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研究性立体课程
产品详细介绍 Discovery研究性学习立体课程
研究学习立体课程是“京文教育”依据中国教育部最新的“课改方针”和“3＋X”考试的思踟，来引进开发世界上最优秀的教育影音资源－美国DCI公司的精品。
Discovery研究性学习立体课程提供了： 两大类型：课题研究类和项目（活动）设计类： 三种主要组织形式：小组合作研究、个人独立研究、个人研究与全班集体讨论相结合； 四个主要步聚：指导确定选题、制订研究计划、实施研究、撰写研究成果； 五个主要特性：整体性、实践性、开放性、生成性、自主性； 六个主要目标：获得亲身参与研究探索的体验、培养发现问题和解决问题的能力、培养收集分析和利用信息的能力、学会分享与合作、培养科学态度和科学道德、培养对社会的责任心和使命感。毫无疑问，实施研究性学习对于改变学生的学习方式、促进教师教学方式的变化、培养学生的创新精神和实践能力具有重要的作用。本产品包括生命科学、物质科学、地球科学三大系列，内容涉及地理、生物、物理、化学等学科。
京文探知学堂－Discovery系列教育产品，是以激发学的学习兴趣、培养其主动性及探究能力、鼓励其支手实路和不断创 新为目的，力求以其丰富全面的知识及立体、真实的表现开式导中小学生进入知识的殿堂，同时也给教师提供全新的、最有交往的教学思路和教学方式。产品特色： ●探究式学习模式：激发学生学习兴趣、鼓励动手实践，培养学生主动探索的学习态度 ●丰富的视频、文字、图片、多媒体软件教育资源泉库和课件制伯库 ●开放式题型设置，全面能力锻炼，促进学生智力的发展 ●以锻炼学生基本能力为目的，全方位建构学生完整的知识与能力体系 ● 研究性和互动性教学方式鼓励学生产动参与学习，加深理解，以知识为能力，真正实现寓教于乐。
北京京文多媒体教育有限公司
2021-08-23
一种保留已有路网数据并利用OSM数据进行路网扩展的方法
本发明公开了一种保留已有路网数据并利用OSM数据进行路网扩展的方法，该方法能够让用户自定义需要扩展的路网区域，并快速地将用户需要扩展的路网范围连接到原有网络中，同时保留了原路网的数据信息，最终得到利用OSM数据进行扩展后的路网数据文件。在实际工作中，用户会遇到需要在已有路网基础上扩大研究范围的情况，本发明由用户自定义选择需要扩展的路网范围，自动从OSM数据中提取扩展路网信息后与已有路网数据进行合并，保留了原有用户已经维护好的路网信息，节省了人工逐条添加路段和对扩展后路网进行重复校核的人力和时间成本，同时提高了扩展路网的准确性。
东南大学
2021-04-11
用于大数据处理系统的内存数据集置换系统与置换方法
本发明公开了一种用于大数据处理系统的内存数据集置换系统， 包括分析模块、信息监测模块、决策模块。分析模块用于对上层用户 程序进行逻辑分析，得出各运算阶段中生成内存数据集时的运算步骤 集合；信息监测模块用于对运行中的用户程序进行监测，并收集生成 内存数据集时的信息提交给决策模块；决策模块用于对收集到的信息 进行分析和排序，判断当前阶段是否需要对系统中的内存数据集进行 置换，在系统需要进行置换时确定需要移除的内存数据集并
华中科技大学
2021-04-14
嘉宾观点抢先看 | 李玉：通过系统性机制创新 为学科交叉融合提供保障
在第63届高等教育博览会 建设教育强国·高等教育改革发展论坛即将举办之际，中国高等教育学会联合人民网教育频道推出“建设教育强国”系列访谈栏目，重点邀请东北地区高校领导、专家学者，围绕活动主题：融合·创新·引领：服务高等教育强国建设，畅谈思考体会、凝聚发展共识。
人民网-教育频道
2025-05-16
专家报告荟萃④ | 郑友取：高质量建强地方性应用型大学
当前我国正在大力发展新质生产力，其关键和特点就是创新，首要的是产业创新，产业创新要依靠科技创新，科技创新要依靠人才创新，人才创新要依靠教育创新。
中国高等教育博览会
2024-12-06
高通量材料计算与数据挖掘技术
自美国 2011 年实施材料基因组计划（Materials Genome Initiative，MGI），现已成为全球材料创新研发的强大助推剂，将高通量实验、材料数据和高通量计算三要素有机结合，加速材料创新性研发并降低成本。MGI 将成分-工艺-组织-性能的关联集成化、跨尺度分析，将材料的研发由传统经验式提升到科学设计。高通量材料计算和数据挖掘技术是材料基因工程的重要组成部分，通过材料的高通量热力学/动力学计算、高通量相场模拟、数据挖掘和性能预测，实现材料合金成分、制备工艺、微观组织结构和宏观力学性能的调控及优化，为新材料的开发设计提供指导，实现产品全制备周期的数字化、智能化管理，提高产品质量稳定性、降低产品研发周期和成本、提升企业的核心竞争力。
北京科技大学
2021-02-01
IMAGINELab视觉感知和大数据分析
自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。大数据具有规模大、种类多、产生速度快、有价值数据密度低等特点。对大数据信息分析具有重要意义，也是目前研究的热点，其主要任务是利用数据分析的方法从大数据中获取有价值信息。IMAGINE实验室近年来结合深度学习前沿技术和传统数据分析方法进行数据分析和预测，并在海关大数据分析项目和国网电力冰风灾害预测项目中进行应用
南京大学
2021-04-10
数字乡村物联网大数据平台
浙江大学
2021-05-10
TH_CDP 智能持续数据保护系统
本项目基于 iSCSI 的块数据 I/O 连续跟踪、块差异存储及压缩、虚拟镜像及快速启动、数据库一致性检测以及嵌入式技术等，结合现有的高性能硬件平台，提供文件级和卷级连续 数据备份方案，可实时、透明保存企业内的分散数据，保证用户数据的安全和完整。该系统 提供任意时间点或版本的数据恢复;采用基于差量的版本管理，存储空间小，网络传输数据 少，易于实施，系统后台透明运行，稳定可靠;支持远程异地办公人员使用;备份数据集中 管理，便于公司集中备份和保护企业价值数据。与传统备份产品相比，具有可靠性高、可用 性好、速度快、部署简单、无缝集成的特点。本地化的生产和服务，可以大大地提高服务质 量和降低成本。而且作为具有自主知识产权的安全产品，可以更加稳定地保护数据安全，减 少风险。同时本产品在国际市场上也有一定的竞争力。
清华大学
2021-04-11
疫情大数据实时可视分析系统
北京大学信息学院机器感知与智能教育部重点实验室袁晓如研究组设计开发了一系列大数据可视化与可视分析工具。针对目前在新冠疫情方面形势变化，通过处理、分析、接入多种数据，提供多维度、多视角的交互式可视化。 项目组件包括1.疫情变化晴雨表，可视化各地每日新增病例和变化趋势；2.各类动态时空地图，提供在地图空间浏览分析和多角度对比国内外各地疫情趋势；3.相关舆情可视分析，分析媒体和社交媒体舆情影响；4.综合态势可视分析系统，支持面向专家或者决策判研。
北京大学
2021-02-01