学习流程

摘要： 指明小学英语教学工作教-学-评一体化教学策略的基本概念,同时立足于小学英语教学的新课标要求,创新小学阶段的英语教学模式及英语教学工作,优化小学阶段的学习流程及教学方式,使小学阶段的学生能养成良好的学习能力,为其日后的学习奠定坚实的基础。

摘要： “四学”是成都市特级教师郑大明提出的学生在“知识形成过程”中的四个阶段性的学习活动,即首学、互学、群学和共学。“四学”既是四个阶段,也是四种学习方式,不是固化的学习流程。“四学”强调“教本位”向“学本位”的转变。

摘要： 很多教师心目中的好学生都是那些学习成绩优秀的孩子。他们的目光往往会聚焦在学习成绩上,却不明白什么才是好的教育。他们常常会不自觉地谈论某个孩子很聪明,却忘记了本就不应该存在所谓的笨学生,更不能主观地给学生贴上聪明或笨的标签。一名合格的教师不仅要做优秀的设计师,设计好的学习流程来帮助学生获取知识,更要做有温度的评价师,及时给予学生多样的评价,让学生收获成长的动力。

摘要： 学习流程对学生的学习成绩的提升、学科能力的掌握至关重要,本文针对高中生的学习流程优化问题提出了一些建议,希望能够对于改进学生的学习流程、提高学生的学业成绩起到一定的推动作用.

摘要： 现如今,我国的信息技术不断发展与进步,对教育事业的影响也在不断增强,在这样的教育背景下对广大中职英语教师提出了更加严格的要求,需要其不断结合先进的信息技术改革英语课堂,让学生能在更为高效保质地参与到英语学习流程中,切实有效地提升中职英语教学质量和效率,促使学生其能够成为均衡发展的人才。

摘要： 导学案是教师为指导学生主动学习而编制的有学习目标、学习内容、学习流程的活动方案。在高中语文教学中,教师设计导学案时要注意问题的难易程度,要充分利用导学案的积极作用激发学生的学习能力,帮助学生正确认识自己的实际学习情况,只有设计合理、人性化的导学案,才能有效提高学生的学习成绩。

摘要： 因地下水深处地下,学生鲜少有机会认识,其神秘性吸引儿童想了解、想知道、想一探究竟.根据儿童的认知特点,紧扣科学课的"理"和"趣",用由浅入深的一个个问题驱动教学,让学生在朝向未知的探索中深度经历,展开深度探究,达成教学目标.课堂学习流程体现着执教教师为达成预定目标所做的精巧的"排兵布阵":合适的学习流程,是产生深度学习的前提;精当的实验设计,提供深度学习的可能;教学中"无法预约的精彩"的产生,需要有良好的教育理解力、敏感的教学捕捉力,以及推波助澜的教学机智,让师生共享深度学习的精彩.

摘要： 从当前的高职教育来看,教师根据当前的学生特点,利用"翻转课堂"打破传统教学模式。在这一模式当中,学生的角色以及学习流程得到更新,激发学生的学习积极性,为课程的推进奠定基础。文章基于"翻转课堂"在高职课程中的教学研究与实践展开探讨,希望对今后的高职教学带来一定的借鉴意义。

摘要： 所谓“翻转课堂”,是指把“老师白天在教室上课,学生晚上回家做作业”的教学结构翻转过来,构建“学生白天在教室完成知识吸收与掌握的知识内化过程,晚上回家学习新知识”的教学结构,形成让学生在课堂上完成知识吸收与掌握的内化过程,在课堂外完成知识学习的新型课堂教学结构。翻转课堂因为其教学视频短小精悍、教学信息清晰明确、重新建构学习流程、复习检测方便快捷的特点而被越来越多的老师应用到教学中。

摘要： 公开了用于托管、监控和重训练ML机器学习(ML)模型的机器人流程自动化(RPA)架构和流程。重训练是ML模型生命周期的重要部分。重训练可以取决于ML模型的类型和将用来训练ML模型的数据。安全存储层可以用于存储来自RPA机器人的数据以进行重训练。这种重训练可以自动地、远程地以及在没有用户参与的情况下被执行。

摘要： 公开了用于托管、监控和重训练ML机器学习(ML)模型的机器人流程自动化(RPA)架构和流程。重训练是ML模型生命周期的重要部分。重训练可以取决于ML模型的类型和将用来训练ML模型的数据。安全存储层可以用于存储来自RPA机器人的数据以进行重训练。这种重训练可以自动地、远程地以及在没有用户参与的情况下被执行。

摘要： 本发明涉及数据挖掘技术领域，提供了一种同时具有链路预测和节点排序功能的有向符号网络表示学习方法及流程，具体步骤包括：S1：将在线社会网络建模为有向符号网络；S2：充分考虑各类网络结构信息，提取节点特征；S3：将有向符号网络的边和节点特征作为图神经网络模型的输入，使用地位理论指导模型学习节点的低维向量表示和节点在发送/接收两个方向地位值；S4：根据节点的地位值，实现链路预测；S5：根据节点在接收方向上的正/负面地位值之差，实现节点排序。本发明针对有向符号网络，结合地位理论，合理设计损失函数，使其能同时实现链路预测和节点排序，模型学习过程仅需节点的一跳邻居信息，具有计算复杂低、效率高的特点。

