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基于C摘要：应用c-d生产函数对1995-2008年聊城市的农业生产投入要素进行了测度与评价。
结果表明，聊城市农业生产处于规模报酬递增阶段，各要素的作用比较协调，处于稳步增长阶段；耗电量、化肥施用量、灌溉量对农业产出的增长作用分别为7.74%、4.65%和3.29%；耗电量和化肥施用量的弹性系数都远小于1，说明在目前情况下尚没有充分发挥其投资效益，仍有潜力可挖；影响农业总产出的因素除了已选择的耗电量、化肥施用量、灌溉量3要素外，还有技术水平的提高和政策因素的影响。
关键词：农业生产要素；c-d生产函数；测度与评析；聊城市中图分类号：f062.2 文献标识码：a 文章编号：0439-8114（2013）03-0734-04山东省聊城市近年来着力发掘其作为江北水城的特殊资源优势发展旅游业，因而要对境内水源做近一步的限制利用与保护，同时也间接造成了在聊城市既定可利用水量的前提下导致农业灌溉用水量下降的潜在趋向，这将影响聊城市农业产业结构。
因此，论证农业各生产要素是否协调，对农林牧渔的贡献到底多大，是否需要调整等显得尤为必要。
c-d生产函数是由数学家柯布和经济学家道格拉斯两人对美国1899-1922年期间的有关经济进行分析和估算时提出来的，直到目前仍被广泛认为是一种常用的生产函数。
近年来，此方法在国内外农业生产研究方面已有一些深入的研究与成功的运用，如王林等[1]对山东省农业投入产出进行了分析；杨君等[2]对塔里木盆地农业生产投入产出潜力进行了研究；秦耀辰等[3]通过构建生产函数对河南省东部平原的粮食生产进行过投入产出潜力评估。
然而在此模型的应用中对灌溉量、农业耗电量的讨论还较少，更多的是单纯的分析劳动力投入和耕地面积等要素对农业产出的影响[4，5]。
事实上现代农业已日益集约化、机械化，耕地面积、劳动力人数对农业产出的影响已不再是决定性的要素，引入更多要素便成为必然，例如代表灌溉量的有效灌溉面积[6]，代表能源投入利用的耗电量以及与农业生产方式息息相关的化肥投入量等。
-089-2023年第35期（总第375期）教学案例基于“C-POTE”模型的小学语文跨学科主题活动设计钱 枭摘 要：跨学科学习是学习方式、教学方式变革的新方向，主张在真实的生活情境中利用不同的学科思维解决实际问题。
主要论述基于“C-POTE”模型的小学语文跨学科主题活动设计，旨在让学生在跨学科主题学习活动中，结合具有逻辑性的问题链深化对学科上位概念的理解，由此在新的问题情境中学会迁移，并为教师在跨学科主题设计、活动实施上实现预估评价与科学打磨。
关键词：跨学科学习；“C-POTE”模型；大概念；问题链作者简介：钱枭（1994—），男，江苏省苏州市吴江区盛泽实验小学。
跨学科学习强调培养学生在真实的问题情境中运用不同的学科思维解决问题的能力，该能力不仅包含解决问题的策略性知识，更强调在面对不同问题情境时调整问题解决策略的迁移能力。
本文参照华南师范大学博士生导师詹泽慧的团队提出的以大概念为基础的跨学科主题学习“C-POTE ”模型，即“概念群→问题链→目标层→任务簇→证据集”，以“令人沉醉的中国美食”主题为例，设计跨学科主题学习活动，分析跨学科主题活动设计策略。
一、“C-POTE”模型与跨学科主题活动设计概述“C-POTE ”模型是由华南师范大学博士生导师詹泽慧的团队在核心素养目标的导向下，结合学习进阶和教学评一体化设计的核心思想所建构的，以大概念为基础的跨学科主题学习模型。
C 、P 、O 、T 、E 分别对应概念群、问题链、目标层、任务簇、证据集。
根据跨学科主题学习活动的不同阶段，教师和学生分别承担不同的驱动任务，共同指向核心素养的达成［1］。
