关键词： 量感   数学项目化   小学数学核心素养   学习策略   新课标   量化特征  

摘要： 量感指的是人们对事物可测量属性、大小关系等量化特征的感知与感觉,包括大小、多少、长短、粗细、方圆、厚薄、快慢、松紧等量态,而“量”是数学的基础构成之一,与“数”一起组成了数学的核心,所以量感也是学生在数学的基础学习中必须形成的一种素养,新课标中就明确地将量感列为小学数学核心素养的一种表现。

关键词： 项目化学习   核心素养   密度秤  

摘要： 以“自制液体密度秤”教学为例,依据项目化学习的教学模式进行设计并实施,从而深化对核心概念的理解,提升关键能力,使学生在参与探索的过程中发展核心素养。

关键词： 高中化学   探究性问题情境   科学性原则   启发性原则  

摘要： 高中化学教学中的探究性问题情境创设是提升学生科学素养和实践能力的重要途径。本文首先探讨了创设探究性问题情境的四个原则:科学性、启发性、趣味性和适度性。文章详细阐述了五种策略:基于教材内容、结合生活实际、利用化学史、借助现代信息技术以及教师的引导策略。提出了对探究性问题情境效果的评价策略,旨在为高中化学教学提供理论支持和实践指导。

关键词： 滴定化学分析法   氧化铟   锡   材料成分   检测偏差  

摘要： 为解决传统测试技术对氧化铟锡材料成分检测精度差的不足,本文提出了一种基于滴定化学分析法的氧化铟锡材料成分精确检测技术,并对检测原理、实验方案设计、实验现象分析等进行了深入研究。根据实际检测结果表明,该方法能够实现对氧化铟锡材料成分的快速检测,检测偏差在0.43%~0.65%之间,满足检测精确性的需求。

关键词： 煤矿轮式机器人   路径规划   快速遍历随机树   Q强化学习   IDDPG-GAIL算法  

摘要： 煤炭开采过程中存在大量危险环境和大体积运输任务,改善煤矿设备的工作质量是煤矿智能化建设的关键。为了提高煤矿生产的效率和运输任务的安全性,提出了一种基于强化学习的煤矿轮式机器人路径规划方法;方法使用贪婪策略进行随机树扩展方向指引,利用马尔科夫决策减少扩展时生成的无效节点,通过三阶贝塞尔曲线平滑化路径轨迹,在学习过程中加入专家经验回放池提高计算效率。试验结果表明:在规划路径长度测试中,研究方法生成的全局路径长度能够比其他算法缩短最少10.71%;进行多障碍物场景规划时间测试时,研究方法的规划时间仅为0.452 s;在避障效果分析中,研究方法规划路径能够有效避开静态障碍物和动态障碍物;研究方法具有更快的路径规划效率,能够生成更安全的机器人运行路径。

关键词： 科教产融合   应用化学专业   协同发展  

摘要： 新一轮科技革命和产业转型对培养“新一代”工程人才提出了更高的要求和新的挑战。从现实实践和理论探索来看,高校和企业两类组织在协作育人过程中的缺乏理论指导和有效的实践路径,近年来应用化学专业教育改革举措也聚焦于此。文章以应用化学相关学科理论为基础,围绕“如何提高科教产融合专业学位培养计划的有效性”这一核心问题,探究科教产融合协同的影响因素,构建产教融合的协同模式,进一步探索协同模式的相似性,为不同类型的科教产融合项目提供可复制的指导和对策建议。

关键词： 初中化学教科书   基本思路与方法   调查研究  

摘要： 从基本思路与方法内容的选择、组织、呈现等维度设计问卷并展开调查。研究发现,师生对化学实验探究的基本思路与方法、认识物质性质的思路与方法的认可度较高,对化学、技术、工程融合解决跨学科问题的思路与方法的认可度偏低。师生对在功能性栏目中呈现基本思路与方法内容的认可度较高,对与知识、实践活动相结合,辅以视觉表征以及结构化表征的基本思路与方法的认可度较高。单因素分析结果显示教龄、化学成绩、化学学习方法水平是分别影响师生对基本思路与方法认可度的重要因素。综合调查结果,提出了教科书编写建议和教学实施建议。

