关键词： 全球化时代   音乐教育   跨文化交流   学习方法   国际合作  

摘要： 在全球化背景下，跨文化音乐教育已成为培养具备全球视野和多元文化修养人才的重要途径。本文探讨了跨文化音乐教育的重要价值与实践策略，分析了未来发展趋势，并从跨文化音乐教育的理论框架与实践、跨文化音乐教育中的学生参与和互动、跨文化音乐课程设计与发展、跨文化音乐教育的国际合作与交流等多个方面进行了深入分析，以期为促进音乐教育在全球化时代下的创新与发展提供参考。

关键词： 高中数学   趣味性课堂   基本不等式   学习方法  

摘要： “双减”背景下的高中数学创新趣味性课堂，是通过教师创设情境教学环境，激发学生的学习兴趣，从而达成良好的学习效果.本文以探究基本不等式的概念和性质为例，践行创新趣味性课堂.课堂开始，教师通过实际生活中的例子，引导学生小组合作学习讨论与思考基本不等式的应用价值.课堂教学中，教师组织学生分组进行探究实践活动，带领学生进行课堂练习，促进学生了解基本不等式解决实际问题的重要性.课堂结束前，教师给予学生课堂评价，从而提高学生的数学思维能力和解题能力，让学生在轻松愉悦的氛围中掌握基本不等式，为学生后续学习打下坚实的数学基础.

关键词： 小学数学   自主学习能力   教学策略   学习方法  

摘要： 在小学数学教育中，培养学生自主学习的能力是增强其数学素养与学习热情的重要途径。文章分析了现阶段小学数学教学中的若干问题，探讨了培养学生自主学习能力的途径，并提出了一系列切实可行的教学措施。通过激发学生自主学习兴趣、培养学生有效的学习方法等教师能显著提升学生的自主学习水平，进而推动学生全面成长。结合实践经验，文章阐述了以问题为引导、以探究为核心、以合作为依托的策略，致力为小学数学教学提供理论支撑与实践导向。

关键词： 深度学习方法   阵列激光   波形数据   PNN   特征识别  

摘要： 传统方法无法有效捕捉复杂或细微的特征，导致特征识别的准确性不高。针对上述问题，提出一种基于深度学习方法的阵列激光波形特征识别方法。采集阵列激光波形数据并实施预处理。利用经验模态分解(EMD)方法对这些数据进行分解，以提取固有模态函数(IMF)的波形能量矩。将这些IMF的波形能量矩输入到深度学习中的概率神经网络(PNN)模型中，以实现阵列激光波形的特征识别。实验结果表明：所提出的方法在3次交叉验证中的特异性表现优于其他对比方法，这充分说明了所提出的方法在特征识别任务中具有更高的准确性。

关键词： 主题意义   英语学习活动观   阅读教学  

摘要： 本文以一节初中英语阅读课为例，围绕主题意义的探究，以英语学习活动观为指导，设计了一系列以学生为主体的学习理解、应用实践和迁移创新活动，进一步引导学生深入阅读语篇，发展语言能力，培育文化意识，提升思维品质，提高学习能力。

摘要： 中华民族自古就有“尚五崇十”的传统和习俗，郭沫若先生在《甲骨文字研究释五》一文中指出：“数生于手，一拳为五”。《易经》中的河图洛书以十数和五方，五行。这些中国古人的智慧以“5”为核心，构建起生数与成数的系统，进而启发诞生了珠算中“超四满五升一”的原则。这种定制方式既体现了古人对自然规律的深刻洞察，也为珠心算的发展提供了理论基础。

关键词： 约束强化学习   集成对抗模型   智能体  

摘要： 未知环境动力学模型可能导致模型预测误差，进而引发不安全行为。为了解决安全数据的准确率不高，求得最优解的效率较低的问题，提出了一种基于集成对抗模型优化的强化学习方法，旨在解决智能体在面临安全约束时如何有效学习和利用安全数据的问题。该方法使用集成模型预测不确定性，并通过对抗网络生成的扰动来学习更安全的策略。在交叉熵函数中引入了全局精英变量，来加速算法寻找最优解的过程。结果表明，对抗网络的引入提高了模型的安全性，可以将安全数据准确率保持在高的水平，使其适用于更多安全场景。

