学习程度

摘要： 运用计算机科学的基础概念进行问题的求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学广度和深度的一系列思维活动是美国卡内基梅隆大学计算机科学系周以真教授定义计算思维的具体含义.在小学阶段 Scratch 的教学就是要以培养学生的编程思想和思维方式为主.本文从提出运用思维表在 Scartch 教学中落实学生的计算思维中提高学生学习的广度和学习的深度中,让小学生通过玩中学,学中悟,悟中感受,感受中延伸等几个方面进行具体的阐述.

摘要： 我们常常看到的课堂是所有的学生面向教师,教师在讲台上讲得津津有味、头头是道甚至是唾沫横飞。孩子们呆坐在底下“聚精会神”地听讲。一部分程度好的孩子垄断了课堂的发言,而程度差的孩子漫慢在逃离课堂。学习程度好的学生也许可以做到,因为他们一贯的学习习惯好,基础好,能跟上老师的快节奏,而学习程度不好的那部分学生或因为不懂,或因为没听见老师说什么而选择沉默,老师也没过多的关注到他们,即使关注到他们也只是提醒他们要认真听,而没有从根源上去帮助他们,没有拉他们一把使之融入到课堂中。

摘要： 班主任的工作对象是成长中的学生，学生的学习程度、接受能力、性格特征等都不拘一格，智商、情商等参差不齐，这会让班主任面对不同的情况。甚至每天都会处理几件班级中鸡毛蒜皮且伤脑筋的事。另外，班主任作为教职员工，既要配合学校完成教学以外的其它事务，还要处理好与校领导、同事和家长的关系。当这些事情接踵而至的时候，有的教师会焦头烂额，心生烦躁、会无缘无故地生气，莫名其妙地发火，滋长消极情绪，时间长了职业倦怠感就会滋生。

摘要： 素质教育之中,德育是一个非常重要的组成部分,其不仅能促进学生的全面发展,对学生全面发展也起到了决定性作用,并占据主导地位。美术教学中渗透德育能深挖教材中潜在的德育因素,有助于学生思想境界的提高,有助于学生情操的陶冶和思想品德的完善。一、德育在小学教育中的重要地位德育能够使小学生养成良好的习惯,小学教育当中融入德育是社会发展的必然要求。随着社会的不断发展,人们不仅重视学生对知识的掌握,

摘要： 物理,作为基础学科中的非常重要的一门课程,它是以观察和实验作为基础的。在进行了一定的调研与分析后,我发现初中生大多数比较害怕物理,内心抗拒物理,对物理的学习没有信心,觉得永远学不好物理。本文简要分析一下初中物理学习困难的原因及对策。

摘要： 英语语感是一种重要的英语能力,同时也是学生英语思维的体现.学生英语语感能力的高低会直接影响到在英语听说读写等多个方面的学习程度,良好的语感能够让学生灵敏准确地把握词语、语言的感性和动态意义,也能让学生把握住语言的差别、对错和情感,进而提高学生的英语语言运用能力.

摘要： 阿婷的作业全是抄的!不应该啊？阿婷每次考试都名列前茅,按她的学习程度,作业完全可以不在话下,可她为什么还要抄作业呢？我百思不得其解。我找阿婷谈话,把我的疑惑和盘托出。她支支吾吾了半天也没有说出个所以然来。当天晚上我收到了一张纸条,字迹很娟秀,是阿婷写的：老师您好,今天您问我为什么抄作业,我没有说实话,

摘要： 本发明涉及在线学习技术领域，提供了一种用户单词学习投入程度的计算方法、学习方法及设备。所述用户单词学习投入程度的计算方法，包括步骤：接收用户登录信息；接收用户的学习项目选择指令；生成用户在所述学习项目下的有效学习时间；根据有效学习时间，生成第一学习量证明；根据第一学习量证明，生成该用户的总学习量证明。采用上述技术方案，通过用户的学习项目、有效学习时间来生成用户的学习量证明，能够反映出用户对该次学习的学习投入程度，而根据用户各次学习的学习量证明，可以反映出用户在整个学习过程中的投入程度，便于学员本人、教师、家长对学习状态的衡量和评估。

摘要： 本公开涉及用于训练应用程序以识别驾驶员疲劳的技术。根据从第一神经网络学习的图像的第一表示来重构面部表情图像。基于所述第一表示，使用第二神经网络以在先前的间隔或程度生成的图像中生成表达当前程度或疲劳的图像。根据所述第一表示以及从所述第二神经网络学习的第二表示来重构所述图像，并且根据相应的图像光流来生成内插视频数据的中间图像，其中，所述光流是通过将图像之间的时间帧中的图像融合在一起而形成的。根据所述数据来编译驾驶员的假疲劳状态视频，以在其中训练应用程序以检测驾驶员疲劳。

