浅谈英语单词记忆的几种方法

如何记忆单词,有很多的方法。根据多年学习与教学的经验,总结了一些常用、简单、科学有效的记忆单词的方法。     

悠悠"水上人家"

有关水与船的记忆,一直藏在我们心里的恐怕是儿时课本里鲁迅先生在《社戏》里有关的描述,“……一出门,便望见月下的平桥内泊着一只白篷的航船,大家跳下船,双喜拔前篙,阿发拔后篙,年幼的都陪我坐在舱中,两岸的豆麦和河底的水草所发散出来的清香,夹杂在水气中扑面的吹来;月色便朦胧在这水气里……”水与船的温情,船与人的协和,散发醇香的情谊,是缅怀乡情的支点,更是水上生活柔和的体现。     

记忆的落空

一场疲惫的汽车旅行之后,终于站在了这片魂牵梦绕的土地上。但是静静地仰望天空,瞬间被眼前的景色惊呆了,心中涌起一股莫名的失落。八年前,年仅10岁的我曾经在这里玩耍,遥想当年:茂密的树林,清凌凌的河水,无忧无虑的嬉闹声,树荫下遍布了我幼时的足迹。而如今呢,一片灰蒙蒙的厂房取代了茂密的树林,据说是蒜片加工厂,墙边依稀伴着几棵近乎枯萎的小树,倔犟地昂着头踮起脚尖,好像在向沉默的大地发出质疑。蒜片厂的围墙外是原先环绕     

基于Wavelet-LSTM模型的北京空气污染物浓度预测

文章为了达到精准预测北京市空气污染物浓度目的,应用小波分解变换(wavelet transform)和长短期神经记忆网络(long short-term memory,LSTM)相结合的方法,建立Wavelet-LSTM空气污染物浓度预测模型,对北京市6项空气污染物浓度预测。研究首先通过小波分解变换将日空气污染物浓度的历史时间序列分解为不同频率并重新组合为高维训练数据集合;其次使用高维数据集训练LSTM预测模型,重复试验调整参数,获得最优预测模型。研究结果表明,组合模型对于污染物浓度预测比传统LSTM模型的预测精度和稳定性更高。     

我们站在新的起点上

2005年1月,当众多为人熟知的报刊在一场全国性的整顿中成为封存的记忆时,一份全新的刊物散发着墨香出现在读者面前,她——就是《绿色视野》。时光如流,仿佛就在刹那之间,八年四个月过去了,在这个美好的春天,我们迎来了《绿色视野》创刊100期的日子。一百期,八年四个月,有过甜蜜,有过痛苦,有过成功,有过失落,但我们始终秉承"以人为本,贴近社会、贴近生活、贴近普通百姓,     

油气储罐罐壁焊缝静载拉伸检测试验研究*

为建立磁记忆信号与罐体焊接缺陷演变的对应关系,获得以非接触方式检测焊缝处的磁记忆信号来实现对罐体的早期预警和无损检测技术,开展罐壁焊缝试样静载拉伸试验,研究油气储罐在静载拉伸过程中焊缝的磁记忆信号变化规律,并结合有限元模拟仿真进行磁场分布规律的分析。结果表明:磁记忆信号梯度值会在焊缝缺陷处产生突变;随着裂纹深度的增加,磁记忆信号梯度峰峰值呈线性增加,并且峰值随着拉伸载荷的增加而线性增加。     

历史转折点上的北大教授

《中老胡同三十二号：老北大宿舍纪事（1946－1952）》是一本钩沉历史记忆之书,以中老胡同三十二号为经,以北大教授的家事国事为纬,交织出一幅中国知识分子的家国记忆图景。     

基于CNN_LSTM模型的复杂支路故障电弧检测*

在低压交流配电系统中,当多支路并联的复杂系统的某1支路中出现串联电弧故障时,识别难度大幅提升。为了预防此类情况引发的电气火灾,提出1种卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)结合的串联故障电弧检测方法。首先,搭建实验平台用以采集不同负载在不同支路下发生故障时和正常工作时的干路电流数据;然后,构建CNN_LSTM模型并做出相应改进,将电流数据直接输入到模型中,由模型自主提取波形特征并进行分类。研究结果表明:该方法可以快速、准确地识别出电弧故障,准确率达99.04%以上,且能够较为准确地检测出是哪类负载所在的支路发生电弧故障,准确率达97.90%,可为复杂支路下的电弧故障识别研究提供参考。     

雨中的绿铃铛

正"铃铃,铃铃……"不知道是什么时候,也许,是几年前的那个雨季,我就听到了这种细微的声音,清脆的,明亮的,充满温馨的,令人难忘的……那时候的雨是明亮的,丰满的,使人动情的,一丝丝,一缕缕,轻快而有节奏感地拍打着窗户。像一个个美丽的音符,敲奏着一曲雨的赞歌。在记忆中,这雨是一片深绿的。如果没有记错,那正是周围草木和枝叶的绿,那么活跃,那么生动……雨中的草木非常茂盛,窗户外面是一片种满葡萄     

世界睡眠日

正进入21世纪,人们的健康意识空前提高,"拥有健康才能有一切"的新理念深入人心,因此有关睡眠问题引起了国际社会的关注。人一生中有三分之一的时间是在睡眠中度过,5天不睡眠人就会死去,可见睡眠是人德生理需要。睡眠作为生命所必须的过程,是机体复原、整合和巩固记忆的重要环