如何在化学教学中提高学生的记忆力

记忆是知识在大脑中的保持或称为信息的贮存,如何提高记忆能力是学好化学的关键.在教学实践中,自己有以下四点体会1.揭示知识规律,在理解中记忆;2.掌握物质特性,多层次记忆;3.实验引导,加深记忆;4.精讲多练,巩固记忆.     

英语习语之探讨

通过列举来源可追溯到其所属语言文化的各个方面习语,以及其形成的几类主要语源出处,着重说明具有强大生命力的习语中积淀着丰富多彩的文化信息。而目前所有的大、中型综合英汉词典在解释英语习语时,由于没有说明习语的渊源,往往很难同时传达其概念意义和联想意义,给学习者深入理解习语带来困难。建议编撰有习语语源注释的词典,为使用者带来轻松理解和记忆英语习语的方便。     

87名非接触工业噪声人群听力水平调查研究

对８７名非接触噪声人群的听力调查表明，在１７４只耳中，有１０．３％和３５．６％人群的语言听力和高频听力降低，男性语言听力下降占１８．４％，女性占４．１％，男、女之间听力下降差别十分显著（Ｐ＜０．０１）；随着年龄增长，听力下降人数也增多，各年龄组之间听力下降有显著差异（Ｐ＜０．０１）。     

噪音环境下语音识别理解系统的研究

根据人对语言的认知过程提出了含噪语音识别理解的模型，语音识别采用两级模块扩展联想记忆神经网络，第一级扩展联想网络将待识别语音类分组，第二级分支扩展联想网络实现各自组内的区分，两级模块扩展联想网络的学习速度比传统ＢＰ网络快９倍，它对噪音语音信号具有很高的自适应性、鲁棒性、容错性和联想记忆能力。语音理解提取语音识别的候选词，采用统计推理和句法规则相结合的多层分析查错的结构，由统计推断库预测下一词，句法     

谈语言学习中的文化渗入

语言习得是与熟悉当地文化密不可分的。语言学习者在学习过程中应注意通过恰当的方式学习相关的文化知识,从而正确地理解和使用语言。文章论述了文化渗入在语言学习中的必要性和主要内容,具体介绍了文化渗入的方法。     

力学教学中的质疑

心理的非平衡状态是指人的心理远离了平衡位置后出现的不平静状态。教育往往需要通过一定的方法激发被教育，使其心理进入非平衡状态，以便更高效地接受信息。在力学教学中教师通过给予学生高质量的质疑，将学生心理激发到非平衡状态，使其产生求知动力，真正理解力学概念，最终达到释疑求知、正确运用力学知识解决实际问题的目的。     

英语听力教学面对的问题

听力教学是英语语言教学中非常重要的一个组成部分，听力教学应该发挥教师的主动性和引导性，从教材、课堂设计、教学环境和课后作业几个方面着手，改善目前的英语听力教学，更有效地提高学生的听力理解能力。     

对话系统中知识处理的研究

在第四代人机交互技术中,基于知识内容的特定域,人机口语对话系统正处于研究热点中.在对话系统中,如何处理好丰富多样的语言学知识与深层表达的任务域知识之间的关系是一个研究难点.本文结合了颐和园导游口语对话系统的实际开发经验,提出了语言学的知识处理和任务域的知识处理相并列的模块结构形式.在这种结构中,域知识库中的概念属性在语言处理模块中产生语义映射,自然语言生成模块的规划以域知识库的查询推理结果为基础.实际测试表明,这种模块结构形式使得系统具备良好的知识查询、表达能力和语言理解、生成能力.     

英语阅读教学中的文化导入

语言是文化的载体,文化使语言更充实丰富,语言与文化两者之间相互作用相互影响。英语教学的主要目的是培养学生较强的英语阅读能力,而文化因素是影响阅读理解的关键。从语言与文化的关系可看出文化因素对阅读理解的影响,以及在英语阅读教学过程中怎样导入文化信息,培养学生的跨文化交际意识。     

语言交际的合作原则

语言交际行为是交际者双方相互合作的过程,它包含了参加者、交谈话题、语言表达形式以及交际语境等语言与非语言因素。语言交际是信息交换的过程,交际者双方都在遵守合作原则的基础上轮番发话,交换信息;语言交际又是意义协同过程,交际者双方有时因缺乏共知信息而产生误解,需要一个协同过程来达到理解。     

模糊思想在化学教学中的应用

化学这门学科包含了相当多的知识,它是复杂的,在不断地被创新、研究、拓展,并且还有很多领域我们无法预测,因此很多问题只能依靠模糊思想来解决.     

基于BMBC模型的高速铁路道岔故障信息实体识别

随着铁路信号设备故障文本的不断积累,亟待构建集故障信息、专业知识、技术规则及其内在关联于一体的铁路信号设备故障知识图谱,为铁路运营及设备维修提供全面高效的辅助策略。故障信息实体识别是构建铁路信号设备故障知识图谱的核心。以高速道岔故障文本为基础,并针对此文本挖掘过程中使用传统方法导致知识获取不够全面以及文本语义稀疏等问题,提出一种用于高速道岔故障信息实体识别任务的BMBC多层级模型。首先,通过分析高速道岔故障文本的结构特征,从中提取出故障现象、故障定位和故障致因等7类实体;其次,利用BERT预训练模型的迁移特性构建双向词表征并嵌入位置信息,引入多头注意力机制(MHA)使关键特征信息得到重点关注,随后依靠双向长短期记忆网络(BiLSTM)进行特征信息融合,从而充分获取全局语义信息以及更好表达序列间的长距离依赖关系;最后,依托条件随机场(CRF)赋予标签约束条件,从而获得最佳识别结果。以各铁路局近5年的高速铁路道岔故障文本为基础进行实验,实验结果表明,BMBC模型能够精确识别各类故障信息实体,有效缓解实体边界不清晰问题,模型识别精确率、召回率和F1值分别可达91.43%,93.15%和92....     

