜摄影从多角度影像中获得地物的三维信息,LiDAR采用激光脉冲准确测量地形与物体的高度。二者融合既可以提高数据精度与完整性又可以加强地籍空间信息获取效率。文章首先论述无人机倾斜摄影与LiDAR技术原理以及数据融合理论基础,然后对数据获取,预处理,融合方法以及地籍空间信息抽取等应用过程进行深入分析。研究证明,这一技术组合能有效地促进地籍测量工作的准确与高效进行,并为土地管理工作提供可靠数据支撑。

关键词： 高职院校   职业实用性   体育教学改革  

摘要： 本文以江阴职业技术学院汽车制造与试验技术专业2023级学生为教学实践实施对象,在专业人才培养方案引领下通过文献资料法、实验法、数理统计法、专家访谈法等多种研究方法,结合专业学生特点、教学特点及就业特点等,在该专业实施职业实用性体育教学,旨在探讨职业实用性体育教学改革在该专业的实施效果,为进一步推动职业实用性体育教学改革提供参考依据。

关键词： 带式输送机   高效加工   数控技术  

摘要： 随着工业4.0进程加速,带式输送机作为物料运输系统的核心装备,其滚筒部件的加工效率与精度直接影响整机运行稳定性及维护成本。当前,我国煤矿、港口等领域对滚筒的年需求量超200万件,传统加工模式存在装夹耗时长(单件约40分钟)、同轴度误差大(>0.15mm)等问题。数控技术的创新应用通过工艺重构与装备升级,使滚筒加工效率提升50%以上,加工精度达IT7级水平。本文聚焦数控镗铣、参数化设计等关键技术突破,探讨其在滚筒批量化、高精度制造中的实践路径。

关键词： 胃内因子   真核表达   生物信息学   蛋白纯化   活性鉴定   ELISA  

摘要： 目的 应用生物信息学方法对人胃内因子进行理化性质分析,并对该蛋白进行真核表达与纯化。方法 利用蛋白质在线分析软件预测胃内因子理化性质并分析其亲水性和疏水性;利用在线工具预测分析人胃内因子信号肽及其亚细胞定位。构建真核表达重组质粒pcDNA3.1(+)-human GIF-His tag,在HEK293F细胞表达后经镍柱纯化获得胃内因子;采用SDSPAGE、Western blot与间接ELISA分别验证纯化的胃内因子纯度及活性。结果 胃内因子含有417个氨基酸,是亲水性酸性稳定蛋白,属于分泌蛋白且具有Sec原始信号肽;成功构建pcDNA3.1 (+)-human GIF-His tag重组质粒,并在HEK293F细胞表达系统中获得可溶性表达。结论 成功制得真核来源的人胃内因子,生物信息学结果显示该蛋白为亲水酸性稳定分泌蛋白,为后续使用该蛋白作为免疫原及蛋白校准品以构建胃内因子免疫检测方法奠定了基础。

关键词： 现代信息技术   高中生物   教学案例  

摘要： 本文旨在利用现代信息技术优化染色体变异教学,通过微课进行课前预习,了解学生普遍存在的疑惑点,从而调整课堂教学重点,实现以学定教。课中教学利用3D模型和虚拟仿真实验,通过模型演示染色体易位、倒位等变异过程来突破重难点,并通过虚拟仿真实验深入探究,开展遗传咨询模拟训练。课后环节设置分层作业,从基础概念检测到拓展延伸,实现个性化巩固。该方案将抽象的染色体变异概念具象化,有效突破了教学难点,培养了学生的实践能力和临床思维。整个体系实现了从理论认知到实践应用的无缝衔接,显著提升了教学效果。

关键词： 绿色建筑施工   可再生能源   太阳能   地热能   风能   生物质能  

摘要： 绿色建筑以节约资源、保护环境为宗旨,在施工阶段合理利用可再生能源对实现建筑物节能减排目标具有重要意义.围绕太阳能、地热能、风能、生物质能等可再生能源在绿色建筑施工中的应用展开探讨,重点阐述了光伏发电、太阳能热水、热泵技术、风电系统、生物质燃料、沼气能源等关键技术在施工阶段的实践,并进一步探讨了可再生能源互补利用技术.希望能为绿色建筑施工中可再生能源的高效利用提供借鉴和参考.

关键词： 水利工程   造价管控   全生命周期   成本控制  

摘要： 随着我国水利工程建设规模一直在不断扩大,造价管控影响项目效益与质量的关键因素。水利工程有着建设周期长、投资金额大、受自然条件影响等特点,其造价管控需要贯穿整个项目的全生命周期。研究显示全过程精细化预算管理能够有效降低设计变更风险、减少返工损失并且提升投资效益。基于这样的情况,本文深入探讨水利工程造价全过程管控的关键要素,剖析我国水利工程造价管理所存在的问题,还提出构建与实施全过程管控体系的路径,为提升水利工程造价管控水平提供理论支撑和实践指导。

关键词： 深度学习   电子信息   安全防护   对策  

摘要： 随着信息技术的飞速发展和网络攻击手段的日益复杂化、智能化,传统电子信息安全防护体系面临严峻挑战。深度学习以其强大的特征自动提取和复杂模式识别能力,在应对海量、高维、动态变化的安全威胁方面展现出巨大潜力。本文深入分析了深度学习在电子信息安全防护领域的应用现状、核心优势与固有局限性,概述了深度学习在入侵检测、恶意代码分析、钓鱼网站识别、用户行为异常检测等关键防护场景中的典型应用模型与机制,提出了若干创新性的防护对策与优化策略,旨在为构建更智能、更主动、更具韧性的新一代信息安全防护体系提供理论参考和技术思路。