身体哲学视域下体育自觉的窥探

通过文献资料法和逻辑分析法,从身体哲学的角度,以时间为轴,探索了身体沉睡、身体觉醒、身体缺席状态下体育自觉的实现程度,以及身体自由条件下的体育的应然状态.然后,以空间为轴,从身体存在的肉身、家庭、社会、文化等空间结构上展开了对体育自觉实现条件的探讨.指出,随着时间的推移和社会的进步,体育自觉具备了物质条件,但体育自觉的实现与所处的环境息息相关,肉身、家庭、社会、文化是体育自觉实现的基本条件.     

载人航天、深空探测和科学卫星三类任务中的空间科学

为落实习近平总书记关于要推动空间科学、空间技术、空间应用全面发展的指示,我国航天事业在近年来出现了可喜的发展。空间科学成为越来越多从事航天事业的大学和科研机构关注的对象。然而,对于空间科学在载人航天、深空探测和科学卫星这三类任务中如何发挥其作用,仍然有不少疑问和困惑。文章从空间科学发展的起源,以及载人航天、深空探测和科学卫星各自的特点,探讨空间科学在其中所起到的作用,并提出政策建议。     

复杂动结式的语义和句法分析

复杂动结式“NP1 VP1 得 NP2 VP2”句式中NP1为客体致使者,且VP2指向NP2的句式可分为A、B、C三类,其中C类有歧义。三类句子中VP1的语义特征和VP2、NP2的语义特点各不相同,这也导致了C类句容易产生歧义。通过讨论三类句子的句法形成过程,发现表层结构相同的A、B两类句子有着不同的底层结构,而C类句式的歧义就是来自于兼有两种不同的底层结构。     

土钉与槽钢组合支护在软土深基坑中的应用

在高层建筑深基坑支护各种方案中,通常土钉支护费用最低,当深基坑土质条件较差,如沿海地区淤泥质土层,含水量较大,基坑垂直支护面难以成型,难以采用土钉支护方案,引用钢板桩支护原理,本文采用25号槽钢与土钉组合深基坑支护方案,解决土钉在软土中应用不足和发挥槽钢封面的特点,成功解决软土地区土钉支护问题,由于槽钢可以全部回收重复使用,该支护方案造价较低,经济效益较好。     

加速带电黑洞的热效应(续)

该文讨论了变加速直线运动带电黑洞的霍金效应 ,给出了事件视界和相应的温度分析了一些特别有趣的情况 .发现带电黑洞的霍金温度不仅依赖于时间 ,而且依赖于极角 .当黑洞内外视界接触时 ,霍金温度为零 .在某种条件下 ,黑洞视界与 Rindler视界温度相等 .零温黑洞与 Rindler视界接触时 ,霍金温度为零     

歇后语的结构及其规范化

歇后语有外在表层结构和内在深层结构，其内在深层结构才是歇后语安身立命之点，构成歇后内在深层结构的前后两部分是矛盾统一体，两者有“同”有“异”。“同”与“异”科学地结合于一体，才构成规范化的歇后语，无“异”不能使歇后语既形象，生动，风越又表达一定的意义，无“同”则不能使其前后两部分合乎逻辑和谐地统一起来，有无“同”是鉴别是否是规范化歇后语的试金石，不合深层构造规律的歇后语是不规范的歇后语，应该沟汰。     

基于多状态跳转模型的场景独立音频事件检测方法

针对不同类型事件设计多状态跳转模型,结合两种深度神经网络实现对传统音频事件检测框架的改进。实验表明,在DCASE2017任务2的开发集数据上,改进后的DNN-HMM系统相比于基线系统取得F值8.9%的相对提升和错误率19%的绝对下降;基于多状态跳转模型聚类的卷积神经网络模型（SC-CNN）,相比于基线系统取得F值18%的相对提升和错误率30%的绝对下降。     

调质40Cr钢喷丸和喷丸后精车残余应力的实验研究

对不同硬度的调质40Cr钢喷丸后的残余应力和不同硬度的调质40Cr钢喷丸后精密车削的残余应力,进行了测试与分析。研究结果对控制和利用机械加工的残余应力,具有理论和实际意义     

基于负样本多通道优化SSD网络的钢铁厂提取

准确提取钢铁厂对去产能监测和环境保护具有重要意义。传统的人工目视解译方法效率低、成本高,无法满足开展大区域钢铁厂监测的需求。以深度学习目标检测网络SSD为基础,构建面向遥感影像钢铁厂提取的深度学习目标检测网络,提出maxout模块,将负样本通路优化为多分支结构,突出难分负样本特征并提升网络对无用特征的抵制效果。利用国产GF-1数据对京津冀地区的钢铁厂进行快速自动提取实验。与人工解译的钢铁厂点位数据的对比表明,该目标检测方法的提取精度达到80%以上。     

基于深度学习的SSD模型尾矿库自动提取

针对华北地区尾矿库自动提取问题,将基于深度学习的SSD目标检测模型应用于遥感图像尾矿库提取。首先标记华北地区2 000个样本,随机挑选1 500个作为训练样本,剩余样本作为测试样本,验证模型的检测精度。分析卷积层对应感受野与图像中尾矿库尺寸关系,发现原始SSD模型漏检误检大型尾矿库。改进SSD模型结构,提出增加额外卷积层的策略,提高对大型尾矿库目标的检测精度。实验表明,在置信度阈值为0.3时,改进的SSD模型相比原始模型,检测精确率提高10.0%,召回率提高14.4%,提高了大型尾矿库检测精度。验证了基于深度学习的SSD目标检测模型自动提取尾矿库的可行性以及改进算法的有效性。