优秀科学教师对低学段实施新版科学教育的个案研究

研究采取典型取样法,选取了一名小学高级科学教师作为研究对象,分别从教材选择、课程目标、技术与工程领域、教学活动组织安排、教学评价、科学教学场所与教学资源开发的利用以及影响该优秀教师实施科学教育的因素等七个维度,对小学低学段实施科学教学的现状进行了跟踪调研.研究发现:对低学段实施科学教学具有可行性;该教师教学素材选择灵活;科学教学目标把握张弛有度;教学活动以人为本;善于利用科学学习场所与校内资源;能够正确认识技术与工程对科学教学起到的作用;评价方式多样合理.影响该教师实施科学教育的因素有乐于钻研的精神、认真做事的态度、专家的指导、坚定的育人信念、掌握一定年龄段学生的心理特征等.     

从三个环节着力推进党的十九大精神在高校的传播---以斯图亚特·霍尔的编码解码理论为研究视域

党的十九大精神是实现中华民族复兴梦的思想引领,也是指导中国特色社会主义事业向前推进的行动指南.着力推进党的十九大精神在高校的传播,既是"新时代"中国高校的首要政治任务与工作要求,同时也是推进十九大精神向全社会传播的重要环节.斯图亚特·霍尔建构的编码解码理论是适用于一切话语生产分析的理论范式,与十九大精神在高校的传播工作有着深刻的内在契合.它启示我们,要想推进党的十九大精神在高校传播工作的顺利进行,要夯实基础,注重理论建构环节;要优化路径,重视理论传递过程;要关注受众,重视理论的解码过程.     

降低OFDM雷达PAPR的SLM改进算法研究

正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)雷达信号具有良好的分辨力和较高的频谱利用率,其中基于混沌二相编码调制的OFDM雷达信号由于具有结构灵活、更优的脉压性能和较强抗干扰能力等优点受到广泛青睐,但是在系统中存在的高峰均比问题使得OFDM雷达在实际应用受到限制。针对各载波不同混沌二相编码序列调制的OFDM雷达信号,提出一种基于混沌粒子群的选择性映射(selective mapping,SLM)算法来降低OFDM雷达信号中的高峰均比问题。实验结果表明:相比于传统SLM算法和基本粒子群SLM算法,基于混沌粒子群的SLM算法在降低OFDM雷达信号的峰均比方面具有更好的效果。     

从澳军数字化技术进展看现代战场通信发展方向

指出了战术因特网快速联网技术在现代战场通信发展中的重要性;重点介绍并分析了澳大利亚军方技术装备研究机构与其本国防务通信工业集团合作研制的一种基于xDSL技术的便携式3通道系统,即P3系统及早先的P4系统。这两种LAN扩展装置的介入必将大大推动战术因特网快速联网技术的发展。     

多进制多维信号集信道容量分析及其计算

描述了信道容量的一般概念 ,具体就波形信道 ,连续信道及离散输入连续输出无记忆信道进行了分析 ,分别导出了它们的信道容量公式。结合几种常见的多进制多维调制技术MPSK、MQAM、L正交信号及其星座分析 ,给出了它们信道容量的Monte Carlo模拟以及数值积分模拟 ,同时分析了由于信号集扩展而带来的编码增益     

扫视海天的“神眼”

雷达是现代舰艇的重要电子设备,是舰艇武器的“眼睛”。普通的舰载雷达系统一般由一台雷达执行一种任务,为完成搜索、导航、警戒、制导等工作,舰上一般装载有多部雷达。这些雷达有各自的发射机、接收机,采用机械扫描式反射器天线,目标更新速率慢,电磁干扰严重。     

拓宽IP交换网、实现三网合一的思考

本文从实际应用出发 ,以网络信息技术为着眼点 ,对网络建设多元化、网络逻辑结构以及三网合一技术进行了分析和探讨 ,最后给出了具体的网络设计方案 ,对武警部队网络建设的发展具有重要意义     

SBIRS-low卫星红外探测系统探测距离分析

计算了SBIRS low卫星与弹头之间的空间距离及其星载红外探测器对弹头的最大理想探测距离,阐明了降低弹头表面温度以对抗(SBIRS low)卫星的有效性。     

低散热柴油机研究综述

低散热柴油机是对燃烧室等主要受热零部件采取隔热措施处理的发动机。发动机工作时,通过燃烧室表面向冷却水的传热减少,可以显著减小坦克发动机冷却系统的整体尺寸。介绍了低散热柴油机的研究和发展情况,分析了隔热技术研究存在的问题,提出了坦克装甲车辆柴油机应用隔热技术研究的方向,指出隔热技术应用于柴油机成功与否的关键是隔热部件或涂层材料的可靠性,应用隔热技术后,应该进行燃烧系统优化及车辆冷却系统的整体性能的研究。     

一种基于时变噪声统计的异步多速率传感器信息融合算法

以异步多速率传感器信息融合理论和同步单速率传感器时变噪声统计理论为基础,提出了一种适用于时变线性系统的异步多速率传感器时变噪声统计系统的信息融合算法.通过原理分析和数学推导,将异步多速率传感器动态系统建模为同步同速率系统.进而利用噪声统计估值器和相应的自适应Kalman滤波方法进行状态估计,利用联邦分布式数据融合方法进行信息融合,获得基于所有现测信息的最优估计.理论分析和仿真结果均表明,该算法的融合效果优于任一单传感器Kalman滤波的效果.