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高校“一站式”學(xué)生社區(qū)不僅是學(xué)生學(xué)習(xí)、休息的生活場域，也是高校加強(qiáng)基層黨建的重要載體、構(gòu)建“三全育人”格局、推進(jìn)“五育并舉”的內(nèi)在要求，是創(chuàng)新育人途徑的有益嘗試和踐行“一線規(guī)則”的有力抓手，構(gòu)建高質(zhì)量“一站式”學(xué)生社區(qū)教育管理服務(wù)體系。 立足新時代新形勢新任務(wù)新要求，聚焦教育發(fā)展規(guī)律、思想政治工作規(guī)律和學(xué)生成長成才規(guī)律，將推進(jìn)體制機(jī)制改革作為突破口，將提高大學(xué)生思想政治教育實(shí)效性、推進(jìn)學(xué)生德智體美勞全面發(fā)展作為著力點(diǎn)，“秉持尊重差異、包容多樣的態(tài)度，在多元中立主導(dǎo)，在多樣中謀共識，在多變中定方向”，以看齊思維凝聚黨建引領(lǐng)思想共識、以平臺思維構(gòu)建教育管理特色模式、以系統(tǒng)思維發(fā)揮“五育并舉”綜合效能、以共治思維打造團(tuán)結(jié)有力育人隊(duì)伍、以服務(wù)思維優(yōu)化線上線下集成設(shè)施，以協(xié)同思維釋放校內(nèi)校外育人動能，從而依托“一站式”學(xué)生社區(qū)綜合服務(wù)平臺形成共創(chuàng)共建、共享共融、共進(jìn)共贏的新型師生成長共同體，加速推動形成全員全過程全方位育人格局。 智教一站式學(xué)生社區(qū)綜合服務(wù)平臺包含一站式辦理學(xué)籍證明、接訴即辦、宿舍相關(guān)事務(wù)、軍訓(xùn)活動、活動室預(yù)約等，減少奔波于不同部門的時間與精力消耗，在線提交申請、上傳材料，并實(shí)時查詢辦理進(jìn)度。

目前國家電網(wǎng)共有線路160萬公里，每公里每年需要投入6000元進(jìn)行巡視、維護(hù)。尤其是春夏季，經(jīng)常有農(nóng)膜懸掛線路上，造成短路事故。線路也會有斷股、瓷瓶碎裂等故障隱患，需要及時發(fā)現(xiàn)維修。 本產(chǎn)品可以代替人工進(jìn)行線路的巡視、維護(hù)，并且比人工更細(xì)致、更有效率、24小時不間斷地工作。產(chǎn)品克服了現(xiàn)有正在研發(fā)的機(jī)器人的缺點(diǎn)，具有如下優(yōu)勢： 1、飛行式上下線，不需停電即可作業(yè)。 2、感應(yīng)式在線取電，不需要下線充電，可以在線路上長期工作。 3、可以跨越任何線路結(jié)構(gòu)，做到長距離巡視 4、靈活的機(jī)械手可以清除農(nóng)膜等雜物 5、結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)，可以及時獲知機(jī)器人運(yùn)行信息及巡視信息。

