OIO教学模式在初中英语听说教学中的运用

以语言输入为驱动的传统英语教学IO(Input-Output)模式(输入—输出模式),导致部分学生对英语学习失去兴趣或者出现"哑巴英语"现象。借鉴母语学习模式,初中英语教学可采用OIO(Output-Input-Output)模式(输出—输入—输出模式),还原语言学习原生态,以实现"学生学习主动、课堂教学生动、知识自动生成"的教学追求。

片间光互连发展态势分析(特邀)

随着各行业数字化转型升级进度加快,大数据和云计算等新技术的迅速普及应用,尤其是近两年来,人工智能大模型热潮兴起,带动算力需求快速增长。当前,电子信息技术遭遇带宽和能耗挑战,摩尔定律面临失效危机。相比于电信号,光信号具有传输带宽大、传输损耗小、抗干扰能力强和可并行传输等诸多优势,利用光进行互连成为信息技术发展的重要方向。当前,“光进铜退”趋势持续,光互连的应用场景从机架、板卡进入芯片。在单个芯片封装中集成光子和电子器件,不仅可以提高集成度和端口密度,还可以实现低能耗以及低时延。如何发展片间光互连,成为当前的研究热点之一。文章面向数字时代需求,针对算力基础设施两大典型应用场景——数据中心以及计算中心,梳理了片间光互连的最新技术动态,分析了产业生态与标准化进展,并研判其发展趋势。文章从技术、产业和应用等角度进行了深入探究,明确光互连可以从带宽、能耗和时延等方面有效提升数据中心中交换芯片与外部以及计算中心中计算芯片与外部之间的互连性能。当前片间光互连已取得初步进展,相关技术与标准化研究热度持续上升,产业得到初步落地。相较于数据中心,计算中心片间光互连技术的性能要求更高,产业化标准化进度更为滞后。整体来说,光互连的短距化将使光子进一步发挥自身优势和挖掘应用潜力,支撑信息通信技术的持续进步。

改进光学优化算法及其在函数优化中的应用

光学优化算法是一种新型优化算法,源自物理学中的光学原理。针对基本光学优化算法中适应度函数随进化过程恒定不变导致算法搜索能力差、精度低等不足之处,结合遗传算法中自适应度的改进方法,提出一种可随进化代数动态调整的非线性适应度函数,改进了光学优化算法的适应度函数。通过一系列典型的基准函数测试了改进算法的性能,实验结果验证了改进算法的可行性与有效性。

量子光学优化算法

通过分析光学优化算法的特性,将光学优化算法中每个光源点都用量子空间中的一个粒子来描述,利用群体智慧的聚集性,建立了光学优化算法的量子势能场模型,并根据势能场模型的群体自组织性和协同性等特点提出了量子光学优化算法。通过对多个经典测试函仿真分析,得出量子光学优化算法在量子力学收敛理论下比光学优化算法控制参数少,设置简单,优化性能更好,收敛速度更快,优化了算法的收敛精度和速度。

中国英语学习者输出能力发展障碍探索

由于来自外部的教学理念的影响、应试教育的驱动、语境补缺等,以及来自内部的英语概念系统的缺失、英语和汉语概念化方式的差异、概念迁移等,中国英语学习者输出能力薄弱。中国的英语教学要尝试建构"输出驱动、输入促成"的OIO模式,同时加强语言的内化,创造"类母语"语境,使学习者最大限度地接近英语本族语者的概念方式,从而不断提高其输出能力。

基于光学优化算法的分布式电源选址与定容

分布式电源(DG)接入电网后使配电网的结构更加复杂,潮流大小与方向发生改变后对配电网带来一定影响。为解决此问题,文章以电力系统经济性为目的,首次提出采用光学优化算法(OIO),在符合电力系统供电环境下,以有功网损和节点电压为目标函数建立优化模型。该算法是以光学原理为基础而改进的新型算法。通过IEEE-33标准节点实验仿真,将实验结果与标准粒子群算法(PSO)的运算结果比较。算例结果表明,光学优化算法与传统算法相比提高了分布式电源选址与定容寻优效率,提升电压稳定性,降低DG并网时产生的网络损耗。