大学英语分级教学模式下的学习策略培养

大学英语分级教学模式下对学生的学习策略培养非常重要。教师在整个教学过程当中,要研究和掌握学生的语言学习习得过程,研究其学习特点,认知风格,心理特征,加强对学生学习策略的培养和指导,帮助学生积极参与、探索、建构和使用学习策略,为学生掌握学习策略提供条件与平台,使学生自觉运用学习策略自我管理、自我调控、自我评估学习过程和学习效果,不断提高自主学习的能力。     

谈英语词汇学习的语义因素

词汇学习和记忆是学习语言的最基本的手段,也是运用语言的先决条件。学习英语词汇除了从词汇的语音、拼写和一般定义入手外,还应特别注意词汇的语义。本文尝试从词汇的语义关系这个角度论述语义在英语词汇学习中的重要性。     

建构主义视角下强化大学生信仰教育的对策探析

建构主义学习理论在强化大学生信仰教育方面有着重要的指导作用。夺文简要分析了夫掌生信仰教育存在的问题,探讨了建构主义学习理论对于强化大学生信仰教育的重要意义,并以建构主义卷习理论隽指导,从“以学生为中心”、“情景创设”、“协作学习”、“利用各种资源”四个方面提出了强化对策,以期提高大学生信仰教育水平,实现大学思想政治教育的功能。     

On the roles of free play in army exercises and the Russians

The article outlines the essential role of free play elements in various types of exercises for the development of in-depth and practical military professionalism. It thereafter argues why such use of free play contradicts the military science founded Russian Way of War.     

多媒体教学在高校文学课中的应用

多媒体教学以其题材丰富形象、形式新颖、课堂信息量大、节约课堂时间等优势,确立了在现代教学手段中的主要地位。但现阶段的多媒体教学还存在一些需要改进之处。本文分析了高校文学课多媒体教学的利弊,探讨了多媒体教学应用中出现的问题,并提出了相应的改进对策。     

中学学习型教师团队建设探索——以华山中学为例

学习型组织具有五个要素,即自我超越、改善心智模式、建立共同愿景、团队学习、系统思考,学习型教师团队同样要符合这些特征。为此,华山中学开展了积极探索,提出创建学习型教师团队的关键是:建立共同愿景,提升生命力;改变学习方式,增强学习力;变革管理模式,培养创造力。初步营造出了凝心聚力实现又好又快发展的良好教育氛围,促进了学校教育实践的全面开展。     

Technical note: Finite-time regret analysis of Kiefer-Wolfowitz stochastic approximation algorithm and nonparametric multi-product dynamic pricing with unknown demand

We consider the problem of nonparametric multi-product dynamic pricing with unknown demand and show that the problem may be formulated as an online model-free stochastic program, which can be solved by the classical Kiefer-Wolfowitz stochastic approximation (KWSA) algorithm. We prove that the expected cumulative regret of the KWSA algorithm is bounded above by where κ₁, κ₂ are positive constants and T is the number of periods for any T = 1, 2, … . Therefore, the regret of the KWSA algorithm grows in the order of , which achieves the lower bounds known for parametric dynamic pricing problems and shows that the nonparametric problems are not necessarily more difficult to solve than the parametric ones. Numerical experiments further demonstrate the effectiveness and efficiency of our proposed KW pricing policy by comparing with some pricing policies in the literature.     

基于在线学习的频谱感知次序策略*

认知无线电允许次级用户在频谱没有被主用户使用时动态地接入频谱进行数据传输。动态频谱接入是解决无线电频谱资源短缺和使用效率低下问题的有效方案,而频谱感知是实现动态频谱接入的关键挑战之一。次级用户的感知能力有限,为了快速找到频谱空闲概率最大的频段从而获得更多的频谱接入机会,研究了频谱感知次序问题。考虑到频谱空闲概率会随时间变化且对次级用户不可知,提出了一个在线学习框架,把频谱感知次序问题规约成经典多摇臂赌博机问题,并利用在线学习方法——满意折现汤普森抽样算法(satisficing discounted Thompson sampling)处理优化问题。仿真结果表明,和其他算法相比,所提算法可获得更多的频谱接入机会并且能够跟踪频谱空闲概率的变化。     

混合不确定条件下的飞行器级间分离可靠性分析

为量化飞行器级间分离过程随机不确定性和认知不确定性的综合影响,结合概率和区间理论混合模型特点,提出了一种基于随机和区间理论混合模型的飞行器级间分离可靠性分析方法。面向高超声速飞行器分离任务需求,建立分离动力学仿真模型,针对级间分离结构的几何特点,设计了一种快速碰撞检测方法,进而构建了分离任务的可靠性分析混合模型。通 过将该模型转化为随机可靠性分析的无约束优化问题,考虑分离过程中复杂外力及力矩导致功能函数高度非线性的特点,利用高效全局优化和主动学习Kriging方法实现无约束优化问题高效求解。结合实例表明,该方法能够准确描述混合不确定性因素对飞行器分离过程的影响,给出了飞行器分离任务可靠性区间,可为飞行器分离方案的精细化设计提供决策支持。     

基于神经网络的专家规则推理系统

本文将专家在平衡—模拟倒摆小车时记录下来的数据经处理后，用监督式学习的方法训练一前置式神经网络。训练后的神经网络派生出了一组专家尚未意识到或者表达不出来的规则，并将该规则构造的专家系统控制器与使用Ｑｕｉｎｌａｎ的ＩＤ３算法推导出的规则构造的专家系统控制器进行比较。实验结果表明，神经网络算法学习出来的规则较ＩＤ３算法推导出的规则更为有效，且更有应用价值。本文成功地将该规则应用于火箭的姿态控制，一类似倒摆小车的问题。