MODELING THE MICROPROSODY OF PITCH AND LOUDNESS FOR SPEECH SYNTHESIS WITH NEURAL NETWORKS
Martti Vainio
Toomas Altosaar
University of Helsinki,Department of Phonetics
P.O.Box35(Vironkatu1B),FIN-00014HY,Finland,http://www.helsinki.fi/hum/hyfl/ Helsinki University of Technology,Laboratory of Acoustics and Audio Signal Processing, Otakaari5A,P.O.Box3000,FIN-02015HUT,Finland,http://www.acoustics.hut.fi/
ABSTRACT
In this study of Finnish microprosody,two prosodic parame-ters—pitch and loudness—were modeled with arti?cial neu-ral networks.The networks are of the general feed forward type trained with backpropagation.For each phoneme,the network predicts a series of either pitch or loudness values on the basis of information of the phoneme’s phonologically motivated fea-tures and its phonetic environment.The tests we have run so far indicate that the neural networks are highly successful and accurate in modeling the micro-level behavior of both pitch and loudness.The tests were conducted on isolated word material but some preliminary results obtained from sentence material are also discussed.
1.INTRODUCTION
Pitch-related microprosodic variation has been well attested for several languages including Finnish.For instance,the fun-damental frequency difference between open and close vowels and the effect of immediate consonant context on the F of a vowel seem to be universal[10],[1],[9].Similar variation can be observed with regard to loudness.The most well known phe-nomenon is the difference between the inherent loudness levels of,e.g.,open vs.close vowels and sonorant vs.obstruent conso-nants[5].
The microprosodic characteristics can be seen as the low-est level of a multi-layered prosodic system producing the?nal suprasegmental realization of speech.They are not generally seen as a part of the linguistic-prosodic pattern of the utterance,but rather to be segmentally conditioned.That is,they re?ect the gestures necessary for producing the speci?c articulatory move-ments for various vowels and consonants.
In speech synthesis,microprosodic modeling has usually been fairly scarce—the developers have concentrated on more salient and urgent problems and the modeling has usually remained on a?rst approximation level.In general,speech synthesizers use some information about the intrinsic pitch,loudness and duration of speech sounds which are changed algorithmically according to certain rules that take the sounds’context into account.The microscopic changes within the time-varying parameters of the sounds have not been paid much attention to,although most syn-thesis systems do model the timing of F peaks and differences in F slopes and onsets after different consonants.It is probable that the inclusion of microprosodic variation would improve the naturalness and even the intelligibility of synthesized speech.
It can be argued that microprosodic variation is analogous to variation in other aspects of speech in that there are both phe-nomena that are extremely common and phenomena that are ex-tremely rare.The rich combinatorics of natural language makes the number of possible combinations of units very large.Con-sequently,the individual phenomena that are rare in themselves become common when seen as a group and occur frequently in running speech or text.This makes it practically impossible to gather databases that can serve as a training basis for all the phe-nomena and combinations in speech(even in some constrained domain,such as microprosody).This calls for models that can make generalizations of some kind and generate accurate predic-tions for patterns that are absent in the database.
Neural networks are known for their ability to generalize ac-cording to the similarity of their input but at the same time known for being able to distinguish different outputs from input patterns that are super?cially similar.This means that the networks can learn to predict patterns it has never seen before—a fact that makes them an ideal candidate for building models from imper-fect data for the highly complex phenomena that prosody com-prises in all its levels.
The network architecture used here,as well as the data repre-sentations for both types of networks,was the same throughout the tests since the problem at hand is quite similar—to model microscopic variations in two time-varying parameters that occur in similar circumstances and are for the most part governed by the same factors.
The models were trained speaker-dependently,i.e.,one or more models for each speaker were generated.The study was carried out on the object-oriented QuickSig signal processing en-vironment,which is programmed in LISP/CLOS[4]
2.TRAINING AND EV ALUATION DATA The tests presented here were conducted on a database of about 2000hand-labeled isolated words spoken by two male Finnish speakers.The words in the set include most bi-phonemic se-quences found in Finnish and some interesting tri-phonemic se-quences(mostly consonant clusters).The words were further di-vided into two training and two evaluation sets with a ratio of2 to1,respectively.
We used nine points(or frames)for the relative linear position of the estimated value within the phoneme.Thus,each phoneme in the set produced nine training elements for the networks.The total number of training elements varied from about500to20000.
2.1.Input Data Normalization
The signal amplitudes in our database are not homogeneous due to slightly different conditions during the recording phase—the distance between the speaker’s mouth and the microphone,for instance,could not be kept totally?xed.For this reason we had to implement a normalization scheme to keep the inputs for the loudness networks as constant as possible.Our scheme is as fol-lows:?rst a sonority table is calculated for each phone/phoneme in the database for each speaker(this table corresponded with the ones reported in the literature with the open vowels being the loudest,followed by mid and close vowels[5]).Second,each loudness signal is shifted according to the peak(which invari-ably falls on the?rst syllable nucleus)and the vowel in which the peak occurs.For instance,if the peak occurs in the vowel[a](the loudest one),the signal is shifted so that the peak value becomes 100phon—if the peak occurs in some other vowel,the signal is shifted in such a way that the peak value will be100phon minus the value in the sonority table.Thus,e.g.,a peak occurring in [i]will result in a value of phon.This is ob-viously not the best way to normalize the loudness signals but it had a positive effect on the networks’performance.See section 4for details on the normalization of the F-curves.
3.NEURAL NETWORK
ORGANIZATION AND INPUT
CODING
The neural networks used in this study are of the general feed forward type trained with backpropagation.The networks con-sist of three layers—input,output and a hidden layer.The out-put layer consists of one node which outputs either a fundamental frequency value in(coded)semitone(later converted to an abso-lute Hertz value)or a loudness value in(coded)phon.The input has eighteen values for a distributed coding scheme(see below). The hidden layer has eleven nodes—the optimal number was de-termined empirically.Figure1shows the network’s architecture as well as its input coding strategy.
The input coding follows a distributed scheme used success-fully in our earlier studies of Finnish lexical prosody[6],[7]and [8];this was an adaptation of the scheme used by Karjalainen and Altosaar for predicting segmental durations in Finnish[3].A sequence of phonemes is represented by a set of linguistically motivated features that are straightforward to calculate from a string of phonemes and require no structural analysis of the in-put text.The features are:phoneme identity(e.g.,/a/),phoneme class(e.g.,nasal),phoneme broad class(consonant vs.vowel) and quantity degree(short vs.long).Each input vector also in-cludes three values representing the information about the context for the estimated value or frame.These are:length of the word(as the number of phonemes in the word),position of the estimated phoneme in the word and the position of the estimated frame in The normalization scheme does not take into account the differences in the stress level between the words.However,this does not seem to be a problem,for the words in the database were articulated in a very monotonous and neutral manner.
The only structural analysis we have experimented with so far has been the syllabi?cation of the input text.This,however,had very little positive effect on the networks’prediction capability[7].
Figure1:The neural network input,coding and architecture.The example shows the coding for the vowel/in the word takassakin (‘in the?re-place,too’).A seven-phoneme window is used;the three features for the vowel are phoneme identity(a=/a/),its class(BV=back vowel)and its length(.=short).The addi-tional information in the training vector includes:the estimated phoneme’s place in the word,the length of the word and the esti-mated frame’s position in the phoneme.
the phoneme—the estimation for each phoneme thus consists of nine equidistant frames or points within the span of the phoneme. The input vector covers a seven-phoneme window by providing information about three phonemes on both sides of the estimated one.Moreover,the context is coded in a manner which provides more resolution(i.e.,more detailed information)for the nearby neighbors and less resolution for the further neighbors.Each in-put value is coded as a real number between zero and one.See Figure1for more detail.
