摘要：4月的延安,黄土地披上了绿装,嫩绿新枝生气蓬勃;粉红色的山桃花一群群、一片片绽放在土坡上。在毛泽东同志《在延安文艺座谈会上的讲话》发表50周年前夕,上海市文联组织了上海文艺界赴延安学习团,我们分属10个协会的18名团员来到了革命圣地延安。毛泽东同志《在延安文艺座谈会上的讲话》,为革命文艺指明了方向。它象阳光雨露,哺育了革命文艺工作者。因此,当我来到发表《讲话》的地方——杨家岭中共中央办公楼参观时,情绪特别激动。这是一座极普通的三层楼房,木窗呈狭长,造型象飞机。

摘要：从1983年起,我先后和十八个省(自治区)、市级京剧团合作,主演了三百多场,观众达三十多万人次,受到了广大观众欢迎和文化部领导的多次肯定,在戏剧界也引起广泛反响。院内外一些京剧名家都称赞我“路走对了。”在话剧界,也有同志在《戏剧报》上撰文提出:“话剧演员也可以与外团合作演出。”参加别的剧团合作演出,也称之为“搭班”。

摘要：根据教学设计理论,对'训练课堂+自主学习'的教学模式在四个方面进行设计:教学目标,教学策略,教学方法和教学评估。具体教学策略表现为课堂教学是训练式,主要训练听力和口语,通过各种课堂活动让学生展现英语口语能力,教师作为启发者和推动者,对活动参与效果进行打分,实现数据化;自主学习包含三个版块——网络平台、手机APP和第二课堂活动,教师通过搜集学习者的过程性数据实现对自主学习的监督和管理。教学评估包括形成性和终结性评估,其中形成性评估主要表现为数据驱动的过程性特点。

摘要：大学英语分级教学实施过程中,从学校实际情况出发,如何进行分级,如何设定分级分班的比例,是一个关键性的操作难题,在业界尚无明确的定论。依据某大学12级,13级,14级,15级的四级考试成绩数据,努力对以上问题进行分析,并提出实际建议,并努力探讨以数据为驱动的教学设计的有效性。

摘要：面对全球经济一体化和我国的企业正在自省内部管理中出现的问题．各企业试图通过建设企业文化、加强绩效管理、设计薪酬体系、改革公司治理结构、试行高管激励等方法，提高自身在市场中的竞争力，正努力实现着传统人事管理向现代人力资源管理的转变。

摘要：通过数字图像处理技术,获取棉花苞叶器官的边缘和中脉坐标点,并从中提取边缘和中脉的控制点;设计过控制点的B样条曲线插值算法,模拟并重建了苞叶器官的边缘框架,经Delaunay三角化和纹理贴图实现了棉花苞叶器官三维形态的可视化表达。

摘要：通过对水稻稻穗形态结构的观测分析,提出了基于稻穗形态特征参数的三维形态数学模型及其实现方法。水稻稻穗模型的建立过程包括穗轴造型、枝梗造型及小穗造型3个阶段,该模型具有较高的真实感,可控性强,能满足虚拟水稻数字化设计的需要。

摘要：根据吸力与磁场强度相关原理,对永磁吸盘的吸力和剩磁的检测,提出了新的检测方法。论述了设计原理和检测实验,数据分析和计算机数据处理的全过程。新的检测方法经过一年多的实际应用,证明该法科学、方便、可靠,既提高了生产效率,又保证了产品的质量。

摘要：目的:了解恢复期精神分裂症患者的健康教育需求。方法:采用自行设计的调查表进行调查。结果:宣教时间,患者选择下午占37.9%,随时占42.0%;宣教时长,70.0%的患者选择20min;宣教方式,49.0%的患者选择工休座谈会,30.9%选择个别指导;宣教人员,79.8%的患者选择医生;宣教内容,首发患者多关注疾病相关知识,复发患者更关注疾病预防知识。结论:精神科护士需不断提高自身素质,在患者药物不良反应较轻时采用工休座谈会或个别指导的方式进行宣教,时长20min左右。首发患者需多进行疾病相关知识宣教,复发患者宣教要系统详细。

摘要：为探明RGB与HSI两种色彩空间下水稻叶色图像参数与叶绿素相对含量(SPAD)之间的关系,应用支持向量机的方法预测水稻叶片的SPAD值,为快速精准获取植物SPAD值提供理论基础,同时为科学施肥提供理论指导。水稻田间试验于2015—2017年在江西农业大学农学试验站和江西省成新农场进行,供试水稻品种为金优458(JY458)、中早35(ZZ35)和两优培九(LYP9),每个水稻品种均设计4组不同的氮素水平。通过对获取的水稻图像进行叶色参数提取以及叶绿素仪测量的SPAD值来分析水稻叶色图像参数与SPAD值之间的关系,并用支持向量机的方法建立相关模型预测SPAD值。结果显示,较RGB色彩空间下三种水稻品种在HSI色彩空间上预测值的均方根误差分别减少了0. 067 5(JY458)、0. 020 0(ZZ35)和0. 154 2(LYP9),平均相对误差比RGB色彩空间下分别减少了0. 084 2(JY458)、0. 133 5(ZZ35)和0. 238 2百分点(LYP9)。水稻叶片在两种不同色彩空间下的叶色图像参数和水稻叶片SPAD值之间存在显著性相关(P <0. 05),利用改进的网格搜索算法优化支持向量机的方法建立水稻叶片SPAD值预测模型,其预测结果误差小,为快速准确无损获取植物SPAD值的预测提供了一种新方法。