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拉森钢板桩在软土地层深基坑支护中的应用

山西建筑 2025年第2期51卷 82-86页

作者：方静孔凡水王璐姚家雄湖北省城市地质工程院湖北武汉430000 武汉地质勘察基础工程有限公司湖北武汉430000 湖北地矿建设工程承包集团有限公司湖北武汉430000

拉森钢板桩作为一种低碳环保、可回收的建筑材料,在各类建筑中发挥着重要的作用。以蕲春县某河道整治项目为例,选取了基坑支护工程中2个典型剖面,介绍了拉森钢板桩在软土地层中的应用,并将天汉软件设计计算结果、MIDAS GTS NX数值模型... 详细信息

拉森钢板桩作为一种低碳环保、可回收的建筑材料,在各类建筑中发挥着重要的作用。以蕲春县某河道整治项目为例,选取了基坑支护工程中2个典型剖面,介绍了拉森钢板桩在软土地层中的应用,并将天汉软件设计计算结果、MIDAS GTS NX数值模型分析结果与基坑监测结果进行对比分析,三者得到的支护结构位移、受力数值较为一致,表明天汉深基坑设计软件的客观合理性及可靠性非常高,施工前可以用MIDAS GTS NX数字模拟来预测及引导施工。

关键词：拉森钢板桩深基坑软土地层数字模拟

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提高高校后勤实体竞争力浅议

中国高等教育 2002年第Z2期 52-53页

作者：林知广东佛山科技学院

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开放开发档案资源努力服务社会公众

浙江档案 2005年第2期 32-33页

作者：姚知群平湖市档案局馆

当前,随着经济社会的迅速发展,开放、开发馆藏档案资源,为社会、公众提供多方位服务,满足社会各方面需要,成为各级档案馆的首要任务,也是档案工作的永恒主题.那么,如何利用档案馆的自身优势,用足、用好、用活馆藏档案,不断拓展服务的广... 详细信息

当前,随着经济社会的迅速发展,开放、开发馆藏档案资源,为社会、公众提供多方位服务,满足社会各方面需要,成为各级档案馆的首要任务,也是档案工作的永恒主题.那么,如何利用档案馆的自身优势,用足、用好、用活馆藏档案,不断拓展服务的广度和深度,吸引公众利用档案,充分发挥档案的作用?近年来,平湖市档案馆主要从以下几方面入手.

关键词：档案资源市档案馆社会公众馆藏档案档案目录文件材料

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提高高校后勤实体竞争力浅议

中国高等教育 2002年第13期23卷 50-51页

作者：林知广东佛山科技学院

随着高校后勤社会化改革向纵深发展,高校后勤企业作为一个经济实体,将越来越多地参与同社会企业一道为学校提供后勤服务的竞争.面对新的形势和挑战,高校后勤企业只有通过建立现代企业制度,优质高效地服务,提高自身的竞争力,才能在竞争... 详细信息

随着高校后勤社会化改革向纵深发展,高校后勤企业作为一个经济实体,将越来越多地参与同社会企业一道为学校提供后勤服务的竞争.面对新的形势和挑战,高校后勤企业只有通过建立现代企业制度,优质高效地服务,提高自身的竞争力,才能在竞争中求生存求发展.作为实体,利润是其生存的前提,但作为高校后勤实体,又是特定服务的提供者,面对高校师生必须在趋利性与公益性两者中找到一个平衡点,才能更好地发展自己.

关键词：高校竞争力后勤社会化改革后勤实体化后勤学理

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《诗经》“风”义原始与《风》诗文体

广西师范大学学报（哲学社会科学版） 2025年第1期61卷 137-146页

作者：林训涛深圳大学人文学院广东深圳518060

《诗经》分为风、雅、颂,体现了清晰的文体分类意识。从《毛诗大序》对“风”的定义和阐释出发,考察“风”的字形字义及其所具有的早期社会的文化意蕴,可认为“风”的本义是以容器(食器)又兼礼器的盘(槃)为基础而产生的具有两性关系及... 详细信息

《诗经》分为风、雅、颂,体现了清晰的文体分类意识。从《毛诗大序》对“风”的定义和阐释出发,考察“风”的字形字义及其所具有的早期社会的文化意蕴,可认为“风”的本义是以容器(食器)又兼礼器的盘(槃)为基础而产生的具有两性关系及生殖方面文化意蕴的地方音乐。历代关于“风”义的说法诸如讽刺、风教、声调都是在本义基础上的引申义。“风”的本义对《诗经》中《风》诗文体的形成具有明显的作用:其一,通过“采诗”,“风”从“两性关系和生殖”的意义转变为“风教”的教化意义,进而形成《风》诗文体;其二,“风”的本义决定了《风》诗相较于《雅》《颂》在内容、功用及辞章结构上明显的文体区别。

关键词：《诗经》风本义风教文体

微空心阴极放电的Monte Carlo模拟研究

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物理学报 2003年第6期52卷 1450-1454页

作者：姚细林王新兵赖建军华中科技大学激光技术国家重点实验室武汉430074

基于MATLAB与VC + +混合语言 ,采用MonteCarlo模拟对高气压下亚毫米级微空心阴极放电 (MHCD)中电子的运动过程进行了研究 ,计算出不同气压下的稳态时场向电子密度分布 ,电子能量分布以及对各种碰撞的统计等 .分析表明 :高气压下微空心... 详细信息

