人体姿态识别的过程中我们首先需要进行关键点检测，我们需要生成高分辨率的heatmap，但是传统的特征提取网络如VGG网络会将我们的feature map分辨率降 的很低，损失了空间结构。我们知道VGG的结构是穿行结构，使用HRNet则是将VGG的穿行结构改变成了并行结构，将不同分辨率的feature map进行并联，下面我们看下HRNet系列吧。 应用领域： 人体姿态检测 方法：只选择高分辨率特征图 应用领域：人脸关键点检测 方法：利用所有分辨率的特征图,对低分辨率特征图上采样后与高分辨率特征图拼接，经过1*1卷积，softmax层生成分割预测图 应用领域：图像分类 方法：HRNet-Wx-C:4张不同分辨率特征图经过bottleneck层，通道数翻倍后，从高分辨率图依次经过strided convolution与低分辨率图进行元素加操作，在经过1*1卷积使通道翻倍(1024->2048)，全局平均池化后送入分类器。 应用领域：目标检测 方法：HRNetV2p:将HRNetV2拼接后的特征图经过不同尺度的平均池化操作产生不同级别的特征表示，经过1*1的卷积后形成特征金字塔 参考： [1] 关于HRNet的简介 [2] [论文阅读]HRNetV1,HRNetV2,HRNetV2p
参考： 姿态论文整理： 经典项目： 姿态识别和动作识别任务本质不一样，动作识别可以认为是人定位和动作分类任务，姿态识别可理解为关键点的检测和为关键点赋id任务（多人姿态识别和单人姿态识别任务） 由于受到收集数据设备的限制，目前大部分姿态数据都是收集公共视频数据截取得到，因此2D数据集相对来说容易获取，与之相比，3D数据集较难获取。2D数据集有室内场景和室外场景，而3D目前只有室内场景。 地址： 样本数：>= 30W 关节点个数：18 全身，多人，keypoints on 10W people 地址： 样本数：2K 关节点个数：14 全身，单人 LSP dataset to 10; 000 images of people performing gymnastics, athletics and parkour. 地址： 样本数：2W 关节点个数：9 全身，单人样本数：25K 全身，单人/多人，40K people，410 human activities 16个关键点：0 - r ankle, 1 - r knee, 2 - r hip,3 - l hip,4 - l knee, 5 - l ankle, 6 - l ankle， 7 - l ankle，8 - upper neck, 9 - head top,10 - r wrist,11 - r elbow, 12 - r shoulder, 13 - l shoulder,14 - l elbow, 15 - l wrist 无mask标注 In order to analyze the challenges for fine-grained human activity recognition, we build on our recent publicly available \MPI Human Pose" dataset [2]. The dataset was collected from YouTube videos using an established two-level hierarchy of over 800 every day human activities. The activities at the first level of the hierarchy correspond to thematic categories, such as ”Home repair", “Occupation", “Music playing", etc., while the activities at the second level correspond to individual activities, . ”Painting inside the house", “Hairstylist" and ”Playing woodwind". In total the dataset contains 20 categories and 410 individual activities covering a wider variety of activities than other datasets, while its systematic data collection aims for a fair activity coverage. Overall the dataset contains 24; 920 video snippets and each snippet is at least 41 frames long. Altogether the dataset contains over a 1M frames. Each video snippet has a key frame containing at least one person with a sufficient portion of the body visible and annotated body joints. There are 40; 522 annotated people in total. In addition, for a subset of key frames richer labels are available, including full 3D torso and head orientation and occlusion labels for joints and body parts. 为了分析细粒度人类活动识别的挑战，我们建立了我们最近公开发布的\ MPI Human Pose“数据集[2]。数据集是从YouTube视频中收集的，使用的是每天800多个已建立的两级层次结构人类活动。层次结构的第一级活动对应于主题类别，例如“家庭维修”，“职业”，“音乐播放”等，而第二级的活动对应于个人活动，例如“在屋内绘画”，“发型师”和“播放木管乐器”。总的来说，数据集包含20个类别和410个个人活动，涵盖比其他数据集更广泛的活动，而其系统数据收集旨在实现公平的活动覆盖。数据集包含24; 920个视频片段，每个片段长度至少为41帧。整个数据集包含超过1M帧。每个视频片段都有一个关键帧，其中至少包含一个人体，其中有足够的身体可见部分和带注释的身体关节。总共有40个; 522个注释人。此外，对于关键帧的子集，可以使用更丰富的标签，包括全3D躯干和头部方向以及关节和身体部位的遮挡标签。 14个关键点：0 - r ankle, 1 - r knee, 2 - r hip,3 - l hip,4 - l knee, 5 - l ankle, 8 - upper neck, 9 - head top,10 - r wrist,11 - r elbow, 12 - r shoulder, 13 - l shoulder,14 - l elbow, 15 - l wrist 不带mask标注，带有head的bbox标注 PoseTrack is a large-scale benchmark for human pose estimation and tracking in image sequences. It provides a publicly available training and validation set as well as an evaluation server for benchmarking on a held-out test set (). PoseTrack是图像序列中人体姿态估计和跟踪的大规模基准。 它提供了一个公开的培训和验证集以及一个评估服务器，用于对保留的测试集（）进行基准测试。 In the PoseTrack benchmark each person is labeled with a head bounding box and positions of the body joints. We omit annotations of people in dense crowds and in some cases also choose to skip annotating people in upright standing poses. This is done to focus annotation efforts on the relevant people in the scene. We include ignore regions to specify which people in the image where ignored duringannotation. 在PoseTrack基准测试中， 每个人都标有头部边界框和身体关节的位置 。 我们 在密集的人群中省略了人们的注释，并且在某些情况下还选择跳过以直立姿势对人进行注释。 这样做是为了将注释工作集中在场景中的相关人员上。 我们 包括忽略区域来指定图像中哪些人在注释期间被忽略。 Each sequence included in the PoseTrack benchmark correspond to about 5 seconds of video. The number of frames in each sequence might vary as different videos were recorded with different number of frames per second. For the **training** sequences we provide annotations for 30 consecutive frames centered in the middle of the sequence. For the **validation and test ** sequences we annotate 30 consecutive frames and in addition annotate every 4-th frame of the sequence. The rationale for that is to evaluate both smoothness of the estimated body trajectories as well as ability to generate consistent tracks over longer temporal span. Note, that even though we do not label every frame in the provided sequences we still expect the unlabeled frames to be useful for achieving better performance on the labeled frames. PoseTrack基准测试中包含的 每个序列对应于大约5秒的视频。 每个序列中的帧数可能会有所不同，因为不同的视频以每秒不同的帧数记录。 对于**训练**序列，我们 提供了以序列中间为中心的30个连续帧的注释 。 对于**验证和测试**序列，我们注释30个连续帧，并且另外注释序列的每第4个帧。 其基本原理是评估估计的身体轨迹的平滑度以及在较长的时间跨度上产生一致的轨迹的能力。 请注意，即使我们没有在提供的序列中标记每一帧，我们仍然期望未标记的帧对于在标记帧上实现更好的性能是有用的。 The PoseTrack 2018 submission file format is based on the Microsoft COCO dataset annotation format. We decided for this step to 1) maintain compatibility to a commonly used format and commonly used tools while 2) allowing for sufficient flexibility for the different challenges. These are the 2D tracking challenge, the 3D tracking challenge as well as the dense 2D tracking challenge. PoseTrack 2018提交文件格式基于Microsoft COCO数据集注释格式 。 我们决定这一步骤1）保持与常用格式和常用工具的兼容性，同时2）为不同的挑战提供足够的灵活性。 这些是2D跟踪挑战，3D跟踪挑战以及密集的2D跟踪挑战。 Furthermore, we require submissions in a zipped version of either one big .json file or one .json file per sequence to 1) be flexible . tools for each sequence (., easy visualization for a single sequence independent of others and 2) to avoid problems with file size and processing. 此外，我们要求在每个序列的一个大的.json文件或一个.json文件的压缩版本中提交1）灵活的. 每个序列的工具（例如，单个序列的简单可视化，独立于其他序列和2），以避免文件大小和处理的问题。 The MS COCO file format is a nested structure of dictionaries and lists. For evaluation, we only need a subsetof the standard fields, however a few additional fields are required for the evaluation protocol (., a confidence value for every estimated body landmark). In the following we describe the minimal, but required set of fields for a submission. Additional fields may be present, but are ignored by the evaluation script. MS COCO文件格式是字典和列表的嵌套结构。 为了评估，我们仅需要标准字段的子集，但是评估协议需要一些额外的字段（例如，每个估计的身体标志的置信度值）。 在下文中，我们描述了提交的最小但必需的字段集。 可能存在其他字段，但评估脚本会忽略这些字段。 At top level, each .json file stores a dictionary with three elements: * images * annotations * categories it is a list of described images in this file. The list must contain the information for all images referenced by a person description in the file. Each list element is a dictionary and must contain only two fields: `file_name` and `id` (unique int). The file name must refer to the original posetrack image as extracted from the test set, ., `images/test/023736_mpii_test/`. 