【摘 要】
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＜正＞2022年3月9日起,浦东新区孙桥小学四年级英语数字化转型教学项目组开始使用“三个助手”平台开展教学实践研究,并确定了对应的研究着力点:“备课助手”——整合利用资源,进行基于学情的单元整体教学设计;“教学助手”——利用即时呈现的数据反馈,开展基于学情的精准教学研究;“作业助手”——推送必做作业和分层个性化作业,巩固和拓展课堂所学。本文将重点介绍项目组如何利用“教学助手”的数据反馈来开展基于学
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＜正＞2022年3月9日起,浦东新区孙桥小学四年级英语数字化转型教学项目组开始使用“三个助手”平台开展教学实践研究,并确定了对应的研究着力点:“备课助手”——整合利用资源,进行基于学情的单元整体教学设计;“教学助手”——利用即时呈现的数据反馈,开展基于学情的精准教学研究;“作业助手”——推送必做作业和分层个性化作业,巩固和拓展课堂所学。本文将重点介绍项目组如何利用“教学助手”的数据反馈来开展基于学情的教学实践研究。
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近年来,基于多模态的生物特征识别技术逐渐成为身份鉴别领域的研究热点。手指提供的三模态源具有采集方便、分布相对紧凑和用户友好性等优点,因此,基于手指的多模态识别系统在实际中得到了广泛应用。由于采集的图像往往退化严重,特征与非特征区域之间的对比度普遍偏低。这为精确刻画指静脉血管网络特征、指纹和指节纹纹理特征带来了很大困难,极大降低了特征的可区分性。因此,探索图像鲁棒性增强方法对提高手指特征的稳定性、可
机场特种车辆是机场地面运输保障的重要工具。随着民航运输行业的发展,航班密度加大,地面运输的安全和效率成为了地面保障的重要内容。特别是,对于复杂环境、雨雪天气、地面积水等状况的道面,选择并确定最优的车辆运行路径既是安全保障的需要,也是未来智能机场建设的重要内容。由于机场特种车辆的特殊应用,以及明确的行进规范,采用路径规划算法实现其行进路径的控制与优化,减小人为因素影响,具有一定现实意义。本文研究机场
自助托运行李须自动判断行李的外观适运性,要求自助托运设备具有自动检测和判别能力。在复杂背景中准确、高效地检测待托运行李的外观适运性,其难点在于对行李、托盘和标签准确且实时地检测。为此研究基于深度学习的多目标跟踪算法,解决行李类别、件数、托盘、标签检测与判别问题。论文主要工作包括:首先,创建了航空行李多目标跟踪数据集。针对机场航站楼环境中背景复杂,旅客摆放行李方式随机性大的特点,通过摄像机录制了旅客
我国机场道面往往达不到设计寿命就遭到结构性的损坏,对机场运行安全带来影响,并且道面结构性大修会导致机场停飞等问题,造成经济和社会效益的损失。因此提高机场道面的使用寿命是机场的实际需求,也是研究的重点目标。本文依据长寿命设计理念,研究两种新型沥青道面结构组合,即柔性基层长寿命沥青道面和复合式基层长寿命沥青道面,并采用ABAQUS有限元软件分析其道面结构层参数与道面结构寿命的关系,最后通过NAPTF所
民用航空发动机作为保障飞机安全飞行的核心部件,对促进社会发展具有重大的经济价值。但是随着发动机在航线中的长时间运行,位于最前端的风扇转子叶片难免受到外来砂石颗粒侵蚀以及风蚀效应的影响,引发其前缘形状发生改变,进而导致叶片气动性能的衰退。目前国内民用航空发动机维修企业对侵蚀程度未达到失速极限弦长的叶片前缘只进行手工打磨处理,因而叶片前缘的一致性较差,且对于叶片气动性能恢复潜力的挖掘也较为有限。此外,
随着我国民航业的飞速发展,航空安全成为影响航空业发展的关键因素,支线航空的安全性同干线航空一样重要。支线航空指短距离、中小城市之间的非主干航线,使用的飞机一般是座位数在110座以下的小型客机,中国运行的支线飞机机型为E190、ARJ21以及新舟60飞机。伴随航线的不断开拓,支线航空公司的市场占有率不断增加,其安全性也愈加受到人们关注。首先,本研究对论述运行安全压力的文献进行梳理,并运用STAMP模
近年来,随着经济的飞速发展,机场运行航班迅速增加,使得机场场面运行效率问题日益凸显。而机位分配策略作为机场场面运行的重要环节是影响场面运行效率的主要因素之一。因此,本文对机位分配问题进行分析讨论,通过仿真优化方法获得合理的机位分配策略,以提高场面运行效率。本文从机位预分配、机位再分配策略两个层面进行讨论,分析其使用场景及运行特征,针对关键问题分别建立优化模型。并运用仿真优化思想,结合仿真工具模拟程
近年来,无人机的低准入门槛所导致的“黑飞”现象给公共安全造成了潜在威胁。雷达在检测和分类无人机时往往需要较多的测试数据,然而目前不易获得方便控制的目标各种不同参数和不同运动状态下的实测数据,因此多旋翼无人机雷达回波信号建模成为开展多旋翼无人机雷达探测和识别研究的重要技术手段。针对现有多旋翼无人机雷达回波建模将机身运动状态与旋翼转速割裂考虑,未能充分体现多旋翼无人机运动特点的问题,本文利用多旋翼无人
分析航空运输网络演变态势,提前预知未来最有可能出现的新航线,不仅是民航部门和地方政府适时调整发展战略的重要依据,而且对增强网络结构鲁棒性、确保整个网络持续良性发展有重要意义。目前,链路预测技术在未来新增航线发现问题上的研究仍处于探索阶段,主要采用的是基于相似性的链路预测方法,存在相似性指标选取主观化、网络信息挖掘不充分等问题。为解决这一问题,进一步提升预测准确度和模型鲁棒性,论文将图神经网络与链路
深度学习方法在图像分类领域已经取得很大的进展,但算法所需的带标记数据是海量的,当遇到可用数据稀缺的任务时,仅有的数据难以支撑已有的方法完成充足的网络训练。因此,如何依靠少量标记样本实现图像识别成为近年来计算机视觉领域的研究热点,越来越多的研究表明基于度量的少样本学习方法具有模型简单、高效的优点。本文针对少样本学习面临的带标记样本不足、模型易过拟合、泛化能力差等问题开展研究,提出有效的解决方法并建立