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2.
田田 《Canadian Metallurgical Quarterly》2011,(6)
雅思听力教学在雅思考试教学中占有重要位置,是雅思考试教学的一个重要环节,但却是雅思学习中相对薄弱的环节.如何改革传统听力教学方式,以及如何促进英语听力水平的发展,已成为广大英语教师及英语学习者最为关注的问题之一.本文首先分析了阻碍学生听力水平提高的重要因素,然后提出相应的解决策略,以提高学生在雅思听力考试方面的综合能力. 相似文献
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4.
田田 《中国新技术新产品》2011,(6):204-204
国有企业人力资源管理还处在起步阶段,由于种种原因,实际工作中还存在不少问题,与国外发达企业人力资源管理还有较大的差距,在实践中还亟待完善。本文就国有企业人力资源管理中的几个问题作初步探讨。 相似文献
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7.
软岩蠕变损伤特性的试验与理论研究 总被引:2,自引:1,他引:1
在高地应力软岩隧道修建过程中,由于围岩蠕变损伤导致其变形具有明显的时效性和非线性。岩石的蠕变损伤与其内部微裂纹的延伸和扩展密切相关,宏观表现为蠕变过程中的体积扩容,通过对岩石扩容过程中损伤耗散能变化规律的分析,建立蠕变损伤演化方程,通过引入蠕变损伤因子对ABAQUS软件自带的蠕变模型进行修正,得到非线性蠕变损伤模型。应用所建立的蠕变损伤模型,对宜巴高速泥质红砂岩的三轴蠕变试验结果进行反演,结果表明,该模型可以很好地反映高地应力软岩在蠕变中的减速蠕变、等速蠕变和加速蠕变3个阶段。 相似文献
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抛石护岸在顶冲等极端情况下易发生水毁破坏,给人民的生命财产带来威胁。通过水槽试验获取496组样本数据,利用互信息(MI)筛选出6个关键特征属性,并采用支持向量机(SVR)、广义回归神经网络(GRNN)和随机森林(RF)等机器学习算法构建多个预测模型。然后,将这些模型作为基学习器,结合BP神经网络(BPNN)作为元学习器,采用Stacking集成学习方法构建抛石护岸破坏程度预测模型。最后,通过决定系数(R2)、均方根误差(RRMSE)及平均绝对误差(MMAE)等评价指标对模型性能进行评估。结果表明,Stacking模型在抛石护岸破坏高度、长度、范围上的平均R2为0.98、RRMSE为0.02、MMAE为0.03,相较于单一模型(SVR、GRNN、RF),Stacking模型的RRMSE、MMAE皆为最小,R2最高。在抛石护岸水毁破坏程度的预测中,融合的Stacking模型展现出更高的准确性与稳... 相似文献
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