课程文献中心 更多>>

关键词： 思维导图   初中历史   教学设计  

摘要： 思维导图和传统教学工具不同,其更具有逻辑性、条理性,通过线条、图案、几何图形、文字将知识点串联起来,各个知识点之间的关系一目了然,甚至还可以形成复杂的关系图,对知识体系的构建大有裨益.对历史学科而言,学习内容涵盖各个朝代,纵横千年,要求学生理清脉络,明确各个知识之间的联系,而思维导图的应用正好适用于历史学科教育,可以帮助学生构建知识脉络.基于此,文章以初中历史学科为例,探究思维导图在教学中的具体应用,用现代化的技术来提高教学效率和质量,推动教育现代化发展.

关键词： 模糊认知图   人工智能   知识与数据驱动   无人系统  

摘要： 模糊认知图作为一种兼具模糊推理和类神经网络特征的知识图解软计算模型，与第3代人工智能知识与数据双驱动的发展方向高度契合，已被广泛应用于各个领域。首先，介绍模糊认知图理论的基本概念和原理，从构建方法、学习算法、拓展模型3个方面系统地分析模糊认知图的最新研究进展和存在的主要问题，总结未来研究的主要方向和重点内容；其次，全面梳理和归纳模糊认知图在无人系统（单无人系统、多无人系统、无人-有人系统）中的应用研究情况；最后，通过详细分析自主智能驱动的单无人系统、群体智能驱动的多无人系统以及互信智能驱动的无人-有人系统的技术需求，深入讨论未来模糊认知图在无人系统应用中的重点研究内容和主要研究思路。

关键词： 思维导图   小学数学   解决问题教学   教学分析  

摘要： 数学知识具有抽象化的特征,小学阶段的学生在学习数学知识点时,不易于理解、掌握知识,为提高学生对基本知识的掌握能力,教师可以在数学教学中运用"思维导图"教学方法,并在实践中发现,用"图形"和"数字"来学习,做好合理化的教学设计,不仅可以提升该阶段学生掌握数学知识的效果,还可以让学生学会看图和分析图表.因此,文章对思维导图在小学数学问题教学中的应用进行深入思考、讨论和探究,以期转变传统的小学数学教学模式,在教学中有效应用思维导图促进学生数学学科核心素养的有效培养,提高小学生在现实生活中运用数学知识解决实际问题的综合能力.

关键词： 平台用工   劳动者权利   权利保护   社会保险  

摘要： 平台用工对劳动者不同权利的影响是有差异的，它总体上促进了劳动者的基本权利，提高了就业选择的自主性和灵活性，但对建立在稳定劳动关系基础上，以用人单位为责任主体的劳动专属权利和需要用人单位分担责任的社会权利的实现与保障都带来了重大挑战。针对此，需要以提高平台从业劳动者就业质量为原则，通过完善劳动基准制度，创新社会保险缴费机制，以及更加充分发挥工会组织的作用等方式，尽快实现对平台从业劳动者权利保护机制的重塑。

关键词： 知识图谱   图神经网络   知识推理   封闭世界   开放世界   归纳推理  

摘要： 知识推理作为知识图谱补全中一项重要任务，受到了学术界的广泛关注。随着知识推理技术的发展，将图神经网络应用于知识推理的方法可以充分考虑知识图谱的结构信息，使其具备更好的可解释性和更强的推理能力，是目前的研究热点之一。首先，对知识图谱和知识推理的基本概念进行了叙述。随后从封闭世界和开放世界两个角度对基于图神经网络的知识推理方法进行了归纳。在封闭世界下，介绍了图卷积神经网络和图注意力神经网络两类方法；在开放世界中，探讨了半归纳式和全归纳式两种方法。之后，对这些方法的典型模型框架进行了对比分析，并总结了各自的优缺点。最后，对图神经网络推理在智能问答、推荐系统以及生物医疗上的应用进行了探讨，并对基于图神经网络知识推理的未来研究方向进行了展望。

