基于特征工程和深度学习方法估算体力消耗的模型有效性研究

目的 探究不同佩戴部位、不同惯性测量装置（IMU）（加速度计和陀螺仪）以及不同机器学习方法对人体走、跑活动能量消耗预测准确性的影响。方法 对IMU的原始信号进行预处理并提取多种活动特征,采用交叉验证的方式分别对基于特征工程的机器学习方法和基于深度学习的卷积神经网络方法进行建模。结果 在走、跑活动中,对于IMU的不同佩戴部位,踝部模型的性能整体上优于髋部模型;对于不同IMU获取的运动信号,加速度计模型的性能整体上优于陀螺仪模型;对于不同的机器学习模型,基于特征工程的机器学习方法普遍优于基于深度学习的卷积神经网络方法。结论 基于多信号融合的人工神经网络模型在不同运动强度下的稳定性和泛化能力均优于其他3种模型,建议使用该模型对走、跑活动的能量消耗进行估算。     

面向列车完整性监测的惯性传感器校准方法研究

基于GNSS/INS的列车完整性监测系统通过多种传感器信息融合进行组合定位,并实时记录列车头尾位置、加速度、速度信息等,实现列车完整性判别。惯性传感器数据的准确性对列车完整性判决的准确性和可靠性会造成直接影响。分析了列车运行环境下的惯性传感器信号误差特性,采用最优小波包降噪、零速校正等技术,提出了惯性传感器随机误差的动态校准方法。利用青藏线试验数据,对校准方法进行了性能验证。结果表明,提出的校准方法能在列车运行环境下对惯性传感器实现动态校准,提高了数据的可用性和准确性。     

体能训练原理思考

首先对规律—原理—原则三者的内在联系进行思辨,尔后据体能训练基本原理的视角,对运动负荷的内涵及结构进行了纠偏废误的观照,最后对恢复机制的探索途径提出一个假说。     

参照系的选择与力的功值

分析了参照系的选择对力的功值的影响，同时通过在教学过程中学生极易弄错的实例分析了动量守恒定律与参照系的关系。     

王怡的单脚背飞扣球技术特征

本文通过摄影、测试、解析得出：单脚背飞和球的球速比正面扣球球速快的优势．３名单脚背飞扣球队员中，王怡助跑速度适宜，腾起角合理，较好地利用身体的前冲力量，使空中位移增长，有较充分时间做空中转体击球动作．从而使她转体利落、连贯、完整、协调．能运用转体的惯性．增加击球时手指掌的加速度，通过比较，王怡的单脚背飞扣球技术、动作合理完整、协调，可称为优秀的单脚背飞和球手．     

双馈风力发电机组的虚拟惯性调频技术综述

随着风力发电的大规模迅速发展,风电机组的运行状态对电力系统稳定运行带来的影响引起越来越多的关注。目前我国多采用双馈反应发电机组(doubly fedinduction generator,DFIG),机组运行时由于其换流器结构的存在,使得转子转速与电网频率解耦,对电力系统的惯性贡献很小[1]。因此,挖掘其"隐藏"惯量,使其在系统频率变化时作出响应成为解决风电调频的关键。双馈风电机组的虚拟惯性调频方法应运而生,本文对目前该种调频法的提出过程做以研究;原理做以总结;方法做以分类;结果做以分析。     

闪光点

从事惯性约束聚变(ICF)的研究人员与他们的能源部监督人员之间的一场旷日持久的辩论可能会发展到白热化程度。美国的一项利用激光器或粒子束照射轻元素小丸的研究计划的正式目标是产生微型的热核爆炸，旨在检验核武器的效果（参见本刊1989年6期的“科学与火众”)。因为相信与该项技术有关的知识可能有助于制造氢弹的努力，能源部一直试图对该项研究的大部分内容加以保密。     

神光Ⅱ高功率激光实验装置研制

惯性约束聚变(ICF)研究的长远目标,是实现可控核聚变,为人类提供理想的能源。神光Ⅱ高功率激光装置是由中国科学院、中国工程物理研究院、国家“863”计划支持的大科学工程项目。该装置是目前我国规模最大、国际上为数不多的高性能高功率固体激光装置,是我国中近期惯性约束聚变重要实验平台。     

浅谈小学生的计算教学

培养学生的计算能力,是小学数学教学的一项重要任务。本文就如何提高学生的计算能力,从以下几个方面谈几点看法．一、影响学生计算能力的心理因素1．惯性的思维方法。惯性的思维方法在运算中有积极的一面．也有消极的影响．当学生掌握了某一种知识（方法）往往习惯用类似的旧知识（方法）去思考问题。