英语教学中应重视培养学生的“自主学习”能力

新世纪对英语教学提出了新的更高的要求。如何培养学生英语自主学习、自我探索和创新能力,已成为当前学校英语教学研究领域的重大课题。英语教师作为课堂教学的组织者和实施者,同时也是英语教学改革的践行者,在教学过程中应注重转变教学观念,充分利用现代化教学手段和方法,把培养学生的英语自主学习能力放在首要地位。     

基于贝叶斯网的业务端编程方法

针对现有的业务端编程方法缺乏对于没有软件开发背景的最终用户的指导机制,提出了一种基于贝叶斯网的业务端编程方法.首先提出了一种基于贝叶斯网的最终用户编程基本框架,然后基于贝叶斯网结构学习方法和过程日志建立了用来支撑业务端编程的领域专家系统,在此基础上提出了以领域专家系统为核心的启发式业务端编程方法.该方法在编程过程中依赖领域专家系统对最终用户推荐业务活动,提供实时指导,帮助最终用户逐步完成应用系统的构造.最后对该方法的有效性进行了定性的评估和分析,结果表明,基于贝叶斯网的业务端编程方法可以在一定程度上提高最终用户编程的效率.     

非英语专业新生大学英语学习策略初探

本文以国内外第二语言学习策略相关理论为基础,对非英语专业新生英语学习策略的使用情况进行了问卷调查,通过实证性研究分析,摸清了非英语专业新生的英语学习策略总体使用情况,以及学习策略的使用与性别的关系,并就如何培养非英语专业新生大学英语学习策略进行了初步探讨。     

”春秋时代”———货运飞船的发展与展望

航天技术是当今高新技术的前沿,不仅代表着一个国家的科技发展水平和经济实力,影响着人们的物质、精神生活,而且关系一个国家的国家安全和国际声望,因此,不少国家都在努力发展航天技术和航天事业,而货运飞船和载人飞船是人类进军太空的两驾马车。     

基于GA的雷达辐射源识别自学习算法研究

文章针对目前雷达对抗系统面临的辐射源识别精度不高、智能化水平低的特点,将自学习理论引入到雷达对抗系统中。提出了基于GA（GeneticAlgorithm）的自学习算法,实现雷达辐射源智能识别。仿真结果表明：在使用相同的特征参数“前件”条件下,通过这种自学习方法得到的正确识别率高于其他识别方法。     

OBE与CSE双视域下大学英语课程宏观与微观设计探索

大学英语教学质量的提升离不开宏观教育目标与微观教育过程的相互匹配。本文拟从基于产出的教育理念（OBE）和《中国英语能力等级量表》（简称CSE）双重视域,从宏观和微观层面对大学英语课程的学习产出进行定义、实现、评估和使用,以期实现学生在语言知识、能力结构和人文素养方面的全面提升。     

宁夏空管分局圆满完成“法规学习年”活动

2007年12月24日,宁夏空管分局组织104名干部职工进行了年度第二次法规学习考试,为分局开展的法规学习年活动画上了圆满的句号。     

基于深度残差网络的模拟电路软故障诊断方

航天电子电路的故障诊断一直是航天领域可靠性与安全性的一个热点研究课题,航天电子电路的故障将直接影响航天任务是否成功。提出了一种基于深度残差网络的模拟电路故障诊断方法。该方法使用短时傅里叶变换将电路的时域输出信号转换为二维电路图像,并将其作为神经网络的输入,再利用ResNet提取模拟航天电子电路的性能特征,确定元件的故障类型,完成电路的故障诊断。通过仿真验证了该方法的故障诊断性能。仿真结果表明,该方法能够实现高达99.1%的诊断准确率。     

基于卫星遥感的岛礁影像多类目标智能化提取

卫星遥感影像具有背景复杂、目标尺度不一、观测方向各异、纹理不清晰等特点,主流的深度学习目标检测算法不能直接适用于卫星遥感影像的目标检测。改进了RetinaNet,使其适用于卫星遥感影像。首先设计了一种新的特征融合方式,融合ResNet50输出的特征图,使得融合后的特征图同时具有高层语义信息和低层纹理细节信息。为了减弱遥感影像复杂背景对目标特征的影响,设计了特征感知模块,在减弱噪声对特征图影响的同时增强有用特征。挑选DOTA数据集中船只、飞机和存储罐图像进行训练和测试。改进的算法与RetinaNet相比,飞机、船只和存储罐的平均精度分别提高了41%、25%、24%。基于高分二号卫星（GF 2）真实影像数据的试验结果表明,提出的算法能够用于卫星遥感岛礁影像的多类目标智能化提取。     

基于深度学习的无人机航拍目标检测研究综述

目标检测是提高无人机（UAV）感知能力的关键技术之一,其研究对于无人机的应用有着重要意义。与基于手工特征的传统方法相比,基于卷积神经网络的深度学习方法具有强大的特征学习和表达能力,成为目前目标检测任务的主流算法。近年来,目标检测技术已经在自然场景图像上取得了一系列突破性进展,在无人机领域的研究也逐渐成为热点。首先系统阐述了基于深度学习的目标检测算法的研究进展,并总结了相关算法的优缺点。对常见的航空影像数据集进行了梳理并介绍了迁移学习的方法;从无人机影像背景复杂、目标较小、视场大、目标具有旋转性的特点出发,对无人机目标检测在近期的研究进行了归纳和分析。最后讨论了存在的问题和未来可能的发展方向。