摘要：英语学习过程中,语音的重要性不言而喻。然而,源于学习者英语语言学习背景及个人语音学习经历的英语语音学习错误观念,影响了语音教学和学习效率,并波及整个英语语言学习。因此,教学中可以通过对语音教学环境的合理设计来转变学生语音学习的错误观念。

摘要：本文对任务型教学法中的任务和语篇分析内容进行分析与研究,认为在大学英语教学中可以针对具体语篇将语篇分析设计成任务,继而通过任务型教学实现学生自主完成语篇分析、提高语篇能力的目的。

摘要：目的探究生命早期1 000 d绿地暴露与2岁幼儿睡眠之间的关联性。方法采用前瞻性队列研究设计,抽取在广州市某区妇幼保健院产检的孕妇,在妊娠20~28周时收集有关的基线信息,并且在生命早期1 000 d,从基于母亲居住地的遥感卫星数据中提取具有不同半径区域(250 m和500 m)的归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)评估生命早期的绿地暴露水平。在幼儿2岁时随访,使用简明婴幼儿睡眠问卷评估其过去1个月的睡眠情况。采用Logistic回归分析模型和多重线性回归模型分别对绿地暴露水平和2岁幼儿睡眠质量、睡眠时间进行关联性分析。结果本研究共纳入410对母子,2岁幼儿每日平均睡眠时间为12.27 h;发生任一睡眠质量问题的比例为39.27%,其中夜醒最高(16.83%),其次是入睡困难(15.61%)和睡眠不规律(13.41%)。Logistic回归分析模型结果显示,未发现生命早期1 000 d的绿地暴露水平与2岁幼儿发生入睡困难、夜醒、睡眠不规律以及以上任一睡眠质量问题有统计学关联(OR=0.77, 95%CI:0.39~1.54,P=0.465;OR=1.30, 95%CI:0.66~2.55,P=0.453;OR=0.87, 95%CI=0.40~1.88,P=0.714;OR=1.21, 95%CI=0.72~2.03,P=0.464)。多重线性回归分析结果显示,未发现生命早期的绿地暴露与2岁幼儿的夜间、日间以及总睡眠时间具有统计学关联(β±s;=-0.04±0.11,P=0.715;β±s;=-0.01±0.08,P=0.957;β±s;=-0.04±0.12,P=0.726)。结论未能发现生命早期1 000 d的绿地暴露和2岁幼儿睡眠质量问题以及睡眠时间有关。

摘要：合理的岗位设计能为充分发挥员工的主动性和积极性创造条件,使员工从工作本身寻找到意义与价值,体验到工作的重要性和自己所负的责任,及时了解工作的结果,从而产生高度的责任感,进而使企业保持竞争力,实现可持续发展。

摘要：《散步》是部编教材七年级上册第二单元的内容。该单元要求学生“感受和理解各篇课文表现的亲情，唤醒和丰富自己的情感体验。同时深化理解，尝试读出亲情之外的情感内涵。”《散步》是一篇文质兼关的散文，它寓景关、人美、情美于一体，含蓄地表达了浓浓的亲情。学生在学习过程中继续学习并巩固本单元的教学要求。

摘要：“踝钳复位固定器”是我院研制的治疗踝关节骨折的新方法,被广泛地应用于临床治疗踝关节骨折,自1989年6月至1992年6月本院61例踝部骨折患者,施行此种方法治疗,总优良率94％,高于国内外其它方法,本文就该方法的治疗及术前术后护理阐述如下: 1.外固定器的固定原理及其优点 此外固定器依踝关节解剖特点及骨折移位方式而设计(见图)。

摘要：针对包含微灌设备的农田中电子地图获取成本高的问题,提出了一种基于微灌工程设计成果数据快速构建起农田电子地图的方法.考虑到微灌工程设计成果数据和农田电子地图2种数据的数据模型和对不同空间要素的表达方式之间存在着一定的差异,在微灌工程设计成果数据中存在着对微灌设备等空间要素的夸张、简化和省略等情况,而且数据中往往缺乏对微灌设备等空间要素的地理空间位置信息描述.在对微灌工程进行系统了解的基础上,通过深入分析设计成果数据和农田电子地图2种数据之间数据模型和要素表达方式之间的差异性,提出了采用***类库和ArcGIS Engine二次开发相结合进行解析转换的方法,将CAD格式的设计成果数据转换为GIS所支持的Geodatabase格式,初步构建起微灌工程农田电子地图,为微灌工程施工作业提供参考,同时也为精准农业提供农田电子地图基础数据.

摘要：本文在建立室内冰场稳定温度场数学模型的基础上,通过电子计算机模拟,在给定场地构造和材料热物性参数的条件下,分析计算了场地排管管径、排管间距和室内气象参数等对排管表面温度和冰面温度不均匀度的影响。继而通过技术经济比较,给出了室内冰场的最佳排管间距,(即在保证冰质要求的前提下,使冰场及制冷系统的总费用达到最小)。文章给出的几种典型条件下最佳排管间距的取值范围,可供设计人员参考。

摘要：针对传统地质雷达图像中目标检测方法流程繁琐、效率低和精度不高等问题,本文采用可实现端到端识别的深度学习技术开展地质雷达图像目标检测与识别的研究,将基于Mask R-CNN的卷积神经网络算法应用于衬砌检测图像中双曲异常的智能识别。该算法首先以残差网络(ResNet101)作为骨干网络提取图像的基本特征,并在特征图上设定多个候选的感兴趣区域(ROI),然后通过区域建议网络(RPN)和RIO Align操作将特征输入不同的全连接分支,以获得检测目标的分类类别、区域位置和边缘轮廓。本文在TensorFlow和Keras框架下,利用劳雷地质雷达设备进行数据采集获得的数据构建训练数据集和测试数据集,对Mask R-CNN深度学习模型进行训练,最终得到权重参数较好的地质雷达衬砌检测图像的双曲异常检测模型。实验结果表明Mask R-CNN目标检测方法在地质雷达衬砌图像的目标检测与识别上能取得良好的效果,有效提高了地质雷达图像的智能化识别效率。

摘要：简述了电子设计自动化（ＥＤＡ）的发展过程，根据ＥＤＡ工具的硬件平台，重点介绍了几种常用的ＥＤＡ软件系统的主要功能。