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公开/公告号CN110348018A
专利类型发明专利
公开/公告日2019-10-18
原文格式PDF
申请/专利权人 苏州大学;
申请/专利号CN201910642480.4
发明设计人 陈文亮;王铭涛;杨耀晟;张民;
申请日2019-07-16
分类号G06F17/27(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构32257 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人冯瑞
地址 215168 江苏省苏州市吴中区石湖西路188号
入库时间 2024-02-19 14:44:26
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2019-11-12
实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/27 申请日:20190716
实质审查的生效
2019-10-18
公开
机译: 使用机器学习基于先前时间段的任务完成率来预测时间段的任务完成的方法和系统
机译: 完成阶段估计方法和学习方法,完成阶段估计设备及其学习设备
机译: 基于任务学习的机器学习模型,基于任务完成率和先前时间的数据趋势预测时间完成的方法和系统
机译:通过局部学习来完成标签:一种基于邻域标签矢量预测因子的图像标签完成新方法
机译:基于推特数据使用机器学习方法分析数据和检测恐怖攻击的简易技术
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机译:从我们的邻居学习:使用宾馆完成的新方法使用箱分享和深度学习来重建高质量的4dcbct
机译:一种感知组织方法,用于完成张量,双目和多视图立体声以及使用张量投票的机器学习。
机译:ECG特征工程的建模和机器学习方法,用于使用伪ECG检测局部缺血
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:在对峙范围内恐怖分子使用简易或商业上可用的精确制导无人机:制定缓解措施的方法