重复性经颅磁刺激对吗啡依赖小鼠学习记忆的影响

研究1 Hz rTMS对吗啡依赖小鼠学习记忆的影响,初步探讨1 Hz rTMS治疗吗啡依赖的机制.40只ICR小鼠随机分为正常对照组、1 Hz对照组、吗啡依赖组和1Hz治疗组.建立吗啡依赖CPP模型后,采用1 Hz rTMS对1Hz治疗组进行治疗.治疗后采用Morris水迷宫实验,检测小鼠学习记忆能力的改变.结果显示,与吗啡依赖组相比,1 Hz治疗组的潜伏期显著增加（P<0.05）;但穿越平台次数、平台所在象限停留时间、平台所在象限游泳距离和平台所在象限游泳距离与总游泳距离比率均无显著改变（P>0.05）     

用图形讲授极限概念

介绍极限概念的图形记忆方法。     

贝叶斯正则化神经网络预测金属热力学性质的研究

采用贝叶斯正则化神经网络(BRNN)对67种金属升华热Ls和升华熵△Ss进行了预测．对网络结构、训练集、预测集以及学习次数进行了优化，并用独立预测样本对贝叶斯正则化神经网络作了检验．预测结果表明，在推广能力方面，贝叶斯正则化神经网络优于熟知的反向传播(BP)神经网络和多元线性回归方法(MLR)．它可望成为元素和化合物构效关系研究的辅助手段．     

短期风力发电负荷预测的新方法

以陆上风力发电负荷数据作为研究对象,将注意力机制引入双向长短期记忆与卷积神经网络（CNN）的混合模型来预测短期电力负荷．结果显示:1）注意力机制通过对不同时步的输入进行加权,能够显著提升双向长短期记忆网络的预测性能;2）双向长短期记忆网络-CNN结构比CNN-双向长短期记忆网络结构更适用于短期负荷预测,前者相较后者能够充分利用时序信息,不会在输入初期就丢失关键信息;3）基于注意力机制的双向长短期记忆网络-CNN混合模型的均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）分别达到了575.35和7.02%,比次佳模型（基于注意力机制的双向长短期记忆网络-CNN混合模型）分别降低了2.75%和9.65%,其在风电短期负荷预测方面有很好的应用前景．      

判断周环反应的（4q＋2）s或（4r）a规则

在基础有机与高等有机中，已学习了判断周环反应进行的条件（加热或光照）和方式（同面反应或异面反应）两个选择规则：[1]（1）芳香过渡态理论的Dewar—Zimmerman规则（表1）；（2）能级相关原理的WoodwardHoffmann规则（表2）。表1Dewar—Zunmerman规则为了便于学习、记忆和应用，现将判断周环反应的选择规则统一为一个规则：（4q＋2）s或（4r）。规则（q、r为整数，包括0，s：表示同面反应，a：表示异面反应）。表2Woodward—Hoffmann规则（4q＋2）s即参加周环反应的电子总数为4q＋2（或电子对数为奇数）时，同面反应为热允许反应。…     

长记忆时间序列适应性预测的应用

给出某市1973年1月至2002年12月每月食品消费价格指数时间序列，利用长记忆时间序列ARFIMA(0，d，0)模型的适应性预测公式预测了2003年1月、5月、10月、2004年3月、8月、2007年2月的食品消费价格指数．     

集成奇异谱分析和长短期记忆网络的区域海平面变化预测

基于我国首套高精度全球海洋气候数据集（CDRs）,选取季节变化较为明显的黄海作为研究区域,利用奇异谱分析（SSA）对黄海海域海平面异常（SLAs）数据进行了时间序列与时空序列的分解去噪,并结合长短期记忆（LSTM）网络构建了SSA-LSTM组合模型,对黄海海域海平面变化趋势进行预测。结果表明：SSA-LSTM组合模型对时间序列的预测精度显著提高,预测长度5年的均方根误差最小为35.04 mm;在对时空序列的预测中,预测第1年的均方根误差最小为19.68 mm。同时,利用空间模态进行了海平面变化时空分异规律研究,发现黄海海域海平面变化趋势具有高度一致性,并且与季节、纬度显著相关。预计2016年―2025年黄海海域海平面将以每年3.65±0.79 mm的速率持续上升。     

提高本科毕业论文(设计)质量的探析

高等学校本科生毕业论文(设计)是大学生毕业前的一次综合训练，是对学生整个大学阶段学习过程的检验，围绕当前高校毕业论文(设计)工作中存在的主要问题及其原因进行探析，并提出了提高本科毕业论文(设计)质量需要采取的相应措施。     

