第8张特征操作
反假货币实际操作考试规则
反假货币实际操作考试规则（参考版）一、实操考试的准备（一）真、假人民币票样的准备实操培训、考试所需要的人民币真钞由第三方培训服务公司负责提供，假币票样按照规定程序向人民银行借用，借用期间实行双人保管，每次培训、考试后公司及时回收清点，数字准确无误后入柜加锁保管。
（二）每期反假货币培训安排部分时间为学员讲解实操考试所使用的5类假币特征，以及考试中需要注意的事项。
（三）实操考试事务的准备1．根据报考人数确定实操考试时间和场地、场次安排。
2. 每场50人，准备55个信封，每个信封标注编号，其中50个信封作为考试信封，5个信封作为补考信封。
3．每个信封放置100元面额30张钞票，含真、假人民币，其中真钞30张之内，假钞4张之内，合计30张。
二、实操考试的流程1．每场考试时间为5分钟。
(这里需要注意的是：实操考试动作一定要快，1分钟内一定要把假币全部挑选出来，不能挑错，挑错基本就不合格了；《反假实际操作考试登记表》里有很多选择，直接选择作假的选项即可，慢慢看慢慢挑是来不及的；只要把假币挑出来80分就到手了，登记表占20分，90分合格，应该能懂吧！)2．学员应在规定时间内完成两项考试内容：一是从30张钞票中挑出发现的假币，二是在实操考试试卷上填写装真假币的信封编号、发现的假币冠字号码、假币类型及假币特征。
3．当场判卷。
如有一张钞票的真假判断错误，则实操考试成绩为不合格。
如所有钞票的真假和假币类型的判断正确无误，假币特征答对70%以上，则为合格。
4．不合格的学员可当场参加第二次实操考试。
如仍不合格，通过理论知识考试的也不能领取《反假货币培训合格证书》，必须在至少一个月后重新参加实操考试通过后才能领证。
5．监考和判卷由人民银行派员监督管理。
6．所有试卷集中交人民银行备案保存。
附件一：反假货币实际操作考试试卷考生姓名：信封编号：评分：评分人：说明：1.本表中“假币类型”和“假币特征”第1-9项采取打勾的方式，符合上述特征在对应的空白处打勾，没有不打勾。
crazytalk8使用手册
crazytalk8使用手册CrazyTalk 8 使用手册CrazyTalk 8 是一款领先的面部动画和语音合成软件，它为用户提供了制作高质量、逼真的虚拟角色的功能。
本手册将为您提供详细的操作指南，以帮助您快速上手使用 CrazyTalk 8。
第一章：软件概述CrazyTalk 8 是一款专业的面部动画软件，它使用了先进的面部识别技术和语音合成算法，使用户能够轻松地将图像或照片转换为活灵活现的虚拟角色。
此章节将为您介绍CrazyTalk 8 的主要功能和界面布局。
1.1 功能概述CrazyTalk 8 提供了丰富的功能，包括：- 面部识别：准确地识别面部特征，实现精准的面部动画效果。
- 语音合成：将文字转换为逼真的语音，为虚拟角色赋予生动的声音。
- 动作编辑：通过简单的控制器，轻松调整虚拟角色的表情和动作。
- 人物定制：提供多种模板和编辑工具，让用户自由地定制虚拟角色的外观和特征。
- 化妆和服饰：为虚拟角色添加多样化的化妆和服装，打造独一无二的形象。
1.2 界面布局CrazyTalk 8 的界面布局直观简洁，方便用户快速上手。
主要界面包括以下几个部分：- 虚拟角色窗口：显示编辑的虚拟角色，可以对角色进行实时预览和编辑。
- 时间轴：控制虚拟角色的动画时间和帧数。
- 动作编辑器：调整虚拟角色的表情和动作。
- 属性窗口：编辑虚拟角色的外观、特征和动作属性。
- 录制和导出：录制虚拟角色的动画和声音，并导出为视频文件。
第二章：快速开始在本章节中，您将学习如何快速开始使用 CrazyTalk 8。
我们将逐步引导您创建和编辑虚拟角色，添加声音和动画效果，以及导出为视频文件。
2.1 创建虚拟角色首先，您需要选择或导入一张照片作为虚拟角色的基础。
在CrazyTalk 8 的界面中，点击“文件”菜单，选择“新建项目”，然后从本地文件中选择一张您想要使用的照片。
2.2 编辑表情和动作在创建虚拟角色后，您可以使用动作编辑器调整其表情和动作效果。
人教版三年级数学上册第七单元素养评价课时分层作业设计长方形与正方形
第七单元长方形和正方形单元评价导语亲爱的同学们，这个单元我们将走进图形的世界，去探索常见的长方形和正方形当中所隐藏的数学奥秘！看看它们身上藏着哪些与我们生活息息相关的知识，这些知识又能解决生活中的哪些问题呢？带上你善于发现的眼睛，通过想象、动手操作与思考，一起感受图形的特征和它们之间的联系吧！单元知识结构单元评价目标050701能从边和角的角度说出四边形、长方形和正方形的特征，根据特征辨认出四边形。
几何直观理解050702能找出四边形、长方形、正方形之间的共性与区别，并用集合图的方式表示出它们之间的包含关系。
几何直观空间观念理解050703理解周长的含义，经历用直尺和圆规将三角形的三条边画到一条直线上的过程，直观感受三角形的周长。
空间观念理解掌握050704能通过测量计算出三角形、长方形和正方形等多边形的周长。
应用意识掌握050705通运用周长的知识，解决简单的实际问题，形成初步的应用意识。
空间观念应用意识应用050706能通过量、画、拼等操作活动，积累操作的经验，综合运用知识解决较复杂的问题，进一步巩固知识。
几何直观模型意识应用050707能整理单元所学内容，自主构建知识网络。
创新意识分析单元评价内容认识四边形★基础素养★【题1】穿过图形迷宫：小思要穿过迷宫找到小维，要求经过的路必须都有四边形。
穿过迷宫的方法：四边形有4条（）和（）个角。
【题2】创造四边形：同学们，点子图上可以创造出各种各样不同的四边形，小思维和小维在点子图上画了不同的四边形呢！属性分析表目标序号050701核心素养几何直观（水平一）认知维度理解预估难度易预估时长2分钟设计方式改编设计意图在游戏中能根据四边形的特征（四边形有4条直边和4个角），辨认出四边形，需要辨认的图形中有不常见的四边形，主要想通过变式的方式考查学生是否能抓住四边形关键的组成元素来判断。
1.（1）他们画的都是四边形吗？为什么？（请写出判断的理由）（2）小思画的图中有我们一年级就认识的长方形和正方形，它们与四边形有什么关系呢？把它们的名称填在集合圈中合适的位置吗?2.在下面的点子图上再画几个不同形状的四边形。
模具设计基础知识培训PPT(34张)
10.1.3 模具设计的基本流程
1．建立或调入设计模型，形成模具设计的参考模型 2．模型检验：对参考模型进行拔模斜度检测、厚度检测等 3．建立工件：用来定义所有模具元件体积的 4．在模具模型上创建缩水率：可以等向或非等向增加在指定特征尺寸上 5．加入模具装配特征，设计浇道系统 6．定义分型面及模块体积 7．建立模具实体元件：抽取完成的模块体积，将曲面几何转换为实体几何 8．填充模具型腔，建立浇注件：利用工件体积减去抽取的模具元件体积 9．模拟开模，并进行干涉检测 10．装配模座元件，并进行所有元件的细部设计
10.2.3 设置收缩率
2．按比例收缩 【By Scaling（按比例）】表示允许相对于某个坐标系按比例收缩零件几何，并 且可以分别指定x、y和z坐标的不同收缩率。在模具模块中应用按比例收缩时， 其仅作用于参考零件几何，而不影响设计模型。 选择【SHRINKAGE（收缩）】→【Shrink Info（收缩信息）】，将弹出“信息窗 口”并显示设计模型的收缩信息。
已建立有曲面特征时，选择【Feature(特征)】→【Cavity Assem(型腔组件)】→ 【Surface(曲面)】命令，利用“面组曲面”菜单可增加分型面的曲面或者对已有 分型面的曲面特征进行编辑。
《轴对称图形》教案(优秀8篇)
《轴对称图形》教案（优秀8篇）轴对称图形教案篇一教学目标：1．让学生经历长方形、正方形等轴对称图形各有几条对称轴的探索过程，会画简单的几何图形的对称轴，并借此加深对轴对称图形特征的认识。
2．让学生在学习过程中进一步增强动手实践能力，发展空间观念，培养审美情操，增加学习数学的兴趣。
教学重难点：经历发现长方形、正方形对称轴条数的过程。
画平面图形的对称轴。
课前准备：小黑板、学具卡片。
教学活动：一、复习导入出示飞机图、蝴蝶图、奖杯图。
提问：这三幅图有什么共同的特征？（都是轴对称图形）指着蝴蝶图提问：你怎么知道它是轴对称图形的？（指名到讲桌上折纸并回答）把蝴蝶图贴在黑板上，提问：谁能指出这幅图的对称轴？（学生指出后，教师用点段相间的线画出对称轴，并板书：对称轴）谈话：这节课我们继续学习轴对称图形，重点研究轴对称图形的对称轴。
