简介:大力提升人才培养质量是高等教育的永恒主题。以人机交互、无线传感、深度学习和生物智能等为特征的人工智能正以前所未有的速度和影响力加速冲击着现代生产、生活的各个领域,也重新定义了高等教育培养的“人”与“才”。高等教育的人才培养观决定着高等教育发展的方向。人工智能时代的高等教育亟需树立一种更积极的人才培养观:在“人”的意义上重视独立思考与主动学习能力、想象力和批判性思维的价值塑造;在“才”的范畴内通过强化专业教育夯实“才”的核心根基,辅之以通识教育拓展“才”的成长空间,并肯定人本价值教育对“才”的精神导向作用,最终实现“人”“才”培养的价值统一,以此来应对人工智能时代的“数据流”与“信息流”所带来的种种机遇和挑战,回应时代的需求、引领时代的发展。
简介:通过试验分析不同比例的再生剂和温拌剂对于温拌再生沥青的共同作用,对含有100%人工老化沥青的温拌再生沥青的性能与化学特性进行了分析评价.选用3种温拌添加剂与1种商业再生剂GST来再生人工的老化沥青.再生结合料的性能试验包括针入度、软化点以及旋转黏度试验,傅里叶红外光谱试验则用来探讨再生结合料的化学特性.性能试验结果表明,再生剂GST具有再生人工老化沥青的能力;由于再生剂与温拌添加剂的共同作用对于100%老化沥青的再生性能有很大的影响,因此选择两者的合适用量是再生100%老化沥青的关键.红外光谱试验结果表明,再生主要是一种调节化学组分的过程,而且随着温拌添加剂的加入,温拌再生沥青的红外谱图在化学官能图方面并没有发生明显的变化.
简介:对利用人工神经网络方法来预测电站锅炉在未知的燃烧或运行工况下烟气中汞组分进行了可行性评估.基于已掌握的三个电站锅炉现场测试的汞排放数据库,建立了一个三层误差反向传播神经网络模型用以对烟囱处汞排放的组分进行预测.全部预测过程包括:数据的采集整理、构建人工神经网络模型、训练过程和误差评估4部分.总共选取了59个煤样、灰样以及电站运行工况参数作为输入变量,利用部分实际汞排放测试数据来指导训练过程,其余的实测数据用来校验网络预测模型的准确性.结果表明,模型获得的预测精度对单质汞元素的均方根误差为0·8μg/Nm3,对全汞的均方根误差为0·9μg/Nm3.这样的误差在当考虑到现场采用半连续释放测量(SCEM)方法,由湿法测试模块所产生的峰值误差时是完全可以接受的.
简介:构建了一种连续流无膜人工湿地一微生物燃料电池,其水力停留时间为2d.系统以葡萄糖为基质启动2~3d后,在外接电阻为1kΩ时,其稳定输出电流密度高于2A/m3,同时,COD去除率大于90%.比较了阴阳极间距为10,20,30和40cm的系统.当间距为20cm时,系统的产电电压、库仑效率和能量密度皆最高,分别为560mV,0.313%和0.149w/m3,且COD去除率也为最高,达到94.9%.此外,各系统中的DO最低浓度均出现在装置中部.结果表明,COD去除率越高,系统产能越高,因而库仑效率也越高.人工湿地一微生物燃料电池系统作为一种低成本及环境友好的污水处理同步产电技术显示出实际应用潜力.