基于迁移理论提升大学物理实验教学质量的探索与实践

为有效提高大学物理实验课程的教学质量,本文提出了基于迁移理论的教学方法.该方法利用肖像式结构原则进行课前预习,构建良好的知识体系进行课前认知和态度迁移,在教学过程中通过探究式教学提高迁移效率,并通过课后反思和拓展来巩固迁移效果.实践表明,这一模式可以充分实现迁移理论在教学中的优势,加强学生思维的活跃性,使学生的实验过程从机械性的简单重复走向深度理解,最终增强学生的学习能力和创新能力。     

预热超声对菠萝蜜种子分离蛋白起泡性及结构的影响

采用预热超声技术改善菠萝蜜种子分离蛋白（Jackfruit Seed Isolate Protein, JSPI）起泡性,探究起泡性与结构的关系。对预热温度,超声功率,超声时间进行了优化,得到最佳条件:预热温度60℃,超声功率600 W,时间20 min。结果得出,与JSPI相比,60℃+600 W处理的JSPI起泡性增加了58.44%（P<0.05）,高于600 W（45.25%）和60℃（29.64%）。相比JSPI,泡沫稳定性没有提高（P>0.05）。SDS-PAGE凝胶电泳结果表明,600 W超声处理没有改变JSPI的分子量,60°C处理使JSPI的部分可溶性蛋白分子聚集,出现了新的蛋白条带。相关性结果表明,起泡性与JSPI的β-折叠和无规则卷曲含量成正相关。与JSPI相比,600 W,60℃,60℃+600 W处理后的荧光强度增强、表面疏水性（H0）提高,说明JSPI结构变松散,内部疏水基团暴露出来,疏水性增加,导致起泡性增加。电位结果表明,与JSPI相比,600 W处理的电位从-22.03增强至-24.53 mV（P<0.05）。60℃,60℃+600 W处理电位减弱,导致溶液体系不稳定。粒径结果表明,与JSPI相比,600 W处理粒径减小,60℃处理粒径增加。蛋白粒径减小、或占较低比例存在的粒径较大的蛋白群体均可以提高JSPI的起泡性。     

Sc、Ce掺杂CrSi2的电子结构与光学性质的第一性原理

采用基于密度泛函理论的第一性原理赝势平面波方法对Sc、Ce单掺和共掺后CrSi₂的几何结构、电子结构、复介电函数、吸收系数和光电导率进行了计算。结果表明:Sc、Ce掺杂CrSi₂的晶格常数增大,带隙变小。本征CrSi₂的带隙为0.386 eV,Sc、Ce单掺及共掺CrSi₂的禁带宽度分别减小至0.245 eV、0.232 eV、0.198 eV,费米能级均向低能区移动进入价带。由于Sc的3d态电子和Ce的4f态电子的影响,Sc、Ce掺杂的CrSi₂在导带下方出现了杂质能级。掺杂后的CrSi₂介电函数虚部第一介电峰峰值增加且向低能方向移动,说明Sc、Ce掺杂使得CrSi₂在低能区的光跃迁强度增强,Sc-Ce共掺时更明显。Sc、Ce掺杂的CrSi₂吸收边在低能方向发生红移,在能量大于21.6 eV特别是在位于31.3 eV的较高能量附近,本征CrSi₂几乎不吸收光子,Sc单掺和Sc-Ce共掺CrSi₂吸收光子的能力有所增强,并在E=31.3 eV附近形成了第二吸收峰。说明掺杂Sc、Ce改善了CrSi₂对红外和较高能区光子的吸收。在小于3.91 eV的低能区掺杂后的CrSi₂光电导率增加。在20.01 eV<E<34.21 eV时,本征CrSi₂光电导率为零,但Sc、Ce掺杂后的体系不为零,掺杂拓宽了CrSi₂的光响应范围。研究结果为CrSi₂基光电器件的应用与设计提供了理论依据。     

