Automatic generation of subdivision surface head models from point cloud data

Automatic Generation of Subdivision Surface Head Models from Point

Cloud Data

Won-Ki Jeong Kolja K¨a hler J¨o rg Haber Hans-Peter Seidel Max-Planck-Institut f¨u r Informatik,Stuhlsatzenhausweg85,66123Saarbr¨u cken,Germany

{jeong,kaehler,haberj,hpseidel}@mpi-sb.mpg.de

Abstract

An automatic procedure is presented to generate a mul-tiresolution head model from sampled surface data.A generic control mesh serves as the starting point for a?t-ting algorithm that approximates the points in an unstruc-tured set of surface samples,e.g.a point cloud obtained directly from range scans of an individual.A hierarchical representation of the model is generated by repeated re-?nement using subdivision rules and measuring displace-ments to the input data.Key features of our method are the fully automated construction process,the ability to deal with noisy and incomplete input data,and no re-quirement for further processing of the scan data after registering the range images into a single point cloud. Key words:range scans,subdivision surface,facial ani-mation,point cloud?tting

1Introduction

In the task of modeling human heads from real individ-uals for facial animation we are usually confronted with two con?icting goals:one is the requirement for accurate reproduction of facial features,the other is the demand for an ef?cient representation which can be animated eas-ily and quickly.Additional dif?culties are brought in by limitations of current range scanning technology:the data is often noisy and has“holes”due to shadowing effects or bad re?ection properties of the scanned surface.Some data,like the part of the lips on the inside of the mouth, cannot be captured at all.To create a triangle mesh that is suitable for real-time animation,extensive manual post-processing of the scanned geometry is often necessary, followed by mesh simpli?cation to reduce the complexity of the mesh.Unfortunately,mesh decimation techniques cannot exert enough control over the connectivity of the mesh to obtain an optimal mesh for animation:the dis-tribution of vertices and alignment of edges should corre-spond to the basic symmetry of the face and the potential deformations of the mesh,which are not easily derived from the static shape.With low-polygon models,a sin-gle misplaced edge can destroy the visual impression of a smooth surface.Resorting to higher resolution meshes is nonetheless undesirable due to the additional computa-tional load for the animation system.

We chose to use a subdivision surface representation in our facial animation environment.Subdivision surfaces have become increasingly popular due to their ability to bridge the gap between polygon meshes and higher-order surfaces.Since they are constructed by repeated re?ne-ment of triangle meshes up to an arbitrarily close approx-imation to their smooth limit surface,they also provide an effective means to control accuracy and ef?ciency in a systematic manner.By constructing the surface from a control mesh of known topology,we can also avoid the instabilities that are incurred by animating an irregular triangle mesh.

In this paper,we present our approach for generation of multiresolution head model geometry from sampled surface data.The method takes as input an unstructured point cloud that is obtained from range scans of an in-dividual.A fully automatic procedure is used to?t a hand-designed generic control mesh to this point cloud, taking special care to match facial features such as ears and mouth.A hierarchical structure of displaced subdivi-sion surfaces is then constructed,which approximates the input geometry with increasing precision,up to the sam-pling resolution of the input data.Our method generates useful models from noisy and incomplete input data,with no requirement for further processing of the scan data ex-cept for registration into a single point cloud.Figure1 shows the main stages of our method.

Since we use an interpolating subdivision scheme,dis-placing a vertex of the subdivision control mesh corre-sponds directly to the local change of the surface.In our physics-based facial animation system,we interpret the vertices and edges of the control mesh as point masses and springs which are reacting to forces applied by vir-tual muscles.Animating this very coarse spring mesh is computationally ef?cient,while the level of detail for ren-dering the geometry is controlled separately.For a given re?nement level,the support of a vertex in the control mesh is known,and thus we can achieve ef?cient anima-tion by only locally updating the mesh structure.

Figure1:The main stages of head model construction.From left to right:a)a dense set of surface samples obtained directly from a range scanner(thinned in this image for visualization);b)generic mesh;c)deformed mesh used as subdivision control mesh;d)subdivision surface?tted to range data.

2Previous Work

The literature on surface representations used in model-ing and animation is vast.Since we are interested in con-structing multiresolution models for real-time facial ani-mation,we focus here on triangle mesh-based structures, because of their conceptual simplicity and the availability of ef?cient graphics hardware for rendering.

Adaptive re?nement of arbitrary triangle meshes is an active topic in multiresolution editing[26,11].While these methods provide powerful tools for mesh deforma-tions,the computational complexity is still considerably too high for real-time applications.

In physics-based animation,the vertices of a de-formable mesh surface are often interpreted as nodes of a spring mesh[13,22].Adaptively re?ning such a mass-spring system is non-trivial[7].An ef?cient method to smooth polygonal geometry proposed by V OLINO et al.[23]can be applied to the deformed geometry that results from a mass-spring simulation to improve visual quality.The technique uses on-the-?y re?nement of poly-gons,where additional vertex positions are computed from the vertex normals of the original mesh.The result-ing surface has smoother appearance,but does not con-tain additional geometric detail.

Subdivision surfaces have been successfully used in computer animation[3].A wide range of subdivision schemes exists today,basically structured by the type of the control mesh(quadrilateral or triangular),the or-der of continuity they can achieve(usually C1or C2) and whether they approximate or interpolate the con-trol mesh after re?nement[24].While most subdivision schemes apply the subdivision operator uniformly to the surface,some recent results demonstrate adaptive re?ne-ment[26,10].The algorithms become considerably more complex in these cases.

P IGHIN et al.[18]have used an approach based on radial basis functions to match a generic head mesh to several photographs of a head simultaneously.Their ap-proach doesn’t need additional hardware besides a low-cost still camera,but requires the manual speci?cation of facial features in all of the views.Animation is limited, because each expression needs to be captured in advance. An optimization process proposed by B LANZ et al.[2] generates close approximations to even only a single pho-tograph.This technique draws from a large database of several hundred scanned faces.The resulting model has the same resolution as the scanned faces and cannot be readily animated.

In the context of medical imaging,S ZELISKI et al.[21] minimize the distance between two surfaces obtained from volume scans of human heads by applying local and global deformations in a hierarchical manner.The defor-mations are modelled by a combination of global polyno-mial deformations and local free-form deformations[20]. The method does not require speci?cation of correspond-ing features on the geometries.

The goal in the method presented by L EE et al.[13] is the automated construction of animatable head mod-els from range scans.They adapt a generic face mesh with embedded muscle vectors to range scans of human heads.This process is largely automated,but relies on the inherent automatic registration of the texture to the range data.The model created from the scan data is fully animatable.The generated mesh approximates the input geometry well on a rather coarse detail level.

M ARSCHNER et al.[17]match a subdivision surface to geometry measured by a range scanner.They use Loop subdivision rules[16]and a?tting algorithm based on the work of H OPPE et al.[5].A continuous optimiza-tion process alters vertex positions to minimize an energy functional.For rendering,the surface is subdivided to the desired level.Due to the approximating nature of Loop subdivision,the coarser levels of the subdivision hierar-chy do not resemble the scanned geometry everywhere.

Motion of the face is speci?ed by varying positions of sample points on the surface and computing the corre-sponding control vertex displacements.

3Overview

In our approach,facial geometry is acquired from real hu-mans using a range scanner.The individuals are captured with a closed mouth and neutral expression.No trian-gulation or further post-processing such as hole-?lling is performed on the scan data.The result of the acquisition stage is an unstructured,dense point cloud,possibly with infrequent large holes due to missing or bad data. Given the generic head model as shown in Figure1b), we deform this mesh to approximate the point cloud in a three-step procedure,which runs automatically without user intervention:

1.Initial alignment:This step automatically computes

an af?ne transformation(rotation,translation and non-uniform scaling)that minimizes the difference between the silhouette of the generic head model and the outer hull of the point cloud.This proce-dure uses an iterative optimization technique,and we exploit graphics hardware for evaluating the cur-rent match to achieve fast convergence.

2.Local?tting:Due to individual differences in facial

proportions,the global af?ne transformation does usually not result in good registration of the promi-nent features of the face.Thus,we apply another optimization to the regions containing the ears,nose, and mouth,which are marked in the prototype mesh.

Here,a local rigid transformation is found that min-imizes the distance from the point samples to the mesh surface.The transformation is applied directly to the mesh regions and blended into the surround-ing parts of the mesh to achieve smooth transitions.

3.Global?tting:The deformed prototype mesh is now

well-aligned to the facial features of the sample data.The?nal?tting step reduces the distance from the point cloud to the mesh by global energy minimization.The employed energy functional is essentially the same as used by H OPPE et al.[6] and M ARSCHNER et al.[17].In addition to min-imization of the distance between point cloud and mesh,the function accounts for smoothness and constraints de?ned on the generic mesh.

All three steps of this?tting procedure are explained in detail in Section4.Provided the deformed generic mesh,we proceed with the construction of the subdivi-sion hierarchy,using the interpolating Modi?ed Butter?y scheme[25].On the base level and on each level of re-

?nement,the vertices are displaced along triangle normal

direction to lie on the surface sampled by the point cloud.

In this manner,a hierarchy of surfaces is generated with

locally encoded details,similar to normal meshes[4].

The construction process is detailed in Section5.For an-

imation,we rebuild the surface in the changed areas,such

that the local detail will follow the deformation properly,

see Section6.

4Fitting the Control Mesh

For the following discussion we need some notation.We

de?ne a triangle mesh M as a tuple(V M,E M,T M),de-

noting the vertices,edges and triangles of the mesh,re-

spectively.We refer to the initial generic mesh as G.This

mesh will be deformed over the three?tting stages by

updating its vertex positions,but leaving the connectivity

unchanged.The sample data is given as a set of points

P.All points and mesh vertex positions are given as3D coordinates and will be written in bold face:p∈R3.For

convenience,for a vertex v∈V M,v will denote its po-

sition.We write star(v)for the set of vertices directly

connected to v via an edge,and valence(v)for the num-

ber of these adjacent vertices.

