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111.
钉钉直播等在线课堂正在成为重要的教学方式,其课堂模式仍需不断探讨。以地理教学为例,在学科教学理论、同理心理论和认知负荷理论的基础上,可以设计由线上候课、授课-互动-练习、教学痕迹推送三部分构建的“1+3+1”在线课堂模式。在线上候课、海量资源处理、在线板书、直播互动等方面采取相应策略。 相似文献
112.
海报虽然内容简单直观,但其主题突出且具有普遍的社会认同性,不仅能及时发布重要信息,疏导公众情绪,也对构建集体记忆有重要作用。 相似文献
113.
114.
分析当前小学生记忆英语词汇的基本情况。重点探讨小学英语词汇高效记忆的方法。结合教学实践,提出在小学英语词汇教学过程中,教师应指导学生运用单词卡记忆法、义项树记忆法及文段提取记忆法等方法记忆词汇,从而帮助他们在一定语境下掌握相关词汇的基本语义和拼写等,提高其词汇记忆效率,提升其语言运用能力。 相似文献
115.
植物病毒衍生的小干扰RNA(Virus-derived siRNAs, vsiRNAs)能够调节多种生物学过程,在抗病毒免疫中发挥着非常重要的作用。因此,植物vsiRNAs的识别有助于了解其生物发生机制,对研究抗病毒植物具有重要意义。虽然,现在已有多种实验方法通过检测RNA来寻找vsiRNAs,但是实验测试费时费力费钱。在本文中,我们从PVsiRNAdb数据库中提取植物vsiRNAs序列,基于长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory neural network, LSTM)与vsiRNAs序列,开发了一种深度学习算法——PVsiRNAPred-LSTM,用于预测植物vsiRNAs。PVsiRNAPred-LSTM可以自动学习并选择与预测任务相关的重要特征。为了防止模型过拟合,我们使用了五折交叉检验来训练模型。在五折交叉检验测试中,该模型的准确率为64.38%,灵敏度(Sn)为66.44%,精确度(Pr)为60.51%,F1值为0.64,特异性(Sp)为56.63%,马修斯相关系数(MCC)为0.23,AUCROC为0.67。以上结果表明PVsiRNAPred-... 相似文献
116.
李逊 《广西民族师范学院学报》2022,(5):31-35
作为一个南方作家,朱山坡在他的作品中展示了独特的“南方写作”:采用“以短篇故事写长篇”以及构建人物群像的方式,运用荒诞的情节和反讽的手法,体现出地理位置和精神世界边缘化带来的小人物生存困境,一定程度上对南方记忆进行修复的同时也体现了作者想要打破这种落后保守的民风和边缘化的精神状态,唤醒南方世界中小人物的内心良知,构建起作者心中的南方世界。 相似文献
117.
2021年诺贝尔文学奖获得者古尔纳是坦桑尼亚的杰出作家,其处女作《离别的记忆》围绕“逃离”和“记忆”两大主题,描写主人公哈桑从满怀希望地逃离家乡到无奈归来的过程。古尔纳以哈桑的境遇指向桑给巴尔民众的集体经验、集体命运和集体意识,揭示出殖民主义对桑给巴尔产生的负面影响和民众艰难的生存现状,表达了对殖民历史及其遗留问题的深切关怀。 相似文献
118.
目的:观察反复力竭运动对大鼠海马小胶质细胞形态及炎症因子白介素-1β(interleukin 1 beta,简称IL-1β)、肿瘤坏死因子(tumor necrosis
fatctor-alpha,简称TNF-α)和诱导型一氧化氮合酶(inducer type Nitric-Oxide Synthase,简称iNOS)表达的影响。方法:雄性SD大鼠随机分为对照组
(CG)和运动疲劳组(EG),CG大鼠常规饲养不进行跑台运动,EG大鼠进行反复7天递增负荷的力竭跑台运动。采用免疫组化方法观察大鼠海马小
胶质细胞形态和激活水平,通过半定量PCR技术检测海马组织IL-1β、TNF-α及iNOS mRNA的表达,并使用Y迷宫主动回避行为学检测学习和记忆
能力。结果:与CG相比,EG大鼠海马小胶质细胞体积较大、胞体变圆、突起增多并且染色变深,统计学分析阳性细胞面积和染色消减灰度值均显著
高于CG(P<0.05,P<0.01),IL-1β、TNF-α及iNOS mRNA的表达水平也显著性高于CG(P<0.01),并且EG大鼠学习记忆能力较CG大鼠显下降(P<0.05,
P<0.01)。结论:反复力竭运动后,大鼠海马小胶质细胞处于激活状态,海马内炎症因子释放增多,并伴随有学习记忆能力的下降。提示:运动疲劳
所致海马小胶质细胞的大量激活可能是引发神经炎症反应,进而降低大鼠学习记忆能力的重要因素之一。 相似文献
119.
考虑影响煤炭含水率变化的温度、湿度和风力等主要天气因素,以神华黄骅港为例,研究港口煤垛堆场的煤炭含水率预测方法。该方法首先基于长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络建立煤炭含水率预测模型,然后通过对采集到的港口实时天气数据和煤堆不同煤种的含水率数据融合处理,使用LSTM网络对训练数据集进行训练,并用来测试数据集,最后确定煤炭含水率预测模型,从而实现对堆场的智能洒水。研究结果表明,该模型对煤港堆场含水率预测的准确率在85%以上,据此模型建立智能洒水策略,能有效抑制煤堆起尘。上述方法对节约港口用水和减少污水量,以及对煤炭绿色开采和绿色生态港口建设具有参考价值。 相似文献
120.