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发挥多媒体教室功能　努力提高教学质量

职业技术教育 2000年第28期21卷 34-35页

作者：张云松白洪丹大连海运学校

多媒体教学作为现代化教学手段已进入中专学校的教学活动中来，多媒体教室设备的引进更为中专教学注入了新的活力。但在使用过程中，由于观念、技术、方法等原因，未能充分发挥其全部功能。针对这一问题，有必要在管理制度、应用技术、... 详细信息

多媒体教学作为现代化教学手段已进入中专学校的教学活动中来，多媒体教室设备的引进更为中专教学注入了新的活力。但在使用过程中，由于观念、技术、方法等原因，未能充分发挥其全部功能。针对这一问题，有必要在管理制度、应用技术、方法等方面加以改进。

关键词：多媒体教室教学资源教学研究

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发挥多媒体教室优势为提高办学效益服务

交通职业教育 2001年第3期 39-40页

作者：白洪丹大连海运学校

计算机、多媒体、现代视听技术的发展为创造一个适应21世纪教育需求的教育环境提供了丰富的技术支持。这些现代技术以其丰富的表面形式，良好的人际化界面，突破时间、空间限制，迅速进入教育领域，成为倍受青睐的新型教育媒体。我校作... 详细信息

计算机、多媒体、现代视听技术的发展为创造一个适应21世纪教育需求的教育环境提供了丰富的技术支持。这些现代技术以其丰富的表面形式，良好的人际化界面，突破时间、空间限制，迅速进入教育领域，成为倍受青睐的新型教育媒体。我校作为历史的悠久的航海学校也引进了一套现代化的多媒体多功能教学设备，为培养跨世纪的航海人才打下了坚实的基础。这套设备的引进不仅丰富了教学手段，而且使传统教学无法达到的效果在这里一一得到实现，提高了教学质量，加快了教学进度。但是，在近一个学期的运行中，这套现代化设备并没有充分发挥其应有的作用，这其中有许多问题值得探讨和研究。

关键词：多媒体教室教学质量教学进度办学效益

航海类专业学生英语单词重音学习情况的调查分析

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航海教育研究 2010年第4期27卷 92-93页

作者：白洪丹大连海事大学外国语学院辽宁大连116026

针对目前航海类专业学生对英语单词重音的学习现状,采取调查表的形式,分析影响英语单词重音位置的因素,提出航海类专业学生掌握英语单词重音位置的有效途径。

关键词：航海类专业英语单词重音学习情况调查分析

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认知语法的符号性特征

大连海事大学学报（社会科学版） 2009年第2期8卷 139-141页

作者：白洪丹大连海事大学外国语学院辽宁大连116026

在阐述认知语言学的基础上,以具体言语行为为例,对认知语法的基本假设进行分析,指出语言在本质上是一种符号系统,并论述音位和语义之间的符号图式问题。

关键词：认知语法符号性图式

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英语词语搭配错误分析

大连海事大学学报（社会科学版） 2008年第3期7卷 182-183页

作者：白洪丹大连海事大学外国语学院辽宁大连116026

针对英语语言学理论和教学中较少涉及的词语搭配问题,分析词语搭配的语义学特征以及错误搭配的主要特点,探讨造成英语学习者搭配错误的原因,认为培养学生搭配能力是非常重要的,学生识别和学习使用搭配是非常必要的。

关键词：英语词语搭配语义学

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我们都要做“麦田的守望者”

长春理工大学学报（高教版） 2010年第2期 83-84页

作者：王文娟白洪丹大连海事大学外国语学院辽宁大连116026

通过对《麦田守望者》书名的由来、人物塑造特点的分析,与《大卫o科波菲尔》及《哈克贝利芬历险记》的人物对比,以及小说积极意义的探讨,得出结论:对青少年、成年人以及广大教师而言这是一本好书,值得广泛推广。

关键词：人物对比积极意义推广

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试析英语词汇教学法

长春师范学院学报 2006年第6期25卷 111-112页

作者：陈知新白洪丹大连海事大学外语系辽宁大连116026

词汇能力的积累和培养是顺利进行交流的重要环节。如何在语言教学中针对具体词汇培养学生的能力,对于教育工作者来说是至关重要的。

关键词：词汇文化词块联想语境

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英语人际功能中的情态

大连海事大学学报（社会科学版） 2009年第6期8卷 117-119页

作者：白洪丹陈知新大连海事大学外国语学院辽宁大连116026

在阐述系统功能语法中语气的基础上,以具体语言为例对情态的分类和实现手段进行分析,得出情态是体现人际功能的有效工具的思考。

关键词：英语人际功能语气情态

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深度展开网络的高光谱异常探测

遥感学报 2024年第1期28卷 69-77页

作者：李晨玉洪丹枫张兵中国科学院空天信息创新研究院北京100094 东南大学数学学院南京210089 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049 中国科学院大学资源与环境学院北京100049

在现有基于物理模型的高光谱异常探测HAD(Hyperspectral Anomaly Detection)方法中,低秩表示LRR(Low-Rank Representation)模型以其强大的背景和目标特征分离能力而受到广泛的关注和采用。然而,由于依赖手动参数的选择以及较差的泛化性... 详细信息

在现有基于物理模型的高光谱异常探测HAD(Hyperspectral Anomaly Detection)方法中,低秩表示LRR(Low-Rank Representation)模型以其强大的背景和目标特征分离能力而受到广泛的关注和采用。然而,由于依赖手动参数的选择以及较差的泛化性,导致其实际应用受到限制。为此,本文将LRR模型与深度学习技术相结合,提出了一种新的适用于HAD的基础深度展开网络,称为LRR-Net。该方法借助交替方向乘法ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)优化器高效地求解LRR模型,并将其求解步骤耦合至深度网络中以指导其搜索过程,为深度网络提供了一定的理论基础,具有较强的可解释性。此外,LRR-Net以端到端的方式将一系列正则化的参数转换为可学习的网络参数,从而避免了手动调参。4组不同的高光谱异常探测实验证明了LRR-Net的有效性,与其他无监督的异常探测方法相比,LRR-Net具有较强的泛化性和鲁棒性,能够提高HAD的精度。

关键词：高光谱遥感影像异常探测深度展开低秩表示(LRR) 交替方向乘子法(ADMM)