学习组织

摘要： 国家核监管单位和核电用户要求核电供应链企业提高政治站位,保持敬畏之心,守住法律底线,防止隐瞒虚报、违规操作,所以深入培育和建设核安全文化势在必行。本文结合核电设备制造企业特点,首先对核安全文化建设的背景、建设的必要性和核安全文化的概念进行了阐述,然后结合核安全文化八大特征,探讨了核安全文化建设的方法,为核电设备制造企业核安全文化建设提供了一定的借鉴和参考。

摘要： 面对疫情,伴随国家提出"停课不停学"要求,教与学的活动由传统的学校课堂教学转移到互联网平台上,如果把直播教学简单理解为每个学生准时坐在电脑前听课,显然在遵循教育教学规律和教育工作基本常识,引导学生关注社会,合理设计学习内容、方式方法,落实立德树人的根本任务上教师的角色与作用定位就尤为重要,本文将对互联网支持下教师从课程组织设计、学生学习引导、学生学习支持、学生学习组织四个角度阐述在居家学习期间教师如何定位自己的角色发挥自己的作用,构建一个洋溢人文关怀、蕴含人生智慧、师生和谐互动、充满人情味儿的空中课堂策略与方法。

摘要： 奥苏贝尔提出的意义学习、同化理论、学习组织原则等学习理论,为教师教学的方式方法提供了理论基础。本文从奥苏贝尔学习理论出发,谈谈“三角形的分类”这一课。

摘要： 近年来,新野县聚焦解决党员学习组织难、日常管理监督难、党建工作考评难等问题,充分利用大数据、移动互联网等现代信息技术,高标准建成党群服务综合信息平台,为基层党建工作插上了腾飞之翼,搭建了党组织与党员群众之间的连心桥。

摘要： 基层党组织建设是党建工作中的重要内容,在基层党组织建设、管理工作中,应强化理论学习对于基层党组织建设的重要作用,以习近平新时代中国特色社会主义思想为指引,在理论学习的深度和广度上下功夫,认真学、深入学、反复学、比较学、联系实际学,从而提升自身本领,避免本领恐慌,更好的服务经济社会高质量发展。本文对基层党组织加强理论学习的意义及组织学习的方式进行研究,并提出工作建议。

摘要： 培养学生的21世纪能力需要重新思考如何更为合理地设计学习环境.基于对OECD"7+3"学习环境设计框架的阐释与理解,本研究旨在为教育工作者设计创新性学习环境提供实践支架."7+3"框架认为,学习环境是个有机的、整体的概念,涵盖了学习过程及学习发生的环境,是一个包含学习活动和学习成果的生态学习系统.创新性学习环境的设计要遵循学习中心与学习者主体投入原则、合作与交往原则、动机和情绪原则、尊重个体差异原则、积极挑战学习难度原则、动态反馈原则、横向贯通原则等;从教学核心、学习领导力与形成性评估、伙伴关系三大创新维度优化实施框架的条件.此外,创新性学习环境的设计还应重视技术的多元角色,打破学科边界,科学整合各种学科资源,加强教师间的合作力度和深度.

摘要： 语文核心素养集中体现在：必要的语文知识,较强的识字写字、阅读与表达能力,语文学习的正确方法和良好习惯,以及独立思考能力与丰富的想象力四个方面。因此,学生阅读能力的培养和锻炼是当前语文教学的重要任务。在此,笔者尝试探索“基于预学的单篇阅读教学改进”的可能性,借以《珍珠鸟》一课,试从“合宜的教学内容”和“有效的学习组织”两方面入手,构建以学为中心的“助学课堂”。

摘要： 所谓的匠士指的就是民间学习组织给工匠颁发的一种荣誉学位.苏州一个木工学校的资助者聂圣哲先生为了给学习工匠专业的学生创设一个学位,鼓励这一专业学生进行发展和进步,创造性的在其捐资创办的“德胜一鲁班木工学校”毕业典礼上为该专业学生颁发匠士学位,因此也就衍生出“鲁班匠士”这一理念,在中职建筑院校中发挥着十分重要的评价作用.为此本文也将对中职建筑“鲁班匠士”评价体系建设的实践工作展开相应研究,希望对中职教育工作的开展提供更大的帮助作用.

