1958—2017年贵南县气温变化特征分析

利用1958—2017年贵南县气温观测资料,采用线性回归分析、滑动平均等方法,分析了近60年贵南县平均气温、平均最高气温及平均最低气温变化特征。结果表明,近60年贵南县年平均气温呈明显上升趋势,年平均气温最高与最低温度相差2.3℃。     

《茶馆》中“茶”语言的美学特征与平民情怀

《茶馆》作为我国优秀戏剧文化的代表佳作,在语言文化上的美学特征以及作品中展现的平民情怀值得我们深入研究和思考。本文主要介绍了老舍先生与《茶馆》的创作,从语言的民族化、个性化、幽默感、时代命运的折射性来具体分析《茶馆》的语言美学,并从剧本的取材、语言风格和价值取向方面对《茶馆》的平民化和老舍先生的平民情怀进行深刻探究和思考。     

探析茶文化在大学生创业文化中的特征表现

茶文化在中国拥有悠久的历史,结合了传统文化中儒释道三家的核心思想,并对各个领域的发展产生了深刻影响,能够对人的思想和行为产生积极的引导作用,随着高等教育的普及化,大学生就业难度越来越大,大学生受到来自各个方面的压力,往往会产生很多心理问题以及思想问题,合理的运用茶文化的引导作用,不仅能够缓解这些问题,而且还能够完善和创新我国高等教育体系,为社会培养更多的高素质复合型人才,为国家经济与文化发展提供更多支持。本文以茶文化为内容,对其在创业文化中的特征表现进行具体分析。     

1株猪源2009/H1N1流感病毒反向遗传系统的建立

为建立1株猪源2009/H1N1流感病毒A/swine/Heilongjiang/44/2009(HLJ44)的反向遗传系统,利用双向表达质粒p HW2000,分别构建了该病毒株8个基因节段的重组质粒,将其共转染于293T和MDCK混合培养的细胞,拯救出重组病毒R-HLJ44。测序结果表明,R-HLJ44与亲本病毒HLJ44的核苷酸序列完全一致;二者在细胞上具有相似的增殖特性;抗原性未发生变化;分别以106TCID50的剂量鼻腔感染BALB/c小鼠,结果显示R-HLJ44与亲本HLJ44在小鼠脏器中的复制滴度也基本一致。以上结果表明拯救的重组病毒保持了与亲本病毒一致的生物学特性。该病毒反向遗传系统的建立,为进一步研究H1N1亚型流感病毒的致病分子机制及新型疫苗研制等奠定了基础。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。     

盆景与园林造景手法及其特征比较

中国盆景与园林造景有许多相似之处,但也存在很多差异。它们都用某种手段来反映对艺术的追求,但是盆景将风景限制在盆内,然后通过一定的艺术手法,使观众感受到自然美和人造美的结合;园林造景更多的是空间布局,涉及的元素远不止盆景。为此,阐述盆景和园林景观的相同和不同之处。     

绿豆的研究进展

为绿豆的深入研究提供参考,从形态特征、品种资源与栽培、选购与储藏、营养成分、药理作用、产品及食用注意事项等方面进行了概述。     

采茶戏与体育舞蹈教学结合之探讨

采茶戏自2006年经国务院批准被列入首批国家级非物质文化遗产名录,是我国江南地区和岭南部分省份重要的汉族戏曲之一,当前以赣南采茶戏最为突出。赣南采茶戏作为一种客家民俗文化形式,被誉为"中国戏曲百花园中的一朵奇葩"。那么,从表演形式讲,采茶戏与体育舞蹈拥有一定共同点,如何将采茶戏与体育舞蹈教学结合是本文要讨论的内容。笔者从赣南采茶戏出发,分析其"三绝"、"矮子"、"单袖筒"和"扇子花"的艺术特征,并如何将采茶戏完美融合到体育舞蹈教学作深入浅出的探讨,仅作参考。     

1981—2011年长海县大雾变化特征分析

利用1981—2011年长海县国家基准站逐月大雾日数统计资料,对大雾日数的年、季和月分布情况进行分析。结果表明,1981—2011年长海县大雾日数总体呈上升趋势,气候倾向率为9 d/10年。四季大雾日数占比由高到低依次为夏季、秋季、春季和冬季,四季大雾日数均呈上升的变化趋势,秋季的气候倾向率最大,春季和冬季最小。近31年长海县月大雾日数变化呈先增加后迅速减少的抛物线变化规律,大雾天气主要出现在5—7月,其间应加强相关的预警预报服务。