终身发展

摘要： 对学生思想品德影响比较大的是班级,对学生德育工作做得较多的是班主任。促进学生健康成长是学校一切工作的出发点和落脚点,这就要求班主任在班级德育工作中要以情感人,以理服人,依据“育人为本、德育为先”的原则,和学生多谈心、多交流,同时争取家长的支持,帮助学生形成良好的修养和行为习惯,通过德育工作为学生的终身发展奠定良好的道德基础。

摘要： 对企业用人需求进行调研,对校企合作模式进行对比和分析,通过创办“公益型”企业实施项目课程教学改革,从而促进专业建设、提高就业质量、增加品牌效益。

摘要： 授之以鱼不如授之以渔.当今社会,科学知识飞速更新与换代,如果不能坚持持续不断地学习,就不能紧跟时代发展的脚步,从而在经济与社会发展的大潮中落伍.物理核心素养中关于终身发展的论述,也表明了终身学习在人一生发展中不可忽视的地位.而要真的达到终身学习,就要获取学习之“渔”,阅读则是学生必须掌握的众多学习之“渔”中必备的“渔”.

摘要： 2021年,是“十四·五”开局之年,也是高质量发展年,全面提升幼儿园教育质量刻不容缓,随着幼儿园课程改革的不断深入,北师大版幼儿园课程资源包的使用及培训情况究竟如何呢?经过对嘉峪关市部分公办园和民办园园长、教研员及教师的电话访谈和实地调研,梳理了各园在课程实施中的困惑和思考,归纳提炼了课程资源使用及培训的经验成果,在此对嘉峪关市幼儿园课程实践的现状进行分析和反思。

摘要： 基础教育的任务不仅仅是传授知识,更重要的是要让学生掌握学习方法,快乐学习,给学生创设一种宽松的教学氛围,让学生感受到学习的乐趣。《新课程标准》指出:“阅读是学生的个性化行为,不应以教师的分析来代替学生的阅读实践。应让学生在主动积极的思维和情感活动中,加深理解和体验,有所感悟和思考,受到情感熏陶,获得思想启迪,享受审美乐趣。”

摘要： 我国作为世界闻名的礼仪之邦,历来重视礼仪教育。礼仪教育不论是对于幼儿自身,还是对于教师的班级管理工作而言,都具有非常重要的作用。而且3—6岁正处于性格塑造的关键时期,这一阶段的礼仪教育对于幼儿的终身发展都会产生深远的影响。文章主要从幼儿、教师、社会三个角度总结幼儿礼仪教育的重要性,然后就幼儿礼仪教育的原则和实施方法提出建议,以期为幼儿园教师提供更多幼儿礼仪教育方面的参考。

摘要： 培育顺应全媒体融合发展趋势的信息素养是提升旅游专业人才培养质量的重要举措,更是满足旅游产业发展需要的必然要求。通过文献梳理和理论分析,对全媒体融合背景下旅游专业信息素养的发展变化、内涵构成、价值意蕴与培育策略等问题进行研究。在全媒体时代培育旅游专业学生的信息素养,有利于道德品质塑造、自主学习辅助、创新创业激励、终身发展助力,并对旅游产业发展促进等方面发挥重要作用。由信息意识、信息知识、信息能力和信息道德等维度和要素内容构成的旅游专业信息素养结构模型,可以为信息素养教育提供分析框架与解决方案。

摘要： 生涯教育关注人的终身发展。传统高中生涯教育主要为选科与升学做准备,容易出现教育力量薄弱、实施途径单一、偏重学科选择、过于信奉测验等偏差,生涯教育效果不显著。针对这一状况,长沙市雅礼中学构建学校、家庭、高校、社会“四位一体”生涯教育模式,促进学生终身发展。

摘要： 融合爱国主义和核心价值观教育的物理课堂,会为新时代社会主义培养充满正能量的接班人;寓教于乐融合幽默充满爱的物理课堂,会为新时代社会主义培养积极阳关的接班人;科学严谨实事求是勇于创新的物理课堂,会为新时代社会主义培养严谨求实勇于挑战的接班人.

