习作能力

摘要： 在小学语文教学内容中,习作属于重要的组成部分,也是被学生公认的学习难点。学生习作能力的提升对其语言能力的表达有着极大帮助,还可以培养学生的阅读素养,提高学生的语文综合能力。因此,作为新时代下的一名小学语文教师,我们要对习作教学高度重视,从学生的身心发展处着想,思考有效的教学策略,激发学生的习作意识,从而使习作成为学生的兴趣之一,实现构建小学语文高质量习作课的目标。事实表明,高质量习作课的构建能有效促进学生语文素养的发展,所以习作总是被称为语文教学中的半壁江山,学生书面表达能力的提升也是广大语文教师所奋力追求的目标。

摘要： 项目化学习把学习置于真实的情境中,引导学生深入探究,解决复杂的、真实的问题。将项目化学习引入习作教学,以驱动性问题激发学生的内驱力,以小组合作的方式引领学生深度学习,可有效改变“习作动力不足、学习方式单一、习作能力不高”的现状。下面以第二学段的单元习作为例,谈谈具体的做法。

摘要： 统编版教材的习作单元以单元语文要素为主导,将精读课文、交流平台、初试身手、习作例文、习作五个版块的内容统整在一起,各个板块互相融合,形成了完整的学习系统。因此,可以从“纵横梳理,把握语文要素;立足目标,细化教学内容;读写结合,习得写作技能”入手,发挥习作单元的特性,优化整体教学效果,提升学生的习作能力。

摘要： 习作是语文学科的重要模块,是语文学科素养的综合体现。在习作教学中培养学生习作能力的策略可以是:引导学生留心生活,唤醒经验,激活写作源泉,积累写作素材,让习作言之有物;拓展思维,丰富体验,引导学生学会选材构思、谋篇布局,多视角创造性表达,在习作中体验美,让习作言之有法;多元评价,关注过程,指导写法,完善表达,让习作言之有品。

摘要： 群文阅读是语文新课程改革倡导的一种重要的教学方式,不仅拓宽了学生的阅读面,还让学生在多个文本共读中进行思考。这样既激活了学生的写作思路,又提升了学生的写作能力。因此将群文阅读与写作紧密地结合在一起,立足于“读”,着眼于“写”,夯实学生的文字功底,让学生的表达更加流畅、形象、生动,有效提高读写能力。

摘要： 在传统习作教学中,教师多依靠讲述的方式进行授课,缺乏生动性、鲜活性,不利于学生习作动力的激发、兴趣的培育,也不利于学生写作能力的提升。语文主题学习是一种创新型教学方式,以整合文章为基础,在师生的互动中探索文章核心内容,传授文章表达技巧,传递文章思想感情。随着语文主题学习模式的推广、深化,这一新型教学方式在促进师生互动、把握文章关键、拓展学习等方面有着较大优势。对广大小学语文教师而言,将其引入小学习作教学具有必要性。为此,教师要在习作教学中注重因材施教、激发学生主动性,采用生动有趣的教学方法和内容,让学生在无形中不断提升习作能力。

摘要： 统编版教材的习作单元以单元语文要素为主导,将精读课文、交流平台、初试身手、习作例文、习作五个板块的内容统整在一起,各个板块互相融合,形成了完整的学习系统。因此,我们可以从“纵横梳理,把握语文要素;立足目标,细化教学内容;读写结合,习得写作技能”入手,发挥习作单元的特性,优化整体教学效果,提升学生的习作能力。单元统整有不同渠道和方式,从习作训练角度展开研究,能够系统训练学生习作能力,促使学生自然成长学科核心素养。教材以单元形式构建,习作也呈现单元特征,教师对习作内容做统合处理,为学生习作训练规划清晰途径。

摘要： 小学学生习作能力的提升,必须建立在科学指导、高效训练、深度强化基础之上。而“三个三”策略的实施,则为高效习作模式构建提供了坚实保证。因此,教师应通过对“三个三”措施的强化与践行,在落实“三化”中丰富学生写作积淀;在凸显“三善”中拓宽学生写作体验;在开展“三训”中提高学生写作能力,来落实对高效习作教学模式构建,以助力学生认知需要满足。

