困惑与思考

摘要： 混合式教学是目前流行的结合线上线下开展教学活动的教学模式,它同时也对教学评价模式的改革产生了积极的影响。但是当前在线教学评价的地位还不够突出、应用还不够深入,评价的科学性和有效性还有待提高,这种现状给在线教学的执行者带来了种种困惑。针对当前在线教学评价存在的问题进行分析,提出深入理解新时代教育评价改革内涵、多方兼顾形成统一评价体系、充分利用智能化手段推动混合式教学评价改革发展的构思。

摘要： 一、征文对象拍卖师二、征文要求1、内容以作者本人参加拍卖工作后的经历为主,以第一人称讲述自己在工作中的感悟与收获,困惑与思考2、作品以纪实体载为主3、字数要求:2000字左右,附照片2-3张,稿件注明作者真实姓名,工作单位及联系方式。

摘要： 一、征文对象拍卖师二、征文要求1.内容以作者本人参加拍卖工作后的经历为主,以第一人称讲述自己在工作中的感悟与收获,困惑与思考2.作品以纪实体载为主3.字数要求:2000字左右,附照片2-3张,稿件注明作者真实姓名,工作单位及联系方式三.投稿事宜1.网上投稿:请在邮件主题栏注明"拍卖师故事征文"字样2,投稿邮箱:zhongguopaimai@126.com3、征集日期:2020年1月-12月4.该专栏稿件将参加年底征文评选。

摘要： 高中阶段的数学知识本身就具有一定的抽象性质,除此之外,还包含了极强的理论性质,所以,学生在学习的过程中往往会遇到很多复杂疑难的问题。当前在素质教育理念的落实和影响下,探究性学习的方式逐渐被应用到教师教学活动中,因为探究性学习能够有效提升学生的数学综合能力。因此,笔者以探究性学习为核心内容,通过认真严谨的思考和研究,对高中数学活动中探究性学习存在的困难和疑惑做出了合理化分析,希望能为数学领域的发展提供帮助。

摘要： 本文主要以平行四边形教学的困惑与思考为重点进行阐述,结合当下初中数学教学现状为依据,首先分析平行四边形的教学困惑,包括概念困惑、定理困惑,其次从概念的导入、特殊图形定理的学习两个方面深入说明并探讨解决平行四边形困惑的思路,旨意在为相关研究提供参考资料。

摘要： 高中阶段的数学知识本身就具有一定的抽象性质,除此之外,还包含了极强的理论性质,所以,学生在学习的过程中往往会遇到很多复杂疑难的问题.当前在素质教育理念的落实和影响下,探究性学习的方式逐渐被应用到教师教学活动中,因为探究性学习能够有效提升学生的数学综合能力.因此,笔者以探究性学习为核心内容,通过认真严谨的思考和研究,对高中数学活动中探究性学习存在的困难和疑惑做出了合理化分析,希望能为数学领域的发展提供帮助.

摘要： 一、征文对象。拍卖师征文要求内容以作者本人参加拍卖工作后的经历为主,以第一人称讲述自己在工作中的感悟与收获,困惑与思考2、作品以纪实体载为主3、字数要求:2000字左右,附照片2-3张,稿件注明作者真实姓名、工作单位及联系方式。

摘要： 一、征文对象拍卖师二、征文要求,1.内容以作者本人参加拍卖工作后的经历为主,以第一人称讲述自己在工作中的感悟与收获,困惑与思考。2.作品以纪实体载为主3、字数要求:2000字左右,附照片2-3张,稿件注明作者真实姓名、工作单位及联系方式。

摘要： 一、征文对象拍卖师二、征文要求1.内容以作者本人参加拍卖工作后的经历为主,以第一人称讲述自己在工作中的感悟与收获,困惑与思考2.作品以纪实体载为主3.字数要求:2000字左右,附照片2-3张,稿件注明作者真实姓名,工作单位及联系方式.

摘要： 一.征文对象拍卖师二.征文要求1.内容以作者本人参加拍卖工作后的经历为主,以第一人称讲述自己在工作中的感悟与收获,困惑与思考2.作品以纪实体载为主3.字数要求:2000字左右,附照片2-3张,稿件注明作者真实姓名、工作单位及联系方式三、投稿事宜1、网上投稿:请在邮件主题栏注明"拍卖师故事征文"字样2、投稿邮箱:zhongguopaimai@126.com3、征集日期:2021年1月-12月4、该专栏稿件将参加年底征文评选如有问题、可致电《中国拍卖》杂志社编辑部,咨询电话:64993065。

摘要： 疑问发言检测部检测包含于用户的声音的疑问发言，频率获取部获取由疑问发言检测部在通话保留期间内检测出的疑问发言的每个单位时间的数目亦即上述疑问发言的频率，状态判定部在频率获取部获取的疑问发言的频率在第一阈值以上的情况下判定为用户是困惑状态。

摘要： 本发明涉及自然语言处理领域，特别涉及一种基于分布式表示模型困惑度的人机对话方法；本方法包括：获取文本数据；对文本数据进行处理，得到BERT模型和模型困惑度特征向量；将文本数据转换为768维句向量；利用768维句向量训练t‑SNE模型，并结合k得到3维向量；利用3维向量训练单分类One‑Class SVM模型，并判别输入数据属于域内还是域外；利用768维句向量训练逻辑回归文本分类模型，并对文本数据进行领域内分类；输入文本数据，判断输入的数据为域内还是域外，并做出回答；本发明实现了对文本域内域外的判断，从而判别出用户输入是否在问答系统解决能力范围内，避免了问答系统对不知情的问题乱回答的现象。

