意向活动

摘要： 学习兴趣是直接推动学生主动学习的内在动力,它是力求认识客观世界,渴望获得科学文化知识,不断探求真理而带有情绪色彩的意向活动。有兴趣的学习可使学生积极主动、全神贯注、甚至废寝忘食,对知识的掌握会更加迅速牢固。反之,没有丝毫兴趣的强制性学习,将会扼杀学生探求真理的欲望。趣味教学的目的,在于激发、培养学生的学习兴趣,调动学生的学习积极性,提高课堂教学效果。因此教学中教师要善于将趣味性与课堂内容有机结合起来,将知识点与学生实际需要有机联系起来。

摘要： 为了实施素质教育,提高课堂效率,必须要培养学生的学习兴趣。学生的学习兴趣是一种求知欲,是他们力求认识事物、渴望获得知识的一种意向活动,学习兴趣对于学生从事认识、学习、实践、形成能力是一种强大的动力,对于学生的智力开发起着定向、维持和强化的作用。那么怎样激发学生的学习兴趣呢?

摘要： 对被告人认罪认罚自愿性的考察和保障是认罪认罚从宽制度改革中的基础性和关键性问题.被告人认罪认罚自愿性本质上属于心理学范畴,包括认知活动和意向活动两个维度.在自愿性的认知活动方面,认知对象是被告人对自愿性指向对象的感知集合,认知能力是指被告人具备刑法意义上辨认和控制自己行为的能力,认知范围则应从正反两方面进行确定.自愿性的意向活动包括愿意向公安司法机关作出认罪的意思表示,愿意向被害人认罪、道歉和赔偿损失,愿意接受可能的诉讼程序与处理结果.应当从认知活动与意向活动两个层面建立被告人认罪认罚自愿性保障机制.

摘要： 教育家孔子说过：“知之者不如好之者,好之者不如乐之者”.兴趣是人乐于积极的接触和认识某种事物的一种心理倾向.当兴趣发展成为从事实际活动的倾向时,就变成了爱好.兴趣是学习中最现实,最活跃的成分之一,是推动学生力求认识世界,渴望获得知识不断探索真理而带有的感情色彩的意向活动.对于学生来说,兴趣爱好是学生学习的一种内在的动力.在学生的学习中,一旦对某一学科产生了兴趣,学生就能由被动变为主动,学得生动、活泼、有趣.那么我们该如何提高学生学习英语的兴趣呢？

摘要： 英语是在小学新开设的一门课程,是小学生从未接触过的一种语言.只有使学生对英语产生兴趣,才能认真的学习英语,否则,学生就会感到厌烦,甚至产生放弃学习英语的念头.为此,就小学生英语兴趣的培养试作具体论述.只有让学生知道为什么要学习英语,学习英语有什么用,学生才会积极地去学习英语,对英语产生兴趣.教学方法上力求形式多样化,可通过游戏歌曲、顺口溜等,这些学生喜欢的形式来激发学生的学习兴趣.

摘要： “意向性”作为胡塞尔现象学中的核心概念,贯穿其整个哲学思考的始终,并随胡塞尔思想的发展而表现出内涵结构的差异.文章通过对描述现象学和先验现象学两个阶段的分析,展现出意向性结构的变化,从中清理出意向性理论发展的脉络.

摘要： 本发明公开了一种基于时序约束活动意向的路径推荐方法及系统，包括：根据预设的兴趣类别映射表，将活动意向映射为对应的兴趣类别；利用时序约束条件将兴趣类别分为依赖类别组；利用时序约束条件确定每个依赖类别组中兴趣类别的计算顺序，并根据计算顺序确定每个兴趣类别的兴趣点，确定兴趣点集合；确定兴趣点集合中所有兴趣点的访问顺序，以确定最终的推荐路径；可见，根据用户的活动意向时序约束条件确定推荐路径，不仅可满足用户的多种需求，并且这种方法能充分利用时序约束的特点，克服了以往方法得到的路径产生大量偏移和重复的问题，且无需预计算即可显著提升带时序约束用户意向的路径搜索的性能和精度，支持实时搜索。

摘要： 本发明涉及确定所接收的数据(如，电子邮件、语音、图形……)的意向，并基于该意向响应数据的系统和方法。本系统和方法采用基于浅和深语言分析(如，语义和句法)的特征的各种组合来产生非常高的准确度。本系统和方法分析并归类所接收的数据，以查找可包括意向的数据。该数据可通过提取涉及意向的特征来进一步细化。特征可由分类器用于确定意向。如果意向证明响应是正确的，则数据被进一步细察和重新表达，以生成指示该意向的描述。重新表达和包括以逻辑形式表示特征、变换该形式并生成可以可视和/或可听地向用户呈现的意向描述。

摘要： 一边预测由多个不同的视点的活动图像构成的多视点活动图像一边进行编码/解码的活动图像编码/解码装置具备：对应区域设定部，针对编码/解码对象区域设定深度图上的对应区域；区域分割部，设定作为对编码/解码对象区域进行分割后的区域的预测区域；视差矢量生成部，按照每个预测区域，使用对应区域内的该预测区域所对应的区域中的深度信息来生成针对参照视点的视差矢量；运动信息生成部，基于针对参照视点的视差矢量，根据参照视点运动信息来生成预测区域中的运动信息；以及预测图像生成部，使用预测区域中的运动信息来生成针对预测区域的预测图像。