（把课题补书完整）二、教学例题1．谈话：首先我们研究长方形的对称轴。
请拿出一张长方形纸对折，并画出它的对称轴。
学生折纸画图，教师巡视，发现不同的折法。
2．指名到投影仪前展示自己的折法和画法。
提问：你能告诉同学们折纸时应该注意什么，画对称轴时应该怎么画吗？对他的发言有没有不同的意见？谁还有不同的折法吗？也来展示一下。
（指名展示）为什么这条线（指着学生画出的对称轴）也是这张长方形纸的对称轴？3．谈话：这样看来，我们已经找到了长方形的两条对称轴，它还有另外的对称轴吗？用纸折折看。
通过操作我们发现长方形只有两条对称轴。
4．出示黑板上画好的长方形，谈话：刚才我们用折纸的办法找到了长方形的对称轴，现在画在黑板上的长方形能对折吗？如果要画出它的对称轴你有什么办法吗？在小组内讨论。
让学生充分发表意见。
如果有学生提到用和黑板上的长方形同样大的纸对折找到对称轴后再在黑板上描画，指出这样做是可以的，但是我们不用折纸的办法，还能不能直接在黑板上画长方形的对称轴？如果学生提到先量出长方形对边的中点再连线，画出对称轴，对这种想法予以表扬，并提问：你能说一说是怎样想到先找对边中点的吗？如果学生想不到取对边中点连线的办法，拿出长方形纸，谈话：想一想我们在把长方形纸这样对折的时候，长方形的这条边（例如指一条长边）被折痕分成了几段？这两段的长度有什么关系？你是怎么知道的？那么折痕与这条边相交的这个点是这条边的什么？同样地我们能找到折痕与这条边的对边的交点吗？找到了这两个点能不能画出长方形的对称轴？指名到黑板上量长方形的边，取中点。
大学生团体心理辅导
大学生团体心理辅导活动集锦山东农业大学大学生心理教育中心主题一：新生适应团体辅导活动活动目的：团体初期的相识、合作、信任1、滚雪球2人，拳头尖刀布，选择谁先自我介绍，聊天；转为4人，把小组成员介绍给其他人；转为8人，从某个位置开始，“我来自﹍﹍性格﹍﹍”，“旁边的是﹍﹍”；被8个人记住有什么感受；8个人背对围成一圈。
另8个人与之对坐，成为外圈。
彼此自我介绍，1分钟后向右走。
谈感受。
教师点评。
2、突围与闯关11人围成一个城堡，1人在中间，要冲出牢笼。
（要求：不要伤害他人的身体，接触是允许的。
）突围者的感受；小组成员的感受；旁观者的感受。
3、同舟共济汪洋大海中的一条船（一张报纸），全组8人要齐心协力站在报纸上。
面积减半，再站；再减半，再站；再减半，再站﹍﹍；学生谈感受。
教师点评。
4、刮大风学员围坐一圈，把多余的凳子拿掉。
谈这样坐的感觉怎样？听老师口令：戴眼镜的站起来，找新的位置。
穿裙子的站起来，找新位置。
大学老师站起来，找位置。
男士站起来，找位置。
在新的位置上，什么感受？5、推气球原来的8人不变，每人拿一气球，吹起。
听口令：抛一个，不让它落地。
加一个，……再加一个。
哪个小组可以不落地的，哪个小组落地次数最多的。
谈感受。
－为什么顶不起来？6、我的一天（作业）每个人写下自己有代表性的一天的流水帐：日程安排。
然后，划掉与他人在一起的时间，剩下多少时间是自己单独的。
谈感受。
7、盲行1212数数，数到1的站出来，蒙上眼睛，原地转三圈，2号在外圈顺时针走，停。
找一个对象，牵起他的手，做他的向导。
“盲人”谈感受；对拐棍是否满意；什么地方让你满意，什么地方让你不满意。
8、夹乒乓球3个盒子，每个盒子装着15个乒乓球。
在对面的桌子上放着三个空盒子。
组员排队，用筷子传递乒乓球，把球夹着传递到对面的空盒子里。
全部传完后，又把对面的乒乓球夹着传递回来。
第一个全部传完胜出。
要求：不能用手托。
谈感受。
主题二、自我认识、自信心和团体凝聚力1、“猜猜我是谁”目的：从他人的反馈中认识自己，并体会被人理解的感受。
队列课件(共29张PPT)浙教版(2019)信息技术选修1
B
C
D
que的下标
0
1
2
3
4
队列操作（出队）
出队，排在队首的元素依次出队，head指针 变量依次加1，直至head的值等于tail的值
C
D
que的下标
0
1
2
3
4
队列操作（出队）
出队，排在队首的元素依次出队，head指针 变量依次加1，直至head的值等于tail的值
D
que的下标
0
1
2
3
4
队列操作（出队）
E入队
56
循环队列
假溢出问题：分析下列程序,输出结果
que=[""]*4 head=0 tail=0 que[tail]="A" tail=(tail+1)%4 que[tail] = "B" tail = (tail+1) % 4 que[tail] = "C" tail = (tail+1) % 4 que[tail] = "D" tail = (tail+1) % 4 que[tail] = "E" tail = (tail+1) % 4 print(que)
结论： 假溢出现象可通过 对队列元素个数取 模运算解决
['E', 'B', 'C', 'D']
队列知识总结
队列的概念及特征 队列的操作 队列的应用
2024 课件
感谢观看！ 同学们再见！
授课老师： 时间：2024年9月1日
A
B
que的下标
八年级上册第五单元写作《说明事物要抓住特征》教案范文三篇
八年级上册第五单元写作《说明事物要抓住特征》教案范文三篇描写一件事物，特征描写更能突出这件事物。
今天小编给大家带来的是关于八年级上册第五单元写作《说明事物要抓住特征》教案范文,希望可以帮助到大家。
八年级上册第五单元写作《说明事物要抓住特征》教案范文一一、教学目的与要求1、通过本次作文教学，使学生明白什么是事物特征和怎样抓住事物特征。
2、能抓住特征对事物进行说明。
二、教学重点：怎样抓住特征进行说明三、教学难点：对“特征”的理解四、教学设想：接着出示两段说明同一种动物的文字，并且结合例文赏析让学生理解什么是事物特征;再指导学生学习抓住特征的方法，并进行片段训练;然后对整篇习作进行构思指导;最后小结本节课的主要内容。
五、教学步骤导入：一棵树上的叶子，看上去样子好像差不多，但仔细观察就会发现，没有两片树叶是完全一样的。
这件事告诉我们，即使是十分相似的事物也是有差别的，它们各有各的特点。
铅笔、钢笔、毛笔、圆珠笔，虽说都是笔，却不完全一样。
写说明文，要注意抓住事物的特征。
(一)猜一猜谜：1、出示投影片1：“全身盖着一层雪白的毛，它像别的哺乳动物一样，有嘴，有鼻子，有眼睛，长着四条腿，一条尾巴。
”请你根据说明内容，猜猜写的是哪种动物。
(生猜一阵后)师小结：上述文字正因为没能说清这种事物自身独有的标志，所以不好猜。
(板书：独有标志)现在我们把一事物区别其他事物的独有标志换上另外一个名称，即事物的特征。
(板书：事物的特征)今天，我们学习如何说明事物的特征。
(板书课题：说明事物的特征)过渡语：事物的特征即这一事物的独有标志。
究竟什么是独有标志呢指导学生理解“特征”。
2、出示投影片2：“长着一身柔软的雪白的毛，嘴巴是三瓣的，一双眼睛又红又亮，两只耳朵很长。
”问：你能看出写的是哪种动物吗为什么比较投影片2，问：为什么投影片2能更清楚的看出是写兔小结：兔。
写出了兔的毛、耳朵、眼睛处的独有标志。
3、出示投影片3：(小白兔)指导学生继续观察，分析其形态，问：它还有哪些标志“嘴巴尖尖的，耳朵有时直竖，前腿短，后腿长。
2022年职业考证-软考-信息处理技术员考试全真模拟全知识点汇编押题第五期(含答案)试卷号：48
2022年职业考证-软考-信息处理技术员考试全真模拟全知识点汇编押题第五期（含答案）一.综合题(共15题)1.单选题在Excel 2007中，用来存储并处理工作表数据的文件，被称为（）。
问题1选项A.文档B.单元格C.工作簿D.工作区【答案】C【解析】本题考查Excel电子表格的基本知识。
工作簿是存储并处理工作表数据的文件，后缀名一般是.xlsx格式。
一个工作簿有多张工作表，至少是1张可视的工作表，最多是255张工作表，工作表可以进行添加、删除、重命名等操作。
每一张工作表都是由行列交叉的单元格所构成，单元格的命名是列号+行号，列号是英文字母表示，行号是阿拉伯数字表示，即B5单元格，F22单元格。
2.单选题在Windows 7中，如果选中了某个文档中的一段文字，按Ctrl+X快捷键后，这段文字被（）。
