学习应用

摘要： 随着教育界的不断改革,许多教师越来越注意到家庭教育对于学生初中数学学习的重要性,家庭教育能够为学生提供更好的学习条件,从而保证学生在比较好的学习环境中不断的进步。但是许多教师没有注意到家庭教育的重要性,在数学教学中也没有挖掘适合家庭教育的元素,所以无法让家庭教育发挥出真正的作用。文章从几方面提出了一些有效的措施,以此有针对性地突出家庭教育在数学学习中的应用,同时也能够显著提升学生数学学习的效果,帮助学生达到更高的学习目标。

摘要： 区别于传统的学习方法,思维导图作为有效学习工具,在高校数学学习与教学方面的研究较少,还有很大的研究价值.本课题以本科生基础性课程《医药数理统计》为例,在知识框架中使用思维导图学习工具,展现思维导图不仅能够帮助学生课前直观的了解知识点分布、课中有目标的学习重难点内容、课后系统的复习知识点同时对知识点进行探索和延伸、解题时明确求解思路,还能够帮助教师层次分明地备课,条理清晰地授课,达到良好的教学效果.因此加强高校教师学习思维导图,以及引导学生如何绘制和使用思维导图是非常必要的.

摘要： 在高中数学教学中,阅读学习法的应用频率越来越高,这一教学法能够有效提升学生的学习能力,激发学生的学习能动性,使学生自主钻研数学知识.基于此,文章结合高中数学教学的现实条件,了解阅读和学习法的应用策略及要求,通过对阅读学习法的优势分析及研究,为数学学习和数学教学的改革提供更多的依据和借鉴.

摘要： 随着国家各项经济事业的不断发展和科技水平的不断提高,越来越多的先进技术,如多媒体技术被用于日常的教育教学活动中。初中数学在整个初中的学习阶段占据着非常重要的地位。由于数学学科本身具有较强的逻辑性和抽象性,并且传统的数学教学课堂是比较枯燥的,所以很多同学在学习时会觉得比较力不从心,难以掌握。在新课改的教育背景下,教师要善于利用各种教学工具,不断地创新教学模式,给学生们提供一个轻松愉悦的学习环境。

摘要： 现代化的小学数学课堂教学理念当中,小学数学课堂教学方式也在不断的改变,为了让学生们在进行数学知识学习的过程中拥有更加充分地学习热情,将学生们的学习能力更加充分的发挥出来,很多教师在教学方法上面都比较喜欢使用小组合作学习方式开展教学,教师可以在课堂教学开展的过程中,将小组合作学习方式当成是主要的研究对象,展开更加深入的数学探究,将学生培养为更加优秀的数学人才.

摘要： 新课标改革的不断深化,对我国教育教学模式提出了更高的要求,重视教学模式的创新,不仅有利于提升教学效率和水平,还有利于促进学生的全面发展,培养学生的发散性思维。为了贯彻新课改,初中物理教学应重视转变教学理念和思想,创新教学模式,合作探究式教学是一种较为开放式的教学模式,其更加注重培养学生的合作学习能力、独立思考能力,能够促进学生的全面、自主、有个性的发展,可以有效提升初中物理教学质量。

摘要： 本文结合高中教学章节，列举了物理模型的几种类型：运动学（按运动简易分类）、场（场的共同特性是力的特性与能的特性）、路（包括交流电路与直流电路）、图像及实验。在高三复习过程中,若能正确应用物理模型,会缩短审题时间、抓住关键点、提高审题效率,会整体把握物理现象及过程,提高驾驭试题及整套试卷的能力.

摘要： 本文结合高中教学章节，列举了物理模型的几种类型：运动学（按运动简易分类）、场（场的共同特性是力的特性与能的特性）、路（包括交流电路与直流电路）、图像及实验。在高三复习过程中,若能正确应用物理模型,会缩短审题时间、抓住关键点、提高审题效率,会整体把握物理现象及过程,提高驾驭试题及整套试卷的能力.

