学习影响

摘要： 文化差异一直是语言交流与沟通中最大的影响因素,不同国家不同地区有着各自独特的文化特点,这也深深影响着彼此之间的语言交流与沟通。英语阅读就是一个典型的例子,中西方文化差异的影响会让读者产生完全不同的感受,社会文化差异、思维方式差异、价值观差异等等都会让读者产生不同的阅读理解。英语阅读不单单是单纯的翻译与理解,其中的社会风情、历史文化以及民风民态都是值得学习和探讨的。本文从“词汇”和“比喻”两大方面入手,简单分析中西方文化差异对英语阅读的影响,以此帮助中西文化更好地结合。

摘要： 网络娱乐占据大学生的时间越来越多,对学生的学习、生活影响越来越大,如何能科学引导学生进行网络娱乐是高校学生工作面对的一个重要问题。文章通过对学习时间、学习效率、课堂听课、学习成绩等因素的分析,研究了网络娱乐对大学生学习的影响,并对生活习惯、身体状况、心理健康、人际交往等因素影响大学生生活的情况进行调查。结果表明目前大学生受网络娱乐影响严重,学习和生活受到的负面影响较大,基于这些调研结果,分别从学生、教学工作、学团工作三个方面提出建议,旨在引导大学生合理地进行网络娱乐,提高高校人才培养质量,为国家培养更多的能够承担民族复兴大任的有志青年。

摘要： 合理有效的初中数学课堂交互非常有必要,其不仅能很好地激发学生的学习兴趣,还能促进和谐师生关系的构建,增强学生的学习自信.不过在传统教学中,很多教师都在应用灌输式教学模式,忽视了与学生之间的交流互动,课堂氛围枯燥沉闷,教学效率低下.基于此,本文主要针对初中数学课堂交互对学生学习的影响进行了详细的分析.

摘要： 在小学教育体系中,体育学科具有非常重要的意义,该学科旨在提升学生的身体素质,并且令他们形成团结协作等品质。由于受到应试教育观念及其他外界因素的影响,所以中小学体育教学活动无法取得预期的授课效果。因此,广大中小学体育教师都在积极改变教学观念、方法,并且学习各种高效的新型教学方法,“体育游戏教学法”便是其中之一。本文围绕小学体育教学展开讨论,分析体育游戏教学法对小学篮球教学的影响。

摘要： 物理学是一门自然科学,更是自然科学的基础。高中物理课程的开设,不仅是为了让学生应对高考,更是锤炼思维,积累知识,树立精神,让学生掌握更多科学研究的方法,以此为终身学习巩固根基。虽然学好物理的诸多益处,众学生也能够了解,但在实际学习之中仍有很大的思维差异,其中性别上的思维差异最为明显。基于此,本文针对高中生性别思维差异对高中物理学科学习所产生的影响进行分析,并提出可行性的教学对策,以期待让教师在教学之中对性别差异有所注意,让男、女学生的物理能力与素养都有所提升。

摘要： 本课题调查了玉屏职校班主任对学生学习的影响情况和作用,提出了:要加强班主任队伍建设,提高班主任素质;提高班主任的责任意识;追求效率,讲究科学方法等对策.

摘要： 高中生正处于青春期的一个重要阶段,在这一阶段,他们在心理发展上极度不平衡,加上学习压力、家庭因素等原因,导致他们很可能出现叛逆、焦虑、迷茫等心理问题.当学生的这些心理问题没有得到及时有效的引导时,势必对学习产生不好的影响,此时不论教师如何精心教授知识,但还是收效甚微,其原因很可能是我们忽略了学生的这些心理问题.从素质教育的角度出发,心理健康教育比学习成绩更为重要,只有当学生的心理健康发展,学生才会全身心地自觉投入到学习中来.针对这种现象,文章结合教学实例,仅分析高中生存在的心理问题对学习产生的影响,并反思如何将学生的心理问题融入教学过程中,以便更好地提高学生的学习动力和学习效果,从而形成学习的良性循环.

摘要： 语文作为学生的主要课程,是所有学科中的基础。随着社会的进步、科技的发展,新课改对语文教学也提出了新要求,以绘本的形式,将文字与画面巧妙结合起来,形象生动地表达主题。小学低年级学生的理解能力有限,识字量不多,这种图文并茂的形式可以激发学生的阅读兴趣,并易于学生理解。

摘要： 合作学习就是在教学中，以学习小组为组成方式，教师与学生之间可以通过这种合作学习的方式，营造一种合作学习共同进步的学习氛围。学生不再处于被动状态，而是被放到一个主动层面上进行开放式的交流。学生之间可以探讨学习中的疑惑，老师可以快速地给予解答。

