说明文阅读

摘要： 说明文是人们在生活、生产、学习、工作等领域里经常使用的一种实用型文体。它是以说明为主要表达方式,或说明事物的特征,或阐明事理,目的是给人以知识。在全国各地的中考语文试题中,说明文阅读与议论文阅读往往按年轮考。以2021年全省各地的中考试题为例,无锡市、常州市和盐城市等都直接考查了一篇完整的说明文阅读理解,而南京市、苏州市、徐州市和连云港市考查的是材料阅读题,但就选择的文本本身而言,大多侧重于说明的表达方式。由此可见,说明文阅读的考查还是备受中考命题专家的青睐。

摘要： 本文阐述“问题—解决模式”的内涵,以“问题—解决模式”说明文阅读教学为例,阐述在英语说明文阅读教学中培养学生的思维品质的途径,认为教师应引导学生多维度、完整地解读文本,教学活动应当层次分明、循序渐进,阅读活动既要目的明确又要具有较强的交互性。

摘要： 一、教学背景(一)课程标准要求《义务教育语文课程标准(2011年版)》中对说明文阅读提出“阅读说明性文章,能提取主要信息,把握说明对象的主要特征,明确说明文的说明顺序,了解文章是如何使用恰当的方法来说明的;还要体会说明文语言严谨、准确的特点,增强思维的条理性和严密性”“对课文的内容和表达有自己的心得,能提出自己的看法和疑问,并能运用合作的方式,共同探讨疑难问题”等要求。

摘要： 一、 整体概述1. 考查概率说明文阅读是中考阅读考查的主要内容之一,笔者对2022年全国38套中考语文试卷加以梳理,设有说明文阅读的有20套,占比52.6%,考查概率反次于古诗文阅读、文学作品阅读,略高于议论文阅读(考查套数占比47.3%)。

摘要： 群文阅读教学是一种不仅可以提升学生的思维能力,还可以从根本上提升阅读效率与提高学生核心素养的教学方式。当前群文阅读教学中存在的一些问题使得其教学效果低效。基于“三层级”文本解读理论,在群文阅读教学中从释义、解码、评鉴三个层次解读文本,更好地实现群文阅读的价值。

摘要： 利奥波德的《大雁归来》是一篇富有文学色彩的观察笔记,入编统编教材八下"事理说明文"单元.教学《大雁归来》,在落实单元学习目标的基础上,也应关注文本独特的文学色彩.在《沙乡年鉴》背景下阅读《大雁归来》,能更鲜明地感知其中的诗意世界,读出作者的诗意情怀,品悟作品字里行间难掩的忧伤.

摘要： 失之毫厘,谬以千里,整体入轨成最佳方案毛新愿殷向荣执行第一大任务的环绕器,集中了整个探测器的推进系统、能源系统、通信系统、导航制导与控制等核心系统,是整个任务成败的关键。只有连续进行一次深空机动和四次轨道修正,才能确保“天问一号”始终飞行在理想轨迹上,最终和火星如期相遇。

摘要： 【知识梳理】说明文的阅读,要明确相关的知识点。一、说明文的概念。说明文是以说明为主要表达方式的一种文体,或介绍事物的状态、性质、功能,或阐明事理,目的是给人以知识。二、说明文的分类。按照不同的标准,说明文可分为不同的类别。1.依据说明对象与说明目的的不同,通闱常把说明文分为事物说明文和事理说明文两^大类。说明对象是具体事物,说明目的是使读者了解、认识这个或这类事物的特征,我们称之为事物说明文;说明对象是某个抽象事理,说明目的是使读者明白这个事理,我们称之为事理说明文。

摘要： 如今一部分老师将设计"学习任务单"应用于小学高段说明文阅读中,组织学生开展概论学习.一些老师更将"学习任务单"和"微视频"结合在一起,多渠道培养学生的创新思维.通过头脑风暴和提起学生兴趣的方法来将"学习任务单"的观念融入学生的学习和生活中,更好地达到各个方面能力的培养.

摘要： 【复习指导】一、说明文考试内容和目标要求1.对文章内容的整体把握,对文章主要信息的筛选概括。2.对说明对象及其特征的把握,对说明结构及其顺序的理解与把握。3.对说明方法及其作用的辨析与分析。4.对重要词、句的理解及对说明语言的品味。5.根据内容联系生活实际或经验进行联想、想象。

摘要： 本文从一篇说明文教学遇到的问题入手，对语文说明文阅读的教学现状、教学内容的选择和教学目标的设置进行探讨，并针对中职语文与专业结合的特点，提出了中职语文说明文阅读的课堂教学，就可以以直接地提取信息为教学目标的观点和初步的尝试。

摘要： 本发明提出了一种基于图像的药品说明文字阅读方法，包括以下步骤：步骤1：通过接触式图像传感器(CIS)或摄像头对药品说明信息进行采集；步骤2：对采集的所述药品说明信息进行识别，得到药品说明文字；步骤3：将所述药品说明文字进行朗读。本发明使用CIS或摄像头作为图像扫描的硬件终端，最终将扫描结果以语音朗读的形式呈现，有效解决老年人的阅读问题；使用该硬件终端不涉及智能手机APP，无需进行软件更新或升级。在老龄化日趋严重的社会中，本发明的提出旨在方便老人的阅读，防止误食用药品和过量食用药品的现象发生。本发明将CIS或摄像头及其外围电路作为一个终端，具有便携，操作简单的特点。

