教育客体

摘要： 现代信息技术的应用已经渗透到了各行各业的发展中,在教育领域很多学科也开始积极应用信息技术以实现更好的教育教学效果。美术教育作为一门以培养学生审美意识及艺术创造能力的学科,其教育模式需要时刻以教育客体需求为导向进行变革,如此才能获得良好的教育效果。因此,近年来,我国美术教育也积极投入信息技术应用的浪潮中,通过信息技术的信息集成及路径优化等作用,增强当代美术教育的创新力和发展力,为实现美术教育变革添砖加瓦。

摘要： 作为一种特殊的社会现象与未来发展趋势,将新媒体技术应用到高等教育体系之中,可以满足教育主体和教育客体对先进教育技术的诉求,并按照高等教育规律与实践的要求,从价值理性向工具理性转变。近年来,《地平线报告》正在成为国际教育信息化领域中信息技术进步和教育教学融合创新实践的重要指引,而在《2017新媒体联盟中国高等教育技术展望:地平线项目区域报告》(以下简称《2017地平线报告》)中,更是第一次针对我国的高等教育进行了分析和展望,客观、科学地指出了未来一段时间我国高等教育技术应用的发展趋势、可能产生的影响以及教育技术应用的困难和解决对策等,这对我国高校教育具有重要的参考价值。

摘要： 当前,面对教育主体、教育客体、教育环境、教育媒介在新的时代背景下发生的深刻变化,思想政治教育方法的创新与改革成为摆在相关教育者和研究者面前的一项重要课题。武汉大学出版社2021年出版的《思想政治教育方法导论》一书,作者是武汉大学马克思主义学院教授、武汉大学思想政治教育研究院执行院长项久雨,他立足于自己丰富的思想政治教育经验,以构建思想政治教育方法论体系为目标,由浅入深地探究了思想政治教育方法论的内容体系,在回应时代需求的基础上,以历史与现实为经,以理论与实践为纬,着力于探究思想政治教育工作的实效性,对当今思想政治教育方法论研究具有重要的推动作用。

摘要： 现以南昌红色旅游资源作为出发点,深挖红色旅游教育功能的意义.主要分析了南昌红色旅游教育资源优势及发展现状,并提出提升讲解员的综合素养;发挥教育客体的主观能动性;加强教育介体的全面创新性等优化策略,以全面提升红色旅游教育的效果.

摘要： 教师既是教学的主导力量,又是有效促进学生接受思想教育、传递信息的主体,所以教师是主导和主体的辩证统一。学生是教学工作的服务对象,是最主要的客体,更是学习活动的主体,是客体和主体的辩证统一。因此,教师辩证地看待教育主导和主体的关系,关系着教学的成败。

摘要： 网络媒介技术的迭代更新助推短视频App"抖音"飞速发展.凭借在大学生群体中应用的普及性,抖音助力高校拓展思想政治教育新场域、丰富思想政治教育优质资源、创新思想政治教育网络载体.但在为高校思想政治教育带来机遇的同时,抖音亦面临着教育主体"根基不牢"、教育客体"茧房束缚"、教育介体"泥沙俱下"、教育环体"野蛮生长"的现实困境.由是,实现抖音在高校思想政治教育中的创新发展,需要做出四点改进:教育主体更新网络思维,提高互联网素养是重中之重;教育客体树立远大理想,形塑积极网络道德观是深厚基础;教育介体筑牢阵地意识,弘扬社会主旋律是关键环节;教育环体加强生态纠治,构建治理新格局是根本保证.

摘要： 大学生公寓安全教育在开展过程中是教育的主、客体,教育环境共同作用的结果。本文从大学生安全教育的教育主体维度,环境维度,教育客体维度出发,探讨大学生公寓安全教育的相关规律,为深入开展大学生公寓安全教育提供支撑。

摘要： 马克思主义理论是我国建设社会主义现代化国家的根本指导思想,是开展各领域改革事业的思想源泉,将马克思主义理论运用于思政教育,能够有效提升思政教育实效。马克思主义理论具有科学性和革命性特征,其具体内涵会随着时代发展而不断丰富,将马克思主义理论融入思政教育,对教育主体、教育客体、马克思主义理论本身是一项挑战。基于此,教育主体要认清思想意识引领工作和政治意识培养工作的历史特征,在实践中不断推进马克思主义理论与思政教育相融合,深入探索马克思主义理论在思政教育中的应用策略,促使思政教育与时代相接轨,永葆活力。

摘要： 没有教育的信息化,就没有教育的现代化.教育信息化既是推动教育变革的技术力量,也是促进教育公平的政策工具.在科技浪潮风起云涌的新时代,处于第四次工业革命中的人工智能,正深刻地改变着人类的生产生活方式,同时也悄无声息地点燃了思想政治理论课的“大革命之火”.人工智能,特别是高级智能机器人的出现,毫无疑义将引发思想政治理论课的教育主体、教育客体、教育中介和教育环境等四要素的重构和创变,进而推动实现人工智能时代思想政治教育形态的创造性重构.如何以人工智能技术为依托实现新时代思想政治理论课教育模式的革新,以信息化方式引爆思想政治理论课革命,实现主动学习、自主学习和深度学习,成为新时代人工智能浪潮语境下思想政治理论课课堂革命的重大契机.

