探索学习

摘要： 所谓以生活为导向的教学,是将丰富多彩的社会生活作为教学活动的良好平台。从学生的实际情况出发,在生活中探索学习,从中汲取灵感,最后将学科知识升华为生活实践。在这个过程中,学生被视为教学的关键要素。

摘要： 古诗词教学对高年级学生的要求是阅读诗词,在理解诗词大意的基础上进行想象,体会诗词的情感,熟读并背诵古诗词。根据高年级学生学习古诗词的能力,教师在指导学生课前预习的基础上,在课堂上采用比较阅读的方式,引导学生探索学习古诗词的方法,使古诗词学习有效延伸到课外。

摘要： 我们坚持以儿童为中心的理念,通过回望和洞悉教育现象及本质,不断接近儿童发展和教育规律,从而实现超越,走向未来。"学习中心课程"以"返本"为理念,以独树一帜的"学习中心"为体系、"混龄走班制"为特色,从课程的组织、实施到评价环节,打破传统幼儿园教育模式的"壁垒",跨越领域、年龄、教室、教师、家园等界限,创建起全园性的多元领域学习中心。将儿童放在"C位""返本"是一种以儿童为中心的教育立场。

摘要： 义务教育数学新课程标准围绕三维目标强调指出,小学数学教学不仅要注重知识和方法的传授,而且要重视文化价值和文化观念的传承,重视情感、态度和价值观的培养。古语有云:“蓬生麻中,不扶自直;白沙在涅,与之俱黑。”在新课改深入推进背景下,教师重视在小学数学教学中融合开展数学文化教育,对激励学生探索学习数学文化,充实学习和生活,激发数学学习兴趣,享受数学文化熏陶,培育数学综合素养等具有积极的教学价值和意义。本文通过分析数学文化的主要内涵,明确认识融合数学文化教育的价值,并结合小学数学具体课例教学,探索总结有效的实践路径,促进数学文化在小学数学课堂中的深度融合,让学生在感悟学习数学文化中培育起应有的数学综合能力和素养。

摘要： 阅读在语文课程中所占比例较大,并且学生在做题中遇到的阅读内容,都与课堂学到的内容有所不同,因此教师在小学语文教学的过程中,应根据学生的阅读现状,积极改革以往的上课模式,让学生利用自己的方式探索学习文章内容,提高学生的阅读技巧。

摘要： 中学计算机学科教学中,自主探索学习活动的开展对于学生计算机知识高效学习、未来综合发展具有重要作用。本文将采用调查法、文献研究法,首先对中学计算机自主学习的自主探索学习意义作出阐述,然后结合笔者实际教学经验,提出几点中学计算机自主学习的自主探索学习策略,如创设学习情境、提出学习问题、提供学习资源、进行自主探索等,希望可以借此文和业内展开有效交流,以促进中学计算机学科教学水平得到共同提升。

摘要： 兴趣是人获取知识的道路中最亮的指明灯。对于学生的学习过程而言,学习兴趣不仅能够提高学生的学习动力,同时也能够激励学生进一步探索学习知识,提高自己的学习效果。任何教学科目的高效学习都需要学生具备积极的学习态度,数学这一教学科目也是如此。在小学阶段,教师应引导学生建立正确的学习态度,提高学生的学习积极性。本文笔者针对这一问题,在文中提出了以下几点教学观点,希望能够为各位读者提供一定的帮助。一、创设教学情境对于数学学科而言,创设情境就是紧抓数学内容设置问题情境,教师通过对教材的研读,针对学生可能不懂的知识进行提问,并在学生思考后给出讲解。小学生都是故事迷,把知识融入故事中,配上鲜明的色彩,更加吸引学生的兴趣。

摘要： 游戏背景(一)儿童的兴趣和前期经验在进行了科学活动"有趣的转动"的探索学习后,孩子们对能转动的陀螺产生了浓厚的兴趣。为了探究陀螺旋转的秘密,老师引导孩子们利用身边的烧烤棍和纸板、瓶盖等材料在美工区制作了简易的陀螺。孩子们对这些自制的陀螺兴致勃勃,每次自主活动时都会为谁的陀螺转得快,谁的陀螺转得慢,谁的陀螺转的时间长等问题而争得不亦乐乎。

