好学生

摘要： 学生不认真听讲是一种常见现象。在日常教学中存在着好学生也不听讲的情况,这让教师产生挫败感并对自身形成困扰。教师以好学生为什么不听讲为主线,通过叙事探究的方式开展行动研究,发现好学生不听讲深受家庭干预过度、影子教育、教师职业惯例和教育管理制度多方面制约。认识到教育复杂性的同时,教师也探寻到自我价值。同时,家长与教师应关注好学生的成长诉求,给予有效帮助,让其获得自我存在的价值。

摘要： 学生不认真听讲是一种常见现象.在日常教学中存在着好学生也不听讲的情况,这让教师产生挫败感并对自身形成困扰.教师以好学生为什么不听讲为主线,通过叙事探究的方式开展行动研究,发现好学生不听讲深受家庭干预过度、影子教育、教师职业惯例和教育管理制度多方面制约.认识到教育复杂性的同时,教师也探寻到自我价值.同时,家长与教师应关注好学生的成长诉求,给予有效帮助,让其获得自我存在的价值.

摘要： 在平时我们的教学中,对"差生"和"问题学生"的心理特点比较关注,能有针对性的调理,也收到了一定的效果.但是对于好学生的心理健康情况的关注却很少.其实在学生的成长中,都可能会因为不适而产生心理障碍,好学生也不例外.因此,在关注那些"问题学生"的同时,也要有针对性的关注"好学生"的心理健康.好学生也同样需要心理关注.

摘要： 传统的学生评价属于典型的竞争性评价,倾向于把成绩作为唯一评价指标,不利于发现学生的潜能和激励学生进步。而以持续进步为标准的学生评价能够帮助学生正确审视自我,不断修正自身的不足,使学生在改正中提升,在努力中提高,实现学生、教师与家长的共同进步。在学生评价方式的选择上,应结合增值评价、赏识评价以及结果评价等方法,从德智体美劳等方面全面地评价学生。开展学生评价时应当注意以人为本,在家长评价、学校评价的基础上,鼓励学生自评、同伴互评,让好学生促进更多学生进步,促进更多教师成长,促使更多家长改变,从而最大限度地发挥学生评价的效用。

摘要： “百年大计,教育为本;教育大计,德育为本”,教育的根本任务就是立德树人.而对于学生而言,初中阶段是其身心发展的重要时期,班主任应当通过有效的教育方式,培养学生良好的思想品质,树立正确的价值观念,全面开展德育工作.主要就班主任对好学生开展德育的具体落实途径进行了设计.

摘要： Come to Every Class! Be Prepared:每堂课都来上课!做好准备:Bring all textbooks, notebooks, a dictionary and pens.带上所有教科书、笔记本、字典和钢笔等。Do all the assigned~1 homework before class. So you can learn the most from the class lectures2.上课前做好所有布置下来的作业,以便从课堂讲授中学到最多的知识。

摘要： 语文教学中,有一些问题一直困扰着我,为什么我精心的设计只换来学生无声的静坐?为什么我动情的讲解却换来学生呆滞的眼神?我一直牢记指导老师的话:“一堂完美的语文课,必然要依靠教师的充分准备,她备课时既要备好教材,也要备好学生。”

摘要： 我是一个正在读初二的女生。在班里,我是一个学习成绩很好、遵守纪律的好学生,但我觉得维持优等生的形象好累,也很无聊。有时候我也想做个“差生”,像其他同学一样,上课开开小差,讲讲话。父母对我非常严,他们不准我和同学出去玩,不准我看言情小说,也禁止我追星,他们最在意的就是我的学习成绩,我俨然一个“学习机器”。我只是将看言情小说视作放松自我的方式,偶尔我也需要出去玩一下。

摘要： 华立韦又准备逃课了,还怂恿我跟他一起去。我摇头不去。“算了,你是好学生就不拉你下水了,以后考试还得靠你呢,好好学。”说完,他带着两名同学匆匆跑出教室,朝离教学楼很远的操场西边的围墙跑去。

摘要： 被制度层层选拔出来的好学生具有表征意义。对国家而言,好学生反映的是国家在特定时期的注意力分配问题;对生产出好学生的学校来说,好学生是学校利益和荣誉的象征;对好学生个人而言,能够成为好学生是个人具有能力和与能力相应的意志付出——"苦行"的证明.

摘要： 在我们的身边成长的优秀教师，大多是从班主任做起的，确实只有做过班主任的教师，才能真正体会我的学生我的爱。在平常的教育教学工作中，班主任接触较多的是差生，工作相对棘手，很少会有好生的工作麻烦。且谁都知道就是存在有这样的“差生”，而铸就了多少教师的才干，让多少教师增长了自己的能力，成长为有经验的教育者。

摘要： 本发明提供了一种基于用户正负偏好学习的兴趣点推荐方法，使用神经网络学习用户和景点交互的深层次特征，同时训练出两个神经网络模型，正偏好神经模型和负偏好神经模型；正偏好神经网络模型产生用户喜欢的景点的列表，然后通过负偏好神经网络模型优化并得到最终推荐列表，为用户提供更精确的景点推荐；以解决传统的兴趣点推荐精度不高和推荐结果个性化程度低等问题。

摘要： 本发明提出一种基于游览行为的游客偏好学习系统,该系统包括iBeacon模块、智能终端、应用程序和服务器；所述iBeacon模块用于标识景区内部游览点或展厅内部展品的位置信息；所述应用程序用于接收并解析iBeacon模块的广播数据包，计算智能终端和iBeacon设备之间的距离，识别游客当前所处的游览点；所述智能终端采集游客在某个游览点的游览行为数据并上传游览行为数据至服务器；所述服务器用于处理并存储游客的游览行为数据，并根据偏好学习模型获取游客对不同游览点的偏好。本发明提出的将iBeacon模块和智能终端相结合获取游客游览行为的方法，可以获取游客细粒度的游览行为，根据本发明提出的游客偏好学习系统，可获取游客针对某一景区内各个游览点的细粒度游览偏好。

