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摘要： 内生安全技术的研究已逐渐成为物联网安全研究的新兴领域。物联网的内生安全技术不仅关注硬件和软件的安全防护,还重视如何通过系统自身设计消除安全隐患,提高系统的抗攻击能力。然而,内生安全技术应用于物联网时面临巨大挑战。一方面,物联网网关存在漏洞和后门相关的内生安全问题,并且在分布式场景下难以应用内生安全的主要技术——动态异构冗余(Dynamic Heterogeneous Redundancy,DHR)架构;另一方面,物联网公钥基础设施(Public Key Infrastructure,PKI)证书体系存在通信内生安全问题,其中的证书授权机构(Certificate Authority,CA)遭受漏洞和后门攻击时会严重影响物联网的通信可靠性。 因此,为了解决上述漏洞和后门相关的内生安全问题,本文针对基于区块链的物联网内生安全技术进行了深入研究。本文的研究重点主要为两个方面: (1)针对物联网网关的内生安全问题,提出了区块链增强型动态异构冗余(Blockchain-Enhanced Dynamic Heterogeneous Redundancy,BEDHR)内生安全方案。BEDHR方案融合应用区块链和DHR架构,并通过链码智能合约进行了实现。在BEDHR方案中,提出了增强型异构性来对网关执行体合集进行建模,在此基础上设计了基于历史可信度和增强型异构性的多模裁决和负反馈动态调度算法,由此提升调度集的异构性和安全程度,使得系统内生安全上限更高。仿真结果表明,BEDHR方案在调度集异构性和防御能力上更强,能够有效防御基于漏洞和后门的网关内生安全威胁。 (2)针对物联网PKI证书体系的通信内生安全问题,提出了基于区块链和信任评估的公钥基础设施(Blockchain and Trust Evaluation-based Public Key Infrastructure,BTE-PKI)物联网通信内生安全方案。该方案将区块链技术引入PKI体系进行分布式共识,通过属性签名与门限算法实现多CA协同管理数字证书,抵御CA产生的通信内生安全威胁,并利用零知识证明确保证书的不可否认性。此外,在BTE-PKI方案中设计了内生安全信任评估算法(Endogenous Security Trust Evaluation Algorithm,ESTEA),通过传感器和网关的信任评估结合多CA签名进行动态证书管理,抵御恶意设备的通信内生安全问题。仿真实验和理论分析表明,BTE-PKI方案在资源消耗适中的同时能够有效防御基于漏洞和后门的通信内生安全威胁。
关键词: 物联网 ；内生安全 ；区块链
被引量
12
摘要： 步入新时代,以劳动成就复兴梦的现实需求愈发明确。在此背景下,习近平新时代劳动观作为21世纪马克思主义劳动学说的重要组成部分,应运而生,恰逢其时。然而,在稳步推进中国式现代化的进程中,仍面临诸如智能技术变革劳动模式,劳动观念偏移,新就业形态劳动者保障不足等现实困境。因此,积极运用习近平新时代劳动观进行理论与实践的双重应对,既是破解难题的关键,更是推动新时代劳动事业发展的重要举措。 对习近平新时代劳动观进行概念阐释,是着手后续应对工作的前提。从整体上看,习近平新时代劳动观是站在国家发展大局的角度对劳动领域的布局,因此其范畴广泛,兼具就业保障、收入分配、劳动政策等宏观层面,但又不失人文关怀,处处彰显对个体劳动幸福与体面劳动的关切。从思想生成与演进的角度看,其思想根基坚实,生成于马克思主义经典作家的思想理论、聚焦于党的历届领导人对劳动工作的开展,也脱胎于我国优秀传统劳动文化并经由总书记的实践历练得以丰富。 在理论层面,本文对习近平新时代劳动观进行了整体性理论建构,包含劳动主体观、劳动价值观、劳动模范观及劳动育人观四大要素。具体而言,以劳动主体观论证有志青年、广大农民、知识分子、工人阶级不同主体间的地位和作用;以劳动价值观阐明劳动对创造人类文明、实现中国梦以及人民幸福生活的重要性,为研究劳动价值提供了新视角;以劳动模范观划定新时代劳动者应具备的优秀品格和职业精神;以劳动育人观,从树德、增智、创新和育美四种劳动教育理念入手,致力于提高新时代劳动者的综合素质。 通过上述理论的构建,不难发现习近平新时代劳动观之所以科学权威、践之有效,是因为总书记关于劳动的论述,能够续写马克思主义中国化时代化的新篇章,能够在新时代语境下弘扬中华优秀传统劳动思想。更为重要的是,这些理论成果紧密呼应了习近平新时代中国特色社会主义思想的内容体系,从“中国之问”的现代化道路探索,到“幸福之问”的人民美好生活追求,再到“实践之问”的党的建设,均体现了习近平新时代劳动观的理论价值。 在实践层面,习近平新时代劳动观内容宏大,是破解社会主义现代化建设难题的宝典。这一劳动观既在实践价值上为解决高校劳动教育、劳动关系难题提供方向,引领重塑社会劳动风气;又在时代价值上将劳动贯穿于民族复兴的中国梦,应对了“玩劳动”概念消解劳动本质、时代新人发展挑战等问题。 综上所述,贯彻习近平新时代劳动观对当代中国建设具有重要的启示作用。具体而言,需要深耕家庭劳动教育的育人功能、提升学校劳动教育的专业品质、注重社会劳动教育的育人支持。其次,营造绿色向上的劳动环境是贯彻习近平新时代劳动观的基本保障。这包括塑造尊重劳动的社会氛围、构建和谐理想的工作环境和营造崇劳尚美的网络空间等方面。最后,打造全面协同的运作框架是贯彻习近平新时代劳动观的必要条件。这需要彰显政府部门的保障力量、弘扬用人单位的企业家精神和优化工会组织的整体效能多方面发力。
关键词: 新时代劳动观 ；劳动育人 ；劳动精神 ；贯彻路径
被引量
60
