有氧运动对肥胖大学生身体形态、身体成分相关指标的影响

本文研究有氧运动对身体形态、身体成分的影响,以期为控制体重和运动减肥提供数据支持。有氧运动能消耗人体大量的能量,在改变身体形态的基础上改善身体机能。中等强度的有氧运动对研究对象控制体重和减肥有显著效果。     

方石英籽晶辅助生长高效多晶硅的研究

以熔融石英颗粒作为籽晶的全熔法铸锭工艺已成为当前高效多晶硅的重要生产方法。但由于熔融石英为异质籽晶且为无定形结构,因而其引晶效果并不理想。采用方石英籽晶代替生产所用的熔融石英籽晶辅助高效多晶硅的初期形核及晶粒生长。结果显示:硅锭底部的初始晶粒得到明显细化,其平均粒径缩小约15.7%,且晶粒尺寸更加均匀,位错密度较熔融石英铸锭降低了21.5%,相应电池片的平均转化效率绝对提升近0.1%。     

快速加权核范数最小化的SAR图像去噪算法

提出快速加权核范数最小化(fast weighted nuclear norm minimization,FWNNM)的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像去噪算法。首先采用对数变换将SAR图像的乘性噪声变换为加性噪声,然后利用非局部相似性对变换后的图像进行块匹配,随后根据低秩模型框架,用随机奇异值分解替换加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)算法中的奇异值分解进行低秩矩阵逼近,再采用梯度直方图保存的方法对图像进行纹理增强,最终实现了对SAR图像快速去噪。在MSTAR数据库上的实验结果表明,与已有方法相比,所提方法在SAR图像去噪和边缘保持方面是有效的,并且比WNNM去噪速度快3倍。     

蝉花对皮肤病临床治疗的探讨性研究

蝉花(Cordyceps sobolifera)亦称蝉蛹草、蝉茸等。依据古代医籍对蝉花功效主治的记载和现代药理研究对蝉花现代成份的研究,探讨蝉花在皮肤病临床应用的价值。分析得出蝉花是一种冬虫夏草的替代品,结合皮肤的生理、病理将会拓宽它的应用范围,使它的医疗功效得到进一步发挥。     

慕课的发展对信息管理类专业教学的影响

介绍了慕课的起源与内涵,阐述了慕课在国内外的发展现状,比较了慕课与网络精品课程的区别,探讨了慕课发展对信息管理类专业教学的影响.     

体育赛事志愿者激励机制研究——以2016年重庆国际马拉松赛为例

运用文献资料法、问卷调查法、数理统计法与访谈法,以2016年重庆国际马拉松赛事为个案,研究体育赛事的志愿者激励机制.结果表明,志愿者的动机与需求、激励内容、激励手段、奖惩制度等是体育赛事志愿者激励机制的核心要素,将直接决定激励效果,影响赛事的成败.提出激发“社交需求”和“成长需求”,全方位保障“物质需求”,按兴趣划分岗位编制,运用“人性化”的激励手段,奖惩并...?? 查看全部>>     

我们班的闯关活动

正开学初,欧阳老师在评讲作文时,表扬一位同学写作文使用对比法很成功,说对比法是一种很好的表达方法。从那以后,很多同学都喜欢用对比法,写作文用,说话也用,对比的语句简直是满教室"飞"呢!欧阳老师却常常哭笑不得。因为很多同学使用对比法不当,导致错误百出,我算其中     

针对大规模数据的分布一致缺失值插补算法

缺失值插补(missing value imputation,MVI)作为数据挖掘领域的重要研究分支，旨在为机器学习算法的训练提供高质量的数据支持。不同于现有的以算法性能提升为导向的MVI算法，为对大规模数据的缺失值进行有效插补，该文提出一种以数据结构还原为导向的数据分布一致MVI(distribution consistency-based MVI, DC-MVI)算法。首先，DC-MVI算法基于概率分布一致性原则构建了用于确定最优插补值的目标函数；其次，利用推导出的可行缺失值优化规则获取与原始完整值保持最大分布一致性且方差最为接近的插补值；最后，在分布式环境下，针对大数据的随机样本划分(random sample partition, RSP)数据块并行训练DC-MVI算法，获得大规模数据缺失值对应的插补值。实验结果表明：DC-MVI算法不仅能生成与原始完整值保持给定显著性水平下概率分布一致的插补值，还具有比另外5种经典的和3种最新的MVI算法更快的插补速度和更好的插补效果，进而证实DC-MVI算法是一种可行的大规模数据MVI算法。     

仿生智能优化算法及其在盲源分离中的应用

传统盲源分离(Blind Source Separation,BSS)采用梯度方法对目标函数进行优化来确定最优解,但梯度算法无法解决收敛速度和稳态精度两者之间的矛盾,而且可能落入局部最优.为了解决上述问题,仿生智能优化算法逐渐被引入到BSS中,取得了传统优化算法无法比拟的优良特性,为BSS问题优化求解提供了一条全新的途径.介绍了几种仿生智能优化算法,描述了BSS的基本概念和数学模型,最后对几种仿生智能优化算法在BSS的应用情况进行了总结.