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1.
《静悄悄的革命》一书作者为佐藤学,他是日本东京大学教授、教育学博士。作为"行动的研究者",他遍访日本全国各地学校,深入课堂,与一线教师共同研究教学,构建起日本全国性的"学习共同体"。作者在本书中欲传递的信息有很多,但作者认为支撑教师的创意和创造性的关键在于给每个孩子学习的尊严、专注教材(学问)的发展性和教师自己的教育哲学这三点。  相似文献   
2.
盐湖卤水锂资源占全球锂矿总储量的78%,是全球最重要的一种锂矿床类型。研究并总结了全球盐湖卤水型锂矿床的分布特征、物质来源以及成矿规律,并提出了盐湖卤水型锂矿床成矿模型。研究发现,卤水型锂矿床的形成均受控于新构造运动、封闭-半封闭的低洼汇水盆地以及极端干旱的气候条件等因素,所有卤水型锂矿床均与新生代地质水热活动有密切关联,成矿物质特别是锂元素主要来源于火山喷发岩,经热泉水、温泉水以及大气降水等的水-岩作用后迁移富集。  相似文献   
3.
统计分析是人们认识自然规律、预测事物发展趋势的一种基本手段,统计预报方法在海洋、气象预报中一直占有重要地位。随着计算机和大数据技术的发展,海洋统计预报技术也取得了一定突破,涌现出许多新方法、新技术。本文系统介绍了统计预报方法在海洋预报中的,应用研究进展,对其发展历程进行了系统的梳理,对目前具有代表性的4类统计预报方法进行了总结,并对海洋统计预报的发展方向和应用前景给以展望。  相似文献   
4.
福建省大田—漳平地区位于东部滨太平洋构造带上,不同时期的岩浆热液作用和复杂多变的构造形变格局,为该地区形成丰富的石墨矿床提供了良好的成矿条件。为了查明大田—漳平地区煤系石墨的成矿控制因素及分布规律,通过工业分析、元素分析、X射线衍射和激光拉曼光谱等实验,对不同矿区不同变质程度的煤和煤成石墨的化学组成及微观结构特征等煤成石墨化特征进行了研究,并将不同变形特征的样品划分为煤成石墨、煤成半石墨和石墨化无烟煤三大类。研究表明:煤的变形特征与煤成石墨的演化类型基本一致,且韧性变形样品的石墨化程度最高,说明构造应力作用能促进煤的石墨化作用;煤成石墨的分布受到岩浆-构造活动的控制,石墨矿床多产出于岩浆岩侵入体外接触带或附近断裂带的有利围岩地层中,且大田—漳平地区煤系石墨矿具有明显的成区、成带分布特点,煤成石墨成矿区主要集中在闽西南坳陷南部的漳平一带;而北部大田一带分布的矿区矿体石墨化程度较漳平一带低,多为煤成半石墨或石墨化无烟煤,研究结果可为该地区煤系石墨矿产综合勘探开发利用提供有利依据。   相似文献   
5.
陈欣  杨国华 《华北地震科学》2020,38(3):27-31,37
基于鲜水河断裂带及邻近区域GPS资料,以发生汶川MS8.0大震的2008年为时间节点,利用视错动变形系统分析模型研究了鲜水河断裂带及邻区不同时段的滑动与区域形变活动特征,结果表明:汶川大震前后鲜水河断裂带构造活动的动态变化是显著的,其西部地区地壳形变的动态变化也较清晰,这些不仅说明了汶川大震的孕育在较大的空间范围存在不同特征的形变与构造活动,同时其西部地区也存在着疑似断裂带形变中心的地壳动态变化,这可能与特定的构造和动力环境密切相关,为我们识别大震前兆提供了更多的可能。  相似文献   
6.
城市居民日常身体活动时空分异特征及影响因素   总被引:2,自引:2,他引:0  
姜玉培  甄峰  赵梦妮  曹晨 《地理科学》2019,39(9):1496-1506
依托南京主城区居民日常身体活动调查数据,基于身体活动时空维度,挖掘城市居民日常身体活动时空分异特征,并采用混合效应模型探究身体活动分异的影响因素。研究表明:居民日常身体活动时空异质特征明显。工作日/非工作日不同类型身体活动时间安排及个体间差异均显著;工作性、交通性、家务性身体活动空间制约明显,而休闲性身体活动空间分布更具弹性;与工作日相比,非工作日不同类型身体活动空间范围变化收敛与扩散特征并存。活动空间范围、个人社会经济属性、自身健康状况对居民日常身体活动分异均具有显著影响。具体而言,居民日常活动空间范围决定身体活动的空间适应与选择;社会分工差异导致不同性别、年龄人群身体活动具有指向性;身体活动时间出现与个人社会经济实力倒置现象;而良好健康状态会激励居民日常身体活动的保持。  相似文献   
7.
8.
9.
太行山南端浅层速度结构成像和隐伏断裂探测   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用太行山南端的深地震反射剖面数据,运用初至波层析成像方法反演得到该区域的浅层P波速度结构和基底面展布形态,发现剖面浅部的P波速度变化与沉积盖层厚度和断裂分布有着较好的对应关系。利用跨断裂完成的浅层地震反射剖面,对区域内2条第四纪隐伏活动断裂进行高分辨率成像。结果表明,汤西断裂为东倾的正断层,控制汤阴地堑的西边界,活动年代为中更新世;汤东断裂为西倾的正断层,是汤阴地堑的主控边界断裂,活动年代为晚更新世。  相似文献   
10.
机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。  相似文献   
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