课程文献中心 更多>>

关键词： 一次函数   直线   图像   直角坐标系   面积  

摘要： 我们知道,一次函数的图像是一条直线,它与直角坐标系或其他直线可组成丰富多彩的图形.研究这些图形的面积计算或利用这些图形的面积来解决问题,是中考命题的一个热点.下面举例介绍这类问题的特点及其解题规律.

关键词： 实施路径   单元教学   高中数学   指数函数  

摘要： 1问题背景.有关单元整体教学的研究与实践已有多年,但是许多教师对单元教学的理解并不到位,在实施过程中也存在诸多困惑.究其原因,主要是教师对单元知识的理解不深,不能真正实现单元知识的结构化功能,而且缺乏实施路径与可操作性策略.

关键词： 李东垣   脏气   升降浮沉   补泻   《脾胃论》  

摘要： 李东垣是补土派的代表人物,开创了“从脾胃论治内伤杂病”之先河,但东垣补土理论与现有脏腑辨证论治体系不同,故后学难明其奥。本文通过对《脾胃论》中“脏气法时升降浮沉补泻之图”篇的深入研习,结合《黄帝内经》《医学启源》等古籍的论述,认为此图从理、法、方、药方面系统阐述了补土理论体系,是东垣补土理论的核心内容。脏气是李东垣补土理论的核心,是从脾胃调五脏的理论基础;法时是实现李东垣补土理论的关键,是从脾胃调五脏的治则关键;升降是判断补泻的标准,是李东垣制定方药的原则;浮沉是实现补泻的方法,也是李东垣药物选择和加减的依据。研习此图,阐其微,疏其理,对研究东垣补土理论大有裨益。

关键词： 共零点   恒成立   探究与拓展  

摘要： 本文通过对2024年高考数学全国Ⅱ卷第8题的深入分析,探讨了数形结合的解题方法,并针对函数相乘恒成立问题提出了一般性的解决方法-–共零点法.该方法不仅能够有效解决此类问题,还拓展了更多适用该解法的新题型,形成了一定深度的整合研究.研究发现,这类问题的解题入口较宽,解法多样,契合了“多想少算”的高考命题思想.本文旨在提出一种适用于函数相乘类恒成立问题的通性通法–共零点法,对于与本解法无关的其它解法,不做详细阐述.

关键词： 符号图网络   负反馈建模   对比学习   图表示学习   推荐系统  

摘要： 针对推荐系统负反馈建模中的语义关联缺失与特征混淆问题,本文提出FCSGN框架,融合符号图神经网络与对比学习。通过构建多层级用户—商品关系网络,缓解稀疏数据下的结构信息缺失;设计多视图特征增强模块,使用双通道GNN(图神经网络)提取商品功能属性与社交传播特征;引入低通/高通滤波器捕获相似性与差异性特征。实验结果显示,在多个数据集上,AUC和NDCG@5指标较SOTA方法提升1.12%~4.01%,实际电商场景中用户投诉率降低25%,可以为推荐系统提供可解释的负反馈建模方案,显著优化用户体验。

关键词： 核心素养   三会   新教材   学习机会  

摘要： 苏科版2024新教材的整体修编特别强调了第1章《数学与我们同行》作为“导游图”的统领价值.教学上从以学定教、顺学而教的角度,建议选择适切的素材,拓展学习空间;评价上,从“学习机会”出发,建议关注体验过程,重视多元评价,旨在通过3课时的设计来引导学生整体感受初中阶段的数学学习方向、内容、路径和方法.

关键词： 转化方式   三角函数值域   求解策略   高考重点  

摘要： 三角函数值域问题是三角函数模块的一重要内容,更是高考重点考查的知识点之一.此类问题的转化方式一般较为灵活多变,下面阐述几类有效的求解路径.

关键词： 初中数学   信息技术   数字资源   智能软件  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,其在教育领域的应用日益广泛,为教学带来了深刻变革.文章首先探讨了信息技术在初中数学教学中的重要作用,包括显著提升教学效率、有效激发学生学习兴趣、广泛拓展学习空间以及有效培养学生创新思维.随后,结合“二次函数”这一单元的教学,深入分析了信息技术在初中数学教学中的应用策略,包括数字资源引入、智能软件辅助、虚拟实验模拟以及互动平台搭建.通过理论与实践相结合的方式,旨在为教师提供有益的参考,推动信息技术在数学教育中的有效应用,进而提升学生的数学素养.

关键词： 新工科   工程图学   课程实践   教学改革  

摘要： 课程教学是“新工科”人才培养的重要阵地。首先,从夯实基础、全面发展、创新拔尖三个层面梳理了新工科人才培养要求,提出了“工程图学”课程实践建设的要求与方向。然后,从选题特点、课堂教学、课后任务、考核模式等方面出发,提出了课程实践总体方案。最后,贯穿选题、教学、作业、指导、考核五个阶段,建立了一套切实可行的课程实践范例,并开展了教学实践。所建立的课程实践方案有效调动了学生的学习积极性,显著提升了课程的总体教学效果,支撑了高质量工科人才的培养,对其他专业课程的改革优化具有借鉴和带动作用。

关键词： 泰勒公式   遗传算法   函数拟合   进化计算  

摘要： 基于函数表达式绘制函数图像容易实现,但是将数据表述为函数表达式较为困难。在统计学和机器学习中,该问题通常表现为回归建模、插值和参数优化等形式,虽然计算高效,但在非线性复杂数据环境下表现受限。近年来,深度神经网络、进化计算等智能优化方法的引入,为函数拟合提供了更强大的建模能力和优化策略。该研究基于泰勒公式和遗传算法,实现了较好的函数拟合效果。具体来说,泰勒公式可以用函数多项式的形式近似表达函数值,很大程度上简化了函数拟合的难度。遗传算法可以迭代探索函数拟合的最优结果,实现了在较短的时间内获得较优的函数拟合表达式。该研究的方法在线性函数、非线性函数的实验中均取得了有竞争性的优化增益结果。Drawing function image based on function expression is easy to realize, but it is difficult to express data as function expression. In statistics and machine learning, this problem is usually expressed in the form of regression modeling, interpolation and parameter optimization, which are computationally efficient but limited in nonlinear and complex data environments. In recent years, the introduction of intelligent optimization methods such as deep neural networks and evolutionary computation has provided more powerful modeling capabilities and optimization strategies for function fitting. The study achieves a good function fitting effect based on Taylor formula and genetic algorithm. Specifically, Taylor formula can be used to approximately express function values in the form of function polynomials, which greatly simplifies the difficulty of function fitting. Genetic algorithm can iteratively explore the optimal result of function fitting, and achieve a better function fitting expression in a shorter time. The method of this study achieves competitive optimization gains in both linear and nonlinear functions.