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91.
基于Internet的化学学习模式与化学网络资源的利用 总被引:4,自引:0,他引:4
Internet技术的迅速发展 ,给化学教育带来了前所未有的冲击 ,为化学教育改革注入了活力。化学作为一门以实验为基础的学科 ,可以很好地与Internet技术结合 ,Internet巨大的信息资源的开发与利用已经发展成为一种能适应网络时代化学教育需求的全新的学习模式。分析并提出了基于Internet的网络教育的化学学习模式 ,以及如何在化学教育中深化网络信息资源的开发和利用。 相似文献
92.
跳高运动由助跑、单脚起跳、越过横杆落地等一系列动作组成,跳高运动轨迹是一个复杂的因果系统.在每一个时间节点,运动员的身体姿态符合一定的规律约束.研究建立了跳高运动过程中关键身体关节节点坐标依时间变化的离散过程模型,每个时刻的各关节点位置向量由给定的之前若干个时刻的运动员关节点位置决定.跳高运动员肢体的摆动、关节点位置的变化都对运动员位移有重要作用.运动员重要关节点之间的相互作用,使得跳高运动轨迹难以刻画和预测.随着深度学习的发展,图神经网络在时空特征刻画和预测上具有优势.基于时空图注意力网络结合长短时记忆网络、门控循环单元(STGAT-LSTM、STGAT-GRU)建立了具有空间位置约束的跳高运动员关节点位置随时间变化的模型,用于推算跳高运动员重心和关节点位置轨迹.实验结果表明该模型能够很好地刻画跳高运动的过程,对于关节点位置的预测能够达到较好的效果.研究所提出模型的预测效果比基线模型准确性提高了0.02-0.03米.研究给出了基于神经网络模型进行跳高运动轨迹预测的可行解决方案,可作为跳高运动仿真和技术优化研究的重要参考. 相似文献
93.
为了更加准确评估管制员工作状态,针对管制员认知能力评估问题,采用贝叶斯网络模型,提出了一种基于睡眠规律的分析方法.首先归纳了评价睡眠规律的主要因素,并采用PVT反应时间量化管制员的认知能力水平;然后根据先验知识构建了贝叶斯网络模型,在实验统计与模糊集理论的基础上得到条件概率表CPT,参数学习更新,并计算相关系数确定了关键因素;最后通过实际案例分析,预测了管制员认知水平,验证了评估的可行性与合理性.实验结果表明该分析方法能够根据睡眠规律对管制员值班前的认知能力进行准确的评估,降低了人为因素的安全隐患,增强了人员岗前管理的主动性. 相似文献
94.
为优化众包物流服务质量,考虑平台罚金政策,构建了包括发包方、众包平台和接包方在内的三层众包物流服务网络模型,并进行算例分析。结果表明,众包平台实施罚金政策并加大自身服务质量投入成本会促使接包方改善自身的服务质量,众包平台的服务质量和利润随之增大,但一味的增大罚金不但会使得接包方利润下降,众包平台的服务质量和利润也呈稍微下降趋势,因此平台应该选择合适的罚金区间;平台在竞争的同时也要进行一定的合作,因为平台间同步协调改进罚金政策以及质量投入会取得更大的收益和更高的平均服务质量。 相似文献
95.
96.
97.
为了研究联合勤务保障体系在作战行动中的作用,并为体系作战建立网络化的研究方法,提出了一种包含联合勤务网络的四层复杂作战网络,建立了相应的网络化模型。首先,对联合勤务保障体系进行了网络化的定义与描述,得到了认知域、信息域、物理域、联合勤务网络内每个节点的状态属性值;然后,建立了不同网络之间的涌现性模型,提出了作战链与勤务保障链的概念,通过定义涌现满足度曲线,得到了每个节点的网络涌现程度值;最后,针对同层网络和不同层网络分别提出了对应的网络体系同步能力提高方法。研究结果表明:建立的网络化模型与提高同步能力的方法合理有效,对于体系作战的量化研究有一定的实践意义。 相似文献
98.
99.
聚环氧氯丙烷聚氨酯/聚(甲基丙烯酸甲酯-苯乙烯)IPN的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
改变聚(甲基丙烯酸甲酯-苯乙烯)(P(MMA-co-St)中甲基丙烯酸甲酯的含量(W_(MMA)),通过一步法合成出聚环氧氯丙烷聚氨酯(PU(PECH)/P(MMA-co-St)IPN.DSC、TEM和动态粘弹谱研究结果表明:当P(MMA-co-St)中W_(MMA)大于0.6时,IPN仅有一个Tg;当W_(MMA)小于0.4时,IPN有2个T_g,TEM上出现相区,P(MMA-co-St)溶度参数(δ)及δ的氢键作用分量(δh)与相态、力学性能有密切关系。 相似文献
100.
由于环氧树脂(epoxy)氨酯丙酸酯树脂(UAR)同步互穿网络(SIN)表现出明显的相分离形态,因此建立了非均相传递模型。实验结果表明,在所研究的epoxy/UAR SIN质量比范围内(100/0 ̄50/50),两个网络呈现出具有一定相畴尺寸的形态,用非均相模型能更好地关联实测的吸收曲线,关联因子Ψ的物理意义为分散相在连续相中的分散程度。随着epoxy/UAR SIN中UAR相的增加,Ψ增加,表明 相似文献