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811.
812.
针对航海专业实习生在毕业实习中忽略个体内在特质的现状,采取文献研究和实地调研的方法,分析胜任力模型在航海专业实习生毕业实习中的重要作用,论述了胜任力模型在航海毕业实习中的具体应用。 相似文献
813.
814.
出行成本是出行者在选择出行方式时的重要考虑因素。随着我国高速公路网和收费政策的逐步完善,自驾已成为出行者考虑选择的主要出行方式。为研究节日里选择小汽车出行的用户特征及影响因素,通过意向调查的方式对小汽车出行者的偏好进行调查。应用二项Logit模型建模分析,结果显示个人属性、出行属性以及出行环境等都在不同程度上影响出行者的节日出行选择行为,其中小汽车拥有状况、驾龄、旅行时间、出行者在以往节日里选择的出行方式、通行费、线路熟悉程度等对节日出行行为影响较为显著,该研究成果在交通预测、交通管控等方面具有指导性作用。 相似文献
815.
通过对国内外收缩应变模型中相对湿度修正值的对比,结果表明中国建科院模型和CEB—FIP(1990)模型年相对湿度修正值高于国外收缩应变预测模型修正值,年环境相对湿度为40%~70%相差最大,年环境相对湿度大于70%时,修正值逐步与国外收缩模型靠近;国内外混凝土收缩模型环境湿度修正值与湿度相对值关系曲线图发展趋势基本一致,收缩变形速率随着环境相对湿度减小而逐步减小。基于环境相对湿度修正值与实测值比值差异性,计算效果较好的是GZ1993模型,国内混凝土构件在非标准养护条件下,建议用GZ1993模型中相对湿度修正值进行分析计算。 相似文献
816.
为了更好地模拟城市信号交叉口集聚车辆的跟驰行为,进而应用于城市信号交叉口信号配时和交通流理论研究,采用一种基于视频的交通流数据采集方法来采集信号交叉口的微观交通行为数据.运用灰色关联分析方法对采集到的微观交通数据进行分析,挖掘出其中的有用信息,从而寻求能够最大程度反映信号交叉口集聚车辆跟驰行为的影响变量.构建城市信号交叉口车辆集聚过程中的跟驰模型并进行参数标定、效果验证和比较分析.研究表明,新提出的跟驰模型能够很好地拟合信号交叉口集聚车辆的跟驰行为实测数据,其拟合性和稳定性优于重新标定后的扩展GM模型. 相似文献
817.
目的建立CD4+CD25-CD45RBhighT细胞转移性肠炎模型,并分析其在炎性肠病中的研究价值。方法流式细胞仪分选和纯化CD4+CD25-CD45RBhighT细胞并通过静脉注射移植到Rag1-/-小鼠,记录每组小鼠体质量变化,根据标准程序制作结肠组织切片进行HE染色检查,分离肠黏膜固有层CD4+T细胞并采用ELISA方法检测TNF-α和IFN-γ的表达水平。结果 CD4+CD25-CD45RBhighT细胞重建Rag1-/-小鼠3周后出现体质量下降,至第6周时体质量下降更加急剧并伴有明显腹泻。结肠组织切片结果发现明显的炎性细胞浸润,结肠上皮出现局灶性溃疡,炎症进一步蔓延至黏膜下层。结肠黏膜固有层CD4+T细胞TNF-α和IFN-γ的表达水平明显高于对照组。结论CD4+CD25-CD45RBhighT细胞转移性肠炎模型在研究炎性肠病的发病机制中具有重要作用。 相似文献
818.
分析了常见的3种飞机防冰腔结构,应用Gambit软件建立了双蒙皮防冰腔结构网格模型。采用Spalart-Allmaras湍流模型模拟热气在防冰腔内的流动状况,采用Fluent软件进行传热效率分析,建立了防冰腔结构参数对传热效率的重要性测度模型。通过随机响应面法建立防冰腔结构参数与传热效率的函数关系,采用低分散性抽样法求解防冰腔结构参数的重要性测度,建立了防冰腔结构参数的重要性测度分析流程。分析结果表明:当笛形管中心到外蒙皮的距离从35.15mm增加到38.85mm时,传热系数由0.505减小到0.463;当双蒙皮通道高度从2.85mm增加到3.15mm时,传热系数由0.495减小到0.476;当射流孔孔径从1.90mm增加到2.10mm时,传热系数从0.505减小到0.494;当射流孔角度从14.25°增加到15.75°时,传热系数从0.476增加到0.494。防冰腔结构参数的重要性排序依次为射流孔角度、笛形管中心到外蒙皮距离、射流孔孔径、双蒙皮通道高度,在防冰腔结构加工与装配过程中,需要重点考虑射流孔角度与笛形管中心到外蒙皮距离这2个参数。 相似文献
819.
教师是教育事业发展的主导力量,是提高教育质量、实现教育目标、推动高校不断发展的主要因素。通过对浙江交通职业技术学院教师队伍建设目标的研究与探索,提出建设"责任—智慧—导航—快乐"的学校教师队伍建设目标,教师担负发自内心的责任、能够智慧教育、担当学生的专业、兴趣和职业的导师、快乐地实现人生价值。基于这样的建设目标,打造适应新形势下实现"培养交通未来建设与发展的领航者"育人目标的教师队伍。 相似文献
820.
针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器,利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明:相比于单模式弱分类器,AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性,表现为较高的检测率与较低的误检率,分别为95.7%、0.000 27%,每帧图像的检测时间较少,为25ms;与传统级联AdaBoost分类器相比,AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间,但检测率提升了1.8%,误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法,具有较佳的车辆检测效果。 相似文献