关键词： 金属玻璃   各向异性度   机器学习   动力学   不均匀性   结构特征  

摘要： In crystalline solids,plastic deformation is determined by the motion of structural defects,particularly *** for glassy liquids and disordered solids,it has long been assumed that localized structural rearrangements induced by mechanical load or thermal stimulus also occur at localized defects[1-3].

关键词： 高等数学   综合性设计   有意义   学习经历  

摘要： 文章根据目前教学的实际情况和调查数据,论述了转变以教为中心到以学习为中心的教学理念,通过综合性的课程设计,努力为学生创造有意义的学习经历,以高等数学课程为依托,就关键的步骤介绍了作者在课程设计和教学过程中的一些实践和探索。

关键词： 数据分析   高职学校   个性化学习方法设计  

摘要： 近年来信息化智慧化相关科学技术日益深入经济社会运行发展各个行业领域,这就为各个行业领域所涉及相关具体工作的整体工作效能提升,创造出足够的发挥空间,从信息化智慧化相关科学技术所具有的关键特征来看,其稳健执行落地不仅需要相对比较高端层面的统筹谋划,更需要实际操作层面的贯彻落实到位,高职学生就承担着实际操作层面执行人员的重要角色,在与信息化智慧化相关科学技术相关的诸多细分门类当中,数据分析具有十分典型的代表性意义,数据分析能够科学有效及合理有序的推进开展,有利于进一步促进各个行业领域运行发展迈上新台阶,高中院校需要着眼于用好用实数据分析等关键方式方法,采取诸多得力措施强化处于高职阶段青少年的个性化学习方法规划设计及应用落地,进一步提升具体教育教学效果。该篇文章在对当前高职学生个性化学习存在的主要问题进行分析阐释的情况下,进而针对性提出相关优化措施建议,谋求于在全面周到有力加强促进基于数据分析的高职学生个性化学习方法设计提供部分参考基础材料。

关键词： 主题意义探究   高中英语教学   学习活动观   教学改进策略  

摘要： 英语教学中,语言学习与意义探究矛盾吗?如何实现语言学习与意义探究的统一?本文通过对一次高中英语阅读教学课前后教学改进实践的深度观察与反思,凝练出基于主题意义探究的英语阅读教学改进策略,旨在为高中英语教师改进阅读教学、提升新课程实践力、促进自身专业成长提供参考实例。

关键词： 初中语文   综合性学习   自主学习   教学效率   教学质量   核心素养  

摘要： 语文学科具有广阔性和丰富性特点,对学生的身心健康和情感发展具有重要影响。教师要注重开展综合性教学,通过培养学生自主学习意识和自主学习能力、调整学习方法、加强语文课程与其他学科的融合,引导学生积极主动地参与语文教学活动,提高课堂教学效率和教学质量,提升学生语文核心素养。

关键词： 深度学习路线   自主学习能力   创新能力  

摘要： 首先对深度学习及深度学习路线进行了阐述,以EL图像识别为切入点,介绍了将深度学习方法引入"光伏组件制备工艺"课程教学的具体实施过程。在课程教学中,引入深度学习模式能更好地达到教学目的,突出学生的主体地位,培养学生的自主学习能力和创新能力。

关键词： fault intelligent diagnosis   deep learning   deep convolutional neural network   high-dimensional samples  

摘要： Deep learning has achieved much success in mechanical intelligent fault diagnosis in recent years. However, many deep learning methods cannot fully extract fault information to recognize mechanical health states when processing high-dimensional samples. Therefore, a multi-model ensemble deep learning method based on deep convolutional neural network (DCNN) is proposed in this study to accomplish fault recognition of high-dimensional samples. First, several 1D DCNN models with different activation functions are trained through dimension reduction learning to obtain different fault features from high-dimensional samples. Second, the obtained features are constructed into 2D images with multiple channels through a conversion method. The integrated 2D feature images can effectively represent the fault characteristic contained in raw high-dimension vibration signals. Lastly, a 2D DCNN model with multi-layer convolution and pooling is used to automatically learn features from the 2D images and identify the fault mode of the mechanical equipment by adopting a softmax classifier. The proposed method, which is validated using the bearing public dataset of Case Western Reserve University, USA and a one-stage reduction gearbox dataset, has high recognition accuracy. Compared with other classical deep learning methods, the proposed fault diagnosis method has considerable improvements.

关键词： 模糊支持向量机   半监督学习   分支界定算法的  

摘要： 支持向量机(SVM)是机器学习方法中一种性能良好的数据分类方法 .基于该方法,主要针对模糊支持向量机算法(FSVM)进行研究,介绍了一种半监督模糊支持向量机模型,并引入分支定界算法,通过相应的数据实验验证支持向量机在分类问题应用中的有效性.

关键词： 建构主义   受众   健康科普   说服效果  

摘要： 在当下多媒体竞争和受众面临更多节目选择的传播环境中,科教节目如何凸显节目个性,提高传播效果,是很多节目正在面临的思考。建构主义学习理论在教育领域的指导作用和影响,对于科教节目的革新具有很强的借鉴意义。

关键词： 物理学科   教学态度   教学方法   学习态度   学习方法  

摘要： 结合国内学生学习物理学科的普遍情况及作者的教学经验,提出一个关于教学方法的尝试性观点,并从教学态度、教学方法、学习态度、学习方法等几个方面对此方法进行了详细的阐述。