92330部队汽车队结合“三化”活动对官兵进行警示教育

92330部队汽车队在学习实践科学发展观活动中,善于运用经验和教训这两笔财富指异工作。他们建立了警示室、每逢新兵下连、受领任务、季节转换     

浅谈多媒体网络技术在高职体育教学中的运用

随着计算机技术的不断发展和素质教育的全面推进,多媒体网络技术在教学中发挥着日益重要的作用,成为体育课堂教学主要的辅助手段,让学生掌握现代信息技术是新课标的要求,体育教学作为素质教育的重要组成部分,理应充分合理运用这一先进教学手段提高教学质量,使学生身体素质得到全面发展,为终身体育打下坚实的基础,同时适应新课程标准对我们的教学要求。     

建置适性化的无所不在生态教育学习环境：以内湖生态小学为例

为配合内湖生态小学户外植物生态环境,建置一套无所不在户外生态教学学习系统.本研究以内湖国小三年级学生为研究对象,实验组学生施以户外无所不在生态教学系统教学,控制组学生则以传统方式教学,在教学过程中以学习、诊断及评价三步骤来判断学生学习成效,以了解两组学生之间的学习成效差异.     

论有意义接受学习与发现学习两种教学方式的统一

有意义接受学习与发现学习作为两种基本的教学方式是对立统一的关系。有意义接受学习与发现学习都有其特定的适用范围和域限,在其特定的域限内都是有效的教学方式。这两种教学方式存在着学习性质、思维方式、使用对象等多方面的不同性,同时还存在着共同性、相互包含性和相互依存性。现代大学必须以有意义接受学习为主要教学方式,适当辅助于发现学习方式,才能更好地完成现代大学的教学使命。     

基于无监督学习的部分-整体关系获取

针对面向中文自由文本的部分-整体关系抽取问题,提出一种基于无监督学习的方法. 首先提出子模式提取算法,从领域文本集中获取概念对和概念对所在上下文模式,利用概念对和概念对上下文模式建立分布式语义模型;然后采用协同聚类算法将具有相同语义关系的概念对聚合成簇,通过训练L1正则化逻辑回归模型提取簇的特征并得到代表每个簇语义关系的概念对上下文模式;最后根据模式识别表达部分-整体关系的簇,从而获取部分-整体关系概念对. 实验结果表明,该方法取得较好的性能,F度量达到68.97%,优于传统聚类方法（55.77%）和模式匹配方法（61.95%）.      

“行为导向”的建筑类英语自主学习能力探究

"行为导向"是上世纪80年代德国"双元制"职业教育中提倡的一种教学方法。近年来它被越来越多的高职教师所关注,并逐步应用于自己的课堂教学。本文介绍了行为导向教学模式及其优势,通过对建筑类高职生英语学习现状的分析,指出公共英语教师应将"行为导向法"引入其课堂,结合其理论下的模拟仿真教学法、合作学习法、案例教学法和大脑风暴法这四种教法,有效提高和培养学生英语自主学习的能力,使其为高职院校的英语课程改革服务。     

基于语料库的建构主义大学英语写作教学新模式探讨

语料库拥有大量精心采集的真实的语言样本,将其应用在大学英语写作教学中,有助于实现建构主义所倡导的在真实情境中以学生为中心的交互式教学模式,让学生在数据的驱动下积极主动地探索写作的奥妙,从而达到提高写作水平的目的。     

大学英语学习者移动学习理念及移动学习状况的调查

大学英语移动学习理念的提出为移动学习模式的创立奠定了坚实的基础。移动学习模式是推动大学英语教学改革的积极尝试。移动学习模式为学生自主学习提供了平台。本文试图通过调查目前的大学英语学习者对移动学习的看法和认识,找到学习者自身存在的问题,从而提出建设性意见以期促进大学英语移动学习模式取得实效。     

基于网络平台的高职诊断性自主学习模式研究

诊断性测试是教学的重要手段与内容,作为教学改革的一种尝试,本文结合高职学生的英语学习现状,旨在探讨如何构建高职学生基于网络诊断性测试的学习模式.     

钢结构工程高强度螺栓微小松动视觉检测方法研究

基于计算机视觉的螺栓松动检测方法中,一类是通过对连接节点图像进行透视矫正并分析螺栓轮廓边缘直线角度的变化以及时发现微小的松动缺陷。然而,目前这类方法在图像矫正和螺栓轮廓边缘检测的可靠性方面还有较大的改进空间。为此,针对钢结构螺栓连接节点,提出了基于深度学习的螺栓松动视觉检测方法。首先,基于YOLOv5检测螺栓目标。针对螺栓感兴趣区域(RoI),基于鲁棒性较高的Attention U-Net提取螺栓轮廓边缘直线。为了提高螺栓目标检测精度,目标检测模型应设定较低置信度阈值以保证目标无漏检,再通过螺栓RoI提取的边缘直线数量筛除伪螺栓。使用透视变换法对节点图像进行矫正,变换所需的参考点是根据螺栓检测框之间空间移动后的相交关系自动定位的。最后,根据矫正图像中的螺栓轮廓边缘直线计算螺栓角度,通过检测螺栓和基准螺栓之间的角度差异判断松动情况。研究结果表明：螺栓目标检测的AP值为0.97;螺栓轮廓边缘检测的准确率、召回率和F1的均值分别为0.846、0.807与0.825,且在多种复杂背景干扰下具有较高的鲁棒性;伪螺栓筛除法可过滤掉99.82%的伪螺栓目标;提出的图像矫正法适用于常见的多种螺栓排列形...