面对道德危机怎么办?

从小被教导要正直、诚实的小郑不敢相信,一向被自己敬重的爸爸居然会背叛操劳又勤俭的妈妈,有了出轨的行为!这一切颠覆了小郑对成年人深深的信任。他的成绩也出现了严重的下滑,甚至开始憎恨爸爸、回避妈妈,陷入深深的痛苦和困惑当中,爱恨交加的情感折磨使他非常无助。     

基于DBN特征提取的雷达辐射源个体识别

针对传统特征参数难以表征复杂体制雷达信号个体特征的问题,基于深度置信网络DBN的深层特征提取和高维数据处理能力,提出一种基于DBN特征提取的雷达辐射源个体识别算法。首先建立基于多层受限玻耳兹曼机的DBN模型,然后通过DBN无监督提取脉冲包络前沿特征,再利用标签数据对模型参数进行有监督微调完成训练,最后输入未知辐射源信号脉冲包络前沿特征实现辐射源个体识别。与传统算法相比,该方法能够自适应地提取脉冲深层次细微差异,提取过程减少了对人为经验的依赖。实验结果表明,该算法对脉冲包络特征提取效果明显,有较高的识别精度。     

预防医学教学体系下公共卫生事件应急管理课程的设置

目的：提高医学院校学生掌握和应对突发公共卫生事件的知识和技能,制定课程教材和授课规划,开设公共卫生突发事件应急管理和应急处置的教学课程。方法：文献查询国内外重点医学院校相关课程设置,并结合世界卫生组织推广的突发事件卫生应急管理培训内容和授课模式,经学科组成员与院外专家研讨,确定公共卫生事件应急管理的教学课程。结果：形成以系统讲解的理论知识,方法技能为基础,以案例分析和小组讨论为补充的36学时教学课程。结论：通过国内外文献分析和业内专家论证,突发公共卫生事件卫生应急管理课程的开设有助于医学生了解此领域的基本知识和技能,提升其在未来工作中应对可能发生的传染病爆发,自然灾害等各类突发事件的卫生应急处置能力。此课程建立亦有助于完善的预防医学体系的教学建设。     

Fe~(3+)对活性污泥胞内贮存物和胞外聚合物的影响

为了研究投加化学除磷药剂对活性污泥系统的影响,利用间歇实验考察FeCl3·6H2O投加对系统出水水质、活性污泥胞内贮存物以及胞外聚合物(EPS)含量和组分的影响.结果表明:随着投加Fe3+质量浓度的增加出水COD质量浓度逐渐降低,而系统对氨氮的去除效果影响不大;当Fe3+投加量小于8mg/L时,出水磷酸盐质量浓度由2.32降至0.24mg/L;当投加量超过8mg/L时,出水磷酸盐质量浓度则增加到1.83mg/L,PHA及糖原的合成和降解受到抑制,每g混合液体挥发性悬浮固体(VSS)中PHA水解量和糖原的合成量分别从53.11和83.53mg/g下降到11.12和25.29mg/g;铁盐的投加会影响不同类型EPS(总EPS、溶解性EPS、松散结合型EPS和紧密结合型EPS)的含量,但不会改变不同类型EPS的组分.     

教学秘书队伍建设探究

教学秘书队伍是高校教学管理的中坚力量,是疏通各项教学工作的纽带,有着不可替代的作用。本文从教学秘书的角色及作用入手,分析伊犁师范学院教学秘书队伍现状,探究切实可行的教学秘书队伍建设意见,完善教学秘书队伍建设,使得日常教学管理更好更高效地运行,从而促进学院教育教学质量稳步提升。     

基于深层神经网络(DNN)的汉语方言种属语音识别

将深层神经网络(Deep Neural Network)应用于汉语方言种属语音识别.基于优化的QuickNet软件,为方言识别实现了一种有监督的DNN逐层预训练方法.在训练时,从3层开始逐层做有监督的神经网络训练,每增长一层的初始权值包含前一层训练好的部分权值和输出端的随机权值.在得到最大层的初始权值后,再进行传统的BP网络训练.该方法和普通神经网络相比识别率有较大提升,可用于移动互联网标准语音识别人口、方言口音鉴识等领域.     

帮你度过学习疲倦期

<正>学期已过大半,刘雯开学时的意气风发逐渐被重复单调的学习消磨掉了。眼看就快到期末了,她本该打起精神,向学习目标做最后的冲刺,可是她却状态萎靡,感到嗜睡、反应迟钝、记忆力下降。即便她想打起精神学习,也总感到力不从心。看样子她是进入了学习疲倦期,该怎么办呢?"学习疲倦"的真面目英国心理学家海德费说:"绝大多数疲劳,都是由于心理的影响,纯粹由生理引发的疲劳是很少的。"学习疲倦的本质是心理疲劳,是由于长时间反复单调的外界刺激、精神紧张导致中枢局部神     

雷诺锋沥青路面养护材料应用效果评价

通过对雷诺锋沥青路面养护材料在高速公路预防性养护中应用3年多来的跟踪研究，试验检测数据表明，该预防性养护技术具有良好的社会经济效益和较高的推广应用价值。同时，该文对雷诺锋沥青路面预防性养护试验检测方法进行了探讨，提出了能较为准确反映实际情况的建议检测方法，并对雷诺锋沥青路面预防性养护技术今后需要继续深入研究的问题进行了讨论。     

基于改进型Yolov4的室内安全帽佩戴状态检测算法

为实现智能检测室内作业人员是否佩戴安全帽，提出了一种改进的Yolov4算法．首先，针对目前室内安全帽佩戴状态检测实验数据较为匮乏的问题，自建了一个用于室内场景的安全帽佩戴状态检测数据集．随后，为提升室内监控图像中模糊、微小目标的安全帽佩戴状态检测准确率，设计了自校准多尺度特征融合模块并将其嵌入原Yolov4网络中．该模块首先通过深度超参数化卷积从上至下、从下至上融合不同尺度下的特征，加强待检测目标的特征纹理，使得模型能够检测出这两类目标．再通过特征自校准模块对融合后的特征进行过滤，加强或抑制特征图上的每一像素点，使得模型可以在融合后的特征图上进行精确的检测．此外为加速模型收敛，使用解耦合的检测头替换原Yolov4中的耦合检测头，使目标定位任务与安全帽佩戴状态的分类任务相互独立．最后为提升模型对于重叠目标的检测能力，提出了软性非极大值抑制后处理算法Soft-CIo U-NMS．实验结果表明，该改进的Yolov4模型能够准确地识别出室内作业人员是否佩戴安全帽，准确率达到了95.1%．相比于原Yolov4模型，该模型对位于监控摄像头远端的模糊、微小目标和监控图像中重叠目标的检测能力有明显提升...     

马陆真的有千足吗

马陆又叫千足虫,那么它真的有千只足吗?A:仔细观察马陆,你会发现它真的有好多足,密密麻麻的,甚至令人有种毛骨悚然的感觉。不过,事实上马陆的足并没有1000只那么多。一般来说,刚孵化出来的小马陆只有6对足(12只),每蜕一次皮后,足的数量就会增加。长大成熟的马陆,除了头节没有足,头节后的3个体节,每节各有1对足。但马