小学习作

摘要： cqvip:艺术来源于生活,纵观文坛的文豪,他们笔下的作品无一不是来源于生活,由此可见,生活素材在习作教学中的地位是极其重要的。小学生应该将生活转化为写作内容,让写作充满生活气息的同时又能从中思考生活的意义。因此,笔者将在文章中阐述个人关于生活素材对于小学习作的重要性的看法,并提出一些不够成熟的意见,望能够推动小学习作教学,提高小学生习作水平。

摘要： 统编教材中的习作单元呈现的是以表达为指向的一个统整的编写结构,教材的各个板块、各种资源都指向学生的习作,将阅读与习作融为一体,层层推进。其阅读文本以相同的人文主题、语文要素为议题聚合在一起,形成可供学生联系类比的可读性资源。在教学时,把这一类的几个文本作为一个整体展开教学,在类文比照印证下建构自我的写作知识体系。

摘要： 小学写作评价要改变传统的作后评价方式,采取以表现性评价为主的多种评价方式,注重学生写作动机、兴趣及态度等的发展,统筹安排评价内容和评价过程,包括多维度确定写作评价内容,倡导写作评价主体多元化,采用多样性的写作评价方法等。

摘要： 写作是人运用语言文字符号以记述的方式反映事物、表达思想情感、传递知识信息、实现交流沟通的创造性过程。作为一个完整的系统过程,写作活动大致可分为采集,构思,表述三个阶段。比较突出的写作特点在于“我手写我心”,即把自己的所以所想通过人类语言的方式架构并传达出来。在表层上,写作是一种表情达意、交流信息的行为;在深层上,写作又是一种生命生存的形式、途径。小学时期学生的语言架构组织能力还处于一个成长时期,因此在这个过程中进行及时的习作例文引路是很重要的。在此笔者将立足于部编版教材,浅谈小学习作例文巧引路,并且对于未来发展提出展望。

摘要： 秉承“读万卷书,行万里路”的优良传统,语文习作“行走课程”是基于乡土资源的主题综合性写作活动,其关键在于整合环境资源,鼓励学生建立学友关系,在生活化的听说读写中写作。“行走课程”重在提升学生发现作文内容的能力,重在通过学习实践活动落实立德树人根本任务,其有四大特点:语文味、生活味、文化味和儿童味。研制“行走课程”需要广泛调查研究,建立学习共同体;需要创设问题情境,任务驱动实践;需要搭建交流平台,激励学生写作。

摘要： 积极开发和利用学生资源,做好习作教学设计,这是实现有效习作教学的关键途径。三十多年前,徐鹄老师在与一位从国外考察回来的朋友谈话中了解到,国外学生自己负责给来访者介绍学校情况。随后,徐鹄老师在耀中上海国际学校亲眼目睹一位外教老师会花几个星期进行主题教学活动,就是让学生任选一项内容,向来宾介绍自己的学校,这两件事让徐鹄老师深受启发。于是徐鹄老师将这一启发转化为小学习作课程资源,经过精加工环节的研制,成功完成了一个小学五年级的习作教学设计。依据这个习作教学设计,徐鹄老师多次执教,教学效果显著。

摘要： 随着“双减”政策的落地,新课标的持续深入推进,小学教学迎来了更多的挑战。怎样通过优化学生作业设计以有效加强学生对语文知识的理解,是我们面临的重要课题。本学期槐坎小学语文组开展了关于有效作业设计的教学研讨活动。叶圣陶先生说过:“作文是各科学习的成绩,各科课外活动的经验,以及平时思想品德的综合表现。”可见,小学习作不仅是语文学习的重要实践,更是为培养学生从小学到大学乃至终生文化素养和人文精神的打下了重要基础。

摘要： 小学生习作不应仅仅是教学价值,还应凸显以重构关系生态为主的舆情价值和以“文心”为基点的教育价值。正确解读指向“三重”意蕴的小学习作价值并积极践行,小学生的习作必将愈来愈精彩,习作教学所带来的多边作用必将愈来愈正向。

摘要： 统编教材三年级下册第六单元是写人的习作“身边有特点的人”,要求写出人物的特点,难例度比较大。在本次习作教学中,教师需要怎样来指导学生写出人物的特点呢?一、梳理写人要求,领会编者意图以人物作为表达对象在小学习作中形成了一个重要类别,不仅贯穿了整个小学阶段,在学生升入中学学习时仍然是重要的写作目标。由此可见,三年级开始的写人习作属于打好基础的训练。

摘要： 作文教学是小学语文教学中的重点。《语文课程标准》提出:“写作能力是语文素养的综合体现。”由此可见它的突出地位,根据语文核心素养对小学生提出的要求,写作教学也要做出与以往不同的改变,小学写作应着眼于生活的需要,更加开放,更加灵活,更加创新。但许多农村学生达不到这个标准,甚至害怕作文课。到底是什么原因呢?要如何培养农村小学生的习作素养呢?

