学生学习方法

摘要： 如何在数学教学中合理实施“猜想与难”策略?猜“想和验证”这一思想方法是数学学习过程中重要的思想方法要要从“具体的事例”到“问题的提出”,从“形成猜想”到“举例验证”,是实现学生学习方法、思维路径的迁移和学习力提升的重要前提,是培养学生的问题意识、应用意识和创新意识,累积数学活动经验的重要渠道。

摘要： 在新课标要求下,语文课堂教学必须从低效或无效走向有效,最终迈向高效。因此走进文本,吃透语文教材,选择恰当切入点,构建知识树,教给学生学习方法等已成为广大语文教师实现高效课堂的目标追求和有效途径。

摘要： 历史学科往往被学生归类在“无聊”的学科队伍里。枯燥乏味的教学模式,大篇幅的年代、人物、事件介绍等让学生无法对历史学科产生学习兴趣。然而,历史是学生学习生涯中必学的科目。学习历史能够有效增强辨别是非的能力,增强学习和生活能力,所以,历史具有非常重要的学习价值。一、做好课前准备,激发学习热情在传统的教学过程中,教师往往是整个课堂的主体,教学模式也是“一言堂”,导致课堂气氛沉闷,教学效率低下。要想提高课堂教学效率,教师在教学过程中,就要教给学生学习方法,让学生能够自主学习。

摘要： “学讲方式”主要是在教师指导下的全程自主学习,落实学生学习的主体地位,以“自主学、合作学、质疑学、讲出来、教别人”的学习方式,边学边讲,调动学生主动、自主学习的积极性,提高学生课堂教学的参与度、问题探讨的深度,着力教授学生学习方法,使其养成良好的学习习惯,提高学生的自学能力,从而提高教学的质量。

摘要： 根据两种事物在某些特征上的相似,做出它们在其他特征上也可能相似的结论,这种推理的方法称为类比法。在初中数学教学中恰当应用类比法,既可以简化新知识点的引入,又可以加强知识点之间的联系,同时也有利于学生学习方法的形成。比如在北师大版九年级数学教材《相似三角形》的教学中,因为学生在七年级就已经学习了全等三角形的定义、表示方法、性质以及判定方法,所以不管是从相似三角形定义的引入、表示方法还是相似三角形的判定与性质的教学,如果用类比的方法来探究和学习,有利于学生对相似三角形的性质、判定方法的理解和记忆,使学习内容也更简单易懂。

摘要： 育人讲求"授人以鱼,不如授人以渔"。我国著名的思想家、教育家陶行知先生提出:"好的教师不只是会教书、教导学生,而是教学生如何学。"其核心思想就是教授学生学习方法而不是单纯的知识。从新课改的角度出发,课堂教学方式的改变仅是初探,更进一步深层次的改革,需要着重体现"以人为本"的教育观念,并且采用相对应的教学措施。关键问题在于过渡,即如何从传统、单一的知识传授,到知识与方法同步进行改进,对教师提出了更高的要求。

摘要： 在小学阶段,教师应该抓住学生的学习心理,让学生在游戏中学习。不仅要引导学生学习课堂上的知识,还要教授学生学习方法。比如复习方法,在课后复习时,教师可以加以引导,告诉学生在一个知识点中哪里是需要着重记忆,需要花费大量的时间精力去掌握的。有的知识点掌握不了,就没有办法去做题,所以这就要求学生在学会做题的同时也要学会总结错题。在完成一个大的章节之后,要引导学生去画思维导图帮助自己理解记忆。

摘要： 历史概念是历史解释的细胞,是链接历史现象与历史认识桥梁;历史概念是历史迁移的载体和原料,对厘清历史现象之间关系、建构知识体系、推动感性思维向理性思维水平过渡具有重要价值,有助于学生学习方法的习得、可持续发展能力的培养。一、历史概念教学中存在的误区(一)理论化解读,缺乏从现象到本质的层递推导。概念的形成是学生基于历史现象进行思考、分析、认知等理性思维的过程,只有建立在学生对历史现象进行全面透彻理解的基础上.

