弹性学习制度

摘要： 本文通过分析职业院校中语文教学的重要性,结合弹性学习制度,对如何开展语文教学改革进行了详细的说明,希望能够帮助有关院校改善教学管理方法,发挥出弹性学习制度的积极作用,进而提高职业院校的教学质量。

摘要： 弹性学习制度具有极强的灵活性和开放性,未来实施弹性学习制度是高职学校发展的必然选择,然而在推行过程中必然会出现各种问题.本文分析了高职学校推行弹性学习制度存在的问题,并提出了若干应对策略.

摘要： 高职院校推行弹性学习制度,可以提高教学质量与效率,能够解决高职教育与职场的对接问题,使毕业生能适应学习型社会发展的需要.高职院校推行弹性学习制度的策略包括:改革入学制度和毕业制度,改革课程体系设置及考核方式,改革学习方式和学习策略,改革学分制,丰富学习资源.

摘要： 弹性学习制度是高职教育教学方式改革的必然选择.本文介绍了高职院校教育教学方式的现状,根据弹性学习制度的广泛适应性,分析了高职院校实行弹性学习制度的必要性和措施.

摘要： 随着时代的发展和社会的进步,技师学院传统的中文教学模式已经不适应当代的要求,于是,弹性学习制度应运而生.弹性学习制度使得学生在学习内容、方法、地点、时间等方面拥有自主选择权和决定权,这种新型的学习制度,还使得学生能够对自己的学习行为负责,本文旨在探究技师学院中文教学中弹性学习制度的应用.

摘要： 弹性学习制度是一个以人为本、完善成人教育人才培养的制度,同时还符合成人学习者的多元化需求,是解决成人高等教育发展的主要方案之一.成人高等教育主要是根据学习者自身特点来探讨学习制度的可行性,并且切实落实到成人高等教育,但是最终效果不是很好.基于此,现对我国成人高等教育弹性学习制度进行分析和讨论,从中找出不足之处和影响发展的因素,从而提出可以帮助成人高等教育完善弹性学习制度以及可持续发展的措施.

摘要： 随着社会教育不断的发展,我国灌输式的教育模式有了很大的改变,教师在教学过程中,所运用教学的方法和手段也更加的丰富多元化,教学制度越来越完善,弹性学习制度就是当代教育迅速发展的一种象征.弹性学习制度不仅为社会提供了优秀的专业人才,也提升了学生毕业后的就业率.本文主要探讨了弹性学习制度特征,同时提供了在弹性制度下职业院校的语文教学改革的具体措施.

摘要： 始于200年前的社会现代化进程使传统的、以家庭为基础的教育遭遇了严重挑战,自此受教育开始成为普遍的公民权利并受到法律的肯定和保护.由于现代教育是在家庭之外,通过某种国家化的组织形式来实施的一种以同一性为基本特征的人才培养方式,因此它必定会与沿袭了数千年的家庭的或民间的教育传统构成冲突,使受教育权利的表现形态出现复杂的情况.随着社会文明程度的提高,人们开始强调教育对于自我的意义并提出各自不同的教育诉求,教育发展正进入一个以多样性为特征的新阶段.学习权说的出现表明受教育权利内涵的拓展开始为人们所意识并获得了一种确定的法理形式.一种以多样性和可选择性为基本特征的弹性学习制度正在萌芽,它贯彻学习者本位的新理念,强调知识学习过程中的自主选择,体现对差异性的尊重与适应,追求更加多样化的形式和种类以适应个人发展的独特性.

