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关键词： 任务驱动教学   初中课堂   物理课堂   方法应用  

摘要： 随着教育观念的更新换代,课程教育的模式也在不断更新,在此种状况下, 初中教学迎来了一个全新的发展阶段。我国的课程教育标准明确要求教师在 提供教学的过程中,不仅要将知识传授给学生,还要保障学生掌握了正确的学习方法下,对所学知识有一个正确的认识并能够让所学内容为己所用。因此,对于初中的物理课堂来说,教师在实行任务驱动方法时应该站在学生的角度思考问题,使学生以具体的物理学习任务为参考,正确合理的认识物理知识。将初中物理学习内容与任务驱动教学模式相结合,有助于解开学生对于物理学习的误会,给予学生学习物理的勇气。下文中就如何在物理课堂中实施任务驱动教学方法做出了探探分析,希望能够给同学们提供一些参考。

关键词： 合作   物理课堂   教学活动  

摘要： 本文首先概述了小组合作学习的含义以及其内涵,然后分析了小组合作在初中物理教学中的重要性,最后提出了一种基于小组合作的初中课堂重点教学策略,包括科学全面的开发学生的学习潜力、物理核心素养以及教学课堂的有效性。

关键词： 初中   物理课堂   教学  

摘要： 而初中物理的教学要做到从生活出发,不局限于教材上 的内容,时不时地拓展课本之外的知识,保持学生对于物理 学科的新鲜感。当前,在新教学理念的指引下, 我们在不断提高认识的基础上,不断完善教学设施,采用多元 化教学手段,提高物理教学的有效性与前瞻性,推动中学物理 课程教学改革不断前进。

关键词： 松散回潮   加料   烘丝   物理特性   烟气   感官质量   正交设计  

摘要： 为探究制丝线关键工序段对烟支质量的影响,采用正交试验设计法对松散回潮、加料和烘丝工序的工艺参数对烟支物理特性、烟气和感官质量的影响进行了试验。结果表明:①松散回潮回风温度对烟支物理特性、焦油和感官质量影响最大,烘丝筒壁温度对CO、烟碱量影响最大,加料出口含水率对烟支质量各指标影响均较小。②由综合平衡法得到制丝线最佳工艺参数组合:松散回潮回风温度57℃,加料回风温度52℃,加料出口含水率19.5%,烘丝蒸汽流量700kg/h,烘丝筒壁温度132℃,烘丝热风温度115℃,烘丝排潮负压-18μbar,对应的单支重量标偏、圆周标偏、长度标偏、烟支吸阻标偏、烟碱量、CO分别比优化前降低了0.015g、0.024mm、0.11mm、0.02kpa、0.04 mg/支、1.4 mg/支,感官质量增加了3.84分。因此,在制丝线生产过程中,适当调整各工序的工艺参数有利于提高烟支质量。

关键词： 物理课堂   实验演示   策略探讨  

摘要： 物理学科是一门自然科学。在教学中物理应该通过实验来展开,物理教学过程通过实验展现,验证物理理论,体会物理思想。学生学好物理的重要性不言而喻,学习物理对于探索科学、认识事物本质起着重要的作用,同时对于学生个人发展也十分重要。因此,培养学生的物理兴趣,突破高中生对于物理的畏难心理意义重大。

关键词： 工程机械子午线轮胎   成型机组   缠绕机   缠绕轨迹   速度同步   数学模型   结构设计  

摘要： 介绍工程机械子午线轮胎成型机组胎面缠绕机数学模型的建立及其结构设计,讨论了缠绕机头运行轨迹的确定、胎坯母线缠绕位置线速度与挤出机出料线速度同步的问题。结果表明,根据研究结果设计的缠绕机以及控制程序软件满足使用要求,提高了成型机组的工作效率。

关键词： 数学模型   常微分方程   分离变量法   人口模型   数值模拟  

摘要： 常微分方程是重要的数学理论,在实际中具有广泛的应用,也是数学建模的重要理论之一。基于培养"应用型""创新型"人才的实际需求,结合实际问题——人口预测问题,分析在数学理论的课堂教学中,如何将理论知识应用于实际问题中,使学生了解数学理论的实际应用,加深学生的理解与记忆;以及在数学建模课堂的教学中,如何选择恰当的教学内容,使学生快速掌握建模方法。

关键词： 遗传算法   公交调度   数学模型   发车间隔  

摘要： 针对公交线路,研究制定出合理的公交车调度机制,对乘客和公交公司双方的利益都有非常重要的现实意义和价值。本文以广西南宁市一公交线路为例,根据其日均客流情况,建立以公交公司运营成本最低和乘客利益损失最小为目标的公交调度数学模型,并通过遗传算法对其进行求解,得到最优化公交发车的时间和运行间隔。研究表明,采用优化后的公交调度机制,能有效降低公交运行成本和提高乘客满意度。

关键词： 深度学习   人工智能   图像识别   人类感知   神经网络   分类信息   AI   数学模型  

摘要： 众人皆知,AI正在日常生活中渗透。无论是刷脸进门、机器人扫地还是和智能音箱对话,这些应用均可归类于人工智能的语音和图像识别。要知道,目前这一代人工智能的发展建立于AI对人类感知的模仿。这得益于人工智能背后的深度学习,通过神经网络层层分类信息。业内普遍观点认为,“现阶段AI还在弱智能的层面,要让机器解决问题,首先需要人工定义问题和机制,转化为数学模型,并通过数据训练模型。”换句话说,如今的AI只能映射,还无法产生联想,机器具备真实推理能力仍是人工智能的发展局限。

关键词： 矿山   地质灾害   风险评价   数学模型  

摘要： 长期进行矿山勘探与开发容易诱发地质灾害,为了预防和遏制地质灾害的发生,需要进行风险评价,利用数学模型分析,可以提高风险评价准确度和精确度,因此有必要对矿山地质灾害风险评价中数学模型的应用进行研究。