摘要： 传统的化学教学以教师为中心,教师从"教"的角度设计重点、方法,却忽略了对学生学习方法、学习能力、学习习惯的培养.学生的学习过程是被动的,他们因教而学,没有独立的思考,影响了实践与创新能力的发展.因此,教师要将课堂变为师生互动的舞台,让学生敢于提问、共同学习,从而激发学生的自主性,形成以"学"为中心的学本课堂提高化学课堂教学效率.

摘要： 培养学生学习能力是新课改教学目标之一,也是我们教师要树立的新的教学理念之一。传统教学模式中我们将更多精力放在了传授知识上,但新课改后,我们需要将更多精力放在如何提高学生的学习能力之上。教给学生学习方法,让学生懂得如何自主学习远比传授知识更重要。也因此,笔者在教学实践中更关注如何让学生主动学习,重视对学生学习能力的培养。本文笔者就以小学数学为例,谈一谈如何让小学生主动学习的几点策略。

摘要： 提供使基于时间序列的数据的循环神经网络(RNN)的学习高效化的学习方法。学习方法包含：步骤(220)，将RNN初始化；和学习步骤(226)，将某矢量指定为开始位置，将各参数最佳化，以使得误差函数最小化，由此进行RNN的学习。学习步骤(226)包含：更新步骤(250)，使用以被指定的矢量为开头的连续的N个(N≥3)矢量，通过将末尾的矢量的参考值设为正解标签的Truncated BPTT来更新RNN的参数；和第1重复步骤240，直到结束条件成立为止，都重复以下处理，即，新指定相对于更新步骤中使用的N个矢量的末尾的矢量处于满足给定的关系的位置的矢量来执行学习步骤的处理。处于满足给定的关系的位置的矢量是从被指定的矢量起至少2个以上后的矢量。

摘要： 本发明涉及智能机器人技术领域，尤其涉及一种障碍物自学习方法及新障碍物自学习方法，障碍物自学习方法包括以下步骤：步骤1，获取移动区域的栅格地图数据，对每个栅格标记为未遍历；步骤2，设置栅格地图的起点栅格，将起点栅格数据入栈，控制移动单元到达起点栅格，重新标记起点栅格为已遍历；步骤3，每遍历一个栅格将该栅格数据入栈，控制移动单元遍历整个栅格地图，获取障碍物边界数据；步骤4，存储障碍物边界数据。通过使用本发明，可以实现以下效果：(1)自动获取障碍物信息，智能程度高，通过一次学习，以便能在以后的作业中主动避开障碍物；(2)能够自主学习环境中新增的障碍物。

摘要： 簇权重计算部(322)根据特定讲话者的语音的信号，使用簇权重计算NN来计算至少任意一个层被分解为多个簇的掩模计算NN的与多个簇各自对应的权重。掩模计算部(302)根据1个以上的讲话者的语音的观测信号的特征量，使用通过由簇权重计算部(322)计算出的权重进行加权后的掩模计算NN来计算从1个以上的讲话者的语音的观测信号的特征量中提取特定讲话者的语音的特征量的掩模。

摘要： 本发明提供了一种基于深度强化学习方法的中国象棋博弈学习方法及系统，包括：步骤S1：将局面特征输入深度卷积神经网络，输出当前局面评估值和所有合法着法的概率；步骤S2：当前局面根据当前局面评估值和合法着法的概率，利用蒙特卡洛树搜索对当前局面进行决策，选择下一步的着法并执行走子，获取当前局面特征，重复触发步骤S1至步骤S2，直至棋局走到终局，得到对弈结果。本发明通过基于人类专家棋谱的监督学习和基于自我对弈的自学习的技术特征，实现快速提升模型棋力，并以迭代式方法逐步增强棋力以至模型棋力最终超过人类棋手的技术效果。