4.1Initial alignment

In the initial step of the subdivision surface?tting pro-

cess,we approximately align the generic head model

G to the point cloud using an af?ne transformation T. Throughout this section,G will mean the transformed version of the generic mesh using the current T,which is used–after convergence–as the input for the next step described in Section4.2.The parameters for T are de-termined fully automatically by exploiting graphics hard-ware to perform a silhouette-based geometry?tting.Our approach thus extends the idea of the2D silhouette-based texture mapping technique presented in[14,15]to three-dimensional geometry.

To evaluate the current T,we render both G and P

into a common frame buffer for one of the three canon-

ical viewing directions along the coordinate axes.The

frame buffer is initialized to black.Next,we render the

point cloud with a white color,an identity modelview

matrix,and no further lighting or depth test.We then

set the OpenGL logical fragment operation to XOR and

render the generic head model with the modelview ma-

trix set to T and identical rendering parameters.Now

the frame buffer contains those pixels in white that are

covered by only one of the two geometric objects G and

P.The frame buffer image can thus be interpreted as the silhouette-based difference between G and P for the cho-

sen viewing direction1.Finally,the number of white pix-els in the frame buffer is evaluated using the glGetH-istogram function.It is a measure of how well the ob-jects G and P are aligned in their image space projection. This process is repeated for all three different viewing di-rections in turn and their difference measures are summed up.The resulting total difference D is used to control an iterative optimization process to determine T.

We initialize the scaling and translation parameters of T such that the bounding boxes of the point cloud and the generic head model have the same size and center point.Since we know from our range scanner that the point cloud is roughly oriented in such a way that the face looks along the z-axis and the up-vector coincides with the y-axis,we set the initial rotation parameters of T accordingly.For the optimization process,we apply Powell’s method

[19,Sec.10.5]to the set of parameters of T.The function to be minimized is given by the to-tal difference D.Figure2shows three silhouette-based difference images(according to three orthogonal view-ing directions)both after the initialization step and after convergence of the optimization process.

In addition,we have to take into account that the part of the point cloud P representing the neck of the head might be longer or shorter than the corresponding part of the generic head model G.To avoid arti?cial“difference pixels”due to these non-corresponding parts of P and G, we introduce a clipping plane in the world coordinate sys-tem(i.e.the location of the clipping plane is independent of T)to cut away those unwanted parts of P and G.Also, the back of the head can often not be captured appro-priately due to dif?culties with structured light scanners in hair-covered head regions,so we add another clipping plane that removes this part in P and G as well.We pro-vide a generic position and orientation for each of these planes based on the initial T,which may have to be mod-i?ed by the user before the?tting process is started,ac-cording to the speci?cs of the range scan data.

Further optimization of the process can be achieved by initially rendering the point cloud once for each viewing direction and storing the resulting frame buffer images in three textures.During the optimization process,we then only need to render one textured quad for each viewing direction instead of rendering the full point cloud.

4.2Adaptive Local Alignment

The initial alignment step gives an optimal?t for the generic mesh using an af?ne transform.Since individ-ual faces are of different proportions,the main facial fea-tures like ears,nose and mouth are generally not regis-1If the point cloud does not contain enough data points to result in a fully covered silhouette during rendering,we repeat this step with glPointsize set to a slightly higher value.Figure2:Silhouette-based geometry?tting:white pix-els indicate the difference between the silhouettes of the generic head model and the point cloud.Top row:ini-tial difference images for three orthogonal viewing direc-tions.Bottom row:difference images after optimization process.

tered well in the transformed generic mesh and the point cloud,which prohibits a direct execution of the global distance minimization procedure(section4.3).Hence, we apply local deformations to the mesh in four areas of the generic model(one for each ear,the nose and the mouth).

For this purpose,a set of bounding boxes B enclosing each feature is prede?ned for the generic mesh,as shown in Figure4.The bounding boxes are chosen large enough to ensure that after the initial alignment the sample points belonging to the respective feature on the point cloud are also included in the box.In the following,we write G b for the part of the generic mesh G that is enclosed in bound-ing box b∈B.Similarly,P b is the portion of the point cloud enclosed in box b.

For each bounding box,we now minimize the energy functional E local=E dist+E stretch by optimizing the position of the mesh vertices included in the box.E dist is minimized as the distance from every point in the point cloud to the mesh becomes smaller:

E dist(G b)= p∈P b( Π(G b,p)?p 2),

whereΠ(G b,p)is the projection of point p onto the near-est surface point on the mesh G b.

E stretch penalizes changes in length of edges in the generic mesh after transformation,and is de?ned as

E stretch(G b)= e∈E G b12k|l e?r e|2,

where k is a spring constant,l e is the current length,and r e the rest length of edge e.Including this term prohibits large changes in the position and orientation of the fea-ture,and thus keeps the optimization from converging to a solution too far from the initial con?guration.

To?nd an af?ne transformation that minimizes the non-linear function E

local

,we employ Powell’s algo-rithm,as in Section4.1.Since the optimization is per-formed only locally over the mesh region G b,it can be carried out quickly.

After the energy minimization procedure has con-verged,we apply the transformation found for each bounding box to the contained geometry and perform a gradual blend with the surrounding area,similar to the method used in[1].For blending,we use a set L={l1,...,l n}of n landmarks de?ned on the unde-formed generic mesh,which are contained in the above mentioned boxes.In practice,we use three landmarks for each ear,and four for the nose and the mouth,see Figure4.The transformation found for each box is also applied to the contained landmarks,resulting in the trans-formed landmark set?L={?l1,...,?l n}.The displace-ment vectors for all the landmarks are used to update the subset:=V G\{V G b}b∈B of vertices of V G that are not contained in any box.The displacements are weighted by an exponential fall-off function according to the distance between landmark and mesh vertex:

?v∈:v←v+ n i=1exp(?1k v?l i )(?l i?l i) We initialize the constant value k to1/30of the diagonal length of the bounding box of the given point set.This parameter controls the size of the region in?uenced by the blending.

4.3Global Control Mesh Fitting

Given the generic mesh G with locally aligned facial fea-tures,we can now perform straightforward global opti-mization by iteratively minimizing the distance from the points of the sample data set to the mesh surface.We per-form least squares minimization of the energy functional E global=E dist+λE smooth+μE binding+νE constraint. Optimization stops,when the difference of the previous and current E global drops below a user-speci?ed error threshold.E dist is just the same functional as used in Section4.2,but this time applied to all vertices in G.The user-speci?ed weightsλ,μ,andνbalance the additional terms against E dist.To enforce local?atness of the mesh, E smooth measures the deviation of mesh vertices to the centroid of their respective one-neighborhood:

E smooth(G)= v∈V G

w∈star(v)w

valence(v)

?v

2,

Figure3:Improving de?nition of facial features in the?t-

ted control mesh with imperfect scan data.Left:without

using binding energy,the upper area behind the ear is?at-

tened due to lack of data in the input sample set.Right:

by use of binding edges the shape of the ear is improved.

Because the numerical value of E dist increases with the

local density of the points in the scan data set,E smooth

has only a comparatively small in?uence in the regions

where data is present.In regions of the scan data set

where there is no data,the smoothing term leads to a

shrinking effect,since here the distance minimization

does not act as a counter-force.We thus introduce addi-

tional constraint terms E binding and E constraint into the

energy function.

E binding is used to minimize the length of a set of

edges,which we call binding edges.This constraint helps

to keep features in the face from?attening out due to lack

of data,as is frequently the case behind the ears:our tri-

angulation scanner cannot measure data in these regions

due to shadowing between light source and projector.

Since there are no data samples that the surface could ap-

proximate,the smoothing term eventually removes con-

cavities.If we de?ne binding edges in these regions,the

?attening of that area is effectively prevented:

E binding(G)= e∈E b l2e,

where E b is the set of binding edges and l e is the length

of edge e.These edges are for the most part de?ned by

a subset of edges from E G.Additionally,some vertices

of G that are not actually connected by edges in E G are

bound together in E b(see Figure4).These additional

edges are used to keep corresponding vertices of the up-

per and lower lips together:unconstrained,the shrinking

effect of the smoothing term leads to the introduction of

a gap between the lips,which should remain closed as in

the generic model G.Figure3demonstrates the effect of

the binding energy term.

Finally,we constrain vertices to their original positions

by E constraint.This constraint helps to keep the shape of

the inner part of the lips of the mesh model,which would otherwise be?attened onto the outside in the process of minimizing the distance to the point cloud(see Figure4).

E constraint(G)= v∈V c G v??v 2,

where V c G is the set of constrained vertices de?ned on G, and?v denotes the original position of vertex v before the optimization.

As described in[17],a sparse linear system can be built expressing the function E global,which can be solved us-ing the conjugate gradient method[19].To be able to set up a linear system,E dist has to be linearized,which can be done as shown in[5,17].

5Generation of the Multiresolution Model

We employ the Modi?ed Butter?y subdivision scheme [25]to construct the subdivision hierarchy on top of the base mesh resulting from the?tting process described in the previous section.This scheme guarantees C1con-tinuity everywhere and has the advantage of interpolat-ing the vertices of the previous re?nement levels,so that coarser levels of re?nement serve as an approximation to the head geometry,which is not necessarily the case with approximating subdivision schemes[17].

After?tting,the surface of the deformed generic mesh approximates the point cloud in a least squares sense, i.e.the distance between the points and the surface is min-imized.The control mesh vertices are not necessarily ly-ing on the point cloud.Before re?ning the mesh using the Butter?y subdivision rules,we measure the distance from each vertex along normal direction to the nearest point on the point cloud and store this value as an addi-tional displacement.The displacements are then applied to the vertices and the updated mesh is re?ned.On each level of the resulting hierarchy,we thus obtain a triangle mesh with vertices interpolating the original point cloud after the respective displacements have been applied.In areas of the point cloud with no data we cannot measure displacements,but the subdivision operator generates a smooth surface in these regions.This construction tech-nique is similar to normal meshes[4],but we sample dis-placements to a set of sample points instead of to another mesh.By storing only one scalar displacement value per vertex introduced on each level,we achieve a storage-ef?cient hierarchical mesh structure[4,12].

