摘要：近年来,远程心电监护技术不断发展,但国内现有的远程心电监护系统仍然存在诸如实时性差,患者的活动范围受限,诊断的准确性和科学性差等问题。基于CDMA1X(codedivisionmultipleaccess,CDMA)的远程心电监护系统充分利用CDMA1X网络的技术和资源优势,采用便携式心电监护终端,可以随时随地监护,提高了监护的实时性、准确性和科学性。介绍了该系统的基本框架、软硬件的设计与实现,对该系统的技术特点进行了分析论述,并对该系统的应用前景作了预测。

摘要：基于PSR模型,建立了深圳河河口(深圳侧)红树林湿地生态系统健康多因子评价指标体系,采用层次分析法确定各评价指标的权重,运用综合指数法对生态系统健康状况进行多因子综合评价。结果表明,深圳河河口红树林湿地的生态系统受到破坏,但结构尚算完整,对外界干扰的恢复力逐渐减退,优势湿地植物种群分布面积开始缩减,特有生物数量减少,生物和栖息地鸟类逐渐减少,部分湿地功能丧失,综合评价的健康指数为0.539,属于亚健康状态。提出通过调整当地社区社会经济活动和人工促进恢复力相结合的措施来提高生态系统稳定性。

摘要：介绍了用容性电流补偿法测量XLPE电缆的阻性电流的基本原理.设计了相应的试验电路,进行了通过在电缆绝缘上施加工频电压测量阻性电流的试验,试验结果表明,通过对电缆阻性电流的检测可以很明显地观测出电缆机械损伤的程度和水树枝缺陷.

摘要：采用充电直流电源为600 V的晶闸管作为电路开关元件,利用串联并联相结合的Marx发生器结构,设计一种应用于长磁透镜的大电流脉冲发生器.利用晶闸管电流驱动特性,将门极通过稳流电感及限流电阻接地构成自触发结构.模拟了电路输出及各级晶闸管自触发波形,在负载电阻为500 mΩ、负载电感为1.14 mH时,输出电流幅值为-1.1 kA、宽度为2.68 ms的脉冲.将该电流脉冲用于激励长磁透镜,获得持续时间为1.2 ms、强度高于0.6 T的磁场.研究充电电压、储能电容及电路并联级数等对脉冲电流幅值和宽度的影响,当充电电压增大时,脉冲电流变大,宽度不变;当储能电容值增大、并联级数增大时,脉冲电流幅值变大,宽度变宽.

摘要：京剧是东方艺术瑰宝,它汇集了文学,音乐,舞蹈,美术,武术,杂技等多种艺术形态,构成了它特有的、丰富的艺术载体。把京剧引进学校,对中华优秀文化的继承和发扬,是一件非常有意义的事情。通过对小学生进行美育教育,既可以发扬、复兴京剧艺术,增强文化自信,促进传统艺术的蓬勃发展;又可以使小学生形成正确的审美观,培育其崇高的品德和深厚的国民情怀,从而推动其全面发展。

摘要：结合最新研发的城市轨道交通钢筋桁架轨枕,采用允许应力法进行了城市轨道交通钢筋桁架轨枕式整体道床的配筋设计。设计中针对不同地段整体道床特点,采用不同的荷载组合方式,合理确定了不同地段道床配筋。计算结果表明:列车荷载弯矩、翘曲弯矩以及基础变形附加弯矩是影响配筋的主要因素,特别是基础变形对配筋的影响最大;相比较而言,温度力影响相对较小。因此,严格控制基础变形,特别是路基地段的路基沉降,能够有效地减少配筋量。

摘要：徐匡先生是一个时代艺术趣味的引领者,是当代中国版画大家,从事艺术创作60余载,他充沛的情感和不断推出的力作在中国美术史上刻下了浓重的一笔。他的创作始终执着于生活,关注人民,讴歌新中国广大人民和普通劳动者,表达对美和生活的无限热爱。在他的作品中我们能感受到一种平静的精神力量,一种对高原的热爱和对人性的礼赞,能感受到中国版画经久不衰的艺术魅力。本文从三个方面详细论述了《高原礼赞——徐匡版画艺术展》的策展及实施过程。

摘要：我们阅读、听歌、旅行,去与艺术有关的空间场所。通过文字、歌曲、建筑,感悟人文魅力,重塑精神世界,触摸时代缩影。而美学馆,则是承载时代最好的容器,它像一扇窗,打开了别样的生活方式,让忙碌着的都市人,沉浸下来,回归生活。自在工坊一直不断地尝试,打造融自然、人文、设计于一体,具有不同地域文化的东方美学馆。在此,从产品、空间、园林的交织中述说东方生活的意境美,于当下,追溯本心,探寻生活。

摘要：矩形钢管混凝土偏心受压构件作为主要受力构件,准确预测其承载力是保障结构安全的重要前提。采用机器学习方法对矩形钢管混凝土柱偏压承载力进行建模预测。建立了包含804个构件的试验数据库,并通过受力机制与数据相关性分析相结合的方法确定机器学习模型的输入参数;采用BP神经网络、RBF神经网络、高斯过程回归等机器学习算法和多元线性回归方法,建立了其偏压承载力预测模型,并对预测结果进行对比分析。结果表明:几何和荷载参数与偏压承载力之间可呈正相关性或负相关性,而材料参数与偏压承载力之间仅呈正相关性,上述相关性同时受到荷载偏心方向的影响;所建立的3种机器学习模型基于总数据库的预测精度与按偏心方向划分数据库的预测精度相近,表明模型能够反映偏心方向对承载力的影响,避免了进一步划分数据库的需求;高斯过程回归模型的预测精度最高,对数据库中超过60%构件的预测误差小于5%;与设计规范和以往研究中的方法相比,所建立的机器学习模型整体上具备更高的预测精度和更广的适用范围。