关键词： 机器学习   品种分类   基因组标记   绵羊   准确性  

摘要： 旨在评估基于基因组标记的机器学习(machine learning,ML)算法在品种分类中的有效性,检验不同ML算法在绵羊品种分类中的应用效果如何。本研究采用2种方式对10个绵羊品种进行单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNPs)位点选择,第一种利用群体间分化指数(fixation index,FST)进行选择,第二种方式是在FST的基础上使用Boruta特征选择算法对SNPs位点进一步筛选。采用K-近邻、支持向量机(support vector machines,SVM)和自适应增强(adaptive boosting,AdaBoost)等8种不同类别的ML算法对绵羊品种进行分类,采用准确性评估不同SNPs选择方式和不同ML算法在品种鉴定中的差异,鉴定绵羊品种分类的最佳组合方式。本研究采用的数据中既有遗传关系较远的品种,也有遗传相似的品种,保证了后续分析的可靠性。根据前1%的筛选标准,FST分析每次筛选出5361个SNPs位点,Boruta算法最终保留(328±11.7)个SNPs位点用于ML品种分类,且在多次迭代后,被标记为“确认”的SNPs位点得分稳定高于阴影特征和被标记的其他两类SNPs位点。Boruta算法保留的SNPs位点数远低于FST分析。在使用ML模型进行品种分类时,大多数模型的准确性均高于0.9。其中,经过Boruta算法选择SNPs位点之后使用SVM模型进行品种分类准确性最高(0.953),AdaBoost表现也同样优秀(0.947),仅使用FST选择SNPs位点之后使用NB模型分类效果最差(0.601)。除NB外,其余模型接收者操作特征曲线下面积均接近于1。无论使用哪种SNPs选择方式均具有较强的区分能力,使用Boruta算法后效果略好。根据上述结果表明,ML方法的实施有效提高了品种分类的准确性,在绵羊品种鉴定中有良好的应用潜力。

关键词： 错题资源   小学数学   学习方法  

摘要： 新课标倡导发展核心素养、推进个性化学习与开展综合实践活动。在数学教学中,有效利用学生错题资源是提升学生数学素养的重要途径。分析学生易错原因,归纳基础知识薄弱、计算能力不足、审题粗心和思维方式单一等典型问题。基于此,提出利用错题区分概念和改编错题的方式,培养学生数学思维能力和学习方法,采用“小老师”模式,组织学生批改典型错题等策略,帮助学生养成良好的数学学习习惯,促进知识内化,提升逻辑思维能力,为学生的可持续发展奠定坚实基础。

关键词： 学习任务   学习条件   学习方式   学习方法   知识分类  

摘要： 在义教语文新课标的文本中,“学习任务”出现高达10次之多,其重要性可见一斑。学习任务的本质是蕴涵着知识类型所需学习条件的学习活动。其蕴涵的学习条件,是促使学生将知识转化成语文学科核心素养的关键之所在。学习任务的逻辑及其背后的心理学逻辑,包括学习方式的逻辑、学习方法的逻辑及知识分类的逻辑。学习方式和学习方法的逻辑,均可植根于知识分类理论,找到相应的学习理据。创建学习任务,教师可将因材施教、经济实用、循序渐进作为主要原则乃至操作方法论。

关键词： 机器学习   异常检测   无监督学习   聚类算法   粒子加速器  

摘要： 中国散裂中子源(China Spallation Neutron Source,CSNS)作为一个用户装置,其稳定运行对科学研究的顺利开展具有重要意义。然而,由于加速器系统的高度复杂性,传统的基于阈值的报警机制在应对复杂和多样化的异常时表现出明显的局限性,部分未能及时检测的异常可能引发束流联锁,降低运行效率和稳定性。为了解决这一问题,本文提出了一种基于机器学习的异常检测方法,并开发了CSNS加速器智能值班员样机系统。该系统通过特征工程和无监督学习算法,能够实时监测运行数据并精准识别复杂异常,尤其是对传统方法难以检测的波动形态异常表现出显著优势。样机系统已成功应用于CSNS加速器运行环境,能够准确捕获运行过程中的异常情况并报警,从而提升异常监测的准确性和故障排除效率。

