三江平原地貌因子及其主要环境地质问题

地貌因子有其不可替代的作用和功能,是决定环境的主要因子,是生态地质环境中最积极最活跃的主导支力条件;是生态平衡的重中之重;是生态地质环境的基础,并影响其它因子或成份.如地貌因子或成份发生了变化,其它因子或成份就会发生一系列连锁反应;地貌因子发生变化或失去平衡,其它因子也会发生变化或失去平衡.文本论述了三江平原地貌特征,详细地分析了地貌的作用,阐明了有关地貌的主要环境地质问题.     

让音乐徜徉在课堂中

面对低年级学生,该怎样让他们喜欢上课堂,爱上很多人认为枯燥的语文课?把音乐融入语文文本,为每一篇课文找一首与之相配的音乐,让文本为旋律填词,让音乐为文本谱曲。音乐,在语文课堂上发挥了巨大的作用:音乐让学生爱上了文本,音乐让学生体会到了文本的意境,音乐让孩子体验到了文本的情感,音乐让学生的朗读韵味十足。让音乐徜徉在语文课堂吧,它能让课堂充满艺术的气息,它会让课堂更具有情感的活力。     

环境监测技术服务社会化的政策文本研究

以部分省(市)颁布的29份环境监测技术服务社会化政策为研究样本,将市场准入、监测领域、运行管理和监督制裁作为政策文本的分析框架进行计量分析。部分省(市)相关规定具有一定的创新性,使以往混乱的社会环境监测技术服务市场进一步规范化;但多数省(市)的环境监测技术服务社会化政策存在市场准入条件苛刻、监测领域有待放开、运行管理模式僵化、监督制裁手段单一等难题。最后提出放宽市场准入条件、有序开放监测领域、构建多元管理模式、完善监督制裁体系等4项建议对上述难题予以回应。     

以写促读,实现有效对话

本文从现今的阅读教学对话中存在一些无效对话出发,认为借助写作的方式可促进课堂阅读教学对话。写,是实现有效对话的途径之一,写作与阅读教学对话的有效连接,在实践中已显示其作用与实效,应不断实践且完善它。     

在语文教学中培养学生的想象力

在语文教学中培养学生的想象力,教师应充分挖掘文本。具体应做到:以"关键词句"为抓手,激发想象,解读内涵;以"标点符号"为抓手,激发想象,体会情感;以"文本留白"为抓手,激发想象,丰富视像。     

初中语文阅读教学中文本细读的有效策略

阅读教学是初中语文教学的重要组成部分,是提高学生语文素养的重要途径。随着素质教育的推行和深化,对于阅读教学的要求也越来越高。因此,基于教学目标的要求和初中阅读教学的现状,加强阅读教学文本的细读,注重学生在阅读过程中的体验和感受,以实现教师、学生和文本之间的多层次交流和对话,切实提高教师的教学质量和教学效率。     

中国推动企业绿色低碳技术转移转化的政策分析及对策建议

为推进生态文明建设和加快企业绿色发展，中国出台了一系列促进企业绿色低碳技术转移转化的政策。本文选取了2007—2022年中国颁布的与企业绿色低碳技术转移转化相关的63份现行政策作为研究样本，运用定量文本分析方法，借助质性分析工具NVivo11和UCINET6.0，探究了现行政策的重点和不足。通过研究发现，中国推动企业绿色低碳技术转移转化的部门之间缺乏协同，部门联合颁布的政策不足；支持企业绿色低碳技术转移转化的财政金融工具不够多；企业绿色低碳技术转移转化的政策评估体系、规范管理等措施缺乏。据此，本文给出了政策优化的建议，包括推动政府部门间的协同、强化财政金融对企业绿色低碳技术转移转化的支持、建立健全政策评价机制等。     

论小学起始阶段英语阅读文本的设计

阅读对于儿童的发展具有非常重要的意义。阅读能力是对阅读材料进行解码和理解的能力,可划分为"字词认知""句子理解"和"篇章阅读"三个层面。为了循序渐进地培养小学生的英语阅读能力,可以先为其设计字词层面和句子层面的阅读文本,待其英语能力达到一定水平后,再为其设计篇章层面的阅读文本。字词层面的阅读文本可分别从"字母""单词"和"词组"入手设计;句子层面的阅读文本,可分别从"单句式""单句重复式"和"单句滚雪球式"入手设计;而篇章层面的阅读文本,除了采用"文段重复式"外,还要注意及时向句式的多样化和体裁的丰富化发展。     

基于文本挖掘的城镇燃气事故致因及关联分析

为有效预防城镇燃气事故发生,采用文本挖掘与复杂网络理论相结合的方法,系统分析影响城镇燃气安全的事故致因及其关联性。首先运用文本挖掘技术,从2017—2021年间的1 256份燃气事故案例中提取城镇燃气事故致因因素,采用Apriori算法挖掘城镇燃气事故致因的关联规则,共得到49条强关联规则;然后基于共现矩阵构建事故致因网络图,通过度中心性、紧密中心性、介数中心性分析,明确燃气事故的关键致因项和事故致因集合。研究结果表明：管道破损,阀门未关,设备老化,操作、使用不当和软管破损、脱落是城镇燃气事故关键致因因素,气体泄漏是燃气事故常见的事故类型,主要与管道破损、阀门未关等具有强关联性。     

基于BERT-BILSTM-CRF模型的电力行业事故文本智能分析*

为解决电力行业事故报告文本较长、语义复杂,难以进行有效文本识别问题,提出1种以BERT作为底层的预训练模型,并设计1种双重注意力机制编码器,结合BILSTM-CRF深度挖掘事故文本语义特征,从而实现文本智能分析。首先构建电力词典,通过对BERT预训练,进行BIO标注,然后引入BILSTM-CRF模型实现对文本标签智能分类,最后将该模型与现行其他4种深度学习模型进行对比。研究结果表明:该模型智能识别精确率、召回率及F1值(查准率)均达到约97%,较其他4种模型中效果最好的模型分别提高0.02,0.03,0.02。研究结果可为电力行业事故报告文本分析提供1种新思路。