学习运用

摘要： 叶圣陶先生曾经说过:"语言文字的学习,出发点在‘知’,而终极点在‘行’,到能够‘行’的地步,才算具有这种生活的能力。"语文这门课是学习运用语言文字的本领的,语文教学应该从"语文理解"走向"语文实践"。语文课程标准也指出:"语文是实践性很强的课程,应着重培养学生的语文实践能力,而培养这种能力的主要途径是语文实践。"在课堂上,教师应更多地关注学生的语言实践,提升学生的语文素养。

摘要： 党的十八大以来,习近平总书记围绕中国共产党历史发表了一系列重要论述,在党史学习教育动员大会上的重要讲话和《论中国共产党历史》是这些重要论述的集大成者和撷英荟萃,科学总结了党的光辉历程、伟大成就、宝贵经验,深刻回答了有关党史的一系列重大根本问题,精辟论述了学习运用党史的基本立场、科学态度、思维方法,体现了正确的党史观,为我们开展党史学习教育指明了努力方向、提供了行动指南。

摘要： 同学们都知道,列表法在小学数学学科的应用非常广泛,特别是在解应用题时,常常用到。因为列表法简洁、明确、易懂。其实,在语文学习中,有些文章使用列表法,同样可以起到事半功倍的学习效果。就拿同学们学过的《纸的发明》这篇课文来说,文章开篇的第一自然段就直接点明造纸术的发明是中国对世界文明的伟大贡献之一,然后用四个自然段,分别写了"造纸术发明以前—西汉时代—东汉时代—后来"这四个时期,很简要地介绍了纸的发明过程。

摘要： 《机关党建研究》自2019年以来,已连续两年开展理论征文活动,在广大党员干部及理论研究工作者中引发热烈反响,收获了一批优秀机关党建研究成果,为提高机关党建质量作出了积极贡献。为进一步做好机关党建理论研究与交流工作,2021年《机关党建研究》杂志继续开展理论征文活动。征文主题:庆祝中国共产党成立100周年,深入总结和学习运用百年来机关党建的历史经验,准确把握机关党建工作特点规律,研究解决机关党建重点、难点、热点问题,推动机关党建高质量发展。

摘要： 习近平总书记在党史学习教育动员大会上的重要讲话和《论中国共产党历史》是开展党史学习教育的根本遵循和权威教科书。党的十八大以来,习近平总书记围绕中国共产党历史发表了一系列重要论述,在党史学习教育动员大会上的重要讲话和《论中国共产党历史》是这些重要论述的集大成者和撷英荟萃,科学总结了党的光辉历程、伟大成就、宝贵经验,深刻回答了有关党史的一系列重大的根本问题,精辟论述了学习运用党史的基本立场、科学态度、思维方法,体现了正确的党史观,为我们开展党史学习教育指明了努力方向、提供了行动指南。

摘要： 由于语言体系的不同,大部分中国学生在准确掌握定语从句的用法上还是存在一定的困难。在汉语中,定语可以是词、短语或句子,经常被放在被修饰词的前面。然而,在英语中,如果定语不是词而是短语或者句子,则会放在被修饰词的后面。对于学生在学习运用定语从句时出现的错误,笔者尝试将纠错反馈法运用于教学过程中,让课堂教学在更有深度、更多样化的同时,也更好地帮助了学生学好、用好这项语法知识。20世纪60年代起国外学者就对于错误、纠错以及纠错反馈的方式进行了研究。

摘要： 《习近平总书记教育重要论述讲义》中全方位展现了习近平教育思想,是习近平新时代中国特色社会主义思想的重要组成部分,其对于马克思主义教育思想的创新、新时代中国特色社会主义的教育实践,具有伟大历史意义。深入学习把握运用《讲义》,必须抓住教育论述中的原理思想、治理内涵、伦理构建三个方面,以三者的会通关系为切入点来学懂悟透弄通。

摘要： 一、课题设计意图1.观察不同形态的果树,了解树有疏有密、有粗有细、有直有曲、有干有支等,学习运用撕贴、线描装饰的方法表现形态各异的果树。2.通过果子填色与果树线描的色彩配搭,感受画面的艺术美,体现创作的乐趣。

摘要： 一、绘本与教材融合视角(一)基于语言认知的融合1.语言知识的融合译林版《英语》三年级下册Unit 8 We are twins的重点话题是谈论人物,主要学习运用“Who''s she/he?Who''s that girl/...?”询问、认识、了解他人,并根据实际情况运用"She''s/He''s.../My..."做出相应回答,介绍人物或明确人物关系。

摘要： 【教学目标】1.能认读“芬芳迷人”等词语,会写“芬、芳、苏”3个生字。2.学习运用选取、合并关键语句的方法概括第1、2自然段的段意。3.通过朗读,对比,品味课文用“不同的说法来表达鲜花开放”的写法,感受语言表达的生动、准确。背诵第1自然段。

摘要： 一种运用数据对抗学习的风电机组异常状态检测方法，包括SCADA数据的预处理、生成对抗网络的搭建与训练和面向海量SCADA数据的机组异常状态测试。SCADA数据的预处理用于获取监测参数的正常数据，这些数据用来训练搭建好的生成对抗网络，训练好的生成对抗网络用来检测目标SCADA数据是否异常，SCADA数据的异常代表风电机组的异常。本发明将SCADA数据中的干扰成分排除，通过对抗训练学习数据的正常表征，用以鉴别风电机组的异常状态。

