基于多媒体构建自主学习的英语(读写)课堂模式

文章分析了现行多媒体辅助大学英语课堂教学的现状和构建学生自主学习的读写课堂模式的必要性及重要性,以及如何构建学生自主学习的读写课堂模式,旨在为现行的大学英语改革提供一些新思路。     

清及近现代吴方言区民间宣卷和宝卷概况

通过文献研究和田野调查所得的材料，说明清康熙以来吴方言区民间宣卷的形成，发展及其与宗教和民间信仰活动的关系、民间宝卷的流通等情况。     

西安钟楼源于唐代考

大量文献报道西安钟楼始于明代洪武年间，距今600多年。考察钟楼源于唐代。早在唐初，太极宫和大明宫已有钟楼。从名称、功能、作用，所悬之钟和钟楼的形制来看，唐代崇仁坊景龙观钟楼与金元明清的迎祥观钟楼及明清至今的钟楼有一脉相承的关系。因而西安钟楼已有1300年历史，是中国现存历史最悠久的钟楼，也是规模最大，最完整的钟楼。     

从周边合作环境中寻求我国西北地区经济崛起之契机

我国西北地区相邻的国家和地区地域广阔，大多为发展中国家和地区，其经济发展水平差距大，合作开发潜力广，且与我国具有特殊的地缘文化优势．这种情况决定了我国西北地区与周边相邻国家区域合作的特殊性．西北地区与周边国家合作的总体目标模式应分为两个层次：第一层次应根据各自经济发展的实际需要建立不同规模、内容、形式和范围的合作关系，在重点领域寻求发展途径．第二层次在总结经验的基础上进一步寻求各自经济发展的新领域．逐步扩大双方的合作领域，从而使我国西北地区与周边国家经济合作的力度更高一筹，实现共同发展的目标.     

试论袁枚的传记文创作

袁枚创作的传记文在其文集中占有很大的比重,也取得了很大的成就.论者在分析造成此种情况的原因时,往往只看到经济利益对袁枚创作的吸引,而忽视了其他因素.如果我们抛开经济因素不谈,而去关注一下袁枚的古文观、其重视真情的个性、其兴趣及其史官意识等个人因素,就会发现传记文是袁枚最为钟爱的散文文体之一,它的大量产出有其必然性.     

湖北省高师地理教育专业教育与教学改革探讨

地理教育改革是当代社会发展的必然要求．地理教育改革应包括地理教育思想改革、地理教育管理改革、地理教育模式改革、地理教学计划改革、地理教材改革、地理教学方法改革等．高等师范院校地理教育具有独特性，湖北省高师地理教育改革所面临的困难众多．根据湖北省高师地理教育的特点，结合我国高师地理教育改革的实践经验，当前高师地理教育改革     

面向非点源污染调控的平原河网地区城市集水区划分方法初探

基于平原河网地区所特有的且已实施的水利分区（控制片）管理体系,分析了平原河网地区城市集水区的特征;从空间尺度、汇流机制和调控强度3个维度,初步探讨了面向非点源污染调控的平原河网地区城市集水区四级划分体系.以临港新城区域为例,划分了1个一级集水区,13个二级集水区,137个三级集水区;二级集水区与现有规划的功能分区基本一致,以促进非点源调控策略的落实.     

模因视角下的大学英语教学策略研究

模因被定义为一种与基因相似的复制因子,用于解释文化进化的规律。任何一个信息,只要它能够通过广义上称为"模仿"的过程而被"复制",它就可以称为模因了。把模因论应用到大学英语教学中去,按照模因论的三个特性及四个复制阶段来重新审视大学英语教学尤其是听说与写作教学,一方面有利于提高大学英语的教学质量,另一方面能够极大地激发学生的学习兴趣,增强学生的学习动力。     

一种基于SVR和RBF的实时检测系统的算法设计与实现

根据芯片生产线等场所的需要和现有人工监控手段以及国外基于支持向量机相关产品的缺陷,本文利用图像的二维矩不变量理论,将实时图像转换成为灰度图像后,用CANNY算子作边缘检测,并计算边缘检测图像的二维不变矩,再利用支持向量机的支持向量回归理论对二维不变矩进行训练和识别,提出了一种基于支持向量机(SVR)与径向基神经网络(RBF)的实时检测系统的设计算法,给出了算法实例和结果。从实验仿真结果和实际运行情况来看,算法的效果是令人满意的。     

基于改进匹配网络的单样本学习

当前深度学习是基于大量标注数据样本通过多层网络实现模型自动识别。然而,在很多特殊场景下,难以获取大量标注样本数据,小样本物体识别仍是深度学习下关键性的难题。针对这一问题,首先利用4层深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)提取训练样本和测试样本的高层语义特征,然后基于改进的匹配网络分别采用双向LSTM和attLSTM算法对训练样本和测试样本深入提取更加关键和有用特征并进行编码,最后在平方欧氏距离上利用softmax非线性分类器对测试样本进行分类识别。实验通过Omniglot数据集对提出的改进模型进行测试,取得了非常好的效果。改进的模型即使在最复杂的20 way 1 shot情况下,依然能够达到93.2%的识别率,Vinyals的原创匹配网络模型在20 way 1 shot的情况下只能达到88.2%的识别率,与原创匹配网络模型相比,改进的模型在类别数更多而样本数较少的复杂场景下具有更好的识别效果。