摘要： 本发明公开了一种基于迁移学习的多模式流程工业过程的数据驱动故障检测方法，包括：采集流程工业过程的历史数据；利用基于Tucker分解的高斯核函数处理非线性数据，然后基于相关性信息的迁移学习方法减小源域和目标域数据分布的差异，获得域间共享特征；根据域间共享特征，基于典型多元分解和主成分分析建立流程工业过程的多模式故障检测模型；根据域间共享特征，进行平稳性检验分离非平稳变量，利用协积分分析建立非平稳变量的动态平稳监测模型，最终建立一套完整的多模式流程工业过程故障检测模型；利用建立好的多模式流程工业过程故障检测模型，应用于多模式流程工业过程的在线故障检测。本发明能够提高系统故障检测的效率和准确率。

摘要： 本公开中的实施例涉及使用机器学习将芯片设计流程划分为子步骤。一种方法包括：通过基于第一多个输入执行第一子步骤来生成芯片的多个中间设计；将所述多个中间设计中的至少一个中间设计添加到第二多个输入；通过基于所述第二多个输入执行所述设计流程的步骤中的第二子步骤来生成多个最终设计；以及使用机器学习模型从所述多个最终设计中选择最终设计。第一子步骤是设计流程的步骤的子步骤，并且第一多个输入对应于与第一子步骤相关联的输入参数。

摘要： 基于Q学习的流程制造车间滚揉结扎工序段生产优化方法涉及流程制造业生产优化领域，通过建立流程制造车间滚揉结扎工序段模型，可以对实际的生产车间滚揉结扎工序段情况进行模拟生产；获取流程制造车间的生产数据，定义Q学习参数，生成记录动作‑时间‑Q值的自增长式Q表，每当遇到新状态时，将此状态记录在Q表中；基于Q学习的生产优化方法，针对其动态生产线的特点提出的，通过Q学习不断与制造车间模型进行交互训练得到的Q表来控制滚揉工序中滚揉锅的开启命令，解决了流程制造车间滚揉结扎工序段生产优化问题。

摘要： 本发明提供一种流程审批确定性规则和语义自学习结合判定方法及装置，其包括提取业务流程定义数据，生成流程定义，对流程定义的特征属性进行聚类；判定当前审批流程的业务类型，推荐可能的流程定义，判定当前流程定义中的流程环节，推荐可能的流程环节，通过正则表达式将最终确定的流程定义映射为在工作流引擎中可实际执行的流程实例；该方法及装置实现了动态调整流程定义，准确反映了当前审批流程的执行状况，最终实现审批流程自定义，有助于管理信息系统的数据驱动流程应用。

摘要： 本发明提出一种基于深度学习的目标检测流程自优化方法，包括以下步骤：步骤S1：定义目标检测的标准流程以及目标检测流程可能用到的模块，确定可通过神经网络模块来优化的目标检测流程自优化空间；步骤S2：确定与自优化空间相关的限制条件以及所需参数配置，配置目标检测流程的自优化限制参数；步骤S3：将步骤S1的自优化空间与步骤S2的限制参数送入流程优化器，产生优化后的模型组及其相关配置；步骤S4：对步骤S3得到的模型组进行标准化完全训练，统计效果并输出最终模型组；本发明用于计算机视觉目标检测训练，能够有效的降低计算机视觉目标检测训练所需的人工时间成本，提升目标检测模型的综合能力。

摘要： 本申请公开了一种基于强化学习的财务流程挖掘方法和相关装置，采用采样建立环境模型的方式，为决策的整个形成过程提供了更优的环境基础。通过强化学习planning方法的算法迭代，降低决策方案的误差，使决策方案更加精确。以决策规范约束和事实约束做预测，使决策方案能够实际应用于场景中，提高可靠性和实用性。最终为整个决策生成过程进行效能评估，验证决策生成过程的准确性，提高最终决策的精准性和安全性。并突破了以往流程自动挖掘的固化技术、计算依赖模板的局限，使得流程挖掘更易维护，生成的最终决策内容更加专业、安全；规避了当前流程自动挖掘方法对流程可视化数据资源的依赖，在流程可视化数据资源的情况下仍能得出最终决策。

摘要： 本发明提出一种基于语义网的机器学习流程智能组装方法(面向深度学习)，包括以下步骤；步骤S1：从不同框架所支持的预处理方法中任选几种作为图像数据的预处理方法，以自动或手动的方式；步骤S2：从不同框架所支持的模型结构中选取网络结构，以自动或手动的方式；步骤S3：从不同框架所支持的优化器中选取训练过程中将要使用的优化器，以自动或手动的方式；步骤S4：建立语义模型描述上述三个步骤所选取的不同框架各算法模块的功能，进行组装，构建机器学习模型训练流程，进行模型训练与结果评估；流程的智能组装与训练评估流程可重复进行，保留效果最好的模型作为最终模型；本发明能够有效地针对机器学习中深度学习的流程进行智能组装与自动探索。