针对煤矿井下探水作业监工人员通过观看视频来监控卸杆作业的方式存在效率低下且极易出错的问题，提出利用三维卷积神经网络（3DCNN）模型对探水作业中的卸杆动作进行识别。3DCNN模型使用3D卷积层自动完成动作特征提取，通过3D池化层对运动特征进行降维，通过Softmax分类处理来识别卸杆动作，并使用批量归一化层提高模型的收敛速度和识别准确率。采用3DCNN模型对卸杆动作进行识别时，首先对数据集进行预处理，从每段视频中均匀抽取几帧图像作为某动作的代表，并降低分辨率；然后采用训练集对3DCNN模型进行训练，并保存训练好的权重文件；最后采用训练好的3DCNN模型对测试集进行测试，得出分类结果。实验结果表明，设置采样帧数为10帧、分辨率为32×32、学习率为0.000 1，3DCNN模型对卸杆动作的识别准确率最高可达98.86%。

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利用三维地震数据属性提取与分析的方法,对三维探地雷达数据进行属性分析、快速解译。研究表明,空洞、脱空、疏松体、富水体等城市病害体在三维探地雷达数据体的水平切片及垂直剖面上均存在明显的差异。以厦门市环岛路地下管线探测为例,进行三维探地雷达数据属性分析,通过对比,发现管线在振幅体、方差体、构造体等属性切片上都存在明显异常,其中方差体切片对管线的反映更为清晰,表明在以管线为目标的探测中三维探地雷达三维数据体的方差属性更为敏感。

在网络信息化的今天,大学生的视野越来越广阔,思想越来越开放,对于各种各样的事物充满好奇,但缺乏正确的判断能力以及辨别是非的能力。在此背景下,民办高校的学生管理出现的问题也日益凸显,为了引导学生正确的价值观,提升品行素质修养,必须采用科学的学生管理方法和培养途径。

为加强高校图书馆统计工作、促进高校图书馆统计工作的规范化建设,将统计学的相关理论和方法具体应用于高校图书馆工作之中,针对高校图书馆的统计现状,探讨了高校图书馆统计工作中的制度建设和指标体系建设,指出了高校图书馆统计指标应该符合的具体要求:目的性、科学性、度量性和可比性;并侧重于业务管理级统计指标对高校图书馆的重点统计指标作了详细说明。

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"灵"作为较原始而又富有生机的中国古典美学范畴之一,源自古老的巫文化信仰,经历长期的历史嬗变,衍生出性灵、灵通、灵活、灵机、趣灵等审美内涵,为中国历代文人学者广泛使用,在诗话、评点、画论等中国传统艺术批评领域中频繁出现。古典美学领域中的"灵"具有神秘性、情感性、褒义性等多重文化特征,它超越了时空的距离,体现了中国文人的生命追求和诗性智慧。