“发电厂电气部分”课程教学改革研究

“发电厂电气部分”课程是电力系统及其自动化专业的主要必修专业课之一，一般安排在三年级的下学期或四年级的上学期学习，学生在学习本课程时．常感到课程内容庞杂，系统性不强，特别是对如何应用所学知识去分析和解决实际问题感到困难，加之有的青年教师     

关于混凝土钻芯取样法有关标准的讨论

本文对国内不同行业有关混凝土钻总取样方法的标准进行了讨论，供月行在使用和修订相应标准时参考。     

计算机数据库管理技术初探

近些年,随着经济与科学技术的不断发展,促进了计算机技术的进一步发展与成熟。同时数据库系统作为其重要的组成部分,也得到了一定程度的发展。一般来讲,计算机中的数据库系统是信息系统的衍生物,随着信息系统的不断成熟而派生出来的,其核心部分即数据库文件。用户所有的信息以及资料都储存于数据库文件之中。本文主要结合数据库管理技术中存在的问题,对数据库管理技术进行详细的探究与讨论。     

浅谈课堂讨论在中学化学教学中应用的形式

课堂讨论是教学的一种有效方式。课堂讨论有教师提出讨论题目,让全体学生围绕教学内容各抒己见、畅所欲言。教师和学生都全身心地投身于讨论之中,讨论结束时事实上教学目的已经达到,教学任务已经完成。课堂讨论作为一种契合新课程标准要求的学习方式,已全面地走进我们的课堂,深受老师们的青睐。它不仅能促进学生思想的发展,还有利于增强学生的参与和合作意识,活跃课堂气氛,提高课堂效率,实现课堂教学的最优化。     

水文巡测方案技术问题的讨论

本文结合测站所在流域基本特性和变化规律的基础上,运用水文巡测资料,进行了流域年径流量成果的推求,为了提高结果的精确度,进行了巡测时段和巡测时机的重新确定,分析过程和计算结果具有普遍适用性,以期为类似流域开展巡测、确定巡测时机和时段以及提高巡测结果的精确度等提供指导借鉴。     

高校足球选项课实施“合作讨论”教学法的实验

通过教学实验的方法,将"合作讨论"教学法和传统教学法运用于高校足球选项课的技术教学中的效应问题进行实验对比。结果表明:"合作讨论"教学法与传统教学法相比,课堂教学的互动更加频繁,有利于教学资源的整合,教学效果显著;能够更加有效地提高学生的运动技能水平,发展学生身体素质,而且在改善学生的心境状态,提高学生的学习兴趣和团队合作能力等方面效果更明显。     

对分课堂在人机交互设计课程中的应用

人机交互设计课程涉及的知识面广、涵盖领域众多,采用传统授课方式很难激发学生的兴趣,导致授课效果不理想.对分课堂的授课方式将传统的讲授与课堂讨论相结合,将课堂时间一分为二,通过先讲授,再布置作业,最后展开隔堂讨论,进而达到内化吸收、巩固知识的效果.对分课堂可逐步改善人机交互设计课程中教师讲授和学生学习过程中所面临的困境,激发学生自主学习的动力,增强学生探索新知识的欲望和信心,达到授人以渔的目的.     

课堂讨论法在初中物理教学中应用探讨

初中阶段的物理课程教学质量有效提高,需要教师融入有效的教学方法,课堂讨论是活跃课堂氛围,以及提高学生物理知识学习积极性的方式,在新的教育改革发展背景下,教师对此要充分重视。本文主要就物理教学中课堂讨论法的应用价值以及应用策略详细探究,希望为学生物理知识高效学习起到积极作用。     

细节决定成败：推荐系统实验反思与讨论

近些年来,随着互联网的迅速发展,用户在各种在线平台上接收到海量的信息,信息爆炸成为一个关键性问题。在此背景下,推荐系统逐步渗透到人们工作生活的各个场景,已成为不可或缺的一环。它不仅可以帮助用户快速获得想要的信息和服务,还可以提高资源利用效率,从而给企业带来更多效益。因此,个性化推荐算法不仅获得了工业界广泛的关注,也是科研领域的研究热点之一。在个性化推荐的研究中,受限于平台与效率等因素,研究者大多无法将算法部署到在线系统上进行评价,因此离线评价成为推荐领域研究的主要方式。然而个性化推荐涉及到的场景复杂,可获得的数据信息多种多样,用户行为多为隐式反馈且存在许多噪声,这使得推荐系统离线评价的实验设定复杂多变,存在大量易被忽视却十分重要的细节。比如在训练采样负例时,既可以仅从用户没有交互过的商品中采样,也可以将验证测试集的商品视作未知交互加入采样池。同样,从训练到测试在很多其他环节也涉及这样的实现细节（如数据集处理、已知负样本的使用、Top-N排序候选集范围等）。这些实验细节通常不会在学术论文中被显式提及,却潜在影响了模型效果的对比,还决定着实验的科学性,甚至会导致相反或错误的分析结论。本文从数据集处理、模型训练、验证与测试、效果评价等多个角度,系统地讨论与反思了推荐系统实验中的细节设定。对于每个环节,我们枚举了若干常见设定,并在真实数据集上验证了其中某些设定的实际影响。实验结果表明一些细节确实会导致关于模型优劣的不同结论。最终我们形成了关于推荐系统实验细节的指导性总结,包括可选、建议、必须的三类设定,希望帮助推荐算法研究者规避实现细节上的陷阱,更科学合理地设计实验。