模仿写作

摘要： 议论文是以议论说理为主的文章,要讲究以理服人、以理取胜,要通过剖析事物来发表见解,提出主张。摆事实、讲道理是议论文最主要的表达方式。一篇优秀的议论文必定有着鲜明的观点,确凿的证据,论点与论据之间有着严密的逻辑关系。结合高中生议论文写作实际情况看,结构不完整,逻辑性不强是写作中较为常见的问题,因作文结构不完整,逻辑性不强,作文难以得到高分,从而影响高考成绩。在高中写作教学中应用层进式模仿式写作,引导学生掌握常见的议论文论述结构,可快速帮助学生掌握议论文写作技巧。

摘要： 七年级是学生英文写作能力培养和提升的关键期。教师要抓住这一关键期,加强学生英文写作基础能力的培养,开展绘画与写作结合、模仿写作、合作写作等多种形式的英文写作训练,注重学生英文思维培养,进行有效的英语写作教学,从而促进学生写作能力的养成,全面提高学生英文写作水平和英文综合素养。

摘要： “中国现当代文学”课程为适应四川工商学院应用型本科高校专业建设需要,在课程教学中开展教学改革实践,围绕“弥补文本阅读时间不足”这教学中的主要矛盾,课后开展“模仿写作”实践活动,以写作引领阅读,以阅读提升学生对课程的兴趣,取得了良好的效果。

摘要： 在传统的初中英语写作教学活动的实施过程中,大部分教师机械地向学生们展示写作模板,引导学生们模仿写作。如此写作教学,不但违背了以学生为中心的教学原则,还削弱了学生们的写作积极性。为了解决此问题,笔者尝试利用支架教学法,为学生们建构支架,激活学生们的写作信息,整理学生们的写作内容,借此使学生通过展现自主性,有效完成写作任务,提升写作水平。本文讲下如何建构支架来引导学生写作呢?

摘要： 写作是初中语文的重难点内容,也是语文考核评价中的一部分。因此,师生对语文写作都比较重视,但在实际教学过程中,学生对写作比较消极,写作中存在缺乏写作素材、写作思路混乱、写作结构不当、无法掌握写作规律与技巧等问题。结合现状,老师可以利用模仿写作教学,基于课本内容,准备优秀的阅读素材,引导学生从阅读开始,细品文章,模仿写作,从而提升个人写作水平。

摘要： 生活是学生写作的重要素材来源,因此小学作文教学生活化已成为必然趋势.作文是学生综合素养的重要体现,是教学的重点内容,但很多教师受到传统教学观念的影响,要求学生模仿写作,学生很难将个人独特的思维和想法在作文中表达出来,这样的教学模式不仅不利于激发学生的学习兴趣,还导致学生的作文如流水账一般,质量较差.如何在小学作文教学中实施生活化教学法,是教师需要关注的问题.

摘要： 在中国中小学的语文课里,几乎没有写作教学。这一说法绝非危言耸听,也似乎早已不是秘密。目前中小学作文教学主要有以下四种形式:一是讲章法,把写作技巧、条条框框等概念化的写作知识教给学生;二是学习范文,写作前出示一两篇优秀作文,让学生参照着进行模仿写作;三是学习考场优秀作文,考试后选出优秀作文,让学生学习.

摘要： 提高学生对语言的理解和应用能力的培养,是小学语文教学的重要目的之一.作为语言运用能力高低的重要衡量标准之一,作文在语文教学中占有者非常重要的位置.因此,作为小学语文教师,既要注意教会学生掌握必要的语文基础知识,同时,还要根据教学工作的安排和学生学习的实际情况,做好作文写作的指导,帮助学生语文综合能力的提高.

摘要： 写作教学并不是孤立的一部分内容,而是应当与阅读教学相结合,紧密结合教材中课文阅读的编排要求,深入探究模仿写作的特点与技巧,从而提高教学效率与写作质量.初中阶段,作文是重要的教学内容,也是学生能否高分通过阶段性考试的关键所在.初中作文教学中,模仿写作是一种方便、有效的教学方式,更是提高作文教学效率,提升学生写作水平的必要方法.因此,教师要做好充分的准备,注重引导学生展开范文模仿与训练,在模仿与改进中不断发展与创新.

摘要： 本申请提供了一种动作模仿方法、动作模仿装置及终端设备，该方法包括：获取待模仿对象的手指弯曲角度信息，并获取所述待模仿对象中关键点的位姿；根据所述关键点的位姿，以及所述关键点在之前时刻的历史位姿，对姿态变化量进行滤波处理，得到修正后的所述关键点的位姿；将修正后的所述关键点的位姿映射到机器人空间，得到所述机器人空间下的关键点的位姿，并基于所述手指弯曲角度信息，计算所述机器人抓取部弯曲的角度值；基于所述机器人空间下的关键点的位姿信息以及所述机器人抓取部弯曲的角度值，驱动所述机器人对所述待模仿对象的动作进行模仿。本申请可以在不增大人工工作负担的情况下，仍能使机器人实现高复杂性动作。

摘要： 本发明涉及至少一种新的模仿人EPO的铰链核心模仿体或特定部分或变体，包括能编码至少一种模仿EPO的铰链核心模仿体或特定部分或变体的分离的核酸，模仿EPO的铰链核心模仿体或特定部分或变体，载体，宿主细胞，转基因动物或植物，和其制备和使用方法，包括治疗组合物、方法和装置。