它是此文件中描述的图像列表。 该列表必须包含文件中人员描述所引用的所有图像的信息。 每个列表元素都是一个字典，只能包含两个字段：`file_name`和`id`（unique int）。 文件名必须是指从测试集中提取的原始posetrack图像，例如`images / test / 023736_mpii_test / `。 This is another list of dictionaries. Each item of the list describes one detected person and is itself a dictionary. It must have at least the following fields: * `image_id` (int, an image with a corresponding id must be in `images`), * `track_id` (int, the track this person is performing; unique per frame),` * `keypoints` (list of floats, length three times number of estimated keypoints in order x, y, ? for every point. The third value per keypoint is only there for COCO format consistency and not used.), * `scores` (list of float, length number of estimated keypoints; each value between 0. and 1. providing a prediction confidence for each keypoint), 这是另一个词典列表。 列表中的每个项目描述一个检测到的人并且本身是字典。 它必须至少包含以下字段： *`image_id`（int，具有相应id的图像必须在`images`中）， *`track_id`（int，此人正在执行的追踪;每帧唯一）， `*`keypoints`（浮点数列表， 长度是每个点x，y，？的估计关键点数量的三倍 。每个关键点的第三个值仅用于COCO格式的一致性而未使用。）， *`得分`（浮点列表，估计关键点的长度数;每个值介于0和1之间，为每个关键点提供预测置信度）， 数据集有360万个3D人体姿势和相应的图像，共有11个实验者（6男5女，论文一般选取1，5，6，7，8作为train，9，11作为test），共有17个动作场景，诸如讨论、吃饭、运动、问候等动作。该数据由4个数字摄像机，1个时间传感器，10个运动摄像机捕获。 由Max Planck Institute for Informatics制作，详情可见Monocular 3D Human Pose Estimation In The Wild Using Improved CNN Supervision论文 论文地址： 1，单人姿态估计的重要论文 2014----Articulated Pose Estimation by a Graphical Model with ImageDependent Pairwise Relations 2014----DeepPose_Human Pose Estimation via Deep Neural Networks 2014----Joint Training of a Convolutional Network and a Graphical Model forHuman Pose Estimation 2014----Learning Human Pose Estimation Features with Convolutional Networks 2014----MoDeep_ A Deep Learning Framework Using Motion Features for HumanPose Estimation 2015----Efficient Object Localization Using Convolutional Networks 2015----Human Pose Estimation with Iterative Error 2015----Pose-based CNN Features for Action Recognition 2016----Advancing Hand Gesture Recognition with High Resolution ElectricalImpedance Tomography 2016----Chained Predictions Using Convolutional Neural Networks 2016----CPM----Convolutional Pose Machines 2016----CVPR-2016----End-to-End Learning of Deformable Mixture of Parts andDeep Convolutional Neural Networks for Human Pose Estimation 2016----Deep Learning of Local RGB-D Patches for 3D Object Detection and 6DPose Estimation 2016----PAFs----Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using PartAffinity Fields （openpose） 2016----Stacked hourglass----StackedHourglass Networks for Human Pose Estimation 2016----Structured Feature Learning for Pose Estimation 2017----Adversarial PoseNet_ A Structure-aware Convolutional Network forHuman pose estimation (alphapose) 2017----CVPR2017 oral----Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation usingPart Affinity Fields 2017----Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation 2017----Multi-Context_Attention_for_Human_Pose_Estimation 2017----Self Adversarial Training for Human Pose Estimation 2，多人姿态估计的重要论文 2016----AssociativeEmbedding_End-to-End Learning for Joint Detection and Grouping 2016----DeepCut----Joint Subset Partition and Labeling for Multi PersonPose Estimation 2016----DeepCut----Joint Subset Partition and Labeling for Multi PersonPose Estimation_poster 2016----DeeperCut----DeeperCut A Deeper, Stronger, and Faster Multi-PersonPose Estimation Model 2017----G-RMI----Towards Accurate Multi-person Pose Estimation in the Wild 2017----RMPE_ Regional Multi-PersonPose Estimation 2018----Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation “级联金字塔网络用于多人姿态估计” 2018----DensePose: Dense Human Pose Estimation in the Wild ”密集人体：野外人体姿势估计“（精读，DensePose有待于进一步研究） 2018---3D Human Pose Estimation in the Wild by Adversarial Learning “对抗性学习在野外的人体姿态估计”
没有问题，需要的话我可以。
请问你现在还有这些吗？我现在准备写毕业论文···需要用到····好人一生平安。
摘要：中国自古以来素有“礼仪之邦”的美誉，在大力提倡社会主义精神文明与构建和谐社会的今天，讲文明，懂礼貌是每一位公民必须具备的社会公德。而我们大学生以后进入社会更免不了与他人打交道的机会，所以学习社交礼仪、提高礼仪修养显得尤为重要。关键词：礼仪 修养 礼貌 大学生随着时代的进步，人际交往的日趋频繁和密切，作为交往润滑剂的礼仪也越加显得重要。讲究礼仪，遵从礼仪规范，可以有效地展现一个人的教养、风度与魅力，更好地体现一个人对他人和社会的认知水平和尊重程度，从而使个人的学识，修养和价值得到社会的认可和尊重。适度、恰当的礼仪，不仅能给公众以可亲可敬、可合作、可交往的信任和欲望，而且会使与公众的合作过程充满和谐与成功。礼仪是良好品德修养的表现形式，也是良好道德品质养成重要途径之一，良好的道德品质需用彬彬有礼的方式去体现。礼仪可以分为好几个部分，个人礼仪、交往礼仪、餐饮礼仪等等。个人礼仪，包括自身的仪容、举止、服装等。我们每个人都应注意自己的个人礼仪，一个人的穿着打扮、举止行为，不但事关对方对自己个人形象的印象好坏，而且也是个人教养与素质的最形象的展示。站姿：女人的站立姿势应该是：抬头，挺胸，收腹，两腿稍微分开，脸上带有自信，也要有一个挺拔的感觉。坐姿：正确的坐姿是你的腿处于基本站立的姿态，后腿能够碰到椅子，轻轻坐下，两个膝盖一定要并起来，不可以分开，腿可以放中间或放两边。行姿：正确的行姿是：抬头，挺胸，收腹，肩膀往后垂，手要轻轻地方在两边，轻轻地摆动，步伐要轻。蹲姿：正确的方法应该弯下起盖，两个起盖应该并起来，不应该分开的，臀部向下，上体保持直线，这样的蹲姿就典雅优美了。仪表礼仪1.化妆要视时间场合而定。在工作时间、工作场合只能允许工作妆（淡妆）。浓妆只有晚上才可以用。外出旅游或参加运动时，不要化浓妆，否则在自然光下会显得很不自然。2.不要非议他人的化妆。由于文化、肤色等差异，以及个人审美观的不同，每个人化的妆不可能是一样的。切不可对他人的化妆品头论足。3.吊唁、丧礼场合不可化浓妆，也不宜抹口红。发型与服饰礼仪穿礼服：女士在比较庄重的场合，穿礼服时，可将头发挽在颈后，显得端庄、高雅；穿连衣裙：如果穿V字领连衣裙，就可将头发盘起，如果穿外露较多的连衣裙，可选择披肩发或束发；穿西装：因西装给人以端庄整洁的感觉，发型也要梳得端庄、大方，不要过于蓬松。交往礼仪，这是人际交往中最基本的行为规范。如何称呼、介绍、握手、交谈等都有许多礼仪规范需要遵守。我们在交往礼仪上存在很大的误区，这更在很大程度上说明了交往礼仪的重要性。握手的顺序在社交场合中，握手作为一种礼节，其顺序根据握手人的社会地位、年龄、性别和身份来确定，社会地位高者、年长者、女士、主人享有握手的主动权。朋友、平辈见面，先伸出手者则表现出更有礼貌。握手的规矩握手作为见面时的一种礼节，有约定俗成的规矩和要求。戴手套的男士握手前应脱下手套，放好或拿在左手上，再和人握手。多人同时握手时，注意不要交叉握手，不可左手右手同时与两个人相握，也不宜隔着中间的人握手。不妨等别人握完再伸手。男女握手时，女士只需要轻轻地伸出手掌；男士稍稍握一下女士的手指部分即可，不能握得太紧，更不要握得太久。握手时，应友善地看着对方，微笑致意。切不可东张西望，漫不经心。在社交活动中，熟悉和遵守握手的规矩，与人打交道时方能够做到应付自如，彬彬有礼，以便建立和保持和谐、融洽的人际关系。谈话的表情要自然，语言和气亲切，表达得体。说话时可适当做些手势，但动作不要过大，更不要手舞足蹈。谈话时切忌唾沫四溅。参加别人谈话要先打招呼，别人在个别谈话，不要凑前旁听。若有事需与某人说话，应待别人说完。第三者参与谈话，应以握手、点头或微笑表示欢迎。谈话中遇有急事需要处理或离开，应向谈话对方打招呼，表示歉意。
同学，你把模板发给我看看。
舒适的坐姿角度至今，围绕最佳坐姿的研究仍寥寥可数。美国的一项于1999年进行的整合分析研究指出，身体躯干和大腿呈100度至130度角的坐姿最能令脊柱放松。苏格兰的一项于2007年发表了论文的研究发现，角度为135度的后仰坐姿对防止背部酸痛最为有利。戈卢比奇博士表示，虽然这些研究令人颇感兴趣，但对于大多数人来讲，如此精确地拿捏坐姿角度或许并不可行。久坐伤身克里夫兰诊所治疗过患有多种慢性疾病的病人。几乎所有这类患者都是每天久坐不动。2002年，美国总统健康及运动委员会(President's Council on Physical Fitness and Sports)为应对久坐的生活方式所带来的日益严峻的问题创造了一个新词──体力活动缺乏综合症(Sedentary Death Syndrome)。戈卢比奇博士称：“有关体力活动缺乏综合症的研究表明，久坐数个小时可能引发腰痛、高胆固醇、糖尿病及肥胖症等多种疾病。”换句话说，不管用哪种坐姿整天坐着，对你的身体都颇为有害。最佳坐姿身体姿势是对呼吸效果起决定性作用的因素。戈卢比奇博士说，“放松，坐直”──保持身体核心稳定、打开但别绷紧肩胛骨并挺直脊柱──“挺胸，深呼吸……你会感觉到更有活力，更能集中精力”。为保持这样的坐姿，你需要和椅背保持一定距离，以防止自己瘫靠在椅子上，同时你的双脚应该稳稳地踩在地上。有些时候，他会让患者把一个蓝色的圆点贴纸带回家贴到电脑上，以此提醒患者在感觉到酸痛时，应该坐直、舒展身体并深呼吸。另外，有一款名为PostureTrack的应用程序可以在用户弯腰驼背时发出警报。弯腰驼背的害处并不是说坐没坐相会让你在一天之内变成驼背，但戈卢比奇博士称：“如果长此以往，你的肌肉又不够强壮，你全身的骨骼就会变形。据我所知，还没有哪项课题就人坐直时和驼背时内脏（如肝脏和脾脏）的体积变化进行过研究。但是我们知道的是，当你驼背时，你会传递出令人感觉你萎靡不振和情绪低落的信号。”他补充道，当你坐直时，“给人感觉你的心理状态比较好”。腰痛发出的信号如果你还不习惯于直坐，你可能会感觉到腰痛──这说明你需要进行核心力量训练并提高身体的综合素质。基本上，戈卢比奇会建议所有的患者开始练习瑜伽：“在瑜伽课上，我们最先学习的就是正确的坐姿。”多走并避免久坐底线：戈卢比奇博士称，坐姿如何远不及坐的时间长短对身体的影响大。他本人会尽可能频繁地离开书桌，和同事们“边走路边开会”，并到室外接打电话。他说：“如果你没有条件走动，至少该多站站。”
随着大数据和人工智能技术的发展，未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿，还能实现损失干预，具体到人身险方面，以下是我精心整理的大数据和人工智能论文的相关资料，希望对你有帮助!
