熟悉教材

摘要： 目前,随着我国新课程教学改革的进一步有效实施,同时促进了初中数学教材的进一步发展。在课堂教学过程中,教材是教与学基本内容的重要书面材料,它对学生知识结构的形成和我们教师的教学过程都有着十分重要的指导和参考作用,是实现教学目的的主要手段,在教学改革中处于核心地位,通过分析教材的内容,了解教材修订的目的,能有效地促进课程改革和教材改革的发展和完善。因此,熟悉教材的不同版本,对我们教师的教学工作有积极的指导意义。

摘要： 数学教材是学校课堂教学的蓝本,数学教师教学用书是教师深刻理解教材、完全把握教材和恰当处理教材的标准导引.利用好教材和教师教学用书,才能实现符合课程设置标准的课堂教学.

摘要： 数学教材是学校课堂教学的蓝本,数学教师教学用书是教师深刻理解教材、完全把握教材和恰当处理教材的标准导引.利用好教材和教师教学用书,才能实现符合课程设置标准的课堂教学.

摘要： 要想上好习作入门课,必须提前做好充足的准备。成竹在胸方能游刃有余,备课需要做到以下六个方面:研读课标,找准方向;熟悉教材,把握目标;了解学生,立足主体;优选方法,激发兴趣;丰富评语,精准反馈;亲自试写,有的放矢。精心的备课让习作教学目标具体化、指导精细化、方法多样化,从而使课堂生动有效,教学有的放矢,学生有话可讲,习作才会有内容可写。

摘要： 高中数学的教学中,教师要注意综合改革措施在习题教学中,教师选择习题的时候,要考虑学生的实际情况,善于选择一些典型的拓展性习题,既能够让学生熟悉教材上的知识,又能够由此向外延伸,提高学生对问题的分析能力,在解决更具有挑战性问题的时候,学生可以保持清晰的思路,能够将所学过的基础知识有效地运用。笔者认为,高中数学的习题课教学可以从以下几个方面进行。

摘要： 最新一期的《河北教育》再一次如约送到了我手上,放在桌上仔细端详,就像是看到了老朋友一样,她的封面,她的墨香,熟悉的文字,熟悉的风格,一切都备感亲切。一页一页地翻看下去,就如走进了一个神奇的教育王国,到处充满希望,到处充满知识……我的思绪也随之飘到了与《河北教育》相伴的那些日子。还记得,刚从大学校门走出来时,我其实并不懂教育,也不熟悉教材,更不掌握哪怕是一种有效的教学策略。

摘要： 教师的教学能力和科研能力很大程度会影响学生,作为一个小学科学教师,不仅要有丰富的科学知识,而且还要有不断学习的科学态度。仅仅靠有限的教学经验是不够的,老师要熟悉教材、精通教材,课堂上能很好的驾驭教材,甚至能创造性的使用教材。只有这样才能提高课堂效率,才能适应时代的变化及教学要求。让科学教学真正对学生起到作用,让孩子们有所收获。

摘要： 在小学语文教学过程中,单元整体教学是一种十分重要的策略,相对于传统教学方法而言,更突出学生的主体地位,尊重学生的认知能力。因此,教师要结合学生的实际和教材情况,搭建桥梁,帮助学生从宏观整体上把握单元内容,从而不断提升学生的学习效率,巩固课堂教学。一、统筹备课,提高导入效率在小学语文课堂单元整体教学过程中,统筹整体备课是很重要的一个环节。在此过程中,教师要从统筹内容、划分重点等方面,在熟悉教材的基础上,明确教学任务,并根据需要对单元内容进行调整,同时对单元中所涉及的内容提前熟悉,然后进行备课。例如,在教学《大青树下的小学》一文时.

摘要： "以读促写"是一种新型的教学模式。顾名思义,"以读促写"是指将阅读与写作相结合进行教学,进而从最大程度上来激活学生的思维能力和实践应用能力,同步提升学生的阅读和写作能力。为此,本文将具体论述"以读促写"在高中英语教学中的应用,希望有助于提升学生的英语读写水平。一、熟悉教材内容,分析框架结构在进行"以读促写"之前,教师先要带领学生熟悉教材内容,了解文章的结构,才能够进行有效的写作训练。

摘要： 培养学生积极参与、主动学习的意识是课改的基本理念之一,是学好数学的前提。数学课堂教学应充分彰显学生主体地位,充分调动学生的积极性和主动性,让他们的知识与能力在积极参与学习的实践过程得到全面提高。课堂教学如何把现代教育理念落实,如何迎接挑战,打破常规,让学生积极参与实践活动,培养学习兴趣,实现自身价值,这是每一位老师所面临的问题。下面谈谈我的几点做法。一、参与制作,了解知识教师课前熟悉教材,精心备课,挖掘教材内各种因素,结合班级学生年龄与教材特点,提供实践性素材,布置课前动手操作任务。

摘要： 本发明公开了一种基于场景熟悉度的无人车远程接管方法，无人车在面临新场景时，对传感器数据进行处理，生成相应的融合场景特征信息；然后与本地存储器中的信息进行对比，计算熟悉度，若熟悉度超过阈值，则直接下发相似度最高的场景策略；否则，与云端进行通信，获取历史场景策略，若存在相似度超过阈值的历史场景，则将相似度最高的历史场景策略下发；若不存在则查询云端中的共识策略库，将超过阙值的共识策略下发；否则，向远程控制中心提交远程接管申请。本发明所公开的方法能够充分利用无人驾驶终端的历史经验策略以及大量无人驾驶终端已验证的共识策略，进而有效降低向人工请求接管的频率，提升无人驾驶自主化水平并保证安全性。

