龙门这边(115):温雨祥:我的象棋排局之路(二)     

温雨祥 《棋艺(象棋版)》2020,(2):31-33

三打败肖叔,让我声名大震,我的下一个目标是打败盐矿象棋冠军。父亲带我去找盐矿冠军求指教,冠军婉言拒绝,理由是小孩子要以读书为重。向工友一打听,原来冠军姓刘,人长得一表人才,在部队当兵时,团长乃一棋迷,听战士说刘冠军棋下得好,被团长待为上宾,多次派小车接来下棋。团长有意栽培此人,可是刘冠军鳝鱼脑壳—不开窍,人党、保送军校、提干皆不从,执意要转业回盐矿工作,团长只好作罢。  相似文献   

江海门户车马会(二)——中国体育彩票全国象棋业余棋王赛“乐在棋中”江苏赛区海门市预选赛2019“中珂·海门安装杯”象棋公开赛小记     

黄建东 《棋艺(象棋版)》2020,(1):76-76

除了前列台次高手夺人眼球的拼争外,海门当地棋手的认真态度同样值得一书。有一位邱卓斌棋友热情地告诉笔者(他认识我,春节“状元杯”棋赛曾获得我赞助的猪年纪念币),比赛首日6轮,3盘先手1胜2和,3盘后手全输;次日因老婆要去医院看牙,凌晨三四点起身去医院排队取号,但只拿了6号。然后,匆匆赶往赛场下棋,后3轮竟取得1胜2和的成绩。他告诉我时,指着嘴唇上的水泡说,这是累出来的。是的,每逢大赛,海门棋迷累并快乐着。  相似文献   

物理筛分对蒙东褐煤物理性质及低温氧化性能的影响     

武芳  斯钦德力根 《内蒙古科技与经济》2020,(22):112-113

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指向语言素养:香港中小学英语科全港性系统评估——以2020年小学三年级英语测试题为例     

陈丽曼 《教育测量与评价(理论版)》2020,(10):55-61

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基于SSI-GuidedLDA模型的引导式网络敏感信息识别研究     

吴树芳  杨强  侯晓舟  尹萌 《情报杂志》2023,(11):119-125

[研究目的]引导式主题模型可以引导生成有倾向性的敏感主题，提高网络敏感信息识别性能，对维护国家安全和社会稳定具有重要意义。[研究方法]针对当前网络敏感信息识别研究构建敏感信息特征不全面和不准确，从而导致识别性能欠佳的问题，提出基于SSI-GuidedLDA模型的引导式网络敏感信息识别方法。首先，从多源网络资源中爬取敏感种子词，并基于词向量模型Word2Vec获得种子词的敏感语义相关词，构建更为完备、准确的敏感特征。其次，将构建的敏感特征融入引导式主题模型，得到改进后的模型SSI-GuidedLDA。最后，基于SSI-GuidedLDA模型获得待识别信息的主题分布，通过主题分布概率判断其是否为网络敏感信息。[研究结论]在新浪微博数据集上的实验结果显示，与已有方法相比，提出的方法在准确率、召回率和F₁值上均有一定提高。  相似文献   

社会主义积累规律研究:基于中国经济增长70年     

荣兆梓  李艳芬 《教学与研究》2019,(9)

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"会计信息系统"课程混合式教学实践与评估     

艾文国  刘小雨  王延青 《工业和信息化教育》2019,(9)

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基于WSR的我国马拉松猝死风险防范模式及机制研究     

吕万刚  曾珍 《南京体育学院学报(社会科学版)》2020,34(2):1-8

人体内几乎所有的生理生化过程都遵循着生物节律。对于人类而言，视交叉上核根据日出日落调节睡眠－觉醒周期和其他日常生物节律。除其他因素外，这种昼夜变化已被证明对与运动表现有关的关键生理过程具有调节作用。最佳运动状态一般出现在傍晚，与核心体温的最佳状态相一致。核心体温的升高已被证明可以提高能量代谢，改善肌肉适应性，促进肌动蛋白－肌球蛋白的交叉桥接。研究还表明，如果在运动员表现最好的时间段安排训练，可以提升运动员的训练适应性。在研究生物节律对运动表现的影响时，除了考虑昼夜变化外，个人对运动时间（白天或夜间）的偏好也是一个重要因素。经常参加国际比赛的运动员会经历生物节律的改变，这对他们的身体健康和运动表现不利。因此，那些更容易受到时差影响的运动员可以考虑使用适当的应对策略来更快地调整生物节律，确保最佳竞技状态。  相似文献   

中小学法治副校长(辅导员)工作中的问题与建议     

刘跃升 《吉林省教育学院学报》2020,36(7):25-28

法治副校长(辅导员)制度还不够完善,在实际工作中存在着人员结构单一、教学内容不够系统、教学目的狭隘、教学形式单调、课时安排不够规范、校内外力量缺少有效整合、教学效果参差不齐等诸多问题。要解决上述问题,必须拓宽法治副校长、辅导员的聘任渠道,加快建立法治教育实践基地,探索建立巡讲制。此外,还应加强顶层设计,协调、沟通各相关部门,加大经费投入,完善考评机制。  相似文献   

基于DE-SVM的船舶航迹预测模型     

刘娇  史国友  杨学钱  朱凯歌 《上海海事大学学报》2020,41(1):34-39

为提高船舶航迹预测精度,解决准确建模难度大和神经网络易陷入局部最优的问题,考虑实时获取目标船AIS数据较少的特点,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的航迹预测模型。选择AIS数据中的航速、航向和船舶经纬度作为样本特征变量;采用小波阈值去噪的方法处理训练数据;采用差分进化(differential evolution,DE)算法对模型内部参数寻优以提高模型收敛速度和预测精度。选取天津港实船某段航迹的AIS数据,比较基于DE-SVM与基于BP神经网络的航迹预测模型的仿真结果。结果表明,基于DE-SVM的航迹预测模型具有更高的预测精度,简单、可行、高效,且耗时少。  相似文献