尊重学生

摘要： 在中小学的学习过程中,学生往往会犯下一些错误。教师对犯错学生进行一定的惩戒,能够帮助学生引以为戒,从而有利于学校和老师对于学生的管理,也有利于学生的进步与提高。但对学生的教育惩戒是有一定限度的,要保证学生在接受教育惩戒的过程中自尊心不受到伤害,并且使学生虚心地接受教育,进而促进学生的成长、成材。基于此,本文浅谈教育惩戒活动中教师对学生的尊重。

摘要： 教育是面向全体学生的教育,教育的目的是将学生培养成全面发展的人。在这一教育目标下,班主任就不能再按照传统的“一言堂”式的管理方法,而是要遵循教育改革的要求和社会对人才的要求,尊重学生,走进学生的内心,用自己的诚意指导学生。如此,学生才会发挥出更高涨的创造性和积极性,班主任也能够更好地完成一线教育管理工作。

摘要： 在高中数学课堂上,为了更好地发展学生的创造力,教师应尊重学生、信任学生,为学生营造一个开放的学习环境,鼓励学生大胆地提出自己的想法、自由表达自己的观点,从而通过平等的互动交流,培养学生良好的思维习惯和思维品质,实现“教”与“学”全面提升.

摘要： 顺应时代,适应课堂,识字课堂,给老师提出了更高的要求,高年级的语文课,多媒体运用更能突破课堂,语文课充分尊重学生,是对自己的释放。

摘要： 信息技术的发展为教育领域注入了新鲜的活力,对于广大教师而言,只有切实发挥出信息技术的作用与优势,才能获得理想的教学效果,从而更好地满足学生全面发展的实际需要。初中体育教学要进行一定的变革,要有效地利用现代信息技术,紧跟时代发展的步伐,提升初中体育教学的水平。

摘要： 在幼儿教育期间,需要明确幼儿在教学中的主体地位,尊重幼儿学生意愿,为学生在教学课堂上提供足够的自由空间。幼儿教师在指导学生进行游戏角色设定期间,需要充分调动学生的主观能动性,让学生根据自身的主观意愿参与游戏活动。本文在上述内容基础上进行分析总结,指出角色游戏在教学工作中的重要性,为幼儿教学工作质量的提升提供建议。

摘要： 作为教师我们应当尊重学生个性,以生为本,积极投身教育实践,不断创新,探寻适合时代特点的教育方法,懂得如何爱生,努力营造与学生交流沟通的心灵桥梁,悉心倾听,诚心赞美,开启感恩之心为培养和健全师生沟通建立“心灵纽带”。教师作为学生成长的引路人,肩负着更多的责任和艰辛。尊重学生、充分信任学生,是作为名教师必须做到的一条基本原则。

摘要： 学生日记:盼星星盼月亮,终于把开学给盼来了,因为这个暑假太无聊了,大部分时间都是宅在家里看电视或写作业,这两个月如一天,没有什么事情可以做,父母又忙,没时间带我出门玩玩,同学们也不邀我去打球,我感觉这两个月我都快放傻了,要是再长一点,我真快疯了。

摘要： 在经济全球化的时代发展潮流之中,我们在教育内容,教育要求等方面都提出了更为严格的标准。教育改革的目的是为了培养学生的综合能力,提高他们的核心素养,让他们能够适应时代发展的步伐。尤其是在高中信息技术教学方面,与以往的教学模式相比,改革后的教学模式更注重学生的综合能力,担当精神。所以在接下来的文章中,我将会根据自己多年的教学经验,和大家探讨学习如何在合作学习背景之下更加高效的开展高中信息技术教学。

摘要： 德育工作是教师教育教学的重点工作,在小学阶段,每个学科的教育教学管理都要渗透德育教育,帮助学生们树立正确的价值观,形成正确的认知,打造良好的思想品德基础。数学的教育不仅仅是一个技术问题,还是一个心灵问题。“爱是教育的生命”,数学课堂上,老师一个鼓励的眼神,一句欣赏的话语,都会在学生的心中涌起一股爱的暖流,播下一颗爱的种子。作为数学教师,不但要善于倾听孩子的心声,还要懂得欣赏学生,做与学生平等的合作者,在数学教学管理工作中,渗透爱的思想德育教育,使爱成为学生成长为参天大树的沃土。

摘要： 胡锦涛同志在省部级主要领导干部研讨班上指出，构建社会主义和谐社会，是我们党从全面建设小康社会、开创中国特色社会主义事业新局面的全局出发提出的一项重大任务，适应了我国改革发展进入关键时期的客观要求，体现了广大人民群众的根本利益和共同愿望。本文介绍了爱护并尊重学生、欣赏自己的学生以及走进学生，主动接近学生等构建和谐师生关系的措施。

摘要： 本发明公开了一种基于权重学习的垛形规划方法，具体步骤如下：步骤一，为所有待码的货箱计算码放优先率{Ri}，Ri＝PvVi+PsSi+PwWi；步骤二，将Ri按从大到小依次排列；步骤三，取当前{Ri}max货箱，依次尝试将其码放到L1到Lk，直到找到可码放的垛形层Lm；步骤四，更新当前垛形状态；步骤五，从Ri去掉已经计入垛形的货箱；步骤六，检查是否还有剩余货箱，若有，重复步骤三至步骤五；步骤七，完成垛形规划。本发明使用简单，参数明了易懂，能够在较短时间自动地规划出垛形，甚至可以为每个码垛订单动态地规划，十分高效；本发明的方法全自动化，无需人工干预，本发明的方法具备自学习功能，规划出来的垛形质量会不断趋向最优。

