体育教学之我见

体育教师要运用新课程教学理念，遵循体育教学原则，彻底改变过去那种填鸭式教学，想办法添措施，提高体育教学质量.体育教师采取游戏式，营造教学氛围.某些体育项目让学生训练起来，会感觉到是枯燥无味，导致小学生进行训练的积极性不高，厌倦情绪陡增.体育教师可以根据小学生的年龄特征，把体育教材中内容，以游戏活动的方式进行改编.要合理使用体育器材与体育场地，丰富体育活动，极大地为小学生进行体育学习创设平台，让小学生能够尽量展示才华，创新小学生思维进行体育训练.解读好《体育与健康标准》，认真去分析小学生个性特征及心理特征，不断改进教法与教学手段，遵循学生学习兴趣的激发，将体育活动融入趣味性较强、娱乐性较强的游戏式活动，充分发挥小学生学习主体能动性，让学生去感知，去体验，对知识进行内化，能力得到提升，全面提高小学体育教学质量.     

双稳系统中布洛赫波峰湍流的统计性质

双稳系统中的布洛赫波峰的横向失稳可以引起波峰湍流,其不规则运动体现为斑图中的漩涡自发而不规则地产生和湮灭.本文以受驱动系统的复Ginzburg-Landau方程为模型,研究了布洛赫波峰湍流的统计性质.计算了漩涡产生速率和湮灭速率,以漩涡数量时间序列为基础,给出了漩涡动力学变化遵循的主方程.对湍流中漩涡对关联函数的计算表明,漩涡产生/湮灭速率中各幂次项来源于漩涡产生/湮灭事件与周围不同数量的漩涡的短程相互作用.     

浅析涉密信息系统分级保护建设

随着信息网络技术在各行各业中广泛应用，信息安全问题日益突显，尤其是一些涉密信息。本文从国家对涉密信息系统分级保护建设政策背景出发，阐述了涉密信息系统的设计与建设实施过程中应该注意的问题及系统建设完成后的管理与维护工作。     

加强高校新生党员继续培养教育的思考

近年来,随着我国高中阶段学生择优发展党员工作不断得到加强,大学新生党员的数量呈现出明显的增长趋势,然而也出现了一些新问题,抓好新生党员的继续培养教育工作就显得尤为重要和迫切。从三个方面阐述加强高校新生党员继续培养教育的紧迫性和必要性,并提出继续培养教育的具体措施。     

BP神经网络在茶叶病害多分类识别中的应用研究

随着物联网技术的不断发展,农业逐渐走向网络信息化,而利用物联网技术对农作物进行病害识别已经成为当前的一大研究领域。为能科学、精准的识别农作物的病害,本研究利用计算机图像处理技术和BP神经网络算法,以茶叶病害为研究对象,运用图像分割法对病斑图像来进行分割,通过提取经过图像处理后的病害茶叶的形状特征并分类,再利用MATLAB实现BP神经网络模型进行分类检测,最终得到非常高的识别率。     

IS0900 1:2000标准条款在卫生陶瓷产品制造和服务过程中的理解和应用

本文选取了IS0900 I:2000标准中非常容易混淆和难掌握的一些条款予以解读,并以卫生一瓷产品这种生产制造型的个生为例,分别阐述了如何应用这些条款.     

兴奋毒损伤尾核致认知障碍的动物模型

用微量兴奋毒－海人酸损伤在鼠尾核后，自发活动及一般状态不受影响，其被动回避反应的短时和长时记忆下降，主动回避反应的学习能力差，空间转换作业能力也下降，本为损伤大鼠尾核前内侧部造成认知障碍模型的国内首次报告。     

盐酸溶液中溶菌酶对Q235钢的缓蚀作用

运用失重法、动电位极化曲线法、交流阻抗法研究了溶菌酶在盐酸溶液中对Q235钢的缓蚀作用和吸附行为,并用扫描电子显微镜(SEM)观察腐蚀表面的形貌.结果表明,溶菌酶是一种缓蚀效果显著的混合型缓蚀剂,缓蚀效率受温度影响较小,吸附行为属于自发的单分子层化学吸附,符合Langmuir等温吸附式.     

FRP约束橡胶混凝土的轴心受压承载力分析

为准确计算纤维增强聚合物(fibre reinforced polymer,FRP)约束橡胶混凝土的抗压强度,对相关文献的FRP约束橡胶混凝土抗压强度模型进行归纳与总结,并采用已发表相关文献的122个试验数据,对相关文献抗压强度模型的准确性进行评估,得到了影响FRP约束橡胶混凝土抗压强度模型准确性的关键参数,即混凝土粗、细骨料的橡胶颗粒体积替换率和FRP的种类.在评估结果的基础上,通过考虑橡胶颗粒替换率系数和FRP种类,建立了抗压强度模型.新建立的抗压强度模型预测值与试验值更为接近,误差评估指标值仅为0.09.     

基于时序动态分析的油井产量预测研究

针对目前常用的油井产量预测方法效果并不理想的问题，开展时间序列分析来进行油井产量动态预测研究。采用时间序列分析结合残差修正方法，建立具有时序动态分析能力的产量差分自动回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average，ARIMA），得出预测初始值与真实油井产量的残差；通过构建支持向量机（Support Vector Machine，SVM）时序预测模型进行残差修正，获得油井产量组合预测值；并将长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）模型与上述方法进行对比。实验表明，组合预测模型、LSTM模型的预测结果平均相对误差率分别为9.81%和32.44%。说明组合模型预测更精准，为油井产量的动态预测提供了一种有效方法，可作为油井在生产计划时的快速实时辅助依据，具有实用价值。