大学生信息素养专题学习系统的设计与实现

大学生信息素养专题学习系统的开发遵守面向对象的软件开发思想,整个开发过程包括需求分析、系统设计、系统实现和测试等阶段。大学生信息素养专题学习系统在分析与设计过程中,通过详细地分析各种用户对系统的功能需求,确定了系统的主要功能模块,对各功能模块进行了详细的设计,并绘制了各功能模块的模型图,从而实现了系统设计的正确性与完整性。大学生信息素养专题学习系统的建立为大学生学习信息素养知识与提高信息素养提供了帮助。     

高职院校英语专业的社会需求与课程设置改革

高职教育的实用型人才培养目标对地方高职院校的课程目标提出了新的要求,课程设置需要随着社会需求变化而不断地进行相应的调整。通过对高职英语专业用人单位和高职英语专业毕业生的需求调查,发现高职英语专业的课程设置应该体现其地域性对语言能力的要求,创造语言交际的机会并发挥多媒体技术在教学中的作用。     

慢性应激对小鼠空间学习记忆功能及海马和前额叶皮层BDNF表达的影响

采用多因素慢性应激动物模型,通过Morris水迷宫测试小鼠空间学习记忆能力;采用免疫组织化学方法检测脑源性神经营养因子（BDNF）在海马和前额叶皮层的表达．结果显示,与对照组相比,应激组小鼠的空间学习记忆能力明显下降（P〈0．01）;应激组小鼠海马CA1区、齿状回和前额叶皮层BDNF表达明显下降（P〈0．01）;停止应激后一周,应激组小鼠BDNF在各脑区的表达有一定恢复,但与对照组相比,仍有显著性差异（P〈0．05,P〈0．01）．结果表明,慢性应激导致小鼠空间学习记忆功能的损伤可能与BDNF表达的下调密切相关．     

Use of Knowledge of Word Formation in English Vocabulary Teaching

The general and traditional ways to learn English words are too boring and unsystematic, which is a weak point in students’English learning. The author has conducted a survey among freshmen, sophomores, juniors to find out the points,combined the results of the survey with features of memory and storage system, put forward word formation. This essay also presents the advantages of word formation in English vocabulary teaching and learning and introduces five main categories of word formation.     

教师在大学英语网络自主学习中的角色

随着计算机网络的迅速发展,以网络为平台的个性化、自主式的大学英语教学模式应运而生。这一新的教学模式对教师提出了新的要求。本文旨在以自主学习理论为理论基础,结合大学英语自主学习的现状,探讨教师在大学英语网络自主学习中应扮演的角色,使教师能够更好地指导学生、帮助学生有效地进行自主学习。     

商务英语专业“234”实践教学工程实施探索与研究简

基于对“立足234工程,构筑商务英语专业实践教学平台”的课题,重点探讨如何通过实施“234”实践教学工程,达到工学结合、产学合作的目标,以提高商务英语实践教学水平,加深高校对技能型人才培养的认识与创新,加快培养社会紧缺的高素质、技能型人才.     

基于资源获取与组织学习视角的新创企业内部能力提升战略选择研究

内部能力提升乃新创企业紧迫使命,但现有企业能力提升研究主要以成熟企业为研究对象,忽视了新创企业特点。通过分析企业内部能力与资源、知识及组织学习关系,在研究新创企业资源获取与组织学习战略基础上认为,充分借助外部网络关系,采取外部化或内外结合的方式不失为新创企业内部能力提升首选战略。本研究有助于推动新创企业更好地实现内部能力提升。     

关于模具专业开展双语教学的思考

结合江苏技术师范学院模具专业的实际情况,探讨了开展双语教学的意义和必要性,并提出开展双语教学应解决的主要问题,对模具专业培养目标的制定、教学质量的保证以及优秀模具人才的培养具有一定的参考意义。     

母语思维负迁移对大学英语写作的影响

由于受到母语汉语的影响,学生在英语写作过程中,常会受汉语思维模式的影响,运用汉语的语言知识进行英语写作,这对荚语写作产生了负迁移现象。本文从词汇、句法、文化等三个层面对母语负迁移对英语写作的影响进行了分析,来探求有助于排除负迁移的干扰。提高英语写作水平的途径。     

小样本不平衡设备数据下的机器学习策略研究

针对小样本数据样本容量不足与分布不平衡的设备寿命预测问题,构建基于改进SMOTE算法与改进KNN(K-NearestNeighbor)算法联合优化模型。首先,设置噪声比例系数β排除样本数据中的噪声,随后通过类B-SMOTE(Borderline-SMOTE)算法与传统SOMTE算法结合构建改进SMOTE(ISMOTE)算法对存在分布问题的少数类样本进行新增优化,避免因为样本分布不平衡以及样本数量较少引起的偏差。其次,针对分类过程中边界模糊的样本点,通过利用粒子群算法寻求每个样本种类中心点并计算样本距离均值建立分隔阈值■,对阈值范围内的样本点利用“投票法”判断样本种类,规避KNN算法在处理数据时因为不同种类样本混合而出现误差的问题。最后,通过利用美国卡特彼勒公司液压泵状态数据以及凌津滩水电站水导轴承振动数据进行仿真,算例证明上述两种改进算法在面对小样本不平衡设备数据时可以准确分析设备运行状态以及预测设备未来健康发展趋势。