问题1选项A.移到剪贴板B.复制到剪贴板C.移到回收站D.彻底删除【答案】A【解析】Ctrl+X快捷键：剪切操作，剪切的内容会暂存在剪贴板，原位置不会有选中的内容，也可以称之为移动；Ctrl+C快捷键：复制操作，复制的内容会存储在剪贴板，原位置会保留选中的内容；delete删除文件本身，文件移到回收站；shift+delete彻底删除。
但仅删除文件内的文字，不会移动到回收站。
3.单选题某厂在一次产品质量检查中发现了70件次品，按次品原因统计如下表。
根据此表，可以推断，（）是主要的次品原因，占总次品件数约70%。
问题1选项A.料短B.料短和裂缝C.料短、裂缝和硬度D.料短、裂缝、硬度和开刃【答案】B【解析】次品原因占总次品件数比例=次品原因的次品数量/总次品数那么次品原因的次品数量=次品原因占总次品件数比例*总次品数=70%*（30+18+8+6+4+4）=0.7*70=49件通过选项的次品数量对应，最接近49的为主要原因，故本题选B选项。
4.单选题在WPS 2016电子表格中，如果要使单元格D1的值在B1大于100且C1小于60时取值为“可以”，否则取值为“不可以”，则应在D1中输入（）。
五年级下册科学课件-第8课 相似与差异 1｜ 冀教版 (共23张PPT)
反思
• 这节课你有什么收获？
课后拓展 ：豌豆荚中含有几粒豌豆
•
9、有时候读书是一种巧妙地避开思考 的方法 。2021 /8/3202 1/8/3T uesday , August 03, 2021
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10、阅读一切好书如同和过去最杰出 的人谈 话。202 1/8/320 21/8/32 021/8/3 8/3/202 1 12:57:40 PM
•
17、一个人即使已登上顶峰，也仍要 自强不 息。202 1/8/320 21/8/32 021/8/3 2021/8/3
谢谢观赏
You made my day!
我们，还在路上……
.它们各自种类间都有相似与差异的地方。
请同学们思考交流。
相似与差异都是什么原因造成的？
来验证一下你想的对不对吧！^-^
什么是遗传？
小结
人、其他动物或植物所拥有的
与各自父母一代相似的现象，
称为遗传。(造成相似的原因)
什么是变异？
同种生物的不同个体在形态和
生理特征上存在差异的现象，
叫做变异。（造成差异的原因）
有耳垂 食指比无名指长
发际有尖
食指比无名指短
4×4=16
无耳垂 食指比无名指长
卷
食指比无名指短
有耳垂 食指比无名指长
类 。
发际无尖
食指比无名指短
舌
无耳垂 食指比无名指长
食指比无名指短
有耳垂 食指比无名指长
不 发际有尖
食指比无名指短
无耳垂 食指比无名指长
卷
食指比无名指短
有耳垂 食指比无名指长
舌 发际无尖
•
11、越是没有本领的就越加自命不凡 。2021/8/32021 /8/3202 1/8/3A ug-213- Aug-2 1
四年级下学期数学第三单元教案
交流这条高对应的底边
“想想做做”第2题
提示学生剪成整厘米数
指名说制作方法
能随便剪的吗？要注意什么？为什么？
独立阅读弄清题意
模仿操作创造设计
交流制作方法
（两条边的长度大于第三条边）
“想想做做”第3题指名读题
你打算把高与哪根小棒的长度比较？
为什么这个三角形的高比这根小棒短？
提示：从直线外一点到这条直线的所有线段中，哪条线段最短？
3、让学生在学习活动中，进一步发展空间观念和自主探索、合作交流的意识。
教学重、难点：
测量“人字梁”中哪条线段的长；测量方法的掌握
教学准备：挂图、直尺、三角板等
教学过程
教师活动
学生活动
引入新课
通过上节课的学习，你对三角形有哪些了解？
揭示并板书课题：三角形的高
（由三条线段围成的图形；三条边、三个顶点、三个角等）
3、使学生体会三角形是日常生活中常见的图形，并在学习活动中进一步发展空间观念，产生学习图形的兴趣和积极性。
教学重、难点：
重点：认识三角形的一些基本特征
难点：探究三角形两边之和大于第三边的原理
教学准备：
1、每组一套小棒、方格纸、三角板、钉子板
2、每组四根小棒，长度分别为10厘米、6厘米、5厘米、4厘米。
现在谁能解释这个原因？
看图分析
交流明确（与两边的小棒比较）
讨论可能存在困难
（部分学生会露出明了的神情）
垂直线段最短
交流（指导学困生理解）
判断：①由三条线段组成的图形叫三角形。
②一个三角形只有一条高。
③在一个三角形中，任意两边的和一定大于第三条边的长度。
独立判断
交流判断结果以及判断理由
《人机工程学》第8章 作业空间与用具设计
图8 - 10 垂直面工作区域(适用于男、 女性立姿作业)
第8章 作业空间与用具设计
表8 - 9 男、 女性操作者立姿作业位置设计参数
第8章 作业空间与用具设计 表8 - 10 正常工作区域和最大工作区域在水平面和垂直面上的距离
第8章 作业空间与用具设计
3. 坐—立姿交替操作工作区域设计 采用坐—立姿交替的作业姿势时， 其水平面工作区
第8章 作业空间与用具设计
由于人的肘部高度各不相同， 因此为使工作面的 高度适合于不同肘高的操作者， 可以采用下列三种方 法： 一是调节机器的高度， 此办法适用于机器有固定 的操作者或者轻便机器； 二是通过高度可调的座椅或 脚垫板调节操作者肘部的高度， 使之与工作面保持适 宜的距离； 三是调节工件的高度。 上述三种办法中， 通常以第二种办法最为经济、 方便。
0.9346倍。
第8章 作业空间与用具设计
图 8 - 1 立姿活动空间
第8章 作业空间与用具设计
图8 - 2 坐姿活动空间
第8章 作业空间与用具设计
图8 - 3 单腿跪姿活动空间
第8章 作业空间与用具设计
图8 - 4 仰卧活动空间
第8章 作业空间与用具设计
1. 立姿活动空间 立姿时人的活动空间取决于身体尺寸、 保持身体 平衡的微小平衡动作以及身体放松状态。 当脚的站立 平面不变时， 为保持平衡， 必须限制上身和手臂能达 到的活动空间。 图8 - 1为立姿活动空间及上身和手
作区域。 美国的法莱（Ｆarley）将最大工作区域定义
为以肩峰点为轴， 上肢伸直在矢状面上移动时， 手的 移动轨迹所包括的范围； 将正常工作区域定义为上臂
自然下垂， 以桡骨点为轴， 前臂在矢状面上移动时，
手的移动轨迹所包括的范围。
人因工程(8作业空间设计)
1
主要内容：
第一节 作业空间设计概述 第二节 作业空间设计中的人体因素 第三节 作业姿势与作业空间设计 第四节 工作场所性质与作业空间设计 第五节 座椅设计
《人因工程学》机械工业出版社
2
第一节 作业空间设计概述
一、作业空间设计的有关概念 二、作业空间设计的一般要求
《人因工程学》机械工业出版社
《人因工程学》机械工业出版社
（一）视野
垂直平面的视野：以标准视线水平为 0º 基准, 则最大 视区为视平线以上50º 和视平线以下70º 。颜色辨别界 限为视平线以上30º ，视平线以下40º 。 实际上人的自然视线是低于标准视线的，一般状态下， 站立时自然视线低于水平线 40º ，坐着时低于水平线 15º ；在站姿松弛时，自然视线偏离标准线30º ，在坐 姿松弛时，自然视线偏离标准线38º 。最佳观看展示 物的视区在低于标准线30º 的区域里。
《人因工程学》机械工业出版社 29
一、坐姿作业空间设计
图12-6坐姿立体作业范围(㎜)
图12-7坐姿人体尺寸和工作面高度、 座椅高度的关系示意图
30
《人因工程学》机械工业出版社
一、坐姿作业空间设计
（三）容膝、容脚空间
表12-3 容膝空间尺寸/mm
尺寸部位 容膝孔宽度 容膝孔高度 容膝孔深度 大腿空隙 容腿孔深度 最小尺寸 510 640 460 200 660
人们对正面要求较大，而侧面要求较少。因此，有必要 通过工作场所的布局设计，使工作岗位具有足够的、相 对独立的个人空间，并预先对外来参观人员的通行区域 做出恰当的规划。 有些座椅设计的虽然考虑了人的舒适性和使用效率，但 由于放置的位置和排列不当，总体使用效率并不高。例 如长排放置的多人座椅，中间不加分隔，即使落座者旁 边有空位人们通常也不愿意坐上去，如果加上扶手或隔 开座椅，就可以提高座椅利用率。
第8章 肌张力的评定总结
异常肌张力
3. 肌张力障碍
• 定义：是一种以张力损害、持续同时伴有扭曲的不自主 运动为特征的肌肉运动功能亢进性障碍。 原因： 中枢神经系统病变 遗传因素 神经退行性疾患 代谢性疾患 其他如张力性肌肉奇怪变形或痉挛性斜颈。
•
•