摘要： 本发明涉及水合结晶多核金属配合物。本发明的这些水合结晶金属配合物可吸收分析物客体化合物以形成晶体结构分析样品。可以使用由水合结晶多核金属配合物获得的晶体结构分析样品通过X射线晶体学来确定分析物客体化合物的分子结构。

摘要： 提供无客体硅包合物的制造方法和无客体硅包合物的制造装置，使无客体硅包合物的生产率提高。该无客体硅包合物的制造方法包括合成工序和客体脱离工序，合成工序对包含宿主材料Si和客体材料的混合物进行热处理，从而合成硅包合化合物，客体脱离工序在从容器的内侧吸引气体的状态下，对收纳在容器中的硅包合化合物照射电磁波，从而使客体脱离。

摘要： 本发明提供一种移动客体识别方法及客体流量分析方法。本发明实施例的移动客体识别方法可包括以下步骤：客体识别装置从拍摄装置接收实时视频数据；所述客体识别装置提取所述实时视频数据的第一时刻的图像；从所述第一图像中提取第一背景图像；所述客体识别装置提取所述实时视频数据的、作为所述第一时刻以后的第二时刻的图像的第二图像；参照所述第二图像来将所述第一背景图像更新为第二背景图像；以及通过对所述第二图像和所述第二背景图像进行比较来提取移动客体。

摘要： 本发明公开了一种利用压力传感器的客体识别方法及客体识别装置。本发明一实施例的客体识别方法包括以下步骤：接收由传感器感测到的感测数据；以已设定的时间间隔对所述感测数据进行采样并计算出包含由传感器感测到的压力的大小信息和感测到所述压力的位置信息的有效数据；将所述有效数据转换为具有已设定的数据结构的元数据；以及对包含在所述元数据中的信息和已存储的多个客体信息进行比较来识别客体类型。

摘要： 本申请涉及一种水凝胶组合物，包括：热敏性聚磷腈，其中多个疏水性氨基酸、亲水性聚合物和主体分子被取代至所述热敏性聚(磷腈)上；和生理活性物质，其与客体分子连接，其中所述客体分子通过主体‑客体相互作用而包含在主体分子中，并且在所述聚磷腈和生理活性物质之间形成偶联物。当本申请的水凝胶组合物被引入活体时，其逐渐释放生理活性物质并为干细胞分化提供有利条件。此外，可以以高重现性制备本申请的水凝胶组合物，其中生理活性物质的种类、比例和布置被控制为适合于干细胞分化。

摘要： 本发明涉及旅游技术领域，具体涉及一种基于路线及环境对游客体能及其消耗推算的方法及系统，包括穿戴设备，用于人体活动数据采集和无线数据传输；基站服务器，用于接收来自传感器节点的人体活动信号，并且对接收到的运动信号进行数据处理和分析，最终实现对人体运动状态的准确评估。本发明以采集的游客的体能消耗为研究对象，综合考虑在游玩路线过程中，不同海拔高度、温度下人体不同动作的运动强度进行分类识别，再根据识别结果选取特定的回归预测模型，进而实现基于特定动作的卡路里消耗估计，可以在推算在路线中设立休息点，提升了用户使用体验，并可有效避免用户因游玩时体能过度消耗而损伤身体的情况，从而提高旅途的舒适性。

摘要： 本发明属MOFs复合材料和催化技术领域，为解决目前大尺寸功能性客体分子封装在MOFs中存在的问题，提供一种蒸汽法MOFs转变封装功能性客体分子的方法。功能性客体分子浸渍在MOFs1中10‑48 h，得到的材料和小孔径MOFs2的配体在溶剂蒸汽中50‑200°C加热1‑48 h反应，得到功能性客体分子与小孔径MOFs2组成的复合物，离心、洗涤、收集、烘干即可；其中：功能性客体分子的分子尺寸小于大孔MOFs1的孔道尺寸；MOFs1为UiO‑67或UiO‑68；MOFs2为UiO‑67或UiO‑66。封装条件温和、封装的功能性客体分子的种类较多；在催化反应中能够实现不同尺寸底物分子的筛分以及对功能性客体分子的选择性保护。

摘要： 本发明提供一种风景区游客体温智能监控系统及方法，为每个游客设置唯一游客识别码并存储在电子标签上，在入园前收集游客自测体温，在入园、园内以及离园后，都测量并记录游客的体温数据，实现游客体温监控；在各检测区域以及各风景点设置电子标签读取模块获取游客识别码，实现游客行动轨迹的记录，当游客体温异常时可以实现追溯，便于开展对应措施。

摘要： 本发明公开了基于主客体相互作用化学发光法检测香兰素分子的分析方法及应用，将β‑环糊精溶液和鲁米诺溶液混合，加入香兰素溶液得到混合溶液，然后采用原位混合方式将H2O2溶液加入上述混合溶液中发生鲁米诺化学发光反应，在室温下采用电致发光分析仪测量CL信号随时间的变化，根据化学发光强度得出香兰素的含量。本发明根据鲁米诺‑β‑环糊精‑H2O2的化学发光强度变化实现对香兰素的灵敏检测的方法及其应用，此方法的创新点在于不需要额外加入催化剂如金属钴离子来催化H2O2的分解，而是目标物分子香兰素直接起到类似催化剂的作用催化鲁米诺的化学发光。本发明的检测方法操作方便、简单、灵敏度高、检测速度快。

摘要： 本发明属于计算机视觉和模式识别领域，具体的涉及一种基于表观特征和空间约束的客体视域估计方法，其中客体视域估计方法包括：将包括头部图像的数据作为训练数据集；根据客体的表观特征和空间约束，构建客体视域模型，输入预处理后的训练数据集进行模型的参数训练，得到训练后的客体视域估计模型；将测试数据输入客体视域估计模型，得到客体视域估计结果。所述客体视域估计模型包括头部显著性检测网络、双目注视方向场预测网络、FRNet网络，从待识别客体的视角出发，为视域估计提供了一种新的角度，利用表观特征进行有效的客体视域提取，利用空间约束筛选视域区域，增强了对无效区域的滤除能力。