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关键词： 数学知识体系   学科本质   螺旋上升   统计与概率   数与代数   图形与几何   综合与实践   思维导图  

摘要： 小学数学课程内容包括“数与代数”“图形与几何”“统计与概率”“综合与实践”四个领域。这些内容分学段编排,内容之间相互联系,循序渐进,螺旋上升。《数学课程标准(2022年版)》指出:“要重视对教学内容的整体分析,帮助学生建立能体现数学学科本质,对未来学习有支撑意义的结构化的数学知识体系。”对教学内容进行结构化整合,既是课程组织的需求,又是学生站在高位全面领悟数学知识的有效途径。借助思维导图可以将信息有序整理,形成完整的体系,有助于把握教学内容之间的关联,实现整体建构。

关键词： 杨树无性系   区域试验   生长性状  

摘要： 从不同种源引进8个杨树优良无性系(107、108、111、BF-1、BF-2、2012、L-01、L-2),2018年在河北省滦南县、盐山县、阜城县3个试验地营建无性系对比试验林,试验采用完全随机区组设计,设置4个区组,每个区组设置8个小区,每个小区栽植9~14株,株行距为3 m×4 m,周围设置1列保护行;2018—2023年每年(2019年除外)秋季落叶后对3片试验林无性系树高、胸径、材积生长量进行持续测定;采用多点联合方差分析法、基因型主效应与基因型×环境相互作用(GGE)双标图法,对树高、胸径、单株材积进行多点联合方差分析,对基因型与环境的互作效应进行分析,计算无性系性状重复力、遗传增益,评价各无性系丰产性、稳定性,筛选适应各试验地的优良无性系。结果表明:3片试验林6年生生长性状对比,树高、胸径、单株材积的累计生长量均逐年提高。综合看,试验地阜城的无性系108生长最佳,滦南和盐山的无性系L-01生长最佳。以无性系为固定效应、地点为随机效应的联合方差分析表明,地点、无性系和无性系×地点3个条件时的生长性状均存在显著差异(P<0.05)或极显著差异(P<0.01),各无性系在不同立地条件时的生长性状不一致。GGE双标图分析表明,阜城为最佳测试地点、其次是盐山和滦南;阜城和盐山两地点间相关性最强,基因型与环境的交互作用对杨树的生长影响显著。依据各无性系在各试验地适应性综合生长性状及材积遗传增益,按照50%入选率,选出108、BF-2、2012、L-01为优良杨树无性系。杨树无性系间及在不同试验地,均呈现显著的生长差异,无性系与试验地呈现显著互作效应。综合评估8个6年生无性系,筛选出4个具有优良适应性和稳定性的杨树无性系;这些优良无性系可被视为优质品种,可在试验区域推广应用。

关键词： 代数推理   含参求值   转化策略  

摘要： 我们知道:一元二次方程或二次三项式都可以转化为二次函数问题.我们暂且将与一元二次方程、二次函数或二次多项式有关的计算、推理问题统称为与二次函数有关的问题,这类计算、推理问题要运用代数符号、运算法则、运算律或二次函数性质、图象,等式性质,因式分解进行代数恒等变形,它是典型的代数推理问题.文章以三个不同例子,针对含多个参数的与二次函数有关问题,从多角度展示题目解法,挖掘试题的思维价值,培养学生的代数推理策略,提升学生的代数推理能力.

关键词： 文化体验   古画数字叙事   价值研究   杏园雅集图  

摘要： 文章旨在从叙事设计角度探索古画文化体验的数字叙事价值。研究基于数字叙事和文化体验层次理论,分析了文化数字叙事体验的三个层次:物境、情境和意境,进而从叙事内容、叙事结构、叙事方式和叙事主体四个方面提出了古画文化体验数字叙事价值的设计策略。通过《微观杏园雅集图》交互系统的设计实践,实证研究了数字叙事在古画文化体验和传承创新中的价值。

关键词： 故障检测   故障定位   微电网保护   深度神经网络   图像学习  

摘要： 故障诊断对于确定故障隔离和系统恢复非常重要,基于逆变器分布式能源的日益集成对传统过电流继电器的故障检测影响很大。利用新兴图像学习技术建立了用于故障诊断的时空递归图神经网络模型,其神经网络结构可从安装在关键节点的电压测量单元数据中提取时空特征,根据这些特征进行故障检测、故障类型/相位分类和故障定位等操作。与以往研究成果相比,时空递归图神经网络对故障诊断具有更好的泛化能力。此外,该方案提取电压信号,而不是电流信号,因此不需要在配电系统的所有线路上安装继电器。因此,所提出的方案具有通用性,不受安装继电器数量限制。在IEEE 33节点配电系统上对该方法的有效性进行综合评价,并与其他神经网络结构进行了比较,可为相关配电网故障提供借鉴。

