策略训练

摘要： 移动技术的发展促进了信息技术与英语高等教育的深度融合,学生通过移动终端展开课堂之外的自主学习,是目前非正式学习的主要方式。文章通过分析移动终端的特点,结合长春光华学院英语专业学生学习现状,设计了基于移动终端进行的认知策略训练计划,旨在通过该策略的训练提升学生移动终端的使用效率,增强学生的策略应用意识,同时提高学生自主学习能力。

摘要： 本文以当前人教版英语新教材为教学内容,结合新课标所提倡的学习策略培养理念,以新教材的策略训练安排为顺序,将听力策略的各项具体策略训练在各单元的听力教学中对学生进行教学训练加以实践,从而指导和帮助学生掌握系统的认知听力策略,提高学生的听力理解能力.

摘要： 听力是高中英语的重要部分之一,在高中英语教学中加强对听力策略的训练,能够促进学生在听力过程中的策略运用,进而有效的提升学生英语听力能力及水平。本文从高中英语听力教学所存在的问题进行分析,探究有效的听力策略训练措施,为高中学生英语听力水平的提升提供一定的参考价值。

摘要： 新时期,中学英语阅读教学的重要性已得到广泛的关注,如何提高初中生的英语阅读水平一直是很多研究人员和英语教师共同关心的话题.本文主要根据英语阅读策略理论,通过对八年级学生英语阅读策略进行有效的训练,学生通过在阅读中使用相关学习策略以增强阅读能力,提高阅读速度.施教者在实验中不断总结、反思和调整实验方案和内容,促进了自身的专业素养和能力.

摘要： 词汇学习是外语学习的重要组成部分,在中等职业学校英语教学中有着重要的地位.目前中职学校的学生词汇量非常有限,这是造成英语学习困难的主要因素之一.要改变词汇记忆方法单一、记忆效率低的现状,必须对学生进行词汇记忆策略的训练,以提高学生的记忆效率,从而促进学生的学习兴趣和学习自主性,树立学习英语的自信心.

摘要： 本文从英语阅读策略着手,让学生获得较好的阅读效果和理想的阅读速度,提高学生的英语阅读效率和阅读水平,增强学生学习英语的自信心,并在此基础上有意识地发展良好的阅读习惯和有效的阅读策略.

摘要： 针对某型涡轴发动机维修训练需求,从系统总体设计出发,构建发动机虚拟样机,设计了包括原理教学、部附件拆装、故障诊断录入与统计、分析的辅助训练系统,并采用VC.NET集成各个模块预以实现.

摘要： 针对某型涡轴发动机维修训练需求,从系统总体设计出发,构建发动机虚拟样机,设计了包括原理教学、部附件拆装、故障诊断录入与统计、分析的辅助训练系统,并采用VC.NET集成各个模块预以实现.

摘要： 针对某型涡轴发动机维修训练需求,从系统总体设计出发,构建发动机虚拟样机,设计了包括原理教学、部附件拆装、故障诊断录入与统计、分析的辅助训练系统,并采用VC.NET集成各个模块预以实现.

摘要： 针对某型涡轴发动机维修训练需求,从系统总体设计出发,构建发动机虚拟样机,设计了包括原理教学、部附件拆装、故障诊断录入与统计、分析的辅助训练系统,并采用VC.NET集成各个模块预以实现.

摘要： 目的：对参加训练的医护人员晕船适应和晕船适应消失时间情况进行调查和分析。方法：调查分析三批次随医院船出海训练的医护人员共221人。结果：在航行中首次遇风浪时，发生不同程度晕船的有133人，晕船率为60. 2%。出海≤5次的医护人员晕船病发生率明显高于出海次数>5次的医护人员(P<0.01)，不同间隔出海时间对医护人员晕船病发生率有明显影响，间隔时间短的晕船病发生率低，间隔时间长晕船病发生率高(P< 0.O1)。出海训练次数多的医护人员抗晕船能力明显高于训练次数少的医护人员(p<0.01)。结论：医护人员要提高抗晕船能力，最好是经常出海训练。