摘要： 语法学习贯穿初中英语学习的全过程。语法知识包括语法形式,意义和使用。但以语法翻译法为代表的显性语法教学强调语言的形式和用法,轻视语言的意义;以交际语言教学法为代表的隐性语法教学强调培养学生的交际能力,又忽略了语言的形式。理査德·多纳托和邦妮·阿代尔·豪克提出的PACE模式(1994)兼顾语言的形式和意义,能提高学生的语用能力。本研究旨在探索PACE模式对初中生对语法的短期学习和长期保持的影响以及对学生对于语法学习态度的影响。 本研究以输入假说,注意假说和最近发展区理论为指导,主要研究以下三个问题:(1)PACE模式的应用对初中生对语法的短期学习有什么影响?(2)PACE模式的应用对初中生对语法的长期保持有什么影响?(3)PACE教学模式的应用对初中生对语法学习的态度有什么影响?在本研究中,笔者选取了甘肃省庆阳市第五中学七年级的110名学生作为研究对象,进行了为期两个月的教学实践。首先,在实验前一周,笔者在实验班(10班)和对照班(9班)分别进行了前测和前问卷调查。其次,在实验班和控制班分别采用PACE模式和PPP模式进行教学。教学实践结束后,在两个班进行了四次后测和延时后测。最后,笔者进行了后问卷调查和访谈。实验结束后,笔者采用SPSS 29.0对收集的数据进行分析。 研究结果表明,首先,PACE模式对初中学生对于语法的短期学习有积极影响并且该模式在进行复杂语法结构教学时有显著的优势。PACE模式在语法形式,语法意义和语法用法的三个维度都产生了积极的影响。其中,在语法用法维度的影响尤为显著。其次,PACE模式的应用有利于初中学生对语法的长期保持并且该模式对语法形式,语法意义和语法用法的三个维度都产生了积极的影响。其中,该模式在语法用法维度的影响最明显。最后,学生对语法的学习态度发生了积极的转变。本研究将PACE模式应用在初中英语语法教学中得到的启示是大量的可理解性输入在语法学习中是必要的。老师要帮助学生构建语法结构。但是由于时间和精力有限,该研究没有探究PACE模式对不同语法水平的学生的影响。因此,今后还需要进一步探究该模式对不同语法水平学生的语法学习产生的影响。
关键词: PACE模式 ；初中英语 ；语法教学
被引量
18
摘要： 旋转件是机械设备的重要组成部分,广泛应用于辊磨机、风机和航空发动机等设备,然而其通常工作在变速、变载荷等恶劣环境中,旋转件时常出现故障。因此,精确及时的故障诊断技术至关重要,但目前大多聚焦于接触式传感器采集的振动信号,而对非接触式声学信号的探索较少。本文针对旋转件声学信号存在的噪声干扰、高维度、标签稀缺及跨工况数据分布差异大等一系列问题,研究基于梅尔频率倒谱系数的故障诊断方法,主要研究工作如下: (1)针对旋转件声学信号非线性、非平稳及背景噪声干扰的特点,提出同工况下基于梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)的声学故障诊断方法。基于MFCC进行降噪和特征提取,结合分类器进行训练,实验结果表明,在同工况下实现了高精度诊断。进一步,与感知线性预测(Perceptual Linear Prediction,PLP)和对数滤波器组特征(Log Filter Bank,Log FBank)进行对比,验证其在复杂噪声环境下的优越性,为旋转件声学信号处理提供了新的思路,同时也为后续的跨工况诊断奠定了基础。 (2)针对跨工况场景下标签数据稀缺,以及受复杂噪声干扰和高维度特性的问题,在MFCC降噪基础上,引入核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)进行降维,消除冗余信息,提高特征可分性,并构建基于MFCC-KPCA的声学故障分类模型,保存最优参数,以此作为跨工况诊断的基础模型。随后,添加概率分布估计函数,并设置置信度阈值,设计半监督声学故障分类模型,筛选高置信度无标签数据,赋予伪标签并加入训练集,使模型在迭代过程中逐步学习无标签数据,提高跨工况诊断能力。通过消融实验进一步分析各模块对模型性能的贡献,验证所提方法的科学合理性。 (3)针对传统MFCC仅能提取声学信号的静态倒谱特征,无法有效表征时序动态特点,且跨工况诊断的核心挑战在于工况变化导致的特征漂移,即不同工况数据分布差异较大,前文及现有方法未能从根本上解决这些问题。为此,在MFCC特征提取过程中引入差分计算,构建动-静态MFCC,捕捉动态倒谱特征,获得完整声学特性。提出了一种新的循环一致性条件生成对抗网络(Cycle-Consistent Conditional Generative Adversarial Networks,Cycle Condition GAN),减少源域与目标域的数据分布差异,提高分布转换的精度、效率和稳定性,解决传统模型的类别混淆与偏移问题。在两个案例数据集上分别进行消融和噪声实验,验证方法的科学合理性和鲁棒性,最终与深度判别迁移学习网络(Deep Discriminative Transfer Learning Network,DDTLN)、多尺度注意力机制迁移模型(Multi-Scale Attention-Based Transfer Model,MSATM)和梅尔频率映射分类(Mel Frequency Mapping Classification,MFMC)进行对比,证明所提方法的优越性,为该领域未来的研究提供了重要的理论与实验依据。 综上,本文提出基于MFCC及动-静态MFCC的旋转件声学信号降噪方法,结合KPCA进行特征降维,并设计半监督声学故障分类模型和Cycle Condition GAN提高跨工况诊断能力,实现高效、准确的旋转件声学故障诊断。
关键词: 声学信号 ；同工况 ；跨工况 ；梅尔频率倒谱系数 ；循环一致性条件生成对抗网络
被引量
13
摘要： 2001年起新一轮基础基础教育改革在全国范围内拉开，教学资源无疑是一个核心概念，也引起了广大课程专家和一线教师的广泛重视，对教学资源的深挖掘成为一个新的研究热点。高中思想政治课要改变说教、枯燥和空洞的固有形象，进行教学资源的灵活开发势在必行。而江西红色资源十分丰富，因地制宜的对红色资源进行开发与利用，使红色资源的“原生价值”转化为“教育价值”，实现学生素质的全面发展。另外，高中思想政治课有其特殊性，需要对教学资源进行深挖掘，特别是红色资源，尤其是江西红色资源得天独厚，具有独特的思想教育资源优势和教育价值，并与高中思想政治课具有天然的可融合性，二者的结合有其必然性。本文首先在厘清红色资源与课堂教学资源关系的基础上，进一步探讨江西高中思想政治教学资源开发运用红色资源的可行性，深入了解当前高中思想政治红色教学资源利用现状，存在的问题，并分析这些问题存在的原因，最后提出解决这些问题的对策策略，从教师方面、学生方面、资源的共建共享和充分利用第一、第二课堂方面来丰富高中思想政治课堂教学。充分利用红色资源的思想内涵和教育价值，推进红色资源及其成果在高中思想政治课教学中的开发和运用，拓宽思想政治教育研究的视野和范围，丰富高中思想政治课程的内容。
