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在当前,翻转课堂模式可谓是对传统教学模式的改革.在信息技术手段的支持下,知识的传授可以在课堂以外的维度完成,而学生对知识的自我构建则在课堂教学活动内实现.在计算机基础课程《flash动画制作》中,运用翻转课堂教学模式优化项目驱动教学结构,将课前、课中、课后连为一体,为学生创设自主学习的场域,增强学生学习的积极主动性,加强师生及学生间的互动.依据中职教学的特点和建构主义教学理念,本文在实践的基础上尝试提出适用于中职教学的翻转课堂实施建议,希望对于中职教学改革有一定的借鉴意义. 相似文献
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基于深度学习的线上农产品销量预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文基于线上农产品销售存在的信息不对称问题,提出一种应用深度学习算法优势结合涉农电商销售数据特点的销量预测模型-皇冠模型(Imperial Crown Model,简称ICM)。首先建立因素评价指标,将销量分为四个类别。其次,采用两层自编码网络从无标签数据集中学习得到能够表征数据特征的参数,并生成新的特征向量。然后利用训练后的有标签样本集和无标签样本集训练分类器并分类。最后,利用反向传播算法微调整个网络参数得到使损失函数值达到最小的最优参数,从而实现线上农产品的销量分类预测。经仿真分析,验证了ICM模型的分类准确率高达88%,明显高于其它未将数据进行特征学习的浅层分类器,证明了ICM具有较好的增量自学习能力和层次认知能力。 相似文献
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设计了一个GPS信息加密传输系统,用于车辆、人员等重要移动目标的远程监控。该系统主要由一台中心计算机和一组终端模块组成,前者负责定位信息的接收、处理、显示以及密钥分发等系统管理任务,后者安装在被监控的移动目标上,负责定位及其它监控信息的加密传输,中心计算机与终端模块之间采用CDMA进行无线通信。终端模块利用商用GPS接收模块实现定位信息采集,采用基于Alera FPGA的SOPC技术,实现了整个终端模块的控制和数据加解密。 相似文献
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中医临床病历是中医重要的科研数据资源,但目前临床病历仍以文本为主要表达形式,对病历数据深入分析的前提是进行结构化信息抽取,而命名实体抽取是其基础性步骤。针对中医临床病历的命名实体,如症状、疾病和诱因等的抽取问题,通过手工标注的413份病历数据(以中文字为特征)与4类特征模版,将条件随机场(CRF)、隐马尔科夫模型(HMM)和最大熵马尔科夫模型(MEMM)用于中医病历命名实体抽取的实验,并进行比较分析。结果表明,结合合适的特征模版,CRF命名实体抽取方法取得了较好的性能,F1值的症状达到0.80,疾病名称达到0.74,诱因0.74。与HMM和MEMM相比,CRF有最高的准确率和召回率,是一种较为适用的中医临床病历命名实体抽取方法。 相似文献
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10 kV和110 kV混压并架输电线路可以有效地集约土地资源,充分利用线路走廊.在检修10 kV配电线路时,由于输电线路间的静电耦合和电磁耦合作用,在检修回路中产生的感应电压和感应电流,可能危及正在检修的作业人员安全,同时混压并架线路附近的综合电场也可能对带电作业人员带来不利影响.采用ATP-EMTP方法计算混压线路检修作业过程中可能产生的感应电压、电流,采用有限元电场计算与电场实测的方法研究混压线路空间电场分布和作业人员体表电场分布规律,在此基础上提出了10 kV和110 kV混压并架输电线路检修作业安全防护方法. 相似文献
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为研究三种不同触头材料(真空熔渗CuCr50、真空熔铸CuCr40Te0.005、电弧熔炼CuCr50)对真空灭弧室投切背靠背电容器组性能的影响,将采用三种不同材料制备的触头各装配在三只相同的12kV等级真空灭弧室中,每只真空灭弧室经过80次背靠背电容器组合分操作,高频涌流设定为幅值8 kA、频率3.8 kHz。结果表明:真空熔渗CuCr50、真空熔铸CuCr40Te0.005以及电弧熔炼CuCr50的平均重击穿概率分别为6.7%、5.8%、8.3%,重击穿现象主要发生于恢复电压持续时间的1/4T与10T之间(T表示恢复电压周期20 ms);复燃现象多次出现,真空熔铸CuCr40Te0.005(1次)电弧熔炼CuCr50(9次)真空熔渗CuCr50(10次)。 相似文献
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目的 通过Deform-3D软件模拟42CrMoA钢的热压缩过程,研究在压缩量为60%、变形温度为950~ 1 100 ℃和应变速率为0.01~10 s−1条件下42CrMoA钢再结晶模型的可靠性。方法 将热压缩试样沿轴线对半分开,以试样中心和边部位置作为金相观察区,分析42CrMoA钢的热变形行为,将计算得到的动态再结晶临界模型输入Deform-3D软件的前处理模块中,模拟过程的变形参数与实验过程的相同,通过在模拟试样的心部和边部位置进行点追踪,实现模拟结果和实验结果中组织的对比分析。结果 在压缩过程中42CrMoA钢真应力的变化受加工硬化和动态软化协同作用影响。随着温度的升高,试样心部和边部的再结晶体积分数均有所上升,且试样心部动态再结晶体积分数大于边部的。模拟结果显示,当温度由1 000 ℃升高至1 100 ℃时,试样心部动态再结晶体积分数由75.6%升高至89.5%,在相同条件下,通过金相观察到试样心部的动态再结晶体积分数由73.2%升高至85.3%。结论 基于Johnson-Mehl-Avrami模型改进的Yada再结晶模型可以较好地描述42CrMoA钢的动态再结晶过程,实验结果与模拟结果间的相对误差小于8.35%,验证了动态再结晶模型的准确性。 相似文献