摘要： 本发明提供了一种检查纠正学生的学习作业的方法及系统，其方法包括：获取用户的作业图片信息；识别所述作业图片信息得到对应的作业种类；根据所述作业种类选择对应的作业检查方式；按照所述作业检查方式解析所述作业图片信息，判断对应的用户作业的正误并进行解析。本发明能够快速准确地检查学生的作业的正误并进行解析，减轻老师家长的负担，同时帮助学生学习进步。

摘要： 本申请涉及数据识别技术领域，提供了一种物候匹配策略的大尺度迁移学习作物分类方法、系统、计算机可读存储介质和电子设备。该方法包括：分别对重构后的迁移学习区的时序数据、重构后的目标区域的时序数据进行物候特征提取，对应得到迁移学习区的物候特征、目标区域的物候特征；根据迁移学习区的物候特征、目标区域的物候特征，确定迁移学习区与目标区域之间的作物物候匹配关系；基于迁移学习区与目标区域之间的作物物候匹配关系，提取迁移学习区的训练数据集，以训练物候匹配的作物分类模型，并基于物候匹配的作物分类模型对目标区域的作物进行分类。如此，使目标区域能够迅速得到可用的作物分类预测结果。

摘要： 本申请实施例公开了用于处理分布式集群中的深度学习作业的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：基于租户提交的深度学习任务创建深度学习训练作业，深度学习训练作业包括深度学习运算进程的分布式训练作业以及参数服务器的分布式训练作业；判断为租户所在租户组分配的资源中的当前资源余量是否满足深度学习训练作业的资源需求；若满足，将深度学习训练作业添加至租户所在租户组对应的作业队列中；按照作业队列中的作业的优先级将深度学习训练作业通过集群管理器适配器提交至对应的集群管理器，以供集群管理器基于所管理的分布式计算节点执行深度学习训练作业，并存储运行结果。该实施方式提升了作业处理效率。

摘要： 本申请公开了一种深度学习作业调度方法、系统以及相关设备。所述方法包括：获取深度学习作业的作业请求，作业请求携带深度学习库类型以及作业类型；根据深度学习库类型以及作业类型，从多个预存储的作业描述文件模板中确定目标作业描述文件模板；根据深度学习库类型以及作业类型，从多个预存储的作业基础镜像的标识中确定目标作业基础镜像的标识；根据目标作业描述文件模板和目标作业基础镜像的标识，生成目标作业描述文件；将目标作业描述文件发送至容器调度器；容器调度器根据目标作业描述文件，从预存储的作业基础镜像中选择目标作业基础镜像，并创建至少一个容器用于执行作业请求。上述方案能够提升了深度学习作业调度的兼容率。

摘要： 本发明提出一种深度学习作业优先级调度方法，包括：于任一作业调度周期内，获取GPU集群中所有可用GPU的预测工作参数，以及该GPU集群的等待队列中所有作业的预测作业参数；以该预测工作参数和该预测作业参数预估每个作业的剩余执行时间；以任一作业的剩余执行时间与该作业的预估资源数量的乘积，作为该作业的作业面积；选取所有作业中具有作业面积最小值的作业，设置具有当前作业周期内的最高优先级。本发明还提出一种深度学习作业系统，以及一种数据处理装置。

摘要： 本发明提供一种基于强化学习作业布局的深度学习训练方法，其包括：S1：对用户提交的作业进行代码完整性测试；S2：判断测试是否成功，若是，则进步下一步，若否，则将作业打回给用户；S3：计算作业的优先级，并将优先级计算完成的作业放入优先级队列中；S4：调度器判断集群资源是否充足，若是，进入下一步，若否，调度器根据优先级对当前运行的作业进行抢占，并进入下一步；S5：调度器从优先级队列中取作业进行调度；S6：被调度的作业通过布局算法对作业的任务进行优化布局；S7：判断调度间隔时间片是否耗尽，若是，进入步骤S3；若否，继续执行作业。可有效解决由于作业调度器的不合理导致作业阻塞迟迟不能执行的问题，提高GPU资源利用率。

摘要： 本发明属于机器学习技术领域，公开了一种基于RDMA设备的深度学习作业运行方法及系统。所述方法包括：对RDMA网卡设备进行虚拟化，以生成多个虚拟网卡；在接收到深度学习作业容器发送的网卡分配请求时，通过单根容器网络接口将对应的虚拟网卡挂载至所述深度学习作业容器；RDMA分布式作业适配软件在接收到所述深度学习作业容器发送的作业运行信息时，根据所述作业运行信息分配RDMA网卡设备资源并进行作业运行。通过RDMA网卡设备满足高通信带宽，降低了对CPU资源的消耗、降低延时，利用单根容器网络接口能够实现性能隔离、安全隔离。

摘要： 本申请涉及数据识别技术领域，提供了一种物候匹配策略的大尺度迁移学习作物分类方法、系统、计算机可读存储介质和电子设备。该方法包括：分别对重构后的迁移学习区的时序数据、重构后的目标区域的时序数据进行物候特征提取，对应得到迁移学习区的物候特征、目标区域的物候特征；根据迁移学习区的物候特征、目标区域的物候特征，确定迁移学习区与目标区域之间的作物物候匹配关系；基于迁移学习区与目标区域之间的作物物候匹配关系，提取迁移学习区的训练数据集，以训练物候匹配的作物分类模型，并基于物候匹配的作物分类模型对目标区域的作物进行分类。如此，使目标区域能够迅速得到可用的作物分类预测结果。

摘要： 一种用于执行机器学习神经网络操作的处理设备包括存储器和处理器。该处理器被配置为在该机器学习神经网络操作的层处接收输入数据，接收要应用于该输入数据的多个排序过滤器，将该多个排序过滤器应用于该输入数据以产生多个不同的特征图，根据这些特征图相对于彼此的相似性来压缩该多个不同的特征图，以及将该多个不同的特征图存储在该存储器中。

摘要： 一种用于执行机器学习神经网络操作的处理设备包括存储器和处理器。该处理器被配置为在该机器学习神经网络操作的层处接收输入数据，接收要应用于该输入数据的多个排序过滤器，将该多个排序过滤器应用于该输入数据以产生多个不同的特征图，根据这些特征图的稀疏度来压缩该多个不同的特征图，以及将该多个不同的特征图存储在该存储器中。