摘要： 通过对弹性学习制度内涵的解读,指出教师是高职院校实行弹性学习制度的重要保障,结合本院该专业的教师现状,分析建筑设计技术专业"双师型"教师培养中的主要问题,提出教师培养的对策。

摘要： Flexible learning system for college teaching technician has strong guidance;its inherent qualities can help technician college train modern talents who can better meet social needs. Thus, in college technician language teaching should also pursue the idea of flexible learning, actively carry out teaching reform. This article describes the basic features of flexible learning system, and based on this, proposed countermeasures on better reform of technician college language teaching.%弹性学习制度对技师学院的教学改革具有极强的指导性，它所具有的一些固有特质能够帮助技师学院培养出与社会需求更好对接的现代人才。因此，在技师学院的语文教学工作中也应推行弹性学习的思想，积极开展教学改革工作。本文介绍了弹性学习制度的基本特征，并在此基础上提出了做好技师学院语文教学改革工作的对策。

摘要： 现阶段我国职业技术教育体系已初步形成,但还不能适应社会经济的快速发展.构建21世纪新体系必须考虑:跟上社会经济的快速发展,以人为本,按照终身学习理念,使所有人都有均等接受教育的权利,以及充分反映职业技术教育人才培养类型的不同特点.21世纪职业技术教育体系的主要特点是:充分体现"新经济"对人才的需求;将"体系"纳入终身教育体系;实行以学生为中心的弹性学习制度;实行多样性办学;按人才类型及层次构成体系;采用多种学习方式;新体系是一个开放的体系.要用历史的发展观来看待工业社会所形成的教育体制,随着生产方式的改革,教育体制改革必须同步.

摘要： 本发明的目的在于，提供可抑制弹性蛋白‑抑弹性蛋白酶蛋白复合体形成的弹性蛋白‑抑弹性蛋白酶蛋白复合体形成抑制剂、弹性蛋白‑抑弹性蛋白酶蛋白复合体形成抑制用组合物、具有弹性蛋白‑抑弹性蛋白酶蛋白复合体形成抑制作用的物质的筛选方法、抑制弹性蛋白‑抑弹性蛋白酶蛋白复合体的形成的方法、抑制变性弹性蛋白的分解降低的方法及维持正常的弹性蛋白纤维的方法等。本发明涉及一种变性弹性蛋白的分解降低的抑制剂等，其特征在于，含有选自西番莲萃取物、金盏菊萃取物、白芥萃取物、药蜀葵萃取物、白柳萃取物、菖蒲萃取物、桃仁萃取物及大豆萃取物中的1种以上的植物萃取物作为有效成分。

摘要： 本发明涉及一种高弹性电网控制算法，具体为一种基于需求侧响应深度学习的高弹性电网控制算法。按以下步骤进行：前期分析→分析设计→基于奖惩机制的定价算法的设计。算法实施时间短，稳定有效，系统运维成本低。

摘要： 本发明提出了一种基于深度强化学习的新能源电力系统弹性优化方法，能够大幅减少了在调度过程中产生的人力成本，也避免了人工沟通的延时性带来的影响。本发明引入神经网络的深度强化学习可通过试错和探索在高度动态的随机环境中进行学习，互动情境使其具有较强的学习能力和适应能力，更适合用于解决具有复杂非线性和不确定性的新能源电力系统有功功率调度问题。深度强化学习兼具强化学习的决策能力和深度学习的计算能力，在新能源电力系统中的应用必将改变传统的能源利用模式，使系统更加智能化。

摘要： 本发明提出一种基于强化学习的微服务负载均衡和弹性扩缩容方法，主要涉及强化学习领域、微服务应用的负载调度和容器的弹性扩容等领域。主要步骤包括：首先构建微服务应用环境，具体包括微服务应用流量模拟组件、指标监控组件、智能决策组件、负载调节组件、容器扩缩容组件。通过监控插件对微服务的状态进行监控，以此来获取服务的响应时间、等指标，建立各类资源和负载信息形式化的表示方法；然后面向负载调整和容器动态扩容的场景下，基于强化学习理论设计环境、智能体、动作空间、奖励函数等关键元素；通过模拟负载环境、资源等信息实现微服务应用与流量环境的交互，基于智能决策组件现实微服务负载和资源的调整。并将决策动作空间存储在智库中。最后将智库中决策结果应用到实际环境下的负载调整中，实现微服务应用负载调整策略和容器弹性扩容的动态调整，以此实现微服务应用的最佳性能和响应时间。