摘要： 在小学数学教学中,教师要创设生活化的问题情境,链接学生的生活实践,引导学生主动参与,去操作、去观察、思考,进行探索学习。问题情境能够有效激发学生的学习兴趣,发散学生的思维。教师应利用学生好玩好动,好奇心、探索欲强的特点,创设高效的问题情境,助推学生思维的发展。

摘要： 幼儿生活是幼儿园课程整合的起点。因为,对于幼儿来说,学习的逻辑是生活的逻辑,而不是系统知识的逻辑。哪怕是幼儿生活中最简单的喝水,也是一个需要幼儿付出多种努力的过程,更是一个需要幼儿多种感官参与的过程。这个过程,是在教师指导下幼儿真正自我建构的过程,不仅仅是一个幼儿自己动手、动脑、动口、动身的过程,也是一个不断发现问题、解决问题的过程。围绕中班幼儿喝水环节中存在的问题,我们从幼儿的亲身实践、主动参与、多元体验等角度出发,生成相关课程活动,引导幼儿在真实的生活中探索学习。

摘要： 本发明涉及水声传感器网络、水声路由协议技术领域，特别涉及一种水声传感器网络合作探索强化学习路由方法。本发明包括以下步骤：(1)初始化各节点Q值及V值；(2)判断是否成立；(3)中继节点收到数据包/控制包，更新邻居列表，并判断是否继续转发；(4)sink收到数据包，结束本次传输。基于强化学习的路由协议在选择路径时能够近似达到全局最优，并且可以合并多项影响性能的因素。本发明中，在算法未收敛时，源节点在发送数据包的同时发送数个控制包，以加速算法的收敛，否则，只发送数据包。在算法收敛后，通过选择V值最高的下一跳节点实现近似全局最优路径，从而均衡了网络能耗，延长了网络寿命，解决了强化学习收敛速度慢的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于多头注意力异步强化学习的三维群体探索方法。包括以下步骤：步骤1、指挥中心主进程设立共享样本复用缓存并初始化基准探索策略；步骤2、指挥中心开启子进程；步骤3、指挥中心基于共享样本复用缓存采用像素控制算法优化无人机探索策略；步骤4、指挥中心基于共享样本复用缓存采用信任域策略算法获取无人机群体飞行轨迹；步骤5、反复执行步骤2、3、4直至无人机群行动轨迹不再发生变化；步骤6、指挥中心向无人机群发送最优轨迹调动指令。本发明解决了强化学习算法样本采样效率低下的问题，在使用同等数量的样本进行学习时算法达到了更好的数据采集效果，进一步得到最大化数据采集的最优轨迹。

摘要： 本发明涉及一种基于双智能体竞争强化学习的机器人路径探索方法，包括以下步骤：S1、构建马尔科夫决策模型，初始化智能体和经验池；S2、记录智能体Agent1当前状态st，探索k步记录当前轨迹序列至经验池Buffer1；S3、将智能体Agent2置于状态st处，智能体Agent2探索k步，记录当前轨迹序列至经验池Buffer2；S4、以探索轨迹之间的相似度作为智能体Agent1的额外奖励，相反数作为智能体Agent2的额外奖励；S5、当经验池中数据数数目满足要求，更新智能体Agent1与Agent2的策略；S6、重复执行步骤S2‑S5，直到智能体Agent1到达目标状态或超出设定时间tlimit；S7、重复执行步骤S1‑S6直到完成设定训练剧集数。与现有技术相比，本发明使智能体能够更有效的探索，加快训练速度，提升样本的利用效率，同时能够有效消除随机噪声，更具有鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种基于信息论的深度强化学习探索方法，步骤1、基于信息论的方式衡量一个策略的探索能力，具体包括1)构建策略π的乐观值高斯分布2)构建普通值的高斯分布3)步骤1‑3、定义探索能力，实现探索能力的衡量；步骤2、给定当前状态s，策略空间Π中的任意一个策略π都有不同的探索能力Fπ(s)，基于对探索能力的估计，以最大化探索能力为目标，导出最佳的探索策略πE。与现有技术相比，本发明针对强化学习系统提出的探索算法，不仅可以有效地提升强化学习算法的探索效率，而且首次在连续控制问题上缓解了环境不确定性对探索的负面影响。

