《义务教育数学课程标准（2022年版）》的理念与目标解读

《义务教育数学课程标准（2022年版）》的理念与目标有很大变化。研究发现,“新课标”以党的教育方针和立德树人根本任务为指导,遵循义务教育课程方案的基本要求,体现数学学科的育人价值。“新课标”课程理念突显了核心素养统领,体现了课程标准的连续与发展,融入了时代发展元素。“新课标”课程目标体现核心素养导向,总目标是对数学学习的总体要求,学段目标体现不同学段学生的发展水平。     

农(副)产品跨境贸易直播翻译策略及方案

全球疫情、助农政策及直播行业发展背景下,农(副)产品跨境贸易直播前景广阔,但其也面临直播技巧、语言沟通、产品翻译、场景设置、客户流量等方面的难题。"播商模式"的"人、货、场、客"四要素为解决上述五个难题提供了思路,在其基础上提出"农民+直播间译员"的双导购模式、名称翻译的两个原则与创新场景搭建模式三个策略。     

CLT教学法在英语阅读课中的应用探析

交际法语言教学(以下简称CLT)在英语语言课堂中越来越受欢迎。如果使用得当,CLT可以用于语言教学的各种课程,分析并模拟在英语阅读课堂中CLT的应用是文章的重点。文章将对CLT进行说明与分析。同时,从多角度分析与阐述CLT在英语阅读课堂中的有效性,且对CLT的确切应用过程与方法,及对其进行应用的目的进行阐述。     

多效唑浸种对盐胁迫下玉米幼苗的影响

研究在盐渍环境(0.8%的NaCl)下,不同浓度多效唑浸种对玉米幼苗生长的影响.结果表明,与对照组(蒸馏水浸泡)相比,经不同浓度多效唑浸种后,玉米幼苗株高矮化,根冠比增大;叶片中叶绿素含量增多,丙二醛含量和过氧化物酶活性明显降低.其中经200 mg/L的多效唑浸种后的玉米,在盐胁迫环境下对植株幼苗的影响最为显著.     

基于吡啶鎓两性离子羧酸型配体的Cu(Ⅱ)配合物的制备及结构分析

以吡啶鎓两性离子羧酸类化合物 1,1’-(1,3- 亚苯基双 ( 亚甲基 )) 双 (4- 羧基吡啶 -1-鎓 ) 氯化物 (H₂LCl₂) 为母体合成 1 例 Cu(Ⅱ) 配合物 . 采用常温挥发法得到配合物的单晶,通过单晶 X 衍射分析,配合物结晶于单斜晶系的 P2₁/c 空间群,是一个含 1 个 Cu²⁺,2 个部分去质子化有机配体,四个配位水分子,两个游离 SO₄^2-离子的“Z”字形单核分子,分子式为 [Cu(HL)₂(H₂O)₄]·(SO₄)₂; 配合物的单核结构间通过丰富的氢键作用形成最终的三维超分子结构,其骨架延续了吡啶鎓两性离子型配体的特点,且存在分离的正负电荷 .     

新疆高校预算绩效管理现状、问题及评价——基于战略导向的BSC评价方法

高校是人才培养、科教兴国和科学研究的主战场。全面预算绩效管理是高等学校提高资金使用效率,优化教育资源配置的重要举措。本文结合新疆高校预算绩效管理现状,深入梳理新疆高校在预算管理方面存在的共性问题,引入平衡计分卡(BSC)管理思想,构建了基于战略导向的新疆高校预算绩效管理体系,为提升新疆高校预算绩效管理水平提供了参考。     

计算机网络安全问题

本文以影响计算机网络安全的主要因素为突破口,重点分析了各种不利于计算机网络正常运行的安全问题,提出了防范措施,确保计算机网络的安全管理与有效运行.     

基于《指南》的大学英语后续课程教学模式探究

通过文献回顾分析大学英语后续课程教学中存在的主要问题,剖析相关教改研究的局限性。在此基础上,提出建立以《指南》为行动指针、以社会文化理论为理论依托的大学英语后续课程教学模式;在方法论上主张采用线上与线下相结合的授课模式,在评价体系上实现形成性评价和终结性评价有机结合。     

历史·价值·实践——《义务教育道德与法治课程标准（2022年版）》课程目标解读

《义务教育道德与法治课程标准（2022年版）》重构了课程目标,确立了以核心素养为宗旨的目标体系,是思政课程时代化的重要标志。教师可从道德与法治课程目标的历史转变、价值评析和实操转化三个维度出发,把握三维目标到核心素养的转变,领会课程目标是课程育人的内核性存在,进而分析新变化、新意义和新设计,将其理念和精神转化为具体的育人实践。教师要坚持问题意识和实践导向,深入解读和转化落实这一课程目标,以更好地发挥新时代道德与法治课程铸魂育人的根本作用。     

PVsiRNAPred-LSTM:基于长短时记忆神经网络预测植物病毒衍生的小干扰RNA

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-...