学习因素

摘要： 在过去的学习之中,泰语作为广西农业职业技术学院的小语种课程,是部分同学首选的外语课程,但是在过去的学习之中,许多同学仍存在着一些问题,本文从当前学生学习泰语态度进行研究,了解当前广西农业职业技术学院学生对待泰语学习的态度,了解其中影响学生泰语学习的因素,分析学生们学习泰语的动机,提出针对泰国学习者相关的学习建议.对外汉语教学学科建立以来,通常以母语者为对象,从母语者的认知着想,判断语法难点等,本文旨在为泰国学习者研究更加适合的教学策略,并提出发展性的建议.

摘要： 武术作为中华传统文化中的一项特殊的文化遗产,将武术进行推广和普及是对它最好的传承和发展。而推广普及武术最主要的方法和手段就是通过运动技能教学来实现,因此,对于武术教学中影响运动技能学习因素的分析至关重要。本文通过对社会环境、学校、学生个人三方面进行分析,以期能够促进武术教学的改革和发展。

摘要： 在中学英语中考考点当中，书面表达占据分值比 重较大。为了提高中学生的英语写作水平，就要从老师的写作 教学等进行展开研究。本文通过对老师教学水平和学生学习 态度的深度探究，就如何提高中学生的英语写作能力，做出一 个比较详细的规划来，以期不断提高学生的写作水平。

摘要： 以计算机网络技术和信息资源为依托搭建起来的课程学习平台,正在快速、稳定发展壮大.课堂环境与网络自主学习相结合的模式构建研究少,评价片面.基于我校网络课程学习平台的建设和新的教学方案提出,利用网络资源与课堂学习相结合,倡导医学生利用网络平台自主学习专业知识,学习模式得以调整,学习效果达到最优化.

摘要： 青少年时期是个体身体发展变化最迅速的时期,也是心理逐渐成熟,自我意识逐渐清晰、迈向独立生活、承担更多社会责任的时期。“社会年龄”是衡量个体社会化程度的有效指标,反映的是个体的社会行为的成熟程度。本研究的初中学生社会年龄评价,是通过建构一个简明扼要、能反映初中生社会性发展水平的评价指标体系,并以标准化量表为主要测评工具,以指数最简明的方式来反映学生社会性发展水平。另一方面,也是为完善学生综合素质评价手段,为学生综合素质评价提供一个有价值的测评工具,为促进学生健康成长提供更科学的参考依据。

摘要： 兴趣是最好的老师,是推动学生学习最有效的动力。正如数学家华罗庚所说:有了兴趣就会乐此不疲。在学习过程中只有把思维、记忆、注意力等各种学习因素都调动起来,才能达到最佳学习状态,收到事半功倍的效果。然而,兴趣不是天生的,是在后天的生活环境和教育的影响下发生和发展起来的,而教育起主要作用。为了让学生们热爱生物这门学科,也为了他们能够掌握更多、更丰富的知识,教师可以结合学校及当地的实际情况,利用多种手段培养学生学习自然科学知识的兴趣。

摘要： 本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种强干扰因素下基于深度学习的图像分类识别系统；其中检测统计模块用于采集完整的细胞原图像，并对该细胞原图像进行逐块显示，根据细胞识别模块识别出的细胞类别及个数生成报告；细胞分割模块采用Unet网络细胞轮廓分割模型对观察窗口内显示的图像中细胞进行识别和分割，每处理完一个观察窗口，就将其输入细胞识别模块，直至处理完全部观察窗口；细胞识别模块采用SSD目标检测网络模型对细胞分割模块从观察窗口内识别并分割出的细胞进行定位以及识别；对显微镜下白细胞图像进行分析，辅助临床医生准确高效完成白细胞分类识别统计，提高准确率及判断精度，能够有效降低噪声干扰，提升分类识别效果。

摘要： 本发明涉及一种基于学习模型的区域因素预测方法，所述基于学习模型的区域因素预测方法包括以下步骤：获取需预测的区域历史上的区域因素数据，所述区域因素数据包括数字经济因素数据和绿色技术创新因素数据；构建预测模型，将历史上的区域因素数据输入所述预测模型内进行训练，得到训练后的预测模型；获取该区域当前的区域因素数据，将当前的区域因素数据输入所述训练后的预测模型内，得到区域因素重心数据；基于所述区域因素重心数据制得区域因素变化趋势表，实现了预测区域因素的目的。本发明通过学习模型来探究和预测数字经济与绿色技术创新的重心迁移轨迹、分布方向以及重心耦合性，有利于加速推进两者融合发展。

摘要： 本发明公开一种基于深度学习的多因素用电负荷预测方法，先完成数据的获取与存储，包括用电负荷数据和环境影响数据；并基于k‑邻近算法和改进DBSCAN算法的异常数据检测、自回归插值和序列数据归一化对数据进行预处理和标准化；然后提出一种改进的CNN‑LSTM用电负荷预测模型，首先采用CNN特性提取模块对输入数据的局部特征进行学习；然后输入到LSTM序列学习模型中，提取输入数据的序列特征信息；同时将self‑attention机制引入到LSTM中用于学习LSTM隐藏层的特征，通过分配不同的注意力权重实现关键特征的提取，以提升最终的预测精度；最后进行用电负荷预测。本发明能够促进电网数字化升级，满足用户的个性化需求，实现行业关联分析、调度电力发电、预测用电趋势和指导复工复产等。

