知识维度

摘要： 修订版的布卢姆教育目标分类学包括4种知识类型和6种认知过程水平,体现了对目标、教学和测评一致性的审视。研究者以此为工具分析2021年全国高考数学新课标Ⅰ卷,试题凸显了4种知识的全面考查和6种认知过程水平的重点考查。在教学实践中,教师应以教育目标分类学二维框架为指导,在问题解决中建构知识体系,发展数学思维能力,以实现学生认知水平对高考认知目标要求的超越。

摘要： 为了帮助学生储备与完善必备的化学基本知识、基本技能和基本观念,可以使用布卢姆教育目标分类学(修订版)的知识维度和认知过程维度对初中学业水平考试试卷进行分析与评价。结果显示,昆明市中考化学试卷从知识维度的四种知识类型和认知过程维度的六种认知水平方面,对学生的能力进行了全面地考查。这体现了考试的基础性与公平性,试题注重对不同能力的全面考查与情境的创设,且试题排布具有逻辑性,为教师教学方案和方法的确定提供方向。

摘要： 高校思政课教学的"政治性和学理性相统一""价值性和知识性相统一"的过程,是一个不断体现高校思政课所渗透的"政治维度""知识维度""生活维度"的过程,决定了高校思政课在具体教学中必须坚持阶级向度、真理向度、实践向度,对大学生进行主流意识形态教育,引导大学生学习客观知识,培养大学生的日常生活能力,最终形成高校思政课所独具的"三线"育人目标,即"高线"理想信念目标:帮助大学生确立马克思主义信仰和树立中国特色社会主义共同理想;"中线"理论目标:培养大学生真学真懂真信真用马克思主义;"低线"价值目标:把大学生培养成德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人.在具体教学中有效落实"三线"育人目标,关键要从教材知识体系的建构、教师教学实效的推进、教学方式方法的创新三方面着手,重点做到专题化整合内容形成系统性的"三线"育人知识体系,科学化协同专业内外教师参与到系统的"三线"育人环节,多样化运用教学方式助力"三线"育人目标实现.

摘要： 近年来,随着教育改革工作的推进与开展,生物教师针对生物教学模式进行了深入的探究和分析。其中学科内容及考试要求细目表在知识获取、能力达成、素养构建过程中成为了基础性实用工具。大量教学实践表明,突破知识维度从而探究能力层次是教学活动需要攻克的难关。基于此,浅谈通过能力细目表的合理创建与设置,调整教学方案,促进学生实现知识到高级认知能力的转化。

摘要： 当下语文教学因各种原因,在实际教学中忽视语文教学的生成性与创造性,过分追求语文知识维度的教学与语文应试教育的实效,使语文教学趋于肤浅。而真正的语文教学应该呈现出复杂化、立体化和多元化。应该引导对真正意义上的语文教学的深度追求,达到人文性与工具性完美结合的审美境界,让语文课更有深度审美。

摘要： 要培养学生深度学习的能力,教师首先要改变自身的教学方式,从深度教学做起.没有认知过程的参与,接收到的"概念性知识"和"程序性知识"也会变成死知识.深度教学要把内容标准转化为认知标准,把数学从关注知识维度上升为学生认知过程维度,才能避免教师成为知识的"搬运工",才能发展学生思维,培养学生深度学习的能力.

摘要： 培养学生的政治认同素养是思政课教学的核心任务。要让学生“知行统一”,实现政治认同素养落地,应从学生学习的几个维度进行有效引导,要从教学实际出发,基于学生发展的需要不断完善优化。

摘要： 国内学者对自主创新定义的研究已经很多,但深入比较自主创新三种模式的研究还比较少见,缺乏对它们特征差异的具体而深入的讨论。从基于知识的观点出发,在知识的三个维度上对三种自主创新模式的区别以及它们对创新来源、创新成本和创新有效性的不同影响进行探讨,提出相关假设,并用270家企业的数据对提出的假设进行实证检验。研究结果表明：三种创新模式有关的知识隐性、系统性、复杂性都不同；原始性创新最倾向于从企业内部获取且对创造企业竞争优势的作用最大；集成创新有关的知识复杂性最大,且创新成本最高。最后讨论了基于知识观的研究视角和实证结果对于管理实践的意义。

摘要： 国内学者对自主创新定义的研究已经很多,但深入比较自主创新三种模式的研究还比较少见,缺乏对它们特征差异的具体而深入的讨论。从基于知识的观点出发,在知识的三个维度上对三种自主创新模式的区别以及它们对创新来源、创新成本和创新有效性的不同影响进行探讨,提出相关假设,并用270家企业的数据对提出的假设进行实证检验。研究结果表明：三种创新模式有关的知识隐性、系统性、复杂性都不同；原始性创新最倾向于从企业内部获取且对创造企业竞争优势的作用最大；集成创新有关的知识复杂性最大,且创新成本最高。最后讨论了基于知识观的研究视角和实证结果对于管理实践的意义。

