检索结果-南通市图书馆

维普期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于微信平台的移动教学模式研究

微型电脑应用 2019年第12期35卷 73-77页

作者：鲍筱晔梁正礼上海黄浦区业余大学

随着移动互联网的高速发展,移动学习已经成为人们学习的重要形式之一。探讨将微信公众平台应用于移动教学的可行性,利用微信公众平台交互功能强、普及度高、跨平台等优势,通过开发和组织微信公众资源,构建基于微信平台的移动教学新模式... 详细信息

随着移动互联网的高速发展,移动学习已经成为人们学习的重要形式之一。探讨将微信公众平台应用于移动教学的可行性,利用微信公众平台交互功能强、普及度高、跨平台等优势,通过开发和组织微信公众资源,构建基于微信平台的移动教学新模式。本文以黄浦开大软件工程专业的“数据库原理及应用”课程为教学案例,探索基于微信平台的移动教学并予以实现,为成人教育信息化课改提供新的借鉴与思路。

关键词：移动教学微信公众平台数据库原理及应用

维普期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

飞机调度的数学模型

武汉化工学院学报 1997年第4期19卷 90-92页

作者：梁正礼黄宏全徐柳初任彬

过计算机模拟飞机飞行运行状况，提出了飞机飞行可行域概念，给出了两个飞机调度模型，并依不同要求，在飞行可行域内，利用二分法、逐步搜索法进行搜索。

关键词：数学模型可行域调度飞机飞行调度

维普期刊数据库

技术范式的流变：从效果-效率原则到价值嵌入

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

自然辩证法通讯 2025年第03期 16-23页

作者：李洋梁正中国社会科学院哲学研究所清华大学公共管理学院

技术范式是库恩科学范式的派生概念，基于技术范式的技术发展模式论述也多类比科学革命的所谓范式转换。正如范式之于科学发展的论述受到颇多质疑，技术范式讨论事实上也是模糊的、含混的。本质上，需求拉动、技术推动和文化规约构成了... 详细信息

技术范式是库恩科学范式的派生概念，基于技术范式的技术发展模式论述也多类比科学革命的所谓范式转换。正如范式之于科学发展的论述受到颇多质疑，技术范式讨论事实上也是模糊的、含混的。本质上，需求拉动、技术推动和文化规约构成了技术范式的核心要素。伴随着价值转向，价值嵌入作为效果-效率原则的补充，成为技术创新的又一内核，正在形成新的技术-价值范式。这一过程的发生，从历史层面看，源于价值转向运动和技术负效应的反思；从理论层面看，由于价值理性回归技术创新；从实践层面看，价值嵌入与技术创新实践正在有益结合。技术创新的价值转向推动塑造“功能-效率-价值”三维一体的新技术范式。

关键词：技术范式效果-效率原则价值嵌入

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

沥青路面集料的选择与质量管理

中文科技期刊数据库（引文版）工程技术 2025年第1期 021-024页

作者：梁正奎云南交投公路建设第五工程有限公司云南昆明650200

沥青路面作为我国修筑高速公路路面的首选,其具有施工周期较短,养护方便,路面平整接缝少,行车方便,耐久,产生噪音少等优越性。为了保证沥青路面的使用时间能够有效延长,需要重点关注提升沥青路面的耐久性,要重点关注沥青路面的原材料选... 详细信息

沥青路面作为我国修筑高速公路路面的首选,其具有施工周期较短,养护方便,路面平整接缝少,行车方便,耐久,产生噪音少等优越性。为了保证沥青路面的使用时间能够有效延长,需要重点关注提升沥青路面的耐久性,要重点关注沥青路面的原材料选择。重点关注沥青、填料、集料这几种材料的选择,保证路面施工质量。本文将分析沥青路面集料的选择和质量管控措施,希望能够为之后的行业发展提供合理化建议。。

关键词：沥青路面集料选择质量管理

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于进化多任务的稀疏大规模多目标优化

计算机学报 2025年第02期 358-380页

作者：梁正平王侃周倩王继刚朱泽轩深圳大学计算机与软件学院中兴通讯股份有限公司

稀疏大规模多目标优化存在稀疏位置探测困难、搜索空间巨大等诸多挑战,现有为数不多的稀疏大规模多目标优化算法在稀疏位置的探测准确率和非零决策变量的优化程度方面尚存在较大提升空间.为进一步提升稀疏大规模多目标优化的性能,本文... 详细信息

稀疏大规模多目标优化存在稀疏位置探测困难、搜索空间巨大等诸多挑战,现有为数不多的稀疏大规模多目标优化算法在稀疏位置的探测准确率和非零决策变量的优化程度方面尚存在较大提升空间.为进一步提升稀疏大规模多目标优化的性能,本文从辅助任务构建与优化、辅助任务重新初始化、知识迁移等三个方面,提出了基于进化多任务优化的稀疏大规模多目标优化算法(Evolutionary Multi-Task for Sparse Large-scale Multi-objective Optimization,SLMO-EMT).其中,辅助任务构建与优化方面,基于主任务精英解的稀疏分布,采用两种不同的方式对决策变量的搜索空间进行限定,构建分别用于对稀疏位置和非零决策变量进行降维优化的两个辅助任务.辅助任务重新初始化方面,根据辅助任务在历史迭代中的知识迁移效果,对其搜索空间和当前种群进行更新,以使辅助任务可持续促进主任务的进化.知识迁移方面,首先基于轮询方式和各辅助任务的知识迁移概率,挑选用于知识迁移的辅助任务,再基于相似度挑选适合的知识受体,最后在子代生成过程中采用迁移知识引导的局部交叉,借助辅助任务的知识促进主任务的进化.为验证SLMO-EMT的性能,将其与8个先进的稀疏大规模多目标优化算法在1000-10 000维的32个基准测试实例,以及8个应用测试实例上进行对比,实验结果表明SLMO-EMT对于稀疏大规模多目标优化问题的求解具有明显的竞争优势.SLMO-EMT的源代码已在Github上公开:https://***/CIA-SZU/WK.

关键词：稀疏大规模多目标优化进化多任务辅助任务知识迁移