摘要： 本文结合高中教学章节，列举了物理模型的几种类型：运动学（按运动简易分类）、场（场的共同特性是力的特性与能的特性）、路（包括交流电路与直流电路）、图像及实验。在高三复习过程中,若能正确应用物理模型,会缩短审题时间、抓住关键点、提高审题效率,会整体把握物理现象及过程,提高驾驭试题及整套试卷的能力.

摘要： 本文结合高中教学章节，列举了物理模型的几种类型：运动学（按运动简易分类）、场（场的共同特性是力的特性与能的特性）、路（包括交流电路与直流电路）、图像及实验。在高三复习过程中,若能正确应用物理模型,会缩短审题时间、抓住关键点、提高审题效率,会整体把握物理现象及过程,提高驾驭试题及整套试卷的能力.

摘要： 一种基于蒸馏学习和深度学习的纯意念控制智能康复方法，包括：根据所采集的已有被试者的脑电信号构建教师网络和学生网络，包括构建时空卷积块、构建教师网络和构建学生网络；利用已采集的被试者的脑电信号对教师网络进行预训练；在经过预训练的教师网络的基础上，对学生网络进行预训练；在预训练学生网络的基础上对学生网络进行再次训练；通过纯意念控制智能康复系统采集被试者的脑电信号，并在训练完毕的学生网络的基础上对输入的脑电信号进行识别，当识别出脑电类别所对应的被试者运动意图后，通过纯意念控制智能康复系统的外骨骼康复器械协助被试者执行相应的肢体动作，完成康复训练。本发明能够实现使用者进行主动康复训练。

摘要： 本发明实施例涉及视频教学技术领域，公开了一种预习讲义与视频课程的交互学习方法及应用学习客户端，该方法包括：接收用户针对预习讲义中例题的解答答案；判断解答答案与预设答案是否匹配，如果不匹配，将该例题确定为错误解答例题；获取错误解答例题的属性信息；根据属性信息，获取错误解答例题的配套讲解内容在视频课程中的播放时间信息，该播放时间信息包括配套讲解内容的播放时间起点以及播放时间终点；调用视频课程，以及控制视频课程跳转到播放时间起点开始播放配套讲解内容，直至到播放时间终点结束。实施本发明实施例，帮助用户了解自己的薄弱知识点和已掌握的知识点，然后对用户的薄弱知识点提供针对性的学习，以提高用户的学习绩效。

摘要： 本发明涉及一种基于动态学习风格信息的自适应学习特征提取系统及应用，所述提取系统包括：第一信息采集模块，用于动态采集用户学前测试的过程信息并存储；第二信息采集模块，用于采集用户输入的学习风格自评信息并存储；学习特征生成模块，用于对所述过程信息和学习风格自评信息进行匹配处理，生成该用户的学习风格特征值。与现有技术相比，本发明具有可以准确获得用户的学习风格特征，进而提高学习效率等优点。

摘要： 本公开提供了一种基于深度学习框架生成和应用深度学习模型的方法及装置，涉及计算机领域。具体实现方案为：在目标设备上构建基础运行环境，其中，基础运行环境为深度学习模型的整体生成过程提供环境准备；按照业务需求和/或硬件需求，在基础运行环境中生成深度学习模型的基础功能，得到第一处理结果；基于第一处理结果在基础运行环境中生成深度学习模型的扩展功能，得到第二处理结果；利用预设测试脚本对第二处理结果进行功能测试，输出测试结果。解决了相关技术中构建模型时，出现的无法对模型设计的整体流程进行设置的技术问题。其中，利用预设测试脚本对第二处理结果进行功能测试用于保证模型设计的整体流程的可靠性。

摘要： 本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种兼容多学习模型的自适应学习系统，学生属性模块、多学习模型模块和智能算法和推送模块。学生属性模块包括学生基本信息单元和全知识点掌握参数列表单元；多学习模型模块包括学习分类标签单元和学习遗忘曲线单元；智能算法及推送模块包括知识点掌握参数列表遍历单元、复习推送优先级单元和加权平均知识点获取最终优先级排序单元。本发明还公开了一种兼容多学习模型的自适应学习方法及应用。本发明用于将学习模型融入在在线学习产品的考核中，并精准匹配学生的最优学习路径。

