教育时空

摘要： 在“家校社三方协同”的育人体系中,学校、家庭和社会分别以不同形式占据了孩子的生活,形成一个系统、完备的时空体系。学校是教育主阵地,家庭是人生第一所学校,社会是谋生大环境,无论哪方面教育出现盲点,都将使教育出现时空断裂。因此,构建“家校社三方协同”的德育体系,有利于实现教育时空闭环,实现德育效果的最大化。

摘要： 语文教师应该更新教育理念,赋予语文教学以新的内涵,使语文教学从单一走向多元、从封闭走向开放,提高语文课堂教学效率和教学质量.具体而言,要注重树立大语文教育观,注重发展学生的个性,注重建立平等的师生关系,注重拓展语文教学的新渠道,以便为学生创造全新的教育时空,提高学生语文学科核心素养.

摘要： 2020年7月,教育部印发的《大中小学劳动教育指导纲要(试行)》明确指出:"当前实施劳动教育的重点是在系统的文化知识学习之外,有目的、有计划地组织学生参加日常生活劳动、生产劳动和服务性劳动……将劳动教育纳入人才培养全过程,丰富、拓展劳动教育实施途径。在课外校外活动中安排劳动实践,将劳动教育与学生的个人生活、校园生活和社会生活有机结合起来,丰富劳动体验,提高劳动能力,深化对劳动价值的理解。"信息化时代,笔者尝试在线上拓展劳动教育时空,设计属于"服务性劳动"范畴的"云义卖"直播活动,充分发挥活动育人功能。

摘要： 随着产业结构不断升级,社会的劳动形态正在发生着深刻的变化,城市劳动呈现出知识化、高门槛、高自由、劳动与生活边界模糊等特点。与此同时,在城市生活中,劳动环境不断变化,学生的劳动机会和劳动资源受到限制,整体缺乏劳动实践,这些都是城市劳动教育面临的严峻挑战。如何突破教育时空和环境资源的限制,顺应劳动形态变化,有效落实劳动教育,促进学生全面发展,是城市学校开展劳动教育必须深入思考的重要课题。

摘要： 人工智能时代,是一个教育无边界的时代,学习者在主体地位回归的同时,也承担着"认识自己、发展自己、改造自己"的使命.人工智能赋能教育,突破和超越了传统教育意义上的时空,一种新的教育在场方式正在生成.自由时间的获得,延伸了学生自由发展的可能性;多维教育空间的共生与并存,从"割离"到"聚合"的空间转向,打破了教育领域的空间藩篱;时空限制的解体,无边界教育时代已经到来.在新的教育时空中,教育者只要想教,就能实现"在场";学习者只要想学,也就能实现"在场".

摘要： 疫情下的教育时空以一种前所未有的状态影响甚至颠覆了教育运行的方式.教育时空转向既给传统教育教学带来困难,也为未来教育的发展带来生机.空间的压缩、时间的异化、距离的拉长使传统的教育生态被打破,伴随而来的是教育现代化在时间上的加速、教育全球化在空间上的拓展以及教育公平性在新方位的推进.教育时空的新形态对学校教育、家庭教育和社会教育提出了新的挑战.新形态下现代教育体系的建立,既需要对教育时空理论进行不断探索,也需要对教育时空新形态下的教育实践不断调适.

摘要： 从“科学技术是第一生产力”到“科教兴国战略”,科技与教育已经成为驱动我国经济行稳致远的“双轮”。近年来,以5G、云计算、大数据等为代表的新一代信息技术的应用,不仅加快了我国教育信息化建设进程,也在悄然改变着教育形态。无论是学生还是老师,国内还是国际,城市抑或乡村,都在逐渐走向教育机会平等、教育时空平等、教育供需平等的阶段。尤其是经历过疫情大考后,数字教育也由早期的试点教学,逐渐走向舞台中央,被越来越多的人所接受,为需要教育的人提供更多选择。

