加强安全工程专业英语学习提升安全管理水平——评《安全工程专业英语(第二版)》

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作者 路玥 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期I0003-I0003,共1页

社会发展与科技进步使得民众安全意识不断提升,对于安全管理人才的需求日益增加,越来越多的高等院校开设了安全工程专业,并引进了国际上一些专业工程英语教材,主要内容包括安全工程理论、安全工程技术等。为了提升大学安全工程教学水平... 社会发展与科技进步使得民众安全意识不断提升,对于安全管理人才的需求日益增加,越来越多的高等院校开设了安全工程专业,并引进了国际上一些专业工程英语教材,主要内容包括安全工程理论、安全工程技术等。为了提升大学安全工程教学水平,培养高层次的安全工程人才以及加强与国际安全工程领域的交流与合作,安全工程专业英语的掌握就成为一种必然要求。 展开更多

关键词 安全工程专业英语 科技进步 英语教材 高等院校 安全管理水平 交流与合作 学习提升 第二版

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指向学习能力提升的翻转课堂创新实践 被引量：2

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作者 褚艳 《中小学英语教学与研究》 北大核心 2019年第10期33-37,共5页

一、引言英语学科核心素养主要包括语言能力、文化意识、思维品质和学习能力。其中,学习能力构成了英语学科核心素养的发展条件。学习能力的培养有助于学生做好英语学习的自我管理,养成良好的学习习惯,拓宽学习渠道,提高学习效率。《普... 一、引言英语学科核心素养主要包括语言能力、文化意识、思维品质和学习能力。其中,学习能力构成了英语学科核心素养的发展条件。学习能力的培养有助于学生做好英语学习的自我管理,养成良好的学习习惯,拓宽学习渠道,提高学习效率。《普通高中英语课程标准》指出,在接受高中英语教育后,学生应树立正确的英语学习观,保持对英语学习的兴趣,具有明确的学习目标,能够多渠道获取英语学习资源,有效规划学习时间和学习任务,选择恰当的策略与方法,监控、评价、反思和调整自己的学习内容和进程,逐步提高使用英语学习其他学科知识的意识和能力(教育部,2018)。 展开更多

关键词 高中英语教育 学习能力提升 创新实践 英语学科核心素养 翻转课堂 英语学习资源 学习渠道 思维品质

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基于帝王蝶算法的CNN-GRU-LightGBM模型短期风电功率预测 被引量：1

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作者 向阳 刘亚娟 +2 位作者 孙志伟 张效宁 卢建谋 《太阳能学报》 北大核心 2025年第1期105-114,共10页

风电集群大规模并网和跨季节使用产生的不确定性对风电功率预测播报的准确度提出更高的要求。为提高风电功率预测的准确度,提出一种基于帝王蝶优化算法(MBO)的卷积神经网络(CNN)-门控循环单元(GRU)-梯度提升学习(LightGBM)复合风电功率... 风电集群大规模并网和跨季节使用产生的不确定性对风电功率预测播报的准确度提出更高的要求。为提高风电功率预测的准确度,提出一种基于帝王蝶优化算法(MBO)的卷积神经网络(CNN)-门控循环单元(GRU)-梯度提升学习(LightGBM)复合风电功率预测模型。首先,分别建立CNN-GRU和LightGBM的风电功率预测模型,利用方差倒数法将两个模型加权组合为CNN-GRU-LightGBM复合模型;为优化模型中的连续参数,使用MBO对模型进行超参数优化。最后,选取珠海某海上风电场的短期风电功率数据对所提方法与已有预测方法进行对比,实验结果表明,该模型结合了CNN-GRU、LightGBM等模型的优点,预测误差更小,预测精度更高,拥有更强的季节普适性。 展开更多

关键词 风电功率预测 卷积神经网络 门控循环单元 梯度提升学习 帝王蝶算法

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班主任对学生假日学习的指导策略

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作者 刘树领 周建国 《教学与管理（中学版）》 北大核心 2018年第7期36-38,共3页

针对学生对待假日生活的常见态度，阐述了假目的目的、作用及弱科判断方法，进而提出了理性对待假日的积极态度，即假日是查缺补弱、提升成绩的最佳时机，并提出了指导学生珍惜假日、查缺补弱的策略与方法。

关键词 假日 学习提升 查缺补弱 策略方法

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指向学力提升的小学数学逆向教学设计 被引量：11

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作者 朱桂梅 《教学与管理》 2021年第2期53-55,共3页

