综合应用题

摘要： 函数的单调性、奇偶性、周期性、对称性和最值是函数的重要性质。高考一般不会单独考查某一个性质,而是对奇偶性、周期性、单调性、对称性和最值的综合考查。

摘要： 用方程解应用题,未知数参与了等量关系式的构建,便于学生顺向理解题意、分析数量关系。小学阶段的方程主要来源于解综合应用题,正确求方程的解可避免用方程解应用题功亏一篑。课标(2011年版)在小学阶段"式与方程"的课程内容中指出:"了解等式的性质,能用等式的性质解简单的方程。"这给我们指明了教学解方程的依据。

摘要： 方程与不等式是研究数量关系和变化规律的数学模型,可以帮助人们从数量关系的角度更准确、清晰地认识、描述和把握现实世界.在解答有关方程与不等式的应用题时,同学们要抓住题目中关键的字、词、句,找出题目数量关系中相等或不等关系,以及求解目标,再将实际问题转化为数学问题,建立相应的数学模型,列出方程组或不等式,最后解方程组或不等式求得结果.下面以二元一次方程组与一元一次不等式搭配组合的应用题为例,探讨生活中三类常见应用题的解法.

摘要： 纵观近些年的高考数学题,我们发现多次出现了对独立性检验的综合应用题的考查,这也为我们的高考备考鸣响了警钟——不可忽视独立性检验综合应用题。下面具体分析。一、独立性检验问题要想解答独立性检验问题应做好两件事:一是准确解读2×2列联表,落实表中相关数据;二是正确利用公式求出K2的观测值k。例1某部一连与二连展开各项战术技能比武,两个连队各选派了50名战士参加,规定比武成绩满分为100分.

摘要： 许多人认为逻辑思维能力是思考问题、解决问题的能力,这一观点虽然正确但并不完善,在小学数学教学中,学生的逻辑思维能力更近似于举一反三的应用能力,具体表现为:学生通过对基础知识点的学习与拆解,进而解决综合应用题,在这一过程中,学生的逻辑思维能力并不注重思考,而是对基础知识点的熟练。为此,本文以"如何在小学数学教学中培养学生的逻辑思维能力"为题,结合当前小学数学教学现状,探究学生逻辑思维能力培养的关键,并提出相应的措施,希望能为促进小学数学教学课堂的高效性起到一定的积极意义。

摘要： 函数与导数是高中数学的核心内容,高考经常在函数、导数与不等式等模块的知识交汇处命题,形成层次丰富的各类题型,常涉及的问题有利用导数研究函数的性质,如求单调区间、极值、最值,利用导数研究函数的零点、方程的根、曲线的交点,利用导数研究不等式、证明不等式,等等。此类考题体现了分类讨论、数形结合、转化与化归等数学思想,重点考查数学抽象、逻辑推理与数据分析能力.

摘要： 动量定理是动力学中的一个普通规律,表示物体所受合力的冲量等于物体动量的变化量,其表达式为F合·t=Δp=p''-p或F合·t=mv''-mv。动量定理反映了外力作用与物体动量变化的因果关系,在涉及力、时间、物体的速度发生变化的问题中,应优先考虑选用动量定理求解。下面笔者通过对例题的分析,说明如何应用动量定理来解答综合应用问题。

摘要： 数学学科教学的主旨是让学生通过学习掌握一定的解题技巧,因此,教师在教学的过程中要注重学生基本知识的合理应用锻炼,而综合应用题正是将知识点与实际相联系的纽带,教师在教学的过程中,通过综合应用题的教学,不仅让学生的知识点得到更加牢固的掌握,而且让学生的知识应用能力得到同步的提升.本文将从导学先行,通过教师的指导让学生初步掌握解决综合应用题的要点;以学生为主体,通过教师适时的引导让学生积极参与综合应用题的解题过程;主抓重难点,引导学生着重解决综合应用题中的重难点问题;重视习惯培养,在解题教学的过程中逐渐培养学生的良好解题习惯这四方面,探讨初中数学教学过程中综合应用题的教学策略.

