终身学习社会

摘要： ◎亚洲篇日本：迈向终身学习社会…………马来西亚：为了民族整合和国家发达

摘要： 亚洲篇 日本：迈向终身学习社会……马来西亚：为了民族整合和国家发达）北美篇 为每个学生的发展奠定基础和拓展空间——美国高中教育和课程改革丰寓多彩，别有洞天——加拿大教育与课程改革

摘要： 步入21世纪后，伴随着欧洲一体化进程不断深入，欧盟的职业教育与培训在政策与实践两个层面都经历了转折性的变化。在这一历程中，欧盟教育与培训的发展经验已引起了世界各国的关注，其发展的目标、理念、政策工具的开发与实施等逐渐成为国内外学者们研究的热点。当前中国经济社会发展面临着或经历着许多与欧盟相近的问题，

摘要： 随着信息和网络技术的快速发展，信息技术已经渗透在人们生活的各个方面。信息技术的快速发展，为社区教育信息的标准化提供了技术支持，城市信息基础设施日臻完善也为社区教育信息化提供了物质基础。

摘要： 建立学习型社会，主要是向学习型社会转变，以此构建终身制教育体系，是中国教育改革的发展与必然趋势，是发展社区教育信息化的趋势，也能够最大限度地实现资源的共享，以此最终实现终身制社会的学习。

摘要： 我国成人高等教育已经走过六十个春秋,对推动高等教育的普及与发展,满足我国工业化进程中国民经济社会发展对各类人才的需要,加快社会文明进步等,都起到了重要作用。但是,随着我国高等教育的大众化和普及化,越来越多的人可以通过选择接受全日制高等教育来实现他们的求学需求,成人高等教育面临着越来越尴尬的局面。

摘要： 2013年,福建省终身教育工作要按照党的十八大提出的＂积极发展继续教育、完善终身教育体系＂要求,认真贯彻省委九届六次全会精神和福建省中长期教育规划纲要,落实《福建省终身教育促进条例》（以下简称《条例》）,着力加强终身教育制度建设,着力加快终身学习基地和服务平台建设,着力推进终身学习社会网络建设,不断提升学习型社会的支撑和服务能力,重点做好以下几项工作。

摘要： 提出了大学的自身定位决定了继续教育办学指向的社会分工基本观点.以安徽工业大学为例,总结了工科大学继续教育学历教育中招生规模结构、学历层次结构和学习形式结构比例3个重要量化指标合理控制调整,以及非学历教育培训校企合作创新发展的积极经验.根据国家中长期教育改革和发展规划纲要提出的新时期战略目标和工作方针,结合学校的办学定位实际,提出并阐释了教学研究型大学继续教育“十二五”改革与发展的方向任务和服务引领终身学习社会构建的实践路径.

摘要： 近年来我国大学不断扩招．高考报考人数又逐年递减．职业院校生源严重不足．加之职教毕业生大多只能就业．发展出路较为单一，严重阻碍了职业院校的发展。邻国日本因“少子化”现象严重．已进入“大学全人”时代．但其职业院校的发展并未受到影响．而是通过采取拓宽职教毕业生出路的一系列措施．形成了具有多样化、个性化和特色化的职业教育体系．拓宽了职业毕业生的就业门路：形成了职教与普教相互衔接的教育体系．提高了职教毕业生的升学机会．体现了日本向终身学习社会的过渡。分析日本职业院校在拓宽职教毕业生出路方面采取的策略．可为我国职业教育的发展提供一定的参考。

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。