基于MATLAB与VC + +混合语言 ,采用MonteCarlo模拟对高气压下亚毫米级微空心阴极放电 (MHCD)中电子的运动过程进行了研究 ,计算出不同气压下的稳态时场向电子密度分布 ,电子能量分布以及对各种碰撞的统计等 .分析表明 :高气压下微空心阴极放电更能反映空心阴极效应———“来回振荡”的本质 .通过模拟得到 ,电子在阴极间来回振荡的过程中 ,仍以前向散射为主 .随着气压的升高。

关键词：微空心阴极放电 MonteCarlo模拟电子发射负辉区碰撞截面侧向散射效应辉光放电

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槲皮素铝的络合反应及槲皮素的荧光光度测定

理化检验（化学分册） 2002年第4期38卷 186-187页

作者：姚本林时小波武汉化工学院分析测试中心武汉430073 九江市环境监督管理站

槲皮素铝配合物在紫外光照射下产生荧光 ,其荧光强度与槲皮素的浓度呈线性关系。据此能测定槲皮素含量 ,线性范围为 2 .5× 10 - 6 ～ 4× 10 - 5mol·L- 1。该方法成功用于槐米提取物中槲皮素的测定。回收率在 97.8%～ 10 0 .0 %。

关键词：槲皮素铝络合反应荧光光度法槐米提取物配合物天然药物测定

案例教学法结合通关模式在“中药药理与应用”课程的实践

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科技风 2025年第1期 134-136页

作者：尹建康唐春红邓小燕姚如梦侯春久江西中医药高等专科学校

为了提升“中药药理与应用”的教学质量，围绕以学生为中心和以学习为中心的OBE教育理念，结合案例教学法和通关模式，开展中药药理的案例教学。通关模式的案例教学法可以全方位地促进学生学习的积极性、主动性和目标性。教学实验研究... 详细信息

为了提升“中药药理与应用”的教学质量，围绕以学生为中心和以学习为中心的OBE教育理念，结合案例教学法和通关模式，开展中药药理的案例教学。通关模式的案例教学法可以全方位地促进学生学习的积极性、主动性和目标性。教学实验研究结果表明，案例教学法结合通关模式能明显提升学生的学习状态、学习成绩和学习效果，实验班与对照班比较，p<0.05,有显著差异性，能提升“中药药理与应用”课程的整体教学效果。

关键词：案例教学法通关模式中药药理

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基于GPS轨迹数据的车辆分类方法研究

基于GPS轨迹数据的车辆分类方法研究

作者：姚知涵杭州电子科技大学

学位级别：硕士

车辆分类(Vehicle Classification,VC)是智能交通系统的重要研究内容,涉及交通流量估计、自动停车系统、车辆排放建模和城市规划等各种场景。传统车辆分类方法依赖于固定点传感器数据,具有成本高、部署稀疏和干扰交通等局限。全球定位系... 详细信息

车辆分类(Vehicle Classification,VC)是智能交通系统的重要研究内容,涉及交通流量估计、自动停车系统、车辆排放建模和城市规划等各种场景。传统车辆分类方法依赖于固定点传感器数据,具有成本高、部署稀疏和干扰交通等局限。全球定位系统(Global Positioning System,GPS)生成的轨迹数据能够克服以上局限,因此研究基于GPS轨迹数据的车辆分类方法具有重要意义。然而,现有基于GPS轨迹数据的车辆分类方法存在三个问题,为此本文提出了三种新型车辆分类模型解决这些问题,具体包括:(1)对于车型分布不平衡问题,提出了一种基于一对一支持向量机(One-Against-One Support Vector Machine,OAO-SVM)的车辆分类模型(OAO-SVM-VC),并在模型中对不同车型引入不同的惩罚成本,即代价敏感学习。首先通过重采样技术平衡样本空间,其次从GPS轨迹数据中提取一系列车辆运动相关特征,通过交叉验证框架下的递归特征消除算法确定特征的有效组合。实验结果表明使用自适应综合过采样与最近邻规则欠采样算法平衡样本空间,再通过代价敏感学习微调模型,可以显著提升OAO-SVM-VC模型在不平衡的数据集下的分类精度。与领域内广泛使用的机器学习算法对比,所提出的模型具有较高车辆分类性能。(2)对于GPS轨迹数据的隐私问题,提出了一种基于短时GPS轨迹数据的车辆分类模型(MDWD-BLSTMs)。首先利用多级离散小波分解(Multilevel Discrete Wavelet Decomposition,MDWD)从GPS轨迹数据中提取多级特征子序列,以提高模型信息表征能力。其次将分解后的子序列输入到基于双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory networks,BLSTMs)的多个子分类器中,最后将所有子分类器通过残差学习方法连接以获得最终的车辆分类结果。通过经典机器算法和深度学习模型两组基线实验的比较,证明了MDWD-BLSTMs车辆分类模型在短时GPS轨迹数据下的有效性和优越性。(3)对于GPS数据集的噪声标签问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和BSLTMs的混合神经网络车辆分类模型(CNN-BLSTMs-VC),并将最优鲁棒损失函数应用于模型中。大量实验表明主动-被动损失函数能够显著提高所提出模型在噪声标签数据下的分类精度,并且CNN-BLSTMs-VC模型在不同噪声率的数据下都具有较高的鲁棒性。

关键词：车辆分类 GPS轨迹数据支持向量机长短期记忆网络小波分解