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101.
饮茶是中国传统文化中的一种物质活动,更是精神艺术活动,而茶具是构成中国茶文化的主要因素之一。陶瓷茶具作为茶具中主要的类别与茶文化息息相关。本文从陶瓷茶具的实用性和艺术性两个方面论述了其从古到今的发展演变,以对中国现代陶瓷茶具的设计制作提供借鉴,创造更新的陶瓷饮茶器皿满足人们生活的需要。 相似文献
102.
伴随中国高等教育大众化进程和大学生就业市场化的改革,大学生就业难的问题日益突出,这不仅对个人、家庭和社会产生了不良的影响,也造成了人力资源和教育资源的极大浪费。不容置疑,大学生就业已经逐渐成为一个影响高等教育健康发展和社会和谐稳定的突出问题。尽管我国政府已经出台了不少大学生就业政策,但在政策可行性研究和具体执行中仍然存在不少问题,主要表现在现有大学生就业政策不健全,大学生就业相关配套措施不完善,大学生就业政策执行存在偏失等问题。 相似文献
103.
104.
为探究全球气候变化条件下松花江流域陆地生态系统健康程度的变化特征,基于2000—2020年MODIS MOD17A3HGF数据集,采用趋势分析、相关性分析、M-K检验、地理探测器和相对重要性分析等方法,结合气象站点数据和土地利用数据,分析植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)时空演变特征及其对极端气候事件的响应机制。结果表明:松花江流域年均NPP值为407.45g/m2(以C计,下同),以年均4.82g/m2的速率显著上升(p<0.01);极端降水事件对植被NPP空间分异性的影响强于极端气温事件,极端气候指数间交互作用的影响大于单一极端气候指数的影响,流域及农田和草地生态系统NPP主要受总降水量(PRCPTOT)与年平均最低气温(TMIN)交互作用的影响,森林、湿地和聚落生态系统NPP分别受中雨日数(R10mm)与年平均最高气温(TMAX)交互作用、强降水量(R95P)与TMIN交互作用和 R10mm与暖夜日数(TN90P)交互作用的影响;时间尺度上PRCPTOT、TMAX和TMIN是植被NPP的主要影响因素,空间尺度上PRCPTOT和TMIN是多年平均NPP的主要影响因素。研究结果可为量化气候变化背景下区域生态系统健康程度和应对极端气候事件措施的制定提供科学依据。 相似文献
105.
本文基于鄱阳湖洪水特点,选取特定洪水特征指标,利用数理统计方法分析鄱阳湖洪水特征指标的趋势性、突变性和周期性,并分析演变特征和驱动因素,得到结论如下:1)未来高洪可能性仍然较大,未来6~10a鄱阳湖年最高水位仍处于丰水期;2)洪水在年内分配发生较大改变,变化过程从“矮胖型”向相对“尖瘦型”演变,水量在年内更加集中化;3)高洪持续天数显著增加,19.00m以上的高水位维持时间平均每10a延长2.2d;4)年最高水位及年平均水位周期性变化主要受“五河”入湖周期性变化所控制,同时会受到其他因素影响而改变原有周期性变化规律,年最高水位具有5a为第一主周期,40~49a为第二主周期的变化规律。 相似文献
106.
为研究尾矿库漫顶溃决动态演化过程与溃口发展机理及规律,通过3组相似模型试验,对溃口展宽过程和演变机理进行了系统分析,提出了尾矿坝漫顶模式下溃口展宽速率的幂函数公式,并讨论了库水位上升阶段浸润线的变化过程及溃决阶段不同浸润线埋深条件下流速、流量、溃口宽度的变化过程。研究结果表明:尾矿坝的溃决过程可分为坝面漫流与冲沟形成、坝体崩塌与溃口快速扩张及稳定泄流3个阶段;浸润线埋深对流量、流速及溃口最终宽度有较大影响,排渗失效时峰值流量及溃口最终宽度接近正常排渗时的1.5倍,峰值流速可达1.2~1.3倍;降低浸润线高度可以延缓溃决泥石流到达下游的时间,紧急撤离时间也可延长3 min左右;提出的幂函数公式计算值与实测值吻合较好。 相似文献
107.
108.
树形结构作为一种非线性数据结构,在程序执行过程中的演变过程较为抽象,尤其是在对其进行加工型操作时,容易发生内存泄漏。针对编程初学者难以掌握树形结构的逻辑演变过程,以及在程序中发生内存泄漏错误时调试较为困难的问题,文中提出了一种对程序调试过程中树形结构的演变过程进行可视化呈现的处理模型TEVM(Tree Evaluation Visualization Model)。针对单个可视化程序在调试步骤前和调试步骤后的两个树形结构,设计了一种将树形结构转换为线性表示的结构对比算法,得出了它们的包括泄漏树在内的结构差异;同时设计了一种树形结构布局方法,并计算它们的布局差异。根据结构差异和布局差异生成可视化演变序列,调用绘图引擎对该序列进行解析和执行,从而完成对树形结构及其演变过程的动态、平滑和直观的可视化呈现,帮助编程初学者快速理解树形结构相关程序的执行过程,提升调试效率。将TEVM模型集成于一个面向编程实训教学的集成开发环境原型Web AnyviewC中,取得了较好的应用效果。 相似文献
109.
社会网络中海量、无序且碎片化的新闻数据,使得人们无法从细粒度感知新闻事件,更无法多视角把握事件发展脉络。为了解决这个问题,该文提出基于命名实体敏感的分层新闻故事线生成方法,在无监督的情况下,充分利用新闻信息构造层次化、多视点的事件脉络。该方法主要通过以下3个步骤实现:(1)基于事件主题信息与隐式语义信息相结合的方法检测事件;(2)基于多维语义信息的社区检测算法划分主题事件的子事件;(3)基于多视点信息构造事件发展的脉络。在真实数据集上的实验结果表明,该方法在三个步骤比基线方法均有提高,其中在构造事件发展脉络阶段,该方法在理解性、概括性和准确性指标上分别高出0.44、0.11和0.50。 相似文献
110.