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关键词： 课时划分   新教材   初中英语  

摘要： 在初中英语新教材的教学中,单元课时划分起着至关重要的作用。合理的课时划分不仅有助于教师高效地组织教学内容、灵活处理新增的板块,还能确保学生在有限的时间内最大化地吸收和掌握知识,发展核心素养。但在实际教学中,教师往往根据教材板块划分课时,出现课时容量不均衡、教学内容组织不合理等情况,影响课堂教学效果。以新教材六年级上册Unit4 Sports为例,探析课时划分的有效对策,进而运用于新教材的教学实践。

关键词： 图码   OID码   旅游   博物馆  

摘要： 图码基于几何数学技术和几何结构编码原理,能够在形体中存储和传递信息,具有独立的闭环解析系统,实现信息的输入和输出。图码技术依托现代信息技术,以计算机平台为基础,支持图码的信息存储、传播及与数字信息的转换。其传播性为博物馆的文化传播与教育功能提供了全新的途径。图码与OID的结合,为游客提供了更加便捷、全面、多样化的学习方式,打破了时间和空间的限制,让用户更好地欣赏博物馆展品的魅力,同时推动博物馆文化资源的广泛传播与利用。

关键词： 健康教育   无痛结肠镜检查   波士顿评分量表   15项术后恢复质量评分量表   麻醉恢复质量  

摘要： 目的:探讨基于思维导图(thinking map guidance mode)的程序化健康教育(programmed nursing plan)计划对老年衰弱病人无痛结肠镜检查术期间肠道准备质量和术后恢复质量的影响。方法:选择2023年1月—12月择期拟行无痛结肠镜检查术的老年衰弱病人120例,性别不限,年龄65~80岁,体质指数(BMI)18.0~29.0 kg/m 2,ASA分级Ⅱ或Ⅲ级,术前采用FRAIL衰弱量表评估病人衰弱情况。采用随机数字表法分为两组每组60例:思维导图的程序化健康教育组(P组)和对照组(C组)。P组病人给予思维导图的程序化护理指导,包含术前、术中和术后三部分,C组病人给予传统指导方法。记录病人服药前(T0)一般情况;观察术前(T1)肠道准备质量分级、血压、血糖、禁食水达标情况和舒适度评分;术中(T2)波士顿(Boston)量表评分、肠道准备合格率、内镜医师满意度评分;术后麻醉恢复室(PACU,T3)驻留时间、肛管排气时间、恢复期不良反应、舒适度评分;术后24 h(T4)和术后72 h(T5)的15项术后恢复质量量表(QoR-15)评分。结果:与C组比较,P组T1肠道准备质量分级较高,T2波士顿量表评分较高、肠道准备合格率较高,T3 PACU驻留时间较短、腹胀发生率较低、舒适度评分较高,T4术后恢复质量评分较高,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:基于思维导图的程序化健康教育可显著提高老年衰弱病人无痛结肠镜检查期肠道准备质量和术后短期恢复质量。

关键词： 等参函数   等参超曲面   超常函数   焦流形   导航术  

摘要： 本文对Riemann-Finsler几何中等参理论研究进展和若干尚未解决的问题作概要综述.首先,本文简要回顾Riemann情形下等参问题的研究历史以及Riemann空间形式中等参超曲面相关问题的重要成果.随后,本文着重介绍Finsler流形中等参超曲面的相关概念和一些研究进展,特别是Finsler空间形式中等参问题的研究进展.内容主要包括超常函数、等参函数及其焦点集的性质,特殊Finsler空间中等参超曲面的分类,以及研究Finsler等参问题的一种重要方法—导航术.

