学习性

摘要： 《学习月刊》是由中共湖北省委宣传部主管,中共湖北省委党校、湖北省行政学院主办的政治理论期刊,大16开本,56个页码,月刊,面向国内外公开发行,国内统一刊号CN42-1095/D,国际连续出版刊号ISSN1003-6016。《学习月刊》突出学习性,坚持理论联系实际,重在推进党的思想理论的大众化、通俗化,为各级党政干部、企事业单位干部及社会科学理论工作者提供理论学习的精神园地。

摘要： 《学习月刊》是由中共湖北省委宣传部主管,中共湖北省委党校、湖北省行政学院主办的政治理论期刊,大16开本,56个页码,月刊,面向国内外公开发行,国内统一刊号CN42-1095/D,国际连续出版刊号ISSN1003-6016o《学习月刊》突出学习性,坚持理论联系实际,重在推进党的思想理论的大众化、通俗化,为各级党政干部。

摘要： 《学习月刊》是由中共湖北省委宣传部主管,中共湖北省委党校、湖北省行政学院主办的政治理论期刊,大16开本,56个页码,月刊,面向国内外公开发行,国内统一刊号CN42-1095/D,国际连续出版刊号ISSN1003-6016。《学习月刊》突出学习性,坚持理论联系实际,重在推进党的思想理论的大众化、通俗化,为各级党政干部、企事业单位干部及社会科学理论工作者提供理论学习的精神园地。欢迎一直关心本刊发展的读者和作者继续订阅本刊,继续不吝向本刊赐稿!

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摘要： 在我国悠久的历史文化背景下,传统文化的发展在社会的不断进步及发展过程中逐渐形成了完善的文化体系。为了持续发扬中国传统文化,经典诵读等形式的活动能提升学生的对传统文化的理解,也将会推动传统文化持续性发展和传承。本文将通过创设相关教学氛围,强化学生学习性、培养学生基础语感,提升学生学习水平等多项措施,对小学语文教学中开展经典诵读活动的具体策略进行分析。经典诵读活动在小学语文教学体系中经常涉及,其教学形式具有较强的灵活性,同时可以通过丰富的活动内容促进提升综合教育效果,全面提升学生的参与意识及综合素养。将完善的活动目标、环节、评价模式等渗透其中,为学生营造良好的活动氛围,丰富互动细节,将会全面提升中国传统文化的发展效果,进一步体现现代社会主义发展的重要路线。

摘要： 家庭是性教育最重要的场所之一,家长是儿童最好的性教育教师之一。近些年来,关注性教育的家长越来越多,但是,受行业发展缓慢、专业化队伍规模小等因素的制约,家长们普遍缺乏了解、学习性教育的渠道。为弥补这一缺失,更好地促进性教育事业的发展,中国性学会(下称学会)于2021年3月成立了家庭性教育分会(下称分会),带头组织以家庭为对象的学术研究,在全国各地开展面向家庭的课堂、演讲、工作坊、沙龙等活动。为数以万计的家庭普及了性教育知识,深受教师、家长及孩子们的喜爱。

摘要： 《当代汉语学习词典》有着鲜明的学习词典的特点,在词目上从严选词,挑选具有学习价值的语文词语;在义项编排上遵循义频优先的原则,同时照顾词性、认知、逻辑顺序;在义项组织上突出词性的作用,以符合学习习惯;释义上更为浅近,便于理解。张志毅先生对学习词典做了长期的研究和实践,《当代汉语学习词典》是这一研究的结晶和代表作。学习词典作为一种新型词典,也有三个问题值得进一步研究,如内向型学习词典与外向型学习词典的区别,学习词典所收词目的等级划分等有序性问题,如何充分挖掘、整理汉语汉字内在的规律与特点。

摘要： 《学习月刊》是由中共湖北省委宣传部主管,中共湖北省委党校、湖北省行政学院主办的政治理论期刊,大16开本,56个页码,月刊,面向国内外公开发行,国内统一刊号CN42-1095/D,国际连续出版刊号ISSN1003-6016。《学习月刊》突出学习性,坚持理论联系实际,重在推进党的思想理论的大众化、通俗化,为各级党政干部、企事业单位干部及社会科学理论工作者提供理论学习的精神园地。

摘要： 人民教育出版社辞书研究中心北京大学中文系现代汉语教研室北京大学中文系古代汉语教研室/编北京大学与人民教育出版社联合编写一部结合统编语文教材,专为中小学生编写的学习型词典收单字11 000多个,词语约50 000个注释突出规范性、学习性、文化性和科学性易混易错词语辨析300余组,精美彩图600多幅附录16个.