摘要： 本发明公开了一种根据用户偏好学习预测颜色和谐程度的方法。本发明以大型网站数据集的用户评论为基础，首先对数据集中的用户对颜色主题的评论进行语义分类，按照特定的关键词将评论分成多种不同的和谐度值。随后从颜色主题中提取多种颜色主题，在三层反向传播神经网络中进行训练。从隐藏层输出的结果通过基于Kernel分布的概率密度模型生成符合用户美学的审美能力值。最后通过线性计算求得最终的颜色和谐度值。本发明估算的和谐度值由于考虑了不同用户对颜色的审美，因此具有很高的准确性，本发明能够用于带有调色板的颜色建议，图像的重着色以及颜色风格转换等实际应用场景中。

摘要： 本发明公开了一种多云异构环境下基于服务偏好学习的云互联方法及系统。该云互联系统包括Web前端、Broker控制台和统一云接口平台。本发明针对云服务结构交流复杂和分布式的特点以及云服务市场需求庞大和不规范的现状，提出了基于云服务中介商的三层云服务架构。而传统云服务市场模型通常只考虑云服务调用者和服务提供者两个方面，这种模型交流次数频繁、效率低下。三层架构中加入的云服务中介商，让用服务的调用者和提供者通过中介商进行交流合作，将大多数决策交给服务中介商来处理，取代了原先落后的通信机制，简化了用户与云服务提供商的交流方式，既能满足云服务市场高并发分布式需求，又能提升服务沟通效率。

摘要： 本发明公开了一种根据用户偏好学习预测颜色和谐程度的方法。本发明以大型网站数据集的用户评论为基础，首先对数据集中的用户对颜色主题的评论进行语义分类，按照特定的关键词将评论分成多种不同的和谐度值。随后从颜色主题中提取多种颜色主题，在三层反向传播神经网络中进行训练。从隐藏层输出的结果通过基于Kernel分布的概率密度模型生成符合用户美学的审美能力值。最后通过线性计算求得最终的颜色和谐度值。本发明估算的和谐度值由于考虑了不同用户对颜色的审美，因此具有很高的准确性，本发明能够用于带有调色板的颜色建议，图像的重着色以及颜色风格转换等实际应用场景中。

摘要： 本公开提供了“用于自适应OTA通知的偏好学习”。一种车辆，包括：控制器和处理器。所述处理器被编程为：响应于用户偏好值超过由软件更新的优先级限定的阈值，向所述用户提示将所述软件更新安装到所述控制器的选择，所述用户偏好值是根据是否安装与匹配要安装的软件更新的背景信息相关联的软件更新的用户选择来计算的；并且根据所述选择更新所述用户偏好值。

摘要： 本发明提供了一种基于用户正负偏好学习的兴趣点推荐方法，使用神经网络学习用户和景点交互的深层次特征，同时训练出两个神经网络模型，正偏好神经模型和负偏好神经模型；正偏好神经网络模型产生用户喜欢的景点的列表，然后通过负偏好神经网络模型优化并得到最终推荐列表，为用户提供更精确的景点推荐；以解决传统的兴趣点推荐精度不高和推荐结果个性化程度低等问题。

摘要： 本发明提出一种基于游览行为的游客偏好学习系统,该系统包括iBeacon模块、智能终端、应用程序和服务器；所述iBeacon模块用于标识景区内部游览点或展厅内部展品的位置信息；所述应用程序用于接收并解析iBeacon模块的广播数据包，计算智能终端和iBeacon设备之间的距离，识别游客当前所处的游览点；所述智能终端采集游客在某个游览点的游览行为数据并上传游览行为数据至服务器；所述服务器用于处理并存储游客的游览行为数据，并根据偏好学习模型获取游客对不同游览点的偏好。本发明提出的将iBeacon模块和智能终端相结合获取游客游览行为的方法，可以获取游客细粒度的游览行为，根据本发明提出的游客偏好学习系统，可获取游客针对某一景区内各个游览点的细粒度游览偏好。

摘要： 本发明涉及复杂网络重叠社区发现领域，公开了一种基于偏好学习机制的重叠社区发现方法及系统，以考虑偏好关系，达到快速、高效、准确、稳定的检测出复杂网络中的重叠社区的目的；本发明的方法包括为每一个节点分配唯一的标签，设定节点对该标签的从属度，然后定义节点的重要性；计算节点之间的偏好程度；根据偏好程度选择学习对象对节点进行归一化处理，得到经过一次迭代后的各节点关系图；基于上一次迭代后的各节点关系图进一步迭代，以此类推，直至迭代至设定次数以得到最终的各节点关系图，将拥有相同标签的节点划分为同一个社区，将拥有至少两个标签的节点视为重叠节点，将重叠节点所在的社区视为重叠社区。

摘要： 本发明涉及一种尺寸稳定性好学生卫衣，包括卫衣本体(1)，所述卫衣本体(1)设有衣领(2)，所述衣领(2)的顶部设有帽子(4)，所述衣领(2)的领尖下部设有口袋(3)，所述口袋(3)的开口向上，所述卫衣本体(1)由织物制成，所述织物由经纱和纬纱相互交织而成，所述的经纱和纬纱为二上二下设置，所述的经纱为50D/72F涤纶低弹丝，纬纱为5D/36F涤纶低弹丝，且所述的经纱和纬纱为斜纹组织结构。本发明可以直接把公交卡放置在口袋内，使用方便，非常人性化。