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文章以西安市长安广场为研究对象,运用社会调查和数理分析等方法,将长安广场内的群体性活动分为舒缓养生型、活泼舞动型、发声习练型、休闲娱乐型、体育运动型等五种类型。对各种类型活动的时间、空间分布特征以及自组织规律进行研究后,文章得出自组织活动在时间、场地、声音三个方面引发空间冲突,同时各种冲突之间存在传递与转化关系,最后对城市广场的建设及规划设计提出优化建议。 相似文献
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54.
在城市化快速进程的背景下,城市
街区PM2.5污染日益严重,本文选取哈尔滨
在不同季节的典型街谷空间,对以叶面积密
度(LA D)、叶面积指数(LAI)为实测要素
的绿色界面指数以及PM2.5浓度进行实测对
比研究。通过对实测数据的分析和挖掘,最
终得出如下结论:首先,典型街谷空间PM2.5
时段浓度呈现上午比下午平均高37.75%,冬
季比夏季高4.7倍的特征;其次,街谷空间的
灌木界面对PM2.5浓度场平均积极贡献率为
18.62%;最后,对PM2.5的衰减率与实测街
谷绿色界面的叶面积密度(LAD)与叶面积
指数(LAI)进行相关性分析,结果显示街谷
绿色界面对PM2.5浓度的衰减作用与叶面积
密度(LAD)呈显著负相关关系,与叶面积指
数(LAI)的相关性程度较弱。 相似文献
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在基于文本生成的信息隐藏算法研究中,如何在保证生成文本质量的同时提高隐藏容量是主要存在的挑战.为此本文提出一种基于宋词生成的构造式信息隐藏算法.首先对宋词文本数据进行预训练,然后基于自回归语言模型搭建宋词生成模型;其次根据宋词词牌固有的格式信息设计格律模块,在宋词生成阶段,需要向生成模型输入该格律模块,并通过符号集设计、编码等综合作用,生成宋词诗句.在利用宋词生成模型进行秘密信息隐藏的过程中,对格律模块进行重构,通过平仄韵词牌、词牌格式模板、关键字、韵律及押韵字符的不同选择,有效实现秘密信息的隐藏.信息提取是隐藏的逆过程,且提取过程不需要利用宋词生成模型,仅需根据模板和词典库来进行索引即可,提高了信息提取的效率.实验结果表明,本文提出的算法能够生成格式严格、韵律清晰、句子完整性高的宋词,且生成的宋词文本的信息隐藏容量均值可达21比特/句、安全性高,整体性能优于已报道的主流算法. 相似文献