数学启发式教学的基本目的与意义

数学启发式教学是基于数学学科特点的启发式教学,目前与之相应的针对性研究比较缺乏.其中数学启发式教学的基本目的与意义是数学启发式教学研究中首先需要明确的问题.1目的:促进学生的数学理解苏联著名哲学家伊里英科夫指出:“损坏思维的器官要比损坏人体的任何一个别的器官都要容易得多,而要医治好它却很困难,如果治晚了,要想医治好就根本不可能.毁坏脑子和智力的最‘可靠’的方法之一,就是形式主义地死记知识.”恰好是数学教师比别的教师具有很大的优势可以毁坏学生的脑子,强迫他们不理解意义地死记数学真理,不理解所进行的运算和操作的实质去解题[1].由此可见数学理解在数学学习中的重要作用.关于数学理解,有代表性的几种表述虽然形式上有一些差别,但其本质上是类似的.如:一个数学概念或方法是理解了,如果它成了内部网络的一部分[2];学习一个数学概念、原理、法则,如果在心理上能组织起适当的有效的认知结构,并使之成为个人内部的知识网络的一部分,那么才说明是理解了[3].其实质都强调学生在头脑中形成关于该数学知识的内部网络,使数学知识与已有的数学认知结构建立了内部联系,因此数学知识结构网络的建立和改进是数学理解的内部活动,理解就是要建立内部知识网...     

试析票据保证人的抗辩权

本文认为票据保证人责任具有从属性、独立性、连带性等特性，且独立性优于从属性。票据保证人的自有抗辩权包括对物抗辩权和对人抗辩权。票据保证人对被保证人对物抗辩权的援引，仅存在于得由被保证人主张的对物抗辩的部分情节。票据保证人对被保证人对人抗辩权的援引，应采用票据保证人责任独立性为主从属性为附的原则。     

操作探索激励创新-- "分数大小的比较"数学设计

教学内容 九年义务教育六年制小学数学第十册,第93-94页例6、例7;练习二十第1～3题. 教学目的 1.掌握比较分数大小的方法.     

股份制商业银行内部控制对操作风险防范的促进性研究——基于信息化创新视角的数据检验

操作风险控制是我国股份制商业银行所面临的一项重要风险．内部控制是操作风险控制的基础性策略,信息系统是银行的常规性运营平台．基于信息化创新的视角,借助于结构方程模型,实证性的检验揭示了股份制商业银行内部控制对操作风险控制的促进性机理,发现了股份制商业银行操作风险控制的独特性规律．从而为操作风险控制实施的深化提供了现实性的理论指导．     

当代汉越家庭称谓语面称对比研究

汉语和越语都有着复杂的亲属称谓系统。汉越家庭成员在面称时都表现出上下有别、长幼有序的特点。但夫妻之间、长辈和晚辈之间以及兄弟姐妹之间的面称还存在着很多差异,如人称代词的使用情况不同,亲疏之别的程度不同,男女有别的程度不同。     

新的世界秩序或者新的世界混乱？

以前建立的模式和关系已经被抛弃了。一些革命性的而不仅仅是新鲜的东西,看起来正在展开。本书一直把注意力集中于全球的变化。本书已经指出了正在发生中的最重要的变化,它们可能导致世界政治的变革。正如我们所看到的,变化可能会很突然,也可能会很缓慢。变化是不断的,但是,它以自己的节奏进行;而且历史提醒我们,全球变化的演化方向是不确定的。许多趋势同时发生,而它们合起来的影响可能使世界滑到预料之外的轨道上去。     

在小学语文的教学中真实互动课堂的构建

小学语文的学习能够帮助学生在生活中进行情感上的思考,而课堂则是学生进行自主学习的一个重要场所.在课堂中,教师要通过师生互动来改变教学的方式,让学生能够更好地去享受课堂,释放出自己的个性,展现出生命的活力,变成真正学习的主人.从根本上讲,在课堂中的师生互动是包括很多种情境的,是具有多种形式且多种多样的互动体系的.一个真实互动的课堂,远远比失真的课堂来得实在.师生之间的真实互动能够给学生营造一个愉快的可供感情交流的课堂,也能够使老师提高教学效率,学生之间的个性和差异性也得到了尊重,也有利于老师教学水平的提高与改善.     

Digital Signal Processing Based Real Time Vehicular Detection System

Traffic monitoring is of major importance for enforcing traffic management policies. To accomplish this task, the detection of vehicle can be achieved by exploiting image analysis techniques. In this paper, a solution is presented to obtain various traffic parameters through vehicular video detection system( VVDS). VVDS exploits the algorithm based on virtual loops to detect moving vehicle in real time. This algorithm uses the background differencing method, and vehicles can be detected through luminance difference of pixels between background image and current image. Furthermore a novel technology named as spatio-temporal image sequences analysis is applied to background differencing to improve detection accuracy. Then a hardware implementation of a digital signal processing (DSP) based board is described in detail and the board can simultaneously process fourchannel video from different cameras. The benefit of usage of DSP is that images of a roadway can be processed at frame rate due to DSP‘s high performance. In the end, VVDS is tested on realworld scenes and experiment results show that the system is both fast and robust to the surveillance of transportation.