关键词： 算力发展   降碳增效效应   双重机器学习  

摘要： 大数据时代,算力作为新型生产要素,对区域降碳增效的作用日益凸显。然而,其具体机制及影响路径尚缺乏系统研究。本文构建区域算力发展指标体系,基于中国2011-2022年省级数据,采用双重机器学习方法,实证分析算力发展对区域碳绩效的影响及作用机制。研究发现,算力发展显著提升区域碳排放经济绩效,并降低福利碳强度,形成降碳增效效应。机制分析表明:算力发展通过提升全要素能源利用效率和促进产业结构优化升级助力区域降碳增效。此外,区域、环境规制和政策支持等异质性因素对算力发展的降碳增效效应具有显著影响。本文进一步揭示算力发展在不同区域和情境下的差异化表现,并提出构建多元化算力供给体系、推进绿色算力一体化发展、深化算力赋能行业应用等建议,因地制宜地探索符合地方实际的低碳发展路径,构建算力驱动的绿色经济发展模式。

关键词： 初中数学   有意义学习   解题教学  

摘要： 基于有意义学习理论,从有意义学习的价值、建立有意义数学解题教学的条件、有意义学习的数学解题教学策略等方面,阐述了有意义学习理论指导下的数学解题教学。

关键词： 中华优秀传统文化   中职学生   学习传播   现实意义  

摘要： 习近平总书记强调,中华优秀传统文化是中华民族的精神命脉,是涵养社会主义核心价值观的重要源泉,也是我们在世界文化激荡中站稳脚跟的坚实根基。处于“拔节孕穗期”的青少年,面对意识形态领域的严峻挑战,更需要学习和了解中华优秀传统文化,培养爱国主义精神,坚定文化自信。一、中职学生学习传播中华优秀传统文化的现实意义(一)中职学生学习传播中华优秀传统文化的必要性与紧迫性随着国家高度重视职业教育发展,中、高职学生的比例急剧攀升。在广州地区,占比近半的中职学生群体的思想引领工作尤为重要。部分中职学生的动手能力强,但学科学习相对吃力,对思政课程内容的兴趣不足;部分中考发挥失常的学生可能出现意志消沉,更需要思想上的引导。

关键词： 生本化教育   意义建构   自主探究   知识迁移  

摘要： 指向意义建构的问题式学习,是生本化教育理念下的一种新型模式,强调学生的自主探究、学习以及对知识的迁移应用。我们应设计以学生为中心的方案,利用可激发学生探究欲望的问题,引导学生对知识主动探索、主动研究,在系统性的学习中完成对知识的自主建构。

关键词： PUML绘图助手   多模态学习   优化   用户体验   智能化  

摘要： 随着信息技术的快速发展,PUML绘图助手在软件开发与系统设计中广受青睐,但其在功能、用户体验等方面仍存在一定缺陷,难以满足迫切增长的需求。多模态学习作为一种新兴的机器学习方法,能够有效整合不同模态的信息,提升系统的智能化水平。文章探讨了多模态学习方法在PUML绘图助手优化中的可行性,分析了其在提升绘图效率和准确性方面的潜力。通过引入多模态学习方法,PUML绘图助手有望在绘图效率、准确性和用户满意度等方面实现显著提升。该探讨将为相关领域的研究提供新的思路和方法,推动绘图工具的智能化发展。

关键词： 有意义学习   幼儿园作息时间   时间荒   重构  

摘要： 时间是教育活动的结构性要素。文章基于有意义学习理论,对幼儿园作息时间进行分析与重构。幼儿拥有自主支配时间的权利、享有充分的自主支配时间并能获得良好情绪体验是支持有意义学习的条件。当前幼儿园作息时间普遍呈现出碎片化、机械化控制下的“时间荒”,影响了有意义学习的发生。基于教育实践,本研究从四个“转向”对幼儿园作息时间进行重构:一是时间价值从工具理性转向价值理性;二是时间性质从外在规训转向内外融合;三是拟定依据从“以时定学”转向“以学定时”;四是划分方式从细碎转向整合。