大学生环境意识教育途径探究

环境问题已成为全人类共同关注的焦点,作为发展中国家,在进行现代化建设的同时应吸取发达国家的经验教训,尽量减少污染,走一条可持续发展之路.大学作为知识的传播中心责无旁贷地承担起传授环境保护知识的重任.培养一支环保意识有素的大学生人才队伍具有重要的现实意义.     

《"天才"》:艺术审美的异化与大众意识的裂变

在美国文学史上,德莱塞的自传体小说<"天才">一直备受争议.他以辩证的认识,多维地处理了他的创作对象.他摈弃了片面性和绝对性,使善与恶、自然与社会、艺术与现实等在<"天才">中辩证地统一起来.本文以19-20世纪之交美国自然主义作家的自身经历为研究起点,追溯美国工业化进程中社会价值观的变迁,集中分析作家艺术审美的形成和异化,揭示大众意识的转变,探索工业化进程中现实与精神链接失败的原因.     

概念隐喻理论对英语教学改革的启示

概念隐喻理论认为:隐喻具有普遍性、系统性的特点,并具有一定的特定文化的特征。因此,通过学习概念隐喻,可以改变学生的语言学习习惯和思维方式,让学生可以系统性地理解语言;还可以通过对英汉概念隐喻的比较学习,提高学生的跨文化意识和跨文化交际能力。     

新课程背景下学生问题意识的培养

问题意识的淡薄是制约学生创新思维发展的重要因素.论述了新课程背景下学生的问题意识及其重要性,制约学生问题意识的重要因素,研究和探索如何培养学生＂问题意识＂的方式和方法,并为培养学生＂问题意识＂的教学研究提出见解和实施策略.     

高职校园文化建设意识的觉醒与路径的创新

高职校园文化建设具有深远的意义。高职校园文化的基本内核包含三个层次：观念层、制度层和器物层。在高职校园文化建设中要提炼校园精神,加强校风建设;提升职业素养,实现零距离就业;引进企业文化,建立OA系统。     

论翻译中语境的制约功能

语境是语际翻译中的一个重要的制约因素,它不仅制约着翻译的理解过程,还制约着语义、话语结构线索与内部信息以及语言的使用与选择等翻译全过程。     

传统危机意识的现代价值及其反思

中国传统文化蕴涵着较为丰富的关于危机的思想理念,主要表现为两个特点:一是自然危机意识与社会危机意识兼具;二是危机的处理和防范注重德性.中国传统危机意识并未在社会发展进程中占主导地位,从思想根源上看乃是"天人合一"的理念所致;从社会根源上看乃是封建专制的弊端所致.当今,在和谐社会构建中,传统危机意识可在以下方面彰显其现代价值:一是善于正视矛盾,居安思危;二是善于处理矛盾,临危不乱;三是善于化解矛盾,以和为贵.     

论高职高专英语教学中跨文化意识的培养

在高职高专英语教学中,为了提高学生学习英语的效果,提高学生实际的应用能力,有必要培养学生的跨文化交际意识。了解因中西方文化差异而带来的语言构成差异,有助于他们在英语学习中掌握跨文化交际能力,适应社会的需求。     

让阳光自由洒落——浅谈小学数学教学中的“闲暇教育”

新课程标准积极倡导自主、合作、探究的学习方式,培养学生自主、合作、探究的学习能力。闲暇学习能够给学生自主构建的机会,能够激发学生的创造力,提高学习效率,培养学生的自主学习能力。将这种＂闲暇意识＂渗透到数学课中,一定会给数学课堂带来前所未有的改变,必将改变老师的教学观,也改变课堂那种程序化、神圣化的教学方式,还课堂一个自由、轻松、活跃的氛围,也必定能改变学生的精神状态,让学生高效轻松地学习,还学生以精神自由,还数学和数学课堂以常态。     

Artificial intelligence implication on energy sustainability in Internet of Things: A survey

The massive number of Internet of Things (IoT) devices connected to the Internet is continuously increasing. The operations of these devices rely on consuming huge amounts of energy. Power limitation is a major issue hindering the operation of IoT applications and services. To improve operational visibility, Low-power devices which constitute IoT networks, drive the need for sustainable sources of energy to carry out their tasks for a prolonged period of time. Moreover, the means to ensure energy sustainability and QoS must consider the stochastic nature of the energy supplies and dynamic IoT environments. Artificial Intelligence (AI) enhanced protocols and algorithms are capable of predicting and forecasting demand as well as providing leverage at different stages of energy use to supply. AI will improve the efficiency of energy infrastructure and decrease waste in distributed energy systems, ensuring their long-term viability. In this paper, we conduct a survey to explore enhanced AI-based solutions to achieve energy sustainability in IoT applications. AI is relevant through the integration of various Machine Learning (ML) and Swarm Intelligence (SI) techniques in the design of existing protocols. ML mechanisms used in the literature include variously supervised and unsupervised learning methods as well as reinforcement learning (RL) solutions. The survey constitutes a complete guideline for readers who wish to get acquainted with recent development and research advances in AI-based energy sustainability in IoT Networks. The survey also explores the different open issues and challenges.