摘要：在新课程背景下,培养学生的历史学科核心素养成了当前教师所关注的重点。课堂教学的组织应当以主题为引领,结合多种史料创设历史情境,引导学生在探究过程中形成历史思维。本文以北魏的改革为例,利用史料梳理北魏制度的演变脉络和南北朝政权行政效率的差异,使学生认识到制度在国家体系中的重要作用。

摘要：针对信息技术在嵌入高中物理教学时出现的技术与内容脱节、流于形式等困境,文章在TPACK理论框架下,从技术、内容、教学三个维度切入,搭建高中物理TPACK教学框架,以“自由落体运动”教学设计为例,勾勒出信息技术在高中物理教学中的实践路径,推动学生学习效益的提高,促进学生物理学科核心素养的培育。

摘要：功率超声塑料铆焊变幅杆的设计中,纵波谐振频率和振幅是设计的关键。某工程实践中以阶梯形铆焊变幅杆为设计对象,有限元模态分析中,其纵波固有频率为19982 Hz,谐波扫频响应共振频率为20082 Hz,阻抗测试频率为19813 Hz,三者误差率较小,且在材料阻尼率为0.004时,变幅杆端头有仿真最大振幅59.16μm,与激光测振仪测量的振幅49.8μm同样误差较小,实践加工验证,铆焊效果较好。结果表明有限元固有模态、谐波响应、阻抗分析、振幅测试分析可为超声变幅杆的工程设计提供高效的设计、分析、测试方法。

摘要：在“血液循环的途径”教学中,对真实情境提出问题、作出假设,通过演绎与推理辨认模型假说的真伪,建构概念模型,优化和应用模型解释相关疾病的成因,解决跨学科实践活动中的相关问题,发展学生核心素养。

摘要：依托重庆市教委指导建设的地理课程创新基地开展生本课题教学实践,通过课题设计、课题实施、成果展示与评价培养学生地理实践力,并由此提出依托气象基地的地理实践力"五环节"培养模式,对创新地理实践力培养模式具有探索性意义.

摘要：异常检测是维护云数据中心性能的一项重要任务。云数据中心中运行着大量的云服务器以实现各种云计算功能。由于云数据中心的性能取决于云服务的正常运行,因此检测和分析云服务器中的异常至关重要。为此,该文提出一种基于时间序列分解和时空信息提取的云服务器异常检测模型。首先,提出带时空信息提取模块的双向Wasserstein生成对抗网络算法(BiWGAN-GTN),该算法在具有梯度惩罚的双向Wasserstein生成对抗网络(BiWGAN-GP)算法的基础上,将生成器与编码器替换为由图卷积网络(GCN)与时间卷积网络(TCN)组成的时空信息提取模块(GTN),实现对数据空时信息的提取;其次,提出半监督BiWGAN-GTN算法来识别多维时间序列中的异常,以在训练过程中避免异常数据侵入的风险并增强模型鲁棒性。最后设计多通道BiWGAN-GTN算法-MCBiWGAN-GTN以实现降低数据复杂度并提升模型学习效率的目标。利用带有自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)算法将时序数据分解,然后将不同的分量送入对应通道下的BiWGAN-GTN算法中训练。在真实世界云数据中心数据集Clearwater和MBD上采用精确率、召回率和F1分数这3个性能指标验证了该文所提模型的有效性。实验结果表明,MCBiWGAN-GTN在这两个数据集上的性能稳定并优于所比较的方法。

摘要：目的提高45#钢表面激光抛光后的成形质量,提出一种激光抛光工艺参数多目标优化方法。方法构建基于功率、扫描速度、搭接距离的三因素三水平激光抛光试验,并分别应用粗糙度测量仪、显微硬度计和超景深三维显微镜测试抛光层的粗糙度、显微硬度和抛光层深度。基于试验数据,分别应用指数模型和二阶响应面模型构建抛光工艺参数与表面粗糙度、显微硬度、抛光深度的回归预测模型,并对2种模型的预测精度进行对比分析。采用多目标灰狼优化算法(MOGWO)结合优劣解距离法(TOPSIS)-CRITIC综合评价决策体系对抛光工艺参数进行寻优和多属性决策。结果二阶响应面模型具有更高的预测精度,能够更好地反映激光抛光工艺参数与各响应目标之间的映射关系。当功率为113W、扫描速度为3m/min、搭接距离为0.13 mm时,粗糙度值Ra从11.563μm降至5.713μm,降幅为50.59%,显微硬度从185.9HV0.5升至364.7HV0.5,升幅为96.18%,此时的抛光深度为0.051 mm,最大相对误差为7.84%。结论此方法可以为其他金属材料表面激光抛光质量预测模型的构建及工艺参数寻优提供借鉴。

摘要：在5G网络全球加速部署的背景下,将无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)深度融合至5G,B5G乃至未来6G网络架构中,已成为一项极具前瞻性的策略,旨在通过高效传输无人机所承载的特定任务数据,推动多样化应用场景的实现。低空经济作为新兴领域,其核心在于构建以UAV产业为基础的立体网络体系,该体系不仅集成了通信与感知一体化的综合信息服务能力,更成为驱动低空经济蓬勃发展的关键力量。聚焦于低空经济网络的全面剖析,系统性地概述了低空经济网络的基本架构;从多个维度深入探讨了支撑该网络运行的关键技术,具体包括:组网标准的制定、立体覆盖增强技术、移动性管理技术、通感算一体化设计、路径规划与避障策略以及基于数字孪生的低空智能管控方案;剖析了当前低空经济网络发展面临的主要挑战,提出了对未来发展趋势的展望。

摘要：开发能够精准检测磺胺二甲氧嘧啶(SDM)的方法在食品安全领域至关重要。该研究利用具有优异电化学活性的镍锌双金属微花(Ni-Zn MFs)作为生物传感平台,同时,引入金锰纳米粒子(AuMn NPs)修饰的还原氧化石墨烯(rGO)作为电信号抑制单元(AuMn/rGO,AMG)。在此基础上,设计了一种用于测定SDM的高灵敏生物传感器。当目标物SDM存在时,能与SDM的结合适配体(Apt)标记的AMG(AMG-Apt)特异性结合,将电信号抑制单元带离电极表面,放大氧化还原探针[Fe(CN)_(6)]^(3-/4-)的电化学信号变化。提出的用于检测SDM的适配体传感器在1 pg/mL~100 ng/mL范围内表现出良好的线性关系,检出限(LOD)低至0.26 pg/mL。此外,该生物传感器在牛奶样品中也表现出令人满意的结果,有望在食品安全分析中应用。

摘要：针对当前边缘缓存场景中普遍存在的用户偏好未知与高度异质问题,该文提出一种用户请求感知的边端缓存与用户推荐联合优化策略。首先,建立点击率(CTR)预测基本模型,引入对比学习方法生成高质量的特征表示,辅助因子分解机(FM)预测用户偏好;然后,基于用户偏好设计一种动态推荐机制,重塑不同用户的内容请求概率,从而影响缓存决策;最后,以用户平均内容获取时延最小化为目标建立边端缓存与用户推荐联合优化问题,将其解耦为边端缓存子问题和用户推荐子问题,分别基于区域贪婪算法和一对一交换匹配算法求解,并通过迭代更新获得收敛优化结果。仿真结果表明,相较于基准模型,引入对比学习方法的预测模型在曲线下面积(AUC)和准确率(ACC)上分别提升1.65%和1.30%,且联合优化算法能够有效降低用户平均内容获取时延,提升系统缓存性能。