摘要： 自20世纪60年代法国教育家保罗·朗格朗正式提出终身教育思想以来,国外终身教育逐渐呈现出认识深刻化、实践制度化、形式多样化、价值多元化、学习终身化的发展趋势.我国要建立和完善终身教育体系,建设学习型社会,必须准确把握国外终身教育发展趋势,认真借鉴国外推进终身教育发展的成功经验,采取设置终身教育的管理机构、制定终身教育的总体规划、构建全面开放的教育体系、发展各种类型的学习组织、完善终身教育的保障体系、建立终身教育的监督机制等有效措施,才能切实推进我国终身教育发展.

摘要： 可用性是网络课程评价的重要因素之一.本文从社会学的角度论述了学习者的学习动机、学习组织情况、文化和环境因素如何对网络课程的可用性产生重要影响.最后的结论为:可用性是趋向于"情境"性的,可用性的评价要考虑到学习者所处的社会和环境因素,即学习者的社会阅历.

摘要： 本文通过武汉理工大学乡土聚落研究团队的教学经验,探讨了建筑学研究性学习的组织和评价问题。具体而言,研究性学习的组织包括选定问题、制订计划(师生讨论)、活动安排、阶段汇报(师生讨论)、成果制作、成果汇报(交流与讨论)、成果评价等,教师针对团队不同阶段的学生制订具体的任务书.研究性学习的课程评价贯穿于整个研究过程,更注重过程性、实践性和合作性。通过研究性学习,培养了学生的独立性和创造性,促进了教师的自我发展,真正做到教学相长。

摘要： 本文通过武汉理工大学乡土聚落研究团队的教学经验,探讨了建筑学研究性学习的组织和评价问题。具体而言,研究性学习的组织包括选定问题、制订计划(师生讨论)、活动安排、阶段汇报(师生讨论)、成果制作、成果汇报(交流与讨论)、成果评价等,教师针对团队不同阶段的学生制订具体的任务书.研究性学习的课程评价贯穿于整个研究过程,更注重过程性、实践性和合作性。通过研究性学习,培养了学生的独立性和创造性,促进了教师的自我发展,真正做到教学相长。

摘要： 本文通过武汉理工大学乡土聚落研究团队的教学经验,探讨了建筑学研究性学习的组织和评价问题。具体而言,研究性学习的组织包括选定问题、制订计划(师生讨论)、活动安排、阶段汇报(师生讨论)、成果制作、成果汇报(交流与讨论)、成果评价等,教师针对团队不同阶段的学生制订具体的任务书.研究性学习的课程评价贯穿于整个研究过程,更注重过程性、实践性和合作性。通过研究性学习,培养了学生的独立性和创造性,促进了教师的自我发展,真正做到教学相长。

摘要： 本发明的课题在于：开发具有中枢神经变性疾病、特别是阿尔茨海默病和帕金森病的前所未有的显著的改善效果的干燥植物组织或植物组织提取物。本发明提供具有前所未有的显著的抗阿尔茨海默病活性和/或抗帕金森病活性的干燥植物组织和植物组织提取物。本发明还提供含有上述干燥植物组织或植物组织提取物的用于改善中枢神经变性疾病、特别是增强记忆的获得、保持和记起能力的药品和食品。

摘要： 本发明基于深度学习与迁移学习的IVUS组织标注方法及系统，图像采集和预处理；将进行内外膜分割的动物的IVUS图像与染色后的组织切片图像进行配准，得到配准后的IVUS图像；根据异常斑块的染色和正常组织是不同的，对配准后的IVUS图像进行斑块检测，将配准后的IVUS图像的异常斑块位置使用标签进行标注，得到异常斑块位置的标签信息；根据配准后的IVUS图像和异常斑块位置的标签信息，利用深度学习算法进行训练，得到检测模型；将训练得到的检测模型迁移到人的IVUS图像中；将进行内外膜分割的人的IVUS图像输入到检测模型中，进行人血管中的斑块进行检测，根据检测结果对人血管中的不同斑块组织进行标注。

摘要： 金相组织的相的分类方法包括：特征值计算步骤，其中，对拍摄金属材料的金相组织而得到的图像的像素计算一个以上的特征值；和相分类步骤，其中，对于以被赋予了金相组织的多个相的标签的特征值作为输入、以各相的标签作为输出进行学习后的学习完成模型，输入在特征值计算步骤中计算出的特征值，获得与输入的特征值对应的像素的相的标签，由此对图像的金相组织的相进行分类。

摘要： 本发明的课题在于：开发具有中枢神经变性疾病、特别是阿尔茨海默病和帕金森病的前所未有的显著的改善效果的干燥植物组织或植物组织提取物。本发明提供具有前所未有的显著的抗阿尔茨海默病活性和/或抗帕金森病活性的干燥植物组织和植物组织提取物。本发明还提供含有上述干燥植物组织或植物组织提取物的用于改善中枢神经变性疾病、特别是增强记忆的获得、保持和记起能力的药品和食品。

