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项目式学习在初中英语阅读教学中的应用研究

项目式学习在初中英语阅读教学中的应用研究

作者：吴恒贵州师范大学

学位级别：硕士

2022年义务教育英语新课程标准强调教师要引导学生在参与语言实践中,通过自主探索、协作学习等学习策略,获取语言知识并保持对英语学习的兴趣,从而提高英语学习能力。然而,当前的中学英语阅读教学过分强调知识解释,忽视对语篇的深入研究... 详细信息

2022年义务教育英语新课程标准强调教师要引导学生在参与语言实践中,通过自主探索、协作学习等学习策略,获取语言知识并保持对英语学习的兴趣,从而提高英语学习能力。然而,当前的中学英语阅读教学过分强调知识解释,忽视对语篇的深入研究,导致学生被动地接受知识,学习潜能和学习兴趣难以调动。项目式学习强调以学生为中心,让学生在老师的指导下,根据真实情境和驱动问题,通过独立探索和小组合作解决一系列相互关联的问题,并展示和交流项目成果,从而获得语言知识、增强学习兴趣和提升学习能力。本文以建构主义理论和实用主义理论为基础,在回顾前人关于项目学习研究成果的基础上,开展了项目学习在初中英语阅读教学中的研究。并采用问卷调查、访谈和实验研究方法等,探讨以下两个问题:(1)项目式学习运用于初中英语阅读教学效果如何?(2)如何有效的利用项目式学习开展初中英语阅读教学?本研究在贵阳第七中学8年级的两个班级进行了为期一学期的英语阅读教学实验。4班是实验班,采用项目式学习进行教学。5班是对照班,采用常规教学模式教学。实验前,在两个班进行测试和问卷调查,以了解两个班学生的英语阅读状况。实验后,两个班学生再次参加测试和问卷调查,并从实验班随机抽取6名不同学业水平的学生参加访谈,以比较两个班教学效果的变化差异。研究过程中收集到的数据使用SPSS 25.0进行整理和分析。研究结果显示:(1)项目式学习在初中英语阅读教学中的应用有积极的教学效果。具体表现为学生的英语阅读兴趣和阅读成绩提升明显。(2)初中英语阅读教学应基于主题情境,从驱动问题出发,在引导学生解决真实问题活动中“收集信息-分析信息-综合信息-评价信息”,以提高学生的阅读兴趣和促进学生对知识的迁移、创新与运用,从而改善教学效果。

关键词：项目式学习初中英语阅读教学

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俄语高温范畴形容词语义认知研究

俄语高温范畴形容词语义认知研究

作者：吴恒黑龙江大学

学位级别：硕士

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W医院医务人员激励措施优化研究

W医院医务人员激励措施优化研究

作者：吴恒华广州大学

学位级别：硕士

高效科学的激励措施是能够促进人力资源管理工作走向长远发展的常用方法,在医院的人力资源管理中,激励措施也是必不可少的,对激励措施的优化研究就是为了贯彻落实党中央、国务院决策部署,建立保护关心爱护医务人员的长效机制,切实保障... 详细信息

高效科学的激励措施是能够促进人力资源管理工作走向长远发展的常用方法,在医院的人力资源管理中,激励措施也是必不可少的,对激励措施的优化研究就是为了贯彻落实党中央、国务院决策部署,建立保护关心爱护医务人员的长效机制,切实保障医务人员权益,完善医务人员激励措施,使他们持续健康投入防控救治工作。通过对医务人员激励措施的优化研究,为日后的医疗救治工作的顺利开展储备充足的人力资源基础,同时为未来突发公共卫生事件的人力调配提供案例参考和理论支持,使可能存在的激励措施问题得到有效解决,提高医务人员的工作信心,减轻心理压力。本文将以W医院运行的医务人员的激励措施为基础,通过对医务人员的访谈调查、问卷调查、实地研究、数据分析、文献研究等方法进行研究,研究结果表明当前W医院现行的措施里医院环境、绩效考核、福利制度、工作认可、晋升渠道、个人职业规划等方面都存在一定的不足。结合W医院医务人员的基本情况、工作内容、心理现状、激励效果以及他们对当前W医院实行的措施的具体态度,本文剖析当前存在问题的原因,从而研判出基于双因素理论的能解决问题的优化方案,包括完善绩效考核、改善医院环境、健全福利制度、加大媒体宣传、拓宽晋升渠道等等,为实现医务人员提供可行性的制度保障,提高医务人员的工作积极性。最后,通过调查研究的结果分析,结合双因素理论以及日后医疗救治的工作需求,对W医院医务人员优化后的激励措施的实施效果进行总结归纳,得出相应的结论,为其他同行业的研究者提供一定的参考。

