课程文献中心 更多>>

关键词： 反腐败斗争   政治生态分析   国家治理现代化  

摘要： 政治生态分析既是反腐败斗争的“预警机”,也是国家治理现代化的“推进器”。过去,政治生态分析主要依赖人工统计、经验判断,工作量巨大且难以全面、高效应对复杂多变的数据信息,而信息化技术凭借其强大的数据处理能力,能够实现快速筛查、精准分析。为此,自贡市纪委监委积极构建新型数字纪检监察体系,统筹推进沿滩区试点建立民生资金监督平台,通过大数据综合分析,精准研判各领域、各单位政治生态,为相关党委(党组)抓好全面从严治党提供决策依据。

关键词： 虚数单位   高三   集合   综合测试   复数   数学  

摘要： 一、单项选择题(本大题共8小题,每小题5分,计40分)1.已知复数z满足(1-i)z=2i(其中i为虚数单位),则|z|=( )(A)■(B)■/2(c)1/2(D)2 2.已知集合A={x|l x+1|>1},B={x|1/x>2}则A∩B=( )(A)(-∞,0)∪(0,1/2) (B)(1/2,+∞) (C)(0,1/2) (D)(1/2,1)

关键词： 广义混合拟变分不等式   间隙函数   误差界  

摘要： 广义混合拟变分不等式(GMQVI)是变分不等式的推广。变分不等式及其推广模型被广泛地应用在经济学、交通、最优控制等领域。基于广义投影算子的相关性质和GMQVI解的特征,在一定的单调性和紧性假设下,本文在自反Banach空间中给出了问题(GMQVI)的正则化间隙函数,并由此构造了D-间隙函数。同时利用这些间隙函数,得到了基于正则化间隙函数的局部误差界,和利用D-间隙函数及正则项刻画的全局误差界。

关键词： 函数   高中数学   解题方法  

摘要： 高中数学习题解答具有一定的规律性,在解答过程中,应当在具体的情境中结合题目中涉及的相关知识内容,运用正确的解答方式,实现顺利答题.

关键词： 最值   范围   期望   交汇题型   导函数   新高考   概率  

摘要： 在概率统计与导函数交汇处命题是新高考试卷的亮点之一,此类问题属于综合性较强的题型,常在解答题中出现。此类题目多以概率统计的实际应用为背景,在涉及求概率、期望的最值或范围问题时,需要用导数或函数的方法解决,难度较大,需重点对待。下面选取几道有关概率统计与导函数交汇的考题,供同学们赏析。

关键词： 冻土   界面   界面粗糙度   本构模型  

摘要： 冻土对温度的敏感影响着与其他材料界面的接触关系。土工合成材料由于其优异的物理力学性能,在土木工程、环境工程和水利工程等方面得到了大量应用,冻土与结构界面的模型旨在探究这种复杂界面的相互作用机理,该模型综合考虑温度效应、界面粗糙度、力学性质等影响因素,来描述界面的应力–应变关系、剪切强度等特性。根据接触面关节粗糙度系数,结合Mohr-Coulomb准则,应用了一种估算裂缝的峰值抗剪强度的方法,得到关于表面粗糙度与峰值剪切强度的参数方程。在现有本构模型的基础上,考虑温度、加固砂土工布表面粗糙度等参数,建立土–加固砂土工布界面剪切力学特性的模型。通过试验数据与理论模型对比,验证模型的有效性,对冻土区基础工程建设具有指导和参考意义。

关键词： 方法建模   解题应用   二次函数   等腰三角形   数学思想  

摘要： 针对以二次函数为背景的等腰三角形问题,教师可按照“方法探究→模型示例→解题指导”流程开展教学,指导学生掌握解题方法、模型思路,并结合实例进行应用强化.在整个教学过程中,教师应注意渗透数学思想,以提升学生的综合能力.

关键词： 逼近思想   实变函数   Lebesgue积分  

摘要： “实变函数”是数学专业最重要的专业课之一,也是大多数师生公认的最难课程。本文分析了学生在理解课程理论时的一些困难点,并针对性地指出可将逼近思想作为学生学习该课程的思想“钥匙”,探讨了逼近思想在该课程中的核心地位与其重要的教学意义,并整理了多个案例来展示逼近思想在教学内容中的具体运用。在教学中引导学生掌握逼近思想,有利于帮助学生更好地理解课程理论,提高数学素养,有利于培养学生的科学精神与创新能力,并对实现立德树人,推动学生全面发展有着积极意义。

关键词： 电子航道图   内河航道   航行优化   动态预警  

摘要： 随着内河航运的迅速发展,传统航道管理系统面临信息滞后、数据不准确和缺乏实时性等问题。电子航道图(ENC)作为数字化航道信息载体,能有效提升航道管理效率和航运安全。本文提出了一种基于电子航道图的内河航道信息服务系统,旨在通过集成实时航道数据和智能化分析,优化航行计划,提升决策效率与航道安全性。系统包括航道状态监测、航行路线优化和动态预警等核心功能,采用三层架构:数据层(包括水文气象、船舶动态数据等)、业务逻辑层(负责数据融合与决策支持)和展示层(提供可视化界面)。

关键词： 智能交通   驾驶行为分类   深度学习   脑电   非线性特征  

摘要： 驾驶行为识别是智能驾驶辅助系统的核心问题,而基于脑电信号的驾驶行为分类检测是实现以人为中心的智能驾驶辅助系统的重要途径。为实现常见驾驶行为下脑电信号五分类检测,本文提出一种基于递归图和改进卷积神经网络的方法,即RP-CS。RP-CS方法主要通过挖掘驾驶员脑电信号中重要的非线性特征,并通过融入了通道注意力机制的卷积神经网络进一步提取特征并实现五分类检测。在本方法中,脑电非线性特征的提取方式是将一维时序信号嵌入到更高维度的相空间中,并利用欧氏距离构造出递归图。随后,将同时含有非线性特征和时域特征的递归图作为改进卷积神经网络的输入,利用卷积神经网络在图像数据处理中的优势,实现对驾驶行为的五分类检测。在公开数据集上进行对比实验,结果表明,本文提出的RP-CS驾驶行为识别准确率优于其他方法。在单被试条件下,五类驾驶行为的分类准确率最高可达95.84%;在跨被试条件下,平均分类准确率为71.92%。此结果意味着脑电信号中非线性特征和深度学习模型的有效结合可提高脑电信号分类识别的效率。为驾驶行为监测和辅助安全驾驶提供了一种可行的解决方案,对于提高驾驶辅助系统的性能和驾驶安全具有重要意义。