回归课本

摘要： 为了提高高三复习课的实效性,回归课本是高三复习的正道,问题引领复习探究的方向,变式教学是复习教学的有效策略.文章通过"问题引领回归课本"和"自然变式微型探究"引导学生积极参与,深度思考,提升了学生发现问题、提出问题、分析问题和解决问题的能力.

摘要： 高考语文的备考中,文言文阅读的复习花费时间最长,投入精力最多。可每次的考试下来,得分情况非常不乐观,尤其是两道翻译,有时“惨不忍睹”。表面上看是因为文言文文本材料离我们的学生久远,不容易理解读懂,实际上是学生不够重视,甚至可以说不重视我们的课本学习。多年的备考经验让我们意识到,试卷中的文言文阅读文本来自课外,但涉及的文言知识点绝对来自课内。叶圣陶先生曾说过:“教材无非是个例子。”既然是例子,那就说明文言文的基本知识点都与此相仿、相似,并因此拓展、生发。

摘要： 新高考提出了“四翼”要求,即命题要突出基础性、综合性、应用性、创新性.“基础性”要求试题应涵盖基础知识,因此在高考复习备考中,要强化基础、回归课本.本文例谈2021年高考中有关物质的分类及应用的考查,进一步体现了重视基础、回归课本的重要性.

摘要： 复习教学对初中三年级学生思维的提升有着重要的意义。如果教师能运用有效的方式方法,引导学生吸收并灵活运用所学,则能实现学生历史综合能力的发展,使其在中考取得较好的成绩。观看“资本主义制度的初步确立”课例后,笔者对初三复习有了进一步的思考,即复习教学应回归课本、突出价值引领。

摘要： 英语学习不可能一蹴而就,必须下一番苦功夫!只有日积月累,方能厚积薄发!面对即将来临的中考,初三学子如何提升自己的能力呢?在复习的过程中同学们必须重基础、重落实、重方法,这才是行之有效的备考模式。一、掌握课本知识,重基础,步步为营,提高英语素养。复习要遵循"回归课本,夯实基础"的原则,科学高效的复习对提高英语成绩至关重要。总体来说,在每个单元的复习中,掌握所有重点词汇、词组,同时进行句子翻译、同步阅读理解和书面表达等方面的拓展训练,重视"听力口语"专项适应性训练;通过单元知识的思维导图,找到和建立起各单元知识点之间的联系。

摘要： 中考在即,为帮助同学们做好最后冲刺阶段的物理复习,在此将这一阶段的复习做一下规划。一、有针对性复习,处变不惊中考前最后一个月复习要回归课本,夯实基础。基础知识和基本技能历来都是中考考查的重要内容,但现在的中考在考查形式上和以前相比有明显的变化,改变了以往死记硬背的考查方式,要求考生能在具体事实中,辨认出物理现象或物理规律,发现物理知识点,探究物理知识的内涵,总结一般性物理规律特点。同时考查考生对基本测量仪器的使用、认识和掌握,对基本物理概念、规律、公式、单位和常用物理常数的记忆与理解以及对物理学史的重大发现的了解,这类试题绝大多数源于教材,同学们复习时一定要仔细阅读教材。

摘要： 本文从一道调研试题的背景出发,通过具体例题介绍秦九韶公式的应用.在应用公式解决问题的过程中,向学生展示秦九韶公式应用的广泛性,同时弘扬优秀传统文化,也向学生展示课本素材的魅力,以期引导学生重视课本素材,回归课本,研究课本.

摘要： 在实施新课标新高考中,小说阅读教学需要引起高度重视.回归课本阶段:深挖教材,授人以"渔".在小说的一轮复习回归课本阶段,用教材精选的6篇小说进行专题复习和归类,可根据小说三要素和小说体裁的特点归类为:理情节、析人物、看环境、谈构思、讲方法、明主题六个小专题,每个小专题都用这6篇小说作为例子,作为"一"来反思高考题的"三".文本解读阶段应以文为本,读懂为先;做题读为先,读懂文本,才能准确作答;以文解文,以文为本.抓住三点,就能掌握快速读懂小说的方法.

摘要： 在肖培东老师的"浅教语文"教学中,其用简简单单、老老实实、真真切切的教学模式,即是在教"真语文".主要方法是"回归课本,精巧自在浅教语文;反复朗读,返璞归真教真语文;以生为本,'文'言'并重教真语文."肖老师的教学方式恰当得体,引领了语文教学的方向.肖培东老师的课堂教学看似浅显却深邃,碧波深处有珍奇.

摘要： 一轮复习是高三备考的"根基",科学有效的方法有助于提高高三复习的质量和效率。以下结合本人多年的教学经验,介绍几点一轮复习的备考策略。一、回归课本,夯实基础在一轮复习中,一定要重视教材的作用,认真阅读教材各章节内容,对概念、定义、定理等知识深入理解,准确记忆,全面梳理,建立联系,形成体系。

摘要： 本发明提供一种回归反射片(100)和该回归反射片(100)的制造方法，该回归反射片(100)具有：回归反射层(20)，其在一个表面具有多个回归反射元件(24)；背面层(40)，其与回归反射元件(24)相对地设置，并且其回归反射元件(24)侧的表面的至少一部分由树脂构成；多个颗粒(30)，其配置于回归反射元件(24)与背面层(40)之间，并且其表面的至少一部分由树脂构成；和空隙，其形成于回归反射元件(24)与背面层(40)之间。

摘要： 本发明公开了一种基于证据回归与统计回归混合建模获取火电机组煤耗特性的方法，这种方法能够从机组的历史运行数据中实现机组煤耗特性曲线的获取，该方法具有简单便捷、回归准确，泛化能力强的特点。对某机组的交叉回归建模验证的结果表明该方法能够根据机组运行数据在线获得准确且泛化能力强的机组煤耗特性曲线，极大地为机组的负荷优化调度工作提供便利。