4.RESULTS
The performance of both types of networks is summarized in Table1.The results for loudness are somewhat preliminary since the networks were trained on data that was normalized by accord-ing to maxima within words;i.e.,the network estimates,not only the contour within the phone,but within the whole word as well. Figure3shows a comparison of the actual fundamental fre-quency values and the neural network estimates for six different cases.See the caption for more detail.Somewhat similar cases for loudness can be seen in Figure4.
Figure 2:The neural network estimate for pitch (upper pane)and the actual F -contour (below).The estimates for each phone were shifted according to the average F of each segment in the original pitch segment.Although the network was trained on vowel data only,the estimates for other voiced phones are also
shown.
Figure 3:Estimated pitch and actual values for [a ]in the words knalli and tase ,for [e]in tase and [l]in ladata ,gallup and tuuli .The vowels are estimated with a network that was trained on all voiced phones;the l-estimates represent a specialized network trained only on [l]phones.The triangles represent neural network estimates and the circles the actual F values.The x-axis represents the nine estimation frames for each phone.
Figure4:Estimated loudness and actual values for[a]in the words kahdeksan and arlanda.The triangles represent neural network estimates and the circles the actual loudness values.The x-axis represents the nine estimation frames for each phone. Table1:Network estimation results(average absolute error)for pitch and loudness—two male speakers.The pitch values are in Hertz(average percent error)and the loudness values are average phon.The values for[t]are for the release phase only.The term “sonorant”refers to voiced,continuant consonants.
Pitch(%)Loudness(phon)
Speaker MK MV MK MV
V oiced 1.66 2.07 2.61 3.22
V owel 1.39 2.01 1.76 2.50
Sonorant 1.76 1.88 3.05 3.45
V oiced Stop-- 4.59 3.56
Unvoiced-- 3.66 4.45
Fricative-- 2.55 3.28
Unvoiced Stop-- 3.18 3.39
[a] 1.40 2.18 1.37 1.76
[l] 1.18 1.74 2.48 2.30
[s]-- 2.33 2.53
[t]-- 3.28 2.32
All errors are reported as average absolute error:per cent for pitch and phon for loudness.
Since these networks were designed to predict only local vari-ation in pitch,global variations were removed from the training data.This was accomplished by setting a reference level of100 Hz for each phone’s pitch.Therefore the networks were shown only local variations around100Hz and were not subjected to global variations of pitch.
We have run some preliminary tests on sentence material(160 phonetically balanced sentences from two speakers)and the re-sults seem to be promising.In order to produce signals on the sentence scale some other method has to be utilized to produce the larger scale variation.One such possibility is to use,e.g., the Fujisaki algorithm[2].The results from the micro-level net-works are then superimposed on the smoother signals produced by the algorithm for the?nal estimate.Figure2depicts an exam-ple where the microprosodic pitch-contour has been predicted by a neural network.
5.CONCLUSION
We have presented some of our ongoing research of Finnish prosody.Our results this far show that the neural network model is applicable to both lexical and microscopic variations of the prosodic parameters.The networks are capable of rule-like be-havior and the next,obvious,step is to study the networks them-selves to?nd out more about the factors that govern them and thus the behavior of the parameters they model.
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那一刻我感受到了幸福 本文是关于初中作文的那一刻我感受到了幸福，感谢您的阅读！ 每个人民的心中都有一粒幸福的种子，当它拥有了雨水的滋润和阳光的沐浴，它就会绽放出最美丽的姿态。那一刻，我们都能够闻到幸福的芬芳，我们都能够感受到幸福的存在。 在寒假期间，我偶然在授索电视频道，发现(百家讲坛)栏目中大学教授正在解密幸福，顿然引起我的好奇心，我放下了手中的遥控器，静静地坐在电视前，注视着频道上的每一个字，甚至用笔急速记在了笔记本上。我还记得，那位大学教授讲到了一个故事：一位母亲被公司升职到外国工作，这位母亲虽然十分高兴，但却又十分无奈，因为她的儿子马上要面临中考了，她不能撇下儿子迎接中考的挑战，于是她决定拒绝这了份高薪的工作，当有人问她为什么放弃这么好的机会时，她却毫无遗憾地说，纵然我能给予儿子最贵的礼物，优异的生活环境，但我却无当给予他关键时刻的那份呵护与关爱，或许以后的一切会证明我的选择是正确的。听完这样一段故事，我心中有种说不出的感觉，刹那间，我仿拂感觉那身边正在包饺子的妈妈，屋里正在睡觉的爸爸，桌前正在看小说的妹妹给我带来了一种温馨，幸福感觉。正如教授所说的那种解密幸福。就要选择一个明确的目标，确定自已追求的是什么，或许那时我还不能完全诠释幸福。 当幸福悄悄向我走来时，我已慢慢明白，懂得珍惜了。 那一天的那一刻对我来说太重要了，原本以为出差在外的父母早已忘了我的生日，只有妹妹整日算着日子。我在耳边唠叨个不停，没想到当日我失落地回到家中时，以为心中并不在乎生日，可是眼前的一切，让我心中涌现的喜悦，脸上露出的微笑证明我是在乎的。
爸爸唱的英文生日快乐歌虽然不是很动听，但爸爸对我的那份爱我听得很清楚，妈妈为我做的长寿面，我细细的品尝，吃出了爱的味道。妹妹急忙让我许下三个愿望，嘴里不停的唠叨：我知道你的三个愿望是什么?我问：为什么呀!我们是一家人，心连心呀!她高兴的说。 那一刻我才真正解开幸福的密码，感受到了真正的幸福，以前我无法理解幸福，即使身边有够多的幸福也不懂得欣赏，不懂得珍惜，只想拥有更好更贵的，其实幸福比物质更珍贵。 那一刻的幸福就是爱的升华，许多时候能让我们感悟幸福不是名利，物质。而是在血管里涌动着的，漫过心底的爱。 也许每一个人生的那一刻，就是我们幸运的降临在一个温馨的家庭中，而不是降临在孤独的角落里。 家的感觉就是幸福的感觉，幸福一直都存在于我们的身边!
