检索结果-南通市图书馆

东北林业大学学报 2025年第2期53卷 16-24页

作者：郜昌建王海龙徐森张小伟浙江省林业勘测规划设计有限公司杭州310020 浙江省森林资源监测中心

依据2021年浙江省森林资源连续清查数据,选取969个幼龄林和中林龄天然阔叶混交林样地,并依据样地植被型将样地划分为常绿阔叶林、落叶阔叶林和常绿落叶阔叶3种植被类型,采用方差分析及Pearson分析地形与林木物种和大小分化多样性的关系... 详细信息

依据2021年浙江省森林资源连续清查数据,选取969个幼龄林和中林龄天然阔叶混交林样地,并依据样地植被型将样地划分为常绿阔叶林、落叶阔叶林和常绿落叶阔叶3种植被类型,采用方差分析及Pearson分析地形与林木物种和大小分化多样性的关系。结果表明:1)3种植被类型间物种多样性指标间均呈显著差异(P<0.05),落叶阔叶林胸径变异系数和胸径均匀度显著高于常绿阔叶林(P<0.05),而常绿阔叶林胸径香农维纳指数显著高于落叶阔叶林和常绿落叶阔叶林(P<0.05);2)随海拔或坡度的升高,3种植被类型丰富度、香农维纳指数和辛普森多样性指数均显著升高(P<0.05),但落叶阔叶林和常绿落叶阔叶林Pielou均匀度指数无明显差异,坡向对林木物种多样性无明显影响;3)随海拔升高,3种植被类型胸径变异系数和胸径均匀度整体上均呈降低趋势,而胸径香农维纳指数则相反;由阳坡到阴坡,常绿阔叶林和常绿落叶阔叶林胸径均匀度指数整体上均呈升高趋势;随坡度增加,落叶阔叶林胸径变异系数和3种植被类型胸径均匀度均降低,而落叶阔叶林胸径香农维纳指数则相反。海拔和坡度对3种植被类型树种数量、胸径均匀度有明显影响,但对落叶阔叶林和常绿落叶阔叶林树种均匀度、常绿阔叶林胸径变异系数均无明显影响,而坡向主要影响常绿阔叶林和常绿落叶阔叶林胸径均匀度。

关键词：天然阔叶混交林地形物种多样性大小分化多样性

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西安大型体育赛事品牌提升研究

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体育文化导刊 2012年第9期 66-69页

作者：王全昌西北大学体育教研部西安710069

运用文献资料等分析西安市举办大型体育赛事的现状。结论:西安市群众性体育赛事蓬勃发展;国际化大型赛事数量少、跨度时间长;西安市民关注赛事的热情程度高;城市定位为国际性的体育赛事中心。建议:创建"政府引导促进、品牌自主创新、资... 详细信息

运用文献资料等分析西安市举办大型体育赛事的现状。结论:西安市群众性体育赛事蓬勃发展;国际化大型赛事数量少、跨度时间长;西安市民关注赛事的热情程度高;城市定位为国际性的体育赛事中心。建议:创建"政府引导促进、品牌自主创新、资本投资多元化、赛事环境保障、商业公益均衡、区县发展协调、赛事品牌营销和赛事规划评估"八大机制,形成大型体育赛事举办的长效机制。

关键词：体育经济体育赛事西安

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初中数学项目式学习实施策略探索

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数学学习与研究 2025年第1期 134-137页

作者：黄俊昌李满生广东省惠州市博罗县九潭中学广东惠州516123 广东省惠州市博罗县教师发展中心广东惠州516123

项目式学习具备实践性、通过合作探究提升学生问题解决能力的特点,逐渐成为数学教学创新的重要方向,打破了传统教学的束缚,不再局限于单一的课堂讲授和书本知识,而是让学生通过实际操作、团队合作和问题解决来深化对数学概念的理解和应... 详细信息

项目式学习具备实践性、通过合作探究提升学生问题解决能力的特点,逐渐成为数学教学创新的重要方向,打破了传统教学的束缚,不再局限于单一的课堂讲授和书本知识,而是让学生通过实际操作、团队合作和问题解决来深化对数学概念的理解和应用.文章首先分析了初中数学项目式学习的实施意义,然后结合人教版初中数学七年级上册“有理数”和“有理数的运算”这两章内容探索了项目式学习的实施策略,包括从教材出发确定项目主题,结合学情设定具体目标,围绕目标制订详细学习方案,依循方案推进项目活动,并最终对照目标评价项目成效,旨在激发学生的数学学习兴趣,提升学生问题解决能力与合作交流能力,培养他们的创新精神和实践能力.

关键词：初中数学项目式学习路径探索教学设计成效评价

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基于Hough变换和深度学习的条形码识别

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现代电子技术 2025年第1期48卷 157-162页

作者：屈源昊张丰收昌继宝丰瑞博河南科技大学机电工程学院河南洛阳471003

为了解决复杂背景下条形码不易定位识别的难题,提出一种基于Hough变换和深度学习相结合的方法对条形码进行校正定位。首先对待检测图像进行灰度化、高斯模糊以及边缘检测等预处理;然后利用Hough变换检测条形码图像中的线段,进行旋转校正... 详细信息

为了解决复杂背景下条形码不易定位识别的难题,提出一种基于Hough变换和深度学习相结合的方法对条形码进行校正定位。首先对待检测图像进行灰度化、高斯模糊以及边缘检测等预处理;然后利用Hough变换检测条形码图像中的线段,进行旋转校正,校正后的图像经Yolov5对条形码进行识别和提取,完成条形码的识别分割。文中方法对不同样式条形码均有较好的识别效果,旋转校正的精确度达到99.31%,识别平均精确度达到99.40%,召回率达到99.79%,推理时间为10.5 ms。提出的方法可对任意角度倾斜进行校正,识别条码具有较高的准确率,对条形码定位识别具有一定的应用价值。

关键词： Hough变换 Yolov5 倾斜校正条码识别图像处理机器视觉

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