摘要：响应《关于实施中华优秀传统文化传承发展工程的意见》的号召,中医药院校健身气功传播要在价值理念、制度设计与行动策略三个维度来探究。研究认为,目前中医药院校健身气功传承民族传统体育文化的途径,首先,要突出健身气功在松、净、柔中注重往内观察自己的身心状态而修炼身心以至健身的内观健身理念;其次,在制度设计方面要做好健身气功校园及其文化阐释与传承方面的政策与规范;再者,行动策略方面要处理好校方主导健身气功育人价值的传播与社团主导健身气功人文价值的传播的相互促进关系。

摘要：目的:探讨建立急性运动性疲劳脉图评价方法和指标的实验依据。方法:对34名健康大学生应用功率自行车进行力竭运动造模,同步连续监测心肺功能;分别于运动前后检测血压、脉图、血乳酸(LA)指标,并设计应"用运动性疲劳主客观评分表",包括自我感觉疲劳程度(RPE)和客观症状评分两部分,对运动状况进行评价和记录。结果:受试者在负荷运动10min左右耗氧量(VO2)、呼吸商(RER)与心率(HR)达到平台期;运动造模后,RPE均数为16.79,LA/RPE均值37.13;与造模前比较,造模运动后血LA显著升高(P<0.01),收缩压(SBP)显著降低(P<0.01),脉图重搏前波h3、降中峡h4均显著降低(P<0.01),w/t则显著增大(P<0.01),最佳脉压(Pm)显著降低(P<0.01)、脉图生物龄(PY)明显增大(P<0.05),较日历年龄增大显著(P<0.01)。结论:脉图可以客观、有效地评价急性运动性疲劳状态;脉图的h3降低、h4降低、w/t增大、Pm降低、PY增大可作为急性运动性疲劳的脉图主要评价参数和依据。

摘要：针对已有的输电线路覆冰预测模型鲜有考虑覆冰过程中的空间特征信息,从而导致预测精度欠佳的问题,本文从时空序列预测的角度建立输电线路覆冰方面的预测体系,采用图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)构建输电线路覆冰预测模型,基于图神经网络设计对输电线路覆冰拉力的图数据进行深度特征学习与图特征向量表示,以更好地提取电网塔杆覆冰拉力值的时空分布特征,从而准确预测未来的拉力值。基于南方电网的真实实验数据,设计一套可靠的数据预处理流程,将电网覆冰拉力数据转化为可以深度学习的时空序列大数据进行训练和验证。实验结果表明,本文提出的模型较已有的主流覆冰预测模型具有更加优异和稳定的预测结果,能够为输电线路及时除冰工作提供决策参考。