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物理实验中开放性问题教学的几点思考

课程．教材．教法 2012年第8期32卷 112-118页

作者：刘菊钟绍春解月光浙江广播电视大学开放与远程教育研究院杭州310030 教育部数字化学习支撑技术工程研究中心长春130117 东北师范大学软件学院长春130117

物理学科紧密地与实验和问题相联系。开放性问题能激发学生学习兴趣、培养创新能力。以物理实验中的开放性问题为切入点探索开放性问题教学的可行途径是合理的尝试。现有的物理开放性问题中，题设信息少、解答方向不明确较典型，帮助学... 详细信息

物理学科紧密地与实验和问题相联系。开放性问题能激发学生学习兴趣、培养创新能力。以物理实验中的开放性问题为切入点探索开放性问题教学的可行途径是合理的尝试。现有的物理开放性问题中，题设信息少、解答方向不明确较典型，帮助学生学会创设问题情境是解决此类问题的关键。开放性问题教学不易实施，教师要考虑多方面的问题：鼓励和尊重学生，引导学生积极参与，不断做出有益改进；设置开放性问题时要考虑学生的现有水平，把握教学时机；教学活动之后，学生的自评、互评必不可少。

关键词：物理实验演示实验开放性问题科学探究物理教学

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基于模型集成的在线学习投入评测方法研究

中国远程教育 2020年第10期 9-16,60页

作者：李振华张昭理刘海华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心 430079

针对慕课等在线学习课程存在的完成率低、辍课率高等问题,不少研究者通过检测学习者的学习投入度来发现"问题"学生,对其进行干预以保证学习效果。本文以构建在线学习投入自动化评测模型为目标,通过构建集成评测模型,利用学习过程中产生... 详细信息

针对慕课等在线学习课程存在的完成率低、辍课率高等问题,不少研究者通过检测学习者的学习投入度来发现"问题"学生,对其进行干预以保证学习效果。本文以构建在线学习投入自动化评测模型为目标,通过构建集成评测模型,利用学习过程中产生的视频图片和鼠标流数据对学习者的投入水平进行评测。集成模型由3个子模型组成,其中两个子模型用于进行图片数据的处理,一个子模型用于进行鼠标流数据的处理,图片部分的评测采用VGG16卷积神经网络对源图片和相应的LGCP特征进行评测,鼠标流数据采用BP神经网络进行评测。最后,利用模型集成的方法对学习者的学习投入度进行综合评测,再将其结果与学习者填写的NSSE-China调查量表的结果进行相关性分析,结果显示两者的评测结果显著相关,表明该模型用于学习投入评测是可行且有效的。

关键词：在线学习学习投入自动化评价视频图片鼠标流数据卷积神经网络 BP神经网络模型集成

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基于多任务自编码器的MOOC课程推荐模型

计算机工程与设计 2023年第10期44卷 3117-3123页

作者：董永峰王巍然董瑶史进王雅琮河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 国家开放大学数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心北京100039 河北工业大学河北省大数据计算重点实验室天津300401

为解决在线学习当中,学习者行为的数量远少于在线课程的样本总数所产生的数据稀疏问题,提出一种基于多任务自编码器的课程推荐模型(multi-task autoencoder course recommendation model,MAEM)。通过分析学习者的学习行为,将总体任务分... 详细信息

为解决在线学习当中,学习者行为的数量远少于在线课程的样本总数所产生的数据稀疏问题,提出一种基于多任务自编码器的课程推荐模型(multi-task autoencoder course recommendation model,MAEM)。通过分析学习者的学习行为,将总体任务分为两个子任务:任务一是学习者浏览课程章节列表行为,任务二是完成课程50%的学习行为,通过共享网络底部的隐藏层提高泛化能力。模型总体划分为共享嵌入、自编码器与分解预测、任务组合3个模块,3个模块协同工作,旨在突破训练数据稀疏问题。将MAEM与7种常用的推荐算法比较,实验结果表明,MAEM算法优于7种热门的推荐算法,验证了其在课程推荐中的有效性。

关键词：多任务学习自编码器课程推荐数据稀疏性行为分解特征提取在线学习

基于集成LSTM-AE的时间序列异常检测方法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2021年第11期49卷 35-40页

作者：陈磊秦凯郝矿荣东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心上海201620 东华大学信息科学与技术学院上海201620

针对基于LSTM-AE(长短期记忆自编码器)的时间序列异常检测方法在异常检测阶段对正常序列和异常序列的重建误差不能明显分化,致使重建误差在阈值附近的序列无法正确判断正常与异常的问题,提出一种集成LSTM-AE框架——LAEE(长短期记忆自... 详细信息

