一题多解

摘要： 基于新课改的要求,数学教学的重点是提高学生的核心素养.对此,教师要注重激发学生的主观能动性,创设锻炼学生数学思维能力的环境.文章以几何图形类问题一题多解和字母参数型题型一题多解的教学为例,探究巧用一题多解,锻炼学生数学思维的具体策略.在具体教学中,教师要重视学生数学思维能力的发展,构建思考探究情境,实现学生解题质量的提升,同时关注学生数学思维品质的发展,做好引导和组织工作,并以一题多解为基础,进行科学合理的变式教学.

摘要： 初中数学对于拓展学生的数学思维意义重大,但却受到应试教育的制约,从而需要教师从现实需求出发,有目的、有针对地加以培养.研究者从自身的教学实践出发,提出以下培养拓展性思维的途径:激趣引思,为培养拓展性思维做好准备;优质变式,孕育拓展性思维;一题多解,培养拓展性思维.

摘要： 几何模型作为一种“模件”虽然只是借助图形来开展教学活动,但是它指向直观思维.要注重模型的渗透教学,使学生在今后的学习中再次遇到该“模件”,便能在已有的基本关系上来推导其他关系,从而使得问题更快求解.

摘要： 解题教学是数学教学的重要内容.教师要重视一题多解在解题教学中的作用,通过一题多解完善知识结构,建立知识之间的联系,指导学生进行反思探究,促进学生深度学习,提升学生的数学核心素养.

摘要： 对2021年全国研究生入学考试的一道二重积分问题给出四种解法.

摘要： “多解探究”培养学生思维宽度,能够弥补学生单一的思维方式和解题方法,开拓学生视野,提升学生的解题效率;能促进学生对同一问题从更深层次进行思考,巩固之前所学内容并对其开拓创造。以苏科版八年级几何为例,从不同角度进行图形构建,分析和探讨“一题多解”对于提高学生数学素养的作用。

摘要： 在数学教学中,体验、思考和表达在同一个问题的发生过程中是相互依存、不可分割的。因此,要想加快实现"三教理念"下的高中数学复习课堂"一题多解"的问题研究,需要注重对新课标下的多元化的核心素质需求加以落实,以此实现高中数学复习课的案例教学研究,另外还可以创新教师的教学理念,最终实现学生的全面素质培养。本文将对高中数学复习课中的案例展开具体性的阐述,进一步分析基于"三教理念"下,学生在进行高中数学复习课"一题多解"过程中,凸显出数学思维的活跃性、实践活动性、表达准确性的特点。

摘要： 高三二轮复习中,在学生已经掌握基本知识及应用的基础上,一题多解是调动学生学习激情、催化数学解题能力向数学核心素养转化的有效手段,让数学复习课充满新意.

摘要： 在物理课堂教学中通过一题多解,从不同角度、用不同方法解决同一道习题,多角度审视题目、多途径解决问题,有助于促进科学思维的核心素养的落地生根,是发展学生的学科核心素养的有效途径.

摘要： 核心素养背景下初中数学教育体现授人以鱼不如授人以渔的根本思想,为了培养中学生学以致用的能力,促进知识迁移与内化吸收,亟需从强化方法,培育思维层面出发,指导学生多训练、多思考一题多解题型,深化知识理解与灵活运用,促进学习能力、思维能力与解题能力同步发展。本文就将探讨初中数学一题多解的教学实践策略。

摘要： 本文作者根据自己的教学实践,详细阐述了在信息学奥林匹克竞赛教学中应用"一题多解"的教学方法对提高学生分析问题、解决问题的能力以及培养学生创造性思维能力的重要意义.

摘要： 在掌握了基础语言和基本算法后,大多数学生出现了"轻视基础题,畏惧大题难题"的情况.针对这一问题,本文提出了利用"一题多解"和"一题多变"的方式,让题目的难度逐渐加大,更深层地挖掘问题本身,来拓展学生思维空间,启发学生创造性,提高学习效率,带学生走出困境.

摘要： 本发明公开了一种基于多解码器的数据标注错误检测方法与装置，通过建立图像数据集，利用图像数据集对半监督异常检测神经网络进行训练；将训练过程中由编码器产生的隐层特征通过多个解码器对样本数据进行重构，得到隐层特征重构层；其中，正样本解码器为一般的单解码器，负样本解码器则为特殊的多通道解码器，这样的设计有利于刻画与区别正样本和负样本的不同性质；通过比较两个解码器对数据样本的重构效果对待检测图像数据进行异常检测。本发明能够提高负样本解码器对异常样本的拟合能力，从而扩大正常样本与异常样本之间的异常得分差距，提高异常检测性能。

摘要： 本发明涉及基于多解码器联合学习的缅甸语图像文本识别方法及装置，属自然语言处理领域。为解决缅甸语图像中上下标字符文本识别准确率低的问题，本发明提出了基于多解码器联合学习的缅甸语图像文本识别方法，包括缅甸语图像进行预处理、联合基于CTC解码器、基于注意力机制解码器以及基于分割解码器的缅甸语图像文本识别模型构建、基于多解码器联合学习的缅甸语识别模型训练、缅甸语图像文本识别模型四部分构成。根据这四部分功能模块化制成基于多解码器联合学习的缅甸语图像文本识别装置，对输入的缅甸语图片进行文字识别，本发明提高了缅甸语图像文本识别的正确率，有效地解决缅甸语图像中由于字符遮挡或者上下标字符缺失导致难以识别的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于多解析器的异构数据源操作资源的解析定位方法和设备，该方法包括：当所述异构数据源管理平台接收到用户发送的结构化查询语句后，基于所述结构化查询语句的数据源类型确定与所述数据源类型对应的目标数据源解析器；基于所述目标数据源解析器构建所述结构化查询语句对应的抽象语法树，根据所述抽象语法树对所述结构化查询语句进行解析，并将解析结果返回到所述异构数据源管理平台；对所述解析结果进行权限校验及资源检查，在通过权限校验及资源检查后，将所述结构化查询语句推送到底层异构数据源进行执行，并将执行结果返还给用户，从而在保证异构数据源查询的灵活度与性能的前提下，降低异构数据源查询的复杂度。