摘要： 本发明公开了一种多语言说明文档中界面图片截取方法、装置及系统，所述方法包括获取所述多语言说明文档在基础语言环境下的操作数据；基于所述操作数据形成第一脚本文件；向所述第一脚本文件的合适位置处加入截图指令，形成第二脚本文件；将所述第二脚本文件中的关键字由基础语言替换成目标语言，得到第三脚本文件；当多语言说明文档处于目标语言环境下时，运行所述第三截图脚本，完成多语言说明文档中界面图片的截取。本发明大大降低对人力资源的要求，减少对工作协同性的依赖，以及带来工作步骤的简化。

摘要： 本发明公开了一种应用组件的说明文档生成方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：从获取的预设格式的应用组件文件流中提取样式信息和脚本信息；根据样式信息和所述脚本信息，通过预设模板生成所述应用组件的用例文件流；通过预设的文本解析器解析所述预设格式的应用组件文件流以得到说明文本文件流；根据所述用例文件流和所述说明文本文件流生成所述应用组件的说明文档。该实施方式能够代替人工处理方式，节省了大量的时间和人力物力，避免文档后置撰写而遗忘了先前的设计想法，并避免编码变更还要进行调整和修改生成的文档的问题，且生成的说明文档更具有规格统一性，适合大范围使用和成批生成，生成过程相对简单。

摘要： 本发明属于通信工程设计技术领域，具体涉及通信工程设计预算和说明文本自动化生成系统和方法。本发明公开了通信工程设计预算和说明文本自动化生成系统及其使用方法，该系统构建包括：S1.设计专业和场景分析；S2.说明文本和表格模板设计；S3.建立各专业场景excel关联数据模型；S4.生成独立表；S5.建立预算模型；S6.各专业场景的应用程序设计；S7.运行应用程序，自动输出说明文本和表格文件。通过设计各环节内和环节间各类数据的关联，实现预算工程量、材料量等各类数据自动关联，自动生成工程设计预算和各类设计说明文本，实现了通信工程设计预算和说明文本的自动化、标准化和规范化生成，提升了设计效率及质量。

摘要： 本发明提出了一种基于图像的药品说明文字阅读方法，包括以下步骤：步骤1：通过接触式图像传感器(CIS)或摄像头对药品说明信息进行采集；步骤2：对采集的所述药品说明信息进行识别，得到药品说明文字；步骤3：将所述药品说明文字进行朗读。本发明使用CIS或摄像头作为图像扫描的硬件终端，最终将扫描结果以语音朗读的形式呈现，有效解决老年人的阅读问题；使用该硬件终端不涉及智能手机APP，无需进行软件更新或升级。在老龄化日趋严重的社会中，本发明的提出旨在方便老人的阅读，防止误食用药品和过量食用药品的现象发生。本发明将CIS或摄像头及其外围电路作为一个终端，具有便携，操作简单的特点。

摘要： 本申请实施例提供了一种接口说明文档生成方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：接收终端发送的接口说明文档生成指令；响应于接口说明文档生成指令，解析接口模块的接口，得到接口解析数据；基于接口解析数据生成接口说明文档；本申请实施例能够解决自动生成接口说明文档的方法效率较低的问题。

摘要： 本发明属于图纸绘制技术领域，且公开了一种建筑设计说明文档的自动生成方法，该说明文档的自动生成的具体操作步骤如下：S1、获取需要绘制的建筑底图的DWG文件；S2、通过CAD解析服务，获取图纸相关楼层信息和项目信息。本发明运用运计算机技术，可以快速精确的解决CAD建筑设计图纸中设计说明文档的绘制问题，从而缩短绘图的时间提高绘图效率，更降低了绘图数据以及文本出错的概率，同时依靠计算机的精准计算，既能够保证文档排布完全符合设计的规范，而且可以实现美观整洁的效果；相较于人工设计、手动绘图，不仅有效的降低了人力成本和时间成本，更提高了绘图的精确性。

摘要： 本发明提供一种说明文档编辑、展示方法以及终端、计算机可读存储介质，该方法包括：S101：拆分说明文档的说明段，并根据说明段的拆分结果与匹配对象的关联度获取软件的不同功能关联的说明段，匹配对象包括软件界面的关键字、按钮中至少一种；S102：响应于输入的指令在软件界面显示和/或编辑选择的功能关联的说明段。本发明降低了说明文档编辑和处理的工作量，开发成本低，提升了用户获取软件功能信息的便捷性，减少了用户需要阅读的文字数量，从而避免用户的阅读欲望的降低，提升了用户的使用率和对软件的了解，提升了用户的使用体验。

摘要： 本发明涉及一种根据自然语言说明文档自动生成web前端代码系统，涉及计算机代码自动生成领域，包括数据输入单元、结构化逻辑生成单元、子逻辑生成单元、组件类型计算单元、结构化组件树生成单元以及Web页面渲染单元，本申请能够通过对自然语言的自动分析提取来生成Web前端的代码，大大提高的开发效率，特别在保险产品中有良好的应用。

摘要： 本发明提供一种检测需求说明文档中条件不完整性的方法，包括：抽取所述需求说明文档中的所述条件语句，基于所述句嵌入算法与所述聚类算法将所述条件语句按照相似度划分为若干个不相交的所述条件语句簇，按照条件语句簇中的词性标注结果对所述条件语句簇中的所述语义相关的条件语句进行再次划分得到所述描述同一事件的条件语句，基于否定助词的检测模板或基于检测词库的检测模板对所述描述同一事件的条件语句进行条件不完整性检测。即可完成对需求说明文档的条件不完整性进行检测，还可检测出事件的条件语句描述中不完整的地方，使得需求说明文档的检测变得高效、快捷。