摘要： 本发明涉及学习监控的技术领域，揭露了一种应用于学习领域下的智能耳机的学习监控手段，包括：对预处理后的智能耳机音频信号进行特征提取；构建改进的端到端语音识别模型，将所提取到的音频信号特征输入到模型中；对识别的语音结果进行词对转换，并计算转换后词对的词对紧凑度；基于词对紧凑度构建动态加权语音主题识别模型，将语音识别结果的词汇紧凑度输入到模型中；将所识别得到的语音主题与当前授课内容主题进行主题判断。本发明所述方法着重考察语音识别内容中词对紧凑度更高的词对，紧凑度更高的词对具有更高的主题识别权重，且在主题识别过程中，动态考虑其余词对的主题选择概率，基于全局主题识别实现更为准确的语音主题识别。

摘要： 本发明涉及应用于对开式滑动门的双致动器的协同控制的特性学习系统及特性学习方法。所述系统可以包括：第一位置传感器，其配置成检测沿滑轨在第一方向上操作的门的位置；轴组件，其包括在相对于门的第二方向上操作的轴，以防止门抖动；第一电机和第二电机，其与所述门和所述轴组件接合，并配置成分别向所述门和所述轴组件提供驱动力；存储器单元，其配置成存储门的位置；以及控制器，其配置成当检测到由于所述第一电机和所述第二电机之间的行程差而发生的失速状态时在预定的时间段内调整所述第二电机的输出，并且基于所述门的位置来确定对于门的完全打开或关闭的学习成功或者学习失败。

摘要： 终身深度神经网络(L‑DNN)技术通过实现快速、后期部署学习来革新深度学习，无需广泛训练、大量计算资源或大量数据存储。它使用具有快速学习子系统(模块B)的富含表示的基于DNN的子系统(模块A)来快速学习新特征，而不会忘记先前学习到的特征。与常规DNN相比，L‑DNN使用更少的数据来建立稳固的网络，显著更短的训练时间，以及在装置上而不是在服务器上的学习。它无需重新训练或存储数据就能够添加新知识。结果，具有L‑DNN的边缘装置可以在部署之后连续不断地学习，消除数据收集和注释、存储器和数据存储以及计算能力方面的巨大成本。这种快速的本地装置上的学习可以用于安全、供应链监测、灾难和应急响应、基础设施和财产的基于无人机的检查及其他应用。

摘要： 本发明提供能够客观且准确地对估计对象具有的疼痛进行判别的疼痛估计方法及装置。详细而言，提供基于估计对象的脑波对所述估计对象具有的疼痛进行监视的疼痛监视方法、实施该方法的装置、系统、以及生成用于判别对象的疼痛的模型的方法、以及实施该方法的装置、系统。另外还提供机器学习的改良方法、以及实施该方法的装置、系统。本发明以高效地提供高精度的疼痛判别为课题，因此还提供使用包括脑波特征量相互关系以及复杂性指标等脑波特征量中的至少一个的脑波特征量对疼痛进行判定的方法、用于实施该方法的系统、装置。

摘要： 本发明公开了一种基于迁移学习和注意力机制元学习应用在小样本图片分类的方法，该方法从大规模的训练数据中学习到先验知识，在只使用少量标记训练数据情况下，可以帮助深度神经网络更快的收敛，同时降低网络过拟合的可能性。该方法采用DenseNet网络作为特征提取器，小样本分类任务的难点就是样本量少，本方法采用的特征提取器网络采用特征重用的方法，将有限的图片进行充分的利用。大规模数据训练为深度网络权值提供了良好的初始化，使元学习在较少的任务下能够快速的收敛，这些操作保持了训练后的深度网络权重不变，从而避免了灾难遗忘的问题。