摘要： “隔空”教育是用科技手段突破教育时空,数字化的教育方式。在抗击疫情延迟开学的特殊时期,学生只能在家学习。“隔空”便成了联结学校、家庭与社会,联结教师、家长与学生的新媒介。疫情之下的“隔空”教育需要努力架构其教育顶层设计,从关注学生价值教育、成才教育、家庭教育、终身教育四个维度,探索具有时代性、实效性、情感性和长远性的教育策略。

摘要： 本发明提出了一种基于脑电波和时空数据融合的时空‑心理分析方法，所涉及的硬件包括多套便携式采集装置和数据处理装置；所述方法包括：通过便携式采集装置获取采样信息，然后将采样信息传输至数据处理装置；处理装置根据采样信息得到相应的情绪指数，然后生成相应的环境‑心理预警信息、时段‑心理预警信息和人员心理预警信息；本发明的有益技术效果是：提出了一种基于脑电波和时空数据融合的时空‑心理分析方法，该方法能对工作人员的情绪状态进行客观分析，并自动输出相应的预警信息。

摘要： 本发明公开了一种基于长短期时空数据多图融合时空注意力的数据预测方法，包括以下步骤：获取站点交通流量的时空数据，并按预设时间间隔划分为时隙进行流量统计；构建图节点，并基于图节点构造站点间距离图、城市功能区图、站点邻接图；每个图节点代表一个站点；对三个图进行多图融合卷积运算；利用多图融合卷积算子替换GRU中的矩阵乘法构建GRU变体MFCRNN；计算各站点间的实时客流模式相似度，基于注意机制捕获站点间的空间动态相关性；结合MFCRNN和空间注意力机制构造AMFCRNN算子；采用编解码结构实现客流多步预测。本发明的方法能够进行更准确的城市公共交通客流预测，且可适用于不同类型的公共交通数据集。

摘要： 一种基于不同时空分辨率的归一化植被指数数据时空融合方法，将不同时空分辨率的归一化植被指数数据进行时空融合，利用基于相邻NDVI观测的噪点二次过滤和高时间分辨率的NDVI中值的噪点过滤；结合线性插值和空间过滤，对不同时空分辨率的NDVI数据进行自动化融合生成高时间高空间分辨率NDVI数据；并利用空间过滤算法消除MODIS像元边界效应，最终得到目标区域的高空间分辨率高时间分辨率NDVI数据。本发明减少后续融合处理的不确定性，不用考虑输入数据是否晴空无云；通过结合与目标像元NDVI值的接近程度和与目标像元的欧式距离，对融合的目标像元NDVI值进行校正，提高融合影像的连续性。

摘要： 本发明提供一种产生贝塞尔时空波包及贝塞尔时空涡旋波包的方法，包括步骤：S1：将飞秒脉冲波包入射至合成器；S2：入射的飞秒脉冲波包的空间频率域光场被投影于相位调控元件所在平面；S3：若相位调控元件为反射式器件，经相位调控，波包按原路返回第一分光元件，并重构为准直的出射波包；若相位调控元件为透射式器件，则波包经相位调控后，经镜像元件重构为准直的出射波包；S4、出射波包在合成器后指定位置z处演化为贝塞尔时空波包或贝塞尔时空涡旋波包。本发明的一种产生贝塞尔时空波包及贝塞尔时空涡旋波包的方法，所产生的贝塞尔STOV波包解决了传统STOV波包在传播过程中发生的光子横向OAM分裂以及时空光场展宽的问题。

摘要： 本发明公开了一种时空联合模型及基于时空联合模型的视频显著性预测方法，该模型包括空域网络和时域网络；空域网络依次包括收缩网络和扩张网络；收缩网络依次包括3个第一收缩层、1个第二收缩层和上采样层；扩张网络依次包括2个第一扩张层和2个第二扩张层；时域网络包括卷积长短期记忆网络或卷积门控循环网络；扩张网络通过Keras的层封装器TimeDistributed与卷积长短期记忆网络或卷积门控循环网络进行拼接。本发明实现了对时域信息的利用，使得输出的结果更符合实际情况，能够较好地预测驾驶员在驾驶场景下的注视区域。