关键词: 高中思想政治 ；红色资源 ；教学资源 ；开发利用
被引量
31
摘要： 快速发展和逐渐普及的网络短视频日益成为大学生日常生活中的重要组成部分,深刻影响着大学生的思想观念、价值观和行为模式。网络短视频以其短小、便捷、直观的特点,不仅为大学生提供了丰富的信息来源和娱乐方式,还成为了塑造和改变大学生价值观的一个重要载体。论文旨在研究网络短视频对大学生价值观的影响机制及其作用,探讨如何通过网络短视频促进大学生价值观的健康发展,以期为大学生思想政治教育和社会主义核心价值观培育践行提供理论支持和实践指导。 论文明确了网络短视频与大学生价值观的研究背景和意义。随着信息化社会的到来,大学生面临的信息来源日益多元化,网络短视频作为一种新型的传播形式,以其独特的传播模式和强烈的互动性,成为影响大学生价值观形成的重要因素。与此同时,网络短视频带来的碎片化、娱乐化等负面影响,已引发了广泛的社会关注。因此,深入探讨网络短视频对大学生价值观的影响及其机制,对于促进大学生的健康成长,推动社会主义核心价值观的普及,具有重要的理论意义和实践价值。 论文对网络短视频和大学生价值观的相关概念和理论进行了详细梳理。通过对这两个概念的分析,本文提出网络短视频与大学生价值观相互影响、相互作用的关系,并为后续章节的讨论奠定了理论基础。 通过分析网络短视频影响大学生价值观的生成机制,揭示网络短视频对大学生价值观的影响方式和影响过程。网络短视频通过其内容特质、传播特性和互动模式等因素影响大学生的价值观。其对大学生价值观的影响过程可以分为四个阶段:初接收阶段,大学生通过观看短视频接触并获取价值信息;深加工阶段,大学生对所接收的信息进行思考和认同,形成价值观念;内化阶段,大学生将这些价值观念转化为内在信念,并在日常生活中加以实践;外化阶段,大学生通过具体行为表达并展示其内化后的价值观。 通过实证研究探讨网络短视频对大学生价值观的具体影响。采取问卷调查和访谈的方式,收集了大量的第一手数据,对大学生观看网络短视频的习惯、所接触的价值观内容、以及这些内容对其价值观的影响进行了分析。结果表明,网络短视频对大学生的价值观兼具积极与消极双重面向。积极影响方面,网络短视频为大学生提供了丰富的价值认知渠道,培养了大学生积极的价值主体意识,在精神压力和情感需求上,网络短视频也起到了缓解作用。消极影响方面,网络短视频的碎片化内容、娱乐化趋势和资本逻辑等特征,导致部分大学生产生了错误的价值认知,如人生观的偏差、道德观的扭曲和消费观的异化。 对网络短视频对大学生价值观影响的消极因素进行了归因分析,指出了其背后的多重原因:一方面,错误思潮的传播、平台监管的缺失、以及高校和家庭价值观教育的不足,都导致大学生在接触网络短视频时未能形成正确的价值判断;另一方面,网络短视频自身的内容碎片化和商业化操作,也容易对大学生产生误导。 提出了优化路径,旨在为网络短视频对大学生价值观培育的引导提供思路。首先,应发挥社会主义核心价值观对大学生的引领作用,以正确的价值导向帮助大学生树立积极向上的价值观。其次,应利用传统文化的资源,引导短视频创作者生产更有价值导向的内容,推动价值认同的形成。再次,应强化主旋律短视频的育人功能,使其成为大学生价值观培育的重要载体。最后,建议通过深化多元共治、构建教育协同机制、结合内外范式等方式,优化大学生价值观的培育环境,以避免网络短视频对价值观的负面影响。 总之,网络短视频作为当代大学生生活的重要组成部分,对大学生价值观的影响深远且复杂。通过理论分析与实证研究相结合,揭示了网络短视频对大学生价值观的影响机制,并提出了优化价值观培育的对策,旨在为大学生健康成长和思想政治教育提供理论支持和实践指导。
关键词: 网络短视频 ；大学生价值观 ；对策
被引量
12
摘要： 目前,遥感技术使我们能够用分辨率0.5m的遥感图像观察地球表面。尽管具有挑战性,但解释这些海量图像是必要的,其中目标检测是指在地球表面定位感兴趣的目标(例如车辆和船舶)并预测其类别。遥感图像中的目标检测已成为城市管理、能源巡检、农业服务、应急救援和救灾等许多现实应用中的重要步骤。近年来,随着深度神经网络的发展,FRCNN、Retina Net和Mask R-CNN等方法已成为通用目标检测的标准流程。然而,这些方法虽然在MS-COCO和Pascal VOC等自然图像数据集上取得了良好的效果,但在遥感图像数据集上往往无法取得令人满意的结果。由于遥感图像通常是使用无人机、飞机或卫星等飞行器从鸟瞰视角拍摄的,因此与Image Net中的自然图像相比,它们表现出相当大的比例差异。这些特性使得遥感图像的目标检测技术面临着重大挑战。例如,鸟瞰图像中的目标通常朝向各个方向并旋转分布;遥感图像通常包含大量小目标,这些小目标稀疏地分布在目标密集的区域内;在许多情况下,不同类别之间的目标分布存在严重不平衡;遥感图像经常遇到目标之间遮挡和目标边界截断等挑战。针对上述问题,本文对遥感图像的目标检测问题展开了研究。围绕特征提取、特征融合、密度图裁剪、注意力机制等关键技术,开展了问题分析、理论研究、网络设计、实验测试等一系列工作。论文具体研究内容如下: (1)针对遥感图像具有目标小且密、背景复杂的问题,提出了一种语义信息特征聚合网络,该网络主要由自适应特征提取模块和三向特征融合模块,以提高在小目标密集场景下的检测能力。更具体地说,自适应特征提取模块将局部特征与全局特征相结合,自适应地拟合目标的感受野。三向特征融合模块在特征金字塔的不同层之间建立多条路径,并使用加权融合机制来获得更高质量的特征图。实验结果证明该算法可以更好地提取目标特征信息和保留语义信息,从而有效的提高检测性能。 (2)针对遥感图像尺度变化的问题,提出了一种端到端的密度图裁剪方法来指导遥感图像目标检测。首先,将遥感图像输入到密度图裁剪模块,将生成的裁剪图像和原图输入到同一个检测器进行目标检测,然后在训练过程中使用新的查询方案从编码器中获取更全面的内容特征,最后融合原始图像和密度裁剪图像的结果。实验结果表明我们的方法无论是在客观指标还是在人眼视觉感知上都取得了优异的结果。