摘要： 目的：对参加训练的医护人员晕船适应和晕船适应消失时间情况进行调查和分析。方法：调查分析三批次随医院船出海训练的医护人员共221人。结果：在航行中首次遇风浪时，发生不同程度晕船的有133人，晕船率为60. 2%。出海≤5次的医护人员晕船病发生率明显高于出海次数>5次的医护人员(P<0.01)，不同间隔出海时间对医护人员晕船病发生率有明显影响，间隔时间短的晕船病发生率低，间隔时间长晕船病发生率高(P< 0.O1)。出海训练次数多的医护人员抗晕船能力明显高于训练次数少的医护人员(p<0.01)。结论：医护人员要提高抗晕船能力，最好是经常出海训练。

摘要： 目的：对参加训练的医护人员晕船适应和晕船适应消失时间情况进行调查和分析。方法：调查分析三批次随医院船出海训练的医护人员共221人。结果：在航行中首次遇风浪时，发生不同程度晕船的有133人，晕船率为60. 2%。出海≤5次的医护人员晕船病发生率明显高于出海次数>5次的医护人员(P<0.01)，不同间隔出海时间对医护人员晕船病发生率有明显影响，间隔时间短的晕船病发生率低，间隔时间长晕船病发生率高(P< 0.O1)。出海训练次数多的医护人员抗晕船能力明显高于训练次数少的医护人员(p<0.01)。结论：医护人员要提高抗晕船能力，最好是经常出海训练。

摘要： 目的：对参加训练的医护人员晕船适应和晕船适应消失时间情况进行调查和分析。方法：调查分析三批次随医院船出海训练的医护人员共221人。结果：在航行中首次遇风浪时，发生不同程度晕船的有133人，晕船率为60. 2%。出海≤5次的医护人员晕船病发生率明显高于出海次数>5次的医护人员(P<0.01)，不同间隔出海时间对医护人员晕船病发生率有明显影响，间隔时间短的晕船病发生率低，间隔时间长晕船病发生率高(P< 0.O1)。出海训练次数多的医护人员抗晕船能力明显高于训练次数少的医护人员(p<0.01)。结论：医护人员要提高抗晕船能力，最好是经常出海训练。

摘要： 军人心理素质在军人个体素质中处于的核心层次，起着中介和核心的作用。良好的军人心理素质是增强军队战斗力、打赢未来战争的重要保障。本文介绍了有关军人心理素质概念的研究，阐述了军人心理素质的成分与测评，浅谈了军人心理素质特点和训练的研究，提出研究展望。

摘要： 军人心理素质在军人个体素质中处于的核心层次，起着中介和核心的作用。良好的军人心理素质是增强军队战斗力、打赢未来战争的重要保障。本文介绍了有关军人心理素质概念的研究，阐述了军人心理素质的成分与测评，浅谈了军人心理素质特点和训练的研究，提出研究展望。

摘要： 本申请涉及人工智能以及无人驾驶领域，提供了一种训练用于生成自动驾驶策略的控制策略模型的方法和装置，首先利用低维训练数据确定隐特征空间和定义在该隐特征空间上的策略函数，随后以该隐特征空间为目标，监督将高维训练数据映射到该隐特征空间的编码器的训练，随后将该编码器和上述策略函数应用于真实交通环境，即，输入从真实交通环境中获取的高维数据，从而可以利用高维数据直接获得可用的自动驾驶策略。

摘要： 本发明涉及一种具有综合康复训练策略的预适应训练系统，属于康复训练系统领域。该系统包括采集模块、信号处理与控制模块以及训练模块；采集模块用于采集用户生理参数和信息；信号处理与控制模块根据采集到的生理参数进行计算处理，并控制和调节其他各个模块；训练模块包含不同类型的康复训练模式，用于接收信号处理与控制模块的命令，执行训练的具体操作。本发明在实现预适应训练的基础上，还增加了肌肉训练和体外反搏训练，进一步提高了预适应训练系统的利用率，满足了用户多样化的康复训练需求，提高了用户的使用体验。

摘要： 本发明涉及追捕技术分析技术领域，具体是涉及用于形成追捕策略的强化学习模型训练方法和训练装置。本发明逃跑者的控制量并不是确定性的，而是根据追捕者的信息给出的控制量，即逃跑者与追捕者进行了交互，这与实际追捕过程中逃跑者会根据追捕者的信息而做出相应的逃跑策略上的改变是一致的，追捕强化学习模型再根据改变之后的逃跑策略而给出追捕者的追捕策略。如此往复地对追捕强化学习模型进行训练，这样等到的已训练追捕强化学习模型应用到实际追逃过程中，即便逃跑者针对追捕者改变了逃跑策略，追捕者依然能够精准地实现对逃跑者的追捕，从而增加了已训练的追捕强化学习模型的鲁棒性。