建筑名词解释,(虽然都学过,但是实际用的时候都忘了,留着以后用的着) 1、什么是相对标高？答：地面到假定水准面的铅垂距离. 什么是绝对标高? 答:地面点到大地水准面的铅垂距离. 2、什么是定位轴线？答：定位轴线是用来确定建筑物主要结构或构件的位 置及其标志尺寸的线。 3、什么是横向、纵向？什么是横向轴线、纵向轴线？答：（1）、横向， 指建筑物的宽度方向。（2）、纵向，指建筑物的长度方向。 4、什么是框架结构？答：框架结构指由柱子、纵向梁、横向梁、楼板等构 成的骨架作为承重结构，墙体是围护结构。 5、什么是建筑密度？答：建筑密度是项目总占地基地面积与总用地面积的 比值。一般用百分数表示。 6、什么是过梁？其作用是什么？答：过梁是门窗洞口上方的横梁，其作用 是承受门窗洞口上部的荷载，并把它传到门窗两侧的墙上，以免门窗框被压坏或变形。过梁的长度一般为门窗洞口的跨度加500mm。 7、什么是绿地率（绿化率）？答：绿地率是项目绿地总面积与总用地面积 的比值。一般用百分数表示。 8、什么是日照间距？答：日照间距，就是前后两栋建筑之间，根据日照 时间要求所确定的距离。日照间距的计算，一般以冬至这一天正午正南方向房屋底层窗台以上墙面，能被太阳照到的高度为依据。 9、建筑物与构筑物有何区别？答：凡供人们在其中生产、生活或其他活动 的房屋或场所都叫做建筑物，如公寓、厂房、学校等；而人们不在其中生产或生活的建筑，则叫做构筑物，如烟囱、水塔、桥梁等。 10、什么是建筑“三大材”？答：建筑“三大材”指的是钢材、水泥、木材。 11、建筑安装工程费由哪三部分组成？答：建筑安装工程费由人工费、材 料费、机械费三部分组成。 12、什么是标志尺寸、构造尺寸、实际尺寸？答：（1）、标志尺寸是用 以标注建筑物定位轴线之间（开间、进深）的距离大小，以及建筑制品、建筑构配件、有关设备位置的界限之间的尺寸。标志尺寸应符合模数制的规定。（2）、构造尺寸是建筑制品、建筑构配件的设计尺寸。构造尺寸小于或大于标志尺寸。一般情况下，构造尺寸加上预留的缝隙尺寸或减去必要的
名词解释 儿童少年卫生学：是保护和促进儿童少年身心健康的科学,是预防医学的重要组成部分。 生长（growth）：指细胞繁殖、增大和细胞间质增加，表现为组织、器官、身体各部分乃至全身的大小、长短、重量的增加和身体成分的变化，为量变。 发育（development）：指细胞、组织的分化和功能的不断完善，心理智力的发展和运动技能的获得，为质变。 成熟：指生长和发育达到一个相对完备的阶段，，标志着个体形态、生理功能、心理素质等方面都已达到成人水平，具备独立生活和生养下一代的能力。 成熟度：专指某一特定生长发育指标当时达到的水平占成人水平的百分比。 生长发育可塑性：指人体结构、功能为适应环境变化和生活经历而发生改变的能力。 生长发育指标体系：体格发育指标，体能发育指标，心理行为发育指标 儿少卫生学的研究对象是从出生后的婴儿到发育成熟的青年，年龄范围为0~25岁。重点对象是中小学生群体，在此基础上向学龄前儿童和大学生群体延伸。三个鲜明的发展特征：1.高度重视主要服务对象——中小学生的三大特点：正在旺盛生长发育；生长的同时在接受教育；集体生活在学校这一特殊环境里。2.制定工作目标和提出干预措施时，不仅关注生长发育及其影响因素，学生常见病和伤害防治，而且充分考虑其心理-情绪-行为发展特征和实际需求。3.核心任务是针对青春期少年的身心发展过渡性特点和特殊问题，提供良好的教育、保健和医疗服务。 主要研究内容：生长发育、疾病防治、心理卫生、教育过程卫生、学校健康教育、学校卫生监督和学校建筑设备卫生。 生长发育的一般规律：1.遗传与环境的交互作用。2.生长发育的阶段性和连续性的统一：阶段性：婴儿0-1，幼儿前期1-3，幼儿期3-6，童年期5-12，青春期10-20 女孩比男孩早1~2年，青年期18-25。3.生长发育速度的不均衡性：整个生长期内个体的生长速度有时快，有时慢，是不平衡的。第一突增期：胎儿4个月开始至出生后一年，身长（胎儿中期4-6个月）体重（胎儿后期7-9个月）；第二突增期;青春期（女9-11至13-15 男11-13至15-17）； （1）突增期意义：1补充适当的营养2保证充足的睡眠3保证足够的锻炼。4各系统生长模式的时间顺序性与统一协调性：生长发育过程中，各组织、器官的生长模式在时间进程上是不同的。（2）程序性：1头尾发展律（胎儿期和婴幼儿期，由上至下、由近而远） 2近侧发展律（瘦的精细动作，近-远，粗-细，简单-复杂）3向心律（童年期和青春期，下肢先于上肢，四肢早于躯干）。（3）Scammon生长模式：1一般型：肌肉、骨骼脏器等，两次突增；2神经系统型：发育最早，一次突增，先快后稳；3淋巴系统型：发育最旺盛，一次突增，有升有降；4生殖系统型：发育开始最晚，一次突增，先慢后快。5.子宫型：子宫，肾上腺发育在出生时较大，其后迅速变小，青春期开始前才恢复到出生时的大小；其后迅速增大。（4）生长轨迹现象和生长关键期：1生长轨迹现象：在外环境五特殊变化的条件下，个体儿童的发育过程比较稳定，呈现一种轨迹现象，其中遗传基因起关键作用；2赶上生长：因某种因素生长发育受阻的儿童，在阻碍生长的因素被克服后表现出的加速生长，并恢复到正常轨迹的现象；3生长关键期：生长关键期是器官和组织的快速生长期，此时受到干扰，常导致永久性的缺陷和功能性障碍。 体能：是指人体具备的能胜任日常工作和学习而不感到疲劳，同时有余力能充分享受休闲娱乐生活，又可应付突发紧急状况的能力。（体能发育过程的不均衡性、阶段性、不平衡性和性别特征） 体成分（身体成分）：指人体总重量中不同身体成分的构成比例，属化学生长的范畴。（体成分的两成分模型由体脂重和去脂体重） 青春期（adolescence）：是个体从童年向成年的逐渐过渡的时期，是生长发育过程中的一个极其重要的阶段。青春期的年龄区间为10~20岁，WHO把青春期定义为这样一个时期：1.是个体从出现第二性征到性成熟的生理发展过程；2.是个体从儿童认知方式发展到成人认知方式的心理过程；3.是个体从社会经济的依赖性到相对独立状态的过渡。女性青春期的时间跨度一般为10~18岁，男孩为12~20岁。 青春期的发育特点：1.体格生长加速，以身高为代表的形态指标出现第二次生长突增；2.各内脏器官体积增大、重量增加，功能日趋成熟；3.内分泌功能活跃，与生长发育有关的激素分泌明显增加；4.生殖系统功能发育骤然加快，迅速成熟，到青春晚期已具有繁殖后代的能力；5.男女外生殖器和第二性征迅速发育，使两性的外部形态特征差异更明显；6.青春期心理发展骤然加快，产生相应的心理-行为变化，可能出现一些青春期特有的心理-行为问题。 青春期发育类型：早熟型（盆宽窄肩的矮胖体型，突增维持1年左右）、晚熟型（瘦高，维持2年以上）、一般型（介于二者之间，维持两年左右） 矮身材：身高低于其性别--年龄组正常值的第三百分位P3。