摘要： 本发明公开了一种轻量级多解耦的视觉里程计实现方法，采用快速光流提取网络和动态语义提取网络得到光流特征和语义图；采用深度位姿网络得到深度位姿特征，其中通过特征融合网络将光流特征、语义图和位于某些中间层的深度位姿特征融合；解耦网络处理输出结果分别连接至全连接层网络，得到位姿数据，接至反卷积层网络得到深度图数据；轻量化网络结构设计用于特征提取。该方法将卷积神经网络应用于视觉里程计中，对静态像素更加敏感，减小全局位姿累积误差；使用特征融合网络将光流特征、深度位姿特征和语义图融合，减小了相对位姿数据误差，取得了更好的效果；视觉里程计实现方法计算量小，精度高，鲁棒性好。

摘要： 本发明提出一种基于多标签与多解码器的全心脏ct分割方法及装置，其中包括，获取训练CT图像，训练CT图像包括多个待分割目标对象以及所述多个待分割目标对象对应的第一标签信息；将多个待分割目标对象的第一标签信息按照预设规则进行融合，得到多个第二标签信息，其中，第一标签信息的粒度小于第二标签信息的粒度；对CT图像进行预处理，并将预处理后的CT图像剪裁为多个预设大小的图像块；构建U‑net网络，所述U‑net网络包括第一解码器和第二解码器，第一解码器用于分割细粒度标签，第二解码器用于分割粗粒度标签；根据图像块，以及第一标签信息和所述第二标签信息，对U‑net网络进行训练，生成分割模型；从而实现了对全心脏进行不同粒度的语义分割。

摘要： 本发明公开了一种冗余式多解锁驱动分离释放装置，包括分瓣螺母、径向限位装置、内衬架、锁止装置和集成解锁装置，分瓣螺母夹紧限制分离螺栓的分离，径向限位装置径向限制分瓣螺母的张开，锁止装置用于连接锁定径向限位装置和内衬架，集成解锁装置用于解除锁止装置的锁定状态，以使得径向限位装置轴向运动，让分瓣螺母与径向限位装置的接触位置发生变化，从而使得分瓣螺母解除径向限制以达到分离目的。本发明主要将分离螺栓的解锁释放转化为机械结构简单轴向运动的机械操控方式，能够实现以小型机械组合结构带动大设备的分离，产生的冲击力小，机械结构布局简单，动作方式简单直接，实现高效解锁的过程，能够集成多种解锁操作机构。

摘要： 本公开涉及一种用于解码媒体数据的示例设备，包括被配置为存储媒体数据的存储器以及在电路中实现并通信地耦合到存储器的一个或多个处理器。一个或多个处理器被配置为确定两个或更多个解码器实例是否意图被同步。所述一个或多个处理器被配置为基于两个或更多个解码器实例意图被同步来控制所述两个或更多个解码器实例，以便能够在相同的呈现时间显现来自所述两个或更多个解码器实例中的每个解码器实例的解码的数据。

摘要： 一种从多题圆盘里随机选出一题的装置，其包括：盒体、盒盖、太阳能电池板、电源控制开关、多题圆盘、电机、选题指针。当使用人开启盒盖，阳光照耀在太阳能电池板上，产生光伏电流，打开控制开关，电机和搭载在电机上的选题指针开始在多题圆盘上方旋转，该装置进入选题状态。随后，关闭控制开关，选题指针停止转动，这时，选题指针下方所指的题目便是随机选出来的那一道题目。使用人应当予以回答，答后，可反复操作。该装置是一种新的学习辅助工具，使人们在复习和巩固已学知识的时候更加有趣味。

摘要： 一种数学题目一题多解实现方法，包括：通过NLP算法把数学题目转换成谓词信息并插入到drools推理引擎的事实空间，然后通过自动化推理技术整理事实空间中存在的所有事实和推理网络，匹配所有满足解题思路的解题步骤，形成初始的类人解题步骤；通过比较初始类人解题步骤中各解法之间的相似性，对初始类人解题步骤进行第一次筛选，筛选掉一部分重复的解题步骤；把第一次筛选后获得的解题步骤所对应的规则插入到规则与知识点、解题方法间的映射关系网络系统中进行匹配，得到每种解法各自对应的知识点和解题方法；通过比对所有解法中的知识点和方法，进行第二次筛选，选出具有不同知识点或具有不同方法的解法作为最终答案自动化输出。

摘要： 一种数学题目一题多解实现方法，包括：通过NLP算法把数学题目转换成谓词信息并插入到drools推理引擎的事实空间，然后通过自动化推理技术整理事实空间中存在的所有事实和推理网络，匹配所有满足解题思路的解题步骤，形成初始的类人解题步骤；通过比较初始类人解题步骤中各解法之间的相似性，对初始类人解题步骤进行第一次筛选，筛选掉一部分重复的解题步骤；把第一次筛选后获得的解题步骤所对应的规则插入到规则与知识点、解题方法间的映射关系网络系统中进行匹配，得到每种解法各自对应的知识点和解题方法；通过比对所有解法中的知识点和方法，进行第二次筛选，选出具有不同知识点或具有不同方法的解法作为最终答案自动化输出。