摘要：心灵里流出来的歌———童道明《惜别樱桃园》感言苏永旭王醒华一记得那是１９９４年秋天，我在北京大学做访问学者的第二学年的某一天晚上，刚把《从现代说服学看莎维德丽和莎维德丽的说服艺术》一文草草写完，也许是出于刚刚完成一篇论文的莫名的兴奋，总也睡不着，于是...

摘要：本文简要介绍了操作干预水平 (OIL)的概念、应用和IAEA建议的缺省值及其导出方法 ,运用有代表性的美国《反应堆安全研究》的事故源项和法国严重事故源项 (S1 ,S2 ,S3 ) ,着重研究了压水堆事故下OIL缺省值导出假定的两个参数R1(总有效剂量率和烟羽外照射剂量率的比值 )、R2 (甲状腺剂量率和烟羽外照射剂量率的比值 )数值的合理性。初步研究表明 ,对所研究的事故类型 ,平均来说 ,R1、R2 参数取值和相应的OIL1、OIL2缺省值是适宜的 ;但对不同事故类型计算得出的OIL与其缺省值存在一定的偏差。相对事故源项来说 ,事故天气条件以及距离对R1、R2 的影响较小 (PWR1～PWR7中R1、R2 的数值随距离变化的最大值约为最小值的 2倍 ;而在大气稳定度类别为A、D和F这三类气象条件下 ,PWR1～PWR6平均的R1、R2 数值与缺省值假定计算条件设定值的最大偏差大约为 5 0 % )。因此 ,在实际应急响应中运用OIL缺省值时 。

摘要：在物联网应用中,脑血管诊疗的电子健康平台可以很好地实现脑血管健康异地保健和远程医疗的要求.设计实现了脑血管诊疗的物联网e-health平台层次结构.面对物联网平台网络的普及化应用要求,提出并实现了基于统计模型的脑血管无人工干预分割算法;面向物联网平台组件之间的快速和高可靠性数据传输特点,提出并实现了基于球B样条三维重构模型.基于双高斯模型的脑血管统计分割模型融合改进的SEM算法,无需人工设定初始轮廓、高维进化函数和进化终止条件.脑血管在脑组织中所占比例较低(<5%),成像灰度不均匀,形态复杂且个体差异性大,该方法可获得良好的分割效果.球B样条模型具有严格的数学基础、较小的数据规模、平稳的光滑连续性和良好的交互性,非常适宜在物联网平台上传输.在上述关键技术的基础上,研究实现了光线投射法的GPUCUDA的并行加速体绘制及三维虚拟环境下脑血管的交互漫游和自主漫游.系统可实现脑血管疾病的诊断、医疗方案的制定和治疗过程中的监测以及脑血管疾病的教学和培训.相关研究为物联网平台下精细组织电子健康发展作出了有益的尝试.

摘要：介绍一个用于计算压水堆在正常冷却剂释放、间隙释放和堆芯溶化时安全壳内辐射监测仪表读数值的计算机程序CCRLCC。利用国际原子能机构技术文件中给出的参数输入该程序计算得到的结果和该文件中所给数据进行了比较,从而验证了程序的正确性。应用CCRLCC可以计算在停堆24 h内任意时刻不同堆芯损伤状况下的安全壳辐射监测仪表读数。该程序可以应用于基于安全壳内辐射水平提高的应急行动水平的制定,为事故期间根据安全壳内辐射监测仪表读数确定堆芯损伤状况提供依据。

摘要：教学若能将学科知识与学生身心相结合,则能使教学达到事半功倍。绘画是思维的反映,油画的学习技能就是心智技能、手的操作技能和眼的视觉技能的协调统一。心理学在教学中的运用越来越受到关注,在油画教学中亦如此,它能更好地为教学服务,培养适应时代要求的新一代人才。

摘要：以典型的百万千瓦级压水堆核电站为例 ,介绍了乏燃料水池及乏燃料组件的特征 ,分析了乏燃料水池遭受恐怖袭击的情景和释放源项 ,并在此基础上使用后果评价程序MACCS进行了计算。结果表明在所有乏燃料组件均燃烧、仅最后卸出的一炉组件燃烧和最后卸出的三炉组件间隙释放的三种情景下 ,有急性死亡危险的区域半径分别约为 6km、3km和 0km ,有效剂量超过 5 0mSv的区域半径分别约为80km、3 4km和 9km ,隐蔽的可防止剂量超过 1 0mSv的区域半径分别约为 1 0 0km、48km和 1 1km。

摘要：作为一种新型的输电方式,高温超导输电是当前最为热点的研究方向之一。相比于传统的输电方式,高温超导技术输电在能效上更有优势。本文简要介绍了高温超导电缆的结构,重点介绍了支撑体、载流层及绝缘层设计的基本原理,为高温超导电缆的研究提供基础理论支撑。

摘要：法国著名的超现实主义戏剧大师让·科克托的里程碑式的戏剧杰作《奥尔菲》"对古希腊神话的创造性改写"，"剧作立体性主题的完满铸就"，"剧作彻底的象征化"及其对自动写作式的"绝妙的僵尸"手法的成功运用，不仅集中体现了超现实主义戏剧独特的艺术质地，而且也较为充分地体现了让·科克托对现代西方戏剧的特殊贡献。

摘要：肌肉计算机接口(MCI)系统是虚拟现实、人机交互研究的热点之一,其核心问题是EMG肌电信号分类,因而MCI系统可以与深度学习方法有效结合。表面EMG信号分为高密度瞬时信号与稀疏多通道信号,前者类似于图像,可以采用CNN网络处理;本文应用RNN网络对后者进行研究,并利用MYO臂环实现了相应MCI系统。稀疏多通道EMG信号是不定长时间序列信号,前后时间相关性高,采用RNN网络进行分类。通过对原始信号进行时域、时频域、频域特征拓展,获得原始信号的多流特征序列,并提出两类组合RNN网络架构处理相应多流信号。用户依赖时算法准确率达90.78%,非用户依赖的人群测试中手势识别准确率达78.01%,实时动作识别准确率达82.09%,算法能在61.7毫秒内识别手势动作。本文所提出的组合RNN网络方法可以有效区分基于EMG信号的不同动作,且所设计的MCI系统用户泛化性与工作实时性表现好。

摘要：博物馆展品众多,但展示方式单一,多用文字图片展现古建筑,无法给游客逼真体验,由此提出基于Myo臂环结合虚拟现实的古建筑漫游,以开封铁塔公园为例实现整体系统。设计得到游客佩戴Myo完成前进、转向、下蹲、停止动作时的加速度和陀螺仪值,设计SVM手势识别算法对特征值分类,设计对比实验验证算法的识别准确率和效率。建立特征值数据库,绘制其在固定时间内变化折线图,并用T-分布法求出置信区间。网格搜索和K-折验证法验证识别准确性,在动态环境中可达95%的准确率。系统实现对用户手势识别,提升用户与场景的交互性,可广泛应用到类似系统。