小学低年级学生数学课堂学习评价的方法研究

为了使小学数学课堂教学更能体现新课程教学改革要求,客观有效的课堂教学评价非常必要,结合小学低年级数学课堂教学实践,对课堂教学评价的方法展开积极探讨,旨在抛砖引玉,相互交流,更好地促进相关教学工作的开展。     

小村庄孕育大风景

"采菊东篱下,悠然见南山",陶渊明笔下的自然美景,如今在云浮市的许多小村庄里,一样可以领略到。具有"禅宗文化第一村"之称的龙山塘村,将丰富的禅宗文化贯穿于生态农村建设中,不断吸引着越来越多的游客前来观光;著名温氏集团发祥之地的石头冲村,一栋栋现代化新楼在阳光的照射下熠熠生辉,村道宽敞整洁,村前的广场绿草如茵、鲜花绽放;全面开展村民自治的横洞村,已     

综放工作面瓦斯抽采综合治理技术

近些年以来,由于矿井开发程度不断增强、开采深度持续增加,我国煤矿生产过程中多次发生瓦斯事故,严重威胁着工人的生命安全,极大阻碍了煤矿企业的健康发展。此外,矿井煤层中瓦斯的抽放及燃煤锅炉等引发的烟尘污染对大气环境的破坏也相当严重。本文依据分源治理理论,详细阐述了顺层钻孔超前预抽、高位走向钻孔抽采、上隅角瓦斯抽采以及采空区埋管抽采等技术并对以上各项手段的治理效果进行了逐一分析,为有效解决综放工作面瓦斯抽采过程中存在的治理难度大、管理困难等一系列问题提供了一套具有较强针对性的措施方针,力求加快资源节约型和环境友好型现代化能源产业的建设工作。     

具有小世界邻域结构的混合鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法收敛精度低和易早熟的问题,提出了具有小世界邻域结构的混合鲸鱼优化算法。该算法采用小世界网络作为种群的空间结构,在围猎捕食和气泡网攻击阶段,设计了一种混合引导策略来协调算法的全局搜索和局部开发能力。此外,为了能够找到更多局部最优解,提出了基于边界信息的小概率局部维度变异策略。基于标准测试函数的仿真实验表明,与标准鲸鱼优化算法和其他性能优异的改进算法相比,具有小世界邻域结构的混合鲸鱼优化算法在收敛精度和稳定性方面更具优势。     

绿色搜索

城市空气质量公开程度“突飞猛进” 小颗粒带来大突破。由于新《环境空气质量标准》首次将PM，。等污染物纳入监测，国内首批重点城市接连实施监测并向公众发布数据，一些城市的空气质量信息公开程度“突飞猛进”。据北京公众与环境研究中心23日发布的《2012年城市空气质量信息公开指数（AQTI）评价报告》显示，2012年，中国城市空气质量信息公开程度最高的前十位城市分别是：广州、深圳、东莞、中山、北京、佛山、珠海、南京、苏州、宁波，其中排名前六的城市分数均超过了60分。     

春天里的花儿

初春降临,大地复苏,最让人着迷的就是我家附近湖边的花儿了。春雨渐渐停下,一切都变得清新多了。特别是一朵朵花儿,每当春姑娘到来时,它总是用淡淡的花香来迎接。湖面很平静,这些花儿偶尔也会随着风儿跳起舞来。湖水又清又亮,像一面银镜,多么明亮,多么温柔。呵!这可把小鱼儿羞得无处躲藏了。它们四处乱游,总想找个洞钻进去。湖边当然是梨花、迎春花、桃花的世界了啦!乌黑的枝条,青绿的叶子,特别是那一朵朵小桃花,     

童年的河流

童年似一杯浓浓的咖啡,温暖我的心窝;童年似一杯淡淡的茶,让我回味;童年似暴风雨的彩虹,五颜六色,炫丽无比;童年又似那晚霞后的余光,那么让人怀念……回想那童年的乐园,使我回味无穷,难以忘怀。故乡的河就是我童年时的乐园,四季都会有无穷的乐趣。春天是个生机盎然的季节。这时在河边搭个秋千,坐在秋千上,来回荡悠,一阵微风吹过,清爽极了。烈日炎炎的夏天,我可以带上网子和小桶,去河边     

1960年以来山西秋季连阴雨的气候特征分析

利用山西省66个测站1960-2009年秋季(9-11)月的逐日降水量,采用线性倾向估计、累积距平法、EOF及Morlct小波分析方法,系统地分析了山西秋季连阴雨的变化趋势和时空结构特征,建立了秋季连阴雨强度指数模型。结果表明:山西秋季年际区域性连阴雨次数和阴雨日数呈明显的线性减少趋势,过程雨量呈波动上升趋势,连阴雨次数的累积距平表现为"三升两降"型变化;山西秋季连阴雨的年际和年代际变化特征明显,1960-1970年代中期,有5~6年的周期变化,1990年代后期有2年的周期变化特征,年代际变化呈"波动状"变化规律;全省秋季连阴雨从南到北呈递减分布,除北部的天镇、山阴、繁峙等呈增加趋势外,各代表站表现为一致的减少趋势,南部、东南部及五台山为连阴雨多发区,大同盆地、忻州盆地、太原盆地为少发区;山西秋季连阴雨存在2~3年、8年左右的显著振荡周期。1970年代中期到1980年代中期,8年左右振荡周期的振幅最大,能量最强,是周期振荡最强的阶段。     

小样本条件下地铁运营事故致因推理模型

为克服传统事故致因推理模型不适用于小样本条件下的地铁运营事故致因推理的缺陷,将贝叶斯网络(BN)与Bootstrap抽样法、D-S证据理论相结合,建立地铁运营事故致因推理模型。首先,分析历年地铁运营事故样本,确定事故致因因素及网络节点;其次,基于BN的基本算法和理论,运用Bootstrap抽样法和K2算法进行BN结构学习;然后,使用D-S证据理论修正BN参数,建立适用于小样本条件下的地铁运营事故致因BN模型;最后,进行因果推理、诊断推理和敏感性分析。结果表明：所构建的地铁运营事故致因推理模型可有效进行事故推理预测,节点预测精度均值为0.858;通过因果推理得出最常见的地铁运营事故类型为运营中断,其次是火灾和列车冲突;结合诊断推理发现供电系统故障是导致运营中断的最主要事故致因。