分级视角下残疾人冬季两项运动的关键竞技特征分析     

王润极  徐亮  阎守扶  吴昊 《首都体育学院学报》2020,(2):178-185

残疾人冬季两项项目竞技特征的理论研究薄弱和对残疾分级体系的认知模糊是影响我国残疾人冬季两项项目发展的关键问题。基于残疾分级视角,对有关残疾人冬季两项项目竞技特征的文献进行梳理与分析,认为:1)可通过加强我国冬季两项残疾人运动员运动技术的时效性和经济性练习,提升冬季两项残疾人运动员滑雪技术的动态平衡能力和滑行过程中的有氧代谢供能水平。2)在进行射击项目训练时,通过增加脱敏训练和电子激光靶系统训练等专项训练加强我国冬季两项残疾人运动员的射击技术稳定性和动作控制准确性。3)残疾人冬季两项竞技运动要求运动员具备良好的中枢神经系统调节能力,以最短时间激活副交感神经降低心率来提高动静转换效率,通过体能分配与技术运用等专项训练来全面提高冬季两项残疾人运动员的快速应变能力。4)冬季两项专项训练还需通过兼顾与整合2个小项相结合的训练方法来提升训练的整体效果。5)同一残疾分级的坐式运动员的不同坐姿对身体关键发力部位的肌肉募集有一定影响,在规则允许范围内,通过外部辅助和内部增强技术优化运动员竞技能力结构是冬季两项残疾人运动员达到国际水平的关键。  相似文献   

高职院校微课教学的现状、问题及优化路径探析     

张红兵 《包头职业技术学院学报》2020,(1):49-52,70

针对高职院校微课教学在实践中存在的重比赛、轻应用,重形式、轻实效,重讲授、轻互动,重技术、轻内容等方面的问题,提出通过采取坚持和发挥学生的主体作用,探索基于“互联网+”的混合教学模式,完善对微课教学的激励制度等措施,以进一步规范微课教学,优化其在高职教学中的作用和效果。  相似文献   

基于动态分阶势场法的船舶自动避碰系统     

罗贤程  尹建川  李宏宾 《上海海事大学学报》2020,41(1):1-7

为使船舶在多船避让环境下适应航行环境的变化并自动复航,提出基于动态分阶势场法的船舶自动避碰系统。该系统基于动态势场避障规划算法,利用模糊综合评价法量化船舶碰撞危险度;依据《国际海上避碰规则》确定本船在不同会遇局面下的避让行动,并据此对斥力势函数进行调整。该系统将本船的避碰过程划分为航迹保持、避让和复航3个阶段,根据不同阶段的要求构建动态分阶势场;利用动态分阶势场法对船舶的航行环境进行建模,进而生成恰当的航向指令;利用自动舵产生舵角指令控制船舶完成避让、复航和航迹保持。仿真结果表明:该自动避碰系统可以引导船舶完成既定的避让行动,并能使船舶在安全会遇距离上驶过;该系统可以适应航行环境的变化,且具备航迹保持能力。  相似文献   

“流空间”视角下粤港澳大湾区空间布局分级特征研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

杨思蓓  胡志华 《上海海事大学学报》2020,41(1):93-99

为加快粤港澳大湾区区域一体化进程,基于“流空间”视角,以粤港澳大湾区11个核心城市为研究对象,从客运流、经济流、信息流三个维度建立数理统计模型,分析粤港澳大湾区的交通、物流和经济信息化水平,并综合运用Jenks自然断裂点法和Moran散点图对粤港澳大湾区进行空间布局分级特征研究。研究结果表明:粤港澳大湾区有两个增长极——广州和深圳;粤港澳大湾区以珠江为界,珠江东西两岸分级明显;港珠澳大桥的连通有助于加强流要素空间互动,发挥更强的区域辐射和带动作用,扩大H-H连绵区的分布范围。  相似文献   

中美环境监督管理体制比较研究及启示     

张才谦 《重庆电子工程职业学院学报》2020,(1):20-23

随着我国社会经济发展,环境保护问题得到社会各界的重视,我国逐渐建立起环境监督与管理体制。美国是发达国家的典型代表,已经建立起相对完善的环境保护法体系和环境监督管理体制,值得我国学习与借鉴。文章通过分析中美环境监督管理体制的特点,比较中美两国环境监督管理机构的职责、独立性、资源配置,以及两国民众环境保护意识的差异,提出了完善我国环境监督管理体制的建议。  相似文献   