特征：肌肉收缩可快或慢，且表现为重复、扭曲；肌张 力以不可预料的形式由低到高变动。
10/15/2018
便携式测力计方法
• 评定方法
采用Penny和Giles便携式测力计。 记录达到被动运动终点时便携式测力计的读数。
• 评定指标
一般在踝跖屈痉挛评定时采用低速（10°～12°/ ｓ）、高速（20°～100°/ｓ）的测试速度进行3次 连续被动踝背屈，低速时3秒内完成，高速时0.5秒 内完成。
第八章
肌张力的评定
教学目标
1.掌握肌张力定义、异常肌张力表现、常用 肌张力的检查手法 2.熟悉正常肌张力的特征、痉挛的评级标准 3.了解影响肌张力的因素、肌张力的生物力学 及其电生理评定方法
第一节
一、肌张力的概念
概
述
二、肌张力的分类
三、影响肌张力的因素
10/15/2018
一、肌张力的概念
肌张力的概念
七、生物力学评定
八、电生理评定
10/15/2018
一、肌张力的检查方法
（一）肌张力弛缓
• • • • 检查者活动患者肌群时几乎感受不到阻力 患者不能抬起肢体，或当肢体运动时感到柔软、沉重感 当肢体下落时，无法保持原有姿势 肌张力显著降低时，肌肉不能保持正常肌的外形与弹性， 表现松弛软弱
10/15/2018
肌肉组织在静息状态下的一种不随意的、持续的、 微小的收缩。 正常人无论是在睡眠中还是进行各种活动时，肌 肉都会处于不同程度的紧张状态（按压有弹力或 抵抗），肌肉的这种紧张度称为肌张力。 临床上是指医务人员对被检查者的肢体进行被动 运动时所感觉到的阻力。
大班数学8的组成教案
大班数学8的组成教案大班数学8的组成教案1活动目标：1、幼儿通过自主探索动手操作，感知8的分解组成，掌握8的7种分法。
2、在感知数的分解组成的基础上，掌握数组成的递增、递减规律、互相交换的规律。
3、发展幼儿观察力、分析力，记录能力培养幼儿对数学的兴趣。
4、让幼儿学习简单的数学题目。
5、通过各种感官训练培养幼儿对计算的兴致及思维的准确性、敏捷性。
活动重点：感知整体与部分的关系，学习并记录8的7种分法。
活动难点：总结归纳8以内数的分解和组成规律。
活动准备：ppt。
幼儿操作材料：水果图片八张、两只猴子图片、操作纸活动过程：一、开始部分1、拍手数数2、复习6的分解组成：游戏《碰球》二、基本部分1、导入：师：猴妈妈有两个猴宝宝，老大和老二，老大和老二就要过生日了，猴妈妈给猴宝宝买了好吃的水果。
（和幼儿一同点数共八张水果图片）出示"8"的数字卡。
师：8个水果两个猴宝宝怎样分，猴妈妈可犯了愁，不知该怎样分，有几种分发。
请小朋友们说一说。
2、请幼儿帮助猴妈妈来分水果。
幼儿观察将8个水果分在两座房子里，请幼儿说一说自己分的结果，教师将每分一次的结果记录下来。
3、教师归纳幼儿的分法，总结出"8"的7种分法。
4、观察幼儿无序的分法，引导学习有序进行"8"的分解组成。
幼儿观察"8"的分解式，初步掌握有序的进行"8"的分解组成，了解数组成的递增、递减规律、互相交换的规律。
三、结束部分1、游戏："我问你答"2、幼儿收拾操作材料放回到原处。
活动反思：根据我班幼儿学习情况以及学习特点，只进行8的组成。
从一开始的问答游戏：复习7的组成到接下来的看图片发现蝴蝶的不同，再到后来操作圆点卡片自由探索8的组成，到最后的内化迁移的游戏巩固，整个活动环节流畅，《纲要》中明确指出数学是有用、有趣的。
因此在此活动中贯穿了很多游戏，以便与幼儿在游戏中学习感到数学的乐趣。
基于多信息流动卷积神经网络的行人再识别
基于多信息流动卷积神经网络的行人再识别桑海峰;王传正;吕应宇;何大阔;刘晴【摘要】行人再识别问题中,由于视角、光照和行人姿态等因素的变化,导致难以提取有效的行人特征,降低识别精度.而深度神经网络在训练样本较少的情况下较难训练,易出现过拟合现象.针对上述问题,本文提出一种多信息流动卷积神经网络(Multi-information Flow Convolutional Neural Network,MiF-CNN)模型,模型中包含一个特殊的卷积结构,该结构中每层卷积层提取到的特征与后续所有卷积层的输入相连接,增强了网络的特征信息流动性和梯度的反向传播效率,使得模型提取到的行人特征更具判别力.采用多损失函数组合方式训练网络模型,更好的区分行人类别.最后利用欧氏距离对行人特征相似性进行排序.在标准行人再识别数据集VIPeR和CUHK01上的实验表明,本文方法进一步提高了行人再识别精度,并有效改善了深度神经网络的过拟合现象.【期刊名称】《电子学报》【年(卷),期】2019(047)002【总页数】7页(P351-357)【关键词】行人再识别;多信息流动;特征提取;卷积神经网络【作者】桑海峰;王传正;吕应宇;何大阔;刘晴【作者单位】沈阳工业大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110870;沈阳工业大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110870;沈阳工业大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110870;东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110819;东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110819【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言行人再识别是指在不同背景的非重叠摄像头视角下进行行人身份识别，即确认在不同场景和不同时间出现的行人是否为同一个人[1]，被认为是图像检索的一个子问题.行人再识别在视频监控和公共安全等领域具有重要意义，近年来引起了研究人员的广泛关注.早期的行人再识别研究主要侧重特征提取和相似性度量两个方面.常用的图像特征包括HSV颜色直方图、LBP纹理特征和Gabor特征等，基于特征提取的行人再识别方法通过提取这些人工设计的特征来表征不同的行人.文献[2]使用重叠的滑动窗口提取行人图像中的HSV颜色特征和两个尺度不同的纹理特征，然后对所有滑动窗口中的相应特征计算最大值，提出LOMO特征.文献[3]提出CoPE特征选择方法来提取具有判别力和有效性的行人特征子集，用于行人再识别问题.文献[4]提出基于颜色空间的SCNCD颜色特征描述子，所提取到行人特征对于光照变化具有很好的鲁棒性.相似性度量方法同样在行人再识别问题中得到了广泛的应用.文献[5]运用基于马氏距离的度量学习方法解决行人再识别问题.文献[6]提出了局部自适应决策函数(LADF)，将距离度量和局部自适应阈值约束结合起来进行建模.文献[7]提出排序支持向量机(RankSVM)方法来学习排序最高的正确匹配的行人特征子空间.近年来，深度神经网络在图像识别领域取得了优异表现.与传统方法相比，深度神经网络有更强的特征学习能力，且学习到的特征对原数据样本具有更本质的代表性，因此在行人再识别问题上有更好的性能.文献[8]提出FPNN深度神经网络用于提取行人特征.文献[9]提出一个新的多通道卷积神经网络，对行人的全身特征与局部身体特征联合学习，并使用三元组损失函数对网络进行训练.以上基于深度学习的方法在网络结构上大致相似，输入图像经过卷积层学习到的特征图直接作为下一层卷积层的输入，这种网络结构往往忽略了每层产生的特征图对后续每一层的影响，在一定程度上降低了特征信息的流动性.在梯度反向传播的过程中，随着神经网络层数的加深，梯度更新信息可能会以指数形式衰减，发生梯度消失现象.此外，训练一个层数较深的深度神经网络，往往需要大量的数据样本，一旦数据样本量过少，网络难以收敛且极易产生过拟合的现象，影响最终的识别精度.针对以上问题，本文提出一种多信息流动卷积神经网络(MiF-CNN)，用于解决行人再识别问题.网络模型包含一系列由多层卷积层采用不同连接方式组成的多信息流动卷积结构，该结构将每层卷积层的输出与其后续所有卷积层的输入相连接，实现了特征的再次利用，增强了整个网络的特征信息流动和梯度反向传播.采用多损失函数组合的方式训练网络模型，其中包括分类损失函数、中心损失函数和辅助损失函数.最后使用欧氏距离对网络模型提取到的行人特征进行相似性度量并得到识别结果.与在用大数据集预训练好的模型上微调小数据集的方法不同，本文直接在小规模数据集CUHK01和VIPeR上分别进行训练.