【摘 要】
：
改革作业形式,尝试以拓展性作业的形式分组研讨阅读材料,转变阅读材料为简单的材料阅读这一教学现实困境,允许学生就阅读材料上的问题或与之相关的问题自由拓展,以拓展促进深度学习,突破学科知识的年段限制和课堂时间与空间的束缚,促使阅读材料能真正成为体现学生自主探究、合作交流、拓展学习内容、转变学习方式的另一主阵地.
论文部分内容阅读
改革作业形式,尝试以拓展性作业的形式分组研讨阅读材料,转变阅读材料为简单的材料阅读这一教学现实困境,允许学生就阅读材料上的问题或与之相关的问题自由拓展,以拓展促进深度学习,突破学科知识的年段限制和课堂时间与空间的束缚,促使阅读材料能真正成为体现学生自主探究、合作交流、拓展学习内容、转变学习方式的另一主阵地.
其他文献
石墨烯凭借优异的性能在储能、环境、纺织等领域有着广阔的应用前景。本文基于密度泛函理论,通过在石墨烯中引入锆（Zr）、硼（B）、氮（N）原子分别构建了Zr掺杂石墨烯（Zr-G）、B掺杂石墨烯（B-G）、N掺杂石墨烯（N-G）、以及N/Zr、B/Zr共掺杂石墨烯模型,几何优化后得到稳定的掺杂石墨烯结构。研究了B、N、Zr单原子改性石墨烯的电学性质和光学性质,探索了B/Zr、N/Zr共掺杂体系中原子掺杂
肺癌已经成为对人们生命健康最具威胁的癌症之一。由于肺结节在早期时不会表现出相应的症状,所以导致大多数患者在被诊断出肺癌时已经是晚期。放射科医生通过观察分析病患的CT图像来判断肺结节,但是肺癌患者越来越多,这给放射科医生带来了很大的阅片压力,从而导致放射科医生在分析患者的CT图像时造成对肺结节的漏检或误检。随着深度学习技术在医学图像处理领域的应用,如果可以设计一个计算机辅助诊断系统检测肺结节,辅助放
自2010年石墨炔（graphyne,GY）首次制备之后,吸引了科研工作人士的广泛关注。其独特的导电性,优秀的几何结构和丰富的碳化学键等,本征γ-石墨炔是一种具有天然带隙的优良半导体,在石墨炔家族中稳定性最高,正因为这些优良特性,使其具备作为气敏材料的潜质。本文使用基于密度泛函理论（Density Functional Theory,DFT）的第一性原理方法,通过掺杂过渡金属铁（Fe）原子来提高γ
飞机壁板常采用铆接连接,服役过程中在连接部位与铆钉形成微动磨损。这将加速疲劳裂纹萌生及早期扩展,降低铆接件疲劳寿命,构成一个潜在危险失效源。本文尝试采用机械喷丸和激光+机械复合喷丸表面强化技术,改性处理飞机壁板用2024铝合金板,提升铆接件抗微动损伤能力。利用X射线衍射仪、维氏硬度计、激光共聚焦显微镜、扫描电镜、微动磨损机和疲劳试验机等设备,表征改性处理后铝合金板材的表面完整性,测试表面改性工艺对
＜正＞中考试题往往凝聚着命题者的心血和智慧,教师不能仅仅满足于解出题目,而要站在高处去品味去咀嚼.下面,笔者以2018年浙江省温州市的一道中考题为例,从命题的立意分析、解法探究、教学导向等三方面进行赏析.
在经济增速放缓的大背景下，产业园作为我国驱动地区经济发展、增加城市经济定力、提供就业岗位的关键单元，尤其值得重视。我国的产业园发展具有规模大、增速高的特点，但在产业园管理方面较为粗放，相关的规划正处于更新升级的关键节点，业财融合正是助推产业园转型升级的有力抓手。本文以业财融合为视角，探索其在产业园转型升级中的作用路径。
聚氨酯具有强度高、耐低温、粘接力强、减震等优良性能,被誉为“第五大塑料”,被广泛应用于船舶、航天、军工等多个领域,但由于聚氨酯中C、H、O含量高,在空气中易燃,燃烧时释放大量的烟气及有毒气体,发生火灾时危险性较大。为避免火灾的发生,国内外对聚氨酯材料的应用提出了越来越高的安全标准。针对普通聚氨酯易燃的缺点,本论文以DOPO为阻燃剂,设计并制备了改性阻燃型HTPB基聚氨酯,研究了DOPO阻燃剂对聚氨
构建金融有效支持实体经济的体制机制是“十四五”时期推进金融发展与改革的重要任务，当前内外部经营环境急剧变化、经营业态改革深化，银行作为我国金融体系的基本组成部分之一，亟待在内部管理和发展模式上作出根本性转变。业财融合作为整合内部数据和资源的有力模式，能够充分打通数据要素流通路径，更好地发挥好财务管理职能作用，有效提高经营效益。在数字化转型背景下，业财融合离不开信息技术的支持。近年来，进出口银行以“
＜正＞随着“互联网+”时代的来临，各个行业在互联网背景下都拓展了新型的商业模式。在新型互联网经济发展中，多元化发展模式和先进技术促使财务和业务相互融合。传统的财务管理体系在新型的互联网科技时代发展中已经满足不了当代企业发展的需求，财务管理部门将对企业进行全面的价值管理。因此，业财融合是企业完成转型的重要目标之一。本文通过分析国内外业财融合的现状，结合业财融合的相关理论，系统整理我国企业在业财融合中
在道路监控中,佩戴安全带能够很大程度上保护驾驶员的生命安全。交通部门大多采用人工的方式来对道路监控中的视频进行甄别,这种方式效率低下且难以普及。通过卷积神经网络学习安全带的特征进而识别安全带已经成为必然的趋势,这样能够给交通部门的执法带来很大的便利,同时也能够有效唤醒人们开车时佩戴安全带的意识。然而在实际应用中,由于安全带本身目标小、不规则的特性,只使用目标检测网络很难进行有效识别。本文针对这一问