摘要： 本发明公开了一种深度学习场景下的弹性分布式训练方法，属于分布式训练技术领域。本发明当集群资源空闲较多时，使用弹性分布式训练相比使用传统的分布式训练作业，任务的等待时间会被大幅的缩短，整体的训练时间也会有效的减少，而训练的模型精度基本不会产生损失，整体产生的训练费用也会比传统任务更少；当集群资源空闲很少时，使用弹性分布式训练会释放出部分资源，保证最小资源，从而可以容纳更多的作业，而弹性分布式作业的训练不会被中断；从而使得集群整体的资源利用率会有所提高。

摘要： 本发明涉及嵌入式模型资源调度技术领域，特别是涉及一种基于嵌入式的分布式深度学习模型资源弹性调度方法，包括构建计算精度和计算延迟的复合奖励模型、构建非受限马尔可夫决策过程以及利用深度确定性策略算法动态求解最优弹性调度策略；分布式深度学习技术完成深度学习任务的动态分配，构建以计算服务延迟和模型精度为核心的参量，并采用马尔可夫决策过程对问题建模，使用Lyapunov优化将其转化为无约束的马尔可夫奖励过程之后，通过强化学习中的深度确定性策略梯度算法实现深度学习任务的动态分配过程。通过本调度方法，能有效解决大规模深度学习算法在单个嵌入式设备中部署困难的问题，保证深度学习算法在嵌入式设备中的快速运行。

摘要： 实施例涉及用于使用基于应用的剖析来支持机器学习(ML)工作负载的弹性执行的系统、程序产品和方法。生成包括ML应用执行和资源使用数据两者的联合简档。从联合简档识别一个或多个特征和签名，并且构建用于ML应用执行和资源使用的ML执行模型。ML执行模型利用特征和签名，并且被应用来向后续应用执行提供一个或多个指令。ML执行模型的应用支持并使得ML执行能够弹性地分配并从资源管理组件请求一个或多个资源，其中弹性分配支持应用执行。

摘要： 本发明涉及图像识别技术领域，特别是涉及嵌入式弹性自扩展通用学习框架，包括嵌入式弹性调度学习框架和嵌入式多方位自适配框架；所述嵌入式弹性调度学习框架包含若干不同种原生网络模型，构建了训练原生网络算法的环境，框架内置弹性调度判断方法，用于决定原生网络模型进行样本训练或是过拟合测试，最终衍生为专有化模型；所述嵌入式多方位自适配框架将嵌入式弹性调度学习框架衍生的专有化模型，对其进行参数分析与场景自适配，生成场景专用化模型；所述场景自适配包括模型适配、外设参数适配和传输数据量适配。通过本学习框架，能有效解决嵌入式环境下算法难以适配现实场景的问题。

摘要： 本发明实施例公开了一种深度学习的弹性成像方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：建立组织的位移场和材料分布场之间的对应关系，作为训练数据集；构建条件生成对抗网络模型；使用训练数据集对条件生成对抗网络模型进行训练，训练出适用于不同条件下的训练后的条件生成对抗网络模型；以实际组织的测量位移作为训练后的条件生成对抗网络模型的输入，得到实际组织的材料参数分布图像。本发明基于条件生成对抗网络模型实现对实际组织的材料参数分布的反演，可以提高计算效率和噪声鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种面向深度学习的作业资源自动弹性伸缩方法，包括如下步骤：用户通过系统接口提交深度学习作业和作业描述文件；根据同类型作业的历史执行数据，建立作业资源预测模型；使用该模型预测作业的初始资源量，启动相应数量的实例；对每一个作业实例，基于主机资源负载、集群拓扑、用户偏好以及GPU设备的分布进行调度；每一轮深度学习训练迭代完成后，判断作业能否按预期时间完成；根据作业当前执行速度，计算作业资源弹性伸缩系数；进行作业实例数的自动调整。本发明可解决现有弹性伸缩方法在深度学习场景下资源利用率低、GPU设备分配依赖人工的问题。