关键词： 主题意义探究   学习活动设计   初中英语   新课标  

摘要： 在简要阐释新课标的要求及初中英语教学中学习活动设计方面存在的问题的基础上,通过两则教学实践案例,探究如何基于主题意义探究优化学习活动设计,有效培养学生的英语学科核心素养,提升教学实效。认为教师在初中英语教学中设计学习活动时应注意基于单元主题意义探究、充分把握学生是语言学习活动的主体这一原则、重视课堂教学中的互动与启发。

关键词： 初中科学   项目化学习   有意义学习   设计策略  

摘要： 初中科学项目化学习与广义的项目化学习存在显著差异,对其主要特征的错误理解,可能将初中科学项目化学习从有意义学习迷失为机械学习。基于对初中科学项目化学习的特征分析和有意义学习条件的解读,文章建构了有意义的初中科学项目化学习的三个设计理念,并用实践案例有针对性地分析了在学习前提、学习动力、学习成果、学习评价四个维度的具体操作策略,以期提升初中科学项目化学习质量。

关键词： 小学科学   探究式学习   项目式学习   合作式学习  

摘要： 在教育领域,传统的以教师为中心的教学模式日渐显现出局限性,尤其是在培养学生的主动学习能力、创新思维和团队协作能力方面。随着教育理念的发展,以学生为中心的学习方法逐渐受到重视。这种教学模式强调学生在学习过程中的主体地位,鼓励他们通过自主探究、实践操作和合作学习解决问题,从而达到更深层次的学习效果。

关键词： 创新素养   学习任务   创新人才基础培养   小学数学  

摘要： 在创新人才基础培养的理念下,需要从创新素养发展的角度改造和开发数学学习任务。指向创新素养发展的学习任务具备如下五大特征:趣味性与挑战性、开放性与生成性、自主性与个性化、过程性与实践性、协作性与互动性。指向创新素养发展的数学学习任务的设计策略包括:将创新素养的发展整合在单元教学中,利用创新者画像作为创新素养发展的支架,设计创意实践任务来促进创造性思维发展,鼓励创造性协作发展集体创造力,为学生的创造性活动提供评价和反馈等。

关键词： 结构力学   图乘法   位移法   理论推导   创新能力  

摘要： “结构力学”作为土木工程的专业基础课,在本科阶段的学习过程中起到承上启下的作用,“结构力学”的学习通常以“高等数学”“线性代数”“理论力学”和“材料力学”等课程为基础。本文基于“高等数学”中的曲线积分、“材料力学”中的静矩和“结构力学”中力法基本原理,首先对图乘法中标准二次抛物线形弯矩图的面积和形心位置进行了推导,其次分别对位移法中一端固端、另一端链杆和两端固端结构在支座单位转角和满布均布合在作用下的弯矩图进行了推导。通过自身进行理论推导加深记忆与理解,从而引导学生将已有知识点与新的知识点相结合,夯实专业基础,培养自学和创新能力。

关键词： 中央政治局会议   意义和实践   重要讲话精神   习近平总书记   全国两会  

摘要： 2025年3月5日下午,习近平总书记参加十四届全国人大三次会议江苏代表团审议时强调:“圆满实现‘十四五’发展目标,经济大省要挑大梁。”这一重要指示不仅是对江苏的殷切期望,也是对全国经济大省的明确要求。去年全国两会,在江苏代表团,习近平总书记同样强调江苏要“更好发挥经济大省对区域乃至全国发展的辐射带动力”。从2022年7月中央政治局会议习近平总书记首次提出“经济大省要勇挑大梁”,到2023年12月中央经济工作会议习近平总书记提出“经济大省要真正挑起大梁,为稳定全国经济作出更大贡献”,再到2024年12月中央经济工作会议习近平总书记再次强调“支持经济大省挑大梁”。

关键词： 多标签学习   深度学习   缺失标签   局部视觉信息  

摘要： 实际图像通常包含不同类别的物体,所以人工标注出足够数量样本中的类别以满足模型训练的需求非常昂贵.因此,使用从互联网采集的大量带有缺失标签的样本来训练多标签学习模型成为当前机器学习领域的热门任务.当前的多标签缺失学习方法主要依赖于预训练网络的记忆机制,从全局特征角度来纠正假负标签,但未从类别关联的显著性区域上有针对性地纠正假负标签.为此,本研究提出了一种全局与局部视觉信息协同优化的多标签缺失图像识别框架.首先,本文提出了一种局部注意区域定位方法,该方法基于类别显著性生成多样的局部区域.然后,提出了一种损失函数,该损失可在全局和局部视觉信息上协同纠正假负标签.综合实验结果表明,本研究提出的方法相较于当前最先进的算法具有更好的识别性能.

关键词： 脑电图   情绪识别   支持向量机   核函数   机器学习  

摘要： 随着脑机接口技术的发展,基于脑电图(Electroencephalogram,EEG)信号的情绪识别成为研究热点。对比了支持向量机(Support Vector Machine,SVM)不同核函数在EEG情绪识别任务中的性能,并与决策树、随机森林和神经网络等常见机器学习方法进行了比较。基于DEAP数据集,通过对不同核函数(线性核、径向基核和多项式核)与其他模型的性能进行分析,发现随机森林在准确率和AUC值方面表现最佳。线性核SVM适用于数据线性可分的情况,而径向基核和多项式核的效果相对较差。此外,还探讨了神经网络的表现,并提出了优化模型和核函数选择的未来研究方向,旨在为基于EEG的情绪识别提供有价值的见解,并推动脑机接口技术的进步。

关键词： 序列推荐   移动平均   噪音   序列信号  

摘要： 序列推荐是对用户历史交互序列进行建模,以预测用户所偏好的下一项目的推荐范式。由于用户交互历史的多样性和复杂性,交互序列常包含嘈杂和不相关的噪声项,从而影响模型捕捉稳定的序列模式;同时,交互序列中存在多样的序列信号,如趋势信号、语义信号和残差信号等,依赖单一模式进行建模无法得到精确的表达。针对上述两个问题,提出了一种基于深度化指数移动平均的序列推荐模型(DeepEMA)。为了解决用户交互序列中的噪音问题,DeepEMA使用时间序列领域的指数移动平均法对序列进行平滑处理,过滤噪音并初步提取序列趋势;为了捕捉交互序列中复杂多样的序列信号,DeepEMA通过包括序列趋势模块、维度语义模块及残差提取模块在内的多模块架构,分别建模序列的趋势信号、维度的语义信号以及残差信号。在四个公开的数据集上进行了验证,实验结果表明,该模型的推荐准确性在命中率(HR)和归一化折损累计增益(NDCG)指标上均优于最先进的基线算法。在HR@5指标上,比最先进的基线平均提高了5.67%;在NDCG@5指标上,比最先进的基线平均提高了4.88%。序列的噪音问题得到了明显改善,消融实验也验证了各模块的有效性。

关键词： 高光谱图像分类   终身学习   多模态对齐   知识蒸馏  

摘要： 针对终身学习面临的灾难性遗忘问题,提出利用多级知识蒸馏进行高光谱图像分类的终身学习方法。首先,设计基于多模态对齐的特征提取器,充分利用高光谱图像的空谱信息和标签文本信息。此外,设计多级知识蒸馏策略,有效保留旧阶段的多模态知识。提出的方法在两个公共高光谱数据集上进行实验,与目前最新的方法相比,所提方法在Pavia University数据集上平均精度提升了15%~18%,在Botswana数据集上平均精度提升了1%~8%。