随着教育改革的推进，大概念教学理念日渐成为各阶段、各学科教学的重要指导原则。在高中数学教学领域，该理念的融入意味着对传统教学模式的颠覆与重塑，更彰显对数学学科核心素养培养途径的前瞻性思考。利用大概念教学的力量，能更有序地梳理数学知识体系，锻炼学生的高阶思维能力，从而实现数学学科核心素养的提升。

本文旨在探讨虚拟仿真技术在大数据与会计专业教育教学中的应用效果和实际意义。通过分析虚拟仿真技术的优势、应用方向、实践案例以及未来展望，本文总结了该技术在提升教学质量、增强学习体验、支持实践技能训练、解决现有问题和提供全新教学方式方面的潜力。

探讨在无痛胃镜检查中采取瑞马唑仑复合瑞芬太尼的效果。方法：选取2022年7月到2023年7月我院收治的100例无痛胃镜检查患者，随机分组，对照组（n=50，无痛胃镜检查中采用丙泊酚复合瑞芬太尼）与研究组（n=50，无痛胃镜检查中采用瑞马唑仑复合瑞芬太尼），对比麻醉效果、不同时间点HR、SpO2、MAP水平、不良反应发生率。结果：两组麻醉药物起效时间无显著差异，P＞0.05；研究组检查时间、苏醒时间、定向力恢复时间及离室时间均较对照组短，P＜0.05。两组麻醉后HR、SpO2、MAP均有所降低，T0、T1时间点HR、SpO2、MAP无显著差异，P＞0.05；T2、T3、T4时间点，研究组HR、SpO2、MAP均较对照组高，P＜0.05。研究组不良反应发生率较对照组低，P＜0.05。结论：在无痛胃镜检查中采取瑞马唑仑复合瑞芬太尼麻醉能够稳定机体应激指标，减少不良反应发生率，可缩短苏醒及定向力恢复时间，具有较好的麻醉效果。

金融风险控制是金融活动中的重要环节。随着科技的发展，大数据技术可为金融风控提供强有力的技术支持。本研究以大数据技术在金融风控中的应用为研究对象，采取数理统计方法、风险评估方法和机器学习等技术为研究方法，结合实证分析和理论阐述，研究大数据技术在金融风控过程中的具体应用情形。研究发现，在大数据技术的支持下，金融风险识别的精度和效率均有显著提高，风险决策更具针对性和科学性。此外，金融机构在风险防范、风险预警及风险处置等环节，通过大数据技术实现了前所未有的精细化管理和智能化决策。本研究对于推动金融风控工作的现代化，以及提升金融业综合竞争力具有一定的理论和实践意义。

通过对脑出血病人实施程序化护理观察其应用效果及对认知水平的影响。方法：选择我院2022年1月-2023年1月收治的78例急性脑出血病人，并将其随机分成对照组和观察组各39例。对照组按常规护理，观察组按程序化护理实施。比较观察两组患者病人满意度、有效率和病人对疾病相关知识的知晓情况。结果：观察组与对照组相比，总有效率显著高于对照组（P<0.05）；观察组与对照组相比，总满意度显著高于对照组（P<0.05）；护理治疗前，两组患者的认知水平无显著差异（P＞0.05）；经过两组患者护理后，两组患者的认知水平得到了明显提高，其中观察组患者的认知水平较对照组明显提升更高，差异显著（P<0.05）。结论：对急性期脑出血病人实施程序化护理干预，其疗效优于常规护理，对认知水平也有较大的提升，值得进一步研究与推广。

在建筑电气施工过程当中，漏电问题一直都是影响工程安全以及使用功能的关键因素，随着建筑电气系统复杂程度不断提升，漏电风险也会随之增加，如果未能在施工阶段有效落实漏电保护技术，就可能会引发严重的人身伤害和设备损坏。本文围绕漏电产生的主要原因展开详细分析，系统阐述漏电保护技术在施工安装过程中的运用准则和基本原则，并且结合电气工程施工的实际环节，探讨怎样通过规范安装流程、提升设备装配质量以及严格执行技术标准，来实现对漏电风险的有效控制，全文强调施工过程中对漏电保护技术的系统性应用，目的是为建筑电气工程提供具有实践指导意义的技术路径，以此确保电气系统运行的安全性和稳定性。

随着科技的飞速发展，人 - 机器人协作在工业生产、医疗辅助、家庭服务等诸多领域得到了广泛应用。在这一背景下，力反馈控制与柔顺性设计成为保障协作安全与高效性的关键技术。力反馈控制通过精准感知与处理力信息，使机器人能够实时调整自身行为；柔顺性设计则赋予机器人适应复杂任务的能力。相关研究已取得显著成果，如各类先进传感器与控制算法的应用，有效提升了协作系统的性能。然而，该领域仍面临环境干扰、多任务适应性等挑战。未来，与新兴技术融合及拓展应用领域将成为重要发展方向，有望进一步推动人 - 机器人协作技术的发展。