摘要： 本发明公开了一种基于社交熟悉度的船舶网络路由方法，具体涉及海洋船舶自组网络的数据传输技术领域。其解决了现有的研究没有基于真实的船舶轨迹数据，多数采用仿真器模拟船舶的运动，只能实现简单的路由仿真的不足。该基于社交熟悉度的船舶网络路由方法根据船舶历史航行信息计算出船舶间的社交关系并以此来构建船舶社交网络，根据船舶社交网络信息中反映出的船舶间相遇概率指导路由的下一跳选择。该方法主要包括以下步骤：首先船舶上传历史和实时的航行信息到船联网中，生成船舶间社交熟悉度构成的船舶社交网络；其次，根据船舶社交网络图计算出船舶间相遇的概率；最后船舶会选择附近船只中拥有与目标船只最高相遇概率的船舶作为下一跳。

摘要： 本发明公开了一种基于熟悉环境协助用户学习编程的方法，所述方法包括：获取用户生活相关实体降序列表；获取代码任务集合；获取所述实体降序列表中实体名称相对应的图片；推送推荐代码任务给用户进行编程练习；本发明方法结合了用户熟悉环境，获取用户熟悉程度较高的实体、实体图片及代码任务作为编程学习依据，最终得到了更优的编程学习的体验。

摘要： 一种基于节点熟悉度模型的车辆间通信的路由方法，源节点提出向目的节点的路由请求，同时，源节点开始统计通信范围内所有节点的信息；收集各车辆节点之间的通信时间、通信频率、节点间距以及信息有效期限代入节点熟悉度模型计算并实时更新各节点的熟悉度，报告给源节点；源节点将熟悉度最大的节点选取为下一跳节点；若一跳路由失败，则根据熟悉度排序，选取次大的节点作为下一跳节点，直到路由成功；若一跳路由完成后，直到全部路由完成。本发明通过比较对应车辆节点间的熟悉度值来选取熟悉度相对较高的邻居节点作为中继节点进行消息转发，故可以适用于车联网的动态拓扑变化，提高消息实时投递率和准确率，降低消息投递时延。

摘要： 本发明公开了一种熟悉场景下熟悉目标的优化识别方法，包括：一：采集熟悉目标图像并构建熟悉目标库；二：对熟悉目标库中所有的熟悉目标图像分别进行显著性区域检测，判断检测出的目标是否为熟悉目标，若是，则输出识别成功的结果；若否，则先根据未识别成功的熟悉目标图像建立智能优化的时空序列融合模型，再基于智能优化后的时空序列融合模型对未识别成功的熟悉目标图像进行识别并输出识别结果。该方法采用了基于显著性像素簇的不规则目标检测技术与基于全特征融合的目标预判建模及启发式优化技术，基于这两种技术的结合，最终实现了熟悉场景下熟悉目标的快速检测和高效识别。

摘要： 用于利用熟悉路线的路线绘制的系统和方法包括在来自最小化时间和距离的标准导航系统的最优路线与基于用户的路线历史而建议熟悉路线的绘制组件之间达到平衡。当包括一条或多条熟悉路线的新路线与最优路线相比不绕路太远或不花费太长时间时，并且当其可能更优选或更舒适时，可以向用户建议这些新路线。

摘要： 一种测量驾驶路线熟悉度的方法和装置。该方法包括以下步骤：从用户历史驾驶数据中提取历史驾驶路线(S101)；根据驾驶路线的分布为用户计算信息熵(S102)；基于信息熵确定用户的驾驶路线熟悉度(S103)。

摘要： 本文公开了用于识别需要指导的用户并响应于识别出该需要而提供指导的虚拟辅助方法、系统和设备。依照一些实施方式，一种方法包括：在虚拟辅助设备处接收与用户简档相关联的用户输入，并且识别与用户输入对应的项目类别。该方法还包括：基于与用户简档相关联的用户活动来检测用户简档与项目类别之间的异常关系。该方法还包括：响应于检测到异常关系，使虚拟辅助设备提供关于项目类别的指导。该指导包括呈现包括项目类别中的至少一个项目的属性值的指导信息。属性值对应于根据附加的用户输入确定的感兴趣的属性。

摘要： 为了提供用于在地图上显示的个性化数据，服务器设备获得用户的位置数据，并基于用户访问位置的频率和新近度来识别用户熟悉的位置。然后，服务器设备在搜索结果/建议中提供熟悉的位置，并且用对熟悉的位置和用户之间的关系的描述来注释熟悉的位置。服务器设备还在导航指令集中包括熟悉的位置作为用于执行操纵的地标。此外，当用户选择熟悉的位置附近的另一位置时，服务器设备在地图显示上提供熟悉的位置作为参考系。此外，当用户请求到最终目的地的导航指引时，服务器设备包括熟悉的位置作为中间目的地。

摘要： 一种计算系统通过标识针对先前未经历过威胁场景并且补救过程未知的客户端系统的特定威胁场景来执行针对不熟悉威胁场景的实时缓解。计算系统通过生成并且向客户端系统提供包括预测性缓解过程集的缓解文件以用于响应于威胁场景来响应于未知威胁场景。缓解文件通过首先生成标识针对特定威胁场景的多个不同威胁场景特性的威胁向量而被生成。然后，分类模型被应用于威胁向量，以标识被确定为最适合威胁向量并且被包括在缓解文件中的预测性缓解过程集。