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关键词： 高中数学   单元教学设计   函数单调性  

摘要： 在《普通高中数学课程标准》的影响下,教师逐渐意识到现代化教学模式中,不仅需要帮助学生积累更多专业知识,更要开发自身潜力,培养数学思维和解题能力,这也是学科核心素养的重要体现,借此能够帮助学生端正学习态度,提高学习效率。并且高中阶段又是重要的承上启下时期,学生可塑性较强,且基本具备完善人格,所以教师在尝试教学改革时能够更加高效。基于此,本文通过深入分析数学核心素养下开展单元教学设计的优势,明确具体的教学设计方案,以期帮助教师和学生适应新模式,改变传统观念,推动教学效率的进一步完善与发展。

关键词： 乳腺肿瘤   磁共振成像   表观扩散系数   最暗区  

摘要： 目的探讨乳腺磁共振(magnetic resonance imaging,MRI)表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)图中病变最暗区不同ADC值对病灶良恶性的诊断效能。方法选取经手术病理或活检证实的275例患者(共286个病灶)的乳腺MRI资料,感兴趣区(region of interest,ROI)选在病变ADC图最暗区内,测量其最小ADC(ADC_(min))、平均ADC(ADC_(mean))和最大ADC(ADC_(max))。根据病理结果将病灶分成良性组120例(120个病灶)和恶性组155例(166个病灶)。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(area under curve,AUC)评价各ADC值的诊断性能。不同ADC值的良恶性诊断效能采用De Long检验进行比较。结果ADC_(min)、ADC_(mean)、ADC_(max)区分病灶良恶性的AUC分别为0.938、0.935、0.911。De Long检验显示ADC_(min)与ADC_(mean)比较差异无统计学意义(Z=0.428,P=0.672);ADC_(min)、ADC_(mean)与ADC_(max)比较差异均有统计学意义(Z=2.352,P=0.020;Z=3.647,P<0.001);对于病灶最大径≤1 cm的小病灶,ADC_(max)、ADC_(min)和ADC_(mean)两两比较诊断性能差异均无统计学意义(P均>0.05)。结论MRI ADC图中病灶最暗区ADC_(min)和ADC_(mean)对乳腺病变良恶性具有较高的诊断性能。

关键词： 多波束卫星   用户分组   波束调度   子信道及功率分配   PDQN算法  

摘要： 多波束卫星通信系统由于其可实现高吞吐量及高效资源利用而受到广泛关注.本文研究多波束卫星通信系统的波束调度及资源分配问题,综合考虑用户地理位置及业务特性,提出基于Optics的用户初始分组算法.为提升波束覆盖性能,设计基于最小圆的卫星波位点及覆盖半径优化方案.基于所确定的用户分组策略,定义系统成本函数,并将联合波束调度、子信道选择及功率分配问题建模为系统成本函数最小化问题.为求解所建模型的优化问题,首先引入聚合节点描述各用户组特性,并提出基于参数化深度Q网络的联合波束调度及功率分配算法;然后基于所确定的用户组波束调度及功率分配策略,提出基于双深度Q学习算法及基于近端策略优化算法的联合子信道及功率分配策略.仿真结果验证了所提算法的有效性.

关键词： 龚开   中山出游图   钟   钟小妹   遗民思想  

摘要： 1279年,随着陆秀夫背负幼帝赵投海,宋朝彻底覆灭于元军的铁蹄之下,也留下了许多不愿侍奉新朝的遗民游荡于时代的边缘,而龚开便是其中之一。在这样的历史背景下,他曾创作瘦马图以明志,也曾创作过以钟道为题材的《中山出游图》,但后者诡异的面貌一度令人困惑其隐藏在画中的意图和思想究竞是什么。由此,本文将从《中山出游图》中的“钟道小妹”一角切入,通过对与之相关的民间传说的历史发展及画作题跋的综合对比,以求展现出龚开的精神世界乃至心态的转变,部析一代遗民的坎珂人生。

