【摘 要】
:
课后作业的布置不仅能够帮助小学生有效夯实语文基础知识,还能使之对课程知识产生更深层次的理解与领悟。那么,如何才能将学生的积极性在课后作业中挖掘出来呢?经过多年的教研工作经验积累,笔者认为,想要更好地实现这一目的,教师就必须在了解小学语文课后作业布置现状的基础上拟定一系列的优化策略。
论文部分内容阅读
课后作业的布置不仅能够帮助小学生有效夯实语文基础知识,还能使之对课程知识产生更深层次的理解与领悟。那么,如何才能将学生的积极性在课后作业中挖掘出来呢?经过多年的教研工作经验积累,笔者认为,想要更好地实现这一目的,教师就必须在了解小学语文课后作业布置现状的基础上拟定一系列的优化策略。
其他文献
目的:本研究采用潜在剖面分析技术探究少先队辅导员组织公平感的潜在类别及职业认同的关系。方法:选取361名来自新疆、河南等省市12所学校的少先队辅导员,运用方差分析探讨组织公平感潜在类别与职业认同的关系。结果:少先队辅导员组织公平感得分与职业认同得分正相关(r=0.504,P<0.01)。少先队辅导员组织公平感可分为低组织公平感组(11.9%)、中等组织公平感组(47.9%)和高组织公平感组(40.
从信息化建设程度、智慧化决策水平、库区安防管理效率等方面分析了当前我国水库运行管理中存在的关键问题。以数字孪生水库为切入点,提出以可视化技术、辅助决策模型等关键技术,AI摄像头、无人船等先进设备赋能水库管理工作,建设可横向打通各项水库管理业务、纵向贯穿各层级水库管理用户的数字孪生水库管理系统。
截止到2020年,全球78亿人中仍有20亿人无法获得或只能获得有限的安全饮用水。地质成因劣质地下水(GCG)的广泛存在是造成这种严酷现实的重要原因之一,因此识别GCG已成为全球关注的热点。近年来,基于树的机器学习方法不仅成为揭示GCG空间分布和防范公共健康风险的有力工具,而且能帮助我们更好地理解地下水中劣质组分的水文生物地球化学行为。为促进基于树的机器学习方法在水文地质尤其是地下水水质与健康领域更
可行驶区域检测,指的是自动驾驶系统通过分析车辆前方拍摄的区域图像,来判断前方是否为没有车辆行人等障碍物的可行驶区域。可行驶区域检测是自动驾驶环境感知模块的基本组成部分,目前,基于深度学习的可行驶区域检测已经成为环境感知中的主流方法。基于深度学习的方法与传统的检测方法相比分割精度大大提高,能够解决更复杂环境下的图像处理问题,可以极大提高算法对环境的鲁棒性。但是基于深度学习的可行驶区域检测方法计算复杂
视觉全局定位指根据视觉相机的当前图像,预测相机在地图坐标系中的绝对位姿,是自动驾驶技术框架中的关键环节。鉴于自动驾驶的场景复杂性,目前尚无一套成熟的、已落地使用的视觉全局定位方案,但对此技术的研究依然是近年来的热点方向。在早期的视觉全局定位研究中,大量的工作基于传统计算机视觉方法,利用关键点或关键帧的匹配进行位姿估计。近年来,随着深度学习的兴起,视觉全局定位的算法也逐步开始部分地或端到端地使用神经
随着人工智能的蓬勃发展,国际上的很多石油公司开始将人工智能的相关理论应用于油气勘探开发和地质数据的处理分析中,从而指导油气田企业的生产。在油气田日常生产过程中油气田企业积累了大量生产数据和能耗数据,然而隐藏在数据之间的逻辑关系有待挖掘,所以,将采用人工智能的相关算法从地区公司层级对某油气田企业的历史生产数据和能耗数据进行研究和分析。首先选用企业历史的生产数据和能耗数据作为实验数据集,然后选用无监督
塑料制品已经成为人类生活中必不可少的组成部分,但是塑料的在带给人类便利生活的同时,石油资源也变得日渐枯竭,并且其废弃物长期无法降解,占用宝贵的土地资源的同时,对大气也产生了严重的污染。淀粉作为一种从植物中获取的能源,其可以通过改性制备代替石油基传统塑料的淀粉及塑料,由于达到部分可降解甚至全部可降解。国内外已经有很多的研究来介绍淀粉基塑料,但是在众多的研究中很少有对淀粉基塑料生产设备进行研究,来促进
组态主要是使用组态软件制作人机界面及控制方案,通过开发驱动接口和一些控制系统相连,并与相应的硬件设备连接通讯。组态软件内部集成了市面上大部分产品的驱动,能够为用户提供快速构建工业自动控制系统监控功能。文章介绍了大米生产线组态控制系统的作用,阐述了大米加工生产线组态工程主要功能的设计与互联网数据的发布方法,以期达到生产管理数据化和提高生产效率的目的。
付款作为工程项目的关键,良好的付款机制不仅仅可以让项目按照进度表如期进行,也可以充分保证工程项目的质量。但是目前建筑业最大的纠纷就是付款问题,各个参与方往往会因为付款问题产生矛盾。因此,本文通过区块链构建一个能够实现工程项目付款自动化的框架来解决这一问题,从而减少浪费,实现精益建造。
为科学评估雄安新区表层土壤氟(F)地球化学分布特征及人体健康风险,利用GIS 空间分析、相关分析等分析土壤F贫化富集特征及影响因素,开展土壤F健康风险评估,基于蒙特卡罗随机模拟,研究健康风险评价结果的不确定性. 结果表明,新区表层土壤ω(F)均值为641 mg·kg-1,是全国A层土壤背景值的1.34倍,F过剩和高等级样点占比超过85%,F含量整体相对偏高.灌溉水样ρ(F-)均值为0.85 mg·