关键词： 新课标   核心素养   课堂教学   数学教师   小学生  

摘要： 新课标下核心素养导向的小学生数学课堂教学面临着教学内容重“外显”轻“内隐”教学过程重“讲授”轻“悟理”、教学方式重“表层”轻“深度”等诸多困顿,究其根本在于核心素养目标达成与教学评价的错位、核心素养教学理念与课堂落实的失衡、核心素养培养路径与学习实效的偏离。数学核心素养重在形成学生有高度的数学眼光、有深度的数学思维与有力度的数学语言,在课堂教学中教师应从这三个方面着手落实,依靠新技术赋能提升隐性目标、利用探究活动强化课堂落实、借助深度学习探索教学路径。

关键词： 通信时延   自动驾驶   车队稳定性   遗传算法   数值仿真  

摘要： 为研究通信时延对自动驾驶车队稳定性的影响规律,基于通信时延定义对自动驾驶车辆跟驰行为进行建模,以自动驾驶轨迹数据为依据,采用遗传算法对跟驰模型相关参数进行标定,开展通信时延单独变化、通信时延与其他模型参数联合变化2种情况下的车队稳定性数值仿真实验分析。结果表明,设计参数范围内,通信时延单独由0 s增加至0.5 s时,尾车的车队严格稳定性判定值由1.058增加至1.167,均不符合车队严格稳定性;通信时延与其他模型参数联合变化时,通信时延由0 s增加至0.5 s时,符合车队半严格稳定性的参数取值范围逐渐缩小,其中,期望速度取值范围由66.8%降至25.9%,固定时距取值范围由85.6%降至61.7%。

关键词： 虚拟电厂   调度优化   智能算法   遗传算法   性能评估  

摘要： 随着新能源产业不断发展,虚拟电厂作为一种新型能源管理模式,逐渐成为电力市场的重要组成部分。本研究提出了一种基于智能算法的虚拟电厂调度优化方法。首先对智能算法在电力调度优化方面的研究进展进行了总结,然后建立了虚拟电厂调度模型,并对模型中的约束条件进行了分析。接着对智能算法的选取和具体实现进行了详细地阐述,并对各种算法的融合和完善进行了讨论。最后有效应用于虚拟电厂的试验设计中,并验证了该方法的有效性。

关键词： 车联网   协同感知   全局拓扑   近似算法   遗传算法  

摘要： 基于协同感知技术,可将路段上若干车载摄像机获取的局部视野上传至路边架设的边缘服务器,进而融合出整个路段全局视野,以助于做出智能辅助驾驶决策。然而,直接将路段上所有车辆的视野数据悉数上传融合将带来极大的通信和计算开销,难以保证时效。为此,提出基于路段全局拓扑的协同感知视野优化分配方法,基于连通组件构建路段全局拓扑,进而在拓扑引导下获取路段视野初始分配方案,并提出分段式并行遗传算法进一步优化该方案,以尽可能减少冗余数据的上传,降低MEC边缘服务器负载,从而提高路段全局视野融合效率,其可行性和有效性通过仿真实验得到了验证。

关键词： 学前教育教师   性别结构   性别失衡  

摘要： 当前,学前教育教师队伍性别结构失衡严重,容易对幼儿身心发展和健康成长、教师队伍建设等产生负面影响,其主要原因有劳动分工、性别刻板印象、男性职业观念等。在分析学前教育教师队伍性别结构失衡的影响和原因的基础上,可以通过如下路径消解结构失衡影响:完善制度保障,全方位破除职业性别壁垒;加强舆论导向,多渠道宣传以冲破传统性别藩篱;完善师范院校招生政策,建全学前师资培养体系以打破传统性别桎梏。