随着全球汽车产业向电动化转型，电动汽车的市场规模迅速增长，电驱系统作为其核心部件，对整车性能起着决定性作用。然而，电驱系统在工作过程中会产生大量热量，若不及时有效散热，将严重影响其稳定性、效率和寿命。因此，高效冷却设计与热管理优化成为提升电动汽车性能的关键技术。本文通过对电驱系统发热原理及现有冷却技术的分析，提出新型冷却结构设计及冷却介质优化选择的高效冷却设计思路，并探讨传感器布局优化与控制算法优化的热管理策略。研究成果不仅有助于提升电驱系统的性能与可靠性，延长其使用寿命，还对推动电动汽车产业的发展具有重要意义。

机电设备作为现代工业的核心组成部分，其稳定运行对于保障生产效率、降低生产成本至关重要。然而，当前机电设备维护方式多以定期维护和故障后维修为主，存在成本高、效率低等问题。在此背景下，边缘计算驱动的预测性维护系统开发具有重要意义。该系统通过在设备端部署边缘计算节点，实时采集、处理和分析设备运行数据，实现故障诊断与预测，为设备维护提供决策支持。经测试验证，该系统在准确率、响应速度和可靠性等方面表现良好，有效提高了设备维护效率，降低了维护成本。未来，该系统有望与新兴技术深度融合，进一步拓展应用场景，为工业智能化发展注入新动力。

随着全球能源需求的持续增长与环境保护意识的日益增强，工业余热回收作为提升能源利用效率、减少碳排放的关键技术，受到广泛关注。地热梯级利用凭借其品位对口、梯级利用的优势，在余热回收领域展现出独特潜力。本文提出了一种基于地热梯级利用的工业余热回收系统设计思路，通过整合高温地热能发电、中温地热能供暖及低温地热能综合利用的技术路径，实现余热资源的高效回收与利用。经济性评估结果表明，该系统在投资成本、运行成本及收益回报方面均表现出良好的可行性，尤其是在长期运行中能够显著降低能源消耗与环境影响。未来，该系统有望在钢铁、化工等高能耗行业得到广泛应用，为工业领域的绿色转型提供技术支持。

大体积混凝土因水化热导致内外温差过大，易引发温度裂缝，威胁结构安全。传统监测与控制方法依赖人工经验，存在时效性差、精度不足等问题。本文提出一种人工智能（AI）驱动的智能监测与控制系统，通过物联网传感器实时采集混凝土内部温度、环境温湿度等数据，结合机器学习算法构建温度场预测模型与裂缝风险预警体系。系统可动态调节冷却水管流量、喷淋湿度及保温措施，实现浇筑与养护期的温湿度自适应控制。研究结果表明，该系统可显著降低温度梯度，有效抑制裂缝产生，为大体积混凝土施工提供智能化解决方案。

随着物联网技术的迅猛发展，WiFi通信作为其关键组成部分，在设备互联中发挥着重要作用。单芯片MCU凭借其集成度高、成本低等优势，在物联网网关设计中备受关注。本研究旨在基于ESP32设计WiFi物联网网关，并进行数据交互测试，以验证其性能。设计方法涵盖硬件电路与软件架构两方面，硬件电路包括电源模块与WiFi通信模块的设计，软件架构则涉及操作系统选择与协议栈应用。测试方案从确定测试指标到搭建测试环境，全面考量数据传输的稳定性、速度与准确性。测试结果表明，该网关在不同网络环境下数据传输稳定性良好，速度与准确性满足预期。本研究为提升物联网网关性能、推动相关领域发展提供了有益参考。

本文探讨了基于PLC的柔性制造生产线控制系统的开发与应用。柔性制造生产线因其高效、灵活的生产模式在现代制造业中占据重要地位。PLC技术作为工业控制的核心，在实现生产线的自动化和智能化方面发挥了关键作用。本文详细分析了系统的功能需求、硬件选型与组态、软件设计思路以及关键技术实现，包括PLC编程、通信技术和数据处理技术。此外，还介绍了系统测试与验证的过程，包括测试环境搭建、测试用例设计和测试结果分析。通过实验数据验证了系统在实际运行中的稳定性和可靠性，并指出了未来改进的方向，如引入人工智能和物联网技术，提高系统的智能化水平。

