我国“211工程”大学高层领导群体特征的履历分析

以我国112所“211工程”大学的567名高层领导的履历资料为基础，对大学高层领导的群体特征进行实证分析，结果显示：（1）在人口统计学特征上，我国大学高层领导以55岁左右的汉族男性为主，越是高水平的大学，其高层领导越可能是年长者，女性难以晋升的“玻璃天花板”现象依然存在，但不存在民族歧视；（2）在学术特征上，行政领导相对于党委领导、正职领导相对于副职领导，无论是学历、职称还是国际化水平上都有着更高的要求，且理工科背景出身相比其他背景来说，担任高层领导的机会更大；（3）任职特征上，越是高水平大学，其高层领导的任职经历往往越丰富，党委领导相对于行政领导有着更丰富的任职经历，较高比例的正职领导具有体制外任职的经历且来自于外部选拔，但总体看来，内部晋升仍是领导的主要晋升方式。     

什股壕地区高产储层特征研究及应用

上古生界致密砂岩气藏包含多套气层,最具有经济价值的高产层为下石盒子组盒2段,但水平井产气量差异较大。利用钻井、录井、试气和储层预测资料,对沉积、物性、电性、含气性及地震属性等特征深入分析研究,认为高产储层分布于辫状河的高能河道,粒度较粗,泥质含量低,物性较好,储集空间发育,具有"两高三低"的电性特征,录井显示含气性效果较好,地震反射强度属性为短轴强反射特征,其中物性为高产主要控制因素。利用"五有利"的方法,优选出有利开发区,进行井位部署,提高了钻井的高产率。     

增强现实技术在学习计算机组成原理时的应用

增强现实是一种人机互动工具,它是指通过照相机对真实世界进行图像采集并由计算机生成信息。增强现实技术可以将学生的注意力集中于想象某种真实物体信息图层,该信息凭借诸如笔记本电脑和智能手机一类的便携式设备获得。该项研究的目的就是评估学生们在学习微处理器技术时增强现实技术应用的感知能力。因此,通过整合增强现实技术各组成要素而设计研发出一款跟踪式设备,以便讲解和探究这一主题。该项研究的基础是ADDIE模型,包括分析、设计、开发、实施和评估5个阶段。根据学生们的平均得分情况,研究发现学生们对于使用增强现实技术的感知是比较积极的。然而,该项应用的缺点是使用图像作为学习对象。     

基于MBC和POEM特征的人脸识别方法

针对人脸识别中单一特征难以取得理想效果的问题,提出了基于MBC和POEM特征融合的人脸识别方法.首先,在归一化的人脸图像上提取MBC编码图和POEM编码图,在每个编码图块上生成特征向量,应用线性判别分析对特征向量进行低维映射,并对其进行赋权相加得到最终相似度.所提算法在FERET的Dup1,Dup2,Fb和Fc 4个测试库上取得了较高的识别率,分别为93.77%,90.60%,99.58%和99.49%;在误识率为0.1%的条件下,在4个测试库上的认证率分别为95.70%,92.31%,99.75%和100%,进一步验证了该方法的有效性.     

赞比亚东部省奇帕塔地区扎里拉铁铜矿带的矿化特征

赞比亚东部省奇帕塔地区扎里拉铁铜矿带产在超基性岩体与中酸性岩体的接触带,通过对地质背景、矿化特征分析,认为其成因属与超基性岩地有关的铜矿床,有一定的找矿远景。     

本刊特色栏目约稿

为了彰显刊物特色,打造学术期刊品牌,更好地为地方社会经济发展服务,本刊从2010年起重点推出"中华德文化研究"和"环洞庭湖经济社会发展研究"两个特色栏目。"中华德文化研究"是一个既具有地方特色又有包容性、学理性和现实性的栏目。"德文化"一方面是指融合了常德地方性文化、具有整体性特征的区域性文化,另一方面作为中国传统文化的一个重要组成部分具有厚重的底蕴和广阔的视域。在构建和谐社会的今天,在坚持依法治国与以德治国并重方略     

降雨条件下考虑非饱和渗流的黄土滑坡灾变分析

采用滤纸法测试,并根据SWCC理论模型Van Genuchten方程拟合,得到非饱和土-水特征曲线,同时根据Van Genuchten统计传导模型估计渗透系数曲线.针对降雨诱发型黄土滑坡,建立边坡二维分析模型,以Mohr-Coulomb准则作为滑坡破坏依据,以非饱和土渗流理论为依托,进行渗流分析和稳定性分析.通过分析降雨不同持时坡体内部孔隙水压力的变化规律,揭示降雨入渗机理.结果表明,随降雨时长增加,滑坡土体由非饱和状态向饱和状态过渡,坡体孔隙水压力不断增加,水位线不断向上抬升.稳定性分析结果表明,降雨持续时间越长,滑坡稳定系数越低,降雨开始前滑坡稳定系数为1.005,滑坡处于蠕动变形阶段,与现状滑坡体上裂缝发生发展相符合;雨强120 mm/d持续降雨48 h时稳定系数为0.978,滑坡为不稳定状态;降雨持续2.5 h时,滑坡由欠稳定状态转为不稳定状态,由蠕动变形阶段进入滑动阶段,反映了滑坡稳定状态对降雨极为敏感.     

一种局部与全局特征相结合的主题域识别模型

传统的主题域识别技术主要局限于单一领域，缺乏领域间的交互式协同，难以保证识别结果的准确性，因此提出一种局部与全局特征相结合的主题域识别模型.该模型一方面基于实体在领域内的局部特征进行局部识别，另一方面基于领域间协同作用、领域相关度等全局特征对各个局部识别结果进行一致化趋近，从而使识别结果更全面、有效.另外，针对相似矩阵的更新时机、协同作用的量化以及迭代终止条件的设定三个方面对主题域识别算法进行了优化.通过实验验证了本文所提出的关键技术的可行性和有效性.     

视频镜头分割与关键帧提取算法研究

为了解决关键帧提取算法性能因特征选取单一而受视频类型多样性限制等问题,提出了一种基于多特征的关键帧提取方法 .该方法在检测到的每个镜头内,采用颜色特征、小波统计特征和SIFT局部特征计算视频帧间综合相似度矩阵.然后采用一个改进的谱聚类算法将镜头帧分组,每一组的中心帧被选择作为关键帧,其中关键帧的数目通过计算聚类不稳定性的极小值进行估计.通过实验利用F1分数、保真度和镜头重构度等评估标准验证了该方法的有效性.     

多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法

针对传统的核相关滤波跟踪算法特征表达不足且不能解决尺度变化导致的跟踪失败问题,提出了一种多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法。首先,在位置预测阶段,利用Hue和梯度方向直方图两种特征和各自的位置滤波器作用得到的输出响应值,自适应分配权重实现目标位置的预测。其次,在尺度预测阶段,通过在目标位置采集多尺度图像,组成样本独立训练尺度滤波器,并根据样本的尺度滤波响应值,对目标的尺度进行估计,使跟踪算法能够适应目标的尺度变化。最后利用两帧图像间的差异性,自适应调整学习率,进行位置滤波器的更新。实验结果表明,改进算法相较于传统的核相关滤波跟踪算法,在跟踪成功率和跟踪精度上分别提高了25%和13%。当目标尺度变化较大时,改进算法仍能稳定跟踪。