阶段训练

摘要： 随着时代在不断进步,学生的校园文化生活也日益丰富起来,很多技工学校会对学生开展一些足球阶段训练,以此来加强课余生活,培养学生身体健康。根据技工学校的特点,我们深入对其了解发现,技工学校主要是为社会培养技术性人才,将重点放在人才的技术专业性等方面的培养上,学校通过开展足球阶段训练不但可以帮助学生学习相关足球方面的知识,同时也能增强学生的身体素质,磨炼学生不怕困难的意志,学生之间也可以相互学习,促进彼此更好的沟通交流,从而也是为学习专业性技术性知识打下良好的基础。中国的足球事业是从基层开始的,打下坚实的基础对开展足球事业同样有着重要的意义,因此,各阶层学校都应该大力开展足球这一项运动,为中国足球事业贡献出自己的一份力。本篇文章将具体分析如何对技校生进行足球阶段训练,提出一系列对策。

摘要： 在视唱练耳这门学科中,对音乐听觉有绝对听觉与相对听觉这两种听觉类型.但是就目前的现状来看,大多数从事音乐工作、学习者,除了个别乐种用固定唱名法之外,绝大部分都是以首调为主的听觉习惯,相对听觉与绝对听觉这两大类听觉间的问题,是目前国内众多的学习音乐者在学习视唱练耳课程,或是在声乐学习与器乐演奏中,对于听觉训练这一环节所面对的难题,如果能将相对听觉与绝对听觉的训练方式相结合,则可达到对于音乐听觉来说最佳的状态,也是一项十分值得研究的事情.

摘要： 大学生作为新时代的中坚力量,国家不仅努力培养其专业知识技能,而且更加注重大学生身体素质的提高,做到全面发展.全国各类高校都在积极响应号召,开展体育运动竞赛活动,但现代大学生普遍存在着身体素质薄弱、运动积极性不高等问题,使得运动会的赛前集训效果不佳.因此,传统的体育运动训练方式和思路已经无法适应当代的大学生.本文通过分析大学生在体育运动会赛前集训的现状及成因,提出了依据生理性特征进行阶段训练的创新训练方法.通过实践得出以下结论:贴合大学生运动员的阶段训练法使得赛前集训更加人性化和科学化,受训学生在积极性方面明显提高,学生可以充分发挥主观能动性和创新性,在时间紧迫、任务繁重的集训期间极大提高了学生掌握体育项目技能的效率.

摘要： 对于作文,学生总是爱恨交织.写作能力好的同学信手拈来,头疼写作的同学咬断笔杆.对于提高作文水平,每个老师都有自己的一套办法,我的做法是进行阶段训练.

摘要： 引导学生留心观察周围的事物,把观察到的事物用文字表现出来,是小学阶段训练学生观察能力和表达能力的常用做法。在人教版义务教育课程标准实验教科书中,明确要求学生以事物为习作对象的习作训练就有9次之多。那么,如何指导学生用文字准确、充分地表现观察到的事物呢？笔者认为四川师范大学马正平教授首创的写作赋形思维操作技术对解决这一问题有很好的借鉴作用。

摘要： 写作教学是一个真实的活动过程。作文评改的过程,应该是以学生的习作成品为媒介,师生及生生之间互动、对话的过程。这一过程应该是完整而真实的。那么现状是什么呢？大多的情形是,学生完成了作文的习作之后,评改完全交给了教师,这其实是一个并不完整而且低效的过程。批阅作文成了语文教师最为沉重的负担之一。

摘要： 在高中语文写作教学中,要让学生的写作能力得到切实提高,教师要尝试阶段训练,提升写作教学的时效性。首先可以强化片段训练,令学生的表达能力得到提高;其次要在审题时尝试进行思辨训练,努力写出新意;随后要尝试分类汇总各种资料,积累更多写作素材;最后要借助文本阅读提高语文素养和写作境界。

摘要： 高中英语''''书面表达''''部分在考试中所占比重很大,它主要考查学生的语言表达能力。高中英语教师在具体的教学过程中要注重阶段训练,提高学生的书面表达能力,提升高中英语的教学水平。本文将具体探讨进行高考英语书面表达的阶段训练,希望为相关认识提供一些参考。

摘要： 本发明涉及一种基于分阶段交叉训练的唇语识别方法及系统。所述方法包括：基于端到端的训练方式获取第一阶段编码网络参数、解码网络参数；第二阶段根据单一身份数据训练模型，生成存在过拟合的编码网络以及解码网络的初始化参数，利用编码网络初始化参数自适应生成解码网络加权正则化约束，利用解码网络初始化参数自适应生成编码网络加权正则化约束。本发明方法通过此种交叉训练的方式保证编码网络与解码网络的独立性，以此提高唇语识别网络的泛化能力，进而在将本发明训练好的唇语识别模型应用于唇语识别时，能够提高对未知说话人唇语识别的鲁棒性和准确率。

摘要： 本发明提供一种概率整形信号的双阶段检测模型训练方法、识别方法及装置，在信号接收端通过DSP模块处理得到的电域信号，基于盲均衡算法处理后的幅度柱状图，通过机器学习的方式构建幅度柱状图至光信噪比和调制格式的映射，以实现对概率整形信号的光信噪比和调制格式的识别。同时，由于信号激光器和本振激光器在洛伦兹线型下的相位噪声是微纳过程，且相位噪声增量的方差与激光器线宽是线性关系的特性，通过机器学习的方式构建不同符号间隔下相位噪声增量的均方根植和平均值映射至激光器线宽，以实现对激光器线宽的识别，并有效提高识别的泛化能力。