垂体性侏儒症、甲状腺功能低下症、遗传代谢性疾病、生长迟缓、家族性矮身材、体质性生长迟缓。高身材指个体的身高高于其性别年龄相应标准的第97百分位数以上。按原因分：家族性高身材、体质性生长发育加速、巨人症。 性早熟（sexual preiocity）：是一种以性成熟提前为特征的性发育异常，一般指男9岁以前出现睾丸增大，女8岁前出现乳房增大活10岁前出现月经初潮。一般分真性性早熟，由下丘脑-垂体-性腺轴过早启动引起；假性性早熟，多因性腺或肾上腺皮质肿瘤等导致性激素分泌过多，环境污染物种的激素成分，外源性性激素药物，含性激素制剂的不当应用也可引起；部分性早熟，患儿仅有某一方面的单独提前发育现象、不伴随其他异常表现；体质性性早熟，女孩8~8.5岁前出现第二特征指标一项以上发育或10岁前来初潮男孩9~9.5岁前出现睾丸增大或阴毛生长，本质上属健康人群。 青春期性发育障碍(delay puberty)：一般指男童14岁未出现睾丸增大，女童13岁未出现乳房发育为判断标准。 影响生长发育的因素有：遗传和环境因素，其中前者决定了生长发育的可能性，即决定了生长发育的潜力。后者决定了生长发育的现实性。即在不同程度上影响该潜力的正常发挥，决定发育的速度以及最终可达到的程度。①遗传因素：遗传的家族.种族影响：如家族聚集性和种族差异，是遗传影响的具体表现，身高、 性成熟早晚、生长突增模式、月经初潮年龄，都与家 庭遗传有关，种族影响对个体的体型、躯干、和四肢 的长度的比例等作用很大；双生子研究。②环境因素： 1）营养2）体育锻炼3）疾病4）生活作息制度5） 气候和季节6）环境污染7）社会家庭因素。 双生子研究：MZ同卵，DZ异卵 遗传度：是衡量遗传、环境因素各自对表型性状总变 异相对作用大小。越接近1，遗传作用越大。 生长发育调查方法含义以及特点：1）横断面调查； 在某一较短时间和一定地区范围内，选择有代表性的 对象对某几种指标的一次性大标本调查。特点：通过 其，可在短期内获得大量的资料。在一个较大地区范 围内通过调查得出某项指标的正常值，建立该地区儿 童少年生长发育的标准；也可将本地区本人群的调查 结果与其他地区人群结果作比较，以了解本地区儿童 少年的生长发育水平，并作为评价本地区儿童少年保 健工作效果依据；对同地区同人群的连续多次调查， 可比较不同时期的动态变化，分析生长长期趋势。调 查规模达时间短，需较多测试人员，调查前应该有详 细的计划严格的人员分工和测试程序，调查项目不宜 过多，根据调查目的确定调查对象具有代表性，对所 处的内外环境属性有明确规定2）追踪性调查；是一 种动态观察，通过选择一定数量的对象，在较长一段 时间内进行的定期，连续多次的调查，观察儿童少年 的生长发育动态。制定生长速度正常值，揭示生长发 育规律性，系统深入的观察分析某些内外因素对生长 发育的长期影响。调查对象自始至终是同一组人群， 故反应的生长发育规律较横断面调查更加准确，更能 确切的反映人群或个体的生长速度。费时长，调查中 人员和对象都容易流失，从调查开始即应采取措施保 证其稳定性，最大限度减少样本流失。尽量使用同一 型号的测试器材，技术标准保持一致，使前后结果有 可比性。3）半纵向调查；将横断面和追踪调查两种 方法混合，克服追踪调查所需年限太长，研究样本易 流失的缺点。节约时间和工作量。只具有部分的追踪 性质，获得生长发育速度是近似的，将会出现两组不 同对象的重叠，产生差异，需利用适当的统计方法修 匀。 生长发育的评价的实际意义：1.了解个体、群体的生 长发育现状，处于什么等级、发展趋势如何；2.为评 价遗传--环境影响因素，考察学校卫生工作实效、开 展保健干预提供依据；3.筛查、诊断生长发育障碍。 生长发育评价既针对个体也针对群体，由生长发育水 平、生长速度、发育匀称度（指标间相互关系）和体 质综合评价报告等四类内容组成。 生长发育评价方法：一：等级评价法和离差曲线图法 （正态分布的计量资料）；二：指数法：利用数学公 式，根据身体各部分比例关系，将两项或多项指标相 连，转化成指数进行评价。身高坐高指数：根据人体 躯干与下肢的比例关系，从纵截面角度反映体型，分 为长躯型、中躯型、短躯型（坐高cm/身高cm*100%）； 反映生理功能指数：身高肺活量指数和体重肺活量指 数=肺活量/身高或体重；BMI营养状况指数。三：Z 分法：Z标准差法，是一种特殊类型离差法。它不以 均数加减标准差表示，而是以中位数为中心，将资料 从偏态分布大体转换为正态分布，再取＋－1Z、＋－ 2Z、＋－3Z为界值点，建立正常值。通过正态转换过 程，实测值即被转换成Z分，由此确定发育等级。四， LMS法：三大优势：1.对百分位数法、Z分法既沿袭 又修正。2.只要使用的样本量达到要求，所制成的正 常值或标准课精确到个位。3.各相邻百分位数值间不 会出现交叉、颠倒或重叠，从而使所定正常值或标准 的精确性显著提高。五：发育年龄评价法：是指用某 些身体形态、生理功能指标和第二性征的发育水平及 其正常变异，制成标准年龄，评价个体发育状况。（四 种：形态年龄，第二性征年龄，齿龄，骨龄） 心理卫生（精神卫生）：是研究如何维护和促进人类 心理健康的科学。包括一切旨在改善心理健康的措施， 使人能按自己的身心潜能进行活动。（对儿童来说， 就是促进心理健康发展、培养健全性格、提高儿童对 环境的适应能力、预防精神方面的各种问题） 儿童少年心理健康的标准：心1.智力发展2.情绪反应 适度 3.心理行为特点与年龄相符。4.行为协调，反 应能力适度5。人际关系的心理适应。6，个性的稳 定和健全 心理障碍:儿童在心理健康方面存在的偏倚称心理卫 生问题，若其严重程度、持续时间超过相应年龄的允 许范围，称心理障碍。（20%） 儿童期心理行为问题的表现主要有： 1、学业相关问题学习困难、注意力障碍、自控力 差等，多发生在小学阶段，特别是初入学儿童。注意 有些属于学龄前期向学龄期过渡时出现的暂时性适 应不良。 （ADHD注意缺陷多动障碍：俗称儿童多动症，是以 注意力不集中、情绪冲动、过度活动、学习困难为特 征的综合征。通常起病于7岁之前， LD学习障碍：是指学龄儿童在阅读、书写、拼写、表 达、推理、计算能力等学习过程中存在一种或一种以 上的特殊性障碍，包括阅读障碍、数学障碍、书写障 碍、非特定性学习障碍等。） 2、情绪问题紧张焦虑、孤僻、强迫行为、恐怖。（焦 虑指突如其来出现的、无明显躯体原因的恐惧感，若 经常反复出现，已形成儿童焦虑障碍，是儿童期最常 见的情绪障碍之一。强迫行为：指儿童以强迫观念和 强迫动作为主，伴焦虑情绪和适应困难的一类症候群。 恐惧：当参与某项活动或面临某种情景式产生过分强 烈、持续的紧张、恐惧和回避情绪。心境障碍：又称 情感性障碍，是一组以显著而持久的心经高涨或低落 为主要症状的精神障碍，伴有相应的思维和行为改 变。） 