大者希拖拽式智能網(wǎng)站搭建系統(tǒng)（簡稱：建站）是一款所見即所得的自助建站平臺，以易用流暢、輕松快速、效果豐富為特色，支持電腦端、手機(jī)端雙端網(wǎng)站，支持自適應(yīng)雙端設(shè)計；具備豐富的建站模板及功能控件，無需懂代碼、采用拖拽式操作，所見即所得，幫助用戶建立多端品牌/官網(wǎng)/門戶/外貿(mào)/交易等類型網(wǎng)站。 主要用途：電腦端及手機(jī)端雙端網(wǎng)站建設(shè)應(yīng)用；院校實(shí)訓(xùn)實(shí)踐數(shù)字化應(yīng)用；  主要功能/規(guī)格： 部署方式：SaaS云服務(wù)部署； 建設(shè)方式：支持標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)（電腦端/手機(jī)端獨(dú)立設(shè)計）及自適應(yīng)建設(shè)；支持極速建站及定制建站； 前端設(shè)計：前端展示：支持電腦網(wǎng)站/手機(jī)網(wǎng)站，可擴(kuò)展微網(wǎng)站/網(wǎng)頁版小程序端；可視化模塊/拖拽式操作;系統(tǒng)自帶3000+行業(yè)模版，免費(fèi)升級更新;支持模塊/主體顏色/版式布局/頂端/底端等個性化設(shè)計等 常規(guī)功能：文章系統(tǒng)/產(chǎn)品系統(tǒng)/表單系統(tǒng)/查詢系統(tǒng)/圖冊系統(tǒng)/投票系統(tǒng)/會員系統(tǒng)/在線留言/在線抽獎/知識付費(fèi)/在線客服/員工權(quán)限/消息通知/網(wǎng)站備份/操作日志/網(wǎng)站助手/數(shù)據(jù)分析等； AI生成功能：AI智能生成字符數(shù)量配置：100萬個字符，支持?jǐn)U容；支持AI智能生成網(wǎng)站、產(chǎn)品、網(wǎng)頁、文章、圖冊等TDK功能；支持AI智能換詞功能、AI提取文章摘要功能、AI提取文章關(guān)鍵詞功能；支持AI智能翻譯功能；網(wǎng)站文章、產(chǎn)品、欄目頁支持AI智能翻譯多語言；支持AI智能寫作：支持文章詳情頁、產(chǎn)品詳情頁AI一鍵生成； 搜索引擎優(yōu)化：支持搜索引擎SEO優(yōu)化：百度優(yōu)化系統(tǒng)、網(wǎng)站TDK關(guān)鍵字和描述設(shè)置、網(wǎng)站HTML靜態(tài)化、網(wǎng)站sitmap、301跳轉(zhuǎn)、404頁面設(shè)置等功能； 國際應(yīng)用：語言版本：47種語言版本，支持自動切換語言；支持谷歌TDK設(shè)置/谷歌sitemap/轉(zhuǎn)化追蹤/產(chǎn)品/網(wǎng)站分享Facebook、Twitter、Linkedin、Pinterst等；多產(chǎn)品詢盤/播放域名防盜鏈/內(nèi)容加密/skpe客服/whatapp客服； 支付方式：微信支付/支付寶支付/paypal支付； 平臺服務(wù)：CDN全球網(wǎng)絡(luò)動態(tài)加速/HTTPS安全/DDOS攻擊防護(hù)/云WAF防火墻/DNS攻擊防護(hù)/CC攻擊防護(hù)/多線接入等/支持IPV6功能/ 3TB 超大資源庫容量/域名備案額：10個；

本實(shí)用新型涉及一種能區(qū)分小麥初生根、次生根的分根套管裝置，包括內(nèi)PVC管和外PVC管，內(nèi)PVC管設(shè)置在外PVC管內(nèi)部縱向中心線位置；內(nèi)PVC管頂部設(shè)有分根錐形帽，分根錐形帽頂部中間位置設(shè)有填土注水孔，分根錐形帽上部錐形側(cè)面上分布有多個種植孔；內(nèi)PVC管管壁側(cè)面分布有多個水分平衡孔。該實(shí)用新型的優(yōu)勢在于內(nèi)管頂部錐形帽的設(shè)計，既可以實(shí)現(xiàn)更好的初生根、次生根分離，又可以填土，注水；內(nèi)管壁有水分平衡孔，可以保證初生根、次生根的生長環(huán)境一致，具有分離徹底，操作方便，干擾少，苗存活率較高等優(yōu)點(diǎn)。

【發(fā) 明 人】潘林梅；郭立瑋；黃敏燕；朱華旭【技術(shù)領(lǐng)域】本發(fā)明涉及一種陶瓷膜分離的技術(shù)，特別涉及一種適用于陶瓷膜微濾中藥液體制劑的膜分離方法。【摘要】          本發(fā)明公開了一種中藥液體制劑的陶瓷膜分離在線耦合超聲方法，步驟為：藥液加壓至膜組件中，調(diào)節(jié)陶瓷膜工作壓力與溫度，打開滲透液閥門，測定單位時間內(nèi)滲透液流出量，截留液循環(huán)流回原料罐，陶瓷膜管處于功率為5～20W的超聲中，工作壓差為0.1～0.5MPa，藥液溫度范圍為5～85℃。所述的超聲由探頭式超聲發(fā)生器發(fā)生，超聲探頭進(jìn)入陶瓷膜管的深度占陶瓷膜管總長的10～90％。藥液為中藥酒類液體制劑或以水為溶劑的中藥液體制劑。可以在線控制膜污染、降低清洗頻率、顯著提高膜的分離效率。  

