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1.
2.
3.
[目的/意义]探究美国公共图书馆少儿创客空间服务的实践案例及服务特色,以期为我国图书馆开展少儿创客空间服务提供参考。[方法/过程]参考2017年美国第10次"星级图书馆排行"评比结果,随机选取五星级图书馆中的30所公共图书馆为调查对象,其中有22所公共图书馆提供少儿创客空间服务,有4种少儿创客空间服务类型,通过典型案例的分析,归纳总结美国公共图书馆少儿创客空间服务的特色。[结果/结论]得出如下启示:重视培养少儿创客并构建少儿创客空间服务模式;促进少儿STEAM教育和创造活动,加大宣传力度以吸引女生关注科技;培养少儿自主学习能力和创造力;丰富少儿创客空间服务项目活动及先进的技术设备;重视协同与互助并加强人才队伍建设等。 相似文献
4.
利用UAS/hand-gal4系统构建果蝇心脏Nmnat基因特异性过表达,研究心脏Nmnat基因过表达联合耐力运动对高脂膳食诱发脂毒性心肌症的影响,并分析其分子机制。方法:雄性w^1118和NmnatUAS系果蝇分别与雌性hand-Gal4杂交,收集F1代心脏Nmnat正常表达(hand>w^1118)和过表达(hand>Nmnat)处女蝇,饲养至15 d后开始进行耐力运动(E)和高脂膳食(HFD),并分为hand>w^1118、hand>w^1118+E、hand>w^1118+HFD、hand>w^1118+HFD+E、hand>Nmnat、hand>Nmnat+E、hand>Nmnat+HFD、hand>Nmnat+HFD+E共8组,每组410只。ELISA检测心脏TAG、NAD+、SIR2蛋白去乙酰化、SOD活力和MDA水平,qRT-PCR检测心脏相关基因mRNA表达,M-mode检测心脏功能情况。结果:hand>w^1118+HFD+E果蝇心脏的Nmnat、dFoxo、bmm表达、NAD+水平、SIR2去乙酰化、SOD活力、缩短分数高于hand>w^1118+HFD(P<0.05或P<0.01),且d FAS和Col4al表达、TAG和MDA水平、心率和纤维性振颤低于hand>w^1118+HFD(P<0.05或P<0.01);hand>Nmnat果蝇心脏各指标与hand>Nmnat+HFD相比较未见显著差异(P>0.05);hand>Nmnat+HFD+E果蝇心脏的Nmnat、dFoxo、bmm表达、心脏NAD+水平、SIR2去乙酰化、SOD活力、心脏缩短分数高于hand>Nmnat+HFD(P<0.05或P<0.01),且dFAS和Col4al表达\TAG和MDA水平、心率和纤维性振颤低于hand>Nmnat+HFD(P<0.05或P<0.01)。结论:心脏Nmnat过表达和耐力运动均能抵抗果蝇高脂膳食诱发的心脏脂质过度堆积、氧化损伤、减弱心脏收缩能力和增加纤维性振颤,其分子机制与心脏Nmnat/NAD+/SIR2/dFoxo通路活性增强有关。心脏Nmnat基因过表达联合耐力运动能更好地降低脂毒性心肌症的发生概率,其机制与二者联合对心脏Nmnat/NAD+/SIR2/dFoxo通路活性上调的叠加作用有关。 相似文献
5.
芦金峰 《成都体育学院学报》2020,(2):28-33,61
采用文献资料法、古文字考释法等研究方法对殷墟甲骨文及卜辞中所见商代摔跤雏形进行了考证。主要结论:中国摔跤运动最早在殷商时期就已经存在,这一传统体育项目在商代被广泛称之为"鬥",其本义就是指两人徒手相搏,有技击、对抗的性质;甲骨卜辞中记载的有关商王及贵族亲自参与的"鬥"活动,是早期"武事"活动的主要内容。到西周时期,由于地域与方言的影响,摔跤被称之为"角",成为官方讲武的重要组成部分之一。秦统一六国以后,广泛称之为"角抵",并成为官方讲武的唯一内容。商代晚期甲骨文中的"鬥"与西周时期的"角"以及秦统一以后的"角抵"运动是一脉相承的。从时间跨度上讲,甲骨文中记载的商代晚期的摔跤雏形"鬥",要比秦统一以后的"角抵"早约1000年,由此可以追溯我国摔跤运动到3300多年以前商代晚期。 相似文献
6.