摘要： 由于当代新课改的不断深入和改革,我国初中数学教学质量和效率也受到了社会各界广泛的重视。因此,各大初中学校要致力于加强对学生英语数学基础知识以及基本解题技能的培养,从而使得学生能够在数学考试中取得理想的成绩,也能够更为切实的提高数学应用题的解题水平。本文通过分析了当代数学应用题教学现状,从而提出几点能够帮助教师进行数学应用题设计的方法和策略,并且致力于提高学生数学基础知识的掌握,以及相应的数学应用题解题技巧和方式,使得学生能够更为顺利的解答相关数学综合应用题,而通过教师设计的典型应用题中得到数学解题能力的不断提高。

摘要： 本发明涉及一种算数应用题智能解题方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：对采集到的算数应用题进行预处理，建立包含算数应用题的已知条件、问题以及答案的训练集；步骤B：构建用于算数应用题智能解题的深度学习模型，确定损失函数，在训练集上通过最小化损失函数训练用于算数应用题智能解题的深度学习模型；步骤C：将算数应用题的已知条件和问题输入训练好的深度学习模型中，输出问题的答案。该方法及系统能够理解输入的算数应用题的已知条件文本和问题，并给出对应的答案。

摘要： 本发明公开了一种基于知识学习的数学应用题智能解题方法及系统，将数学知识学习过程与应用题求解过程有机耦合，以助于在改善学习得到的知识质量的同时提高问题求解能力。相关方案中：设计了认知框架与知识学习过程，构建了更接近通用型人工智能目标的智能系统，系统可以作为一种通用框架，融合多种机器学习任务，为实现强人工智能提供了一定的基础；并且，建立了引入知识学习的数学应用题求解方法，有助于提高应用题求解的准确性与可解释性。同时，学习到的数学知识具有一定的实际应用价值，可以作为众多机器学习任务的先验信息改善任务表现，也可进一步辅助教育平台搭建知识图谱，并基于此提供更好的个性化教育服务。

摘要： 本发明提供了一种批改试卷中应用题的方法及装置，包括：针对各个待搜索题目，在题库中进行搜索，确定与待搜索试卷匹配的目标试卷；将题目类型为应用题的待搜索题目作为目标待批改题目，确定目标待批改题目在目标试卷中对应的目标题目，标注目标待批改题目的题干和/或图片中的数字部分，并记录数字部分的位置信息；根据目标题目中的各个数字及其位置信息、以及标准答案对应的计算公式，将目标待批改题目中相应位置的数字代入到计算公式中进行计算，得到目标待批改题目的正确答案，从而根据正确答案对目标待批改题目的答案进行批改。本发明可以解决现有的题目批改方式无法对简单替换数字的应用题进行批改的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于教师学生网络和多头解码器的应用题自动解题方法，首先使用一个序列到树结构的编码解码网络训练一个准确率较高的教师网络，然后利用这个教师网络获得针对训练样本的预测分布向量即软标签向量。然后构造了一个同样基于序列到树结构的编码解码网络，并添加多个树结构的解码器，获得了一个有多头树结构解码器的学生网络。之后，通过使用软标签向量和原有的训练样本中提供的0‑1分布的标签向量即硬标签向量共同作为监督信号，训练了学生网络。在测试时，选取多头解码器中生成的多个解中置信度最高的一个作为模型的输出。本发明通过利用教师模型生成不同于标注的解题等式的能力，并辅以多头解码器结构，可以取得更好的解题效果。

