刘丽娜
- 作品数：55 被引量：107H指数：6
- 供职机构：石家庄铁路职业技术学院更多>>
- 发文基金：河北省高等学校人文社会科学研究项目河北省高等学校科学技术研究青年基金河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学建筑科学交通运输工程更多>>
- 构筑“人工智能+”职教生态,探索专业群建设新路径
- 2020年
- 在以人工智能、互联网+、大数据为主的新经济、新技术、新业态的新一轮产业革命挑战下,职业教育作为先进技术的应用和推广者培养主阵地,将面临发展定位、培养规格、服务面向的重新定义。将人工智能技术与人才培养方案全融通、与教学内容全整合、与实训体系全重构,构筑“人工智能+”职业教育新生态。在双师队伍建设、课程体系构建、教材教法改革等方面全面融入人工智能技术,使得专业群在整个智能化生态圈中实现智能化发展。
- 刘丽娜孙玉梅李子成
- 关键词：人工智能职业教育专业群建设
- 多功能衣架
- 本实用新型提供了一种多功能衣架，属于家居生活用品技术领域，包括衣钩和衣架体，所述衣钩与所述衣架体的上端相连，所述衣架体的两端通过横梁连接；所述衣架体上设有限位组件；所述衣架体和横梁均为两个，两个所述衣架体的上端顶部转动连...
- 刘丽娜尹涵张诣苏斌仇美林王文豪
- 文献传递
- 建设高职院校学生考核评价机制的探索——评《学生特质评价及培养模式研究》被引量：6
- 2018年
- 高职院校承担着为国家、社会和企业培养合格人才的重任。市场对人才的需求趋向多元化。人才素质的高低取决于高职院校是否合理有效地培养。高职院校学生不同于普通高校学生,文化的基本素质通常低于普通高校学生。人文素养薄弱是高职院校学生的特点,与此同时,高职院校学生有着思维活跃,动手能力强的优势。人才具有的特殊素质需要高职院校根据市场、企业的要求进行针对性的培养。判断学生是否达到人才的基本要求,应有基本的评价标准。研究高职院校学生的评价机制和培养模式,推动高职院校改革,进而促进高职院校为国家培养更多工匠,无疑意义重大。郑予捷著的《学生特质评价及培养模式研究》,
- 刘丽娜
- 关键词：高职院校高校学生特质
- 一种设计用绘图支架
- 本实用新型公开了一种设计用绘图支架，包括固定套筒、固定连接在固定套筒底部的固定底板、固定连接在固定底板上的支腿、套装在固定套筒内的升降杆、固定连接在升降杆上端的两个斜臂、分别固定连接在两个斜臂上的固定耳以及两侧分别通过紧...
- 董胜欢刘丽娜尚艳亮刘云丽孙川
- 文献传递
- 一种便于拆卸的计算机机箱结构
- 本实用新型公开了一种便于拆卸的计算机机箱结构，涉及计算机箱体技术领域，包括箱体，所述箱体的上壁镶嵌有风扇，所述箱体的下方设置有通风机构，所述箱体的内部设置有滤网，所述滤网的外表面与箱体的内壁固定连接，所述通风机构的上方设...
- 张诣许爱雪温洪念刘超刘丽娜樊雯
- 一种多功能安全帽
- 本实用新型公开了一种多功能安全帽，涉及劳保用品技术领域，具体是一种多功能安全帽，其包括：帽体、帽衬、送风器以及面罩，采用织物材料做面罩，织物面罩透气性好，面罩深色织物，能够抵御一定程度的强光辐射，减少使用者的面部皮肤伤害...
- 尚艳亮党宏倩梅玉倩李子成刘丽娜菅迎宾万涛孙川
- 文献传递
- 基于混沌对角神经网络的图像压缩
- 2015年
- 将混沌系统和对角递归神经网络结合,提出了一种新的神经网络.设计了混沌对角递归神经网络的结构和它的学习算法,并将其应用到图像压缩.通过仿真试验证明混沌对角神经网络在重建图像效果等方面的性能优于传统对角神经网络.
- 甄义马伯元张诣刘丽娜
- 关键词：混沌图像压缩
- 基于4D-BIM的轨道交通项目动态管理研究被引量：7
- 2015年
- 综合运用4D-CAD技术和建筑信息模型(BIM),建立了基于4D-BIM的轨道交通项目动态、集成、可视化的施工管理模型.该模型将施工信息动态地链接起来,应用合理的风险分析方法,对项目进度进行动态、可视的风险预测,从而优化项目的风险管理方法,有效地配置资源,提高轨道交通项目的管理水平和进度控制能力.
- 刘丽娜张诣
- 关键词：轨道交通BUILDINGINFORMATION
- BIM新技术在武汉市某转体桥施工中的应用
- 转体梁桥曲线半径小,球铰定位及线型控制精度高、转体监控技术高、安全风险压力大、异形构件多、工程量大、计算复杂等难点,项目引进BIM技术,运用Revit软件建立转体梁桥三维可视化精确模型,利用Navisworks软件对工程...
- 刘佳尹辉增刘丽娜齐会娟
- 关键词：施工管理全生命周期建筑信息模型
- 一种基于超图模式的数据聚类方法被引量：2
- 2005年
- 针对高维空间数据,提出一种基于超图模式的数据聚类方法,即把给定的高维空间中的原始数据映射到一个带权超图中,再对超图应用算法对顶点进行划分,从而得到相应数据项的聚类。
- 刘丽娜
- 关键词：数据挖掘数据聚类超图自底向上
