信息技术课堂中的问题教学——《2050年……》教学设计评析

问题教学法在实现创新教育目标方面的作用,越来越受到教育工作者的重视。但在教学实践中,我们往往忽视对问题情境、问题提出、问题解决的设计,导致问题教学停留在“教师问学生答”的浅层次。一线教师应该用什么样的策略,来实现问题教学效果的最优化呢？杨琳、钮学宏老师利用问题设计模板,优化教学问题设计,设计多种问题讨论的交流方式和形式,     

培养学生的问题意识

在数学教学中,需要教师去展现的思维规律与思维过程应该是：提出与发现问题一分析与探索问题一解决与拓展问题一创造与构建问题。数学活动就是以问题为中心的活动,数学教学就是以问题为中心的教学。为了提高数学教学质量,就应在教学过程中书寸立问题意识。那么,在小学数学课堂教学中,又该如何培养学生的问题意识呢？     

一种新的层次化结构问题分类器

问题分类是自动问答系统中关键技术之一,而问题中的关键词语是问题分类的重要依据。本文主要探讨问题词和中心词在问题分类中所起的作用,提出一种基于问题词和中心词的层次化结构问题分类器。分类器首先利用问题词将句子集分为三类,然后对于每个类别分别建立相应的分类器,对于what型问题,本文构造了基于关联规则的中心词分类器。本文实现的层次化结构分类器在TREC 2007 QA问题集和UIUC数据集上精度分别达到了90.6%和84.0%,充分显示了问题词和中心词在问题分类中至关重要的作用。     

雷达铝合金铸件机加工典型问题探讨

该文总结了雷达产品中铝合金铸件在机加工中存在的典型问题：毛坯划线问题、热处理后精加工基准选择问题和基准变形问题。作者在分析了以上问题存在原因的基础上,结合相关企业的经验,给出了解决这些问题的工艺方法。     

求解资源受限项目调度问题的分支定价算法

资源受限项目调度问题是最具代表性的一类项目调度问题,是很多实际调度问题的抽象表示,属于NP-hard问题,对于大规模问题难以求得全局最优解。文中提出了问题的整数规划模型,通过将模型分解为约束主问题和子问题设计了求解线性松弛模型的列生成方法,然后通过分支定价寻找问题的整数解。在求解过程中引入松弛变量解决模型伪不可解的问题,设计了剪支策略和分支策略,并根据不同情况提出了两种缩小解空间的方法。在PSPLIB基准数据集上,对于有30个工序的问题,所提算法在10 m内能够求出480个问题中的301个问题的当前最优解;对于有60个工序的问题,在20 m内能够求出480个问题中的269个问题的当前最优解;对于有90个工序的问题,在30 m内能够求出480个问题中的263个问题的当前最优解。同时,算法使用缩小解空间策略后,超时算例的个数明显减少,优化初始解的性能得到明显提升。以上实验结果表明,所提算法具有较好的求解能力。     

基于遗传算法的物流配送路径优化问题研究

遗传算法是一种基于自然进化原理的全局搜索随机算法.遗传算法在选址问题、配送问题、调度问题、运输问题、布局问题方面意义重大.在建立物流配送路径优化问题数学模型的基础上,构造了求解该问题的遗传算法.该遗传算法采用常用的二进制编码,在个体选择上结合使用最优个体保留策略和轮盘赌法.最后以这种方法进行了实验计算,通过计算结果表明,用遗传算法进行物流配送路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解.     

旅行商问题(TSP)算法比较

将求解TSP问题的算法分为两大类:仿生算法和非仿生算法.通过实验比较两类算法在解决TSP问题时的优劣.实验结果表明,仿生算法是解决TSP问题的有效方法,在问题规模较大时,能够在允许的时间和误差内求得问题的解;而非仿生算法或者求解问题的规模很小,或者无法满足误差要求,因此都无法有效求解TSP问题.基于仿生算法在解决大规模组合优化问题时的有效性,论文提出了将仿生算法应用于云计算这一当今IT界热门话题的猜想.     

信号量在生产者-消费者及其变形问题中的应用

生产者-消费者问题是操作系统中进程同步互斥的经典问题,在其之上的变形问题在实际应用中非常广泛,用信号量机制描述此类问题,并给出相应的解决方法。     

信息熵方法及在中文问题分类中的应用

针对中文问题分类方法中布尔模型提取特征信息损失较大的问题,提出了一种新的特征权重计算方法。在提取问题特征时,通过把信息熵算法和医院本体概念模型结合在一起,进行问题的特征模型计算,在此基础上使用支持向量机方法进行中文问题分类。在城域医院问答系统的中文问题集上进行实验,证明了该方法的有效性,大类准确率及小类准确率分别达到89.0%和87.1%,取得了较好的效果。     

板料优化排样问题

在材料加工领域,板料优化排样是实现薄板和厚板材料充分利用的一个常见问题。该问题是典型的NP完全问题,其求解过程复杂,求解耗时大,难以获得精确解。这不利于该问题的工程应用,为此,目前学术界提出了多种用于解决该问题的近似算法,求取在工程应用中可接受且耗时合理的优化排样方案。该文在对板料排样问题进行阐述的基础上,对近年来国内在板料优化排样问题方面所开展的研究进行了分析,对板料排样问题的发展前景进行了展望。     

