片段训练

摘要： 写作教学是语文教学的重要组成部分,对学生语文学习乃至高素质人才培养具有至关重要的作用.在教学实践中,写作教学一直存在着无序和低效的问题,部分学生对习作产生厌倦感,出现"不会写""不知道如何写""还原例文"的现象,写作教学质量亟待提高.文章从片段训练入手,探究语文习作教学方法,以引导学生勤于观察,敢于尝试,乐于表达,抒发真情实感.

摘要： 作文教学历来是语文教学的重中之重,如何引导三年级学生顺畅地进入习作的王国,一直是备受语文老师关注的话题。统编教材依托“片段训练”这一形式,让习作入门变得轻松自如、妙趣横生。本文从片段训练的内涵与依据、其在教材中的位置与形式、践行的方法与策略三方面进行一些探讨与研究。

摘要： 梯度写作是课堂教学中有目的、有方向的写作方法。它融入课堂生活的点滴,在恰当的时机运用恰当的方法进行梯度式片段训练,是直接提高学生写作能力的关键。笔者在语文课堂上适时穿插梯度写作,坚持下来,学生在课堂上写作成了习惯,也由原来的“要我学,要我写”变成了“我要学,我要写”。

摘要： 目前,小学语文作文教学中作文片段写作训练往往达不到预期效果。一是作文片段训练缺乏系统性,二是片段训练缺乏针对性。学生不知道写些什么,该怎么写,久而久之,学生就会逐渐放弃写作片段的练习,从而使得整篇文章的写作达不到理想的效果。因此,在小学语文片段写作教学中,教师应该优化教学模式,有效指导片段写作的方法,使学生热爱写作。

摘要： 语文教学其实分很多方面,其中作文教学是整个教学过程中最重要的一部分,这不仅可以培养学生的写作能力,也可以增强学生的语言表达能力。教师在教学中使用片段训练法,可以有效帮助学生进行作文训练。一、片段训练法的基本方式片段式训练方法是指,通过一小段文章来表达自己对事物的看法与理解,表达出自己的观点,既可以是描述某一事物的一段话,也可以是对一件事物的介绍,又或者是对某件事情的评价。

摘要： 片段作文要求学生用一段或一节文字描述、说明某一事物或现象的某一方面,以检验学生把思想组织成文字的能力,同时简化写作程序,减少学生的心理障碍。片段作文训练可以指导学生快速改善表达方式,掌握写作技巧,提高审美能力,是一种富有成效的作文教学方法。议论文写作是高中阶段学生的必备能力,也是一项高考考查项目。但是从近几年的高考来看,学生的议论文写作水平并不高,加强议论文写作训练刻不容缓。

摘要： 本文试从当前初中生的写作现状分析原因,并对此提出策略:立足于教材,以片段训练为突破口,先读后写,先说后写,通过各种方式来全面开展各种片段的写作训练,教会学生写作的方法,提高学生写作的兴趣,并逐步提高初中生的写作能力。

摘要： 小学三年级是作文的起步阶段,较之于一二年级的看图写话难度高出了一大级台阶。部分学生对作文产生畏惧情绪,感觉无从下手,常如小鸡啄米般数着字数写,呈现出来的作文经常是“流水账”“套话空话”。教师可从片段训练入手,引导学生从模仿课文中经典句段入手,由易到难,由段到篇,打消学生的畏难心理,逐步使学生愿意写、想写作文,最终提高学生的写作能力。

摘要： 在小学语文教学中,随文练笔要以教材内容为基础,与阅读教学相融合,打破阅读与写作教学的界限,将读、写充分结合,提升学生的阅读理解能力以及写作水平。随文练笔是在开展阅读教学时,结合阅读文本,就地取材,让学生开展写作练习,提升学生的综合能力。本文以小学语文片段训练为例,具体探讨阅读教学中开展随文练笔活动。

摘要： 许多学校教师都把课文教学和作文教学相脱节看做是一件很棘手的事，因为学生一到写作时就感到无话可说、无例子可举。写出的作文要么缺乏真情实感，要么任意编造“悲惨情节”无病呻吟。言之无文，行而不远。很多同学因为平时不注意“思考”与“积累”，不会运用学过的课文，到了考场就不免写出蜻蜓点水、浮光掠影、缺乏深度的文章来，结果“屡战屡败”。

摘要： 本发明公开了一种车辆行驶工况的工况预测方法，该方法包括：将整个车辆行驶工况分成数个行驶工况片段的组合，其中一个行驶工况片段是指车辆从起动到第一次停车制动的过程，包括起动阶段、行驶阶段、制动阶段三部分组成；利用行驶工况片段对神经网络进行训练，然后通过神经网络强大的拟合能力，对输入的行驶工况历史信息进行分析计算，将历史信息与训练行驶工况片段进行匹配；在训练行驶工况片段中找到与历史信息最为相近的部分，将该部分接下来的工况信息作为预测结果输出，完成对未来行驶工况的预测。

摘要： 公开一种新的核酸片段，它具有优异的、促使位于下游的结构基因表达的作用；公开一种方法利用该核酸片段促使位于下游的结构基因的表达。该核酸片段具有序列表中SEQ ID NO：1所示碱基序列的核酸片段或者是在该碱基序列中有一个或多个碱基被置换、缺失、插入或附加的核酸片段，并且具有促使位于下游的结构基因表达作用的核酸片段。

