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991.
李旭英,广东潮安县人,幼时好弈。1956年获得汕头市冠军,1959年获得首届省运会象棋赛第五名,被吸收为广东棋队成员,同年荣登广州市甲组联赛榜首。当时李旭英技术全面、棋艺超群,在省队内选拔赛中,多次战胜杨官。70年代迁居香港,多次获得全港公开赛冠军,并代表香港参加亚洲比赛,获得优异的战绩。兹选50年代李旭英在广州摆擂台的一盘对局,以飨读者。潘少梅(先胜)李旭英(1959年11月7日弈于广州中央公园)中炮进七兵对屏风马左炮过河 1、炮二平五马8进72、马二进三马2进3 3、车一平二车9平84、兵七进…  相似文献   
992.
人类即将步入的知识经济时代,将是一个以高新技术产业为第一支柱的、以知识资源(智力)的占有、配置、生产、分配和使用(消费)为最重要因素的时代。国家间政治、经济、军事的竞争将更突出地表现在高技术及其产业发展方面的竞争。为在世界高新技术产业发展中占据一席之...  相似文献   
993.
笔者对用Czochralskipulling法制备Pr_3Co单晶的生长条件进行了研究,首次用此法成功地制备了Pr_3Co单晶,为研究其物理特性提供了必要条件。  相似文献   
994.
1990年1月12日起,我经学生服务中心介绍,办好了两年契约手续,住进了东京都板桥区一所房子。当时,我是以夫妻名义住进去的,并得到了房东的允许,及在契约书附纸上写清楚的。因房子一直是租给日本学生独身住的,所以,进去前,房东对我们讲,不能有小孩。为了应付紧张的读书及生活,能维持都不错了,谁敢还想生什么小孩。所以我当时就答应,我们不会要小孩的。 但夫妻一起生活,什么时候要不要小孩,这是很难预计的。没想到,我妻子很快就有了“孕”。同年11月,终于生了一个小孩。随后,我们马上告诉了房东。房东一听,就认真起来了,不是说不能有小孩吗?  相似文献   
995.
当今轨道交通迅猛发展,安全高效的列车运转是其重要的前提条件.全方位智能技术的出现,为轨道交通运行中原有的各种人工检测方法提供了技术支撑.提出一种利用道岔边缘特征提取和参数空间精确计算的实时机器视觉检测方法,针对轨道交通中的道岔转换过程中道岔的密贴程度,采用机器视觉技术进行检测.该方法主要包括4个方面:通过预处理抑制图像...  相似文献   
996.
振动训练同振幅不同频率与振动时间对血流量变化的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
国内外有研究表明,全身振动训练法(WBV)对增加皮肤血流量(SBF)有影响。但特定频率振动或不同振动持续时间对皮肤血流量的影响相关研究并不清楚,本研究目的:探讨不同振动频率下,前臂血流量变化是否存在差异,不同振动持续时间对皮肤血流量的影响变化。方法:选取22名普通高校学校生随机分入两组分别为30 Hz组与50 Hz组,每名受试者前臂被动振动10 min,观察振动期间及振动后恢复阶段10 min皮肤血流量变化情况。结果:1)30 Hz组和50 Hz组在振动训练开始的前4 min内前臂皮肤血流量均有显著性变化(P<0.05)。2)30 Hz组和50 Hz组SBF均在振动训练开始后5 min达到峰值,在振动的5~10 min中,两组皮肤血流量均保持较高值。3)在恢复期,30 Hz组皮肤血流量低于初始基线值,而50 Hz组皮肤血流量保持高于初始基线值。结论:30 Hz组与50 Hz组皮肤血流量在5 min内均有显著性升高,50 Hz组升高更加明显,并且在振动结束后恢复阶段血管收缩速度减慢,皮肤血流量加速现象保持持久,50 Hz振动可能对于加强训练者循环功能有更好的作用。  相似文献   
997.
爱逸之 《求学》2024,(1):40-43
<正>本文主角:植物生产类学科门类:农学讲述人:爱逸之(沈阳农业大学)本专业适合:喜欢生物学,热爱植物,有吃苦耐劳的精神,愿意在远离城市喧嚣的郊外耕耘事业的同学我在乡下上小学的时候,老师总是吓唬我们:“你们要是再不好好学习,长大以后就只能接手家里的一亩三分地,继续当农民了……”彼时年幼的我对这种“恐吓”不以为意,结果这个“诅咒”却在18岁那年应验了―我压分进了沈阳农业大学的植物生产类专业。  相似文献   
998.
遥感图像上的飞机目标检测是一件极富挑战性的工作,吸引了广大研究者的兴趣。基于人工神经网络的方法是当前遥感图像飞机目标检测的主流方法,这类方法要求人工标记大量的数据用于训练。对训练图像的人工标注工作费时费力,是制约有效利用大规模数据的主要瓶颈之一。为解决这个问题,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的半监督检测方法。在遥感图像飞机目标检测中,该方法不需要标记全部用于训练的图像,只需要标记其中一小部分样本,再和大量未标记数据一起进行训练便能取得优异的检测结果。该方法结合传统的检测网络和基于GAN的半监督学习网络。在对抗训练过程中,生成器学习数据分布并生成假样本,判别器判别真假样本,同时判别器还需要从标记数据中学习类别信息。最后,判别器学习到的决策分类面不仅仅区分出标记数据,而且平行于数据分布的边界。实验证明,在存在大量可供训练的图像的基础上,减少标注数据的比例,全监督学习方法性能会大幅下降;而本文提出的半监督学习方法,由于利用了未标注的数据,能保持更好的检测性能。  相似文献   
999.
1000.
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