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关键词： 信息技术   小学英语   思维导图   教学策略  

摘要： 随着新一轮课改的推进,小学英语教育也受到了前所未有的冲击。因此,在新课程改革的背景下,我国的英语教育必须与时俱进,才能使学生在轻松愉快的环境中学好英语。思维导图是一种新兴的教学方法,将其运用于英语课堂,可以提高学生的学习效果。因而,将思考地图运用于小学英语课堂,不失为一种行之有效的方法。文章从以下几个方面进行了论述:第一,将思维地图运用于初级英语课程的必要性;接着,对当前小学英语课堂中运用思维地图的方法进行了剖析;在此基础上,本文还就如何在小学英语中运用思考地图进行优化设计,以期为广大教师在实践中的运用和提高起到借鉴作用。

关键词： 数字经济   税收筹划   数字时代  

摘要： 数字经济是继农业经济、工业经济之后的新经济、新业态、新模式,数据要素参与收入分配,大数据驱动数字经济的发展,也推动数字时代的税收变革,凸显“专业+技术”的双轮驱动效应。本文对数字经济产业演变以及数字时代企业税收筹划的机遇和挑战进行分析,发现数字时代税收筹划存在成本较高、筹划空间压缩、复杂程度高以及专业化程度高等问题,并提出建立税务风险识别与预警机制、与人工智能相结合、构建智能化税务系统等一些建议,以供参考。

关键词： 国土“三调”   森林资源管理   数据结合  

摘要： 国土“三调”与森林资源管理“一张图”数据结合研究是一种综合性的地理信息系统(GIS)应用,旨在利用最新的地理数据和统计信息,提升森林资源管理的效率和效果。这项研究不仅涉及到土地利用和森林覆盖的变化分析,还涉及到经营界限、分类标准以及底图精度等多个方面的综合分析。其主要目标是为国家的森林资源管理和可持续发展提供科学依据和决策支持。

关键词： 学生学习兴趣   整本书阅读   小学语文   阅读实践   阅读目的   《课程标准》   读好书   思维导图  

摘要： 整本书阅读是一种具有较强系统性、拓展性和对话性的阅读教学。《义务教育语文课程标准(2022年版)》(以下简称《课程标准》)明确指出,要“倡导少做题、多读书、读好书、读整本书”,并设置了“整本书阅读”学习任务群,旨在引导教师根据阅读目的和学生学习兴趣选择合适图书,以开展阅读实践、分享阅读心得、交流阅读问题等方式,让学生逐步养成良好的阅读习惯。

关键词： 非同义单核苷酸多态性   ProtTrans   图神经网络   卷积神经网络   深度学习  

摘要： 在遗传与变异的研究中,非同义单核苷酸多态性(nsSNP)是一个重要的研究方向,目前已发现由非同义单核苷酸多态性引起的疾病有6 000多种,因此,准确预测非单核苷酸多态性对更好地了解其功能机制和疾病治疗具有重要意义。针对该问题,文中提出了一种名为SGNN的模型,旨在通过图神经网络与卷积神经网络的方法,实现高性能地完成nsSNP预测任务。在SGNN模型中,通过样本长度归一化处理,截取出适当长度的残基环境,以减少冗余信息,降低噪声干扰;随后,通过ProtTrans模型提取出样本残基环境的PT特征,并将属于同种蛋白质且具有相同突变位点的样本构成的集合使用图数据建模的方法转化为图结构数据;在模型训练的过程中,通过GraphSAGE算法更新图并使用节点分类的方法结合卷积神经网络完成样本致病性预测。实验中选择MMP数据集和PredictSNP数据集作为基准数据集,并与已有的最新的方法进行对比。其中,SGNN在MMP数据集上准确率(ACC)为85.2%,在PredictSNP数据集上ACC为83.3%,相较于最新的方法分别提升了3.2百分点和3.6百分点。实验结果表明,在nsSNP预测任务中,SGNN具有更好的预测性能。

关键词： 中学数学   有理数   数学概念   定义   函数  

摘要： 最新修编的人教版初中数学教材将有理数的定义,由之前的“整数和分数统称为有理数”改为“可以写成分数形式的数称为有理数”。但是,新定义并不比旧定义严谨、好懂。由此,根据给数学概念下定义的常用方法、基本原则,从数学科学和数学教学的角度,分析各种有理数定义的合理性与局限性。最后,建议教材下次修编时把有理数的定义改为:两个整数比的数叫作有理数。并说明:按照约简后分母是否为1的标准,有理数被分成整数和分数。

关键词： 全球导航卫星系统(GNSS)   大规模全球导航卫星系统网   子网划分   基线解算   网平差  

摘要： 本研究旨在通过对全球约640个全球导航卫星系统(GNSS)测站2年数据的分析,探讨不同子网划分方案在全球大规模GNSS数据处理中的性能差异。提出了2种子网划分方案,通过对基线解算精度和网平差解算精度的评估,比较不同方案的数据处理效果。研究结果表明,两种方案的基线解算相对精度均达到了10^(-8)~10^(-9)m级,基线重复性均小于3.1 mm,其中方案2在基线解算相对精度上相较方案1提高了66.33%,基线重复性提高了6.23%。在网平差解算方面,两种方案的内符合精度均在3~7 mm范围内,与国际全球导航卫星系统服务(IGS)发布的周解结果相比,差值均值在1~3 mm,显示出较高的解算精度。与方案1相比,基于方案2的坐标结果与IGS周解差值的均值和标准差在三个方向上平均降低了30.64%和13.35%。综合考虑,虽然两种方案都能达到较高的数据处理精度,但方案2由于其子网的优化划分和网形结构的稳定性,显著提升了大规模GNSS网数据处理的精度。此项研究为全球大规模GNSS数据处理提供了有效的子网划分方案,对提高GNSS数据处理的精度具有重要意义。

关键词： 应用技巧   函数单调性   数学原理   探险   精彩  

摘要： 在奇妙的数学世界里,对函数单调性的探索犹如一场精彩的探险,探险过程不仅充满了挑战,还能发现函数的秘密和无限的应用可能。今天,让我们一起揭开函数单调性的神秘面纱,探索其背后的数学原理和实际应用技巧。

关键词： 数据增强   图对比聚类   EMA   Mixup   图神经网络  

摘要： Mixup是图像领域中一种有效的数据增强方法,它通过对输入图像以及标签进行插值来合成新的样本进而扩大训练分布。然而,在图节点聚类任务中,由于图数据拓扑结构的不规则性和连通性以及无监督的场景,设计有效的插值方法成为一项具有挑战性的任务。为了解决上述问题,首先通过设计不共享参数的编码器来获取视图的嵌入特征,有效融合节点的特征和结构信息。然后将视图的嵌入特征及其对应的伪标签进行混合插值,从而将Mixup引入聚类任务中。为了确保伪标签的可靠性,设置了阈值来筛选高置信度的伪标签,并通过EMA的方式更新模型参数,使模型平稳优化的同时考虑了训练的历史信息。此外,设计了一个图对比学习模块,以保证特征在不同视图下的一致性,从而减少信息冗余,提高模型的判别能力。最终,通过在6个数据集上的大量实验证明了所提方法的有效性。