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国际视域下教师专业发展参与度影响因素的多水平分析 被引量:3
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作者 白胜南 李灿辉 +1 位作者 孙珊 石凤雪 《比较教育学报》 CSSCI 北大核心 2024年第3期142-151,共10页
基于TALIS 2018调查数据,通过构建多水平数据模型,对美国、英国和阿联酋教师专业发展参与度影响因素进行了实证探究。研究结果表明:在教师水平,教师的教学效能感、专业发展有效性,以及专业发展障碍对美国、英国和阿联酋教师专业发展参... 基于TALIS 2018调查数据,通过构建多水平数据模型,对美国、英国和阿联酋教师专业发展参与度影响因素进行了实证探究。研究结果表明:在教师水平,教师的教学效能感、专业发展有效性,以及专业发展障碍对美国、英国和阿联酋教师专业发展参与度均有显著影响。在学校水平,学校创新认知对美国和阿联酋教师专业发展参与度有显著正向预测作用;校长专业发展参与度对英国和阿联酋教师专业发展参与度有显著正向预测作用。因此,加大对教师教学效能感的关注,设计有效的专业发展活动,减少专业发展中的各种障碍;同时引导校长积极参与专业发展,以营造鼓励创新的学校氛围,是提升教师专业发展参与度的路径。 展开更多
关键词 TALIS 教师专业发展参与度 教师变量 学校变量 多水平分析
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基于LSTM循环神经网络的PM_(2.5)预测 被引量:64
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作者 白盛楠 申晓留 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第1期67-70,104,共5页
PM_(2.5)要素对空气质量影响较大。PM_(2.5)浓度变化是多种因素作用的结果,且过程突发、非线性,具有明显的不确定性,难以使用传统的方法进行预测。针对该问题,以气象、大气污染物因素作为PM_(2.5)预测指标,提出基于LSTM循环神经网络的PM... PM_(2.5)要素对空气质量影响较大。PM_(2.5)浓度变化是多种因素作用的结果,且过程突发、非线性,具有明显的不确定性,难以使用传统的方法进行预测。针对该问题,以气象、大气污染物因素作为PM_(2.5)预测指标,提出基于LSTM循环神经网络的PM_(2.5)预测模型。使用灰色关联度分析方法对多个气象、大气污染指标进行关联强度分析;对数据进行平滑处理,将时间序列问题处理为监督问题;搭建多变量的LSTM循环神经网络PM_(2.5)预测模型,实现PM_(2.5)日值浓度的准确预测。使用北京市2010年-2017年气象数据和大气污染物数据进行仿真实验,结果表明该模型能够较好地预测PM_(2.5)的日值变化趋势。 展开更多
关键词 空气质量 PM2.5预测 灰色关联度 循环神经网络 LSTM
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The technology and mechanism of removal of plastic mulch and land preparation
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作者 ZHANG Huiyou HOU Shulin +2 位作者 NA Mingjun YANG Xiaoli bai shengnan 《Journal of Northeast Agricultural University(English Edition)》 CAS 2007年第1期72-75,共4页
In this article,the characteristic of the field plastic mulch, the craft for mechanization removal and land preparation of plastic mulch and the mechanism frequently used in the removal and land preparation of plasti... In this article,the characteristic of the field plastic mulch, the craft for mechanization removal and land preparation of plastic mulch and the mechanism frequently used in the removal and land preparation of plastic mulch were introduced, which offered references for the design of removal mechanism and land preparation of plastic mulch and structural optimization combination of working components. 展开更多
关键词 mechanism for removal and land preparation removal of plastic film land preparation mechanism structural optimization
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