摘要： 中国青年报社社会调查中心联合问卷网,对1502名受访家长(孩子为学龄前的占26.4%,小学的占54.1%,中学的占19.5%)进行的一项调查显示,营销广告多(61.2%)和有诱导充值、消费的外链(55.8%)是受访家长表示现在学习类App普遍存在的问题。此外,含有游戏内容,娱乐性大于学习性(47.1%),缺少青少年模式(40.2%),内容不够专业,会误导孩子(27.5%)也是家长们担心的问题。88.6%的受访家长认为需要明确学习类App的准入机制和产品标准。

摘要： 学习性是学习的一种根本的属性,学习性使学习从人类复杂的活动中分离出来,即学习必须是具有学习性的活动.学习性是学习的适应性和历史性的统一,学习的工具性价值催生了教育职业,因此教育性应该受限于学习性.人的教育和学习都是为人的幸福而存在的,但教育的幸福是指向他人或者社会的,而学习的幸福则直指学习者本身.学习性表明学习的价值和人的价值本质是契合的,这就是利己(适应性)与利他(历史性)的统一.

摘要： 本发明公开了一种机器学习系统学习性能的评估方法，根据用户给定的评估次数，将数据集切分成多组不同的训练集和验证集；针对多组训练集和验证集中的每一组，使用训练集（验证集）对机器学习系统进行训练，得到机器学习模型；再使用验证集（训练集）对机器学习模型进行测试，得到机器学习系统性能的单次估计；当多组训练集和验证集全部用完后，将机器学习系统性能的所有估计平均起来作为系统性能的最终估计；同时等待用户是否采纳当前的估计；若用户需要增大评估次数，则在原有基础上，逐步增加余下的训练集和测试集，并执行机器学习系统的训练和测试，直至计算出新的性能估计；若用户采纳当前的估计，则返回当前的机器学习系统性能的估计。

摘要： 本发明公开了一种基于网络带宽分配的分布式深度学习性能优化方法，其特点是采用网络带宽分配策略Nebula的方法，将集群的网络资源在作业训练过程中动态分配进行性能优化，具体包括：提交分布式深度学习作业预运行、获取分布式深度学习作业相关参数；收集运行节点相关特征参数等步骤。本发明与现有技术相比具有带宽资源得到合理利用，优化作业运行性能，大大提高了作业的平均完成时间，方法简便，进一步缓解了进程间的网络资源竞争，有效提升集群资源的利用率。

摘要： 本发明涉及单目深度估计领域，公开了一种单目深度估计模型学习性能的不确定性量化方法，通过设计不确定性测量策略、不确定性引导策略和不确定性后处理策略。不仅能高效测量自监督单目深度模型输出深度图的不确定性，并且可以利用不确定性信息引导网络学习和对深度图进行后处理。本发明简单有效，不需要添加网络模块，避免了对基线模型网络结构的修改，可推广到现有和未来的自监督单目深度模型当中。

摘要： 本发明公开了一种机器学习系统学习性能的评估方法，根据用户给定的评估次数，将数据集切分成多组不同的训练集和验证集；针对多组训练集和验证集中的每一组，使用训练集（验证集）对机器学习系统进行训练，得到机器学习模型；再使用验证集（训练集）对机器学习模型进行测试，得到机器学习系统性能的单次估计；当多组训练集和验证集全部用完后，将机器学习系统性能的所有估计平均起来作为系统性能的最终估计；同时等待用户是否采纳当前的估计；若用户需要增大评估次数，则在原有基础上，逐步增加余下的训练集和测试集，并执行机器学习系统的训练和测试，直至计算出新的性能估计；若用户采纳当前的估计，则返回当前的机器学习系统性能的估计。

