在虚拟世界里真实地作恶——谈谈少年“黑客”现象     

周怡 《山东教育》2003,(31)

记者在北京的中小学生当中做了一些调查,一个个天真烂漫的脸蛋儿对着摄像机,讲述着自己对“黑客”的羡慕、崇拜,“黑客”在他们的心目中是侠客、偶像、理想中的英雄。  相似文献   

小学教师入职初期常遇问题及解决对策     

曹璐  周怡 《和田师范专科学校学报》2007,27(3):68-69

本文笔者对小学教师入职初期常遇问题作了一次问卷调查,调查显示新教师问题主要表现在:处理教学过程中学生方面的问题等。针对存在的问题,笔者分析了产生的原因,并探讨其应对策略。  相似文献   

野丫头变乖了     

周怡 《辅导员》2002,(18)

暑假家访,跟一位原本成绩比较糟糕的学生的家长谈她的女儿。这是一位豪爽的母亲,此刻她笑逐颜开,让我想起她不久前的忧心忡忡。她的女儿是我带的学生,是个喜欢成天在田里抓泥鳅捉黄鳝却对学习不“感冒”的野丫头。她母亲第一次来找我时,承认她以前对孩子太不负责任了,认为爱孩子无非就是孩子需要什么就给买什么。等  相似文献   

普通热循环中几个问题的讨论     

周怡  娄宇红 《连云港职业技术学院学报》2000,13(1):49-50

本讨论了普通热循环中的能量、功的问题，并由此探讨了循环效率，极值等问题。  相似文献   

用心感喟     

周怡程 《少年文艺(南京)》2004,(3)

《晚霞》,有一种沉郁的感觉,混合了泥土的馨香和血的味道,而我也很深刻地意识到,“生命是疼痛的”。晚霞,用她稚嫩的双手,想要擎起一个家。她柔弱却并不脆弱,母亲的幸福,在晚霞的心中,父亲的寄托,也在她的心中。她有坚定不移的信念,要守护住一个爱的秘密,她要替父亲把剩下的爱  相似文献   

用“问题串”点燃创造性思维之火——浅谈“问题串”在物理探究实验教学中的有效运用     

周怡 《中学教学参考》2011,(8):38-39

物理学是以实验为基础的科学,研究物理问题的根本方法是进行观察和实验,而观察和实验又是学生学习、认识物理现象,获得感性认识的源泉,是学习物理的重要手段。笔者在初中物理的教学中,对于物理探究实验教学进行了多次尝试,发现教师对于整个探究性学习过程中问题串的设置是至关重要的,问题设置得得当与否,直接关系到学生能否深入地分析问题、解决问题,  相似文献   

浅谈学生如何积累写作素材     

周怡 《时代教育》2012,(22):130

写作不是一门高深的学问,而是一门人人都应该掌握的生活基本功。我们知道,语言是交际的工具,文章是用书面语言形式表现出来,在现实的生活中,写作在人际交往中起着重要的作用。我们不要求人人成为作文大家,成为文学家,但我们至少应该都能用自己的文章清晰的表达出自己的内心想法。  相似文献   

辜鸿铭与报界的几番纠结及遇合——关于辜鸿铭与骆克哈特未曾刊发的信札     

周怡  李帅 《国际新闻界》2012,(3):109-114

近期发现辜鸿铭与英租威海卫最高行政长官、汉学家骆克哈特部分英文信札(1884-1921),涉及到诸多学术问题的探讨以及未曾刊发的原始稿件,包括辜鸿铭与在华外文报刊的复杂关系以及有关新闻当事人的涉外案件,骆克哈特在当中扮演了推荐人与调停人的角色。特别值得注意的是,一篇投往《字林西报》的《辜鸿铭六十寿辰讲演》中文底稿中,记载了辜鸿铭的生日,可以更正目前学界的不同说法。这些信札第一次面世,具有较高的文献价值。  相似文献   

“通专互融·虚实链接·内外贯通--中职服装专业‘大课堂’的创新实践”教学成果推介     

施捷  濮海慧  李明生  范滢  张蕾  刘雨华  方琴  吴敬  沈海生  陈海霞  裘晔  周怡 《职教通讯》2022,(10):F0002-F0002

南通作为著名的纺织服装之乡,拥有全国最大的家纺交易中心和千亿级纺织服装产业群。随着服装产业的转型升级,服装面料多样性、设计风格多元性、产品款式多变性及更新迭代周期缩短,对中职服装专业学生的职业能力提出了更高要求,而传统的课堂教学难以培养出适应产业需求的“会设计、精工艺、懂营销”的复合型服装人才。江苏省南通中等专业学校联合全国服装知名企业上海赛晖服饰有限公司、南通大学职教所、南通职业大学等共同研制“校企合作基地示范课堂教学项目”实施方案,创新构建了“通专互融·虚实链接·内外贯通”的中职服装专业“大课堂”  相似文献   

基于语义聚类的关键词抽取方法          下载免费PDF全文

李旭晖  周怡 《情报科学》2022,40(3):99-108

【目的/意义】关键词抽取的本质是找到能够表达文档核心语义信息的关键词汇,因此使用语义代替词语进 行分析更加符合实际需求。本文基于TextRank词图模型,利用语义代替词语进行分析,提出了一种基于语义聚类 的关键词抽取方法。【方法/过程】首先,将融合知网(HowNet)义原信息训练的词向量聚类,把词义相近的词语聚集 在一起,为各个词语获取相应的语义类别。然后,将词语所属语义类别的窗口共现频率作为词语间的转移概率计 算节点得分。最后,将TF-IDF值与节点得分进行加权求和,对关键词抽取结果进行修正。【结果/结论】从整体的关 键词抽取结果看,本文提出的关键词抽取方法在抽取效果上有一定提升,相比于TextRank算法在准确率P,召回率 R以及 F值上分别提升了 12.66%、13.77%、13.16%。【创新/局限】本文的创新性在于使用语义代替词语,从语义层面 对相关性网络进行分析。同时,首次引入融合知网义原信息的词向量用于关键词抽取工作。局限性在于抽取方法 依赖知网信息,只适用于中文文本抽取。  相似文献