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121.
英语后进生特征及成因剖析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文首先对英语后进生的概念进行了鉴定。笔者通过长期的观察、问卷、访谈及查阅文献,总结出英语后进生的几大特征,如自主学习精神欠缺,朗读、阅读习惯不佳,单词记忆效率低下等等。接着笔者对英语后进生的形成原因进行了剖析,主要有内在动机不足,自我概念消极,学习心理不健全等。 相似文献
122.
古诗歌语言有着自己独特的组合形式,表现着违常性的审美特征,即非实用性、非科学性和非确定性的特征。这种语言特征其实就是对语言成规“有组织的破坏”,并由此蕴涵着丰厚的多义性语言信息,能增添话语丰富的信息量,更好地表情达意,产生着很好的修辞效果。 相似文献
123.
剖析河南省上市公司资金占用的特征与危害 总被引:1,自引:0,他引:1
大股东及关联方占用上市公司巨额资金问题成为证券市场各方关注的焦点.结合河南省上市公司大股东及关联方占款的现状,分析了上市公司资金占用的特征和危害. 相似文献
124.
416例湘西苗族学生手纹研究 总被引:1,自引:0,他引:1
刘建国 《吉首大学学报(自然科学版)》1989,(2):78-84
<正>皮纹是人体稳定的体表特征.它的各种性状具有遗传特征,种族差异和民族差异,并且在刑侦及其某些遗传性疾病的诊断中起重要作用.为积累我国各民族正常群体的皮纹学参数值,为人类学、遗传学及临床医学等相关研究提供正常对照数据,我们对416例湘西苗族学生的手纹进行了研究,为了对照分析,引用了有关文献. 相似文献
125.
为了评估基于snappyHexMesh方法生成的自动网格体系在二维柱体绕流大涡模拟中的适用性,比较了该自动网格体系与人工网格体系对于Re为3 900圆柱绕流和Re为22 000方柱绕流的数值模拟结果。通过设置合理的计算域以及数值格式,采用snappyHexMesh自动网格以及人工网格的算例都表现出良好的数值稳定性。将不同网格体系的数值模拟结果与物理试验结果进行对比,结果表明,采用snappyHexMesh网格可以提高数值求解效率;圆柱绕流对网格体系的变化比较敏感,不同密度的snappyHexMesh网格会显著影响圆柱气动力特征以及尾流区域的流场结果;snappyHexMesh网格体系可以准确预测方柱绕流,在方柱绕流大涡模拟中具有相较于圆柱绕流更好的适用性。 相似文献
126.
近些年,基于深度学习的算法和模型在各种图像分析任务中都取得了显著的成功,与常见的自然图像相比,医学图像数据集依然面临高度不平衡的问题,不平衡数据会导致特征空间里的决策边缘倾向样本多的类别,导致分类效果的下降.为了解决该问题,提出一种基于卷积神经网络考虑特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法(Z-Score Compactness-based Convolutional Neural Network,ZC3NC).首先,从一个卷积神经网络的最后一层卷积层提取训练集样本与测试集样本的特征图,随后引入一个新的Z分数来度量测试集数据的特征图相对训练集每个类在特征空间上的偏离度,偏离度的度量基于类内的紧凑度,其主要关注样本的分布特性,对各类样本数量的不平衡性不敏感.最终,根据计算的偏离度,对测试集的数据进行分类.在DermaMNIST数据集上的实验表明,在不对数据和神经网络模型做任何额外增强的情况下,该方法的平衡准确率比原卷积神经网络模型平均提高11.15%,最多提高14.08%,证明提出的分类方法能有效地提高多种卷积神经网络对不平衡医学图像数据的分类性能.此外,和最先进的不平衡分类方法 Und... 相似文献
127.
基于文献、问卷及实地调查等方法,统计分析监利市外来入侵植物的种类、生活型、原产地和分布特征,并划分了危害等级.结果显示:1)监利市外来入侵植物有18科36属45种,以菊科(Asteraceae)、苋科(Amaranthaceae)和豆科(Leguminosae)为主,共计24种,占比53.3%,其中,菊科植物最多,占比26.7%;2)从生活型来看,以草本植物为主,占比97.8%;3)从原产地来看,原产于美洲的种数最多,占比59.6%,欧洲和亚洲次之,均占比14.9%;4)从入侵等级与危害程度来看,有恶性入侵类植物1种,严重入侵类8种,局部入侵类7种、一般入侵类24种和有待观察类5种;5)从分布特征来看,1、2级入侵植物主要分布在新沟镇、毛市镇和棋盘乡等乡镇;3级入侵植物主要分布在周老嘴镇、分盐镇和汴河镇等乡镇;4、5级入侵植物在监利市分布较少,呈零星分布.同时本研究提出监利市外来入侵植物防控建议,包括关注已入侵植物及其原产地、加快建立健全的风险评估系统、加强科普宣传等,为我国区域外来入侵植物的防控提供科学依据. 相似文献
128.
为省略船舶稳性计算中横摇阻尼以及船舶阻力等参数的复杂计算过程,提出一种采用径向基函数(RBF)神经网络对第二代完整稳性失效概率预报的方法.研究包括过度加速度、瘫船稳性以及骑浪/横甩3种失效模式.通过研究船舶相关参数对各失效模式失效概率的影响,确定采用RBF神经网络对每种失效模式进行预报时输入特征的选取,从而降低训练时长.使用训练后的网络对样本船稳性进行预报,采用均方误差和平均绝对百分比误差对预报结果进行评估.对3种失效模式预报结果的平均绝对百分比误差分别为6.49%、7.09%、5.70%,均小于10%,表明采用RBF神经网络可较为精准地对船舶稳性进行预报. 相似文献
129.
130.
为实现对车辆异常行为的准确识别,提高车辆行驶的安全性,提出了一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)、监督学习与长短期记忆(long short term memory, LSTM)深度学习的交通异常驾驶行为双层识别模型。首先,对车辆轨迹数据筛除和滤波,构建异常行为数据集;其次,从异常行为轨迹特征中提取出特定异常行为的特征标签,并人为标定在训练集中;再次,构建SVM模型对训练集进行粗识别,基于SVM的二分法原理,从测试集中筛选出异常行为;最后,通过LSTM时间序列模型构建具体种类的异常行为模型,并通过深度学习的方法,从异常行为数据中细分为蛇形驾驶、急速变向、侧滑、大半径转弯、快速U型转弯、急刹车等具体的异常驾驶行为。本次实验选用下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)数据中US-101高速公路和peachtree城市道路的数据集的轨迹数据验证SVM和LSTM双层识别模型的性能,包括均方根误差、识别准确率等。结果表明,构建的双层识别模型在第一层有98%的识别准确率,第二层有超过80%的识别准确率,可以较为准确地识... 相似文献