摘要： 本发明公开了一种基于延长动力中断时间的车辆载重学习系统及方法，属于车辆载重及坡道计算技术领域，车辆载重学习系统包括载重坡道学习模块、换挡执行器模块；载重坡道学习模块判断当前车辆行驶状态是否满足延长动力中断时间的条件；换挡执行器模块控制延时闭合离合器，延长动力中断时间，以便载重坡道学习模块完成车辆载重学习。车辆载重学习方法采用该车辆载重学习系统，通过激活车辆载重学习系统中的延时功能来延长换挡过程动力中断的时间以完成坡道和车辆载重的自学习。本发明可以有效提高车辆载重计算的效率，且在车辆载重信息被学习到之后，换挡恢复正常，动力中断时间不再被延长。

摘要： 本发明公开了一种基于相似度重学习的在线跨模态检索方法及系统，包括：获取原始数据样本，并划分为多个小组，构建训练集；构建哈希码学习的目标函数，利用所述训练集对目标函数进行训练，得到每一批数据对应的哈希码和哈希函数，并存入检索库；根据样本外拓展映射生成待查询样本的哈希码；基于数据流中的新样本数据对检索库中原始样本数据的哈希码进行更新；将待查询样本的哈希码与检索库中的更新后的哈希码进行比较，按海明距离从小到大排序返回检索结果。本发明实现了在不重新训练原始数据的前提下为新数据生成哈希表示，同时通过对新旧数据的相似关系的挖掘和新数据标签信息的利用，大大提高了检索精度。

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： 本发明涉及一种基于自适应权重学习的红外与可见光图像融合方法，基于像素级注意力机制与融合权重自适应生成构建了深度特征自适应提取模块，并通过跨层级级联方式基于深度特征自适应提取模块搭建了生成器网络；基于孪生网络思想，搭建了双通道鉴别器网络；将红外与可见光图像进行初步的连接操作后输入至生成器后生成融合图像，通过生成器与判别器的博弈对抗完成红外图像与可见光图像的融合生成；本发明融入了像素级注意力机制以及层次级联思想，能够降低网络参数量的情况下增强网络深度特征提取能力，提高红外与可见光图像的融合图像生成质量，实现了红外图像与可见光图像的融合增强。

摘要： 本发明公开了一种基于相似度重学习的在线跨模态检索方法及系统，包括：获取原始数据样本，并划分为多个小组，构建训练集；构建哈希码学习的目标函数，利用所述训练集对目标函数进行训练，得到每一批数据对应的哈希码和哈希函数，并存入检索库；根据样本外拓展映射生成待查询样本的哈希码；基于数据流中的新样本数据对检索库中原始样本数据的哈希码进行更新；将待查询样本的哈希码与检索库中的更新后的哈希码进行比较，按海明距离从小到大排序返回检索结果。本发明实现了在不重新训练原始数据的前提下为新数据生成哈希表示，同时通过对新旧数据的相似关系的挖掘和新数据标签信息的利用，大大提高了检索精度。

摘要： 本发明涉及一种基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统和方法，包括：设备侧算法单元和中心侧算法中心单元，设备侧算法单元包括：采集单元、数据清洗和处理单元、算法执行单元、算法动态优化单元、同步更新单元以及分析单元，中心侧算法中心单元包括中央数据处理单元和中央算法优化单元；本发明主要通过算法动态优化单元自主动态优化各时间段的算法，且中心侧算法中心单元结合多个设备侧算法单元动态优化各时间段的算法并学习，以得到优化后的算法和/或更新版本算法并反馈给各设备侧算法单元，从而使各设备侧算法单元和中心侧算法中心单元可以不断学习，并自动更新各设备侧算法单元系统版本的算法，节约了人力。

摘要： 本发明公开了一种基于多任务增益回归的废钢异物扣重学习方法，采用MTSN预测模型，并采用Embedding模块实现数据连续向量表示，采用层级条件下的多层感知网络实现数据学习，分别生成认知数据损失度量和离散废钢等级数据的损失度量，最后采用MTL多任务自动学习权重机制，关注相关性大的变量，弱化相关性小的变量，实现自动调节权重系数；本发明中的多层级回归网络，根据数据类型的不同，分别训练，对具有不确定性影响力的数据，单独计算特征影响因子，提高数据的表征能力，能够解决数据表征能力差的问题；本发明中的数据增益网络，初始化权重，计算数据预测参数，迭代训练，转化权重系数为增益系数。

摘要： 本发明公开了一种基于三重学习器的无人机辅助移动边缘计算强化学习方法，首先以具备边缘计算能力的无人机和物联网设备建立移动边缘计算网络，且以网格的形式部署无人机，无人机作为移动边缘服务器，为物联网设备提供任务计算，并以所有无人机的能效最大为目标建立无人机的协同工作机制，针对无人机机动能力、存储空间和能量建立轨迹规划、应用部署和能量更新在内的多智能体随机博弈。本发明所述方法集成了轨迹学习器、应用学习器和能量学习器，解决了多架无人机移动边缘计算下的长期无人机能效优化问题，为无人机辅助移动边缘计算中无人机能效最大化的合理决策提供解决方案。

摘要： 本发明公开了一种自适应权重学习的判别性最小二乘非均衡分类方法，应用于机器学习技术领域，其步骤包括：首先，对非均衡数据集进行预处理，得到训练样本集和测试样本集；其次，自适应地获取每个训练样本的权重；再次，采用新的标签松弛技术扩大不同类别间的边距；然后，建立自适应权重学习的判别性最小二乘回归模型；最后，利用迭代法求解所述模型对测试样本进行类别预测。本发明综合考虑每个训练样本的类内和类外的近邻距离从而赋予少数类样本更大的权重，采用新的标签松弛技术进一步扩大不同类别间的边距，有效解决了现有的最小二乘回归模型及其改进方法无法对少数类精准分类的问题。