一.土壤卫生的意义 土壤的物理、化学及生物学特性会不同程度地影响以下几个方面: 1.水体、空气的质量 A.使水体的化学性状及微生物指标发生变化; B.土壤潮湿或沼泽化会使空气湿度增大;使有机物厌氧分解使空气中的有害气体增加。 C.冬季寒冷、夏季炎热,且家畜易发生疾病(感冒及风湿性疾病)

水质化学性状指标和微生物学性状指标:三氮、三氧、细菌总数、总大肠菌群 水体污染对健康的危害:生物性污染的主要危害一介水传染病的流行 化学性污染的危害(重点介绍水俣病、痛痛病);

第一节 大气的特征和卫生学意义 第二节 大气的污染以及大气污染物的转归 第三节 大气污染对人体健康的影响 第四节 大气中主要污染物对体健康的响

主要内容： 1、企业目标确定的必要性 2、企业目标的要素 3、企业目标的多样性 4、企业的内部目标 5、企业目标的确定 6、企业目标与外部环境 学习目标： 理解企业目标的性质以及为什么、如何确定企业目标

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时代变迁和技术发展必然引起学与教形态的变化。每一种学与教的形态都是时代的产物，蕴含着时代精神、承载着时代使命、体现着时代要求。人工智能时代，社会对人才质量、规格要求的变化以及新技术在学与教过程中的深度融入，要求学与教的形态进行变革。人工智能时代，学与教的目标应从注重知识与技能走向强调学习能力、创造能力和社会责任；学与教的内容应从标准化走向个性化；学与教的模式应从从教师为本走向以人为主、人机协同；学与教的评价应从关注整体发展走向强调个体成长；学与教的环境应从单一的物理环境走向物理环境与虚拟环境适时融合

同步定位与地图构建技术（SLAM）是当前机器人领域的重要研究热点，传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平，但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷，所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要，但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务，交互性能不足。随着深度学习技术的发展，利用深度学习方法提取环境语义信息，并与SLAM技术结合，越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展，重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果，并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后，展望了语义SLAM研究的发展方向

园林树木是适于在城市园林绿地及风景区栽植应用的木本植物， 包括各种乔木、灌木和藤木。很多园沐树木是花、果、叶、枝或树 形美丽的观赏树木。园林树木也包括虽不以美观见长，但在城市与工 矿区绿化及风景区建设中能起卫生防护和改善环境作用的树种。因 此，园林树木所包括的范围要比观赏树木更为宽广。我国园林树木资源-十分丰富.原产中国的木本植物多达8000种，其中乔木树种约2500种。园林树木是城市园林绿化的要题材。它们在各类型园林绿地及风景区中起着重要的骨于作用。各种冠林树木，不论是乔木、灌木、藤木或地被植物，经过精心选择、巧妙配植，都能在保护环境、改善环境、美化环境和经济副产方面发挥重要作用

系统分析总结了浮选过程中颗粒与气泡的黏附概率模型、EDLVO理论、颗粒-气泡集合体的受力分析、影响因素分析和颗粒-气泡黏附的研究进展.基于接触时间、感应时间的方法和能量势垒的方法，分别从动力学和热力学的角度分析总结了黏附概率模型，并从动力学和热力学的角度解释了颗粒大小、气泡大小、颗粒疏水性、颗粒表面粗糙度和溶液pH对黏附概率的影响，对静态环境和湍流环境中颗粒-气泡集合体进行了受力分析，颗粒和气泡的黏附力有毛细作用力、液体静压力和浮力，静态环境中的脱附力只有重力，但是湍流环境中的脱附力还包括振荡力和离心力.很多研究学者利用先进的仪器和检测手段对颗粒-气泡的黏附做了大量的研究，取得了大量研究成果.颗粒-气泡黏附作用过程相当复杂，试验研究时简化了作用条件，目前理论不能满意解释黏附过程，需要结合实际进行更深层次、更全面的研究

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义