关键词：医务人员双因素理论激励措施

基于多分类不均衡支持向量机的制造型企业财务风险预警研究

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基于多分类不均衡支持向量机的制造型企业财务风险预警研究

作者：吴恒铭杭州电子科技大学

学位级别：硕士

制造业作为我国的支柱产业,是经济增长的重要的组成部分。随着经济全球化,中国制造业取得了巨大的发展,成为了全球制造业大国之一。其中,制造型企业在技术创新、产业升级和国际化发展方面对中国制造业发挥着重要作用。然而,企业在发展... 详细信息

制造业作为我国的支柱产业,是经济增长的重要的组成部分。随着经济全球化,中国制造业取得了巨大的发展,成为了全球制造业大国之一。其中,制造型企业在技术创新、产业升级和国际化发展方面对中国制造业发挥着重要作用。然而,企业在发展壮大的过程中,管理层决策不当、内部控制缺陷、人力资源等问题威胁着企业的生存,同时随着全球制造业的竞争激烈、国家贸易摩擦以及新冠疫情对经济的影响,企业的财务问题愈发受到各方重视。制造型企业内外部环境的各种不确定性使其面临的财务风险日益增大,如果忽视潜在的财务风险,企业的健康经营得不到保证,甚至可能陷入财务危机。因此,为制造型企业探索科学合理的财务风险预警方法尤为重要,通过有效财务风险预警方法,企业可以更好地识别和管理财务风险,保障生产经营和稳健发展。在过去的几十年里,大量国内外学者对制造型企业财务风险预警方法进行研究,从提出的预警模型上看,基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的财务风险预警模型,其预测准确率比Logistic回归以及人工神经网络更高。但是,传统的支持向量机为二分类问题设计,并假设数据样本是平衡的。针对财务风险预警场景样本多分类不平衡的特点,本文以支持向量机为分类器,构建了基于哈夫曼树(Huffman Tree,HT)的多分类支持向量机的财务风险预警模型。首先利用哈夫曼树将多分类不平衡问题分解为一系列相对平衡的二分类子问题,然后,将一种改进的支持向量机嵌入到哈夫曼树中,实现对多分类不平衡数据的处理,称为HT-SVM。最后,采用算术优化算法(Arithmetic Optimization Algorithm,AOA),对HT-SVM中使用的参数进行全局寻优,将该方法称为AOA-HT-SVM。为了验证AOA-HT-SVM的有效性,本文在20个公开的数据集上进行实验,以MAv A和MFM为指标,结果表明AOA-HT-SVM优于其他对比算法。随后,本文以制造型企业为研究对象,从国泰安(CSMAR)数据库中选取了2013年至2022年制造业上市公司数据样本1323个,包括9种财务风险变动类别,指标体系由7大类指标,合计28个指标构成。在数据预处理中,利用统计检验筛选出对样本类别影响显著的指标,为了检验哪一类指标对预测效果的影响更大,通过剔除该类指标来查看对模型效果的影响,接着利用AOA-HTSVM模型以及T-2、T-3年的数据构建预警模型。研究结果表明,在指标完整的情况下,AOA-HT-SVM模型对制造型企业财务风险T-2年的MAv A为0.7906,MFM为0.8073,T-3年的MAv A为0.7541,MFM为0.7726,说明该模型有出色的预测能力,可以有效应用到制造型企业财务风险预警问题上。研究发现发展能力、经营能力、偿债能力对模型预测效果影响较大。此外,影响各个类别预测效果的因素各有不同。最后,本文从模型的实验结果出发,对制造型企业如何管控财务风险给出相应的管理建议。

