干部学习

摘要： 粤港澳大湾区建设是习近平总书记亲自谋划、亲自部署、亲自推动的重大国家战略,是继“一带一路”建设、京津冀协同发展、长江经济带发展之后的又一个重大国家战略。近日,广东省检察院党组书记、检察长林贻影主持召开党组会,传达学习贯彻广东省市厅级主要领导干部学习贯彻《粤港澳大湾区发展规划纲要》专题研讨班精神。

摘要： 3月17日上午,省委把电视电话会议直接开到市县和乡镇,让省、市县、乡镇、村各级党员干部和乡村振兴工作队员一起学习全国两会精神,避免层层传达,推动一竿子插到底抓落实。会议结束后,大家纷纷表示,要切实增强“四个意识”、坚定“四个自信”、做到“两个维护”,以学习贯彻全国两会精神为动力,进一步改进作风,心无旁骛、争分夺秒抓落实,全力以赴完成推进全面深化改革开放政策落实年各项任务,以实干实绩庆祝新中国成立70周年。这次全国两会精神主要体现在习近平总书记会议期间的系列重要讲话、政府工作报告等文件中,也是广大干部学习的重点。

摘要： 本发明涉及一种军队干部在线学习考核评估系统及方法，系统包括，资料库，用于存储学习资料、试题；并对学习资料和试题分别进行格式化标记；在线学习模块，用于根据学员的要求，依据学习资料格式化标记，从资料库中选择学习资料，供学员在线学习；在线考试模块，用于根据考试要求，依据试题格式化标记，从资料库自组织试卷内容，测试学员的学习情况；评估分析模块，用于根据学员的考试结果，对学员的学习情况进行分析。本发明涉及通过自动组织学习资料，自组织试卷，自动评估，实现了自动化一体化在线学习、考核和评估，提高了学习的效果和考核的效率。

摘要： 本发明涉及一种烘干部，用于烘干由纤维材料、特别是纸张、硬纸板、绵纸/卫生纸组成的幅料(10)，具有：至少一个烘干装置(11)，用于通过对流烘干降低幅料(10)的含水量，其中烘干装置(11)具有至少一个用于用烘干流体对幅料(10)加载的喷嘴(12)；至少一个用于在对流烘干中形成的潮湿空气的导出装置(13)；以及用于使幅料(10)相对于烘干装置(11)运动的运输器件；其中，烘干装置(11)具有至少一个超声波发生器(15)，所述超声波发生器为了对烘干流体进行振动激励而设置在喷嘴(12)的区域内，使得能够通过超声波对在整个幅料厚度上降低含水量提供辅助。

摘要： 本发明涉及一种军队干部在线学习考核评估系统及方法，系统包括，资料库，用于存储学习资料、试题；并对学习资料和试题分别进行格式化标记；在线学习模块，用于根据学员的要求，依据学习资料格式化标记，从资料库中选择学习资料，供学员在线学习；在线考试模块，用于根据考试要求，依据试题格式化标记，从资料库自组织试卷内容，测试学员的学习情况；评估分析模块，用于根据学员的考试结果，对学员的学习情况进行分析。本发明涉及通过自动组织学习资料，自组织试卷，自动评估，实现了自动化一体化在线学习、考核和评估，提高了学习的效果和考核的效率。

摘要： 本发明公开了一种干部在线学习考试评估系统，主要由智适应学习系统和智能考试系统组成，所述智适应学习系统内建立有指标体系模块和智能题库模块，其中；所述指标体系模块包括培养目标单元、核心能力单元、能力指标单元、核心能力权重单元和能力指标权重单元；所述智能题库模块包括知识点及知识图谱单元；所述培养目标单元，用于建立干部职务目标培养。有益效果：通过获取干部公务职位信息以及培养目标信息，通过培养干部基于职位的核心能力以及建立能力指标，形成完整的知识点串联和学习路径图，此外通过建立核心能力以及能力指标优先级，能实现更高效的掌握知识点，优化学习过程以及利于公务人员尽快全面掌握知识点。

