注重衔接 培养习惯 提升能力——“集合的表示方法”习题课教学片段及反思

《普通高中数学课程标准》(实验)(以下简称“新课标”)提出的总目标是:“使学生在九年义务教育数学课程的基础上,进一步提高作为未来公民所必要的数学素养,以满足个人发展与社会进步的需要.”提出“构建共同基础,提供发展平台”、“倡导积极主动、勇于探索的学习方式”、“注重提高学生的数学思维能力”等10项明显区别于《义务教育数学课程标准》的基本理念,强调“高中应该为学生提供更高水平的数学基础,使他们获得更高的数学素养,为学生进一步学习提供必要的数学准备”.因此,在高一数学教学中,教师应立足岗位现实,从初、高中数学教学方法的衔接进行探索研究,以培养学生的数学学习习惯和思维能力为宗旨进行实践.笔者以高中数学第一堂习题课为例,就此进行初步探讨.     

供应链的可适应性规划和控制框架模型

为提高供应链的可适应性,提出一种可适应性供应链系统模型,根据规划对供应链实时控制.基于可适应性供应链模式,可以使得供应链稳定性分析的结果和实际执行的结果相匹配.同时提供一种在实时模式下对供应链进行调整的决策制定的工具.提出的理念扩大了对供应链性能调整进行稳定性分析的应用范围,并且可以提高供应链重新配置和调整的决策质量.     

掺染料向列型液晶薄膜的光学相位共轭性质

用简并四波混频的实验手段,分析了掺染料5CB液晶分子转动的机理.给出了简明的物理图象,理论与实验是自洽的.在应用领域中将有重要的作用. 关键词：     

聚离子亚基化合物结构影响外源基因转染效率

合成了带正电荷密度不同的聚离子亚基化合物,探讨了聚合物结构对外源基因转染真核细胞的影响规律。从实验结果看,聚离子亚基化合物结构影响外源基因转染效率,但其影响程度与靶细胞的种类相关,对ＨｅＬａ细胞,ＮＩＨ３Ｔ３细胞,聚离子亚基化合物的正电荷密度加大,其促基因转移功能加强;而对ＰＡ３１７包装细胞,结果相反。     

利用有限域上非零向量的道路图结构与内积构作结合方案

Um（n,R）表示域F上n元非零向量之集．本文先确定了有限域上n≥5维非零向量的道路图结构,然后利用有限域Fq上Um（n,R）／EnR中具有相同范数的向量的道路图结构与内积构作了具有多个结合的结合方案,并计算出相应的参数．     

数学解题中的评价方法

数学解题中的评价指的是解题者能对所解题目进行估价与评判．它是避免解题活动的盲目性,对解题活动进行调控的基础．本文就中学数学中几种常见的评价方法作些探讨．１直觉评价直觉评价主要表现为解题者能凭直观感觉对解题思路进行调节与控制,发现思路不妥之处,立即进行...     

第四届全苏理论与应用力学大会液体与气体力学大组会内容简况

大会于1976年5月21—28日在基辅由苏联理论与应用力学全国委员会和乌克兰科学院联合召开。大会工作分一般力学与应用力学、液体与气体力学、可变形固体力学三个大组进行。在液体与气体力学大组中,分9个小组在会议上宣读了122篇报告。Л.И.谢道夫在全体会上的报告《连续介质力学的发展方向和问题》,在很大程度      

四带近完美吸收双曲超构材料（英文）

当前的多带近完美吸收通常是利用多层叠堆或多特征尺寸组合阵列结构来实现,这给实验制备带来了一定的难度.本文从理论上提出了吸收率高达99%的四窄带近完美吸收,它是通过将单特征尺寸的金属和介电材料阵列置于金属衬底之上而构成.其四带近完美吸收的机理可通过求解双曲超构材料的色散关系,结合波导理论来解释.此外,由于这种多带近完美吸收具有高品质因子的特点,对外界环境的变化较为敏感,因而本文也就其在传感器方面的潜在应用进行了讨论.     

基于液相色谱-串联质谱法的肉类特征肽段鉴别及掺假测定

建立了液相色谱-串联质谱技术鉴别肉类特征肽段及定量检测羊肉中常见外源肉掺假的方法。样品经蛋白质提取、胰蛋白酶水解和固相萃取小柱净化后,利用超高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱（UPLC-Q/Exactive-HRMS）和Proteinpilot软件,实现蛋白质和多肽的鉴定;再通过基本局部比对搜索工具（BLAST）与Uniprot数据库对比分析,筛选出羊肉、鸭肉、猪肉和鸡肉的20个物种特征性多肽标志物;最后利用高效液相色谱-三重四极杆质谱（UPLC-QqQ-MS）系统对羊肉、鸭肉、猪肉和鸡肉的特征性多肽进行了验证和多反应监测（MRM）定量研究。将鸭肉、猪肉和鸡肉分别按照质量分数为1%、5%、10%、20%、50%的比例掺加到羊肉中,得到鸭肉最低掺假检出限为0.25%、猪肉最低掺假检出限为0.17%、鸡肉最低掺假检出限为0.10%。     

虫蛀玉米种子的空气耦合超声波检测

提出了一种基于空气耦合超声波技术的玉米种子虫蛀孔洞颗粒和完好颗粒分类识别方法·首先根据玉米颗粒的弹性模量、泊松比和密度等物理量计算出了玉米颗粒的声速,并根据检测精度需求设定了激励信号频率。然后采用MATLAB对采集的两类种子超声波信号数据进行分析处理,并分析了种子厚度和摆放方位对超声波响应特征的影响。最后建立了K近邻(KNN)、簇类独立软模式法(SIMCA)、Fisher线性判别(LDA)和决策树(DT)识别模型,并对模型性能进行了测试.结果表明;种子孔洞深度、胚部厚度和正反面方位不同,即超声波在种子表面的反射程度不同、在种子中传播声程不同,则起声波信号衰减程度不同,导致接收到信号的幅值不同,且样本点在主成分分析(PCA)特征空间的分布也不同。4种识别模型均可以实现对两类玉米的分类识别,其中KNN模型性能最佳,其对虫蛀孔洞颗粒和完好颗粒的正确识别率分别为98%100%,误差带为2%,0。此结果说明采用空气耦合超声波技术可以实现对玉米种子虫蛀孔洞颗粒的检测。