STEAM教育理念下数学拓展课教学设计研究

为了达成培育真实情境问题解决能力的目标,围绕以跨学科为核心特征的STEAM教育,寻求数学拓展课的优化路径.从确定以真实情境问题解决能力为目标、设计体现多维化特征的教学内容、实施彰显数学化脉络的教学活动、设定关注学习过程的评价侧重点4个维度切入,剖析STEAM教育理念对数学拓展课教学的指导价值,提炼教学基本理念,并构建了STEAM教育理念下的数学拓展课教学基本流程.最后归纳总结出教学设计与实施过程中应注意的关键点:防止过度数学生活化,妥善处理情境虚实;关注协作创新过程,培育工程设计思维;合理融入人文艺术,凸显数学学科本质.

面向无人驾驶场景的实时语义分割算法研究

针对现有无人驾驶场景中分割精度与运行速度之间难以取得平衡的问题,提出一种新型的实时语义分割算法。首先,利用残差结构(Residual)构建出高效特征提取单元(EFEU)以更好地感知空间和语义信息;其次,采用了一种双边结构,其中空间分支结合池化操作保留浅层空间信息,上下文分支用来提供大的感受野,捕获深层上下文信息,两条分支在网络的不同阶段合并,以加强不同层次之间的信息传播。最后结合深度可分离卷积和通道重排操作构建上下文融合模块,将不同层次之间的信息进行融合,进一步提高模型的分割效果。在常用的数据集上进行实验,实验结果证明了所提方法的有效性。

基于大疆无人机的Context Capture三维实景建模探讨

提出一种利用大疆消费级无人机采集影像,结合Context Capture建立三维实景模型的方案。探讨该方案在外业采集和内业处理时要注意的一些关键技术。通过实际工程项目验证了方案的可行性,为以后类似的工程项目提供借鉴和参考。

基于双分支交互的实时语义分割算法

针对双分支实时语义分割算法存在双分支交互差、多尺度上下文信息提取不完善等问题,提出了基于双分支交互的实时语义分割网络(dual-branch interactive multi-scale fusion network for real-time semantic segmentation,DIMFNet)。算法以引导聚合双边语义分割网络(bilateral network with guided aggregation for real-time semantic segmentation,BiseNetV2)的双分支结构为基准进行改进,空间分支提取空间细节特征,上下文分支提取深层上下文特征。结合注意力思想提出注意力引导高级语义融合模块(attention guide high-level semantics fusion module,AGHSM)实现双分支的交互融合,以获得更好的空间特征表示;对金字塔池化模块进行改进,提出采用多层聚合金字塔池化模块(multi-layer aggregation pyramid pooling module,MAPPM)提取多尺度上下文特征,以获得更好的上下文特征表示。算法在Cityscapes数据集上进行消融实验并与现有实时语义分割网络进行对比,验证了各模块的有效性,以124.5 f/s达到了77.9%的平均交并比(mean intersection over union,MIoU);在CamVid数据集上以211.1 f/s达到了75.1%的MIoU。相比现有的实时语义分割网络,本文算法更好地权衡了分割的精度和速度。

Lexical Processing in Context Interpretation

Elaborate explanations of word definitions and word distinctions are the usual practice in reading class in China. This paper proposes a 3P method in vocabulary learning and teaching which includes vocabulary preview, vocabulary processing, and vocabulary practice, aiming for a better knowledge of vocabulary and a better comprehension of the text.

基于DJI Phantom 4 Pro和Context Capture的煤矸石山实景三维建模

针对阳泉市南庄矿神峪沟煤矸石山综合治理项目,利用消费级DJI Phantom 4 Pro无人机获取倾斜影像,通过实景建模软件Context Capture进行数据处理,最终生成神峪沟煤矸石山实景3D模型。结果表明:基于DJI Phantom 4 Pro和Context Capture的三维建模,较传统地形测绘成本大大降低,极大地减少了人工投入;模型效果逼真,要素全面,具有一定的测量精度(地物点的平面精度达到了1∶500地形图的要求),可以满足煤矸石山绿化调查及其利用规划的要求。

