学习阶段

摘要： 随着互联网技术的发展和5G移动通信技术的商用,人们能够随时随地接入网络,这也促使了“互联网+”线上教育日益普及并蓬勃发展。线上教学模式与传统线下教学模式,各有优势与不足,两者结合恰好扬长避短、优势互补。本文提出了基于“三平台+三阶段”的线上线下综合教学模式,充分发挥线上和线下教学模式的优势,利用主辅新三大平台完善课前、课中和课后三个教学阶段的教与学活动,全面提高学生的自主学习能力和钻研问题的精神,最终达到理想的教学效果。

摘要： 本文主要阐述了教师在日常的体育课堂的教学活动的进展当中,教师必须对不同年纪以及年龄段的学生进行相应的教学设计,来实现各个阶段学生对的游戏教学方法以及手段.以此种教学方法来培养学生对体育课程的浓厚的兴趣,可以更主动的激励学生参与到日常的教学环节中来,旨在提高学生的身体素质,强健学生的体魄,这也是体育教学的初心所在.对每个年龄段以及年级的学生开展游戏化的教学方法,不光是教师在课堂中对教学环节的开展与丰富有,更关键的事就是去在体育教学活动时来培养学生的运动能力,入手点是促进学生开展体育活动,被体育的魅力所感染.然后也提醒了教师在教学中应更加的将注意力投入到教学活动的开展当中来,将游戏化的教学方法引入到日常教学中来,充分的去准备教学工作.

摘要： “良好的行为习惯,可以使人终生受益。”高一,是人生学习阶段的又一个起点,也是中学学习生涯的分水岭。有的学生继续努力,更加用功,高考时为自己交出了一份满意的答卷。有的学生则惶惶不可终日,迟迟适应不了高中的学习和生活,而与心中梦想失之交臂。

摘要： 体育舞蹈不是速成运动项目。在体育舞蹈教学中,短时间内将舞蹈跳好并不容易,更多需要对教学有一定的规划,细到每节课的教学任务。从零基础到冠军诞生,不仅需要学生自身的身体素质、天赋等方面,也需要教师根据学生的身心健康发展规律,设计教学方案,并应用于课堂之中。

摘要： 本文基于语用意识综合、层级视角,探寻不同学习阶段、不同语言水平、不同性别英语学习者语用意识发展特征与规律.结果 表明:1)不同阶段学习者语用意识综合、层级发展均存在显著性差异,学习者学习阶段越高其语用意识综合、层级发展程度也越高;2)不同语言水平学习者语用意识综合、层级发展均存在显著性差异,学习者语言水平越高其语用意识综合、层级发展程度也越高;3)不同性别学习者语用意识综合、层级发展均无显著性差异,但女性学习者语用意识综合、层级发展程度均高于男性学习者.

摘要： 在书法学习过程中,“临摹”必须经过的一个学习阶段,也是学好书法的不二法门。凡是有成就的书法家,没有不从临摹前人经典书作开始学习的。清代周星莲《临池管见》中云 :“初学书法,不外临摹。”因此,临摹对书法学习来说意义重大。

摘要： 随着我们国家经济不断发展,人们在物质生活方面得到了较大的满足,人们的关注层面逐渐向教育方面转移。对于初中的学习,英语受到广泛的关注。本文将探讨重点主要集中在英语教学模式方面,通过培养学生们的开放性思维,提高他们在英语方面的学习能力。

摘要： 教-学优化算法是一种新型启发式优化算法.针对教-学优化算法容易陷入局部最优的不足,提出了一种改进教-学优化算法(an improved teaching-learning based optimization,AITLBO).在教学阶段通过扰动机制提高教师的教学效果,避免算法陷入局部最优.在学习阶段初期分别采取较差学生向优秀学生动态随机学习和优秀学生重新向教师随机学习的策略使当前解向最优方向进化,避免较差解破坏较优解的结构,提高了学习阶段学生的学习效率.在学习阶段后期引入了学生自我反思的学习策略,实现算法对局部信息的精细搜索,提高算法对解空间信息开发的能力,避免了算法因过早收敛易陷入局部最优的不足.将其与目前较优的几种改进TLBO算法和其他启发式优化算法进行性能测试对比,结果表明AITLBO算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度.

摘要： 随着农村生活质量的不断提升,人们对幼儿阶段的教育逐渐的重视起来。幼儿教育是孩子在进入学习阶段的一个重要过渡期,对孩子的未来成长有着重要的意义,同时幼儿教育也是教育事业中的关键部分。由于农村幼儿教育收到多因素的影响,农村经济与教育水平严重制约着幼儿教育工作的发展,使得教育远不如城市,如何有效促进农村幼儿教育发展,这样已经成为教育事业的重点。

摘要： 初中的班级管理因其特殊性在所有学习阶段成为班主任最为头疼的一个时期,初中生的特点决定了师生关系的特殊状态。尽管我国的教育发展已经经历了一个较长时期,但是在此问题上依旧没有更好的解决方法,而随着教学改革的推进,教育领域对我们的班级管理提出了新的要求,班级管理效率问题的解决迫在眉睫,改变已经势在必行,本文就针对此类问题展开研究。

