同伴

摘要： 疫情袭来,很多学校用线上教学替代了传统教学。如此一来,对于中小学生而言,教师对学生的影响和同伴之间的互动,都因为各自居家而变得不可触摸、不太真切。对于迫切期待把“神兽”们交付给学校的家长而言,如何处理好孩子居家“上课”也是极大的考验。

摘要： 一个内向、害羞的女孩,从不善言谈、不敢表达自我,到充满自信,积极交流,学习能力和交往能力都有了大幅提升。这些,都是“社会化学习”带给她的改变。她就像一颗小星星,虽然没有太阳那么耀眼,但也能发出属于自己的光芒。

摘要： 小牛阿里制造了一台时空机,穿越回了古巴比伦王国,但他在美索不达米亚与同伴失散了。天渐渐晚了,阿里想:失散的同伴今天肯定是找不到了。奔波了一天,阿里早已饥肠辘辘,疲惫不堪了,现在最要紧的是吃上一顿晚餐,再睡上一觉,明天好继续寻找同伴。阿里来到一家客栈。客栈里的狮子掌柜依罕热情地把阿里迎到家里,盛情地款待了他,并让他美美地睡上了一觉。

摘要： 毕业的脚步渐渐近了,幼儿开始愈发珍惜与同伴在一起的时光。在制订每周末计划时,幼儿常提到想要与同伴一起去游玩、做客、旅游等愿望。一次晨间谈话中,豆豆和我们分享了哥哥在小学参加社会实践的视频,哥哥姐姐们离开父母在外集体合宿的画面引发了幼儿极大的兴趣。“我们可不可以也去社会实践?”“我们也一起去旅游吧!”“不要和爸爸妈妈一起,我们自己去。”

摘要： 3~6岁的幼儿参与劳动的时间、强度应该是逐步增加、循序渐进的,因此,家长、老师带领孩子进行劳动的初期,往往内容不多、时间不长。虽然效果不尽如人意,但孩子们只有参加了这些“假”劳动,最终才会演变成“真”劳动。教师在引导孩子参与劳动时,教育方法要科学、合理,可以采用以下方式。(一)榜样式引导包括教师、家长的劳动示范和同伴之间的劳动示范。

摘要： 大家好,我是陪伴你们上课的课桌。我曾经是一棵大树。一天早上,伐木工突然来到我面前,无情地砍倒了我和我的同伴。随后,我们被装进一辆大卡车里,运到一个专门做家具的工厂,变成了一张张课桌。几经辗转,我和同伴来到了五三班教室。我的主人是一个胖胖的小男孩儿。本以为我会很快乐,可结果出乎我的意料。他和同桌吵架时,用小刀在我脸上划了一道。没错,这是他们所谓的“三八线”。

摘要： 活动背景开学初,大一班新转来六名幼儿,他们来到陌生的班级环境中都不同程度表现出焦虑和不适应。班级原来的小朋友都在关注这几位新同伴,悄悄向老师、同伴打听他们的消息,想和他们交朋友,但面对陌生又有点焦虑的新同伴不知道怎么去交往。针对开学初幼儿适应新环境和人际交往方面的困难,我设计了本次综合活动。

摘要： 笨笨是一只蜗牛,它笨拙地爬上一块巨大的石头,已经累得满头大汗。它心灰意冷,因为它寻觅很久了,都没有找到那块石头。那是一块神奇的石头,据说那块石头是一个神仙,他有着慈祥的神态、善良的品格,他还很乐意为别人排忧解难。可是,谁也不知道他在哪儿,笨笨的同伴们早就放弃了,只有笨笨独自一个人以石头为路,不停地跋涉。

摘要： 创作背景“石头剪子布”是儿童喜欢玩的猜拳游戏,在儿童的一日生活与学习环节中也经常出现,例如领头人的产生、游戏的输赢、同伴的选择、玩具的分配,就会用到这个游戏,而且游戏结果又能让彼此都认可。

摘要： 我有一只鸟儿,它能飞遍各地,向我报告各种消息。有一天,我对它说:“去看看你的同伴们--那些可爱的鸟儿--燕子、山雀、海鸥和杜鹃,它们都是我的朋友。我已经很久没有听到它们的消息了,我很想念它们。”“好,明白了。”我的鸟儿出发了。下面就是我收到的侦察报告。

摘要： 本发明涉及将车辆(100)的未来驾驶操纵与至少一个其他车辆(104)的操纵进行协作协调的方法。对车辆(100)包括相应复杂度值(112)的轨迹(108)进行评估；将轨迹(108)和其他车辆的轨迹(204)组合成元组(210)；选择无碰撞元组(210)的轨迹(108)和对应复杂度值(112)作为参考轨迹(110)和参考复杂度值(114)；将具有低复杂度值(112)作为参考复杂度值(114)的轨迹(108)分类为需求轨迹；将具有高复杂度值(112)作为参考复杂度值(114)的轨迹(108)分类为备选轨迹；及向其他车辆(104)传输数据包(120)，包括参考轨迹(110)的轨迹集合(106)和对应参考复杂度值(114)及来自包括需求轨迹和备选轨迹的集合的至少一条轨迹(108)和对应复杂度值(112)。

摘要： 本发明涉及一种用于将车辆(100)的未来驾驶操纵与至少一个同伴车辆(104)的同伴操纵进行协作协调的方法，其中从同伴车辆(104)接收同伴数据包(202)并且同伴数据包(202)包含由同伴参考轨迹(206)组成的同伴轨迹集合(200)，以及使用同伴参考轨迹(206)选择来自于用于车辆(100)的轨迹集合(106)中的轨迹(108)作为用于车辆(100)的参考轨迹(110)，其中选择相对于同伴参考轨迹(206)无碰撞的轨迹(108)，使用限界轨迹(111、113)对轨迹集合(106)中的轨迹(108)进行评定，以及使用参考努力值(114)从轨迹集合(106)中的轨迹(108)中选择至少一条协作轨迹(300)，其中数据包(120)包含参考轨迹(110)，以及协作轨迹(300)被发送到同伴车辆(104)。