摘要： 本发明涉及医学影像分类技术领域，具体涉及基于深度学习和迁移学习的肺腺癌组织学亚型分类方法，该方法包括：获取待检测肺腺癌图像；利用肺腺癌组织学亚型分类网络，确定待检测肺腺癌图像对应的目标肺腺癌组织学亚型，并输出目标肺腺癌组织学亚型。本发明通过迁移学习解决可用训练数据较少的问题，以提高分类性能，与传统方法相比，该方法可以为肺腺癌组织学类型的病理诊断提供必然的支持并提高分类性能。与其他先进的方法相比，本方案取得了更好的分类结果，准确度为0.91，灵敏度为0.89，特异性为0.88。优越的性能及其较高的准确度和灵敏度都表明所提出的影像组学模型具有应用于肺腺癌病理分型诊断的潜力。

摘要： 本发明基于深度学习与迁移学习的IVUS组织标注方法及系统，图像采集和预处理；将进行内外膜分割的动物的IVUS图像与染色后的组织切片图像进行配准，得到配准后的IVUS图像；根据异常斑块的染色和正常组织是不同的，对配准后的IVUS图像进行斑块检测，将配准后的IVUS图像的异常斑块位置使用标签进行标注，得到异常斑块位置的标签信息；根据配准后的IVUS图像和异常斑块位置的标签信息，利用深度学习算法进行训练，得到检测模型；将训练得到的检测模型迁移到人的IVUS图像中；将进行内外膜分割的人的IVUS图像输入到检测模型中，进行人血管中的斑块进行检测，根据检测结果对人血管中的不同斑块组织进行标注。

摘要： 本发明是一种基于知识图谱的学习能力建模及动态自适应的目标驱动的学习点组织及执行路径推荐方法，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。从应对自动增量式结合经验知识和减少人工专家交互负担等两个方面考虑，本发明从资源建模、资源处理、处理优化和资源管理等角度进行研究，提出了一种三层可自动抽象调整的解决架构，借助从数据图谱上以实体综合频度计算为核心的分析到信息图谱和知识图谱上的自适应的自动抽象的资源优化过程支持兼容经验知识引入和高效自动语义分析，对应5W(谁(Who)/何时(When)/何地(Where)、什么(What)和如何(How))问题的分类接口衔接用户的学习需求、学习过程和学习目标等的资源化描述，为用户提供个性化学习服务推荐。

摘要： 本发明公开了一种聚类的自组织联邦学习方法，属于联邦学习领域；本发明基于聚类的自组织联邦学习方法的研究及应用，主要包括节点设备聚类、中心节点选取、联邦学习全局损失函数定义、联邦学习目标优化条件。一方面通过对参与联邦学习的节点设备进行聚类，减少了本地客户端节点上传模型参数的通信延迟，提升了联邦学习的收敛时间。另一方面，借助联邦学习可以保证客户端的用户数据在不出本地的情形下，避免用户的隐私数据被窃取和攻击，极大程度上提升了联邦学习的安全性和有效性。

摘要： 基于Q学习的飞行器自组织网络优化链路状态路由机制，该机制基于节点亲密度、链路质量和剩余能量建立奖励函数计算奖励值，节点根据环境反馈的奖励值对该节点选择下一跳节点的策略进行调整，以减少数据传输的延迟；根据节点移动感知过程计算决定Q值更新快慢的学习速率参数，以保证数据的实时性；利用奖励函数和学习速率构建Q学习优化函数计算下一跳节点的Q值，选择Q值最大的下一跳节点作为转发节点，以提高网络的生存期。该机制利用Q学习算法选择转发节点，能够适用于拓扑结构高度变化的飞行器自组织网络。仿真结果表明，本文提出的Q‑OLSR机制相比于OLSR和QMR在端到端延迟、包投递率和能量消耗方面均有提升。

摘要： 一种应用于病理学组织分割的对比学习方法，包括进行图像级对比学习任务；进行超像素级对比学习任务；进行像素级对比学习任务；三个层次的对比学习步骤，为病理学组织分割学习提供具有空间敏感性和平滑度的稳健密集表示，使得模型来学习病理组织分割图像从全局到局部对比的判别性表示，进而模型能够清晰地学习到细胞和细胞外基质的特征，有效提升了组织分割的精度。作为医学辅助工具，能显著提高病理学家的判别质量和工作效率。