采用文献资料法等研究方法对新时代我国少数民族地区体育公共服务分层治理进行研究,旨在为提高我国少数民族地区体育公共服务质量和建设体育强国提供建议。研究认为,少数民族地区体育公共服务分层治理是基于我国社会分层的现状以及各阶层体育需求和参与特征存在的差异而采取的差异性治理方式,分层治理有"因层制宜"的意蕴,有利于促进我国少数民族地区体育公共服务均等化和改变少数民族地区体育公共服务"供给不足"和"供非所需"的困境。现阶段我国少数民族地区体育公共服务分层治理的思路包括明确少数民族地区体育公共服务分层治理主体责任、完善少数民族地区体育公共服务分层治理资金保障机制、积极探索少数民族地区体育公共服务分层供给方式、构建少数民族地区体育公共服务分层治理协商机制、建立少数民族地区体育公共服务分层供给绩效评价体系。 相似文献
7.
准确提取钢铁厂对去产能监测和环境保护具有重要意义。传统的人工目视解译方法效率低、成本高,无法满足开展大区域钢铁厂监测的需求。以深度学习目标检测网络SSD为基础,构建面向遥感影像钢铁厂提取的深度学习目标检测网络,提出maxout模块,将负样本通路优化为多分支结构,突出难分负样本特征并提升网络对无用特征的抵制效果。利用国产GF-1数据对京津冀地区的钢铁厂进行快速自动提取实验。与人工解译的钢铁厂点位数据的对比表明,该目标检测方法的提取精度达到80%以上。 相似文献
8.
Ding Xiao Yugang Ji Yitong Li Fuzhen Zhuang Chuan Shi 《Information processing & management》2018,54(6):861-873
Aspect mining, which aims to extract ad hoc aspects from online reviews and predict rating or opinion on each aspect, can satisfy the personalized needs for evaluation of specific aspect on product quality. Recently, with the increase of related research, how to effectively integrate rating and review information has become the key issue for addressing this problem. Considering that matrix factorization is an effective tool for rating prediction and topic modeling is widely used for review processing, it is a natural idea to combine matrix factorization and topic modeling for aspect mining (or called aspect rating prediction). However, this idea faces several challenges on how to address suitable sharing factors, scale mismatch, and dependency relation of rating and review information. In this paper, we propose a novel model to effectively integrate Matrix factorization and Topic modeling for Aspect rating prediction (MaToAsp). To overcome the above challenges and ensure the performance, MaToAsp employs items as the sharing factors to combine matrix factorization and topic modeling, and introduces an interpretive preference probability to eliminate scale mismatch. In the hybrid model, we establish a dependency relation from ratings to sentiment terms in phrases. The experiments on two real datasets including Chinese Dianping and English Tripadvisor prove that MaToAsp not only obtains reasonable aspect identification but also achieves the best aspect rating prediction performance, compared to recent representative baselines. 相似文献
9.
2020年,演艺行业虽受新冠肺炎疫情影响,但需求始终存在,并能够随着经济的增长而增长。5G、大数据中心、人工智能和工业互联的发展,将推动演艺行业在在线化、专业音视频与消费类产品融合发展。 相似文献
10.
许邓艳卢民荣 《福建工程学院学报》2020,(4):358-364
提出基于反向随机局部投影的神经网络效率改进算法,通过降低深度学习中的网络规模,重点解决了从“局部连接”到“全连接”和随机节点抽取时输入端节点信息丢失的问题,从而提升网络的效率。在算法中设置缩减参数,提升了算法的可伸展性,以适用于不同数据集的学习。通过数据集ISO-LET进行实验,结果表明,基于反向随机局部投影的神经网络效率改进算法的准确率、效率分别平均提升了3.48%和105.21%?在迭代20次的实验中进行了缩减参数调节实验,当参数设置为1.4时其准确率则优于传统全连接网络2.61%,效率提升了272.78%,具有明显的优势。 相似文献