学习方法指导

摘要： 酸碱盐知识内容繁杂,涉及的许多概念、物质种类、物质性质、化学实验、反应规律、反应的方程式、物质的应用广。酸碱盐也是中考的重要考点。纵观近些年来各地的中考化学试题,与酸碱盐相关的试题在中考中所占的比重十分大,基本占到卷面的20%~30%。中考中对酸碱盐知识考查的题型也多,实验探究题,物质的推断、鉴别、检验、除杂、分离、共存等均有涉及。学好这部分内容,可从以下几个方面入手。

摘要： 中职学校的专业课程与学生以往学习的课程有所不同,需要学生在学习策略上进行改变。农村中职学生学习质量不高,要有效地掌握专业知识与技能,教师要有意识地在学习动机、学习态度、学习行为、学习方法等方面对学生进行学习品质的培养。

摘要： 一、序言课教学的目标、内容和特点序言课是学生开始学习新数学分支或新章节的起始课课型.序言课的教学目标是让学生对将要学习的新知识及其在知识体系中的地位和作用有初步的认识,了解数学知识发展的脉络,从宏观上沟通新、旧知识的联系,激起学生对新知识的学习欲望.序言课的教学内容一般应包括:新章节的主要内容、作用与地位以及知识形成的背景等方面的概括介绍;学习本章节新知识所涉及的基础知识、思想方法以及学习方法指导等.序言课的教学具有内容相对零散、时空跨度大、对所提及的内容既不能过于深入,又要突出其蕴含的重要数学思想和方法,具有包罗万象、承上启下的特点.

摘要： 初中数学是一门比较重要的学科,又是难度比较大的学科.探究学习方法帮助学生学好数学,鼓励学生、激发学生对数学的学习兴趣,对学生进行宏观指导和微观切入;分块进行教学,细化知识点由易到难;切断学生"等食吃"的懒惰想法;在课堂上启迪学生的思维,教给学生学习方法,常规引领,循序渐进,提炼升华.数学学习方法的指导需要长期坚持,要培养学生良好的学习习惯.

摘要： 词汇是构成语言最基本的要素,词汇教学在英语教学中占据着重要的地位,没有词汇量的积累,英语语言的学习就会失去它本身的意义。因此,在高中英语的词汇教学当中,教师为了能够让学生更加熟练地掌握词汇技巧,就应该以认真的态度来对待学生的学习。本篇文章将会从语言基础练习、情景教学和学习方法指导三方面展开论述,提供一定的参考建议。

摘要： 本文从中考复习的角度出发,对牛津英语8B重要语言知识点进行了汇总、精讲,以期为学生提升学习方法指导。

摘要： 教学活动的最终目的是使学生掌握知识要点,提高能力.因此,学生是教学活动的主体,教师不仅要关注自身的教学水平,还要加强对学生学习方法的关注和引导.通过运用恰当的学习方法,学生可以更好地理解所学知识,这对提高课堂教学效率起到事半功倍的作用.结合初中数学教学的需要,探讨如何帮助学生掌握正确的学习方法.

摘要： 英语单词作为英语学习的基础,单词是英语中的“砖瓦”,单词是英语学习的基石。思维导图可以让知识更加形象化、系统化、可视化。思维导图的应用可以让初中英语教学事半功倍。本文主要探讨思维导图有效融入初中英语词汇教学中的应用方法,文章将从“集中学习有关联的词汇、词缀和词根及分类单词记忆、初中生学科导图学习方法指导”三方面展开详细的阐述。

摘要： 本文通过自己的教学实践首先介绍了做好初高中衔接的几个要点。然后略谈了初高中知识衔接的常见知识点:主要有不等式与方程问题、一元二次方程知识、因式分解的方法、绝对值问题、二次函数知识的再研究问题,分式知识的再现应用等。做好初高中的有力衔接,让学生能尽快适应高中的学习,提升学生高中学习的积极性。

摘要： 本文分析了扩大招生规模以后大学生存在的生源质量偏低、低年级同学对大学阶段的学习不适应等问题,提出了高等学校应根据学生的心理特点适时地在大学一年级学生中开设学习方法指导课,帮助新同学尽快适应大学的学习环境,掌握大学的学习方法.