摘要： 本发明涉及一种深度学习算法在多战机协同空域探索中应用的方法，包括：采用六层CNN从传感器获取环境数据提取特征，使多个战机共享同一个PPO网络进行学习，随后选择并实行对应飞行动作。本发明应用于多战机的协同探索这一场景；降低探索所需时间，适当权衡发现敌机的收益与被敌机发现的风险；通过深度强化学习算法，将多个战机协同探索的效率最大化。

摘要： 本发明公开了一种资源受限条件下提高强化学习探索效率的方法，包括：步骤1，智能体通过其运行的强化学习算法的策略网络的策略选择动作去探索环境；步骤2，接受环境返回执行所述智能体动作后的新状态和相应的外在奖励；步骤3，通过资源感知方式计算智能体用于探索环境的内在奖励；步骤4，按以下总体奖励计算公式计算所述智能体的总体奖励；步骤5，根据得出的智能体的总体奖励对所述智能体的强化学习算法的策略网络进行更新；步骤6，判断智能体本轮环境探索得到的所有外在奖励的累积值是否最大化，若否，则回到步骤1重复进行处理，若是，则结束本轮环境探索。该方法能在资源受限条件下，提升智能体应用的主流强化学习方法的探索效率。

摘要： 本发明提供了一种基于单目景深预测和深度增强学习的无人机森林探索系统。本发明逻辑上主要包括四个部分，景深预测识别优化、增强学习规则避障、目标检测以及以RESTful服务形式组建可扩展的感知、计算、控制无人机链路。流程上首先建立了针对森林场景的单目景深预测模型，并根据一种整图不确定度估计方法，通过对方差进行估计来表示景深预测模型结果的不确定度，解决了无人机飞行样例中景深预测失效的问题；然后构建在单目前向无人机硬件约束下的以森林场景下的小型障碍物规避为规划目标的避障模式；最后使用PPO深度增强学习算法来实现无人机避障及导航，解决了策略训练后可能出现的陷入局部最优区域的问题，并通过部署轻量级目标检测网络实现人员搜寻。

摘要： 本申请提供一种基于强化学习的探索方法、装置和智能设备，在基于获得的雷达数据构建待探索空间的地图信息后，根据地图信息构建局部地图，并获得局部边界点。基于优化的强化学习模型得到下一个目标边界点，控制机器人行进至目标边界点，并更新地图信息和局部地图，直至局部地图不具有可供探索的局部边界点时，确定出未被探索的全局边界点。控制机器人对未被探索的全局边界点进行探索，直至遍历所有全局边界点时完成探索。本方案中，将探索任务分为局部和全局两个部分，局部部分使用强化学习规划目标点，计算量小、决策精准且易于收敛，而全局部分维持一个未访问区域的地图，在局部嵌入收敛时，启用全局规划，避免探索不完整的问题。

摘要： 本公开公开的基于深度学习的机器人自主探索方法及系统，包括：获取机器人坐标点和构建的当前室内场景图；通过深度学习网络确定当前室内场景图的边界；选择距离机器人坐标点最近的边界中心为候选点；通过快速生长随机树算法在机器人坐标点与候选点之间生成树状路径；选取树状路径上的倒数第二个节点为目标点；根据机器人坐标点与目标点生成全局路径；以设定速度驱动机器人沿全局路径移动，获取新的激光点云数据；通过新的激光点云数据对当前室内场景图进行更新，完成室内场景建图。实现高精度的室内场景建图。

摘要： 描述了用于自动化机器学习(ML)管道探索和部署的技术。自动化ML管道生成系统允许用户通过提供数据集、标识所述数据集中的目标列以及提供探索预算来容易地构建优化的ML管道。可通过探索过程标识和评估多个候选ML管道，并且可向请求用户提供最佳ML管道或者可部署最佳ML管道以用于生产推理。用户可在整个过程中的多个时间点配置、监测和调整所述探索。