基于大数据和人工智能的被保险人行为干预
【摘要】随着大数据和人工智能技术的发展，未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿，还能实现损失干预，具体到人身险方面，则可以实现对被保险人行为的干预，降低给付发生的概率和额度，提高人民健康水平。基于此，文章介绍了利用大数据和人工智能技术对被保险人行为干预的优点及干预方式，并预期可能实现的干预结果，最后对保险公司进行被保险人行为干预提出了阶段建议。
【关键词】大数据 人工智能 行为干预
近年来随着大数据和人工智能技术的发展，越来越多的领域应用这些技术来提高自身的专业水平。保险作为基于大数法则进行风险管理的一种方式，对数据的处理和应用要求更高。目前大数据技术在保险业的应用主要是精准营销、保险产品开发和理赔服务等，但在保险中的防灾防损方面的应用还不够。如果能够深入挖掘大数据在被保险人行为方面的研究，再结合人工智能进行智能干预，则可以对被保险人实现有效的风险管理，提高被保险人的身体健康状况，从而极大程度的提升客户效用，提高社会整体福利水平。
一、被保险人行为干预简介
行为干预是通过对环境进行控制从而使个体产生特定行为的方式，目前主要在教育，医疗等方面发挥作用。但在被保险人管理方面，行为干预应用很少。现行的对被保险人的管理主要集中在投保审核的过程中，而在投保后提供的服务和干预很少，一般也就是提供健康体检等服务，而对被保险人投保后的日常生活行为方式，健康隐患则基本处于放任自流的状况。而被保险人行为干预则是通过对被保险人日常生活行为，饮食习惯等进行实时数据收集和分析，然后制定干预方式进行针对化管理的模式。
二、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的优点
实现精准、良好的对被保险人的行为干预，需要利用大数据和人工智能技术。大数据相比传统数据具有海量、高速、多样等特点，它实现了对信息的全量分析而不是以前的抽样分析。在被保险人行为干预模式中，需要对每一个个体的日常生活作息，行为，饮食，身体健康指标的进行实时数据采集，然后进行分析，这用传统的数据统计方法是难以做到的。利用大数据技术进行分析能从海量信息中获取被保险人的风险状况，从而为精准干预提供基础。简单的干预难以实现特定的干预结果，而人工智能则让干预显得更加自然，让被保险人更加易于接受，从而很大程度上提高了干预效果。
三、如何利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预
利用大数据和人工智能进行被保险人的行为干预主要有以下步骤：
首先利用人工智能设备进行被保险人数据收集，除了目前的手机APP，网络等软件和设备上的数据能够被收集外，未来人工智能家居能提供更多的被保险人信息。例如提供体重、坐姿等数据的椅子，提供饮食时间和品种的筷子，提供身体运动和健康数据的智能穿戴式设备等等。数据收集后，需要利用大数据技术对海量数据进行清洗，去噪等技术处理，然后对数据进行分析。第三步是根据数据分析结果，制定具体的行为干预方案。最后一步是根据制定的方法，利用人工智能进行干预，如智能椅子调整坐姿，智能厨具减少含油量，针对性的健康食谱推荐，锻炼提醒，智能家居辅助锻炼等等。与此同时，新一轮的数据收集又开始了，整个过程是连续进行，不断循环的。
四、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的预期成果
对被保险人来说，这种干预方式能有效的进行健康管理。未来的健康保险将成为个人真正的健康管家，从日常生活行为，到身体机能都能提供很好的干预，并且让良好生活方式的养成更加容易，从而提高自身的健康状况，达到更好的生活状况。但另一方面，全面数据化，智能化的方式可能会带来很大的数据泄露风险，所以如果保护客户私密数据是另一个值得研究的问题。另外，对于投保前健康状况较差的客户，或者是对行为干预较为抵制，干预效果较差的客户，可能需要承担更多的保费。当然对于优质客户和乐于提升和改变的客户则可以享受到更加优惠的费率。也就是说在大数据和人工智能技术下，客户进行了进步一步细分。
对保险人来说，行为干预能够降低被保险人的风险，很多疾病能实现防范于未然，降低赔偿程度。另外，借助大数据和人工智能，保险人还能根据分析结果，被保险人对干预的反应等进行客户的进一步分类，从而实现区块化管理。但这对保险公司也提出了更高的技术要求，尤其在前期，可能会带来加大的成本。
五、保险公司推进被保险人行为干预的建议
对于保险公司来说，目前的一些人工智能技术还未能实现，或者成本高昂，难以普及。所以现阶段对保险公司来说首先是提高大数据能力。
具体来说，首先是利用大数据对公司已有客户信息进行数据挖掘，包括承保数据，理赔数据等，从而一定程度挖掘出客户的特征，并提供服务。如根据挖掘出的性别差异，地区差异，年龄差异等，提供不同的生活建议。
如果公司已经充分进行了自身客户已有数据的挖掘，则可以利用目前的手机APP，佩戴设备进行数据的进一步收集。例如，利用薄荷、饮食助手、微信运动、春雨掌上医生、血糖记录、小米手环等数据进行用户数据收集。同时可以针对被保险人开发专门的手机APP，集数据收集和服务于一身。
更进一步，保险公司可以尝试与其他高科技企业合作，开发一些智能穿戴式设备，智能家居等，逐步实现对被保险人的行为干预。
参考文献
[1]彼得・迪亚曼迪斯.将会被人工智能和大数据重塑的三个行业[J].中国青年，2015，23：41.
[2]王和，鞠松霖.基于大数据的保险商业模式[J].中国金融，2014，15：28-30.
[4]尹会岩.保险行业应用大数据的路径分析[J].上海保险，2014，12：10-16.
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参考： 姿态论文整理： 经典项目： 姿态识别和动作识别任务本质不一样，动作识别可以认为是人定位和动作分类任务，姿态识别可理解为关键点的检测和为关键点赋id任务（多人姿态识别和单人姿态识别任务） 由于受到收集数据设备的限制，目前大部分姿态数据都是收集公共视频数据截取得到，因此2D数据集相对来说容易获取，与之相比，3D数据集较难获取。2D数据集有室内场景和室外场景，而3D目前只有室内场景。 地址： 样本数：>= 30W 关节点个数：18 全身，多人，keypoints on 10W people 地址： 样本数：2K 关节点个数：14 全身，单人 LSP dataset to 10; 000 images of people performing gymnastics, athletics and parkour. 地址： 样本数：2W 关节点个数：9 全身，单人样本数：25K 全身，单人/多人，40K people，410 human activities 16个关键点：0 - r ankle, 1 - r knee, 2 - r hip,3 - l hip,4 - l knee, 5 - l ankle, 6 - l ankle， 7 - l ankle，8 - upper neck, 9 - head top,10 - r wrist,11 - r elbow, 12 - r shoulder, 13 - l shoulder,14 - l elbow, 15 - l wrist 无mask标注 In order to analyze the challenges for fine-grained human activity recognition, we build on our recent publicly available \MPI Human Pose" dataset [2]. The dataset was collected from YouTube videos using an established two-level hierarchy of over 800 every day human activities. The activities at the first level of the hierarchy correspond to thematic categories, such as ”Home repair", “Occupation", “Music playing", etc., while the activities at the second level correspond to individual activities, . ”Painting inside the house", “Hairstylist" and ”Playing woodwind". In total the dataset contains 20 categories and 410 individual activities covering a wider variety of activities than other datasets, while its systematic data collection aims for a fair activity coverage. Overall the dataset contains 24; 920 video snippets and each snippet is at least 41 frames long. Altogether the dataset contains over a 1M frames. Each video snippet has a key frame containing at least one person with a sufficient portion of the body visible and annotated body joints. There are 40; 522 annotated people in total. In addition, for a subset of key frames richer labels are available, including full 3D torso and head orientation and occlusion labels for joints and body parts. 为了分析细粒度人类活动识别的挑战，我们建立了我们最近公开发布的\ MPI Human Pose“数据集[2]。数据集是从YouTube视频中收集的，使用的是每天800多个已建立的两级层次结构人类活动。层次结构的第一级活动对应于主题类别，例如“家庭维修”，“职业”，“音乐播放”等，而第二级的活动对应于个人活动，例如“在屋内绘画”，“发型师”和“播放木管乐器”。总的来说，数据集包含20个类别和410个个人活动，涵盖比其他数据集更广泛的活动，而其系统数据收集旨在实现公平的活动覆盖。数据集包含24; 920个视频片段，每个片段长度至少为41帧。整个数据集包含超过1M帧。每个视频片段都有一个关键帧，其中至少包含一个人体，其中有足够的身体可见部分和带注释的身体关节。总共有40个; 522个注释人。此外，对于关键帧的子集，可以使用更丰富的标签，包括全3D躯干和头部方向以及关节和身体部位的遮挡标签。 14个关键点：0 - r ankle, 1 - r knee, 2 - r hip,3 - l hip,4 - l knee, 5 - l ankle, 8 - upper neck, 9 - head top,10 - r wrist,11 - r elbow, 12 - r shoulder, 13 - l shoulder,14 - l elbow, 15 - l wrist 不带mask标注，带有head的bbox标注 PoseTrack is a large-scale benchmark for human pose estimation and tracking in image sequences. It provides a publicly available training and validation set as well as an evaluation server for benchmarking on a held-out test set (). PoseTrack是图像序列中人体姿态估计和跟踪的大规模基准。 它提供了一个公开的培训和验证集以及一个评估服务器，用于对保留的测试集（）进行基准测试。 In the PoseTrack benchmark each person is labeled with a head bounding box and positions of the body joints. We omit annotations of people in dense crowds and in some cases also choose to skip annotating people in upright standing poses. This is done to focus annotation efforts on the relevant people in the scene. We include ignore regions to specify which people in the image where ignored duringannotation. 在PoseTrack基准测试中， 每个人都标有头部边界框和身体关节的位置 。 我们 在密集的人群中省略了人们的注释，并且在某些情况下还选择跳过以直立姿势对人进行注释。 这样做是为了将注释工作集中在场景中的相关人员上。 我们 包括忽略区域来指定图像中哪些人在注释期间被忽略。 