6Animating the Surface

During animation,the control mesh vertices of the sub-division surface are displaced via simulated muscle con-traction[9].Since the subdivision hierarchy is built using an interpolating scheme,each re?nement level including the control mesh can serve as an approximation to the limit surface for rendering.Depending on the available computation time per frame and quality requirements,an appropriate re?nement level can be picked for display. Since the mesh topology is completely determined by the topology of the base mesh and the subdivision scheme, the area of change to the re?ned mesh induced by move-ment of a control mesh vertex is known a priori and is determined by the support of that vertex[8,26].In the Butter?y scheme,the support includes at most the three-neighborhood of a control mesh vertex.When a control mesh vertex is animated,we apply the subdivision rules and displacements only to this area.Thus,we can achieve fast updates of the re?ned geometry,without having to in-clude the detailed geometry into the simulation task of the physics-based animation engine.Figure5shows snap-shots from an animation of the head geometry.

7Results

We have applied our surface generation method to scans of male and female individuals,see?gures1and6.With our structured light scanner,the scans show defects in large regions due to shadowing effects and bad re?ective properties of the surface,especially on hair.Nonethe-less,our algorithm generates subdivision models consis-tent with the range data,complementing it in a plausi-ble manner in areas with no https://www.wendangku.net/doc/0b4772406.html,er intervention was not necessary,the only initial requirement being that both scan data and generic head model are looking roughly down the same axis in world coordinates.

The silhouette-based geometry?tting approach con-verges quite quickly in8–14iterations of Powell’s op-timization method.However,each iteration performs about250–300evaluations of the“function”to be min-imized,i.e.counting the number of white pixels us-ing glGetHistogram calls.For each of these calls, we have to read back and draw the framebuffer us-ing glCopyPixels to retrieve the results of the his-togram.Unfortunately,such framebuffer read-backs are still quite expensive on current PC graphics boards:using a256×256framebuffer,the optimization process takes about6–10min on a1.7GHz PC with a GeForce3graph-ics board while completing within90–150sec on an sgi Octane with a300MHz R12k processor.Increasing the resolution of the framebuffer to512×512results in a slightly better alignment and a(relative)convergence speed-up of1–2iterations.Due to the larger amount of data that is read from and drawn into the framebuffer,the whole process takes about20–30min on the PC and5–8min on the Octane in this case.

In the current implementation,we have to reduce the input complexity for the local and global?tting steps to

handle large data sets.On the PC,with a dataset of50k points subsampled from the initial300k points,the lo-cal?tting process runs for approx.5minutes,performing about35iterations per bounding box.The global?tting process performs100iterations in approx.40minutes un-til convergence.The multiresolution mesh is then built using the complete set of point samples with no subsam-pling.Even though the processing takes up considerable time even on a fast PC,this does not impair usability to a large extent due to the full automation.Not counting times for the simulation and rendering parts in our fa-cial animation system,updating the animated mesh on the second re?nement level requires about40–50ms on the PC,corresponding to a rate of20–25fps.

For the models shown in Figure6,the following table shows the development of the mean and maximum dis-tances from the point cloud to the current control mesh after each of the three steps of the algorithm.The last column shows the distance to the?nal subdivision surface with displacements applied.The values are normalized to “percent of the point cloud bounding box diameter”.The maximum distance to the?nal surface re?ects the“noisi-ness”of the input data:outliers in overlapping regions of the range scans are not interpolated.

initial local global subdiv.

alignment?tting?tting surface male/mean 1.51 1.420.110.04

male/max.13.1313.13 1.28 1.30

female/mean 1.090.910.120.08

female/max.11.3510.26 1.55 1.55

8Future Work

Apart from geometric similarities,we would like to em-ploy texture information to improve the accuracy of fea-ture matching.Also,instead of simply generating a smooth surface in areas with no data,it would be interest-ing to generate arti?cial surface detail to make the surface match the surrounding areas.For the animation system, we are planning the automatic insertion of separate com-ponents representing eyes,teeth,and tongue. References

[1]T.Akimoto,Y.Suenaga,and R.S.Wallace.Automatic

creation of3d facial models.IEEE Computer Graphics& Applications,13(5):16–22,September1993.

[2]V.Blanz and T.Vetter.A Morphable Model for the Syn-

thesis of3D Faces.In Computer Graphics(SIGGRAPH ’99Conf.Proc.),pages187–194,1999.

[3]T.DeRose,M.Kass,and T.Truong.Subdivision Surfaces

in Character Animation.In Computer Graphics(SIG-GRAPH’98Conf.Proc.),pages85–94,1998.

[4]I.Guskov,K.Vidimce,W.Sweldens,and P.Schr¨o der.

Normal Meshes.In Computer Graphics(SIGGRAPH’00 Conf.Proc.),pages95–102,2000.

[5]H.Hoppe,T.DeRose,T.Duchamp,M.Halstead,H.Jin,

J.McDonald,J.Schweitzer,and W.Stuetzle.Piecewise Smooth Surface Reconstruction.In Computer Graphics (SIGGRAPH’94Conf.Proc.),pages295–302,1994. [6]H.Hoppe,T.DeRose,T.Duchamp,J.McDonald,and

W.Stuetzle.Mesh Optimization.In Computer Graphics (SIGGRAPH’93Conf.Proc.),pages19–26,1993. [7] D.Hutchinson,M.Preston,and T.Hewitt.Adaptive Re-

?nement for Mass-Spring Simulation.In7th EG Work-shop on Animation and Simulation,pages31–45,1996.

[8]I.P.Ivrissimtzis and M.A.Sabin.On the support of recur-

sive subdivision.submitted for publication,2001.

[9]K.K¨a hler,J.Haber,and H.-P.Seidel.Geometry-based

muscle modeling for facial animation.In Graphics Inter-face2001Conf.Proc.,pages37–46,2001.

[10]L.Kobbelt.

√

3-Subdivision.In Computer Graphics(SIG-GRAPH’00Conf.Proc.),pages103–112,2000.

[11]L.Kobbelt,S.Campagna,J.V orsatz,and H.-P.Sei-

del.Interactive Multi-Resolution Modeling on Arbitrary Meshes.In Computer Graphics(SIGGRAPH’98Conf.

Proc.),pages105–114,1998.

[12] A.Lee,H.Moreton,and H.Hoppe.Displaced Subdivision

Surfaces.In Computer Graphics(SIGGRAPH’00Conf.

Proc.),pages85–94,2000.

[13]Y.Lee,D.Terzopoulos,and K.Waters.Realistic Model-

ing for Facial Animations.In Computer Graphics(SIG-GRAPH’95Conf.Proc.),pages55–62,1995.

[14]H.P.A.Lensch,W.Heidrich,and H.-P.Seidel.Automated

Texture Registration and Stitching for Real World Models.

In Proc.Paci?c Graphics2000,pages317–326,2000. [15]H.P.A.Lensch,W.Heidrich,and H.-P.Seidel.A

Silhouette-based Algorithm for Texture Registration and Stitching.Graphical Models,2001.(to appear).

[16] C.T.Loop.Smooth Subdivision Surfaces Based on Trian-

gles.Master’s thesis,University of Utah,Department of Mathematics,1987.

[17]S.Marschner,B.Guenter,and S.Raghupathy.Modeling

and Rendering for Realistic Facial Animation.In Render-ing Techniques2000(Proc.11th EG Workshop on Ren-dering),pages231–242,2000.

[18] F.Pighin,J.Hecker,D.Lischinski,R.Szeliski,and D.H.

Salesin.Synthesizing Realistic Facial Expressions from Photographs.In Computer Graphics(SIGGRAPH’98 Conf.Proc.),pages75–84,1998.

[19]W.H.Press,S.A.Teukolsky,W.T.Vetterling,and B.P.

Flannery.Numerical Recipes in C:The Art of Scien-ti?c Computing.Cambridge University Press,Cambridge, MA,2nd edition,1992.

[20]T.W.Sederberg and S.R.Parry.Free-Form Deformation

of Solid Geometric Models.In Computer Graphics(SIG-GRAPH’86Conf.Proc.),pages151–160,1986.

[21]R.Szeliski and https://www.wendangku.net/doc/0b4772406.html,vall′e e.Matching3-D Anatomi-

cal Surfaces with Non-Rigid Deformations using Octree-Splines.International Journal of Computer Vision, 18(2):171–186,1996.

[22] A.Van Gelder.Approximate Simulation of Elastic Mem-

branes by Triangulated Spring Meshes.Journal of Graph-ics Tools,3(2):21–41,1998.

[23]P.V olino and N.Magnenat-Thalmann.The SPHERIGON:

A Simple Polygon Patch for Smoothing Quickly your

Polygonal Meshes.In https://www.wendangku.net/doc/0b4772406.html,puter Animation’98, pages72–79,1998.

[24] D.Zorin and P.Schr¨o der.Subdivision for Modeling and

https://www.wendangku.net/doc/0b4772406.html,puter Graphics(SIGGRAPH’00Course Notes),2000.

[25] D.Zorin,P.Schr¨o der,and W.Sweldens.Interpolating sub-

division for meshes with arbitrary topology.In Computer Graphics(SIGGRAPH’96Conf.Proc.),pages189–192, 1996.

[26] D.Zorin,P.Schr¨o der,and W.Sweldens.Interactive Mul-

tiresolution Mesh Editing.In Computer Graphics(SIG-GRAPH’97Conf.Proc.),pages259–268,

1997. Figure4:Extra information stored with the generic head model:Left and center:four bounding boxes(red) around ears,nose and mouth;edges to which binding en-ergy constraint is applied(green lines);landmarks on the boxed features(yellow dots).Right:cross-section of the mouth region.The binding energy term is applied to vir-tual edges connecting upper and lower lip vertices(green line and dots).The inner part of the lips is kept in shape by constraining vertices to their positions(red

dots).

Figure5:Displaced subdivision surface head model showing different

expressions.Figure6:Two more point sample sets and the head mod-els generated from them,shown at2levels of re?nement of the base mesh.Left:female scanned with a bathing cap to enable our scanner to capture data on the back of the head.Right:scan of a male,exhibiting lack of sample data in the hair-covered region.