摘要： 本公开关于一种视频片段检索方法、视频片段检索模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待查询视频的视频特征和检索文本的文本特征；将视频特征和文本特征输入预先训练的视频片段检索模型，得到待查询视频中与检索文本匹配的候选视频片段；其中，预先训练的视频片段检索模型，为根据样本视频、样本文本以及与样本文本匹配的目标候选视频片段对待训练的视频片段检索模型进行训练得到的；其中，目标候选视频片段从候选样本视频片段库中获取，候选样本视频片段库中包括按照多种时长划分标准对样本视频进行划分得到的多组候选样本视频片段。采用本方法，有利于提高得到的目标视频片段的准确率。

摘要： 本发明面向单信道脑电数据，提出一种基于“片段—序列”两阶段训练框架的睡眠分期方法及系统，属于深度学习算法智能应用领域。将单信道脑电数据进行平滑处理、片段化以及多通道生成等步骤，利用基于脑电片段的CNN网络模型对脑电数据进行训练，得到脑电特征表示方法，并通过基于脑电“片段—序列”的“CNN‑RNN”网络模型，增强睡眠序列之间学习，通过两阶段训练框架来提升模型的睡眠分期效果，进而提升利用单信道脑电数据进行睡眠质量评估的效果。本发明基于“片段—序列”两阶段训练框架的睡眠分期方法与基于脑电片段的CNN网络模型分期相比，效果有较大提升，通过在数据集Sleep_EDFx 39的单信道Fpz‑Cz脑电数据上验证，本发明将睡眠分期的准确率从80％提升到了87％。

摘要： 公开了一种用于从一个或多个角度用目标三维(3D)对象增强监视空间的录像片段以训练人工智能(AI)模型的方法，包括：从监视空间的目标相机获取录像片段；确定地平面和地平面的拐角的屏幕坐标；归一化来自地平面的屏幕坐标并确定每个对象在地平面中的相对位置；准备用于训练AI模型的目标3D对象的模型；迭代地生成目标3D对象在地平面中的随机位置和随机旋转，用于将目标3D对象定位在地平面中的对象中的干扰对象之前或之后；渲染在地平面上的目标3D对象的模型，并将渲染的3D对象和地平面与获取的录像片段合成以生成合成图像；以及计算边界框的坐标，该边界框框住目标3D对象在合成图像中的相对位置。

摘要： 客户端设备的(多个)处理器可以：识别在客户端设备处本地存储的文本片段；使用在客户端设备处本地存储的语音合成模型处理文本片段，以生成包括识别的文本片段的合成的语音的合成的语音音频数据；使用在客户端设备处本地存储的设备上语音识别模型处理合成的语音，以生成预测的输出；并且基于将预测的输出与对应于文本片段的基本事实输出进行比较来生成梯度。在一些实施方式中，客户端设备的处理器使用生成的梯度来更新设备上语音识别模型的权重。在一些实施方式中，另外地或替代地向远程系统发送生成的梯度发送，以用于远程更新全局语音识别模型的全局权重。

摘要： 本申请实施例涉及计算机视觉技术领域，提供一种动作片段检测方法、模型训练方法及装置，针对待检测视频，枚举待检测视频中所有的候选视频段，并获取待检测视频的视频特征和所有候选视频段的视频段特征图；然后，将视频特征和视频段特征图输入预先训练的动作检测模型，利用动作检测模型进行多尺度特征提取及预测，得到每个候选视频段的预测结果；最后，根据每个候选视频段的预测结果，从所有候选视频段中确定出动作片段，从而能够从长视频中自动剪辑出动作片段。

摘要： 本申请公开了一种音频的特征向量生成方法及音频片段表示模型的训练方法，涉及人工智能技术领域。该方法包括：将音频按照时域窗口划分为至少两个音频片段；调用音频片段表示模型对所述至少两个音频片段的特征序列进行特征提取，得到至少两个片段特征向量；所述音频片段表示模型是采用音频样本对训练得到的神经网络模型，所述音频样本对包括音频正样本对和音频负样本对，所述音频正样本对中的两个音频片段之间存在同一音频中的时域前后关系，所述音频负样本对中的两个音频片段之间不存在同一音频中的时域前后关系；采用所述至少两个片段特征向量，生成所述音频的所述特征向量。

摘要： 本发明提供了一种基于多答案损失函数的片段信息抽取模型训练方法。包括：标注片段式信息，对文本中的作案手段和事发原因等片段式信息采取多准则标注，得到多个答案；对案由文本、标注答案进行预处理，并随机切分训练集、验证集和测试集；将训练集中预处理后的样本数据输入本文提出的模型中，得到所述输出的训练集中各文本对应的答案，其中，包括答案的开始和结束位置、以及位于所述开始和结束位置的概率。本发明能有效的避免标注者标注原则不统一的问题。

摘要： 本发明公开了一种车辆行驶工况的工况预测方法，该方法包括：将整个车辆行驶工况分成数个行驶工况片段的组合，其中一个行驶工况片段是指车辆从起动到第一次停车制动的过程，包括起动阶段、行驶阶段、制动阶段三部分组成；利用行驶工况片段对神经网络进行训练，然后通过神经网络强大的拟合能力，对输入的行驶工况历史信息进行分析计算，将历史信息与训练行驶工况片段进行匹配；在训练行驶工况片段中找到与历史信息最为相近的部分，将该部分接下来的工况信息作为预测结果输出，完成对未来行驶工况的预测。