终身

摘要： 全民终身学习,构建学习型社会既是国家长远发展的重大战略,也是我国全面建成小康社会、建设社会主义现代化国家的重要保障。为加快构建学习型社会,满足全民终身学习的需要,建立终身一体化学习平台尤为必要。终身一体化学习平台是终身教育的有效载体、学习者终身学习的提供者、各类学习平台的主体和中心、提供多主体的共同参与、共建共享。根据调研笔者对我国天津、上海、江苏、浙江等九省市的已有学习平台的功能布局、资源总体情况和主流慕课与在线培训子平台的特色、短板、运营主体和运营方式等进行了较详尽的比较分析,并以此为依据给出了包括总体设计和特色功能两大模块,其中包括智能化、交互式、开放型、个性化、共享性的总体设计,多级账户管理、联动共享、多样化教学模式、大数据技术、人机协同教学等特色功能,最后从政策制度、平台建设和资源发展三方面提出终身一体化学习平台的对策建议,为打造方便、快捷、丰富、智能、共享、互通以及个性化的服务全民的在线学习环境,提供真正有效的学习支持服务。

摘要： 终身教育终极人的一生,终身体育能力更是影响了个人终身的身体素质,高校是推广体育教育的重要阵地,在终身体 育教育系统中不容小觑。然而,当前的高校体育教育依然存在诸多问题,本文根据当前体育教育的背景与现状,指出存在的问题, 并根据这些问题提出相应的策略与措施。希望高校能够予以参考,为终身体育教育的发展与普及作出一定的贡献。

摘要： 读书对我来说是头等大事,从记事起我就与书有缘。母亲曾经说我,小时候就痴迷读书。躺着读书、坐着读书、站着读书,一书在手,万物皆可无。岁月久远,我不知道母亲所言可属实,但我现在是爱读书的,家中也唯有书多。《小窗幽记》中道:"万事皆易满足,惟读书终身无尽;人何不以不知足一念加之书?"第一眼看到这段话就心生欢喜。

摘要： 早在2017年,奇瑞汽车发布了其研发的第3代1.6 TGDI涡轮增压缸内直喷发动机。目前,该款发动机已搭载于奇瑞汽车旗下的数款车型上。该款发动机的最高功率为147 kW,最大扭矩为290 N·m,即使与国际知名汽车公司旗下的1.6T发动机相比也毫不逊色。

摘要： 芬兰教育部近日表示将发布终身指导战略,该战略旨在提高人们自主决策教育和职业的能力,通过多渠道的信息、咨询和指导服务,确保人们得到必要的支持。终身指导是支持个人和社会转变工作和能力领域的关键工具之一,使处于人生任何阶段的、不同年龄的人都能够认识自身技能,了解劳动力市场的机会与需求,同时发展其能力,比如制定与教育和职业道路相关的计划和决定。

摘要： 张一宾老师是我们农药行业知名老专家、老前辈。尽管年逾八旬、身体欠佳,但仍然在奋笔疾书,令人十分敬佩和感动。近日《农药市场信息》传媒收到他的自述一(我这四十年),我们从中可以感受到张老师对农药的无比热爱以及为我国农药事业发展所做出的杰出贡献,值得我们大家学习和景仰……

摘要： 《管子·权修》中说:“一年之计,莫如树谷;十年之计,莫如树木;终身之计,莫如树人。”意思是作一年的打算,没有比种植谷物更恰当的;作十年的打算,没有有比培植果木更恰当的;作终身的打算,没有比培育人才更恰当的。

摘要： 对待爱情,有人水性杨花、朝三暮四,但有人专注执著、非卿不娶。我国现代哲学家金岳霖和德国著名作曲家勃拉姆斯,他们对爱情专注又执著,他们都曾为爱情守候一生,并选择了终身不娶,他们可称得上是中西方男人的爱情典范。金岳霖是通过好友徐志摩认识的林徽因,见到林徽因,金岳霖眼睛一亮。他瞬间爱上了她,可他知道她已是梁思成之妻,他来晚了。他爱她,但却无法表白。为表达这份感情,他毅然搬至梁家隔壁,两家大院相通。这样,他便可以每日见到心上之人。