网络环境下科技信息工作的思考

21世纪是人类更多地依靠知识创新和知识创造性应用的可持续发展的世纪,是人类进入全球化知识经济的时代。Internet等信息技术正以前所未有的方式改变着人类积累、传播和运用知识的方式。如何在新形势下,调整自身结构,发掘自身的资源优势、扬长避短,以新观念、新视角、新技术开创科技信息工作的新局面,使科技信息真正成为科技创新的坚强后盾,为科技创新服务,是每个科技信息工作者必须认真思考并加以解决的问题。     

城市轨道交通进出站短时客流预测模型研究

针对城市轨道交通短时进出站客流的强随机性、周期性及非线性的特征,提出了一种基于小波变换与Adam算法优化的长短时记忆网络(LSTM)短时客流组合预测模型(即WT-LSTM组合模型),同时基于非饱和激活函数ReLU函数实现了LSTM的学习与训练.采用LSTM模型与WT-LSTM组合模型对广州地铁广州塔站的客流量进行预测,并对预测结果的误差进行对比分析.结果 表明,WT-LSTM组合模型能够较好地预测短时客流,预测结果优于单一LSTM模型.     

遵循记忆的基本过程提高学习效率

记忆是学习的开始,没有记忆,就失去了大脑加工的原材料,就无法进行思维活动.人的记忆是可以培养的.在学习过程中,遵循记忆的基本过程,掌握各种记忆方法如有意识记、化机械记忆为理解记忆、系统组织记忆材料等,并灵活地运用这些记忆方法,就会达到最佳的记忆效果.     

高职高专英语口译教学研究

高职高专口译教学的现状是：针对性不强、开设课时少、教学班级规模大、教学方式单一、缺乏高水平的口译师资。目前国内外口译教学与口译技能训练模式中比较突出的有吉尔模式、厦大模式、广外大模式以及3P模式。对比现有的口译教学模式,高职高专口译教学要从口译教师、教学材料和教学方法方面进行改革,注重培养学生的语言知识、非语言知识和口译技能。     

基于PHM技术的EOAS健康管理和故障预测系统研究

目前铁路电务部门主要依靠人工和机务故障报修系统的提报信息,对动车组司机操控信息分析系统（EOAS）车载设备进行维护,但无效及误报信息较多,无法满足当前车载设备的运用保障需求。针对该问题,基于故障预测与健康管理（PHM）技术,利用EOAS实时回传的车载设备运行数据和图像信息,通过通用故障建模、大数据技术、图像识别,智能分析运行状态变化,实现EOAS车载设备健康状态在线实时监测、关键部件的故障报警及预测、EOAS全生命周期的健康信息管理,为设备日常运用、维护和管理提供技术手段,实现精准和预防性维修,把当前被动的故障处理转变为故障预防管理。该系统投入运用后,对相关设备维护人员的知识储备、经验能力、熟练程度等要求大大降低;与原人工检测作业对比,检测耗时大幅缩短,有效提升电务部门的设备维护效率和质量,保障了车载设备的持续可靠运行。     

基于灰色系统理论的铁路客运专线路基沉降预测

基于灰色预测模型GM（1,1）模型、离散灰色预测DGM（1,1）模型和非线形离散灰色预测NLFDGM（1,1）模型,采用FORTRAN语言,编制了路基沉降预测程序GREYMODEL。将该程序应用于铁路客运专线路基典型断面沉降预测,并与实测结果进行对比。结果表明：DGM（1,1）模型作为GM（1,1）模型的离散形式,两种模型的预测结果比较接近,短期预测精度高,中长期预测精度低;结合等维信息建模,非线形离散灰色预测NLFDGM（1,1）模型具有极高的精度和稳定性,在路基沉降预测中推荐使用;并提出了若干关于提高灰色模型预测稳定性和精度的建议。     

基于深度学习长短期记忆网络结构的地铁站短时客流量预测

准确预测地铁站短时客流量,有助于提前开展安全预警工作,快速做出人员疏导方案。根据上海轨道交通2016年3月2. 4亿条刷卡数据,以及该时间段的天气数据,利用Pearson相关分析法提取了客流量的7个外部天气影响因子,以及3个基于历史数据的内部影响因子。通过对数据的分析,综合考虑工作日、非工作日和高峰时段对客流的影响,提取2个内部显著影响因子。以上海轨道交通莘庄站为例,提出了一种基于深度学习长短期记忆(LSTM)网络结构的地铁站短时客流预测方法。最后,将预测结果与典型时间序列预测算法MLR(多元线性回归)和BP(反向传播)神经网络进行对比,验证了LSTM网络在地铁站短时客流量预测中具有更高的准确性和很好的适用性。     

长期暴露于紧张刺激(噪声)引起血压升高的一个原因

动物实验早已证明:高度精神紧张是与暂时性血压升高相连系的。若重复暴露于这种紧张刺激——噪声的话,则就会引起永久性的动脉压增高。但是在人类却不是如此明确的表现。本文的主要内容是讨论了长期强噪声暴露的人群是否会引起永久性血压增高的问题。作者通过对196名男性的正常体检。发现74人是属于正常听力(所有测试频率的阈值均小于20分贝)而44人为严重的噪声性听力损失:其阈值在3000,4000或6000赫≥65分贝。其余的78人是属于各种形式的听力损失,不予讨论。而对听力正常者和噪声性听力损失者的血压作了比较,其结果见下表: