临汾市尧都区耕地资源动态分析

在全球工业化发展毁坏耕地、城市化进程占用耕地与当今食品安全危机的大背景之下,耕地损失成为推进工业化和城镇化良性互动过程中必须关注的核心问题之一.研究中利用了彼此独立但又渐渐走向综合的现代地理学技术:卫星遥感技术和地理信息系统技术,详细阐述了研究的具体过程并得出结论:在多种综合因素作用下,临汾市2013年～2015年耕地资源总量逐年减少,其主要流向是林地及居民用地等.     

环氧氯丙烷市场和生产现状分析

1环氧氯丙烷的性质和用途环氧氯丙烷别名表氯醇,是一种易挥发、不稳定的无色油状液体,有与氯仿、醚相似的刺激性气味,密度1.1806g/cm,沸点115.2℃,凝固点-57.2℃,折射率(np20)1.4382,闪点(开杯)40.6℃,白燃点415℃,微溶于水,能与多种有机溶剂混溶,可与多种有机液体形成共沸物。     

改革开放30年我国高等教育发展的战略思考

我国高等教育改革发展三十年来,在办学体制、管理体制、投资体制、招生就业体制、高校教学改革等方面都取得了较大突破.我国高等教育未来的改革发展应坚持科学发展观,建立高等教育科学运行机制,加大政府、社会、个人对高等教育的投入,进一步扩大高等教育规模,提高高等教育质量.     

浅析光纤通信系统常见故障处理

光纤通信是一种高速率、大容量的通信,它是通信领域不可替代的、最主要的信息传输方式。本文对实际工作中遇到的常见故障提出了处理办法,可供相关人员借鉴。     

语义取象对词义组合与发展的影响

词的所指对象依照认知经验会在人的心目中形成一定的心理意象,可以称之为"语义取象"。通过对"嘴、口、脸、面"的词义分析发现:受深层认知因素的制约,两个词即使词汇意义大致相当,但它们在人们认知体系中有不同的意象和各自突显的特征,这深刻影响着词的组合和词义的发展,对词义系统的自我调控与平衡是极有利的。聚焦于词的语义取象,能够获得词义分析的新视角,能够为词义的组合和发展趋势提供解释,也为同义词的辨析提供新思路。     

聊城大学学生宿舍能耗现状调查

对聊城大学的11座宿舍楼进行了水电能耗调查,根据宿舍实地调查及聊城大学水电暖处记录的数据,对聊城大学宿舍楼建筑能耗,特别是水电能耗现状作了分析,得出此类建筑单位水面积能耗平均为2.27953m3,单位电面积能耗平均为6.05kW.h,并对其进行了节能潜力分析。     

N_2O对乙烯自点火敏化作用的实验和理论研究

为了探究肼类自燃型火箭推进剂热解和氧化组分中不饱和烷烃与氮氧化物间是否存在直接交互作用,对C_2H_4和N_2O混合气的自着火过程进行了实验和理论研究。利用激波管反射激波方法,测量了化学计量比C_2H_4/O_2/N_2O/Ar混合气(N_2O与(O_2+N_2O)的摩尔分数比为0%、50%、80%和100%)在温度为1 214～1 817K、压力为0.12～1.01 MPa下的点火延迟期。实验结果表明,与纯O_2作为氧化剂比较,N_2O替换部分O_2显著降低了C_2H_4的反应活性,延长其点火延迟期,随着N_2O浓度的增加,抑制影响效果变化显著,在N_2O/O_2的摩尔分数比超过50%情况下尤为突出,单O原子N_2O在氧化不饱和烷烃时并未表现出优势。数值模拟结果表明,只有Aramco-Z可在整个研究工况下合理地预测当前实验结果。N_2O和C_2H_4之间并未发生直接化学交互作用,N_2O的添加对C_2H_3与O_2反应速率及活性自由基池浓度的抑制作用是其氧化能力弱于O_2的主要动力学机制。     

基于关键 $n$-grams 和门控循环神经网络的文本分类模型

提出一种基于关键 $n$-grams 和门控循环神经网络的文本分类模型. 模型采用更为简单高效的池化层替代传统的卷积层来提取关键的 $n$-grams 作为重要语义特征, 同时构建双向门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)获取输入文本的全局依赖特征, 最后将两种特征的融合模型应用于文本分类任务. 在多个公开数据集上评估模型的质量, 包括情感分类和主题分类. 与传统模型的实验对比结果表明: 所提出的文本分类模型可有效改进文本分类的性能, 在语料库 20newsgroup 上准确率提高约 1.95%, 在语料库 Rotton Tomatoes 上准确率提高约 1.55%.     

安徽体育后备人才文化学习存在的问题及对策

本文运用文献资料和调查研究的方法，对安徽省体育后备人才文化课学习的现状等问题进行探讨，并就体育后备人才文化学习存在的问题提出了若干对策与建议。     

基于流形假设的骨架序列动作识别算法

骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰, 是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具. 然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结. 因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类 4 个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现. 最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望.