基于Agent与XML的网络教学模型研究

在借鉴国内外相关研究成果的基础上，使用可扩展标记语言(XML)描述了网络教学中的相关资源、定义了多Agent之间的请求／响应协议，构建了含有四类Agant的网络教学框架模型，并对模型中各类Agent的内部结构和主要功能进行了探讨。     

基于逆向学习改进算法的汽车边缘提取

根据智能交通系统中车型识别的特点提出了使用逆向学习改进算法提取汽车边缘的新方法，这种方法的优点在于可以充分利用车型识别系统的特点和汽车历史轨迹的先验知识得到较好的提取精度，并有效地解决了车型识别中，因使用黑白图象而使基于色彩的汽车边缘提取失效的问题。     

试论高校体育教育教学新视角--合作学习

运用文献资料、情报搜集等方法，对一种目标导向活动、互动性学习方式和教学方法——体育合作学习进行探讨，旨在为我国高等院校体育教育教学展现新的视角．     

市场环境下发电公司的动态学习与市场猜测均衡

提出了基于猜测供给函数模型的发电公司动态学习模型，用于分析和预测重复博弈的不完全信息电力市场环境下发电公司潜在的市场力．各发电公司根据公布的前阶段市场运行数据动态地调整其微增响应猜测，使之能够准确反映所有竞争对手相应于市场结清电价单位变化时所愿意引起的出力变化，从而动态调整提交的供给函数以获得短期最大利润．算例分析表明，发电公司动态学习有利可图；经过各发电公司动态学习并不断调整优化猜测供给函数将引导市场最终达到一猜测均衡结果．     

论心理学原理在声乐教学中的指导意义

声乐教学活动 ,是师生双方共同参与的双边活动。本文从心理学的角度 ,对声乐教学中学生一方的心理活动情况进行了分析。并通过心理学关于动机、情绪、意志品质诸原理对学习心理的影响 ,充分说明心理学在声乐教学中的指导意义     

大学化学课程教学的思考

本文阐述了面向非化学专业学生开设大学化学课程的重要性 ,并结合该课程教学的现状和特点 ,分析确定了教学内容及实践教学的方法 ,从而提高学生的学习兴趣并较好地掌握知识。     

多元智能理念与高校计算机基础课程设置

多元智能理论对高校课程建设有导向性、基础性和灵魂性的作用。融合多元智能理论有利于克服标准件式和流水线式教育的弊端,促进高校课程建设模式的重构。结合高校计算机基础课程,从课程整合、内容设置、学习组织和资源环境等方面提出若干教育新举措。     

多元智能理论指导下的教学设计

多元智能理论认为人类思维和认识世界的方式是多元化的，人至少存在8种智能，即语言智能、数学逻辑智能、音乐智能、身体运动智能、空间智能、自然观察者智能、人际关系智能和自我反省智能，智能之间的不同组合表现出个体问的智能差异性．每一种智能在人类认识世界和改造世界的过程中都发挥着同等作用．并不存在智能的优劣之分．因此．在教学过程中必须认识并尊重受教育者智能差异的现实，制定适合大多数学生发展的教学设计．学生智能的不同组合方式是学生学习方式不同的根本原因，     

英语课堂上的合作学习

合作学习是一种以学习者为中心的教学方法，它起源于美国，目前被广泛地应用于英语教学中。本文论述了合作学习的基本要素，合作学习在英语课堂上的具体应用以及它的优点。     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.