概念群是整合多学科的关键纽带。
跨学科学习主张在真实的问题情境中运用不同的学科思维解决实际问题。
因此，跨学科学习的主题活动设计需要先从各学科的基本概念出发，寻找各学科基本概念的交叉点，形成上位的跨学科概念，再根据跨学科概念与社会生活中的实际问题设计跨学科主题。
教师要立足本学科核心概念，寻找不同学科概念之间的交叉点，结合真实情境，设计跨学科主题，让学生明白该解决什么问题。
基于“C-POTE”模式的小学英语跨学科主题学习实践
郑醉榴
【期刊名称】《中小学英语教学与研究》
【年(卷),期】2024()2
【摘要】跨学科主题学习符合学生多方面发展的需要,对于实现课程综合化和实践化有着重要意义。
本文基于“C-POTE”模式,从述选概念群、设计问题链、确定目标层、组织任务簇、收集证据集五个环节开展小学英语跨学科主题学习实践探索。
研究发现,基于“C-POTE”的小学英语跨学科主题学习在一定程度上激发了学生的创新精神,提高了学生的综合语言运用能力和在真实情境中综合运用知识解决问题的能力。
【总页数】5页(P17-21)
【作者】郑醉榴
【作者单位】江苏省张家港市世茂小学
【正文语种】中文
【中图分类】G63
【相关文献】
1.小学语文“跨学科学习”任务群主题建构模式探索——以与综合实践活动课程的耦合为例
2.基于新课标的小学英语跨学科主题学习活动设计实践与思考
3.小学英语跨学科主题学习的实践与思考
4.“一点三链”课堂模式推进跨学科主题学习的实践路径——以《寻味湘西》跨学科主题教学为例
5.基于“C-POTE”模型的小学语文跨学科主题活动设计
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基于模糊C均值聚类算法的图像分割研究随着科学技术的迅速发展，图像处理和分析技术在各个领域得到了广泛应用。
图像分割作为图像处理中的重要环节，对于提取图像中的对象、边缘、轮廓等特征起着至关重要的作用，成为图像处理和分析领域的热点问题。
本文将介绍一种基于模糊C均值聚类算法的图像分割方法，该方法在图像处理和分析领域的应用具有广泛的前景。
一、图像分割技术基本原理图像分割是将图像中的像素划分成若干个具有独立形态、颜色、纹理等特征的区域，也就是到达一个将图像语义上的像素类别转化为离散数值上的过程。
图像分割技术主要分为基于阈值、区域生长、边缘检测、基于特征的方法和聚类分析等。
其中，聚类分析是一种重要的无监督图像分割方法，其基本思想是根据像素之间的相似度将所有图像像素划分为若干个聚类。
聚类分析中常用的聚类算法包括K均值聚类、模糊C均值聚类等，而模糊C均值聚类算法是一种比较常用且有效的聚类算法。
二、模糊C均值聚类算法基本原理模糊C均值聚类算法是一种基于多元统计分析、模糊集合理论和聚类分析的无监督聚类算法。
该算法可以克服K均值聚类算法对噪声和异常值的敏感性，得到更为准确的聚类结果。
具体地说，模糊C均值聚类算法的基本思路是将每个像素作为一个数据点，将图像中所有像素点分成K个类，每个像素点属于某一类的概率是模糊的。
模糊C均值聚类算法的目标是最小化聚类误差平方和，即最小化如下式子：其中，m是模糊度系数，用于描述每个像素点属于某一类别的程度。
当m趋近于1时，模糊C均值聚类算法退化为K均值聚类算法；而当m趋近于无穷大时，模糊C均值聚类算法收敛于直方图均衡化操作。
基于此，模糊C均值聚类算法通过不断迭代优化模糊度系数和聚类中心，直到达到用户指定的收敛条件为止。
三、基于模糊C均值聚类算法的图像分割方法基于模糊C均值聚类算法的图像分割方法可以分为以下步骤：(1)图像预处理：对图像进行去噪、灰度化等预处理，提高图像的质量和稳定性。
(2)像素聚类：将图像中的像素点作为数据点，采用模糊C均值聚类算法将所有像素点分成K个类别。
