维语听说课程学习影响因素及解决方式分析

拟从维吾尔语的听力方面入手,寻找出影响听说课程学习的因素并找出解决方法。通过对影响维语听说课程学习的因素及解决方式的研究,不但能够完善国内有关维语听说课程的研究,还能够为今后维语听说课程的研究提供理论支持,更加方便维语学习者学习维吾尔语,更好地提高维语学习者的维吾尔语运用能力。对提升维吾尔语听说课程学习起到积极的促进作用。     

多重知识网络嵌入性对团队创新绩效的“双刃剑”效应——失败学习的中介作用

基于网络嵌入理论和经验学习理论，遵循“资源―行为―绩效”框架，从团队视角探讨多重知识网络嵌入性对创新绩效的影响机制。采用PROCESS宏程序和MEDCURVE宏程序分析技术，对多时点收集的277套创新型团队领导―成员配对数据进行分析，研究发现多重知识网络嵌入性转化为团队创新绩效的4条路径：①内部和外部知识网络嵌入性均对团队创新绩效存在倒U型影响；②利用式失败学习在内部知识网络嵌入性与团队创新绩效的正向关系中具有显著中介作用，在外部知识网络嵌入性与团队创新绩效的倒U型关系中具有显著中介作用；③探索式失败学习在两个维度的知识网络嵌入性与团队创新绩效的倒U型关系中具有显著中介作用；④两个维度的知识网络嵌入性顺次通过利用式失败学习、探索式失败学习对团队创新绩效发挥间接作用，利用式失败学习和探索式失败学习在其中起链式中介作用。     

基于大规模街景图片人工智能分析的精细化城市修补方法研究

在中国快速城镇化阶段“重量”而“轻质”的建设过程中，城市建成区尤其是老城区的景观环境产生了诸如景观视廊受阻、风貌破败等大量问题。对此，自2015年中央城市工作会议以来，各地相继开展了城市修补专项规划，以修复及更新城市建成环境，促进城市空间品质提升。然而，由于缺乏对城市环境整体效应的统筹考虑，故在城市实际修补过程中，城市局部地块的品质提升反而对城市整体品质构成负面影响。因此，在人工智能及大数据技术深度介入城市规划和设计实践探索的基础上，研究基于全卷积神经网络模型(FCN)和城市场景要素深度学习数据集，对城市景观环境中的各要素进行了大规模且高颗粒度的精确识别，同时与空间数据叠加，对复杂建成环境中的景观问题进行精确分析，并基于分析成果辅助后续城市规划设计实践，逐层递进地对城市复杂建成环境进行精细化修补。选择位于嵩山脚下的登封市作为案例，探索人工智能技术在辅助城市修补等规划领域的前瞻性应用。     

干部网络教育研究现状分析及启示

本文运用文献计量统计法和内容分析法,对干部网络教育的研究现状进行分析,以期了解国内干部网络教育的研究脉络,发现关注热点的变化,并提出提升干部网络教育质效的着力点。一、问题的提出干部教育培训是提升党员干部队伍素质的重要途径,随着互联网技术的发展,依托网络开展干部教育工作势在必行。自2006年以来,中央多次提出,要在干部教育工作中推广网络培训,建立科学的网络学习平台,并从制度层面明确规定,党员干部每年需完成一定学时的在线学习。     

试论小学数学前置性学习中的微课教学策略

前置性学习是学生在具备一定的自学或预习能力之后,进行课前学习的一种手段,学生可以自行学习,也可以同学之间相互监督,合作学习。在这一学习阶段,学生可以充分利用微课进行更深入、更有效的学习。微课可以帮助学生把握重点,攻克难点,适时解决学习中遇到的各种困惑。     

基于深度学习的船舶火灾报警技术

在船舶火灾检测报警领域,引入发展迅速的深度学习技术。在CNN的理念下,自主设计搭建轻量化的卷积神经网络,并在自行设计建立的数据集上进行迭代训练。将训练好的模型做定点量化处理,在控制精度损失的前提下,压缩模型大小,提高推理速度,得到一个较适合实际使用的深度学习网络模型。