摘要： 本发明涉及一种提供用户定制型学习内容的方法，该方法包括：建立包含至少一个以上的选择题的数据库，该选择题包含至少一个以上的选项，再收集用户对所述题的选项选择数据的a阶段；利用所述选项选择数据，计算所述用户的建模矢量，并根据所述选项，分别创建所述题的建模矢量的b阶段；及利用所述用户的建模矢量和所述题的选项建模矢量，计算所述用户的选项选择概率的c阶段。

摘要： 机器学习模型运用管理系统，包括模型构建服务器和运用服务器。模型构建服务器根据接收的学习用数据构建机器学习完成模型。在保存于机器人控制器中的机器学习完成模型运行以确定机器人的动作的情况下，运用服务器接收该机器人控制器生成的运用信息。对通过模型构建服务器构建的机器学习完成模型的数据，提供唯一识别该机器学习完成模型的模型识别信息。机器人控制器询问是否对本身保存的机器学习完成模型具有使用权限，在具有使用权限的情况下将该机器学习完成模型设定为可使用状态。运用服务器将运用信息与模型识别信息建立关联地存储该运用信息。

摘要： 本发明提供一种在将从产品的多维物性数据导出的多维物性相关数据作为学习用输入数据而提供给机器学习模型进行学习的情况下，能够进一步提高通过机器学习模型进行的产品质量的预测精度的学习装置、学习装置的动作方法、学习装置的动作程序及运用装置。学习装置的第1导出部将自动编码器应用于多维物性数据，导出与多维物性数据相关的多维物性相关数据作为学习用输入数据。学习部将包含多维物性相关数据的学习用输入数据提供给机器学习模型进行学习，并将机器学习模型作为供实际运用的学习完毕模型进行输出。

摘要： 本发明提供一种在将从产品的多维物性数据导出的多维物性相关数据作为学习用输入数据而提供给机器学习模型进行学习的情况下，能够进一步提高通过机器学习模型进行的产品质量的预测精度的学习装置、学习装置的动作方法、学习装置的动作程序及运用装置。学习装置的学习部将从产品的物性数据导出的、包含具有多个项目的相关数据的学习用输入数据提供给第1机器学习模型进行学习，并输出临时机器学习模型。提取部利用临时机器学习模型，从相关数据的多个项目中提取有助于提高质量预测精度的程度满足预先设定条件的高贡献项目。学习部选择性地将高贡献项目的相关数据提供给第2机器学习模型进行学习，并将第2机器学习模型作为供实际运用的学习完毕模型进行输出。

摘要： 本发明公开了一种运用时序数据的深度强化学习建筑能耗预测方法，本发明利用深度森林算法将样本按照一定的标签范围进行分类，进而划分深度强化学习模块所使用的原始动作空间，在找寻动作空间内不同类别相同次序动作的数学联系后，将其所依赖的神经网络多个神经元用一个神经元进行替代，实现计算时间及计算资源的缩减；本发明与现有能耗预测方法相比，其显著优点是：1)可以对异常能耗数据进行检查和替换2)方法输入仅需要历史能耗数据，而无需其他建筑内部结构信息或者人员分布信息3)方法训练的计算时间及计算资源小于其他方法。

摘要： 本发明提供一种运用机器学习在线测量烟丝多项特征的方法，包括以下步骤：S1：通过摄像机分别获取相机下的烟丝图片；S2：通过机器视觉图像算法分别算出图片中烟丝宽度，长度，面积，周长等特征；S3：本发明提供的运用机器学习在线测量烟丝多项特征的方法时，分别获取自然状态下烟丝宽度值和压平状态下的烟丝宽度值。本发明提供的在线测量自然状态下烟丝长度的方法，可以通过计算烟丝中线点的个数进行统计计算。本发明提供的在线测量自然状态下烟丝周长的方法，可以通过计算烟丝轮廓的像素点来求出烟丝周长，通过设置该算法，可以计算出烟丝分离状态下的周长。根据烟丝的特征数值，可以让工作人员实时的把握现场工艺质量并及时做出反应。

摘要： 本发明公开了一种用于纳米光子学器件的神经网络自学习系统及其运用，首次利用贝叶斯优化和深度神经网络来分析、研究及优化纳米光子学器件光学性质。本发明的神经网络自学习系统同时利用了神经网络的强数据表征能力和贝叶斯优化的高效数据采样属性，实现了深度神经网络的自学习功能，使得对光子学系统的分析计算具有较强的系统鲁棒性和一定的智能性，避免了传统优化算法对数据拟合能力不足的缺陷，增加了对光学系统全局优化的能力，为纳米光子学器件的分析和设计提供了新的思路。

摘要： 一种运用数据对抗学习的风电机组异常状态检测方法，包括SCADA数据的预处理、生成对抗网络的搭建与训练和面向海量SCADA数据的机组异常状态测试。SCADA数据的预处理用于获取监测参数的正常数据，这些数据用来训练搭建好的生成对抗网络，训练好的生成对抗网络用来检测目标SCADA数据是否异常，SCADA数据的异常代表风电机组的异常。本发明将SCADA数据中的干扰成分排除，通过对抗训练学习数据的正常表征，用以鉴别风电机组的异常状态。

摘要： 本发明涉及一种运用机器学习进行文件分类的文件处理系统及方法，其包括输入模块、处理模块、一个以上的储存模块，且在首次建模程序时储存模块默认分类文件夹，并且分类文件夹对应代码，当首次建模程序完成后，输入模块可接收一个以上的文件影像，处理模块根据一组机器学习模型信息与文件影像进行计算，以产生计算结果，处理模块根据计算结果将文件影像储存在分类文件夹；通过对文件影像进行实时判断，并根据所对应的分类文件夹的代码自动化完成文件影像的分类，以提升分类文件的准确性及效率性。