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1.
21世纪是城市世纪,世界将首次有一半以上的人口生活在城市里,另一半也将依托城市生活。  相似文献   
2.
建筑展开面积为24,000平方公尺。 建筑地点在北京西郊。总结布置 本楼为全部建筑中之主楼,位于中轴线上。主轴为东西向,面临50公尺宽大路,入口向东,离路边35公尺。主楼西向为大花园。花园南北两翼,有六层、七层宿舍楼两栋。西端为大会堂、俱乐部、总餐厅及活动场所。  相似文献   
3.
对已建成的一些建筑物,依靠群众性的监督,开展百家争鸣,提出批评意見,经过讨论分析,总结经验教训,对提高设计質量,改进工作,起着极大的作用。建筑学报1957年第3、4兩期,连續发表了周卜颐教授和叶祖贵、叶耀富兩位建筑师的关于前门饭店设计中的一些意見和批评,就起着这样的积极作用。作为前门饭店主要设计者,我表  相似文献   
4.
液力偶合器作为传动元件可减少冲击、吸收扭振、降低噪音、保护原动机及传动系统,提高整机的使用寿命,并可适应需要进行无级变速,提高系统效率,节约能源……。其应用范围越来越广。近年来,在泵和风机的流量调节方法中用控制液力偶合器转速的方法取代过去以阀或风  相似文献   
5.
井下人员行为识别是保障煤矿安全生产的重要措施。针对现有井下人员行为识别研究缺少对感知机理的研究与分析且特征提取手段单一的问题,提出一种基于融合网络的井下人员行为识别方法。该方法主要包括数据预处理、特征构建和判识网络构造3个部分。数据预处理:通过信道状态信息(CSI)商模型、子载波去直流和离散小波去噪对采集的CSI数据进行处理,以降低环境噪声、设备噪声等的影响。特征构建:将处理后的数据利用格拉姆和/差角场(GASF/GADF)转换成图像,从而保留数据的空间和时间特性。判识网络构造:根据人员动作的特点,提出一种由基于门控循环单元(GRU)的编解码网络和多尺度卷积神经网络(CNN)组成的融合网络,利用GRU保留前后数据之间的关联性,同时利用注意力机制的权重分配策略有效提取关键特征,以提高行为识别的准确率。实验结果表明:该方法对行走、摘帽子、扔东西、坐、抽烟、挥手、跑动、睡觉8种动作的平均识别准确率为97.37%,对睡觉和坐的识别准确率最高,最容易发生误判的动作是行走和跑动;使用准确率、精确率、召回率和F1分数作为评价指标,得出融合网络的性能优于CNN和GRU,人员行为识...  相似文献   
6.
针对当前的WiFi手势识别技术对手势估计不准确、受噪声影响较大和特征提取不充分等问题,文章提出了一种基于菲涅耳区和深度学习的识别方法.该方法主要分为3个阶段:模型搭建、数据预处理和手势分类.模型搭建阶段通过菲涅耳区定量了手势运动与信号波动模式之间的精确关联,进而确保了对手势的精准估计;数据预处理阶段通过天线之间的商模型、离散傅里叶变换、Hampel滤波器和离散小波变换进行平滑滤波处理,保证了振幅和相位信息的质量;手势分类阶段利用建立的深度神经网络模型,从所有链路的子载波信息中自动提取并筛选出时空域特征,最后用Softmax函数实现手势识别.实验证明,该方法能够达到96%的识别准确率,在不同的实验环境下具有较高的鲁棒性.  相似文献   
7.
前门饭店     
一、前言本设计由北京市規划局設計院技术委員会多次討論,交第一設計室拟出最后方案。设计参加人 建筑组 方伯义(工程主持人)及田万新 结构组 張浩 暖衞组 那景成 电气组 王时煦及單永寿设計日期 1954 年底定案,1955年8月底全部出图。  相似文献   
8.
黄翅大白蚁是安徽危害林木、水库堤坝的主要蚁种。经解剖30个蚁巢蚁后的卵巢,发现蚁后体长与卵巢管数、整巢蚁数之间有8个阶梯。解剖30个黄翅大白蚁巢群,1王1后16巢,占53.34%;1王2后、2王2后的11巢,占36.66%,1王3~4后的有3巢,占10%。30巢的蚁后体长在10-48mm之间,蚁后体积在0.5—3.2ml之间,1侧卵巢管在244-1883条之间,整巢蚁数在182-3881150头之间。1、16巢1王1后的黄翅大白蚁蚁后体长(X1)、酒精浸泡过的蚁后卵巢长度(X2)、1侧卵巢管数(X3)、蚁后体积计(X4)作为自变量,整巢蚁数(y)为因变量,求两者之间的相互关系,得最优的回归方程:2、11巢1王2后或2王2后的黄翅大白蚁.蚁后体长(X1)、酒精浸泡过的蚁后卵巢长度(X2)、1侧卵巢管数(X3)、蚁后体积(X4)作自变量,整巢蚁数为因变量,求两者之间的相互关系,得回归方程为:y=-160594+9900.54X2+118.71X4  相似文献   
9.
城市在国家社会、经济、人民生活中的地位越来越重要,随着全球经济一体化和和信息化的高度发展,城市的作用日益增强,国家之间,区域之间竞争更多地依赖城市间的竞争,世界各国已将城市发展、城市竞争力提高作为核心发展战略。  相似文献   
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