学习贯彻

摘要： 【教育部党组理论学习中心组召开专题学习会深入学习贯彻习近平经济思想】4月8日,教育部党组理论学习中心组召开专题学习会,深入学习贯彻习近平经济思想,推动习近平总书记重要指示和党中央经济工作决策部署落到实处。教育部党组书记、部长怀进鹏主持会议并讲话。

摘要： 河北各级市场监管部门深入学习贯彻党的十九届六中全会精神和河北省第十次党代会精神,紧密结合市场监管职能,扎实推进“我为群众办实事”实践活动,着力解决人民群众最关心最直接最现实的利益问题,用实际行动践行初心使命,为加快建设现代化经济强省、美丽河北作出应有贡献。

摘要： 这是中国人民的成功,这是世界人民的成功!历经7年艰辛努力,北京冬奥会、冬残奥会胜利举办,中国人民同各国人民一道,克服各种困难挑战,再一次共创了一场载入史册的奥运盛会,再一次共享奥林匹克的荣光。

摘要： 2022年2月7日,春节长假后上班第一天,省委书记、省人大常委会主任许勤主持召开专题办公会议,研究深化机关作风整顿优化营商环境工作。他强调,要深入学习贯彻习近平总书记对我省重要讲话重要指示批示精神,巩固拓展深化过去几年持续抓机关作风整顿优化营商环境的工作成果,持续深入转作风优环境,推动龙江振兴发展。

摘要： 2月21日,省档案局馆务会议传达学习习近平总书记在中央政治局第三十五次集体学习时的重要讲话以及全国保密会议精神和省委常委班子党史学习教育专题民主生活会、全省党史学习教育总结大会精神,研究贯彻落实工作。

摘要： 中共中央政治局常委、全国人大常委会委员长栗战书3月30日至4月2日在安徽就深入学习贯彻中央人大工作会议精神和职业教育法修订进行调研。他强调,要以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,学深悟透习近平总书记在中央人大工作会议上的重要讲话精神,落实党中央部署的各项重点任务,坚定不移坚持党中央集中统一领导,走中国特色社会主义政治发展道路。

摘要： 金牛辞岁千仓满,玉虎迎春百业兴。2022年是新时代新征程中具有特殊重要意义的一年,我们党将召开二十大,这是我们党在进入全面建设社会主义现代化国家、向第二个百年奋斗目标进军新征程的重要时刻召开的一次十分重要的代表大会。迎接学习贯彻党的二十大,是贯穿今年党和国家全局工作的主线,教育工作要聚焦这条主线,作出实质性的贡献。

摘要： 2021年12月17日,中部地区党校"学习贯彻党的十九届六中全会精神推进习近平新时代中国特色社会主义思想课程体系建设"理论研讨会在湖北省委党校(湖北省行政学院)召开。中共湖北省委组织部副部长冯艳飞受省委常委、省委组织部部长、省委党校(省行政学院)校(院)长李荣灿委托出席会议并讲话,向会议召开表示热烈祝贺。湖北省社科联党组书记、常务副主席喻立平出席并致辞。

摘要： 1月27日,市场监管总局召开党风廉政建设工作会议,深入学习贯彻习近平总书记在十九届中央纪委六次全会上的重要讲话和全会精神,总结总局2021年党风廉政建设工作,分析面临的形势,部署2022年工作任务。总局党组书记、局长张工出席会议并讲话,中央纪委国家监委驻总局纪检监察组组长、总局党组成员杨逸铮传达十九届中央纪委六次全会精神。

摘要： 2月25日,民政部召开学习贯彻党的十九届六中全会精神第二场专题辅导报告会,邀请中央宣讲团成员、中国社会科学院院长、党组书记谢伏瞻作专题辅导报告。报告会深入阐释了学习贯彻党的十九届六中全会精神的重大意义、丰富内涵和实践要求,指明了《中共中央关于党的百年奋斗重大成就和历史经验的决议》(以下简称《决议》)的学习重点。民政部党组书记、部长李纪恒主持会议并讲话。

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： 学习辅助装置具有：导出部，其基于以将对象数据分类为第1标签和第2标签中的任意一方的方式使用教师数据进行过学习的模型以及包含被赋予了第1标签的第1数据和被赋予了第2标签的第2数据的教师数据，按照每个教师数据导出教师数据的特征量，并且，基于各自被赋予了第1标签和第2标签中的任意一方的至少1个教师候选数据和模型，按照每个教师候选数据导出教师候选数据的特征量；计算部，其按照每个教师候选数据计算出教师候选数据与第1数据的距离和教师候选数据与第2数据的距离中的至少一方；以及选择部，其根据距离，从教师候选数据中选择作为教师数据而追加的数据。

摘要： 本发明提供一种容易生成能够有助于模型的识别率的提高的学习用数据的学习用数据的评价方法。学习用数据的评价方法具有第一评价步骤和第二评价步骤。第一评价步骤是对使用通过数据扩展处理生成的学习用数据(D1)进行了机器学习的学习完毕模型(M1)的性能进行评价的步骤。第二评价步骤是基于第一评价步骤中的评价和数据扩展处理的参数的能取范围来评价参数的步骤。

摘要： 本发明提供一种容易收集用于使从内窥镜图像中识别病变的模型学习的学习数据的学习数据收集装置、学习数据收集方法和程序、学习系统、学习完毕模型、以及内窥镜图像处理装置。在将内窥镜图像与观察结果诊断信息进行关联、并使被进行了关联的内窥镜图像和观察结果诊断信息作为从内窥镜图像中识别病变的模型的在学习中使用的学习数据记录在记录装置中时，将被与观察结果诊断信息进行了关联的内窥镜图像分类成每个观察结果诊断信息的组，并且使用标签按每个组使内窥镜图像切换显示。

摘要： 操作结果预测方法是根据工业过程的多个操作条件来预测工业过程的操作结果的方法，包括：模型选择步骤，根据是否使用多个操作条件中的特定的关键操作条件作为预测操作结果时的说明变量，从多个学习模型之中选择特定的学习模型；及预测步骤，基于在模型选择步骤中选择的学习模型来预测操作结果。

摘要： 簇权重计算部(322)根据特定讲话者的语音的信号，使用簇权重计算NN来计算至少任意一个层被分解为多个簇的掩模计算NN的与多个簇各自对应的权重。掩模计算部(302)根据1个以上的讲话者的语音的观测信号的特征量，使用通过由簇权重计算部(322)计算出的权重进行加权后的掩模计算NN来计算从1个以上的讲话者的语音的观测信号的特征量中提取特定讲话者的语音的特征量的掩模。