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2010年中考英语新题型预测
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作者 董玉杰 《考试与评价(英语中考研究)》 2010年第6期4-6,共3页
2010年中考英语试卷将继续遵循“稳中有增,稳中有变”的基本原则。阅读理解的词汇可能会增加,阅读理解主观试题的数量和分值会增多,“任务型阅读”或“阅读与表达”部分的大题可能会由一道增加到两道,试卷的整体难度将会增大。全国... 2010年中考英语试卷将继续遵循“稳中有增,稳中有变”的基本原则。阅读理解的词汇可能会增加,阅读理解主观试题的数量和分值会增多,“任务型阅读”或“阅读与表达”部分的大题可能会由一道增加到两道,试卷的整体难度将会增大。全国各地近几年中考英语试卷在保持听力测试、单项选择、完形填空、阅读理解客观选择题、书面表达五大题型基本不变的原则下,阅读理解主观题的考查形式每年都有新的较大的变化。2010年中考英语阅读理解主观题将会有以下几种题型:“补全阅读”、“阅读答题”以及“功能阅读”。 展开更多
关键词 中考英语 题型预测
原文传递
读原著悟原理,显素养育全人——对“原著选读类非选择题”价值及应对策略的探讨
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作者 王焕菊 姜正伟 李彦 《思想政治课研究》 2020年第3期140-143,共4页
山东省2020年普通高中学业水平等级考试(模拟卷)及随后的山东多地市期末考试题都出现了“原著选读类非选择题”。思政课教师既需要总结该题型的共性特征,也要结合高考评价标准对命题趋势作出预测。能否立足实际,提出行之有效的方法策略... 山东省2020年普通高中学业水平等级考试(模拟卷)及随后的山东多地市期末考试题都出现了“原著选读类非选择题”。思政课教师既需要总结该题型的共性特征,也要结合高考评价标准对命题趋势作出预测。能否立足实际,提出行之有效的方法策略,直接关系到高三师生的备考成效。 展开更多
关键词 原著选读类非选择 总结及预测 备考策略
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Atmospheric Environmental Quality Prediction Based on Support Vector Machine
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作者 Peng Zhong 《Journal of Chemistry and Chemical Engineering》 2010年第2期1-6,共6页
The economic development bring serious environmental problems to China, the quality of atmospheric environment has an important bearing on the forecast. Be aimed at the complexity and non-linear of the quality of atmo... The economic development bring serious environmental problems to China, the quality of atmospheric environment has an important bearing on the forecast. Be aimed at the complexity and non-linear of the quality of atmospheric environment, chaos theory has been put forward which takes full advantage of using date information. Based on the reconstruction of time-series phase space of the quality of atmospheric environment with the use of least squares support vector machine theory, the atmospheric environment prediction model was built up, and 25 years of historical data viewed as the raw data of the quality of the environment in Benxi City, giving a practical example, it shows that the results forecasted by the least squares support vector machine and the actual results match the better the forecast accuracy also meet the engineering application. 展开更多
关键词 Environmental quality time series phase space support vector machine.
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