关键词: 遥感图像 ；深度学习 ；目标检测 ；注意力机制 ；密度图裁剪
被引量
22
摘要： 作为一种典型的被动式传感技术,红外成像在灾害预警、应急响应、消防救援及交通安全管理等多个关键领域得到普遍应用,展现出广泛的应用前景与社会价值。在红外目标跟踪领域,基于检测的方法已取得显著成功,其性能不仅取决于目标检测器的准确性,还高度依赖于数据关联机制的有效性。在目标检测方面,能否在提升模型吞吐量和实时性的同时,确保准确性并实现轻量化部署,已成为一个亟待解决的关键问题。此外,从数据关联的视角出发,能否进一步探索更高效的信息提取策略,并充分利用已知信息优化特征匹配流程,对于提高跟踪系统的整体性能具有重要意义。针对上述问题,本文从红外目标检测、单目标跟踪和多目标跟踪三个方向进行算法改进,有效提升了跟踪算法的精度。具体工作和创新点如下: (1)在红外目标检测部分,本文针对深度学习模型推理延迟高、部署困难的问题,使用部分轻量化与全局轻量化相结合的方式,通过设计非对称共享检测头与通道剪枝算法对YOLOv8模型进行了轻量化改进,在不影响检测精度的同时,大大降低了YOLOv8模型的参数量与浮点运算量; (2)对于红外单目标跟踪部分,本文针对孪生网络只利用外观信息,较少甚至不利用运动信息的问题,在基于检测的红外单目标跟踪范式的基础上,结合基于卡尔曼滤波的运动特征与基于目标重识别网络的外观特征,以寻找已知轨迹的最优匹配,通过提高目标定位精度提高跟踪精度; (3)对于红外多目标跟踪部分,本文针对费用矩阵可利用信息较少,存在模糊匹配的问题,在基于检测的红外多目标跟踪范式的基础上,结合基于深度级联匹配算法的空间位置信息以及基于多假设跟踪算法的视频上下文信息,以寻找已知轨迹集合的最优匹配,在减少多假设跟踪算法时间复杂度的同时提高了目标跟踪精度。
关键词: 红外目标检测 ；红外目标跟踪 ；模型轻量化 ；贝叶斯递归滤波 ；YOLOv8
被引量
19
摘要： 目的:应用代谢组学技术寻找冠心病稳定型心绞痛脾虚痰浊证患者血清代谢标志物,探讨冠心病稳定型心绞痛脾虚痰浊证的内在生物学基础。资料与方法:选取2013年06月至2014年12月就诊于本试验6所分中心的30例冠心病稳定型心绞痛脾虚痰浊证患者作为试验组,同时招募30例健康人为对照组。运用液相色谱与质谱联用技术对两组受试者进行血清代谢组学检测,应用主成分分析法(PCA)和偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)观察组间代谢物分布差异,并结合多变量PLS-DA模型前两个主成分的变量影响重要性因子(VIP)值,单变量分析差异倍数(fold-change)和P值来筛选差异表达的代谢物。筛选条件为:(1)VIP≥1;(2)fold-change≥1.2或者≤0.8333;(3)P<0.05,三者取交集,得到共有的离子即差异离子。最后,对差异代谢物所在通路进行富集分析和拓扑分析,找到与代谢物差异相关性最高的关键通路。结果:冠心病稳定型心绞痛脾虚痰浊证组与健康对照组能够在主成分分析和偏最小二乘判别分析模式识别图上被明显区分,且PLS-DA模型可靠性高。两组共鉴定出26种差异代谢物,其中,冠心病稳定型心绞痛脾虚痰浊证组亮氨酸、组氨酸、维生素A、植物鞘氨醇、鞘氨醇和左旋肉碱含量大于健康对照组,次黄嘌呤、肌苷、阿糖次黄嘌呤、核黄素、脱氧腺苷、精氨酸、胆红素、胆绿素、2-苯基氨基腺苷、全反式-5,6-环氧维甲酸、α-亚麻酸、二十二碳六烯酸、α-二吗啡甲酸、3b,5a,6b-胆甾三醇、lyso PC(6:0)、Glutaminyl-Glutamate、9-Decenoylcarnitine、Alpha-linolenyl carnitine、2-Octenoylcarnitine、Lipoyl-AMP含量小于健康对照组。与代谢物差异相关性最高的4个关键通路依次为视黄醇代谢、硫辛酸代谢、核黄素代谢、α-亚麻酸代谢。结论:冠心病稳定型心绞痛脾虚痰浊证患者体内多种血清代谢物与健康人群存在差异,这些代谢物质的异常变化提示患者体内可能存在脂质、氨基酸、维生素、嘌呤等多种代谢途径的紊乱。应用代谢组学技术可以探索冠心病稳定型心绞痛脾虚痰浊证内在病理状态,为阐述中医证候现代科学内涵及证候精准辨识提供依据。
关键词: 代谢组学 ；冠心病 ；脾虚痰浊 ；生物标志物
被引量
21
摘要： 随着现代工业对高可靠性、高效率和大功率密度电机驱动系统需求的日益增长,多相电机凭借其冗余相数设计,在容错能力、转矩脉动抑制和功率分配灵活性等方面展现出显著优势,尤其适用于航空航天等对系统稳定性要求极高的场景。而电流源逆变器因其独特的电流控制特性,逐渐成为驱动多相电机的重要技术路径。当前多相电机控制领域的焦点仍集中于电压源逆变器拓扑及其调制控制策略的优化,针对电流源逆变器驱动下的多相电机系统控制理论体系仍处于探索初期。 本文围绕基于电流源逆变器的双三相永磁同步电机控制系统展开研究,首先针对双三相永磁同步电机在各个坐标系下的数学模型展开分析,分别建立了在自然坐标系与基于矢量空间解耦理论的解耦坐标系下的数学模型,揭示了双三相绕组间30°相移对谐波平面电流的抑制机理。选用六相半桥电流源逆变器拓扑,并分析前级电压调节模块的模态,依据系统等效电路模型,对直流侧滤波电感与交流侧滤波电容进行了详细参数设计分析。 其次,基于电流源逆变器的双三相永磁同步电机控制系统研究分析了三种调制策略,针对中性点相连的双三相永磁同步电机建立空间电流矢量图,分别研究传统的两矢量调制和选用不同电流矢量的四矢量调制的调制策略实现方法,仿真对比不同调制策略的谐波抑制能力,得出谐波抑制效果最佳的调制策略方案;仿真分析对比不同滤波电容和直流母线电感对系统的影响,得出最佳的电感电容组合。 再次,针对基于电流源逆变器的双三相永磁同步电机控制系统的闭环控制策略展开研究,建立了双环路控制策略和四环路控制策略,分析不同控制策略对电机的影响,得到四环路相邻四矢量控制策略对谐波抑制效果最明显,电机相电流质量最佳。同时,对前级母线控制策略展开分析,采用定调制比控制,分别用PI控制、滞环控制和PI+前馈补偿三种控制策略,分析评估不同的前级控制策略对系统稳态性能和动态性能的影响,得出基于PI前级控制策略具有更好的动态性能,而且对母线电流纹波抑制作用明显,而加入前馈补偿后可以明显提高转速环的动态性能。 最后,针对双三相永磁同步电机的绕组开路故障,提出了就近空间矢量容错组合策略,对单相开路、两相开路等不同种的故障类型进行矢量空间重构,进行容错控制从而维持电磁转矩和转速的平稳运行。对各个容错控制策略进行了验证,并评估容错控制性能。