基于Context Capture和Inpho软件的真正射影像生产研究

针对传统方法生产数字真正射影像效率低、质量差、精度低的问题,本文采用倾斜摄影空三加密成果xml文件,利用C语言开发了空三转换软件,将xml文件中的影像外方位元素和相机参数进行提取,并导出对应的畸变改正影像,然后将其引入inpho软件进行数字真正射影像的生产。通过实际项目数据对比可知,本文的方法生产的数字真正射影像成果质量好、精度高,且较传统方法效率高,为数字真正射影像生产提供了有效的方案。

基于循环神经网络的实时偏好感知兴趣点推荐

鉴于现有兴趣点推荐方法未能充分考虑用户实时偏好的影响,提出一种利用循环神经网络学习用户实时偏好嵌入的兴趣点推荐方法。为建模用户实时偏好,通过融合地理信息和时间信息学习用户实时状态嵌入。考虑历史签到信息对用户偏好决策的影响,基于矩阵分解技术开发一种组合兴趣点类别信息和用户社会信息的用户偏好嵌入表示。联合用户实时需求向量和历史偏好向量,使用一种基于注意力机制的循环神经网络框架实现用户实时兴趣点偏好的预测。经大量实验验证了所提用户实时偏好预测模型的可行性,较其它现有流行的方法,查准率和查全率分别提高了8.7%和8.3%。

“双一流”背景下真实问题情境创设在园林生态学教学中应用实践

“双一流”建设下人才培养的要求是懂理论、能实践、会创新,现有教育模式无法满足时代人才培养所需。根据“双一流”战略人才培养的要求,采用实践法对园林生态学中“植物群落”开展真实问题情境创设,通过发现问题—创建问题—解决问题—拓展问题的模式开展实践,实现了以探索问题为导向,以解决问题为目标,实现知识掌握从浅到深层层深入,全面培养学生的实践与创新能力,为社会发展培养需求型人才。

真实情境下地理诊断问题解决的专家认知模型

2018年颁布的《普通高中地理课程标准》对我国地理教学和评价提出了新挑战。研究采用半结构化访谈的方法,收集整理专家在真实情境下解决地理诊断问题的过程信息,形成编码系统,并揭示专家问题解决的认知过程及其加工特征。研究发现,专家解决地理诊断问题是一个"假设—验证"的迭代过程。这一过程大致经历"问题形成""问题表征""计划—实施"和"因果解释"四个阶段,并运用"尺度思维""地理要素分析"和"类比编码"等思维方式和认知技能。研究的发现可以作为进一步探讨、构建基于核心素养的地理教学模式和评价框架的理论基础。

程序正义的现实语境

在现实语境下,程序正义在民众的思维和法律实践中均受到了不同程度的曲解,这在根本上与社会主义法治理念相悖。中国人情社会中的法制传统与程序正义本身构成一对矛盾,这个矛盾体的对立面存在着多种多样的表现形式。长期的人治传统使中国人习惯于听命与服从,从而束缚了自身的理性与自由。所以,为适应法治建构长远的需要,人们在程序观念上应做四维视角的转变:破除程序虚无主义,矫正程序工具主义,摒弃程序形式主义,强化程序理性主义。

幼儿数学教育生活化——在自然、真实的情境中突出情感、兴趣的培养

幼儿数学教育生活化,既是《幼儿园教育指导纲要(试行)》的明确要求,也是幼儿身心发展特点和学习能力所决定的。但幼儿教育工作者在教育实践中不能过分地强调"生活化",忽视"数学化",而要以现实生活为基础,在自然、真实的生活情景中强调对幼儿情感、态度、兴趣的培养,这才是最适合幼儿特点的数学教育方式。

基于动态抢占阈值的LSF调度算法

在最小空闲时间优先(LSF)调度算法中,当任务集中有多个任务的优先级相同或相近时,过多的上下文切换会产生"颠簸"现象,从而大幅增加系统开销。为此,结合LSF算法的特点,通过设计合理的动态抢占阈值,提出一种改进的调度算法DPTLSF。仿真结果表明,改进的算法能够大幅减少"颠簸"现象的发生,降低任务集的截止期错失率。

