知识和能力

摘要： 作为印刷包装行业中的细分领域,色彩管理也在随着行业发展不断升级,功能不断扩展,对人员的知识和能力要求越来越高,从而导致没有这些配置的企业,只能停留在低端的来料加工及其微薄的价格竞争中,越来越难以突破。本文对色彩管理的行业内卷现象展开重点探讨,并尝试提出解决之道。

摘要： 如果说教师知识和教师能力是教师专业发展中的“可见物”,那么教师精神就是看不见的“幽灵”。“伦理是教师知识和能力的核心。教被嵌入在一个充满不确定性和艰难选择的世界中,教师的所做和所想是由其所承载的道德决定的。”的确,没有人会容忍一个道德品质恶劣的人混迹于教师队伍。但是,道德有时更像是一个底线概念,至于道德的上限,往往是一种境界的追求,没有最好只有更好。

摘要： 随着“双减”政策的提出,作业设计是否能激发学生主动学习的兴趣,是否有助于知识和能力的提高,成为教师需要着重思考的问题。因此,我以小学课堂教学的作业优化为研究对象,努力探索让学生学会学习、快乐学习的途径和方法。

摘要： 黄易的《寻秦记》堪称"穿越种马文"的鼻祖,但它至少说对了一件事:对异性的理解力,本身也是一种重要的魅力。小说主角项少龙是穿越到战国的现代人,他之所以大受女性欢迎,除了知识和能力上的优势外,很大程度上也是因为他比当时的男性更理解女性。也就是说,他懂得尊重女性。单是这一点,就大大领先于同时代人的见识。由此可见,在"理解异性"这一点上开了挂,不必成为"高帅富",也能提升魅力值。

摘要： 对于学校来说,班主任的行为应该符合该校管理者所期待的角色,也就是理想角色。然而,对班主任而言,他们总希望通过自己的专业知识和能力,在自己的职责范围内行使教育权,不受外界或行政干预。因此,在学校的理想角色与教师的主观角色之间,常会出现这样或那样的冲突。而这些冲突,必然会消减班主任的工作热情,阻碍他们的专业发展。那么,如何破局?“心灵家园”栏目给班主任一个交流和倾诉的空间,让大家携手前行。

摘要： 对于学校来说,班主任的行为应该符合该校管理者所期待的角色,也就是理想角色。然而,对班主任而言,他们总希望通过自己的专业知识和能力,在自己的职责范围内行使教育权,不受外界或行政干预。因此,在学校的理想角色与教师的主观角色之间,常出现这样或那样的冲突。而这些冲突,必然会消减班主任的工作热情,阻碍他们的专业发展。那么,如何破局?“心灵家园”栏目给班主任一个交流和倾诉的空间,让大家携手前行。

摘要： 加强少先队辅导员专业化培训,提高少先队辅导员的政治和专业素养,努力打造一支有理想信念、有道德情操、有专业知识和能力的专业化少先队辅导员队伍,是新时代少先队辅导员队伍建设的迫切需要。

摘要： 达克效应,又称邓宁-克鲁格效应。简单地说,就是知道得越少,反而认为自己知道得越多。这是一种认知偏差,越是缺乏知识和能力的人,往往越容易盲目夸大自己,更容易成为对某件事本身一无所知却最能表达观点,而且坚信没有人比自己更懂、更正确的人。达克效应的受害者不仅是发表观点和意见。

摘要： 选择,意指挑选,指根据自己想法做出的决定。我们知道,学生的学习基础不同,学习的能力不同,学习的喜好不同。同样我们也知道,教材的内容具有关联性,学习的过程具有复杂性,知识和能力的形成具有多样性等等。这些都让我想到,能否多给孩子们一些选择,让不同的孩子走不同的路,但都能够到达成功的彼岸。