Each sequence included in the PoseTrack benchmark correspond to about 5 seconds of video. The number of frames in each sequence might vary as different videos were recorded with different number of frames per second. For the **training** sequences we provide annotations for 30 consecutive frames centered in the middle of the sequence. For the **validation and test ** sequences we annotate 30 consecutive frames and in addition annotate every 4-th frame of the sequence. The rationale for that is to evaluate both smoothness of the estimated body trajectories as well as ability to generate consistent tracks over longer temporal span. Note, that even though we do not label every frame in the provided sequences we still expect the unlabeled frames to be useful for achieving better performance on the labeled frames. PoseTrack基准测试中包含的 每个序列对应于大约5秒的视频。 每个序列中的帧数可能会有所不同，因为不同的视频以每秒不同的帧数记录。 对于**训练**序列，我们 提供了以序列中间为中心的30个连续帧的注释 。 对于**验证和测试**序列，我们注释30个连续帧，并且另外注释序列的每第4个帧。 其基本原理是评估估计的身体轨迹的平滑度以及在较长的时间跨度上产生一致的轨迹的能力。 请注意，即使我们没有在提供的序列中标记每一帧，我们仍然期望未标记的帧对于在标记帧上实现更好的性能是有用的。 The PoseTrack 2018 submission file format is based on the Microsoft COCO dataset annotation format. We decided for this step to 1) maintain compatibility to a commonly used format and commonly used tools while 2) allowing for sufficient flexibility for the different challenges. These are the 2D tracking challenge, the 3D tracking challenge as well as the dense 2D tracking challenge. PoseTrack 2018提交文件格式基于Microsoft COCO数据集注释格式 。 我们决定这一步骤1）保持与常用格式和常用工具的兼容性，同时2）为不同的挑战提供足够的灵活性。 这些是2D跟踪挑战，3D跟踪挑战以及密集的2D跟踪挑战。 Furthermore, we require submissions in a zipped version of either one big .json file or one .json file per sequence to 1) be flexible . tools for each sequence (., easy visualization for a single sequence independent of others and 2) to avoid problems with file size and processing. 此外，我们要求在每个序列的一个大的.json文件或一个.json文件的压缩版本中提交1）灵活的. 每个序列的工具（例如，单个序列的简单可视化，独立于其他序列和2），以避免文件大小和处理的问题。 The MS COCO file format is a nested structure of dictionaries and lists. For evaluation, we only need a subsetof the standard fields, however a few additional fields are required for the evaluation protocol (., a confidence value for every estimated body landmark). In the following we describe the minimal, but required set of fields for a submission. Additional fields may be present, but are ignored by the evaluation script. MS COCO文件格式是字典和列表的嵌套结构。 为了评估，我们仅需要标准字段的子集，但是评估协议需要一些额外的字段（例如，每个估计的身体标志的置信度值）。 在下文中，我们描述了提交的最小但必需的字段集。 可能存在其他字段，但评估脚本会忽略这些字段。 At top level, each .json file stores a dictionary with three elements: * images * annotations * categories it is a list of described images in this file. The list must contain the information for all images referenced by a person description in the file. Each list element is a dictionary and must contain only two fields: `file_name` and `id` (unique int). The file name must refer to the original posetrack image as extracted from the test set, ., `images/test/023736_mpii_test/`. 它是此文件中描述的图像列表。 该列表必须包含文件中人员描述所引用的所有图像的信息。 每个列表元素都是一个字典，只能包含两个字段：`file_name`和`id`（unique int）。 文件名必须是指从测试集中提取的原始posetrack图像，例如`images / test / 023736_mpii_test / `。 This is another list of dictionaries. Each item of the list describes one detected person and is itself a dictionary. It must have at least the following fields: * `image_id` (int, an image with a corresponding id must be in `images`), * `track_id` (int, the track this person is performing; unique per frame),` * `keypoints` (list of floats, length three times number of estimated keypoints in order x, y, ? for every point. The third value per keypoint is only there for COCO format consistency and not used.), * `scores` (list of float, length number of estimated keypoints; each value between 0. and 1. providing a prediction confidence for each keypoint), 这是另一个词典列表。 列表中的每个项目描述一个检测到的人并且本身是字典。 它必须至少包含以下字段： *`image_id`（int，具有相应id的图像必须在`images`中）， *`track_id`（int，此人正在执行的追踪;每帧唯一）， `*`keypoints`（浮点数列表， 长度是每个点x，y，？的估计关键点数量的三倍 。每个关键点的第三个值仅用于COCO格式的一致性而未使用。）， *`得分`（浮点列表，估计关键点的长度数;每个值介于0和1之间，为每个关键点提供预测置信度）， 数据集有360万个3D人体姿势和相应的图像，共有11个实验者（6男5女，论文一般选取1，5，6，7，8作为train，9，11作为test），共有17个动作场景，诸如讨论、吃饭、运动、问候等动作。该数据由4个数字摄像机，1个时间传感器，10个运动摄像机捕获。 由Max Planck Institute for Informatics制作，详情可见Monocular 3D Human Pose Estimation In The Wild Using Improved CNN Supervision论文 论文地址： 1，单人姿态估计的重要论文 2014----Articulated Pose Estimation by a Graphical Model with ImageDependent Pairwise Relations 2014----DeepPose_Human Pose Estimation via Deep Neural Networks 2014----Joint Training of a Convolutional Network and a Graphical Model forHuman Pose Estimation 2014----Learning Human Pose Estimation Features with Convolutional Networks 2014----MoDeep_ A Deep Learning Framework Using Motion Features for HumanPose Estimation 2015----Efficient Object Localization Using Convolutional Networks 2015----Human Pose Estimation with Iterative Error 2015----Pose-based CNN Features for Action Recognition 2016----Advancing Hand Gesture Recognition with High Resolution ElectricalImpedance Tomography 2016----Chained Predictions Using Convolutional Neural Networks 2016----CPM----Convolutional Pose Machines 2016----CVPR-2016----End-to-End Learning of Deformable Mixture of Parts andDeep Convolutional Neural Networks for Human Pose Estimation 2016----Deep Learning of Local RGB-D Patches for 3D Object Detection and 6DPose Estimation 2016----PAFs----Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using PartAffinity Fields （openpose） 2016----Stacked hourglass----StackedHourglass Networks for Human Pose Estimation 2016----Structured Feature Learning for Pose Estimation 2017----Adversarial PoseNet_ A Structure-aware Convolutional Network forHuman pose estimation (alphapose) 2017----CVPR2017 oral----Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation usingPart Affinity Fields 2017----Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation 2017----Multi-Context_Attention_for_Human_Pose_Estimation 2017----Self Adversarial Training for Human Pose Estimation 2，多人姿态估计的重要论文 2016----AssociativeEmbedding_End-to-End Learning for Joint Detection and Grouping 2016----DeepCut----Joint Subset Partition and Labeling for Multi PersonPose Estimation 2016----DeepCut----Joint Subset Partition and Labeling for Multi PersonPose Estimation_poster 2016----DeeperCut----DeeperCut A Deeper, Stronger, and Faster Multi-PersonPose Estimation Model 2017----G-RMI----Towards Accurate Multi-person Pose Estimation in the Wild 2017----RMPE_ Regional Multi-PersonPose Estimation 2018----Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation “级联金字塔网络用于多人姿态估计” 2018----DensePose: Dense Human Pose Estimation in the Wild ”密集人体：野外人体姿势估计“（精读，DensePose有待于进一步研究） 2018---3D Human Pose Estimation in the Wild by Adversarial Learning “对抗性学习在野外的人体姿态估计”
