柳林香严寺及其保护初探

概述了柳林香严寺的起源，分析了柳林香严寺损坏的原因及保护面临的问题，提出了真实性、整体性、多样性、协调性的保护理念及保护内容（包括寺院环境的保护与寺院本体的保护）。     

岩土体渗透变形在坝基工程中的危害及防治

介绍了渗透变形的特征，危害及其影响因素，阐述了渗透变形的预测和防治方法。     

用PowerPiont 2000制作电子教案

针对当前教学体制改革,用实例阐述了如何用PowerPiont2000制作电子教案,在教学过程中充分利用计算机、大屏幕投影设备等先进的教学设施,改变教学模式,提高学生的学习兴趣,提高教学效率。     

旅游企业员工流失问题浅析

员工的过度流失会给旅行社、饭店等旅游企业的经营与管理带来一系列的负面影响，同时也反映了旅游企业的管理及旅游院校的传统教育模式存在着严重问题。本从员工流失的原因、影响等方面进行分析、探讨，并从旅游企业管理和旅游院校教育两个角度提出了解决这一问题的思路与对策。     

应用等维新息双向差分灰色模型进行趋势分析的新发现

本建立了最佳等维新息双向差分灰色模型，不仅拓宽了灰色预测的适用范围，而且还通过维数选择确定了最佳维数；使用最新数学工具软件MATLAB进行编程，同时通过对上证周指进行趋势分析，该等维新息预测能较准确地预测未来随机时间序列的涨、跌幅度。     

对一种筛法的探讨

从筛法的本质出发,深入讨论一种标准筛法的有关性质,寻找其内在规律,最后得出一种差集非空的充分条件和一些比较实用的结论。     

正交激励超声切削装置的椭圆轨迹偏转与校正

为研究超声椭圆振动切削（ultrasonic elliptical vibration cutting,UEVC）刀尖轨迹形成及控制,解决刀尖轨迹非正椭圆问题,建立二维正交柔性导波UEVC装置刀尖轨迹的运动学模型;分析90°相位差下非正椭圆轨迹产生原因,建立刀尖轨迹校正模型,并推导出基于正椭圆轨迹下的刀尖轨迹偏转模型。通过实验对刀尖轨迹校正模型进行验证,校正后轨迹偏离坐标轴1.67°,小于校正前偏离角度。实验结果表明,该模型能够有效地校正刀尖轨迹,可在轨迹控制方面为后续研究刀尖轨迹偏转及变刀尖轨迹超声振动加工提供理论基础。     

基于脑涨落图和抑郁评分系统评价中医综合治疗抑郁症的疗效

以DEP患者作为研究对象,利用脑涨落图仪（EFG）的客观检查方法及DEP现代医学评分系统,评价解郁合欢汤+五行音乐疗法的中医综合治疗方式对DEP的疗效。指标包括EFG检测大脑神经递质相对功率值、汉密尔顿抑郁量表（HAMD）以及蒙哥马利抑郁评定量表（MADRS）。EFG结果显示,患者治疗后脑内γ-氨基丁酸的相对功率值较治疗前显著降低（P<0.001）,去甲肾上腺素（P<0.001）、多巴胺相对功率值（P<0.001）较治疗前显著提高,患者治疗后的HAMD(P<0.001)、MADRS(P<0.001)较治疗前显著降低。说明中医综合疗法对DEP的疗效确切,可通过对大脑神经递质的调节作用而发挥抗抑郁疗效。     

覆冰地区分裂与扩径导线表面电场特性

输电线路覆冰对电力系统安全运行具有严重威胁,目前已经发展了多种防冰除冰方法,但每种方法都有其局限性,对于一些具有微气象、微地形特征的重覆冰地区尚未有较好的解决方法。文中考虑到扩径导线的特点和分裂导线输电线路的局限性,根据波阻抗和自然功率将分裂导线等效为单导线,并考虑电流的集肤效应,得到了等效的单根扩径导线,进而分析比较覆冰地区的分裂导线及其等效的单根扩径导线的表面电场特性。研究表明：等效前后导线截面面积相同且波阻抗一致时,扩径导线与分裂导线相比,不仅显著降低了子导线根数和输电线路的覆冰荷载,而且在扩径导线的半径等于分裂导线的等效单导线半径时,扩径导线的表面最大电场强度小于分裂导线。因此,在严重覆冰地区,采用分裂导线等效半径的扩径导线具有非常好的表面电场特性,且可显著降低冰风荷载,提高抗冰强度。     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。