弗莱雷的"被压迫者教育学"

《被压迫者教育学》堪称巴西教育家弗莱雷长达六年的真实体验和实践的结晶,在许多发展中国家甚至发达国家都产生了深远的影响。他所提出的解放教育就是要使被压迫者形成批判性意识。因此,进步主义教育家应从解决教师与这生这对矛盾入手,采用提问式教育、对话行动理论等方式帮助学生实现意识化。     

船舶避碰行动领域模型的研究

分析船舶领域和动界的研究现状。在研究船舶碰撞危险度的基础上，建立船舶动态避碰行动领域模型。该模型为船舶自动避碰决策系统提供依据，并能直接指导航海人员的避碰行动。其领域边界随碰撞危险度阈值的不同而变化，对于碰撞危险度为零的船舶，该领域不存在。最后，通过实例说明避碰行动领域模型的应用。     

大规模互联网络的入侵检测

介绍了大规模互联网络入侵检测技术的发展现状，对网络入侵检测的体系结构，异常检测技术，响应技术，入侵检测的协同技术，网络基础设施的保护技术等热点问题进行了讨论，指出了该领域的一些发展重点。     

建筑物火灾中人行为的可靠性模型

对火灾中事例的分析表明,造成火灾伤亡的主要因素与人有关·因此,在对人的行为原理进行分析的基础上,把建筑物火灾中人的行为的可靠性模型分为人在建筑物火灾中的感知的可靠性、认知和决策的可靠性和行动的可靠性,并讨论了3种可靠性的机理及其影响因素,提出了适合建筑物火灾中人的认知和决策的模型,接着应用专家经验和模糊数学的理论,建立了其可靠性评价模型·     

"输出驱动—输入促成假设"在大学英语课堂教学中的行动研究

文章针对大学英语新生课堂参与度不高,学习积极性较低的现象,以"输出驱动-输入促成假设"为指导,在S大学2017级农学专业B班进行了两轮行动研究.研究结果表明,该假设不仅促进了学生在课堂中的参与度,还提高了教师教学效率,增强了学生的自信心和激发了学习英语的兴趣.     

我国应急志愿者组织常规管理机制框架研究

随着突发事件发生的频率和种类越来越宽泛,涉及到的救援力量也在慢慢正发生着改变,应急志愿者在应急救援工作中发挥着越来越重要的作用,以政府专业救援队和军队为主要救援力量转变为专业救援队和应急志愿者组织救援力量的联合,弥补了专业救援队的一些不足,给救援力量注入了新的活力并取得了很好的成效。应急志愿者组织如何组建、科学化管理成为困扰应急志愿者组织长效发展的现实问题。从理论追踪和实践探索维度,提出了我国应急志愿者组织常规管理机制框架,包括应急志愿者组织招募机制、培训机制、绩效考核机制、奖惩机制及认证机制等条款。研究表明,构建我国应急志愿者组织常规管理机制框架有助于完善应急志愿者管理理论体系,也为应急志愿服务事业长远发展提供重要保障。     

一种求解大规模问题的自学习协同粒子群算法

随着工程技术要求的提高,许多实际优化问题从低维问题发展成高维的大规模优化问题,自然计算算法在面对该类问题时容易陷入局部最优,而协同粒子群算法是解决大规模优化问题的重要手段之一。本文将子种群划分自学习策略和惯性权重自适应策略引入到协同粒子群算法中,增强了算法的自学习能力,提高了算法的全局寻优能力。实验结果表明,所提算法的性能超过了传统协同粒子群等算法,具有求解大规模问题的较大潜力。     

页岩储层水平井固井水泥浆体系应用研究进展

中国的页岩储层具有埋藏深、地温梯度高、封固段顶底温差大等特点,能够在深层水平井高温及大温差条件下固井,并在后期大规模体积压裂期间保持井筒完整性的固井水泥浆体系的选择成为近年来的焦点。为明确页岩储层深层水平井固井水泥浆技术的发展方向,基于页岩储层水平井固井对前期水泥浆流变性能要求与后期水泥环力学性能要求,分别从外加剂适用条件、外加剂反应机理以及微观结构的形成3个方面探讨了页岩储层水平井的固井水泥浆技术难点及研究现状,汇总了国内外各大油气田页岩储层水平井固井硅酸盐水泥浆体系的应用实效,提出了相应的技术措施及未来固井水泥浆体系的研究重点。     

森林火灾多机型救援三维航迹规划

为解决通用航空森林火灾救援时机群调度存在的航迹优化问题,提出一种针对多机型的自适应三维改进A^*航迹优化算法。目前常用的传统A^*算法存在搜索节点多、计算速度慢和受限于二维空间等缺点,综合考虑不同救援航空器实际飞行时的性能限制,从三维空间上改进搜索节点;提出考虑救援成本的代价函数,同时采用自适应方法动态调整权重。仿真结果表明,该算法能有效减少航迹规划时间和航迹长度,加快搜寻救援方案的生成速度,有效提高救援机群调度效率,更符合通用航空器实际林火救援飞行。研究成果可为提高通航森林火灾救援效率提供理论依据,具有一定的参考意义。     

考虑多方利益的大规模共享停车匹配优化策略

为有效缓解大规模停车时的停车乱、停车难问题,围绕停车费用、排队时间以及均衡多个停车场之间的停车需求,构建兼顾多方利益凸优化模型。首先,利用匹配博弈推导出最小化停车费用的稳定双边匹配;然后,同时考虑多方利益来扩展研究,构建的数学模型为凸优化问题,使用交替方向乘子法(ADMM)分布式求解;最后,仿真结果表明基于ADMM分布式优化模型与匹配博弈算法和贪心算法相比,可以满足多方利益,从隐私保护、计算时间与数据传递量等方面分析验证了ADMM分布式优化模型比集中式优化模型更适用于大规模共享停车匹配,并分析验证了考虑多方利益的必要性与权重系数对计算结果的影响。