人体姿态估计是计算机视觉中一个很基础的问题。从名字的角度来看，可以理解为对“人体”的姿态（关键点，比如头，左手，右脚等）的位置估计。 人体姿态估计可以分为两种思路， （1）“top-down”，它指先检测人体区域，再检测区域内的人体关键点。
已有"bottom-up"方法缺点：（1）未利用全局上下文先验信息，也即图片中其他人的身体关键点信息；（2）将关键点对应到不同的人物个体，算法复杂度太高。 文章改进点：提出“Part Affinity Fields (PAFs)”，每个像素是2D的向量，用于表征位置和方向信息。基于检测出的关节点和关节联通区域，使用greedy inference算法，可以将这些关节点快速对应到不同人物个体。
损失函数是保证网络能收敛的最重要的关键点，因此作者对两分支的损失函数均采用L2 loss。训练时，每个阶段都会产生loss，避免梯度消失；预测时只使用最后一层的输出。公式表示如下： 其中， 表示branch1 的label图，也称为heatmap; 是branch2 的label图 ，也称为vectormap。另外，考虑到有些训练数据集只标注了图片中部分人物的关节点，因此对损失函数采用了空域加权操作，W表示二值化mask矩阵，当位置p的标签缺失时其值为0，否则值为1。显然，对于未被标记的人物关节点 ，而被标记的人物关节点和非关节点 ,所以未被标记的人物关节点不会影响模型的学习过程，整个CNN网络架构的优化目标函数如下，
实际上就是使用2D高斯分布建模，求出一张图像上身体j部位的heatmap，记第k个人的第j个关节的heatmap为 ， 表示位置信息，则有： 表示了使用part affinity fields（PAF）建模骨骼区域，对于骨骼区域内的每一个像素，使用2D向量同时表征位置和方向信息，这里的方向指代当前骨骼对应的关节点对的连接方向，对应vectormap。以下图的骨骼区域为例
经过上述过程，我们已经得到各个关节点的坐标图--heatmap，与关节对连接的vectormap，现在的问题就是如何合理地在推理阶段将各个关节连接成一段骨骼，并将它们组装成一个人？ 关节拼接 ：对于任意两个关节点位置 和 ，通过计算PAFs的线性积分来表征骨骼点对的相关性，也即表征了骨骼点对的置信度，公式表示如下， 为了快速计算积分，一般采用均匀采样的方式近似这两个关节点间的相似度， 多人检测 ：由于图片中人数不确定，同时伴随遮挡、变形等问题，因此只使用上述计算关节对相似度，只能保证局部最优，因此作者利用greedy relaxation的思想生成全局较优的搭配。具体操作如下： （1）已知不同关节点的heatmap，也就是不同人的某个关节点的点集； （2）现在要将不同的点集进行唯一匹配，如：一群表示手肘的点集和手腕的点集，两点集中的点必须存在唯一匹配； （3） 关节点之间的相关性PAF已知，将关键点作为图的顶点，将关键点之间的相关性PAF看为图的边权，则将多人检测问题转化为二分图匹配问题，并用匈牙利算法求得相连关键点最优匹配。
由上图可知，COCO数据集总共有18个关键点，17个肢体骨架，但heatmap多了一个背景图，vectormap多了耳朵和肩膀的肢体，为什末要虚构这麽一个肢体呢，因为有时候人体是背对相机的，眼睛这个关键点是不可见的，为了更好的预测耳朵，引入这两个个肢体（也就是关节对：2-16和5-17）。所以总共有19个肢体，应为vectormap为矢量，预测时分为x,y两个分量，所以有19*2=38
完全参考 ，结合节中vectormap( )的计算公式与绿色虚线框内的区域以点集数学公式理解。 关键是叉乘的几何意义是两个向量所组成的平行四边形的面积，所以 就表示与向量 平行距离为 的区域，也就是骨骼宽度。
后来论文作者对网络结构进行了改进，使得效果更好，速度更快，参考文献【11】。
【1】 Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields 【2】 人体姿态估计的过去、现在和未来 【3】 论文解读-Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields 【4】 Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields【菜鸟读者】 【5】 知乎：openpose笔记 【6】 openpose论文总结：Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields 【7】 详细介绍匈牙利算法步骤 【8】 Github 项目 - OpenPose 关键点输出格式 【9】 openpose的细节处理 【10】 tf-openpose人体姿态估计标签生成--heatmap--vectormap 【11】 OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
机械工程是一门涉及利用物理定律为机械系统作分析、设计、制造及维修的工程学科。那么机械工程专业的论文题目有哪些呢?下面我给大家带来机械工程专业论文题目_机械类专业论文选题题目，希望能帮助到大家!
机械电子工程 毕业 论文题目
1、全纤维曲轴锻造液压机同步控制研究
2、电脑缝编机送经与断经检测系统研究
3、MEMS传感器三维引线键合系统研制
4、单作用双定子叶片马达的排量及排量比研究
5、基于流场分析的双喷嘴挡板电液伺服阀特性研究
6、齿轮型多泵多马达传动规律研究
7、液压泵的振动机理及评价研究
8、基于声发射的轴承滚动接触疲劳量化诊断技术研究
9、KDQ1300墙体砖压机液压控制系统的节能研究
10、保偏光通信中ATP系统及姿态获取技术研究
11、模具生产协同管理系统的设计与实现
12、机床进给系统的多源误差模型分析与研究
13、高性能电液伺服转台的控制问题及故障诊断研究
14、正交并联六自由度加载试验系统力控制及解耦研究
15、地方本科院校转型中的专业调整研究
16、典型粘弹性阻尼结构的振动特性分析与优化设计
17、杆状碳纤维零件缠绕成型技术研究
18、飞行模拟器运动平台洗出算法的优化研究
19、MKD-Delphi装备技术预测 方法 研究
20、中职学校第二课堂实践研究
21、气动软体机械手设计及实验研究
22、职教师资本科培养机械电子工程专业课程整合研究
23、中等职业学校教师课堂教学评价素养研究
24、JD公司内部控制体系优化研究
25、关于交流变频异步电力测功机系统的仿真研究
26、一种新型的非圆轴数控加工系统的研究与开发
27、DY制冷发生器热源模拟试验装置自动控制系统的研究
28、U型砌块成型机设计及其自动控制系统的研究
29、基于神经网络的工时定额技术研究
30、机电产品计算机辅助设计平台的研究及应用
31、电容式微机械静电伺服加速度计系统分析
32、玻璃微细加工工艺的研究与磁流体推进式微型泵样机的研制
33、射流助推式ROV型开沟机喷射臂及其冲刷过程研究
34、基于动态特性分析的机床主轴箱装配故障诊断研究
35、基于外驱动内置臂的航天服上肢寿命试验系统
36、管路支撑参数对液压管路系统振动特性影响研究
37、基于声发射技术的轮轴疲劳裂纹扩展规律研究
38、基于STM32的车辆智能安全行车控制系统
39、超声功率和键合压力对金丝热超声键合质量的影响研究
40、外骨骼机器人下肢增力机构设计和仿真研究
机械专业mba论文题目
1、CAD技术在机械工艺设计中的应用研究
2、Auto CAD二次开发及在机械工程中的应用
3、基于特征的机械设计CAD系统研究
4、CAD在机械工程设计中的应用分析
5、机械制造中机械CAD与机械制图结合应用研究
6、全纤维曲轴锻造液压机同步控制研究
7、电脑缝编机送经与断经检测系统研究
8、MEMS传感器三维引线键合系统研制
9、单作用双定子叶片马达的排量及排量比研究
10、基于流场分析的双喷嘴挡板电液伺服阀特性研究
11、齿轮型多泵多马达传动规律研究
12、液压泵的振动机理及评价研究
13、基于声发射的轴承滚动接触疲劳量化诊断技术研究
14、KDQ1300墙体砖压机液压控制系统的节能研究
15、保偏光通信中ATP系统及姿态获取技术研究
16、模具生产协同管理系统的设计与实现
17、机床进给系统的多源误差模型分析与研究
18、高性能电液伺服转台的控制问题及故障诊断研究
19、正交并联六自由度加载试验系统力控制及解耦研究
20、地方本科院校转型中的专业调整研究
21、典型粘弹性阻尼结构的振动特性分析与优化设计
22、杆状碳纤维零件缠绕成型技术研究
23、飞行模拟器运动平台洗出算法的优化研究
24、MKD-Delphi装备技术预测方法研究
25、中职学校第二课堂实践研究
26、气动软体机械手设计及实验研究
27、职教师资本科培养机械电子工程专业课程整合研究
28、中等职业学校教师课堂教学评价素养研究
29、JD公司内部控制体系优化研究
30、关于交流变频异步电力测功机系统的仿真研究
31、一种新型的非圆轴数控加工系统的研究与开发
32、DY制冷发生器热源模拟试验装置自动控制系统的研究
33、U型砌块成型机设计及其自动控制系统的研究
34、基于神经网络的工时定额技术研究
35、机电产品计算机辅助设计平台的研究及应用
36、 泵叶轮注射模具的设计
37、 基于的永磁直线电机的有限元分析及计算
38、 变频器控制原理图的设计
39、 宾馆客房管理系统
40、 并联式井下旋流分离装置的设计
41、 茶树修剪机的设计
42、 车备胎支架设计与制造
43、 车用柴油机总体及曲柄连杆机构的设计
44、 成绩管理系统
45、 齿轮套注塑模具及注塑模腔三维造型CAD CAM
46、 大豆螺杆挤压膨化试验装置总体设计
47、 带式输送机减速器的设计
48、 单立柱巷道堆垛机的设计
49、 冰箱洗衣机 修理 翻转架的设计
50、 电火花切割机床的设计
机电专业毕业论文题目
1、机电一体化与电子技术的发展研究
2、变频技术在锅炉机电一体化节能系统中应用
3、煤矿高效掘进技术现状与发展趋势研究
4、电气自动化在煤矿生产中的应用探讨
5、产品设计与腐蚀防护的程序与内容
6、机械制造中数控技术应用分析
7、智能制造中机电一体化技术的应用
8、水利水电工程的图形信息模型研究
9、矿山地面变电站智能化改造研究
10、浅析电气控制与PLC一体化教学体系的构建
11、中国机电产品出口面临的障碍及优化对策
12、我国真空包装机械未来的发展趋势
13、煤矿皮带运输变频器电气节能技术的分析
14、钢铁企业中机电一体化技术的应用和发展
15、我国机械设计制造及其自动化发展方向研究
16、机械设计制造及其自动化发展方向的研究
17、基于BIM技术的施工方案优化研究
18、电力自动化技术在电力工程中的应用
19、电气自动化技术在火力发电中的创新应用
20、农机机械设计优化方案探究
21、区域轨道交通档案信息化建设
22、环保过滤剂自动化包装系统设计
23、元动作装配单元的故障维修决策
24、关于机械设计制造及其自动化的设计原则与趋势分析
25、试析机电一体化中的接口问题
26、汽车安全技术的研究现状和展望
27、太阳能相变蓄热系统在温室加温中的应用
28、关于在机电领域自动控制技术应用的研究
29、浅析生物制药公司物流成本核算
30、锡矿高效采矿设备的故障排除与维护管理
31、铸钢用水玻璃型砂创新技术与装备
32、空客飞行模拟机引进关键环节与技术研究
33、汽车座椅保持架滚珠自动装配系统设计
34、液压挖掘机工作装置机液仿真研究
35、基于新常态视角下的辽宁高校毕业生就业工作对策研究
36、石油机电事故影响因素与技术管理要点略述
37、基于铝屏蔽的铁磁性构件缺陷脉冲涡流检测研究
38、数控加工中心的可靠性分析与增长研究
39、数控机床机械加工效率的改进方法研究
40、浅析熔铸设备与机电一体化
41、冶金电气自动化控制技术探析
42、中职机电专业理实一体化教学模式探究
43、高职机电一体化技术专业课程体系现状分析和改革策略
44、高速公路机电工程施工质量及控制策略研究
45、对现代汽车维修技术 措施 的若干研究
46、建筑工程机电一体化设备的安装技术及电动机调试技术分析
47、智能家居电话控制系统的设计
48、电力系统继电保护课程建设与改革
49、PLC技术在变电站电容器控制中的应用分析
50、机电一体化技术在地质勘探工程中的应用
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挑战自己 攀登高峰朋友：当你面对困难的时候,你是否退缩了?当你遇到挫折的时候,你是否畏惧了?当你尝试失败的时候,你是否心灰意冷了呢?我的回答是：不.生活中,必定会遇到困难,你怎么办?是避开它,还是向他人发求救信号?如果是我,我一定不会退缩,人生在世,不可能一路顺风.困难算什么?咬咬牙,相信自己能行.有时,不过因为心理作用,使一小部分人完全失去信心,从而不敢面对困难.其实,不自己去尝试,又如何知道自己不行呢?我坚信：世上任何事都是有可能的.