摘要： 《终身成长》是美国斯坦福大学心理学家卡罗尔·德韦克的著作,在这本书中作者主要向读者介绍了两种对于能力的不同观点,一种观点认为个体的能力是天生固定的,需要被证明;另一种观点则认为个体的能力是可以改变的,是可以通过学习来培养的,前者称为固定型思维模式,后者则被称为成长型思维模式。两者的区别在于,固定型思维模式者认为努力是一件坏事,努力和失败一样,意味着自己不够聪明,不够有天赋,而如果你够聪明,根本就不需要努力;对于成长型思维模式者来说,努力则是可以让人变得更聪明,更有才能,只有当个体自身没有成长,或者自己的潜能没能完全发挥,才意味着失败。

摘要： 新课程标准对高中数学教学提出了新的要求,培养学生终身学习的理念和能力是其中重要的内容,本文阐述了在新课改理念下数学教学中如何培养学生终身学习的能力。

摘要： 本发明公开了一种制备终身核不育水稻及用该终身核不育水稻培育杂交水稻的方法。所述终身核不育水稻的制备方法是用光温敏核不育系与低温敏核不育系杂交得到终身核不育水稻。培育杂交水稻的方法是用所述终身核不育水稻与任意常规稻杂交，得到杂交水稻。以终身核不育水稻为母本、常规水稻为父本制备杂交种子，杂交F1代均正常可育。该终身核不育水稻应用于水稻杂种优势利用既可克服两系法不育系育性不稳定导致杂交制种失败的缺点；又由于父本选择范围大，与三系法相比更易于培育出优质高产的杂交水稻。

摘要： 本发明属于图像处理领域，并公开了一种基于终身学习的多类别纹理表面缺陷检测模型的构建方法。整个模型以新提出的自适应卷积/反卷积模块为基础模块，具体地，自适应卷积/反卷积模块为每个类别设置独立的卷积核/反卷积核掩膜，用于分配权重衡量模型参数与当前训练类别的相关性，并通过卷积核/反卷积核掩膜设置参数剪枝和冷冻操作，参数剪枝保证了模型在后续类别训练时，仍然有足够多的参数可以用于新类别的训练，从而更好地拟合新任务；参数冷冻保证了模型在已训练类别上的知识记忆，允许相似类别的模型参数重叠，在旧任务测试时仍然具备较高的精度。从而，使模型具备终身学习的能力，实现单个模型的多类别纹理表面缺陷检测。

摘要： 本发明公开了一种基于知识更新和知识整合的终身学习行人再识别方法和装置，具体将终身学习中任务学习过程分为知识回放，知识更新和知识整合三个阶段。知识回放接收本地任务数据和缓冲区任务数据，借助记忆模型产生的伪标签维护工作模型。与此同时，工作模型产生的响应传递到记忆模型自我更新，从而生成更优质的伪标签。这两种模式交替更新模型参数，实现双向的信息传递。任务训练结束后，进入知识整合阶段。在模型层面，本发明设计了一种滑动平均的方法实现工作和记忆模型的整合，以促进下一阶段的部署训练。在测试阶段，本发明提供了一种特征空间的整合以提升在可见和不可见域预测结果的泛化性。

摘要： 本发明公开了基于终身规划A*和速度障碍法的路径规划方法，首先根据已知的环境信息构建地图矩阵；然后使用终身规划A*算法计算已知信息下的最短路径，得到全局安全路径；智能体追踪全局安全路径的同时对局部环境进行探测；若发现未知静态障碍物，则修改地图矩阵，并更新受到地图影响的节点值，重用之前的节点值，以智能体当前位置为起始点，计算到达终点的最短路径，本发明有益效果：在目标节点没有改变的情况下，可以提高搜索效率；若发现动态障碍物，则通过速度障碍算法，从速度候选集中挑选出惩罚项最小的最佳速度对动态障碍物进行规避，让智能体在存在静态和动态障碍物的部分未知环境下进行高效的路径规划并安全规避障碍。

