关键词： 环境监测实验室   化学污染源   自行监测  

摘要： 环境检测实验室在当今环境保护与监测领域扮演着至关重要的角色。针对化学污染源的监测是其工作的核心内容之一。本文将深入探讨实验室化学污染源的种类及排放途径、主要污染物的选取以及检测分析方法的选取等关键问题。通过对废水、废气和危险废弃物等方面的综合分析,为环境检测实验室提供更科学、更有效的自行监测研究指导,进而提升环境监测工作的水平和质量。

关键词： 政策与课标导向   化学命题   新课标核心素养  

摘要： 整体分析。一、政策与课标导向。1.新课标核心素养。命题将延续“核心素养导向”,注重以下能力的考查:①科学探究与创新意识:实验设计、数据分析、结论推导类题目占比可能提高。②证据推理与模型认知:结合真实情境(如环保、能源、材料等)设计问题,考查学生用化学原理解释现象的能力。

关键词： 核心素养   高中化学   教学目标设定   达成度评价  

摘要： 随着基础教育课程改革的深入,高中化学教学被赋予了培养学生核心素养的重要使命。本文分析了核心素养与高中化学教学目标的内在联系,明确了教学目标设定应围绕宏观辨识与微观探析、变化观念与平衡思想、科学探究与创新意识、证据推理与模型认知、科学精神与社会责任等五个维度展开,并深入探讨了高中化学教学目标设定的原则与方法,构建了高中化学教学目标达成度的评价体系。

关键词： 信息科技   信息意识   研究  

摘要： 在实施新课改的背景下,新课标是教师开展教学的重要依据。通过研读新课标文件可发现,培育学生的核心素养是教师必须重点关注的内容。就小学信息科技教学而言,信息意识素养是学生信息科技核心素养的重要构成部分。为帮助学生培育信息意识核心素养,教师要联系学科实际做出分析,从学生的发展入手构建教学过程。本文就新课标视域下如何强化学生的信息意识进行探究分析,并结合实际探索了具体的教学实施方法。

关键词： 核心素养   高中化学   教学目标   分层设计   评价策略  

摘要： 本文聚焦于核心素养理念下高中化学教学目标分层设计与评价策略的研究。通过分析核心素养内涵与高中化学学科特点,构建了分层教学目标体系,旨在满足不同学生发展需求。同时,提出多元化评价策略,全面评估学生核心素养发展。本研究为高中化学教学改革提供了新思路,对培养学生科学素养和综合能力具有重要意义。

关键词： 电化学噪声   CuAl-NiC涂层   电流功率谱密度   小波分析  

摘要： 采用电化学噪声对CuAl-NiC涂层在质量分数为5%NaCl溶液中的腐蚀行为进行分析。通过电流功率谱密度(power spectral density,PSD)图和小波分解,分析涂层表面的腐蚀类型和电化学活性。结果表明:CuAl-NiC涂层表面主要发生了一般腐蚀;随着时间的增长,氧化铝等腐蚀产物堆积形成保护层,降低了涂层的电化学活性;电化学噪声作为一种综合电化学测试方法,可以有效地分析CuAl-NiC涂层的腐蚀行为。

关键词： 电化学储能   自动探测   火灾控制  

摘要： 随着电化学储能技术的广泛应用,储能电池预制舱的安全性成为关键问题。本文深入研究了适用于电化学储能电池预制舱的自动探测灭火技术,包括火灾探测技术原理、灭火技术方法以及二者的联动控制策略。通过对不同探测技术和灭火手段的性能分析与实验验证,提出了一套高效、可靠的自动探测灭火系统方案,旨在提升电化学储能电池预制舱的火灾防控能力,保障其安全稳定运行,推动储能产业的健康发展。

关键词： 元认知理论   游戏化学习   社区应用程序   设计开发   自主学习  

摘要： 随着数字技术及教育信息化的发展,游戏化学习成为教育领域的新兴趋势。本文旨在探讨如何将元认知理论融入游戏化学习社区应用程序的设计和开发中,以促进学习者的自我监控与调节能力。本系统旨在设计与开发游戏化学生学习社区应用程序,帮助学生提高他们的元认知技能。本系统提供了各种游戏活动创建的跨专业、跨学科的学生学习社区,帮助学生们在游戏任务中合作,并反思自己的学习和思考,提升对学习和思考的兴趣。结果表明,结合元认知策略的游戏化学习社区能有效提升学习者的参与度和学习成效,对提高自主学习能力具有积极影响。本文最后还讨论了设计的局限性和未来的研究方向。

关键词： 毛细管电泳   化学发光   竞争免疫分析   睾酮  

摘要： 根据辣根过氧化物酶(HRP)标记的睾酮抗原,能催化鲁米诺-过氧化氢的化学发光反应的特点,建立了毛细管电泳化学发光竞争免疫分析测定睾酮的新方法。在6 min内实现了游离标记抗原和免疫复合物的分离。测定睾酮的线性范围为4.34×10^(-9)~1.38×10^(-7)mol/L,方法的检测限(S/N=3)为0.27 nmol/L。将该法应用于人血清中睾酮含量的测定,结果表明,方法简便、快速、准确。

关键词： RRT^(*)   强化学习   转角偏向策略   动R搜索算法  

摘要： 针对RRT^(*)算法在路径规划中面临搜索效率不高、易于陷入局部最优等问题,提出一种结合强化学习的Q-RRT^(*)算法。该算法将Q-Learning算法和RRT^(*)算法相融合,首先引入转角偏向策略增强路径搜索时的导向作用、减少无效节点的生成,提升算法的搜索效率;其次通过动R搜索算法动态地调整搜索半径,进一步优化路径的质量和冗余节点的产生;最后对生成的路径使用三次B样条插值法和冗余节点删除法进一步优化路径质量。在二维和三维环境下的仿真实验结果表明,改进后的Q-RRT^(*)算法和RRT、RRT^(*)和RL-RRT算法相比,路径规划时长平均快39.7%,迭代次数平均减低27.9%,路径长度平均缩短16.3%。