情知教学

摘要： 全面素质教育的普及,让人们更加重视学生的情感培养,在小学美术课中把情感和知识有效地结合,可以更好地促进学生的创新思维。基于此,本文基于情知教学的理论,分析了小学低年级中,在美术课进行情知教学的现状,针对教学现状提出了情知教学的完善对策,分别是情与知要紧密联系;教师做到以情促知的教学;进行情境教学,激发学生情感;对学困生进行引导,调节学生情感;提高课堂互动性,在实践中学习,从而实现学生的全面发展。

摘要： 随着新课改进程的不断深化,新课标中提出了落实地理学科核心素养,这使得越来越多的教师反思自己的日常教学,他们清醒的认识到教学过程不只是认识过程,也是人的发展过程,即通过教学不仅要使学生获得认知发展,也应使学生情感、意志、兴趣爱好等非智力因素得到充分发展.事实上,就是情与知的相互补充.

摘要： 融情教学策略在辩证分析情思教学、情知教学、情智教学以及情境教学等的联系与区别的基础上,抓住情与知、智、思完美融合的关键,以情境激智,以情感怡智,以情思生智,依托情感的巨大力量,促进儿童的认知过程由知识向能力转化,由能力向智慧转化。

摘要： 随着新课程教育改革的深入发展,在进行小学教育环节中,教师就应该紧跟时代发展步伐,不断革新过去落后的教学形式,突出学生主体地位的同时,为学生营造良好的课堂教学氛围。面对当前教育界所提倡的情知教学理念,大多数的教师在实际应用当中,难以将情与知有效的结合,降低该种教学模式本身价值的基础上,自然无法取得预期理想的教学效果。对此,文章基于情知教学模式下,对其小学生自主阅读能力培养工作提出了几点建议,希望能够给相关人士提供些许参考依据。

摘要： 本发明公开了一种基于舆情知识图谱的数字城市交通治理方法。为了克服现有技术仅对短时间内的城市交通有所管控，缺少对长时间的城市交通规划管理。本发明包括以下步骤：S1：获取不同城市的多维度历史交通舆情信息，构建交通舆情知识图谱；S2：将城市划分为若干个管控区域，实时采集各管控区域的交通舆情数据，识别处理类别；S3：当处理类别为实时管控时，根据交通舆情数据确定异常的具体位置以及具体事件，关联并执行相应的交通管控操作；S4：当处理类别为长期规划时，根据交通舆情数据确定具体事件，匹配规划处理方案并反馈。基于知识图谱进行城市交通的实时管控与长期规划建议，充分利用采集的舆情信息，提高城市交通管理水平。

摘要： 本发明公开了一种基于热点事件的舆情知识图谱构建方法，属于自然语言处理领域；首先实时获取微博文本，对每个微博文本进行处理，构建文本簇，计算每个文本簇所属的话题类别，按类别识别每个簇中的热点事件，统计每个热点事件的多维属性；识别参与热点事件讨论的重要人物和机构，并获取重要人物和机构的多维属性；最后构建事件、人物、机构的多维属性体系及关系类型，以事件、人物、机构为实体，事件、人物、机构之间的关系为关联，构建舆情知识图谱。本发明能够从多个维度对热点事件、人物、机构进行刻画，实现对热点事件、人物、机构的全方位解析；并根据实际需求，设置不同话题类别的权重，实现不同话题的舆情知识图谱构建。

摘要： 本发明涉及一种基于宏表情知识迁移的微表情识别方法，包括步骤如下：(1)对表情和微表情进行分块处理；(2)对表情和微表情进行特征提取，提取LBP特征和光流特征；(3)构建宏表情知识迁移的微表情识别模型，即对表情和微表情学习特定类的映射，将表情和微表情投影到多个公共判别子空间；(4)通过基于欧氏距离的最近邻分类器对所述微表情进行分类识别。一方面，多特征学习可以结合不同特征的特点，使得识别结果达到最佳。另一方面，多任务学习是指以特征点为中心对人脸进行取块，减少面部其他无关区域对实验结果的影响。这里的特征点主要是指与表情和微表情识别相关的关键点。

摘要： 本发明涉及一种舆情知识库构建方法及舆情知识库，舆情知识库构建方法包括：采集历史舆情控制案例；根据历史舆情控制案例生成事件对象，事件对象包括事件标识、开始时间、结束时间、事件主题、事件关键词、事件简介；将事件对象存储为舆情案例库。本发明将历史舆情控制案例生成事件对象，由多个事件对象构建舆情案例库，可以便于对各个舆情案例的关联分析、与当前处理的舆情案件进行智能匹配，辅助有关组织或机构进行舆情的监管。