3、品行问题如偷窃、经常撒谎、攻击性行为。 4、 不良习惯如习惯性抽动、吮指、咬指甲、口吃、遗 尿。5、广泛性发育障碍：孤独症谱系障碍ASD：也 称自闭症，是由脑发育不良引起的，以社会功能、语 言沟通缺陷为主，伴异常狭窄的兴趣和行为特征的儿 童期发育行为障碍。表现：交流障碍、言语发育障碍、 行为刻板重复、智力落后、感觉异常。 青春期心理咨询：专指处于青春发育阶段的少年（尤 其是那些存在心理问题者），运用心理商谈的技术、 程序和方法，帮助其对自己与环境形成正确的认识， 矫正其心理上的不平衡，以改变其态度与行为，并对 社会生活产生良好的适应。原则：保密、限时、自愿、 情感自限、延期决定、伦理规范。 生长发育指标：发育水平、营养状况、智力。 生命指标：婴儿死亡率：IMR是指在所给定的年份内 每1000名活产儿在0~1岁期间的死亡人数，反映活 产儿一年内的死亡概率。它是国际公认的衡量一个国 家/地区社会经济文化、居民健康状况、卫生保健事业 发展的重要标志。 疾病指标：因病缺课率：以月为单位计算因病缺课的 人时数或人日数占授课总时数的比例。反映学生健康 状况的重要指标。 生命质量指标：包括日常功能指标、心理社会功能评 定、专门性生活质量评定量表、综合性生活质量评定 量表。 六、视力不良：视力低下，是在采用远视力表站在5m 远处检查时，裸眼视力低于 5.0 。（近视不能仅凭上 述检查而必须通过眼科的散瞳验光才能确诊）。 近视：是指眼睛辨认远方（5米以上）目标的视力低 于正常，但视近正常，它是由于屈光不正所致。严 格定义是在不使用调节功能状态下，远处来的平行光 在视网膜感光层前方聚焦。 预防近视的措施：1.限制近距离用眼时间：预防近视 眼的基本措施是限制过多的长时间近距离视近活动， 每日可3~4次向5m以外的远处眺望，远望时宜选择 固定目标，每次5~10分钟，避免刺眼的强光刺激； 2.重视读写卫生：阅读、书写时坐姿要端正，眼书距 离保持在30~35cm左右，避免在光线过强或过弱的地 方读写；3.开展体育锻炼，增加室外活动，认真做好 眼保健操：活动有助使眼压下降；4.合理饮食，注意 营养：合理营养是预防近视眼的综合措施之一；5.改 善学习环境6.定期检查视力：学校应每年两次进行视 力检查；7.健康教育：开展用眼卫生的健康宣教。8. 加强围生期保健，减少早产儿。低体重儿的发生。 七、龋齿：龋齿是牙齿在身体内外因素作用下，硬组 织脱矿，有机质溶解，牙组织进行性破坏，导致牙齿 缺损的儿童少年常见病。患牙不能自愈。患龋后不仅 引起疼痛，而且影响食欲、咀嚼和消化功能，对生长 发育造成不利影响。 流行病学特点：1.龋患率：幼儿园儿童高于小学生， 小学生高于中学生；城市高于农村，大城市高于中小 城市。2.龋均（总龋牙数/受检总人数）和患者龋均（总 龋数/患龋总人数）都是反映龋齿患病程度的重要指标， 防龋工作重点在幼儿园儿童和小学生人群上。3.5岁 乳牙无龋率，12岁恒压龋均。4.好发牙和好发部位： 乳龋的好发牙是第1、2乳磨牙（第4、5乳牙），尤 其第2乳磨牙；恒龋的好发牙是第1、2恒磨牙（第6、 7恒牙）尤其第1恒磨牙（俗称“六龄齿”）；恒龋的 好发部位相同都以咬合面为主。 四联致病因素论：1、细菌和菌斑，是根本原因。主 要的致龋菌是变形链球菌，可合成葡糖基转移酶，使 蔗糖转化为高分子细胞外多糖，使牙齿内的酸度增加， 有利于菌斑的形成。2、食物因素，是物质基础，碳 水化合物（尤其蔗糖）是致龋的主要食物，不仅可以 酵解产酸，降低菌斑的PH值，而且参与菌斑形成和 作用，流行病学调查显示，蔗糖消耗量和龋齿发病率 间存在高度正相关。3、宿主，是重要条件。指牙齿 对龋病的抵抗力或敏感性。。4、时间因素是发生过程。 儿童系统防龋法：1.定期检查、早期诊断。2.控制牙 菌斑。3.讲究饮食卫生，增强宿主抗龋力。4.健全学 校口腔疾病防治网。 八、缺铁性贫血：是由不同程度缺铁引起的以小细胞、 血红蛋白低下为特征一类贫血总述。防治要点：一般 治疗（饮食），病因治疗，铁剂治疗，针对性防治综 合措施，预防铁中毒。 九、肥胖：肥胖是在遗传、环境的交互作用下，因能 量摄入超过能量消耗，导致体内脂肪积聚过多，从而 危害健康的一类慢性代谢性疾病。 肥胖的两种类型：一种是单纯性肥胖，主要因摄食量 过多、“以静代动”的生活方式、缺乏运动等原因引 起；另一种是继发性肥胖，因神经-内分泌功能失调或 代谢性疾病引起。 男女18岁时都分别取BMI值24和28为超重和肥胖 界指点。体脂率男超过20%，女14岁以下超过25% 或14岁以上超过30%为肥胖。肥胖的防治：养成良 好的饮食习惯，纠正偏爱高糖、高脂、高热量饮食的 不良习惯。限制过量进食，对体重定期检测，加强体 育锻炼与户外活动。 体育锻炼的卫生要求？1适合年龄、性别和健康情况 2培养体育锻炼的兴趣和习惯3体育教学必须遵循的 基本原则：①循序渐进②全面锻炼③准备和整理运动 ④运动与休息交替 体育课的结构：开始部分2-3min，准备部分6-12min， 基本部分25-30min，结束部分3-5min 体育课的运动负荷决定于课程强度，密度，时间三大 因素 靶心率：达到最大运动强度60%—70%的心率，是判 断体育课运动负荷的常用指标，是运动时需要达到的 目标心率，是判断有氧运动的主要指标。健康人 130-180。=安静心率+（最大心率-安静心率）×60% 评价体育课的运动负荷指标还有脉搏（心率）曲线图、 平均脉搏、脉搏指数（=平均脉搏/安静脉搏）（中学生 1.6~1.8） 学生一天应有至少1小时的体育锻炼时间。注意饭前 饭后一个小时不宜剧烈运动。运动时大量排汗，必须 少量多次饮水，适量补充水分和盐分。在补充水分和 电解质的同时，还应注意适当补充钙等无机盐。 预防运动性创伤方案？1安全防范法2保护帮助法3 量力适应法4准备活动法 体育锻炼的自我监督：1主观感觉，包括运动时的排 汗量，运动后的心情，睡眠食欲等方面的自我感觉， 其他身体疲劳感觉、睡眠、食欲、运动情绪等2客观 评价：内容包括测试脉搏，监测体重，分析运动成绩 的变化、进行体能和其他形态、功能的测量等。 健康监测体系（三部分）：健康体检、检测结果报告、 建立健康档案。 健康教育基本内容：健康行为与生活方式，疾病预防， 心理健康，生长发育青春期保健，安全应急与避险。 大脑皮层功能活动特性及卫生意义：1始动调节：大 脑皮层的工作能力在刚开始时，因脑细胞和其他相关 器官、系统的功能尚处于较低水平，需要一定的起动 时间。伴随工作时的能量消耗，工作能力将逐渐提高， 该现象称~。据此，在学日、学周、学期开始时规定 的学习难度、学习强度都不宜太大，应逐渐增强。2 优势法则：各种脑、体力活动内容，在大脑皮质上各 有其代表区域。