关键词： 人工神经网络   BP算法   冲击强化   正火态45钢   中温热稳定性  

摘要： 室温下采用自由落体式对正火态45钢进行冲击强化,对冲击强化正火态45钢进行中温时效处理,分别加热至450、550、650℃,每组温度均保温10、20、30、40 min,同时对各组试样进行显微硬度测试,并对加热至650℃的4种试样进行显微组织观察;以试样的实际状态参量作为学习样本对3层BP神经网络进行训练。结果表明:BPANN能够对冲击强化正火态45钢的中温热稳定性进行预测,且误差可以控制在3%~6%;BPANN的预测值均大于实测值,但是预测值的变化趋势与实测值的变化趋势一致,网络的预测精度可以通过提高误差函数的收敛速率来得到提高。通过对650℃试样显微组织的观察,可以判定网络的输入层涉及的相关内容能让BPANN的预测结果反映出材料的真实状态。本研究可以降低实验成本、减少实验数量,有助于对冲击强化正火态45钢在其他加热温度下的热稳定性进行预测。

关键词： 污水处理   给排水管网   优化设计   遗传算法  

摘要： 针对清远市清新区污水处理以及给排水管网设计面临的问题,提出了一种新的结合遗传算法的给排水管网优化设计与污水处理工艺优化设计。解决了管径不合理选择,管网工程成本较高与污水处理效率低的问题,实现了管径改动,成本优化以及污水处理效率提高。基于清远市清新区工程研究结果表明:研究提出的优化设计不仅可以满足现代城市的需求,还能够准确地进行城市排污,研究结果可应用于水资源处理与保护以及城市的可持续发展。

关键词： 移动机器人   路径规划   遗传算法   改进遗传算法  

摘要： 针对遗传算法应用于移动机器人路径规划时存在早熟和收敛慢的问题,提出了一种改进的遗传算法。通过改良初始种群的生成方法,将八叉树与引导函数结合,提高了初始种群的质量;选择操作中采用轮盘赌和精英保留策略相结合的方式,避免了精英个体的丢失而使算法陷入局部最优;在遗传操作中增加修正算子,在不影响进化的同时保证进化后个体的有效性。仿真实验表明,改进遗传算法相比于基本遗传算法,收敛快,寻优效率高,且不易陷入局部最优,整体性能优于基本遗传算法。

关键词： 蓝藻   PCC 11901   生长与生物量   遗传操作   负碳合成生物学  

摘要： 负碳合成生物学技术旨在直接捕获二氧化碳,实现生物制造,不仅可以解决传统生物制造中的非粮原料替代问题,还可助力“碳中和”和“碳达峰”,具备经济、社会、环境等多重效益。蓝藻能利用光能将二氧化碳转化为生物质,是负碳合成生物学技术中理想的底盘细胞。2019年报道的聚球藻(Synechococcus sp.)PCC 11901能够耐受高盐和高光胁迫,生长快且生物量大,有多套遗传操作系统可用,因此成为了负碳合成生物学底盘细胞中的一颗新星。本文综述了PCC 11901的研究进展,包括形态学、生理生化特性、基因组特征、开发的遗传操作工具以及改造PCC 11901后合成的化合物,旨在为未来PCC 11901的相关研究提供理论参考。

关键词： 区间铁水运输   工序排程   资源约束   多目标遗传算法  

摘要： 针对某钢铁企业高炉—炼钢区间运输调度繁杂的问题,建立了以工序排程和资源约束的多目标优化模型。首先,基于铁水罐运行效率和周转率最高作为目标,以工序作业逻辑、工序顺序安排、铁水温降限度以及区间资源服务限制作为约束条件建立了上层高炉—炼钢区间的工序排程约束模型;其次,以区间资源的均衡利用程度最大化作为目标,以工序实施确定性和区间资源服务限制作为约束条件建立了下层高炉—炼钢区间的资源约束模型;最终,通过NSGA多目标遗传算法迭代对已有运输调度计划进行模型求解。通过实例的计算求解结果显示,该算法可以在运输调度容忍时限之内完成对各个工序环节的时间安排,并形成区间铁水运输排程的甘特图界面,使得调度人员能够快速掌握调度信息以及区间资源服务情况,从而达到辅助调度的目的。