学习实效

摘要： (通讯员雷群)唐县创新干部线上培训方式,在摸准需求、方式创新、跟踪问效等环节上下功夫,提高学习实效。“线上线下双督促”营造学的氛围。线上实行周提醒、半月通报制度,强化学习意识;线下将干部网络学习工作融入到“三会一课”等工作中,督促学员加强学习,定期通报干部学习进度。

摘要： 目前,信息技术项目学习中内容虚空化现象较多,导致学生在解决实际生活中的问题时往往束手无策。因此,本文通过探讨创设真情境,解决真问题,让学生在项目活动的学习中感受到身边真实问题的解决,探索项目教学的实效。

摘要： 构建网络学习空间在线临场感模型并在《数据库技术及应用》网课中加以应用。对网课中产生的问卷数据和学习行为数据采集与处理。以数据分析形式揭示在线临场感体验与学习实效间的关系、在线临场感各维度的具体行为如何影响在线学习实效、哪些其他因素对在线临场感体验和学习实效还有影响等。综合数据分析结果为提升网络学习空间课程学习实效提供启示。

摘要： 我们党的百年历史,是不懈奋斗史、不怕牺牲史、理论探索史、为民造福史、自身建设史。百年党史是当代青少年明初心、担使命、续辉煌、再奋进的“必修课”;加强党史学习是基层团组织为党育人、为国育才的历史使命。2021年恰逢中国共产党成立100周年,2022年是中国共产主义青年团成立100周年。值此百年青春交汇之际,共青团北京市第五中学通州校区委员会以“青春奋进新征程”为主题,创新学习形式,增强学习实效,运用多种形式发挥党史学习教育主体作用,自觉担当尽责,坚持为党育人。

摘要： 众所周知,语文对学生的发展进步有着直接的影响,教育效果显著。其中阅读作为整个语文科目中的重要部分,其产生的教育影响重大。但是现阶段语文课程对学生的阅读素养标准较高,一般的阅读量难以满足需要。在此背景下,课外阅读的重要性凸显,其不但能够拓展学生的学习视野,还能够提升学生语文素养,是提高语文学习实效的关键部分。本文就针对这一主题进行分析论述,以供参考。

摘要： 黄南州各级党组织和广大党员干部把学习好、宣传好、贯彻好党的二十大精神作为当前和今后一个时期的首要政治任务,坚决落实“第一议题”学习制度,创新丰富学习形式,注重增强学习实效,坚持理论联系实际,迅速在全州兴起学习宣传贯彻热潮,为走出具有时代特征高原特色黄南特点的高质量发展之路贡献智慧和力量。

摘要： 引言在当前各类课堂教学时,思维导图的运用非常广泛,取得的教学效果也非常明显。主要原因在于思维导图作为一种整体性思维方式,以可视图表的形式进行呈现,具有明显的直观形象的特征和较强的逻辑思维优势,更加快速有效地呈现出抽象的记忆与思维。在初中英语阅读教学时,通过在课前、课中和课后各环节,合理运用思维导图方式,能够为学生提供充分的自主阅读的时间与空间,帮助学生减轻阅读学习压力,促使学生更好地把握对复杂文章的阅读技巧,更为全身心地投入到阅读学习当中,显著激发学生学习兴趣,提升阅读学习实效,切实增强其阅读能力。

摘要： 近日,衡水市政协召开主席会议、常委会会议和党组理论学习中心组学习(扩大)会议,传达学习习近平总书记在党史学习教育动员大会上的讲话精神和中央、省委、市委部署要求,研究制定实施方案。衡水市政协党组书记、主席李洪林对党史学习教育提出明确具体要求。一要提高政治站位,增强学习自觉。要深刻认识开展党史学习教育的重要性和必要性,深刻领会习近平新时代中国特色社会主义思想。二要把握重点内容,增强学习实效。

摘要： 在全党开展党史学习教育,是以习近平同志为核心的党中央立足党的百年历史新起点而作出的重大决策。为贯彻《在全党开展党史学习教育的通知》精神,突出学习实效,2021年4月22日至4月26日,河南财经政法大学校刊编辑部直属党支部党史研学培训班到赣南闽西进行主题为"学党史,悟思想,守初心,跟党走"的党史实地研学活动。

摘要： 巧妙地运用信息技术于小学语文课堂教学之中,使之成为孩子们阅文深度学习、智慧学习的助手,也会成为学生积极投入语文学习的催化剂。所以,在小学语文教学中教师要善于运用信息系技术,以提升课堂教学的吸引力、趣味性等,让课堂教学的效率倍增。为此,教学中教师就得用好信息技术,创设趣味情境;用活信息技术,助力难点攻克;巧用信息技术,促进写作开展等,让语文课堂教学的气氛更和谐,内容更精彩,成为学生语文素养发展的坚实摇篮。

摘要： 本发明公开一种化肥实效控释方法及实效型控释化肥。本发明化肥实效控释方法是使不同暴释期的暴释型包膜化肥混合或者使暴释型包膜化肥与缓释型包膜化肥和/或非包膜化肥混合成多元混合型化肥以实现实效释放。本发明实效型控释化肥是由两种或两种以上不同暴释期的暴释型包膜化肥组成的多元混合型化肥或者是包含有暴释型包膜化肥的多元混合型化肥。暴释型包膜化肥是环境降解型混合体膜层包膜的包膜化肥或者是包含有环境降解型混合体膜层的复合膜层包膜的包膜化肥，其中环境降解型混合体膜层是采用含有(a)天然聚合物及其衍生物和(b)合成聚合物的混合物形成的膜层。本发明控释化肥的供肥曲线可以与作物需肥曲线基本相似，能够基本做到按需释放。

摘要： 本发明公开一种化肥实效释放的方法、实效释放型控释化肥及制备方法。本发明化肥实效释放的方法是使不同暴释期的暴释型包膜化肥混合或者使暴释型包膜化肥与缓释型和/或非包膜化肥混合成多元混合型化肥以实现实效释放。本发明实效释放型控释化肥是由两种或两种以上不同暴释期的暴释型包膜化肥组成的多元混合型化肥或者是包含有暴释型包膜化肥的多元混合型化肥；其中，暴释型包膜化肥最好是环境降解极性聚合物膜层包膜的包膜化肥或者是包含有环境降解极性聚合物膜层的复合膜层包膜的包膜化肥。本发明实效释放型控释化肥的供肥速度曲线可以与作物需肥曲线基本相似，能够基本做到按需释放。

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。