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浅谈图书编目工作中容易混淆的几个问题 总被引:1,自引:0,他引:1
刘东君 《邢台师范高专学报》2002,17(4):49-50
简要介绍了图书馆在编目工作中容易混淆的几个概念以及编目工作在现代图书馆发展中所起的重要作用,为今后实现全国统一编目作好准备。 相似文献
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中学物理中,有些物理现象或物理过程其内涵虽不相同,却在某些方面表现出了相同的效果,如果我们在教学过程中,只注意了其等效的方面,忽视了其不等效的方面,就很难揭露现象或过程的实质,容易给学生造成错误的印象。下面举二例说明。 相似文献
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中学物理的教学过程,就是从感性认识逐渐上升到理性认识,再从理性认识回到实践的过程。在这过程中,学生以感性认识为基础,在老师的指导下,对具体的物理现象及其特性进行全面的了解和概括,再通过学生的积极思维,形成物理概念并掌握其规律。在中学物理力学的教学中,由于有的学生对一些力的概念不求甚解,只是机械地背诵定义,因此对几个力的认识常温渐不清,解题时无从着手。本文拟对万有引力与重力、作用力、反作用力与平衡力进行探讨。希望能扩大学生的知识面,加深学生对这些力概念的理解,提高学生解决实际问题的能力。一、万有引… 相似文献
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白宝玉 《大庆师范学院学报》1995,(2)
本文对英语定语中几个容易混淆的问题进行了分析,指出了它们容易被误用或误解的根结所在。在论及“teacher”一词不能用作称谓语时,指出了汉、英两种语言中称谓语用法上的差异;在分析“a+表量词+of+名词”结构时,指出“表量词+of”是定语,并引用Quirk等人的论点,进一步证明了汉语和英语在这方面语法结构的异同。 相似文献
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张鼎 《曲靖师范学院学报》1987,(Z1)
元素的金属性及其氧化物对应水化物的酸碱性是无机化学中非常重要的两个基本概念。但由于在中学阶段,常把这两个概念联系在一起,递推成“金属性强,其氧化物的水化物碱性就强;金属性弱,其氧化物的水化物酸性就强”这种错误规律。甚而在讨论酸碱性强弱时,直接把两者引为因果关系。因而造成大一学生在学习无机化学时往往也 相似文献
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杨惠风 《吉首大学学报(自然科学版)》1985,(1)
<正>初学量子力学的人,对于德布罗意关系式,容易混淆的问题有四。 1.把光子和实物粒子的波动性与粒子性相联系的方式混淆起来。 从理论的历史进程来看,光的量子理论与实物粒子的量子理论,二者是相反的。对于光,我们先有波动图象,然后根据爱因斯坦关系式: 相似文献
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Access作为当今较受欢迎的桌面数据库管理软件之一,是一种操作简单、方便,具有良好集成开发功能的数据库开发工具。一些高校将Access作为教学内容,在教学和实践中有一些容易混淆的问题,如不引起重视,将引发程序错误或迭不到设计目的。本文就这些常见的容易混淆的问题进行阐述并给出解决方案,供Access教学和编程参考。 相似文献
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最近几年,社会学在中国获得了长足的发展,很多大学纷纷兴办社学专业,培养社会学专业人才,但是社会学在中国应如何发展,如何解决社会学专业学生今后找工作难的问题,本通过对中美社会学发展史中几个问题进行比较研究,或许能够给社会学界理论工作和实践以有益的启迪。 相似文献
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关于不以-ly结尾的形容词与副词,情况比较复杂,本文只就某些以a-开头的和以-ward(s)结尾的形容词与副词的用法区别加以归类与简析。 相似文献
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基于Java的代码混淆算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
首先介绍了混淆技术的现状、原理及分类,然后对标识符重命名的4种算法进行了深入研究,通过对算法的伪代码和性能分析,证明了4种混淆算法具有很好的混淆效果,能够很好地保护Java软件,为Java软件的反编译和逆向工程提高了程序复杂度、抗攻击能力,且不增加程序额外的执行开销.本文研究的算法对移动代码和软件知识产权的保护能起到积极作用. 相似文献
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《高中生物课程标准》的核心内容:“教科书是着眼于学生全面发展和终身发展的需要出发。”我们现在所使用的新教材正是根据普通高中课程改革的特点和高中物理课程标准的基本理念和目标而编写的。教材倡导科学探究,注重探究质量,重视科学的发生过程,关注科学探究活动,为学生的自主发展创造条件,同时坚持了时代性与基础性相结合的原则。在使用过程中, 相似文献
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<高中生物课程标准>的核心内容:"教科书是着眼于学生全面发展和终身发展的需要出发."我们现在所使用的新教材正是根据普通高中课程改革的特点和高中物理课程标准的基本理念和目标而编写的. 相似文献
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胡慧敏 《阜阳师范学院学报(自然科学版)》2006,23(2):76-78
随着概率统计内容引入中小学数学课程,学生在学习过程中出现了一系列由于对概念定义混淆导致的错误,影响了学生学习的认知心理,增加了概率教学的难度.在概率教学中,要注意区分概念定义之间的差别,了解概率概念的认知特征,这样才能引导学生正确解题,把握随机性思维的规律. 相似文献
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本文提出了一种基于混淆熵(confusion entropy,CEN)的分类器集成算法.该算法按照候选分类器的CEN值升序排序,遍历选择使得CEN值减小的分类器,从而使组合不断优化,以获得更好的集成分类结果.使用7个候选分类器在5个UCI数据集上进行实验,结果表明,所提算法整体上优于经典的分类器集成算法AdaBoost和XGBoost以及另外3种近期算法(AdaCost、AdaCost-CNN和CU-AdaCost),验证了算法的可行性. 相似文献