具身学习视角下的教学环节再思考——以“全等三角形判定”第1课时为例

《义务教育数学课程标准(2011年版)》(以下简称《课标》)指出,数学教学活动,特别是课堂教学应激发学生兴趣,调动学生积极性,引发学生的数学思考,鼓励学生的创造性思维.这就要求教师在设计教学环节时,以学生经验为逻辑起点,以学生经验生长为目的,重视学生的多感官参与,拒绝单一的听中学,创设环节帮助学生体悟学习过程,关注学生的学习过程,具身学习正是通过身体的感觉运动系统与周围环境的互动,促使学习者的认知、心理和情感水平发生变化,为我们提供了一个引导学生学习方式转型的新视角。     

好的问题并渐次呈现:教学设计的两个关键--从教学设计的“三二一”说起

一、从教学设计的“三二一”说起近读《章建跃数学教育随想录(下卷)》,章建跃博士关于“搞好教学设计,提高教学质量”的论述中提出教学设计的“三二一”,即三个基本点(理解数学、理解学生、理解教学),两个关键(提好的问题、设计自然的过程),一个核心(设计概括过程).     

基于联合神经网络学习的中文电力计量命名实体识别

随着电力计量业务的不断扩展，迫切需要由业务信息、技术知识、行业标准及其内在联系所组成的电力计量知识图谱，为电网的决策和发展提供更为全面有效的支持。命名实体识别是构建知识图谱的基础。针对电力计量领域需要，结合中文分词技术特点，基于联合学习思想，提出了一种基于联合学习的中文电力计量命名实体识别技术。该技术联合CNN-BLSTM-CRF模型与整合词典知识的分词模型，使其共享实体类别和置信度；同时将2个模型的先后计算顺序改为并行计算，减少了识别误差累积。结果表明，在不需要人工构建特征的情况下，方法的正确率、召回率、F值等均显著优于以往方法。     

游客情感计算的文本大数据挖掘方法比较研究

旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利，已经成为旅游大数据的主要来源之一。基于大数据理论和情感理论，以文本大数据为数据源，在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上，利用人工智能中的逻辑/算法编程方法、机器学习方法、深度学习方法对旅游文本大数据进行挖掘，探索最佳的基于文本大数据的游客情感计算方法。研究发现：（1）基于情感词典的游客情感计算模型，其核心是构建情感词典和设计情感计算规则，方法简单，容易实现，适用语料范围广。（2）机器学习，用统计学方法抽取文本中的特征项，具有非线性特征，可靠性较线性特征的情感词典方法高。（3）基于深度学习技术的游客情感计算，效果良好，准确率在85%以上。训练多领域的文本语料易于移植，实用性强，且泛化能力好，较适合大数据时代游客情感计算研究。     

Y掺杂WS2二维材料的第一性原理研究

WS₂由于其优异的物理和光电性质引起了广泛关注。本研究基于第一性原理计算方法,探索了本征单层WS₂及不同浓度W原子替位钇(Y)掺杂WS₂的电子结构和光学特性。结果表明本征单层WS₂为带隙1.814 eV的直接带隙半导体。进行4%浓度(原子数分数)的Y原子掺杂后,带隙减小为1.508 eV,依旧保持着直接带隙的特性,随着Y掺杂浓度的不断增大,掺杂WS₂带隙进一步减小,当浓度达到25%时,能带结构转变为0.658 eV的间接带隙,WS₂表现出磁性。适量浓度的掺杂可以提高材料的导电性能,且掺杂浓度增大时,体系依旧保持着透明性并且在红外光和可见光区对光子的吸收能力、材料的介电性能都有着显著提高。本文为WS₂二维材料相关光电器件的研究提供了理论依据。     

发光铱(Ⅲ)配合物抗肿瘤活性研究及应用

铱(Ⅲ)配合物因其发光量子产率高且波长易调控、发光寿命长和光稳定性好的特点,在发光材料领域备受关注。铱(Ⅲ)配合物细胞渗透能力强,能靶向多种细胞组织并影响其结构和功能,表现出独特的抗肿瘤活性,是目前金属抗肿瘤药物特别是PDT光敏剂方向的研究热点。本文重点关注铱(Ⅲ)配合物的结构对其发光性能与抗肿瘤性能的影响,综述了近期铱(Ⅲ)配合物在生物成像、探针与传感、抗肿瘤诊疗等领域的研究进展,并对目前研究中存在的问题及其应用前景进行探讨和展望。