摘要： 本公开实施方式涉及媒体对象生命周期阶段预测和阶段预测模型训练方法、装置、存储介质与电子设备，涉及计算机技术领域。所述方法包括：获取待预测媒体对象与目标用户关联的特征数据集；将特征数据集输入预先训练的阶段预测模型中，得到待预测媒体对象的第一预测值；确定目标用户的用户权重；根据第一预测值以及用户权重，确定待预测媒体对象的第二预测值；根据第二预测值确定待预测媒体对象的当前所处的生命周期阶段。本公开提升了媒体对象的生命周期阶段的预测精准度。

摘要： 本发明涉及一种多阶段联合训练的体感游戏动作识别方法，通过在游戏主机开发阶段、游戏软件开发阶段的联合训练实现对体感游戏的动作识别，包括：构建并训练能够识别元动作的CNN网络；构建并训练能够识别复杂动作的CNN‑seq2seq‑Adaboost模型；采集在游戏阶段做出游戏动作引起射频信号的变化，得到游戏动作数据；根据元动作对游戏动作数据进行打断和标签标注；对上述进行打断和标签标注的游戏动作数据进行特征提取，并基于提取的特征生成动作识别数据；将生成的动作识别数据输入至训练好的CNN‑seq2seq‑Adaboost模型，CNN‑seq2seq‑Adaboost模型输出游戏动作识别结果。

摘要： 本发明提供一种用于分布式训练计算阶段的自动优化方法，所述方法包括在分布式训练的每个回合执行如下步骤：S1、以预设的最小单位负载为粒度，计算当前回合中参与分布式训练的所有节点的计算性能；S2、以计算性能最差的节点计算其对应的最大允许负载数的完成时间为限制时间，分别计算每个节点在限制时间内能够完成计算的最大负载数，以所有节点在限制时间内对应的能够完成计算的最大负载数组成负载分配策略；S3、以步骤S2中负载分配策略，分配下一回合每个计算节点的负载。其中，节点的计算性能是该节点完成预设最小单位负载计算的时间。

摘要： 本发明公开了一种基于跨阶段局部特征融合策略的残差网络模型，涉及网络模型领域，包括残差块，残差块中设置有左运算通道、右运算通道与合并单元，合并单元，用于合并输出的残差左特征向量与残差右特征向量以得到残差特征合并向量；还包括局部残差模块，其包括至少一个局部残差块，所述局部残差块用于对合并向量进行拆分以得到右特征向量与左特征向量，并通过局部残差块中的右侧梯度运算通道对右特征向量进行残差运算，通过局部残差块中的左侧梯度运算通道对左特征向量进行特征运算，本发明通过设置局部残差块增加了网络分支的路径，避免了深度残差网络中加深网络层数使网络参数数目增多，所要求的计算也呈指数型增长的问题。

摘要： 本发明提出一种基于两阶段训练的遥感图像镶嵌质量无参考评价方法，它包括以下步骤：一、带有客观质量真值的大规模仿真数据集生成；二、镶嵌质量评价网络结构设计；三、网络预训练；四、网络微调；五、遥感图像镶嵌无参考质量评价。本发明通过设计双分支卷积神经网络，能够从结构错位、颜色差异和综合评价三个方面对遥感镶嵌图像进行评价，既实现了单因素镶嵌质量评价，又实现了图像镶嵌质量的综合评价。通过两个阶段的训练策略，能大幅减少训练网络时需要的带有主观质量真值的数据集，使网络能够在规模较小的数据集上完成训练。所设计的网络是端到端的，整个评价过程不需要参考图像，也无需额外的处理，使用灵活，操作简单。

摘要： 本公开提出了基于两阶段训练的Logo图像的低样本检测方法及系统，采用RFP模块来加强传统的特征金字塔网络，进一步增强提取的特征，增加分类准确率。并利用改进的Balanced Group Softmax模块，对类别按样本量进行分组，分别进行softmax操作，减少对样本量少的类别的抑制。

摘要： 一种基于多特征融合及多阶段训练的文化资源视频中文描述生成方法，包括从外观、运动、语义和音频方面提取多维特征，以增强编码器的内容表示能力；构造编码器，进行多特征的融合；构造解码器，进行词句的预测生成；采取多阶段训练策略进行模型训练。本发明使用最新提出的大规模多语言视频描述数据集VATEX，解决了以往视频描述只有英语数据集的问题，使用多特征融合方法进行编码，模型训练采取多阶段训练策略，避免了“曝光偏差”问题。

摘要： 本发明面向单信道脑电数据，提出一种基于“片段—序列”两阶段训练框架的睡眠分期方法及系统，属于深度学习算法智能应用领域。将单信道脑电数据进行平滑处理、片段化以及多通道生成等步骤，利用基于脑电片段的CNN网络模型对脑电数据进行训练，得到脑电特征表示方法，并通过基于脑电“片段—序列”的“CNN‑RNN”网络模型，增强睡眠序列之间学习，通过两阶段训练框架来提升模型的睡眠分期效果，进而提升利用单信道脑电数据进行睡眠质量评估的效果。本发明基于“片段—序列”两阶段训练框架的睡眠分期方法与基于脑电片段的CNN网络模型分期相比，效果有较大提升，通过在数据集Sleep_EDFx 39的单信道Fpz‑Cz脑电数据上验证，本发明将睡眠分期的准确率从80％提升到了87％。