摘要： 国内学者对自主创新定义的研究已经很多,但深入比较自主创新三种模式的研究还比较少见,缺乏对它们特征差异的具体而深入的讨论。从基于知识的观点出发,在知识的三个维度上对三种自主创新模式的区别以及它们对创新来源、创新成本和创新有效性的不同影响进行探讨,提出相关假设,并用270家企业的数据对提出的假设进行实证检验。研究结果表明：三种创新模式有关的知识隐性、系统性、复杂性都不同；原始性创新最倾向于从企业内部获取且对创造企业竞争优势的作用最大；集成创新有关的知识复杂性最大,且创新成本最高。最后讨论了基于知识观的研究视角和实证结果对于管理实践的意义。

摘要： 国内学者对自主创新定义的研究已经很多,但深入比较自主创新三种模式的研究还比较少见,缺乏对它们特征差异的具体而深入的讨论。从基于知识的观点出发,在知识的三个维度上对三种自主创新模式的区别以及它们对创新来源、创新成本和创新有效性的不同影响进行探讨,提出相关假设,并用270家企业的数据对提出的假设进行实证检验。研究结果表明：三种创新模式有关的知识隐性、系统性、复杂性都不同；原始性创新最倾向于从企业内部获取且对创造企业竞争优势的作用最大；集成创新有关的知识复杂性最大,且创新成本最高。最后讨论了基于知识观的研究视角和实证结果对于管理实践的意义。

摘要： 本发明提供一种基于事理逻辑和实体知识的多维度图谱融合方法，包括：获取事理图谱中第一事件节点中的第一事件名词，确定相对应的第二事件节点，获取第二事件节点中的第二事件名词；确定与第一事件名词所对应的第一实体节点，以及第二事件名词所对应的第二实体节点；在第一事件节点与所述第一实体节点之间建立第一融合连接路径，在第二事件节点与所述第二实体节点之间建立第二融合连接路径；根据第一事理逻辑在第一实体节点与第二实体节点之间建立三元组关系；根据所述第一事理逻辑对所述三元组关系更新；基于所述第一融合连接路径、第二融合连接路径、建立的三元组关系、更新的三元组关系形成融合后的多维度图谱。

摘要： 本发明公开了一种基于多维度知识蒸馏的轻量级图像超分辨率重建方法，该方法步骤包括：教师网络预处理；数据集预处理生成低分辨率图像；将低分辨率图像输入构建的学生网络中，输出学生网络重建的超分辨率图像；将低分辨率图像输入到多个教师网络中用于得到重建的超分辨率图像组；将学生网络重建的超分辨率图与教师网络重建的超分辨率图像组分别进行L1损失和感知损失计算，通过反向传播更新训练得到最终的学生网络模型；将低分辨率图片输入最终的网络模型，输出超分辨率图像。本发明的超分辨率训练方式减少了参数量，获得与成对数据训练出来的全监督教师网络可比的指标和视觉效果，同时模型大小得到了有效减少，与传统训练方式相比有明显提升。

摘要： 本发明涉及一种多维度工装设计知识组件构建方法，属于知识工程和数字化设计领域。该方法从工装设计过程的过程维度、对象维度的角度来构建多维度工装知识组件，实现工装设计过程知识的有效组织、管理和使用。主要包括设计规则知识、参数化和三维模型等工装设计领域的相关设计资源。根据不同类型的知识，采用一种结构化的方法来组织规则，明确知识组件内知识的运用并完成特定设计任务的运转模式。本发明实现了决策的自动化推理过程，减少了在工装设计过程中的人为干预。知识组件运行过程中，设计人员输入的参数值直接决定了知识组件的运行结果，实现从用户输入需求到输出结果的流程一体化，减少了知识组件内部执行任务时的人机交互部分。

摘要： 本发明公开了基于多维度信息和知识网络的在线教育系统资源推荐方法，该在线教育系统资源推荐方法包括以下步骤：S1、构建在线网络学习推荐系统，导入用户的基础信息并关联多网络学习平台；S2、设计知识网络管理引擎，并初步筛选用户的基础信息；S3、基于知识网络管理引擎搭建知识网络，聚合多网络学习平台；S4、将筛选用户的基础信息对应分配至多网络平台中；S5、采用AdaBoost算法更新多网络平台中用户的基础信息的权重，根据更新的权重对多网络平台中用户的基础信息再分配。该在线网络学习推荐系统，将若干用户与若干平台相关联，利用AdaBoost算法，将用户精准的划分成若干样本，进行精准的推荐。