摘要： 本发明公开了一种联合学习框架下的融合多因素的电网设备风险评估方法，其步骤如下：步骤一：数据收集；步骤二：设定阈值并进行对比；步骤三：选取设备重要度指标集和设备集；步骤四：数据融合计算；步骤五：对工厂设备进行健康评估，得到健康等级，并决策应于何时，使用何种方法对设备进行维护，从而保证整体良好的评估效果，该联合学习框架下的融合多因素的电网设备风险评估方法，综合能源场景中的设备健康评估，联合学习框架；多因素，主因素，子因素融合的评估设备健康，保证整体良好的评估效果；只对未出现故障设备做健康评估，保证整体正确的评估效果；设备健康多级别划分，电网设备风险度评估，增加了整体的安全性，增加了整体的实用性。

摘要： 本发明提供一种融合遗忘因素和学习能力的知识追踪方法及系统，其中，所述方法包括：获取知识追踪数据集，所述知识追踪数据集包括：回答习题标签、习题回答结果、重复答题时间间隔、序列时间间隔和历史答题次数；根据知识追踪数据集获取相关权重系数和当前习题知识掌握程度；根据当前习题的知识掌握程度获取学生的学习能力，由学习能力计算出当前习题的正确回答概率；通过所述正确答题概率和真实的习题回答结果之间的交叉熵损失函数对知识追踪模型进行优化。本发明考虑了遗忘因素和学习能力水平对知识追踪的影响，融合了长短期记忆网络和键值对神经网络，增强了模型的可解释性和预测准确率。

摘要： 本发明提供一种基于深度学习的城中村风险评估和风险因素定位方法，利用群智感知技术搜索各类风险事故，对每类风险事故进行聚类，将超过阈值的作为风险热点，并根据城中村风险热点获取风险热点情景数据，所述风险热点情景数据包括城中村层面情景数据和场景层面情景数据；从城中村层面情景数据中提取城中村层面情景特征，从场景层面情景数据中提取场景层面情景特征；将城中村层面情景特征和场景层面情景特征输入构建的训练好的残差网络模型，评估城中村风险，并采用逐层相关传播算法定位风险因素；实现异构数据融合，具有高效、低耗的优点，同时也达到了较高的准确率。

摘要： 本发明涉及材料疲劳寿命评估方法领域，尤其涉及一种基于机器学习的多因素影响环境疲劳寿命预测方法。本发明首先通过建立机器学习模型并优化参数。接着通过实验和文献资料收集数据，获取关键特征变量。再将数据随机划分训练集和测试集，将训练集数据进行特征缩放，并输入到机器学习模型中进行迭代训练。最后将测试集数据进行特征缩放并输入到训练好的机器学习模型中，计算预测得到的疲劳寿命，评估模型的预测精度。本发明的优点在于利用数据的驱动性和模型的外推扩展性，在保证实验数据足够的前提下极大的减少对于试验次数的依赖，同时满足多个影响因素同时作用的条件，实现精准预测多因素和环境疲劳寿命的相对隐式的复杂映射关系。

摘要： 在某些实施例中，可以呈现关键性能指标的风险调整因素的图形表示，并且可以接收对因素子集的用户选择。可以向机器学习模型提供训练信息作为输入，以预测针对所选择的因素子集的关键性能指标的值。训练信息可以指示与提供者相关联的因素子集的值。然后可以向机器学习模型提供参考反馈，所述参考反馈包括基于与提供者相关联的因素子集的值的针对提供者的关键性能指标的历史值。机器学习模型然后可以基于参考反馈来更新机器学习模型的部分。然后可以将因素子集的值提供给经更新的机器学习模型，以获得关键性能指标的预测值。

摘要： 本发明涉及水电站机组监测领域，目的是提供基于机器学习的水轮机组设备故障影响因素智能预判方法，通过预测模型根据机组运行的监测传感器数据及其他运行数据的分析，得出故障(事件)的综合趋势所符合的预测模型，根据对这个模型的持续监控、分析获得该故障(事件)的影响因子及权重排序，直到工程师进行故障(事件)原因分析，做到有的放矢，提高故障(事件)原因确定的效率。

摘要： 本发明公开了基于机器学习的高寒流域地下水化学控制因素分析方法，应用于高寒流域地下水环境管理技术领域，包括：基于预处理后的水化学元素数据，构建SOM自组织神经网络，得到水化学可视化拓扑图；在水化学可视化拓扑图上结合Davies‑Bouldin指数和K‑means算法确定最佳聚类数，对经过预处理后的水化学元素数据进行聚类，并对聚类结果进行归一化处理，绘制雷达图和离子比值图；根据聚类结果，与正交矩阵因子分解法PMF相融合，并结合相关性分析和离子比值法定性与定量分析高寒流域地下水化学控制因素。本发明通过将SOM、PMF、相关性分析与离子比值法相结合，实现了定性与定量分析高寒流域地下水化学控制因素。