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关键词： 辣椒   辣椒素类物质   含量   辣度   等级指标  

摘要： 辣椒素类物质(Capsaicinoids,Cap-S)含量(辣度)是评价辣椒品质的重要指标,在综合分析我国辣椒及其制品辣椒素类物质含量等级划分研究进展的基础上,根据我国品种登记和文献报道中辣椒Cap-S含量数据,将辣椒按Cap-S含量(辣度)分为9个等级,辑出了各个等级辣椒的代表品种,以期为准确评价辣椒Cap-S含量(辣度)的高低提供参考。

关键词： 思维导图   地理思维型课程   地理思维  

摘要： 本文通过分析思维型课程的构建过程,介绍思维导图在地理课程中的基础应用,发现在高中地理课程的开展过程中,思维导图的应用能够充分发掘思维型课程在传授思维技能、激发学生情感意志、促进思维发展等方面的优势,进而提升学生对地理物象的分析、推导、归纳能力,完善高中地理知识的学习过程。

关键词： 产教融合   文化记忆   乡村振兴   丝苗米   农产品品牌   清远   视域下  

摘要： 作品说明:插画作品从乡村振兴产教融合战略视域下,为清远连州丝苗米品牌传承文化记忆。以“梦乡”抽象的形象焕发清远农产品品牌生机。插画中丝苗米宛如温润美玉般点缀在山间丛林,那是土地与汗水孕育的结晶。米粒剔透,似凝聚了阳光的精华。袅袅蒸汽升腾而起,是米香在空气中弥漫的踪迹。劳动人民走在稻田小径,脸上洋溢着丰收的喜悦,也是丝苗米在味蕾上演绎的美妙,如同开启了一场味觉的梦幻之旅,让人流连于丝苗米那独特的香与味之中。

关键词： C语言   函数调用   模块化编程   编程教学  

摘要： 阐述基于成果导向教育(OBE)理念,探讨了C语言程序设计中的函数调用与模块化编程技术。针对初学者在函数调用、参数传递、递归等概念理解上的困难,分析了函数定义、参数传递、递归与迭代等基础理论,并结合模块化编程的设计原则与实践应用,提出了一套改进的教学策略。

关键词： 函数   高中数学   解题方法  

摘要： 数列比大小类问题是高考题中的一种常见题型.近年来,随着高考试题灵活性的持续提升,许多题目开始出现知识点的融合,其中以函数为依托的数列比大小类问题就是一类综合性强、难度大的问题.本文结合一道典型例题讨论处理此类问题的几种方法,以求抛砖引玉.

关键词： 区域划分   区域特征   区域联系   地理教学  

摘要： 区域划分思想是地理学家在长期实践中凝练的重要的学科思想和方法,旨在简化地球表层系统的复杂性。地区之间的差异性和相似性是区域划分依据。区域划分思想作为区域认知出发点,体现出地理学综合研究特点,是学科的本质知识,是地理学家专家思维的体现。区域划分思想对当前素养为本的课程改革具有重要的教学价值意蕴,体现在关注区域本质渗透学科方法论,使知识结构化培养学科认识论,整合素养浸润学科价值,因此具有方法论、认识论和价值论三重价值。

关键词： 导数   高中数学   “函数极值”问题  

摘要： 导数是高中数学知识中的重要内容,能够运用导数知识解决数学问题是高中学生必须掌握的技能而利用导数解决“函数极值”问题也就成为学生学习的关键部分.因此,在高中数学中,研究导数在“函数极值”问题中的应用具有重要教育价值.该文将以此为研究主题,重点讨论导数在高中数学函数极值问题教学中的具体应用以及导数在高中数学函数极值问题教学中的应用价值.

摘要： ~~

关键词： 城际铁路   周期运行图   OD服务均衡   停站协同   启发式算法  

摘要： 城际铁路作为城市群中旅客出行的骨干,对促进城市群内城市之间人员往来和各生产要素流动具有重要意义。周期列车运行图使得列车等时间间隔运行、具有周期规律性,能够为居民提供更便捷的出行服务。为通过均衡各OD(起讫点)服务列车发车和降低列车旅行时长来提高旅客出行效率,进而提高城际铁路旅客服务水平,在构建周期时间-空间网络的基础上,以最小化列车总旅行时间和OD列车服务均衡性为目标,考虑OD最小服务列车数量约束、列车最大旅行时长约束等条件,建立考虑停站的城际铁路周期列车运行图优化的多目标整数规划非线性模型,进而设计一种基于有向图弧权优化的启发式算法对模型进行求解。算法为了体现不同列车对相同有向弧使用成本的差异性,提出一种基于列车的差异化弧权体系,实现相同有向弧为不同列车设置不同惩罚权值,以引导不同列车选择不同运行路径。最后以京津城际铁路周期运行图编制为例,对比分析单目标优化时间、单目标优化OD服务均衡、固定列车停站优化和考虑列车停站优化多种情形下的优化结果,相比初始运行图而言,各优化结果分别提高了列车旅行时间和OD列车服务均衡性7%、36%、32%及38%的整体效益。研究结果可为城际铁路运营管理部门进一步优化周期列车运行图和提高旅客服务质量提供参考。

关键词： 图   图神经网络   图嵌入   注意力机制   文本表示   文本相似度   自然语言处理   深度学习  

摘要： 现有的文本相似度计算方法在处理长文本或具有复杂结构句子时,无法有效挖掘文本的深层语义,从而影响相似度计算的精度。为了解决这一问题,本文提出了一种融合图注意力的孪生网络框架,该框架结合了图神经网络的图嵌入和节点嵌入2种编码方式。在图嵌入支路中,引入图注意力机制,解决了长距离节点受限于图卷积层数无法充分传播和整合远距离节点的信息的问题;在节点嵌入支路中,采用残差结构以缓解节点过度平滑的问题,从而更好地挖掘节点间的语义关系。实验结果表明,本文方法在语义文本相似性(semantic textual similarity,STS)基准的多个数据集上表现优异,且相较于当前先进的双向编码器表征模型模型,具有更高的文本相似度计算精度。