关键词: 双三相永磁同步电机 ；电流源逆变器 ；谐波抑制 ；开路容错控制
被引量
10
摘要： 《义务教育课程方案(2022年版)》和《义务教育数学课程标准(2022年版)》明确了课程目标要以核心素养为导向,驱动教学设计向“核心素养+单元”转变,目前以素养为导向的单元整体教学已成为深化课程改革的关键路径。UbD理论以逆向教学设计为单元整体教学提供系统化支持,其以大概念为纽带、以目标为起点的设计逻辑,有效衔接教学目标与素养培育需求,与新课改倡导的素养导向理念高度契合。基于此,将UbD理论应用于小学数学单元整体教学设计,对优化教学设计范式具有理论与实践双重意义。 研究以UbD理论为小学数学单元整体教学设计的指导开展研究,研究围绕四个问题展开:第一,小学数学单元整体教学设计的现状是什么?第二,目前基于UbD理论优化小学数学单元整体教学设计是否可行?第三,基于UbD理论的小学数学单元整体教学设计框架如何构建?第四,基于UbD理论的小学数学单元整体教学设计策略是什么?第五,能否提供具体的小学数学单元整体教学设计案例供一线教师参考? 首先,采用问卷调查法和访谈法相结合了解小学数学单元整体教学设计的现状。发现小学数学教师在单元整体教学设计的认识和具体实践上,主要表现出四个方面的问题:内容筛选视角受限、单元目标设计模糊、单元评价方式单一、单元活动设计脱节。 其次,研究文献发现UbD理论可以解决现存问题,因此通过对UbD理论的基本思想和单元整体教学的基本特征进行了分析,探讨UbD理论在小学数学单元整体教学设计的适切性,并为此进一步明确基于UbD理论的小学数学单元整体教学设计的原则,和基于UbD理论的小学数学单元整体教学设计各要素及其关系,确定基于UbD理论的小学数学单元整体教学设计流程并完善其设计模板。 然后,针对存在问题提出了基于UbD理论的小学数学单元整体教学设计策略。第一,明确单元核心,深析两条主线;第二,设计目标体系,落实核心素养;第三,采用多元评价,达成单元目标;第四,设计教学活动,优化学生体验;第五,持续反思改进,优化教学设计。 最后,选取北师大版三年级下册《认识分数》进行单元整体教学设计案例,并依据设计方案呈现《分一分(一)》《分一分(二)》《比大小》《吃西瓜》的课时教学设计案例,辅以说明该设计的实用性。
关键词: 小学数学 ；教学设计 ；单元整体教学 ；UbD理论
被引量
17
摘要： 随着科技的不断进步,人工智能技术正在飞速的发展。在著作权方面人工智能逐渐显示出其惊人的发展潜力,美联社使用的人工智能wordsmith每年生成数亿篇新闻报道,日本研发的人工智能生成的小说参加文学评奖并通过初审,美国研发的人工智能生成了使专业音乐人也难以与人类作品区分的音乐作品,阿里利用人工智能每年生成的海报多达数亿张等。这些人工智能生成的内容是否受著作权法的保护呢?目前学界对此争议较大,有的认为人工智能生成内容不符合著作权法保护的条件而不应该受保护,有的认为应该变通法律以适应新技术发展,从而应该受到著作权法保护。对该问题的研究有助于解决新技术带来的著作权法律问题,也有助于促进人工智能技术的进一步发展。本文第一章从人工智能生成内容的概念和发展谈起。探讨有关人工智能生成内容的概念、特点、类型及发展阶段等基本问题,为后文的讨论打下基础。第二章从著作权法的基本原理出发分析人工智能生成内容是否符合现行著作权法的范畴。如人工智能能否成为著作权法意义上的作者、生成内容是否可以称为作品及生成内容是否符合作品独创性的判断标准,最后从对人工智能生成内容的保护意义上来分析为何需要对人工智能生成内容加以保护。第三章从比较法视角介绍各国对人工智能生成内容的法律态度及保护现状。主要是以欧美法系国家为主,包括美国、英国、澳大利亚、南非以及国际组织的立法实践。通过总结不同国家的先进经验,比较得出对我国的启示。第四章通过前几章的分析,讨论构建适合我国著作权法律架构的人工智能生成内容的保护模式。分别从法律拟制的角度和创设新型邻接权的方式进行相应保护。
关键词: 人工智能 ；生成内容 ；著作权
被引量
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摘要： 目标检测,即在图像或者视频序列中定位出目标对象的所在位置并决定这些目标对象的所属类别。它是近年来计算机视觉、模式识别等领域的一个研究热点,在智能监控、人脸识别、人流检测等工业应用中日趋普遍。随着深度学习的兴起与其在计算机视觉领域的密切结合,目标检测领域出现了一批优秀的新算法。这些算法或在检测精度,或在实时性方面有突出的性能表现。本文围绕目标检测算法,系统研究了深度学习与其在目标检测算法的应用,并对目标检测两个经典算法YOLO(You Look Only Once)和SSD(Single Shot Multi Box Detector)做出改进。本文主要贡献包括:(1)对卷积神经网络的基本运算和基本部件进行归纳总结。本文总结了目标检测算法研究必要的深度学习理论基础,包括常用层、激活函数、目标函数和正则化等。本文的两个检测模型YOLO和SSD,分别在Darknet和VGG卷积神经网络分类模型的基础上连接检测算子微调而成。卷积神经网络是这两个检测算法框架的重要组成部分。(2)提出YOLO算法的批再规范化处理算法。本文结合批再规范化算法处理小批样本以及非独立同分布数据的优势,引入批再规范化处理对YOLO网络结构予以改进:即把卷积层中经卷积运算产生的特征图看作神经元,并对其进行批再规范化处理。同时,在网络结构中移除Dropout,并增大网络模型训练的学习率。实验结果表明,该改进YOLO算法相对于原YOLO算法具有更高的检测精度、更快的实时检测速度以及通过适当设置批样本大小可使网络模型在训练时间和硬件设备方面成本有一定的降低。(3)提出一种加强SSD小目标检测能力的Atrous滤波器设计。改进算法在SSD网络结构的基础上,把第三、四层卷积层产生的特征图经过规范化后连接在一起,然后通过Atrous卷积运算提高这些特征图分辨率。这些特征图共同提供小目标的所需的特征。另外该SSD改进算法还加入Se LU(Scaled Exponential Linear Units)激活函数,并在数据预处理阶段设计了一套数据增广方法。实验表明,该改进算法框架相对于原SSD算法框架具有更高的检测精度,更优良的鲁棒性以及更明显的小目标检测效果。