摘要： 本说明书实施例提供了一种回归引导方法、回归引导装置、移动机器人及存储介质，该方法包括：基于无线测距方式获取两个移动点分别至两个固定参考点的距离；所述两个移动点固定于所述移动机器人上；根据所述距离、所述两个移动点的间距及所述两个固定参考点的位置坐标，确定所述两个移动点的位置坐标；根据所述两个移动点的位置坐标确定所述移动机器人当前的位姿；所述位姿包括位置坐标及航向；根据所述当前的位姿控制所述移动机器人回归目标位姿。本说明书实施例可以提高移动机器人的回归引导效率并兼顾易用性。

摘要： 本申请提供了软件测试领域中的一种回归测试方法和回归测试装置。本申请提供的技术方案中，进行回归测试时，保存该回归测试的测试环境，后续回归测试中基于该测试环境进行测试。本申请提出的技术方案，因为保证了前后回归测试的测试环境的一致性，从而可以提高回归测试的测试结果的准确性。

摘要： 提供高速并且高精度地对S型函数进行秘密计算的技术。秘密S型函数计算系统将g(x)设为能秘密计算的函数，根据输入值x的份额[[x]]计算对于输入值x的S型函数的值的份额[[σ'(x)]]，包括：第一比较单元，生成第一比较结果[[c]]＝less_than([[x]],t1)；第二比较单元，生成第二比较结果[[d]]＝greater_than([[x]],t0)；第一逻辑计算单元，生成第一逻辑计算结果[[e]]＝not([[c]])；第二逻辑计算单元，生成第二逻辑计算结果[[k]]＝and([[c]],[[d]])或者[[k]]＝mul([[c]],[[d]])；以及函数值计算单元，计算份额[[σ'(x)]]＝mul([[k]],[[g(x)]])+[[e]]。

摘要： 一种秘密S型函数计算系统，将mapσ设为由表示S型函数σ(x)的定义域的参数(a0,…,ak‑1)和表示值域的参数(σ(a0),…,σ(ak‑1))(a0,…,ak‑1为满足a0k‑1的实数)定义的秘密批量映射，所述秘密S型函数计算系统由3个以上的秘密S型函数计算装置构成，从输入向量x→的份额[[x→]]，计算对于输入向量x→的S型函数的值y→的份额[[y→]]，所述秘密S型函数计算系统包含通过[[y→]]＝mapσ([[x→]])＝([[σ(af(0))]],…,[[σ(af(m‑1))]])计算份额[[y→]]的秘密批量映射计算单元，其中，f(i)是成为aj≤xij+1的j，0≤i≤m‑1。

摘要： 本公开构建一种说明变量的变动与目标变量的变动具有对应关系的回归模型。回归分析装置具备：数据获取部，从存储装置读出训练数据和约束条件，该存储装置储存用作回归模型的目标变量和说明变量的训练数据、和预先定义为了使目标变量向正或负的方向变动而应使说明变量向正和负中的哪一方变动的约束条件；以及系数更新部，以使包括正则化项的成本函数最小化的方式，使用训练数据，反复更新回归模型中的说明变量的系数，所述正则化项在违反约束条件的情况下增大成本。

摘要： 本申请公开了一种图像回归模型的训练方法、图像回归分析方法、介质及终端，所述方法通过预设网络模型对获取的训练样本集的样本图像进行识别，得到各样本图像的待测指标的预测值；再根据各样本图像的真实值以及预测值、图像相似度，确定第一样本集和第二样本集；然后通过第一损失函数分别对第一样本集、对第二样本集进行损失计算，得到预设网络模型的第一损失值、第二损失值；基于第一损失值和第二损失值，对预设网络模型的模型参数进行修正以得到图像回归模型。由上述可知，本申请可以通过第一损失值、第二损失值对预设网络模型进行修正，以得到图像回归模型，从而提高图像回归模型的回归分析性能以及模型预测的准确度。

摘要： 本申请公开了一种纵向联邦学习线性回归和逻辑回归模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法通过各个参与方加密各自的本地训练数据，并交换加密后的密文；通过可交换加密方式获得参与方拥有样本交集的交集密文；随机选取多条交集密文中的数据，根据选取的数据得到参与方的中间结果密文，对中间结果密文进行解密，并根据解密结果计算加密聚合梯度；对加密聚合梯度进行解密，得到更新参与方模型参数的梯度；对模型进行更新，判断是否满足迭代终止条件，若满足，则结束迭代，若不满足则继续训练。解决了现有技术中由于数据的隐私性和不同组织之间缺乏信任，使得各组织的敏感数据难以充分利用以进行分布式机器学习模型训练的技术问题。

摘要： 企业碳排放量通常需要通过企业活动数据进行估算。不同企业，工艺流程不同，碳排放的排放源不同，碳排放量的计算复杂程度不同。本发明提出了一种基于工业企业生产数据（产量/原材料消耗量/能耗量等）以预测混合系统和方法。本方法结合了传统的多元线性回归和以及人工神经网络模型，采用了混合建模方法通过分步线性回归的方法筛选更重要的工业企业生产数据输入变量，然后将筛选后的工业企业生产数据变量馈入人工神经网络模型，从而产生复杂模型以预测一定时间跨度内的碳排放量输出量。本发明提出的复杂模型仿真结果表明该复杂模型的性能比其相应的其他单阶段模型更优并且可以在广泛的各类企业中应用该复杂模型实现各时间维度的碳排放量的预测。