摘要： 本发明公开了一种基于多模型数据建模的网情知识库构建方法及装置，涉及互联网技术领域，包括：根据实时网络流量数据内容，将实时网络流量数据分为实时网情数据；基于多模型对所述实时网情数据进行数据建模，得到实时网情数据库并存储至多模型数据库中；从所述多模型数据库中获取所述网络原数据和所述应用层协议解析数据进行关联，得到积累网情数据；基于多模型对所述积累网情数据进行数据建模，得到积累网情数据库并存储至多模型数据库中；对存储至多模型数据库中的实时网情数据库和积累网情数据库进行关联，得到网情知识库。该方法不但实现了网情信息的全面存储，而且实现了多维度的知识创建。

摘要： 本发明公开了一种基于舆情知识图谱的数字城市交通治理方法。为了克服现有技术仅对短时间内的城市交通有所管控，缺少对长时间的城市交通规划管理。本发明包括以下步骤：S1：获取不同城市的多维度历史交通舆情信息，构建交通舆情知识图谱；S2：将城市划分为若干个管控区域，实时采集各管控区域的交通舆情数据，识别处理类别；S3：当处理类别为实时管控时，根据交通舆情数据确定异常的具体位置以及具体事件，关联并执行相应的交通管控操作；S4：当处理类别为长期规划时，根据交通舆情数据确定具体事件，匹配规划处理方案并反馈。基于知识图谱进行城市交通的实时管控与长期规划建议，充分利用采集的舆情信息，提高城市交通管理水平。

摘要： 本发明公开了基于公众人物舆情知识图谱和XGBoost多特征融合情感预警方法，采用XGBoost梯度提升决策树和知识图谱结合的方式，从多特征角度对舆情预警值进行分析。首先实时获取微博文本，对每个微博文本进行处理。之后通过LDA实现主题提取，XGBoost进行微博情感分析，公众人物舆情知识图谱的构建，舆情事件热度计算。最后情感预警值计算与等级划分。采用XGBoost梯度提升决策树和知识图谱结合的方法，同时设计提出话题和事件的热度值和情感预警值计算公式，从转发、评论、点赞和情感极性等多维传播特征角度对舆情预警值进行计算，并对话题和事件采用不同的等级划分机制，使得舆情分析更加准确和快速。

摘要： 本发明提供了一种新闻舆情知识图谱的构建方法及装置、介质、设备，其中，该方法包括：采集至少一个新闻事件对应的原始新闻数据；对原始新闻数据进行预处理，得到各新闻事件对应的基础新闻数据；对基础新闻数据进行情感分类，确定各基础新闻数据对应的情感极性；识别基础新闻数据包含的至少一新闻要素，根据各基础新闻数据对应的新闻要素和情感极性构建新闻舆情知识图谱。通过本发明，可以迅速掌握新闻发展路径、舆情发展态势实现快速高效的舆情分析及舆情预警，相较于传统的新闻舆情分析可以及时发现舆情幕后推手，促进新闻舆情的正向发展。

摘要： 本发明提供了一种警情知识图谱的构建及使用方法，包括以下步骤，S1、获取警情类型，S2、数据采集，S3、数据标注训练，S4、数据抽取关联，S5、数据存储，S6、知识图谱生成，本发明通过数据分类以及信息抽取等技术将所得到的数据采用结构网络的形式输出，可以准确的显示出不同警情对应的办案工作流程、常规处理方法以及相关惩处法律条例；有效的查找不同警情的相关信息，会提高工作人员的办案效率。

摘要： 本发明公开了一种案情知识图谱自动构建方法及系统及设备及介质，包括：基于专家库预先定义实体关系；采用Bert分类模型训练裁判文书结构化分类模型；采用模型原型Bert+CRF训练实体识别模型；采用模型原型基于Bert的关系抽取模型训练关系抽取模型；构建案情知识图谱；采用CRF改进实体识别基准模型的编码层得到Bert‑CRF模型，进一步提升实体识别效果F1值；融合平移嵌入的多任务联合的语义关系抽取模型Bert，提升关系抽取结果F1值。本发明设计了一个融合结构化文本和非结构化文本的案件案情知识图谱自动构建方法，并构建了大规模司法案件的案情知识图谱，为类案精准推送等提供了语义支撑。