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正在大家为阿尔法之心的钥匙就要收集完毕而高兴的时候,天行者和蓝霹雳的通信接收器同时收到了冲天炮发来的警报,接通后却又听不到冲天炮的声音。“冲天炮,发生什么事了?收到快回答!”天行者焦急地等待着对方的回复。 相似文献
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战胜了海底漩涡,克服了水晶石的通信干扰,天行者一行人终于进入了金字塔。金字塔内部有两道门,第二道门后完全是另外一番景象:水流被完全阻隔在外边,照明设备在感应到有人进入时还自动亮了起来。蓝霹雳、皮特和迪莉亚陆续从潜水艇里钻了出来,天行者和冲天炮关闭 相似文献
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就在天行者和皮特顺利找到第二把阿尔法之心的钥匙时,由蓝霹雳和迪莉亚组成的搜寻小组也抵达了玛雅文化的发源地——南美洲的尤卡坦半岛。根据定位仪的指示,她俩很快便锁定了钥匙的位置,就位于伯利兹热带丛林中一座荒废的神殿内。 相似文献
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在蓝霹雳的带领下,皮特和迪莉亚进入了"方舟"号。战舰内好像一个大迷宫,错综复杂的走道两边分布着许多房间,房间里的设备和仪器都是用一种半透明材料制成的。走道的尽头是一堵墙,正当皮特以为他们走错路的时候,蓝霹雳不慌不忙地在墙上画了一个圈,这时圈中竟出现了 相似文献
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蒋光慈的《咆哮了的土地》突破了以往创作"粗暴的呐喊"的弱点,注重人物性格的丰富性和人物情感的层次性,注重对生活环境的描写,呈现出较为浓郁的泥土气息和乡村情调。更为重要的是,《咆哮了的土地》在题材、人物、结构等方面的创新与经验,被后来的"红色经典"创作广泛借鉴,形成了一种独特的文本范式。从这种意义上说,《咆哮了的土地》堪称是"红色经典"的开山之作,在现代文学史上占有重要位置。 相似文献
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"雪"是中国文学中的一个传统意象,当代作家刘醒龙在其长篇小说《天行者》中延续着对这一意象的抒写。在他笔下,"雪"被赋予多重的象征内涵:或是高尚人格的寄寓;或是诗意情感的坚守;或是错位现实的反讽。透过刘醒龙笔下的"雪"意象,既可以窥探出中国乡村民办教师的生存困境和苦难命运,又可以展现作者对现代文明在乡村传播的深刻反思。 相似文献
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通过数值计算方法评估了列车通过地下车站时列车风波动对站台人员舒适度的影响,并采用滑移网格技术建立了地下高铁车站的隧道-车站-列车模型。在不相邻的站台上布置25个测点来监测列车运行经过车站时站台上的风速波动,研究风速波动规律及其对站台人员舒适度影响。研究结果表明:1)站台风速波动与运行时速关系较大,且时速越高风速波动越复杂;2)站台出入口处风速波动情况更加复杂,列车经过入口后还会引起不可忽视的风速波动;3)列车运行时速在低于350 km/h,站台列车风风级基本在2-3级范围,人员相对舒适;4)列车运行时速达到350 km/h时,站台风速已超过5 m/s,需要划定人员舒适度范围。关于高速列车经过地下车站对人员舒适度的影响方面研究不多,此研究将为站台候车人员舒适度标准设定提供参考。 相似文献
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刘醒龙的长篇小说《天行者》在展示民办教师生存困境的同时,更展示了他们身上谦和有礼、先人后己、以校为家、自我牺牲、顾全大局等人格魅力,正是这样的人格魅力推动人类社会不断前进。 相似文献
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1960年至2004年南京市风速变化及其成因研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用南京、高淳、江宁、江浦、六合、溧水六个地面站1960年至2004年逐日平均风速数据资料,分析了南京市平均风速的时空变化特征及其可能原因。其结果表明:近45年来南京市年平均风速为2.61 m/s,最大平均风速出现在3月,为3.08 m/s,十月的平均风速最小,为2.45 m/s。一年四季中,春季的平均风速最大,为2.93 m/s,秋季平均风速最小,为2.50 m/s,呈现出"春季大,秋季小"的季节分布类型。近45年间各季节与年平均风速的年代际变化趋势基本一致,都呈现出波动性变化及总体减弱的趋势。在空间上,南京市平均风速呈现出"南大北小"的地理分布格局。风速的变化,主要是由于全球气候变暖下中国乃至亚洲大气环流的变化而引起的局地环流的变化。此外,强冷空气南下次数和强度的减小、台风的减少、观测环境的影响、仪器性能的差异以及统计时次的变更等也是引起南京市风速变化的原因。 相似文献
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三精蓝瓶的创意虽然引起争议,但"蓝瓶的"概念已经深入人心,蓝瓶的定位形成了明显了品牌区隔,其独特的诉求和创意表现具有很强的说服力,使受众对品牌产生认知和认同,实现了广告的功利性目的和传播价值。 相似文献
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悬沙浓度是衡量水质的重要指标,其变化对底床冲淤、生物初级生产力及土地资源保护有重要影响.以长江河口海岸区域为例,利用六个典型测站的表层悬沙浓度数据(包括徐六泾、青龙港、高桥、横沙、佘山和芦潮港),以及长时间尺度的连续风速风向、波高、波周期等资料,分析2010—2014年间台风事件对长江口表层悬沙浓度的影响特征.结果表明,在六次台风袭扰下,平均有效波高是台风前2.2倍,平均风速是台风前1.7倍.平均表层悬沙浓度短期可达到0.69 kg/m~3,是台风前(0.32 kg/m~3)的2倍,个别台风(圆规;)影响后悬沙浓度可增大4倍.另外,台风对于长江口不同河段的影响程度不同.河口下段的佘山站与芦潮港站短时间内受到台风影响最为显著,悬沙浓度分别增加167.1%、143.7%;而河口中段敏感性不高,受风速影响相对较小.据长时间尺度数据统计,悬沙浓度在风级1-4级内增长幅度较为平缓,5级以上风级越大相应的悬沙浓度变化幅度越明显.高能量的台风引起的风速和波高变化是促使表层悬沙浓度急剧变化的主要因素,在台风期间因台风影响导致的悬沙浓度变化远大于因潮汐和径流量作用的悬沙浓度变化.该研究有利于台风天气下的海岸带防护,并对多学科交叉研究有重要的意义. 相似文献
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将深度学习与声谱图相结合,提出了一种新型的风级识别方法——"听声识风". 在实验室条件下模拟1~4级风并记录对应风声音频. 通过傅里叶变换等方法将风声音频转换成声谱图,共得到2 608幅二维声谱图像用作数据集. 将声谱图数据集导入深度卷积神经网络GoogLeNet中进行风力等级识别,测试准确率达到了99.6%. 为了进一步证明实验结果的可靠性,将声谱图数据集分别导入ResNet18、ShuffleNet中进行训练,均获得了99.2%的测试准确率,结果表明该方法可以有效地进行风级识别. "听声识风"研究首次通过深度学习声谱图分类实现了对风级的识别,这是一种智能的、快速的风级识别新方法. 相似文献