关键词：多分类问题不均衡数据支持向量机财务风险预警制造型企业

人间烟火气: 旅游者体验视角下市井文化根植性元素识别及其需求属性研究

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旅游科学 2024年

作者：吴恒叶慧吴晗李晓丹武汉大学经济与管理学院

市井是承载旅游地日常实践、滋养特色文化的根性空间，市井烟火气可以给人提供一种坚实的感觉。在数字化、城市化和全球性挑战的时代，根性体验的需求变得尤为迫切，市井文化根植性已成为旅游体验的重要组成。然而，市井文化根植性具体... 详细信息

市井是承载旅游地日常实践、滋养特色文化的根性空间，市井烟火气可以给人提供一种坚实的感觉。在数字化、城市化和全球性挑战的时代，根性体验的需求变得尤为迫切，市井文化根植性已成为旅游体验的重要组成。然而，市井文化根植性具体包含哪些内容又如何作用于旅游者体验却仍待探究。文章从旅游者体验视角出发，运用扎根理论挖掘出市井文化根植性维度及构成元素，并结合Kano模型区分了不同元素对旅游者而言的需求属性类别。研究表明：(1)市井文化为旅游者提供了溯寻文化和生命之根的温情空间，旅游体验视角下的市井文化根植性由接地气、接人气、接时气3个主范畴及其25个子范畴构成；(2)基于旅游者需求，将25个市井文化根植元素划分为基本型、期待型、魅力型和无差别型4类需求属性，其中包括小商小贩、生活气息等在内的“人气”属性是基本型和期待型需求的重要构成，包括历史建筑、怀旧氛围等在内的“时气”属性则是魅力型需求的重要构成，而以集贸市场为代表的“地气”属性则多为无差别型需求。研究结论可为推进地方文化旅游研究提供一定理论借鉴，也对地方旅游功能重构具有一定指导意义。

关键词：烟火气市井文化根植性元素识别需求属性

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基于性能建模的深度学习训练任务调度综述

软件学报 2024年

作者：杨紫超吴恒吴悦文张文博中国科学院大学中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心中国科学院大学南京学院中科南京软件技术研究院

近年来,深度学习研究成果在全球范围内得到广泛应用.为了提高大规模深度学习模型的训练效率,业界通常采用建设GPU集群并配置高效的任务调度器的策略.然而,深度学习训练任务具有性能异构性和放置拓扑敏感性等复杂性能特性.对性能无感知... 详细信息

近年来,深度学习研究成果在全球范围内得到广泛应用.为了提高大规模深度学习模型的训练效率,业界通常采用建设GPU集群并配置高效的任务调度器的策略.然而,深度学习训练任务具有性能异构性和放置拓扑敏感性等复杂性能特性.对性能无感知的调度容易导致资源利用率低下、训练效率差等问题.为了应对这一挑战,近期涌现出大量基于性能建模的深度学习训练任务调度器.这些调度器通过构建精确的性能模型,深入了解任务的复杂性能特性,并据此设计更优化的调度算法,从而形成更高效的调度方案.本文首先基于建模设计思路,对目前调度器使用的性能建模方法进行分类综述.随后,根据调度器利用性能建模的调度优化途径,对现有的任务调度工作进行了系统性的分析.最后,对性能建模与调度在未来的研究方向进行了展望.

