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数字化转型下课堂教学形态变革研究
被引量：
1
1
作者
郑金明
《高教探索》
北大核心
2025年第S1期28-30,共3页
数字化转型背景下,课堂教学新形态应运而生。利用人工智能、大数据等智能优势,创设立体交互式、智能化和多元化的课堂教学环境,实现线上线下教学的深度融合,以丰富的跨区域教学交流活动,使课堂教学回归育人本质,从根本上促进了教育的高...
数字化转型背景下,课堂教学新形态应运而生。利用人工智能、大数据等智能优势,创设立体交互式、智能化和多元化的课堂教学环境,实现线上线下教学的深度融合,以丰富的跨区域教学交流活动,使课堂教学回归育人本质,从根本上促进了教育的高质量发展以及学生的全面发展。本文通过分析数字化转型下课堂教学场景、课堂教学过程、课堂教学情感的新形态,以及课堂教学形态变革面临的新挑战,提出数字化转型背景下课堂教学形态变革的优化策略,即助力教师教学能力的数字化转型、建立本土化的数字教育系统、构建数字化网络教学环境。
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关键词
数字化转型
课堂教学
课堂形态
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职称材料
基于L-M神经网络的高温矿井进风井筒风温预测方法
2
作者
韦家正
覃晓
《中国矿业》
北大核心
2025年第9期209-215,共7页
高温矿井进风井筒风温受多种因素共同影响,这些因素间存在复杂且动态的非线性关系,导致风温预测模型需具备实时更新和适应新数据源及条件的能力。然而,这种动态性变化增加了模型学习训练的难度,进而影响了预测结果的准确性。为解决这一...
高温矿井进风井筒风温受多种因素共同影响,这些因素间存在复杂且动态的非线性关系,导致风温预测模型需具备实时更新和适应新数据源及条件的能力。然而,这种动态性变化增加了模型学习训练的难度,进而影响了预测结果的准确性。为解决这一问题,提出基于L-M神经网络的高温矿井进风井筒风温预测方法。采用DEMATEL方法对这些复杂且动态的影响因素进行筛选和确定,以确保所选指标能够准确反映矿井环境对风温的影响。基于筛选出的输入指标,构建井筒风温预测模型。为进一步提升模型的学习与拟合能力,应用L-M算法对神经网络进行优化。实验结果显示,该预测方法的最大预测误差不超过2℃,拟合系数稳定在0.95左右,充分证明了该方法在高温矿井进风井筒风温预测中的准确性和可靠性。与其他传统预测方法相比,该方法不仅显著提高了预测精度,还为矿井通风管理提供了更为可靠和科学的决策依据。因此,基于L-M神经网络的高温矿井进风井筒风温预测方法为实现精确的风温预测提供了一种有效且实用的手段。
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关键词
L-M算法
神经网络
输入指标
进风井筒
风温预测
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职称材料
基于加权DV-Hop算法的无线传感器物联网节点三维定位
3
作者
王显轩
刘炜
+1 位作者
陈洁萍
覃贵礼
《传感技术学报》
北大核心
2025年第6期1122-1126,共5页
为了更快、更准确地对无线传感器物联网节点展开定位,提出基于加权DV-Hop算法的无线传感器物联网节点三维定位的方法。采用DV-Hop算法计算无线传感器物联网节点每跳距离均值;利用加权因子和极大似然法对节点位置进行估算;并使用三维修...