关键词: 目标检测 ；深度学习 ；卷积神经网络 ；规范化 ；YOLO ；SSD
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摘要： 近些年来,伴随数据采集以及存储技术取得突破性的进展,全球的数据量呈现出爆发式的增长情形,人类就此正式迈进了数据密集型的科学时代之中。在这样的背景之下,特征选择属于极为关键的维度约简手段,它借助构建特征空间的最优子集筛选机制,能够有效地将冗余信息予以滤除,并且对噪声干扰加以抑制,在使得机器学习算法的计算消耗得以降低的同时,还提升了算法的分类性能,切实有效地规避了“维度灾难”这一情况。遗传算法(Genetic algorithm,GA)具备全局搜索的能力,能够对整个特征空间展开探索,进而找寻到最优的特征子集。正是这样的优势,促使其在特征选择领域实现了广泛的拓展,逐步发展成了用于处理复杂数据降维任务的重要技术范式。不过该方法在进化期间容易出现早熟收敛的现象,并且在面对高维数据集的时候,其计算效率也比较慢等诸多缺点。就特征选择问题来讲,遗传算法运用群体智能搜索策略来达成全局优化,然而其对于局部最优解的搜索能力是相对偏弱的。这便有可能导致使算法在某些特定情形下没办法找到最优的特征子集。所以,依据上述遗传算法所存在的不足方面的问题,本文提出了基于改进遗传算法的特征选择方法。本文主要工作内容包括: (1)提出融合反向学习的精英选择遗传算法(EOBLGA)。该算法的创新之处主要体现在初始种群生成机制的改进:通过引入反向学习策略,构建具有更优空间分布特性的初始种群。这种改进机制不仅增强了种群多样性,还有效提升了算法全局搜索能力,从而在保证解的精度的同时加快收敛速度;其次采取种群划分挑选精英父代的思想进行螺旋式交叉操作,增强算法的全局搜索能力,最后通过引入正余弦混合突变策略,有效平衡了算法的全局探索与局部开发能力。仿真实验采用标准测试函数对所提出的EOBLGA算法与其他算法进行性能对比验证,结果表明,相较于传统遗传算法(GA),该改进算法在收敛效率和全局搜索能力方面均表现出显著优势。具体而言,EOBLGA通过增强种群多样性,有效抑制了早熟收敛现象,同时在收敛速度和求解精度方面均展现出显著优势。实验数据充分验证了该改进算法的有效性。 (2)提出趋优交叉和融合透镜成像学习策略的遗传算法(ROCLILGA),以提高算法求解数值函数优化问题性能。算法首先分析了传统选择的弊端,采用一种基于种群中个体适应度值排序进行种群重组并从中进行选择的策略,丰富种群多样性的同时改善算法全局搜索能力,其次利用改进的趋优交叉方法对个体进行交叉操作平衡算法的全局探索及局部开发能力,最后引用一种受光学透镜成像机制启发的逆向学习优化策略,通过模拟光线在透镜系统中的反向传播特性,在算法迭代后期构建虚拟映射空间,使种群个体在解空间中进行非线性折射式搜索。通过对12个基准测试函数的寻优对比,验证了提出的ROCLILGA算法相较于基本遗传算法以及其他优化算法,在算法稳定性以及寻优精度上得到了很大的提高。 (3)在改进传统遗传算法(GA)算法的基础上,结合分类算法构建基于改进遗传算法的特征选择方法,动态评估特征子集在分类任务中的能力,以分类准确率为导向驱动遗传算子的进化,通过在不同分类器下对比基于改进遗传算法的特征选择发方法和其他特征选择算法对UCI数据集特征选择后分类的准确度以及各算法所选特征个数,实验结果表明利用本文基于改进的遗传算法的特征选择方法使得分类准确度得到提高,且在数据集上获得的特征子集更优,验证了该方法的可行性与有效性。
关键词: 遗传算法 ；实数编码 ；特征选择 ；最优子集
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摘要： 双频激光干涉信号处理系统是一种高精度的测量系统,被广泛的应用于精密测量、纳米技术、光学检测等领域。在该系统中,双频激光信号处理板卡作为核心组件,通过光电转换模块将激光信号转换成电信号,在结合模数转换芯片采样与后续数字化处理,从而实现对运动台位移的精确测量。因此在双频激光干涉信号处理系统中信号处理板卡的性能将直接影响整个系统的解算精度,设计高精度的双频信号处理板卡对于系统的解算精度至关重要。 根据双频激光干涉仪产生的固定20MHz,运动台运动产生多普勒效应叠加±16MHz的632.99nm的激光信号,设计了一路参考光通道四路测量光通道的五通道信号采集与处理板卡。其主要内容如下: 1:针对双频激光干涉系统的参数设计了信号处理板卡的各功能电路。其中包括:设计低噪声、高灵敏度、高稳定性的光电转换电路,以实现对70nW-7μW光功率下的激光信号高效可靠的光电转换;设计单端转差分电路,实现将光电转换电路输出的单端信号转换成差分信号,以增强信号的抗干扰能力;设计差分带通滤波电路,以实现对4MHz到36MHz通带外低频和高频噪声的滤除;设计数字自动增益补偿电路,以实现对不同光功率下光电转换后的信号幅值进行自动增益补偿,以满足模数转换芯片(ADC)的采样区间;设计模数转换电路,将自动增益后的模拟信号转换为数字信号并传输给后续处理单元,实现对双频激光干涉信号相位信息的实时解算。 2:针对双频信号处理板卡进行PCB设计以及噪声分析。为了计算信号电路的噪声对相位解算精度的影响,对信号板卡上噪声来源以及噪声大小进行分析;对信号板卡进行热辐射、电源完整性仿真,排除在设计过程中存在的串扰、热辐射以及电源压降对信号的干扰问题;针对性的进行信号板卡叠层设计、线宽线距以及阻抗控制,最终优化设计出高性能的信号处理板卡。 3:通过搭建双频激光干涉测量系统,测试并验证双频信号处理板卡的相位解算功能。测试结果表明,在指标范围内光电转换电路可以实现对微弱光信号的光电转换功能;经过信号调理电路后的信号,信噪比提高了 8.2dB-19.91dB,且实现了对光电转换信号1.5dB-26.4dB的增益响应;在对信号处理板卡进行静态测试时,解算出相位增量标准差为0.3208mrad,等效位移标准差为0.016nm;在对信号处理板卡进行动态测试时,测得相位增量最大偏差为2.6079mrad,对应的相位细分数为2409,达到双频信号处理板卡2048的相位细分要求,实现亚纳米级以下的测量分辨率。
