2-[1-(2-吡啶)乙氧基]乙酸-2-取代胺基乙酯的合成及其对小鼠学习记忆能力的影响

为探讨2-[1-(2-吡啶)乙氧基]乙酸2-取代胺基乙酯衍生物对小鼠学习记忆能力的影响,使用2-乙基吡啶为起始原料,经Whol-ziegler反应得到2-(1-溴乙基)吡啶(2),再与羟基乙酸乙酯的醇钠盐缩合得到2-[1-(2-吡啶)乙氧基]乙酸乙酯(3),化合物3与2-取代胺基乙醇在二丁基氧化锡催化下反应,得到目标产物2-[1-(2-吡啶)乙氧基]乙酸-2-取代胺基乙酯(4~12)。采用通道式水迷宫法测定了化合物(5,6,10)对小鼠学习记忆能力的影响。结果显示化合物6和10对400 mL/L乙醇所致小鼠学习记忆再现困难具有明显改善作用(P0.05)。     

基于Java技术的手机移动学习平台的设计与开发

为了让人们可以在Android平台下,在娱乐之余,又可以享受文件共享,学习交流的服务,设计并开发一个手机移动学习平台。系统采用C/S结构,使用Android布局技术设计页面布局,在手机客户端实现了用户注册、登录、查询、下载学习资源信息、发布求助信息等功能,在后台服务器端实现了管理员对普通用户管理、资源信息管理、留言信息管理等功能,并在Android智能手机上通过了测试。     

基于4C/ID模式的《模拟电子技术》课程教学设计研究

介绍了4C/ID模式的概念及内容组成。4C/ID模式是一种新型的面向复杂认知技能训练的教学设计模型,运用4C/ID模式研究模拟电子技术课程的教学设计;给出了4C/ID模式与传统教学模式的区别,建立了4C/ID模式的设计框架,对模拟电子技术课程的教学内容进行任务分解,分析每一分任务的支持信息、即时信息和提供相应的任务练习;整体教学设计模式4C/ID引入模拟电子技术课程中不但增加了非重复性知识的训练,同时提高了学生的知识迁移能力并建立了整体思维模式;4C/ID模式对模拟电子技术课程教学提供了更加有效的课堂教学模式,培养了学生综合应用知识的能力。     

面向移动学习的学习资源组织关键技术研究

学习资源的逻辑与物理组织是移动环境中决定移动学习应用质量和应用深度的关键问题．在介绍了移动学习及其特点和移动学习资源研究基础上,重点分析了移动学习资源组织关键技术,包括移动学习用户行为感知、移动学习资源语义组织及移动学习资源的存储优化．最后提出了面向移动学习的学习资源组织技术问题,并对未来研究方向和需要重点解决的关键技术进行展望．     

运动想象脑机接口的判别迁移特征学习与分类

为了解决不同时间采集的运动想象脑电数据之间存在的分布差异,避免跨时段使用前长时间的重校准步骤,提出了一种基于判别迁移特征学习（discriminative transfer feature learning, DTFL）的运动想象分类方法。DTFL通过联合匹配源域和目标域之间的边缘分布和类条件分布来减少域间的差异,同时最大化类间距离和最小化类内距离来保留类判别信息,从而提升对运动想象的分类性能。基于DTFL的运动想象分类方法无需目标域脑电样本的类别信息,可以有效避免长时间的校准。在脑机接口竞赛数据集上的实验结果表明,DTFL显著优于其他迁移学习方法,有效缓解跨域分布的不一致性,提高了运动想象的分类正确率。     

混合动力汽车深度强化学习分层能量管理策略

为了提高混合动力汽车的燃油经济性和控制策略的稳定性,以第三代普锐斯混联式混合动力汽车作为研究对象,提出了一种等效燃油消耗最小策略(equivalent fuel consumption minimization strategy,ECMS)与深度强化学习方法(deep feinforcement learning,DRL)结合的分层能量管理策略。仿真结果证明,该分层控制策略不仅可以让强化学习中的智能体在无模型的情况下实现自适应节能控制,而且能保证混合动力汽车在所有工况下的SOC都满足约束限制。与基于规则的能量管理策略相比,此分层控制策略可以将燃油经济性提高20.83%~32.66%;增加智能体对车速的预测信息,可进一步降低5.12%的燃油消耗;与没有分层的深度强化学习策略相比,此策略可将燃油经济性提高8.04%;与使用SOC偏移惩罚的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)相比,此策略下的燃油经济性将提高5.81%~16.18%。     

基于改进的C-支持向量机的手写体数字高识别率方法研究

手写体数字的识别在社会经济、社会生活的许多方面都有着广泛的应用。同时支持向量机是近几年来模式识别领域中的一种新技术,它被广泛应用到文字识别、人脸识别等应用中。为此将支持向量机技术应用到手写体数字的识别中,通过使用改进的C-支持向量机进行手写体数字的识别,并得出相应的识别率,结果表明此方法可行且有较高的识别率。     

利用XML构建基于多Agent系统的协同学习平台

将传统多Agent系统、分布式系统、LDAP、数据同步、Web技术等结合起来设计了一种异地协同学习平台。系统采用B/S架构,利用封装在XML中的KQML与JSP进行通信,这样的设计相比于传统的多Agent学习平台,更加有利于快速程序设计,并且使事务互不干扰;同时,设计采用了分布式架构设计,为保证异地身份数据一致性采用LDAP进行身份数据同步。     

带有交叉操作的教-学优化算法

针对教-学优化算法(TLBO)求解无约束数值优化问题容易陷入局部最优的不足,提出了一种带有交叉操作的教-学优化算法(C-TLBO).将差分进化算法的交叉操作引入到TLBO算法中,有效地融合了教学阶段和学习阶段,增强了算法的局部搜索,平衡了算法的开采和探索.数值结果表明该算法在优化精度、收敛速度、鲁棒性方面,优于TLBO算法、I-TLBO算法以及其他智能优化算法,具有良好的发展前景.     

革命老区高师物理师范生物理学习困难的调查研究——以豫南地区某高师院校为例

以豫南地区某高师院校为例,通过调查研究,从高中物理教学现状、大学物理教学方法、数学基础、学习态度与方法四个维度探索了高师物理师范生学习困难的主要情况,并根据调查结果提出了相应的对策和改进大学物理教学的建议.