攀爬的姿势我不曾去注意到学校里的那棵爬墙虎。夏天，它伸展着它那旺盛的生命力，不断的攀爬，踏实的扎好自己的根，不断地向人们彰显着它那透彻心扉的绿。比起夏天的绿，我更倾向于秋天的炽热的红，如火一般炽热的红，如烈火一般的红。曾见过枫叶那“霜叶红于二月花”的景色，但不曾见过有如此炽热的红。就像那秋天的颜色，在失去一切之前是那么缤纷。因为他的攀爬，生命有了色彩，如果，他不攀爬，那我们将不会见到他那绚烂多变的色彩了。正如五星红旗，不经过奋斗，怎么才会有如此鲜艳的红色呢？每次下雨，我下了课都会趴在窗户上观察它，而每次他们都是咬着牙，硬撑着，忍受着大自然带给他们的考验。天空的雨慢慢停了，抖落掉他们身上的水珠，一个个的跳起了华尔兹，姿态极妍。我感觉他似乎比以前更加“成熟”。因为他迎难而上过。下课了，趴在窗户上去观赏对面楼的爬墙虎，每天每夜每时的都在攀爬，以他那强大的实吸附力和顽强的生命来完成这他这一生的奋斗目标——攀爬！也许，你会嘲笑它，笑它的一生的目标，笑它一辈子只会一成不变。但是，我不会这样想，一成不变正显示了它的执着。从窗户向下看，上边是红色，下边是绿色，这更为他增添了一股迷人的“芳香”。我查过资料，爬墙虎的药用价值十分高，根、茎可入药果可酿酒，还可以调节房屋墙壁的干湿，增加美观性······他是有多么的无私，将自己的全部都献给了人们，爬墙虎有很多可以值得我们学习的精神。学习他的无私奉献，学习他的奋斗精神，学习他的执着，学习他的踏踏实实······在人生的道路上，要踏踏实实的走好每一步，当我们身处困难时，要坚持不懈的去奋斗，迎难而上，当我们面临着抉择时，要执着的去选择你认为正确的选择。向上吧，少年！
五天的军训已如流水一般，匆匆过去了。
但这匆匆的五天，却在我心灵之石上，留下了永恒且深刻的印记。 徒步穿越，定向运动，制作蛋糕，实用绳结，户外体验……这些有趣的活动，在我短暂军训的生活中，都教给了我许多许多东西。
然而，令我最记忆深刻的、感觉最珍贵的，却是在军训第四天晚上的联欢晚会上，所发生的一件事。这本是寂静的一夜，却因我们的联欢晚会而沸腾起来。
舞台上，是一个个同学施展才艺，歌舞升平；舞台下面，是我们一帮连连叫好的观众。就在我们沉浸在这么一种兴奋、激动的气氛中时，令所有人最兴致大减的一幕出现了——教官忽然走到了台上。
板着脸，目光深不可测的教官一言不发地站在台上，每个人都绷紧了神经。估计是刚才太过喧哗了，又使敏感的教官勃然大怒了吧。
之前因为纪律，我们已被教官罚蹲起，罚军姿罚了无数次，看来这次也在所难逃。“因为你们个别人的恶劣表现，晚会暂停。”
教官突然发话，而且是这样一句杀气腾腾的话，我本就恐惧的心更是凉了一半。“下面，进入算账时间。”
教官的声音平静的可怕，脸上是使人畏惧的严肃。 “根据对你们这几天参加活动的观察，我和教练评出了几位表现最差的同学。
现在，他们将一个个上来接受惩罚。”只见教官手中拿着一份长长的“黑名单”，冷冷地说出一个个我或熟悉或陌生的名字。
不断有同学战战兢兢走上台，被罚拉着耳朵做蹲起。想必教官口中的每一个字，都会牵动无数台下同学的心。
台上的人越来越多，有男生，也有女生，大都一脸茫然。其中有不少我认识的同学，他们站上面让我十分惊奇，因为他们似乎并不符合“表现最差”这个评价。
当我心中甚感蹊跷时，教官放下了手中的那张纸，停止点名。他的口气顿时变得语重心长：“同学们，这世界上，有十三级疼痛。
第一级是被蚊子咬，你们知道，第十三级是什么吗？” 虽然对教官话锋一转莫名其妙，但同学们依然七嘴八舌地讨论着这个问题。不同的答案一个个蹦了出来，但从教官的表情中，我看出了摇头。
讨论声静了下去，大家等待着教官的答案。教官望着我们，眼神中是一个长辈对晚辈谈心时所独有的感慨万千。
“第十三级疼痛，正是你们母亲生下你们时的痛苦啊！” 同学们恍然大悟，许多人都发出了来自肺腑的长叹。我注视着教官，等待着他继续说下去。
“所以啊，你们的生日，就是你们母亲的苦难日啊！”教官努力平复自己内心的激动，等到稍稍冷静下来时，他又开口说：“你们初来山青时，我们就有了学校提供的你们所有人的身份证号。用它，我们查出了你们大家的生日。”
我隐隐约约明白了刚才让我所疑惑的真相。“今天，台上的同学，都是在山青生活的这五天中，将要或已经度过自己的生日的。”
教官嘴角浮起微笑，“刚才让他们做蹲起，是为了然他们有一个好身体，祝福他们健健康康。现在，让我们为他们唱一首生日歌吧！” 台下响起了熟悉的旋律，在这旋律中，我望着教官。
那张脸变得很亲切，很可爱，我发现那个曾令我心生畏惧的面孔，其实很有人情味，很细腻。 联欢晚会结束，我走在返回公寓的路上，思索着教官一手导演的“好戏”。
教官给予过生日的同学的祝福仅仅是为了让他们在山青感受到温暖与爱吗？这其中似乎蕴含着教官希望我们学会的东西。细细想想，这东西便是感恩啊！母亲为把我们带到这个世界，承受了世上最沉重的痛苦；但是，在我们过生日时，谁曾想过多少年前母亲在这一天为我们付出了多少啊！教官费尽心机想然我们懂得的，就是懂得感恩。
我的心在安宁的夜色下是无比的平静，我抬头看山青所独有的星空。灿烂群星中，哪一颗是我收获的呢？ 第二天，我们就要离开山青了。
临走时，教官跟我们一起回忆起这五天的点点滴滴，回忆起在山青的欢笑，在山青的泪水。教官饱含感情的嗓音中，有的同学通红了眼眶，湿润了脸庞。
我的泪也在心中打转。这泪中是什么呢？是留恋，是不舍。
但最最主要的，我想是感谢。感谢山青给我的回忆，给我的一切。
又想起初来山青时，教官对我们说：“来到山青，我不要求你们有什么太大的改变。但是，我希望你们在这里的五天中，学会理解，感恩。”
我想，我学会了。 感谢你，教官；感谢你，山青。
山青世界
在10月21日的时候我们初一的全体学生去了一个童话般的绿色王国---山青世界。在这个挑战自我，熔炼团队的地方，我们大声的说：山青世界我来了
在徒步越野中，对一般人来说十五公里的路程好像遥不可及，但对我们来说，这不算什么的。累的时候，大家一起停下来休息，当走不下去，失去信心时，同学们互相鼓励，于是又充满了力量。不管山坡阻挡，路多么难走，我们还是奋勇直行。
在站军姿的时候不管我们再累，我们都要坚持。教官对我们说，只要眼泪流出来，就让你们休息，有的同学不到一会儿眼泪就流了下来。教官看到那些没流眼泪的就对他们说，只要集中精神你的眼泪就会下来。在红十字急救中，我们学会了在别人晕倒的时候，怎样营救他。还学会了很多简单的止血方法。了解了关于心肺的相关知识，知道了这些我们可以完成自救和他救了。
难忘的五天集体生活和实践课让我们在我们中心认识了自我和团队的意义，让我们得到成长，完成了人生一次难得的历练。让我们共同亲近阳光，共同经历风雨，做更勇敢的自己。
望采纳谢谢
放飞希望，拥抱阳光，接受挑战，永不言弃！这，就是山青户外体验营，这，就是快乐腾飞的地方.