关键词：深度学习训练性能建模任务调度

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芬兰森林资源调查监测体系分析及启示

世界林业研究 2024年

作者：吴恒周红斌朱丽艳国家林业和草原局西南调查规划院赫尔辛基大学林学系

芬兰是世界林业发达国家，林业在芬兰国民经济中占据着十分重要的地位。文中梳理了芬兰森林资源调查监测体系的构成、发展和特点。芬兰森林资源调查坚持以地面样地调查为基础，融合运用LiDAR数据和影像数据开展技术创新和成果产出，其... 详细信息

芬兰是世界林业发达国家，林业在芬兰国民经济中占据着十分重要的地位。文中梳理了芬兰森林资源调查监测体系的构成、发展和特点。芬兰森林资源调查坚持以地面样地调查为基础，融合运用LiDAR数据和影像数据开展技术创新和成果产出，其监测体系具有稳定和创新相协调、事权和功能相匹配、技术和应用相结合的特点。我国森林资源调查监测体系虽不断发展，但持续性仍需加强，创新性技术应用有待完善。应在原有专业调查体系和成果的基础上，一体化融合国家和地方森林资源调查监测体系，丰富多尺度和专题成果产出，服务于国家宏观战略决策；结合普查成果，以国土空间规划为统领，落实林地保护利用规划；不泛化也不弱化遥感的调查功能，基于感知系统拓展多平台多模态遥感技术应用，服务于经营决策和监督执法。

关键词：森林资源调查监测多源清查技术创新芬兰

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数字技术驱动大学生思想政治工作创新探究

学校党建与思想教育 2024年第10期 74-76页

作者：吴恒仲张桂华南京理工大学马克思主义学院江苏南京210094 盐城师范学院城市与规划学院江苏盐城224007 盐城师范学院江苏盐城224007

随着人工智能的广泛应用,数字技术为大学生思想政治工作注入了新的活力,赋予了新的实践模式,指明了未来发展方向。数字技术驱动思想政治工作创新过程中存在内容转型的融合性有待加强、数据决策的精准性有待提高、信息共享的均等性有待... 详细信息

随着人工智能的广泛应用,数字技术为大学生思想政治工作注入了新的活力,赋予了新的实践模式,指明了未来发展方向。数字技术驱动思想政治工作创新过程中存在内容转型的融合性有待加强、数据决策的精准性有待提高、信息共享的均等性有待优化等现实挑战。高校可通过搭建实时互动的大学生数字思政工作平台、构建科学高效的大学生思政数据决策机制、创设多元化的大学生数字思政应用场域、建立信息共享的大学生思政工作保障制度等策略,推动数字技术赋能大学生思想政治工作高质量发展。

关键词：数字技术思想政治工作数字思政

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融合GWO和SVR的建筑安全事故预测模型

安全与环境学报 2024年第3期24卷 1079-1086页

作者：李政道曾佳吴恒钦深圳大学土木与交通工程学院广东深圳518060

当前建筑业迅速发展,但随之而来的是频频发生的建筑安全事故,造成不可逆转的损失和伤害。虽然近些年来在建筑安全事故控制方面的研究已取得一定的成果,但建筑安全事故仍未得到有效控制。针对建筑业市政工程安全事故总数和死亡人数,探究... 详细信息

当前建筑业迅速发展,但随之而来的是频频发生的建筑安全事故,造成不可逆转的损失和伤害。虽然近些年来在建筑安全事故控制方面的研究已取得一定的成果,但建筑安全事故仍未得到有效控制。针对建筑业市政工程安全事故总数和死亡人数,探究二者之间的关系,构建灰狼优化算法-支持向量回归机(Grey Wolf Optimization and Support Vactor Regression,GWO-SVR)组合模型,收集2008—2020年每个月的建筑安全事故数据及死亡人数数据集,发现二者之间成正向相关关系,以建筑安全事故数为特征对建筑死亡人数进行预测,精度达到95%以上,对建筑安全资源与人力投入有较大参考价值,有助于提升建筑安全管理水平。

关键词：安全社会工程建筑安全事故支持向量回归机灰狼优化算法模型预测

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