摘要： 本发明公开了一种基于条件GAN的数据增广改善个性化联邦学习性能方法，包括以下步骤，建立个性化联邦学习pFedMe模型；建立条件GAN模型，进而将其以个性化联邦学习的方式加入到pFdeMe模型中，得到基于条件GAN的pFedMe模型；获取CIFAR10数据集，并通过上述基于条件GAN的pFedMe模型，实现数据增广；得到基于条件GAN的数据增广方法在测试集上的准确率。通过本发明可以获取条件GAN有效提升个性化联邦学习性能的方式，对于使用条件GAN对模型进行数据增广具有实际价值。

摘要： 本发明涉及单目深度估计领域，公开了一种单目深度估计模型学习性能的不确定性量化方法，通过设计不确定性测量策略、不确定性引导策略和不确定性后处理策略。不仅能高效测量自监督单目深度模型输出深度图的不确定性，并且可以利用不确定性信息引导网络学习和对深度图进行后处理。本发明简单有效，不需要添加网络模块，避免了对基线模型网络结构的修改，可推广到现有和未来的自监督单目深度模型当中。

摘要： 本发明公开了计算机技术领域的一种细粒度多维度的大规模机器学习性能分析方法，基于Colossal‑AIProfiler和Colossal‑AIGemini内存策略管理工具一起实现，其使用的流程和PyTorchProfiler类似，Colossal‑AIProfiler被设计为一个上下文管理器，能够通过with语句很快完成开启和关闭，可以精确记录处于不同状态的Tensor信息，从而得到目前内存使用的具体情况，帮助开发者更好地优化在机器学习过程中内存的使用量和调度策略，帮助开发者将程序的带宽性能与数据移动带宽的理论上限进行比较，进行客观精准的性能分析，获得当前程序对资源的利用率，找到程序的主要优化方向，具有创造性。

摘要： 本发明涉及机器学习领域，提出一种提高工作机学习性能的方法、装置、设备及介质。方法包括：建立每个工作机对应的局部训练数据集，并通过高斯过程回归算法对所述局部训练数据集进行训练，以得到每个工作机对应的局部预测模型；通过服务器对所述每个工作机对应的局部预测模型的数据设置不确定性的修正项并基于rBCM聚合算法进行聚合，得到全局预测模型；将所述全局预测模型发送给所述每个工作机，并对所述每个工作机设置融合算法以及一个不确定性测试数据集合进行融合，以得到所述每个工作机对应的预测误差最小模型。本发明公开的方法可以显著提高工作机模型预测融合后最终的学习精度。

摘要： 本发明公开了一种基于无服务器计算的分布式深度学习性能保证方法，包括一个分布式深度神经网络（Distributed Deep Neural Network,DDNN）训练性能预测模型以及一个无服务器计算函数资源配置方法。具体包括提交DDNN作业预运行；获取DDNN作业相关参数；收集无服务器计算函数相关特征参数；设计了一种基于所述获取DDNN作业相关参数和无服务器计算系统相关特征参数的训练性能预测模型；本发明设计并实现一种简单且有效的基于无服务器计算函数资源配置策略λDNN，解决基于无服务器计算的DDNN训练中的性能预测问题，在保证DDNN训练性能的前提下最小化DDNN训练成本花销。

摘要： 本发明公开了一种细粒度学习性能预测方法、装置、设备及介质，方法包括：获取学习者对在线课程的学习特征记录；根据所述学习特征记录构建多模态融合学习特征矩阵；根据跨步范围获取临近元素；根据皮氏距离筛选相似动态特征；根据所述临近元素和所述相似动态特征，获取联合元素；将所述联合元素进行细粒度学习性能预测，得到预测结果。本发明实现了更为细粒度的过程成绩预测，能够及时地为学生或其他用户提供积极可行的反馈。实现学习者个体学习情况在不同阶段过程的及时有效获取，有助于提升在线学习环境中的学生的学习参与度与效能效果，可广泛应用于人工智能技术领域。