学习新知

摘要： 数学是系统性很强的学科,知识节节相连,环环相扣,最后形成完整的链条,每一个新知往往既是旧知的延伸和发展,同时又是后续知识的基础。因此,教学中,教师要找准知识的生长点,探寻知识的产生源头,使学生能够一线贯通地学习新知,同时将新知的学习纳人原有知识体系中,构成知识网络,丰富知识结构。

摘要： 一、以旧带新,唤醒记忆学习新知新知识的教学,是建立在学生已有知识的基础之上的,而不是孤立存在的,教师要巧妙地用旧知识来引出新知识的学习,这样既能复习旧知识,唤醒学生对已学知识的复习,又能顺理成章地引出新知识。如,在PEP英语四年级上册的教学中,教授五个有关教室物品的词汇:window,door,picture,blackboard,light,在新课开始前,教师分析学生在三年级学过的知识。

摘要： 经验就是从已经发生的事件中获取的信息,它是认识的初级阶段,在数学学习中有着无法替代的作用。立足学生已有的经验,合理运用储备经验,生发更多新的经验,融合重构经验系统,是实现有效教学的重要手段。不过,在学习新知的过程中,学生的经验既有正向的,也有负面的。正向经验的助力可以为学习活动推波助澜;反之,负面经验的干扰则会给学生的学习增加阻力。

摘要： 解题过程是学习新知、发展智力、提高能力的过程,当然也是学会解题的过程。为了避免出现为解题而解题的情况,教师需要提高数学解题教学技艺,最大限度地发挥数学解题教学价值,真正达到育人的目标。一、解题教学要回归基础,加强对基本思想、基本方法的把握时下,教材研习与解题训练似乎成了两码事,高三复习一本习题集包打天下.

摘要： 错题是学生学习新知过程中的必然产物,对错题进行研究,既能促进教师专业成长,使教师更准确地把握教材,更有效地提升教学;又能更好锻炼学生思维,培养学生的反思习惯,提升学生的学习能力。笔者认为,要让错题成为有价值的学习资源可以尝试做以下几点。

摘要： 在教学实践中,教师要深刻地理解、领会本节课的教学目标,从“趣”中激发学生学习热情,从“动”中践行体验,从“说”中感悟和反思,从“散”中领悟数学思维,使学生能在学习新知的过程中,逐步形成数学核心素养。

摘要： 公开了用于服务器学习由用户客户端设备以众包方式生成的新字词同时保持客户端设备的本地差异隐私的系统和方法。客户端设备可确定在客户端设备上键入的字词是不包含在客户端设备上的词典或资产目录中的新字词。新字词可以按诸如娱乐、健康、财务等分类进行分组。客户端设备上的差异隐私系统可以包括用于新字词的每个分类的隐私预算。如果存在可用于分类的隐私预算，则可以将分类中的一个或多个新术语发送到新术语学习服务器，并降低分类的隐私预算。隐私预算可以定期补充。

摘要： 本发明公开了一种机器人自学习新业务知识方法及装置，通过实时获取语音或文字信息，经过情景库进行情景分类判断，通过依次计算主题词置信度与互信息值，当置信度超过置信阈值同时互信息值超过互信息阈值时更新知识库，即自学习了新业务，由于规则(主题词)对比的过程中使用的是当前客户端的会话中的规则，因此最终的知识库的规则更新结果与真实客服场景不存在差异，保障了客服机器人的知识库自学习准确性。且不需要等待客户应答即可更新，节约了时间成本和计算开销，实现了实时更新的自学习效果。

摘要： 本发明公开了一种机器人视听协同学习新目标的语音标签自动生成方法，包括对图像进行预处理、采用对象定位模型生成对象坐标、根据概率分布距离区分新对象、语音辅助定位新目标和生成新目标标签的JSON文件等步骤，实现新目标的语音标签的自动生成。本发明使用对象定位和对象识别模型来框选定位目标学习的新对象，使得每张图片中的对象都有着同样的定位精度，避免了人工标注大量对象出现的精度问题。新目标标签的在线自动生成，使得机器人在线自主学习新目标成为可能。

