非连续采空区矿柱力学分析的数值模拟

为探讨非连续采空区矿柱力学原理，通过FLAC3D数值模拟技术，对下向水平分层进路式胶结充填采矿法开采形成的非连续采空区中矿柱的受力状态进行了分析。研究表明，非连续采空区中矿柱所受的力主要为覆岩的自重应力，水平应力对其影响不大；随着埋深的增加矿柱承受的垂直方向的力近似呈直线增加；随着非连续采空区跨度的增加（进路数量增加），非连续采空区受垂直方向的应力逐渐由围岩两侧向矿柱中间过渡。     

台北机车1发展的主要经验及启示

私人交通工具大量增长导致土地资源紧缺、环境问题突出，包括城市整体环境、交通环境、空气环境遭到破坏，故而应正视非公共交通方式之重要性，使城市环境维护与非公共交通间和谐共存。我国台湾地区台北市机车数量庞大，形成独特的“机车文化”，当地通过科学规划、创新管理，为这种方便公众出行的非公共交通方式提供了合理生存之道。该文分析台北机车发展中的管理经验，并总结对内地城市管理非公共交通方式的启示。     

申花吸油烟机五年三上黑榜 三四线城市安全教育应加强

【事件】近日,上海市质监局对上海市生产的吸油烟机产品质量进行了专项监督抽查。结果显示,在20批次受检产品中,上海申花电器企业发展有限公司生产的一批次申花牌吸油烟机(规格型号CXW-218-Z308-1生产日期/批号2013.12)接地措施项目不合格,并且质量问题严重。据悉,此次并非申花牌吸油烟机第一次被检测出不合格。早在2011年11月,由上海申花旗下燃气器具制造公司生产的一款吸油烟机(型号规格CXW-160-B3生产日期/批号2011.7.2),被检测出产品压力、全     

改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。     

大数据背景下教师推进学生主体个性化学习研究

大数据时代,随着社会的快速发展,教育领域强调个性化教育,教师应积极面向全体学生,发现学生的独特性,承认个性差异,鼓励个性发展,因材施教,最大程度展现所有学生的个性和潜力。基于此,通过分析高职院校学生主体的个性化差异,探索研究大数据背景下教师推进学生主体个性化学习的策略,为后续教育改革和促进学生个性化学习提供参考。