皮质能从机体受到的大量刺激中，选 择最符合自身目的和兴趣的一些刺激，在脑皮质引起 强烈的兴奋区域，即优势兴奋性。其兴奋性高于其他 区域，而且能将皮质其他部位的兴奋性吸引过来，加 强自身的兴奋性，又使那些部位处于抑制状态。因此， 优势兴奋性的形成可明显提高学习效率。所以，组织 教学内容时，一定要注意该内容的持续时间应适应受 教育者的年龄特点。3动力定型：如果儿童体内外的 条件刺激按一定顺序多次重复后，在大脑上的兴奋、 抑制过程及与此相关的神经环路将相对固定下来，形 成动力定型。因此，有规律的生活作息、良好的学习 态度、健康的行为方式应从小培养。4镶嵌式活动： 伴随学习性质的变化，脑皮层的功能在定位上（兴奋 区与抑制区，工作区与休息区）相互轮换，称为~。 因此，教学安排中应注意课程性质的轮换，脑力与体 力活动交替，以确保脑皮层在较长时间内保持旺盛的 工作能力。5保护性抑制：一旦大脑皮层的活动超过 其功能限度，皮层反馈性的进入抑制状态，称为保护 性抑制。~是一种生理状态，也是早期疲劳的表现， 对保护脑皮层免受功能衰竭发挥重要作用。因此，教 育过程中如果能注意到学生的早期疲劳表现，适当组 织休息或安排其他活动，脑皮层功能活性将很快恢复； 如果任其发展，不采取劳逸结合措施，学生的疲劳状 态就会持续下去并逐步加重，甚至发展成病理性的 “过劳”状态。 影响脑力工作能力的因素？年龄；性别；健康状况； 遗传；学习动机和兴趣；学习生活条件；养育和生活 方式。 疲劳：在过强、过猛的刺激或刺激强度虽不大但持续 长时间的作用下，使大脑皮层细胞的功能消耗超过限 度，所产生的保护性抑制。是一种生理现象，出现早 期疲劳是学习生理负荷达到临界限度的指标。 试述学生学习疲劳的表现和评价学习疲劳的意义。第 一阶段又称早期疲劳。机制是优势兴奋性降低，不能 实行对周围区域的抑制（内抑制障碍）。表现为上课 时坐立不安，小动作多；注意力转移。条件反射实验 出现错误反应增加。有些人的早期疲劳内抑制表现不 明显，主要反应是兴奋过程出现障碍。早期疲劳的重 要特点是：兴奋过程或内抑制过程中的一个方面有障 碍性表现。第二阶段又称显著疲劳。机制是大脑皮层 的保护性抑制加深、扩散，特点是兴奋过程和内抑制 都减弱或发生障碍。具体表现：上课打呵欠和瞌睡； 对条件刺激的错误反应增多，反应量减少，反应时延 长，有时甚至出现后抑制现象。 学校的作息制度符合哪些原则？1、符合皮层的功能 的特点和脑力工作能力的变化规律，使学习活动与休 息的交替安排合理化2、对不同年龄阶段，不同健康 水平的儿童少年应区别对待，分别制度3、既能满足 学习任务，又要保证学生德智体美全面发展4、学校 与家庭作息制度相互协调统一5、制度一经确定，不 要轻易改变 一日生活制度：1课业学习：小学1、2年级不超过 4h，3、4年级5h，5、6年级6h，初中7h，高中8h； 2、每节课持续时间:小学40分钟；中学45分钟；大 学50分钟3、课外活动：小学生不少于3-3.5h，中学 生2-2.5h，其中至少有1h体育锻炼时间。中学生每周 参加课外体育活动不宜少于3次，每次45min。4、睡 眠：小学生10h，中学生9h，大学生8h。5、休息： 每节课休息10min，第2、3节课间休息20min。炎热 夏季保证短时间午睡。6、自由活动：每天看电视或 课余上网时间不宜超过1h。7、进餐 青少年健康危险行为：凡是给青少年健康、完好状态 乃至成年期健康和生活质量造成直接或间接损害的 行为。特征：1.明显偏离个人、家庭、学校乃至社会 的期望。2.对健康的危害程度各异。3.有个体聚集性 和群体聚集性。4.有鲜明的后天习得性。5.青少年行 为有良好的可塑性。导致的危害：危及健康和生命， 产生潜在危险，引发性传播疾病。分类：易导致非故 意伤害的行为、致故意伤害行为、物质滥用行为、精 神成瘾行为、危险性行为、不良饮食和体重控制行为、 缺乏体力活动行为。 伤害：是由各种物理性、化学性、生物性事件和心理 行为因素等导致个体发生暂时性或永久性损伤、残疾 或死亡的一类疾病的总称。分为非故意伤害和故意伤 害。 儿童青少年意外伤害的危险因素有：宿主因素（年龄 性别种族心理行为特征生理缺陷与特征），家庭因素， 社会因素，物理因素（地区因素），其中伤害事故出 现的两个高峰在婴儿期和青春期 儿童青少年意外伤害的预防控制干预包括教育干预， 技术干预，工程干预，经济干预，称为“四E策略”。 暴力是指蓄意滥用权力或躯体力量，对自身、他人、 群体或社会进行威胁或伤害，导致身心损伤、死亡、 发育障碍或权利剥夺的一类行为 校园暴力：发生在校园内、上下学途中、其他与学校 活动相关的所有暴力行为。分为躯体暴力、言语/情感 暴力、性暴力三种形式。 教学楼的卫生原则：1.保证教学顺利进行。2.光线好、 通风好。3.方便师生课间休息和户外活动。4.保证师 生安全。 教室内部设计的卫生要求？1 足够的室内面积 2 良 好的采光照明和室内微小气候 3防止噪音干扰 4 便 于学生就座和通行，便于清扫和养成良好的卫生习惯。 采光系数：或称自然照度系数，为综合评价教室的采 光状况，指室内某一工作面的天然光照度与同时室外 开阔天空散射光的水平照度的比。一般最低采光系数 不低于2.0% 教室课桌面的平均照度不应低于300lx，黑板面平均 垂直照度不应低于500lx，照度均匀度不低于0.7 教室人工照明的卫生要求：保证课桌面和黑板面上有 足够照度，照度充分均匀；不产生或少产生阴影，没 有或者尽量减少眩光作用；不因人工照明导致室内温 度过高而影响空气的质量和安全性。 桌椅高差：为桌近缘高与椅高之差。1/3坐高+1~2cm 课桌椅尺寸有11个型号，不同身高不同型号，桌椅 配套，同号搭配。 教室自然采光的卫生要求：满足采光标准，课桌面和 黑板上有足够光照；照度分布均匀；单侧采光的光线 应自学生作为左侧射入，双侧采光也应将主要采光窗 设在左侧；避免产生较强的眩光作用，创造愉快、舒 适的学习环境。 玻地面积比不低于1：5 黑板反射系数<20% 投射角不小于20~22°，最小开角不小于5°。 室深系数不小于1:2。 采光方向：南北向双侧，左侧 学校卫生监督：是指卫生行政部门依据国家相关法律、 政策和学校卫生标准，对学校建筑设备、学校生活环 境、学生用品、学校卫生服务工作等进行监督检查的 系列性执法活动。