山青世界，果然山青水秀，宛如仙境一般.群山环抱，朦胧隐现，云雾缭绕山间，青山变得更加隐秘梦幻.湖水淡雅，微波荡漾，轻风吹过，漾起圈圈涟漪，而不失妩媚柔情.石板小路上绿树成荫，三叶草铺成的草坪别有趣味，生活在这样的环境中真可谓无比惬意！
罗马战车，野地对攻，教给我齐心协力，让我对“团队”二字的内涵有了更深刻的体会；园区定向，无线电测向，教给我定向知识，我也了解到地图的使用，锻炼了我们敏捷准确的方向判断力；攀岩、速降，教给我勇敢，让我学会冷静，在迫境中沉着应对，战胜胆怯；信任背摔，教给我信任，我也懂得了团结，试想，若有一个人放手松开，那么结果又会是什么？安全落地，每个人都要负起责任，团结互助.令人期待的攀岩，让我知道了团体的精神……还有联欢晚会，多样的节目，优雅的舞蹈，壮烈的歌声，小营员们最有意义的生日……宁静的夜晚，感动从心底滋生，泪水从眼眶转留，想念无尽蔓延。
在山青，我知道了朋友之间需要包容，我知道了师生之间需要沟通，我知道了自己不是最强的，但同样也知道了自己原来是这么强！
亲近阳光，亲历风雨，做更勇敢的自己！
山青，你是我十二岁夏天最绚烂的一笔，宛如流星，存在短暂，记忆永恒！山青，我们明年再见！
看电视，我总爱看体育频道，在体育频道里，我又最爱看攀岩。每当看到攀岩运动员克服道道难关，攀爬到岩顶时，我总要为他们欢呼；每当看到从悬崖峭壁上摔下来的失败者，我又总要为他们叹息。
更多的时候，我是在想，要是哪天我能亲自攀爬在那悬岩绝壁上，那该有多好啊！
我的愿望终于实现了。
今天游人民公园，我正好赶上公园里刚建成的攀岩运动场试营业。正当我跃跃欲试，想买张票去挑战自我时，麦克风里传来了主持人的声音，今天首先要举行一场攀岩比赛，现场的人都可以报名参赛。于是，我毫不犹豫就报了名，还被编为少儿组的二号选手。
这时，我胆怯了，我可从来没有攀过岩啊！但是，开弓没有回头箭，已经没有退路了。怎么办？我抬头望了望眼前的“悬崖绝壁”，突然，“信心与勇气，力量与技巧的结合——攀岩”的巨幅标语，映入我的眼帘，鼓舞了我的信心。
还好，一号选手的攀岩给了我现场观摩的机会。
当听到二号选手王雨翔上场时，我鼓足勇气，来到岩边迅速检查了保险绳，就勇敢地向上攀爬起来。
真高兴，我还很顺利地攀到三分之一高处。
难关出现了。这时，我右脚蹬在一处岩点上，左脚悬空了，而下一处岩点却在右上方。我右脚打颤了，抓着上方岩点的两手也发麻了。呀！右脚滑了一下，只觉得两眼直冒火星，背心瞬间就浸出了冷汗，眼看就要从峭壁上摔下去。
加油，小伙子加油！在观众的鼓励声中，我竞意外地将右脚换成了左脚蹬在岩点上，为继续向上攀登迎来了转机。
我就这样，一道一道地闯过了难关，胜利地攀上了岩顶，高兴地敲响了风铃。
我在一遍掌声中，手握保险绳，双脚点着岩壁，轻松地滑到了地面。
这次攀岩比赛，我虽然没有名列一、二、三。但是，对于我这个第一次攀岩就参加比赛却没有成为落后者，我已经很知足了。
挑战自我的攀岩运动，锻炼了我的意志和胆量。今后，我要像闯过攀岩时的道道难关那样，去闯过学习上的道道难关。
伴随着飞舞的柳絮，炽热的烈阳，夹杂着淡淡树香的微风，我们挎着大包小包来到了这个期盼已久的绿色王国——山青世界。
回想起以往的军训，我们的环境不再是赤日炎炎的操场，而是一个温馨自由绿荫花园，还有了一帮可爱的室友，与队友们息息相关，同甘共苦，跟随教官的脚步，体验军人的生活。在这段丰富的生活中，还有几个令人难忘的团队活动。
但令我记忆深刻的，还是站立军姿。
军姿代表了军人的面貌，当我们站立时，必须要以军人的姿态、百分百饱满的精神去迎接，去站立。远远望去，我们就像一棵棵小松树一样，傲然挺立。不畏骄阳似火，不畏大汗淋漓。火热的天气烘烤着我们，就如我们青春飞扬的心。我们坚持着，哪怕一动不动，哪怕汗流浃背。军姿代表的是我们的精神面貌，学会了军姿，我们就拥有了坚定的信念，不屈的精神，和军人一般的品格。不管是早是晚，不管是白是黑。即使已是深夜，凉风刺骨，只有月亮相伴，也要军姿站立。
这里是挑战自我，熔炼团队的地方。在这里，我们进行军事越障、实用绳结、体验式培训、红十字急救、小木工作坊、红 *** 、攀岩等一系列活动项目。在阳光中锻炼成长，在劳技课上学习技能，在素质拓展中培养团队协作能力，我们重新认识了自我和团队的意义，让自己得到成长，完成了人生难得一次历练。
就如同山青世界的主题曲一样：“不经历风雨，怎能见彩虹，没有人能随随便便成功”我们就是那一棵小树，经历了风风雨雨，最终见到了璀璨炫目的彩虹。在这个伴随着阳光和微风的夏季，在那一片拥有汗水和欢声笑语的绿地，我们亲近阳光，亲历风雨，做更勇敢的自己！
[作文 山青训练营] 我想今天应是在山青训练营中最难忘的一天，今天下着大雨，我们要进行 十二公里 的徒步穿越，并且，知心姐姐要求我们在路上寻找一些地名、地点与植被，作文 山青训练营。
在我看来，这的确是件难事。 从山青世界出发，达到目的地吃饭，再从目的地返回，难道这不是件十分艰辛的事么？我们穿着雨衣，短裤、凉鞋、还有具有代表性的山青营员衫与背包，在知心姐姐的鼓励下，我们启程了。
虽然教官和领队说，不让说话，但我们还是放肆地说着、笑着，因为我们认为，说笑可以减轻我们在思想上的劳累，当时我还在心底暗暗地想，早知道有这么一天，我还不如不来了。同学们虽然累，但脸上还是一样的高兴，似乎一点都不累，我们不怕说话会减少体力。
可是，在那时我并没有想，这正是磨练意志力的开始。我们在路上，发现了一个叫凸凹村的地方，这名挺新奇，引来了我们同学的N个猜测。
走了4公里 后，我脚上防磨的两个创可贴全掉了，来到了四门塔，我们队有个女生不撑了，坐着车走了，在四门塔那稍作休息后，我们又开始走，目的地就是济南教育基地，初中三年级作文《作文山青训练营》。我们的教官没有打伞，也没穿雨衣，而他们却十分幽默的说，今天天气不错，风和日丽，用不着打太阳伞。
我们都笑起来，我觉得，教官也是用心良苦，想将幽默加入艰苦的训练，也是想证明一句话，在艰苦中寻找快乐。虽然这样，我那时也在想，唉…累死了，要是我也能上车，那该多好啊！脚趾好像就要脱离脚掌的那样疼，雨水已经到了脚腕，身上虽然穿着雨衣也全部淋湿，我实在坚持不下来了，整个人都快瘫在地上。
那时，实在是想放弃，但后来一想，在别人坚持不住时，自己坚持下来，那岂不是件很光荣的事？经过6公里 的长途跋涉，我们到达了目的地。吃过午饭，上完医疗、绳结课，我们原路返回，返回的路我感觉要比启程的路容易的多，这难道是老人说的先苦后甜么？ 原来我认为，学习是件艰苦的事，但我现在明白了，也领略到了，学习虽然苦，但它总有甜的时候，也许有人说，世上没有比学习再辛苦的。
是的，也许正是这样。通过12公里 的徒步穿越“去的路”好比现在的辛苦，“返程”好比我们未来的生活。
通过这12公里，可以让我们联想到许多，体会到更多生活上的真谛。
山青世界之旅
从上周老师就说要带我们去山青世界（素质教育拓展基地），于是，盼望了一个星期，周六终于来到了。
早上我们早早的来到学校，就连那些平时来得晚的也很早的到了，看大家精神十足，脸上洋溢着快乐的笑容。很快，我们坐上了车，一路上有说有笑。就连平时一脸严肃的老师，这时候就像我们朋友，一起谈论着，说笑着。经过了大约一个多小时的车程，终于来到了我们盼望已久的“山青世界 ”。
老师叮嘱了我们一些话，比如“要听教官的话啦，不要乱跑啦，爱护里面的卫生啦…..”之后，由教官带我们进去。一进到这里面，大家东张西望，对这里充满了好奇。这里四面环山，山上生长着一片片的绿树，树下绿草如茵，期间夹杂着各色的小花。还有大大小小的河流，上面有着许多娱乐设施，还有令人恐惧的吊桥。天空是那么明朗，空气是那么清新，深吸一口气，风里有股淡淡的花香沁入心脾，我们仿佛来到了仙界一般。我一下子就喜欢上了这个地方。
教官把我们带到一个篮球场，一天的训练开始了。有三四个教官，围着我们，特别严厉。严肃的对我们说：“你们今天到了这里，就必须服从教官，在队伍里不能乱说话，有什么事必须喊报告！”听完这话，我们互相之间吐了吐舌头，苦笑着，想到这一天必定不好过。这跟我们想象中的完全不一样，那美好的想象只能成为泡影了。
首先，练习 的是站军姿，在太阳地里，暴晒着，还要站的那么标准，对我们来说无疑是一种意志的磨练。我挺直了身子，努力的照老师说的去做，（以免挨打） 当教官走远些时，我又稍稍放松了些。可是，长时间的站着，腿不免有些酸，过了一会，有个同学晕了，我也在想，我到底能不能坚持下去呢？终于，一个多小时之后，教官给每人发了一个垫子，我本以为要练什么俯卧撑之类的呢，，可没想到竟是让我们坐的。我欣喜若狂。我们忽的松了一口气，急忙的坐下，可是，教官却又命令我们站起来，说，要有纪律性，教官说坐才能坐。我们又乖乖的站了起来，听着教官的口令，唉…谁让我们累呢，跟教练作对的后果只有罚站军姿！坐下之后，我揉着我那可怜的脚，好酸啊！
以攀爬为话题的记叙文怎么写
写一次攀爬活动，要写得细一些，具体一些，要有情节，有心里描写，用点修辞，最后上升到哲理.
人生就像攀爬，努力不放弃，就能“会当凌绝顶，一览众山小.”
