【摘 要】
:
2021年,党中央着眼保障学生身心健康成长,积极回应社会关切与期盼,印发了《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》,以“小切口”推动大改革,全力构建高质量教育体系。“双减”背景下构建高质量教育体系,必须强化“四个统筹”,夯实“四个基础”。
论文部分内容阅读
<正>2021年,党中央着眼保障学生身心健康成长,积极回应社会关切与期盼,印发了《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》,以“小切口”推动大改革,全力构建高质量教育体系。“双减”背景下构建高质量教育体系,必须强化“四个统筹”,夯实“四个基础”。
其他文献
九寨沟县在其脆弱的地质环境、巨大的地形起伏、复杂的地层岩性等基础地理环境因素影响下,区域地表形变活跃。加之在强烈的地质构造运动及降雨等因素的触发作用下,县域内各类地质灾害长期呈现出多发、易发、高发态势。由于研究区特殊的地形地质条件和丰富的植被覆盖,地质灾害隐蔽性较强,在灾害防治过程中难以实现早期预测,极易造成大规模的社会经济和人员损失。目前,九寨沟已被列为四川省地表形变的重点监测区,能够有效识别该
降水是水循环系统中的首要组成部分,具有重要的气候学、气象学、水文学意义,因此应用各类遥感数据源进行精准降水反演是一项颇具意义的科学研究工作。利用遥感技术反演降水可以弥补传统地面雨量计统计的不足,提高降水估计的范围、运行效率并降低成本。本文在综合国内外遥感反演降水的理论方法及实例应用的基础上,利用天气雷达和静止气象卫星数据开展对西南山地区域的降水估计方法研究。本文的主要研究内容如下:本文选用Hima
随着物联网技术的快速发展和大规模应用,物联网应用的安全问题已经成为备受关注的焦点。由于物联网环境的终端设备数量庞大,在考虑工作效率的情况下,很难采用常规的加密与数字签名技术来提供数据的机密性与可鉴别性。因此,研究高效的加密与数字签名技术成为物联网安全研究领域中核心工作之一。其中,聚合签名/签密是解决该问题的重要途径,但是现存的大多数聚合签名/签密方案均存在一个不足,即只要存在无效签名/签密,被聚合
树高是森林垂直结构的重要参数,可以用来评估森林的碳储量以及生物量。本文对美国北卡罗来纳州杜克森林和中国四川乐山的树高反演进行了研究。杜克森林的地形平缓或起伏不大,而乐山的地形比杜克森林崎岖的多。反演算法基于干涉和极化干涉技术,使用了ALOS PALSAR和Sentinel-1A SAR数据集。1)在L波段估计杜克森林地区的树高,分别使用了改进后的相干幅度法、旋转不变技术信号参数估计(Estimat
Born-Oppenheimer近似是分子物理中最基本的近似,但对于电子运动和核运动耦合较强的体系,如具有Jahn-Teller效应,Renner-Teller效应的分子体系,BO近似便不再适用。透热模型是处理这类问题的有效手段,其基本思想是通过构建新的透热电子态,减小甚至是消除透热表象中的非绝热耦合项。本文在前人研究的基础上对透热模型进行了一定的发展和推广,研究了多个具有C3v对称性的E e型J
对于非奇异射影曲面曲面S,它的n点Hilbert概型S[n]上的很多不变量都可以由S上的相关不变量显式表达,如Betti数,Hodge数配边类椭圆亏格等等。本文中,我们将如上结果推广到一些与S[n]上tautological丛相关积分的生成函数。我们主要利用了中的策略:1.利用[3]的结果化到P2和P1×P1的情形2.对P2和P1×P1的情形做局部化.化到C2的等变版本(equivariant v
随着计算机技术、数字通信、多媒体技术和网络技术的发展,高维数据作为一种重要的信息载体,已在军事、科技、商业和教育等方面广泛应用。不可避免地,由于获取设备故障或获取条件不佳等原因,所获取的高维数据经常存在缺失,噪声污染等现象。高维数据的退化大大降低了其在各个领域的应用价值。修复退化的高维数据中主要包括高维数据的修复效果和修复时间。数字图像尤其是高维图像(多时间、多光谱、多模态等)是最具代表性的高维数
近年来,对物体三维重建的研究多数是在形状大小不会发生改变的刚性物体上,而非刚体作为现实世界的重要组成部分,早期对其三维重建的方式也是基于刚体重建。这些方式将物体尽量作为一个整体进行建模,易产生模型重建偏差,导致很难还原非刚体的局部特征与生理形态。基于此,本文以研究非刚体的鸟类为例,分析与研究已有数据集,重定义鸟类骨架与关键点信息,设计基于局部刚度能量优化的非刚体三维重建算法。对比已有算法并进行实验
计算机辅助检测与分割在临床实践中具有广泛应用。在这些应用中,大尺寸的目标可以获得较好的检测分割效果,但是像早期肿瘤检测,血管斑块分割等属于小目标范畴的检测与分割效果却不尽人意。医疗图像小目标检测与分割存在待检测目标面积小,小目标可提取特征少,易受噪声干扰等问题。目前专门针对这些问题的研究工作还比较少,因此探究如何改进主流的检测与分割算法使之可以有效进行医疗图像小目标检测与分割,是当前一项重要的研究
在大数据时代,传统的公钥加密机制虽然能实现隐私保护,却不能满足细粒度访问控制要求。而相比之下,属性基加密可以根据用户所拥有的属性来分配解密数据的权限,这相对于传统的公钥加密机制来说更加地灵活和高效。但是,随着属性基加密的发展,也涌现出了一些问题,其中较为突出的是密钥滥用问题。现存的密钥滥用问题有两种,一是权威机构分发密钥给未授权用户,二是授权用户泄露密钥给未授权用户。不管是上述哪一种情况都会给系统