基于猴群算法求解旅行商问题

鉴于旅行商问题是一个NP难问题,而猴群算法是一种新的群体智能优化算法,因此,利用猴群算法给出旅行商问题的求解。在分析了旅行商问题的特点后,采用整数编码的方式来表示猴群的位置,这样就解决了猴群算法在求解含有离散变量的组合优化问题时,算法中的爬过程失效的问题,有效地利用猴群算法求解旅行商问题。为了提高猴群算法的性能,在猴群算法的爬过程中,引入好动策略,给出改进算法,并将其应用到求解旅行商问题。在仿真实验中,与其他算法进行比较,结果表明利用改进猴群算法能够有效地求解旅行商问题。     

数据中心同类问题之剖析

此文介绍了数据中心的一般性问题和特殊性问题的实质,在一般情况中涵盖了特殊性问题,而在特殊情况下又完善了一般性问题,对于这些问题的剖析,可以清晰地揭示问题的基本情况、前期对关键情况的揭示和问题的解决,是各类数据中心建成后能够长期、安全和可靠运行的必要条件。     

应对嵌入式软件危机

近日,索尼中国公司宣布,2005年下半年在中国内地市场推出的五款电视,在机器的软件方面出现了设计缺陷,导致不能正常开关机。这些电视在北京国美、苏宁电器等家电卖场已经停止销售。尽管索尼公司相关人士一再声称,这样的问题通过软件升级,就可以得到解决,并不是电视机的硬件问题,“是软件设置上的问题”。但是这样的问题发生之后,毕竟会让消费者不能正常使用,而且似乎这样的问题已经越来越成为问题—随着家电智能化程度的提高,在家电中所使用的嵌入式软件系统已经越来越复杂化,软件出现问题的频率也越来越高。在家电之前,出现问题最多的是手…     

网络1-重心反问题的计算复杂性研究

在网络中顶点的权值可以改变的情况下,对哈明距离下以及l1模下1-重心问题的反问题进行研究。通过将哈明距离下网络1-重心问题的反问题归约为0-1背包问题,证明即使是在链式网络中,在哈明距离下该问题仍是NP困难的,并给出l1模下在一般网络中求解 1-重心反问题的多项式时间算法。     

复杂问题解决：算法学习的价值追求——以《花朵缤纷》一课为例

作者以《花朵缤纷》一课为例,将算法学习贯穿于复杂问题求解的过程中,阐述了在算法学习中遇到复杂问题时,如何分析问题,如何找到解决问题的路径,了解解决复杂问题的基本范式,进而促进学生在学习中解决复杂问题,并进行知识迁移解决同类问题。     

网络通信安全及防火墙技术浅析

随着科技的发展和进步,信息技术的发展已经达到了一个比较高的水平,目前,信息技术已经在我国各地普及应用了。然而,随着信息技术的应用,一些网络问题也在不断地出现,也给我们的生活和工作带来了一定的困扰,信息技术问题主要体现在网络故障和网络通讯安全的问题上,网络故障主要是由于硬件设施和软件配置的问题导致的,这个问题相对于网络通讯安全问题来说,比较容易解决。目前,网络通讯安全问题是影响信息技术发展和广泛应用的严重问题,值得研究和讨论。     

基于遗传算法的物流配送路径优化问题研究

遗传算法是一种基于自然进化原理的全局搜索随机算法。遗传算法在选址问题、配送问题、调度问题、运输问题、布局问题方面意义重大。在建立物流配送路径优化问题数学模型的基础上,构造了求解该问题的遗传算法。该遗传算法采用常用的二进制编码,在个体选择上结合使用最优个体保留策略和轮盘赌法。最后以这种方法进行了实验计算,通过计算结果表明,用遗传算法进行物流配送路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解。     

Set Packing问题的研究进展

Set Packing问题起源于分割问题的应用,是在强约束条件对元素进行划分。在复杂性理论中,此问题是一类重要的NP难问题,被广泛应用于调度、代码优化和生物信息学等领域。特别是在参数计算理论产生后,此问题再次成为研究的热点问题。依据所研究问题的差异,本文将Set Packing问题分成5类,并给出了具体的定义。在此基础上,分别介绍了求解这5类问题的相关算法,着重分析和比较了参数算法中所运用的各项技术,并提出了该问题算法研究的一些发展方向。     

校园网络调试经验

在校园网络的初期阶段,校园网络的调试会遇到了很多的问题。在此从硬件问题、软件问题、病毒问题、网络的安全问题、网站的调试问题几个方面介绍校园网络调试的经验。     

基于群体智能的0/1背包问题求解研究进展

0/1背包问题是运筹学中一个经典组合优化NP问题。在简要介绍0/1背包问题基础上,分析展望了0/1背包问题的应用前景。结合已有研究成果,总结并详细分析了蚁群算法、微粒群算法等群体智能算法在0/1背包问题求解方面具有的较好收敛速度、健壮性、稳定性、算法简单等优点。最后,针对群体智能算法在求解0/1背包问题过程中所出现的缺陷,提出了群体智能算法在0/1背包问题求解需要进一步解决的几个问题。