从商务日语课程设置谈高职教育课程改革

本科院校办高职学院是我国 2 0世纪末出现的一个新生事物 ,如何设置专业课程 ,提高教学质量 ,使学生一出校门就能容纳到直接为经济服务当中去 ,结合商务日语专业的具体情况对这个问题进行了思考。     

DZ-1型地质灾害土层含水量监测仪系统的研究与应用

高强度降雨和岩土层含水量过高是山体滑坡等地质灾害的主要诱因，为了更好地对这类地质灾害进行有效预测预报，研制了DZ-1型地质灾害土层含水量监测仪，介绍了该监测仪的工作原理、主要构成、技术性能、监测工艺技术及实际应用效果。     

多类训练迭代法在沉积盆地圈闭评价中的应用

本文介绍了多类训练迭代法计算的基本原理和计算过程。将此法成功地应用于某沉积盆地的圈闭评价中,结果表明未钻探的３８ 个圈闭可分三类,其中１０ 个圈闭为Ⅰ类,８ 个圈闭为Ⅱ类,其余的２０ 个圈闭为Ⅲ类     

BP模型双样本训练方法

根据气象预报应用情况，分析ＢＰ模型训练人工神经元网络中存在的问题，并提出双样本训练方案。试验表明，采用双样本训练的网络，实际预报能力较高。     

PDCA循环法用于专业硕士产教融合培养模式研究

为满足新时代对卓越工程技术人才的需求,本文在分析专业硕士培养现状基础上,从人才培养方案入手,提出了PDCA理念用于产教深度融合培养模式,讨论了产教深度融合培养的目标制定、计划落实、课程体系开发、导师团队优化及实践基地的质量保障建设等方面的模式与对策,论述了专业硕士研究生培养的质量监控体系,总结出教育教学各环节的计划、执...     

基于数据增广训练的深度神经网络方法压制地震多次波

地震数据中存在的多次波影响偏移成像,误导地震资料的解释,因此通常视为相干噪声而被去除.为了对多次波进行智能化衰减,本文提出了一种基于数据增广训练的使用深度神经网络的多次波压制方法.设计的深度神经网络包括卷积编码和卷积解码过程,其中卷积编码过程学习全波场数据中的一次波特征,卷积解码过程利用这些特征来重构一次波并压制多次波和随机噪声.在训练阶段,旋转训练集并在输入数据中加入随机噪声构成增广训练数据集来提升神经网络的抗噪稳定性和泛化性,通过迁移学习让深度神经网络具备跨工区压制多次波的能力.简单模型与Sigsbee2B模型三套模拟数据的实例验证了本文方法在一次波重构和多次波压制中的有效性、稳定性和良好泛化性;一套崎岖海底模型地震物理模拟数据的应用实例表明本文方法具有应用于复杂条件下压制地震多次波的能力.

     

GIS professional development for teachers: lessons learned from high-needs schools

University faculty partners from the Departments of Geography and Instruction and Teacher Education at a large, public university collaborated with K-12 teachers and the leadership of a rural school district in order to investigate the crosscutting content of science, mathematics, and geography through the integration of web-based GIS technologies. The project explored the critical connections among technology, pedagogy, and content with a particular emphasis on developing technology-enhanced, inquiry-based lessons in which the teachers and their students used GIS technologies to analyze, visualize, and present data in real-world contexts. The findings highlight the importance of well-structured professional development that builds community, integrates diverse content and pedagogical expertise, provides feedback and coaching, and is of sufficient duration to effect change.     

基于模糊预测对象的证据权方法及其在土地沙漠化评价中的应用

为了使在地理信息系统中被广泛用于点事件预测的证据权方法能对面事件进行评价和预测, 提出了一种新的基于模糊训练层的证据权方法.它是一种更广泛的证据权方法, 与普通证据权方法所不同的是, 它的训练层是模糊集合, 其取值是它的隶属度.通过适当的变换也可以把点训练层转换为模糊集合.因此, 该方法可以对面事件、点事件和线事件进行评价和预测.该方法可以处理训练层和证据层均为模糊集合的情况, 被称为双重模糊证据权方法.作为该方法的一个应用实例, 本文介绍毛乌素沙漠边缘的晋陕蒙地区土地沙漠化评价的应用实例.