学校计算机教研组会议记录,教研组长会议记录

一、小结教研组长一直以来的工作成绩。

二、对教研组长的几点要求:

宁静致远,勤学善思厚底蕴;

淡泊名利,甘做绿叶扶红花;

求真务实,中流砥柱显身手;

充当心桥,上传下达巧当家。

三、解读教研计划

1、年级学科小组的确立,是促进教学质量与教育科研和谐共进的一项有效措施,也是落实研究课堂、研究学生、促进教师专业成长的重要手段。目的不是分摊组长任务,而是协助组长完成各学科的帮扶任务。具体分工是:语文向美,数学谭玉波,英语高璐,综合组单化慈,电教组田从艳。有效实施各个学科的课堂研究活动,相关教师必须人人参与,走进和促进研究课堂。本学期将举行一次课堂研究展示活动,邀请县教研室领导直接指导课堂。

2、学习培训活动按照各组计划认真落实,要求同以前相同。本学期每月开一次教研组长及学科组长会,了解和掌控各组情况。

3、课型丰富、研究实效、有效成长、展示特色。

有关各组进行的听、讲、评课活动与课堂研究小组进行的研究活动合二为一,尤其是语文、数学两科,所展示的研究课应包括各种课型,例如:数学有空间与图形、复习课、计算课、应用题的分析课、概念课等,但主要突出研究课题,即几何概念教学研究。语文课有精讲课、阅读指导课、作文课等。坚持教研活动签到制,按照以前的经验,在进行此项活动的时候,落实好平行班级集体备课制、相关档案资料要求一应俱全。鼓励进行丰富多彩的教研及评比活动,并抓实抓牢。

4、抓实课题研究,完善评价机制。

公正评价,教研组长必须对本组人员的教研态度、教研效果、教研手段、自我修炼等方面做出公正评价,拉开差距,并作为每次各组评优表模的直接依据,以此深化我校教师教研评价机制的改革,

5、课题研究成果必须推广,尤其是近两年以来新进的教师,教研组必须将我校长期以来的课题研究成果以专门的时间进行精辟简要的介绍,并指导这批教师在课堂教学中予以落实和推广、创新。例如、阅读教学课题、激趣导学课题、数学评价课题、数学创新课题。

要求各组必须在本学期内讨论并确定一项研究课题,并在下学期初上报教科室,对于课题实施的可行性进行前期分析和实践,为课题申报做好准备。采取自主与强推相结合,做到本组内人人参与,任务到人。

6、文章上传工作功在平时。

教师上传任务固定在3篇(作者仅限一人)以上,为避免抄袭完成任务的不良现象,本学期将组织一次文章甄别活动,时间待定,一经发现抄袭,本项得分为0分,所引起的不良后果由教师自己全部承担,与学校无关。鼓励教师积极参与各项正规的论文征集和评比活动。

7、提醒组内教师的资源应用及开发工作,按照学校要求,依据学科特点合理的应用资源,有效的整合资源,创新的开发资源,努力形成各具特色的合格课堂、优质课堂、特色课堂、精品课堂。

8、教师专业成长记录袋的内容要经常充实,教师要有目的,有策略的实施成长计划,不走形式主义,坚持端正态度搞科研,实实在在求成长。

9、各组教师在本学期得到的奖证,及时向教科室上交复印件,便于统计和年终评比。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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