终身学习意识

摘要： 德国著名文学家歌德曾言:“读一本好书,就是和许多高尚的人谈话。”阅读是利于形成终身学习意识的高效方法,是提升思想境界的便捷途径。阅读是一切学科的基础,良好的阅读能力是学生理解终身学习理念的前提条件,是获得思想情感教育的有效手段;阅读水平的提升对于语文能力水平的整体提升至关重要。冯梦龙言:“要知天下事,须读古人书。”学生通过阅读,能够汲取前人智慧,习得课本以外的几千年文化沉淀下来的精髓,从而在阅读中开阔眼界、提高认知水平,树立正确的世界观、人生观和价值观。

摘要： 随着教育改革的落实,培养学生核心素养成了教学中的重要目标。教师要引导学生掌握学习方法,提升学生的综合素养与能力。在基于核心素养导向的高中物理教学中,教师更需要重视对学生学习兴趣的充分调动,落实因材施教,帮助学生树立终身学习意识,提高学生的探究能力、创新能力,促进学生健康、全面发展。

摘要： 我国新时代教育高质量、内涵式发展对未来要充实到基础教育一线的职前英语教师,即高校英语师范专业学生的职业素养提出了更高要求。针对当前职前英语教师职业素养培育过程中出现的诸多问题,提出增强职业认同感、提升专业化水平、优化职业素养评价机制、培养终身学习意识和能力等措施,以期提升职前英语教师的职业素养,推动我国基础英语教育的高质量发展。

摘要： 少年强则国强,青少年是国家的未来,民族的希望。党的十八大把立德树人作为教育的根本任务,与此同时,学生学习品质的形成,意志力的锤炼,在育体中育心逐渐被提上日程。因此,小学生正确价值观的树立、终身学习意识和行为习惯的养成教育就显得尤为重要。笔者在小学体育教学中从"自、质、智、制"四方面展开研究,以此来全面提升小学生的综合素养。

摘要： 高校图书馆阅读推广多元化的重要价值不仅体现在发挥图书馆传授知识与传播信息的本职功能上,也在于其有助于培养读者自主学习与终身学习意识与能力。但传统模式下的图书馆阅读推广存在一些普遍问题,比如被动有余主动不足,形式刻板内容简单等。

摘要： 作为新课程下英语核心素养培养的核心目标之一,文化品格关系学生英语学科知识的可持续发展以及终身学习意识的形成。在高中阶段的英语学习让学生们积累了大量的词汇和语法,这使得学生的英语语言的使用能力得到了很大的提升,当下高中英语教学开展的教学目标就是提升学生的文化品格。因此本文以此为说明对象,对其展开了深入的分析和研究。

摘要： 在高中课程当中,体育教育课程是素质教育工作中必不可少的一部分,有效的体育教学活动能够增强同学们的体魄,为其更好的学习和生活奠定良好的基础。本篇文章就将深入研究在高中阶段体育教学活动中培养同学们终身体育意识的价值作用,当前高中体育教学活动中的漏洞,以及具体有效的教学措施,希望能够给相关工作者一些启迪和帮助。

摘要： 在高中课程当中,体育教育课程是素质教育工作中必不可少的一部分,有效的体育教学活动能够增强同学们的体魄,为其更好的学习和生活奠定良好的基础。本篇文章就将深入研究在高中阶段体育教学活动中培养同学们终身体育意识的价值作用,当前高中体育教学活动中的漏洞,以及具体有效的教学措施,希望能够给相关工作者一些启迪和帮助。

摘要： 一、问题提出世界上许多国家,包括我国都已经把全民阅读作为软实力建设的重要措施。阅读作为学习的起点、路径和延伸,是学生终身学习意识和能力的体现,然而,一线学校的阅读教学中普遍存在种种问题:例如,阅读课程的开设集中在语文或英语学科;阅读教学中由“教”到“学”的转型不深入,缺少阅读问题意识的培养;“整本书的阅读”学习路径指导不足;中小学的阅读教学各自为政,很少针对阅读能力的发展进行九年一贯性的梯度建构,帮助学生实现自然过渡等。

摘要： 随着工程教育认证工作的逐渐开展,终身学习逐渐成为学生一种必备能力,终身学习意识和能力的培养成为高等教育一项重要的教学实践内容.然而,现有的教学模式和考核方式,以知识传授为主,缺乏对学生终身学习和自主学习意识和能力的培养.教学实践中,老师更加重视学生是否掌握了教学大纲中规定的知识,对于学生毕业以后是否能够具备继续通过使用网络等工具获得职业所需知识相关问题重视不够,缺乏有效的学生自主学习能力和意识培养的有效手段.本文针对学生终身学习意识和能力培养方式开展探索,提出了相应的教学模式和考核方式,对于促进学生终身学习能力的培养和提高具有一定的意义.

摘要： 本发明公开了一种基于自动神经网络的具有终身学习能力的高光谱分类方法。本发明步骤为，S1：对原始数据进行传统的主成分分析；S2：将数据随机划分为训练集、验证集和测试集；S3：将训练集样本输入到卷积神经网络中进行处理，当运行于第一个任务时，基于数据样本和给定的自动神经网络设定参数空间，分析不同网络结构性能，完成搜索后，记录模型验证集准确率，根据验证集准确率采用最高性能模型；S4：根据结果计算损失，再通过反向传播修改网络参数，不断重复上述训练过程；S5：将测试集样本放入分类模型中，对提取的特征进行处理，进行分类预测。通过Softmax作为输出层，实现分类计算。本发明能够明显提升在多种高光谱图像连续进行分类的效果。

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： 本发明涉及一种基于云端终身学习的动力电池热失控风险评估方法，包括如下步骤：云端数据清洗：整车T‑box将BMS采集的动力电池各性能参数数据实时上传至云端，并对上述数据进行清洗，然后形成单车数据集；计算动态特征元素导致热失控概率以及基于多因素动态可靠度函数的热失控概率：通过提取单车数据集中的与热失控相关的动态特征元素以及相关因素的可靠度函数，基于动态特征元素以及可靠度函数计算其导致热失控的概率；最后，通过多源数据融合方法，将所有热失控概率进行数据融合，最终计算得到动力电池综合热失控风险评估和综合热失控概率。本方法通过对动力电池全生命周期热失控概率计算参数的动态调整，提升了预测的准确性以及实用性。

摘要： 本发明涉及多语种终身学习的语音识别方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明首先结合连续时序分类和Transformer算法对单一语种的语音训练语音识别模型；其次，当有新语种识别任务加入时，衡量该语种和已识别语种的相似度；然后，使用基于相似度的正交权重修正算法对模型的梯度下降方向进行修正；最后，使用新语种训练多语种语音识别模型，实现多语种的语音识别。本发明能够在保证已学习语种识别能力的同时，在线学习新语种并更新模型，加快了新语种的学习速度，提升了模型对于多个语种的识别性能。