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看电视，我总爱看体育频道，在体育频道里，我又最爱看攀岩。每当看到攀岩运动员克服道道难关，攀爬到岩顶时，我总要为他们欢呼；每当看到从悬崖峭壁上摔下来的失败者，我又总要为他们叹息。
更多的时候，我是在想，要是哪天我能亲自攀爬在那悬岩绝壁上，那该有多好啊！
我的愿望终于实现了。
今天游人民公园，我正好赶上公园里刚建成的攀岩运动场试营业。正当我跃跃欲试，想买张票去挑战自我时，麦克风里传来了主持人的声音，今天首先要举行一场攀岩比赛，现场的人都可以报名参赛。于是，我毫不犹豫就报了名，还被编为少儿组的二号选手。
可正在这时，我胆怯了，我可从来没有攀过岩啊！但是，开弓没有回头箭，已经没有退路了。怎么办？我抬头望了望眼前的“悬崖绝壁”，突然，“信心与勇气，力量与技巧的结合──攀岩”的巨幅标语，映入我的眼帘，鼓舞了我的信心。
还好，一号选手的攀岩给了我现场观摩的机会。
当听到二号选手王雨翔上场时，我鼓足勇气，来到岩边迅速检查了保险绳，准备妥当，就勇敢地向上攀爬起来。
真高兴，我还很顺利地攀到三分之一高处。
难关出现了。这时，我右脚蹬在一处岩点上，左脚悬空了，而下一处岩点却在右上方。我右脚打颤了，抓着上方岩点的两手也发麻了。呀！右脚滑了一下，只觉得两眼直冒火星，背心瞬间就浸出了冷汗，眼看就要从峭壁上摔下去。
加油，小伙子加油！在观众的鼓励声中，我竞意外地将右脚换成了左脚蹬在岩点上，为继续向上攀登迎来了转机。
我就这样，一道一道地闯过了难关，胜利地攀上了岩顶，高兴地敲响了风铃。
我在一遍掌声中，手握保险绳，双脚点着岩壁，轻松地滑到了地面。
这次攀岩比赛，我虽然没有名列前三。但是，对于我这个第一次攀岩就参加比赛却没有成为落后者，我已经很知足了。
挑战自我的攀岩运动，锻炼了我的意志和胆量。今后，我要像闯过攀岩时的道道难关那样，去闯过学习上的道道难关。
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解读我在攀爬悬崖过程中的心理描写
在攀爬过程中，我遇到的主要困难有山高崖陡、身体瘦弱和内心的恐惧。在这三点当中，虽然前两点是客观存在的困难，但恐惧才是内心真正的悬崖。在文章当中，作者用了相当笔墨通过细节描写表现了自己内心的恐惧以及是怎样一步一步战胜怯懦找到成功的感觉的。找出这些句子之后，我们首先要对这些句子反复朗读，然后圈点出一些写得精彩的词语，如：“心在瘦骨嶙峋的胸腔里咚咚地跳”、“纳罕”、“小心翼翼有了信心”、“信心大增”等词语；在朗读圈点的基础上，可以在这些句子旁边写出自己对这些词语的理解和感受，适当地作一些批注；最后想象如果我自己身处那时那地，我会怎样想，会怎样做，和“我”的做法进行比较，从而更深刻地理解这些心理描写。
解答：
“我落在最后，全身颤抖，冷汗直冒，也跟着他们往上爬。我的心在瘦骨嶙峋的胸腔里咚咚地跳。”这一句细致地描写了“我”鼓足勇气往上攀爬时内心的恐惧，特别是“心在瘦骨嶙峋的胸腔里咚咚地跳”让人读来不由产生快要窒息的感觉。一个“也”字，写出了“我”虽然体弱胆小，但出于一个小小男子汉的自尊，只得鼓足勇气往上爬。
“我听见有人在啜泣，正纳罕那是谁，结果发现原来是我自己。”这一句写出了我身处绝地，上不能上、下不能下的极度绝望，恐惧到了极点，反而忘记了自己的存在，以致于听到哭泣声竟然不知是自己正在啜泣。
“这似乎能办得到。我小心翼翼地伸出左脚去探那块岩石，而且踩到了它。我顿时有了信心。我又照着做了。我的信心大增。‘我能办得到的’我想。”这一句写出了我接受了父亲的指导，从一小步开始，逐步找到了自信，而且这种感觉越来越强烈，最终战胜了怯懦。
“最后，我一脚踩在崖下的岩石上，投入了父亲强壮的手臂中。我先是啜泣了一会儿，然后，我产生了巨大的成就感。这是我永远忘不了的经历。”这一句写出了“我”战胜困难，脱离险境之后悲喜交集的心情。一方面，他为自己曾经遇到的危险而哭泣，另一方面，他为自己战胜了险境、战胜了怯懦而骄傲。
百度文库 搜索文档或关键词命题作文 写作指导命题作文“攀爬的姿态”写作指导及范文VIP专享文档 2018-11-06 2页 用App免费查看 杏坛隐者的店 真实反映教育现实，感悟育人心得。关注按要求作文还记得《背影》里的“父亲”吗？“他用两手攀着上面，两脚再向上缩；他肥胖的身子向左微倾，显出努力的样子……”；还有《走一步，再走一步》里的“我”，“我小心翼翼地伸出左脚去探那块岩石，而且踩到了它。我顿时有了信心。”在我们的生活中，“攀爬”是最美的姿态，有时候为别人，那是付出；有时候为自己，那是成长。或许是身体的苦旅，或许是心灵的跋涉。请你以“攀爬的姿态”为题，写一篇不少于600字的记叙文。要求：①将题目写在作文格的第一行；②文章贴近生活，言之有物；③认真书写，力求工整、美观；④文中不得出现真实的人名、校名和地名。【答案】参考例文攀爬的姿态父亲身着蓝布夹衣，黑色裤子，脚穿绿色解放牌球鞋，搬来长梯，攀爬到屋上拣瓦。这一幕定格在我心中。十年前，我们一家人住在两间旧瓦房里，因年久失修，一到夏天雨季，就会床上灶台无干处，雨脚如麻未断绝，搞得一家人长夜沾湿难入眠。雨过天晴，父亲决定和我修拣屋上的旧瓦。他搬来长梯，放到屋的北头，准备爬梯。我摆摆手说：“屋上的瓦没干，又有泥蔓，很滑；要等天晴几天，瓦真正干了才不滑，再拣瓦吧。”父亲仰头看看天，坚持对我说：“你看天空的胀气很重，可能还会有几天大雨，屋里漏不得了。”那时父亲六十多了，头发早已花白，额上和两腮又几道深深的皱纹，两眼下出现松松垮垮的眼袋，显得很衰老；但他仍然在队里用牛耕田、插秧开河，总是精神抖擞。我担心说：“您年岁已大，恐体力不支，还是请一个瓦工师傅来拣瓦。”“何必多花几块工钱，我还能行，只要每一步过细，就不会有危险。”父亲坚定地回答。父亲在蓝布夹衣上系一根草绳，别一把旧扫帚，像一位将军腰间别着一把手枪，奔上前线。他双脚踩上梯子的横杆，双手抓住梯子的两边，慢慢往上爬。我连忙双手扶好梯子，怕梯子滑。他一步一步往上爬，爬到梯子最上的横杆，再捡开几块瓦，右手抓住露出的屋檩子，身子往左倾斜，同时腰部往上缩，右脚攀上墙；爬上屋后抽出腰间的扫帚，边扫掉瓦上的树叶渣，边双手抓住瓦上面的边沿，双脚往上爬，从从容容一直爬到屋脊上。他坐在屋脊上，像部队拿下了敌人的阵地，高兴地笑着说：“总望着上面不敢动就叫难，永远只能在最底下；你看，我这不一步一步爬上来了吗？”那时我只有十八岁，虽年轻，但一直在读书，从没做过体力活，更没攀爬过这么高。我真佩服父亲的胆量。我想跟着上去，却迟迟不敢动。父亲看我有些迟疑，大声对我说：“不要害怕攀爬，只要每一步手抓牢，脚踩实，攀爬就不会出现问题，只要不断地攀爬，就会到达目标。”我咬了咬牙，甩了甩胳膊，学着父亲的样子，双手抓紧梯子两边，踩着横杆，一步一步往上爬；在抓紧屋檩子往上爬时，忽然看到下面就胆怯了，仿佛这一丈二大八高的房子是临空悬崖。父亲见我迟疑就提醒道：“你眼里只看到危险，就会更害怕；你眼里只朝着目标就会更有信心。”我听后深受启发，就定定神，深呼吸，抓住屋檩，攀上墙头，终于也爬上了屋脊，蹦跳的心好久才平静下来。接着我们开始了捡瓦，掸灰，抠去瓦槽的渣，换掉破损的瓦。一排排地清理，又一排排地盖上，忙碌了整整一天才完工。晚上果然下起了大雨，屋里不见一滴漏雨了，一家人睡得安安稳稳。第二天父亲脸上笑得像盛开的一朵菊花。是的，为家人幸福生活的付出，就是最大的满足，最大的幸福。以后，我总是牢记父亲的一句话：“不要害怕攀爬，只要每一步手抓牢，脚踩实，攀爬就不会出现问题，只要不断地攀爬，就会到达目标。”我攀爬知识高山，从中专到专科，再到本科；我攀爬教学高山，从小教到中教，从初级到高级；我攀爬教学理论高山，发表论文从市级到省级，从单篇到编著。为了更多桃李灿烂，为了自我的枝叶茂盛，每一步手抓牢，脚踩实，不断攀爬一座座高山！继续阅读 开通VIP，免费获得本文本文立即免费保存 赠百度阅读VIP精品版 100W文档免费下载 5100W文档VIP专享版权说明：本文档由用户提供并上传，若内容存在侵权，请进行举报或认领分享收藏下载转存下载文库客户端，离线文档随时查看 活动图片 立即领取VIP教育大礼包热门小说免费读相关推荐文档免费领文库VIP下载并登录文库大学生APP领取加入VIP享千万文档低至元/天