深入学习

摘要： 核心素养下如何培养和提高学生的学习能力和实践能力。一、转变教育理念。二、掌握适当的方法。(一)深挖教材,深入研究知识之间的联系,整合知识点,充分利用教材来训练和提高学生的学习能力。(二)恰当设计教学活动,引导学生自主深入的学习。(三)优化评价机制,调动学生学习的积极性和主动性。三、及时进行反思,调整教与学的过程。四、不断完善自我,提升自身素养。

摘要： 深度学习是学生探索未知领域的学习能力,小学数学是学生整个学习阶段的基础.教师需借助问题引导学生深度学习,以兴趣为导向,激发学生的数学思维,使学生在问题情境中积极思考;改变传统的提问方式,通过新旧知识点的联系对知识进行延伸拓展,以使学生不断提高自身综合能力.本文将以小学数学教学存在的问题为切入点,提出借助问题引导学生深度学习的应用策略,希望为广大教师带来些许思考.

摘要： 小学阶段开展道德与法治课程学习,能为学生树立正确的人生价值观,为培养良好的道德修养提供先决条件。传统道德与法治教学,主要考察学生对理论知识的掌握,而实践应用过程不足。因此在核心素质培养下的道德与法治教学教师应结合探索实践过程,利用主题探究等活动激发学生实践参与及道德展现过程。教师可以结合法制日,开展形式多样的主题课程,引导学生由学到实践,真正让学生在趣味中感受到道德与法治课程的学习意义。教师还可以结合小组探讨的模式,让学生在合作中探索理解道德与法治教学的专业内核。

摘要： 作为起步阶段和基础阶段的小学教育,承担着培养学生各种学科素养的重任,共同为核心素养的培养奠定了扎实基础.小学数学知识较为抽象,这对以感性认知为主的小学生来说有一定难度.因此,数学教师要着力探索有效的教学方法,使其贴近教学需求、贴近学生需求,通过将生活元素引入课堂,让数学生活化,使得学生产生亲切感,从而自觉主动地了解数学知识,形成主动意识,并在探索之中逐渐形成数学思维,使得学生认识到数学学习并不难,树立自信心.

摘要： 数学阅读是小学生学好数学的一把金钥匙,也是他们积淀数学素养的重要基石。所以,在教学中,教师要善于指导学生阅读,让学生在阅读中促进其对数学概念的理解,促进他们对计算学习思考的深入,让计算多一分思考的力量。更要在问题解决中强化阅读的指导,让他们更好地感悟到问题的数学信息、数量关系以及逻辑顺序等,进而加速问题的领悟,促进问题研究的突破。

摘要： 在区域活动中,幼儿深入学习更是学前教育的重中之重,只有让幼儿深入学习,才能让幼儿在区域活动中实现自主学习。在各方面共同努力之下,区域活动终将发挥其促进幼儿深入学习的应有价值。

摘要： 一门语言贯彻学习的背后必然包含着对这门语言相 关文化背景的了解和学习。为了更深入教学初中阶段的英语学 科,很多英语教师也开始在文化背景方面发力,在课堂教学英语 内容的过程当中,渗透一些文化背景以提高学生对英语学科的 认识。基于此,本文将围绕文化背景知识,对深入英语学习的逻 辑帮助问题做出阐述。

摘要： 深入学习是当代学习科学提出的理念,深入学习是指:在理解所学知识的基础上,能够对新的知识和思想提出质疑和自己的见解,并将这些知识与自己的认知结构相联系,在新的情境中迁移应用,作为解决问题的一种学习方式[1]。深入学习是由具有高度启发性的问题驱动,一种深度的参与,以及深入的理解和应用,是高质量的有意义的学习。

