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1问题提出南京市雨花台区小学数学项目研究——“落实课标精神、关注核心素养、践行结构教学”活动在我校拉开帷幕,本人有幸观察了两位数学教师执教的三年级同课异构的课例《认识几分之一》,聆听了省特级教师戴厚祥老师的《小学数学生态结构化教学》的讲座,感受颇深,之后引发思考,我们“怎样才能把学习压力和内在需求、数学思考和人的天性、情感与态度有机地统一起来,让小学数学教育既能使学生获得基础知识、智慧技能、认知策略、健全人格,又能使学生的情感态度价值观健康地发展?”带着这个思考,本人认为“小学数学深度学习的课堂”与“结构化教学”有着紧密的联系,是当前我们提高学生数学素养需要解决的问题. 相似文献
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景俊 《原子与分子物理学报》2020,37(6):935-939
原子分子系统与量子化的电磁场或光子模式耦合的系统是非相对论量子力学理论研究和实验研究的主要对象和模型. 现实系统必然与外界环境耦合,且即便原子隔绝较好、光学腔壁品质因子足够高,原子系统也不等价于少数几个能级构成的简单模型:它仍然有不为零的几率跃迁到不可控的能级空间、与原子相互作用的自由空间真空场的量子效应也必须考虑. 本文将结合开放量子系统理论的基本要素与原子光子的基本模型,对原子分子系统在电磁场中发生的耗散以及量子退相干过程做简单综述,并重点介绍描述量子系统退相干过程的主流理论工具——主方程. 相似文献
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地下岩体工程爆破开挖中,距爆源不同距离处岩体承受的地应力和动载荷大小不同,从动载荷的角度表征岩石动态破坏结果与工程实际更吻合。为研究动载荷和地应力大小对岩体破碎和能量耗散特性的影响,利用动静组合加载试验装置,分别设置7个冲击速度和轴向静应力等级,对红砂岩试件进行冲击试验。根据试件的破碎状况,分析不同静应力工况下冲击速度对岩石破坏模式和机理的影响。计算不同工况下的应力波能量值,研究冲击速度和轴向静应力对岩石能耗特性的影响。对破坏试件进行筛分试验,研究岩石破碎分形维数随冲击速度和轴向静应力的变化关系。结果表明,随着冲击速度的增大,试件的破坏程度逐渐加大。无轴压时岩石试件破坏后整体仍是一个圆柱体,属于张拉破坏;有轴压时岩石试件宏观破坏后呈沙漏状,属于拉剪破坏。岩石耗散能随冲击速度的升高呈二次函数关系递增;轴向静应力越高,递增幅度越小。随着冲击速度的升高,岩石分形维数由零逐渐增加;随着轴向静应力的升高,分形维数由零转为大于零的临界冲击速度先升高后降低。 相似文献
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针对带对拉钢筋的双钢板混凝土墙,研究了双钢板混凝土墙防贯穿计算方法,建立了基于能量法的防贯穿计算公式。在已知弹体和钢板混凝土墙体材料与几何相关参数时,利用防贯穿实用计算公式可对带对拉钢筋的核工程双钢板混凝土墙体贯穿速度以及弹体剩余速度进行计算,避免了复杂的结构抗撞击反应动力时程数值分析。为验证公式的可靠性,将公式计算结果与已有刚性弹体撞击双钢板混凝土墙实验结果及其动力有限元计算结果进行对比,结果表明:防贯穿实用计算公式可以正确判断双钢板混凝土墙的贯穿状态,实用计算公式给出的弹体剩余速度与实验结果符合良好。为进一步验证公式的适用范围,将公式计算结果与共10个工况的飞机发动机撞击双钢板混凝土墙的有限元计算结果进行了对比分析,结果表明:除1个工况计算结果偏差略超10%外,其余工况的偏差均在10%以内,说明该计算方法合理可行。 相似文献
56.
针对公共场所异常声的感知和识别问题,提出一种基于贝叶斯优化卷积神经网络的识别方法。提取声信号的Gammatone倒谱系数、倍频程功率谱、短时能量和谱质心,组合成声信号的特征图。构建卷积神经网络作为分类器,利用递增的卷积核设置和池化操作处理不同尺度的特征。基于贝叶斯优化算法优化卷积神经网络的模型参数,对包括火苗噼啪声、婴儿啼哭声、烟花燃放声、玻璃破碎声和警报声的5种公共场所异常声进行识别。该方法的识别结果与基于不同的特征提取和分类器方案得到的识别结果进行比较,结果表明该方法的识别效果优于其他特征提取和分类器方案的识别效果。最后分析了该方法在不同信噪比噪声干扰下的识别结果,验证了该方法的有效性。 相似文献
57.
《数学的实践与认识》2020,(1)
通过分裂集合N={1,2,…,n}为子集S及其补集S得到张量的一个比文献中Qi和Li等给出的定位集更小的新S-型特征值定位集,并由该定位集得到了张量正定性判定的一个充分条件和非负张量谱半径的一个更优上界. 相似文献
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基于深度学习的方法,在HL-2A装置上开发出了一套边缘局域模(ELM)实时识别算法。算法使用5200次放电数据(约24.19万数据切片)进行学习,得到一个深度为22层的卷积神经网络。为衡量算法的识别能力,识别了HL-2A装置自2009年实现稳定ELMy H模放电以来所有历史数据(约26000次放电数据),共识别出1665次H模放电,其中误识别35次,误报率为2.10%。在实际的1634次H模放电中,漏识别4次,漏识别率为0.24%。该误报率和漏报率可以满足ELM实时识别的精度要求。识别算法在实时控制环境下,对单个时间点的平均计算时间为0.46ms,可以满足实时控制的计算速度要求。 相似文献