摘要： 本发明公开了基于困惑度计算的高隐蔽性自动生成文本的隐写方法，该方法可以根据需要隐藏的秘密比特流生成高隐蔽性的文本载体。区别于以往的文本隐写方法，本方法的创新点在于充分利用候选池中文本的出现频率，使生成的隐写文本具有更高的隐蔽性。该方法在隐写文本自动生成过程中，考虑了隐写文本中单词的灵敏度不同，引入困惑度计算，对候选池进行二次筛选，提升了生成的隐写文本的自然度，从而大幅度提升了系统整体的隐蔽性。

摘要： 一种控制电梯系统的示范方法包括确定来自期望电梯服务的乘客的新呼梯的源楼层。还确定从新呼梯的源楼层开始的行进方向。通过确定如下关系的至少其中之一，模拟在将所述新呼梯分配给考虑的电梯轿厢的情况下所述考虑的电梯轿厢的路径：（i）所述考虑的电梯轿厢与所述源楼层的位置之间的关系或（ii）所述考虑的电梯轿厢的移动方向与所述行进方向之间的关系。如果该分配将满足如下每个条件：（i）在乘客乘上电梯轿厢的其中之一与到达乘客的目的地之间的时间期间，电梯轿厢的其中之一将不朝与行进方向相反的方向移动以及（ii）在当前分配的乘客乘上电梯轿厢的其中之一与到达当前分配的乘客的目的地之间的时间期间，电梯轿厢的其中之一将不朝与任何当前分配的乘客的行进方向相反的方向移动，则将新呼梯分配到多个电梯轿厢的所述其中之一。

摘要： 疑问发言检测部检测包含于用户的声音的疑问发言，频率获取部获取由疑问发言检测部在通话保留期间内检测出的疑问发言的每个单位时间的数目亦即上述疑问发言的频率，状态判定部在频率获取部获取的疑问发言的频率在第一阈值以上的情况下判定为用户是困惑状态。

摘要： 本发明涉及自然语言处理领域，特别涉及一种基于分布式表示模型困惑度的人机对话方法；本方法包括：获取文本数据；对文本数据进行处理，得到BERT模型和模型困惑度特征向量；将文本数据转换为768维句向量；利用768维句向量训练t‑SNE模型，并结合k得到3维向量；利用3维向量训练单分类One‑Class SVM模型，并判别输入数据属于域内还是域外；利用768维句向量训练逻辑回归文本分类模型，并对文本数据进行领域内分类；输入文本数据，判断输入的数据为域内还是域外，并做出回答；本发明实现了对文本域内域外的判断，从而判别出用户输入是否在问答系统解决能力范围内，避免了问答系统对不知情的问题乱回答的现象。

摘要： 本发明公开了一种基于困惑度的自动作文评分方法，包括如下步骤：特征提取，提取作文的浅层词语特征和浅层句法特征；困惑度计算，计算作文的语法困惑度和语义困惑度；特征融合模型训练预测，根据特征信息与困惑度进行模型的训练和预测。本发明将作文的语法困惑度和语义困惑度作为评分的重要指标，提出了基于语法的困惑度的概念处理自动作文评分，更好地考虑了作文语法的正确性和词语搭配的合理性；同时提出了基于语义的困惑度的概念处理自动作文评分，从多个角度评价了作文的主题相关性。

摘要： 本发明公开了基于困惑度计算的高隐蔽性自动生成文本的隐写方法，该方法可以根据需要隐藏的秘密比特流生成高隐蔽性的文本载体。区别于以往的文本隐写方法，本方法的创新点在于充分利用候选池中文本的出现频率，使生成的隐写文本具有更高的隐蔽性。该方法在隐写文本自动生成过程中，考虑了隐写文本中单词的灵敏度不同，引入困惑度计算，对候选池进行二次筛选，提升了生成的隐写文本的自然度，从而大幅度提升了系统整体的隐蔽性。

摘要： 一种控制电梯系统的示范方法包括确定来自期望电梯服务的乘客的新呼梯的源楼层。还确定从新呼梯的源楼层开始的行进方向。通过确定如下关系的至少其中之一，模拟在将所述新呼梯分配给考虑的电梯轿厢的情况下所述考虑的电梯轿厢的路径：（i）所述考虑的电梯轿厢与所述源楼层的位置之间的关系或（ii）所述考虑的电梯轿厢的移动方向与所述行进方向之间的关系。如果该分配将满足如下每个条件：（i）在乘客乘上电梯轿厢的其中之一与到达乘客的目的地之间的时间期间，电梯轿厢的其中之一将不朝与行进方向相反的方向移动以及（ii）在当前分配的乘客乘上电梯轿厢的其中之一与到达当前分配的乘客的目的地之间的时间期间，电梯轿厢的其中之一将不朝与任何当前分配的乘客的行进方向相反的方向移动，则将新呼梯分配到多个电梯轿厢的所述其中之一。

摘要： 本发明旨在提供一种学习机器，以解析信息的特性、语义关系、结构等，将信息的语义关系作为概念间的关系捕捉，并可表达/积累概念和关系所含有的语义，并实现一种思考机器，可网罗地收集信息，并作为基于收集到的信息的语义关系而结构化的知识存储，同时对于询问或请求，由预定的推理进行信息生成，以具备新的语义关系，并通过评价/判断生成的新信息，确定对询问等最合适的解并加以对应。