基于深度学习的中医古文献临床经验抽取

中医古文献蕴藏着丰富的临床经验，是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结，体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大，而且分散在不同的文献中，使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们，文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选，无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外，古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务，用于识别古文献中描述临床经验的文本片段，手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试，并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题，本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性，表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性，为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.     

高职生“学习参与度”对创新创业核心素养的影响机制研究

通过对523名高职学生进行实地调研,探析“学习参与度”对学生创新创业核心素养的影响机制。结果显示:课程建设、教师引导、资源支持对学习心理参与度影响显著;教师引导、资源支持、社会实践对学习行为参与度影响显著。学习参与度显著影响创业意识、创新精神、创业能力。提出优化对策:重视学生创新创业核心素养的培养;提高学生创新创业学习参与度;人际互动提升学习心理参与度;协同培育提高学习行为参与度。     

基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法研究

针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。     

论高校学风建设中的学习竞争力

学生是学风建设的主体,学风与学习之力紧密相关,学习之力也可称为学习竞争力;学习竞争力可以归纳为8个方面,即动力、定力、勤力、毅力、心力、践行力、体力、影响力;学生是学习的主体,同时,学生的学习又需要引导;评价制度对学习的引导具有不可替代的作用;现行评价制度既有合理性,又有明显缺陷,需要改革、完善。     

引导初中学生学好数学的思考

初中数学因为其学科的特殊性，有一定的抽象性和逻辑性，这对于比较注重形象思维的初中学生来说，学习数学确实存在一定的难度。因此，我们要认真研究学习新课标精神，引导学生找到适合自己的学习方法，从而学好初中数学。     

农民工随迁子女厌学现象的成因与对策

随着中国城市化进程的加快,大批农村剩余劳动力向城市迁移,进城务工的农民工逐年增多,其子女进城的规模也在不断扩大,然而许多进城农民工随迁子女产生了厌学现象,影响到了他们的学业成就、生理和心理健康,甚至于导致辍学或违法乱纪问题。本文分析了农民工随迁子女厌学现象产生的成因,并提出了相应的对策。     

移动视频学习资源建设——以微信公众号为平台

结合高职院校《Flash二维动画》课程,在现有移动学习模式设计理念基础上,提出基于微信公众平台的教学设计框架和移动视频学习资源的设计模式及开发流程。为基于微信公众平台的移动教学提供了一个新的视角,也为Flash二维动画爱好者提供了崭新的学习模式。     

P3HT∶Ag@C复合膜的制备及其光学性能

采用一步水热法制备了用于聚合物太阳能电池受体材料的核壳结构碳银复合材料(Ag@C),并以聚3-己基噻吩(P3HT)为给体材料,旋涂制备P3HT∶Ag@C复合膜。通过场发射扫描电子显微镜、热重分析仪、透射电子显微镜及电化学工作站,对Ag@C的形貌、热稳定性和能级结构进行表征分析,并用荧光分析仪和紫外分光光度计对复合膜的光学性能进行表征分析。结果表明,Ag@C具有良好的热稳定性且与P3HT能级相匹配,满足作为聚合物太阳能电池受体材料要求;与纯P3HT薄膜相比,复合膜发生荧光猝灭现象,光生激子在复合膜界面处可得到有效分离;光谱吸收范围变宽,增强了对太阳光的吸收。     

如何开展高中生物自主讨论式教学

高中教育随时间的发展，已经从传统的教师灌输式教学逐渐发展成学生自主讨论式教学（这种教学模式在下文中简称高效课堂）。如何在有限的时间，激发学生对生物学科问题的兴趣，正确地引导学生探究问题的本质，是高效课堂核心问题所在。