摘要： 古语有云:"读书破万卷,下笔如有神。"人们对于读和写有效结合的探索从未停止过。小学部编版语文教材中也体现出了"由读到写,读写结合"的序列化编排思路,将培养学生的习作能力作为教学核心,各个板块之间相互衔接,有序整合。教师在教学中也要基于这一点,采用读写结合的方式,让同学们在阅读的过程中以读促写、读中悟写。

摘要： “教材内容要简化头绪,加强整合。”这是新课程标准强调的重要思想。统编教材在内容的编排上呈现出大单元整体化结构,把语文要素贯穿在课文、语文园地、口语交际、习作以及课后作业设计中。单元的整体性也体现在习作单元以培养学生习作能力为主题的编排中。学生从课文中学得写法,在语文园地里小试牛刀,在单元作文里大展身手。

摘要： 人在写作的过程中,语言文字经历大脑的组织与整理后,与口语相比更加的条理、优美、委婉,更能体现出一个人的素养和底蕴.一个习作能力较强的人,不仅能通过文字清楚的表达自身的想法,也能通过文字彰显个人魅力和素养,赢得别人的赞誉和欣赏,心生好感.

摘要： 全面提高学生的语文能力和语文素养.但反思以前的语文教学,教师们往往阅读课就是指导学生阅读感悟,学生偶尔动笔写写批注,划出重点词句.习作课就是指导习作,阅读与习作之间脱节了.因此,当学生阅读了大量由编者精心挑选的课文之后,并没有对他们的习作能力起到多大的指导作用.学校在教研室提出的"自学-读讲-实践"三段式教学法的基础上，注重读写结合，遵循学习运用语言的基本规律，打通读写之间的通道，进行科学的、灵活多变的组合，使读与写两者相互交融，相互促进，相互提高，提出了:自学-通读课文，感知课文;读讲-找准重点、以读悟写、以写促读;实践-读写迁移，课外拓展，形成能力的阅读教学基本模式。

摘要： 本发明提供了一种检查纠正学生的学习作业的方法及系统，其方法包括：获取用户的作业图片信息；识别所述作业图片信息得到对应的作业种类；根据所述作业种类选择对应的作业检查方式；按照所述作业检查方式解析所述作业图片信息，判断对应的用户作业的正误并进行解析。本发明能够快速准确地检查学生的作业的正误并进行解析，减轻老师家长的负担，同时帮助学生学习进步。

摘要： 本申请涉及数据识别技术领域，提供了一种物候匹配策略的大尺度迁移学习作物分类方法、系统、计算机可读存储介质和电子设备。该方法包括：分别对重构后的迁移学习区的时序数据、重构后的目标区域的时序数据进行物候特征提取，对应得到迁移学习区的物候特征、目标区域的物候特征；根据迁移学习区的物候特征、目标区域的物候特征，确定迁移学习区与目标区域之间的作物物候匹配关系；基于迁移学习区与目标区域之间的作物物候匹配关系，提取迁移学习区的训练数据集，以训练物候匹配的作物分类模型，并基于物候匹配的作物分类模型对目标区域的作物进行分类。如此，使目标区域能够迅速得到可用的作物分类预测结果。

摘要： 本申请实施例公开了用于处理分布式集群中的深度学习作业的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：基于租户提交的深度学习任务创建深度学习训练作业，深度学习训练作业包括深度学习运算进程的分布式训练作业以及参数服务器的分布式训练作业；判断为租户所在租户组分配的资源中的当前资源余量是否满足深度学习训练作业的资源需求；若满足，将深度学习训练作业添加至租户所在租户组对应的作业队列中；按照作业队列中的作业的优先级将深度学习训练作业通过集群管理器适配器提交至对应的集群管理器，以供集群管理器基于所管理的分布式计算节点执行深度学习训练作业，并存储运行结果。该实施方式提升了作业处理效率。

