教师观课要做到“三心二意”

观课是教师的一门基本功,是教师走上专业成长的一条重要路径。观课是一种最为直接有效的学习方式,能让我们“站在巨人的肩膀上”,取人之长,补己之短。遗憾的是,尽管当下学校的观课活动如火如荼,但是效果并不好,原因固然是多方面的,但主要与教师的观课态度和观课方法不当有关。笔者以为,教师有效观课要做到“三心二意”,就是精心、用心、重心,以及培养两种意识。一、准备要精心笔者注意到一种现象:上课铃声响了,老师才抓     

局域网络病毒入侵方式特点和防范措施

计算机病毒一般先进入到有盘工作站,然后开始在局域网络传播,具有感染速度快、扩散面广、传播形式复杂多样、难以彻底清除、破坏性大、可激发性和潜在性的特点.应采取增加安全意识、小心邮件传播病毒、挑选网络杀毒软件、及其断开网络后定时查杀文件服务器病毒、强制查杀压缩文件病毒和慎用一键还原功能等措施,防范局域网络病毒传播.     

帮帮我,有人欺负我

马上就要放寒假了,小马又期待又忧虑。期待的是,又可以和同学们一起去球场踢球了;恐惧的是,去踢球时总会碰到一些年纪比较大的孩子,那些孩子实在是太不讲理了,即使没惹他们,也会突然走上来对自己拳打脚踢。在青少年中,这种欺负人和被欺负的现象似乎并不少见。你也像小马一样被人欺负过吗?     

新技术帮你更快地阅读

现代社会的信息如浩瀚的大海,取之不尽。我们坐在屏幕前阅读和娱乐的时间越来越长,而耐心却越来越少。那我们该怎么在最短的时间里高效获取信息呢?答案可能是:下一代的速读技术。美国波士顿一家名叫Spritz的公司开发出了一种独特的阅读技术,或许能给我们一些启示。我们阅读时,眼睛通常是按照一行行文字的序,一个字一个字地解读。阅读每一个字时,眼都在移动、寻找字的识别点,找到之后,大脑开分析字的含义,同时联系上下文,眼睛随后又移下一个字,周而复始。如果眼睛在句子之间碰到     

照搬祖先的饮食,靠谱吗?

<正>德国柏林有家"野人餐厅",专为顾客提供200万年前人类祖先所吃的食物。德国《明镜》周刊称,菜单上的菜品包括由橄榄、酸豆和松仁拌成的沙拉、涂有以坚果为原料的黄油或橄榄酱的无麸质面包、浇有草本酱的熏鲑鱼以及各种肉类和鱼类荤菜,但绝对找不到常见的奶酪、面包、意大利面等食物。这些菜品的食材号称全部都是有机的、未经过加工的,配以最原始的一些烹饪方式,例如火烤。"我们只使用石器时代能找到的材料,并且按照‘旧石器时代饮食法’制作而成",餐馆老板自豪地说。有拥护者,自然也有不少反对者。让我们来听听反对者的声音吧。     

无人机的天空之城

<正>不久前,某艺人用无人机运送戒指向女友求婚的事件成为各大娱乐媒体头条的同时,也使无人机这一科技产品进入了大众视野。其实,无人机并不是一个新鲜的概念,只不过近年来随着传感器技术的进步,无人机从之前只服务于政府或航模圈内的少数群体,逐渐走向了大众视野,甚至成为普通人都能拥有的智能玩具。     

基于摩擦发电机网络结构的海洋能采集方式

目前的海洋能开发远远落后于风能或者太阳能的采集。当前,海洋能的采集,经过几十年的发展,主要还是基于电磁感应的方式。然而,基于电磁感应的海洋能采集,存在一些弊端。首先,电磁感应机主要是由于重的磁铁和线圈构成,此种发电装置不能自然地浮在水体的表面,除非依靠一个漂浮的平台来支撑。其次,这些线圈磁铁也很难经受海水的腐蚀,使得它们的长期使用性受到了极大的挑战。再次,大部分的基于电磁发电机,只能采集     

房地产企业土地增值税纳税筹划方式探析

土地增值税作为当前国家宏观调控房地产市场的税收工具之一,是房地产企业最主要的税种和税收筹划重点所在。该文采用理论论证与案例分析相结合的研究方法,在对房地产企业土地增值税筹划现状进行简要介绍的基础上,重点分析了房地产企业土地增值税纳税筹划的主要方式,包括利用"临界点"方式、利用利息支出、通过灵活选择核算方式和利用不同的建房方式进行筹划等,并对不同的筹划方式进行了比较;最后,凝练出研究结论并提出相应的政策建议。     

基于粒子滤波与BP神经网络的短时交通流预测

为了有效缓解当前交通拥堵问题,结合时下流行的智能交通系统,本文将粒子滤波算法引入短时交通流预测过程中,提出一种基于粒子滤波与神经网络的预测算法。该系统通过BP神经网络的非线性映射功能,分裂选择适当的权值,在多次训练之后能够提高算法中粒子的多样性,改善算法滤波的性能,最终达到提高预测精度的目的。另外,本文以河南省新乡市交通局公交和出租车数据作为数据来源,通过与传统的粒子滤波算法和BP算法的预测结果进行对比,发现本文所提出的方法对短时交通流预测具有更好的预测精度。     

基于深度学习的节假日高速公路交通流预测方法

准确的预测节假日期间高速公路交通流量，能够为节假日高速公路应急管理提供重要的数据基础。利用深度学习的理论框架建立了LSTM-SVR 预测模型，利用BP 神经网络对样本数据进行处理，再将LSTM 捕获的数据特征输入SVR 回归层中实现交通流预测。选取“ 十一” 黄金周前后时段，利用位于丽江市的交调站流量监测数据对LSTM-SVR 模型进行验证，并将LSTM-SVR 模型与其它模型预测效果进行对比。发现LSTM-SVR 模型在节假日不同时段、天气、流量状态下的高速公路交通流预测中有较好的适用性。