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关键词： 水利工程   施工技术   技术管理  

摘要： 水利水电工程作为保障民生的重要项目,对于提高大众生活质量,推进社会经济发展具有重要作用.新时代背景下,各项先进技术应用于工程施工中,不仅提高工程效率和施工质量,也为技术管理工作带来一定挑战.因此,为保障工程项目的顺利实施,应加强技术管理工作.以某市水利工程为基础,阐述水利工程施工阶段的主要技术类型,分析技术管理现存问题,并提出管理优化措施,以为相关人员提供参考.

关键词： 五育融合   幼儿园   劳动教育   实践探究  

摘要： 在当前教育改革的背景下,五育融合已经成为培养全面发展人才的重要途径。幼儿园作为个体教育的起点,其教育模式的创新与实践对于幼儿全面发展具有深远意义,下面就探讨在五育并举的教育理念下,幼儿园如何有效实施劳动教育,通过实践活动促进幼儿德、智、体美等各方面的均衡发展,使得幼儿的童年更加丰富多彩,不“童”样。

关键词： 铝合金模板体系   绿色建筑   模板安装   模板拆除  

摘要： 为解决铝合金模板体系在绿色建筑施工中应用的实际问题,深入分析了铝合金模板体系施工技术及其在绿色建筑中的应用.首先,对铝合金模板体系施工技术进行分析,梳理了铝合金模板体系在施工前的准备工作、安装与拆除流程和质量安全控制要点,其次,对比其与传统模板在施工速度、成本和精度方面的优势与不足.通过对选定案例的施工过程和技术应用进行具体分析,揭示了施工中遇到的问题及其解决策略,并提出了有针对性的技术创新与优化措施,以期为相关人员提供参考.

关键词： 双碳目标   能源化学   课程设计   教学改革   Dual-Carbon Goals   Energy Chemistry   Curriculum Design   Teaching Reform  

摘要： 在“双碳”战略背景下，针对传统能源化学课程存在的知识结构滞后、实践创新不足等问题，本研究提出以学科竞赛为驱动、产学研协同为支撑的课程体系重构路径。通过构建“双碳”知识图谱、实施竞赛项目化教学、搭建校企协同平台等举措，形成“知识–能力–价值”三位一体的培养模式。实践表明，改革后学生学科竞赛获奖率提升40%，企业项目参与度达75%，课程思政融入度显著增强，为能源化工领域复合型人才培养提供新范式。

关键词： 分子生物学及实验   课程设计   教学改革   教学评价   人才培养  

摘要： 以南京工业大学食品类本科专业开设的分子生物学及实验课程为例,针对教学过程中存在的教学内容脱节、教学方法陈旧、考核方式单一等现状与实际问题,提出“四化协同”全方位、全流程的课程建设方案。教学内容多样化以强化课程与食品专业的关联性,教学模式多元化以提升学生的学习兴趣,实践教学层次化以增强学习获得感,教学育人一体化以培养德才兼备专业人才。通过探索与实践,不断提高分子生物学及实验课程的教学质量,增强学生将知识内化于心、外化于行的能力,培养新时代背景下复合型人才,助力高质量人才发展。

关键词： 绿色建筑材料   土木工程   建筑施工  

摘要： 以某住宅建筑项目为例,分析其对环境、经济和社会效益的影响,重点强调新型建筑材料与特点,并对绿色建筑材料在土木工程施工中的应用,包括内部装修、屋顶施工以及外部施工等方面进行研究,以此来加强绿色建筑材料在土木工程建筑施工中的应用,使其发挥出应有的作用和价值,不断提高土木工程建筑施工水平和质量,满足建筑施工过程中对于环保的要求,期望能够为相关人员提供参考,以推动土木工程领域的绿色发展和可持续发展.

关键词： 桥梁工程   课程设计   教学改革   教学方法  

摘要： "桥梁工程课程设计"是土木工程专业交通土建方向的重要实践性教学环节,对培养学生的实践能力和综合素质具有重要的作用.文章首先介绍了"桥梁工程课程设计"的重要性,接着总结分析了目前"桥梁工程课程设计"实践中存在的一些问题.针对这些问题,探索了该课程设计的教学改革措施和方法,并进行了教学实践,取得了良好的效果.

关键词： 小学英语   拓展课程   课程设计   实施路径   评价机制  

摘要： 随着教育改革的不断深化,小学英语教育也逐步从传统的知识传授向更加多元化、实践性的方向发展。小学英语拓展课程作为课外延伸的重要组成部分,对于提升学生的英语综合运用能力,培养其创新思维和实践能力,具有重要意义。本文探讨了小学英语拓展课程的设计与实施路径,提出在统筹课程资源的基础上,通过分类设计不同年级和学生需求的拓展课程,如“字母大搜索”“自然拼读秀”“快乐口腔操”等,既能增强学生的英语语言感知力,又能激发其学习兴趣。同时,注重评价机制的多元化与合理性,确保拓展课程能够可持续、有效地开展,为小学英语教育提供新的思路和实践参考。

关键词： 计算机应用   协同分割   三维模型簇   无监督   隐式模板   结构感知  

摘要： 为了解决三维模型簇协同分割中因几何结构差异大导致分割不准确和一致性差的问题，提出一种结构感知的多分支隐式模板框架。该框架整体上是一个自编码器，其中编码器融合三维卷积神经网络和自注意力机制，为每个体素模型生成全局潜在编码、仿射变换矩阵、部件潜在编码和部件校正分数。解码器通过结构感知的变形场和隐式模板场预测采样点的占用值。在Shape-Net Part数据集的人造模型、Objaverse数据集的四足动物模型以及DFAUST数据集的人体模型进行实验，所提方法均取得了较好的分割结果。实验结果表明，与目前大多数三维模型簇协同分割方法相比，本文方法在分割精度和一致性方面实现了提升。