关键词： 地貌形态   自动分类   DEM   黄土塬区   数字地形分析  

摘要： 地貌形态的精确划分是黄土高原进行土壤侵蚀研究、水沙模型模拟以及水土流失防治等工作的重要基础。系统梳理典型黄土塬区的地貌形态特征,提出一种基于数字高程模型(digital elevation model,DEM)的自动化地貌形态分类方法。该方法依托汇水关系和地形突变原理,将黄土塬区的地貌形态划分为“塬−坡−谷”3种类型,并以甘肃省庆阳市南小河沟流域为例,基于12.5 m分辨率的DEM数据,应用提出的方法进行地貌形态分类。与遥感图像上的人工划分结果相比,该方法基于汇水关系与地形突变进行地貌形态分类,避免了在提取地貌形态面特征时需先提取线特征的复杂步骤,自动分类算法在南小河沟测试结果的总体分类精度达到88.4%,表征分类精度的Kappa系数为0.88,各种地貌形态的交并比分别为塬0.899、坡0.731、谷0.378。结果表明:提出的分类方法在典型黄土塬区具有较高的分类精度,能够有效识别“塬−坡−谷”3种地貌形态,因此具有地貌特征分析和精细化水沙模型方面的应用价值。

关键词： 单细胞RNA测序数据   丢失值   插补   基因-细胞图神经网络   协同自编码网络  

摘要： 为解决单细胞RNA测序数据中存在大量丢失值的问题,提出了一种基因与细胞图共驱动的协同自编码网络插补(CoImpute)算法。该算法利用基因-细胞图神经网络模块,提取基因维度和细胞维度上的生物相似和差异信息,协同辅助基于零膨胀负二项分布的自编码网络,系统全面地恢复单细胞RNA测序数据中的丢失值,且辅助过程创新性地采取图空间上下文感知策略。结果表明,CoImpute算法在14个数据集上的平均绝对误差为0.01~0.21,皮尔森相关系数为0.91~0.97,准确预测了基因丢失值。在不同的稀疏度条件下,CoImpute算法均能保持最小的平均绝对误差和最大的皮尔森相关系数,展示了其处理高噪声数据的优越性能。该算法不仅可以有效恢复丢失值,而且能够提供更准确的数据分析结果和生物学解释,促进了单细胞转录组动力学。

关键词： 推荐系统   协同过滤   图神经网络   多视图   对比学习  

摘要： 针对图协同过滤推荐方法存在的单一视图局限性和数据稀疏性问题,提出一种基于多视图多尺度对比学习的图协同过滤(MVMSCL)模型。首先,根据用户-项目交互构建初始交互图,并考虑用户-项目中存在的多种潜在意图,以构建多意图分解视图;其次,利用高阶关系改进邻接矩阵,以构建协同邻居视图;再次,去除不重要的噪声交互,以构建自适应增强的初始交互图和多意图分解视图;最后,引入局部、跨层和全局3种尺度的对比学习范式生成自监督信号,从而提高推荐性能。在Gowalla、Amazon-book和Tmall 3个公共数据集上的实验结果表明,MVMSCL的推荐性能均优于对比模型。与最优基线模型DCCF(Disentangled Contrastive Collaborative Filtering framework)相比,MVMSCL的召回率Recall@20分别提升了5.7%、14.5%和10.0%,归一化折损累计增益NDCG@20分别提升了4.6%、17.9%和11.5%。

关键词： 诗经   真善美   知识翻译学   俄罗斯  

摘要： 本文以知识翻译学为理论基础,以施图金1957年《诗经》全译本(以下简称施译本)为研究对象,通过“真、善、美”的翻译标准对施译本中文化意象的翻译进行评析,以期为实现民族典籍从“地方性知识”向“世界性知识”的转变提供切实有效的路径,力求推动其创造性转化、创新性发展,使世界文化更加丰富多元。

关键词： 苏科版教材   函数学习   模型观念   优化设计  

摘要： 苏科版初中数学修编教材“函数”部分的修编工作以落实立德树人根本任务为导向,着力优化教材内容结构,明晰函数学习路径,体现系统设计、整体编排、突出关联、凸显思维、显化思想、强化应用等特色与亮点.

关键词： 温–熵图   热功转换效率   热力学循环   新能源利用  

摘要： 在热力学可逆循环过程中,用温–熵图(T–S图)表示系统的温度与熵的变化关系,能同时显示出系统所吸的热与所做的功,从而可以方便地计算得到该循环的热功转换效率。本文总结了T–S图在多个经典热功转换循环过程中的应用,还介绍了近期报道的、利用电势的温度效应或浓差效应构建热力学循环,从低品位热能中获取能量的几个新型能量转换过程以及T–S图在其中的指导作用,可加深师生对T–S图的理解和认识,并拓展其应用范围。