摘要： 本发明公开了一种基于时序约束活动意向的路径推荐方法及系统，包括：根据预设的兴趣类别映射表，将活动意向映射为对应的兴趣类别；利用时序约束条件将兴趣类别分为依赖类别组；利用时序约束条件确定每个依赖类别组中兴趣类别的计算顺序，并根据计算顺序确定每个兴趣类别的兴趣点，确定兴趣点集合；确定兴趣点集合中所有兴趣点的访问顺序，以确定最终的推荐路径；可见，根据用户的活动意向时序约束条件确定推荐路径，不仅可满足用户的多种需求，并且这种方法能充分利用时序约束的特点，克服了以往方法得到的路径产生大量偏移和重复的问题，且无需预计算即可显著提升带时序约束用户意向的路径搜索的性能和精度，支持实时搜索。

摘要： 本公开提供了一种用户意向预测模型训练方法、用户意向预测方法及装置，可以应用于大数据技术领域、人工智能技术领域和金融技术领域。该用户意向预测模型训练方法包括：获取历史用户数据集，其中，历史用户数据集包括用户属性数据、用户操作数据和用户意向数据；通过提取用户操作数据的主成分特征，生成第一特征数据；将用户属性数据按照不同属性类型构建得到属性特征数据；通过计算属性特征数据和用户意向数据的相关度，确定第二特征数据，其中，第二特征数据包括满足预设条件的与相关度对应的属性特征数据；以及利用第一特征数据和第二特征数据组成的训练样本数据集，训练预设模型，得到用于预测用户意向的用户意向预测模型。

摘要： 本发明公开了一种任意向拉伸无纺布生产装置，属于无纺布生产领域，解决了现有技术中伸缩性复合片不具备任意方向上具有优异弹性的问题，解决该问题的技术方案主要是第一压痕成型辊的外周侧面设有第一成型凸起，第一成型凸起呈圆台状，第一配合辊的外周侧面设有圆形的第一配合凹槽，第一配合凹槽与第一成型凸起相互挤压使基础无纺布张紧于上第一压痕成型辊的外周，基础无纺布上紧贴第一成型凸起顶端面的部分形成平整部、基础无纺布上位于相邻第一成型凸起之间的部分形成均匀分布的自然鼓包，挤压粘合间隙位于第一成型凸起的顶端面与压合辊之间并使平整部与弹性膜粘合。本发明主要用于生产任意向拉伸无纺布。本发明还提供一种任意向拉伸无纺布。

摘要： 本申请适用于数据挖掘技术领域，提供了一种用户意向预测方法、用户意向预测装置及终端设备，所述方法包括：获取各个样本用户的行为信息；将所述各个样本用户的行为信息输入至待训练的回归模型得到对应的各个样本意向得分；根据所述各个样本意向得分从所述样本用户中筛选得到至少一个高分用户；获取所述至少一个高分用户的反馈信息；根据各个高分用户的反馈信息更新所述回归模型的得分权重得到已训练的回归模型；将预测用户的行为信息输入至所述已训练的回归模型得到所述预测用户的预测意向得分；将所述预测意向得分输出至预设的第一对象的关联客户端。通过上述方法，可以提高对用户意向预测的准确率。

摘要： 一种访客意向识别方法及系统，用以判断访客访问网站时意向的程度，该方法包括以下步骤：确定访客意向的指标及确认指标值的量化公式；当访客访问所述网站时，获得访客属性信息及行为信息，其中包括获得访客历史访问记录信息，而将该历史访问记录信息量化即得到访客意向匹配度指标；将获得的该访客信息与访问意向的指标进行匹配，按照预设的访问意向计算公式计算出表示访客意向高低的访客意向分值。本申请通过将访客信息与访问意向指标进行匹配，并量化计算得到能够直观体现访客访问意向的分值，从而有利于企业发掘潜在客户。另外本申请将历史访问记录这一具有很高意向价值的信息作为意向指标的一种，使得本申请更加科学合理。

摘要： 本发明涉及确定所接收的数据(如，电子邮件、语音、图形……)的意向，并基于该意向响应数据的系统和方法。本系统和方法采用基于浅和深语言分析(如，语义和句法)的特征的各种组合来产生非常高的准确度。本系统和方法分析并归类所接收的数据，以查找可包括意向的数据。该数据可通过提取涉及意向的特征来进一步细化。特征可由分类器用于确定意向。如果意向证明响应是正确的，则数据被进一步细察和重新表达，以生成指示该意向的描述。重新表达和包括以逻辑形式表示特征、变换该形式并生成可以可视和/或可听地向用户呈现的意向描述。

摘要： 本实用新型公开一种任意向拉伸无纺布生产装置，属于无纺布生产领域，解决了现有技术中无纺布不具备任意方向上具有优异弹性的问题，解决该问题的技术方案主要是第一压痕成型辊的外周侧面设有第一成型凸起，第一成型凸起呈圆台状，第一配合辊的外周侧面设有圆形的第一配合凹槽，第一配合凹槽与第一成型凸起相互挤压使基础无纺布张紧于上第一压痕成型辊的外周，基础无纺布上紧贴第一成型凸起顶端面的部分形成平整部、基础无纺布上位于相邻第一成型凸起之间的部分形成自然鼓包，挤压粘合间隙位于第一成型凸起的顶端面与压合辊之间并使平整部与弹性膜粘合。本实用新型主要用于生产任意向拉伸无纺布。本实用新型还提供一种任意向拉伸无纺布。