《说吧,记忆》的“桔状结构”叙事

纳博科夫在自传小说《说吧,记忆》中运用了桔状结构的叙事手法,使得叙事具有空间化风格特征。《说吧,记忆》的桔状结构叙事手法与纳博科夫断裂的时间感受相关,他凭借空间化的叙事手段在写作中获得一种象征性的共时性时间体验,并使得作品具有众声喧哗的后现代美学风格。     

电涡流位移传感器测量模型及其在叶尖间隙测量中的空间滤波效应

基于电涡流位移传感器测量原理,建立叶尖间隙的有限元模型.根据涡轮发动机等旋转叶片设备叶尖间隙的结构特征与测量需要,建立了具有矢量特性的叶片点阵模型.分析叶片厚度、叶片转速、传感器敏感区大小、信号采样速率引起的空间滤波效应,以及对叶尖间隙测量结果的影响.研究结果表明,一定叶片厚度情况下,叶片转速、传感器敏感区、信号采样速率存在最低要求,这一结论可为叶尖间隙测量系统设计提供重要理论依据.     

中风渐成全球负担

<正>●中风是一个公共健康问题,它往往更多地影响相对贫穷的国家,也留给富裕国家急剧膨胀的医疗费用。但中风通常是可预防的。一、中风的根源、失控和生活方式中风通常发生在流向大脑的正常血液循环被突然中断时,其原因可能是脑血栓或血管破裂。没有血液输送足够的氧气给大脑,先是出现脑细胞的大量死亡,继而出现这部分脑细胞控制的身体机能的损伤现象。     

初中生如何通过快速记忆来学习英语

大量背诵单词一定要集中时间和精力背诵,那种认为一天背十个,一年就背多少个的想法是不现实的.也不要试图直接通过阅读小说或报纸而背诵大量单词.阅读小说时不要查字典,碰到您在单词表中见过的单词可以多留意一下,没见过的最好是不要理会.目标就是那个词汇表.背完后可以再背下一个词汇表.     

基于VMD-BO-BiLSTM的猪肉价格预测模型

基于猪肉价格的非线性与波动性特性，提出一种基于变分模态分解（variational modal decomposition, VMD）和贝叶斯优化（Bayesian optimization, BO）的双向长短时记忆（bidirectional long short-term memory, BiLSTM）网络的猪肉价格预测方法。首先采用变分模态分解对数据进行预处理，将数据分解为具有相对简单波动的子序列；然后通过贝叶斯算法对双向长短时记忆网络模型的第1、2隐含层神经元数目、学习率和批次大小进行寻优，根据寻优的结果建立预测模型。实验结果表明：VMD-BO-BiLSTM方法的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和确定系数分别为1.101 214、1.466 100、0.040 631、0.987 760，相比传统单一的LSTM,BiLSTM模型精确度更高，有更高的适用性，适合对猪肉价格预测。     

蛮坡渡作为白马人祖居地的考证

蛮坡渡即今江油市青莲镇所在地,包括流经该处的盘江、涪江两岸。据说历史上曾有白马氐人部落在此长期居住而得名,并被今天的白马人称其为祖居地之一。历史上的白马氐人居住地域广阔,何以蛮坡渡在其历史记忆中被历代传述,成为民族记忆?本文拟从文献记载、历史记忆和田野考察几方面相结合来进行讨论。     

基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法

针对当前通信系统所采用的主要调制方式,提出了一种基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法。首先,分析了利用信号循环谱二维灰度图进行通信信号调制识别的可行性;然后,通过降采样和裁剪技术对循环谱图预处理;最后,设计了深度卷积神经网络架构,并提出了稀疏滤波预训练的方法。仿真结果表明:相比于经典的基于深度学习的调制识别方法,该方法模型简单,优化量少,且在小样本场景下性能最佳,具有很高应用价值。     

基于DS理论和指数平滑的滤波算法研究

针对图像椒盐噪声检测中的不确定性问题,利用基于证据理论的椒盐噪声检测算法,并联合Holt双参数指数平滑法对噪声图像进行滤除.依据椒盐噪声的极端性和不连续性,在检测噪声过程中利用证据理论的不确定性判据给出两种准则,并最终给出决策融合方法来判别噪声.此外,根据预检测结果给出噪声点的消除方法,实现图像消噪功能.仿真实验验证了本文方法的有效性.     

一种优化的高光谱图像特征提取方法

众所周知,特征提取方法在降低计算复杂度和增加高光谱图像分类精确度方面十分有效,针对此,提出了一种优化的图像融合和迭代率波的特征提取方法。首先,将高光谱图像分割成多个相邻波段的子集;然后,通过均值法把每个子集中的各个波段融合在一起;最后,对融合后的波段进行递归滤波处理,获得分类的特征信息。结果表明,该方法展示出较高的分类精确度。     

炼化过程参数定量趋势预测方法研究

针对石化企业催化裂化工艺单元的汽提段的蒸汽温度在某工况下的状态数据预测问题,提出一种基于粒子滤波的参数定量趋势预测方法,并给出具体实施步骤.其中针对过程参数状态转移特点,提出基于ARMA模型的状态方程建立方法,提高预测方法的实用性,降低对特定物理模型的依赖.通过石化企业现场案例分析,进一步验证本方法模型在企业现场的实际应用效果,结果表明,在5 s的预测步长范围内,异常工况参数预测值和真实值接近,预测相对误差小于1%,验证了本方法在实际案例应用中的可行性和有效性.