情感因素对语言学习的影响

情感因素对语言学习具有重大的影响。在学生智商水平相当的情况下,情感差异会导致学生学习成绩的高低之分。情感差异是由家庭、环境、情趣、学习方法等综合因素造成的。积极的情感会对学生的学习起到促进作用；反之,消极的情感则会阻碍学生的学习。教师在教学中应善于引导学生,促进学生积极情感的产生,减少消极情感的作用,以提高教学效果。     

天空、太空和空间的含义有何不同？

“天空”是与“地面”对应的，其原有的含义是日月星辰罗列的广大空间。但是，航空航天事业的发展，将“天”与“空”区分开来了，“空”是指地球大气层空间．“天”是指地球大气层以外广大宇宙空间。     

中国民航机场建设总公司先进性教育活动 完成学习动员阶段任务转入分析评议阶段

根据集团公司党组的统一部署，总公司党委按照搞好思想发动、精心组织学习、广泛开展先进性具体要求大讨论三个步骤，深入扎实地推进第一阶段的各项工作。第一，召开动员大会，全面启动先进性教育活动。     

对体育基础理论课教学的探讨

几年来，笔者作为我院体育基础理论课的主讲教师，通过授课的实践以及对部分师生的了解调查，针对目前体育理论课授课中所存在的问题，从“教”与“学”等几个方面进行了探讨，并提出了有待改进的几点看法与建议。     

运用行为科学中的“双因素理论”，调动大学生的学习积极性

运用行为科学中的激励理论——“双因素理论”，就影响当代大学生学习积极性的所谓“保健因素”和“激励因素”，进行了分析研究，从中找出根本性和决定性因素，在此基础上，提出了调动学生学习积极性的相应策略，供教学人员参考。     

加强业务学习 培养复合型人才

为保证空管事业持续、快速、健康地发展，培养民航系统的复合型人才和专业技术带头人，呼和浩特空管中心技术保障部近日组织各科室对各专业之间进行交叉授课，互相学习，有效提高职工的综合业务能力和空管设备的维护维修水平。     

高职院校移动学习资源的设计

基于移动学习资源应用现状,结合移动学习相关理论与技术,在高职院校课程的移动学习资源开发上,构建了移动学习资源开发的基本模型,设计了移动学习资源开发标准和原则,并以"民航机场地面服务"课程为例,详述了高职院校移动学习资源的设计与实施.     

基于深度增强学习的卫星姿态控制方法

针对卫星在执行丢弃载荷或捕获目标等复杂任务时遭遇的姿态突然发生变化的问题,采用深度增强学习方法对卫星姿态进行控制,使卫星恢复稳定状态。具体来说,首先搭建飞行器的姿态动力学环境,并将连续的控制力矩输出离散化,然后采用Deep Q Network算法进行卫星自主姿态控制训练,以姿态角速度趋于稳定作为奖励获得离散行为的最优智能输出。仿真试验表明,面向空间卫星姿态控制的深度增强学习算法能够在卫星受到突发随机扰动后稳定卫星姿态,并能有效解决传统PD控制器依赖被控对象质量参数的难题。所提出的方法采用自主学习的方式对卫星姿态进行控制,具有很强的智能性和一定的普适性,在未来卫星执行复杂空间任务中的智能控制方面有着很好的应用潜力。     

TopPixelLoss:类别不均衡的遥感影像语义分割损失函数

针对遥感影像中类别不均衡的小目标分割效果不理想的问题，提出了一种类别不均衡小目标二分类分割的损失函数——TopPixelLoss损失函数。首先计算出每个像素的交叉熵，然后将所有像素的交叉熵按从大到小进行排序，随后确定一个K值作为阈值，筛选出前K个交叉熵最大的像素，最后对于筛选出的K个像素交叉熵取平均，做为损失值。在ISPRS 提供的 Vaihingen 数据集上，使用PSPNet网络与普通交叉熵、FocalLoss、TopPixelLoss三种损失函数分别对车辆进行二分类分割试验。结果表明，不同的K值，使用TopPixelLoss损失函数的平均交并比（MIoU）、F1-score、准确度（ACC）都最高;当K值为5×104时效果最佳，MIoU、F1-score、ACC分别比FocalLoss提高了3.0%、5.0%、0.1%。TopPixelLoss损失函数是一种针对类别不均衡分割非常有效的损失函数     

基于时标分解的弹性高超声速飞行器智能控制

考虑弹性高超声速飞行器纵向动力学模型，提出了一种基于时标分解的智能控制方法。考虑刚体状态和弹性模态具有不同的时标特性，采用奇异摄动理论进行快慢时标分解，将模型转换为刚体慢变子系统和弹性快变子系统。针对刚体子系统考虑动力学不确定，基于平行估计模型构造表征不确定逼近效果的预测误差，结合跟踪误差给出复合学习控制策略。针对弹性子系统设计自适应滑模控制稳定弹性模态。通过李雅普诺夫稳定性分析可证系统状态一致终值有界。仿真表明所提出的控制方法能够实现刚弹模态的稳定收敛，且具有更高的跟踪精度、更好的学习性能和更快的收敛速度。