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智能建筑导向的人屋交互设计系统分析和发展趋势研究
《南京艺术学院学报(美术与设计)》2025年第1期184-190,共7页胡寒阳 
深圳市科创委稳定支持项目资助《机器人时代的建筑设计与规划研究》(WDZC20200822215113001)阶段性研究成果。
人屋交互设计以其灵活性和可变性响应用户需求,对传统建筑设计理念产生深远影响,为智能建筑的创新发展注入了动力。系统性文献综述法的应用,梳理、提炼了人屋交互过程中的两种信息输入、四种信息输出模式以及人屋交互设计的三大趋势,以...
关键词：智能建筑 人屋交互 信息输入 信息输出 设计流程 
词语教学:低段语文阅读新径
《小学阅读指南（低年级版）》2024年第9期55-57,共3页李建英 
在小学语文教学中,针对低段学生的阅读教学不仅是教师的基本任务,更是一项充满挑战的任务。由于低段学生的认知特殊性,顺畅无阻的信息输入以及如何使学生有效内化所接收的知识,成为衡量阅读教学效果的标准。面对这一情况,教师应着眼于...
关键词：低段学生 词语教学 低段语文 综合素养 阅读教学 小学语文教学中 双重发展 信息输入 
思维导图,助力阅读教学可视化
《小学阅读指南（低年级版）》2024年第8期40-42,共3页朱月冬 
阅读是学生信息输入的关键环节,对于提升学生的语文核心素养具有至关重要的作用。教师可以利用绘制思维导图的方式,精准把握学生的阅读思维。而通过思维导图,学生能够优化阅读思维,实现对阅读内容的有效加工,并在理解和梳理阅读内容时...
关键词：语文核心素养 思维导图 精准把握 优化阅读 教学可视化 提高思维能力 学生的阅读 信息输入 
高中英语阅读教学文本解读的现状及思考
《成长》2024年第11期67-69,共3页李建芳 
在现阶段的高中英语课堂上,教师应当注重给学生开展阅读教学,因为阅读一直都是学生在语言学习过程中所需要经历的重要阶段,不仅能够强化和夯实学生的英语学习基础,还能够有效提升他们对于信息输入和解读的能力。与此同时,高中英语教师...
关键词：高中英语教师 高中英语课堂 文本解读 高中英语阅读教学 语言学习过程 现状及思考 信息输入 英语学习 
外语教育中的多模态信息输入
《海外英语》2024年第8期76-78,共3页张晓丹 
文章深入探讨了外语教育领域中多模态信息输入的主要支撑理论,即双编码理论和多媒体学习认知理论。通过对这些理论的详细分析,旨在揭示多模态信息输入在外语教育中的作用和价值,为未来的外语教育提供新的视角和思考。
关键词：多模态信息输入 理论基础 外语教育 
小学数学教学中学生独立思考能力的培养路径被引量：1
《新课程研究》2024年第11期114-116,共3页李亚玲 
文章探讨了在小学数学教学中培养学生独立思考能力的路径,包括“加大信息输入,搭建思考地基”“准确陈述问题,引导深入思考”“外显思维过程,加强自我反思”。教师在教学中需引导学生主动获取信息,为他们提供清晰、简洁的问题陈述与多...
关键词：小学数学 独立思考 信息输入 问题陈述 思维外显 反思 
初中生历史材料解答能力培养的策略
《中学历史教学》2024年第1期32-34,共3页吴宝颖 
广东省中山市教育科研2020年度青年项目“初中历史材料解答能力培养的策略研究”(课题编号C2020080)研究成果之一。
材料解答能力是学生历史学习中的重要能力.材料解答能力包含基于历史核心素养下的历史理解和历史解释能力.历史理解能力是前提,是信息输入的过程;历史解释能力是重要素养,是信息输出的过程.在中学历史教学中,两者相辅相成,不可割裂.
关键词：中学历史教学 解答能力 历史核心素养 信息输出 历史解释能力 初中生 信息输入 相辅相成 
解读感觉统合
《开卷有益（求医问药）》2023年第12期12-13,共2页王泽坤 廖敏 李瑞仕 
一、感觉统合感觉统合简称感统,是由美国加利福尼亚大学Ayres博士于1972年提出的概念。博士将感觉分成七种,分别为视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉、前庭觉及本体觉。感觉统合是机体将各种感觉通路的信息输入大脑,经过大脑对输入信息进行...
关键词：感觉统合 输入信息 神经系统 信息输入 前庭觉 本体觉 大脑 
基于关联度分析法的双参数对3D打印颜色再现的影响研究
《印刷工业》2023年第6期55-59,共5页邵珠伟 李效周 张宗运 王梦瑶 
生物基材料与绿色造纸国家重点实验室开放基金资助(No.ZZ20210108);2022年校级大学生创新创业训练计划。
3D打印技术已经可以实现全彩色打印,关于影响全彩色3D打印颜色再现的因素与控制研究成为热点。其中,打印层数设置和原材料颜色是影响3D打印颜色再现的关键信息。本文基于关联度分析法,通过设置打印层数和控制原材料颜色信息输入,实现对...
关键词：3D打印 彩色打印 颜色再现 关联度分析法 双参数 信息输入 层数 原材料 
疾病与死亡预测
《今日文摘》2023年第22期8-9,共2页苗炜 
2016年,斯坦福大学的研究人员训练了一个人工智能系统,它可以较为准确地预测一个病人是否会在接下来的3个月到12个月内死亡。该团队利用的数据是17万名死于癌症、心脏和神经系统疾病的患者,团队将患者的诊断结果、医疗程序、处方药在内...
关键词：人工智能系统 神经系统疾病 处方药 斯坦福大学 诊断结果 信息输入 团队 医疗程序 
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