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基于问题驱动的圆锥曲线单元教学研究

基于问题驱动的圆锥曲线单元教学研究

作者：张健勋广州大学

学位级别：硕士

圆锥曲线不仅在数学的发展史上扮演着重要的角色,而且在现实中也有着重要的应用价值。在高中数学教学中,圆锥曲线作为平面解析几何的核心内容,有着较大的学习难度。尤其是在如今偏重应试的背景下,圆锥曲线的教学往往容易重视解题技巧而... 详细信息

圆锥曲线不仅在数学的发展史上扮演着重要的角色,而且在现实中也有着重要的应用价值。在高中数学教学中,圆锥曲线作为平面解析几何的核心内容,有着较大的学习难度。尤其是在如今偏重应试的背景下,圆锥曲线的教学往往容易重视解题技巧而忽视数学思想方法的渗透、重视结论而忽视对概念本质的教学,导致学生不知为何而学、不知所学知识有何用处。《普通高中数学课程标准(2017年版2020年修订)》指出:高中数学课程要突出数学主线,体现数学的思想方法与内在逻辑,强调数学与生活以及其他学科的联系,通过创设合适的教学情境,以激发学生学习数学的兴趣。因此,本文以注重知识整体性的单元教学理论为基础,结合问题驱动理论,开发出圆锥曲线的单元整体的教学设计,力图落实课程标准的相关要求。本文基于问题驱动理论和单元教学理论,通过对大量文献的梳理,以及对一线圆锥曲线教与学的现状的调查与分析,构建了基于问题驱动的单元教学的设计模式,并以圆锥曲线章节为例,开发出了完整的教学设计案例。在教学设计上,笔者在教材的基础上进行了大胆的创新:(1)在圆锥曲线的概念引入上进行了创新。在椭圆的概念引入上,笔者结合声波、光波、实物粒子的反射有关的情境,引入椭圆这一概念,随后通过物理中速度的分解得到了椭圆的几何特征;在双曲线概念的引入上,笔者通过物理中的水波干涉现象、声波时差定位等现实情境,引入双曲线的概念;在抛物线概念的引入上,基于太阳灶、卫星锅、手电筒反光罩等现实应用,结合已经学过的椭圆的光学性质,利用极限分析的方式,得到抛物线的几何特征。在三种曲线概念的引入上,笔者都强调数学知识的现实应用与数学推理的重要性。(2)教学设计强调知识之间的内在联系与实际应用。本文的教学设计强调重要概念之间的联系:例如,引导学生发现双曲线与初中所学的反比例函数之间的联系、引导学生发现抛物线与初中所学的二次函数、斜抛运动的轨迹之间的联系等。本教学设计也强调相关定理之间的联系:例如引导学生将圆中的垂径定理、圆周角定理等向椭圆中推广,以及引导学生把反比例函数中的面积定值向双曲线中推广等。另外,本教学设计也强调数学知识的实际应用:例如,学习了抛物线之后,通过现实中投篮球、掷铅球等情境,引导学生探究斜抛运动的水平位移最远问题。(3)通过设置课后探究活动以激发学生的学习兴趣。笔者在每个教学设计之后,都设计了若干个课后探究活动:例如,用Geo Gebra软件探究平面内到多个定点距离之和为常数的曲线的形状、用Geo Gebra软件探究平面内到两个定点距离之积为常数的点的轨迹、探究斜抛运动水平位移最大问题等。通过课后的探究活动,培养学生发现问题以及利用所学知识分析与解决问题的能力,进而激发学生的学习兴趣,并促使学生对相关概念有更加深刻地认识。结合本文的教学设计在一线中的实施情况来看,基于问题驱动的教学不仅能激发学生学习数学的兴趣,也能在一定程度上提高学生的数学成绩。

关键词：问题驱动单元教学圆锥曲线教学研究

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基于深度学习的短期交通流预测方法综述

交通运输工程学报 2024年第2期24卷 50-64页

作者：崔建勋要甲赵泊媛哈尔滨工业大学交通科学与工程学院黑龙江哈尔滨150090 大连理工大学经济管理学院辽宁大连116024

针对基于深度学习的短期交通流预测问题,揭示了时空相关性建模本质,分析了建模过程中涉及的多尺度时空特性、异质性、动态性、非线性等特点,明确了基于深度学习进行短期交通流预测的核心挑战,阐述了短期交通流预测涉及的外部信息整合、... 详细信息

针对基于深度学习的短期交通流预测问题,揭示了时空相关性建模本质,分析了建模过程中涉及的多尺度时空特性、异质性、动态性、非线性等特点,明确了基于深度学习进行短期交通流预测的核心挑战,阐述了短期交通流预测涉及的外部信息整合、多步预测与单步预测以及单体预测与集成预测等相关问题;按照网格化和拓扑化2种交通流数据组织方式,分别综述了当前最新的基于深度学习的短期交通流预测研究方向。研究结果表明:针对网格化交通流数据,当前研究主要包含了基于2D图像卷积神经网络、基于2D图像卷积神经网络与循环神经网络相结合、基于3D图像卷积神经网络3种预测建模方法;针对拓扑化交通流数据,当前研究主要包含了基于1D因果图像卷积与卷积图神经网络相结合、基于循环神经网络与卷积图神经网络相结合、基于自注意力与卷积图神经网络相结合、基于卷积图神经网络的时空同步学习4种预测建模方法;总体上,基于深度学习方法进行短期交通流预测相较于采用时间序列和经典机器学习方法获得了预测准确性上的极大提升;未来,针对物理理论、知识图谱与深度学习相结合,构建多时空数据挖掘大模型以及轻量化、可解释性、模型结构自动化搜索等维度的相关探索将成为重要研究方向。

