学习要点

摘要： 集合中的含参数问题是同学们学习的一个难点,也是一个易错点。其学习要点在于正确判断端点值能否取到,注意考虑空集的情况。高考关于集合中含参数问题的考查,往往与集合元素的性质、函数、解不等式等相结合,考查的题型主要以小题形式出现,有时渗透于解答题之中。

摘要： [研究课标]课程标准对“洋务运动”没有提出明确的内容要求,但在模块二、模块三的学习要点中隐含着对其的教学要求,如“了解近代中国半殖民地半封建社会经济结构的变动与近代资本主义民族工业的兴起,理解中国近代资本主义产生的时代背景”“掌握中国近代以来交通、通信工具的进步,认识其对人们社会生活的影响”“了解鸦片战争后中国人学习西方、寻求变革的思想历程”“民族工业的兴起、交通通信工具的进步、中国人学习西方”等。这样的情况需要教师梳理“洋务运动”一课的教学内容,这既是挑战也是机遇。

摘要： 新疆生产建设兵团:学习两会精神激发奋进力量全国两会召开以来,新疆生产建设兵团党委老干部局积极谋划、超前安排,组织引导离退休干部认真学习会议精神,踊跃点赞喝彩,诗书画影传情,助力履行维稳戍边职责使命。一、传达学习,深化认识。全国两会前夕,兵团党委老干部局及时发布“工作提醒”,推送“学习要点”,强化任务落实。

摘要： 自主学习模式能够促进学生核心素养发展,也能够增强学生的学习能力与学习效率。高中历史课堂中,教师需要充分应用时代发展优化后的教学设施、教育理念,按照"展示学习要点,要求自主思考—组织班级合作,引导深入感知—进行多元互评,完成总结反思"的路径构建学生自主学习的学习模式。

摘要： ·社科《中国共产党百年辉煌》曲青山著人民出版社本书收录了中央党史和文献研究院院长曲青山十篇重要理论文章,内容按党史、新中国史、改革开放史、社会主义发展史排序,而党史学习的主题贯穿始终,这对于当前以党史为重点的"四史"宣传教育具有极强的启发意义。作者将党的百年历史划分为四个大的历史时期,并指出了每个时期需要把握的学习要点,这对于准确把握党的历史发展的主题主线、主流本质,正确认识和科学评价党史上的重大事件、重要会议、重要人物,具有指导作用。

摘要： 一、知识要点鸽巢原理又叫抽屉原理。抽屉原理一:如果将n+1 (n≥1)个物体任意放进n个抽屉里,那么至少有一个抽屉里放有两个或两个以上的物体。如把5个苹果任意放进4个抽屉里,那么至少有一个抽屉里要放2个苹果。抽屉原理二:如果将多于m×n个物体任意放进n个抽屉里,那么至少有一个抽屉里放有m+1个物体或更多的物体。如17朵鲜花插进3只花瓶,那么至少有一只花瓶中插有6朵或更多的鲜花。

摘要： 各位同学,见字如面,老师根据《数学课程标准》的要求,结合二元一次方程组知识要点和学习过程中遇到的常见问题,按照"相关定义——求解方法——知识关联——方程应用"等方面,总结了一些学习要点和同学们共同探讨:《课程标准》要求1.探索具体问题中的数量关系和变化规律,掌握用方程进行表述的方法,体会模型的思想,建立符合意识.2.初步学会在具体的情境中能从数学的角度发现问题和提出问题,并综合运用数学知识和方法等解决简单的实际问题,增强应用意识,提高实践能力.

摘要： "观察物体"这一单元主要是帮助同学们从不同的方向观察立体图形的形状,并画出草图;能确定搭成立体图形所需要的小正方体的数量范围。在学习这一单元的内容时,同学们要注意如下几个要点。一、正确观察立体图形的形状。要想画出不同方向看到的图形,首先要仔细观察每一个面。

摘要： 一、教学分析(一)课标分析《普通高中历史课程标准(2017年版2020年修订)》中,"西方人文主义的发展"归属于专题"西方人文主义的发展与资本主义制度的确立"之下。因此,笔者认为,"西方人文主义的发展"涉及两个学习要点:一是西方人文主义在文艺复兴、宗教改革、启蒙运动等重要事件中的演变;二是这些事件与早期资产阶级革命及资本主义制度确立之间的关系。基于此,本教学设计涉及文艺复兴时期人文主义兴起的背景、文艺复兴时期人文主义的深化及影响,包括文艺复兴与资本主义发展之间的渊源关系、宗教改革与启蒙运动对人文主义的发展等内容。

摘要： 今年以来,青岛市政府办公厅总值班室党支部借党史学习教育东风,乘全民奋进新时代热潮,着力加强党支部建设,不断提升创造力、凝聚力、战斗力,荣获“青岛市先进基层党组织”荣誉称号。做好学用结合文章,催生党支部创造力。积极开展党史学习教育。按照集体学习要点名、个人学习有笔记、章节学习写体会的要求,把明理、增信、崇德、力行贯穿党史学习教育始终。以“主题党日”为抓手,以“我为群众办实事”“走基层联学联建”等实践活动为载体,推进党史学习教育走深走实。

摘要： 本发明提供从文档中抽出要点的要点抽出装置以及要点抽出方法。本发明的目的在于提供能够从文档中抽出恰当的要点的要点抽出装置以及要点抽出方法。输入单元输入文档。分析单元生成表示在构成输入的文档的句子中包含的多个单词以及这些单词间的修饰关系的结构树。抽出单元，在通过判定单元判定为在存储单元中存储的线索词包含在句子中的情况下，对于结构树应用与线索词对应的抽出规则，抽出表示句子的要点的部分结构树。

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： 针对将半导体处理装置的控制参数作为输入并输出表现由半导体处理装置加工过的半导体样品的加工形状的形状参数的机器学习模型，推荐获得学习数据的实验要点。根据机器学习模型的学习所使用的学习数据的控制参数的值即特征量数据，评价每个控制参数对机器学习模型的预测的贡献度，基于将根据贡献度选定的控制参数作为轴展开的空间中的机器学习模型所进行的预测的稳定性评价、不确定性评价，来推荐实验要点。

摘要： 本发明提供从文档中抽出要点的要点抽出装置以及要点抽出方法。本发明的目的在于提供能够从文档中抽出恰当的要点的要点抽出装置以及要点抽出方法。输入单元输入文档。分析单元生成表示在构成输入的文档的句子中包含的多个单词以及这些单词间的修饰关系的结构树。抽出单元，在通过判定单元判定为在存储单元中存储的线索词包含在句子中的情况下，对于结构树应用与线索词对应的抽出规则，抽出表示句子的要点的部分结构树。

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。