穿透表层,还原事件通讯的本真面貌

通讯报道是小学高年级语文教材中的重要文体。语文教学倡导关注文体,运用文体意识解读并开展教学,就能让我们的阅读理解、实践运用依循着正确的认知轨迹,让学生在还原事件通讯的本真面貌下提升语文核心能力。本文提出要整体感知,在梳理文脉中分解板块;聚焦场面,在关注形式中洞察写法;关注人物,在潜入内心中揣摩心理;类比迁移,在情境置换中实践运用。     

在语文学习的解构与整合中探究教学的进阶性

语文学习非常注重整体性。新课标指出,要设计连贯的语文教学活动。统编教材科学地设计了不同主题的单元,单元中设计了口语交际、习作练习、语文园地以及快乐读书吧等学习资源。笔者认为,教师应该利用好这些资源,根据认识的发展规律设计好教学进阶阶段,实现学生学习从理论到实践再回到理论的大循环,链接课本中丰富的资源,提高学生的语文能力。     

基于复合字典降噪和优化傅里叶分解的齿轮箱故障特征提取方法

针对傅里叶分解对噪声敏感且存在模态混叠导致无法准确提取齿轮箱故障特征的问题,提出了一种复合字典降噪与优化傅里叶分解相结合的齿轮箱故障特征提取方法.首先,根据齿轮箱信号特点构造复合字典,结合正交匹配追踪算法降低振动信号中的噪声;其次,针对傅里叶分解过程中的模态混叠现象,提出了利用频谱的极值点划分频带的方法对其进行优化,提...     

基于NMF初始化的非负双奇异值分解算法分析

随着大数据技术的发展,非负矩阵分解(NMF)日益成为目前最流行的模式识别方法之一,并广泛应用于文档聚类、图像处理、人脸识别、信号分析等多个领域。针对NMF中双因子矩阵的初始化问题,对非负双奇异值分解算法进行分析,数值实验表明该算法可以快速降低众多基于NMF衍生算法的近似误差。     

突发事件下基于改进K-Shell分解的意见领袖识别研究

[目的 /意义]为实现突发事件网络舆情的精准管控,对突发事件中的意见领袖识别进行研究。[方法 /过程]针对K-Shell分解使得同一核层的节点具有相同K-Shell值的粗粒化分解问题,结合用户自身属性与用户交互行为对核心用户进行用户重要度因子量化,并通过重构各节点K-Shell值的计算方法来加以改进;在此基础上定义以转发比例为权重的相邻用户重要度贡献值,从而构建一套意见领袖的识别方法。[结果 /结论 ]以“郑州地铁7·20事件”为例,进行实证分析。结果表明突发事件中意见领袖主要由主流媒体与自媒体两类用户组成,且意见领袖的特征与类型随舆情生命周期的变化而变化。本文提出的意见领袖识别方法能够精确地给出意见领袖的排名,较K-Shell分解法识别效率更高,较社交平台传统的排序方法更具可解释性。     

高职院校基础会计微课程开发建设研究

微课程是随着信息技术的发展而发展起来的,国内外均对微课程进行了深入的理论研究及实践研究。为充分发挥微课程的作用,在设计时应从课程的角度出发,既要考虑微课程的独立性又要兼顾其关联性。基础会计微课程的设计,在考虑微课程的普遍规律的同时,要结合基础会计课程特点,对课程内容进行有效分解;微课选题确定后,进入最终的设计与制作阶段。     

基于极化特征和纹理特征的PolSAR影像建筑物提取方法

极化合成孔径雷达（PolSAR）以其多参数、多通道、多极化、信息记录更加完整等特点,在城市地物提取领域中发挥着重要作用,并已成为遥感影像研究领域的热点。选择覆盖苏州市的Radarsat2影像,利用极化非相干分解法和灰度共生矩阵法分别提取19种极化特征和8种纹理特征,通过分析建筑物、植被和水体的极化特征和纹理特征进行特征组合,结合主成分分析法（PCA）和支持向量机法（SVM）对城市建筑物进行提取,并定量评估精度。结果表明：基于极化特征的建筑物提取精度最高为92.4%;基于纹理特征的提取精度最高为88.9%;极化特征与纹理特征相结合可以提高精度,最高精度为93.7%;PCA特征融合算法具有较高的运算效率,同时提高了精度。     

企业工会工作实施目标管理应抓好六个环节

目标管理作为一种先进的管理方法,已在企业工会工作中得到了普遍运用,而且在实践中取得了一定成效.那么,企业工会工作在实施目标管理中应怎样才能科学化、程序化、规范化?文章对此进行了探讨.     

关于SVD水印算法的分析和探究

基于奇异值分解理论的数字水印技术是一种新的值得探讨和研究的变换域水印技术,它的提出为数字水印技术的发展开拓了新的思路和方法.本文对传统的基于奇异值分解理论的数字水印技术进行了深入分析和研究,并提出了改进方法,给出了一种新的基于奇异值分解的数字水印方案.仿真实验证明,新的方法比较好的满足了数字水印的透明性和鲁棒性,能经受住通常的图像处理操作且具有较大的应用潜力.