摘要： 本发明提供的是一种核电厂冷凝器沿工质流动方向的参数分布建模仿真方法。根据实际冷凝器结构参数、初始参数，确定针对冷凝器沿工质流动方向的输入参数；根据实际冷凝器结构及内部流动换热过程、实际物理边界，对冷凝器仿真模型进行区域划分；通过核电厂冷凝器的沿工质流动方向平均参数仿真计算模型和积分处理计算模型；建立冷凝器沿工质方向参数分布仿真计算模型并进行仿真计算；输出计算参数，获取冷凝器沿工质流动方向的任意参数分布及其随时间的动态变化。本发明并不依赖任何具体的核电厂冷凝器的具体种类、设备形式、参数数值，能够针对一般情况下各种核电厂冷凝器设备进行建模并仿真，具有良好的适用范围和通用性。

摘要： 本发明公开了一种面向空中智能博弈的行为模仿训练方法，包括如下步骤：S1、构建智能体博弈决策模型；S2、确定环境状态和动作空间，塑造各动作的连续非疏奖励函数；S3、在模型中进行空中博弈，执行如下步骤：S31、根据执行的动作生成下一环境状态并获得奖励，依次循环迭代，实现最大化累积奖励；S32、基于专家行为实现反向强化学习，获得目标奖励函数；S33、计算各智能体行为和专家行为的相似度；S34、获得综合奖励；S4、训练智能体博弈决策模型。本发明改善了传统低效的奖励函数设计过程和模型训练随机探索过程，使得奖励函数具有可解释性和人为干预能力，提高了智能体决策水平和收敛速度，解决了模型训练冷启动问题。

摘要： 本申请提供了一种动作模仿方法、动作模仿装置及终端设备，该方法包括：获取待模仿对象的手指弯曲角度信息，并获取所述待模仿对象中关键点的位姿；根据所述关键点的位姿，以及所述关键点在之前时刻的历史位姿，对姿态变化量进行滤波处理，得到修正后的所述关键点的位姿；将修正后的所述关键点的位姿映射到机器人空间，得到所述机器人空间下的关键点的位姿，并基于所述手指弯曲角度信息，计算所述机器人抓取部弯曲的角度值；基于所述机器人空间下的关键点的位姿信息以及所述机器人抓取部弯曲的角度值，驱动所述机器人对所述待模仿对象的动作进行模仿。本申请可以在不增大人工工作负担的情况下，仍能使机器人实现高复杂性动作。

摘要： 一种针对人类或类似物种的、模仿自然受精的、结合人工智能的授精方法，以及模仿女性生殖环境的装置，能够避免传统刺破卵子细胞壁的授精方法在人工选择精子上的局限性，以及试管婴儿方法对精子筛选过程比较简单的不足，并且能够基本避免试管婴儿技术中出现的“多精入卵”（polyspermy）现象，提高授精成功率，属于人类辅助生殖技术领域和计算机技术领域；本发明的创新包括：使用本发明装置来模仿女性生殖系统，来达到模仿自然受精过程的目的，使用基于计算机视觉的人工智能来检测并判断卵子已受精，使用计算机经验来选择受精方案和设置受精环境，以最大程度筛选精子，保证更科学的遗传物质。本发明也可以用于代孕时替代其他人工授精方案。

摘要： 本发明涉及一种动作模仿显示方法、动作模仿显示系统及存储介质，所述动作模仿显示方法，包括步骤：电视机接收用户操作指令，开机并载入动作模仿场景，所述动作模仿场景内显示有动作交互模型；摄像头拍摄用户动作影像，并将所拍摄影像实时发送至电视机；电视机实时进行所述动作模仿场景与用户动作影像的融合，并显示融合后的动作模仿影像。基于此，本发明所提供的动作模仿显示方法，可利用摄像头拍摄人体动作后，通过电视机将人体动作融合至动作模仿场景中，结合电视机屏幕较大的特性显示，不仅便于模仿者看清引导者的动作，而且动作模仿场景内的动作交互模型可设置成各种不同的形态，提高了趣味性。

摘要： 本发明涉及至少一种新的模仿人EPO的铰链核心模仿体或特定部分或变体，包括能编码至少一种模仿EPO的铰链核心模仿体或特定部分或变体的分离的核酸，模仿EPO的铰链核心模仿体或特定部分或变体，载体，宿主细胞，转基因动物或植物，和其制备和使用方法，包括治疗组合物、方法和装置。

摘要： 本发明公开了一种分布式静止串联补偿器电磁暂态建模仿真方法。它包括如下步骤，步骤1：基于PSCAD/EMTDC的DSSC单相变流器建模；步骤2：基于PSCAD/EMTDC的DSSC控制器建模；步骤3：基于PSCAD/EMTDC的DSSC模型集成；将变流器模块和控制器模块进行互联构成单个DSSC装置的电磁暂态模型；将DSSC电磁暂态模型进行互联，并利用PSCAD/EMTDC中的单相电压源元件实现对电网电压的模拟，利用电阻元件、电感元件以及电容元件实现对输电线路以及滤波器模拟，最后得到基于PSCAD/EMTDC的DSSC电磁暂态整体模型结构。本发明具有仿真精度高的优点。

摘要： 本发明公开了一种基于改进模仿学习的非实时观测有源配电网优化方法，涉及配电网优化技术领域。本发明首先根据配电网完整的历史数据，采用粒子群优化算法，对配电网的历史断面数据进行优化，获得对应历史断面的优化指令，构建最优指令库；然后，构建配电网优化的生成对抗网络模型；之后，对构建好的生成对抗网络模型进行训练，将历史断面数据输入生成器，生成优化指令，将生成指令和最优指令及其标签输入判别器，对判别器进行训练，实现对指令优秀与否的判定，将判别器对生成指令的判定结果反馈给生成器，对生成器进行反向更新，最终达到纳什均衡状态，完成训练；最后，在线应用时，将实时可以获得的量测数据输入生成对抗网络模型，输出对应的优化指令。