学习重点

摘要： 小学语文统编教材已经在全国范围内得到普遍使用,在统编教材中一个重要的特点就是以单元划分,每个单元都有 具体的教学重点,在具体的教学中,教师只有在准确把握单元编写意图之后,才能在具体的教学中有效落实相应的教学重点,从 而促进学生语文能力的稳定提升。本文主要就小学语文教师如何结合教材编写特点落实单元学习重点进行分析。

摘要： 语言测试作为英语教学评估的重要手段,在大学英语教学中起着举足轻重的作用.大学英语四六级测试自1987年开始实施,历经六次改革,其目的是满足新时期国家对人在的需求,对大学生的实际英语能力提供准确的测量.同时,四六级测试的每一次改革都会掀起对英语学习的新探索,通过调整学习策略更好地提高大学生英语综合能力.因此,四六级考试对于促进我国大学英语学习和提高大学英语教学的地位有着积极的作用.

摘要： 作为语言学的分支,认知语言学是一种针对培养语言学习天赋,包含语言学、心理学与人工智能知识等理论的综合性文化学科。而其学科所关注的词汇建立的基本知识、词汇原型理论以及语言构成等方面的知识在大学英语词汇教学过程中有着重要的启发意义。该文通过分析学生在学习词汇过程中遇到的阻碍,结合分析认知语言学的有效理论意义,提出认知语言学视角下英语词汇的教学应用技巧,希望能为认知语言学理论在英语词汇教学中的实践提供一定的参考与借鉴。

摘要： 在初中阶段的教学中，几何是其中的重要组成部分。教师在开展课堂教学时，应提高对于初中几何的重视。教师在进行课堂教学时，应从自己已有的经验出发，思考一定的思路来源，更好地突破教学重点。

摘要： 语言测试作为英语教学评估的重要手段,在大学英语教学中起着举足轻重的作用。大学英语四六级测试自1987年开始实施,历经六次改革,其目的是满足新时期国家对人在的需求,对大学生的实际英语能力提供准确的测量。同时,四六级测试的每一次改革都会掀起对英语学习的新探索,通过调整学习策略更好地提高大学生英语综合能力。因此,四六级考试对于促进我国大学英语学习和提高大学英语教学的地位有着积极的作用。

摘要： 随着教育改革的不断发展,在现代教学中教育方法也在不断推陈出新,很多教师都在进行教学改革,根据新的教学要求改变传统的教育模式,提高课堂的教学效率和质量,培养学生的素质能力。在小学数学教育中教师也要适应新的教学需要,加强对数学课堂的改革创新,结合学生的个性特点,开展对数学教育方式和内容的改革,激发学生的课堂学习兴趣,指导学生进行对数学知识的分析和思考,提高学生的课堂参与度,培养学生的逻辑思维和运算能力,促进学生综合素质的培养。本文就以“圆锥的体积”为例谈小学数学课堂教学的各种策略,以供大家参考。

摘要： 初中数学教学是一个完整的体系,初一阶段的数学基础内容多,知识面广,初二阶段的重点难点多,不易理解,初三阶段涉及到中考,更是重中之重,所以教师在教学过程中,也要根据教学内容,科学调整教学策略.初中数学主要是思维模式的问题,发散性思维,很关键.初中数学难点不多,先把基础打牢,后面进行难题重点学习.

摘要： 高中阶段的计算机课程学习不仅仅是为了完成高中阶段的课程任务,更是为了社会科技发展,国人所必须掌握的一门技术.因此高中阶段的计算机学习,能够将同学们的综合能力全面提升,对未来的大学阶段的专业选择以及后期的从业就业都能起到良好的促进作用.

摘要： 本发明涉及一种基于深度学习实现针对特种场所重点人员穿着进行识别处理的系统，其中，该系统包括视频分析模块，用于接入、读取特种场所视频图像，并对其进行抽帧、去重数据预处理操作；目标人员检测网络训练模型模块，用于将经过视频分析模块处理后的图像进行标注，训练目标人员检测模型；目标智能检测模块，用于获取目标人员识别图像；目标智能解析模块，用于判断目标人员是否正确穿着。本发明还涉及一种基于上述系统的方法、装置、处理器及计算机可读存储介质。采用了本发明的相应的系统、方法、装置、处理器及存储介质，通过基于深度学习的检测、分类模型，及时对未正确着装的行为进行识别和报警，为监测特种场所重点人员穿着规范提供帮助。

摘要： 本发明公开了基于联邦学习模式的社区重点人员监管方法，包括如下步骤：S100前端感知系统采集视频监控、人脸及车辆抓拍数据；S200进行重点人员活动轨迹、车辆轨迹、轨迹融合及数据时空融合分析；S300创建社区重点人员行为联邦学习模型；S400提供重点人员信息综合查询、重点人员异动轨迹查询、重点人员区域关联查询；S500绘制重点人员区域分布图，进行区域重点人员统计及重点人员同轨分析。本方法通过前端感知系统采集各种数据；通过大数据分析模块对重点人员行为进行分析，模拟重点人员各种情况的活动轨迹；创建重点人员行为联邦学习模型，对重点人员行为进行预测，为及时发现重点人员异常行为提供了有力的支持，解决了对重点人员日常监控问题。