实验结果表明，多信息流动卷积神经网络模型能够取得较高的识别精度，且有效地改善了网络过拟合现象.2 多信息流动卷积神经网络的设计本文提出的MiF-CNN模型以多分类任务的思想解决行人再识别问题.整体的网络模型结构如图1所示.该模型主要包括：2层堆叠的浅层卷积层、3个采用新型连接方式的多信息流动卷积结构、全连接层、最大池化层和分类输出层.不同于用两张或更多张图片作为输入的方法[9～11]，该网络以单张行人图像作为输入，经过两层卷积层提取浅层特征，然后经过层数更深的多信息流动卷积结构提取更高级的行人特征，再经过池化层降维之后，传递给全连接层进行信息整合，获得具有判别力的行人特征向量.2.1 卷积神经网络的特征提取网络模型中，各卷积层的卷积核大小为3×3，卷积步长为1，每个卷积层之后都会接一个批标准化层(Batch Normalization)和ReLU激活函数.卷积层的运算过程可表示为：>1(1)其中，表示第-1层卷积层输出的第i个特征图；表示卷积核对的卷积运算结果；xj()表示第层卷积层输出的第j个特征图；表示第层的第j个特征图所对应的卷积核；⊗符号表示卷积操作.卷积提取特征的过程可理解为，第层的第j个特征图上的神经元通过卷积核对第-1层输出的每张特征图连接、卷积后进行求和，并将提取到的特征映射到第层的第j个特征图上.σ(·)函数为ReLU激活函数，可表示为σ(x)=max(x,0)；因为加入了批标准化操作，所以这里忽略了偏置对输出的影响. 2.2 多信息流动卷积结构在该网络结构中，每一层卷积层的输出与该卷积层的输入相连接后馈送进下一层卷积层，即每一层卷积层的输入都是其前面所有层输出的连接组合，具体形式如图2所示.由图2可以看出，每层卷积层的输入都来自其前面所有层的输出，这样的连接方式使得在前向传递过程中，每层输出的特征图都可以被后面的所有层重新利用，增强了整个网络的信息流动.而在反向传播的过程中，每层输入的梯度包含了损失函数对输入的直接求导，使得梯度的传播更加有效，网络更易训练.多信息流动卷积结构中，每层卷积层产生的特征图数目为一个固定值γ，则第层卷积层的输入为γ0+γ(-1)个特征图，其中γ0为多信息流动卷积结构输入层的特征图通道数目.设输入层的第i个通道上的特征图为其中i∈(1,γ0)，则多信息流动卷积结构的第一层卷积层输出的第j个通道的特征图为：⊗(2)其中为第一层卷积层的权重，经过激活函数之后的输出为：(3)其中j∈(1,γ).所以，多信息流动卷积结构中的第层卷积层产生的特征图可表示为：>0(4)其中，k∈(1,γ0+γ(-1))，m∈(1,γ).经连接操作之后，第层卷积层的输出为：>0(5)其中，n∈(1,γ0+γ·)，[·,·]表示在通道数维度上的连接操作.在梯度的反向传播过程中，设为损失函数对于输出的误差，因为由和两部分连接而成，所以在反向传播的过程中会产生两部分梯度，分别为：(6)其中为第层卷积层经激活函数后的输出的反向传播误差，为第-1层卷积层的输出的反向传播误差.第层卷积层权重的反向传播误差可表示为：(7)其中，为第层卷积层的卷积结果的反向传播误差，为激活函数对的导数，为第层卷积层权重的反向传播误差，神经网络即使用该误差对每层的权重进行更新，具体形式为：(8)其中，η为网络模型训练的学习率.误差继续反向传播到第-1层的输出层，对于输出的误差为：(9)由式(9)和式(6)可以看出，本文的网络模型中，损失函数对于多信息流动卷积结构中的每层卷积层的输出产生了两个梯度，使得误差更加有效地在网络中反向传播，且一定程度上抑制了“梯度消失”，增强了误差信息在网络中的流动性.本文网络结构中包含3个多信息流动卷积结构，在每2个多信息流动卷积结构之间，添加一个中间池化层用于压缩每个多信息流动卷积结构输出的冗余特征，提高最终的识别精度.实际训练时，超参数γ取值较小，且每次进入到一个新的多信息流动卷积结构，γ的值增加一倍.这样的设计使得每层卷积层仅学习到少量特征，减少了特征向量中的冗余特征，降低了网络的计算量.而结合较深的网络层数，使得网络模型能够学习到更高级更复杂的行人特征，提高最终的识别精度.2.3 损失函数现有的深度学习算法常采用分类损失函数作为目标函数，其公式如式(10)所示.(10)其中，y(i)表示真实的行人类别标签，θ是全连接层的参数，x(i)为训练样本的特征向量，k为行人类别数目，m为批大小(batch size).而在实际应用的过程中发现，当仅使用分类损失函数训练网络模型时，如果网络模型提取的特征欠佳，会导致类内距离大于类间距离的情况发生，从而影响最终的分类和识别效果.针对此问题，Wen[12]等人在2016年提出了中心损失函数(center loss)，结合分类损失函数使用，使模型学习到的特征具有更强的判别力和泛化能力.中心损失函数公式如下：(11)其中，cj表示属于第j类行人特征的中心，xi表示行人样本的特征向量.由式(11)可以看出，中心损失函数使得每一类样本的特征与该类中心的距离最小，从而达到减小类内距离的目的.每个类别的中心cj根据式(12)进行更新：(12)其中，α为中心的更新率，δ(yi=j)表示如果模型预测类别与真实标签相同，则该项等于1，否则该项等于0.因此，只有当预测类别与真实标签一致时，该类别的中心才会更新.在训练过程中，该损失函数乘以一个权重β后，加到分类损失函数中. 结合文献[13]思想，本文将第二个多信息流动卷积结构的输出特征拿出用作辅助分类特征，该部分使用与式(10)类似的分类损失函数，其公式为：(13)其中，θa为辅助分类部分的全连接层参数.综上所述，本文所采用的损失函数由分类损失函数、中心损失函数和辅助分类损失函数三部分组成.总的损失函数如式(14)所示.Loss=LS+β·LC+La·0.3(14)其中，辅助分类损失函数乘以一个较小的权重0.3后，加到总的损失函数中.3 实验结果与分析3.1 实验设置与评估在VIPeR[14]和CUHK01[15]两个数据集上对本文方法进行训练和测试.VIPeR数据集是使用最为广泛且难度较高的行人再识别数据集之一，包含632个行人的图像样本，图像由两个视角不同的相机采集，每个行人在每个不同视角下有一张图像.CUHK01数据集包含了971个行人的3884张图像，同样由两个不同视角的相机采集，每个行人对应每个相机有两张图像.两个数据集中的行人图像样本如图3所示.实际训练在配有8G显存的GTX 1080图形处理器、Intel Core i7-7700K中央处理器和8G内存的台式电脑上进行.CUHK01的训练集包含9700张行人图像，一次完整的训练需要约2小时20分钟，VIPeR的训练集包含3160张行人图像，一次完整的训练需要约50分钟.测试分别在两个数据集上进行10次，取10次测试的平均rank-k精度记录在累计匹配曲线(CMC)上作为评估指标.3.2 VIPeR数据集上的实验结果将VIPeR数据集中的632类行人的图像样本平均分成两份，316类行人的图像作为训练样本，另外316类行人的图像作为测试样本.MiF-CNN的识别精度与其他经典行人再识别算法的识别精度对比如表1所示.表1 VIPeR数据集上各算法的识别精度(%)方法Rank1Rank5Rank10MSCAN38.0864.1473.52SIR-CIR35.7667.4083.50DeepFeature40.5060.8070.40Rank-CNN38.3769.2281.33JSTL+DGD37.70--CSBT36.6666.2078.64S-CNN37.8066.9077.40MiF-CNN40.8268.7081.60由表1可以看出，本文方法在难度较大的VIPeR数据集上的性能较以往的经典算法有一定提升，rank1精度比所有经典算法中最好的结果提高了约3%.其中，MSCAN[16]、SIR-CIR[17]、JSTL+DGD[18]、S-CNN[19]、DeepFeature[20]、Rank-CNN[21]均为最新的基于深度学习的行人再识别算法.各算法在VIPeR数据集上的CMC曲线如图4(a)所示.3.3 CUHK01数据集上的实验结果本文在CUHK01数据集上按照两种不同的测试集规模进行测试，并与其它经典算法进行了横向比较.(a)训练集行人类别数871，测试集行人类别数100：在这种实验条件下，训练样本较多，使得深度卷积神经网络更易训练，识别精度更高.各算法在该实验条件下的识别精度如表2所示.CMC曲线如图4(b)所示.