试论《明人十二像册》高度写真风格的中国渊源     

黄乐乐 《美育学刊》2020,11(2):116-120

现藏于南京博物院的一批无款写真头像《明人十二像册》,是中国写实画的一座高峰。对于这个像册的绘画风格,现当代学者多半都偏向认为是受到西方绘画的影响。但经与西方圣像画比较研究,像册仍属于中国本土的绘画传统,受到了宋代山水画和花鸟画高度写真精神的影响。  相似文献   

基于无人机激光点云的树障检测与砍伐树木数量估算     

张苏  齐立忠  韩文军  朱笑笑  习晓环  王成  王濮  聂胜 《中国科学院大学学报》2020,37(6):760-766

电力走廊的树木生长会对输电线路的安全运营造成巨大影响，精确检测出影响线路安全的树木并将其砍伐至关重要。因此，提出一种基于无人机激光点云的树障检测与砍伐树木数量估算方法。首先，对激光点云进行快速自动化处理，先后精确提取地面点、电力线点与植被点；其次，基于电力线点进行分段，并分析电力线与植被点的安全距离，进而确定树障区域的位置和范围；最后，对树障区域植被点云进行单木分割，并统计单木数量，最终实现砍伐树木数量的精准估算。研究结果表明，无人机激光点云可以实现输电通道树障的有效检测与砍伐树木数量的精确估算，总体树木砍伐数量估算精度可达92.3%，可为输电线路安全运营提供遥感技术支撑，也可为电网运维单位制订树木砍伐计划提供可靠依据。  相似文献   

【新水令】曲牌风格流变探析     

王方好  阎方正 《保定学院学报》2020,(1):85-91

曲牌【新水令】由同名词牌演化而来,最初被运用在南戏《张协状元》之中,用于表达慷慨激越的感情风格。该曲牌具有较强的灵活性,从元代到清代,其题材不断被拓宽,感情色彩也不断发生变化,不再局限于慷慨激越的声情风格,表达的情感也更为丰富。分析梳理【新水令】这一曲牌在元明清三代的风格变化,可以对其有更为深入的了解,亦有助于对于曲史样式的研究。  相似文献   

农村电子商务联盟资源体的构建——以广东省清远市为例     

王晓晴  王云 《清远职业技术学院学报》2020,(1):27-32

珠三角地区的经济、社会发展的集聚效应像一个巨大的吸盘,吸走了粤东西北地区的人力资本。清远农业生产经营青年人才缺乏,成为发展农村电子商务的制约瓶颈。既然人才不可能短时间回流,应充分利用省职教基地的高校人力资本,通过在基地建立农村电子商务发展中心的形式,以高校智库资源为引领,凝聚科研院所、农业生产流通社会组织和规模龙头企业等形成发展联盟资源体,推进清远农村电子商务实现跨越式发展。  相似文献   

Ancient Mural Classification Method Based on Improved AlexNet Network     

Jianfang Cao  Hongyan Cui  Qi Zhang  Zibang Zhang 《文物保护研究》2020,65(7):411-423

ABSTRACT

As an important part of art and culture, ancient murals depict a variety of different artistic images, and these individual images have important research value. For research purposes, it is often important to first determine the type of objects represented in a painting. However, the mural painting environment makes datasets difficult to collect, and long-term exposure leads to underlying features that are not distinct, which makes this task challenging. This study proposes a convolutional neural network model based on the classic AlexNet network model and combines it with feature fusion to automatically classify ancient mural images. Due to the lack of large-scale mural datasets, the model first expands the dataset by applying image enhancement algorithms such as scaling, brightness conversion, noise addition, and flipping; then, it extracts the underlying features (such as fresco edges) shared by the first stage of a dual channel structure. Subsequently, a second-stage deep abstraction is conducted on the features extracted by the first stage using a two-channel network, each of which has a different structure. The obtained characteristics from both channels are merged, and a loss function is constructed to obtain the classification result. This approach improves the model's robustness and feature expression ability. The model achieves an accuracy of 84.24%, a recall rate of 84.15%, and an F1-measure of 84.13% when applied to a constructed mural image dataset. Compared with the AlexNet model and other improved convolutional neural network models, the proposed model improves each evaluation index by approximately 5%, verifying the rationality and effectiveness of the model for automatic mural image classification. The mural classification model proposed in this paper comprehensively considers the influences of network width and depth and can extract rich details from mural images from multiple local channels. An effective classification method could help researchers manage and protect mural images in an orderly fashion and quickly and effectively search for target images in a digital mural library based on a specified image category, aiding mural condition monitoring and restoration efforts as well as archaeological and art historical research.  相似文献