摘要： 随着我国新一轮课程改革的深入开展,深度学习作为当下新的教育理念被越来越多的人所关注,以深度学习为 载体的教育模式也逐渐被推广开来。特别是在高三数学课堂中,落实深度学习有助于培养学生高阶思维和理性的思考 方式。基于深度学习背景下,以“微专题”的方式进行高三数学的复习,可以更好达到数学复习目标。本文通过基于 深度学习的理论,深入探究了高三数学微专题的复习教学策略,从而为广大教师提供科学的教学参考。

摘要： 把脉准学习出错,并灵动地驾驭它,它必定会成为孩子们反思学习、交流思想的资源。所以在教学中要抓实允许出错,引诱反思;咀嚼问题,反刍错误;体味出错,磨砺意志等环节掌控。同时,还应合理地利用学习出错,以此来改善学习的投入质态,调节课堂学习的气氛,让学生的数学学习不断深入,也让孩子们的情感、意志、态度等得到磨砺和发展。

摘要： 本发明公开了一种人工神经网络设备，该人工神经网络设备利用一个或多个非易失性存储器阵列作为突触。该突触被配置为接收输入并且从其生成输出。神经元被配置为接收输出。该突触包括多个存储器单元，其中存储器单元中的每个存储器单元包括：间隔开的源极区和漏极区，该源极区和漏极区在半导体基板中形成，其中沟道区在源极区和漏极区之间延伸；浮栅，该浮栅设置在沟道区的第一部分上方并且与其绝缘；和非浮栅，该非浮栅设置在沟道区的第二部分上方并且与其绝缘。多个存储器单元中的每个存储器单元被配置为存储权重值，该权重值与浮栅上的电子数量相对应。多个存储器单元被配置为将所述输入乘以所存储的权重值以生成输出。

摘要： 本发明公开了一种人工神经网络设备，该人工神经网络设备利用一个或多个非易失性存储器阵列作为突触。该突触被配置为接收输入并且从其生成输出。神经元被配置为接收输出。该突触包括多个存储器单元，其中存储器单元中的每个存储器单元包括：间隔开的源极区和漏极区，该源极区和漏极区在半导体基板中形成，其中沟道区在源极区和漏极区之间延伸；浮栅，该浮栅设置在沟道区的第一部分上方并且与其绝缘；和非浮栅，该非浮栅设置在沟道区的第二部分上方并且与其绝缘。多个存储器单元中的每个存储器单元被配置为存储权重值，该权重值与浮栅上的电子数量相对应。多个存储器单元被配置为将所述输入乘以所存储的权重值以生成输出。

摘要： 本发明提出了一种基于迁移学习的中医临床领域词嵌入学习方法及迁移方法，针对中医临床领域是一个低资源的领域，采用了迁移学习的方法，基于实例的迁移学习扩大了低资源领域的数据资源；基于参数知识的迁移学习能够复用已训练好的模型参数，从而达到加快模型训练和节约训练成本的目的。同时改进了采样的方法，使用了基于PPMI的全局上下文随机负采样来解决中心词的上下文词并非都是真正临近于中心词的问题。

摘要： 本发明公开了一种融入学习机理的双目颜色识别方法，包括如下步骤:新场景下判别是否需要修订识别阈值，如果不需要则直接进行双目识别，否则进入阈值修订阶段；阈值修订阶段，进行CCD标定采集；对提取的数据降噪处理，剔除图像噪声背景；对处理后的数据进行RGB三原色采集并求取均值；以冗余重复策略发放至从业人员，进行二分类识别，形成图像RGB三原色与识别结果的关联矩阵；采用等距法计算R、G、B的阈值；更新并调用平面占比算法，进行双目识别；将识别结果传递给阵列化振动部件，进行精准采摘。本发明解决了现有技术中场景更换无法精确识别的问题。