关键词： 多标签学习   特征选择   流形学习   自适应学习   动态图学习  

摘要： 将自适应动态图技术和标签流形集成到改进后的线性映射学习框架中,提出了具有标签流形和动态图约束的多标签特征选择算法。该算法基于特征自表示的改进矩阵分解技术,改进了线性映射模型,对特征和标签之间以及不同标签之间的相关性进行解耦。设计了一种具有拉普拉斯秩约束的自适应动态图技术,学习高质量的特征相似图。构建了基于标签相关性的标签流形,将标签信息充分的纳入模型的训练中。验证了自适应动态图技术可以有效的提高图矩阵的质量,以及所提算法在解决多标签特征选择问题上的有效性。

关键词： 圈   联图   邻和可区别边染色   邻和可区别边色数  

摘要： 图G的邻和可区别k-边染色是指图G的一个正常边染色中,满足相邻顶点关联边的色数之和不相等。图G的一个邻和可区别k-边染色所用到的最小颜色数k称为图G的邻和可区别边色数。本文研究了联图Cm∨C_n的邻和可区别边染色问题,得到了联图Cm∨C_n（n≠m）的邻和可区别边色数及C_n∨C_n的邻和可区别边色数的上界,并将该结果推广到一般图的联图。

关键词： NR安全性   rank-then-encipher框架   云存储   缩略图保持加密  

摘要： 为了同时实现密文图像安全性和可搜索性，缩略图保持图像加密（Thumbnail-preserving image encryption，TPE）方案保证缩略图在图像加密前后一致。目前主流的TPE方案是基于rank-then-encipher框架构造，但该框架下大多数TPE方案时间复杂度较高。为了提升TPE方案的效率，提出一种低时间复杂度的rank函数。通过分析rank函数执行效率，发现降低像素组长度、像素之和以及像素取值范围能够提高rank函数效率。首先使用像素平均值将像素组分成两个较小的像素组，通过降低它们的像素之和、像素取值范围来提高rank函数执行效率。基于该rank函数构造一个低时间复杂度的TPE方案。实验结果表明在所提方案能够无损解密的前提下，该方案在加密时间上更具优势。

关键词： 果园机器人   点云地图   因子图   全局定位  

摘要： 针对复杂果园环境中GPS信号易被遮挡和果树种植高度相似性,导致果园机器人初始化全局位姿困难、定位位姿与实际位姿不一致、定位精度低等问题,提出了一种基于因子图融合3D点云先验地图的果园机器人全局定位方法。首先,在果园3D点云先验地图基础上,提出基于GPS分割出局部地图和NDT匹配相结合的方法,估计机器人在点云地图中全局初始位姿;其次,计算激光里程计作为先验位姿,采用NDT算法计算激光点云与地图匹配的全局位姿;最后,构建因子图融合激光里程计因子、IMU预积分因子和地图反馈因子,执行因子图优化,纠正激光里程计累积漂移,提高全局定位的精度。实验结果表明:在复杂的果园场景中,全局定位轨迹的横向均方根误差为0.17 m、标准差为0.09 m,纵向均方根误差为0.12 m、标准差为0.08 m,满足机器人执行果园任务的自主高精度全局定位要求。

关键词： 乘性方向距离函数   分段Cobb-Douglas生产技术   内生方向   营运效率  

摘要： 方向向量的选择是乘性方向距离函数(Multiplicative Directional Distance Function,MDDF)理论研究热点.向量选择的不唯一往往意味着绩效评价结果的不唯一性,因此如何内生选择MDDF的方向向量是决策者面临的难题.本文基于分段Cobb-Douglas生产技术,提出了一种新的最优内生方向选择方法.该方法确保了MDDF的帕累托有效性,并且证明了MDDF可以通过欧式空间中的绝对距离来表示.通过将MDDF的相对距离和欧式空间的绝对距离统一起来,为解释MDDF的经济学含义提供了新的视角.首先,对内生方向向量进行L1范数归一化处理,结合MDDF的定义,确定L1范数最优内生方向;其次,考虑到L1范数最优内生方向确定的MDDF无法比较决策单元间的技术无效性,故进一步对其进行L2范数归一化处理,确定L2范数最优内生方向;进而,构建相应的数学规划模型,确定基于L2范数最优内生方向的MDDF,并给出其几何解释、经济学性质和图例说明;最后,将所提出的方法应用于中国交通运输业营运效率评价,以验证最优内生方向的合理性和有效性.