本發(fā)明涉及生物質(zhì)能利用技術(shù)，旨在提供一種超聲波改變濕藻細(xì)胞分形結(jié)構(gòu)促進(jìn)油脂萃取的方法。該方法包括：收獲分形維數(shù)為1.21～1.24、細(xì)胞壁厚度為0.07～0.08μm的濕藻，然后進(jìn)行超聲波輻照改性，控制超聲波輻照功率和時間使?jié)裨逯屑?xì)胞的分形維數(shù)上升為1.46～1.51，細(xì)胞壁厚度減小為0.04～0.06μm；向處理后的濕藻中加入萃取劑，進(jìn)行油脂萃取；所述濕藻細(xì)胞是指含水率在10～90％的微藻細(xì)胞的集合體。本發(fā)明利用超聲波改變濕藻細(xì)胞分形結(jié)構(gòu)促進(jìn)油脂萃取，省去了傳統(tǒng)方法中濕藻細(xì)胞的脫水干燥等高能耗步驟，通過提高藻細(xì)胞分形維數(shù)和降低細(xì)胞壁厚度，使萃取劑對細(xì)胞內(nèi)油脂的萃取效率提高到85-90％。

本發(fā)明公開了一種基于光譜擬合與差分算法的光纖傳感動態(tài)信 號解調(diào)方法，包括：掃描得到光譜紋波；對光譜紋波進(jìn)行擬合獲得靜 態(tài)光譜；將光譜紋波與靜態(tài)光譜進(jìn)行差分處理獲得差值信號；對光譜 紋波的極值點(diǎn)進(jìn)行擬合獲得上下邊緣包絡(luò)曲線；對上下邊緣包絡(luò)曲線 進(jìn)行差分處理獲得光譜變化函數(shù)，將差值信號與光譜變化函數(shù)進(jìn)行歸 一化處理，獲得去包絡(luò)后差值信號，根據(jù)掃描速度和初始波長將波長 換算為時間，獲得去包絡(luò)后時域動態(tài)信號。本方法對紋波光譜及其擬 合曲線進(jìn)行差分獲得動態(tài)信號，可以消除諸如溫度、濕度等環(huán)境干擾， 且恢復(fù)的動態(tài)

本發(fā)明公開了一種基于平面分形彈簧結(jié)構(gòu)的 RFID 電子標(biāo)簽射頻天線，其為由多個呈分形彈簧結(jié)構(gòu)的線圈段依次首尾相連形成的閉合線圈。本發(fā)明還提供了基于所述射頻天線的 RFID 電子標(biāo)簽，射頻天線附著于基板上，線圈段的彈簧伸縮方向與其處的基板區(qū)域受到的拉伸方向一致。本發(fā)明還提供了制備所述 RFID 電子標(biāo)簽的方法。本發(fā)明 RFID 電子標(biāo)簽在基板橫向和縱向分別布置有與基板拉伸方向一致的多級彈簧分形結(jié)構(gòu)的射頻天線，存在較大的變形冗余，能夠承受軸向和橫向拉伸與壓縮，具有很大的彎曲變形能力，從而使其可以貼在人體

本發(fā)明公開了一種基于差分熵和結(jié)構(gòu)相似性的圖像編碼質(zhì)量預(yù)測方法，包括步驟：步驟 1，獲取樣本圖 像序列中各樣本圖像的圖像差分熵及不同壓縮倍數(shù)下的圖像結(jié)構(gòu)相似性；步驟 2，基于步驟 1 獲取的數(shù)據(jù)， 采用線性擬合方式構(gòu)建不同壓縮倍數(shù)下圖像差分熵與圖像結(jié)構(gòu)相似性間的線性關(guān)系，即圖像編碼質(zhì)量預(yù)測模 型；步驟 3，根據(jù)待預(yù)測圖像的圖像差分熵，采用圖像編碼質(zhì)量預(yù)測模型即可獲得待預(yù)測圖像在不同壓縮倍 數(shù)下的圖像結(jié)構(gòu)相似性。本發(fā)明簡單，高效，無需消耗較大的硬件

該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯(lián)合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要創(chuàng)新性在于：1）能夠?qū)⒐庾V的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結(jié)合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關(guān)信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過具有混合正則的核聯(lián)合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過在真實(shí)高光譜圖像數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。 主要技術(shù)指標(biāo) 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本與測試樣本數(shù)參閱表 1. 在該訓(xùn)練樣本集數(shù)量下的分類結(jié)果表現(xiàn)參見表 2. 相比于傳統(tǒng)分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。 該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時有效提升了分類的精度和效果，同時在較少訓(xùn)練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。 表 1. 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本選取數(shù)量 表 2. PaviaU 大學(xué)數(shù)據(jù)下不同方法的正確率比較