仁爱英语七年级下Unit 6 Topic 3教学设计

教材分析 仁爱版英语七年级下Unit 6 Topic 3,是本单元的最后一个话题,主要围绕旅游和交通话题展开,融入功能项目里"问路"、"抱怨"和"致歉"等功能目标语言,使学生在学习知识的同时,学会关心别人.语法重点是介词和祈使句的运用.教师在教学过程中,要对学生渗透情感教育:关心他人,互相帮助. ……

基于项目式学习的单元专题复习教学实践

以“胰岛素研发”项目式学习,开展“基因工程”单元专题复习的教学实践。从项目情境创设、项目路径搭建、项目推进实施三个方面,探讨了围绕单元重要概念,整合应用知识和方法解决项目关键问题,在持续优化设计的实践探究中深化观念、发展思维,高效落实单元复习内容,充分达成“生物技术与工程”模块育人目标的策略和方法。

高中政治大单元背景下议题式教学设计的实践与思考

议题式教学以“议论题目”为牵引,可以起到激发学生课堂参与积极性、提高课堂教学质量的作用,将其与大单元教学相结合,可以推动高中政治的可持续性发展,对学生核心素养生成具有积极作用。文章在分析大单元背景下议题式教学设计的实践价值的基础上,提出教师可以通过确立大单元核心目标、创设大单元教学情境、构建多元大单元活动、拓展大单元学科知识、融合大单元教学评价等方式优化议题式教学实践路径,为学生提供广阔的思考空间,激发学生的学习兴趣,促进其全面发展。

ICU护士参与亚谵妄综合征培训的研究进展

亚谵妄综合征是指一种介于正常和谵妄之间的精神状态,患者一般表现出谵妄的1个或多个症状,不完全满足谵妄诊断标准。该文综述了ICU护士参与亚谵妄综合征培训的理论模型、主要内容、培训效果与形式以及影响因素,旨在为ICU护士提供更加全面、规范化的培训提供参考。

融合主题模型的图神经网络对话情感识别

对话情感识别(ERC)旨在预测对话中语句的情感类别。目前,基于图神经网络的ERC方法主要采用固定的超参数来确定图中边的连接,缺乏针对不同数据进行自适应构边的策略,且忽略了语句间的主题关系。此外,在图神经网络的训练过程中,这些方法通常采用求和叠加的方式来聚合节点信息,限制了模型的非线性能力。为此,本文将主题模型与图神经网络相融合,提出了一种新的构边方法。首先利用主题模型获取对话中语句的主题分布,然后将具有相同主题的语句相互连接。同时,引入了SwiGLU门控单元,用于调控图神经网络中层与层之间的信息流动。在边的类型方面,考虑了人物信息的差异,以更好地捕捉情感变化的内因和外因。通过在4个公开数据集(IEMOCAP、MELD、EmoryNLP、DailyDialogue)上进行的广泛实验,与当前先进的ERC方法相比,本文的方法在前3个数据集上的F1分数分别提升了1.69%,0.27%和0.38%。此外,本文的自适应方法在长对话上的效果提升了2.11%,优于短对话的0.8%,同时,通过引入SwiGLU有效减缓了图神经网络中的过度平滑现象。综合结果表明,本文提出的融合主题模型进行自适应构边以及引入SwiGLU门控单元的图神经网络方法,能够有效提高对话情感识别的效果,增强模型的鲁棒性。

基于多模态相似融合的新闻视频故事分割算法

新闻视频数量的不断增加,为准确分割用户感兴趣的新闻视频,本文提出了一种基于多模态相似融合的新闻视频故事分割算法。首先,通过选定视频切割点获取候选新闻故事单元边界,将视频分成音频流和视频流;其次,选择静音区间为音频候选切分点,主持人镜头帧和主题字幕帧作为视频候选切分点,根据候选切分点获得新闻故事基本单元,利用语义相似性分析各单元内容进行合并或独立分离,得到最终新闻故事;最后,采用人脸识别、YOLOv5来进行主题字幕检测、语义相似性合并或独立新闻故事基本单元,使得新闻故事边界划分更为准确。该新闻视频故事分割算法在《新闻联播》视频中查全率和查准率分别达到了97.17%和98.19%,为新闻视频导航、检索等应用提供辅助准备。

教育数字化赋能高中生话题词汇习得的实证研究——以“英语视听说教学与词汇产出质量”为例

以大数据、人工智能等为代表的数字技术正在重塑教育形态,驱动学校场域深刻变革,影响并重构学校传统的教学方式和育人模式。为探究教育数字化资源对高中生话题词汇习得的影响,该研究聚焦单元主题语境的理解,采用实验班对照班前后测设计,随机选取同质性某高中二年级的两个平行班为对象,对实验班采用英语视听说数字化教学。结果发现,实验班在形符与类符、分级覆盖率、高频类符与高频主词、核心词汇覆盖率、N-Gram多元词组和个案分析六个方面得分显著优于对照班,这表明教育数字化资源能够提升高中学生的话题语汇习得水平,彰显了教育数字化资源对于英语视听说教学的独特价值,为研究者开展教育数字化转型研究提供了可供借鉴的范例。

