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题名大学英语教材的生态评估
被引量：24
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作者
常远
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机构
重庆大学城市科技学院人文学院
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出处
《外国语文》
北大核心
2018年第5期147-154,共8页
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基金
重庆市教育规划课题"基于‘一带一路’人才需求的大学英语教育研究"(2016-GX-164)
重庆大学城市科技学院校级教改项目"英汉对比在我校大学英语写作教学中的应用研究"(YJ1707)的阶段性成果
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文摘
在外语研究"生态化取向"的大背景下,有必要结合生态语言学研究成果对教材进行"生态评估"研究。本文在梳理了生态语言学研究中的已有成果后认为,"社会责任""生态人"等概念和有关"多样性""生态话语分析"的研究成果都可以为教材的生态评估研究提供理论依据。最后,论文尝试性提出一份生态评估的"检查表",同时指出,"生态评估"与传统的教材评估并不排斥而是互补关系。
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关键词
生态语言学
教材评估
英语教育
生态评估
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Keywords
eco-linguistics
textbook evaluation
English education
ecological evaluation
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分类号
H319
[语言文字—英语]
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题名多目标模糊优化在船舶结构设计中的应用
被引量：2
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作者
代鸿
曹波
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机构
重庆大学城市科技学院人文学院基础部
达州市地方海事局
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2017年第7X期4-6,共3页
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基金
重庆市教育科学"十三五"规划课题资助项目(2016-GX-163)
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文摘
船舶的结构设计过程需要分析和处理大量的不确定性因素,比如结构尺寸、载荷、强度和配合公差等参数,是一个典型的多目标优化过程。为了提高船舶结构的质量,对大量不确定性因素进行优化求解具有重要的意义。本文根据船舶结构设计过程的不确定因素,建立多目标模糊优化函数模型,并采用多目标分层序列法和权重分配法对具有重要性差异层次的目标函数进行判定,找到船舶结构设计参数的最优解。
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关键词
结构设计
多目标优化
模糊算法
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Keywords
structural design
multi-objective optimization
fuzzy algorithm
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分类号
U662
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名基于迭代MapReduce的混合云大数据分析
被引量：4
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作者
颜烨
张学文
王立婧
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机构
重庆大学城市科技学院电气信息学院
北华大学机械工程学院
重庆大学城市科技学院人文学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第4期1028-1035,共8页
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基金
吉林省自然科学基金项目(20150101025JC)
高档数控机床科学与基础制造装备科技重大专项基金项目(2015ZX040003002)
2018年重庆市本科高校大数据智能化类特色专业建设基金项目(渝教高发[2018]12号)。
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文摘
现有混合云平台运行大数据分析等数据密集型工作负载存在数据迁移开销大、执行时间长等问题,提出基于迭代MapReduce的大数据分析方法。提出一种数据存储和数据迁移机制,迭代时将初始不变量从私有云迁移至公有云,无需修改MapReduce框架或底层存储层;利用随机森林估计所提迭代MapReduce应用程序所需的计算时间。OpenStack混合云实验结果表明,相比传统方案,提出方法仅增加了初始迭代的运行时间,最终完成时间比传统方法节约12.6%以上。此外,提出的性能预测方法的误差率可保持在19.54%以内。
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关键词
混合云
大数据分析
迭代MapReduce
数据迁移
随机森林算法
性能预测
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Keywords
hybrid cloud technology
big-data analysis
iterative MapReduce applications
data migration
random forest algorithm
performance prediction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名英语智慧课堂生态构建研究
被引量：16
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作者
李晓娜
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机构
重庆大学城市科技学院人文学院
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出处
《教学与管理》
北大核心
2019年第33期102-104,共3页
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基金
2018年重庆市省部级教育评估基金项目“生态语言学视角下大学英语教材的生态评估”（PJY201810）的阶段性研究成果
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文摘
英语智慧课堂生态系统是指智慧学生生态群体、智慧教师生态群体及智慧课堂生态环境之间相互影响、相互制约的课堂生态关系.针对当前英语智慧课堂存在着生态承载量过大和生态结构失衡等问题,我们要从以下三个方面寻求解决策略:改变教学方法,缓解英语智慧课堂生态承载量;转变教学理念,重构英语智慧课堂生态结构;改革评价机制,构建健康的英语智慧课堂生态.
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关键词
大数据
智慧课堂
课堂生态
英语教学
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分类号
G63
[文化科学—教育学]
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题名应用数学建模的全回转起重船压载系统自动化控制
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作者
张玮
康玥
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机构
重庆大学城市科技学院人文学院
大连船舶重工集团装备制造有限公司
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2020年第16期217-219,共3页
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文摘
传统的起重船压载系统控制方法在起重过程中,缺少目标函数和约束条件,导致压载水调拨量过多。为此,通过数学建模对全回转起重船压载系统进行自动化控制。建立起重船船体坐标系并对起重船进行受力分析,求出复原力矩、吊臂回转产生的倾斜力矩以及压载水调节产生的倾斜力矩;构建以压载水调拨量最小为目标的数学模型;根据规定和起重船实际情况制定约束条件,求解出最优化的调拨方案。通过实际的算例分析结果证明,在相同的船体以及起重条件下,设计的控制方法压载水调拨量比传统方法减少413 t,验证了设计方法的有效性。
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关键词
数学建模
起重船压载系统
压载水调拨量
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Keywords
mathematical modeling
ballast system of crane crane
ballast water allocation
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分类号
U661.2
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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