学习委员

摘要： 创设导学空间、选聘学习委员,解决了“学习强国”学习平台推广使用中“谁来推广、在哪儿推广”的问题,而针对更为重要的“怎么推广”问题,“学习强国”扬州学习平台强化机制建设,创新探索出“六有”导学模式,努力走出一条线上线下融合发展的新路。

摘要： ''这个‘官’,我不当了.''花花一回家就愤怒地将书包丢到沙发上,冲爸妈抱怨。花花品学兼优,相貌个性样样出挑,唯一的遗憾就是小学时没能当上班干部。所以一升上初中,花花就积极参与班干部的竞选,当上了学习委员.

摘要： 班主任是班级管理的领导者、组织者、教育者和服务者,是学校与学生、家长之间联系的桥梁。因此,班主任要注重在班级中,分别给学生和家长创设“自主管理”和“志愿服务”的机会和条件,让集体中的每个成员都能得到正确的引导和健康成长,从而成为管理班级的主人。自主管理,给孩子展示的舞台岗位承包,人人都有一份“责任田”首先,通过选拔产生八名班委会成员,包括：班长、中队长、学习委员、

摘要： 课前,同学们或眉飞色舞地高谈阔论,或疾步追逐打闹,不少人上课铃声响后晃晃悠悠地踱进教室,在任课老师的催促下,方才慢条斯理地从书包里掏出课本,很长时间都不能进入学习的状态。我决定,在我班尝试开展＂课前一分钟＂的热身活动,营造轻松愉快的氛围,将学生的精力快速拉拢回课堂,进入课堂高效学习的状态。于是,班会课上,我组织同学们展开讨论。

摘要： 下午放学后,我正准备回家,突然接到小A爸爸的电话：“张老师,小A、小B被高年级同学打了……”我快速跑到事发地点,只见小A、小B鼻青脸肿,小A的眼镜碎了,小B流着鼻血。我和小A爸爸马上把二人送往医院。医生检查后确认两人只是软组织受伤并无大碍,我提到嗓子眼的心才放下来。经过了解,原来昨天早晨上学时,小A不小心踩了高年级同学新买的运动鞋,高年级同学来了一句：“你眼瞎啊!”这句话惹怒了小A,

摘要： 工作的第三年,我成了一名班主任。班上有一个眉目清秀的瘦高男生小辉,平时沉默寡言,不怎么和同学来往,从不违反纪律,但也不参加任何集体活动,与班里那些调皮捣蛋、整天惹是生非的男生截然不同,于是我忽视了这个性格内敛的孩子,直到两个多月后的一节语文课。发现问题：“老师,我不想上学了”那天,语文老师领着他气冲冲地来到我办公室告状：“这个孩子我已经没办法教育了!每次上课他不是睡觉就是走神,我让他读课文、回答问题,

摘要： 今年是中国人民解放军建军90周年,建军节当天,《邮票上的人民军队》一书和同名邮册在福州首发,在方寸之间生动再现人民军队强军历程,展现人民军队的英勇形象和新中国波澜壮阔的历史。土地革命时期的通邮手令、抗战军人免费邮票、火箭军和战略支援部队装备、航天飞行器……福建人民出版社出版的《邮票上的人民军队》中,

摘要： 一、个案心理问题的表现及一般情况＂老师,你觉得人有上辈子吗？＂这是2013年开学第三周的一天,一位容貌清秀的女生走进咨询室后问我的第一句话。该生叫小文,是初一新生,她觉得自己好像上辈子来过这所学校,因为她以前虽没来过这所学校.

摘要： 从初一开始,我让每个学生准备一个本子,取名＂晚自习计划本＂,采取晚自习＂三步曲＂,培养学生晚自习学习习惯。第一步：开头有计划在晚自习开始之前,学生在计划本上制定好当晚自习的具体学习计划,要求是先完成老师布置的作业,主要是根据当天各科作业情况,预估每门课作业大致完成的时间,逐项列出。

摘要： 本发明提供一种基于委员会查询的主动学习框架的情感分析方法及系统，其方法包括：获取训练语料，并在所述训练语料中选取样本数据进行标注，形成训练集，根据所述训练集构建初始模型，根据用户情感表征进行数据分类，根据委员会投票选择算法，从未标注的训练语料中选择样本数据，并进行标注，补充至所述训练集中，根据补充后的训练集对所述初始模型进行更新迭代学习，获取情感分析模型，通过所述情感分析模型，对输入的文本进行情感分析，获取情感分析结果；本发明通过引入主动学习，在情感分析任务中，在减少训练语料的情况下，减少了人工标注的代价，同时模型的性能达到预期。

摘要： 取得部取得从控制对象观测到的、表示解释变量与目标变量的组合的多个观测数据。教师用学习部基于由取得部取得的多个观测数据，对用于根据解释变量输出目标变量的模型执行学习，生成学习完毕的教师用模型。学习用数据生成部通过对由教师用学习部生成的教师用模型输入规定的解释变量，取得针对规定的解释变量的规定的目标变量，生成规定的解释变量和规定的目标变量的组合作为用于对决策树模型执行学习的学习用数据。