基于LDA与双向GRU的借阅主题热度预测

图书借阅主题分析能够挖掘读者借阅喜好和阅读规律,通过使用借阅主题热度预测模型能够预测读者借阅主题热度变化趋势,对图书馆开展阅读推广活动具有重要意义。为了解决图书借阅主题提取、主题热度预测问题,提出基于LDA与双向GRU神经网络的借阅主题热度预测模型。该算法通过LDA算法提取读者不同时间段中的借阅图书特征和借阅主题,在计算不同时间段借阅主题热度、构建借阅主题热度序列数据集的基础上,构造基于双向GRU神经网络的主题热度预测模型以预测未来主题热度变化趋势,并在厦门大学图书馆纸质文献借阅记录数据集上进行实验评估。实验结果表明,模型能准确获得借阅主题与关键词之间的关系,与机器学习等算法比较可知,该模型能有效降低借阅主题热度预测误差。

基金资助的科学产出评估和预测方法研究

[目的/意义]基金项目科学产出的评估与预测有助于优化基金资助效果、提高科学研究质量,对于科研管理部门优选布局方向、优化资源配置等工作具有一定的理论和实践指导意义。[方法/过程]首先,基于LDA模型识别出基金及其资助论文中蕴含的研究主题;然后,提出主题资助金额、主题资助期限、主题热度、主题质量和主题影响力5个指标,设计了基金资助的科学产出主题综合评估模型;在此基础上,基于深度学习算法提出了科学产出主题预测模型;最后,以美国国家科学基金会社会与经济科学部资助的基金及其产出的论文数据为例进行了实证研究。[结果/结论]通过实证,美国国家科学基金社会和经济学部投入产出比较高的科学产出主题主要有政策与环境、科研发展与实践、健康与社会发展等,验证了方法的可行性和有效性。本文研究对于优化基金资助效果、提高科学研究质量以及科研管理部门优选布局方向、优化资源配置等具有一定的理论和实践指导意义。

Dr. Ralph Coan: a hero in establishing acupuncture as a profession in the United States

1 Introduction Dr. Ralph Coan is not well known to the general public. Originally, we had wanted to interview him as he was the medical director of the first acupuncture center in the United States that opened in the early 1970s. We wanted to know more about that center＇s history. Prior to visiting Dr. Coan, we found an article written by Dr. Sherman Cohn that mentioned Dr. Coan. The article noted that Dr. Coan was the founder of the American Association of Acupuncture and Oriental Medicine, which is the national association of acupuncturists and Chinese medicine practitioners in the United States.

ICU经口气管插管患者口腔黏膜压力性损伤的研究进展

ICU内黏膜压力性损伤常发生在口腔部位,增加患者疼痛,严重影响患者生活质量。该文从口腔黏膜压力性损伤的流行病学、评估及分期、影响因素及干预措施等方面进行综述,以期为临床医护人员进行口腔黏膜压力性损伤临床实践管理及开展相关研究提供参考。

知识单元重组视角下的科学主题预测研究

准确的科学主题预测能够明确学科未来的发展方向,为科研领域的发展规划和管理决策提供参考。本文着眼于新生科学主题的预测,基于知识单元重组视角,将主题-特征词的表征关系类比为科学概念-知识单元的表征关系,提出科学主题预测方法。首先,使用LDA(latent Dirichlet allocation)主题模型获取全局主题、特征词与概率矩阵,通过转置向量空间获得特征词向量;其次,运用ARIMA(autoregressive integrated moving average model)模型预测特征词的词频并计算向量调节系数,从而获得特征词预测向量,运用t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)算法将预测向量降维,并使用模糊C-均值算法将低维预测向量聚类生成预测主题,实现知识单元的重组;最后,筛选出由多个原始主题聚合而来、具有全新释义的预测主题,将其视为科学主题预测结果。本文以“知识管理-知识组织-知识服务”领域为例进行实证研究,预测出智库、数字人文等在已有领域研究中尚未出现的新词与相关主题,并通过特征词直接聚合与概念集成这两种主题映射模式,获得这些新生主题的基本内涵与相关研究内容。实证结果表明,本文提出的科学主题预测方法能够准确地预测出新生主题。

联合国大会第二届结核病防治高级别会议政治宣言解读

结核病是严重危害人类健康的重大传染病,也是全球关注的重大公共卫生问题之一。2023年9月23日,第78届联合国大会在纽约总部召开了第二届结核病防治高级别会议,各国代表和国际组织纷纷表态支持联合国关于2030年终止结核病流行策略目标的倡议,并且世界各国领导人、政府首脑和高级代表等共同通过了《结核病防治高级别会议政治宣言》,提出了加速实现2030年终止结核病流行目标的政策举措。

