【摘 要】
：
近年来,植物生理学研究的快速发展,对学生们学习和掌握相关知识提出了更高的要求.因此不断加强和完善植物生理学实验的教学模式势在必行.然而,当前在很多地方高校开展的植物生理学实验教学模式中还存在着许多问题,为更好地提高教学质量和学生们的学习能力,我们在该课程的教学过程中进行了教学"新模式"的思考与探索,并取得了良好的教学效果.
论文部分内容阅读
近年来,植物生理学研究的快速发展,对学生们学习和掌握相关知识提出了更高的要求.因此不断加强和完善植物生理学实验的教学模式势在必行.然而,当前在很多地方高校开展的植物生理学实验教学模式中还存在着许多问题,为更好地提高教学质量和学生们的学习能力,我们在该课程的教学过程中进行了教学"新模式"的思考与探索,并取得了良好的教学效果.
其他文献
针对单光束激光加工QR二维码效率的不足,提出了基于空间光调制器的QR二维码并行加工方法。利用GS反馈算法生成了高均匀性的QR二维码多光束全息图,结合空间光调制器以及飞秒激光在不锈钢表面标刻出能被有效识别的QR二维码。研究了单脉冲能量、脉冲数量、离焦量以及光束均匀性对QR二维码加工质量的影响,通过试验得到了最优QR二维码并行加工工艺参数。
在盾构实际施工过程中,为解决在对管片状态采用非接触式测量检测时,管片端面干扰较多,传统光条中心点坐标提取算法易受干扰、波动性大的问题,提出一种光条中心点坐标提取优化算法。该算法首先采用自适应阈值二值化、形态学处理等操作对图像进行预处理,消除部分干扰;其次采用加权灰度重心法提取得到初始光条中心点坐标,将此坐标作为优化对象,采用距离阈值和三次样条插值法对坐标进行初步优化和二次优化,得到最终优化的线结构
针对模型中存在距离真实孔洞边界点较近的伪边界点情况,大多孔洞识别算法并不能提取完整边界点集合且易出现边界点误识别现象,提出一种融合一阶张量和二阶张量投票算法的孔洞边界特征点检测方法。首先通过建立新衰减函数实现在邻域范围内的一阶棒张量投票的边界点初步提取;再对二阶棒、板、球三种张量相加得到的半正定矩阵进行特征值与显著性的对应关系分析,进一步提取孔洞边界点;最后将两次提取到的边界点集取并集,同时进行噪
针对复杂背景下的图像目标准确跟踪问题,提出一种基于颜色、SURF和ORB特征的粒子跟踪算法,该算法利用多特征融合描述目标,克服复杂背景带来的影响,同时,提出一种自适应模板更新策略,解决了复杂背景下的模板衰退问题。实验表明,该算法在存在背景干扰、目标旋转、遮挡等复杂场景下具有较强的准确性。
为了提高实验室安全管理的工作效率,设计了一种基于Face++和嵌入式技术的人脸识别门禁系统。首先,对半自动触发模式的门禁系统总体架构进行设计,采用基于ARM9内核的S3C2440微处理器,并选用OV13850芯片的摄像头模块实现图像采集。其次,人脸检测与识别功能采用了开源的Face++云服务平台,并对人脸识别算法进行了改进,提出了一种动态调节阈值方案来提高识别的效率和准确率。通过FERET人脸数据
挖掘植物生理学课程中蕴含的人文精神,列述植物逆境锻炼、植物缺素症、植物糖与脂的转变、植物衰老、植物向光性、植物生物钟、植物小孔定律的思政元素,从而实现课程思政在植物生理学课程中落地生根,在课程中厚植爱国情怀和社会责任感,达到润物无声、协同育人的教学目标.
诱饵式远程水下视频技术(baitedremoteunderwatervideo,BRUV)是一种用于记录鱼类相对丰度和物种行为的监测技术,具有无破坏性、成本低且易于复制、适用范围广等优点,已广泛应用于全球多种栖息地的资源调查与评估,但目前其研究应用在国内尚属空白。本文系统分析总结了BRUV的研究进展,并对BRUV的发展进行了展望。分析结果建议BRUV采用前向视角结构可得到更大的视野;轻巧且易于使用
课程思政以课程建设为"主战场",以课堂教学为"主渠道",合理的理论和实验课程相结合的课程思政是理论教学与实验教学"衔接"的纽带,可在极大程度上解决理论教学与实验教学衔接的"脱轨"、实验教学"照方抓药"等问题。本文以植物生理学课程为例,首先分析了进行理论与实验课程相结合的思政建设的必要性,继而在分析目前理论与实验教学存在的"脱轨"等问题的基础上,针对植物水分生理相关内容设计了思政衔接案例,将"农谚"
传统的Canny边缘检测算法容易受到环境噪声和光照变化等外界因素的影响,导致检测结果中会包含部分的背景图中的边缘,而且需要人工选择参数,算法的灵活性和适应性较低。提出了一种改进的基于Canny算子的边缘检测算法,采用双边滤波抑制噪声;利用子图像依据原始背景图均值的方差变化率,确定是否对子图像进行边缘检测与跟踪;使用OTSU算法计算前景亮度自适应阈值及对应的梯度值的阈值以确定Canny边缘检测的单阈
为了提高砂石颗粒物分割任务的精度和实时性,砂石颗粒物分割算法进行分析最终优选出Grabcut算法作为分割算法。以Grabcut算法为基础,分析该算法的缺陷。接着针对这些缺陷提出改进方案:提出目标候选框自适应生成算法;引入超像素算法对输入图像进行预处理;对Grabcut中的能量函数进行改进加快算法收敛速度。最后对提出的算法进行对比验证,分别对比原始Grabcut算法和仅引入超像素算法的Grabcut