摘要： 本发明涉及一种哈希学习方法，通过数据集中的数据点对演化树进行训练，得到训练完成的演化树，对训练完成的演化树中除根节点外的所有节点进行初始化的海明码编码，使用贪心的路径编码策略对整棵演化树的保相似性损失函数进行优化，将保相似性损失函数最小值所对应的海明码编码作为演化树的每个叶子节点的哈希编码；计算某一数据点在演化树中的最佳匹配点，找到从根节点分裂出该数据点的最佳匹配点所对应的叶子节点的分裂路径，将该数据点的最佳匹配点分裂路径中对应的叶子节点的哈希编码进行有序组合，将其作为该数据点的哈希编码。还公开了一种无监督的在线哈希学习方法和应用。该哈希方法能降低编码复杂度，具有较好的查询性能。

摘要： 本发明提供一种提高自动光学检测设备的图形检测准确率的机器学习方法，包括：步骤一、获取零件的照片；步骤二、对照片进行预处理形成照片数字信息；步骤三、依照片数字信息建立机器学习模型；步骤四、将照片数字信息输入至机器学习模型进行判断；步骤五、校验所述机器学习模型判断结果的准确率；步骤六、根据机器学习模型判断结果的准确率对所述机器学习模型进行调整优化；步骤七、优化后的所述机器学习模型重复执行步骤四至步骤六直至机器学习模型判断结果的准确率达到预设值。

摘要： 一种神经网络系统包括处理器和存储器。所述处理器被配置为：在多个层上执行包括多次学习迭代的学习，以确定所述多个层中所述学习中断的至少一个层。所述学习中断的所述至少一个层的所述确定基于针对所述多个层中的每个层将通过第一次学习迭代得到的第一权重值的分布与通过第二次学习迭代得到的第二权重值的分布进行比较的结果。所述处理器还被配置为：在除已确定所述学习中断的所述至少一个层以外的层中执行第三次学习迭代。当所述第二次学习迭代完成时，所述存储器存储所述第一权重值的第一分布信息和所述第二权重值的第二分布信息并被配置为向所述处理器提供所述第一分布信息和所述第二分布信息。

摘要： 本发明公开了一种结合知识转移的强化学习方法，步骤如下：S1、设计BP神经网络自主任务间映射关系；S2、对源任务学习经验进行案例存储，并构建线性感知器来学习源域和目标域之间的动作映射关系；S3、运用基于案例推理机理；S4、进行相似度计算与案例检索,并运用所学到的案例库中的经验作为启发式来加速相关但不同任务的学习；及其应用于无人车自主技能的学习方法；本发明结合强化学习与迁移学习的优势，可实现机器人从简单领域或源域获得的经验通过迁移加速应用到复杂领域或目标域中；学习速度快，可避免维数灾难；显著的提高了无人车自主技能学习的速度和效率。

摘要： 本发明涉及一种基于演化树的哈希学习方法，通过数据集中的数据点对演化树进行训练，得到训练完成的演化树，对训练完成的演化树中除根节点外的所有节点进行初始化的海明码编码，使用贪心的路径编码策略对整棵演化树的保相似性损失函数进行优化，将保相似性损失函数最小值所对应的海明码编码作为演化树的每个叶子节点的哈希编码；计算某一数据点在演化树中的最佳匹配点，找到从根节点分裂出该数据点的最佳匹配点所对应的叶子节点的分裂路径，将该数据点的最佳匹配点分裂路径中对应的叶子节点的哈希编码进行有序组合，将其作为该数据点的哈希编码。还公开了一种无监督的在线哈希学习方法。该哈希方法能降低编码复杂度，具有较好的查询性能。

摘要： 提供使基于时间序列的数据的循环神经网络(RNN)的学习高效化的学习方法。学习方法包含：步骤(220)，将RNN初始化；和学习步骤(226)，将某矢量指定为开始位置，将各参数最佳化，以使得误差函数最小化，由此进行RNN的学习。学习步骤(226)包含：更新步骤(250)，使用以被指定的矢量为开头的连续的N个(N≥3)矢量，通过将末尾的矢量的参考值设为正解标签的Truncated BPTT来更新RNN的参数；和第1重复步骤240，直到结束条件成立为止，都重复以下处理，即，新指定相对于更新步骤中使用的N个矢量的末尾的矢量处于满足给定的关系的位置的矢量来执行学习步骤的处理。处于满足给定的关系的位置的矢量是从被指定的矢量起至少2个以上后的矢量。