针对基于LSTM-AE(长短期记忆自编码器)的时间序列异常检测方法在异常检测阶段对正常序列和异常序列的重建误差不能明显分化,致使重建误差在阈值附近的序列无法正确判断正常与异常的问题,提出一种集成LSTM-AE框架——LAEE(长短期记忆自编码器集成框架).将训练阶段拆分为预训练和预检测两个阶段,在预训练阶段训练多个隐层维度不同的LSTM-AE,通过预检测阶段的表现挑选基检测器,并计算其各自权重;在异常检测阶段,通过对每个基检测器产生的重建误差进行加权集成获得新的重建误差矩阵,进行异常识别.通过在两类数据集上的实验结果表明:所提方法使得检测目标正常序列与异常序列重建误差分化程度加大,提高了异常检测精度.

关键词：时间序列异常检测长短期记忆自动编码器集成框架重建误差

降雨强度对含碎石坡耕地侵蚀泥沙有机碳组分流失特征的影响

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水土保持研究 2025年第2期 24-33页

作者：施伟豪赵冰琴高儒章张兴凤吴欣朱万庆夏栋许文年三峡大学三峡库区地质灾害教育部重点实验室三峡大学水泥基生态修复技术湖北省工程研究中心三峡大学水利与环境学院

[目的]明确含碎石坡耕地有机碳组分在不同雨强和碎石含量下的流失特征，进而为坡耕地有机碳流失的防治提供科学支撑。[方法]以含碎石坡耕地黄棕壤为研究对象，在4种碎石含量(0,10%,20%和30%)下以不同降雨强度(60,90,120 mm/h)进行了人... 详细信息

[目的]明确含碎石坡耕地有机碳组分在不同雨强和碎石含量下的流失特征，进而为坡耕地有机碳流失的防治提供科学支撑。[方法]以含碎石坡耕地黄棕壤为研究对象，在4种碎石含量(0,10%,20%和30%)下以不同降雨强度(60,90,120 mm/h)进行了人工模拟降雨试验。[结果](1)在侵蚀泥沙中细砂粒含量最高(>50%),中活性有机碳含量最高，在碎石含量为20%时，有机碳流失量最多，且以中活性有机碳流失为主；(2)雨强和各有机碳流失含量呈极显著负相关(p<0.01),碎石含量和非活性有机碳流失含量呈显著正相关(p<0.05);(3)雨强主要通过影响粗砂粒、细砂粒来正向影响活性较高有机碳流失，而碎石含量主要通过影响黏粒来正向影响活性低的有机碳流失，雨强(60.2%)对于侵蚀泥沙和有机碳的流失影响程度大于碎石含量(39.8%)。[结论]雨强和碎石的增加都会加快各有机碳的流失速率和流失量，建议坡耕地进行去碎石化处理并将碎石含量保持在10%以下。

关键词：模拟降雨碎石含量团聚体有机碳组分

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基于线段近似法的姿态控制线圈磁场位形研究

核技术 2024年第4期47卷 115-125页

作者：王召刘腾杜俊杰刘云辉张国书核技术应用教育部工程研究中心南昌330013 东华理工大学南昌330013

基于线段近似方法对几何结构相对复杂的偶极场姿态控制(Tilt-Slide-Rotate coils,TSR)线圈的线圈作用力进行了研究。在偶极场倾斜和偏移情况下,分别通过控制对侧和同侧TSR线圈产生磁力使偶极场线圈恢复平衡位置的情形进行了建模分析。计... 详细信息

基于线段近似方法对几何结构相对复杂的偶极场姿态控制(Tilt-Slide-Rotate coils,TSR)线圈的线圈作用力进行了研究。在偶极场倾斜和偏移情况下,分别通过控制对侧和同侧TSR线圈产生磁力使偶极场线圈恢复平衡位置的情形进行了建模分析。计算TSR线圈和偶极场线圈耦合磁场及分析磁场线结构,并采用具有正弦电流形式的TSR线圈激励磁场模拟环向磁扰动,对扰动磁场在赤道面上的庞加莱截面图的磁场线结构和相位进行分析。发现仅通过一组同侧或对侧TSR线圈控制偶极场线圈使其恢复平衡时该过程具有力学不稳定性,需要多组TSR线圈协同控制。对全部TSR线圈施加伪正弦电流,会对背景偶极磁场产生压缩和拉伸效应,并且控制TSR线圈电流来控制压缩位置相位,该过程验证了多TSR线圈控制偶极场线圈姿态的可行性,但同时会使背景磁场发生漂移及形成开放磁场线,这可能会驱动等离子体不稳定性及导致粒子的损失。

关键词：线段近似法任意曲线环电流力平衡分析天环一号

融合语义分割与模糊推理的无人机应急降落选址算法

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计算机工程与应用 2025年第01期61卷 174-185页

