真实任务

摘要： 跨学科学习将学习、实践和创造等活动有机融合在一起,共同指向学科知识的深刻理解。指向真实任务的数学跨学科学习更加强调知识的系统性和结构性。以“出行中的学问”项目为例,通过内容统整探求知识脉络下的价值主线;利用情境创设寻找数学学习与真实生活的联系;借助活动设计激活学生主动积极的设计思维;实施多元评价关注学科学习体验的活动规划。从知识本位转向素养本位,最终实现学生的全面发展。

摘要： 项目式教学不仅是一种教法,也是一种“理实一体化训练”途径,通过为学习者创设一个真实任务,指导学习者按照理论知识逐步实现,整个过程一般包括目标确立、计划制定、知识整合、实际操作及检验评价等环节,教学项目完成之后,自然也就实现了理论知识的实际运用,并能够在实操中发现理论误差、提出创意想法,是一种提升教学实效性的重要手段。

摘要： 《中小学英语真实任务教学实践论》充斥着学理谬误、逻辑错乱、概念模糊、术语混淆,不去说明什么是或什么不是“真实任务”,反而玩弄假问题,谈空话大话废话。事实上所谓的“真实任务”本身及其所衍生的“真实学习任务”和“真实运用任务”等等都是伪命题。对于任务型语言教学辕语言学习来说,真正的问题不是任务的“真实与否”,而是任务的“有效与否”——这才是外语教学研究或第二语言习得研究应该真正关注的。因为,在任务型语言教学辕学习中,任务是用来创造语言学习发生的环境和条件的手段,“手段”不存在是否“真实”的问题。

摘要： 【设计理念】基于理解性教学观的小学英语阅读教学,改变了以往把阅读教学等同于掌握核心词句和正确朗读文本的教学误区,改变了以往把阅读教学等同于表层文本信息的获取与理解的教学误区。它突出的是知行合一、学思结合的教学理念,遵循的是“做中学、用中学、创中学”的教学原则。教师应以适切的教学目标为导向,创设以学生为主体的真实情境和真实任务,帮助学生实现对知识的深度习得。教师要引导学生明确是什么、为什么,以及如何用,从而经历真实践,解决真问题,最终实现真理解,为持续阅读续航。

摘要： 建构学习理论认为,在学习活动的过程中,必须要通过任务情境引导学生进行学习,这样才能够使初中生保持强烈的学习动机,在真实任务的引领下进行自主化探究学习。史宁中教授认为,在落实核心素养培养的过程中,必须要展开真正意义上的数学学习。在初中数学教学中,引入任务驱动教学法,能够有效地引导学生进行高效化数学学习。

摘要： 2013年9月23日,我们带着一帮小伙伴踏上了去美国硅谷考察的旅程。我们想创业,但是我们选择一个什么样的方向?于是我们在硅谷的十三天时间里进行了深度访谈,最终选择了一个我们认为是十年以后有未来的方向:虚拟现实技术。回来的飞机上,我们决定第一个应用做会议会展业务。因为会展是一个非常好的商业社交应用场景。整整七年时间,我们从下飞机以后,开始了各种紧张的准备工作。

摘要： 项目学习,英文全称为Projectbased learning,简写为PBL,是把学习过程设计成一个个基于真实生活情境的挑战性任务——项目成果、产品、作品或展示,学生在真实任务的驱动下,开展各种实践性的学习与活动。项目学习的根本原则是以终为始,本质是以学习者为本,学生在做中学。项目学习要求语文学科教师要建立大语文观,为学生创建立体化的语文学习场。

摘要： 袁德润在《教育研究》2020年第3期中撰文指出:"具身化"校外活动设计应该遵循以下原则:第一,以最大限度地运用肢体力量的活动为宜。肢体体验性活动注重肢体力量在活动中的表达,使参与者在运用肢体力量解决问题的同时体验自身的力量,这是生命教育的重要构成。第二,以真实任务定向的活动为主。真实情境中的真实任务,其完成方式、方法、路径的情境性,使参与者有了反思活动过程与寻求新的解决方案的可能,有了与他人讨论和合作的可能,有了经历曲折甚至挫折的可能。

摘要： 本申请涉及仿真技术领域，提供了一种仿真任务调度方法，包括：收任务元素；根据所述任务元素定义仿真任务，该仿真任务被定义有第一内容，其包括至少以下之一：仿真类型、仿真软件；将所述仿真任务向匹配所述第一内容的仿真节点调度。还提供了相应的仿真任务执行方法，包括通过仿真节点接收调度的仿真任务；通过所述仿真节点使用匹配所述第一内容的仿真软件执行所述仿真任务。基于本发明的仿真方法或装置，可以支持不同的仿真类型、不同的仿真软件。本发明可用于车辆、飞行器、船舶等交通工具的自动驾驶仿真技术上。

摘要： 本发明提出了一种基于多任务生成对抗网络的真实场景小物体检测方法，属于计算机视觉领域中的物体检测技术领域。所述检测方法将多任务生成对抗网络引入到物体检测中，通过让多任务生成对抗网络中的生成器网络和鉴别器网络相互博弈的方式进行学习，实现小物体检测网络的建立进而完成图像的小物体检测。所述小物体检测方法克服了现阶段的物体检测方法在真实场景中检测正确率低的困难，促进了基于深度学习的物体检测方法在真实场景下的应用。

