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101.
随着新课程改革的不断推进,教师的教育教学理念也不断更新,对新课程标准精神的领会也越来越深刻,并积极围绕课堂教学的方方面面进行了研究与改进。不知不觉中,高三复习课也在课改的浪潮中悄然发生着变化。以下就“自然界的水循环”一课的同课异构过程来反思新课改理念对课堂教学的促进作用。 相似文献
102.
103.
长沙向南,八面山。
“八面山,离天三尺三,人过要低头,马过要下鞍”,可见其高,其主峰高度在2000以上,但具体高度还有争议。 相似文献
104.
结合身份密码体制,提出了一个基于身份和地理位置信息的异构传感器网络(HSN)节点间的双向认证及密钥协商方案。不同性能节点之间采用不同的协议完成身份认证和密钥建立,充分发挥了高性能节点的能力,降低了低性能节点的能耗。该方案具有完美前向保密性和主密钥前向保密性,具有较好的抗节点伪造、节点复制和女巫攻击能力。分析与仿真表明,该方案具有较好的安全性。 相似文献
105.
多属性融合技术是近年来针对单一属性的局限性而发展起来的一项新技术。通过研究三维空间中多种地震属性体实时融合技术,提出了一种实现方案。采用八叉树结构有效进行数据的动态管理,基于Shader编程技术,利用GPU可编程管线加速,实现多属性体融合的三维可视化。基于该方案,研发了三维可视化多属性体融合系统,实现了基于RGB映射和属性加权的两种融合技术,保证了多属性体高质量实时融合渲染,通过实际应用取得了良好效果。 相似文献
106.
海南尖峰岭不同海拔土壤中微生物脂肪酸和脂肪醇分布特征及对古海拔、古温度重建的启示 总被引:2,自引:0,他引:2
海南尖峰岭不同海拔造成的年平均温度差异为检验和建立基于微生物类脂物的环境替代指标提供了良好条件.尖峰岭土壤中含有种类丰富的微生物脂肪酸和脂肪醇化合物,包括异构/反异构脂肪酸(i/aC12:0~i/aC19:0),10-甲基十六酸、异构和反异构脂肪醇(i/aC13~iC26)、10-甲基十六醇和不饱和脂肪醇,指示了尖峰岭土壤中强烈的微生物活动.土壤中异构和反异构脂肪醇,不饱和脂肪醇主要以结合态,即蜡脂形式存在,只有经过皂化才能释放出支链脂肪醇.反异构十五酸/异构十五酸与海拔成正相关关系,表明温度降低能够引起反异构十五酸相对比例的增加.与脂肪酸不同的是,反异构十五醇/异构十五醇,反异构十五醇/正构十五醇随海拔升高却逐渐降低,表现出随温度降低减小的趋势.同样,单不饱和十八醇/十八醇比值随海拔升高而逐渐减小,与微生物脂肪酸不饱和度随温度降低而增加的规律相反.此外,植物叶蜡长链正构脂肪醇(C22~C30)的平均碳链长度ACL,正构脂肪醇(C14~C31)的碳优势指数CPI与海拔(或年平均温度)呈显著相关关系,证明了其应用于古气候重建的潜力.因此,微生物脂肪酸和脂肪醇、高等植物叶蜡都能够灵敏的响应环境温度的变化,可以为重建古温度和古海拔提供新的途径. 相似文献
107.
高光谱遥感数据具有波段多、数据量大、处理复杂等特点, 基于GPU的高性能计算在遥感领域得到了快速发展, 为高光谱数据的快速处理提供了硬件和技术条件。采用GPU对高光谱遥感数据常用的SAM、PPI等处理算法进行应用实验, 验证基于GPU的高光谱遥感数据快速处理技术。实验采用新疆东天山地区的一景星载Hyperion数据, 利用支持IDL开发语言的GPULib、CUDA运行时API库进行算法效率的验证, 结果表明, 基于GPU的高光谱数据处理效率比常规的多核CPU主机处理效率有较大提升, 具有一定的应用推广价值。 相似文献
108.
二、总体评价
本次同课异构教学交流活动,秉承“聚焦课堂,提升效能”的理念,围绕“金字塔之国——埃及”同一课题,分别由张宏、马煜娇、王永生、郭潇潇老师来任教,致力于搭建一个关注课堂教学效益、提高教师执教能力的平台,引导教师思考、分享、讨论、反思、改进,在相互学习中共同进步。 相似文献
109.
新近发展的图形处理器(GPU,Graphic Processing Unit)通用计算技术,现已日趋实用成型,并获得诸多应用领域的广泛关注.对油气勘探专项资料处理技术的运用而言,概因GPU与中央处理器(CPU)的计算性能的甚大差异,致使GPU这一通用计算技术在石油工业中的应用研究正在有效开展.本文仅借助于油气勘探中广泛使用的叠前时间偏移,旨在于扼要阐明其基于GPU应用的有效性;文中还提出一种利用GPU实现地震叠前时间偏移的软件构件方法,并针对非对称走时叠前时间偏移所拓展的应用软件提供一种具体实现架构.与以往用个人计算机(PC,Personal Computer)或者PC集群所用的叠前时间偏移相比,本文方法可甚大地提高计算效率,从而在石油物探资料处理中可显著地节约计算成本和维护费用.文中实际例证也表明,基于GPU进行高性能并行计算,当是适应目前石油工业中大规模计算需求的一个重要发展途径. 相似文献
110.
空间聚类是空间数据挖掘的重要方法,而K-Medoids是一种常用的空间聚类算法。K-Medoids聚类算法存在初始点选择问题,而且计算复杂。为了提高算法的有效性和时间效率,本文结合模拟退火算法思想,改进了传统的K-Medoids算法PAM,提出一种基于GPU计算的并行模拟退火PAM算法。类比矩阵乘法运算,定义了一种新的矩阵计算方法,可以有效减少数据在GPU全局内存和共享内存之间的传输,提高了算法在GPU中的执行效率。利用模拟退火算法搜索聚类中心点,保证了聚类结果的全局最优性。基于不同的数据集,将串行和并行模拟退火PAM算法以及已有的遗传PAM算法进行比较,结果表明并行模拟退火PAM算法聚类结果正确,且时间效率高。最后,应用本文改进算法对贵州省安监系统的安全监管隐患数据进行聚类分析,发现了隐患聚集中心,相关结果对政府的决策具有一定的实际应用价值。 相似文献