摘要： 本申请公开了一种深度学习作业调度方法、系统以及相关设备。所述方法包括：获取深度学习作业的作业请求，作业请求携带深度学习库类型以及作业类型；根据深度学习库类型以及作业类型，从多个预存储的作业描述文件模板中确定目标作业描述文件模板；根据深度学习库类型以及作业类型，从多个预存储的作业基础镜像的标识中确定目标作业基础镜像的标识；根据目标作业描述文件模板和目标作业基础镜像的标识，生成目标作业描述文件；将目标作业描述文件发送至容器调度器；容器调度器根据目标作业描述文件，从预存储的作业基础镜像中选择目标作业基础镜像，并创建至少一个容器用于执行作业请求。上述方案能够提升了深度学习作业调度的兼容率。

摘要： 本发明提出一种深度学习作业优先级调度方法，包括：于任一作业调度周期内，获取GPU集群中所有可用GPU的预测工作参数，以及该GPU集群的等待队列中所有作业的预测作业参数；以该预测工作参数和该预测作业参数预估每个作业的剩余执行时间；以任一作业的剩余执行时间与该作业的预估资源数量的乘积，作为该作业的作业面积；选取所有作业中具有作业面积最小值的作业，设置具有当前作业周期内的最高优先级。本发明还提出一种深度学习作业系统，以及一种数据处理装置。

摘要： 本发明属于机器学习技术领域，公开了一种基于RDMA设备的深度学习作业运行方法及系统。所述方法包括：对RDMA网卡设备进行虚拟化，以生成多个虚拟网卡；在接收到深度学习作业容器发送的网卡分配请求时，通过单根容器网络接口将对应的虚拟网卡挂载至所述深度学习作业容器；RDMA分布式作业适配软件在接收到所述深度学习作业容器发送的作业运行信息时，根据所述作业运行信息分配RDMA网卡设备资源并进行作业运行。通过RDMA网卡设备满足高通信带宽，降低了对CPU资源的消耗、降低延时，利用单根容器网络接口能够实现性能隔离、安全隔离。

摘要： 本申请涉及数据识别技术领域，提供了一种物候匹配策略的大尺度迁移学习作物分类方法、系统、计算机可读存储介质和电子设备。该方法包括：分别对重构后的迁移学习区的时序数据、重构后的目标区域的时序数据进行物候特征提取，对应得到迁移学习区的物候特征、目标区域的物候特征；根据迁移学习区的物候特征、目标区域的物候特征，确定迁移学习区与目标区域之间的作物物候匹配关系；基于迁移学习区与目标区域之间的作物物候匹配关系，提取迁移学习区的训练数据集，以训练物候匹配的作物分类模型，并基于物候匹配的作物分类模型对目标区域的作物进行分类。如此，使目标区域能够迅速得到可用的作物分类预测结果。

摘要： 一种用于执行机器学习神经网络操作的处理设备包括存储器和处理器。该处理器被配置为在该机器学习神经网络操作的层处接收输入数据，接收要应用于该输入数据的多个排序过滤器，将该多个排序过滤器应用于该输入数据以产生多个不同的特征图，根据这些特征图相对于彼此的相似性来压缩该多个不同的特征图，以及将该多个不同的特征图存储在该存储器中。

摘要： 一种用于执行机器学习神经网络操作的处理设备包括存储器和处理器。该处理器被配置为在该机器学习神经网络操作的层处接收输入数据，接收要应用于该输入数据的多个排序过滤器，将该多个排序过滤器应用于该输入数据以产生多个不同的特征图，根据这些特征图的稀疏度来压缩该多个不同的特征图，以及将该多个不同的特征图存储在该存储器中。

摘要： 本发明涉及一种基于深度学习作物时空泛化分类方法及系统，该方法包括：采集设定地点在设定时间段内的多个遥感影像；通过人工目视解译方法获得与各遥感影像对应的真实影像；真实影像为对农作物区域和非农作物区域进行标记了的图像；构建深度卷积神经网络；深度卷积神经网络包括依次连接的输入层、残差模块、金字塔平均池化模块和输出层；采用自然图像数据集对残差模块进行训练，将训练好的残差模块作为深度卷积神经网络中的残差模块，获得预训练模型；以遥感影像为输入，与各遥感影像对应的真实影像为输出训练预训练模型，获得遥感影像分类模型；利用遥感影像分类模型进行图像分类。本发明提高了遥感影像分类模型的时空泛化性。