退出
我的积分:
中文文献批量获取
外文文献批量获取
苏玉兰; 洪宇; 朱鸿雨; 武恺莉; 张民;
苏州大学计算机科学与技术学院;
问题生成; 暴露偏差; 问答数据集; 迁移学习;
机译:通过自适应超参数优化对深度生成模型进行预训练
机译:一种基于二重奏的模型适应性在异构多尺度问题中的优化方法
机译:预训练卷积网络和生成统计模型:大数据集中的比较研究
机译:优化期模型?在Eco-Vo Systems中驾驶训练=用于在生态驾驶模式下优化初期驾驶员训练的模型
机译:预筛选生物材料在血管内的固有血管生成能力优化的体外绒膜尿囊膜模型
机译:这项研究的目的是确定性能的提高学习会计X年级会计1名SMK Negeri学生1年Sukoharjo2009/2010教s本研究使用集体诉讼研究方法(课堂行动研究)使用循环策略。科目本研究是XA类的学生,会计1国立职业高中1 Sukoharjo共有40名学生。该行动研究的研究对象是各种研究在学习过程中教室中发生的活动。 ud这项研究是与研究人员,班级老师和学生合作进行的涉及学生的参与。研究中使用的数据源这些行动包括告密者,地点或位置,事件,文件和文件文件。数据收集技术是通过观察,访谈,测试和学生完成的文档。研究过程包括以下阶段:(1)问题识别,(2)准备,(3)制定行动计划,(4)实施行动,(5)观察和解释,(6)反思和(7)报告准备。处理这项研究分三个周期进行,每个周期包括四个阶段,即:(1)行动计划,(2)行动实施,(3)观察和解释;以及(4)分析和反思。每个周期都进行在3次或4次会议中,每个会议的时间分配为2x 45分钟根据已经完成的研究,可以得出结论:通过学习模型的应用,学习成绩有所提高直接指令。这体现在以下几个指标中:(1)学生参与学习的积极性有所提高从第一周期的41.77%或11名学生到第一周期的51.72%或15名学生II和88.07%,即第三周期的32名学生。 (2)在讨论中,在校生中,有11名学生处于活跃状态,或者在第一周期中占41.25%第二阶段有16名学生,占55.81%,第三阶段有34名学生或91.07%,(3)在第一周期内解决问题的准确性和准确性有15名学生或54.88%,在第二周期有19名学生或64.78%而第三阶段有35名学生,占92.92%。 (4)增加第一个周期的学生学习成绩达到62.5%或25名学生成为第二周期的70%或28名学生,第三周期的90%或36名学生。 ud这种增加是在老师进行了几次尝试之后发生的,包括:(1)直接教学学习模式的应用,(2)教师制定计划在教学之前先学习,以便学习活动教学可以进行指导和计划,(3)教师进行评估
机译:高回流量下任意体生成面向坐标的优化研究。
机译:基于非数据训练网络量化和预训练机器学习模型生成合成数据的方法和装置
机译:基于预训练机器学习模型的无数据训练后网络量化和合成数据生成的方法和装置
机译:图像处理系统,图像处理方法,用于生成预训练模型的方法以及用于培训的数据集
抱歉,该期刊暂不可订阅,敬请期待!
目前支持订阅全部北京大学中文核心(2020)期刊目录。