摘要： 描述了一种学习对象标记以用于自主平台的控制的系统。针对一个或更多个源模型中的各个源模型，执行伪任务优化，以标识最优伪任务。使用最优伪任务来训练初始目标网络。从源模型中提取源图像分量，并且根据源图像分量生成属性的属性词典。使用零次属性蒸馏，对准未标记目标数据和与这些未标记目标数据相似的源模型。将未标记目标数据映射到属性词典中的属性上。根据该映射生成新目标网络，并且将新目标网络用于向未标记目标数据中的对象指派对象标记。基于对象标记来控制自主平台。

摘要： 本发明提供基于跨媒体的人类常识知识形成的机器学习新方法，涉及机器学习算法技术领域。该机器学习新方法，包括深度记载学习模块、中央处理模块、快速调取模块、信息储存模块、操作模块和信息传递模块，所述深度记载学习模块包括有逻辑推理单元、归纳学习单元和直觉顿悟单元所述中央处理模块包括有逻辑识别单元、示教例识别单元和分布式处理器。通过归纳学习单元、直觉顿悟单元和逻辑推理单元建立符号逻辑推理、归纳学习和直觉顿悟相互协调补充的新模型和方法，支持跨媒体知识的不一致性分析，通过归纳学习单元对学习的知识进行有效归纳，完成实例空间和规则空间之间同时协调的搜索，提高了学习时的速率，值得大力推广。

摘要： 本公开涉及学习新字词。公开了用于服务器学习由用户客户端设备以众包方式生成的新字词同时保持客户端设备的本地差异隐私的系统和方法。客户端设备可确定在客户端设备上键入的字词是不包含在客户端设备上的词典或资产目录中的新字词。新字词可以按诸如娱乐、健康、财务等分类进行分组。客户端设备上的差异隐私系统可以包括用于新字词的每个分类的隐私预算。如果存在可用于分类的隐私预算，则可以将分类中的一个或多个新术语发送到新术语学习服务器，并降低分类的隐私预算。隐私预算可以定期补充。

摘要： 本发明公开了一种基于数字孪生辅助的联邦学习新鲜度优化方法与系统，涉及工业物联网的技术领域，包括构建工业物联网联邦学习模型，计算所有智能设备的数字孪生体进行一轮联邦学习的能耗、本地数据新鲜度和模型参数新鲜度；以能耗和新鲜度之和最小化为目标，建立联合带宽分配、数据收集频率和数据计算频率的优化问题，并转化为马尔科夫决策过程，定义状态空间、动作空间和回报函数；建立深度强化学习网络并进行训练，利用训练好的深度强化学习网络进行资源调度，获得最优调度策略，应用到对应的智能设备。本发明有效减少联邦学习的时延，提高联邦学习的学习效率，杜绝了出现反向优化的情况，提高了联邦学习模型的性能。

摘要： 本发明公开了一种语音辅助的视听协同学习新目标网络模型的构建方法，包括步骤S1‑S11，本发明基于传统的对象识别模型和图像特征匹配技术，通过初始对象识别模型对已知对象进行精确识别，若出现新对象，则通过在线学习模型对新对象进行特征记忆，并实时更新初始对象识别模型，使模型的泛化能力更强，更加适用现实场景的应用。

摘要： 本发明提供了一种基于Simpleshot的One‑Shot学习新方法，通过使用目前在图像分类领域具有最优性能的特征提取网络Efficient Nets作为特征提取网络，在基类上进行训练，网络训练后得到特征空间，然后输入新类的小样本，并在该特征空间中，对图像进行特征变换，即使用正则化技术缓解过拟合问题，再最后进行最近邻分类。

摘要： 本实用新型公开了一种用于学习新闻的学习机，涉及学习机技术领域。本实用新型包括工作台，工作台的底部四角处均固定连接有支撑腿，工作台的上表面开设有矩形槽，矩形槽的一端转动连接有安装板，安装板的上表面开设有安装槽，安装槽内放置有学习机本体。本实用新型通过调整卡板插在不同位置处的卡槽可以起到调整安装板旋转角度的效果，即可以方便调整学习机本体的角度，方便不同身高的人俯视看到学习机本体，通过避免人长时间手持学习机本体对其进行使用可以避免使用者手臂出现酸痛感。