摘要： 本发明的基板处理装置(100)具备基板保持部(120)、药液供给部(130)、基板信息取得部(22a)、药液处理条件信息取得部(22b)、及控制部(22)。基板信息取得部(22a)取得包含硬化层厚度信息或离子注入条件信息的基板信息，该硬化层厚度信息表示处理对象基板的抗蚀层中的硬化层的厚度，该离子注入条件信息表示在抗蚀层形成硬化层的离子注入的条件。药液处理条件信息取得部(22b)基于基板信息，自学习完成模型取得表示关于处理对象基板的药液处理条件的药液处理条件信息。控制部(22)根据药液处理条件信息来控制基板保持部(120)及药液供给部(130)，以利用药液对处理对象基板进行处理。

摘要： 学习装置(100、100a、100b)具有：学习用数据取得部(109)，其取得多个学习用数据，1个学习用数据是基于包含时间序列的观察值的1个或多个时间序列数据中的1个时间序列数据的第1信息、基于包含彼此不同的至少2个预测期间的多个预测期间中的1个预测期间的第2信息、以及基于经过预测期间后的观察值的第3信息的组合；以及学习部(110)，其将组合学习用数据中的第1信息和第2信息而成的信息作为说明变量，并且将第3信息作为响应变量，使用学习用数据取得部(109)取得的多个学习用数据进行学习，生成能够推理经过指定的预测期间后的推理观察值的已学习模型。

摘要： 具备：取得包含基板在装置内的位置及在各单元内的经过时间的状态信息的状态信息取得部；具有预测在某个状态下对于进行是否从匣盒取出新的基板及搬送至哪个处理单元的行动的价值的预测模型，并将取得的状态信息作为输入，基于预测模型选择一个行动的行动选择部；以进行所选择的行动的方式发送指示信号的指示信号发送部；取得包含处理片数与等待时间的动作结果的动作结果取得部；及以处理片数越多且等待时间越短则报酬越大的方式基于取得的动作结果来计算报酬，并基于该报酬来更新预测模型的预测模型更新部。

摘要： 本发明涉及一种通过使用自适应超参数的多阶段学习对机器学习网络进行设备上学习的方法，包括：(a)当新的学习用数据满足设备上学习条件时，将当前学习分为第1阶段学习至第n阶段学习，生成第1阶段学习用数据至第n阶段学习用数据，基于多个超参数中每一个的默认值生成第1超参数集候选至超参数集候选，训练所述机器学习网络，选择性能最高的所述机器学习网络，生成为第1自适应超参数集；(b)生成第(k_1)超参数集候选至第(k_h)超参数集候选，使用第k阶段学习用数据来训练，选择性能最高的所述第(k‑1)阶段学习的机器学习网络，生成第k自适应超参数集；以及(c)生成第n自适应超参数集，进行第n阶段学习，从而完成所述当前学习。

摘要： 学习辅助装置具有：导出部，其基于以将对象数据分类为第1标签和第2标签中的任意一方的方式使用教师数据进行过学习的模型以及包含被赋予了第1标签的第1数据和被赋予了第2标签的第2数据的教师数据，按照每个教师数据导出教师数据的特征量，并且，基于各自被赋予了第1标签和第2标签中的任意一方的至少1个教师候选数据和模型，按照每个教师候选数据导出教师候选数据的特征量；计算部，其按照每个教师候选数据计算出教师候选数据与第1数据的距离和教师候选数据与第2数据的距离中的至少一方；以及选择部，其根据距离，从教师候选数据中选择作为教师数据而追加的数据。

摘要： 本发明提供一种容易生成能够有助于模型的识别率的提高的学习用数据的学习用数据的评价方法。学习用数据的评价方法具有第一评价步骤和第二评价步骤。第一评价步骤是对使用通过数据扩展处理生成的学习用数据(D1)进行了机器学习的学习完毕模型(M1)的性能进行评价的步骤。第二评价步骤是基于第一评价步骤中的评价和数据扩展处理的参数的能取范围来评价参数的步骤。

摘要： 本发明提供一种容易收集用于使从内窥镜图像中识别病变的模型学习的学习数据的学习数据收集装置、学习数据收集方法和程序、学习系统、学习完毕模型、以及内窥镜图像处理装置。在将内窥镜图像与观察结果诊断信息进行关联、并使被进行了关联的内窥镜图像和观察结果诊断信息作为从内窥镜图像中识别病变的模型的在学习中使用的学习数据记录在记录装置中时，将被与观察结果诊断信息进行了关联的内窥镜图像分类成每个观察结果诊断信息的组，并且使用标签按每个组使内窥镜图像切换显示。

摘要： 操作结果预测方法是根据工业过程的多个操作条件来预测工业过程的操作结果的方法，包括：模型选择步骤，根据是否使用多个操作条件中的特定的关键操作条件作为预测操作结果时的说明变量，从多个学习模型之中选择特定的学习模型；及预测步骤，基于在模型选择步骤中选择的学习模型来预测操作结果。