摘要： 训练和/或使用高级策略模型和低级策略模型两者进行移动机器人导航。在每次迭代中使用高级策略模型生成的高级输出指示在导航到导航目标时机器人运动的对应高级动作。在每次迭代中生成的低级输出基于针对该迭代确定的对应高级动作，并基于对该迭代的(一个或多个)观察。训练低级策略模型，以生成定义(一个或多个)低级动作的低级输出，与高级动作相比，该低级动作更精细地定义机器人运动—并生成避开障碍物和/或高效(例如，距离和/或时间效率)的(一个或多个)低级动作。

摘要： 本申请提供了一种训练用于生成自动驾驶策略的控制策略模型的方法和装置，首先利用低维训练数据确定隐特征空间和定义在该隐特征空间上的策略函数，随后以该隐特征空间为目标，监督将高维训练数据映射到该隐特征空间的编码器的训练，随后将该编码器和上述策略函数应用于真实交通环境，即，输入从真实交通环境中获取的高维数据，从而可以利用高维数据直接获得可用的自动驾驶策略。

摘要： 本申请实施例提供一种训练策略模型的方法、确定广告投放策略的方法和装置，该训练策略模型的方法包括：获取与广告投放相关的样本信息和网络参数；根据第一时刻的状态、第二时刻的状态、第一时刻的广告投放策略、第一时刻的奖赏值和第一网络参数，计算评价网络的损失值；利用评价网络的损失值对第一网络参数进行更新，得到第三网络参数；根据第一时刻的状态、第一时刻的广告投放策略、第二网络参数和第三网络参数，计算第二网络参数的梯度；根据第二网络参数的梯度，对第二网络参数进行更新。本申请实施例通过上述方案训练得到的策略模型，能够精准地确定广告投放策略，从而能够提升广告投放效果。

摘要： 本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种AI对象的策略预测模型训练方法、计算机设备及存储介质；本申请提供的技术方案，能够基于获取到模拟环境的实时状态信息以及AI对象的实际行为反馈，训练出一种输出策略的预测模型。在进行模型推理时，能给出明确的策略，更具有解释性，使用户能更好的利用该模型。同时，本申请实施例提供的技术方案能够根据环境的实时改变做出相应的决策，可以提高AI的灵活性。

摘要： 本发明公开了一种利用策略模型辅助训练的GP世界模型及其训练方法，该GP世界模型包括用于训练世界模型的损失函数，所述的损失函数包括第一损失函数和第二损失函数，所述的第一损失函数为GP世界模型的自有损失函数，所述第二损失函数为策略模型的损失函数，训练方法包括：S1.世界模型利用损失函数更新模型参数；S2.策略模型利用损失函数更新模型参数，并保存本次训练中每一步的；S3.对取平均值作为后代入，用于下一次世界模型的训练。本发明提出通过策略模型辅助训练GP世界模型方法的训练机制，能够利用策略训练的稳定性来达到调制训练世界模型的目的，从而提高世界模型的训练效果和性能。

摘要： 一种基于课程强化学习的机器人策略训练系统及训练方法，它属于无人系统自主决策与控制领域。本发明解决了现有方法在针对于机器人的策略训练方面难以获得好的决策与控制效果的问题。本发明针对异构多机器人不同类型的任务模式，以复杂环境的动力学模型为输入，构建基于课程学习的多机器人联合任务决策课程学习训练架构。考虑训练过程中任务难度的循序渐进，建立基于复杂环境动力学模型的参数自主生成算法和目标自主生成算法。然后在此基础上，建立课程难度评估与标校算法，反馈给自优化强化学习算法。本发明方法可以应用于无人系统的自主决策与控制。

摘要： 本发明涉及一种基于策略梯度强化学习的智能任务调度策略训练方法，主要包括基于强化学习的任务调度序列数据生成和基于策略梯度强化学习的任务调度策略训练方法；本发明将任务调度问题抽象成一种强化学习的过程，使用策略梯度下降训练网络模型，提出一种结合多维度任务状态矩阵、调度策略矩阵和奖励函数的调度策略训练方法，提高了任务调度策略的训练效率，降低了任务的总体运行时间。