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阅读是英语的一个重要知识板块,高中阶段是训练学生英语阅读能力的关键时期,教师要把握好这一重要环节。提高学生在阅读过程中的自主性是提升学生阅读能力的重要途径,本文就新课改下如何提高学生的英语阅读自主性展开论述。 相似文献
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常识问答是一项重要的自然语言处理任务,旨在让模型结合常识对给定的问题进行解答。然而,现有模型容易受到知识源中噪声知识的干扰,且对多知识源的融合与利用不够充分,所以问答效率低。为此,文章从筛选知识和利用多知识源的角度出发,提出了由多知识源信息获取和多通道融合推理级联而成的常识问答方法。该方法首先从多个外部知识源检索或匹配知识,再根据贪心筛选策略对噪声知识进行过滤,最后利用多个编码通道对知识和问题进行编码,融合各知识源不同类型的信息并推断出答案。算法在数据集Commonsense QA上的结果表明,本文方法在测试集上取得了78.3%的准确率(Accuracy),与不引入外部知识和引入多种外部知识的两个基线方法相比,分别提升了4.8%和3.0%。表明文章提出的知识筛选策略能有效地过滤噪声,且多通道信息融合推理框架能充分融合多知识源的信息进行常识推理。 相似文献
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水泥—乳化沥青混合料配合比设计 总被引:6,自引:0,他引:6
推荐了适于水泥—乳化沥青混合科这种新型半柔性路面材料特点的实验方法,并介绍了其配合比设计方法. 相似文献
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当前,我国传统科学教育对培养儿童的探究能力不够重视,在小学科学课堂上,学生接受更多的是练习性和验证性探究,而不是探索性和创造性探究,儿童先天的科学素养经常被忽视,从而使科学教育达不到应有的实效.在课堂外,各类科技馆开展的科学教育活动弥补了课堂教学的这一不足,这些活动通过科学探究让学生掌握科学的基础知识和原理,树立良好的思维品质,从而全面提升小学生的科学素养水平.该文结合课内外教学实例,提出了在科学教育活动中培养儿童探究能力的主要途径,如创设情境、小组合作学习、实验教学等,以全面提升小学生的科学素养. 相似文献
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研究恶劣传输环境下8.0kbit/代数码激励线性预测声码器的译码算法的改进及其在GSM典型信道的传输性能。方法在集成软件仿真平台中引入稳信道编码模块,以消除衰落噪声和高斯噪声的影响,并完成ACELP声码器到GSM全速率语音业务信道(TCH/FS)的速率适配任务;在ACELP译码器中引入错误帧隐藏单元(ECU),以提高恶劣信道环境下的合成语音质量。结果与结论错误隐藏单元与相应的高效稳健的信道编码相结 相似文献
96.
通过数值模拟方法模拟了非均匀加热工况下内置两叶片转子和低流阻转子的太阳能集热管的流动与强化传热特性,得到了集热管内的温度分布、湍动能分布、努塞尔数以及阻力系数等参数,并通过综合性能评价因子(PEC)对内置转子集热管的综合强化传热性能进行了衡量。结果表明:内置转子后,管内流体的温度分布更加均匀,并且升温速率明显提升,若控制出口温度一致,则内置两叶片转子集热管的长度相较于光管可减少46.15%;内置两叶片转子和低流阻转子集热管内的努赛尔数和阻力系数相较于光管均有明显提升,其中内置两叶片转子集热管提升幅度较大,努赛尔数和阻力系数相较于光管分别提升94%~190%和308%~449%;通过PEC对两种集热管的综合强化传热性能进行衡量,两种集热管的PEC值均大于1,内置两叶片转子集热管具有最大值1.82。 相似文献
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环糊精键合凝胶介质分离纯化黄酮类化合物 总被引:2,自引:0,他引:2
本文探讨了利用环糊精键合凝胶介质分离纯化葛根素、表没食子儿茶素以及槲皮素、山奈酚和异鼠李素.采用7%醋酸作为流动相,寡聚β环糊精键合Sepharose HP介质,可以从葛根黄酮中分离葛根素,制备得到葛根素的纯度大于97%,整个制备工艺收率为32.4%.该介质同样还能够在甲醇-乙酸乙酯-水-醋酸(30:30:30:10)的条件下分离茶多酚中的表没食子儿茶素.采用β环糊精键合Supersoe12pg介质,甲醇-0.1mol/L醋酸钠(80:20)流动相可以从银杏黄酮水解液中分离3种主要苷元:槲皮素、山奈酚和异鼠李素,且它们的纯度均大于90%.表明该介质具有一定的通用性.以葛根素为例探讨了环糊精键合凝胶介质分离黄酮类化合物的机理,表明氢键作用和疏水作用共同支配着分离过程. 相似文献
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目前,深度学习在分类问题中取得了很多很好的效果,并开始在部分回归任务得到应用。然而,绝大部分研究重点都集中在相对其他回归算法的预报精度上,而忽视了有实际应用需求的回归算法预报鲁棒性问题。首先基于受限的玻尔兹曼机建立了一个具有3个隐含层的生成型深信度网络多步预测模型;然后,建立了基于单隐含层神经网络、三个隐含层的神经网络以及单核支持向量的典型多步预测模型,并利用4组宁夏地区不同季节的风速数据进行回归算法的稳定性对比实验。实验结果显示,基于受限玻尔兹曼机建立的具有三个隐含层的深信度网络模型的多步预报误差的均值和方差都是最小的。因此,基于生成型深信度网络的回归模型不仅预报精度高,而且此预报算法的鲁棒性也比较好;相对其他三种典型回归算法来说,可以更好地满足风电场风速预报问题的实际工程应用需求。 相似文献
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