摘要： 本申请公开了一种基于深度学习的胰腺肿瘤纤维化程度预测方法及相关装置，所述方法包括获取待预测的胰腺图像，控制所述预测网络模型基于所述胰腺图像，确定所述胰腺图像中的胰腺肿瘤区域以及所述胰腺肿瘤区域对应的纤维化级别。本实施通过采用基于深度学习的预测网络模型对胰腺图像进行学习，可以学习到胰腺图像中的图像特征，并基于学习到的图像特征预测胰腺图像中的胰腺肿瘤区域以及所述胰腺肿瘤区域对应的纤维化级别，从而可以提高胰腺癌纤维化程度的预测的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的植物叶片病虫害严重程度评估方法，包括以下步骤：S1、采集植物叶片图像；S2、对植物叶片数据集进行数据扩充处理；S3、对扩充植物叶片数据集和病虫害叶片图像集中图像进行标注；S4、采用标注扩充植物叶片数据集和标注病虫害叶片图像集训练两个图像分割模型；S5、采用第一图像分割模型对待评估的植物叶片图像进行分割，得到叶片语义分割图；S6、对叶片语义分割图进行背景0填充；S7、采用第二图像分割模型对叶片图像数据进行分割，得到划分不同区域的叶片图像；S8、计算病虫害区域占比，得到植物叶片病虫害严重程度；本发明解决了现有缺乏一种对植物病虫严重程度进行评估的方法的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的轨道交通电机轴承故障程度分类模型构建方法，涉及轨道交通中的电机轴承故障诊断领域。具体使用轨道交通电机轴承加速度传感器信号进行深度学习网络训练，然后深度学习网络采用卷积神经网络或长短时记忆网络，可为轨道交通电机轴承健康监测提供一种高效准确的解决方案新范式。在牵引电机上安装加速度传感器，对电机振动信号进行实时采集和智能分析，从而实现对电机轴承实时正常状态监测和故障程度检测。本发明使用深度学习方法训练网络模型，可有效提高对故障类型和故障程度的分类准确度；数据采样为单轴加速度传感器，可有效降低数据采集的硬件成本，带来经济效益；能够结合数据特点，选择网络的类型和深度进行模型优化。

摘要： 本发明涉及一种利用深度学习算法的毛竹扩张程度评价和防控系统，所述防控系统使用埋设于土壤中的地下监察单元的多个压敏薄膜，监测毛竹竹鞭的生长情况；并进一步的，使用处理单元对获取的多个监察数据进行深度学习处理，采用神经卷积网络拟合基于非周期性的、周期性的以及非预期性的基于时间序列的生长模型，并将三部分的预测结果进行累加从而预测毛竹生长趋势，并相应作出应对策略。

摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的小麦白粉病发生程度预测方法，该方法包含以下步骤：获取小麦白粉病病情资料和相关气象资料；将小麦白粉病病情资料划为3类，利用过拟合方法将各类数据补齐，并对数据进行标准化；通过特征工程对气象资料进行筛选，得到适合的预测因子；利用筛选后的预测因子，构建基于机器学习的小麦白粉病发生程度的分类预测模型，并对其进行验证。获得了适用范围广、准确性高的基于人工神经网络的小麦白粉病发生程度预测模型，本发明可为小麦白粉病防治提供技术支撑。

摘要： 本发明提供了一种基于主动学习的缺陷报告严重程度预测方法，属于软件质量保障技术领域。解决了缺陷报告预测模型构建过程耗费大量人工成本进行缺陷报告严重程度标签的手工标记。其技术方案为：首先从项目所在的缺陷跟踪系统中，搜集历史缺陷报告并下载，对下载的数据集进行预处理，得到目标缺陷报告数据集；然后使用基于主动学习的逻辑回归分类方法，构建缺陷报告严重程度预测模型。本发明的有益效果为：该发明使用基于主动学习的逻辑回归分类方法，因其使用了逻辑回归分类方法，具有易实现、执行效率高、效果好的的优点；使用主动学习方法可在较少的人工成本下，进一步提高模型的预测能力。

摘要： 本发明涉及一种青砖茶原料渥堆程度的预测方法，更具体的说涉及一种基于近红外光谱技术和卷积神经网络方法的青砖茶原料渥堆程度的预测方法。本发明公开了一种基于深度学习的青砖茶渥堆程度精准预测方法，包括以下步骤，步骤一、茶样品收集与分类；步骤二、近红外光谱扫描；步骤三、光谱预处理方法筛选；步骤四、深度学习模型建立；步骤五、模型稳健性检验；步骤六、未知原料样品渥堆程度预测。针对上述背景技术所提出的问题，本发明的目的是：克服现有人工方法评审青砖茶原料渥堆程度存在较大的主观性、极易出现误判等缺陷，提供一种青砖茶原料渥堆程度的精准预测方法。

摘要： 本发明涉及一种基于置信学习和细粒度特征提取的玉米病害程度检测方法，包括：构建玉米病害样本；建立训练样本集；构建玉米病害程度检测模型；将训练样本集送入到玉米病害程度检测模型，迭代训练得到最佳的玉米病害程度检测模型；玉米病害程度检测：将待检测的样本输入到最佳的玉米病害程度检测模型当中，对待检测样本中的玉米病害种类以及病害程度进行识别。本发明通过噪声学习框架，提升了病害程度识别模型对于噪声数据的鲁棒性，对于实际场景下各种复杂的待测样本都能够有较好的识别准确度；针对玉米不同病害程度之间高度相似的问题，利用增强残差的变换编码模块丰富了提取特征，同时，加入特征选择模块，解决了细粒度特征不易识别的问题。