高校体育文化发展的再思考

以高校体育文化的历史沿革为切入点,看高校体育文化的发展,从文明的进步与体质弱化的现象,谈高校体育文化发展的再思考.     

分块主成分分析在文本特征抽取中的应用

为了降低原始文本特征空间的维数,获得较高的分类精度与执行效率,对多种文本特征提取方法进行了研究,如卡方、互信息、信息增益、主成分分析(PCA)等。针对传统文本特征抽取方法存在的精度不高、执行效率低等问题,提出了一种基于分块主成分分析的文本特征提取算法。该算法通过K-均值词聚类进行特征词分块,再对各分块实施PCA操作抽取出更具代表性的特征项,最后使用支持向量机分类器对文本进行分类。实验结果表明:分块主成分分析的分类指标F_(β=1)达到了88.7%,执行时间为353 s,能够有效提高文本分类精度与执行效率。     

给花儿留个影

春天到来,漫山遍野的花又开始绽放。把喜欢的花拍下来,是许多人观察和认识植物的最佳途径。如果你有高大上的单反,配上微距镜头,调大光圈,能很好地拍出植物特征清晰、背景虚化的效果。但并非只有单反才能达到这样的效果,持有普通的数码相机以及手机,只要在拍摄的时候注意些小技巧,都可以让你成为拍花达人。     

冲击载荷下胶结充填体的力学性能及能耗特征

为得到中等应变率下全尾砂胶结充填体动态力学性能及破坏规律,采用分离式霍普金森杆(SHPB)试验技术对全尾砂胶结充填体进行了冲击加载试验.试验结果表明:充填体的动态抗压强度及动态抗压强度增长因子随平均应变率的增加均呈线性增长规律,灰砂比越高,充填体的动态抗压强度越大,但动态强度增长因子越小;充填体的韧性指数与平均应变率对数具有显著的正相关性,与静态加载下相比,韧性指数呈几何倍数递减;动载冲击下,充填体的破坏形态主要为轴向宏观主裂缝拉伸破坏及压碎破坏,当平均应变率高于临界值时,充填体破坏形态为压碎破坏;在相同应变率作用下,充填体的单位体积吸收能和单位质量充填体破碎耗能随着平均应变率的增加呈指数函数增长规律,水泥含量越高的充填体具有越高的破碎耗能及单位体积吸收能,且破坏损伤程度越小.     

面向大规模数据的特征趋势推理算法

提出一种面向大规模数据的特征趋势推理算法. 首先, 采用Hash函数抽取大规模数据样本, 使用Pam聚类算法和并行K means聚类算法对大规模数据样本进行聚类, 获取最佳聚类结果后, 提取大规模数据聚类的动态特征； 其次, 采用基于特征趋势规则的推理算法, 构建大规模数据特征的趋势规则推理模型, 并通过累计趋势规则方法设计趋势规则算法, 推理大规模数据特征趋势, 解决了推理结果误差较大的问题. 实验结果表明, 该算法对大规模数据特征趋势推理的准确率均值为98.10%, 推理速度增长率为50%, 推理耗时最大均值仅为114.25 s, 能快速准确地完成数据特征趋势推理.     

基于φ-OTDR光纤振动传感系统模式识别方法

提出一种基于相位敏感光时域反射计(φ-OTDR)的光纤振动传感系统, 提取信号的主波能量、 主瓣时延、 主波峰峰值、 主波Q值、 频谱、 3 dB时延、 主瓣峰值、 中心频率、 二次回波损耗、 波数和半波长度11种特征参量作为参考衡量标准, 用多参量模糊评价矩阵的目标识别方法, 对5组200次实验进行相似目标识别分类. 结果表明,  该方法通过多角度参量进行目标衡量判别, 综合识别率达90.87%, 提高了相似识别的准确性.     

基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测

针对快速图像特征区域检测受噪声干扰和尺度空间影响, 导致图像特征区域检测精度较低、 延时较长, 检测结果不可靠的问题, 提出一种基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测方法. 先通过加权核函数, 加权平滑处理图像中各像素点, 实现图像去噪； 再在此基础上通过构建图像高斯尺度空间确定图像特征点区域, 删除低对比度像素点和边缘像素点, 快速提取图像特征点, 检测特征点所在区域即为图像特征区域. 仿真实验结果表明, 该方法能高效率、高精度地实现快速图像特征区域检测的全面检测.     

大学生旅游行为特征研究——以山西师大现代文理学院为例

笔者以山西师范大学现代文理学院的在校大学生为例对大学生旅游行为特征进行实证研究。研究发现大学生对旅游具有浓厚的兴趣,大学生最主要的旅游信息来源是网络,旅游空间分布上大学生主要是省内旅游,远离市区周边景点的大学生到访率要高于市区景点。     

10株葡萄源丝状真菌分离鉴定及其致病力分析

采用组织分离法从京郊地区腐烂的葡萄果实及葡萄叶上分离到10株丝状真菌,其中从腐烂的葡萄果实中分离到3株丝状真菌,命名为814#、815#和880#；从葡萄叶上分离到7株丝状真菌,命名为794#、797#、798#、811#、902#、903#和1397#。结合形态学特征及真菌rDNA ITS区序列分析结果,菌株814#为茎点霉(Phoma sp.),菌株815#为刺孢曲霉(Aspergillus aculeatus),菌株880#为灰葡萄孢(Botrytis cinerea),菌株794#为日本曲霉(Aspergillus japonicus),菌株797#为粉红单端孢(Trichothecium roseum),菌株798#为大蒜盲种葡萄孢(Botrytis porri), 菌株811#为果生炭疽菌(Colletotrichum fructicola),菌株902#为链格孢菌(Alternaria eichhorniae),菌株903#为芬芳镰孢菌(Fusarium redolens)和菌株1397#为脉孢菌(Neurospora terricola),其中A. aculeatus、A. japonicus、C. fructicola、A. eichhorniae、F. redolens和N. terricola未见在葡萄上分离到的报道。将10株丝状真菌分别接种到健康的葡萄、圣女果、苹果和梨果实上,B. cinerea、A. japonicus、A. aculeatus、T. roseum、B. porri、C. fructicola、A. eichhorniae和F. redolens均可使4种果实发病,其中B. cinerea、A. japonicus、B. porri和F. redolens致病力较强；而Phoma sp.和N. terricola只能使葡萄和圣女果发病。     

冥卫一首批12个地貌特征名称的中文译名

简述了冥卫一首批12个地貌特征英文名称的产生、确立,中文译名的翻译、调研、讨论、论证、公布几个阶段的工作,并针对科技译名的原则提出了一些问题。