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.     

“课内外一体化”工学结合教学改革的探索与实践——以《实用电子技术》课程为例

为配合教育部16号文件中"工学结合"的精神,针对专业平台课程在工学结合过程中易出现的问题,以《实用电子技术》这种专业平台课程为例,提出了"课内外一体化"工学结合教学模式,并对其进行了实践与探索。本文根据在教学实践中的体会,对这种教学模式进行了一定的分析,并对实施过程中的关键点进行了详细的阐述。     

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。     

创新校企合作模式，开展全方位教学改革

结合骨干院校重点建设项目——汽车专业（群）建设,广东交通职业技术学院汽车学院开展校企校企合作建设模式的研究与实践,创新“院内国际名企培训中心＋院外品牌汽车4S店”校企合作模式,推动了人才培养模式改革和师资队伍建设等工作,提高了人才培养质量。     

从含混到标准——中职商务英语专业语音语调教学之探索

对于中职商务英语专业语音语调教学,老师应采用立体式教学,将之与词汇教学和听说教学合三为一,同时采用发音器官、发音部位、口型、手势、语音的正迁移作用等各种教学手段,并应始终正视中职学生课后学习自主性差和难学易忘等特点,持之以恒地推动语音语调的教学。     

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.     

基于超限学习机的黄土高路堤预拱超填研究

黄土山区公路建设存在大量V形冲沟,使路基产生过大工后沉降,为解决工后超标准沉降问题,减小工后沉降处治成本,需设计路基预抛高（预留沉降量）,使公路交工验收时高程符合设计要求。现行规范对如何布设预抛高没有明确说明,因此有必要研究黄土高路堤沉降分布规律,提出其预拱超填方法,针对此类问题依托渭武高速公路工程,通过对试验路历时2年多的沉降观测,得到路基施工期、路面施工期及公路通车1年后的路基沉降数据,提出黄土高路堤沉降随时间和空间的分布规律,得到路堤沿时间及纵、横断面的沉降分布特征,为黄土高路堤填筑末期预抛高的布设形式奠定了基础;基于超限学习机算法,建立黄土高路堤工后沉降预测模型,利用实际沉降观测数据与模型预估结果进行对比,采用平均绝对百分误差对预测结果精度进行评定;最后,通过定量分析填土高度、施工速率、路面重力、路基路面验收时间及交通量修正对路堤工后沉降的影响,提出基于可靠度的黄土高路堤预抛高预测模型及公式,据此给出基于超填平衡的试验路纵、横断面预抛高设置方法,并通过工程实例,验证预抛高模型及公式的准确性。研究结果表明：该沉降预测模型精度良好;研究结果可为黄土地区高填方路基填筑末期预抛高的详细布设提供参考。     

Enhancing Speech Recognition for Parkinson's Disease Patient Using Transfer Learning Technique

Parkinson's disease patients suffer from disorders of speech.The most frequently reported speech problems are weak,hoarse,nasal or monotonous voice,imprecise articulation,slow or fast speech,difficulty starting speech,impaired stress or rhythm,stuttering,and tremor.To improve the speech quality and assist the patient with speech rehabilitation therapy,we have proposed the speech recognition model for Parkinson's disease patients using transfer learning technique (PSTL),where we have pre-trained the long short-term memory (LSTM)neural network model with our developed publicly available dataset that has been obtained from healthy people through the social media platform.Then,we applied the transfer learning technique to improve the performance of the PSTL framework.The frequency spectrogram masking data augmentation method has been used to alleviate the over-fitting problem so that the word error rate (WER) is further reduced.Even with a limited dataset,our proposed model has effectively reduced the WER from 58％ to 44.5％ on the original speech dataset and 53.1％ to 43％ on the denoised speech dataset,which demonstrated the feasibility of our framework.     

Orthogonal discriminant improved local tangent space alignment based feature fusion for face recognition

Improved local tangent space alignment (ILTSA) is a recent nonlinear dimensionality reduction method which can efficiently recover the geometrical structure of sparse or non-uniformly distributed data manifold. In this paper, based on combination of modified maximum margin criterion and ILTSA, a novel feature extraction method named orthogonal discriminant improved local tangent space alignment (ODILTSA) is proposed. ODILTSA can preserve local geometry structure and maximize the margin between different classes simultaneously. Based on ODILTSA, a novel face recognition method which combines augmented complex wavelet features and original image features is developed. Experimental results on Yale, AR and PIE face databases demonstrate the effectiveness of ODILTSA and the feature fusion method.     

流形学习算法概述

流形学习是一种非监督学习算法,流形学习算法的目的是挖掘嵌入在高维数据空间中的低维光滑流形,本文在论述流形学习算法诞生及研究现状的基础之上,指明流形学习算法的研究重点:流形本征维数估计、有监督学习、样本外学习能力、特殊流形降维,并指出流形学习的研究意义。