摘要： 本发明公开了一种基于知识指导‑战术感知的智能体学习方法，用于在双方对战游戏的环境下，通过两个阶段的训练，利用人类的知识训练出一个以特定战术策略作战的智能体。具体包括如下步骤：1)对游戏画面和智能体的状态进行编码，构成状态特征；2)通过人为编写脚本的方式构建一个具有特定作战策略的脚本；3)智能体与脚本作战，收集对手的状态和动作数据进行第一阶段训练；4)训练后的智能体与电脑内置AI作战，通过强化学习的方式进行第二阶段训练；5)使用上述学习框架训练智能体以特定战术参与作战。本发明适用于微操环境下的双方作战模式的智能体训练，面对各种微操作战场景具有较好的胜率。

摘要： 提供使基于时间序列的数据的循环神经网络(RNN)的学习高效化的学习方法。学习方法包含：步骤(220)，将RNN初始化；和学习步骤(226)，将某矢量指定为开始位置，将各参数最佳化，以使得误差函数最小化，由此进行RNN的学习。学习步骤(226)包含：更新步骤(250)，使用以被指定的矢量为开头的连续的N个(N≥3)矢量，通过将末尾的矢量的参考值设为正解标签的Truncated BPTT来更新RNN的参数；和第1重复步骤240，直到结束条件成立为止，都重复以下处理，即，新指定相对于更新步骤中使用的N个矢量的末尾的矢量处于满足给定的关系的位置的矢量来执行学习步骤的处理。处于满足给定的关系的位置的矢量是从被指定的矢量起至少2个以上后的矢量。

摘要： 本发明涉及智能机器人技术领域，尤其涉及一种障碍物自学习方法及新障碍物自学习方法，障碍物自学习方法包括以下步骤：步骤1，获取移动区域的栅格地图数据，对每个栅格标记为未遍历；步骤2，设置栅格地图的起点栅格，将起点栅格数据入栈，控制移动单元到达起点栅格，重新标记起点栅格为已遍历；步骤3，每遍历一个栅格将该栅格数据入栈，控制移动单元遍历整个栅格地图，获取障碍物边界数据；步骤4，存储障碍物边界数据。通过使用本发明，可以实现以下效果：(1)自动获取障碍物信息，智能程度高，通过一次学习，以便能在以后的作业中主动避开障碍物；(2)能够自主学习环境中新增的障碍物。

摘要： 本发明公开了基于注意力指导的外部记忆和元学习的小样本学习方法，属于小样本学习方法领域，基于注意力指导的外部记忆和元学习的小样本学习方法，实现首次将推理网络、注意力机制和记忆机制相结合，并基于元学习框架进行小样本学习，通过将注意力机制和外部记忆机制结合作为先验知识存储器，并将元学习框架和变分推理结合构建识别器，有效利用结合注意力机制和外部记忆的先验知识存储器，弥补小样本带来的影响，并且，本发明通过联合学习一个嵌入函数，将表示映射到一个潜在空间，并将其作为值保存在外部存储器中，将外部存储器中的内容作为先验知识，在小样本到来时，从外部存储器中选择相近的知识，帮助提升小样本下分类器性能。

摘要： 簇权重计算部(322)根据特定讲话者的语音的信号，使用簇权重计算NN来计算至少任意一个层被分解为多个簇的掩模计算NN的与多个簇各自对应的权重。掩模计算部(302)根据1个以上的讲话者的语音的观测信号的特征量，使用通过由簇权重计算部(322)计算出的权重进行加权后的掩模计算NN来计算从1个以上的讲话者的语音的观测信号的特征量中提取特定讲话者的语音的特征量的掩模。