虚拟现实技术在成人ICU患者中应用的范围综述

目的 本研究对虚拟现实(virtual reality,VR)技术在成人ICU患者中应用的相关研究进行范围综述,识别干预的具体内容、结果及局限性,为医护人员开展相关研究或在临床应用该技术提供参考。方法 根据范围综述的研究方法,计算机检索中国知网、万方数据库、维普数据库、中国生物医学文献数据库、Cochrane Library、PubMed、Embase、Web of Science、CINAHL、Scopus、Proquest、IEEE Xplore等国内外数据库,检索时限为建库至2023年3月11日。由2名研究者独立筛选文献、提取数据。结果 共纳入23篇文献,9篇随机对照试验,12篇类实验研究,2篇观察性研究。VR技术为成人ICU患者提供放松和康复干预,对患者的运动功能康复有积极影响,对预防谵妄有潜在效果,但受样本量、周期、环境等局限,能否改善认知、心理、睡眠、疼痛尚存争议。未有文献报告严重不良事件,患者接受度较好。结论VR技术在成人ICU患者中应用可行且效果积极。未来应结合“互联网+”护理服务优势,以患者为中心,将技术创新与人文护理虚实结合,规范评价标准,探究更全面、个性化的干预策略。

美国顶尖智库在网络安全领域的研究态势分析

分析美国顶尖智库在网络安全领域的研究态势,有利于掌握美国顶尖智库在该领域的研究现状和对美国网络安全战略的预判,为中国网络安全发展及智库建设提供借鉴。从时间和主题两方面分析了美国顶尖智库在网络安全领域的研究态势,采用隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型对2018—2022年美国顶尖智库的研究成果进行主题挖掘,并结合政策事件对部分主题进行解读。结果表明,美国顶尖智库对网络安全的关注不断增强,研究成果主要集中在中美科技竞争、技术风险与治理以及网络安全人才培养等方面,在完善美国网络安全顶层设计、吸引人才等方面起到了重要的支撑作用,推动美国网络安全的发展。

一种基于多任务学习的科学文献推荐算法

传统推荐算法通过主题模型或者词语向量化的平均值对文本内容进行映射。针对现有方法不能充分利用文本信息或忽略词序信息这一问题,文中面向科学文献,提出了一种多任务学习推荐方法。该方法基于多任务学习框架,设计编码器并搭建了GL模型。该模型被训练为内容推荐与文本元数据预测的组合,可改善传统协同过滤的稀疏性问题,使得协同过滤模型正则化。最后,分别在公开数据集与私有数据集上进行了评估测试,结果表明所提方法性能优于现有的经典方法。

OBE理念引领下“B-TSP教学设计”模型的探索与实践

基于新工科背景的时代特征,提出“B-TSP教学设计”模型:以Bi-Tree(主题知识树、项目实践树)在线资源为学习基础,通过设置Bi-Stage(理论学习、项目实践)实施阶段,完成Bi-Project(教学、实践)项目产出。通过建立双树学习平台,实现课程主题化、知识脉络可视化、学习进程阶段化,期待为一线教师和研究者提供一种新的教学设计思路。实践表明,该模型灵活度较高,尤其面向工程实践类课程,在强化学生工程实践能力、增加学生团队合作意识、提升课程目标达成度等方面具有突出作用。

基于话题运用能力发展的单元整合复习教学实践

本文旨在建构发展学生话题运用能力的单元整合复习教学实践策略。在厘清学习单元本质内涵及其基本表现的基础上,尝试从话题视角建构教学单元整体复习策略,将单元相关语言知识技能策略、思维品质、文化意识等内容统摄在相关单元话题之内,在形成话题的完整认知、话题的运用能力和话题拓展运用宽度和深度等整合性语言实践活动中促进以语言能力发展为核心、兼及文化意识培育、思维品质形成的话题运用能力。本文只是为单元整合复习教学实践提供了一种有益探索,对单元整合复习教学实践的探索与思考还略显粗疏,仍有待进一步深入实践与思考。

基于基金项目的学科交叉热点主题识别与分类研究——以美国农业与食品领域为例

学科交叉是原始创新成果之源,科学基金是引导原始创新的重要途径。准确识别由基金资助的学科交叉热点方向,把握交叉主题的研究趋势,为我国重大科技创新、前瞻部署提供参考。基于基金项目数据,利用Salton指数和共现分析,识别基金项目中的学科交叉热点主题,通过切分时间窗口构建“支持趋势-交叉趋势”战略坐标图,将学科/主题定位为前沿型、潜力型、衰退型和热点型,以美国农业与食品领域为例验证方法的有效性。结果显示:美国农业基金项目的学科交叉趋势日益显著,学科和主题均以前沿型和潜力型居多,涉及基因组学和遗传学、土壤改良与治理、综合虫害管理、动植物育种等方面,以食品加工技术、食物保护、动物营养利用等为代表的研究主题的交叉融合表现活跃。未来,应提高交叉突破创新意识,借助战略坐标图定位,分类布局面向国家需求的重点领域关键技术创新方向。

重症监护早产儿行节律刺激干预的研究进展

早产儿对节律的感知能力影响其日后的社交互动和社会能力发展,而新生儿重症监护室(neonatal intensive care unit,NICU)环境却不能为早产儿提供子宫内相同频率的节律刺激。该研究综述了NICU早产儿节律刺激的意义及作用原理,单一、二元、多元节律刺激的应用及效果,旨在为国内临床医护人员了解并开展早产儿节律刺激的干预提供借鉴。