浅析小学数学综合实践活动课教学的有效开展与实施

随着小学数学新课标的推进，小学生的数学学习应该是现实的、多样化的、有趣的，探索性学习活动应该成为数学学习的主要方式之一。为了改变学生的学习方式，实现数学学习由被动向主动、枯燥向有趣、单一向丰富的转变，在数学教学中要积极开展数学综合实践活动。数学综合实践活动课不是可上可不上的附属课，要培养学生的应用意识、创新能力和实践能力，促进学生生动、活泼、主动地发展，就一定要上好数学实践活动课。

基于虚拟现实的渲染优化算法

随着虚拟现实技术的不断发展,对虚拟场景的真实度要求也越来越提高.然而在虚拟场景中,复杂的地形、大量的植被和建筑使需要渲染的数据量大得惊人,故渲染速度成为了虚拟现实技术的一大瓶颈.现有的研究并不能很好的提升虚幻引擎中的渲染速度,还会出现“突越”和对视野外模型剔除效果差的问题.本文提出一种游戏线程与渲染线程并行和双层裁剪算法.首先在虚幻引擎中将游戏线程与渲染线程并行以提升渲染速度,然后使用淡入淡出细节层次算法进行第一层裁剪,最后使用缓慢剔除算法进行第二层裁剪,提升剔除效果.实验证明,该方法与串行线程相比渲染速度提升了40%,与传统单层裁剪算法相比,帧率也达到了55.

基于虚拟现实的高铁在坡道地段的运动仿真

在坡道地段的运动仿真是高铁在整个运动仿真中的重要部分.为了研究高铁在坡道地段的运动仿真,本文提出了基于虚拟现实的高铁运动仿真模型.首先构建高铁模型和地形;然后将高铁抽象成绳体模型,从动力学角度分析高铁在坡道地段上的受力情况和运动状态;最后在虚拟现实引擎Unreal Engine中进行相关蓝图节点的连接,利用其提供的完整套件、实时高逼真的渲染效果,将其应用在高铁的仿真中.对研究高铁线路选取设计、模拟运行以及列车速度等参数和地形的适应关系等提供了很好的手段和方法,使模拟效果与列车实际运行状态最大程度匹配,同时也给相关的其他研究提供了参考.

基于虚拟现实的复杂场景加载优化算法

目前大规模场景模型生成的需求量日益增加,现提出了一种基于区域的自动LOD(Levels Of Details)构建算法.该算法基于动态网格简化算法,在游戏设计制作的过程中,游戏开发人员会经常需要对美工部门人员提供的模型进行优化.为了可以使模型的面数得到简化,并且不改变模型的外观.当今流行的LOD技术非常擅于处理这种情况,判断模型与摄像机的距离如果超过一定范围之后,自动调取不同层次的模型,当模型距离摄像机很远的情况下使用面数低的模型替换高模,这样可以提高帧率并且降低摄像机前的三角面以及顶点数从而减少渲染压力.一般模型的简化分为静态和动态模型的简化.大部分情况下,程序员会让美工部门提供几套不同面数的模型或者通过模型简化工具对高模进行减面并存成多个Mesh,并在程序运行的时候,根据模型与摄像机的距离远近动态的替换Mesh.这是一种静态的方法.这里将尝试使用一种动态的网格简化和LOD技术相结合的方法.这种新型算法的大大的简化了操作流程,美术人员只需要提供一个模型,程序员可以使用这种方法生成量级不同的低模,根据摄像机与模型的远近自动的调取不同精度的模型.

国产工业软件如何突围

在打造以国内大循环为主体的"双循环"新发展格局大背景下,软件强国战略为我国工业软件带来了新的发展机遇。全球化竞争新格局背景下,我国卡脖子技术的窘境日益凸显,工业软件领域尤甚。作为"工业制造的大脑和神经",我国工业软件市场由国外工业软件巨头所垄断,国产工业软件不仅不强,甚至难以称"大"。国产工业软件行业的羸弱成为中国制造业进一步发展的瓶颈之一。

异构神经网络图像量化算法的相关探讨

脉冲耦合神经网络模型的构建灵感源自哺乳动物视觉皮层,在该模型基础上,利用异构神经网络,可以构建出一种异构神经网络图像量化算法。本文首先对脉冲耦合神经网络作出分析,然后对一种异构神经网络图像量化算法的提出、应用流程与应用效果展开探讨。