逆向教学设计“以终为始”,以“学”为教学设计的焦点。通过将教学目标、学习结果作为教与学的起点,不断引导学生搜集证据,从而让教学评一体化。实践中,从应用开始设计、从困难开始设计、从联结开始设计、从冲突开始设计,致力于提升学... 逆向教学设计“以终为始”,以“学”为教学设计的焦点。通过将教学目标、学习结果作为教与学的起点,不断引导学生搜集证据,从而让教学评一体化。实践中,从应用开始设计、从困难开始设计、从联结开始设计、从冲突开始设计,致力于提升学生的数学学习力,发展学生的数学核心素养。 展开更多

关键词 小学数学 学习力提升 逆向教学

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浅析培养高职学生学习内驱动力的方法

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作者 宁磊 梁乾 《南方农机》 2020年第11期220-220,共1页

针对高职学生目标不明确、缺乏学习动力和缺乏吃苦耐劳精神的现状,文章提出培养学生学习的内驱动力,以提升学生学习的主动性和持久性。通过唤醒学生心中的渴望,引导学生学会规划和学习,树立榜样作用,培养感恩情怀和强化社会认同感。实... 针对高职学生目标不明确、缺乏学习动力和缺乏吃苦耐劳精神的现状,文章提出培养学生学习的内驱动力,以提升学生学习的主动性和持久性。通过唤醒学生心中的渴望,引导学生学会规划和学习,树立榜样作用,培养感恩情怀和强化社会认同感。实践证明,这一系列加强社会责任感的方法可以有效培养学生的内驱动力。 展开更多

关键词 内驱动力 提升学习 主动性和持久性

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基于异构平台的稀疏矩阵向量乘自适应计算优化 被引量：1

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作者 李博 黄建强 +1 位作者 黄东强 王晓英 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第12期3867-3875,共9页

稀疏矩阵向量乘(SpMV)是一种重要的数值线性代数运算,现有的优化存在预处理及通信时间考虑不全面、存储结构不具有普适性等问题。为了解决这些问题,提出异构平台下SpMV的自适应优化方案。所提方案利用皮尔逊相关系数确定相关度高的特征... 稀疏矩阵向量乘(SpMV)是一种重要的数值线性代数运算,现有的优化存在预处理及通信时间考虑不全面、存储结构不具有普适性等问题。为了解决这些问题,提出异构平台下SpMV的自适应优化方案。所提方案利用皮尔逊相关系数确定相关度高的特征参数,并使用基于梯度提升决策树(GBDT)的极端梯度提升(XGBoost)和轻量级梯度提升(LightGBM)算法训练预测模型,以确定某一稀疏矩阵更优的存储格式。利用网格搜索确定模型训练时更优的模型超参数,使这2种算法选择更适合的存储结构的准确率都超过85%。此外,对于预测存储结构为混合(HYB)格式的稀疏矩阵,在GPU和CPU上分别计算其中的等长列(ELL)与坐标(COO)存储格式部分,建立基于CPU+GPU的并行混合计算模式;同时为小数据量的稀疏矩阵选择硬件平台,提高运算速度。实验结果表明,自适应计算优化相较于cuSPARSE库中的压缩稀疏行(CSR)存储格式计算的平均加速比可以达到1.4,相较于按照HYB和ELL存储格式计算的平均加速比则可以分别达到2.1和2.6。 展开更多

关键词 稀疏矩阵向量乘 自适应优化 皮尔逊相关系数 极端梯度提升 轻量级梯度提升机器学习

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面向未来的教与学 被引量：28

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作者 卢晓云 《中国大学教学》 CSSCI 北大核心 2019年第12期49-53,共5页

在信息技术与高等教育不断深度融合的今天,教学已经能够突破教材、教室等资源和时空限制。但如何充分激发学生内在的求知动力和探索世界的热情,如何尊重学生在学习中的主体地位,使其成为掌握科学认知方法的自主学习者;教师又如何从一个... 在信息技术与高等教育不断深度融合的今天,教学已经能够突破教材、教室等资源和时空限制。但如何充分激发学生内在的求知动力和探索世界的热情,如何尊重学生在学习中的主体地位,使其成为掌握科学认知方法的自主学习者;教师又如何从一个知识的讲授者,转变成培养学生敏锐的独立思考能力、有效拓展知识迁移能力和灵活开放的创新意识的引导者,是高校教师面临的新挑战。本文介绍了建设和实施"知识传递-能力培养-思维提升-价值塑造"四维度一体化课程的经验。 展开更多