关键词： 文本分类   自然语言处理   图神经网络   图网络  

摘要： 文本分类是自然语言处理领域中的一个重要任务,旨在将给定的文本数据分配到预定义的一组类别中。传统的文本分类方法只能处理欧氏空间的数据,不能处理图这种非欧氏数据。而对于图结构的文本数据无法直接处理,无法捕捉图中的非欧氏结构。因此,如何将图神经网络应用到文本分类任务中是目前的研究热点之一。对基于图神经网络的文本分类方法进行了综述,概述了基于机器学习和基于深度学习的传统文本分类方法,总结了图卷积神经网络的背景和原理;根据不同类型的图网络详细阐述了基于图神经网络的文本分类方法,同时对图神经网络模型在文本分类中的应用进行了深入分析;对目前基于图神经网络的文本分类模型进行了对比实验,讨论了模型的分类性能;提出了未来的研究方向,以推动该领域的进一步发展。

关键词： 社交媒体   热点事件   情绪   情绪管理   情绪阶段   LSTM   LDA  

摘要： 随着社交媒体的兴起,越来越多的网民在这些平台上表达观点和情绪,有时这些情绪可能激发负面的群体性事件,造成严重后果。以成都四十九中学生坠亡事件为例,采用网络爬虫从微博采集相关数据,利用LSTM神经网络(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)进行情绪分类,计算情绪热度,划分情绪演化阶段,并利用潜在狄利克雷分布模型(Latent Dirichlet Allocation,LDA)等文本分析方法按阶段分析舆论中的网民情绪。通过上述方法,将情绪演化划分为五个阶段:情绪热度萌芽期、上升期、最高点、下降期和消退期。在萌芽期,网民情绪主要是对关注和信息的渴求;上升期网民情绪复杂,不安与逆反并存;到达最高点时,网民情绪多元化,网民对谣言的警惕性增强;下降期则转向理性反思;消退期中,网民借鉴本次事件教训,应用于后续热点事件的舆论发展。

关键词： 图神经网络   图对抗攻击   强化学习   对抗样本  

摘要： 图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)已经在各种图相关应用中显示出优异的性能。最近的研究表明,GNN模型容易受到精心构造的对抗性扰动攻击,导致模型性能下降。但先前的工作大多集中于修改图结构,这会改变图中重要的拓扑特征。对图数据上的间接对抗攻击进行了研究,提出了一种基于强化学习的单节点对抗攻击(Single Node Adversarial Attack,SNAA)来修改图中的节点特征。攻击设定在黑盒场景下,仅可以对测试数据进行有限次数的黑盒查询,并通过严格限制攻击预算以保证攻击不可察觉。通过在多个数据集上的实验表明,这种攻击对各种GNN模型都是有效的。

关键词： 矿井通风系统   小生境二进制粒子群算法   收敛速度   通风网络   Q-H图  

摘要： 传统的矿井通风系统设计忽视了系统内部微小生态环境的差异,限制了通风系统的性能和能效性,具有极大安全隐患。针对此类问题,设计基于小生境二进制粒子群算法(Niche Binary Particle Swarm Optimization,NBPSO)的融合优化通风网络。NBPSO算法以其收敛速度快、全局寻优能力强等优点,克服了传统优化算法迭代慢、寻优能力差等劣势,实现了网络模型设计快速、精准成型。对比试验引入三维通风网络测试系统和Q-H网络示意图,试验结果表明,NBPSO局部搜索精度高,复杂通风网络结构优势明显。

关键词： 初中数学   函数解析式   解题方法  

摘要： 函数解析式是函数的重要表达形式之一,求解函数解析式在数学学习和实际应用中具有重要意义.本文通过对比较复杂函数求解解析式的方法分类例析,系统地介绍常见的求解函数解析式的方法,并通过具体的例题展示这些方法的应用,旨在帮助读者更好地理解和掌握求函数解析式的技巧,提升初中学生的学科核心素养.

关键词： k类函数   压轴题   利普希兹条件   高考题  

摘要： 对2024年2月江西省上饶市六校第一次联考压轴题:一道“k类函数”问题的解析与思考,溯源试题背景为高等数学中的利普希兹条件,通过例题展示利普希兹条件在高考题及模拟题中的考查、应用,以期给师生备考一些启示.