施工质量控制的内容和方法

22104030施工质量控制的内容和方法 复习要点 1．施工质量控制的基本环节和一般方法 (1)施工质量控制的基本环节包括事前、事中和事后质量控制。 (2)施工质量控制的依据分为共同性依据和专门技术法规性依据。 (3)施工质量控制的一般方法包括质量文件审核和现场质量检查。现场质量检查的内容包括开工前的检查；工序交接检查；隐蔽工程的检查；停工后复工的检查；分项、分部工程完工后的检查以及成品保护的检查。检查的方法主要有目测法、实测法和试验法。试验法又分为理化试验和无损检测。 2．施工准备阶段的质量控制 (1)施工质量控制的准备工作包括工程项目划分与编号以及技术准备的质量控制。 (2)现场施工准备的质量控制包括工程定位和标高基准的控制以及施工平面布置的控制。 (3)材料的质量控制要把好采购订货关、进场检验关以及存储和使用关。 (4)施工机械设备的质量控制包括机械设备的选型、主要性能参数指标的确定以及使用操作要求。 3．施工过程的质量控制 (1)技术交底书应由施工项目技术人员编制，并经项目技术负责人批准实施。交底的形式有：书面、口头、会议、挂牌、样板、示范操作等。 (2)项目开工前应编制测量控制方案，经项目技术负责人批准后实施。 (3)施工过程中的计量工作包括施工生产时的投料计量、施工测量、监测计量以及对项目、产品或过程的测试、检验、分析计量等。其主要任务是统一计量单位制度，组织量值传递，保证量值统一。 (4)工序施工质量控制主要包括工序施工条件质量控制和工序施工质量效果控制。 (5)特殊过程是指该施工过程或工序的施工质量不易或不能通过其后的检验和试验而得到充分验证，或万一发生质量事故则难以挽救的施工过程。其质量控制除按一般过程质量控制的规定执行外，还应由专业技术人员编制作业指导书，经项目技术负责人审批后执行。(6)成品保护的措施一般包括防护、包裹、覆盖、封闭等方法。 4．工程施工质量验收的规定和方法 (1)工程施工质量验收的内容包括施工过程的工程质量验收和施工项目竣工质量验收。(2)施工过程的工程质量验收，是在施工过程中、在施工单位自行质量检查评定的基础上，参与建设活动的有关单位共同对检验批、分项、分部、单位工程的质量进行抽样复验，根据相关标准以书面形式对工程质量达到合格与否做出确认。 (3)施工项目竣工验收工作可分为验收的准备、初步验收(预验收)和正式验收。 一单项选择题

一年级(部编语文)部编语文阅读理解专项习题及答案解析

（部编语文）部编语文阅读理解专项习题及答案解析 一、一年级语文下册阅读理解练习 1．阅读下文，回答问题。 三个小伙伴 小野猪、小象和小袋鼠一同上山栽树。 没有锄头挖树坑怎么办？小野猪说：“不要紧,不要紧,我有硬硬的嘴巴。”不一会儿，小野猪就用嘴巴拱出了一个树坑。 没有箩筐运肥料怎么办？小袋鼠说：“不要紧，不要紧，我有一个皮口袋。”不一会儿，小袋鼠就用皮口袋运来了一堆肥料。 三个小伙伴把小树栽进坑里，施上肥料，培上泥土。 没有水桶浇水怎么办？小象说：“不要紧，不要紧，我有长长的鼻子。”小象跑到小河边，用长鼻子吸足了水，把树坑浇得湿湿的。 小树栽好啦！三个小伙伴手拉着手，围着小树又跳又笑。 （1）照样子，写词语。 又跳又笑又________又________ 又________又________ （2）在横线上填上合适的动词。 ________树坑 ________肥料 ________泥土 ________小手 ________课文 ________手工 （3）读短文选一选，填一填。 ①皮口袋②长鼻子③尖嘴巴 小野猪用________拱出树坑，小袋鼠用________运肥料，小象用________给树浇水。（4）用一句话来夸夸三个小伙伴吧。 【答案】（1）高；大；白；胖 （2）挖；运；培；拉；读；做 （3）③；①；② （4）三个小伙伴团结合作，困难就被克服啦，佩服你们！ 【解析】 2．阅读下文，回答问题。 花和小草 小花，小花，你有伙伴吗？ 小花挨着小草。 小草，小草，你有好朋友吗？ 小草偎着小花。 小花和小草，在风雨中手牵手，从春到夏。 香飘大地，绿满天涯。 （1）小花的伙伴是________，小草的好朋友是________。 （2）小花和小草还会交哪些好朋友？

全自动面条机改变了面条供不应求的现状

全自动面条机改变了面条供不应求的现状今天，小编与大家一起探讨一下中国关于吃的一些发展方面，所谓舌尖上的中国。在悠久的历史先河当中，吃一直是一个人们经常会谈及的话题，在我国每个家庭绝大多数都是一日三餐，而三餐的主食主要是米饭或面食，说到面食，小编首先想到的就是面条啦。 面条在主食行列中一直占据着重要的位置，而且面条具有很多的优势和特点，比如说，面条有汤有面，含有丰富的碳水化合物，具有暖胃、好消化、能提供足够的能量、营养高的作用，所以面条在中国的历史悠久，食用范围广，喜欢面条的人群面广，在现在的21世纪，虽然人们的生活水平提高了，但是面条作为 我国最传统的美食依然受到广大国人的欢迎。正因为如此，面条的需求量一直很大，据数据统计，每年超市或者市场面条的消费水准是最高的，面条的消费量高于其他产品类，由于人们对其主要的需求，也是为了适应机械化的生产活动，全自动面条机应运而生。 接下来，咱们就讲一讲这个帮助面条业跟上时代步伐的大咖——全自动面条机。 全自动面条机是现在新一代面条机的代表，它最重要的特点就是全自动化，自动化程度高于其他种类面条机。有很多用户在购买时都会担心会不会用，会不会操作起来特别繁琐啊这些个问

题，全自动面条机也正是考虑到这个大众问题，所以设计出的成品操作简便，灵活应用，在业内人士都称其为傻瓜式操作，足见其使用起来简单易懂。然鹅，操作简单归简单，主要参数可不能落下，甚至于全自动面条机的主要参数相对于其他面条机来说更加科学规范化。 如果你以为全自动面条机就只有这几个优势那就错了，全自动面条机还有很多优势的，下面由我来一一阐述。 就材质方面，全自动面条机全身采用的是不锈钢材料，使得全自动面条机拥有耐腐蚀耐磨经久耐用的优势，不仅如此，全自动面条机还可以为我们节约成本，提高生产水平，用最小的投资赢得最大的收益。全自动面条机还有一个最大的特点就是可以利用全自动化省去人力操作，多功能一体化具有全自动的特点一次成型,节省劳动力，并且可以大批量的生产面条，在面条最后一 道制作工艺中采取自动挑面技术。 当然了，在使用全自动面条机的时候一定要按照操作规范走，切记安全第一。下面也为大家整理了一些全自动面条机在使用中的安全操作须知： 第一，全自动面条机在开机操作之前一定要先阅读机械说明书，并牢记操作步骤；第二，在开机前仔细检查机械有无异常情况发生，一旦发现有异常情况，一定要禁止使用；第三，一定记得定期给面条机涂抹润滑油，防止机器生锈影响生产；最后，在使用过程中一定要注意安全用电。

12种巧记字形的方法

巧记字形方法多 主持人：收音机前的同学们，大家晚上好，欢迎收听龙广97频道的《名师学堂》节目，我是主持人小清。 我们在今天的节目现场还请来了奋斗小学二年级的各位同学们，欢迎你们。 首先我有一个问题问问现场的小同学们，你们都喜欢看书吗？（喜欢）（不喜欢） 书上的汉字你们都认识吗？（有的人是有的不认识） 不认识的字你们怎么才能认识呢？（问老师、问妈妈） 老师和妈妈是怎么教你们认字的？（现场随机提问） 那你们觉得书上不认识的字好学吗？（不好学，告诉好多遍都记不住） 你们喜不喜欢学那些不认识的字呀？（不喜欢，太枯燥了，不好玩） 那你们想不想让那些不认识的字变得好学好玩呢？（想） 特别想吗？大点声告诉我！（特别想） 好，今天呀，我就给你们请来了一位特别有本事的老师，这位老师能把字变成好听的歌，你们想不想听？（想听） 好，那现在《名师学堂》开讲了——上课铃声—— 有请哈尔滨市桥南小学赵家财老师（背景介绍：赵家财老师…… 主：赵老师你好 赵：主持人好，同学们好！ 同：老师好！ 主：赵老师，听说您在教孩子们识字方面有一个独门功夫！ 赵：谈不上什么独门功夫，只是在多年的教学当中，针对孩子们识字困难，自己爱琢磨，总结出来一些小方法，让孩子们喜欢上识字。 主：今天现场有好多同学都表达了自己不愿意识字的心情，您能让他们从今天开始就喜欢识字吗？ 赵：我试试看吧！ 主：好，那下边的时间就交给您了。 （赵老师和现场的同学们进行互动） 好的，同学们好！很高兴参加《名师学堂》这个节目，希望我讲的一些识字方法，对大家有一些帮助。 学习汉字我们不但要读准字音、理解字义，更要记住字形。记住字形是汉字学习的重点和难点。如果字形记不住，就会导致提笔忘字，写错别字等现象，影响阅读和表达，甚至会闹出笑话： 下面我先来讲一个关于写错别字的笑话。 有个同学在日记中写道：“今天下着小雨，我忘了带命，突然，我看见老师给我送命来了。”看完这句话，我笑得肚子都快疼起来了，原来他把“伞”写成“命”了。 我还听过这样一个笑话。一个中学生放暑假，去农村体验生活，住在房东老大娘家，老大娘十分关心他。有一天他给父母写了一封信：“爸爸妈妈，我现在住在房东老大狼家，和老大狼住在一起，每天早上她都把我咬醒……”父母看了他的信大惊失色，忙叫道：“快救救我儿子，他每天都跟狼在一起啊……”原来他把娘写成了狼，把叫写成了咬。 如果字形记不住，不但会闹出笑话，更为严重的是：一个错字还能导致一场战争的失败。我再给大家讲一个真实的故事。