表2 CUHK01(k=100)数据集上各算法的识别精度(%)方法Rank1Rank5Rank10FPNN27.8759.6473.53Rank-CNN70.9492.3096.90I-DLA65.0089.0093.60SIR-CIR71.8091.0095.60DeepLDA67.1289.4591.68kLFDA42.7669.0179.63MiF-CNN86.4097.5099.00(b)训练集行人类别数485，测试集行人类别数486：该实验条件下的各算法识别精度如表3所示.训练样本明显减少的情况下，训练的深度卷积神经网络更易发生过拟合现象，但是通过对比可以看出，MiF-CNN在训练样本较少的情况下依然可以获得较高的识别精度，rank1精度和rank5精度在所有算法中均为最高，表明了与I-DLA[10]、JSTL+DGD[18]和DeepDiff[22]等基于深度学习的算法相比，本文的MiF-CNN网络结构在改善过拟合方面有着较大优势.CMC曲线如图4(c)所示.表3 CUHK01(k=486)数据集上各算法的识别精度(%)方法Rank1Rank5Rank10JSTL+DGD63.00--M3TCP53.7084.3091.00Rank-CNN50.4175.9384.07DeepDiff47.9069.6779.20I-DLA47.5371.3580.50Qua + MargOHNM62.5583.4489.71Kmeans-CNN53.5082.5091.20MiF-CNN66.8785.3989.513.4 网络模型深度对识别精度的影响为了验证每个多信息流动卷积结构中卷积层层数的不同对识别精度的影响，图5给出了采用不同层数设计的多信息流动卷积结构进行行人再识别的实验对比，所有实验在VIPeR数据集上进行.由图5可以看出，随着每个多信息流动卷积结构中的层数逐渐增大，识别精度逐渐增高，当层数为9层时识别精度最高，而当层数超过9层时，识别精确度有所下降，并逐渐趋于稳定，表明如果设计的深度卷积神经网络层数过深，会增加网络的训练难度，加剧了网络过拟合的程度，影响最终识别精度.3.5 实验结果分析在众多对比算法中，MSCAN、SIR-CIR、JSTL+DGD、S-CNN、DeepFeature、Rank-CNN和I-DLA等方法与本文相似，均为基于卷积神经网络的深度学习方法，但是本文方法在两个数据集上的rank1精度和rank5精度均超过了上述方法，表明MiF-CNN能够有效地提高行人再识别的识别精度.值得注意的是，由于数据集CUHK01和VIPeR属于小规模数据集，训练样本较少，给网络模型的训练增加了难度，容易产生过拟合现象.为降低过拟合，基于深度学习的JSTL+DGD算法在多个数据集混合组成的大数据集上进行联合学习，并在训练后的网络模型上分别对数据集CUHK01和VIPeR进行微调；而M3TCP[11]算法在实际训练过程中，网络模型的结构和超参数需要手动调节，以适应不同数据集的规模的变化，对于样本较少的小数据集，则需要减少网络模型的层数来降低网络过拟合的现象.相比而言，本文设计的MiF-CNN结构固定，且分别使用两个数据集的样本直接训练，即使网络层数较深，网络模型也能够快速收敛，在CUHK01数据集上的rank1精度比JSTL+DGD算法的rank1精度高出0.2%，比M3TCP算法的rank1精度高出13.1%，在VIPeR数据集上的rank1精度比JSTL+DGD算法的rank1精度高出0.27%，再次表明MiF-CNN具有良好的泛化能力，使得网络更加容易训练，有效地改善了因训练样本较少而产生的过拟合情况，在行人再识别问题上有着优异性能.4 结论针对行人再识别问题，本文设计一个多信息流动卷积神经网络模型，模型中包含的多信息流动卷积结构有效地实现了特征的重利用，在增强网络特征流动性的同时，提高了梯度反向传播的效率，使得网络更易训练，提取到更具判别力的行人特征.同时采取多损失函数组合的方式训练网络，更大程度上的增大类间距离，减小类内距离.大量的对比实验表明，本文方法的识别精度较以往的经典算法有较明显的提升，尤其在数据集训练样本较少的情况下能够有效改善过拟合现象，提高网络的泛化能力.未来计划针对特征选择方法进行研究，减少特征冗余，进一步提高算法效率和识别精度.参考文献【相关文献】[1]杨钰源.基于度量学习和深度学习的行人重识别研究[D].重庆：重庆大学,2016.[2]Liao S,Hu Y,Zhu X,et al.Person re-identification by local maximal occurrence representation and metric learning[A].Computer Vision and PatternRecognition[C].IEEE,2015.2197-2206.[3]Tahir S F,Cavallaro A.Cost-effective features for reidentification in cameranetworks[J].IEEE Transactions on Circuits & Systems for VideoTechnology,2014,24(8):1362-1374.[4]Yang Y,Yang J,Yan J,et al.Salient color names for person re-identification[A].European Conference on Computer Vision[C].Springer,Cham,2014.536-551.[5]Zheng W S,Gong S,Xiang T.Person re-identification by probabilistic relative distance comparison[A].Computer Vision and Pattern Recognition[C].IEEE,2011.649-656.[6]Li Z,Chang S,Liang F,et al.Learning locally-adaptive decision functions for person verification[A].Computer Vision and Pattern Recognition[C].IEEE,2013.3610-3617.[7]Engel C,Baumgartner P,Holzmann M,et al.Person re-identification by support vector ranking[A].British Machine Vision Conference,BMVC 2010[C].Aberystwyth,UK,August 31-September 3,2010.Proceedings.DBLP,2010.1-11.[8]Li W,Zhao R,Xiao T,et al.DeepReID:Deep filter pairing neural network for person re-identification[A].Computer Vision and Pattern Recognition[C].IEEE,2014.152-159.[9]Cheng D,Gong Y,Zhou S,et al.Person re-identification by multi-channel parts-based CNN with improved triplet loss function[A].Computer Vision and PatternRecognition[C].IEEE,2016.1335-1344.[10]Ahmed E,Jones M,Marks T K.An improved deep learning architecture for person re-identification[A].Computer Vision and Pattern Recognition[C].IEEE,2015.3908-3916. [11]Chen W,Chen X,Zhang J,et al.Beyond triplet loss:a deep quadruplet network for person re-identification[A].The Conference on Computer Vision and Pattern Recognition[C].2017.1320-1329.