摘要： 本文公开的实现方式涉及通过使用基于视觉的机器人任务机器学习模型训练模拟到真实机器学习模型(“Sim2Real”模型)来减轻现实差距。基于视觉的机器人任务机器学习模型可以是例如强化学习(“RL”)神经网络模型(RL网络)，诸如表示Q函数的RL网络。

摘要： 本申请涉及仿真技术领域，提供了一种仿真任务调度方法，包括：收任务元素；根据所述任务元素定义仿真任务，该仿真任务被定义有第一内容，其包括至少以下之一：仿真类型、仿真软件；将所述仿真任务向匹配所述第一内容的仿真节点调度。还提供了相应的仿真任务执行方法，包括通过仿真节点接收调度的仿真任务；通过所述仿真节点使用匹配所述第一内容的仿真软件执行所述仿真任务。基于本发明的仿真方法或装置，可以支持不同的仿真类型、不同的仿真软件。本发明可用于车辆、飞行器、船舶等交通工具的自动驾驶仿真技术上。

摘要： 本发明提出了一种基于多任务生成对抗网络的真实场景小物体检测方法，属于计算机视觉领域中的物体检测技术领域。所述检测方法将多任务生成对抗网络引入到物体检测中，通过让多任务生成对抗网络中的生成器网络和鉴别器网络相互博弈的方式进行学习，实现小物体检测网络的建立进而完成图像的小物体检测。所述小物体检测方法克服了现阶段的物体检测方法在真实场景中检测正确率低的困难，促进了基于深度学习的物体检测方法在真实场景下的应用。

摘要： 一种虚拟仿真实验任务分发及生成方法及系统，系统包括教师端和学生端，教师端包括实验任务模板库、服务器资源库和实验任务管理模块，学生端包括虚拟仿真实验生成模块和虚拟仿真实验运行模块，实验任务模板库中定义有所有实验任务模板，服务器资源库预先存储有所有实验任务模板对应的三维仿真模型资源文件；当需要进行教学实验时，教师从实验任务模板库中选取实验任务模板，实验任务管理模块将实验任务模板按任务条件分发给指定的学生端；虚拟仿真实验生成模块接收到实验任务模板后，从服务器资源库下载相应的三维仿真模型资源文件并生成供学生操作的实验任务；最后，将学生可操作的实验任务在虚拟仿真运行模块中进行运行。

摘要： 本发明公开了一种执行任务时无人机群数据链真实性检测方法。所述无人机群数据链真实性检测方法包括如下步骤：步骤1：无人机以预定时间发送无人机数据；步骤2：无人机接收其他架无人机的无人机数据；步骤3：各架无人机将自身的无人机数据以及接收到的其他架的无人机数据发送给地面基站；步骤4：地面基站接受各架无人机所发送的无人机数据包以及各架无人机所发送的其他架无人机的无人机数据包，地面基站对各架无人机所发送的无人机数据包以及各架无人机所发送的其他架无人机的无人机数据包进行检验，当至少有两架无人机所发送的同一无人机数据包内的数据相同时，则认为该无人机数据包为真实无人机数据包。

摘要： 本发明涉及一种考虑到在要求接管驾驶任务时驾驶员的非驾驶任务活动的可中断性而对所述非驾驶任务活动进行分类的方法，其中所述方法首先具有读取步骤，其中从车辆（104）的车辆乘员监视装置（106）读取探测信号（118）和第一位置信号（120），其中所述探测信号（118）代表服务于所述驾驶员的非驾驶任务活动的探测到的对象，并且其中所述第一位置信号（120）代表所述探测到的对象的第一位置。所述方法接下来具有接收步骤，其中接收接管要求信号（124），其中所述接管要求信号（124）代表对所述驾驶员的接管驾驶任务的要求。此外所述方法具有求取步骤，其中使用第二位置信号（126）求取所述探测到的对象的第二位置，其中所述第二位置信号（126）代表所述驾驶员接管所述驾驶任务并中断所述非驾驶任务活动之前所述对象的最终位置。最后所述方法具有确定步骤，其中确定关于所述非驾驶任务活动的可中断性的可中断性等级（132），其中所述可中断性等级（132）代表所述驾驶员由于所述非驾驶任务活动而导致的视觉和/或认知上的沉迷程度。

摘要： 在线系统维护页面并访问表示页面的节点图。每个节点被标记，以指示对应的页面是针对真实世界实体、真实世界实体的冒名顶替者或遵守或违反策略的衍生实体。在线系统检索机器学习模型，每个模型是基于节点集合的标签和对应页面的特征进行训练的。第一模型基于页面的特征来预测页面是否是针对衍生实体的。响应于预测到页面不是针对衍生实体，第二模型基于页面的特征来预测页面是针对真实世界实体还是冒名顶替者。响应于预测到页面是针对衍生实体的，第三模型基于页面的特征来预测衍生实体是遵守还是违反策略。

摘要： 本发明公开一种应用于带偏好众包系统的真实任务分配方法，提出了一种带偏好众包系统模型，该模型中存在多个具有偏好的任务请求者，每个任务请求者提交一个任务。每个任务具有不同的工作负载，每个任务的价值由任务的难度和执行该任务的众包工人的努力程度相关。针对该模型，本发明进一步提出了一种真实任务分配方法，目标是最大化已分配任务的总价值。真实任务分配方法主要由两个核心算法组成：基于价值贪心的任务分配算法和基于价值密度贪心的任务分配算法。真实任务分配方法是建立在上述两个核心算法之上的随机算法。本发明所提的一种真实任务分配方法具有计算有效性、工作负载可行性、偏好真实性以及常数因子近似比的特性。