一年级【部编语文】部编语文阅读理解练习题20篇及解析

【部编语文】部编语文阅读理解练习题20篇及解析 一、一年级语文下册阅读理解练习 1．阅读下文，回答问题柳树 春天到了，柳树枝条上爆出了嫩芽，随风飘荡。 小芳和小军一起到公园里去玩。小军看到柳条很美丽，就随手折了一根，玩了起来。这时，小芳看见了急忙说：“公园里的花木是园丁伯伯辛辛苦苦栽培出来的，是给大家欣赏的。我们要爱护它，不能损害它。”小军听了很惭愧地说：“以后我再也不乱摘花木了。” （1）这篇短文有________节。 （2）本文写发生在________和________之间的事情。 （3）________折柳枝，________帮助他。________惭愧地说：“________”。 【答案】（1）2 （2）小芳；小军 （3）小军；小芳；小军；以后我再也不乱摘花木了 【解析】 2．阅读下文，回答问题。 爸爸晚上偏要拉我去散步， 原来花草都像白天一样微笑。 从此再黑再黑的夜晚， 我也能看见小鸟怎样在月光下睡觉…… （1）照样子，填上恰当的词语。 例：（再黑再黑）的夜晚 ________的夜晚 ________的夜晚 （2）用波浪线画出花草具有“人”特征的句子。 （3）你喜欢文中的“我”吗？为什么？ 【答案】（1）很黑很黑；很静很静 （2）原来花草都像白天一样微笑。 （3）喜欢。因为“我”克服了困难，变得勇敢起来。 【解析】 3．阅读短文，完成练习。初秋的夜晚，凉风习习。小树林里树叶“沙沙”地响，好像和谁在说悄悄话。草丛里，蟋蟀不知疲倦地唱着秋夜的歌。池塘边，一群青蛙忙了一夏，更是欢快地“呱呱呱”地叫个不停，好像在说：“好哇，好哇，吃掉害虫，庄稼长得好哇！” （1）短文共________句话，用“／”标出来。 （2）第4句话写的是谁？ （3）短文写的是什么时候的景象？________①初春的夜晚②初夏的夜晚③初秋的夜晚 （4）照样子，连线。树叶________ 呱呱地叫 青蛙________ 叽叽地唱

家用面条机的设计与分析

家用面条机的设计与分析 -----机械系统设计课程论文 姓名：肖虎 学号： 2009092553 学院：机电学院 班级： 09机制 3班 指导老师：李盛林 2012年12月20日

目录 一、目的及背景 (3) 1.1 目的： (3) 1.2 背景： (3) 二、方案设计 (4) 2.1 背景： (4) 2.2 黑箱法分析： (5) 三、各工步设计 (6) 3.1 放面团 (6) 3.2一级输送 (6) 3.3压面 (6) 3.4二级输送 (6) 3.5 切面机构 (6) 四、各子系统设计 (6) 4.1 动力系统选取 (6) 4.2 传动系统设计 (6) 4.3 压面机构 (6) 4.4 切面机构 (7) 4.5 机械生产效率计算 (7) 五、产品前景 (8) 产品优势 (8) 产品前景 (8) 六、参考文献 (8)

摘要：该机械采用小功率驱动，经济节能；通过2次压面工艺，提高面条的品质；一次出面，效率高，省事，省时，省心，方便，快捷。 关键词：清洁，2次压面，封闭，品质 一、目的及背景 1.1 目的： 针对传统手工制作面食存在的劳动强度大、工序复杂、效率低、不卫生等缺陷，运用机械原理，设计了家用面条机，以适应市场对面条机节能、体积小、造型新颖、操作简单、维修方便、光洁卫生等需求。 1.2 背景： 随着生活水平的不断提高，生活节奏日益加快，饮食制作快捷化就自然想到用饮食机械来代替传统手工制作。市场上已经出现许多如和面机、洗面机、面条机、饺子机等形状各异、种类繁多的面食品加工机械，但是大多为大型面食品加工机械，面条家用加工机械并不多，且功能单一，纵观世界面条机, 一方面向高生产率、全自动的方向发展, 另一方面由敞开型向封闭型、重量轻、体积小、造型美. 一次成条方向发展。随着人们对食品各方面要求的提高，家用面条机开始受到家庭厨子的喜爱，面对全国广大市场，家用面条机发展空间广阔，经济前景好。纵观世界面条机, 一方面向高生产率、全自动的方向发展, 另一方面由敞开型向封闭型、重量轻、体积小、造型美. 一次成条方向发展 面条的规格： 品质规格：根据麦类作物学报中中国面条的标准化实验室制作与评价方法研究，西北农林科技大学学报中面条品质评价方法研究进展，把面条的色泽、外观、软硬度、粘弹性、光滑性、食味;作为评价面条的标准，其中外观，软硬度，粘弹性，光滑性很大程度受到机械加工的影响。 尺寸规格：南方以2X2mm方截面型面条为主，北方以5mm圆形面条为主，长度从150-250mm不等。

全面质量管理的常用方法一

全面质量管理的常用方法一 【本讲重点】 排列图 因果分析法 对策表方法 分层法 相关图法 排列图法 什么是排列图 排列图又叫巴雷特图，或主次分析图，它首先是由意大利经济学家巴雷特（Pareto）用于经济分析，后来由美国质量管理专家朱兰（J.M.Juran）将它应用于全面质量管理之中，成为全面质量管理常用的质量分析方法之一。 排列图中有两个纵坐标，一个横坐标，若干个柱状图和一条自左向右逐步上升的折线。左边的纵坐标为频数，右边的纵坐标为频率或称累积占有率。一般说来，横坐标为影响产品质量的各种问题或项目，纵坐标表示影响程度，折线为累计曲线。 排列图法的应用实际上是建立在ABC分析法基础之上的，它将现场中作为问题的废品、缺陷、毛病、事故等，按其现象或者原因进行分类，选取数据，根据废品数量和损失金额多少排列顺序，然后用柱形图表示其大小。因此，排列图法的核心目标是帮助我们找到影响生产质量问题的主要因素。例如，可以将积累出现的频率百分比累加达到70%的因素成为A类因素，它是影响质量的主要因素。 排列图的绘制步骤 排列图能够从任何众多的项目中找出最重要的问题，能清楚地看到问题的大小顺序，能了解该项目在全

体中所占的重要程度，具有较强的说服力，被广泛应用于确定改革的主要目标和效果、调查产生缺陷及故障的原因。因此，企业管理人员必须掌握排列图的绘制，并将其应用到质量过程中去。 一般说来，绘制排列图的步骤如图7-1所示，即：确定调查事项，收集数据，按内容或原因对数据分类，然后进行合计、整理数据，计算累积数，计算累积占有率，作出柱形图，画出累积曲线，填写有关事项。 图7-1 排列图的绘制步骤 排列图的应用实例 某化工机械厂为从事尿素合成的公司生产尿素合成塔，尿素合成塔在生产过程中需要承受一定的压力，上面共有成千上万个焊缝和焊点。由于该厂所生产的十五台尿素合成塔均不同程度地出现了焊缝缺陷，由此对返修所需工时的数据统计如表7-1所示。 表7-1 焊缝缺陷返修工时统计表 序号项目返修工时fi 频率 pi/% 累计频率 fi/% 类别 1焊缝气孔14860.460.4A 2夹渣5120.881.2A 3焊缝成型差208.289.4B 4焊道凹陷15 6.195.5B 5其他11 4.5100C 合计245100 缝成型差、焊道凹陷及其他缺陷，前三个要素累加起来达到了89.4%。根据这些统计数据绘制出如图7-2所示的排列图：横坐标是所列举问题的分类，纵坐标是各类缺陷百分率的频数。

人教部编版一年级语文试题课外阅读训练带答案解析

人教部编版一年级语文试题课外阅读训练带答案解析 一、部编版一年级下册语文课外阅读理解 1．阅读下文，回答问题。 荷叶圆圆（节选） 荷叶圆圆的，绿绿的。 小水珠说：“荷叶是我的摇篮。”小水珠躺在荷叶上，眨着亮晶晶的眼睛。 小鱼儿说：“荷叶是我的凉伞。”小鱼儿在荷叶下笑嘻嘻地游来游去，捧起一朵朵很美很美的水花。 （1）荷叶的样子是________，颜色是________。 （2）游来游去、________来________去、________来________去 （3）小水珠把荷叶当作________；小鱼儿把荷叶当作________。 （4）想一想：还有谁把荷叶当作什么？ 解析：（1）圆圆的；绿绿的 （2）走；走；飞；飞 （3）摇篮；凉伞 （4）青蛙把荷叶当作歌台。 【解析】 2．阅读下文，回答问题。 小树谣 小树 在春风里摇， 绿了嫩芽， 绿了树梢。 小树 在春风里摇， 红了花蕊， 红了树梢。 它召唤来 爱唱歌的小鸟， 对它说： “等我长成大树， 狂风来了 也吹不倒。 你就在 我的枝叶间 筑温暖的巢。” （1）“它召唤来爱唱歌的小鸟，对它说”，第一个“它”指的是________，第二个“它”指的是________。 （2）小树对小鸟说了什么？用“________”在文中画出来。

（3）小鸟听了小树的话，会说什么呢？ 解析：（1）小树；小鸟 （2）“等我长成大树，狂风来了也吹不倒。你就在我的枝叶间筑温暖的巢。” （3）略 【解析】 3．课外阅读我最棒。 大鱼和小鱼 大鱼非常喜欢夸耀自己。一天，它在海底碰到一条小鱼，它说:“我从岸边游到大海深处，谁见了都尊敬我，怕我，躲得远远的。因为我个儿大，力气大，你们小鱼呢，只有被捉的份儿，永远被人瞧不起。 这时候，一张渔网从它们头上撒下来，大鱼被网住了，小鱼从网洞里钻出来，不慌不忙地游走了。 （1）大鱼认为自己________、________,所以在小鱼面前夸耀自己。 （2）小鱼因为________,所以能从网洞里钻出来。 （3）小鱼看到大鱼被网住，会说________，当小鱼长大后,它会________。 解析：（1）个儿大、力气大；略 （2）个儿小 （3）这就是自以为是的下场。；谦虚，多看别人的 【解析】【分析】（1）由选段第三句话可知，大鱼认为自己个儿大，力气大，,所以在小鱼面前夸耀自己。（2）解答时要带着问题快速浏览短文内容，就能找到答案。（3）人物语言的揣摩是要在细致地了解故事情节，理解人物的处境、性格的基础上来完成得。语言的组织要条理。 故答案为：（1）个儿大、力气大（2）个儿小（3）这就是自以为是的下场。谦虚，多看别人的 长处。 【点评】（1）、（2）此题考查在理解课文的基础上筛选相关信息并加以概括的能力。（3）此题主要考查对人物语言的揣摩能力。 4．阅读儿歌，完成练习。 铃(línɡ)声(shēnɡ)响(xiǎnɡ) ，下(xià)课(kè)了(le)。 操(cāo)场(chǎnɡ)上(shànɡ) ，真(zhēn)热(rè)闹(nào)。 跳(tiào)绳(shénɡ)踢(tī)毽(jiàn)丢(diū)沙(shā)包(bāo) ， 天(tiān)天(tiān)锻(duàn)炼(liàn)身(shēn)体(tǐ)好(hǎo)。

