#好书推荐# 【#春精品教材#+#教师教育学科与教学论#】《数学教学论（第2版）》由曹一鸣主编，紧密结合现代数学教学理论与数学课程改革的发展动态，根据新修订的数学课程标准，从数学教学案例出发并配备视频拓展资源，阐述数学教学的基本原理、方法以及新课程理念，探讨中小学数学教学的过程，培养和提高师范生数学教学的基本技能。本书涵盖绪论、数学课程标准概述、数学学习理论简介、数学教学的基本问题、数学教学方法与数学教学模式、数学教学设计、数学课堂教学艺术、数学概念的教学、数学命题的教学、数学问题解决的教学、数学思想方法与数学学科核心素养及其教学、信息技术与数学教学、数学教育评价、数学教学研究与论文写作等内容，可作为高等师范院校数学教育专业本科生、研究生教材，也可供中小学数学教师、教研员作教学参考书。
学术造假难道也要从娃娃抓起吗？
六年级小学生研究基因并发表论文，真是让人惊呆了。能再假一点儿吗？
这次或许是搞的太过于夸张了，网友们都看不下去了，所以被爆出来了。
类似事件太多了，这样的校园风气让人堪忧。#教育微头条#
经常有学生问我，说加入我的团队是否要数学和计算机很好，老实说这是一个很大的误会。我们产出物比较丰富，可以是软件、工具或数据集，也可以是论文、幻灯片和新闻作品。重要的不是你已经会什么，而是你是否真的对信息分析感兴趣，如果对各类信息分析感兴趣，特别是对新技术的发展和互联网变化的分析感兴趣，我们团队就很适合你，有的同学比较好，和他说看啥资料就会实打实看，有的就差点，搞学术研究主要是对自己负责，下一份力，就有一份收获，当然大收获需要有运气。
#ICLR #论文推荐：
论文名称：Mathematical Reasoning via Self-supervised Skip-tree Training（通过自我监督的跳转树训练进行数学推理）
论文链接：网页链接
推荐理由：本文入选ICLR Spotlight。作者证明应用于数学公式的自监督语言模型能够实现逻辑推理。为了衡量语言模型的逻辑推理能力，该工作制定了几个评价（下游）任务，如推断类型、提示缺失的假设和完成等式。为了训练形式数学的语言模型，作者提出了一个新颖的跳过树任务。他们发现，在跳转树任务上训练的模型表现出强大数学推理能力，并且优于在标准跳转序列任务上训练的模型。该工作还通过测量其他证明中可证明性和有用性的频率，分析了模型提出新猜想的能力。
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同事1、1966年的人，还是中学一级职称，教数学，年年教毕业班，学生成绩也一直不错。也能运用现代教育技术，心态很好，活到老学到老，自愿参加信息技术培训。前几年，虽老却不言弃，发表论文，指导学生参赛，做课题研究。县优秀、市优秀教师经全体老师一致同意通过。今年应该可以评上高级老师，了却一桩心事。
同事2、1967的 本科毕业 ，90年教书，98年中学一级 ，开始参评，现在已准备放弃。
同事3、1963年的，40年教龄，82年巢湖师专毕业，评副高已经30年了，明年就退休了！
Y=Wx+b，这么简单的一个线性公式却是人工智能领域的核心。而在transformer模型中，此公式应用在FF前馈神经网络模块。
首先，我们来看一下论文中的feed-forward前馈神经网络的数学公式，其公式为FFN（x）=max(0,xW1+b1)W2+b2
其公式有三个部分组成，首先是xW1+b1，这个公式虽然看起来很简单，却是AI人工智能领域的核心，我们前期在分享手写数字识别的时候，分享过的一个公式y=Wx+b，其中W是权重，b为bias 偏差，跟这个公式完全一样，其中W1便是一个未知的参数，需要模型训练的矩阵，矩阵维度为[512,2048]。
第二部分是max(0,xW1+b1)，一个线性函数与0 取最大值，这个就是神经网络模型标准的relu激活函数
最后，经过relu激活函数后，我们再进行一次线性变换，此时的数据矩阵乘以未知矩阵W2，其矩阵维度为[2048,512]
以上便是feed-forward前馈神经网络的公式，而此公式又是如何使用在transformer模型中的？#动图详解transformer模型#
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日语情報科学指IT信息科学，不是侦查学、“名探偵コナン柯南” 、刑事捜査。
羽生结弦，花样滑冰世界冠军，日本早稲田大学人間科学部人間情報科学科。（图：羽生结弦毕业论文）
通常情報系研究科主要包括计算机科学、数理情报学、控制工学、通信情报工学、知能机械情报学等专攻。专业课包括数値計算、離散数学、数据结构与算法、形式言語、计算机结构、操作系统、信号与信息処理、制御系统理论、通信原理、机器学习等。
#灵感与复盘#
温故而知新，可以为师矣~
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