摘要： 本发明提供一种基于事理逻辑和实体知识的多维度图谱融合方法，包括：获取事理图谱中第一事件节点中的第一事件名词，确定相对应的第二事件节点，获取第二事件节点中的第二事件名词；确定与第一事件名词所对应的第一实体节点，以及第二事件名词所对应的第二实体节点；在第一事件节点与所述第一实体节点之间建立第一融合连接路径，在第二事件节点与所述第二实体节点之间建立第二融合连接路径；根据第一事理逻辑在第一实体节点与第二实体节点之间建立三元组关系；根据所述第一事理逻辑对所述三元组关系更新；基于所述第一融合连接路径、第二融合连接路径、建立的三元组关系、更新的三元组关系形成融合后的多维度图谱。

摘要： 本发明属于电力系统技术领域，更具体地，涉及一种基于知识矩阵跨维度迁移的电网调度快速优化方法。首先构建不含弹性资源的源电网系统和包含弹性资源的目标电网系统，并对典型日在源电网系统中进行预学习，得到优化后的知识矩阵作为电网调度的历史知识并构成源任务知识库；然后以净负荷为相似性衡量特征得到与目标任务距离最小的源任务，构建该源任务与目标任务间相似状态、动作的索引矩阵；最后按照索引矩阵将该源任务的调度知识迁移至目标任务，加快目标任务的优化求解。本发明基于强化学习提出一种知识矩阵跨维度迁移方法，解决了状态动作空间维度不同时调度知识不能直接迁移的问题，有效地加快了算法的优化求解速度。

摘要： 本发明公开了一种基于多维度构建知识图谱的对公营销方法和系统，属于人工智能领域，方法包括：分析企业关系，进行实体、关系和属性的抽取，构建多个企业知识图谱并存储得到第一图数据库；计算得到第一图数据库中的图计算数据特征；根据所述企业知识图谱和图计算数据特征构建产业链关系，生成产业知识图谱；基于所述企业知识图谱和产业知识图谱，配合财务报表数据，识别企业上下游客户融资需求；展示所述企业知识图谱和产业知识图谱，展示并提供查询识别功能。本发明可用于识别产业链上下游关系，支持产业链拓客，从而实现对公营销。

摘要： 本发明公开了一种基于任意维度超复数嵌入的知识图谱表示方法，该方法主要特征在于将原始的知识图谱表示中的四元数嵌入的线性层替换成了超复数嵌入的线性层。具体包括以下步骤：1、知识图谱数据预处理，将传统知识图谱根据模型需求预处理为结构化数据；2、利用深度学习框架pytorch构造初步嵌入，并构建新的线性层，即超复数嵌入线性层，在图谱上学习实体和关系的向量表示；3、用知识图谱校验集进行校验，调整到最佳网络参数；4、对知识图谱测试集进行测试，统计结果。本发明通过改进一种已有的四元数知识图谱嵌入方法QuatE，引入超复数策略，降低了内存占用，减少了参数，同时保持了优异地嵌入结果。

摘要： 本发明公开了一种面向语句的特征维度增强的实体和关系知识提取方法及装置，方法包括：对输入语句进行向量化，得到具有上下文语义特征的向量化语句；将所述向量化语句进行实体探测与特征化以及关系探测与特征化，分别得到实体特征信息与关系特征信息；将所述向量化语句进行实体与关系联合预测，并将实体特征信息与关系特征信息作为辅助维度特征信息进行信息加强处理，得到实体与关系联合预测的特征信息；将所述实体与关系的联合预测的特征信息进行拼接或者链路预测，最终形成三元组。本发明采取了实体与关系联合抽取的方法，避免可能存在的重叠三元组和传播误差，确保了三元组信息的多样性与可靠性。

摘要： 本发明公开了一种基于汉字知识图谱的多维度智能纠错方法，包括如下步骤：(1)为了表征汉字在读音、拼音、部首结构多角度上的联系，建立汉字之间的知识图谱；(2)采用图神经网络GNN以及卷积神经网络CNN，将汉字知识图谱中不同类型的关系编码为“读音”、“字形”两种向量，再加现有的“语义”向量，共得到三个维度的特征向量；(3)设计three‑dimensional soft‑masked bert纠错模型，将字符的三维特征向量分别引入纠错模型，最终的纠错结果为三个维度的加权和值。本发明主要针对技侦领域内短文本的特点，最大程度消除错别字与人为混淆对文本分析造成的影响。