初中历史课堂教学如何促进学生自主学习

由于现阶段初中历史是开卷考试,学生、家长和学校对历史教学不太重视,大多数历史教师都是由非专业的教师来代课,导致历史教学就是画画重点。学生对历史课也不怎么感兴趣,历史课有被边缘化的趋势,学生历史自主学习的能力大大降低。     

动手能力与小学数学学习

在数学学习中，教师应激发学生的参与欲望，引导他们动手实践，自主探索，合作交流，激励学生主动看，主动说，主动做，主动想，根据自己的体验用自己的思维方式，通过独立思考，合作交流，重新“创造”有关的数学知识；感受数学本身的魅力，增进学好数学的信心。     

2020年《计量与测试技术》征订启示

《计量与测试技术》由全国六大地区的成都、重庆、南京、珠海、贵州、福建、哈尔滨、新疆、宁波、武汉、沈阳、厦门、乌兰察布、自贡、常州、泸州、乐山、内江、无锡等19个省市级法定计量技术机构联合主办的综合性月刊。《计量与测试技术》的优势特点:创刊早:1974年创刊;全国性:杂志无地域;编辑优:荣获四川省首届期刊评比编辑加工奖;重点刊:国家计量专业核心期刊;大专业:宣传"大计量"、"大质量"、"大标准"、"大管理"和"大经济";适用广:本刊适用于全国各行各业。     

化学化工本科生专业阅读的现状与问题分析

阅读是创造经验、积累知识、武装头脑的重要途径。大学本科生阶段要求学生兼顾专业知识与专业技能,还需广泛阅读专业文献以掌握科学前沿、提升专业素养。以此为背景,通过问卷调查等方式,研究江苏师范大学化学与材料科学学院本科学生专业文献阅读情况,深入分析我院本科生专业阅读现状,挖掘问题矛盾,纠正大学生的不良阅读习惯,深化大学生对专业文献阅读重要性的认识,以期望对化学化工本科生专业阅读的发展提供有益的参考。     

基于Q-learning的不确定环境BDI Agent最优策略规划研究

BDI模型能够很好地解决在特定环境下的Agent的推理和决策问题,但在动态和不确定环境下缺少决策和学习的能力。强化学习解决了Agent在未知环境下的决策问题,却缺少BDI模型中的规则描述和逻辑推理。针对BDI在未知和动态环境下的策略规划问题,提出基于强化学习Q-learning算法来实现BDI Agent学习和规划的方法,并针对BDI的实现模型ASL的决策机制做出了改进,最后在ASL的仿真平台Jason上建立了迷宫的仿真,仿真实验表明,在加入Q-learning学习机制后的新的ASL系统中,Agent在不确定环境下依然可以完成任务。     

浅谈动画视听语言课程的创新与实践教学

在动画专业中,视听语言课程是一项基础性课程,学生掌握好这门课程对今后学习其他课程有很大的帮助。现代社会的快速发展使得动画专业视听语言课程固有的教学模式面临挑战,教学工作亟须得到改进与创新。文章分析了动画视听语言课程教学中存在的问题,并对课程教学的创新提出了几点建议。     

一种军棋机器博弈的多棋子协同博弈方法

针对在军棋博弈不完全信息对弈中，面对棋子不同价值、不同位置、不同搭配所产生的不同棋力，传统的单子意图搜索算法，不能满足棋子之间的协同性与沟通性，同时也缺乏对敌方的引诱与欺骗等高级对抗能力。本文提出一种结合UCT搜索策略的高价值棋子博弈方法，实现高价值棋子协同博弈的策略。实战经验表明:高价值多棋子军棋协同博弈策略优于单棋子军棋博弈策略。     

YOLOv2在煤岩智能识别与定位中的应用研究

综采工作面煤层走向复杂，采用“一刀切”的开采方法会加速滚轮截齿的磨损，同时开采效率也大幅降低，对煤岩的精准识别是解决此类问题、实现智能开采的关键。将基于回归方程的深度学习目标检测算法YOLOv2与线性成像模型相结合并通过该算法对井下采集煤岩图像进行了智能识别与定位，同时与Faster R-CNN，SSD对煤岩图像的识别结果进行了对比。结果显示YOLOv2对煤岩的识别精度达到了78%，检测速度达到了63 frame/s，与Faster R-CNN，SSD相比精度高出7.7%，4.7%，而检测速度高出763%，40%；在矿井测量坐标系中YOLOv2标定的煤层边界框角点的计算坐标与实测坐标相比相对误差在3.0%～4.5%之间，相对误差较小，不会对采煤效率产生影响。研究结果表明，YOLOv2可以对煤岩进行准确快速的识别。     

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