摘要： 本发明涉及一种烘干部，用于烘干由纤维材料、特别是纸张、硬纸板、绵纸/卫生纸组成的幅料(10)，具有：至少一个烘干装置(11)，用于通过对流烘干降低幅料(10)的含水量，其中烘干装置(11)具有至少一个用于用烘干流体对幅料(10)加载的喷嘴(12)；至少一个用于在对流烘干中形成的潮湿空气的导出装置(13)；以及用于使幅料(10)相对于烘干装置(11)运动的运输器件；其中，烘干装置(11)具有至少一个超声波发生器(15)，所述超声波发生器为了对烘干流体进行振动激励而设置在喷嘴(12)的区域内，使得能够通过超声波对在整个幅料厚度上降低含水量提供辅助。

摘要： 取得部取得从控制对象观测到的、表示解释变量与目标变量的组合的多个观测数据。教师用学习部基于由取得部取得的多个观测数据，对用于根据解释变量输出目标变量的模型执行学习，生成学习完毕的教师用模型。学习用数据生成部通过对由教师用学习部生成的教师用模型输入规定的解释变量，取得针对规定的解释变量的规定的目标变量，生成规定的解释变量和规定的目标变量的组合作为用于对决策树模型执行学习的学习用数据。

摘要： 本发明的基板处理装置(100)具备基板保持部(120)、药液供给部(130)、基板信息取得部(22a)、药液处理条件信息取得部(22b)、及控制部(22)。基板信息取得部(22a)取得包含硬化层厚度信息或离子注入条件信息的基板信息，该硬化层厚度信息表示处理对象基板的抗蚀层中的硬化层的厚度，该离子注入条件信息表示在抗蚀层形成硬化层的离子注入的条件。药液处理条件信息取得部(22b)基于基板信息，自学习完成模型取得表示关于处理对象基板的药液处理条件的药液处理条件信息。控制部(22)根据药液处理条件信息来控制基板保持部(120)及药液供给部(130)，以利用药液对处理对象基板进行处理。

摘要： 学习装置(100、100a、100b)具有：学习用数据取得部(109)，其取得多个学习用数据，1个学习用数据是基于包含时间序列的观察值的1个或多个时间序列数据中的1个时间序列数据的第1信息、基于包含彼此不同的至少2个预测期间的多个预测期间中的1个预测期间的第2信息、以及基于经过预测期间后的观察值的第3信息的组合；以及学习部(110)，其将组合学习用数据中的第1信息和第2信息而成的信息作为说明变量，并且将第3信息作为响应变量，使用学习用数据取得部(109)取得的多个学习用数据进行学习，生成能够推理经过指定的预测期间后的推理观察值的已学习模型。

摘要： 具备：取得包含基板在装置内的位置及在各单元内的经过时间的状态信息的状态信息取得部；具有预测在某个状态下对于进行是否从匣盒取出新的基板及搬送至哪个处理单元的行动的价值的预测模型，并将取得的状态信息作为输入，基于预测模型选择一个行动的行动选择部；以进行所选择的行动的方式发送指示信号的指示信号发送部；取得包含处理片数与等待时间的动作结果的动作结果取得部；及以处理片数越多且等待时间越短则报酬越大的方式基于取得的动作结果来计算报酬，并基于该报酬来更新预测模型的预测模型更新部。

摘要： 本发明涉及一种通过使用自适应超参数的多阶段学习对机器学习网络进行设备上学习的方法，包括：(a)当新的学习用数据满足设备上学习条件时，将当前学习分为第1阶段学习至第n阶段学习，生成第1阶段学习用数据至第n阶段学习用数据，基于多个超参数中每一个的默认值生成第1超参数集候选至超参数集候选，训练所述机器学习网络，选择性能最高的所述机器学习网络，生成为第1自适应超参数集；(b)生成第(k_1)超参数集候选至第(k_h)超参数集候选，使用第k阶段学习用数据来训练，选择性能最高的所述第(k‑1)阶段学习的机器学习网络，生成第k自适应超参数集；以及(c)生成第n自适应超参数集，进行第n阶段学习，从而完成所述当前学习。