高校篮球教学中学生注意规律的探讨

本文从篮球教学特点和学生心理特点的角度,结合教学实践,探讨在高校篮球教学中如何运用注意规律增强教学效果的问题.重点分析了无意注意和有意注意规律组织教学,以及两者转换运用的问题.     

浅谈篮球教学中注意规律的运用

从篮球教学特点和学生心理特．点的角度，结合教学实践，浅谈在高校篮球教学中如何运用注意规律增强教学效果的问题。重点分析了无意注意和有意注意规律组织教学，以及两者转换运用的问题。     

巧用注意规律 提高课堂效率

充分运用无意注意的规律，创设良好的课堂教学情境；运用有意注意的规律组织教学，培养学生的学习观。首先要给学生们提出明确的目的和任务，其次，精心设置思维材料，调整教学策略，充分使用各种教学手段，使学生在一种愉快的情绪中引发、保持注意，并积极思考．调整自我状态。运用两种注意规律互相转换组织教学。     

浅谈注意规律在体育教学中的运用

在体育教学中如何吸引学生的注意力,提高学生的学习兴趣,是上好体育课的必备条件。在课堂教学过程中,根据教学实际情况,充分利用有意注意和无意注意的规律,掌握好有意注意和无意注意的转化时机,处理好分散注意力的其它因素,对于保证教学效果,提高教学质量起着十分重要的作用。     

论学生注意力的培养和发展

注意是人对客观事物的一种定向反映,是人的心理能动性的一种特殊形式,在教学过程中,教师应充分利用无意注意和有意注意的规律组织教学,正确地引导学生合理分配注意力,指导学生强化有其意注意,防止在学生过程中注意力的分散。     

注意规律在高校体育教学中的运用

体育课教学大部分在室外操场上进行,教学中环境和条件复杂多变,而且是处在动态中,气候、温度、环境等外界刺激会干扰学生.教学组织的形式和人际交往的频繁,也会导致学生注意力涣散,增加课堂教学的难度,影响体育教学效果.为此,在体育教学中运用注意规律组织教学,收到了良好的教学效果.     

大学英语教学的规律及其启示

本文从心理学的角度探讨了学习者的注意倾向和规律，试图揭示注意规律对大学英语教学的启示，以提高大学英语教学的效率。     

注意规律在篮球教学中的运用

在篮球教学中，学生从感知直到熟练掌握都有赖于“注意”的参加。“注意是打开我们心灵的唯一门户，所有的知识都经过它才能进来”。因此，如何根据注意规律，依照教学对象的年龄、性别和心理特征来精心安排教材内容，使教学达到优化，将是我们体育教师值得研究的问题．本文从篮球教学的角度，浅析注意规律的运用。     

无意注意规律在体育教学中的运用

在体育教学中运用无意注意的规律，常常能起到事半功倍的效果。围绕教师对教学环境的创设、教学方法的设计、教学内容的处置以及对学生身。特点的研究，本文结合实际教学工作，提出了自己的一些见解。     

运用无意注意规律 提高体育教学效果

本文根据体育教学的特定客观环境和教学需求,实践探索在体育教学过程中按照心理学理论,善于运用无意注意的规律,通过精心的准备活动,规范的讲解与示范以及丰富多样化的教学内容和方法,以吸引和集中学生注意力;激发、调动起学生的兴趣和积极性。从而促使两种注意（无意注意和有意注意）的互相转换,达到提高体育教学效果的目的．     

注意义务的根据探析

注意义务的根据在刑法理论上分歧较大。我国法律界对注意义务有许多歧异观点，目前很难有明确的标准，对注意义务的根据进行具体分析，有助于人们明瞭法律、法规、契约所确定的注意义务，这是落实社会生活秩序的一般要求。     