Agilent TestJet技术在在线测试仪中的应用 一、前言 Agilent TestJet技术(在Agilent公司与HP公司分开之前该技术称为HP TestJet 技术)，Agilent公司的专利技术，荣获1994年Test & Measurement World最佳产品奖和年度最佳测试产品。最重要之贡献在于能快速且精确检测Fine Pitch SMT元件开路及空焊问题。 目前SMT元件的接脚愈来愈细密，故在贴焊制程中，SMT元件的开路及空焊问题愈来愈不容易检测。诸多在线测试仪上有采用Agilent TestJet技术，这些测试盲点可轻易解决。此项SMT元件开路测试功能，提供了电子业界一个稳定可靠、快速且低成本的解决方案。(需测试Pin要求拉出测试点) 在线测试仪能自我学习产生TestJet测试程式(能编辑之测试步骤)，与测试IC 之保护二极管方式不同在于几乎能测试到每一SMT IC Pin(电源脚及接地脚除外)焊接是否良好。而测试保护二极管的方式一般可测率仅约70-80%(而RAM等记忆性IC几乎完全不可测)。 二、Agilent TestJet的应用范围 1、数字IC 2、模拟/混合型IC 3、SMT元件(4Pin及4Pin以上，塑料包装、陶瓷包装) 4、PGA包装元件(未含接地板) 5、BGA包装元件(OMPACK)包装元件 6、散热片(未接地) 7、连接器、插槽、开关 8、钽质电容之极性 三、Agilent TestJet测试原理 1、SMT IC之应用 与被测之SMT IC大致相当尺寸 之感应片水平盖在元件之上，上图中 探针1为TestJet感应片之接地Pin，探针2为感应片之电源及信号Pin，探针3为待测IC之接地Pin，探针4为IC待测脚之信号输入Pin。 若待测脚焊接良好时，探针2与4之间的等效感应电容值为C1，也就是自动学习到的标准值；若待测脚焊接开路、空焊时，则待测脚与PCB焊盘之间存在等效感应电容C2，这时探针2与4之间的电容值为C1串连C2，与标准值C1差异较大，可认为该待测脚焊接不良。
关于我的幸福作文八篇汇总 幸福在每个人的心中都不一样。在饥饿者的心中，幸福就是一碗香喷喷的米饭；在果农的心中，幸福就是望着果实慢慢成熟；在旅行者的心中，幸福就是游遍世界上的好山好水。而在我的心中，幸福就是每天快快乐乐，无忧无虑；幸福就是朋友之间互相帮助，互相关心；幸福就是在我生病时，母亲彻夜细心的照顾我。 幸福在世间上的每个角落都可以发现，只是需要你用心去感受而已。 记得有一次，我早上出门走得太匆忙了，忘记带昨天晚上准备好的钢笔。老师说了：“今天有写字课，必须要用钢笔写字，不能用水笔。”我只好到学校向同学借了。当我来到学校向我同桌借时，他却说：“我已经借别人了，你向别人借吧！”我又向后面的同学借，可他们总是找各种借口说：“我只带了一枝。”问了三四个人，都没有借到，而且还碰了一鼻子灰。正当我急的像热锅上的蚂蚁团团转时，她递给了我一枝钢笔，微笑的对我说：“拿去用吧！”我顿时感到自己是多么幸福！在我最困难的时候，当别人都不愿意帮助我的时候，她向我伸出了援手。 幸福也是无时无刻都在身旁。 当我生病的时候，高烧持续不退时，是妈妈在旁边细心
的照顾我，喂我吃药，甚至一夜寸步不离的守在我的床边，直到我苏醒。当我看见妈妈的眼睛布满血丝时，我的眼眶在不知不觉地湿润了。这时我便明白我有一个最疼爱我的妈妈，我是幸福的！ 幸福就是如此简单！不过，我们还是要珍惜眼前的幸福，还要给别人带来幸福，留心观察幸福。不要等幸福悄悄溜走了才发现，那就真的是后悔莫及了！ 这就是我拥有的幸福，你呢？ 悠扬的琴声从房间里飘出来，原来这是我在弹钢琴。优美的旋律加上我很强的音乐表现力让一旁姥爷听得如醉如痴。姥爷说我是幸福的，读了《建设幸福中国》我更加体会到了这一点。 儿时的姥爷很喜欢读书，但当时家里穷，据姥爷讲那时上学可不像现在。有点三天打鱼两天晒网，等地里农活忙了太姥爷就说：“别去念书了，干地里的活吧。”干活时都是牛马拉车，也没机器，效率特别低。还要给牲口拔草，喂草，拾柴火，看书都是抽空看。等农闲时才能背书包去学校，衣服更是老大穿了，打补丁老二再接着穿，只有盼到过年时才有能换上件粗布的新衣服。写字都是用石板，用一次擦一次，那时还没有电灯，爱学习的姥爷在昏暗的煤油灯下经常被灯火不是烧了眉毛就是燎了头发。没有电灯更没有电视，没有电视更没有见过钢琴，只知道钢琴是贵族家用的。
『台基』建筑名词解释 台基 就是建筑物的底座。四面以砖石砌成，内多填土，地 面铺以砖石。 须弥座xūmízu?原为佛象底座。由印度传入中国後，被用作尊贵建筑的底座。它的组成为圭角、下枋、下枭、束腰、上枭、上枋等。 如故宫三大殿的台基就是简约式的须弥座。 踏跺 tàdu? 就是用来登上台基的阶级。 龙尾道 在坡道较长的情况下，会用平、坡相间形式建造的阶 榜。 慢道较为平缓的阶梯或斜道。 礓碴 jiāngchá是将砖石打侧，以其梭角所砌成的斜道，给人和马车登上台基。形状就像洗衣板。 辇道 niǎndào 有斜度的路，方便马车通行。於唐宋时期，设置於踏跺之间。後来，辇道被加上水、云、龙等雕刻，渐渐演变成今天的「御路」。 陛石bìshí用作铺设御路的石块。 如故宫保和殿北面御路的大石雕。 角石 用于宋式台基的角位，常雕刻有龙、凤、狮子等装饰。 清代台基是不用角石设计。 螭首螭是传说中有角的龙。突出的螭首雕刻设置在台基外
chīshǒu部。除美观外，它用作为排走雨水的出水口。 如天坛祈年殿的龙、凤、云三种形式的螭首。『柱』建筑名词解释 柱zhù就是建筑物的底座。四面以砖石砌成，内多填土，地面则铺以砖石。 柱础是垫著木柱的石墩。 鼓镜是指柱础凸出于地面的部份。 覆盆唐宋时期，常用的鼓镜设计，像倒转的碗。 鼓蹬 因南方天气潮湿，所以柱础都设计成较高身的鼓状石 墩，称之为鼓蹬。 檐柱yánzhù建筑物最外的一列柱子，用来支撑屋檐的重量。通常建筑物有前後两列檐柱。 中柱 位处建筑物中轴线上的柱子，用作支撑屋脊的。但中 柱不包括在山墙之内的柱子。 山柱设在山墙内，顶著屋脊的柱子。 角柱位处山墙两端，建筑物转角的柱子。 金柱除檐柱、中柱、山柱外，其他柱子都称作金柱。 外金柱距离檐柱较近的柱子为外金柱。 里金柱 「里」和「外」是相对的，距离檐柱较远的柱子便称 作里金柱。
《儿童少年卫生学》预防医学091班 一、名词解释 1、儿童少年卫生学是保护和促进儿童少年身心健康的科学，是预防医学的重要组成部分。 2、生长指细胞繁殖、增大和细胞间质增加，表现为组织、器官、身体各部以至全身的大小、长短和重量的增加以及身体成分的变化，为量的改变。 3、成熟指生长发育基本结束时，形态、功能方面达到成人水平，各器官、系统功能基本完善，骨骼钙化完成，性器官具有繁殖子代的能力。 4、生长轨迹现象人在生长的过程中，一旦因疾病、营养不良、内分泌障碍等因素影响而出现明显的生长发育延迟时，只要及时采取针对性的措施加以校正。就会出现向原有生长曲线靠近的倾向。这种倾向称做生长轨迹现象。 5、头尾发展律指在胎儿期和婴儿期，人体的生长发育首先从头部开始，然后逐渐延伸到尾部（下肢）部。胎儿期和婴儿期生长发育遵循此规律。 6、向心律儿童、青春期的形态发育遵循下肢发育先于上肢，四肢早于躯干，呈现自下而上、自肢体远端向中心躯干发育的规律变化，称为生长发育的向心律。儿童、青春期生长发育遵循此规律。 