谢邵辉
- 作品数：23 被引量：18H指数：2
- 供职机构：长沙学院更多>>
- 发文基金：湖南省普通高等学校教学改革研究项目湖南省大学生研究性学习与创新性实验计划项目长沙市科技计划项目更多>>
- 相关领域：文化科学金属学及工艺一般工业技术自动化与计算机技术更多>>
- 一种新型文件框
- 本实用新型公开了一种新型文件框，包括底板（1）、第一侧板（2）、后板（4）、隔板（6）、第二侧板（7），所述后板（4）的高度比所述隔板（6）的高度高出5—7cm，所述后板（4）比所述隔板（6）高出的部分设有标签凹槽（5）...
- 肖燕芳刘煜夏卿坤何航敏梁亮杨志锋谢邵辉蔺代永江峻王江涛
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- 一种寸照切割器
- 本实用新型公开了一种寸照切割器，它包括底板（1）、第一侧面板（2）、正面切板（4）、切板（6）、第二侧面板（7），所述底板（1）上表面设有凹槽（8），所述底板（1）上表面左右两侧分别设有所述第一侧面板（2）、第二侧面板（...
- 刘煜肖燕芳夏卿坤杨志锋王江涛梁亮何航敏谢邵辉江峻
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- 一种回转体类零件砂型铸造刮板造型机
- 本实用新型公开了一种回转体类零件砂型铸造刮板造型机，它包括支座1、立柱2、第一螺钉3、第一导套4、横梁5、第二导套6、第二螺钉7、竖杆8、推力轴承9、轴承紧固套10、连接板11、螺栓12、刮板13，所述第一导套4可以在立...
- 夏卿坤刘煜杨志峰何航敏谢邵辉
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- 液压缸定位制动过程中的卸压式防抖控制装置及方法
- 本发明提供了一种液压缸定位制动过程中的卸压式防抖控制装置，包括：压力油源、方向控制阀、卸压控制阀、液压缸、油压检测模块和控制器模块；压力油源与方向控制阀连接，方向控制阀与液压缸连接，卸压控制阀也与液压缸连接；油压检测模块...
- 向阳辉聂永红谢邵辉
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- 多源信息的加权证据理论融合识别方法被引量：2
- 2016年
- 为了有效融合待识别系统的多源证据信息,提高模式识别的准确性,提出了一种多源证据信息加权融合的模式识别方法。该方法基于不同来源证据对辨识框架中各命题识别具有不同可靠性这一事实,将各证据对各命题识别的正确率转换成加权系数,通过研究证据理论的加权改进,构建加权融合的识别体系,保证各证据在模式识别过程中存在的不确定性经过融合后能够最大限度削弱,从而从理论上降低了模式识别的不确定性。实例分析表明,多源信息加权融合后的识别结果可信度明显增大、识别正确率显著提高,充分验证了该融合识别方法能够有效提高模式识别的准确性。
- 向阳辉张干清庞佑霞陈蕾谢邵辉
- 关键词：证据理论加权融合多源信息模式识别不确定性
- 一种铝铜中间合金半固态浆料的制备方法
- 本发明公开了一种铝铜中间合金半固态浆料的制备方法，具有以下步骤：1.将定量的纯铝合金加热到700‑800℃，在按照1:2.1比例加入需要量的纯铜合金，升温至1084℃熔点以上，出炉制成合金坯料；2.将合金坯料加热至547...
- 谢邵辉唐子博刘煜
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- 应用型本科“材料成型及控制工程专业英语”教学改革的研究与探索被引量：1
- 2014年
- 材料成型及控制工程专业英语课程教学在课程地位、教学方法、教学内容、考核方式、教师素质等五个方面存在一些问题,针对这些问题,根据应用本科人才的培养要求,提出了专业英语课程地位提升方法,建立了科学的教学方法和完善的教学内容,提出了教师素质和学生自主学习能力的提升措施.
- 谢邵辉夏卿坤李国峰刘煜庞佑霞
- 关键词：专业英语教学改革材料成型及控制工程应用型本科人才
- 一种生产微尺寸铰接零件的粉末注射成形工艺
- 一种生产微尺寸铰接零件的粉末注射成形工艺，该工艺是在第一个注射成形零件表面或者铰接联接的第一个零件和第二个零件的界面处，采用第一个包胶模具注射成形一层可催化分解的聚合物包覆层，然后采用第二个包胶模具对含有注射坯的模具型腔...
- 刘煜夏卿坤谢邵辉梁亮高全芹何航敏江峻肖燕芳
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- 基于企业人才能力培养的专业课程教学改革与实践被引量：1
- 2018年
- 随着经济发展的加速,科学技术迅猛更新,企业对所需人才能力的要求越来越高,但高校所培养学生的能力难以满足企业的要求,存在自学能力较差、沟通能力不强、解决问题能力较弱和抗压能力较低等问题。针对这些问题,提出了4种新的教学模式,即项目管理式教学模式、团队式教学模式、问题式教学模式和压力式教学模式,并应用于专业课程教学。新的教学模式能有效提高专业课程教学质量,进一步加强学生对企业所需人才能力要求的认知。
- 谢邵辉刘煜夏卿坤李国锋
- 关键词：教学模式沟通能力抗压能力
- 一种用于无铅黄铜的锰铋铜中间合金及制备方法
- 一种用于无铅黄铜的锰铋铜中间合金和制备方法。其特征在于该中间合金的化学成分按重量百分比为：Mn：22-32％，Bi：11-16％，Cu：余量，保持Mn：Bi元素质量含量比最好接近于2:1。中间合金的制备方法是：将锰粉、铋...
- 夏卿坤刘煜谢邵辉何勤求江峻唐子博鲁啸天高思思梁亮
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