前向网络的两种混合学习策略

针对前向网络反向传播算法（ＢＰ）训练缓慢和易于陷入局部极小的缺点以及反向运算的复杂性,利用ＢＰ算法监督学习特点、模拟退火（ＳＡ）算法在局部极小处的概率突跳特性和遗传算法（ＧＡ）的并行化群体搜索的特点,有效结合ＢＰ和ＳＡ算法以及ＧＡ和ＳＡ算法,提出了前向网络的两种混合学习策略即ＢＰ＆ＳＡ混合策略和ＧＡ＆ＳＡ混合策略。以异或问题为例,通过计算机仿真对混合策略与ＢＰ、改进ＢＰ算法的比较表明混合学习策略较大程度改进了前向网络学习的收敛性能和收敛速度,并一定程度上避免了反向运算的复杂性,是前向神经网络学习的有效算法。     

CAI在体育教学中的应用

在电子信息技术飞速发展的今天，为了提高教学水平和教学质量，必须把计算机技术作为一种重要的手段，开展计算机辅助教学（CAI），特别是多媒体教学，以加速教育技术现代化。与传统的人工（教师）授课相比，计算机辅助教学（CAI）具有十分鲜明的教学特点，它从图、文、声、像、影等方面入手，通过听觉、视觉、触觉等方面把各种信息送入大脑，通过大脑综合处理，产生一种人机和谐感，从而创造了非常适合学生的学习环境，从而全面提高学生的学习兴趣和学习成绩，更好的落实素质教育。本文着重讲述怎样在体育教学中开展多媒体教学。     

高校校园网基础上的研究性学习支持系统

培养创新型人才是当代教育的目标，在我国传统的“讲授”式教学模式中引入研究性学习是培养创新人才的关键．基于高校校园网的研究性学习有助于培养大学生的创新精神和实践能力。因此，有必要利用现有的校园网对研究性学习活动提供支持。笔者分析了研究性学习的特点以及在高校校园网平台上开展研究性学习的基本过程，分析了学习过程中所涉及到的各个要素，在此基础上构建了研究性学习支持系统．     

语言学习策略的研究综述及其对外语教学的启示

自20世纪70年代以来,语言学习策略一直是第二语言习得研究领域的热点之一。本文对语言学习策略研究涉及的两个主要问题（语言学习策略的使用与语言成绩的关系以及影响语言学习策略使用的因素）进行国内外相关研究的概述,并对其给外语教学带来的启示进行探讨。     

非英语专业大学生自主学习能力培养的实证性研究

文章在借助国内外自主学习相关研究成果的基础上，通过问卷调查、访谈、元认知策略培训及启发式课堂教学等实证研究，试图探讨自主学习能力的培养对提高当代大学生英语学习兴趣、学习成绩和全面提高其英语综合能力的作用和影响。     

研究性学习课程实施现状分析与对策

通过研究性学习课程实施现状问卷调查得出,影响普通中学研究性学习课程深入开展的因素是:教师教学观念与教育评价机制;教师自身教学经验与科研素质;学校办学条件与教学管理.因此,争取社会和家长对研究性学习课程的理解与支持、因地制宜开展研究性学习课程活动、加强教师队伍的培训与建设、改变教育评价机制是改变现状的应对策略.     

浅议数学教学中开展研究性学习的思考

在对高中阶段开展研究性学生的理论进行比较系统学习的基础上,结合高中数学新教材教学中开展研究性学习的实践,就研究性学习的概念、特点、目标,高中数学研究性学习的含义、数学研究性学习课题的选择、数学开放题与研究性学习、数学研究性学习中开放题的编制方法等谈点自己的认识.     

机器学习的研究

本文对机器学习进行了深入研究,从机器学习的发展历程、研究领域、系统构成及其在分类上的应用四个方面论述了机器学习的发展和应用。     

移动学习研究现状概述与思考

移动学习是一个新的学习模式，是教育技术领域研究的一个新热点，国内外许多专家学者都纷纷投入到移动学习的研究中来、概述移动学习目前的研究状况和研究成果的主要意义是：展示移动学习研究的历时状态，进一步推动对移动学习的研究．     

语言学习风格与大学英语教学

影响学习者外语学习效果的因素很多,有教材、教法等外部因素,也有学习者的学习态度与动机、学习风格、学习策略等内部因素。对学习者个体差异的研究,成了当代外语教学研究的重要课题。而语言学习风格是学习者个体差异的一项重要内容,研究语言学习风格及其同语言教学的关系,对大学英语教学具有重要的指导和实践意义。     

关于高中化学研究性学习几个问题的探索

当前研究性学习正以其不断适应时代发展的教育价值受到人们的广泛关注.研究性学习的本质在于改变学生的学习方式,旨在培养学生的创新精神和实践能力.本文从化学学科的角度出发,探讨了研究性学习的特点,分析了国内开展化学研究性学习的现状,并针对高中化学研究性学习中存在的一些问题提出了建议.     

SVM集成研究与应用

集成学习是机器学习的重要研究方向之一,SVM集成近年来已经受到国内外很多从事机器学习、统计学习的研究者们的重视,并使得该领域成为了一个相当活跃的研究热点。对近年来SVM集成的研究与应用进行了综述,讨论了SVM集成需要解决的基本问题;讨论分析了构造差异性大的集成成员SVM的方法、有效的集成结论生成方法、SVM集成的典型应用;指出了目前存在的问题、以及几个重要的研究方向。