关键词: 激光干涉测量系统 ；相位细分 ；噪声分析 ；光电转换
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摘要： 随着全球资源日益紧张,海洋资源开发已成为国家战略发展的关键,而高效的水下探测技术与先进的勘探设备则是实现这一战略目标的重要支撑。双目立体视觉作为一种有效的水下探测手段,近年来得到了广泛关注。受水下环境中光散射与吸收影响,图像常出现严重退化现象,难以直接满足后续测量与分析需求。针对水下特殊环境带来的图像退化引起的水下目标高精度测量技术挑战,本文围绕水下双目测量技术展开研究,重点研究了水下图像增强与立体匹配关键技术。主要研究内容如下: 首先,针对水下图像颜色偏差和模糊的问题,本文提出了一种基于最小颜色损失融合的水下图像增强算法,该算法将颜色校正模块和对比度增强模块相结合,有效弥补了单一算法在增强效果上的不足。具体来说,首先基于最小颜色损失原理,结合细节图引导的融合策略,对图像的颜色进行精确校正;随后,利用CLAHE算法实现图像对比度的自适应增强;最后,通过颜色平衡机制,对CIELAB颜色空间中A通道和B通道之间的色差进行调节,生成增强后的图像。实验结果表明,本文所提出的水下图像增强算法在有效校正颜色偏差的同时,显著提升了图像的边缘细节与特征表达能力,为后续的双目立体匹配任务提供了更清晰的图像输入和更准确的特征信息。 其次,针对传统立体匹配算法在处理复杂纹理、遮挡和光照变化等情况下的匹配误差问题,提出了一种端到端的基于多范围几何编码体与自适应频率选择的立体匹配网络。该方法在迭代几何编码体立体匹配网络(IGEV-Stereo)基础上进行改进。首先,采用MGEV模块替换原始的GEV模块,以提取更加全面且简洁的几何信息,从而更有效地实现迭代优化。随后,在迭代优化阶段引入SRU模块,通过建立多频域注意力引导优化机制,聚合多频率的隐藏视差信息,提高网络在细节边缘与无纹理区域的匹配能力。实验结果表明,改进后的网络在各个数据集上均优于原始网络,性能显著提升,在Scene Flow测试集上,视差平均误差降低约17%,并且展现了更强的泛化能力,能够更好地适应水下测量环境的挑战。 最后,为了验证所提出方法在实际应用中的效果,本文利用QT开发了一套基于双目视觉的水下测量系统软件,并在水下环境中对各种目标物体进行测量和三维点云生成。实验结果表明,该系统能够高效完成水下测量任务,对于推动水下双目测量技术的工程应用,比如海洋资源勘探、海底光缆检测等有重要意义。
关键词: 双目立体视觉 ；水下图像增强 ；立体匹配 ；深度学习
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摘要： 脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)通过利用脑电图(Electroencephalogram,EEG)等技术捕捉大脑活动,并将这些信号转换为计算机可识别的控制指令,从而实现大脑对外部设备的直接控制。运动想象(Motor Imagery,MI)因具备无需外界刺激即可反映使用者自主运动意识的优势成为BCI系统的重点研究方向。然而,MI-BCI系统在应用时常面临信号解码精度低、可扩展性差等挑战。因此,开发高性能的信号解码算法,并设计可扩展性强的范式对推进MI-BCI系统实际应用具有重要意义。 针对上述问题,本文围绕MI信号解码算法构建、实验范式设计及在线脑控系统搭建三个方面进行研究。主要研究内容如下: (1)针对MI信号信噪比低、个体差异性大导致的MI信号分类精度低等问题,开发了一种端到端的多尺度深层时空特征融合卷积神经网络(Multi-scale Deep Spatio-Temporal Feature Fusion Convolutional Neural Network,MDST-CNN)算法。在时域通过时间特征注意力捕捉多尺度时间特征,提升时域信号的表征能力,在空间域利用空间注意力增强不同导联间的信息表达,通过深层时空特征提取模块提取与MI相关的高阶时空特征,最终实现了MI信号的准确分类。利用BCI Ⅳ 2a及BCI Ⅳ 2b数据集对该算法进行验证,分别取得了96.16%与90.37%的分类准确率,并设计了一种训练增强策略,将BCI Ⅳ 2a数据集的分类准确率提升至96.64%。通过消融实验、混淆矩阵等分析方式,进一步验证了算法中各模块的有效性。 (2)针对传统MI范式对被试要求过于严苛,导致其在实际应用中适用性差的问题,设计了一种上肢动作及视觉反馈下的MI实验范式。在传统MI实验基础上引入上肢动作模块,以增强范式的适用性,并加入视觉反馈模块,使受试者通过视觉反馈训练来提高运动状态下系统的稳定性。利用MDST-CNN算法对MI信号进行分类,并对不同实验条件下的分类及可视化结果进行对比分析,发现引入上肢动作后显著增加了MI信号解码的复杂度,导致分类准确率显著降低。通过设计的视觉反馈,受试者平均分类准确率提升了9.62%,有效补偿了上肢动作带来的干扰,增强了运动状态下MI-BCI系统的稳定性,验证了新范式的有效性和科学性。 (3)为验证MDST-CNN算法和新范式在MI-BCI系统中的可应用性,搭建了一套基于MI信号的Tello无人机在线脑控系统。该系统集成了信号采集、信号离线训练、信号在线分类及无人机在线控制模块。受试者通过执行MI任务,实现了对无人机四种飞行动作的精准控制。经实验结果分析,受试者的平均在线控制准确率达到75.63%,进一步验证了系统的稳定性以及所采用算法和范式的有效性。
