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张艺 《浙江纺织服装职业技术学院学报》2004,3(2):71-73
课程和教学内容体系改革是高职高专教学改革的重点和难点。高职高专课程和教学内容体系改革,必须以转变教育思想和教育观念为先导,必须走现代化、信息化和国际化的道路,必须重点突出多样性、综合性、基础性、应用性和实践性,必须更新教学方法和教学手段,必须抓紧抓好教材建设,必须建立健全科学实用的评估体系和评估机制。只有这样,改革的目标才能彻底实现。 相似文献
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综述了高性能混凝土耐久性能方面的研究进展,包括高性能混凝土的抗氯离子渗透性能、抗冻融性能、抗碳化性能、抗盐侵蚀性能以及多种因素耦合作用下的耐久性能等,介绍了与高性能混凝土耐久性相关的损伤模型和寿命预测模型,并分析了高性能混凝土耐久性能研究现存的一些问题。分析发现:高性能混凝土的耐久性能受材料种类、掺量、实验条件等因素的影响,适量的矿物掺合料和外加剂能够减少混凝土内部有害孔的数量,增加结构的密实度,提高混凝土的耐久性能。多种因素耦合作用下的混凝土耐久性及损伤模型、寿命预测模型等更接近结构所处环境的实际情况,这将会成为高性能混凝土耐久性方面研究的一个热点。 相似文献
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钢筋混凝土(Reinforced concrete, RC)作为近现代土木工程领域中最重要的组合材料,在实际工程中得到了大量应用。钢筋与混凝土之间良好的粘结性能是保证RC结构服役性能的关键,影响着RC结构生命周期不同阶段的力学性能。然而,由于钢筋混凝土界面粘结滑移关系十分复杂,且涉及多种变量,因而实际结构分析中一般忽略了粘结滑移对RC结构整体力学性能的影响,即认为二者间完全粘结,忽略了二者间的相对滑移,从而导致分析结果与实际存在较大偏差。 迄今为止,国内外学者基于大量试验研究,综合考虑影响钢 筋混凝土粘结性能的多种因素,建立了相应的粘结滑移本构关系及模型。在此基础上,一些学者则结合试验研究与理论分析,建立了钢筋混凝土粘结滑移的理论模型和数值模拟方法,通过将其带入结构分析以考虑粘结滑移效应,从而提高了对结构响应的模拟精度。因此,准确揭示钢筋与混凝土间的粘结失效机理及其影响因素,表征各因素对钢筋混凝土粘结性能的影响规律,建立相应的粘结滑移本构关系和数值模拟方法,并将其应用于实际结构分析中,是提高分析结果精度、改善整体结构受力性能的前提。 鉴于此,本文综合国内外相关研究成果,分别从粘结机理、试验研究、理论和数值模型三个角度出发,对钢筋混凝土粘结滑移研究现状展开了详细综述。首先,在粘结滑移关系表征及其破坏机理方面,简要分析了粘结应力计算方法、粘结滑移本构关系建立及粘结破坏模式。在试验研究方面,详细描述了国内外相关试验研究和基于试验建立的粘结滑移本构关系,并对影响粘结性能的各种因素进行了归纳总结。在模型分析方面,具体介绍了粘结滑移的理论模型及数值模型,并将数值建模方法划分为直接模拟法和间接模拟法,进而简要分析了两种方法的优缺点和适用性。最后,对该研究方向中存在的不足以及进一步研究的趋势进行了分析,指出考虑钢筋锈蚀、冻融循环等环境因素耦合作用影响的粘结滑移问题是未来钢筋混凝土粘结滑移研究的重点方向,在后续工作中需要借助更加广泛的试验研究及理论分析来丰富该领域研究,以期进一步完善混凝土基本理论体系,并为实际工程结构的耐久性提供参考。 相似文献
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516.
服装关键点的检测对服饰分类、推荐和检索效果具有重要的作用,然而实际服装数据库中存在大量形变及背景复杂的服饰图片,导致现有服装分类模型的识别率和服装推荐、检索的效果较差.为此,本文提出了一种级联层叠金字塔网络模型CSPN (Cascaded Stacked Pyramid Network),将目标检测方法与回归方法相结合,首先采用Faster R-CNN结构对服装目标区域进行识别,然后基于ResNet-101结构生成的多层级特征图,构建级联金字塔网络,融合服饰图像的多尺度高低层信息,解决图片形变及复杂背景下服装关键点识别准确度不高等问题.实验结果表明,CSPN模型在DeepFashion数据集上较其他三种模型对服装关键点具有较高识别度. 相似文献
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口令猜测攻击是一种最直接的获取信息系统访问权限的攻击,采用恰当方法生成的口令字典能够准确地评估信息系统口令集的安全性。该文提出一种针对中文口令集的口令字典生成方法(CSNN)。该方法将每个完整的汉语拼音视为一个整体元素,后利用汉语拼音的规则对口令进行结构划分与处理。将处理后的口令放入长短期记忆网络(LSTM)中训练,用训练后的模型生成口令字典。该文通过命中率实验评估CSNN方法的效能,将CSNN与其它两种经典口令生成方法(即,概率上下文无关文法PCFG和5阶马尔可夫链模型)对生成口令的命中率进行实验对比。实验选取了不同规模的字典,结果显示,CSNN方法生成的口令字典的综合表现优于另外两种方案。与概率上下文无关文法相比,在猜测数为107时,CSNN字典在不同测试集上的命中率提高了5.1%~7.4%(平均为6.3%);相对于5阶马尔可夫链模型,在猜测数为8×105时,CSNN字典在不同测试集上的命中率提高了2.8%~12%(平均为8.2%)。 相似文献
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文本蕴含识别(RTE)是判断两个句子语义是否具有蕴含关系的任务.近年来英文蕴含识别研究取得了较大发展,但主要是以类型判断为主,在数据中精确定位蕴含语块的研究比较少,蕴含类型识别的解释性较低.从中文文本蕴含识别(CNLI)数据中挑选12 000个中文蕴含句对,人工标注引起蕴含现象的语块,结合语块的语言学特征分析归纳了7种具体的蕴含类型.在此基础上,将中文蕴含识别任务转化为7分类的蕴含类型识别和蕴含语块边界-类型识别任务,在深度学习模型上达到69.19%和62.09%的准确率.实验结果表明,所提出的方法可以有效发现中文蕴含语块边界及与之对应的蕴含类型,为下一步研究提供了可靠的基准方法. 相似文献
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