《建筑结构抗震设计》课程教学改革探索与实践

本文从土木工程专业的背景和现状入手,分析《建筑结构抗震设计》课程特点,并结合笔者的教学经验,对课程教学内容的改革、学生专业技能的培养、考试改革等方面进行了探讨,以供参考。     

参数轮廓模型的目标跟踪

为了减少背景噪声和不相干边缘的影响,提出了一种基于方向能量的边缘选择方法,根据边缘检测的结果和由前一帧跟踪结果得到的预测轮廓构造能量函数,通过最小化能量函数进行轮廓跟踪,由于能量函数包含了预测轮廓和目标边缘信息,使得在跟踪目标轮廓变化的同时,又能保持目标形状的稳定性。实验表明:提出的跟踪方法可以在复杂背景下准确跟踪目标轮廓。     

改进的变分模态分解在锚杆和锚固质量检测中的应用

针对锚杆电磁超声信号夹杂的噪声极大地影响有用信息提取的问题,提出基于布谷鸟搜索算法的变分模态分解与独立分量分析相结合的降噪方法;该方法利用布谷鸟搜索算法优化变分模态分解的输入参数,实现信号的最优分解,利用变分模态分解将信号自适应分解为一些模态分量,依据排列熵值对分解的模态进行重构,利用快速独立分量分析算法对重构信号与原信号组成的2路通道进行解混,实现回波信号与噪声信号的分离,并对锚杆和锚固信号数据进行分析。结果表明,与常用的降噪方法相比,该方法有更好的抗噪性和降噪效果。     

卷积神经网络在锚杆锚固类型识别中的应用

为了解决手工特征提取方法依赖广泛的专业知识和先验知识,难以挖掘新特征而影响识别结果的问题,将一维卷积神经网络应用于锚杆锚固系统类型识别,以实现端到端的分类过程;为了避免随机初始化卷积核会造成网络在训练时收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,利用稀疏自编码器对网络的卷积核进行预训练,并利用实验锚杆锚固数据对稀疏自编码器一维卷积神经网络模型、传统一维卷积神经网络模型和反向传播神经网络模型进行测试。结果表明:一维卷积神经网络可应用于锚杆锚固系统类型识别,实现端到端的分类过程;在锚杆锚固系统类型识别中,稀疏自编码器一维卷积神经网络模型的准确率高于传统一维卷积神经网络模型和反向传播神经网络模型的准确率,识别率可达98.57%。     

一般一元二次四元数方程解的算法

利用线性方程组解的有关理论讨论了求解一般一元二次四元数方程方法步骤.     

大学生网络关系依赖倾向量表（IRDI）的初步编制

编制大学生网络关系依赖倾向量表(IRDI),检验各类测量学指标并建立大学生常模。根据以 往研究和访谈结果,编制网络关系依赖倾向初测问卷,对549名大学生(男生284人,女生265 人)进行测试,结果用于探索性因素分析;对421名大学生(男生253人,女生168人)的测试结 果用于验证性因素分析;33名大学生完成重测。探索性因素分析获得4个因素：依赖性,关 系卷入,交流获益,健康网络使用;根据验证性因素分析修正指数简化量表,最终获得由29 个条目组成的IRDI量表;验证性因素分析结果显示,4因素模型各项参数达到可接受的水平 ;量表各因素的内部一致性信度均在0.7以上,重测信度为0.619;初步建立了大学生网络 关系依赖常模。该量表具有较好的信度、效度,可应用于大学生群体。     

一种大规模高维数据集的高效聚类算法

大规模高维数据集的聚类算法已成为当前聚类研究的热点,由于高维的原因,聚类往往隐藏在数据空间的某些子空间中,传统的聚类算法无法获得有意义的聚类结果.此外,高维数据中含有的大量的随机噪声也会带来额外的效率问题.为了解决以上问题,该文在CLIQUE算法的基础上提出了一种基于最优区间分割和数据集划分的聚类算法—OpCluster,并使用仿真数据对该算法加以验证,实验结果表明,OpCluster对大规模高维数据集具有很好的聚类效果.     

常穿常新丝质衣物的护理

盛夏湛蓝的天空,铺着白云,洒着阳光。风清水丽,着罗裳一袭,独轻舞飞扬。 丝质衣物 四季皆宜 丝,自古以来便是高贵、华美的象征。用它制成的衣料纤细而平滑,不生静电,不起毛球,散发天然的柔和光泽,而且冬暖夏凉,四季皆宜。 常见的丝质衣料有真丝,绸缎及各种纱质品,以薄透、飘逸等特点,成为大多数女性夏天着装的首选。但由于丝质衣物具有容易褪色、缩水、脆化等缺点,在洗护时,需要付出比其它质地料子更多的细心与呵护。如何才能让自己珍爱有加的丝质衣物常穿常新,保持瑰丽高雅的"面貌"呢?     

一株抑制肿瘤细胞生长的单克隆抗体

肿瘤细胞最显著的特点之一就是其生长不受机体控制,进入无限增殖状态。这可能与细胞正常的生长调控机制发生障碍有关。利用单抗(单克隆抗体)寻找具有生长调控作用的基因产物,并用于细胞生长调控及细胞恶变规律等的研究很有意义。本文报道的一株人肿瘤单抗D5对人肝癌细胞株在体外的生长具有抑制作用,这种作用可能系D5阻断P67对细胞的生长调控作用所致,现介绍如下。     

中国古代炼丹术及其在化学史上的地位

化学学科已经发展成为今天的一门系统而丰富的科学,并且日新月异地在现代化学的新阶段驰骋。但是,化学的历史却是曲曲折折的,对于化学史的回顾、研究、以及对古代化学遗产批判地继承与吸收,仍有现实意义。本文仅对中国古代炼丹术及其在化学史上的地位作一粗略阐述。