关键词： 数学阅读   教学指导   学习方法  

摘要： 数学是一种数学语言的教学,数学课堂的阅读是无声的、充满思考的、探究的过程。在数学学习中,“读”有着举足轻重的作用,是审题的前提,是解题的基础,是培养良好学习习惯的主要方式,更是培养学生数学核心素养的重要途径之一。因此,教师要和学生一起“读”数学、“读懂”数学。教师可以列出阅读提纲,指导学生初步阅读,激发学生自主探究的兴趣;适时巧妙点拨,使学生融会贯通地深入思考,培养学生的数学思维;放手让学生去读,读懂课内外的数学知识,培养学生的应用意识和创新意识。

关键词： 感性体验   理性思考   阅读   感同身受   学习   困惑  

摘要： 许多学生在学习小说类文本时常常有这样的困惑:在阅读过程中明明被精彩的情节吸引,甚至能感同身受,跟随主人公同喜同悲,可是在阅读后却说不出所以然,不明白作者是如何调动自己的情感的,以及作者真正想要表达什么。

关键词： 初中语文   跨学科学习   教学原则  

摘要： 跨学科学习被不少初中语文教师所关注并实践。在对跨学科学习的意义理解与原则确定等方面,尚存在讨论的空间。跨学科学习可以促进学生在学习中形成具身体验,可以让学生在总结与反思过程获得认知。实践中必须遵循学生视角原则、思维导向原则、基于跨学科知识实现跨学科方法迁移运用的原则。

关键词： 分类   类不平衡   欠采样   类重叠度   数据复杂性   机器学习  

摘要： 分类是机器学习中的一项重要学习任务,基本思想是使用在训练样例集上生成的分类器对测试样例的类别进行预测.然而,很多实际应用中的训练集具有不平衡的类分布,这通常会制约学习算法的分类性能.为此,本文提出以类重叠度为优化目标的不平衡数据学习方法(COA-RBU).将相对类间势作为多数类样例效用的评价标准,并根据训练集的类重叠度自适应地确定合适欠采样比例,以降低不平衡训练集的数据复杂性.实验结果表明,类重叠度能较好地反映数据集的学习难度,并且COA-RBU具有良好的性能和较高的效率.因此,本文工作从类重叠数据复杂性角度为合适欠采样比例的确定提供了一种新的思路.

关键词： 5G接入环境   网络延迟优化   深度强化学习  

摘要： 5G接入环境的复杂性和动态性使宽带网络延迟优化成为关键挑战。传统方法在实时性和高负载场景下表现出明显局限性,无法满足动态调度需求。本文提出了一种基于深度强化学习的网络优化方法,结合强化学习的决策能力与深度学习的特征提取优势,动态调整资源分配和路径选择,以有效降低网络延迟、提升资源利用率。通过设计动态流量和异构节点的模拟环境,并借助仿真工具验证,该方法在平均延迟、延迟波动和资源利用率等关键指标上显著优于传统方法,尤其在突发流量和高峰负载场景中表现突出。此外,本文探讨了该方法在智慧城市、车联网和工业物联网中的潜在应用,并提出进一步优化建议,为5G网络优化提供了创新思路,展现了深度强化学习在复杂网络环境中的广泛前景。

关键词： 水声信号处理   机器学习   水声通信   水声被动定位   水声探测  

摘要： 随着我国海洋事业的不断发展，水声信号处理技术在海洋资源开发、海洋环境监测和海洋安全等领域发挥着越来越重要的作用。近年来，机器学习方法在水声信号处理的应用中取得了一定突破。该文全面综述了机器学习方法在水声通信、水声被动定位、水声探测中的研究进展，典型应用包括基于机器学习的水声信道估计、被动声呐定位以及水声目标识别等。海洋声学问题通常具有高度非线性、高度复杂的典型特点，机器学习方法凭借出色的自动化特征提取和模式识别能力，可在这类问题的处理过程中实现优秀的拟合及分类效果。同时需要指出，机器学习方法在水声信号处理中的应用还存在一些挑战和问题，如数据量不足、数据质量低、算法复杂度高等，为此该文提供了进一步研究和探索的思路。