作者：李迪肖敏任东谢咏昶姚远三峡大学计算机与信息学院三峡大学湖北省农田环境监测工程技术研究中心

随着无人机的应用领域从娱乐摄影拓展到物流、军事和灾害响应，对于无人机的自主智能化要求也越来越高。针对无人机紧急情况下自主降落区域复杂难以保证着陆安全的问题，提出了一种实时语义分割网络与模糊推理相结合的降落选址算法（STD... 详细信息

随着无人机的应用领域从娱乐摄影拓展到物流、军事和灾害响应，对于无人机的自主智能化要求也越来越高。针对无人机紧急情况下自主降落区域复杂难以保证着陆安全的问题，提出了一种实时语义分割网络与模糊推理相结合的降落选址算法（STDC-LSSNet）。考虑到潜在危险因素在航拍图像上占比小、易被错误分割的问题，提出了小目标特征提取模块（small target feature capture module,STFCM），通过计算不同尺度特征的相似性并进行权重分配，强化小目标特征的表达。考虑到安全区域与危险区域边界混淆会导致无人机降落存在巨大风险，提出了边界特征融合模块（boundary feature fusion module,BFFM），将浅层网络由拉普拉斯卷积得到的边界信息与深层网络的语义信息进行特征融合，引入注意力机制，增强边界区域特征的表达。通过对分割得到的图像进行模糊推理，从而精确识别应急降落地点。所提算法在公开数据集Semantic Drone和AeroScapes上与最先进的算法进行了广泛的对比实验，mIoU提升1.72个百分点和3.89个百分点，实时分割速度达到210 FPS，选址的速度达到58.62 ms，实现了无人机在复杂情况下的应急降落选址。

关键词：无人机自主降落实时语义分割模糊推理注意力机制

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ESD应力下改进型SCR器件设计与漏电特性优化

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西安电子科技大学学报 2018年第6期45卷 118-122页

作者：刘湖云梁海莲顾晓峰马艺珂王鑫江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心江苏无锡214122

为探讨片上集成电路静电放电防护的易闩锁与漏电软失效问题,设计了一种内嵌MOS结构的N跨桥可控硅器件.传输线脉冲测试结果表明:与传统N跨桥改进型可控硅相比,该器件的电压回滞幅度减小了约28.6%.然而,当作用于该器件的瞬态电流从2.0A增... 详细信息

为探讨片上集成电路静电放电防护的易闩锁与漏电软失效问题,设计了一种内嵌MOS结构的N跨桥可控硅器件.传输线脉冲测试结果表明:与传统N跨桥改进型可控硅相比,该器件的电压回滞幅度减小了约28.6%.然而,当作用于该器件的瞬态电流从2.0A增大到3.2A时,漏电流从2.8×10^(-7) A逐渐退化至1.7×10^(-5) A,器件较易发生软失效.借助TCAD技术,仿真结果表明:在10-4 A的静电脉冲应力作用下,该器件内部晶格温度高达1 160.5K.通过优化内嵌MOS结构的N跨桥可控硅器件的版图及其金属布线,削弱器件内部的功率密度聚集效应,可使器件在相同电应力下漏电流稳定在10^(-9) A量级.因此,该版图优化方法可有效地抑制器件的局部过热,提高片上集成电路的静电放电防护方案的热稳定性.

关键词：静电放电可控硅漏电特性版图优化热效应

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智慧课堂中的智慧生成策略研究

电化教育研究 2017年第1期38卷 108-114页

作者：李祎王伟钟绍春付玉卿冯凡东北师范大学信息与软件工程学院吉林长春130117 教育部数字化学习支撑技术工程研究中心吉林长春130117

课堂教学是学生智慧培养的主阵地,目前关于智慧课堂的相关研究主要从技术层面进行系统研究,以及从辅助教学视角进行教学策略研究,对促进学生智慧生成的生成性策略研究不足。本文以促进学生的智慧生成为价值取向,对生成性教学策略及智慧... 详细信息

课堂教学是学生智慧培养的主阵地,目前关于智慧课堂的相关研究主要从技术层面进行系统研究,以及从辅助教学视角进行教学策略研究,对促进学生智慧生成的生成性策略研究不足。本文以促进学生的智慧生成为价值取向,对生成性教学策略及智慧课堂环境下的技术支持方式进行探讨。首先界定了智慧生成的内涵,然后从教学观念、教学目标、教学模式、教学内容、教学环境等方面分析了影响要素,接着分别从认知策略、元认知策略、组织策略提出了具体生成性策略,最后在学习—技术双重视角下对智慧课堂特征进行分析,进而探析了智慧课堂环境下对这些策略的技术支持方式。

关键词：智慧课堂智慧生成生成性教学策略