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： 本发明涉及生物信息学领域，具体为一种基于机器学习寻找影响猪脂肪沉积的候选基因的方法，主要包括以下步骤：步骤一：收集猪肌肉样本，通过FOSS机测定肌内脂肪含量，作为样本标签，根据肌内脂肪含量大小分为高低组转化为二分类处理问题；步骤二：提取样本RNA，进行mRNA建库得到测序数据；步骤三：对步骤二中的测序数据进行质控和比对处理，并标准化得到样本基因表达TPM值；步骤四：利用数据集通过交叉验证的方式进行神经网络机器学习训练；步骤五：对特征基因进行重要性排序从而确定候选基因。有益效果为，通过模型预测准确性的变化筛选影响肌内脂肪含量的重要候选基因。

摘要： 本发明提供一种基于机器学习构建的社交网络影响最大化确定方法，属于社交网络影响最大化技术领域；首先获取社交网络数据集并对社交网络数据集进行预处理，然后创建基于独立联级传播模型的最大化求解模型，包括多搜索模式粒子群，学习自动机和局部搜索机；最后给定一个社交网络数据集，利用构建的求解模型对这个社交网络的种子集进行求解；粒子群的应用实现了问题求解的智能性，降低了问题的复杂度；学习自动机的引入实现了粒子群的多搜索模式，解决了对于解集空间探索失衡且模式单一的问题；局部搜索机用于探索邻居解，有效加速了优化算法的收敛速度。

摘要： 本发明涉及一种数据增广对深度学习模型性能影响评估方法及系统，其特方法包括：获取深度学习模型的原始数据集；基于生成式对抗网络通过不同的增广方式，对所述原始数据集进行增广，得到多个增广数据集；分别利用每个增广数据集训练所述深度学习模型，对每个训练后的深度学习模型进行测试和评估。本发明通过初始数据集对深度学习网络进行训练和测试得到基准的测评指标，便于后续的基于对抗网络数据增广的模型训练测试指标做比对分析。

摘要： 本发明公开了一种评估CPU多线程环境对深度学习模型训练差异影响的测试方法，包括以下步骤：(1)CPU多线程虚拟机测试环境建立；(2)深度学习模型运行环境配置；(3)相同条件下的深度学习模型多次训练运行；(4)深度学习模型训练差异分析。本发明通过虚拟机建立不同CPU线程数的测试环境，评估CPU多线程环境对深度学习模型训练差异的影响。

摘要： 一种方法包括：将靶对象的处置规划图像输入到机器学习系统中。该方法还包括：通过机器学习系统，确定处置规划图像的第一靶对象特定模型。该方法还包括：通过处理装置，将第一靶对象特定模型应用于处置规划图像，以生成与靶对象的多个位置中的第一位置相对应的经变换处置规划图像。该方法还包括：将经变换处置规划图像与参考图像进行比较。该方法还包括：基于该比较，修改第一靶对象特定模型的一个或多于一个参数，以生成与多个位置中的第二位置相对应的第二靶对象特定模型。该方法还包括：基于第二靶对象特定模型来控制处置装置以向靶对象递送处置。

摘要： 本公开涉及计算机技术领域，提供了基于机器学习的城市普惠保险的风险影响因子获取方法及装置、计算机可读存储介质和电子设备。其中，上述方法包括：获取目标区域的各待投保用户的个人特征信息和目标区域的历史年度基础指标数据；对各所述待投保用户的个人特征信息进行数值化处理，以确定各待投保用户的个人特征信息对应的风险等级；分别将各待投保用户的个人特征信息对应的风险等级和所述目标区域的历史年度基础指标数据输入到预训练的风险影响因子预测模型中，以获取所述风险影响因子的值；其中，风险影响因子包括目标区域的年度个人医疗花费。本公开能提高获取的城市普惠保险的风险影响因子的准确性，并提高获取效率。

摘要： 本发明提出了一种NBTI和工艺波动影响下的门级延时机器学习预测方法，本方法分析了门单元延时在工艺波动影响下的延时分布特征，并同时考虑了NBTI带来的影响。根据门单元延时分布的复杂特征，本方法采用了高斯过程回归(GaussianProcessRegression,GPR)捕捉多种影响门延时的因素并预测出最终的门级单元延时分布。相比较显式地写出计算表达式，利用合适核函数的高斯过程回归算法可以更准确捕捉其之间的关系，得到更准确的门级延时统计特征值，对于流片成功和设计鲁棒性更高的集成电路具有重要意义。

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： 本发明公开了基于机器学习的城市绿地情绪影响因子甄别与调控方法，属于城乡规划、风景园林、环境心理学及环境行为学技术领域，以在线评论数据为样本，样本量大、覆盖面广、具有精准的时空属性，采集方法更为快捷、经济、高效；运用机器学习方法分析在线评论数据，避免由于人工判别所带来的“感性误差”，减少主观、人为因素；运用LDA模型文本挖掘技术提取潜在城市绿地情绪影响因子，便于突破了传统理论框架约束，避免遗漏未知情绪影响因子；能够结合不同地域的时空环境特点，针对性探索和提取城市绿地情绪影响因子，制定调控策略。