摘要： 本发明公开一种基于数据统计和知识指导的图拓扑学习方法及系统，能在有监督下游任务下从文本数据中学习到图拓扑，方法包括：输入文本数据，获取文本数据中的实体作为图拓扑的节点，根据历史文本数据计算节点间的条件概率，构建初始图拓扑的邻接矩阵。其次，基于领域知识图谱构建出每份文本数据的知识注意网络。最后，将初始图拓扑的邻接矩阵输入到DK_Transformer(Data and Knowledge drivenTransformer)模型中，并以知识注意网络为专家知识，联合注意力机制来学习出适应下游任务的图拓扑。本方面能有效解决现有基于文本数据的图拓扑构建方法仅考虑数据统计信息、未充分利用知识和无法适应下游任务等问题。

摘要： 本发明提出了一种受语义知识指导的类增量学习方法及系统，涉及人工智能技术领域。通过由CNN特征提取器和Bi‑GCN分类器组成类增量学习框架SOUL，该框架使用从类标签中提取的语义知识来构建类间关系图并学习Bi‑GCN分类器，基于Bi‑GCN分类器，将类间关系从语义模态迁移到图像分类器权重，以解决类间混淆问题。设计了一个局部拓扑保持约束，将学习到的特征空间的全局拓扑关系划分为一组局部拓扑关系，并在每个类增量学习阶段中保持这些局部关系，以防止学习到的特征空间的拓扑关系被破坏。通过将局部拓扑保持策略和SOUL框架结合，本发明的类增量学习方法在基准图像分类数据集上的典型设置中实现了最先进的性能精度。

摘要： 本发明公开了一种基于知识指导‑战术感知的智能体学习方法，用于在双方对战游戏的环境下，通过两个阶段的训练，利用人类的知识训练出一个以特定战术策略作战的智能体。具体包括如下步骤：1)对游戏画面和智能体的状态进行编码，构成状态特征；2)通过人为编写脚本的方式构建一个具有特定作战策略的脚本；3)智能体与脚本作战，收集对手的状态和动作数据进行第一阶段训练；4)训练后的智能体与电脑内置AI作战，通过强化学习的方式进行第二阶段训练；5)使用上述学习框架训练智能体以特定战术参与作战。本发明适用于微操环境下的双方作战模式的智能体训练，面对各种微操作战场景具有较好的胜率。

摘要： 本发明提供了一种基于深度强化学习方法的中国象棋博弈学习方法及系统，包括：步骤S1：将局面特征输入深度卷积神经网络，输出当前局面评估值和所有合法着法的概率；步骤S2：当前局面根据当前局面评估值和合法着法的概率，利用蒙特卡洛树搜索对当前局面进行决策，选择下一步的着法并执行走子，获取当前局面特征，重复触发步骤S1至步骤S2，直至棋局走到终局，得到对弈结果。本发明通过基于人类专家棋谱的监督学习和基于自我对弈的自学习的技术特征，实现快速提升模型棋力，并以迭代式方法逐步增强棋力以至模型棋力最终超过人类棋手的技术效果。

摘要： 本发明涉及一种哈希学习方法，通过数据集中的数据点对演化树进行训练，得到训练完成的演化树，对训练完成的演化树中除根节点外的所有节点进行初始化的海明码编码，使用贪心的路径编码策略对整棵演化树的保相似性损失函数进行优化，将保相似性损失函数最小值所对应的海明码编码作为演化树的每个叶子节点的哈希编码；计算某一数据点在演化树中的最佳匹配点，找到从根节点分裂出该数据点的最佳匹配点所对应的叶子节点的分裂路径，将该数据点的最佳匹配点分裂路径中对应的叶子节点的哈希编码进行有序组合，将其作为该数据点的哈希编码。还公开了一种无监督的在线哈希学习方法和应用。该哈希方法能降低编码复杂度，具有较好的查询性能。