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1.
田壮壮是一位有着深邃个人思想和浓郁情感色彩的电影导演。他对宗教、哲学甚至信仰的研究似乎已经超出了作为导演本身的职责范围。他的工作室隐蔽在北影厂的一个小楼里,木墙、木窗、木桌、木凳,在一片土黄偏暗的偌大空间里,只有《德拉姆》的海报和窗外的阳光添着几分亮色。田老师瘦削、沧桑,有一种沉淀之后的美;声音深沉、磁性,语调缓慢,出口成章,使我不忍心用自己的语言去概括他思想的火花,因为我害怕破坏了这份完美。--记者手记 相似文献
2.
为构建更加符合驾驶员认知特性的出行信息环境,提高驾驶员出行信息服务水平,对ATIS环境下驾驶员认知负荷研究进展进行系统分析与评述.首先阐述了认知负荷的理论基础,随后分析了ATIS环境下驾驶员认知负荷的影响因素,同时分类解析了驾驶员内在认知负荷、外在认知负荷与相关认知负荷的产生根源,并对认知负荷的形成机理进行了分析;系统评述了驾驶员认知负荷的测量方法,最后基于驾驶员信息认知负荷提出了ATIS优化对策.结果表明:年龄、性别、受教育程度、月收入、出行经验是影响驾驶员认知负荷的主要因素;道路交通标志的版面设计与驾驶员的标志视认时间关联密切;驾驶过程中拨打手机及使用车载终端均会分散驾驶员注意力,增加驾驶员的信息认知负荷;较高的车速与音频播放等环境会对驾驶员的信息认知能力提出更高要求. 相似文献
3.
为了揭示环境因素、岗位质量、作业负荷对高速铁路人因安全的影响机理,在解析高速铁路人因安全内涵特征的基础上,建立高速铁路人因安全影响分析的结构方程模型。利用问卷调查采集实际数据,采用LISREL软件进行模型评价,以获取各个影响因素对高速铁路人因安全的影响机理。结果表明:环境因素、岗位质量、作业负荷对高速铁路人因安全的影响程度不同,岗位质量影响较明显影响系数达到0.68,岗位质量同时对作业负荷产生影响,影响系数达到0.67;人因安全管理水平、人因安全控制策略与岗位适应性的影响系数分别为0.91、0.85、0.96。 相似文献
4.
为研究蒲河中致嗅类VOSCs(挥发性有机硫化物)的污染水平、空间分布及其影响因素,采用吹扫捕集(P&T)与气相色谱(GC)/火焰光度检测器(FPD)联用方法,测定水样中14种致嗅类VOSCs的质量浓度,采用相关性分析确定水质因子〔ρ(DO)、ρ(NH3-N)、ρ(CODCr)、ρ(BOD5)〕对ρ(∑VOSCs)空间分布的影响. 结果表明:所调查的27个采样点中各目标化合物均有检出,ρ(∑VOSCs)的范围为85.82~1 766.04 ng/L;DMS(甲硫醚)为最主要的污染物,ρ(DMS)平均值为114.29 ng/L,检出率为96.30%,变异系数为0.42. ρ(DO)与ρ(∑VOSCs)显著相关,Pearson相关系数为-0.751,对ρ(∑VOSCs)的空间分布影响最大;其次是ρ(NH3-N),Pearson相关系数为0.441;ρ(CODCr)和ρ(BOD5)与ρ(∑VOSCs)不相关. 相似文献
5.
为了提升区域物流系统可靠性与可持续发展能力,基于复杂系统理论对区域物流系统脆弱性进行概念界定,构建了区域物流系统脆弱性的概念模型;在分析区域物流系统脆弱性影响因素的基础上,提出了脆弱性评价指标体系及综合评价模型,并对中国大陆地区31个省(直辖市、自治区)区域物流系统脆弱性的空间分异特征进行了研究。研究表明:全国层面的区域物流系统脆弱性两极分化的空间分异特征显著,具有明显的“西高东低”特征;高生态环境脆弱性和高社会脆弱性是区域物流系统脆弱性居高的主要原因;全国的区域物流系统生态环境脆弱性普遍偏高,而东部地区物流系统资源脆弱性最高。 相似文献
6.
为提高冬季路表温度的预测精度,提出一种基于多维长短时记忆(LSTM)神经网络的冬季路表温度逐时预测模型,以小时路表温度为模型输出,综合考虑多维气象因素的累积影响和路表温度的周期性,采用滑动窗口构造输入特征矩阵;构建路表温度LSTM逐时预测模型,通过深度学习高效逼近具有复杂非线性和不确定性的路表温度,并以江苏省宁宿徐高速公路、云南省麻昭高速公路为实例进行验证。结果表明:与随机森林(RF)模型和BP神经网络相比,LSTM路表温度逐时预测模型的准确率得到显著提高,在宁宿徐高速、麻昭高速的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)分别为0.303、0.295、0.543和0.581、0.694、0.833,预测值与观测值绝对误差位于[0, 1)℃之间的占比为93%和89%。LSTM模型能准确捕捉路表温度的周期性和不确定性,在阴雨天和晴朗天的预测值与实测值基本一致,模型鲁棒性较好。 相似文献
7.
分析了长江源区各拉丹冬峰冰川区不同海拔采集的3个雪坑SP1、SP2和SP3样品中δ18O、不溶微粒数量浓度及主要离子浓度,以探讨本研究区域雪冰微粒含量变化及其来源.结果显示,不同粒径微粒含量变化趋势一致,3个雪坑中细微粒含量分别占总微粒的88%、78%、86%.中微粒分别占10%、19%、11%;不同粒径微粒数量浓度之间的相关系数均达0.9以上(置信度可达99%),具有良好的相关性.雪冰中不溶微粒浓度同Ca2 、Mg2 、SO2-4一样,具有明显的季节波动.非季风期微粒浓度要高于季风期2~4倍.3个雪坑非季风期微粒通量分别占一个年层雪冰中微粒总通量的73.6%、92.3%、97%,即初春季节沙尘暴对于各拉丹冬雪冰中微粒沉降贡献远大于夏.秋季节.结合NCAR/NCEP再分析资料.应用HYSPLIT-4模式模拟的不同季节5 d后向气团轨迹图表明,各拉丹冬峰冰川I区雪冰中不溶性微粒可能来源于中亚、南亚和青藏高原本身,其中影响最大的可能是青藏高原自身的沙尘源区,同时冰川区裸露基岩对雪冰中不溶微粒含量亦有贡献. 相似文献
8.
叙述了家用电器产品用电中存在的安全问题,论述了家用电器产品采取保护接地不能保证安全的原因,指出了正确的保护方法及其他安全技术措施。 相似文献
9.
10.