摘要：小提琴演奏艺术形式多种多样,不同形式的演奏方法对于演奏者的艺术素养均有着较高要求。新时代小提琴演奏艺术化表达,要以音乐艺术传播发展及强化音乐艺术思想融合等内容为基础,持续做好对艺术化表达资源的挖掘,并结合加强艺术语言应用、强调艺术情感抒发及深化音乐节奏控制等多种策略的运用,不断提升小提琴演奏的艺术呈现效果,增强小提琴演奏的艺术渗透力,使小提琴演奏的艺术化表达能始终保持较高的艺术水准。

摘要：影响烤烟感官质量的因素是复杂多样的,其中化学成分作为烤烟品质的物质基础,是决定烤烟感官质量的主要因素。而多种化学成分的综合性影响决定了烤烟的感官质量。本文从烤烟质量综合评价的需要出发,首先运用相关分析和方差分析方法筛选出主要化学成分或指标作为考察因子,然后采用自组织特征映射神经网络对烤烟感官质量进行聚类,最后借助于雷达图对烤烟感官质量和主要化学成分之间的关系进行聚类模式分析。结果表明:319个烤烟样本可以被分为9类,分别对应9个化学成分组成模式和感官质量表现模式之间的关系,在烤烟配方设计中可以利用这种模式对应关系对烟叶进行分类和选择,从而提高配方设计的效率和科学性。

摘要：本文主要针对人民大街两侧分车带进行绿化设计,主要以长春市城市发展的历史背景为依托,以承历史、揽森林、传精神为设计策略,运用增加绿化、增添彩化、添加美化、提升亮化、植入文化的设计手法,充分展现长春城市风貌。

摘要：《新时代爱国主义教育实施纲要》提出要传承和弘扬中华优秀传统文化,对祖国悠久历史、深厚文化的理解和接受,是爱国主义情感培育和发展的重要条件。要引导人们了解中华民族的悠久历史和灿烂文化,从历史中汲取营养和智慧,自觉延续文化基因,增强民族自尊心、自信心和自豪感。因此,开展爱国主义教育具有重要意义,不仅可以培养幼儿的文化自信,还有助于幼儿理解和接受祖国悠久历史和深厚文化,促进他们健康全面成长,从而为未来的学习和生活奠定坚实的基础。本文主要探讨了幼儿爱国主义教育的价值分析、制约因素及实践路径,供广大幼教同行参考借鉴。

摘要：电力系统的安全、稳定运行是实现国民经济健康发展的重要保障。随着我国电力行业信息化与自动化程度的逐渐提高,整个电力系统对网络安全的依赖程度也正不断提升。本文结合咸阳供电局实际工作经验,从电力行业所面临的网络安全威胁出发,就电力行业计算机应用网络安全结构的内容与设计进行了探讨。

摘要：本文对城市中心区商业广场活动游憩空间进行解析,希望通过对商业区周边环境的调查分析,针对城市商业区广场游憩空间,分析归纳广场游憩空间与使用者之间的关系,试图探求适合城市商业区广场更明确的游憩空间规划及设计原则。

摘要：博物馆学习的研究成果表明,展览除了可以通过自身的内容来对观众施加影响之外,环境设计也同样会对观众的参观效果产生影响。因此,合理评估展览环境的效果、并针对性地发现环境设计中的不足之处,将有助于展览提升总体的教育效果和观众的参观体验。本文以2017—2018年间在山东博物馆所进行的一系列博物馆学习相关研究与展览评估实践为基础,从观众的注意力水平入手,计算展厅中各个区域的"吸引力",进而实现对展览环境效果的评估。此外,在这一过程中发现,展厅环境中的"展线"与"照明"设计,对观众的学习效果有潜在影响,值得引起博物馆在环境设计时的关注。

摘要：结合吸收式热泵和溶液除湿技术特征,提出了基于吸收式制冷和除湿溶液再生的复合冷源系统。以中央空调常规冷源系统为比较基准,分析了新型复合冷源系统的年供冷性能系数、供冷成本和减排效益。案例分析结果表明,当输冷距离为5km,废热价格为 20元/GJ 时,新型复合冷源系统的年供冷性能系数达23.9,供冷成本为115.6元/GJ。与常规冷源系统相比,新型复合冷源系统年供冷性能系数提高了175%,供冷成本降低了33%,年电耗量降低了77%,可实现深度利用工业废热,大幅降低电网夏季负荷压力。新型复合冷源技术为高效供冷和工业废热深度利用提供新思路。

摘要：针对自主式水下航行器(AUV)在海洋中易受海流海浪扰动的问题,本文提出一种基于自抗扰的无模型自适应深度控制方法(ADR-MFAC)。首先,通过引入无模型自适应控制律,解决AUV难以建立精确的数学模型的问题;其次,设计出AUV深度控制器,结合自抗扰控制算法来进一步提高控制器干扰性能,采用跟踪微分器对输入信号进行跟踪,并利用线性状态观测器来估计系统所受扰动。最后,通过仿真和海试验证了ADRMFAC的控制性能:与PID控制相比,ADR-MFAC在保持较高控制精度的同时,超调量减小了51%,深度调节时间减小了21.4%,证明了ADR-MFAC在受到海流干扰时也可以实现稳定的深度控制,算法具有较强的鲁棒性。

摘要：针对现有的仪表自动化读数算法占用空间大、推理速度较慢以及不能有效分割图像中密集细小目标的问题,提出改进的DeepLabV3+指针式仪表分割算法。首先以轻量化的MobileNetV2来构建网络主干达到降低参数量和推理权重、提高检测速度的目的。其次通过分块并归策略设计CSP-ASPP结构,在保证网络性能的同时降低参数量。之后使用改进后的SKFF模块通过自注意力机制以非线性方式融合多尺度特征,将原网络解码器中的二尺度特征融合变为四尺度特征融合。最后使用交叉熵损失联合加权的Dice损失作为网络的总损失函数,解决仪表分割中各类别像素分布不均的问题。最后通过实验证明,改进后的DeepLabV3+算法在仪表分割数据集上的平均交并比(mIoU)和平均像素准确率(mPA)达到了89.3%和94.8%,相对原网络分别提高了0.7%、0.6%,参数量和推理权重却仅有原网络的约7%,同时在GPU和CPU上的推理速度分别达到91和16 fps,解决了嵌入式设备部署困难的问题,达到了实时检测的要求,提高了仪表自动化读数的效率。