全自动一次成型挂面机操作方法技巧

全自动一次成型挂面机操作方法技巧 我们一共将制面的整个过程分为3大步骤进行操作分析 1.和面：将面粉倒入拌面机内，然后按规定25%左右的比例进行加水，启动运力，把面和水拌均匀达颗粒状(10分钟后使用最佳)，即可倒入面条机使用。 2.调整：用手轮进行调整轧辊间隙，各组轧辊间隙的参考数据是：(330以上机组例外)在调整过程中，调紧或放松手轮的多少，有时不易一次调准，关键是要弄清道理，耐心把握，不熟练时可停机调整，正常后锁紧手轮。 3.操作：把拌好的面粉放入面斗内，按刀并固定挡刀板，就可开机运转，第三组下来面板要用手引到下一组(多组照此类推)经过面条机压辊压制，出面条操作完毕。

重庆友乐乐机械专业生产各种款式的面条机，热门搜索词：重庆全自动面条机、重庆面条机、重庆压面机、贵州面条机、四川面条机、云南面条机、重庆面条机厂、面条机多少钱一台、多功能家用面条机价格、重庆面条机厂家。欢迎大家登录我公司网址详细咨询，友乐乐竭诚为您服务！！ 产品关键词：全自动面条机、重庆老牌面条机、重庆老式面条机、重庆传统面条机

2. 3. 面通过拉丝处理 结构紧凑，造型新颖，辊具有揉面功能，生产面条时不需另外熟化，广受客户的青睐。 4. 转动部位采用高精轴承，经久耐用，运转灵活，性能稳定。 5. 护板采用不锈钢，面斗木质部分用不锈钢板装

重庆友乐乐机械有限公司位于重庆市巴南区金竹工业园内，前身为“重庆永利食品机械厂”，因自身发展需要，2015年底由重庆的合川区搬迁到了巴南区金竹工业园区内，不但交通地理环境更加便利，而且大大提升了我公司在研发、制造领域同周边“重庆大江工业集团”和“长安铃木公司”配套厂的综合协作能力。“友乐乐”是一家专业从事食品机械设计、制造、销售、服务为一体的企业，公司不断开拓创新，迅速发展。公司主打产品为面条机、米粉机和粉条机、凉皮机等，企业以创新、科技、服务和经济效益为设计理念，以优越的性能和人性化的智能设计赢得了广大新老客户的信赖，以过硬的质理和精湛的技术，在行业内享有较高的声誉! 我们的目标：创业路上友(有）乐乐！ 我们的宗旨：销售的不仅仅是产品，更重要的是服务；最终目的是帮助选择我们的朋友获取适宜的利润！！ 产品关键词：全自动面条机、重庆老牌面条机、重庆老式面条机、重庆传统面条机

一年级(部编语文)一年级上册阅读理解专项练习及解析

（部编语文）一年级上册阅读理解专项练习及解析 一、一年级语文上册阅读理解练习 1．读短文，回答问题。时钟花 小白兔没有钟，不知道时间，它请小山羊帮忙想办法。小山羊送给它三盆花。 太阳出来了，牵牛花开了，张开了小喇叭。中午，午时花开了，张开了笑脸。天黑了，夜来香开了，张开了小嘴轻轻地唱歌。 （1）这篇短文有________段。 （2）小山羊送给小白兔什么花？ （3）读了短文，我会连。牵牛花________ 晚上开 午时花________ 早上开 夜来香________ 中午开 【答案】（1）2 （2）牵牛花，午时花，夜来香。 （3）早上开；中午开；晚上开 【考点】语段阅读 【解析】 2．阅读下文，回答问题要下雨了 有一天，蝴蝶在花草边飞翔，看见很多蚂蚁搬着许多食物往树上爬，觉得很奇怪，就问蚂蚁：“你们在干什么？” 蚂蚁笑着说：“我们全都在搬家啊。” 蝴蝶说：“你们为什么要搬家啊？” 蚂蚁说：“因为马上就要下雨了，我们怕雨会把我们的家给淹没了。” 蝴蝶说：“我只有翅膀没有手，帮不了你们，可是我能帮你们找一个安全的地方。” 蚂蚁们说：“那就先谢谢你了。” 不一会儿，就下起雨来了。蝴蝶的翅膀被雨淋湿了，飞不起来了。但是，它还是帮蚂蚁找到了一个淋不到雨的地方。 （1）你能用一个词语来形容吗？ ________的蚂蚁 ________的蝴蝶 （2）根据故事内容判断对错。 ①蚂蚁搬家是因为要下雨了。________ ②蚂蚁搬家是因为以前的地方不好，重新找到了新住址。________ （3）小蝴蝶主动帮助小蚂蚁找淋不到雨的地方，说明小蝴蝶具有怎样的好品质呢？ 【答案】（1）勤劳；美丽 （2）正确；错误 （3）助人为乐的好品质。 【考点】语段阅读，日月水火 【解析】

巧妙识别病句的12种方法

巧妙识别病句的12种方法： 病句，是指那些语言表达有误的句子，即不符合现代汉语的表达规则，或违反了客观事理的句子，前者是就语法方面而言的，后者是就逻辑方面而言的。中学生需要掌握的常见病句类型有六种，即语序不当、搭配不当、成分残缺或赘余、结构混乱、表意不明和不合逻辑。虽说这六种类型的病句都能考到，但在实际考试中，有几种常见的病句出错的方式出现的频率是非常高的，因此值得大家特别注意。而这些错误，我们可以通过标识来识别。 一．发现借宾短语开头的句子，看是否缺少主语。 在一个句子中，当介词或介词结构位于句首时，我们就应该仔细的分析这个句子的主谓宾等成分，如果没有主语，就属于介词结构在居首导致无主语的错误类型。这种类型的病句往往通过去掉居首介词来达到改正的目的。 例句: 1.通过阅读徐迟的《黄山记》，使我受到一次深刻的美感教育。（介 词位于居首，淹没主语，应删掉“通过”） 2.南北朝时期，由于北方民族的大融合和工商业经济的发展，为 隋朝统一全国创造了条件。（“由于”开头，导致句子无主语，应去掉“由于”） 二．发现句中有并列结构，看是否符合逻辑、是否语序错位、是否搭配得当。 这里所说的并列结构，主要是指动词并列、名词并列以及形容词

并列等。出现了并列结构，我们可以从是否符合逻辑、是否语序错位、是否搭配得当这三个方面去考虑。 例句： 1.我们的报刊、杂志、电视和一切出版物，更有责任做出表率。 （此句中“报刊、杂志”就属于“出版物”，这句话属于并列 名词搭配错误） 2.我们要认真讨论并听取王校长的发言。（逻辑语序不当，应是 先“听取”后“讨论”） 3.要办好一个企业，仍旧需要充分发挥个人的才智，集体的力量 和集思广益的效果。 （搭配不当，谓语“发挥”与宾语“集思广益的效果”不能搭 配） 三．发现具有两面意思的词语，如“是否”“能否”“优劣” “好坏”“成败”等，看前后是否对应。 一个句子如果出现这些词语，就应分析是否存在两面与一面不搭配的现象。 修改这类病句有两种方法，要么去掉句中的“能否”“是否”等词语，要么在句中的另一部分再加上“能否”或“是否”等词语。 例句： 1.一个关系到能否顺利择业的实际问题摆在他们的面前：必须会 使用电脑，必须会驾车，外语必须达到四级以上。（两面对一 面，前半部分包含了“能顺利择业”和“不能顺利择业”两个

一年级(部编语文)部编语文阅读理解专项习题及答案解析及解析

（部编语文）部编语文阅读理解专项习题及答案解析及解析 一、一年级语文下册阅读理解练习 1．阅读下文，回答问题 阳光像金子，洒遍田野、高山和小河。 田里的禾苗，因为有了阳光，更绿了。山上的小树，因为有了阳光，更高了。河面闪着阳光，小河就像长长的锦缎了。 早晨，我拉开窗帘，阳光就跳进了我的家。 谁也捉不住阳光，阳光是大家的。 阳光像金子，阳光比金子更宝贵。 （1）数一数，这篇短文一共有________个自然段。 （2）因为有了阳光，________更绿了，________更高了，________更亮了，亮得像长长的锦缎。 （3）阳光像________。我也喜欢阳光，因为________。 【答案】（1）5 （2）田里的禾苗 ；山上的小树 ；河面 （3）金子 ；阳光比金子更宝贵 【解析】 2．阅读短文，完成填空，没学过的字写拼音。 世界多美呀 母鸡蹲（dūn）着孵（fū）小鸡，一蹲蹲了许多天。蛋壳里的小鸡先是睡着的，后来它醒了，看见四周黄乎乎的。小鸡想：整个世界都是黄色的呀！ 小鸡用小尖嘴啄蛋壳儿。它啄呀啄呀，啄了很久才啄出一个小小的洞眼。它看见天空蓝湛（zhàn）湛的，树木绿茵茵的，小河是碧澄（chénɡ）澄的。 原来世界（shìjiè）这么美丽呀！小鸡可高兴了。它用翅膀一撑就把蛋壳儿撑破了。它叽叽叽地叫着，慢慢站了起来。 叽叽，叽叽，小鸡是在说：世界多美呀——蓝湛湛的，绿茵茵的，碧澄澄的。 （1）全文共________段，写出文中表示颜色的词________。 （2）照样子从文中找出词语。 黄乎乎、________、________、________ （3）小鸡是怎样诞生的？ 【答案】（1）4；黄乎乎、黄色、蓝湛湛、绿茵茵、碧澄澄 （2）蓝湛湛；绿茵茵；碧澄澄 （3）小鸡用小尖嘴啄蛋壳儿。它啄呀啄呀，啄了很久才啄出一个小小的洞眼。

