同形异构的“该XX”构式的差异性

现代汉语由于缺少形态变化,存在大量的同形异构现象,现代汉语构式“该XX”就是其中的典型代表。基于构式的认知语法分析,可将“该XX”结构分为A、B两式。从句法形式看,同形异构的A、B两式在添加状语、所带宾语、能否充当定状语等方面有明显差异;从语义看,A式常常为实指或泛指,而B式则为遍指或定指;从语用表达功能看,A式体现了委婉语气和礼貌性,而B式则体现了强硬语气和要求性。构件“X”的多样性、语言经济性原则和构式压制促成了“该XX”同形异构现象的形成。厘清“该XX”A、B两式的差异及成因,对言语交际和汉语教学具有积极意义。

面向数据异构的联邦学习性能优化研究

参与联邦学习的客户端只需在各自的本地数据集上训练本地模型,并在服务器上聚合全局模型.然而,数据异构会导致本地模型与全局最优模型收敛方向不一致,影响全局模型性能.现有工作主要集中在直接与全局模型做趋同,并未考虑全局模型合理性.本文研究了一种基于局部模型偏移的性能优化方案,本地训练过程中结合所有客户端模型关键参数,提高全局聚合模型可信度.具体来说,计算待训练模型与其他客户端模型参数差值,然后乘以其他客户端梯度,将结果作为正则项加入本地损失函数,从而抑制局部模型偏移.实验结果表明,该方案在MNIST,FMNIST,CIFAR上的图像识别正确率方面优于现有方法5个百分点以上.

基于粒子群优化的面向数据异构的联邦学习方法

联邦学习是一种新兴的面向隐私保护的分布式机器学习框架,其核心特点是能够在不获取客户端原始数据的条件下实现分布式机器学习。客户端利用本地数据进行模型训练,然后将模型参数上传至服务端进行聚合,从而确保客户端数据始终得到保护。在此过程中,存在频繁的参数传输导致的通信成本高昂问题和各客户端所拥有的非独立同分布异构数据问题,两者严重制约了联邦学习的应用。针对上述问题,提出了一种基于粒子群优化的面向数据异构的联邦学习方法——FedPSG,将客户端传输到服务器的数据形式由模型参数转变为模型分值,在每轮训练中只需要少部分客户端向服务器上传模型参数,从而降低通信成本;同时,提出了一种模型再训练策略,使用服务器数据对全局模型进行二次迭代训练,通过缓解数据异构问题对联邦学习的影响来进一步提升模型性能。模拟不同的数据异构环境,在MNIST,FashionMNIST与CIFAR-10数据集上进行实验,结果表明FedPSG能够有效提高模型在不同数据异构环境下的准确率,并且验证了模型再训练策略能有效解决客户端数据异构问题。

基于激发态手性铜催化的烯烃E→Z异构的动力学拆分——推荐一个本科生综合化学实验

外消旋体的拆分是制备光学活性化合物的重要方法,利用拆分试剂通过结晶进行的物理拆分,往往只能得到一种高光学活性的化合物。作为重要的不对称合成技术,动力学拆分可以获得高光学活性的产物,同时回收高光学活性的原料。我们综合光催化和动力学拆分技术,设计了一例基于激发态手性铜催化的烯烃E→Z异构的动力学拆分实验,实验包括底物的制备和纯化、光催化反应、动力学拆分曲线的绘制以及对照实验等内容,包含无水无氧操作、柱层析和pTLC分离、GC和手性HPLC分析等多项实验操作,涵盖了化学合成、表征、动力学测量等。本实验综合性高,操作性强,总时长24学时,分为三天完成,也可开设为三个8学时的独立实验,适合在有机化学实验或综合化学实验课程中开设。通过本实验可以锻炼学生的综合实验技能,让学生了解学科前沿,感受到动力学拆分、光催化和激发态过渡金属催化技术的优越性和重要性,并激发学生进一步推动该领域的发展。

模型异构的联邦学习入侵检测

针对模型异构和代理数据稀缺问题,提出模型异构的联邦学习入侵检测(model heterogeneous federated learning for intrusion detection, MHFL-ID)框架。首先,MHFL-ID根据模型异同对节点进行分组,将结构相同的模型分到同一组;其次,在组内采用以组长为中心的同构聚合方法,根据目标函数投影值选取组长,并引导组内节点的优化方向以提升全组模型能力;最后,在组间采用基于知识蒸馏的异构聚合方法,不需要代理数据就能用局部平均软标签和全局软标签传递异构模型中的知识。在NSL-KDD和UNSW-NB15这2个数据集上进行了对比实验,与当前先进方法相比,MHFL-ID框架及所提方法能有效解决联邦学习中模型异构聚合的问题,在准确率方面也取得了较好结果。

