看新闻学习地道英语

本文旨在通过对新闻文体结构的分析,阐述新闻标题的重要性和分析新闻实例,从而传递给读者这样一个信息阅读英语报纸和英语新闻可以学到地道英语表达同时了解天下大事。而且通过学习英语新闻可以提高英语学习水平。     

《电工电子教学课》的导入技巧

课堂教学的导入与教学效果有直接的联系。精心设计课堂教学的导入,能够集中学生的思维活动,引起学生的好奇与思考,创设一种较佳的问题情境,启发和刺激学生的学习兴趣,充分调动学生的学习积极性,使学生进入一种有着高求知欲的振奋状态。这样就可以把学生的"求"同教师的"引导"融为一体,达到良好的教学效果。一、温故法导入新课。学会前后联系温故而知新是一种由已知未知的导入方法。常用复习提问已学知识,提出与新知识相联系的支点,这既可以巩同所学知识,又可以帮助学生全面认识事物,对学生分析能力的培养以及对知识的融会贯通大有益处。     

目前俄语二外教学存在的问题及对策

俄语是一门比较复杂的语言之一,如何更好、更快的掌握俄语,越来越被人重视。本文主要针对目前高校俄语教学存在的问题,而提出几点建议和意见。     

对中等职业学校数学学习评价的思考

数学学习评价是数学教育活动的重要组成部分,中等职业学校要确保数学学习评价的有效性,必须积极探索一种既符合数学学科本身特点,又满足职业教育特色的数学学习评价体系。实施多元化学习评价,可以更好地实现对学生多角度、全方位的评价与激励,促进学生全面、持续、和谐的发展。     

只缘身在此山中——高考作文素材如何“就地取宝”

当仿高考试题如雪片纷飞逐渐取代每周一次的课外练笔,.考前回归精典名篇课文,不但在积累高考作文素材上省时,而且能“就地取宝”,挖掘创新学习的宝贵资源,作到“材为我用”,在自我知识重组过程中激发创造思维的火花。     

初中化学中合作式学习策略的应用研究

本文简单介绍了合作式学习,并通过制定合适的策略进行实验教学,取得了较好的效果,显著提高了学生对化学的学习兴趣,提高了课堂效率。     

求解Po-函数非线性互补问题的一个下降牛顿算法

构建了一个新的光滑价值函数来求解Po-函数非线性互补问题.区别于以往所构建的价值函数,构建的新的光滑价值函数不含任何光滑参数.对于Po-函数,可以得到,此价值函数的任一稳定点都是非线性互补问题的解.基于这个简单的光滑价值函数,提出了求解Po-函数非线性互补问题的一个下降牛顿算法.在适当的条件下,该算法的全局收敛性及局部超线性(二次收敛性)也得到了证明.     

多维函数全局寻优的团队进步算法

通过模仿团队进步需要的学习、探索行为和成员更新规则,提出了一种新颖的双群体演化算法,称为团队进步算法(TPA).算法将一个团队的成员分为精英和普通组,建立了两组的学习样板,定义了学习和探索运算,并合理设定了成员更新规则.两组成员在搜索过程中出现了明显分工,使算法兼备了全局搜索、局部搜索和定向搜索的能力.数值试验结果验证了新算法具有实现简单、全局寻优成功率高、收敛快、计算量少、坚韧性强和参数选择相对容易等特性,对解决优化应用问题具有较大的价值.     

基于正六边形线阵CCD探测器的周视场目标探测系统

提出了一种基于正六边形线阵CCD探测器的运动目标探测系统.系统不仅可以实现360°范围内环形视场探测,还可以实时显示运动目标的位置及角速度信息,达到搜索跟踪的目的.在硬件设计方面,提出并实现了基于CPLD和AVR的电路方案.在算法设计方面,设计了适于周视场运动目标探测算法.     

Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks

Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins.