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全面提高学校教学质量是落实“双减”的根本之策,而学科教学的高质量发展是实现学校教学高质量发展的主引擎。深度教学超越了浅层的知识教学,是一种既有深度又有效率的高质量教学方式,是一把破除“双减”困境的利剑。本文以“走向深度教学是促进学科教学高质量发展的必由之路”为逻辑起点,分析了地理深度教学的哲学认识论基础、知识观和学习观;发现单元设计是深度教学实施的驱动力;从意义导入、深度理解、能力转化、变式迁移和总结反思五个方面分析了地理深度教学的基本环节。 相似文献
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四川盆地东北部下三叠统飞仙关组碳酸盐岩储层非均质性强,天然裂缝发育,天然裂缝分布对油气运聚和开发具有重要作用.利用三维地震属性与成像测井、岩心相结合的分析方法,对川东北黄龙场-七里北地区飞仙关组碳酸盐岩储层天然裂缝发育规律进行了预测.飞仙关组碳酸盐岩储层主要发育NEE-SWW向、NE-SW向、NW-SE向及NWW-SEE向四组裂缝.其中NEE-SWW向裂缝最为发育,其次发育NE-SW向和NW-SE向裂缝,NWW-SEE向裂缝发育较差,研究区以大于70°的高角度裂缝为主.裂缝的发育程度受沉积相和断层两个主要因素控制,其中沉积相是裂缝发育的基础,不同沉积相的裂缝发育程度有明显的差异,其中台缘滩亚相和台内滩亚相的裂缝最发育,其次为滩间海亚相和台内洼地亚相,而缓斜坡亚相的裂缝发育程度相对较差.断层是影响裂缝发育程度及其展布规律的关键,根据裂缝发育指数(FDI)方法分析,该区断控裂缝发育带的宽度主要分布在250~1 000 m之间,与断层规模密切相关,随着断层规模的增加,断控裂缝发育带的宽度变大. 相似文献
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中文地址解析是地址匹配的重要环节,广泛应用于地址检索、地理编码和地址信息识别等方面.但传统地址解析方法存在覆盖度有限、人工参与过多和泛化能力较差等问题.为发挥深度学习模型在深层结构上自动学习上下文特征的优势,提出一种基于BERT-BiLSTM-CRF深度学习模型的中文地址解析方法:依据中文地址要素多级分类体系,扩展BIOES标注方法并进行地址语料标注;基于预训练语言模型,构建融合BERT、BiLSTM和CRF的综合深度学习模型,通过BERT预训练语言模型获取富含语义信息的字符向量,弥补静态词向量特异性缺失的问题,提高复杂地址要素的提取能力.以2019年深圳市地址数据为例进行模型性能评估,该方法对于多数中文地址要素的解析准确率达90%以上;相比IDCNN-CRF和BiLSTM-CRF等深度学习模型,该方法对只具有小规模地址语料时的地址解析效果更优,且在解析多种地址要素类型时能保持良好的性能. 相似文献
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川东卧龙河-洋渡溪区带长兴组台内礁滩沉积格局及有利储集体展布 总被引:1,自引:0,他引:1
随着川东碳酸盐岩礁滩储层勘探的大力推进,台内礁滩储层成为该区关注的重点之一,但其研究程度较低。本文以岩芯、野外剖面、薄片鉴定资料为基础,确定研究区长兴组早期发育碳酸盐岩缓坡沉积体系;中-晚期发育碳酸盐岩台地沉积体系,开阔台地相构成该区主要沉积类型。层序地层研究表明:长兴组划分为两个三级层序,台内礁滩主要发育于Sq1和Sq2的高位体系域,横向上分布不连续,纵向上发育期次有变化,其中西部构造区带主要发育于Sq2-HST,而在东部Sq1和Sq2高位体系域均有分布,且以Sq1-HST更为发育。物性分析资料表明颗粒白云岩、粉晶白云岩为主要的储集岩类,台内礁滩沉积为主要储集相带,台内礁滩的沉积格局控制着有利储集体的分布,而台内地貌高地对于控制礁滩分布具有关键作用。地质和地震预测结果表明研究区有利台内礁滩储集体的发育主要沿遂宁和广安两个台内高地展布,卧龙河构造带是已经揭示的有利储层发育带,南部高带可能是该区未来台内礁滩储集体勘探的重要方向。 相似文献
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普遍认为武当山为南秦岭前寒武纪基底,主要由新元古代武当群和耀岭河群构成,局部发育陡山沱组。野外路线调查查明,武当山黄龙-方滩地区岩石单元与区域上广泛分布的前寒武纪有序地层不同,具有明显"block-in-matrix"特征。进一步详细的微体化石和锆石LA-ICP-MS同位素年代学工作表明:原划归陡山沱组的变石英砂质板岩呈岩片产出,分离和鉴别出15属30余种晚泥盆世孢子化石;原划归耀岭河群的凝灰质砂岩亦呈岩片产出,获得382Ma单一加权峰值年龄,且碎屑锆石综合分析显示物源以晚泥盆世岩浆岩为主,仅少量可能来源于区域发育的武当群和耀岭河群。黄龙-方滩地区原划定的前寒武纪岩石地层中发现晚古生代沉积组合与火山活动物质的存在,为重新认识武当地区物质组成与演化提供了基础资料。该成果结合作者野外剖面构造解析和室内获得的玄武岩、大理岩及辉绿岩块体和砂岩基质多组新元古代-中生代锆石年代学数据,共同指示十堰黄龙-方滩地区岩石单元并非前寒武纪或显生宙有序构造-沉积层,而是混杂岩带。 相似文献
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基于时间序列HJ-1/CCD数据的土地覆盖分类方法 总被引:3,自引:0,他引:3
土地利用数据是遥感应用中普遍使用的基础数据,对于遥感应用的效果起着非常重要的作用.随着中国环境与灾害监测预报小卫星星座(HJ星座)的成功发射,使得中高分辨率数据的重访周期达到了2天.因此,本研究利用了HJ-1/CCD数据同时具有较高时间和较高空间分辨率的特点发展了一种基于时间序列HJ-1/CCD数据的土地覆盖分类方法;该方法既利用了较高空间分辨数据的纹理与光谱信息,也利用了较高时间分辨率数据捕捉到了地表随时间的变化信息,从而利用地物在时间维上的差异提高了土地覆盖分类与土地利用制图的精度.该方法被应用于辽宁大伙房水库与青海黑泉水库区域2010年土地利用制图,经检验发现该方法制作的土地利用图与传统方法制作的土地利用图相比制图精度得到了极大提高;在辽宁大伙房水库和青海黑泉水库地区精度分别达到了95.76%和83.78%,Kappa系数分别为0.9423和0.8165. 相似文献