摘要： 本发明提供基于学分银行和大数据分析的终身学习资源智能推送系统，包括知识构建模块、资源碎片化模块、特征关联模块、智能推送模块，本发明以学习知识点的关键词构建学习树形模型，然后以树形模型为基础，对不同格式的学习资料进行划分和关键词提取，这样使书本，教学视频、音频这些需要统一较长的学习时间段的信息，得以碎片化，使之以关键词为索引，基于大数据进行可靠性匹配，使得学员时间能够得以更加充分的应用。本为学员匹配精准的学习资源，有效提高学员的学习兴趣和学习效率，以解决现有的学习匹配方法功能单一导致学员学习兴趣和学习效率低下的问题。

摘要： 本发明涉及一种用于车辆自适应路径跟踪的终身学习方法及系统，属于路径跟踪技术领域，该方法包括：采集车辆运动状态数据和与运动状态数据对应的操控数据；将采集的数据集分为多个驾驶任务训练集；初始化轨迹跟踪策略模型和梯度暂时记忆；基于平均梯度暂时记忆的学习策略，根据多个驾驶任务训练集对轨迹跟踪策略模型进行迭代训练：对每个驾驶任务训练集，根据梯度暂时记忆确定参考梯度下降方向并以参考梯度下降方向为约束训练轨迹跟踪策略模型；当每个训练集训练后，基于知识分布和知识质量，对当前梯度暂时记忆中知识进行更新；采用训练好的轨迹跟踪策略模型对待控制车辆进行路径跟踪。本发明提高了车辆自适应路径跟踪的适应性。

摘要： 本发明公开了一种基于终身学习的齿轮箱增量故障诊断方法及系统，包括以下步骤：S101：采集齿轮箱振动数据构建增量健康状态数据集，划分为不同阶段的故障诊断任务；S102：利用原始ResNet‑32网络学习初始阶段的故障诊断任务，构建初始阶段诊断模型；S103：利用初始阶段诊断模型初始化ResNet‑32双分支聚合网络，并根据新增的故障类型数量增加分类层神经元数量；S104：通过选取的典例和一阶段的故障诊断任务数据共同训练该阶段诊断模型，训练完成后，选取该阶段故障诊断任务数据的典例；S105：在后续增量阶段重复步骤S103‑S104，得到最终故障诊断模型，进行故障诊断。本发明以解决现有基于深度学习和迁移学习的故障诊断模型不能诊断实际的齿轮箱意外故障问题。

摘要： 本发明提供了一种终身学习的文本分类方法及系统，以预训练语言模型作为文本分类模型，并使用任务序列对文本分类模型进行训练得到终身学习模型；设置存储记忆；以存储记忆，根据重放频率与存储率，对终身学习模型使用稀疏经验重放的方式进行微调，对终身学习模型进行再次微调，进而使用终身学习模型对输入的文本进行预测输出，实现了：首先，降低时间复杂度从而节省了训练时间，同时，提高文本分类准确率并缓解灾难性遗忘的有益效果。

摘要： 本发明公开了一种面向终身学习的旋转机械在线智能故障诊断方法及系统，通过已采集到的历史故障数据建立初始的智能诊断模型，当逐步采集到新的故障样本数据时，采用样本增量学习的方式对智能诊断模型进行在线更新，当逐步采集到新的故障模式数据时，采用模式增量学习的方式对智能诊断模型进行在线更新采集待诊断旋转机械的数据样本，输入智能诊断模型，对旋转机械故障进行诊断。本发明通过初始模型训练、样本增量学习和模式增量学习实现智能诊断模型的终身学习，能够有效地处理数据流信息，大大降低数据的存储消耗，更有助于实际工程应用。

摘要： 本发明公开了一种基于本体指导的终身事件抽取方法，包括：获取初始事件本体中每类事件所包含的实例，并利用实例表示模型对实例进行编码得到实例表示；根据所有实例表示构建事件本体表示，事件本体表示中包含事件表示和事件之间的关系表示；根据终身事件抽取新任务得到新事件表示后，基于事件本体的公理更新旧任务中的得到的旧事件本体表示，利用新事件表示和旧事件本体表示更新新事件表示；利用构建的总损失优化实例表示模型参数和损失函数超参数；应用时，根据参数确定的实例表示模型获得新实例的实体表示后，计算实例表示与所有优化后的事件本体中事件表示的相似度，选择事件本体中最高相似度的事件表示所对应的类别为新实例的事件类别。