分部分式在函数教学中的应用

在中学数学中 ,经常遇到分子的次数大于或等于分母次数的分式 ,如1 - 3ｘｘ + 2 、ｘ2 + 7ｘ + 1 0ｘ + 1等 .在实际应用中 ,可以把它们化成类似于代分数的形式 ,即整式部分 +分式部分 (分子次数小于分母次数 ) ,我们就把这种形式的分式叫做分部分式 ,下面举例说明其在函数教学中的应用 .例 1　作出函数 ｙ =3- 2ｘｘ - 3的图象 .分析　函数 ｙ =3- 2ｘｘ - 3不属于中学数学中的任何一类初等函数 ,除用描点法外 ,无法直接作出其图象 ,但如果利用分部分式 ,则可由图象变换得到该函数的图象 ,由 ｙ =3- 2ｘｘ - 3,得ｙ =- 3ｘ - 3- 2 .先作出 …     

看函数图象 解决数学问题

有关表示运动状态的函数图象的知识，在《数学课程标准》（实验稿）中是这样叙述的：能结合图象对简单实际问题中的函数关系进行分析（下面的例1就是课标上面的案例）。有些人认为这是折线统计图，于是把类似的题目搬到六年级数学练习及毕业考试中。其实它已超出了一般小学生的认知范围，但作为对学生兴趣的培养，拓展学生的知识面还是可以尝试练习的。现介绍几道这种类型题的解法。     

用flash MX轻松模拟“牛顿第二定律”演示实验

灵活、合理地运用Flash变量函数，可模拟物体的运动，目前比较流行的做法是“三层三帧”法。我经过反复的试验，摸索出一个更为简单的方法：即在一个按钮中编辑arction动作，实现运动的模拟。姑且称之为“按钮法”。本文以“牛顿第二定律”演示实验为例，介绍“可控运动”的制作过程。     

由一道竞赛题谈起

题目：设函数f（x）具有如下性质：f（3x）=3f（x）对于所有的正实数x都成立，且f（x）=1-｜x-2｜（1≤x≤3）。试求满足f（x）=f（2001）之最小值。（第十九届美国数学邀请赛第8题）     

在线教育中情感研究现状和发展趋势探析北大核心

情感研究是当前在线教育中的重要研究问题,涉及的领域十分广泛。研究力图对在线教育中情感领域的研究进行系统的总结和归纳,从而更好地促进在线教育的发展。研究通过文献计量法和内容分析法,以近十年来发表在国内外核心期刊上关于在线教育领域情感研究的235篇文献为研究对象,对其研究主题、研究场景、研究对象、研究方法等进行统计分析,并从情感分析、情感参与、情感交互、情感设计等方面对相关研究热点进行深入剖析。在此基础上,从聚焦即时智能化的情感时序性研究、深度探究多元因素的协同作用机制、提高情感分析算法的准确性和可解释性、扩大情感的研究场景和研究群体范围、加强情感设计和情感系统的应用与效果评价等五个方面对相关领域的研究提出了建议,以期更好地促进学习者在线情感投入,提升在线学习质量。     

视觉语法视域下民间艺术的社会治理功能——以“图说我们的价值观”戏曲作品为例

在全社会范围内进行核心价值观的培育和践行,最关键之处在于提高在广大人民群众中的传播效度,民间艺术作为兼具通俗性、人民性等特点的文化样式,在传播社会主义核心价值观的过程中能发挥重要作用。本文以多模态视觉语法为理论工具,以“图说我们的价值观”中戏曲系列作品为分析对象,探讨此系列作品的再现意义、互动意义、构图意义三个维度在社会主义核心价值观的传播中都是怎么发挥作用的。     

祖国认同感构建:对台新闻短视频的多模态隐喻分析

民进党当局在“反陆抗中”的错误道路上越行越远,导致台海局势持续严峻,对台宣传的新型传播方式——对台新闻短视频的重要性凸显。本文将对台新闻短视频置于多模态隐喻的视角下,通过剖析其多模态协同效应和多模态隐喻的运作机理,归纳总结出更贴合构建台湾同胞对祖国认同感的宣传方向和话语体系,为进一步优化和创新对台宣传工作提供理论依据。     

基于递归概念图的文本检索模型研究

Sowa在1984年提出了一个抽象模型,即概念图,作为基于语言学、心理学和哲学的知识表示语言.但是其概念图的定义比较简单,对于刻画文本中的语言组块的语义及语言单元之间的组合运算比较困难.为了能从形式上为将来的组块内部和组块之间的组合分析提供支持,深化概念图的表示形式,我们提出了一种适用于自然语言自动化分析的概念图的形式化描述,它可以看成是Sowa 概念图的递归扩展.然后我们将这种新颖的知识表示方式应用到文本检索领域的文本标引中,同时给出了以此为基础的概念图匹配算法.在和布尔检索的比较实验中,概念检索体现出比较明显的优势.     

成群结队打天下

职场关系网是CIO们经常忽视的工作之一,而这实际上对CIO非常有用。用于访问控制和移动设备安全的多模态生物特征识别技术,无代理备份和恢复软件、语义搜索和分     

基于语义的半结构化P2P网络

如何利用具有本体标注的结构化文档中的语义信息组织P2P网络,提供对基于语义的信息共享与查询的P2P网络支持,是当前P2P网络的研究热点之一.本文提出采用Peer所存储文档中的加权本体概念向量作为Peer的特征向量,通过相似度计算将Peer聚成Peer组,从而构造基于语义的半结构化P2P网络.用户的查询请求由各Peer组内的组服务器负责路由转发,组服务器计算查询请求与各路由表项之间的相似度,将查询向最有可能包含查询目标的Peer组转发.文中较全面地阐述了本体概念局部和全局权重的计算方法.由于P2P网络拓扑的建立过程和查询路由过程均基于语义信息,使得网络的各项性能与基于关键字处理的P2P网络相比,得到了较大的提高.