关键词: 脑-机接口 ；运动想象 ；卷积神经网络 ；上肢动作 ；视觉反馈
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摘要： 大豆是我国重要的油料作物,在黑龙江地区广泛种植。反枝苋（Amaranthus retroflexus L.）是苋科苋属的一年生草本植物,自19世纪入侵我国,已成为大豆田常见的杂草,导致大豆严重减产。以氟磺胺草醚（fomesafen）为代表的原卟啉原氧化酶（Protoporphyrinogen oxidase,Protox/PPO,EC1.3.3.4）抑制剂广泛应用于大豆田反枝苋的防治,由于长时间单一品类除草剂大量应用,导致反枝苋抗药性问题严重。本研究测定黑龙江地区63个反枝苋种群对氟磺胺草醚的抗性水平,并以一个高抗性但未发生原卟啉原氧化酶基因突变的反枝苋种群R1、高抗性且发生PPX2基因突变反枝苋种群R2和1个敏感种群S为研究对象,对反枝苋抗性机制进行研究,主要研究结果如下: （1）通过单剂量法鉴定了63个反枝苋种群对氟磺胺草醚的敏感性,其中20个种群对氟磺胺草醚产生了不同程度的抗性。对筛选得到的20个抗药性反枝苋种群进行靶标原卟啉原氧化酶基因序列分析,结果表明,所有种群均未发现PPX1基因突变;19个种群PPX2基因存在Arg128Gly突变,1个种群未发现突变。说明PPX2突变是反枝苋对氟磺胺草醚产生抗性的重要原因,未突变抗性种群可能存在代谢抗性。进一步对突变型和野生型PPX2序列构建蛋白模型与氟磺胺草醚进行分子对接,结果表明,氟磺胺草醚与野生型PPO2蛋白的结合自由能为-3.35 kcal/mol,而与Arg128Gly突变型PPO2的结合自由能绝对值显著降低至-1.5 kcal/mol。该结合自由能差异揭示Arg128Gly突变通过削弱小分子与靶蛋白的相互作用力（降幅达55.2%）,导致其结合亲和力显著下降,最终产生抗性表型。 （2）采用整株生物测定法测定了R1和R2反枝苋种群对氟磺胺草醚的抗性水平及代谢抑制剂对其抗性水平的影响,结果表明抗性种群R1和R2对敏感种群S抗性倍数（Resistance index,RI）分别达20.8和29.8倍（p247.50 g a.i.ha-1),表明其抗性更多源于PPX2基因靶标位点突变。 （3）利用HPLC-Q-TOF-MS/MS分别测定了施用氟磺胺草醚后不同时间点R1、R2和S反枝苋种群植株叶片表面和植株体内氟磺胺草醚残留及其代谢物的变化动态。氟磺胺草醚吸收动力学显示,S与R1、R2在各时间点吸收率无显著差异。氟磺胺草醚代谢分析表明,抗性种群代谢效率显著增强:R2在所有时间点代谢率均最高,R1次之,且其代谢率随时间持续升高,S种群代谢率始终低于抗性种群。进一步分析氟磺胺草醚的4种代谢物(C15H11Cl F3NO5S、C13H7Cl F3NO3、C14H7Cl F3NO5、C7H4Cl F3O)发现,各代谢物含量随时间呈递减趋势,抗性种群（R1、R2）在3d时完成主要降解,敏感种群（S）则显著滞后,其中C7H4Cl F3O浓度始终维持低水平。 （4）利用转录组测序进行生物信息学分析并结合q RT-PCR验证挖掘反枝苋对氟磺胺草醚抗性相关解毒基因。结果显示,共有18个基因在抗性反枝苋种群中持续高表达,共包括8个P450、6个ABC转运蛋白、1个GSTs、2个UGTs、1个GTs。这些基因可能参与了反枝苋对氟磺胺草醚的代谢抗性。进一步对筛选出的18个代谢抗性相关基因同源建模并将其与氟磺胺草醚进行分子对接,结果表明不同基因家族成员的结合自由能（Binding Free Energy）存在显著差异,CYP450s家族成员在配体结合中表现突出,CYP71A25（-3.97 kcal/mol）表现出最高的结合亲和力。 综上,本研究明确了反枝苋对氟磺胺草醚的抗性水平,通过单剂量抗性鉴定、靶标基因分析、种群抗性水平测定、代谢抗药性水平测定、转录组测序和分子对接等研究,对靶标和非靶标抗性共存机制开展了初步探究。为进一步揭示氟磺胺草醚抗性机制提供重要的理论依据和试验数据支持。为大豆田杂草的精准防控提供理论依据,对于我国粮食安全的保障具有重大意义。
关键词: 反枝苋 ；氟磺胺草醚 ；原卟啉原氧化酶 ；抗性机制
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摘要： 近年来,小学英语逐渐被社会所重视,英语课程已经成为了小学三年级以上的必修课程。但是就目前来看,小学生的英语学习状态并不乐观。在小学英语的教学过程中仍然存在着许多严重的问题。最突出的问题就是小学生的英语学习积极性不高,并且呈现出逐渐下降的趋势。为此,许多专家已经开始着手研究如何提高小学生的英语学习兴趣以及在教学中应该采用何种教学手段来使学生的英语课堂充满趣味性。在此过程中,教师无疑在课堂上扮演了重要的角色。调动学生的学习积极性和课堂氛围,不是一件非常容易的事情,除了掌握必要的知识技能以外,更重要的是要求教师熟练的掌握调动课堂气氛的能力。而游戏无疑在英语课堂上扮演了调动气氛的重要角色。因此,笔者希望通过本研究来探讨游戏在小学英语学习兴趣提高的可行性,也希望一线教师能及时发现游戏教学过程中的不足之处,并加以改进。游戏教学之所以能称之为是有效的教学方法,主要是其符合儿童的身心发展特点,可以提高儿童的学习积极性。因此,怎样更好的发挥游戏在英语教学中的积极作用,是本研究所研究的重点。本研究选取了沈阳市的某所小学展开调查。运用问卷调查法、访谈法以及案例分析法分别从学生对游戏教学的理解、教师对游戏教学的实施和游戏教学后学生的收获等多方面进行分析。找出游戏教学中存在的问题与不足,并提出了相应的的建议。以此为教师完善和改进小学英语游戏教学方法提供依据。
关键词: 小学英语 ；游戏教学法 ；存在问题 ；对策
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