排球运动员注意状态的探讨及其练习

本文探讨了注意规律在排球教学训练中的运用;注意力类型;排球运动员赛前特定注意力与比赛中注意力的要求,并提出了多种有效地增进排球运动员注意力的练习．     

基于BERT与法条知识驱动的法条推荐方法

针对传统法条推荐方法知识利用不足的问题,结合预训练BERT模型,提出了一种基于司法领域法律条文知识驱动的法条推荐方法。首先基于BERT预训练模型对法条知识和案件描述分别进行表征,并基于双向LSTM对案件描述文本进行特征提取,然后基于注意力机制提取融合法条知识的案件描述文本特征,最终实现法条智能推荐。该方法在法研杯公共数据集上,法条推荐F₁值达到0.88,结果表明,融合法条知识的BERT模型对法条推荐具有显著提升作用,并且可以有效地解决易混淆法条推荐问题。     

论刑法中的注意义务

注意义务作为犯罪过失的核心要素,是各国刑法学者们所着力研究的一个重大理论问题。中外刑法理论和刑事司法实践对注意义务的概念、内容、根据等方面的认识有很大的差异。通过对注意义务进行比较研究,可以为完善我国刑事立法提供一定的参考作用。     

基于卷积神经网络的钢渣砂图像识别及图像变化规律

钢渣安定性检验是实现钢渣安全资源利用的关键,针对钢渣安定性检测方法的效率低且受到取样代表性不足的问题,提出一种基于卷积神经网络的钢渣砂图像分类模型SE-ConvNeXt。该分类模型针对钢渣砂的图像特征,在ConvNeXt网络中添加通道注意力机制SE-Net（squeeze and excitation network）。相比于原ConvNeXt和其他卷积神经网络模型,SE-ConvNeXt的收敛速度更快,训练过程更稳定,准确率更高。实验数据集采集于蒸汽处理前后的钢渣砂图像,钢渣砂的粒径为4.75-2.36mm和2.36-1.18mm。分别使用两个粒径的钢渣砂图像训练网络,并分析钢渣砂图像变化规律。模型预测两个粒径的钢渣砂图像数据集准确率分别为92.5%、94%,且两个粒级的钢渣砂图变化规律相似,随着蒸汽陈化时间的增加,变化程度逐渐变小,随后图像变化程度趋于稳定。分析粉化率的变化规律,钢渣砂粉化率变化规律与钢渣砂图像变化规律具有相关性,蒸汽处理的钢渣砂可通过钢渣砂图像评价体积安定性。     

浅谈网络经济中梅特卡夫法则及其应用

梅特卡夫法则是当今网络经济的重要法则之一,它对当代网络经济中产业发展和企业竞争策略的应用有着重要的意义。该文力图从注意力经济、消费者锁定、消费者预期管理等方面阐述梅特卡夫法则及其应用,即用户数量的增加可以大大提高企业网络价值,网络的价值等于网络结点数的平方。     

铁路客运需求分析与短期客流预测研究

旅客对于铁路客运的需求直接决定了铁路自身的运输生产,对历史旅客需求规律的准确分析以及对未来短期需求的准确预测对旅客运输组织的优化极为重要。为此,提出了基于Prophet模型的铁路客运量需求分析方法和基于Seq2Seq-Attention与Prophet非线性组合模型的短期客流预测方法。前者可以从长期的历史数据中分解出普适整个数据的客流时间分布特征,从而对过去的客运需求规律做出分析;后者利用神经网络进行非线性组合,以求在不同规模的数据集上充分发挥Seq2Seq-Attention网络与Prophet模型各自的优势,做出更精准的客流需求预测。通过实例验证表明,使用Prophet模型将客流历史数据分解成多种时间分布类型数据后在整个数据集上的误差仅有6.68%,同时Seq2Seq-Prophet模型在数据集上的预测效果好于组成它的单模型和其余既有方法。     

歌唱中的有意注意和有意后注意

歌唱中的有意后注意可以使我们既保持清晰、明确的注意目标,又无须意志力的竭力维持,从而实现稳定、轻松、持久的歌唱,它是有意注意在满足了主观上的积极性和技术动作的自动化这两个条件下转化而来的,在我们的声乐教学中有着深刻的意义和重要的作用。为实现歌唱技术的熟练、自如,为推动学生声乐学习的不断进步,从教和学两个方面探讨了如何在遵循声乐教学基本规律的前提下,科学实现歌唱中有意注意向有意后注意的转化问题。