为了更快、更准确地对无线传感器物联网节点展开定位,提出基于加权DV-Hop算法的无线传感器物联网节点三维定位的方法。采用DV-Hop算法计算无线传感器物联网节点每跳距离均值;利用加权因子和极大似然法对节点位置进行估算;并使用三维修正定位方法对估算的节点位置进行修正和优化,实现节点三维定位。实验结果表明,所提方法对于定位无线传感器物联网节点的平均定位误差低于0.25,归一化平均定位误差低于0.07,定位时间低于0.31 ms,定位的精度和效率较高,适用于无线传感器物联网节点定位。
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关键词
无线传感器
三维定位
加权DV-Hop算法
极大似然值
三维修正定位方法
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职称材料
题名
数字化转型下课堂教学形态变革研究
被引量：
1
1
作者
郑金明
机构
广西
交通
职业
技术
学院
人工智能
学院
出处
《高教探索》
北大核心
2025年第S1期28-30,共3页
基金
广西教育科学“十四五”规划2023年度广西教育信息化教学应用实践共同体专项课题“基于AI技术课程学习平台建设研究与实践——以“图形图像处理技术”课程为例”(关联项目编号(基金号):2023ZJY559)的研究成果
文摘
数字化转型背景下,课堂教学新形态应运而生。利用人工智能、大数据等智能优势,创设立体交互式、智能化和多元化的课堂教学环境,实现线上线下教学的深度融合,以丰富的跨区域教学交流活动,使课堂教学回归育人本质,从根本上促进了教育的高质量发展以及学生的全面发展。本文通过分析数字化转型下课堂教学场景、课堂教学过程、课堂教学情感的新形态,以及课堂教学形态变革面临的新挑战,提出数字化转型背景下课堂教学形态变革的优化策略,即助力教师教学能力的数字化转型、建立本土化的数字教育系统、构建数字化网络教学环境。
关键词
数字化转型
课堂教学
课堂形态
分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
基于L-M神经网络的高温矿井进风井筒风温预测方法
2
作者
韦家正
覃晓
机构
广西
交通
职业
技术
学院
人工智能
学院
广西
民族大学物理与电子信息
学院
出处
《中国矿业》
北大核心
2025年第9期209-215,共7页
基金
2019年广西高校中青年教师科研基础能力提升项目资助(编号:2019KY1346)
2021年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目资助(编号:2021KY1125)
2022年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目资助(编号:2022KY1130)。
文摘
高温矿井进风井筒风温受多种因素共同影响,这些因素间存在复杂且动态的非线性关系,导致风温预测模型需具备实时更新和适应新数据源及条件的能力。然而,这种动态性变化增加了模型学习训练的难度,进而影响了预测结果的准确性。为解决这一问题,提出基于L-M神经网络的高温矿井进风井筒风温预测方法。采用DEMATEL方法对这些复杂且动态的影响因素进行筛选和确定,以确保所选指标能够准确反映矿井环境对风温的影响。基于筛选出的输入指标,构建井筒风温预测模型。为进一步提升模型的学习与拟合能力,应用L-M算法对神经网络进行优化。实验结果显示,该预测方法的最大预测误差不超过2℃,拟合系数稳定在0.95左右,充分证明了该方法在高温矿井进风井筒风温预测中的准确性和可靠性。与其他传统预测方法相比,该方法不仅显著提高了预测精度,还为矿井通风管理提供了更为可靠和科学的决策依据。因此,基于L-M神经网络的高温矿井进风井筒风温预测方法为实现精确的风温预测提供了一种有效且实用的手段。
关键词
L-M算法
神经网络
输入指标
进风井筒
风温预测
Keywords
L-M algorithm
neural network
input indicator
air intake shaft
air temperature prediction
分类号
TD725 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
基于加权DV-Hop算法的无线传感器物联网节点三维定位
3
作者
王显轩
刘炜
陈洁萍
覃贵礼
机构
广西职业技术学院人工智能学院
广西
大学计算机与电子信息
学院
出处
《传感技术学报》
北大核心
2025年第6期1122-1126,共5页
基金
广西高校中青年教师科研能力提升项目(2021KY0982)
广西高校中青年教师科研能力提升项目(2021KY0984)
广西职业技术学院科研重点课题项目(211107)。
文摘
为了更快、更准确地对无线传感器物联网节点展开定位,提出基于加权DV-Hop算法的无线传感器物联网节点三维定位的方法。采用DV-Hop算法计算无线传感器物联网节点每跳距离均值;利用加权因子和极大似然法对节点位置进行估算;并使用三维修正定位方法对估算的节点位置进行修正和优化,实现节点三维定位。实验结果表明,所提方法对于定位无线传感器物联网节点的平均定位误差低于0.25,归一化平均定位误差低于0.07,定位时间低于0.31 ms,定位的精度和效率较高,适用于无线传感器物联网节点定位。
关键词
无线传感器
三维定位
加权DV-Hop算法
极大似然值
三维修正定位方法
Keywords
wireless sensor
3D positioning
weighted DV Hop algorithm
maximum likelihood value
3D correction positioning method
分类号
TU301.6 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数字化转型下课堂教学形态变革研究
郑金明
《高教探索》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于L-M神经网络的高温矿井进风井筒风温预测方法
韦家正
覃晓
《中国矿业》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于加权DV-Hop算法的无线传感器物联网节点三维定位
王显轩
刘炜
陈洁萍
覃贵礼
《传感技术学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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