扩招形势下经管类高校学风建设之我见

学风是学生学习目的、学习态度、学习纪律的综合反映。学风建设的成败直接影响国家"科教兴国"战略的成败。对于扩招后的经管类高校来说,因其专业的特殊性,在学风建设过程中所反映的困难将会更多,任务更加艰巨。应该紧扣"学生为本"的教育教学理念,加强经管类高校教风、考风及学风建设,为社会培养高素质的经管类人才。     

实时Motion JPEG200O码率控制算法

提出了一种Motion JPEG2000可变码率编码的码率控制算法.该算法采用查找表记录存储编码帧的率失真特性,通过引入虚拟帧增加同一时刻参加码率控制帧总数,在存储容量受限条件下获得质量一致的编码序列.实验结果表明,所提出的算法能提高视觉质量、适合硬件实现和实时应用.     

从化学学科核心素养到学生学习活动*——基于证据推理与模型认知的“空气”教学

以学生活动为载体,借助表现性评价,有助于学生学科核心素养的形成。根据“表现性评价”和“证据推理与模型认知”的内涵,从“获取推理证据”“基于证据推理”“建立认知模型” “基于模型认知”等4个维度提出表现性评价量规,以 “空气”第1课时教学内容为例,设计表现性任务。介绍了在“空气”第1课时的教学中,教师在课堂上基于表现性评价观测学生课堂表现,并根据学生素养达成情况及时调整教学,展开“教、学、评”一体化的教学过程。     

“课程即资源活化”理念下的课堂教学——以“分散系及其分类”教学为例

基于化学基本观念的构建和学生思维能力的发展,以"分散系及其分类"为例,把相关资源课程化、活动化;利用分类练习、医药案例和制作分散系等项目任务调动学生开展探究活动,变知识教学为理性思维主导的观念建构教学,推动了课程价值的最大化。     

工程材料本构模型辨识及参数反演新方法

概述了采矿、岩土、土木等工程材料本构模型辨识及物理力学参数的反 分析等研究;针对具体工程材料最佳本构模型的选择（模型辨识）及基物理力学参数确定问题,视工程对象（岩土体）为一复杂系统,施工中实测获得的工程对象随时间的响应（如载荷、变形位移等宏观信息数据）隐式地蕴含着工程材料的本构信息,即工程对象的应力－应变本构关系和模型的物理力学参数。作为系统识别模拟的理想工具,神经网络能够学习模拟到工程材料的本构关系,这样即工程对象体的本构模型和参数识别为一“黑箱”,给定某一应变向量就可得到期望的输出应力向量,而无需写出显式参数的数学表达式,此即基于神经网络的隐式材料本构模型－智能本构模型。     

基于化学史和实验数据的化学键概念教学

沿循化学键发展史、创设实验和文献情境、分析实验数据,引导学生自主建构化学键的概念及其表征方式。研究结果表明：基于化学史和实验数据的教学不仅能帮助学生充分理解概念的含义,在学生构建概念并解释真实问题的过程中,还能发展学生宏微结合、证据推理、科学探究与社会责任的化学学科核心素养,认识化学研究的创新方法和研究结论的相对合理性。     

研制基于神经网络隐式材料本构模型的智能有限元的问题探讨

提出并探讨了基于神经网络本构模型的智能有限元的算法及其实现问题 ,主要有直接法和间接法两种嵌入方式以及神经网络材料模型表达和训练的方法 ,自向前算法和基于修正拉格朗日列式法的算法迭代格式 ;并就智能有限元实现时采取的方法及编程语言等进行了讨论。