新鲜度敏感的上下文推理实时调度算法

由于普适计算中上下文具有时效性,上下文推理器必须支持推理任务的实时调度。针对上下文推理结果在一段时间内仍然保持"新鲜"的特点,本文提出推理结果重复利用效率及其计算公式。在此基础上提出一种新鲜度敏感的上下文推理实时调度算法FRSA,以推理结果重复利用效率作为判断依据结合任务的deadline进行调度,其目标是在推理器负载较重时达到较高吞吐量。实验表明,在推理器负载重时,FRSA的系统吞吐量比经典调度算法(SJF,EDF,LSF和FCFS)高出10%-30%。

uCOS实时响应问题的解决方法

阐述了在实际应用开发中uCOS实时响应问题的解决方法. 围绕快速中断服务、上下文切换速度以及特高速系统中精确响应时间三个方面进行了探讨,并给出了相应的解决办法.

三维实景精细建模在露天矿综合治理中的应用

针对露天矿对三维实景模型的高精度、精细化真实还原等需求,采用飞马D2000多旋翼无人机搭载Sony a6000相机通过变高航飞获取多视角高分辨率影像数据,利用Context Capture软件进行空三加密生成三维实景模型,并利用检测点进行精度评定.研究结果表明:点位误差为4.33 cm,高程误差为5.75 cm,结合SketchUp个体景观建模构建赛道小镇三维精细实景模型,符合露天矿整体规划及建设的精度要求,不仅实现赛道小镇整体空间规划及决策分析,而且实现基于三维场景的地形图检核和土方计算.

中学统计素养的评估与启示——基于近5年浙江省中考题的分析

该研究从知识内容、认知水平及情境三个方面,对浙江省2013-2017年12个地市的60份数学中考试卷中的“统计与概率”试题进行分析,发现每年的试题都设置了此领域的重要知识,但还不够全面;设置了不同认知水平的试题,但大多数集中在统计识记上;大多数试题都有现实情境,但情境的真实性、开放性不够.建议在今后的命题中,考虑核心内容要素的覆盖,适当增加考查统计推理和统计思想的试题,以及设置更为开放、真实的问题情境.

Windows 2000(XP)+RTX的实时性分析与测试

强实时应用环境要求操作系统的行为必须具有精确的时间可预测性。分析评估强实时操作系统的两个重要性能指标:中断响应时间、上下文切换时间,并以Windows2000(XP)下的实时扩展RTX为研究对象,剖析其内核的实时机制,使用高精度时钟板以及任务挂起/恢复的方法来测试RTX中断响应时间和上下文切换时间,为RTX在强实时领域的应用提供了依据。

基于局部上下文特征的组合的中文真词错误自动校对研究

中文的真词错误类似于英文的真词错误,指一个中文词错成另一个词典中的词。提出一种基于混淆集的真词错误发现方法,通过对目标词的局部特征的提取,形成局部左邻接二元、右邻接二元及3个三元特征,然后通过和目标词对应的混淆集中的混淆词来估计二元概率和三元概率。最后提出一种多特征融合的模型,然后利用规则来判断中文文本中的真词错误。将查错结果分为标记错误和更改错误两种类型,采用18组混淆集,构造2万行的测试语料进行实验。实验表明,该方法能有效地发现中文文本中的真词错误,并且能给出真词错误的修改建议。该方法是一种集自动查错和自动纠错于一体的中文文本自动校对方法。

论当前中国实现“公民服从”法律的现实语境

公民服从和公民不服从是社会政治生活中的一对矛盾。到目前为止,国内外关于公民服从问题的研究较少,大多数学者都将目光集中在对公民不服从理论的分析上,研究成果非常丰富。运用唯物辩证法,对公民不服从含义的界定是理清公民服从内涵的前提。根据我国法治建设国情,将法律作为公民服从的对象,探讨公民服从的内涵、特征及现状;客观看待公民不服从现象,分析其存在的合理性,为公民服从法律的发展保留一定意义上的不服从;最后,分析实现公民服从法律的具体路径,为促进社会和谐进步作出努力。