径赛运动员赛前心理准备的训练

心理准备训练已成为优秀运动员能否在激烈竞赛中获胜的重要条件之一。这训练可简略分为前期、临赛前、起赛前心理准备三个阶级。本文对这三个阶段的目的与任务进行阐述。     

美国职工持股计划及对我们的启示

美国职工持股计划及对我们的启示ＥｎｌｉｇｈｔｅｎｍｅｎｔｆｒｏｍＥｍｐｌｏｙｅｅＳｔｏｃｋＯｗｎｅｒｓｈｉｐＰｌａｎｓ￥／／贾和亭（国家经济体制改革委员会，北京１０００１）一、职工持股计划的产生和发展职工持股计划（ＥｍＰｌｏｙｅｅＳｔｏｃｋＯｗｎｅｒ...     

聚丙烯酰胺凝胶电泳在蚯蚓分类中的应用及峨眉大蚯蚓(Pheretima praepinguis,)的分类问题

目前蚯蚓的分类,主要是以形态特徵为依据。但常常由于个体变异,地理分布的差别等,形成同种之间形态上的差别,或者由于近缘种的形态差别不很显著等原因,在蚯蚓分类中,单纯地依靠形态特徵,常遇到一些疑难。血清蛋白组分份析,已被广泛地应用于动物分类,并为分类工作提供了有力的依据。为此,我们作了五种蚯蚓血液蛋白组份分析,并进行了比较,试图应用这种方法来进行蚯蚓的分类鉴定。同时,我们还将分     

乳化填料精餾塔的性能及其評价

本文的主要內容为:(一) 对乳化填枓精馏塔在常压与全回流条件下的几項主要性能——流体阻力、分离能力及生产强度等的研究結果进行了报道並作出了初步結論。(二) 对乳化填枓精馏塔在常压与全回流条件下液泛点时的分离能力計算式进行了准数关联,获得了較为滿意的結果,並初步提出了相应的准数关联式。(三) 对乳化填料精餾塔的构造进行了实驗考察和分析,作出了对該塔的某些初步改进意見与改进方向。实驗研究是在常压与全回流条件下,在三种不同尺寸的塔中进行的。实驗研究中采用了六种不同尺寸的拉西环形填枓。采用的实驗系統为分析純級的四氯化碳——苯系統。共取得有效数据153組。实驗結果說明,乳化填料精餾塔的性能在很多方面优于普通填料精餾塔。     

大气颗粒物化学组分分析技术研究进展

从大气颗粒物的化学组分的研究出发,阐述了离线技术和在线技术在颗粒物组分分析中的应用进展,对于采样技术、样品预处理技术进行了比较分析,对于离线分析技术的原子吸收光谱法(AAS)、电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)、X射线荧光光谱仪(XRF)、离子色谱仪(IC)、气相色谱-质联联用仪(GC-MS)、热光碳分析仪(TOR/TOT)等进行了深入介绍,展望了在线分析技术在大气颗粒物组分分析中的发展趋势,对水溶性离子组分在线分析、OC/EC在线分析、化学组分在线分析、颗粒物质量浓度在线监测、单颗粒理化特性在线监测等进行了阐述。为颗粒物组分分析提供了依据,也为治理雾霾提供理论依据。     

基于平衡计分卡的高校战略绩效管理研究

目前高校绩效管理存在"借来"主义、考核指标设计不科学不全面等问题,尝试从平衡计分卡管理模式对高校绩效评价进行设计,通过对传统平衡计分卡体系的改进、战略地图的绘制以及战略中心组织的引入,来完善高校的绩效评价体系。     

蒸汽吞吐热采在海上油田的先导性实践

为更好地提高渤海湾油田的稠油采收率,对渤海油田首次采用的蒸汽吞吐技术进行稠油开采实例进行分析与研究。首先对热采作业的可行性进行分析,然后通过模拟优选蒸汽吞吐施工参数设计,再结合海洋生产平台的特点从燃料和水源上进行选取,最后分析了蒸汽吞吐热采效果。渤海油田首次蒸汽吞吐技术取得成功应用,为后续类似作业提供参考和借鉴。     

轴流式压气机机匣壁面静压脉动特征研究

运用小波包分析和概率密度函数分析的方法,对某型发动机节流过程中,压气机第一级静子机匣壁面静压信号的脉动特征及概率密度函数特性进行了研究。研究发现,随着发动机工作点沿共同工作线趋近喘振边界,压气机第一级静子机匣壁面静压信号中几个特定频带内信号分量的脉动幅度增强、概率密度函数分布展宽,可以作为试验发动机节流过程中气动失稳的信号特征。     

基于XLNet的双通道特征融合文本分类模型

提出了基于XLNet的双通道特征融合文本分类(XLNet-CNN-BiGRU, XLCBG)模型。相对于单模型通道,XLCBG模型通过融合XLNet+CNN和XLNet+BiGRU这2个通道的特征信息,能提取更加丰富的语义特征。XLCBG模型对融合后的特征信息分别采用了Maxpooling、Avgpooling和注意力机制等处理方式,分别提取全局中特征值最大的向量、全局中的均值特征向量、注意力机制的关键特征来代替整个向量,从而使融合特征处理的方式多样化,使最优分类模型的可选择性增多。最后,将当前流行的文本分类模型与XLCBG模型进行了比较实验。实验结果表明：XLCBG-S模型在中文THUCNews数据集上分类性能优于其他模型;XLCBG-Ap模型在英文AG News数据集上分类性能优于其他模型;在英文20NewsGroups数据集上,XLCBG-Att模型在准确率、召回率指标上均优于其他模型,XLCBG-Mp模型在精准率、F₁指标上均优于其他模型。