摘要： 在开启迈向实现联合国2030可持续发展目标(SDGs)的“关键十年”之际,结合当今世界在经济、社会、公司治理、文化等方面的重大危机和可持续发展挑战,对大学商学院和管理教育如何支持和贡献可持续发展进行批判性反思,探讨我国大学商学院管理教育如何培育具有可持续发展视野、素养、知识和能力的新时代管理人才。

摘要： 本法发明公开了一种能力知识抽取方法，包括：数据采集，从网络以及被网络连接的物体中获取文本数据；数据识别，采用自然语言处理方法对所述文本数据进行处理；数据理解，根据具体规则对经过自然语言处理的文本数据进行标签；数据筛选，通过多种模型对标签后的数据进行能力知识的提取和筛选；数据归纳，对筛选后数据中的标签进行识别、归纳，进而获取能力知识。还公开了一种能力知识图谱的构建方法，包括：通过数据采集、识别、理解、筛选以及归纳过程抽取能力本体；采用机器学习方法对能力本体的抽取过程进行学习；将知识本体分类存储，进而获得能力知识图谱。本发明解决了物联网异构资源的互通和共享问题，实现了能力本体提取的自动化和智能化。

摘要： 一种基于物联网能力知识图谱的场景能力智能问答系统，包括：输入模块，获取问题向量表达模块，场景主题推荐模块，能力知识图谱映射查询模块，能力本体优化模块和设备查询反馈模块。本发明通过主题分类算法，定位场景主题类型；并通过能力与场景主题的映射关系类型，得到具体能力；其通过能力知识图谱，最终检索出具备对应能力的设备。本发明抽象出了场景主题这一概念，将场景主题与设备能力进行了关联映射，并作为智能问答系统的分类标签，在智能问答系统中引入物联网设备的能力概念，使用知识图谱作为智能问答的支撑，有利于提升用户对物联网产品的使用便利性，提升物联网对用户意图的语义理解能力，从而提升整体智能型。

摘要： 本法发明公开了一种能力知识抽取方法，包括：数据采集，从网络以及被网络连接的物体中获取文本数据；数据识别，采用自然语言处理方法对所述文本数据进行处理；数据理解，根据具体规则对经过自然语言处理的文本数据进行标签；数据筛选，通过多种模型对标签后的数据进行能力知识的提取和筛选；数据归纳，对筛选后数据中的标签进行识别、归纳，进而获取能力知识。还公开了一种能力知识图谱的构建方法，包括：通过数据采集、识别、理解、筛选以及归纳过程抽取能力本体；采用机器学习方法对能力本体的抽取过程进行学习；将知识本体分类存储，进而获得能力知识图谱。本发明解决了物联网异构资源的互通和共享问题，实现了能力本体提取的自动化和智能化。

摘要： 本发明属于教育数据挖掘技术领域，公开了一种面向知识测量的试题、知识、能力张量构建与标注方法，结合Q矩阵与布卢姆认知领域教育目标分类，将知识点的掌握划分为六个认知能力水平：知道、领会、应用、分析、综合、评价，构建试题、知识、能力张量；采用主动学习策略，构建可解释试题标签预测模型，获得可解释的标签预测信息熵，利用训练出的可解释试题标签预测模型，将未标注样本输入该预测模型，反馈具有较强解释性的标签预测信息熵，从而进行人机协同。本发明减少了人工标记的主观性对TKA张量的影响，标注准确率与效率高，极大降低专家人力成本。本发明可迁移性强，可应用于各个学科的试题知识点考查标注，方法适用性更好。

摘要： 本发明公开了一种利用基于知识模式的计算机系统，涉及推理和鉴定人的知识及能力的方法，包括：1、专业知识分为理论知识和技能知识；2、对专业知识详细分类，以分类设计出知识点；3、以知识点出题，题型分为判断题和选择题，输入计算机系统，形成海量题库；4、每个人登录计算机系统接受考试，计算机系统随机出题，形成一定题目数量的试卷，如一百道题，同一张试卷知识点不重复，每个人每次登录计算机系统试卷也是不同的；5、根据接受考试者回答每个问题的成绩，推理其是否掌握知识点对应知识，从而具体的计算出人的理论知识及技能知识的水平，即“才华报告”。本方法改变了以往试卷考试仅能计算分数，不能计算人的知识及能力的水平的状况。

