【摘 要】
:
语文是一门包罗万象的系统学科,蕴含着丰富的知识和人文思想。在小学课程中采用语文深度教学,指的就是要充分利用语文学科的人文特性,提升学生的综合素质,让他们既学到丰富的语文知识,又具备雄厚的人文思想,成为新时代所需要的语文人才。小学语文深度教学是一种创新的教学方法,不管是对语文老师的教学研究,还是对学生的语文学习,都具有非常重要的意义。
论文部分内容阅读
<正>语文是一门包罗万象的系统学科,蕴含着丰富的知识和人文思想。在小学课程中采用语文深度教学,指的就是要充分利用语文学科的人文特性,提升学生的综合素质,让他们既学到丰富的语文知识,又具备雄厚的人文思想,成为新时代所需要的语文人才。小学语文深度教学是一种创新的教学方法,不管是对语文老师的教学研究,还是对学生的语文学习,都具有非常重要的意义。
其他文献
一引言无论是过去、现代或未来,自然世界或人造世界、微观或宏观、物或非物,每一种存在都有着构成自身属性的神秘代码,这些存在亦构成了庞大而错综复杂的人类社会生活系统。文字、符号、口信、声音、图像、影像、代码、数字、图表、信号、标识等,信息借由抽象或具象的各种表征和不断发展的技术与媒介,在人类社会生活系统中川流不息,一刻不停地生产和消费、传输和接收,编码和解码。
太阳能作为一种清洁的、可再生能源,在新能源应用领域中占据越来越重要的地位,随着光伏发电技术的大规模应用,针对光伏发电过程中的工况监测、光伏电池的隐患及故障的检测和监控,必将是保障光伏发电安全生产过程中的一个重要环节。光伏组件出现热斑是光伏发电过程中经常遇到的问题,轻则会缩短组件的发电寿命,减少发电产出,重则引发火灾,造成更严重的经济损失。因此,对光伏发电生产过程中组件的热斑隐患进行预防和检测,对于
直驱永磁风电机组采用最大功率跟踪控制策略,其转子转速和电力系统的频率解耦,不能响应系统频率的变化。风力发电渗透率的增加将威胁电网的稳定运行。本文从改善电力系统频率响应的角度出发,对直驱永磁风电机组的频率控制策略进行了深入研究,具体内容如下:首先,建立了直驱永磁风电机组各个部分的数学模型,为了将研究重点放在风电机组的频率控制策略上,对轴系模型和发电机-变流器模型进行了简化,得到了风电机组的整体简化模
绝缘子是输电线路重要电气绝缘和支撑装置,同时也是故障多发部件,对电网安全稳定运行至关重要,是输电线路重点巡检对象。结合无人机采集和人工判读的输电线路巡检方式无法满足当前任务需求,深度学习方法成为研究热点。但深度学习模型应用于绝缘子目标识别时,在训练样本方面存在公开样本缺乏和优质样本不足的问题。本文针对此问题提出了两种绝缘子人工样本生成方法,对“真实-人工”平行训练样本集构建方法进行了研究,为缓解样
新课程改革的提出重新将以学生为主体的教学提上了日程,高中物理教学应积极践行以学生为主体教育要求,同时充分利用学生主体化学习实现深度教学目标。文章基于此,先后分析了高中物理深度教学与学生主体化之间的关系以及以学生为主体的高中物理深度教学策略,提出了转化教师主导课堂为学生主导课堂、善用信息工具以促进学生自主学习、以生活化情境支持学生自主思考等策略,以供参阅。
近年来由于电网频繁调峰对燃煤电厂锅炉燃烧系统的冲击,使得燃煤电厂烟气氮氧化物(NOx)浓度的波动十分剧烈,又因为SCR(Selective Catalytic Reduction)脱硝系统的迟延性以及NOx浓度测量系统的滞后性等因素,使得传统控制策略不能满足SCR脱硝系统的控制需求,所以研究一个先进的SCR脱硝系统控制策略就显得尤为重要。为研究一个复杂系统的先进控制策略,一个准确的被控对象模型是必
为研究电动汽车驱动转矩控制策略,首要解决的问题是车身控制模拟信号的采集,加速踏板等模拟信号直接反映了驾驶员的驾驶意图。文章基于控制器局域网络总线设计了车身控制模拟信号的采集程序,以XC2267M为主控芯片的整车控制器采集车身控制模拟信号,通过控制器局域网络总线发送至上位机软件进行实时监测与处理,具有一定的工程实用价值。
1 引言瓷器是我国古代劳动人民的一项伟大发明。悠久的历史、精湛的工艺、古朴的造型、高雅的装饰使中国古代陶瓷成为全球共享的灿烂辉煌的文化遗产之一,也使陶瓷与中国紧密相连。
随着我国风力发电技术的不断进步,风电的需求比重日益上升,风速预测在电力系统、风电场和电力市场中发挥着越来越重要的作用。由于风速具有随机性,且受多种因素的影响,传统的短期风速预测模型难以达到令人满意的预测精度。为了提高短期风速预测的精度,本文将深度学习理论和小波变换方法相结合,提出了一种基于小波变换(WT)、长短期记忆网络(LSTM)和自回归滑动平均(ARMA)模型的混合风速预测模型WT-LSTM-
智能交通系统基于GIS技术的应用和发展,使得其中存储了大量的空间数据,如何更加充分的利用这些空间数据,挖掘隐藏其中的交通规律,用于城市交通的管理与服务,是当前研究的热点。本文设计了一种结合空间聚类分析的BP神经网络预测算法,并应用于智能交通系统中,实现交通流的预测。算法首先对交通流数据进行预分类,减小了计算复杂程度,具有良好的预测效果。主要工作如下。首先,本文分析了空间数据挖掘的方法和交通流数据的