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关键词： 智慧课堂   思维导图   初中生   地理教学   深度学习能力  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,智慧课堂与思维导图作为新兴的教学工具,在地理教学中展现出巨大的潜力。本文旨在探讨智慧课堂与思维导图相结合的教学模式对初中生地理深度学习能力培养的影响。通过理论分析和实践研究,发现该教学模式能够有效提升学生的地理学习兴趣、知识整合能力和问题解决能力,为初中生地理深度学习能力的培养提供了新的思路和方法。

关键词： 高性能混凝土   高温   BP神经网络   抗压强度   聚丙烯纤维  

摘要： 目前,确定高性能混凝土在高温下的力学特性需海量的试验数据,这项试验费力且耗时,为解决高性能纤维混凝土高温后的抗压强度试验进度慢的问题,采用BP神经网络预测方法,共分析了由80个样本组成的数据集,用于残余强度预测。依据BP神经网络的原理,采用数据驱动的预测模型方法,部署了10个输入参数,包括水灰比、水泥、水、砂、石、聚丙烯纤维(简称PP纤维)的掺量、PP纤维的直径、PP纤维的长度、减水剂和温度,抗压强度作为输出参数,从而提供了有效的解决方案。

关键词： 《洛神赋》   中国文学史   《洛神赋图》   中国绘画史   曹植   《七步诗》   同根生   顾恺之  

摘要： 许多小读者都读过曹植的《七步诗》:“本是同根生,相煎何太急。”但你知道吗?他还有一篇著名的文章《洛神赋》,这篇赋辞藻华丽,是中国文学史上的一颗明珠。后来,东晋画家顾恺之根据《洛神赋》创作了一幅被誉为“中国十大传世名画”之一的《洛神赋图》,可谓精美传神,是中国绘画史上的瑰宝。

关键词： 核心素养   函数概念   教学方法  

摘要： 函数是数学的基础,对中学数学学习具有重要价值与意义.巩固函数的概念,犹如为一座摩天大楼打下坚实的地基.研究者以“函数的概念”为例,以学情分析和教学方法分析为教学起点,通过直接引入主题激发学生深入探索函数表达式y=f(x)的意义,让学生在实际操作中自主辨识并理解函数的对应关系,并通过一系列经典练习巩固“四基”、提升“四能”、培育“三会”,为提高数学学科核心素养奠定基础.

关键词： 三角函数   “四步骤”模式   高考复习  

摘要： 在“三新”背景下,高考数学显著强调了对思维过程、思维方法以及应用创新能力的全面考查。在教学实践中,设计并实施了“理解—回归—关联—解决”四步解题教学模式,这一模式旨在帮助学生夯实知识基础,深入理解知识、概念与原理,并进一步引导学生自主探索数学对象之间的内在联系,提升他们的思考能力。

关键词： 思维导图   初中英语   英语教学   应用研究  

摘要： 思维导图作为一种放射性思维表达方式,用在教学中可以用来表达和组织知识.思维导图是一种十分有效的记忆工具,思维导图有形象性和直观性的特点,如果将其应用在英语教学中可以将抽象的理论知识进行可视化的呈现,更加直观,从而有利于加深学生对知识点的理解和记忆.在英语教学中可以利用思维导图直观呈现知识点.本文阐述了思维导图在初中英语教学中的作用,分析了思维导图在初中英语教学中的应用现状,从多个角度对思维导图在初中英语教学中的应用路径进行了有效探索.

关键词： 二次函数   最值问题   解题策略  

摘要： 本文通过对两类典型例题的分析,详细阐述利用二次函数的性质并结合几何知识解决二次函数中几何最值问题的策略.重点介绍利用配方法求最值,以及通过构建几何模型、运用勾股定理等知识求解的策略,旨在帮助学生掌握有效的解题方法,提高解决二次函数中几何最值问题的能力.

关键词： 关键信息抽取   图神经网络   注意力机制   扩张卷积   BERT  

摘要： 针对空间双模态图推理的SDMG-R算法未深入分析复杂文档布局,关键信息抽取精度低等问题,该文提出了一种改进的SDMG-R算法。为了增强模型对图像中重要信息的关注能力,减少噪声和不相关信息的敏感,在图像特征提取模块中融入了注意力机制;为了扩大卷积核的感受野,捕捉更广泛的上下文信息,在U-Net下采样部分将普通的卷积改成扩张卷积;为了捕捉句子中复杂的依赖关系,使用BERT预训练模型来提取收据中的文本特征;且为了能够更好地处理数据中节点之间的复杂关系,在图推理模块中嵌入句子长度之比。实验结果表明,相较于原空间双模态图推理的SDMG-R算法,改进方法的精度在WildReceipt数据集上提升了2.32%。该文所提关键信息抽取的方法对收据的智能化管理与分析具有现实意义。

关键词： 量子私有集合计算   测量设备无关   私有交集势   私有并集势  

摘要： 安全多方计算是一种重要的隐私保护技术,在数据挖掘、云计算等领域有着广泛的应用.作为安全多方计算的一个重要分支,私有集合计算(Private Set Computation, PSC)可以在保护参与方数据隐私的前提下计算两个或多个参与者私有数据集的交集或并集.量子私有集合计算(Quantum Private Set Computation, QPSC)是将PSC与量子力学结合形成的新方向,目前已受到广泛关注.现有的量子私有集合计算协议大多依赖参与者或第三方的量子测量,但在实际运行中,所使用的测量设备可能有遭受侧信道攻击的风险.为了解决这一问题,本文提出了一种基于测量设备无关的量子私有集合计算协议.在该协议中,私有集合计算参与者可以利用后选择Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ)态纠缠实现安全的私有交集势和私有并集势计算.分析表明该协议是正确的,能够抵抗可能的外部和内部攻击.最后,协议使用MindSpore Quantum框架在HIQ量子计算云平台上仿真验证了其可行性.

关键词： 心电图   急性心肌梗死   不良脑血管事件   预测价值  

摘要： 目的:探讨基于心电图参数构建的预测模型对急性心肌梗死(AMI)患者发生不良心脑血管事件(MACCE)的预测价值。方法:根据随访1年MACCE发生情况,90例AMI患者分为MACCE组和非MACCE组,所有AMI患者均接受心电图检查。收集AMI患者的临床资料,采用单因素和多因素Logistic回归模型分析AMI患者发生MACCE的影响因素。绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析基于心电图参数构建的预测模型对AMI患者发生MACCE的预测价值。结果:90例AMI患者治疗后有26例发生MACCE,发生率为28.89%。MACCE组和非MACCE组的NN间期标准差(SDNN)、NN间期平均值的标准差(SDANN)、三角指数、心率减速力(DC)比较有差异(P<0.05)。SDNN降低、三角指数降低、DC降低是AMI患者发生MACCE的危险因素,SDANN升高则是保护因素(P<0.05)。ROC分析结果显示,当取阈值为0.338时,该预测模型对AMI患者发生MACCE具有最佳的预测效能,其曲线下面积(AUC)(95%CI)为0.959(0.837~0.981),灵敏度为0.923,特异度为0.906时,约登指数为0.829。结论:基于心电图参数(SDNN、SDANN、三角指数、DC)构建的预测模型对AMI患者发生MACCE具有较高的预测价值。