摘要： 一种基于物联网能力知识图谱的场景能力智能问答系统，包括：输入模块，获取问题向量表达模块，场景主题推荐模块，能力知识图谱映射查询模块，能力本体优化模块和设备查询反馈模块。本发明通过主题分类算法，定位场景主题类型；并通过能力与场景主题的映射关系类型，得到具体能力；其通过能力知识图谱，最终检索出具备对应能力的设备。本发明抽象出了场景主题这一概念，将场景主题与设备能力进行了关联映射，并作为智能问答系统的分类标签，在智能问答系统中引入物联网设备的能力概念，使用知识图谱作为智能问答的支撑，有利于提升用户对物联网产品的使用便利性，提升物联网对用户意图的语义理解能力，从而提升整体智能型。

摘要： 本发明提供一种智能学习知识能力跟踪方法、电子设备及存储介质，所述方法包括：将待测用户标识、当前题目、当前题目与各知识点的先验相关性权重输入至知识能力跟踪模型中，获取所述待测用户针对当前题目的答对概率；所述知识能力跟踪模型中包含有待测用户对于各知识点的掌握状态。本发明由于引入了题目与各知识点的先验关系，同时又结合网络学习题目与各知识点的关系，从而建立了当前题目与各知识点的显性映射对应关系，因此不但能够实现对当前题目答对概率的准确预测，而且能够根据当前题目的作答结果对知识点掌握状态矩阵进行更新，从而使得可以获知待测用户对于各知识点的掌握状态。

摘要： 本发明提供一种职业能力大数据知识图谱数据访问管理方法及系统，包括服务器接收用户从内网对职业能力大数据知识图谱数据的访问请求；服务器记录内网访问的用户标识以及叶子节点，形成内网访问数据库；服务器处理所述内网访问数据库，对每个叶子节点获取其父节点中的N级节点；服务器接收用户从外网对职业能力大数据知识图谱数据的访问请求，服务器确定该用户本次从外网访问的叶子节点；判断所述外网访问的叶子节点是否落入所述N级节点领域范围内；当所述外网访问的叶子节点没有落入所述N级节点领域范围内时，服务器判定用户账号出现异常，终止该用户对职业能力大数据知识图谱的访问。

摘要： 本发明公开了具备学习能力的企业智能知识管理系统，包括数据传输模块、数据处理系统、数据接收模块和服务器，该具备学习能力的企业智能知识管理系统具体操作步骤如下：S1：企业各部门通过数据传输模块把相关的数据知识进行上传；S2：服务器通过数据接收模块对数据知识进行分类收集。本申请通过企业不同部门上传数据知识时，对数据知识添加标签并分类，通过提取关键字并加入核心概念与基本概念的目的，能够使企业员工在对数据知识进行检索时更加便捷的了解到知识的重要程度；通过建立语言库并与数据知识相结合，能够大大提高检索出的信息的关联程度，并且可以查看到所查询信息的上下级和平级的数据知识。

摘要： 本发明提供一种融合遗忘因素和学习能力的知识追踪方法及系统，其中，所述方法包括：获取知识追踪数据集，所述知识追踪数据集包括：回答习题标签、习题回答结果、重复答题时间间隔、序列时间间隔和历史答题次数；根据知识追踪数据集获取相关权重系数和当前习题知识掌握程度；根据当前习题的知识掌握程度获取学生的学习能力，由学习能力计算出当前习题的正确回答概率；通过所述正确答题概率和真实的习题回答结果之间的交叉熵损失函数对知识追踪模型进行优化。本发明考虑了遗忘因素和学习能力水平对知识追踪的影响，融合了长短期记忆网络和键值对神经网络，增强了模型的可解释性和预测准确率。