关键词： 整合   创新   项目化学习   路径探索  

摘要： 初中语文项目化学习有助于语文教学的开展和学生核心素养的培养。想要推动初中语文项目化学习的有效开展,需立足整合与创新,从统整学习目标,创设情境,设计学习任务,开展探究活动,建构层次性项目化学习体系,创新问题或活动设计、方案模型构建、评价量表编制等方面探究路径。

关键词： 小珠山   岩石地球化学   高分异花岗岩  

摘要： 【研究目的】小珠山位于山东东部苏鲁造山带东延部分,该地区广泛出露中生代花岗岩。笔者在野外踏勘过程中发现了淡色、矿物颗粒大的花岗岩剖面,后经地球化学测试确定为高分异花岗岩。高分异花岗岩是大陆地壳成分成熟度的重要标志,故本研究旨在完善研究区花岗岩种类及其含矿性潜力评价。【研究方法】对在小珠山地区取得的8件样品进行岩相学、全岩主微量及稀土元素、Sr-Nd-Pb同位素、锆石U-Pb测年与原位Hf同位素、X射线衍射和激光拉曼光谱、斜长石电子探针、元素面扫原位分析。【研究结果】得到以下结论:岩相学表明研究区花岗岩含有S型花岗岩特征矿物-堇青石,存在明显伟晶岩脉。伟晶岩是花岗质岩浆结晶分异的产物,预示着小珠山S型花岗岩具有成矿潜力。10000 Ga/Al-Zr图解表明研究区花岗岩为I和S型两种,样品为高硅花岗岩(SiO_(2)>71.9%),全碱含量高(Na_(2)O+K_(2)O>8.5%),属于过铝质高钾钙碱性系列。计算高分异花岗岩的常见指数:多数样品Eu负异常明显(δEu=0.4~0.5),铝饱和指数较高(A/CNK>1.2),分异指数(DI)在90以上。锆饱和温度反映岩浆起源温度为832~875℃,锆石Ti温度计反映岩浆结晶温度为618.8~726.44℃,说明岩浆分异经历明显降温过程。Sr-Nd-Pb同位素显示高I_(Sr)(0.6999~0.7210)和低ε_(Nd)(t)(﹣18.7~﹣12.4),(^(206)Pb/^(204)Pb)i=16.3140~16.6760,(^(207)Pb/^(204)Pb)i=15.4450~15.4645,(^(208)Pb/^(204)Pb)i=36.8110~37.2909,表明样品岩浆源区为壳源。年代学表明样品年龄为116.4 Ma,为早白垩世高分异花岗岩。【结论】上述结论说明研究区高分异花岗岩是以壳源物质为主的岩体。分异过程经历斜长石以及锆石、磷灰石等副矿物的分离结晶,岩浆沿岛弧裂缝上涌,形成了具有含矿潜力(DI=83~95)的高分异花岗岩。

关键词： 综合能源系统   优化调度   深度强化学习   约束强化学习  

摘要： “双碳”目标下,分布式能源高比例渗透与异质能源耦合加剧迫使综合能源系统(integrated energy system,IES)优化调度问题的求解难度提升,深度强化学习为解决上述问题提供了有效手段。然而,传统深度强化学习通常将安全约束以惩罚项形式加权添加至奖励函数,加权系数一般由人工确定且在迭代过程中保持固定,一定程度上影响了算法的收敛性能与约束处理能力。对此,提出一种基于约束强化学习的IES优化调度方法。首先,构建了基于IES机组运行与系统潮流约束的安全价值网络,并通过拉格朗日乘子与经济价值网络动态并行协同,分别评估智能体决策的安全与经济价值。其次,利用原始对偶的思路,交替更新智能体策略与拉格朗日乘子,以规避人工设置惩罚系数引起的主观偏差对IES调度决策的影响。同时,利用专家知识引导智能体开展训练,防止其盲目寻优造成算力浪费。最后,基于电-热耦合系统开展仿真算例对比分析,验证了所提方法的安全性与高效性。