关键词： 强化学习   奖励学习   策略多样性   行为表征   双曲空间  

摘要： 强化学习通过自主交互和试错机制,能够在动态、不确定的环境中优化长期收益,解决序列决策问题。具体而言,强化学习通过智能体与环境的持续交互,智能体根据当前状态选择动作,并根据环境反馈的奖励信号和状态变化不断调整策略。其核心目标是通过试错和经验积累,逐步学习出一种能够在长期内最大化累积奖励的策略,从而指引智能体在不同状态下采取最佳行为。由于其高效的决策优化能力,强化学习已广泛应用于机器人控制、游戏策略设计、自动驾驶和资源分配等领域。然而,面向复杂的现实环境,强化学习在策略学习的多个关键环节仍面临诸多亟待解决的问题:1)奖励获取难:在实际问题中奖励函数通常难以清晰定义,尤其是在连续控制任务中,由于动作空间的无限性进一步增加了奖励学习的难度;2)策略欠鲁棒:复杂的实际应用环境通常充满随机性,单一或同质化的策略难以应对随机性带来的变化,导致表现不稳定的问题;3)动作高复杂:在复杂环境中智能体的动作展现出层次化、嵌套式的依赖结构,表征能力不足会导致对智能体行为的建模不精确,从而影响策略性能。 鉴于此,本文开展复杂环境下的强化学习方法研究,探索利用状态转换关系构建图结构解决环境奖励缺失问题,采用多样化策略扩散方式实现解空间扩展提升策略鲁棒性,利用智能体状态动作演化过程构成的层次化几何结构学习有效的策略行为表征,具体研究内容和贡献总结如下: (1)基于图结构的连续控制任务直推式奖励推理 奖励是强化学习中训练有效策略的关键要素。然而,在实际应用中,奖励函数往往难以清晰定义,同时由于交互成本或其他限制,智能体与环境之间的交互次数通常受到严格约束。这种情况下,奖励学习变得十分困难,尤其是在连续控制任务中,由于动作空间的无限性进一步增加了奖励学习的复杂性。这种挑战在医疗保健和机器人技术等领域尤为突出。为此,本文提出基于图结构的直推式奖励推理算法。该算法利用现有数据和有限的奖励标注来构建奖励传播图,并基于图结构信息传播的上下文属性来推断未标记数据的奖励。实验表明,应用该算法推断的奖励训练智能体策略,在机器人运动和机器人操作任务上均展现了策略性能的提升。 (2)非马尔科夫任务扩散多样性策略 策略多样性是指智能体在同一任务或环境中能够开发和使用多种不同的策略实现目标,增强了智能体应对环境变化的成功率。强化学习通常以马尔科夫决策过程作为理论基础。然而,在许多现实场景中,奖励取决于智能体的状态和动作历史,导致非马尔科夫决策过程。在策略初始化的前提下,由于历史信息和时间依赖性的变化,非马尔科夫决策过程可能会有非结构化的扩散解空间,这导致在非马尔科夫决策过程中解决方案的封闭形式不等价。为此,本文提出非马尔科夫任务扩散多样性策略算法,该算法通过在策略更新过程中逐步突破当前解空间的边界,实现解空间的扩展,从而增强策略的多样性。具体而言,算法对状态和动作序列进行建模,学习解空间中的策略嵌入,并堆叠策略嵌入构建分散矩阵作为策略多样性的度量,以引导策略在解空间中的扩散,最终生成一组多样化的策略。实验结果表明,该算法能够训练出具备多样化策略且鲁棒性强的智能体,并在多个任务中取得了显著成效。 (3)利用几何结构建模智能体行为 在多智能体环境中,理解其他智能体的行为对提升策略性能至关重要,其关键在于对智能体行为准确建模。行为建模的核心在于捕捉其动作之间的顺序和依赖关系。由于每个动作都会影响后续状态,这种相互依赖关系通常呈现出层次化和嵌套的树状结构。然而,在欧式空间中建模树状数据容易产生失真,导致动作结构信息损失。为此,本文提出了利用几何结构建模智能体行为算法,在双曲空间中对智能体行为进行建模。双曲空间因其几何特性,具有对层次化结构数据表征的天然优势。算法将智能体行为投影到庞加莱球中,并利用双曲神经网络学习智能体的行为嵌入,实现捕捉智能体行为的层次化特性及其他重要特征。实验结果表明,该算法在多智能体合作和竞争环境中均表现出优异的效果,展示了双曲行为嵌入在实现有效决策方面的潜力。

关键词： 地理   教材   七年级下册   认识区域  

摘要： 人教版地理教材七年级下册基于课标“内容要求”,综合考虑学生中学阶段地理学习的需要,精心选择区域作为案例,并优化教材呈现形式,统筹设计教材内容等,以培养学生认识区域的一般方法,提升学生的地理学科素养。

摘要： 随着全球化进程的加快和社会的不断进步，多元文化教育成为各国教育政策的重要组成部分。《中国教育现代化2035》明确提出，要重视不同文化背景学生的教育，促进教育公平和社会和谐。在这一政策背景下，幼儿教育作为教育体系的基础环节，其环境创设的质量和多样性直接关系到幼儿的全面发展。多元文化社会中的幼儿不仅需要在认知和情感上得到全面发展，还需要培养其跨文化理解和交流的能力。环境创设在幼儿教育中起着至关重要的作用，它不仅提供了幼儿日常学习和生活的空间，更是幼儿获取知识、发展技能和形成价值观的重要载体。