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1.
《普通高中数学课程标准(2017年版)》中指出在数学学科核心素养培养过程中需要注重数学文化的渗透;并要求教师在教学过程中注重引导学生把握数学本质,了解数学的发展历程,厘清知识的源与流,建立新旧知识之间的关联.数学教师要尊重学生的认知规律和数学的学科特性,放慢节奏,增加体验,让数学学习自然发生. 相似文献
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3.
本文采用关联分析方法研究了稳定温度分层湍流中的结构特性、输运特性,以及热量、动量逆梯度输运现象的尺度效应及其参数演化.首先采用大涡模拟方法对稳定分层湍流中的结构特性和输运特性进行了分析,将逆梯度输运发生的时间尺度作为已知条件,结合关联量分析方法在波数空间中的解析解,对逆梯度输运现象的尺度效应进行了分析研究.结果发现,稳定分层强度较大的流动中发生垂向热量及动量逆梯度输运现象,发生的结构尺度与关联分析所发现垂向热量、动量逆梯度输运的波数形成了呼应.随着分层强度增加,热量、动量的输运强度均受抑制,与逆梯度输运关联的流场结构尺度减小,同样的效应也发生在流场结构向下游演化的过程中. 相似文献
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5.
近年来,机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程,其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下,将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合,基于序列-活性关系(innovative sequence-activity relationship,ISAR)算法,将蛋白质氨基酸序列数字化,用快速傅里叶变换(fast four transform,FFT)进行预处理,再进行偏最小二乘回归建模,可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质(gloeobacter violaceus rhodopsin,GR)的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模,获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R2 为0.944,均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理,其R2 虽也约为0.944,但E大于11.64,不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题,在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。 相似文献
6.
基于三探针方法开展了脉冲放电等离子体特性研究,实现了单次脉冲放电等离子体参数的时变特性诊断。采用金属罩屏蔽、示波器锂电池供电等方法降低了电磁信号干扰,利用Labview编制了特定的程序进行三探针诊断数据处理。根据脉冲放电等离子体具有多电荷态离子成分、离子超声速运动等特点,对三探针理论进行相应修正。诊断结果表明,整个放电脉冲内高压引出界面电子温度Te处于2~4eV之间,离子密度ni处于1017~1018 m-3量级之间,与Langmuir单探针诊断结果吻合。 相似文献
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9.
环境气体的压强对激光诱导等离子体特性有重要影响.基于发射光谱法开展了气体压强对纳秒激光诱导空气等离子体特性影响的研究,探讨了气体压强对空气等离子体发射光谱强度、电子温度和电子密度的影响.实验结果表明,在10-100 kPa空气压强条件下,空气等离子体发射光谱中的线状光谱和连续光谱依赖于气体压强变化,且原子谱线和离子谱线强度随气体压强的变化有明显差别.随着空气压强增大,激光击穿作用区域的空气密度增加,造成激光诱导击穿空气几率升高,从而等离子体辐射光谱强度增大.空气等离子体膨胀区域空气的约束作用,增加了等离子体内粒子间的碰撞几率以及能量交换几率,并且使离子-电子-原子的三体复合几率增加,因此造成原子谱线OⅠ777.2 nm与NⅠ821.6 nm谱线强度随着气体压强增大而增大,在80 kPa时谱线强度最高,随后谱线强度缓慢降低.而离子谱线N Ⅱ 500.5 nm谱线强度在40 kPa时达到最大值,气体压强大于40 kPa后,谱线强度随压强增加而逐渐降低.空气等离子体电子密度均随压强升高而增大,在80 kPa后增长速度变缓.等离子体电子温度在30 kPa时达到最大值,气体压强大于30 kPa后,等离子体电子温度逐渐降低.研究结果可为不同海拔高度的激光诱导空气等离子体特性的研究提供重要实验基础,为今后激光大气传输、大气组成分析提供重要的技术支持. 相似文献