摘要： 本发明公开了一种时空整形装置、时空整形系统及方法，解决了现有激光整形加工技术无法同时兼顾时域整形和空域整形的问题，该时空整形装置，包括分光镜以及SLM；分光镜的前表面镀设增透膜，分光镜后表面镀设分光膜；SLM放置在分光镜的后方，且SLM的前表面与分光镜后表面之间的间距为△L；SLM上加载反射式全息图，或者同时加载反射式全息图以及空域整形全息图；原始激光脉冲通过分光镜和SLM的时空整形处理后，产生了多个子脉冲，每相邻两个子脉冲之间的时间延迟均为△t；△t＝n0×2△L/c；其中，n0为时空整形装置所处环境的折射率，c为光速。

摘要： 一种基于不同时空分辨率的归一化植被指数数据时空融合方法，将不同时空分辨率的归一化植被指数数据进行时空融合，利用基于相邻NDVI观测的噪点二次过滤和高时间分辨率的NDVI中值的噪点过滤；结合线性插值和空间过滤，对不同时空分辨率的NDVI数据进行自动化融合生成高时间高空间分辨率NDVI数据；并利用空间过滤算法消除MODIS像元边界效应，最终得到目标区域的高空间分辨率高时间分辨率NDVI数据。本发明减少后续融合处理的不确定性，不用考虑输入数据是否晴空无云；通过结合与目标像元NDVI值的接近程度和与目标像元的欧式距离，对融合的目标像元NDVI值进行校正，提高融合影像的连续性。

摘要： 本发明涉及可达域分析领域，具体为一种基于时空棱镜的任务活动可到达时空域评估方法，依据越野者机动能力效能评估的最短时间代价，构建时空综合环境影响模型；通过对时空综合环境影响模型进行栅格化处理并求解，将任务执行方案已确定时空坐标的起点和目标点作为锚点，利用时空轨迹追踪算法来预测任务执行对象沿空间直线运动过程中直线段在时空中的最短时间代价，并通过最短时间代价搜索求解从任务活动应当避免时空区域及可到达时空区域两个角度的时空棱镜，利用该两个角度的时空棱镜对目标对象任务活动可到达的时空范围进行评估预测。本发明可实现连续变化时空任务可到达域的精细化、全局化分析，对任务活动环境性能进行科学、合理地整体综合评估，更加贴近实际环境。

摘要： 本发明涉及一种基于时空图神经网络的PM2.5浓度时空变化预测方法及系统。获取各个大气监测站点的大气污染物浓度监测历史数据、全国气象站的气象数据、预测气象数据以及高程数据；构建样本，使用各个大气监测站点经纬度构造邻接矩阵M和权重矩阵W；构建基于时空图神经网络模型预测各个站点预测结果，获取对应的PM2.5浓度预测值。本发明以全国约1500个大气监测站点观测数据为训练集，结合气象、高程等多种数据源，使用基于时空图神经网络，构建一个统一的预测框架，可以同时预测大区域内的PM2.5浓度变化，并且提高预测精度。

摘要： 本发明涉及一种基于开源时空数据的时空目标描述文字生成方法，属于时空数据分析与挖掘技术领域。本方法通过分析时空目标数据的特点，经过数据清洗、行为描述短语生成、位置描述短语生成和目标描述生成，提取时空目标活动轨迹的语义信息，生成目标活动状态文字描述，可用于时空数据语义理解等。本方法能够对不含显示语义信息的时空数据进行理解，能够准确、高效地分析时空数据中各时空目标的行为模式，并能够准确识别时空数据在地图上所经过的地理位置，不依赖于在线网络，可以实现面向海量时空数据的快速语义感知，为时空数据语义分析提供技术支撑。本发明拓展了时空数据的应用范围，具有良好的应用前景。