摘要： 本发明公开一种综合利用风能、盐差能和潮流能的海上综合应用平台，包括：浮台；三转子永磁发电机，包括由内到外设置的三层转子组件，位于外层的两个转子组件上安装有定子组件；盐差能发电系统，包括浓海水区和第一水轮机；浓海水区通过半渗透膜连通有普通海水区，浓海水区通过导水管道与第一水轮机所在区域连通；海水淡化系统，用于将海水处理为淡水和浓海水，并将浓海水输送至浓海水区；风力发电系统和潮流能发电系统；相邻的两层转子组件的转动方向相反。本发明可实现海上风能、海下潮流能和海里盐差能的综合利用，并构建具有海上可再生能源发电和海水淡化功能的综合应用平台，能够实现连续的供电和淡水供应。

摘要： 本申请提供了一种应用题的解答检测方法及装置；方法包括：获取应用题的题干信息及应用题的答案信息；其中，题干信息至少包括：用于解答应用题的至少一个参考数值，答案信息至少包括：由至少两个实际数值及运算符构成的运算式、以及运算式的运算结果；对运算式进行解构处理，得到运算式中各实际数值；将各实际数值与参考数值进行比对，得到比对结果；当比对结果表征运算式中的实际数值契合题干信息时，获取应用题的标准答案；基于标准答案，对运算式的运算过程及运算结果进行检测，得到用于表征答案信息的正确性的检测结果。通过本申请，能够提高对应用题进行自动批改时的准确性。

摘要： 本发明提供了一种知识感知的序列到树的数学应用题求解系统，用于对待分析应用题文本进行处理与推理得到对应的数学表达式，其特征在于，包括：问题编码模块利用预定的第一神经网络对待分析应用题文本进行编码得到编码后问题向量；实体图构建模块在预定的包含常识信息的外部知识库中对待分析应用题文本进行检索，得到对应的实体三元组，并基于该实体三元组构建实体图；知识表示生成模块基于编码后问题向量以及实体图利用预定的第二神经网络获取认识到知识的知识表示；树形解码模块基于编码后问题向量以及知识表示利用预定的第三神经网络生成数学表达式树。本系统融合了应用题中未出现的常识信息，从而提高了数学表达式的精准性。

摘要： 本公开涉及一种应用题批改方法、装置、存储介质及电子设备，属于教育领域，所述方法包括：获取学生针对目标题目作答的答题信息；对所述答题信息进行预处理，确定所述答题信息中每一步骤对应的表达式序列；基于二叉树以及遍历操作对所述表达式序列中的每一表达式进行校验，确定所述表达式序列中是否存在计算错误步骤；在所述表达式序列中不存在计算错误步骤的情况下，对所述表达式序列与所述目标题目对应的标准序列进行匹配，根据匹配结果确定所述学生是否作答正确。实现数学应用题的自动批改，有效地提高了效率，降低人力成本。

摘要： 本发明公开了一种基于知识学习的数学应用题智能解题方法及系统，将数学知识学习过程与应用题求解过程有机耦合，以助于在改善学习得到的知识质量的同时提高问题求解能力。相关方案中：设计了认知框架与知识学习过程，构建了更接近通用型人工智能目标的智能系统，系统可以作为一种通用框架，融合多种机器学习任务，为实现强人工智能提供了一定的基础；并且，建立了引入知识学习的数学应用题求解方法，有助于提高应用题求解的准确性与可解释性。同时，学习到的数学知识具有一定的实际应用价值，可以作为众多机器学习任务的先验信息改善任务表现，也可进一步辅助教育平台搭建知识图谱，并基于此提供更好的个性化教育服务。

摘要： 本发明涉及一种算数应用题智能解题方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：对采集到的算数应用题进行预处理，建立包含算数应用题的已知条件、问题以及答案的训练集；步骤B：构建用于算数应用题智能解题的深度学习模型，确定损失函数，在训练集上通过最小化损失函数训练用于算数应用题智能解题的深度学习模型；步骤C：将算数应用题的已知条件和问题输入训练好的深度学习模型中，输出问题的答案。该方法及系统能够理解输入的算数应用题的已知条件文本和问题，并给出对应的答案。