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关键词： 整本书阅读   阅读实践   思维导图   《三国演义》   硬性要求   教学任务   教学内容   教学实践  

摘要： 培养学生的整本书阅读能力是课标“拓展型学习任务群”的要求之一。从以往的提倡鼓励转向硬性要求,整本书阅读成为必要的教学内容。针对这一教学任务,思维导图能有效帮助学生在阅读实践中提升整本书阅读能力。笔者根据教学实践,以《三国演义》整本书阅读为例,浅谈自己运用思维导图的一些心得。

关键词： 周颢   竹刻   羲之爱鹅   笔筒  

摘要： 周颢是清雍正、乾隆年间嘉定竹刻名家,也是中国竹刻史上里程碑式的人物。其传世竹刻作品较多,主要有山水、竹石等类,人物故事题材类作品稀少。文章通过解析金坛区博物馆馆藏“羲之爱鹅图”笔筒的雕刻技法,探讨周颢竹刻艺术的特点。

关键词： 智能车辆   非结构环境   动态环境   避障  

摘要： 针对动态非结构环境下的智能车辆轨迹规划,提出了一种基于图搜索和优化的轨迹规划方法。首先,采用图搜索方法对智能车辆运动基元进行搜索,获取符合运动学特性的初始轨迹;然后,基于非线性模型预测控制方法对轨迹进行优化,以获得更平滑、更安全的轨迹。为在动态非结构环境下实现基元的快速且安全的拓展,提出了一种基元碰撞检测的方法。该方法通过障碍物膨胀和栅格离散运动基元,对非规则障碍物进行静态碰撞检测,引入速度障碍物概念,在速度空间对动态障碍物进行动态碰撞检测。在ROS/Gazebo环境下进行了算法仿真比较,并通过场地试验进行了测试评价。结果表明,相较于TEB算法,所提轨迹规划方法在满足计算实时性要求的同时,平均避障成功率提高了18%,展现出了更高的安全避障能力和可行性。

关键词： 核心素养   学科素养   高中生物教学   思维导图   开展教学   教学效果   提质增效   教育者  

摘要： 思维导图的出现,丰富了教学的方法和手段,思维导图通过将图片与文字相结合,能够将各知识点相互联系,便于学生学习和理解。应用思维导图开展教学,能够有效提高教师的教学效果。培养学生的核心素养是教育中的重要目标,如何提高学生的学科素养是教育者需要思考的问题。

关键词： 冠心病   计算机断层扫描血管成像   冠周脂肪体积   冠周脂肪衰减指数   冠周脂肪平均衰减  

摘要： 目的基于计算机断层扫描血管成像(CTA)探究测量冠周脂肪体积、冠周脂肪衰减指数(FAI)、冠周脂肪平均衰减(PCATMA)与冠心病冠脉狭窄、斑块性质及预后关系。方法选取2020年9月至2022年12月来院就诊的冠心病患者121例,所有患者均行CTA检查,测定冠周脂肪体积、FAI、PCATMA。根据冠脉狭窄程度将患者分为中度组和重度组,根据斑块性质分为非钙化组、钙化组和混合组;同时展开1年随访,根据是否发生主要不良心脏事件(MACE)分为MACE组和非MACE组。对比各亚组冠周脂肪参数水平,采用多因素Logistic回归分析冠心病患者发生MACE的影响因素,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线评价其对患者MACE的预测价值。结果重度组冠周脂肪体积、PCATMA低于中度组,FAI高于中度组(P<0.05)。不同斑块性质患者冠周脂肪参数的比较,差异有统计学意义(P<0.05);其中钙化组冠周脂肪体积高于混合组,PCATMA高于非钙化组、混合组,FAI低于非钙化组、混合组(P<0.05)。MACE组病变血管两支及以上、冠脉重度狭窄占比、FAI高于非MACE组,PCATMA低于非MACE组(P<0.05)。多因素Logistic分析显示,冠脉重度狭窄、高FAI值是患者随访1年发生MACE的独立危险因素(P<0.05)。FAI和PCATMA单独应用预测AUC分别为0.736(0.634~0.838)、0.673(0.572~0.774),联合应用AUC为0.857(0.785~0.930),高于上述指标单独应用(P<0.05)。结论不同冠脉狭窄程度和斑块性质的冠心病患者表现出不同的冠周脂肪CTA特征,冠脉重度狭窄、高FAI值是患者随访1年发生MACE的独立危险因素,联合FAI和PCATMA对患者MACE发生有较高的预测价值。

关键词： 电力知识图谱   图神经网络   实体对齐   设备缺陷   知识图谱  

摘要： 随着电力大数据时代的到来,电网企业在多年的技术监督工作中积累了大量的多模态数据。多模态数据的结构化存储和融合是电力系统有效组织和管理的关键。为融合构建大规模的电力缺陷多模态知识图谱,提出基于多通道图神经网络的多模态实体对齐方法,以有效融合多源电力异构数据。收集电力领域缺陷日志记录,构建电力缺陷多模态知识图谱实体对齐数据集(EKG),将文本、图像等多模态信息整合到知识图谱中,为实体对齐任务提供丰富的语义信息。多模态数据增加了实体和关系表示的难度,通过挖掘电力领域多模态知识图谱的特征信息,设计属性聚合式对齐方法,利用知识图谱中的多模态属性和结构信息从图像、文本、名称和结构4个维度学习节点表示,解决电力缺陷多模态知识图谱无法有效集成的问题。实验结果表明:所提方法在EKG上取得了最好的效果。

关键词： 卷积神经网络   非线性激活函数   修正线性单元  

摘要： 非线性激活函数在卷积神经网络的结构中起重要的作用,卷积神经网络是将高维数的线性不可分数据经卷积神经网络处理后变成低维数的线性可分数据,非线性的激活函数就是将高维非线性数据转化成低维线性可分数据最强有力的工具。基于激活函数relu通过坐标对称变换和旋转变换得到两类新的激活函数,并验证了这两类新构建的非线性激活函数在mnist上和激活函数relu能起到同样的效果。

关键词： 思维导图   小学英语   阅读教学  

摘要： 小学生的英语技能还在培养之中,而英语读物又大多是长文本,学生难以把握重点,也难以进行对应的鉴赏学习。同时,鉴于当前大学英语阅读教学中存在的问题,我们应积极探索英语阅读教学的新途径。思维导图能让学生对长时间的阅读内容进行梳理,从而更好地掌握文章的大意,并对文章中的重要词汇和语法知识进行积累,这在教学上有着很高的应用价值。

关键词： 标签数据   目标任务   残差网络   领域分布   领域困惑损失函数  

摘要： 现实中针对目标任务往往没有标签数据,如何在辅助源领域中学习到知识以应用目标任务成为了一个关键性问题。为此提出一种新方法,即领域困惑迁移网络(Domain Confusion Transfer Network,DCTN)。该方法首先在残差网络的基础上设计出领域分布部分,然后在领域分布部分的输出端使用领域困惑损失函数以使得特征提取网络学习领域不变特征。通过实验证实,该方法可以有效地学习领域不变特征且能够获得良好的效果。