摘要： 本申请实施例公开了一种用于确定重点学习内容的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及图像识别、语音识别、人脸识别以及关节识别技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取用户在线上学习的不同交互学习阶段的学习特征数据；交互学习阶段包括：观看阶段、在线答题阶段、语音交互阶段、动作模仿阶段中的至少一项；利用与每种交互学习阶段对应的预设分析方式分析对应的学习特征数据，得到对应的实际学习专注度；根据实际学习专注度确定不满足预设学习专注度要求的目标时段，并将与目标时段对应的学习内容确定为重点学习内容。通过实施方式能够正向、准确、针对性的确定出用户未专注于线上学习应用时的部分内容。

摘要： 本发明公开了一种基于强化学习算法和自适应序贯重点抽样的电力系统充裕度评估方法，属于电力系统及其自动化领域。本发明首先对随机变量进行分类，初始化各个随机变量的重要性矩阵，然后基于各个随机变量的重要性矩阵，计算各个随机变量的重点抽样概率分布密度函数，抽取所有随机变量的样本集根据偏置系数进行筛选，若本次抽取的样本集通过筛选，则进行确定性的充裕度指标计算，否则重复抽样，反复进行充裕度指标计算，直至指标计算结果收敛。本发明解决了高维不确定变量重点抽样密度不易构建的问题，可以大大提高抽样效率，为电力系统充裕指标的快速评估提供高效、可靠的仿真计算方法。

摘要： 取得部取得从控制对象观测到的、表示解释变量与目标变量的组合的多个观测数据。教师用学习部基于由取得部取得的多个观测数据，对用于根据解释变量输出目标变量的模型执行学习，生成学习完毕的教师用模型。学习用数据生成部通过对由教师用学习部生成的教师用模型输入规定的解释变量，取得针对规定的解释变量的规定的目标变量，生成规定的解释变量和规定的目标变量的组合作为用于对决策树模型执行学习的学习用数据。

摘要： 本发明的基板处理装置(100)具备基板保持部(120)、药液供给部(130)、基板信息取得部(22a)、药液处理条件信息取得部(22b)、及控制部(22)。基板信息取得部(22a)取得包含硬化层厚度信息或离子注入条件信息的基板信息，该硬化层厚度信息表示处理对象基板的抗蚀层中的硬化层的厚度，该离子注入条件信息表示在抗蚀层形成硬化层的离子注入的条件。药液处理条件信息取得部(22b)基于基板信息，自学习完成模型取得表示关于处理对象基板的药液处理条件的药液处理条件信息。控制部(22)根据药液处理条件信息来控制基板保持部(120)及药液供给部(130)，以利用药液对处理对象基板进行处理。

摘要： 学习装置(100、100a、100b)具有：学习用数据取得部(109)，其取得多个学习用数据，1个学习用数据是基于包含时间序列的观察值的1个或多个时间序列数据中的1个时间序列数据的第1信息、基于包含彼此不同的至少2个预测期间的多个预测期间中的1个预测期间的第2信息、以及基于经过预测期间后的观察值的第3信息的组合；以及学习部(110)，其将组合学习用数据中的第1信息和第2信息而成的信息作为说明变量，并且将第3信息作为响应变量，使用学习用数据取得部(109)取得的多个学习用数据进行学习，生成能够推理经过指定的预测期间后的推理观察值的已学习模型。

摘要： 具备：取得包含基板在装置内的位置及在各单元内的经过时间的状态信息的状态信息取得部；具有预测在某个状态下对于进行是否从匣盒取出新的基板及搬送至哪个处理单元的行动的价值的预测模型，并将取得的状态信息作为输入，基于预测模型选择一个行动的行动选择部；以进行所选择的行动的方式发送指示信号的指示信号发送部；取得包含处理片数与等待时间的动作结果的动作结果取得部；及以处理片数越多且等待时间越短则报酬越大的方式基于取得的动作结果来计算报酬，并基于该报酬来更新预测模型的预测模型更新部。

摘要： 本发明涉及一种通过使用自适应超参数的多阶段学习对机器学习网络进行设备上学习的方法，包括：(a)当新的学习用数据满足设备上学习条件时，将当前学习分为第1阶段学习至第n阶段学习，生成第1阶段学习用数据至第n阶段学习用数据，基于多个超参数中每一个的默认值生成第1超参数集候选至超参数集候选，训练所述机器学习网络，选择性能最高的所述机器学习网络，生成为第1自适应超参数集；(b)生成第(k_1)超参数集候选至第(k_h)超参数集候选，使用第k阶段学习用数据来训练，选择性能最高的所述第(k‑1)阶段学习的机器学习网络，生成第k自适应超参数集；以及(c)生成第n自适应超参数集，进行第n阶段学习，从而完成所述当前学习。

摘要： 本申请实施例公开了一种用于确定重点学习内容的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及图像数据处理、云计算、线上学习技术领域。该方法的一具体实施方式包括：首先，获取线上学习应用运行时的设备运行数据；然后，根据该设备运行数据确定用户未专注于该线上学习应用的目标时段，设备运行数据包括以下至少一项：应用是否运行在后台的运行状态信息、应用界面所处的实际层级信息、信息输入设备的工作状态信息；最后，将与该目标时段对应的学习内容确定为重点学习内容。应用该实施方式能够更加准确、极具针对性的确定出重点学习内容，尽可能的缩短用户学习重点学习内容所耗费的时间，提升线上学习效率。