全自动挂面机生产线技术流程

郑州大型面食设备制作厂家哪家比较专业，下面小编介绍下这类设备的基本信息： 一．冷风定条区：通常采用不加温，而加强空气流动的办法，以大量干燥空气来促进面条去湿，使挂面形状初步固定，除去表面水份。表面硬化，由塑体向弹性转变，雨天（或梅雨）要提前开扇和排潮，冬季送温略提前，因湿面表面蒸发缓慢不易定条，避免温度过度，会使面条湿性差，面表面水份蒸发过多，影响内蒸发阶段的湿度降低，保潮湿度过度，造成面条拉伸，断条上薄下厚，相互粘连等现象。

二、内蒸发区（保潮发汗）： 此区以水份内扩散为主，强化通风，使空气循环畅通，此时跨区温度上升，不要过“急”，要使温度形成“梯度”，保持一定湿度，一方面是向面条中心转移热能，缩小表面与内部的温差，另一方面加快内部水份的扩散，使表面水份汽化速度与内部水份转移速度一致，水份慢慢蒸发，如果此时温度、湿度差过大，会造成表层干得快，表面“结膜”、“关门”、“龟裂”等现象，内外水份不平衡，最后挂面外干内湿，导致面条酸面、酥面等质量问题，存放期短。 郑州大杰食品机械有限公司位于郑州市马寨经济开发区，临近郑州西四环环城高架及郑州西区CCD四个中心、郑州绕城公路陇海西路站下口。 本厂遵循以创新经营高科技为导向，以客户需求为焦点，不断开发新产品。以质量求生存的经营理念和诚信销售热情服务为广大客户提供优质产品。 我公司以生产食品机械为主，专业生产挂面机、方便面机、中低温挂面成套设备、热干面自动生产线、全自动成套熟面机、生鲜面机设备、手盘面机生产线、波纹面机成套设备、面叶生产线、饺子皮机、混沌皮机、凉皮机、米皮机等食品机械的研发与制造，产品远销三十多个省、市、自治区，和非洲等国家和地区。 长期以来，本公司坚持以创新经营、精致为本的经营理念，让顾客满以为宗旨，不断开发新产品，以优质的产品和良好的信誉，赢得了用户的信赖和好评。

心理咨询的12种方法与案例分析

心理咨询的12种方法： 一、聆听法：聆听法是指咨询者认真、耐心地倾听来访者诉说的技巧，包括耳闻与目睹。耳闻即用耳听，目睹即观察来访者的体态语言，从而听出来访者的心声。咨询者在与来访者的交谈中，主要是听，而不是说；咨询者与来访者之间不是师生关系，而是朋友关系。咨询者对来访者要平等相处，热情接待。要做到这一点必须会听。交谈时咨询者与来访者需保持适当的距离，这个距离是一种心理距离，这应因人而异，因时而异。听来访者讲话时，咨询者既不能一直盯着人家，也不能一直不看人家。在听的过程中，咨询者要不时有简短的鼓励对方讲下去的反应，如“嗯”，“是这样吗？”等等，表示自己是在关注他的讲话。在听对方的讲话时，咨询者自己的情感和体态语言也要与对方相适应。如对方高兴，咨询者要表示喜悦；对方悲伤，咨询者要表示沉重。在聆听时，咨询者的身体要微微前倾，并不时适当地点头。总之，聆听法的关键是用心去听。 二、移情法：移情（Empathy）的意思是能体验他人的精神世界，就好像是自己的精神世界一样，来理解和分担来访者的各种精神负荷。如一个来访者谈到自己在班里当众受辱一事时说：“我当时气极了，真想拿马刀把他捅死，我也不想活了。”咨询者则可以说：“在当时的情况下，你的这种心情是可以理解的，你是不是感到这件事对你的伤害太大了？” 三、认知法：认知法又称ABCDE理论，它是指发生了事件A，由于有B的想法，便产生了心理障碍的后果C。如果通过心理咨询，将B的想法改为为D（新的想法），就会有E这个新的后果，C这个心理障碍就消除了。这种改变认知结构的方法，就是认知法。这个方法也可以称为“说明开导”法，接近于日常的个别思想教育。 四、移置法：移置法是指一个人的一种奋斗目标惨遭失败，心理上受到了严重伤害，如能将其奋斗目标加以转移，从而改变其痛苦的方法。如孔子仕途生涯屡遭失败而作《春秋》，司马迁受宫刑而著《史记》，张海迪高位截瘫而刻苦自学等等。如来访者因高考落第而痛不欲生，咨询者就可移置其奋斗目标，可以建议其去考中专、职校或从业，若一定想上大学，不如考电视大学、职工大学，不是照样可以进大学，何必非考上普通全日制的大学呢？ 五、暗示法：暗示是一种常见的、奇妙的心理现象，人们可以通过它把病治好，也可以因为它而无病生起病来。这就是积极暗示和消极暗示。暗示法指咨询者通过自己的语言或行为，让来访者接受积极的暗示，治好心病的方法。暗示法对增强自信心，克服考试焦虑、比赛怯场、自卑心理等有很好的作用，其关键是来访者要相信这种暗示，否则收效甚微。 六、松驰法：松驰法是指在暗示的作用下，使人的全身肌肉从头到脚逐步放松的方法，顺序为几句语言表达的公式：①我非常安静；②我的右（左）手或脚感到很沉重；③我的左（右）手或脚感到很暖和；④我的心跳得很平稳、有力；⑤我的呼吸非常轻松；⑥我有腹腔感到很暖和；⑦我的前额凉丝丝的很舒服。这个公式最早是由德国精神病学家舒尔茨提出的，以后各国心理学家根据这个公式，编制了放松训练的指导和暗示语，制成录音带让来访者进行松驰。一般一次20分钟左右，一个疗程为10天。经过训练后，来访者掌握了这套松驰技术，会迅速使自己的肌肉松驰下来，血压会降低，心率会放慢。除了这种方法以外，也可以用深呼吸或冥想的方法使人放松。冥想就是让来访者回忆起自己经历过的最愉快的一件事的经过，越具体形象越好。运用松驰法要有一个安静的环境。放松前，人要坐或躺得舒服，注意力集中，排除杂念，呼吸平稳，入静。此法对因紧张而引起的各种焦虑以及恐慌，尤为有效，还可改善人的记忆力，提高学习能力。这个方法通常与系统脱敏法结合起来使用。 七、系统脱敏法：系统脱敏法是指有步骤地、由弱到强地逐步适应某种引起过敏反应的刺激源的方法。如克服考试焦虑，可将引起学生过敏刺激的过程，分解成若干阶段；①考试当天走出家门；②离学校还有100米；③离校还有50米；④离校还有10米；⑤跨进校门；⑥进入走廊；⑦走进教室；⑧入座；⑨考试铃响；⑩拿到试卷。依次做好10张卡片，编好号。系统脱敏时，先拿出第一张卡（考试当天走出家门），想象当时的情景，心理有些紧张，就接着做松驰练习，放松全身肌肉。放松后，再拿起这张卡片，如再紧张，再进行放松，直到不紧张了，才做下面一张卡片，依次类推。直到10张卡片都做完了，考试焦虑也就消除了。这个过程不是一天两天的事，一般一天最多做一张卡片，不可心急。做后面的卡片要重做前面的卡片，一直做到想象考试的情境时不于紧张为止。 八、厌恶法：厌恶法是使外界刺激与来访者的变态行为之间，建立起密切的条件反射，这主要用于治疗那种有社会危害性的心理障碍，如性变态。咨询者可指导来访者，当自己一有“坏”念头时，就用像皮筋弹痛自己的大拇指，使“坏”念头与手指的疼痛建立起条件反射：一有“坏”念头，就感到手痛，以此来戒除恶习。这种方法，一定要在来访者本人有克服这个心理障碍的迫切愿望时，才能进行。 九、疏泄法：疏泄法是指将沉郁在人体内的种种不愉快感受，如悲伤的情绪等排出体外的心理过程。疏泄法有以下几种：一是让其痛哭一场。现代医学研究成果表明，哭不仅可以减轻心理的悲痛情绪，还有利于人的生理健康。有人碰到悲伤器不起来，可建议他看悲伤的小说或影视节目，帮助他把眼泪排泄出来。二是向知心好友诉说自己的烦恼或悲痛。第三，可向报刊或自己信任的有关机构写信，以疏泄自己心中的不快。咨询室也是一种很好的疏泄场所。 十、领悟法：领悟法又称认知领悟疗法，是中国式的精神分析方法，由钟友彬等创立。钟友彬认为，成年人产生神经症的根源不在现在，而在于幼年时无意识的创伤体验，如父母离异、缺少母爱、各种躯体病痛和灾难、体罚、严重的情绪刺激、

小学一年级语文阅读题分析

小学一年级语文阅读题 分析 集团档案编码：[YTTR-YTPT28-YTNTL98-UYTYNN08]

一年级阅读题 阅读方法：1、读短文3遍。2、用序号标段。3、认真读题弄懂题意再做题。4、检查。 建议：孩子每周独立完成2个阅读，对孩子不会认的字家长可以提示,但不要读题。 1.大自然的邮票 春天的树上，长出嫩（nèn）嫩的芽瓣(bàn)。夏天的树上，挂满肥（féi）肥的叶片。秋天的树上，树叶涂（tú）满鲜(xiān)红和金黄。冬天的树下，树叶落地化成土壤（ráng）。落叶是大自然的邮（yóu）票(piào)，把一年四季寄（jì）给你，寄（jì）给我，寄（jì）给大家。 （1）这一段话共有（）句； （2）填空 : a、一年有( )、( ) 、( ) 、( ) 四个季节。 b、春天的树上，芽瓣是( ) ；夏天的树上，叶片是( )；秋天的树叶颜色有( )和( )；冬天的树下，满地是( )。 c、大自然的邮票指 ( )。