初中语文同课异构的教学设计——以《陈太丘与友期行》为例

同课异构是对同一个文本(课程内容),采用不同的教学模式、教学策略、教学设计和教学方法,从而形成多结构、多角度、多思维的教学活动。同课异构教学注重在不同教学策略的交流、碰撞及探讨中提升教师的教研及教学水平,学生可以在多元结构、视野及风格的课程学习中提升自主学习的能力。

PFKD:综合考虑数据异构和模型异构的个性化联邦学习框架

联邦学习是解决机器学习中数据共享和隐私保护两个关键难题的重要方法.然而,联邦学习本身也面临着数据异构和模型异构的挑战.现有研究往往只专注于解决其中一个方面的问题,忽视了两者之间的关联性.为此,本文提出了一个名为PFKD的框架,该框架通过知识蒸馏技术解决模型异构问题,通过个性化算法解决数据异构问题,以实现更具个性化的联邦学习.通过实验分析验证了所提出框架的有效性.实验结果显示,该框架能够突破模型的性能瓶颈,提高模型精度约1个百分点.此外,在调整适当的超参数后,该框架的性能得到进一步提升.

构建多源异构的电力工程数字造价平台

在造价市场化改革背景下,电力咨询企业如何转型,找到突破口,实现高质量持续发展。本文通过深度分析电力工程造价数据普遍存在的管理现状,提出解决电力咨询企业造价数据管理痛点的有效方法—构建电力工程数字造价平台,通过云计算技术及大数据处理技术,实现电力工程造价信息的集成、交互、共享,为电力咨询企业持续性发展探寻“第二曲线”。

同课异构的教学实践与思考

“同课异构”本身属于基本问题研究,其侧重合作,注重凸显学生的主体地位,构造空间促进师生之间的交流和互动。在成渝地区“同课异构”教育协同发展背景下,创新现行的区域教研模式,集体备课、互相听课评课,同伴互助、互相学习,共同进步,为整体推进教育教学质量提供保障。下面根据永川区各中学备课组开展的部分“同课异构”课题来探讨“同课异构”的应用优势与具体应用措施,总结和分享自己在中学政治教学中的一些心得和思考,希望能更好地促进高中政治教学工作的开展,提升教学质量与效率。

面向多源异构的政府公开信息智能融合模型研究

政府公开信息的智能化管理与融合利用是数字时代的研究热点。现有的多源异构数据融合模式,制约了信息治理能力现代化的提升。该文提出一种面向多源异构数据的政府公开信息智能融合模型,首先对异构数据进行标准化处理,形成加密数据库与公开数据库,通过发布组件公开政务信息;其次,对已公开信息进行标记,构建特征主题库;再次,根据标记采集公众评论,建立评论主题库;最后对公开信息与公众评论进行智能融合,反馈给政府信息公开主体,供主体研判效果。该文以某地社保数据为例开展应用研究,结果表明:所提出的模型可促进政府提升公开信息的管理效率和利用价值,为公众提供智能信息服务,助力政府决策科学化和治理体系现代化。

初中地理课堂教学中开展同课异构的实践探讨

学习同一门学科的不同学生,理解程度、学习习惯和学习目标都存在差异。因此,教师需要在教学中采取不同的策略,满足学生的差异化需求,提高学生的学习效果和综合素质。笔者在本文将探讨在初中地理课堂教学中开展同课异构的作用和优势,以及具体的策略和实践。

超大城市基层减负增效何以实现——基于党建引领街道—社区职责异构的解释

党的二十大提出“健全共建共治共享的社会治理制度,提升社会治理效能”的基层治理目标。人口基数大、社会流动性强的超大城市如何发挥党组织的引领作用实现基层减负增效,成为理论研究和实践探索的共同议题。从实践来看,超大城市的基层减负增效并非不可实现。松岗街道—社区职责异构的基层治理改革实践可以成为分析党组织在超大城市基层减负增效中作用机制的样本。超大城市人口流动量大、经济社会多元,基层组织权责倒挂、社会自主性缺失和强烈的问责担忧成为掣肘基层减负增效的困点,打破体制机制桎梏、补齐社会短板是解决这一问题的关键。基层党组织在其中发挥了重要作用,集中体现为:发挥领导优势重塑街道—社区工作关系,以“管治二分”厘清职责边界、提升联动协调效率;发挥政治优势以党员积分服务弥合城市管理与社会治理缝隙,缓解基层组织的问责担忧;发挥组织优势以基层党建社会化建构社会自主性,理顺党组织与行政系统、社会力量之间的优势互补关系,使基层组织摆脱职责同构和社会“失灵”的困局。最终,党在组织上的嵌入引领与实质性有效治理的统一将得以实现,进而形成多元主体协同的现代化基层治理体系。