关键词：智能交通短期交通流预测深度学习卷积神经网络图神经网络循环神经网络

基于ReliefF-IVMD-DCNN的大坝变形预测研究

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基于ReliefF-IVMD-DCNN的大坝变形预测研究

作者：陈卓勋江西理工大学

学位级别：硕士

多源图像信息融合技术在电力设备监测中的应用研究

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多源图像信息融合技术在电力设备监测中的应用研究

作者：王铭勋河南工业大学

学位级别：硕士

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部分埋入式型钢混凝土界面粘结滑移性能研究

部分埋入式型钢混凝土界面粘结滑移性能研究

作者：黄贤勋山东建筑大学

学位级别：硕士

突发暴力犯罪关联舆情事件抽取及演化过程研究

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突发暴力犯罪关联舆情事件抽取及演化过程研究

作者：陈健勋中国人民公安大学

学位级别：硕士

在社会转型期间,突发暴力犯罪对社会稳定构成严重威胁,这类犯罪因其突发性的特点,在短时间内能引发社会广泛关注,激化社会舆论,并可能导致恐慌情绪的扩散,从而影响社会稳定和公共安全。当前,关于突发事件舆情分析的研究取得了一定进展,... 详细信息

在社会转型期间,突发暴力犯罪对社会稳定构成严重威胁,这类犯罪因其突发性的特点,在短时间内能引发社会广泛关注,激化社会舆论,并可能导致恐慌情绪的扩散,从而影响社会稳定和公共安全。当前,关于突发事件舆情分析的研究取得了一定进展,但针对突发暴力犯罪所引发的舆情还存在关注度不高、研究深度不足、缺少有效应对措施等问题。为此,本文收集了2015-2022年61起代表性的突发暴力犯罪,采集了来自微博、微信公众号和网络媒体官方网站共计34095条舆情数据,对突发暴力犯罪引发的舆情事件开展了主题分析、情感分析、多平台对比分析,提出了一种基于数据增强和提示学习的生成式事件抽取模型CPEE来对事件中的核心关键要素进行抽取,并以此为基础构建了突发暴力犯罪关联舆情的事件图谱和事理图谱,揭示了突发暴力犯罪关联舆情事件的演化过程。本文得到的主要工作结论如下:(1)在舆情事件特征方面,突发暴力犯罪关联舆情的主题主要集中于警方行动、信息传播、社会安全探讨等方面;舆情情感呈现出正面情绪较多,负面情绪次之,中性情绪较少的特点;不同平台的舆情表现为微博上的快速传播、微信公众号的深度分析和网络媒体官方网站的权威报道。(2)在舆情要素抽取方面,在回忆和生成两个阶段利用Chat GPT构建了事件抽取任务的标注数据语料库,显式地增加实体标记符号和事件知识来构造生成式输入模板。实验结果显示,在Du EE1.0和Title2Event数据集上的事件抽取F1值分别达到85.1%和59.9%,相较于现有模型分别提升了1.3%和10%,实现了突发暴力犯罪关联舆情的事件要素高效抽取。(3)在突发暴力犯罪关联舆情的知识结构方面,突发暴力犯罪关联舆情的演变过程存在节点、链式、中心发散和环状等四种主要结构;其传播路径存在多级传播、长尾效应的特点,形成九个主要的舆情事件簇,分别为:暴力伤害、警方行动、信息传播、事件反应、嫌犯挖掘、受害者关怀、社会安全探讨、法律研究和地点关注。(4)在技术成果方面,开发了基于Browser/Server框架的面向突发暴力犯罪关联舆情的事理图谱演示系统,该系统主要包含了用户管理、舆情演化事理图谱、舆情演化事件图谱、事件采集和事件文本处理等五个应用模块,实现了舆情事件的可视化展示与实践运用。

关键词：突发暴力犯罪舆情分析事件抽取事理图谱舆情应对

激光选区熔化成形GH3536高温合金缺陷及质量控制

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激光与光电子学进展 2024年第5期61卷 341-348页

作者：华文娟张建勋西安增材制造国家研究院有限公司陕西西安710065

为了研究激光选区熔化GH3536高温合金成形工艺对成形件内部缺陷类型、尺寸、数量的影响,采用激光选区熔化设备进行样件制备,对其进行抛光态观察和致密度、缺陷数量测试,并分析了合金的缺陷类型、尺寸分布及数量。研究表明:随着工艺参数... 详细信息

为了研究激光选区熔化GH3536高温合金成形工艺对成形件内部缺陷类型、尺寸、数量的影响,采用激光选区熔化设备进行样件制备,对其进行抛光态观察和致密度、缺陷数量测试,并分析了合金的缺陷类型、尺寸分布及数量。研究表明:随着工艺参数的改变,能量密度逐渐增加,成形件致密度逐渐增加,并趋于稳定。在79.17~92.59 J/mm^(3)的能量密度范围内,样件内部均匀致密,无缺陷;随着能量密度逐渐增大或者降低,样件内部主要为气孔型缺陷,气孔尺寸时,样件内部缺陷主要为未熔合及微裂纹。

关键词：激光选区熔化 GH3536高温合金工艺参数缺陷

基于汽车轻量化的薄壁管材小弯曲半径无芯弯曲工艺研究

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基于汽车轻量化的薄壁管材小弯曲半径无芯弯曲工艺研究

作者：李永勋太原科技大学

学位级别：硕士

基于贝叶斯优化的双通道卷积神经网络的手掌静脉识别

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基于贝叶斯优化的双通道卷积神经网络的手掌静脉识别

作者：李胜勋南方医科大学

学位级别：硕士