摘要： 培育顺应全媒体融合发展趋势的信息素养是提升旅游专业人才培养质量的重要举措,更是满足旅游产业发展需要的必然要求.通过文献梳理和理论分析,对全媒体融合背景下旅游专业信息素养的发展变化、内涵构成、价值意蕴与培育策略等问题进行研究.在全媒体时代培育旅游专业学生的信息素养,有利于道德品质塑造、自主学习辅助、创新创业激励、终身发展助力,并对旅游产业发展促进等方面发挥重要作用.由信息意识、信息知识、信息能力和信息道德等维度和要素内容构成的旅游专业信息素养结构模型,可以为信息素养教育提供分析框架与解决方案.

摘要： 课程改革呼唤学习方式创新.核心素养的全局性、综合性、高阶性、终身性等特征要求更加具有穿透力、聚合力、提引力、持续力的新型学习方式.学习学术超越并包含了学习、学术性学习,作为更高层次的学习形态因应学生核心素养发展的需求.具体而言,学习学术穿透理论与实践两大领域,整合'人与自我''人与工具''人与社会'的多重关系,养成全面素养体系;以真实性问题促使学生全情投入,综合发展核心素养;凸显学生'形成中的专家'角色,发展其高阶品格与能力;培养元认知能力,构建'世界图景'的底层逻辑与核心结构,强化核心素养的终身发展价值.

摘要： 本发明公开了一种制备终身核不育水稻及用该终身核不育水稻培育杂交水稻的方法。所述终身核不育水稻的制备方法是用光温敏核不育系与低温敏核不育系杂交得到终身核不育水稻。培育杂交水稻的方法是用所述终身核不育水稻与任意常规稻杂交，得到杂交水稻。以终身核不育水稻为母本、常规水稻为父本制备杂交种子，杂交F1代均正常可育。该终身核不育水稻应用于水稻杂种优势利用既可克服两系法不育系育性不稳定导致杂交制种失败的缺点；又由于父本选择范围大，与三系法相比更易于培育出优质高产的杂交水稻。

摘要： 本发明属于图像处理领域，并公开了一种基于终身学习的多类别纹理表面缺陷检测模型的构建方法。整个模型以新提出的自适应卷积/反卷积模块为基础模块，具体地，自适应卷积/反卷积模块为每个类别设置独立的卷积核/反卷积核掩膜，用于分配权重衡量模型参数与当前训练类别的相关性，并通过卷积核/反卷积核掩膜设置参数剪枝和冷冻操作，参数剪枝保证了模型在后续类别训练时，仍然有足够多的参数可以用于新类别的训练，从而更好地拟合新任务；参数冷冻保证了模型在已训练类别上的知识记忆，允许相似类别的模型参数重叠，在旧任务测试时仍然具备较高的精度。从而，使模型具备终身学习的能力，实现单个模型的多类别纹理表面缺陷检测。

摘要： 本发明公开了一种基于知识更新和知识整合的终身学习行人再识别方法和装置，具体将终身学习中任务学习过程分为知识回放，知识更新和知识整合三个阶段。知识回放接收本地任务数据和缓冲区任务数据，借助记忆模型产生的伪标签维护工作模型。与此同时，工作模型产生的响应传递到记忆模型自我更新，从而生成更优质的伪标签。这两种模式交替更新模型参数，实现双向的信息传递。任务训练结束后，进入知识整合阶段。在模型层面，本发明设计了一种滑动平均的方法实现工作和记忆模型的整合，以促进下一阶段的部署训练。在测试阶段，本发明提供了一种特征空间的整合以提升在可见和不可见域预测结果的泛化性。

摘要： 本发明公开了基于终身规划A*和速度障碍法的路径规划方法，首先根据已知的环境信息构建地图矩阵；然后使用终身规划A*算法计算已知信息下的最短路径，得到全局安全路径；智能体追踪全局安全路径的同时对局部环境进行探测；若发现未知静态障碍物，则修改地图矩阵，并更新受到地图影响的节点值，重用之前的节点值，以智能体当前位置为起始点，计算到达终点的最短路径，本发明有益效果：在目标节点没有改变的情况下，可以提高搜索效率；若发现动态障碍物，则通过速度障碍算法，从速度候选集中挑选出惩罚项最小的最佳速度对动态障碍物进行规避，让智能体在存在静态和动态障碍物的部分未知环境下进行高效的路径规划并安全规避障碍。