关键词 以学生为中心 学习能力提升 混合式教学 教学改革

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社会学视域下思想政治教育新思路——评《社会学视野中的思想政治工作》(第二版)

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作者 王敏 《教育与职业》 北大核心 2020年第3期I0003-I0003,共1页

随着经济的飞速发展和科技水平的持续进步,网络信息逐渐渗透到人们生活的各个方面。网络信息具有资源丰富、传播范围广且扩散速度快的特点。在网络化时代,大学生可以便利地获得需要的各种信息,有效提升学习效率。将大学生的思想政治教... 随着经济的飞速发展和科技水平的持续进步,网络信息逐渐渗透到人们生活的各个方面。网络信息具有资源丰富、传播范围广且扩散速度快的特点。在网络化时代,大学生可以便利地获得需要的各种信息,有效提升学习效率。将大学生的思想政治教育与社会实践进行有机统一,可以最大限度地满足大学生的个性发展需求,探索大学生思想政治教育新思路势在必行。 展开更多

关键词 思想政治教育 扩散速度 教育新思路 网络化时代 提升学习效率 社会学视域 学生的个性 最大限度

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基于CNN-LSTM-lightGBM组合的超短期风电功率预测方法 被引量：22

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作者 王愈轩 刘尔佳 黄永章 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第36期16067-16074,共8页

近年来,风电装机规模逐年增加,风电数据采集量呈现规模化增长,面对海量多维、强波动的风电数据,风电功率预测精度仍面临一定的挑战。为提高风电功率预测精度,提出了基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)-长短期记忆网络... 近年来,风电装机规模逐年增加,风电数据采集量呈现规模化增长,面对海量多维、强波动的风电数据,风电功率预测精度仍面临一定的挑战。为提高风电功率预测精度,提出了基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)-长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和梯度提升学习(light gradient boosting machine,lightGBM)组合的超短期风电功率预测方法。首先,分别建立CNN-LSTM和lightGBM的风电功率超短期预测模型。其中,CNN-LSTM模型采用CNN对风电数据集进行特征处理,并将其作为LSTM模型的数据输入,从而建立CNN-LSTM融合的预测模型;然后,采用误差倒数法对CNN-LSTM和lightGBM的预测数据进行加权组合,建立CNN-LSTM-lightGBM组合的预测模型;最后,采用张北曹碾沟风电场的风电数据集,以未来4 h风电功率为预测目标,验证了组合模型的有效性。预测结果表明:相较于其他3种单一模型,组合模型具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 卷积神经网络(CNN) 长短期记忆网络(LSTM) 梯度提升学习(lightGBM) 组合模型 风电功率预测

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融合启发式和Boosting的子图匹配基数估计方法

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作者 侯文哲 赵翔 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第3期582-590,共9页

由于在建模关联信息方面具备天然优势,图数据已在社交网络、知识表示等方面被广泛运用。但是相较于传统的关系型数据库系统,图数据管理中的以子图匹配为代表的一系列基础操作仍有进一步优化的空间。在一个完善的图数据库系统中,为实现... 由于在建模关联信息方面具备天然优势,图数据已在社交网络、知识表示等方面被广泛运用。但是相较于传统的关系型数据库系统,图数据管理中的以子图匹配为代表的一系列基础操作仍有进一步优化的空间。在一个完善的图数据库系统中,为实现多个子图匹配任务的优化调度,往往需要对每个任务的代价,尤其是匹配结果的基数进行准确预估。然而,现有的子图匹配基数预估方法缺乏对图结构信息的充分考量,且在多结点匹配中存在严重的潜在累计误差。BoostCard方法通过对各结点的邻域信息进行表示,来聚合结点的局部结构特征,同时运用统计方法估计不同结点之间连接成边的概率从而实现匹配基数的初步预测。而后在初期获取的结点结构特征的基础上,采用提升学习的思想对预测结果进行全局补偿,可实现智能化的子图匹配基数估计,是一种具有广泛适用性的子图匹配预测框架。通过实验可知,相比于传统的统计方法,BoostCard在真实数据集的子图匹配基数估计,尤其是多结点子图匹配问题上有明显的性能提升。 展开更多

关键词 图数据 子图匹配 基数估计 提升学习

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