摘要： 本发明公开一种新的面向知识图谱完备的端到端嵌入学习系统，包括编码器和解码器，编码器是基于解码器的软件平台控制，编码器包括文档采集传输模块、数据处理模块、信息分类存储模块和操作模块，解码器包括数据提取模块、系统学习模型和控制执行显示模块；本发明通过由基于对偶带权图卷积网络实现的编码器和由表达张量分解模型实现的解码器，实现了从知识图谱数据端到解码器端的一个面向知识图谱的新的学习系统，并且通过文档采集传输模块与网络大数据实时数据互通和监测保证了学习系统学习训练的时效性，实时对更新的知识图谱或新的知识图谱进行学习，保证了学习系统的先进性和有效性。

摘要： 本发明是一种基于最近邻与困难样本挖掘的无监督图像嵌入学习方法，包括步骤1：搭建深度学习框架运行环境；步骤2：搭建执行无监督嵌入学习任务的网络模型；步骤3：使用数据集通过端到端的方式对网络进行训练；步骤4：将步骤3完成训练后的图像输入到无监督嵌入学习任务的网络模型中，根据图像特征之间的余弦相似性检索出相似度最近的图像，如检索到的图像属于同一类别，则检索成功。该方法利用深度神经网络对图像提取特征，然后根据特征之间的余弦相似性，挖掘样本的最近邻域，从而将图像分为若干个邻域，邻域内的样本图像共享伪类别信息，使得模型能够学习到图像的高判别性特征。

摘要： 本发明公开了一种基于嵌入学习的知识超图链接预测方法，通过知识超图中现有实体间的链接自动学习潜在空间中实体和关系的嵌入，根据学习得到的嵌入进行计算，从而推理出知识超图中缺失的链接。其中，通过引入关系角色矩阵，显式地为不同关系中不同位置上的实体角色信息进行建模，以灵活表示实体在不同元组中的嵌入。并对关系进行细化分解，以增加实体和关系之间的交互。同时，提出组块的概念以增加元组嵌入不同位置元素之间的交互。在真实知识超图数据集上的实验结果表明，本发明能够有效地对知识超图中的链接进行预测。

摘要： 本申请公开了一种基于嵌入学习的异构传感器活动分类的方法及系统，所述方法包括：通过传感器获得监测数据集合，所述监测数据集合包括空间信息、时间信息；对所述监测数据集合进行预处理，获得处理数据集合；基于所述空间信息、时间信息，对所述处理数据集合进行上下文信息动态分析，获得上下文信息；根据所述上下文信息进行嵌入学习，构建异构嵌入分类模型；获得第一用户的第一上下文信息；将第一上下文信息输入所述异构嵌入分类模型，获得第一活动分类信息。解决了现有技术在保证用户隐私的情况下，存在无法准确监测和判断用户活动类型的技术问题。达到了基于异构传感器为用户提供非侵入性的活动分类帮助的技术效果。

摘要： 本发明公开了一种用于机器类通信系统的有序竞争大规模接入学习方法，包括：新接入的设备采用多智能体强化学习算法来协作选择满足自身的需求的信道；设备在物理随机接入信道上发送前导码，基站接受请求之后发送应答，应答里包括对该设备在选择的前导码下的特定编号，该特定编号根据设备自身的优先级来确定，编号最小的设备在物理随机接入信道上发送数据，其余编号的设备都处于等待状态，每过一个单位时刻，等待中的设备编号自动缩减。本发明弱化了竞争过程中的随机性，新接入的设备可以通过多智能体强化学习算法进行协作选择合适的前导码并按照优先级划分，同时确保还未成功接入设备的最低时延要求。

摘要： 本发明提供了一种基于快速深入学习法进行损伤检测的方法，包括：将一个目标的两个以上图像源的一系列结构损伤类型的连续帧序列图像送入dual CNN中提取损伤特征；提取的损伤特征送入SVM分类器进行分类。本发明采用dual‑CNN与Faster R‑CNN相结合的目标检测分析方法，打破了传统的检测时间、定位不准确和人的主观性等局限，同时能够从感兴趣区域获得固定长度的特征向量，以并行处理密集的任务，即能够从多个输入图像应用程序源中提取特征。