摘要： 本发明提供基于学分银行和大数据分析的终身学习资源智能推送系统，包括知识构建模块、资源碎片化模块、特征关联模块、智能推送模块，本发明以学习知识点的关键词构建学习树形模型，然后以树形模型为基础，对不同格式的学习资料进行划分和关键词提取，这样使书本，教学视频、音频这些需要统一较长的学习时间段的信息，得以碎片化，使之以关键词为索引，基于大数据进行可靠性匹配，使得学员时间能够得以更加充分的应用。本为学员匹配精准的学习资源，有效提高学员的学习兴趣和学习效率，以解决现有的学习匹配方法功能单一导致学员学习兴趣和学习效率低下的问题。

摘要： 本发明涉及一种用于车辆自适应路径跟踪的终身学习方法及系统，属于路径跟踪技术领域，该方法包括：采集车辆运动状态数据和与运动状态数据对应的操控数据；将采集的数据集分为多个驾驶任务训练集；初始化轨迹跟踪策略模型和梯度暂时记忆；基于平均梯度暂时记忆的学习策略，根据多个驾驶任务训练集对轨迹跟踪策略模型进行迭代训练：对每个驾驶任务训练集，根据梯度暂时记忆确定参考梯度下降方向并以参考梯度下降方向为约束训练轨迹跟踪策略模型；当每个训练集训练后，基于知识分布和知识质量，对当前梯度暂时记忆中知识进行更新；采用训练好的轨迹跟踪策略模型对待控制车辆进行路径跟踪。本发明提高了车辆自适应路径跟踪的适应性。

摘要： 本发明公开了一种基于终身学习的齿轮箱增量故障诊断方法及系统，包括以下步骤：S101：采集齿轮箱振动数据构建增量健康状态数据集，划分为不同阶段的故障诊断任务；S102：利用原始ResNet‑32网络学习初始阶段的故障诊断任务，构建初始阶段诊断模型；S103：利用初始阶段诊断模型初始化ResNet‑32双分支聚合网络，并根据新增的故障类型数量增加分类层神经元数量；S104：通过选取的典例和一阶段的故障诊断任务数据共同训练该阶段诊断模型，训练完成后，选取该阶段故障诊断任务数据的典例；S105：在后续增量阶段重复步骤S103‑S104，得到最终故障诊断模型，进行故障诊断。本发明以解决现有基于深度学习和迁移学习的故障诊断模型不能诊断实际的齿轮箱意外故障问题。

摘要： 本发明提供了一种终身学习的文本分类方法及系统，以预训练语言模型作为文本分类模型，并使用任务序列对文本分类模型进行训练得到终身学习模型；设置存储记忆；以存储记忆，根据重放频率与存储率，对终身学习模型使用稀疏经验重放的方式进行微调，对终身学习模型进行再次微调，进而使用终身学习模型对输入的文本进行预测输出，实现了：首先，降低时间复杂度从而节省了训练时间，同时，提高文本分类准确率并缓解灾难性遗忘的有益效果。

摘要： 本发明公开了一种面向终身学习的旋转机械在线智能故障诊断方法及系统，通过已采集到的历史故障数据建立初始的智能诊断模型，当逐步采集到新的故障样本数据时，采用样本增量学习的方式对智能诊断模型进行在线更新，当逐步采集到新的故障模式数据时，采用模式增量学习的方式对智能诊断模型进行在线更新采集待诊断旋转机械的数据样本，输入智能诊断模型，对旋转机械故障进行诊断。本发明通过初始模型训练、样本增量学习和模式增量学习实现智能诊断模型的终身学习，能够有效地处理数据流信息，大大降低数据的存储消耗，更有助于实际工程应用。

摘要： 本发明公开了一种基于本体指导的终身事件抽取方法，包括：获取初始事件本体中每类事件所包含的实例，并利用实例表示模型对实例进行编码得到实例表示；根据所有实例表示构建事件本体表示，事件本体表示中包含事件表示和事件之间的关系表示；根据终身事件抽取新任务得到新事件表示后，基于事件本体的公理更新旧任务中的得到的旧事件本体表示，利用新事件表示和旧事件本体表示更新新事件表示；利用构建的总损失优化实例表示模型参数和损失函数超参数；应用时，根据参数确定的实例表示模型获得新实例的实体表示后，计算实例表示与所有优化后的事件本体中事件表示的相似度，选择事件本体中最高相似度的事件表示所对应的类别为新实例的事件类别。