小学习作教学

摘要： 习作是小学写作素养培育的重要焦点和着力点,强化习作指导和训练对增强小学生的语言运用能力、积累人文素养等具有重要意义。创设“教学评一体”习作教学模式,聚焦写作素养培养,能进一步落实习作教学的实效性。在新课改背景下,教师要落实语文习作课堂教学,实现减负增效,构建一种富有智慧的教学生态,就必须在习作课教学中整合教、学、评,以评价促进学习,将评价嵌入习作教学的全程,融合调整、互相融通,提高习作教学成效。

摘要： 习作能力是学生核心素养的重要表现。小学生习作常常面临不知道写什么、不知道怎么写的困境。本文立足于解决习作教学目标、内容、方法、评改等方面的问题,提出支架理论下“教—学—练—评”一致的习作教学观,搭建习作教学四大支架,并使之“横向有联系,纵向成序列”,以期提高习作教学效率。

摘要： 小学语文课本中所选的课文大多是名篇佳作,文质兼美,从内容、语言到表达形式,都为学生的写作提供了范例,具有极佳的示范性和指导性,是教师进行作文教学的良好教材。教师可以利用课文引导学生积累语言素材,将教材中出现的好词好句内化为自己的语言因子,强化语言的表达力度;可以引导学生"偷"用课文中的写作技巧,巧借文中的修辞手法,解决所作文章苍白无力的困境。

摘要： 《语文课程标准(2011年版)》(以下简称“课标”)在“课程总体目标与内容”部分对小学习作教学的表述是:“能具体明确、文从字顺地表达自己的见闻、体验和想法。能根据需要,运用常见的表达方式写作,发展书面语言运用能力。”可见,小学习作教学的核心任务是培养学生具体明确、文从字顺地表达自己的所见、所闻、所思、所想,提高学生连贯运用语言文字的能力。

摘要： 习作训练的方法有很多,看图写话是低年级学生进行习作训练的重要方法.低年级学生年龄小,对直观的画面有着很浓厚的兴趣.本文阐述了在课堂教学中如何指导学生看图,从而提高他们的写话能力.

摘要： 小学习作教学要遵循“有目的的练习”原则,应该具有定义明确的特定目标;有目的的练习是专注的,包括反馈,需要指导学生走出舒适区,以提高习作教学的有效性。

摘要： 习作训练的方法有很多,看图写话是低年级学生进行习作训练的重要方法。低年级学生年龄小,对直观的画面有着很浓厚的兴趣。本文阐述了在课堂教学中如何指导学生看图,从而提高他们的写话能力。

摘要： 升入中高年级,随着学生阅读量的增加,词汇的大量积累、句段的海量阅读、写作方法的多方学习,对学生写作过程中灵活运用自己积淀下来的优美词句的要求有了更高的标准.中高年级段的写作教学要围绕"读写融合"展开,教师可以结合教材编写体系,遵循学生认知规律,让学生在仿写中入门,在练习中转换,最终摆脱框架束缚,破茧成蝶,写出自己的精彩.

摘要： 当前,小学习作教学比较重视单元习作写前指导和写后讲评,却忽视学生的日常写作实践与交流分享。学生写作实践与指导形式相对单一,大多是"师命题——生作文——师评改"的单一模式,导致学生写出来的文字缺少真情与灵气,教师的点评也单一化、标签化,长此以往,学生对写作表达就失去了应有的兴趣。日记是日常写作实践常用的形式,但传统日记写作基本上是学生的个体行为。

摘要： 加强小学语文教学中自然景观资源的渗透,拓展习作教学内容,引导学生在课外观察以及欣赏自然景观的同时来进行思考或产生联想,来引导学生进行表达自己的想法。因此,在小学语文习作教学课堂中,应加强对自然景观资源的研究,加强对习作教学的探究,以学生的学习以及写作为主,创新教学方式,促进学生语文学习的进步。然而,实际的语文教学课堂中,老师没有从学生出发,深入挖掘自然景观资源,从而导致学生在写作时无素材可用,从而影响了学生的写作学习。因此,笔者综合分析自然景观资源对学生习作教学的意义,加强对自然景观资源的研究,促使学生在课堂中运用自然景观资源来进行写作,来提高学生的写作能力。

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。