公路工程施工是国家基础设施建设的重要组成部分，其施工技术和现场管理对工程质量和效率有着直接影响。本研究以国内多个公路工程项目为研究对象，采用实地考察和专家访谈等方法，详细分析了当前公路工程现场管理过程中的施工技术应用情况。结果表明，采用先进的施工技术如信息化管理系统、智能化施工设备等，可以有效提升施工效率和质量，降低施工成本。同时，研究发现，施工过程中存在的主要问题包括施工人员技术水平不一、现场协调机制不健全等。针对这些问题，本研究提出了相应的改进策略，如加强施工人员的技能培训、优化资源配置、改进现场协调机制等。该研究不仅为公路工程施工技术的应用提供了理论依据，也为实际施工管理提供了参考和指导。

在当今企业运营过程中，安全事故频发，给企业带来了巨大的人员伤亡与经济损失，严重影响了企业的稳定发展。在此背景下，企业安全文化对员工安全行为的影响机制研究具有重要意义。本研究通过梳理相关概念与理论，从价值观、制度规范、氛围营造等层面剖析企业安全文化对员工安全行为的影响机制，并运用问卷调查、实地观察、访谈等方法收集数据，采用相关性分析、回归分析等统计方法进行实证验证。结果表明，企业安全文化各维度与员工安全行为之间存在显著相关性，且对员工安全行为具有预测作用。这为企业安全管理提供了理论依据与实践指导，有助于企业通过加强安全文化建设，提升员工安全行为水平，进而保障企业的安全生产与可持续发展。

金属材料在航空航天、汽车制造、建筑等众多领域具有举足轻重的地位，其性能直接关乎产品质量与行业发展。传统方法在研究金属材料成分 - 工艺 - 性能关系时，主要依赖“试错法”，存在研发周期长、成本高且难以准确预测性能等局限。本研究聚焦于机器学习辅助的金属材料多尺度建模与预测，通过引入机器学习算法，在微观、介观和宏观尺度上分别构建模型，深入剖析成分 - 工艺 - 性能关系。研究取得了显著成果，不仅实现了对金属材料性能的精准预测，还大幅提升了研发效率。这一方法对于优化金属材料研发流程、提高材料质量具有重要意义，为高性能金属材料的定向设计提供了新的思路与方法

风电项目集群化生产管理以提升运维效率和控制成本为核心目标，其理论支撑涵盖集群化管理的概念内涵、运维效率与成本控制的相关理论，以及双目标间相互促进的关联。当前，这类管理模式虽在部分区域推行，但多处于初级阶段，存在资源共享不足、流程不统一等问题，导致运维效率偏低、成本控制不佳，根源在于组织架构僵化、技术支撑薄弱及人员协同壁垒。通过组织架构创新构建跨区域协调机制与清晰权责体系，流程优化实现标准化与信息化，资源配置创新推动设备与人力资源高效利用，再辅以技术研发、制度完善和人才培养等保障措施，可推动风电项目集群实现高效低成本运营，助力产业升级。

为有效利用焦炉煤气和驰放气，本研究探讨了一种新的耦合制合成氨的工艺集成方法。通过对煤气处理、气体耦合与反应过程的系统优化，实现了焦炉煤气与驰放气的最大化利用。首先，采用净化和调整组成的手段对焦炉煤气和驰放气进行处理，保证了进入合成环节的气体质量。继而，通过热力学和动力学分析，优化了合成氨的反应器设计和操作条件，显著提高了合成氨的转化率与产量。结果显示，该工艺不仅降低了原材料消耗和生产成本，还减少了环境排放，具有显著的经济效益和环境效益。研究为煤化工企业气体资源的合理配置和高效利用提供了新的技术路径。

本文探讨了机电一体化系统中柔性驱动器的设计与动力学特性。首先介绍了柔性驱动器的整体架构设计，包括动力源模块、传动模块和执行模块的模块化设计思路，以及引入智能材料如形状记忆合金以提升性能。其次，详细论述了材料选择对驱动器性能的影响，如磁流变液和碳纤维增强聚合物等材料的应用。然后，通过建立动力学模型分析了柔性驱动器在不同工作状态下的力学特性，包括力传递和运动响应，并通过仿真实验验证了模型的有效性。最后，讨论了实际应用中面临的稳定性与耐久性问题，提出了优化结构设计和改进控制方法的解决策略。研究表明，柔性驱动器能够显著提升机电一体化系统的性能，特别是在复杂工况下的适应能力，为未来智能化升级提供了有力支撑。

本研究旨在探讨模糊PID控制在高精度机电伺服系统中的应用，以提升系统的控制精度与稳定性。通过理论分析，深入剖析模糊PID控制的原理及其相较于传统PID控制的优势。同时，搭建实验平台进行性能评估，选取响应速度、稳态误差、抗干扰能力等关键性能指标，对比应用模糊PID控制前后系统的表现。实验结果表明，模糊PID控制显著提升了高精度机电伺服系统的性能，有效提高了系统的响应速度与稳定性，降低了稳态误差，增强了抗干扰能力。这为高精度机电伺服系统在实际工程中的应用提供了有力的技术支持，也为后续相关研究奠定了基础。