国家国防教育办公室对2003年全民国防教育提出新要求

本刊记者最近获悉,国家国防教育办公室对2003年的全民国防教育工作提出了新的要求。 2003年全民国防教育工作,要以党的十六大精神为指导,以《国防教育法》为依据,按照“三个代表”重要思想要求,着眼巩固国防建设、促进全面建设小康社会、推进中华民族的伟大复兴,坚持与时俱进,努力改革创新,进一步加强组织领导,理顺工作关系,拓展教育渠道,丰富     

提高高中生英语听力能力三谈

听力是英语学习的五种基本能力(听、说，读、写、译)之一，也是中国人学英语较为薄弱的，中学英语是大学英语的基础，大学英语学习中，学生感到听力较难，就足以说明高中英语学习中听力基础较差，有待大大加强。     

抓好文题教学 着力培养能力

文题是文章精粹的组成部分，踏实地巧妙地教好文题，对提高学生读写能力很有意义。而较常见的毛病是．对文题教学目的性不明，教法也比较呆板．限在每课之始将它板书出来，谈谈背景，说说题义，讲讲作者．就此了事，简便一律，成了公式。因此学生印象不深，往往知其文不知其题．更不体会其标题的妙处。因此．笔者试作一些改进，着眼培养能力去抓文题教学。     

以党的二十大报告引领课程思政建设

课程思政是高校育人的重要载体,亦是思政教育有效延伸的必要环节。本文主要以党的二十大精神为指导,通过如何认识课程思政、如何开展思政课程、如何提升专业课教师课程思政的能力三个方面,探讨在高校如何有效的开展课程思政,并希望以党的二十大精神的学习为基础,源源不断为党和国家培育出能够担当民族复兴大任的时代人才。     

大数据背景下高校党建工作的挑战与应对路径

随着时代的发展和科技的进步,互联网、大数据技术普遍得到了发展应用,大数据时代随之而来,高校党建工作也面临着内外环境的剧变,迎来了崭新的发展空间。大数据为高校党建工作的时效性、针对性和实效性带来发展机遇,在提升党的思想引领力和价值凝聚力方面也将发挥重要作用。高校应加强对党建工作的思考和认识,在人才培养、数据平台构建、工作机制与组织建设上克服难题,实现与大数据技术的有效对接,为信息时代高校党建工作的创新发展提供有力保障。     

退伍学生社团在高校思想政治教育中的作用

退伍学生社团是由退伍复学大学生发起成立的高校学生组织，因其传承了人民军队的优秀文化，成为高校党史军史的供给站、军事实践的联络站和优良作风的传播站。高校要完善相关保障措施，发挥好退伍学生社团在思政课改革创新、思政教育实践拓展和校园文化建设等方面的作用，更好落实“立德树人”根本任务。     

“大思政”背景下高职院校职业素养教育提升路径研究

新时代,社会和企业对高素质技术技能人才的需求越来越高,职业素养教育显得愈发重要。高职院校要在“大思政”理念指导下,深化就业创业课程改革,改变以往“重技能、轻素养”的现象。利用思政课、专业课等课堂教学优势,将职业素养教育内容渗透到各门课程教学当中。加强理想信念教育,主动融入工匠精神,挖掘当地红色文化资源,丰富职业素养培养形式,提高职业素养培养实效。     

基于深度学习理论的数学教学策略

时代的飞速发展对于人才培养的规格与质量提出了新的要求,为了进一步提高学生的核心素养,实现以减负增质为导向的教育教学目标,以深度学习理论为基础,对数学课堂教学实践中引用深度学习策略的必要性进行分析,探究了当今数学课堂教学实践中面临的某些问题,从而寻找能够进一步提高学生学习效率的教学方法,促使学生能够积极主动参与教学过程。     

可压缩流大涡模拟耦合概率密度函数方法中的滤波压力模型

亚格子组分-温度关联项显著影响反应流大涡模拟精度。利用概率密度函数方法中概率等效的特点,发展一种新的滤波压力模型,可以良好封闭亚格子组分-温度关联项。介绍概率密度函数及其耦合求解方法,在已有模型基础上推导建立新的滤波压力模型,并在三维超声速氢气/空气时间发展反应混合层中对不同的滤波压力模型进行数值测试。结果表明,与传统的滤波压力模型相比,新的滤波压力模型可以明显改善反应混合层的模拟准确度。特别地,基于新的滤波压力模型,大涡模拟耦合概率密度函数方法可以较好地模拟链式反应中间微小组分如超氧化氢基等,有望更有效地再现自点火等复杂现象。     

2023年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任务和挑战,最后盘点了深度学习技术的未来重点发展方向。综述表明,大语言模型是深度学习领域在2023年最突出的亮点,世界模型框架下的自监督学习技术、强化学习框架下的人工智能智能体技术等也呈现加速发展态势;环境恶劣与强干扰复杂条件下的高鲁棒性深度学习、面向实时流数据高效处理与内在逻辑关联的深度学习、面向多变作战场景自主决策与快速决策的深度学习、面向跨域数据协同感知与协同推理的深度学习等,是深度学习技术未来重要的发展方向。