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婚姻嫁娶是人生中的一大喜事。既然是大喜的事,就要办得热闹排场,既要显示主人经济上的富裕,还要体现自己的热情与大方。在青海,筵席中的“八盘”,便成了当地人这种意愿的载体。只要对饮食内涵有着深入了解的人便一定知道,任何的一种长期存在着的固定席面,不论它是流行与上层的高档席面(如满汉席),还是畅行于民间的普通席面,都必须有一个被那一层次的饮食群体所认同并共同采用 相似文献
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在生态优先、绿色发展前提下, 提出生态需水差分整合移动平均自回归预测模型( autor egressive integrated moving average model, ARIMA) , 据此在生态需水确权的基础上进行流域预留水权确权, 并在水权确权的基础上 探索水权期权交易模式下预留发展水权再配置方案, 实现跨流域水资源优化配置的同时规避水权买卖双方风险, 为跨流域特殊水权的确权与再配置提供参考。研究表明: 受气候、政策的影响区域生态需水量呈现出较大变化; 南水北调中线受水区天津和河北不具备自备预留发展水量的能力, 需要依靠流域调度中心的统一协调; 流域调度中心可以根据预测年预留发展水量的使用风险情况进行价格方案的灵活配置, 实现预留发展水量经济与社会效益的最优化。 相似文献
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节庆活动为非物质文化遗产的传承和发展提供了载体和平台。通过梳理、分析吴桥杂技艺术节的活动内容、功能定位和运营模式演变等,探讨节庆活动如何促进杂技非遗的活化和利用。在加速文旅深度融合、推动文旅产业高质量发展的时代背景下,以河北吴桥杂技艺术节为例,从代表性传承人的延续、系统性保护和研究、节庆活动时空限制突破及政府功能转变等4个方面提出杂技非遗可持续发展的思路。 相似文献
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摘要:采用Gleeble 3800热模拟试验机、OM、TEM与Vickers 硬度计,研究了不同变形温度下S含量对极低屈服点钢析出相、晶粒尺寸与硬度的影响;结合拉伸和冲击试验考察了S含量对实验室试轧钢板力学性能的影响。结果表明,不同变形温度下,当S质量分数由0.0018%提高至0.0077%,钢中晶粒尺寸发生粗化,硬度降低,析出相的主要类型由TiC变为Ti4C2S2和TiS,析出粒子的尺寸随之增大,分布数量减小。S质量分数为0.0077%的试轧钢板较S质量分数为0.0018%的试轧钢板具有更低的屈服强度且塑韧性并未降低,其综合力学性能更优且完全满足极低屈服点钢的要求。 相似文献
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目的 探索博物馆文创产品的设计开发路径。方法 博物馆文创产品作为一种综合性的多学科产物,需要展开全面的研究,找出一条适应时代要求和受众需求的文创产品设计路径。从博物馆的发展实际出发,总结其在当前社会环境下的多元化尝试,引出博物馆文创产品的设计实际,总结其中所存在的不足;从实际设计中的不足着手,分析博物馆文创产品设计在品类、文化、创意等层面的问题;从审美构思、传神达意和联系生活三个方面归纳总结博物馆文创产品的设计开发路径,同时从宏观的角度,联系博物馆文创产品的部分设计实例开展深入的探讨。结论 博物馆文创产品的设计与开发应对有效的传统文化、丰富的内涵和审美追求有所关照,让自身的文化价值、审美价值和商业价值得到充分的体现,以此拓宽市场,促进博物馆的可持续发展。 相似文献
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文中较全面地论述了油田脱水转油站计算机集散型控制系统。讨论了油水界面的测量方法,计算公式和控制原理。在国内首次选用美国霍尼韦尔双法兰差压变送器智能表测量油水界面,用计算机实现闭环控制,取得满意效果。该系统也适用于其它复杂工艺过程的控制。 相似文献
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传统分解集成径流预测模型首先将整个径流序列分解成若干个子序列,再将这些子序列划分为训练期和验证期进行建模,错误地将验证期内预报因子数据视作已知数据处理,难以应用于实际径流预报工作中。并且,这类模型的预测结果仅为一个确定数值,难以描述由于径流序列随机性和波动性而导致的预测不确定性。为解决以上问题,本文结合变分模态分解方法、支持向量机模型和核密度估计方法,提出了一种可同时进行点预测和区间预测的新型逐步分解集成(VMD-SVM-KDE)模型,并提出了一种两阶段粒子群优化(TSCPSO)算法来优化模型参数。选用黄河流域月径流数据评估模型性能,研究结果表明:(1)VMD-SVM-KDE模型将单一SVM-KDE模型的确定系数(R2)和纳什效率系数(NSE)值由0.145~0.630提升至0.872~0.921,区间平均偏差(INAD)值由0.046~95.844降低至0.005~0.034,说明VMD-SVM-KDE模型显著改进了单一SVM-KDE模型的点预测和区间预测性能;(2)相较于一阶段PSO算法,TSCPSO优化算法将单一模型的R2和NSE值由0.145~0.480提升至0.309~0.630,INAD值由48.813~95.844降低至0.046~0.195,将分解集成模型的R2和NSE值由0.872~0.912提升至0.876~0.921,INAD值由0.007~0.034降低至0.005~0.014,说明TSCPSO优化算法可以克服SVM的过拟合问题,并能提高单一模型和分解集成模型的预测精度;(3)VMD-SVM-KDE-TSCPSO有效解决了传统分解集成预测模型存在的错误使用验证期内预报因子数据的问题,并在各站的R2和NSE值均约为0.9,INAD值的范围为0.005~0.014,具有更高的点预测和区间预测精度。文中模型可为优化径流预测模型和非平稳非线性水文序列预报提供新思路。 相似文献
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