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关键词： 科学研究   自然数   计数   整数   乐趣   数字   无处不在  

摘要： 在我们的生活中,数字无处不在,它是计数、衡量和计算的基础。从简单的物品数量统计到复杂的科学研究,都离不开数字。自然数和整数是数字中最基础、最常见的概念。今天,就让我们一起走进数字的世界,探索自然数和整数的奥秘,体验计数的乐趣。

关键词： 图神经网络   深度强化学习   股票趋势预测   量化投资   教学案例  

摘要： 教育信息化的发展为促进教学内容多样化提供了更多方案。为了丰富程序化交易课程的内涵,对量化策略的探讨研究提出了新的案例教学方法。由于在股票趋势预测的任务中,公司股票的预测会受到相关联公司及多方面的隐性层面高管关系的影响。为了有效应对股票市场波动中的动量溢出效应,就高管因素的影响提出一个基于多层图卷积神经网络(GCNN)的股票趋势预测及智能量化交易模型,将其应用于实际课堂教学中充实课堂实例教学任务。该模型首先结合股票历史数据和市场媒体信息,然后利用多层GCNN提取股票之间包含的具有交叉效应的公司间显性关系和高管间隐性关系等信息进行趋势预测,最后通过强化学习(RL)进行策略训练。该模型不仅有效提高了股票趋势预测的准确性,而且有效提升了投资组合优化收益。在CSI100E和CSI300E数据集上的实验结果表明,该模型得到60.19%和57.44%的准确率,而图卷积网络(GCN)模型得到51.58%和55.79%的准确率。通过分析得出该模型的股票趋势预测效果更好,加入了预测结果的智能投资决策也更有效。该研究的方法和实验结果为金融课程提供了实际案例,可帮助学生理解复杂市场动态和量化交易策略。

关键词： 初中数学   函数教学   难点突破  

摘要： 文章旨在探讨初中数学函数教学中的难点并提出有效的突破策略。通过分析函数概念的理解、函数图像的绘制、函数性质的应用以及函数问题的解决等关键难点,再结合具体教学实例,阐述如何通过教学方法的创新、教学手段的多样化以及学生思维能力的培养,来突破这些难点,提升函数教学的效果。

关键词： 含参函数   高中数学   解题方法  

摘要： 单调性是函数的重要性质之一,对研究函数极值、最值具有重要的作用.函数单调性问题通常会给出一个确定区间,利用函数的不确定性进行设问,而带来不确定性的因素就是参数.本文以一道含参函数单调性问题为例,利用数学思想方法从不同角度巧解这道问题,以供读者参考.

关键词： 里卡多·波菲尔   模块化设计   集合住宅   后现代主义建筑  

摘要： 里卡多·波菲尔被誉为继高迪之后最有影响力的西班牙建筑师之一,也是一位对后现代地域主义起源和发展有着关键影响的重要人物。在波菲尔的设计中,运用理性思维、从模块化平面出发、快速低成本地设计出更具有地域适应性的集合住宅是其设计生涯的核心组成部分。本文通过分析1960-1970年代波菲尔的模块化集合住宅设计实践作品,分析其设计中模块化生成的3个阶段,并阐释他在集合住宅模块化的设计中对地中海卡斯巴传统城堡的模仿与转译,实现地中海意象的地域性表达。本研究丰富了西方建筑史的专项研究,为我国集合住宅的发展提供经验与参考。

关键词： 高中学习   概率问题   随机事件   集合语言   随机现象   概率公式   样本空间   概率论  

摘要： 概率论是研究随机现象规律性的学科.高中学习的概率内容是学生在初中阶段初步认识了随机事件和概率的基础上,通过引入样本点和样本空间的概念,用样本空间的子集表示事件,实现用集合语言对随机事件及其运算的直观刻画,并在此基础上对随机事件的某些概率公式给出直观解释。

关键词： 阶层划分   等价划分   能控子空间   连通分量  

摘要： 基于距离划分、阶层划分和等价划分三种胞腔划分方法,研究了不同划分方式对多智能体系统能控子空间维数的影响。首先,结合距离划分和矩阵理论,给出了拓扑结构的直径与拉普拉斯矩阵特征值数量之间的关系。其次,利用阶层划分和等价划分,得到了系统能控子空间维数的下界,在此基础上,确定了领导者的选择与能控子空间维数之间的关系,证明了能控子空间的维数大于连通矩阵的秩与阶层节点数量之和。最后,当胞腔完全连通时,明确了输入向量的非零元素与能控子空间维数的关系。

关键词： 投资促进大会   民营企业   推介会   上海   发展机遇  

摘要： 3月25日上午,2025上海全球投资促进大会暨“投资上海”活动周在上海中心大厦盛大启幕——开展“1+3+X+N”系列活动,全方位、多角度展示上海发展机遇。25日下午,2025上海全球投资促进大会“相聚上海共促发展”民营企业投资推介会正在上海中心举行,小舟将为您持续关注推介会上的最新内容。

关键词： 半监督学习   图表示学习   小样本学习   原型网络   负学习  

摘要： 图神经网络已经成功应用于各种与图相关的任务中.以有监督的方式训练一个图神经网络需要大量标签,而现实世界中受到成本制约难以获取大量标签,因此在小样本学习或半监督学习场景的标签就更为稀少.为了克服这个问题,许多方法通过标签传播的方法来估计标签,但通常会受到图上连接性和同质性假设的限制,容易生成带有噪声的伪标签.为了解决这些限制,本文提出了一个名为图超球面原型网络的新方法GHPN,专注于半监督小样本节点分类.为了减轻图结构对预测结果的影响,GHPN在超球面表示空间中建模类别表示,通过类级别表示在语义空间中传播标签信息.此外,为了利用未标记节点的监督信息,本文设计了一个基于原型网络预测结果的负学习框架,用于补充监督信号,调整各类别原型之间的距离.在5个真实世界的数据集上进行的实验表明,该方法与10个最先进的方法相比能够有效提高性能,在4个数据集上能取得平均排名最佳结果.

关键词： 给水调查   驻蒙军   兵要地志   蒙疆地方兵要给水要图   蒙疆  

摘要： 日军侵华时期,耗时四年(1938-1941年)分阶段精心绘制了17幅《蒙疆地方兵要给水要图》,旨在满足其在蒙疆地区的军事需求。这些要图展现出蒙疆地区水资源分布特点:东南部充沛,西北部稀缺,主要集中于晋北、察南及绥东等关键地带。日军通过挖掘新井,有效开发地下水,使之成为该区主要水源,同时,辅以自然水体如河湖、泉眼作为辅助。这些要图不仅为日军的军队部署和行动提供了关键决策依据,还成为其对抗中国军队及应对苏联潜在威胁的重要战略资源。日军在蒙疆地区“重东南轻西北”的布局,正是基于对这些水资源分布特征的深刻洞察。