关键词： 认知架构   ACT-R   遗忘曲线   间隔重复算法   学习规划  

摘要： 间隔重复学习方法在辅助学生自主学习方面发挥了重要的作用；然而传统的间隔重复算法在间隔控制上过于僵化，导致学生每日的学习任务量差异明显，进而影响学习效率。为了提升自主学习效率，提出了一种基于ACT-R(adaptive control of thought-rational)的认知间隔重复学习方法。一方面，基于ACT-R规划学习过程，模拟学生学习行为并提取主导模型记忆变化的激活参数；另一方面，提出了遗忘曲线切割算法，将遗忘特性反映到学习规划之中，并提取记忆留存率与推荐复习间隔等参数；最后，基于二者所得学习参数，针对特定的学习任务动态地生成间隔重复学习规划。实验分析表明，相较于传统的间隔重复学习算法，基于ACTR的认知间隔重复学习方法可以合理并有效地安排自主学习任务，每日学习任务量更加均衡，每个任务的学习时间分布也更加合理。

关键词： 《论语》   儒家   学以成人   学习观  

摘要： 《论语》作为以孔子为代表的古典教育经典著作,对中国的教育具有重要意义。“学以成人”是儒家的人格修养理论,儒家所追求的精神境界是通过学习获得真理和提升道德。儒家将“人”理解为通过创造性转化而提升为“仁”或“圣”的形成性存在,而这种创造性转化是通过“学”“习”得以实现。通过剖析《论语》开篇,以期理解和阐释孔子及其教育思想,而儒家所展现出的创造性学习观也可为当前的教育问题提供解决思路。

关键词： 机器人手术   心脏瓣膜假体植入   二尖瓣成形术   学习曲线   时间因素   预后  

摘要： 目的明确机器人辅助下二尖瓣置换术的学习曲线的临界值,为临床工作提供指导。方法回顾性分析2014年12月—2017年12月37例在我院心血管外科完成的机器人辅助下二尖瓣置换术患者的临床资料,根据手术日期排序,计算手术时间、转机时间及阻断时间的累积和(CUSUM)值,绘制曲线并拟合,以手术时间的最高CUSUM值为分界点将患者进行分组,比较两组患者一般资料、手术时间、转机时间、阻断时间、手术前3 d的总引流量(心包胸骨后及胸腔引流量之和)、住院时间、围术期药物及血制品使用情况、是否行二次开胸手术等方面的差异。结果跨越机器人辅助下二尖瓣置换术手术时间学习曲线的最低例数为9例,跨越转机时间、阻断时间的最低例数分别为12、11例。以第9例为界进行分组,两组在术后第2、3天总引流量及术后红细胞、血浆用量的差异有显著性(Z=2.21~2.55,P<0.05)。结论机器人辅助下二尖瓣置换术从学习阶段进入熟练阶段需要累积的最低手术例数为9例,学习阶段应密切关注患者病情的变化,积极改善预后。

关键词： 卷积神经网络   有限差分方法   波动方程   无监督学习  

摘要： 波动方程是一种重要的物理偏微分方程,近年来深度学习有望加速或替代传统数值方法对其求解.然而现有深度学习方法存在数据集获取成本高、训练效率低、边界条件泛化能力不足的问题,为此本文提出一种基于有限差分残差约束的波动方程无监督学习方法,基于结构网格和有限差分方法构建一种新颖的有限差分残差约束,以及一种无监督训练策略,使得卷积神经网络能够在无数据条件下训练,并预测波的正演过程.实验结果表明,有限差分残差约束相较于PINNs类的物理信息约束具有更容易拟合、计算成本更低、源项泛化能力更强的优点,这使得我们的方法有着更高的训练效率和应用潜力.