多源异构的低占用率电力大数据识别系统设计

目前设计的低占用率电力大数据识别系统信息的融合效果较差,导致识别效率低,为此引入多源异构技术,设计了一种新的低占用率电力大数据识别系统。系统硬件由采集模块、分析模块和管理模块三部分组成,采集模块选取CPLD/FPGA数据采集控制器为核心,在管理器内部引入译码电路,连接多个RAM。利用多源异构完成数据的融合,通过离散化处理、来源及特点分析、准确率定义、信息识别完成软件识别。实验结果表明,该设计识别系统能够很好地完成信息融合,识别效率提高了20%,能有效降低数据冗余。

积极心理品质下初中数学人文课堂建构的案例研究——“勾股定理”同课异构的课例分析

“勾股定理”是初中阶段具有数学文化背景的典型课题,开展“勾股定理”同课异构教学,对两节课例进行比较,研究积极心理品质下数学人文课堂的建构.教学中导入数学文化是渗透数学思想方法和文化价值的有效举措,不仅点燃了学生的学习热情,使学生拥有价值感悟,而且中国数学史还加强了学生的爱国之情,有助于培养学生的积极心理品质.

在动手操作中培养学生数学思维能力——基于“倍与份”同课异构的课堂教学案例分析

动手操作不仅可以激发学生的学习兴趣,还可以让抽象的数学知识变得具体形象,易于理解,让学生在兴趣盎然中发展数学思维能力。研究者在一次同课异构活动中,对动手操作活动设计进行了深度剖析,认为数学课堂只有设计自主性操作方式,创设开放式的问题情境,开展大空间的数学探究活动,才能让学生在“做数学”中学会思考、学会寻找、学会研究、学会探索、学会建构,有效地培养数学思维能力。

解构概念教学 关注素养发展——“绝对值与相反数”同课异构的思考

数学核心素养的研究是数学教育界关注的重点。文章以“绝对值与相反数”为例,通过同课异构的方式从关键能力、基本思想与数学品格三个维度对比两位一线教师的概念教学,并基于发展核心素养的角度提出了对绝对值的教学思考。

基于同课异构的对比与反思——以“数轴”和“单项式除以单项式”的教材分析为例

分析教材是数学教学的基础工作.教师只有做好教材分析才能更有效地开展教学活动,提高教学质量,逐步实现教学目标.基于教材分析的视角,分别对比评析“数轴”和“单项式除以单项式”的同课异构活动,提出从内容衔接、隐性知识、思维发展、认知结构等视角分析教材的策略,最后对教学活动进行优化设计,以期为教师教学提供理论基础和实践参考.

芳氧丙酸类除草剂光学异构的研究

研究报道芳氧丙酸类除草剂的结构特征、构效关系、光学异构体的制备途径。

基于能量异构的无线传感器网络分布式成簇算法

能量异构是无线传感器网络中普遍存在的现象.为了解决分簇算法在能量异构网络中节点能量负载不平衡的问题,提出了一种适用于能量异构环境的无线传感器网络分布式成簇算法.算法基于簇的本地信息给出了评估节点当前能量水平的相对估计因子,用以调整节点在簇头轮转过程中出任簇头的概率及其轮转周期,从而使当前高能量节点获得更多担任簇头的机会,实现整个网络能量均衡消耗,最大限度地延长网络生命周期.实验仿真结果表明,在能量异构网络环境中,新算法表现出很好的适应性和可扩展性,其能量有效性得到了很大的提高,节点能量负载更加均衡.

感知能力异构的无线传感器网络优化部署机制

为了在满足网络覆盖要求的前提下,降低网络配置所需经济成本、延长网络生存时间、提高通信质量,研究由感知能力不同的传感器所组成的传感器网络的节点部署问题。采用了节点配置值、网络配置总值和节点数目3个指标,反映网络的配置水平、经济成本、通信质量和能耗情况。该文给出了问题的整数线性规划模型,并指出这个问题是NP完全的。提出了近似但计算有效的贪婪优化部署算法。通过找出最佳部署位置、传感器类型和感知方向,实现网络的优化配置。仿真结果表明,该算法可以降低网络配置成本和工作节点数,具有较好的优化部署效果。