摘要： 创业失败是大学生创业者一种重要的学习资源,但目前针对大学生创业失败学习的研究较少.文章基于创业失败学习阶段的理论视角,主要采用多个案例编码的分析方法,对大学生创业失败学习内容的动态性特征进行描述.验证了大学生创业失败学习内容主要包括自我学习、商业学习、关系和网络学习、企业管理学习四个维度,并对四个维度的学习内容内涵进一步剖析.同时指出,不同的失败学习阶段,即识别失败、失败分析、失败实验阶段中失败学习内容存在差异.建议建立大学生创业失败援助机制,促进大学生创业失败的学习效果.

摘要： 随着我国高等教育的发展,高等工程教育已引起教育理论和实践界的广泛关注.本文力图从当前我国高等工程教育所面对的典型问题出发,针对高校知识传递与学生学习这两个既街接又对应的过程展开分析,探讨目前高等教育过程中存在的一些需要引起教育工作者注意的问题.并有针对性地提出了一些改善的建议.

摘要： 随着我国高等教育的发展,高等工程教育已引起教育理论和实践界的广泛关注.本文力图从当前我国高等工程教育所面对的典型问题出发,针对高校知识传递与学生学习这两个既街接又对应的过程展开分析,探讨目前高等教育过程中存在的一些需要引起教育工作者注意的问题.并有针对性地提出了一些改善的建议.

摘要： 随着我国高等教育的发展,高等工程教育已引起教育理论和实践界的广泛关注.本文力图从当前我国高等工程教育所面对的典型问题出发,针对高校知识传递与学生学习这两个既街接又对应的过程展开分析,探讨目前高等教育过程中存在的一些需要引起教育工作者注意的问题.并有针对性地提出了一些改善的建议.

摘要： 随着我国高等教育的发展,高等工程教育已引起教育理论和实践界的广泛关注.本文力图从当前我国高等工程教育所面对的典型问题出发,针对高校知识传递与学生学习这两个既街接又对应的过程展开分析,探讨目前高等教育过程中存在的一些需要引起教育工作者注意的问题.并有针对性地提出了一些改善的建议.

摘要： 随着我国高等教育的发展,高等工程教育已引起教育理论和实践界的广泛关注.本文力图从当前我国高等工程教育所面对的典型问题出发,针对高校知识传递与学生学习这两个既街接又对应的过程展开分析,探讨目前高等教育过程中存在的一些需要引起教育工作者注意的问题.并有针对性地提出了一些改善的建议.

摘要： 随着我国高等教育的发展,高等工程教育已引起教育理论和实践界的广泛关注.本文力图从当前我国高等工程教育所面对的典型问题出发,针对高校知识传递与学生学习这两个既街接又对应的过程展开分析,探讨目前高等教育过程中存在的一些需要引起教育工作者注意的问题.并有针对性地提出了一些改善的建议.

摘要： 本发明提供了一种结合快速表示学习和语义学习的睡眠阶段分期系统，包括信号采集单元、数据预处理单元、信号处理单元和预测结果处理单元；信号采集单元包括EEG信号采集模块和知识数据采集模块，分别用来获取原始EEG信号和睡眠阶段分期的相关知识；数据预处理单元包括特征预处理模块和知识预处理模块分别对采集的EEG信号和知识数据进行预处理；信号处理单元包括表示学习模块和语义学习模块呢能够有效的提取EEG信号特征和与睡眠分期相关的语义特征并得到两个分类结果；最后通过预测结果处理单元将得到两个分类结果加权融合得到最终结果。该系统提高了训练和预测速度，有效利用了信号特征和语义特征大大提高了睡眠阶段分期的准确性。

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： 本发明提供了一种基于零样本学习与对比学习的睡眠阶段分期方法，包括以下步骤：S1：获取原始脑电EEG、肌电EMG、眼电EOG生理信号并进行处理；S2：获取睡眠阶段分期相关的语义信息；S3：对生理信号及语义信息进行手动匹配；S4：数据集划分：将S3中匹配好的生理信号及语义信息组划分为训练集、验证集和测试集；S5：预训练：将S4过程中得到的训练集输入到基于零样本学习与对比学习模型中进行预训练，并利用对比学习对基于零样本学习与对比学习模型进行微调；S6：对睡眠阶段分期进行预测。本发明解决了现有技术中睡眠阶段评估准确率低的问题。

摘要： 本发明提供了一种结合快速表示学习和语义学习的睡眠阶段分期系统，包括信号采集单元、数据预处理单元、信号处理单元和预测结果处理单元；信号采集单元包括EEG信号采集模块和知识数据采集模块，分别用来获取原始EEG信号和睡眠阶段分期的相关知识；数据预处理单元包括特征预处理模块和知识预处理模块分别对采集的EEG信号和知识数据进行预处理；信号处理单元包括表示学习模块和语义学习模块呢能够有效的提取EEG信号特征和与睡眠分期相关的语义特征并得到两个分类结果；最后通过预测结果处理单元将得到两个分类结果加权融合得到最终结果。该系统提高了训练和预测速度，有效利用了信号特征和语义特征大大提高了睡眠阶段分期的准确性。

摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的双阶段卫浴陶瓷缺陷检测方法及设备，方法为将标注了目标缺陷信息的原始标注文件划分为第一标注数据集和第二标注数据集；并对第二标注数据集进行网格划分并剪裁，滤除仅包含背景的图片，获得缺陷图片数据集；依据原始标注文件和缺陷目标相对于原始图片的坐标偏移值，获取缺陷图片对应的标注文件，从而形成标注缺陷图片数据集，将第一标注数据集和标注缺陷图片数据集分别划分为训练集和测试集后，分别输入深度网络模型进行训练，并利用训练模型对待测目标进行缺陷检测，完成缺陷类型的识别与定位。本发明方法能够很好地抑制背景信息对检测结果的干扰，并且能够提高检测速度，满足工业现场应用精度和速度需求。

摘要： 本发明属于大数据技术领域，具体为一种基于模仿学习和数据增强的两阶段半监督群组发现方法。本发明通过种子选择‑种子扩张来完成群组发现任务，即给定少部分已知群组，识别出网络中其余与之相似的群组；种子选择阶段，建模种子选择器为回归器，并在已知群组中提取参与群组数量不同的节点对，以成对方式训练回归器，选择位于潜在群组内的节点作为种子节点；种子扩张阶段，建模种子扩张器为决策器，并在已知群组中提取出种子扩张轨迹，使用模仿学习训练决策器，并针对扩张阶段序列决策容易发生级联错误问题，通过数据增强辅助决策器的训练，通过正确决策完成由一个种子节点到一个局部群组的扩张过程。本发明有效提升了输出群组结果的准确性。

摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的多阶段轻量级人群计数方法，包括以下步骤：A、根据采集到的人群视频监控数据构建训练数据集；B、构建人群计数模型并设置模型训练参数；C、训练人群计数模型；D、在训练过程中计算人群计数模型的评价指标，若评价指标小于设定值，则保存模型参数并执行步骤E，否则执行步骤C继续训练；E、获取同场景下的人群视频，对视频隔帧进行模型预测，实时统计场景中的人数并展示人群密度图。与现有技术相比，本发明利用深度可分离卷积和多尺度思想结合，在能够保证人群计数效果的前提下，提高了模型的计数效率，使其更具有实用性。

摘要： 本发明属于烟叶晾制技术领域，公开了一种基于增量学习的雪茄烟烟叶晾制工艺阶段识别方法，提出了基于SGD逻辑分类算法，采用增量学习的模式对烟叶晾制工艺阶段进行识别的融合模型，该模型可结合晾制房采集的晾制数据特点对数据进行预处理和特征选择，通过增量训练的学习模式，逐步提高判断晾制工艺阶段的准确度，优化烟叶晾制的流程，缓解烟农的工作压力，提高烟叶的经济效益。本发明为烟叶数据特征填补大量有效信息，提高了后续模型预测准确度，解决晾制数据中大量噪声的问题，提升了模型训练效率；实现实时、快速判断晾制工艺阶段，同时模型利用后续数据增量再次学习，以此改进烟叶晾制工艺，实现远程、智能、精准晾制。

摘要： 本发明公开了一种基于多任务学习的手术工具和手术阶段识别方法，包括：1)收集微创外科手术视频并处理得到图片序列数据集；2)利用Backbone网络共享中间层对图片序列数据集中的手术工具和手术阶段进行初步特征提取，得到的初始特征图作为后续特征增强模块的输入；3)使用特征增强模块对初始特征图进行特征融合；4)利用双头分类器分别得到手术工具和手术阶段的识别结果，双头分类器其中一个分支使用Sigmoid激活函数计算得到手术工具的预测结果，另外一个分支使用SoftMax函数计算得到手术阶段的预测结果。本发明通过共享手术工具和手术阶段的特征信息实现互补，充分捕获手术工具和手术阶段之间的关联信息，同时对这些特征信息进行多尺度融合，增强深层语义特征的几何表达。

摘要： 本发明涉及一种基于改进宽度学习的两阶段式月度用电量预测方法，属于电力预测技术领域，包括获取历史用电量数据并进行划分、将日用电量数据拆分成七个时间序列、选取相关性最高的前8个时刻的最大负荷时间序列最为模型的输入、建立IPSO‑BLS预测模型和预测最终的月度用电量五个步骤。本发明模型简单，预测速度快，使用两种不同分辨率的历史数据，使得最终的预测结果同时考虑到不同时间尺度的历史数据以及影响因素，从而提高了模型的预测精度；通过IPSO对BLS的两个参数进行寻优，可以使BLS预测模型始终工作在预测精度最优的状态，克服了BLS网络的特征节点和增强节点由经验来确定而导致的对模型预测精度的不良影响。