[12]Wen Y,Zhang K,Li Z,et al.A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition[M].Computer Vision-ECCV 2016.Springer International Publishing,2016.499-515.[13]Szegedy C,Liu W,Jia Y,et al.Going deeper with convolutions[A].IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition[C].IEEE Computer Society,2015.1-9.[14]Gray D,Tao H.Viewpoint invariant pedestrian recognition with an ensemble of localized features[A].Computer Vision-ECCV 2008,European Conference on Computer Vision[C].Marseille,France,October 12-18,Proceedings.DBLP,2008.262-275.[15]Li W,Zhao R,Wang X.Human reidentification with transferred metric learning[A].Asian Conference on Computer Vision[C].Springer,Berlin,Heidelberg,2012.31-44.[16]Li D,Chen X,Zhang Z,et al.Learning deep context-aware features over body and latentparts for person re-identification[A].Computer Vision and PatternRecognition[C].IEEE,2017.384-393.[17]Wang F,Zuo W,Lin L,et al.Joint learning of single-imag.age and cross-image representations for person re-identifi-cation[A].Computer Vision and Pattern Recognition[C].IEEE,2016.1288-1296.[18]Xiao T,Li H,Ouyang W,et al.Learning deep feature representations with domain guided dropout for person re-identification[A].Computer Vision and PatternRecognition[C].IEEE,2016.1249-1258.[19]Varior R R,Haloi M,Wang G.Gated siamese convolutional neural network architecture for human re-identification[A].European Conference on Computer Vision[C].Springer International Publishing,2016.79-808.[20]Ding S,Lin L,Wang G,et al.Deep feature learning with relative distance comparison for person re-identification[J].Pattern Recognition,2015,48(10):2993-3003.[21]Chen S Z,Guo C C,Lai J H.Deep ranking for person re-identification via joint representation learning[J].IEEE Transactions on Image Processing,2015,25(5):2353-2367.[22]Huang Y,Sheng H,Zheng Y,et al.DeepDiff:Learning deep difference features on human body parts for person re-identification[J].Neurocomputing,2017,241:191-203.。
银行反假币考试题
一、 单项选择题1、第五套人民币 100 元、50 元、和 10 元纸币上的 “阴阳互补对印图案 ”是。
（ B ）A 、花卉B 、古钱币C 、文学D 、人物头像 2、鉴别人民币纸币（特别是大面额纸币）最简便的方法之一是 “手摸”，真钞表面文 字及主要图案有凹凸感，这种 “凹凸 ”效果产生于（ B ）印刷方式。
A 、普通胶印B 、雕刻凹版C 、凸版D 、雕刻凸版3、 第五套人民币 20 元纸币背面中间部位在紫外光下显现（B ）色荧光图案。
A 、黄 B 、绿C 、桔黄D 、红4、 第五套人民币 10 元纸币的背面主景图案是（ C ）。
A 、桂林山水B 、泰山C 、长江三峡D 、布达拉宫5、 1996 年版美元采用了光变面额数字，其颜色变化为： （ B ）。
A 、金变绿B 、绿变黑C 、绿变蓝D 、金变蓝6、 哪一种的面额日元纸币采用了隐形面额数字这项防伪措施（ B ）。
8、第五套人民币各面额纸币的冠字号码的冠字为（ A 、 2 位、 8 位 B 、 1 位、 9 位 C 、 2 位、 6 位 9、第五套人民币100元纸币的光变面额数字颜色变化是由：（D ） A 、绿变金 B 、金变绿 C 、蓝变黄 D 、绿变蓝 10、第五套人民币100元纸币安全线包含的防伪措施是（ C ）。
A 、缩微文字和荧光B 、磁性和荧光C 、缩微文字和磁性D 、全息和缩微文字11、 持有人对公安机关没收的人民币真伪有异议的，可以向（ C ）申请鉴定。
A 、上级公安部门B 、中国人民银行授权的鉴定机构C 、中国人民银行D 、当地 政府经济主管部门12、 持有人对被收缴货币的真伪有异议，可以自收缴之日起 3 个工作日内，持（ C ）直接或通过收缴单位向中国人民银行当地分支机构或中国人民银行授权的当地 鉴定机构提出书面鉴定申请。
A 、假币实物B 、货币真伪鉴定书C 、假币收缴凭证D 、都不对13、 中国人民银行分支机构和中国人民银行授权的鉴定机构鉴定真伪时，应当至少 有（ A ）名鉴定人员同时参与。
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③以 TOP 面替代原始特征的 ①用此面替代原始特征草绘平面 FRONT 标注尺寸参考面
5. 多选项的综合应用
创建从属的移动特征 创建从属的新参照特征
6.3 特征阵列
特征阵列可根据需要一次生成多个按一定规律排列 的特征 有如下优点:
设计效率高 修改方便
轴阵列
尺寸阵列
特征阵列的形式
尺寸阵列:驱动尺寸控制阵列 方向阵列:指定阵列方向来创建阵列 轴阵列:围绕轴线旋转创建阵列 表阵列:使用表驱动阵列 参照阵列:参照另一阵列形成新阵列 填充阵列:填充区域形成阵列
新特征自动添加到组 与原始特征类型相同 可对此特征编辑和重定义
原始特征 复制出来的特征
6.1.2 相同参考复制
特点:复制特征的参照不能改变 方法与步骤:
激活命令: "编辑"→"特征操作",选择"相同参考", "选取","独立"和"完成" 选择原始特征 定义要改变的尺寸 输入改变的尺寸值 完成复制
6.1.3 镜像复制
使用"复制""粘贴"的方法或"特征复制" 的方法 步骤:
选定特征,"编辑"→"复制" → "编辑"→"选择性粘贴":选择"副本应用移 动/旋转变换"选项
移动方向
旋转轴线
6.6 特征修改与重定义
操作的撤消与重做 特征的删除 特征重定义 特征尺寸编辑
1. 特征的删除
删除单个特征
在模型树中选中特征,右键菜单"删除" 在图形窗口选中特征,右键菜单"删除" 在图形窗口选中特征,按Delete键.
