快乐习作

摘要： 习作作为语文教学的重要组成部分,不仅是语文核心素养的重要体现,也是培养学生核心素养的重要手段,而教好学生习作也是一名语文教师所要关注的重点.作者认为,习作就是让学生充分表达自己的想法,写出自己的心声.该文结合小学生习作的现状,提出在习作教学中,应该做到以下几点:(1)激发学生兴趣,鼓励个性表达;(2)体验生活,积累个性素材;(3)合理创新,进行想象训练.

摘要： 一直以来,我们的学生只要一提起作文就会感到"害怕"。只有我们激发学生习作兴趣,拓展学生阅读积累,引导学生体验生活,适当降低习作要求,鼓励学生标新立异和激发学生成功体验,才能使学生易于动笔,乐于表达,快乐习作。

摘要： 为了激发学生的习作兴趣,教师要重视学生的情感因素作用,激发学生的写作兴趣.文章从"情境生趣、活动激趣、童诗引趣"等方面引领学生写作,让学生产生积极的情感体验,培养学生的写作能力,让学生在写作中享受到成功的喜悦.

摘要： 针对小学习作教学难的问题, 在习作教学过程中, 教师可多种方法并用, 激发表达欲望;鼓励说出真话, 表达真情实感;教给写、 改方法, 落实作文指导等, 帮助学生解决不想写、 写什么、 怎样写的问题, 从而让学生乐于动笔。

摘要： 新课标对小学生写作能力提出了新的要求:学生应进行自由表达和有创意地表达,通过常年累月的教学实践证明“自由表达”和“创意表达”是密不可分的。伟大的哲学家托尔斯泰曾经说过“成功的教学所需要的不是强制,而是激发学生的兴趣”,只有当农村小学生对写作这件事充满了兴趣的前提下,才能够促使其形成习作的动力,养成爱表达、善于表达的习惯。

摘要： 党的十九大明确要求,要继续深化基础教育领域综合改革,对所有教师提出了新的要求。如何进一步推进课堂教学改革,提高学校教学质量,培养具备现代核心素养的学生是热点问题。因此,我校认真落实以人为本的教育理念,以新泰市教研室"3443"高效课堂为模型,创新教学方法,实现有效教学、有效学习,推动我校基于学科核心素养的教学改革顺利进行。

摘要： 一、课题提出的背景(略)二、本课题在国内外同一研究领域的现状(略)三、课题研究的实践意义与理论价值(略)四、研究目标与研究内容:(一)课题研究目标。教师目标:学习研究文献,探索提高习作教学实效性的途径和方法,有目的的上好每一堂作文指导课,明确每节作文课的目标,采用课前社会实践、创设情境、读写结合、现场活动等作文指导方法帮助学生理清写作的脉络,教会学生写作技巧表达真情实感。学生目标:通过本课题的研究,引导学生回归生活,注重观察生活、体验感悟生活、学会积累,勤于动笔,快乐习作。教会学生对事情能做出正确的判断,对任何话题,有自己的观点。

摘要： 《小学语文课程标准》提出:“在发展语言能力的同时,发展思维能力,激发想象力和创造潜能。”具体提出了小学三个学段的相应目标。第一学段:写想象中的事物;第二学段“能不拘形式,自由地把自己的见闻和想象写出来。”第三学段“能写简单的记实作文和想象作文。”并明确指出:“要鼓励学生写想象中的事物,激发他们展开想象和幻想,发挥自己的创造性。”因此,在指导中年级学生习作时,教师要抓住时机引导学生展开合理的想象。

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。

摘要： 本发明涉及一种基于深度学习作物时空泛化分类方法及系统，该方法包括：采集设定地点在设定时间段内的多个遥感影像；通过人工目视解译方法获得与各遥感影像对应的真实影像；真实影像为对农作物区域和非农作物区域进行标记了的图像；构建深度卷积神经网络；深度卷积神经网络包括依次连接的输入层、残差模块、金字塔平均池化模块和输出层；采用自然图像数据集对残差模块进行训练，将训练好的残差模块作为深度卷积神经网络中的残差模块，获得预训练模型；以遥感影像为输入，与各遥感影像对应的真实影像为输出训练预训练模型，获得遥感影像分类模型；利用遥感影像分类模型进行图像分类。本发明提高了遥感影像分类模型的时空泛化性。