教师中心说、学生中心说的合理性和局限性及其整合发展趋势

教师中心说和学生中心说在传统的教学中占有一定的地位,且对教育教学起到一定的促进作用,但无论强调哪一个学说都是片面的。由此,分析二者的优缺点,针对其合理性和局限性提出其整合发展的趋势,即学习中心说。学习中心说强调学习的认知特征和学生的自主学习,有一定的可行性,其意义和价值有利于教育教学的进一步发展。     

基于AD9858的DDS＋PLL频率合成器

基于锁相频率合成技术（PLL）和直接数字频率合成技术（DDS）各有其优缺点,文章将两者结合,提出设计方案,并给出了主要的硬件电路设计,以产生符合预期要求的雷达信号。设计以AD9858为核心器件,输出DDS频率信号,为PLL提供参考输入信号。PLL中的鉴相器采用ADF4107,同时利用FPGA对两者进行方便的控制,可以获得较快的频率转换时间,相位噪声为-90dBc/Hz且杂散优于-70dBc的雷达信号。最终得到一个综合指标较高的系统。     

区带毛细管电泳法分析黑色签字 笔墨水字迹相对形成时间

讨论了优化电泳条件建立区带毛细管电泳法分析黑色签字笔字迹墨水的分析方法,采用２０mmol桙L四 硼酸钠,pH８畅５,未涂层熔融石英毛细管内径１００μm,有效柱长４０cm,１５kV分离电压,光二极管阵列检测器 （PDA）,检测波长１９０～６００nm的电泳分离条件,对不同种类黑色签字笔字迹墨水提取液进行了分析;利用毛细 管电泳PDA检测器在可见光波长下检测出的黑色签字墨水中不同染料相对含量的变化关系,研究了字迹相对形 成时间问题,得出较好的变化规律。     

二次受力条件下增大截面加固梁的试验研究

通过试验研究了二次受力条件下增大受拉区截面加固的梁的力学性能，主要考虑了增大截面的高度和初始荷载两个主要影响因素，对比分析了梁的极限荷载、荷载-挠度曲线及钢筋的应变变化。研究结果表明：采用增大截面法加固可有效提高梁的极限承载力和刚度，其极限荷载受初始荷载等级的影响较小，其荷载-挠度曲线包括混凝土开裂、上下层纵向受拉钢筋先后屈服及梁的破坏四个阶段。最后，认为二次受力条件下增大截面加固梁在实际使用中应避免产生过大的变形。     

大学生就业创业问题研究

中国高等教育的大众化,高校毕业生大规模产出,致使大学毕业生就业日益困难,这种情形在后经济危机时期尤其严重,致使每年100多万应届毕业生不能当年就业,这既影响到国家＂人才强国＂和＂科教兴国＂的战略实施,也影响到社会的安定团结。通过对大学毕业生就业难、创业难原因的分析,并从社会支持的视角,探究解决大学生就业、创业问题的可行途径,提出建构大学生就业、创业社会支持网络,对促进社会充分就业和丰富经济增长与劳动就业理论和实现中国经济可持续发展都有具有重大的理论和现实意义。     

关注新“新清单计价规范”的几大特点

为及时总结我国实施工程量清单计价以来的实践经验和最新理论研究成果,顺应市场要求,出台了新清单计价规范,以解决工程项目中实际存在的问题,以更符合工程价款精细化、科学化管理的要求。     

新形势下高校办公室功能及人员素质提升研究

在高校管理中,办公室工作贯穿于整个高校的整体运行中,其处于高校管理的核心工作,办公室地位发挥重要作用。高校办公室的职能属于行政的综合办事机构,协助学校高层做出重要的决策,协调方方面面的工作。可见,高校办公室的工作的管理水平直接影响学校的教学水平,影响着学校能否正常运转。因此,高校办公室的工作人员的素质也反映了学校的整体管理水平,工作人员在新形势下要不断提升工作水平,保持端正严谨的工作作风和精神状态,从而保证办公室管理工作的正常运转。     

改性蒙脱石对有机污染物的吸附性能研究

综述近年来国内外蒙脱石的前处理方法及改性蒙脱石的制备方法,并从热分析、X射线衍射、红外分析3个方面对改性蒙脱石的表征手段进行了总结,浓碱稀酸法在蒙脱石的前处理方面效果最好.从表面活性剂、吸附物质、吸附条件的选择和吸附结果等方面,重点探讨了改性蒙脱石对离子型和非离子型有机污染物吸附性能的研究情况,指出单一型改性蒙脱石虽是目前较流行的吸附材料,但复配型及非离子型改性蒙脱石因其具有强吸附剂的分配介质性能和更高的化学稳定性,将成为今后的研究热点.     

含稀土铕配合物薄膜的发光性质

本文对光致发光稀土铕配合物-聚乙烯吡咯烷酮(PVP)复合薄膜的发光性质进行了初步研究.实验结果表明,高分子材料不仅仅起到固定稀土离子,增强其发光强度的作用,而且配合物中的水分子还可以被聚合物配体所取代,避免水分子对中心稀土离子的猝灭作用.以上这些作用大大增强了配合物的发光强度,获得较高稀土配合物含量的发光薄膜,为稀土荧光物质的成膜与加工提供实验依据.     

一种可解释性泛化矩阵分解推荐算法

可解释性矩阵分解解决了概率矩阵分解缺乏可解释性的问题,然而概率矩阵分解假设评分数据是服从正态分布的,这与实际场景有一定的偏差.针对该问题,提出一种可解释性泛化矩阵分解推荐算法.首先采用一种新型的变换函数使原始评分近似服从正态分布,然后通过可解释性矩阵分解获得预测评分,最后利用对应的逆变换函数将预测评分映射回原始评分区间...