摘要： 一种由至少一个服务器实施的方法。该方法包括作为关于多个用户的简档记录的函数来获得用户集合。该方法包括基于同伴群体形成特征通过将聚类算法应用于用户集合的简档记录来将用户的子集定义为同伴群体。该方法包括基于同伴群体中的用户的子集的行为来计算同伴群体的同伴群体度量值。该方法包括基于目标用户的行为来计算被包括在子集中的目标用户的用户度量值。该方法包括构建将患者度量值与同伴群体度量值相关的消息。

摘要： 本发明适用于互联网技术邻域，提供了一种活动与同伴的检索方法，本发明实施例根据输入的查询用户和查询关键词进行查找，得到包括所述查询用户的配对者和所述查询关键词的匹配活动的结果，本发明实施例融合了活动与同伴推荐和关键词查询的优点。它检索活动与同伴对，综合考虑与文本文件有关的文本相关性和查询用户对同行同伴期望程度的同行相关性。本发明实施例在检索活动的时候将文本相似度和活动和人的关系都进行了考虑，能够按照查询用户和查询关键词进行查询，单次查询的运行时间为秒级，查询速度快。

摘要： 本发明提供了一种单兵同伴呼救方法，包括以下步骤：接收多个终端发出的轨迹数据，并记录该轨迹数据和显示所述多个终端之间的相对位置；接收所述多个终端中的第一终端发出的呼救信号；向所述多个终端中的其他终端发送救援信号和所述第一终端的轨迹数据，并由所述其他终端将自身的轨迹数据与第一终端的轨迹数据对比确认第一终端的位置。本发明还提供了一种单兵同伴呼救装置、电子设备及存储介质。本发明能够在施救人员救援遇险同伴时提供指挥，避免施救人员盲目施救，反而造成更大的损失。

摘要： 本申请涉及一种用于改善同伴打鼾的可调整睡眠系统，该系统包括至少一个床垫、用于接合第一区段和第二区段的接合系统、被配置为与接合系统进行通信以便控制第一区段的接合的第一用户控制器和被配置为与接合系统进行通信以便控制第二区段的接合的第二用户控制器，其中，该至少一个床垫包括第一占用者的第一睡眠区域和邻近第一睡眠区域的第二占用者的第二睡眠区域，第一睡眠区域包括用于第一占用者的身体的一部分的第一区段，第二睡眠区域包括用于第二占用者的身体的一部分的第二区段，其中第一用户控制器还被配置为与接合系统进行通信以便将第二区段移入预定位置。

摘要： 本公开提供了一种指示信号在不同伴随信号下优先级的细菌细胞计算部件。该细胞计算部件由第一细胞和第二细胞两种细胞构成，其中，第一细胞用于检测待检测信号和第一伴随信号，第二细胞用于检测待检测信号和第二伴随信号；第一细胞内的基因线路包括第一线路和第二线路，第二细胞内的基因线路包括第三线路和第四线路。本发明提供的细胞计算部件，通过设计基因线路，利用启动子的激活和指示信号的抑制对无待测信号、只有待测信号、待测信号和相应伴随信号同时存在做出不同指示，通过多细胞的输出组合指示最终结果。该部件可用于生物计算机、生物传感器等需要判断某一特定信号在不同状态下优先级的相关应用中，具有计算的精准性、高效性与易用性。

摘要： 本发明涉及一种用于将车辆(100)的未来驾驶操纵与至少一个同伴车辆(104)的同伴操纵进行协作协调的方法，其中从同伴车辆(104)接收同伴数据包(202)并且同伴数据包(202)包含由同伴参考轨迹(206)组成的同伴轨迹集合(200)，以及使用同伴参考轨迹(206)选择来自于用于车辆(100)的轨迹集合(106)中的轨迹(108)作为用于车辆(100)的参考轨迹(110)，其中选择相对于同伴参考轨迹(206)无碰撞的轨迹(108)，使用限界轨迹(111、113)对轨迹集合(106)中的轨迹(108)进行评定，以及使用参考努力值(114)从轨迹集合(106)中的轨迹(108)中选择至少一条协作轨迹(300)，其中数据包(120)包含参考轨迹(110)，以及协作轨迹(300)被发送到同伴车辆(104)。

摘要： 本发明实施例提供一种同伴互助录播训练系统，包括训练终端、评判终端和管理平台；其中：训练终端，用于训练人员执行训练动作；评判终端，用于根据所述训练动作输入互助评判信息，所述互助评判信息发送至管理平台；管理平台，用于存储互助评判信息。本发明实施例的技术方案，通过把评分标准改进为评判人员进行互助评判信息，使得评分更加客观化，解决了评判人员评价结果不准确的问题。

摘要： 本发明公开了基于同伴学习的样本选择算法，包括以下步骤：(1)同时训练两个深度卷积神经网络，将图像输入两个网络分别进行前向计算，预测图像类别，计算交叉熵损失；(2)两个网络利用预测结果不一致的样本更新自身网络参数；(3)两个网络从预测一致的样本中选取低损失值的样本互相更新对方网络参数。本发明两个同伴子网络通过“自我学习”(利用网络预测不一致的样本更新网络)和“相互交流”(交换网络预测一致的样本来更新网络)来提升最终的识别性能，有效应对了网络图像数据集存在的标签噪声问题。另外，本发明能有效地从含标签噪声的数据集中选取出对模型训练有益的样本，可广泛应用于各类标签不可靠的场景任务下。