【摘 要】
:
当前,在“双减”政策等一系列以提高学生素质教育为目的的教育政策的指引下,中国音乐美育正迈入高速发展的新时代。基于此,提出了情境教学在中学音乐教学中应用的六个具体策略,探讨了创设情境时应注意的问题,倡导通过情境教学使学生把课堂知识与生活场景相结合,为教师在中学音乐课堂中创设情境,提高中学音乐课堂教学的高效性提供思路和方法。
【机 构】
:
福建省厦门市海沧区教师进修学校附属学校
论文部分内容阅读
当前,在“双减”政策等一系列以提高学生素质教育为目的的教育政策的指引下,中国音乐美育正迈入高速发展的新时代。基于此,提出了情境教学在中学音乐教学中应用的六个具体策略,探讨了创设情境时应注意的问题,倡导通过情境教学使学生把课堂知识与生活场景相结合,为教师在中学音乐课堂中创设情境,提高中学音乐课堂教学的高效性提供思路和方法。
其他文献
三维车辆检测是车辆自动驾驶过程中的基础和核心任务,对于保证行车安全十分重要。近几年,随着深度学习理论和传感技术的快速发展,三维车辆检测方法的检测性能得到了极大的提升,然而距离其在实际交通场景中应用还面临两方面的挑战,首先是检测方法的检测精度还无法满足自动驾驶的需求,主要体现在遮挡及远距离车辆目标的漏检率和形似车辆目标的误检率还较高;其次是现有的检测方法也不能很好地满足全天候场景检测的需求,各检测方
<正>感悟努力成为居民的朋友和伙伴,伴随着街区和社区一点一滴的更新发展,希望处处都有微花园。《北京城市总体规划(2016年-2035年)》和《首都功能核心区控制性详细规划(街区层面)(2018年-2035年)》中提出了“开展留白增绿、补齐短板、改善环境、提升品质的城市修补工作”和“推动老城整体保护与复兴,完善绿地体系,开展绿化美化建设,让街巷胡同成为有绿荫处、有鸟鸣声、舒适的公共空间”等指导意见~
目标检测是计算机视觉、人工智能等领域的重点研究方向之一。该方向的主要任务是对图像中多个感兴趣的目标进行定位和识别。目标检测技术的研究成果广泛应用于行人检测、人脸识别、遥感检测和车辆检测等领域。传统的目标检测方法总是假设训练数据和测试数据遵循相同的分布,但现实生活中很难满足这种假设,因为训练数据和测试数据通常是在不同的环境中进行收集的。为此,领域自适应目标检测方法被提出用来解决分布不一致场景下的目标
图像语义分割一直是计算机视觉领域的研究重点,而深度学习是目前人工智能方向飞速发展的热点,因此基于深度学习的机器视觉方面的应用已成为学术界和工业界的研究热点之一。目前,大多数应用都是以精确有效的分割机制为前提基础的,如自动驾驶、医学分析、场景理解,虚拟现实以及增强现实等。作为计算机视觉高性能的方法,深度学习在很大程度上解决了学术研究或市场应用中包括语义分割或场景理解的任务需求。本文旨在对基于深度学习
<正>智慧园区链接起了城市、产业和人,其新功能和新形态丰富了城市功能,新载体和新模式丰富了产业载体功能,满足了人的新需求。——赛迪顾问数字转型研究中心总经理王晓宁进入智能时代后,数字技术不断赋能城市、产业、生产、生活的各个方面,并催生了智慧城市的出现,产城融合发展,园区承载了创新资源,培育新兴产业,推动城市、产业、人一体化发展的重要任务。
在化工园区封闭化管理、信息化时代的背景下,提出了化工园区封闭化、智慧化建设的总体框架、服务对象及服务范围。以南京江北新材料科技园为例,提出面向3类终端(电脑端、手机端、大屏端)、服务5类用户(园区、企业、运管、机构、公众)的建设方案。通过基础设施与智慧化并行建设或串行建设的方式实现化工园区的封闭化和智慧化,有效提升园区的安全管理水平和效率。
民主监督是民主党派的基本职能之一,是具有中国特色的政党监督形式。民主党派民主监督实践依托中国新型政党制度形成和发展过程,经历了新民主主义革命时期的探索与孕育、社会主义革命与建设时期的确立与曲折、改革开放和社会主义现代化建设新时期的恢复和发展、中国特色社会主义进入新时代以来的创新和完善四个阶段。民主党派民主监督始终以中国共产党的领导为根本前提,以中国新型政党制度为重要保障,以促进党和政府决策的科学化
高中阶段的学生,其理解能力和思维能力都高于初中学生,对他们进行音乐乐感以及鉴赏能力的培养,往往能取得十分良好的效果,能有效地推进素质教育不断得到深入的发展。本文对高中音乐教学中学生乐感及鉴赏能力的培养策略进行了分析和探究,希望能为广大音乐教育者提供一些借鉴和参考。
企业的流动性犹如生命体之血液循环系统,只有流动性正常才能保证企业的经营活性和发展活力。当前全球供应链、产业链持续动荡,企业需要良好的发展状态应对风险挑战,因此企业需要对流动性不断优化,以保障持续健康运营。QM股份有限公司是一家处于成长期,主营电池材料循环利用和制造的民营制造型企业。随着电池正极材料市场需求的快速激增,QM股份有限公司当前正在经历业务扩张、提升竞争力并融入全球产业链的过程。因处于快速