简介:摘 要:行人流中存在大量的因社会关系而聚集的群体(Social Group,统称同伴群),如朋友,夫妻等,已有研究表明同伴群的存在会显著降低日常行人流的动力性指标,如流量、平均速度等,但针对于紧急疏散场景下存在同伴群的行人流研究还较少。对此本文采用改进的社会力学行人同伴群模型并构建仿真平台,针对大型紧急疏散场景进行仿真建模,并进行仿真研究,结果表明在紧急疏散工况下同伴群的存在不仅会大幅降低疏散人流的通行流量、平均速度,而且还会增大行群人的内部挤压应力及人群密度,此外对于特殊形式的同伴群还会在人流中形成变相的“低速障碍物”进一步劣化流体动力性能、降低人群疏散效率。
简介:【摘要】本文探讨了在线学习平台超星学习通的评价功能及其在学生学习评价中的应用。介绍了学生学习评价的重要性和评价方式的多样性,包括理论知识评价和实践技能评价,以及学习态度和参与度评价和综合应用评价。详细阐述了超星学习通的评价功能,以及多种评价方式。以《逆向工程技术》课程为例,探讨了基于超星学习通开展学生学习评价的实践,通过这些实践,可以更好地了解学生对课程知识和实践技能的掌握情况,提高教学质量。
简介:摘要:在大学计算机基础课程中,为了提高学生的学习效果和学习兴趣,近年来开始使用SPOC混合学习模式。SPOC混合学习是结合了传统教学和在线学习的方式,通过在线教学资源和面对面教学相结合,为学生提供了更多样化和个性化的学习途径。本研究通过调查问卷和学生成绩分析,发现采用SPOC混合学习模式的学生在计算机基础知识的掌握和应用能力方面均表现出更好的表现。采用SPOC混合学习模式的学生在学习过程中能够更好地掌握学习进度和时间安排,提高了学习的效率和自主学习能力。SPOC混合学习在大学计算机基础课程中的应用具有积极的意义和重要的价值,可以有效提升学生的学习成果和学习体验。
简介:摘要:本文探讨了深度学习与机器学习算法在通信网络中的应用。首先介绍了通信网络的基本架构,包括通信设备、传输介质和通信协议等。随后,分析了深度学习与机器学习在通信网络中的多个应用场景,包括信道估计与均衡、调制识别与解调、资源分配与功率控制等方面。在信道估计与均衡方面,深度学习算法能够准确建模复杂信道特性,提高信号接收质量。在调制识别与解调方面,深度学习通过学习大量信号样本,实现准确识别和解调调制信号。资源分配与功率控制方面,深度学习算法能够智能优化资源利用,提高系统效率。接着,讨论了机器学习算法在通信网络中的应用,包括监督学习算法在网络优化、无监督学习算法在资源管理、强化学习算法在网络控制等方面的应用。
简介:摘要:掌握和熟练运用学习策略是学生自主学习的必要条件。俄语专业零起点学生应掌握认知学习策略、元认知学习策略、学习资源利用策略等。教师在培养学生掌握和运用学习策略时应注重:强化学生的学习策略意识;教给学生使用学习策略的条件性知识;更多采用整体训练法,隐性训练与显性训练相结合;尊重学生个体差异;优化学生学习动机。
简介:摘要:新时代,加强和改进国有企业党委理论学习中心组学习工作,事关党的前途命运,事关国家长治久安,事关民族凝聚力和向心力,是习近平新时代中国特色社会主义思想的“国企篇章”。以党委中心组学习质量提升为引领,发挥“关键少数”的示范和表率作用,为加强国有企业满怀信心投身全面建设社会主义现代化国家新征程、推进中华民族伟大复兴历史伟业提供原动力。本文结合实际,论述了新时代国有企业如何提升党委理论学习中心组学习质量。