以后建立的新特 征将位于此处 被隐含的特征
6. 特征的父子关系的改变
子特征与父特征改变父子关系
改变子特征的参照 子特征:特征的建立过程中引用了其他特征
父子关系的查看:右击选定特征,"信息" 菜单项
特征信息 模型信息 父子关系信息
综合练习1
综合练习2
本章总结
特征复制 复制,粘贴与选择性粘贴 特征阵列 特征镜像 特征移动 特征修改与重定义 特征的其他操作
选中图元,单击"编 辑"→"复制" 单击"编辑"→"选择 性粘贴",选择"高级 参照配置" 选项,出现 高级参照配置对话框 选定原始特征各参照的 替换参照
4.使用"高级参照配置"复制图元
(1)替换草绘平面 (2)相同的参照平面 (3)替换标注参考面
FRONT 面为原始特 征的标注尺寸参考面 ②RIGHT 面为共同的 草绘平面的参照平面 原始特征的草绘平面
阵列特征的删除
模型树中选择阵列,右键菜单"删除":删除阵 列和生成阵列的原始特征 模型树中选择阵列,右键菜单"删除阵列":删 除阵列,保留原始特征
2. 特征编辑与重定义
特征重定义
选中特征 右键菜单"编辑定义"
特征尺寸编辑
选中特征 右键菜单"编辑",修改尺寸 再生模型
6.7 特征的其他操作*
特征只读 特征重命名 特征的父子关系与信息查看 局部组的创建与分解 特征生成失败及其解决方法 特征的隐含与恢复
表阵列
曲线阵列:沿曲线形成阵列
曲线阵列
1. 尺寸阵列建立的方法与步骤
激活命令:选取特征,"编辑"→"阵列" 阵列方式:"尺寸" 选定阵列尺寸和增量,指定阵列数量 双向阵列:选定第二方向驱动尺寸,指定增量,数量 预览并完成
阵列特征的位置 驱动尺寸
方向 1 阵列数目 方向 2 阵列数目
2. 方向阵列建立的方法与步骤
2. "仅尺寸和注释元素细节"创建副本
创建的副本仅在尺寸或草绘上设置从属关系 操作过程:
选中图元,单击"编辑"→"复制" 单击"编辑"→"选择性粘贴",选择"从属副本"的 "仅尺寸和注释元素细节"单选项 单击"放置""编辑",指定草绘平面,参照,修改草图
原始特征
特征副本
3. 对副本应用移动/旋转变换
06 特征操作
本章概述
特征复制 复制,粘贴与选择性粘贴 特征阵列 特征镜像 特征移动 特征修改与重定义 特征的其他操作
6.1 特征复制
复制:
加速模型建立过程 使模型易于修改
特征复制的方式:
新参考复制 相同参考复制 镜像复制 移动复制
要复制特征 的指定方式 原始特征与复 制特征的关系 指定放置方法
通过平移,旋转方式创建原始特征的副本,步骤:
选中图元,单击"编辑"→"复制" 单击"编辑"→"选择性粘贴",选择"对副本应用移动/ 旋转变换" 选项,出现移动操控面板
单击"变换",设置"移动"或"旋转"
移动方向
旋转轴线
4.使用"高级参照配置"复制图元
功能类似于"新参考复 制",可重新选定参照, 步骤:
解决方法
方法一:取消更改 方法二: "快速修复"的方法重定义
4. 特征的隐含与恢复
特征隐含
使特征不占用系统资源 子特征也被隐含
将特征隐含的方法
选择要隐含的特征 单击"隐含"
隐含特征的"恢复":"编辑"→"恢复"
恢复 恢复上一个集 恢复全部
5. 特征其他操作
特征只读 特征重命名 特征插入 特征重新排序
对副本应用移动/旋转变换:通过平移, 旋转方式创建原始特征的副本 高级参照配置:生成被复制新特征时 可改变特征参照
1."完全从属于要改变的选项"创建副 本
创建完全从属于原特征的副本,不能改变副本属性 创建过程:
选中图元,单击"编辑"→"复制" 将其复制到剪贴板 单击"编辑"→"选择性粘贴",选择"从属副本"的 "完全从属于要改变的选项"选项 单击"确定"完成
复制命令的激活:
"编辑"→"特征操作" 弹出浮动菜单
6.1.1 新参考复制
可复制的内容:
同一零件模型相同版本模型特征 同一零件模型不同版本模型特征 不同零件模型的特征
操作过程中可改变的要素:
放置(草绘)平面 参考平面 尺寸
新参考复制:过程
激活命令:"编辑"→"特征操作", 选择"新参考","选取","独立" 和"完成" 选择原始特征:"选取特征"菜单中 选取,单击"完成" 定义要改变的尺寸:"组可变尺寸" 中选取尺寸,单击"完成" 输入变化后的尺寸值:"组元素"中 定义可变尺寸值 改变参照:"参考"中改变参考 完成复制
6.2.1 特征粘贴方法与步骤
复制特征:选取特征,"编辑"→"复制"复制到 剪贴板 粘贴特征:"编辑"→"粘贴" ,打开原特征创建 界面 重定义粘贴的特征:重定义被复制的特征 例如:拉伸特征的粘贴
6.2.2 特征的选择性粘贴
从属副本:创建原始特征的从属副本
完全从属于要改变的选项 仅尺寸和注释元素细节
移动复制 旋转方式
6.2 复制,粘贴与选择性粘贴
与"特征复制"的比较:
特征复制:只能对特征进行复制操作 复制,粘贴与选择性粘贴:可对特征或非特征图素操作
"复制":将选定项目复制到剪贴板上 "粘贴":将剪贴板中的特征创建到当前模型中 "选择性粘贴":创建特征,同时提供特殊功能
特征副本的移动 特征副本的旋转 新参照复制
激活命令:选取特征,"编辑"→"阵列" 阵列方式:"方向"
阵列的方向 阵列的数目 阵列特征间的距离
选定阵列方向:选定轴线,模型边或平面 指定特征生成数目,距离 预览并完成
3. 轴阵列建立的方法与步骤
激活命令:选取特征,"编辑"→"阵列" 阵列方式:"轴"
阵列的轴线 阵列数目 角度增量 角度范围
选定轴阵列的轴线 指定阵列数量和阵列成员放置方式 预览并完成
"镜像"复制:生成对称特征 镜像复制的过程与方法:
激活命令: "编辑"→"特征操作",选择"镜 像","选取","独立"和"完成" 选择要镜像的特征 选取镜像平面 完成复制
镜像复制
6.1.4 移动复制
特点:复制并平移或旋转特征 移动复制的方法与步骤:
激活命令: "编辑"→"特征操作",选择"移动", "选取","独立"和"完成" 选择要移动的特征 选择移动方式 :"平移"或"旋转",指定方向 输入旋转角度或移动距离 定义可变尺寸 完成