广东体育旅游资源开发SWOT分析

广东省体育旅游资源的开发和可持续发展有着雄厚的基础和广阔的前景,同时也面临着一些问题,在研究广东省体育旅游资源可持续发展和开发利用时,可以从以下几个方面入手:广东省体育旅游资源的现状与优势,广东省体育旅游资源的劣势、开发中面临的威胁和存在的问题,广东省体育旅游资源开发存在的机遇与前景,从而为制定实现广东省体育旅游资源可持续发展的战略措施和发展对策提供依据和参考。     

我国大学办学特色研究的进展分析

近年来,我国大学办学特色研究主要集中在办学特色的意义建构、办学特色的影响因素以及办学特色的构建策略等方面。今后须加强大学办学特色跨学科整合研究,彰显大学办学特色实践取向研究,突出大学办学定位研究,强化大学办学特色形成机制研究,重视大学办学特色的元研究。     

语音文本中标点符号的检测方法简介

本文综述了语音文本中标点符号识别的相关概念和基于句法—语义规则以及基于语料库和统计语言模型的主要识别方法,并介绍了几个典型的标点符号识别系统。最后,指出了有待进一步研究的关键性问题。     

企业专利策略管理研究述评与展望

专利策略作为企业技术创新或研发战略的重要组成部分,已成为众多企业应对竞争、强化竞争优势的重要策略和手段。从专利策略的内涵界定、专利策略的构成以及专利策略的表现形式入手对国内外相关研究进行系统梳理和评述,并指出未来的研究方向。     

基于多模态眼动识别的乒乓球运动员动作预测

眼动的速度最高可达到600°/s,具有比人手更灵敏的反应,因此有更好的实时性和应激性,通过眼动识别可以准确反映人体的动作特征,实现动作的判断和预测。采用眼动识别的图像处理算法实现对乒乓球运动员的动作预测,提高攻球效能,改进乒乓球攻击和防御的目的性。传统方法中对乒乓球运动员的眼动识别算法采用边缘特征融合算法,对运动员的动作变换跟踪性能不好,提出一种基于多模态融合眼动识别的乒乓球运动员动作预测算法。提取边缘特征,进行虹膜定位设计,统计搜索区域灰度直方图分布,建立虹膜颜色与边缘联合特征模板,通过多模态融合眼动时变分析,采用从粗到细的处理方法,在减少匹配对应项的同时进行动作预测相关系数匹配,预测跟踪目标中心,实现动作预测,仿真结果表明,算法对运动员的动作预测准确度高,实现对乒乓球运动员动作的实时跟踪和识别。     

基于鱼群信息链特征优选的域间流量监测

对内容中心网络的域间流量监测是未来互联网架构和网络安全监护的重要内容,通过域间流量监测,防止网络拥堵和不稳,提供网络性能,同时缩减网络冗余流量。传统方法中,对域间流量的预测采用双谱分析的方法进行特征提取,实现对局域网流量的预测,算法受到短时缓冲流量的非线性特征的影响,性能不好。提出一种基于鱼群信息链特征优选的域间流量预测算法,进行网络流量信号模型分析,构建流量监护数据样本驱动空间,进行鱼群信息链特征优选系统模型与数据预处理,得到域间流量为一阶空间权矩阵,域间网络流量信息数据表示为一个方阵,实现基于鱼群信息链特征优选的域间流量预测算法的改进。实验得出,采用该算法,在较低的信噪比下,仍然具有较高的预测精度,域间流量估计误差较低,性能较优。     

泸县节水农业发展潜力分析

水在农业发展中起重要作用,发展节水农业是缓解水资源供需矛盾、提高农业综合生产能力的重要途径。建设节水型农业,提高水的有效利用率,坚持节水灌溉、坚持节水农业的发展,不断改善和完善农业生产条件,将促进水资源可持续利用和社会经济可持续发展。本文获取泸县耕地面积、主要农作物种植面积、水资源利用及水利工程变化数据,主要农作物平均灌溉定额和节水灌溉定额数据,运用灰色预测法对泸县未来几年的主要农作物灌溉用水量进行预测,结果显示:2014-2017年水稻、玉米、小麦在采用节水技术后共计用水量分别为:14.2亿m3、11.08亿m3、0.46亿m3,共计节水量分别为:14.04亿m3、11.41亿m3、0.59亿m3。研究得出:应该大力发展节水农业.改进节水技术.提高水的利用率.节约水资源。     

秀峰区建筑行业发展现状及前景分析

建筑业的繁荣不仅改善了人们的生活环境,也为经济发展作出了巨大贡献。为了切实掌握好秀峰区建筑行业的发展并认清存在的问题,文章主要以对建筑业进行的经济普查为基础,对秀峰区建筑行业发展现状及前景进行分析。     

竞技能力系统构型研究进程与展望

研究方法:运用文献法、逻辑分析法、归纳演绎法,对现有竞技能力系统构型进行了归纳分析。研究目的:旨在完善与发展竞技能力结构理论,也为未来相关课题的研究提供参照。研究结果和结论:在诸多竞技能力结构模型与理论中,每种模型与理论对竞技实践都有其积极的一面,研究者都从自己的角度建立了适合自己研究领域的模型与理论,但又都不能很好地概括竞技能力系统构型。也许不能用一个模型来展示所有竞技项目运动员的竞技能力结构。为此,探究性地提出了竞技能力系统模型建构未来发展展望。     

Informing in-season tactical periodisation in team sport: development of a match difficulty index for Super Rugby

In team sports, tactical periodisation refers to the planned manipulation of training loads with the aim of prioritising athlete readiness for matches of greatest importance. Although monitoring of athletes’ physical condition is often used to inform this planning, the direct influence of external factors on match difficulty has not been well quantified. In this study, a ‘match difficulty index’ (MDI) for use in Super Rugby was developed, based on the influence imparted by five external factors on previous match outcomes. Specifically, information relating to match location, days break between matches, time-zone change and opposition ladder position (both current and previous year) were collected for matches played during the 2011–2013 Super Rugby seasons. Logistic regression analyses were used to assess the importance of each of these factors with respect to match outcome (win/loss), with opposition ladder position and match location (home, domestic away or international) exerting the greatest influence on match difficulty. Three separate cross-validated models were constructed, with match outcome classification performance reported as 66.2%, 65.5% and 63.7% respectively. The three MDI models emanating from this study can each be used to inform tactical periodisation program design both prior to and during the regular season.