摘要：简要阐述了基于大概念统整小学语文大单元教学的措施,同时以两个具体的案例阐述了具体的教学策略。一是以小学语文三年级上册第一单元为例,提出明确单元大概念、分解大概念、通过预测教学效果来调整教案以及创设情境布置作业等策略;二是以小学语文三年级上册第七单元为例,具体阐述了大概念大单元教学的流程。

摘要：第二次世界大战以后的西方当代艺术家用直率的绘画方式推出了具象新表现主义艺术,这些作品关注的不再是绘画本身,而是现代生活中的各种图像。艺术家通过生活中目之所及的图像传达自己对人性以及人的生存处境的理解和反思。本文以比利时当代艺术家米歇尔·波利曼斯为研究对象,基于其对个体生活的真实记忆与经历创作出的作品以及他当下的立场和选择问题的角度,即关注绘画中的主题——身体、战争、生命政治等,探究图像背后的社会性。

摘要：建筑节能是建设领域的一个重大课题,而无机保温材料在建筑节能工程中的作用尤为突出。无机保温材料的开发历史悠久,国外首先将其用于建筑的节能设计,然后逐步引入国内并逐渐推广。在建筑节能工程中,采用无机保温材料具有十分重要的现实意义,它将极大地影响人民的居住环境。在我国的建设中,由于我国的能源建设项目的发展,大量的新的无机保温材料应运而生,同时,无机保温技术也在飞速发展,其无机保温技术也在飞速发展,这将极大地促进了我国建筑业的发展。无机保温材料是一种很好的建材,它可以很好地满足建筑的节能和效率。本文通过对这种新的材料的详细分析和研究,讨论如何将其运用于建筑的节能设计中,以使其更好地体现其作用,以供相关人士交流参考。

摘要：国家推进新文科建设,为新闻专业人才培养改革“赋能”,高校新闻专业应以变革为契机,探索发展对策,积极除旧布新:人才培养坚持价值引领加固新闻之本,顶层设计指引培养方向;开源大专业下分方向育人,优化课程体系设置,拓展实践平台,优化师资结构,为社会输送符合时代需要的优质复合型新闻人才。

摘要：在JIT采购模式下,以最小化采购运输总距离和车辆使用数目为双目标,重点研究了运输周期和采购量对路径优化的影响,建立了调度模型,设计了一种基于自适应网格的多目标人工蜂群算法(Grid-based Adaptive MultiObjective Artificial Bee Colony Algorithm,GAMOABC)。算法中,利用网格保存找到的帕累托最优解,对网格内的最优解进行更新和维护,保证解集的多样性并通过位置共享信息,更新网格内引领蜂的位置,从而提高解集的精确性。利用二维矩阵的编码方式表示车辆与原料对应的优先权值。在解码过程中,为满足生产约束,根据当前原料的消耗完成时间确定调度集合,设计了启发式信息。通过测例及实验表明:相较于NSGA-II、MOEAS算法,GAMOABC算法求得的Pareto解集多样性和精确性更好。

摘要：龙年春晚是自创办以来的第30届春晚,本届春晚一改歌舞升平的俗套,导演组在节目编排、舞美特效、情感共鸣等方面继承优秀经验,发扬理念创新,表演上力求拉近与观众距离,与民同乐,回归全民联欢的晚会本质,为全国观众奉献上了一道温馨、亲切、祥和的"年夜大餐"。

摘要：在作业车间(JobShop)调度问题中,以最小化完工时间为目标,考虑了设备距离和工序的装卸作业时间两个影响因素,建立了考虑人员装卸时间的"一人多机"的并行工作调度模型,并设计了改进的人工蜂群优化算法进行求解。算法中,只设定种群规模,通过引领蜂和跟随蜂之间的位置信息共享和身份互换机制,减少参数设置的同时提高算法的寻优精度和效率。采用基于装、卸作业的编码方式,将工件号、工序号和作业类型共同作为基因位的标识,基因位的实数权值作为算法进化对象及作业排序依据。在解码过程中,选择到达时间最早的人员对装卸作业进行操作,并利用并行工作模式安排各设备上作业的先后顺序,达到缩短总调度时间的效果。最后通过测例比较实验表明:该并行工作模式较现有生产模式具有缩短生产时间、节约生产资源的特点;改进人工蜂群算法在解决JobShop调度问题上更具有可行性与有效性。

摘要：提出了一种基于Qo S的电力光纤到户网络规划方法。首先,结合不同建筑物的配电结构进行具有针对性的光网络单元(optical network unit,ODN)线路路径设计;然后,以通信成本为优化目标,以接入容量、可靠性、时延等为约束条件,建立最优化问题模型,并采用智能算法进行求解;最后,核算所规划网络的光路衰减,以满足实际应用需求。仿真结果表明,提出的基于Qo S的电力光纤到户网络规划方法可以在保证业务可靠性、时延要求的前提下,节约网络建设成本。

摘要：提出利用沈阳市大辛垃圾处理场已封场的区域建设光伏电站,对该垃圾处理场进行综合分析,提出综合治理实施步骤,介绍光伏电站系统的设计,分析项目投资与收益情况,结果表明:该垃圾处理场完全可用于建设光伏电站。

摘要：目前,针对光接入网通道质量评估的研究主要集中在设备层和网络层,缺乏涵盖物理层、网络层和业务层的综合评估方法,致使运维人员难以通过网络监测等方式全面、准确地判断网络通道的实际质量。为解决以上问题,首先对影响光接入网通道质量的关键因素进行了深入分析,提出了面向多层次、多指标的光接入网通道质量综合评估模型,然后设计了SA-BP神经网络算法对多指标参数进行训练,从而实现通道质量的准确评估。通过仿真表明,提出的评估方法具有较高的评估精度和稳定度,便于提升网络运维的质量和效率。