关键词： 人工智能填图   周口店   野外地质实习   地质填图   实践教学  

摘要： 随着人工智能技术在各领域实证研究中不断取得进展以及岩石影像自动识别等地质应用的成熟,基于人工智能的地质填图已经成为一种趋势。大学生地质实践教学中,地质填图是核心环节,笔者结合周口店地质实习的教学及实践探索经验,在介绍人工智能发展及其在地质调查中应用和科研现状的基础上,探讨了人工智能填图在地质实践教学中的应用前景,并提出了引入并实验人工智能相关技术的建议,为地质实践教学方法提升与丰富以及拓展所培养地质人才的专业技能提供思路。

关键词： GIS国产化替换   二三维GIS可视化   空间数据库   OGC标准   GIS场景低代码   标准GIS SDK  

摘要： 为解决GIS国产化替换过程中选型不一、开发难度高、替换工作量大、重复投资建设等问题,文章从GIS数据存储计算、服务替换、可视化呈现、空间分析、GIS场景低代码等方面进行研究,设计并开发“图睿”二三维GIS开放平台。通过提供ArcGIS服务平滑替换服务,实现了对ArcGIS存量业务得快速兼容替换,通过对已有技术能力进行封装改造,结合GIS场景低代码技术,形成标准GIS SDK,兼容适配高德、百度、超图等技术平台,满足国产化、信创环境要求,大幅提升开发效率,实现了企业降本增效,为行业用户提供了全面的国产化替代方案。

关键词： 属性项情感分析   图神经网络   用户偏好度   属性项贡献度   可解释性  

摘要： 建立用户兴趣与产品属性项间的关联关系,有助于提升产品推荐系统中的准确度,因为在产品评论数据中,属性项可以作为构建用户与产品间关系的媒介。该文利用BERT-SAN/ChatGLM-Turbo自动获取评论数据的属性项情感信息,度量了用户对属性项的偏好度和属性项对产品口碑的贡献度,刻画了用户兴趣和产品口碑。在此基础上,以属性项为媒介构建了用户与产品关系的关联二部图,提出了融合属性项情感的多头注意力机制的异质图神经网络产品推荐模型,模型实现了图中边的更新和结点更新。最后,基于平均误差(MSE)训练了稳定的用户与产品属性项关联的二部图图神经网络产品推荐模型。在Yelp Restaurant和Digital Music两个数据集上进行了实验,验证了融合属性项情感的多头注意力机制的异质图神经网络产品推荐模型相比传统方法能够取得更好的性能,且属性项情感信息可以为产品推荐的可解释性提供依据。

关键词： 深度神经网络   语音增强   图傅里叶变换  

摘要： 在基于深度神经网络(deep neural network,DNN)的时频域语音增强方法中,通常将短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)得到的复数域含噪语音时频谱作为DNN输入,以估计纯净语音的幅度和相位。此类方法由于会涉及对复数的运算,计算复杂度和模型参数量较大。针对此问题,本文利用图信号处理(graph signal processing,GSP)理论,提出了基于DNN的图频域语音增强方法。首先,基于语音信号样点间的位置关系定义实对称的邻接矩阵,将语音信号以无向图形式的图信号进行表示,在此基础上利用对应的图傅里叶变换(graph Fourier transform,GFT)提取实数域的语音图频域特征。由于GFT基与邻接矩阵密切相关,该图频域特征隐式地利用了信号样点间的关系,并且可在实数网络中进行处理。然后,构建基于卷积增强transformer(convolution-augmented transformer,conformer)的网络(conformer-based network with graph Fourier transform,GFT-conformer),分别从时间维度和图频率维度捕获图频域特征的局部和全局依赖关系,训练基于掩码的目标,以实现语音增强。最后,考虑到语音和噪声在不同图频率分量上的特性差异,提出可学习图比率掩码(learnable graph ratio mask,LGRM),对不同图频率分量的掩码范围分别进行控制,实现对不同图频率分量的精细化去噪,进一步提升GFT-conformer模型的增强性能。在Voice Bank+DEMAND数据集和Deep Xi数据集上的实验结果表明,所提出的方法在五种常用的评价指标上,优于基于DNN的时域和时频域对比方案。