2、人有两件宝 人有两件宝，双手和大脑(nǎo)。双手会做工，大脑(nǎo)会思考。用手不用脑(nǎo)，事情做不好。用脑(nǎo)不用手，啥(shá)也做不好。用手又用脑，才能有创造。一切创造靠（kào）劳动，劳动要用手和脑。 （一）这是一首儿歌，一共有（）句话。 （二）填空： （1）人有两件宝是指( )和( )。 做工靠( )，思考靠( )。 （2）做事情要用( )又用( )。这样才能 ( )。 （三）词语搭配： （1）认真地劳动（2）一双手指 辛勤地双手一根手表 勤劳的头脑一只小手 聪明的思考一块手套 3、夏天 初(chū)夏，石榴（liú）花开了。远看，那红色的花朵像一簇（cù）火焰（yàn）。近看，一朵朵石榴（liú）花像一个个小喇叭（lǎba）。

自动揉面机的揉面特点及工作原理

自动揉面机的揉面特点及工作原理 一、自动揉面机(也称自动压面机)是一种安全、高效、实用的面食加工机具。经它揉和后的面片可以提高面的筋度，增加面的白度和韧性。经过揉压的面团制作面馒头及各类食品、面包、糕点，香甜、劲道、光泽度好，口感好。该机效率高，安全系数高，可以代替传统的人工揉面和繁重的体力劳动，使用方便，具有别的机型不可代替的待征和优越性。广泛适用于机关、学校、厂矿食堂、个体食品经营者、面食加工单位，也是配置馒头生产线的理想设备。 二、揉面机结构特征：自动揉面机主要有机架、传动部分、压面部分、输送折叠部分、外罩五大部分组成。传动部分主要采用链条、轧辊齿轮、主动齿轮组成，具有传动平稳，噪音小的特点。压面部分主要有可调轧辊、上轧辊、下轧辊组成，实现自动翻面的功能。输送折叠部分主要有左右支架、输送带组成，运用不同线速原理，实现自动传送自动折叠，代替了繁重的手工操作，既卫生又安全。同时为保证轧辊两端间一致，采用蜗轮、蜗杆、偏心轮调整机构，可实现无极调整，使压面厚度两侧一致。

三、揉面机的工作原理： 将定量的面团放在下输送带上，开动机器，自动输送到轧辊间，面团在输送带和轧辊的作用下自动完成喂入和压面过程。压完后经上输送带自动传送到下输送带上，由于采用不同线速度，使面皮自动完成折叠和输送、喂入，转入下一轮揉压。经过反复折叠、揉压，反复数遍达到理想压面效果，使面的结构更为紧密，更具光滑度，使压制后的面团获得较好的层次和口感。

重庆友乐乐机械专业生产各种款式的面条机，热门搜索词：重庆全自动面条机、重庆面条机、重庆压面机、贵州面条机、四川面条机、云南面条机、重庆面条机厂、面条机多少钱一台、多功能家用面条机价格、重庆面条机厂家。欢迎大家登录我公司网址详细咨询，友乐乐竭诚为您服务！！ 产品关键词：全自动面条机、重庆老牌面条机、重庆老式面条机、重庆传统面条机

21种提高思维能力的方法

21种提高思维能力的方法 大脑就是一台三磅重的超级计算机。它是身体运行的命令和控制中心。它几乎涉及你所做的每一件事。你的大脑决定你如何思考，如何感觉，如何行动，以及如何与他人相处。你的大脑甚至决定你是哪一类的人。它决定了你有多善解人意；你有多友善或是有多粗鲁。它决定了你思维有多敏捷，这还涉及到你工作完成的如何以及你的家庭。你的大脑还影响你的情感活动，以及你如何对待异性。 大脑比我们可以想象到的任何计算机都要复杂。你的大脑里一千亿个神经细胞，每一个细胞都与其他许多细胞有联系，你知道吗？事实上，大脑内部的联系比宇宙中的星星还要多！无论是在工作，休息还是恋爱中，要做到最好的自己的本质上就是要优化你的大脑。 显然，你做的所有事，你所有的感觉和思想，你与人相处的每一处细微差别，其中心就是你的大脑。它既是一个带动你复杂生命的超级计算机，也是一个为你的灵魂提供住所的温柔器官。而当你跑步、举重或者做瑜伽以保持良好身体状态时，你忽略了你的大脑以及相信它给它做它的工作的机会。 无论你的什么年纪，精神锻炼都带给大脑普遍积极的影响。所以，这儿有22条方法提升你的脑力。 1.驱动你的大脑细胞 研究表明得到足够运动的人，其大脑也更好。加州拉由拉市的萨克生物研究学院的科学家发现，与整天坐那儿在网络聊天室里讨论指环王的老鼠相比，只要觉得想要跑步就在转轮上跑动的成年老鼠的海马得到的新细胞是他们的两倍，海马是大脑控制学习和记忆的部分。研究者们也不能确定为什么更活跃的啮齿动物的大脑会有这种反应，但可以知道的是这种自愿的运动可以减压，因此而更有益。这意味着找到了享受运动，而不是强迫自己去运动的方法，会让你更聪明，也更有幸福感。 所以，做点运动，选择一个训练项目比如马拉松，三项全能或者“趣味赛跑”，或者找个伴儿一起让运动变得有趣。 2.锻炼你的思维 让你的大脑细胞活跃起来并不只是物理运动。就像那些出租车司机和玩儿钢琴的人，你可以通过使用大脑里各种各样的区域来建立它们。杜克大学神经生物学教授罗伦斯·C·凯兹，也是《让你大脑New一下》（Keep Your Brain Alive）的合著者，找到使用大脑退化部分的简单途径不仅有助于维护神经细胞，也有助于细胞上的树突和轴突接收传递信息。凯兹说就像一次新的举重练习帮助建立未充分使用的肌肉，用新奇的方式思考和观察世界有助于改善大脑不活跃部分的功能。 体验新的味觉和嗅觉；用你平时不用的那只手做事；找些新的路开车上班；到新的地方去旅行；进行艺术创作；读读陀思妥耶夫斯基的小说；为泰德·肯尼迪和拉什·林宝写一篇兄弟喜剧——基本上，做一切可以让你的大脑跳出常轨的事。 3.多问为什么 我们的大脑与好奇心联系在一起。随着我们长大变“成熟”，许多人开始抑制或否认自己天生的好奇心。让你充满好奇心吧！问问自己为什么会发生这些事情。问问知道的人们。锻炼好奇心最好的方式就是问“为什么？”让一天至少问十个“为什么”成为你的习惯吧。你的大脑会变的愉快，你也会惊讶地发现你的生活工作中有那么多的机遇和解决方案。 4.笑 科学家告诉我们笑有益健康；它可以促进体内释放内啡肽及其它有积极力量的化学物质。事实上我并不需要科学家来告诉我们笑会带来良好感觉。笑可以帮助我们减压，还可以打破旧有模式。因此笑可以看做是对大脑的快速充电。多多大笑吧！

全面质量管理的基本方法

第二章全面质量管理的基本方法 第一节PDCA循环法 一、计划－执行－检查－总结 制定计划（方针、目标） 执行（组织力量去实施） 检查（对计划执行的情况进行检查） 总结（总结成功的经验，形成标准，或找出失败原因重新制定计划） PDCA循环法的特点： 1. 四个顺序不能颠倒，相互衔接 2. 大环套小环，小环保大环，互相促进 3. 不停地转动，不断地提高 4. 关键在于做好总结这一阶段 二、解决和改进质量问题的八个步骤 1. 找出存在的问题 2. 分析产生问题的原因 3. 找出影响大的原因 4. 制定措施计划 5. 执行措施计划 6. 检查计划执行情况 7. 总结经验进行处理 8. 提出尚未解决的问题 第二节质量管理的数理统计方法 一、质量管理数理统计方法的特点和应用条件 1. 特点 （1）抽样检查 （2）伴随生产过程进行 （3）可靠直观 2. 质量管理数理统计方法的优点 （1）防止废次品产生（防患于未然） （2）积累资料，为挖掘提高产品质量的潜力创造了可能 （3）为制定合理的技术标准和工艺规程提供可靠数据 （4）减少了检验工作量，提高了检验的准确性与效率，节省了开支 3. 质量管理数理统计方法的应用条件 （1）必须具备相对稳定的生产过程（完备的工艺文件、操作规程，严格的工艺纪律、岗位责任制，完好状态的设备等） （2）培训人员，掌握方法，明确意义 （3）领导重视，创造条件给予支持 （4）各职能部门互相配合，齐心协力 二、质量管理数理统计方法的基本原理 随机现象和随机事件 频数、频率和概率 概率的几个性质 产品质量变异和产生变异的原因：

1. 偶然性原因（随机误差） 对质量波动影响小，特点是大小、方向都不一定，不能事先确定它的数值。 2. 系统性原因（条件误差） 对质量波动影响大，特点是有规律、容易识别，可以避免。 随机误差与条件误差是相对的，在一定条件下，前者可变为后者。 观察和研究质量变异，掌握质量变异的规律是质量控制的重要内容。对影响质量波动的因素应严格控制。 三、质量管理中的数据 母体（总体N ）–提供数据的原始集团 子样（样品n）–从母体中抽出来的一部分样品（n ≥1） 抽样- 从母体中随机抽取子样的活动 1. 数据的收集过程 （1）工序控制半成品→子样→数据 （2）产品检验产品→子样→数据 （3）子样的抽取方法 ①随机抽样（抽签法、随机表法） 机会均等，子样代表性强，多用于产品验收 ②按工艺过程、时间顺序抽样 等间距抽取若干件样品 2. 数据的种类 （1）计量值数据 连续性数据，可以是小数，如：长度、重量 （2）计数值数据 非连续性数据，不能是小数 ①计件数据（不合格数） （统计分析方法和控制图） 生产过程质量数据信息质量控制 分析整理