学习潜力

摘要： 高考地理试题既要能全方位衡量学生的地理学科核心素养,又要能为高校选拔出具有地理学习潜力的人才。中国大陆与中国台湾同根同源,都秉承了中华民族的文化传统。关注两岸地理学科发展现况,进行高考地理试题比较研究,对推动两岸地理教育的交流与发展具有深远意义。

摘要： 餐饮业的现代化发展在使消费者受益的同时,也形成了高度激烈的竞争环境。工匠精神是一种精益求精的职业精神,要求从业者锤炼“匠技”、精益求精,将工匠精神融入高职烹饪专业学生的职业素养中,帮助学生主动迎接来自企业竞争的职业发展挑战,有效提升学生的职业自豪感,这也是一种多措并举、深度发掘学生学习潜力和培育职业素养的途径。基于此,本文对工匠精神视域下高职烹饪专业学生职业素养的培育进行了探析。

摘要： 在幼儿园教育中,愈发强调渗透式领域课程,所谓渗透式领域,体现于教学中,即多种学科的交叉、融合和渗透。在现实教育中,学习内容不是单一的,学习任务也不是固定的,而是具备较强的综合性和发展性。现阶段的教育核心在于培养幼儿的综合素质,促进他们的身心健康发展,这就更直观地体现出了增强幼儿综合性的必要性。而要将这种渗透式领域课程落到实处,首先要培养幼儿的课堂专注力,亦即激发他们的学习兴趣。因此,趣味游戏的引入成了关键一步,能挖掘幼儿的学习潜力,使幼儿在幼儿园的生活中学习并掌握到不同领域的知识。

摘要： 新课标要求教师在实际的教学活动中关注、尊重学生之间的差异性,并着力引导学生实现知识内容的自主学习与掌握。为实现这一目标,在高中写作教学中,更多教师将目光转向分层教学方面,依托对不同层次学生施以差异性的教学手段,推动学生写作能力的整体提升。在教学中,要结合学生学业水平、智力测验结果以及现有能力水平、知识水平、学习潜力,对学生进行分层,促使水平相近学生组成同一学习小组。

摘要： 培育学生的语文核心素养,是新课标对语文教学的要求,也是新时代对语文教育的需求。因此,高中语文教学应以学生的发展为中心,以学生核心素养的提升为根本宗旨。鉴于高中学生在个性化和思维力方面都较初中更加突出,教师一方面要注重语文课堂的包容多元和丰富灵动,以激发每个学生的积极性和学习潜力,另一方面要注重课堂教学的知识广度、思想深度和文化厚度,从而真正提升学生的语文能力和素养。

摘要： “让学引思”简单地说,指的是学习目标、问题让学生自己定、自己提;活动及规律让学生自己做、自己找;让学生讲对学习的收获。课前引导主动学、课上引导互动学、课后引发灵动学,即所谓的“五让三引”的一种教学模式。我们知道,小学作为基础教育的关键环节,是培养学生思维素养的重要阶段。尤其是数学学科,既是基础学科,又是主要学科。所以,教师更应注意将“让学引思”思想引入课堂教学,来挖掘小学生数学学习潜力,开发小学生的发散思维。

摘要： 小班编制一般35人左右。小班化编制下,优等生、后进生两极分化较大,势必影响整个班级的风气和学习后劲、学习潜力的发挥。初三面临中考升学问题。小班化环境下初三历史如何培优补差是一线教师一直深入思考的问题。笔者结合自身的工作经历和所带班级特色,浅谈小班化环境下初三历史培优补差的若干策略。优等生是班级的佼佼者,其他学生学习的榜样。他们在学习中往往具备主动学习、自律自控、勤奋坚持、井井有条、敢于质疑等特点。

摘要： 人文精神是一种普遍的人类自我关怀,它表现为对人的尊严、价值、命运的维护、追求与关切。其本质是关注人类本身,从外在机体到内心世界,从精神追求到理想信仰。在教学教育过程中渗透人文精神,旨在培养学生对人类、对社会的关注与思考,它强调学生在学习理论知识的同时,要关注其背后的意义,关注其对人类及社会发展的意义和价值,从而更好地去挖掘与释放自身的学习潜力。

摘要： 复习课与新授课、练习课一样,都是教学中十分常见的课型,只有定期复习,才能帮助学生巩固知识、加深记忆,提升学习成效.然而目前初中物理复习课的教学现状并不乐观,复习目标、复习方式的选择都有待改进、教师必须及时更新理念,结合学生的认知规律合理设计教学方案,采用多元化的复习方式挖掘其学习潜力.本文探讨了复习教学中培养初中生物理核心素养的有效策略,以期构建高效复习课堂,为学生的全面发展与终身发展奠定基础.

摘要： 高中历史承载着历史学的教育功能。学生通过学习高中历史,能够进一步拓宽历史视野、发展历史思维、提高历史学科核心素养。《普通高中课程方案》中对高中历史教育提出了明确的目标,即学生要掌握适应时代发展需要的基础知识和基本技能,学会收集、判断和处理信息,具有初步的科学和人文素养。高考历史的命题标准是围绕这一目标开展的。《中国高考评价体系说明》强调,高考历史是考查学科素养和学习潜力,重视在科学历史观的指导下运用学科思维和学科方法分析问题、解决问题的能力。

摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的屋顶光伏潜力评估方法。为了克服现有技术屋顶识别方式单一，容易存在误差与干扰的问题；本发明包括以下步骤：S1：通过卫星或航拍获取建筑物顶部视角的立体遥感影像数据；S2：一份数据输入到训练好的识别模型中，识别屋顶区域；一份数据按额定的长宽尺寸进行矩阵式分割；S3：分别对每一个矩阵单元数据进行边界识别，复原组合后获得封闭的边界曲线，确定屋顶区域；S4：根据识别模型识别的屋顶区域以及由封闭的边界曲线确定的屋顶区域耦合计算屋顶面积，结合建筑所处台区的耗能以及环境信息评估屋顶光伏潜力。通过识别模型与分割识别组合，从两种方式识别结果组合判定屋顶面积，识别方式多样，提高识别结果准确性。

摘要： 本发明提供一种基于联邦学习的基金休眠客户激活潜力评估方法，属于金融评估领域。银行自有数据库内的基金用户信息进行分选，识别出休眠客户，并对休眠客户进行分选定级，提高激活精准度的评估系统；所述基金休眠客户为基金购买一个周期后，延期一年对基金无操作的客户；所述休眠客户分级方法基于客户购买基金类型、盈利率、客户类型，能够通过对基金进行多个维度的学习建模、同步对基金客户进行分析建模，将构建的分析能力图进行拟合形成分析，对客户进行分类，形成激活评估。

摘要： 一种电力系统的需求响应潜力用户与潜力空间的识别方法，构建一需求响应模型，该需求响应模型包括数据需求模块、需求相应潜力分析模块和模型应用结果模块，数据需求模块建立的需求响应潜力分析模型，需求相应潜力分析模块建立的96点典型负荷曲线、用户峰类型判断、削峰响应潜力分析和填谷响应潜力分析，将获得的需求相应潜力识别结果体现，分别为：负荷曲线类型、削峰响应潜力、填谷响应潜力、削峰响应潜力等级和填谷响应潜力等级，通过这些参数对需求响应潜力用户与潜力空间进行识别。本发明使得需求响应体系的资源丰富程度大大提升、查询速度加快、降低了数据识别和精准查找定位时耗，且大大提升了需求响应体系的整体自动化程度。

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。