摘要：课堂教学情境的创设是一门艺术，好的教学情境在教学中将会起到事半功倍的效果．以具体教学案例探究激趣式情境、穿线式情境、游戏式情境、操作式情境、递进式情境的创设的艺术，旨在提高课堂教学效率，促进高效课堂的生成．

摘要：笔者有幸参加了2015年福建省三明市中考数学试题的命制工作,下面谈谈该卷第25题的命制经过及感悟,以期与同行交流.一、确定立意该题为整份试卷的最后一题,根据命题计划书和双向细目表,本题应设计成一道几何综合题,属于较难题,难度系数控制在0.2-0.3,要有一定的区分度,是全卷的压轴题。

摘要：结合＂基于PISA数学素养测评视角培养初中生数学交流素养的方法研究＂课题中的数学交流方法和途径的探索主题,在设计上呈现问题串来搭建交流平台,引导学生从是什么、为什么、怎样用三个方面开展学习,即弄清方差概念产生的必要性和合理性,理解方差的内涵与外延及其统计意义,理解方差的算法,强调统计概念的学习要突出养成用数据说话的统计意识和交流习惯.

摘要：为了解决挖掘机作业阶段识别方法可靠性较低的问题,提出了一种基于信息融合和多粒度级联森林模型(information fusion and multi-granularity cascade forest model,IFMCFM)的智能识别方法。利用信息融合技术将挖掘机作业阶段的类别概率向量与高重要度特征进行融合,形成新的识别特征;将新特征输入级联森林模型,采用不同比例的训练集对模型进行训练并对识别结果进行分析;将IFMCFM的识别结果与DAGSVM(directed acyclic graph support vector machine,有向无环图支持向量机)、PCA-SVM(support vector machine based on principal component analysis,基于主成分分析的支持向量机)、LIBSVM(library for support vector machines,支持向量机库)和LSTM(long short-term memory,长短期记忆)的识别结果进行对比。研究结果表明:当训练集比例为80%时,IFMCFM的识别准确率、召回率和F1(精确度和召回率的调和平均数)指标分别为95.00%,95.17%和95.02%,识别效果较优;相比于其他识别模型,IFMCFM的识别准确性和可靠性最高。IFMCFM可以有效地识别挖掘机作业阶段,具有较高的应用价值。

摘要：针对现有交通系统中的车流量检测技术无法同时兼顾应用成本、计数精度、性能稳定的问题,提出一种基于模糊车流量信息的拥堵状况判断方法,并将其应用在基于ZYNQ-7020的智能交通系统中。这种估计方法兼顾实时交通数据的排队长度和等待时间,得出一个拥堵程度的模糊预测值。将该方法集成进拥堵程度估计的软件处理模块,与基于现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)硬件逻辑的视频采集模块和交通灯控制模块等一同组成智能交通SOPC系统,根据实时车流量动态调整路口红绿灯时长,从而提高路口交通效率。实验结果表明,拥堵程度估计模块给出的拥堵程度估计值可以近似表示道路的拥堵程度,系统实时性高、集成度高,具有一定的实用价值和推广应用前景。

摘要：针对电机模态不一致问题,进行了接触面积参数不确定电机模态的研究.基于确定性模型建立了接触面积参数不确定电机模态计算的Kriging代理模型,并结合Monte Carlo法进行了电机模态均值对接触面积参数均值的灵敏度分析.研究结果表明,定子铁芯与前端盖接触面积对电机一、二阶椭圆模态、四阶三角形模态的影响最大,对电机三阶三角形模态影响最大的是爪极与线圈接触面积,同时定子铁芯与绕组接触面积对电机一阶椭圆模态、三、四阶三角形模态都有影响.研究结果可为电机模态不一致问题的解决提供依据.