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关键词： 小学科学   思维导图   复习课  

摘要： 在小学教学中,思维导图被广泛应用,它可以帮助学生更好地理解知识点,提高学习效率。本文讨论了思维导图在小学科学单元复习课中的应用,介绍了思维导图的概念和价值,讲述了如何制作科学单元思维导图以及如何鼓励学生参与制作,培养学生的思维能力、创造力和良好的学习习惯。

关键词： 黔东南   高质量发展   产业蝶变   大抓产业  

摘要： 黔东南州铆足干劲抓生产,重点产业按下快进键,重大项目推进顺利,职能部门、相关单位和企业同向发力、双向奔赴,全力实现“季季红”。春潮涌动,万物竞发。2025年开年以来,黔东南州以高质量发展总揽全局,坚持围绕“四新”主攻“四化”主战略,以实施大抓产业、大抓项目、大抓招商“头号工程”为抓手,掀起产业提质、项目提速、招商提效的热潮。全州以一个个具体项目为支点,撬动产业转型升级,为加快构建富有黔东南特色和优势的现代化产业体系注入强劲动能。

关键词： 乡村振兴   2025   农村电网   国家电网  

摘要： 国家电网公司于近日发布《2025年助力乡村振兴工作要点》,2025年,国家电网公司将开展重点任务“回头看”,全面总结工作成效,及时调整优化帮扶举措,确保如期高质量完成“十四五”助力乡村振兴各项目标任务。计划捐赠资金5 000万元,实施长阳合子坳村帮扶车间、秭归柑橘果杯生产加工等帮扶项目,打造央企帮扶样板;实施农村电网巩固提升工程,规划投资1 620亿元,提升农村电网供电可靠性和综合承载能力;推广“三零”“三省”服务,打造“阳光业扩”办电品牌,服务分布式可再生能源开发利用,推动农村能源消费绿色转型;持续创新推广帮扶举措,实施“电靓和美乡村”行动,深化结对帮扶模式,推动沿黄流域电力赋能乡村振兴实践,打造环太湖农村能源转型发展样板。

关键词： 同构关系   函数构造   高中数学  

摘要： 本文聚焦于数学解题中依据同构关系构造函数的关键方法,详细阐述简单变化性同构、局部统一结构换元处理及指对共生式同构等策略,旨在帮助学生掌握此类技巧,提升解题效率与思维能力,为解决复杂函数问题提供有效途径与理论支撑.

关键词： 窦房结   电流   心肌细胞   窦性心律   心电图  

摘要： 康医生:我今年49岁,在单位组织的常规体检中,心电图显示为窦性心律。我上网查了一下,发现窦性心律属于正常的心律。请问,这是怎么回事?甘肃省许女士许女士:您好!心电图显示窦性心律属于正常现象。人体右心房上有一个特殊小结节叫作窦房结,它可以自动、有节律地产生电流,电流按传导组织顺序传送到心脏各个部位,引起心肌细胞收缩和舒张,这种由窦房结主导的心脏节律就叫窦性心律。

关键词： Visual Basic   挖掘机   工作装置   工作姿态   包络曲线  

摘要： 挖掘机工作装置挖掘姿态是由动臂油缸、斗杆油缸、铲斗油缸组合动作进行决定。以挖掘机工作装置工作油缸行程为变量,通过数学关系推导,得出工作装置各铰点在整机坐标系下的三维坐标值,借助Visual Basic编程软件进行可视化界面设计及计算分析,实现挖掘机工作装置工作姿态及挖掘包络曲线的自动快速绘制,大幅提升设计人员挖掘机工作装置的设计效率。

关键词： 核心素养   通性通法   旋转法  

摘要： 课程目标的确定应立足学生核心素养发展,集中体现数学课程育人价值.如何将核心素养真正落实到课堂教学中成了诸多教师关注的热点话题.本文以“旋转法解决二次函数中特殊角的存在性问题”这节专题课的教学为例,采用巧设问题,让学生体验由浅入深、化繁为简等策略,感悟转化和类比等数学思想,同时提炼出旋转法解决二次函数中特殊角存在性问题的通性通法,以发展建模素养,最终实现学科育人功能。

关键词： 对偶式   函数   高中数学  

摘要： 在解决一些数学问题时,合理挖掘题设内涵与实质,借助“对偶式”的构建与应用,可以使得问题解决更加优美简洁,解法新颖创新.本文结合实例,就函数与方程、不等式、三角函数以及数列等问题的“对偶式”的构建与应用加以剖析,展示优美解法,开拓数学思维,辅助并引领解题研究.

关键词： 思维导图   小学数学   教学应用  

摘要： 在教育不断变革与发展的时代,探索有效的教学工具和方法成为提升教学质量的关键所在.思维导图作为一种可视化的思维工具,在小学数学教学中展现出巨大的潜力.文章就思维导图在小学数学教学中的应用价值展开了多维阐述,继而提出了其应用原则,包括:主体性、实践性,最后从数学概念教学、数学问题解答、数学复习巩固三个方面探讨了思维导图的应用路径,以期为小学数学教学实践提供有益的参考、借鉴.

关键词： 客流预测   时空数据   图神经网络   深度学习   Passenger Flow Prediction   Spatiotemporal Data   Graph Neural Network   Deep Learning  

摘要： 城市轨道交通客流预测对于地铁运营调度、客流管理及个人出行规划具有重要意义。然而，由于不同站点的流量模式各异，以及站点间的空间依赖关系具有时变性，该问题仍然面临诸多挑战。为此，本文提出了一种自适应时空图交互模型(ASTGN)，用于精准预测城市轨道交通流量。首先，引入异构节点嵌入(HNE)模块，以捕获不同站点的个性化流量模式。其次，采用动态图依赖建模(DGDM)模块，从数据中自适应学习站点间的动态空间关系，无需预定义邻接结构。然后，利用多步时序注意力(MSTA)模块，基于自注意力机制建模长期时间依赖关系，以提升长时序预测能力。最后，利用动态融合模块(DFM)整合时空信息，使模型更好地适应复杂的轨道交通流量变化。在杭州地铁数据集上进行了实验，并与10种基线方法进行对比，结果表明ASTGN在多个时间粒度上的预测精度均显著优于现有方法，能够有效提升城市轨道交通客流预测的可靠性与稳定性。