7、遗传度是指在群体表型特征两变异中，遗传变异所占的比例。遗传度介于1和0之间，越接近于1，提示遗传的作用越大；越接近0，说明环境的作用越大。 8、矮身材指该儿童的身高低于其年龄相应标准的第3百分位数以下。 9、性早熟指男孩在9岁以前出现睾丸增大，女孩在8岁以前出现乳房发育或10岁以前来月经初潮者。 10、注意缺陷多动障碍也称多动症，指由非智力因素引起的、与年龄不相符的注意障碍、冲动、活动过度，并伴有学习困难和社会适应力低下的一组儿童行为异常症候群。 11、青少年健康危险行为 指“凡是给青少年健康、完好状态乃至成年期健康和生活质量造成直接或间接损害的行为”。 12、始动调节大脑皮层的工作能力在工作刚开始时水平较低，经启动过程逐渐提高，这一现象称为始动调节。 13、临界照度室内天然光照度等于标准规定的最低值时的室外照度称为临界照度，也就是需要开启或关闭人工照明时的室外照度极限值。标准规定的的临界照度为5000lx。14、学生健康监测指采用抽样调查方法，对确定的监测学校和目标人群进行生长发育、健康状况等长期的动态观察。 15、玻地面积比采光口有效的采光面积与室内地面积之比。 二、简答题 1、近年来，儿少卫生学的发展特征有哪些？ （1）高度重视主要服务对象；（2）制定工作目标和提出干预措施时，不仅关注生长发育及其影响因素，学生常见病和伤害防治，而且充分考虑其心理—情绪—行为发展特征和实际需求，通过学校健康教育和开展健康促进学校，为儿童少年营造良好的学校环境，满足教育、教学需求，促进良好人际关系的建立；（3）核心任务：针对青春期少年的身心发展过渡性特点和特殊问题，提供良好的教育、保健和医疗服务。 2、请说出儿少卫生学的主要研究内容。 生长发育、疾病防治、心理卫生、教育过程卫生、学校健康教育、学校卫生监督和学校建筑设备卫生。 3、以身高为例阐述青春期生长突增现象。 身高生长突增现象的出现，通常提示了男女儿童进入青春期的开始。突增开始的年龄，女性比男性早2年左右。女孩约在9～11岁开始，男孩约为11～13岁。突增的幅度也不一样。男孩每年可增长7～9cm，最多可达10～12cm，在整个青春期身高平均增加28cm；女孩每年约增长5～7cm，最多可达9～10cm，整个青春期约增长25cm。
小学生作文《感悟幸福》范文五篇 小草说,幸福就是大地增添一份绿意;阳光说,幸福就是撒向人间的温暖;甘露说,幸福就是滋润每一个生命。下面是为大家带来的有关幸福650字优秀范文，希望大家喜欢。 感悟幸福650字1 生活就像一部壮丽的交响曲，它是由一篇一篇的乐章组成的，有喜、有怒、有哀、有乐。每一个人都有自己丰富多彩的生活，我也有自己的生活。我原本以为，吃可口的牛排，打电脑游戏，和朋友开心玩乐就是幸福。可是，我错了，幸福并不仅仅如此。 记得有一次，我放学回到家里放下书包就拿起一包饼干来吃。吃着吃着，突然我觉得牙齿痛了起来，而且越来越痛，痛得我连饼干也咬不动了。我放下饼干，连忙去拿了一面镜子来看。原来这又是那一颗虫牙在“作怪”。“哎哟哟，哎哟哟，痛死我了……”我不停地说着。渐渐地，那牙疼得越来越厉害，疼得我坐立不安，直打滚。后来在妈妈的陪伴下去了医院，治好了那颗虫牙。跨出医院大门时，我觉得心情出奇的好，天空格外的蓝，路边的樟树特别的绿，看什么都顺眼，才猛然一悟，幸福是简单而平凡的，身体健康就是一种幸福! 这学期我发现我的英语退步了，我决定要把这门功课学好，于是，我每天回
家做完作业后，都抽出半小时时间复习英语，在课上也听得特别认真，一遇到不懂的题目主动请教老师。经过一段时间的努力，终于，在上次考试的时候，我考了97分。妈妈表扬了我，我心里美滋滋的。我明白了经过自己的努力享受到成功的喜悦，这也是一种幸福。 …… 每个人都无一例外的渴望幸福。不同的人有不同的感受，其实，幸福就是那种能在平凡中寻找欢乐、能在困境中找到自信的一种心境。同学们，幸福其实很简单，就在我们的身边，触手可及。用心去认真地品味吧，它一直未曾离开我们身边! 感悟幸福650字2 有的人认为幸福就是腰缠万贯，有的人认为幸福就是找到意中人，“采菊东篱下，悠然见南山”是陶渊明对邪恶幸福，“从明天起做一个幸福人，喂马、劈柴、周游世界。从明天起，关心蔬菜和粮食，我有一所房子，面朝大海，春暖花开。”这是海子的幸福。一千种人就有一千种对幸福的理解。 我对幸福的理解就是幸福使简单而平凡的，是无处不在的! 我的牙疼得奇怪而顽强不是这颗牙疼就是那颗牙疼;不是吃冷的疼就是吃热
建设工程名词解释 饶志辉 1 结构转换层：建筑物某层的上部与下部因平面使用功能不同，该楼层上部与下部采用不同结构类型，并通过该楼层进行结构转换，则该楼层称为结构转换层。 2 冷剂压套筒接头： 3 沥青橡胶应力吸收薄膜： 4 冷桥现象：房屋外墙转角、内外墙交角、楼屋面与外墙搭接角的区域范围，在室内温度高于室外温度时候，产生水雾吸附于墙面的现象称为"冷桥"现象，大多出现在冬季。 5 银粉、金粉：含金属涂料的油漆。 6 （越岭线）垭口：山口。 7 路灯、草坪灯、庭园灯、地灯：路灯：装在道路上照明用的灯。草坪灯：草坪灯的设计主要以外型和柔和的灯光为城市绿地景观增添安全与美丽，并且普遍具有安装方便、装饰性强等特点，可用于公园、花园别墅、广场绿化、等场所的绿化带的装饰性照明。地灯：安装在地面上或接近地面位置上的灯。 8 两带：灞河滨水生活蓝带和浐河城市生态绿带。 9 绿肺：比喻能吸收二氧化碳并释放出氧气的绿地、森林等。 10 电气元器件气候防护：潮湿、盐雾、霉菌以及气压、污染气体对电子设备影响很大，其中潮湿的影响是最主要的。通常采用浸渍、灌封、密封等措施。
11 牛腿、肩梁： 12 声发射定位信号： 13 错层结构：是指在建筑中同层楼板不在同一高度，并且高差大于梁高（或大于500毫米）的结构类型。 14 红外轴温探测系统： 15 虚拟仓库：如果建筑材料市场离得不远的话，可通过信息系统对部分材料建立一个虚拟仓库，从而实现零库存。 16 高压射流技术、真空泵技术、以及射流泵的出现、液压技术的进步、超声波检测技术： 17 WSS无收缩深孔注浆技术： 18 三轴搅拌桩：是长螺旋桩机的一种，同时有三个螺旋钻孔，施工时三条螺旋钻孔同时向下施工，是软基处理的一种有效形式，利用搅拌桩机将水泥喷入土体并充分搅拌，使水泥与土发生一系列物理化学反应，使软土硬结而提高地基强度。 19 工程地质与基坑开挖深度及地连墙墙趾关系图： 20 透水砖：也叫渗水砖、荷兰砖。 21 水幕降尘器：是一种比较传统且常用的降尘方法。 22 水泡泥技术：一种隧道爆破时降低粉尘的技术。水泡泥就是用装水的塑料袋填于炮眼内来代替一部分泡泥，装完药后将其填于炮眼内，尽量不要搞破，然后用黄泥封堵。实践表明，此法降尘效率非常高。 23 单向阀：单向阀是流体只能沿进水口流动，出水口介质却无法回流，俗称单向阀。单向阀又称止回阀或逆止阀。用于液压系统中防止