非语言代码在英语课堂教学中的应用

非语言代码是一种非文字语言交际手段,是交际者运用身体的自然特征和本能向对方输送信息、表达思想、传递文化的语言代码之外的一切表现形式.非语言代码在课堂教学中起着不可替代的作用.     

应用程序与数据库的接口设计技术

在管理系统开发过程中，应用程序的编写和数据库的设计都是比较容易实现的，而应用程序与数据库的接口设计却难于实现且容易出错。文章就这一问题论述了几种常见的编程语言编写的应用程序与数据库间的接口设计方法与技巧。     

分解炉虚拟样机的开发

以水泥生产过程中的分解炉为对象，分析了分解炉内具体的物理化学过程，同时开发了反映分解炉工作过程(流体力学、燃烧学、分解动力学、颗粒动力学)的数学模型，借助数值模拟方法进行了分解炉虚拟样机的开发，为分解炉的设计与开发提供了试验平台。     

三角形上拉普拉斯算子谱分析(Ⅱ)

运用Einstein级数的性质和Riemann-Mellin变换公式,得到了长方形和正三角形上Laplace算子的行列式和热方程核的前二项展开系数,发现它们与研究区域的面积和周长有关系.     

环境因素对跳远踏板准确性的分析研究

采用实验法、数理统计法对江西省不同等级男子跳远运动员踏板准确性受环境因素影响进行研究.结果表明:塑胶跑道与煤渣跑道,顺风跑,逆风跑,阴天,大量观众,噪音对跳远踏板准确性都具有较明显的影响.跳远运动员踏板的准确性一般不受运动员等级水平的影响.     

基于新型轴对称无网格方法的水下爆炸冲击波和气泡运动数值模拟

采用无网格光滑粒子流体动力学（smooth particle hydrodynamics,SPH）方法,结合粒子体积自适应技术（volume adaptive scheme, VAS）构建高精度、高效率的新型轴对称SPH模型,实现水下爆炸冲击波和气泡运动模拟。在冲击波传播阶段,通过与经验公式及文献理论值对比,验证了该轴对称SPH模型的精度。针对气泡脉动模拟,选取典型的双气泡耦合问题,分析气泡形态和压力载荷的力学特性,讨论了两气泡之间的距离参数对气泡相互作用过程的影响。结果表明,该新型轴对称SPH模型可实现水下爆炸过程压力载荷和气泡形态演化的精确预报。     

基于网格映射技术的弹性密封垫孔洞设计研究

针对密封橡胶在压缩情况下易发生翘边而严重影响管片接缝防水效果的问题,基于ABAQUS/Standard中的网格映射技术,建立了超弹性橡胶密封垫的压缩数值模型,对7种不同开孔形状、开孔率、孔洞排列方式的密封垫开展轴向压缩数值模拟。结果表明：在整个压缩数值模拟过程中,弹性橡胶密封垫接触面应力呈现两端大、中间小的多峰值W形分布;闭合孔为圆角三角形的密封垫相较于其他开孔形状的密封垫,平均接触应力最大值提升86.8%;开孔率为0.294的密封垫相较于其他开孔率的密封垫,平均接触应力最大值提升92.6%;错孔排列的密封垫相较于对孔排列的密封垫,平均接触应力最大值提升25.2%;相较于敞开孔构型变化,闭合孔构型变化对接触应力的影响更大,两者同一工况下平均接触应力最大可相差85.2%。     

广西香蕉产业发展现状与展望

香蕉是世界上重要的粮食作物和经济作物。香蕉生产周期短、收益高,其产业已成为广西脱贫攻坚和乡村振兴战略布局中不可多得的成熟产业。广西香蕉产业具有自然条件适宜、区位优势明显、规模化程度高、科技支撑力强等发展优势,但同时也存在着品种单一、病虫害严重、寒害频发、收获期集中、管理水平参差不齐、营销方式落后等问题。近年来广西香蕉产业经历了大起大落的发展阶段,即将迎来平稳发展期,可通过加强总体规划、合理布局,加快新品种新技术研发和市场流通体系建设等措施,不断提高香蕉产业的效益。     

虚拟GDB远程调试技术及其在硬件仿真器中的应用

为了解决当前硬件仿真器采用测试激励与探针采样调试方法导致的额外硬件资源需求增加以及调试方法复杂死板的问题,研究出一种虚拟GDB远程调试技术提高硬件仿真器的调试能力。首先,使用JTAG的消息代理器与事务处理器进行软件与硬件的信息交互,实现计算机与硬件仿真器的通信;然后,通过VPI接口实现GDB与JTAG代理器的软件信息交互,完成虚拟GDB调试;最后,在硬件仿真器中进行应用实验。结果表明,虚拟GDB远程调试系统可支持断点插入、单步运行、寄存器读写等功能,与插入探针的调试方法相比,使用虚拟GDB调试提速近百倍。虚拟GDB远程调试技术丰富了硬件仿真器的软件调试手段,增强了硬件仿真器的调试能力,提升了芯片设计验证效率。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。