继续学习

摘要： 针对高分辨率液晶显示器产品(liquid crystal display,LCD)质量在线检测需求,基于深度学习提出一种LCD缺陷自动检测方法.通过设计自适应浅层特征提取层,并引入稀疏卷积结构,多维度、多尺度的提取深层特征,采用迁移学习和深度卷积生成对抗生网络扩充数据强化训练,构建基于小样本学习的LCD表面缺陷检测模型.其特征在于,采用设计的自动分割与定位预处理软件将高分辨率图像划分成适于卷积神经网络学习的图像子块,并根据模型对图像子块的判定类别和定位坐标,同时获取多类型缺陷检测结果.实验结果表明,本文模型可以有效提高检出率,并减少漏检率.

摘要： 成人继续学习投入保障机制是丹麦成人教育和继续培训体系的主要保障措施,主要包括三方协议的多元支持、国家财政层面的大力投入、社会保障层面的有效助力以及税收层面的有力补充四个层面.丹麦成人继续学习投入保障机制在提升结构性就业率、激发成人参加继续学习的积极性以及加强国家、部门和地方各级利益相关方的高水平合作方面发挥了重要作用,对认识成人教育在经济发展中的重要性,建立健全国家职业资格框架体系,提供多部门、多维度的资金和政策支持以及发展多层次、多类型、多样化的成人教育具有重要的借鉴意义.

摘要： 结合宁波引航站实际情况,通过对现有青年引航员的培养模式进行分析,试图在如何培养新进引航员以及如何引导青年引航员继续学习两方面给出一些意见.

摘要： 流通部是图书馆联系读者的“桥梁”和“纽带”．搞好流通部工作的关键是提高流通部主任的素质，在新形势下流通部主任应具备的素质包括政治、道德、知识、能力、心理等方面，要提高流通部主任队伍的素质，只有领导重视，健全各项规章制度，努力加强对流通部主任的政治、业务及相关知识的学习，才有可能．

摘要： 流通部是图书馆联系读者的“桥梁”和“纽带”．搞好流通部工作的关键是提高流通部主任的素质，在新形势下流通部主任应具备的素质包括政治、道德、知识、能力、心理等方面，要提高流通部主任队伍的素质，只有领导重视，健全各项规章制度，努力加强对流通部主任的政治、业务及相关知识的学习，才有可能．

摘要： 流通部是图书馆联系读者的“桥梁”和“纽带”．搞好流通部工作的关键是提高流通部主任的素质，在新形势下流通部主任应具备的素质包括政治、道德、知识、能力、心理等方面，要提高流通部主任队伍的素质，只有领导重视，健全各项规章制度，努力加强对流通部主任的政治、业务及相关知识的学习，才有可能．

摘要： 流通部是图书馆联系读者的“桥梁”和“纽带”．搞好流通部工作的关键是提高流通部主任的素质，在新形势下流通部主任应具备的素质包括政治、道德、知识、能力、心理等方面，要提高流通部主任队伍的素质，只有领导重视，健全各项规章制度，努力加强对流通部主任的政治、业务及相关知识的学习，才有可能．

摘要： 本发明的实施方式涉及广播继续辅助装置以及广播继续辅助装置的控制方法。技术问题是提供一种即使在产生异常时产生无声状态(AM波的输出被短时间阻断)的情况下也能够减少无声状态对收听者的影响的广播继续辅助装置以及广播继续辅助装置的控制方法。实施方式的广播继续辅助装置，具备：存储部，按照时间序列存储与输入的广播声音信号对应的广播声音数据；以及输出部，进行如下处理：基于从外部输入的异常检测信号，从上述存储部读取原本应在异常检测期间中被广播的上述广播声音信号所对应的上述广播声音数据，并在异常解除后输出所对应的上述广播声音信号。

摘要： 本发明提出了一种建筑安管人员继续教育学习系统和方法，通过设置问答单元，为学生用户提供交流的场所，当学生用户在课程制定单元学习过程中遇见问题时，可以及时向教师提问，问答单元将学生的问题整理成清单，并显示给本课程内所有学生，若本课程内有学生知道清单上问题的答案，该学生上传该问题的答案，并显示给本课程内所有学生，并从清单上剔除该问题，剔除后将该清单反馈给教师，教师给出回答，再由问答单元反馈给学生，通过上述方式，方便学生找到与相关度和可信度高的回答，在清单中剔除已经回答的问题降低教师的教程压力，提高教学质量；通过设置交流单元，可以使不同课程的学生用户相互交流，提高学生参与讨论的热情，提高学习效率。

摘要： 提供能够提高用户的说话继续的判定精度的说话继续判定方法、说话继续判定装置以及记录介质。该方法包括:对话取得步骤(S22)，取得包括对用户发出的第一时刻的系统文章(184)、继系统文章(184)之后由用户发出的第二时刻的用户文章(185)以及表示该系统文章(184)的意图的系统意图(183)的对话数据(102)；推定步骤(S23)，通过将对话数据(102)适用于进行了机器学习的模型，对表示对该用户文章(185)的应答的等待时间的预测应答延迟量(192)进行推定；状况取得步骤(S24)，取得表示用户状况的用户状况信息(1232)；判定步骤(S25)，根据预测应答延迟量(192)表示的等待时间内的用户状况信息1232，判定继该用户文章(185)之后用户的说话语句是否继续。

摘要： 实施方式的广播继续辅助装置的存储部按照时间序列存储与输入的广播声音信号对应的广播声音数据。由此，输出部进行如下处理：基于从外部输入的异常检测信号，从存储部读取原本应在异常检测期间中被广播的广播声音信号所对应的广播声音数据，并在异常解除后输出所对应的上述广播声音信号，因此，即使在异常产生时产生无声状态(短时间阻断AM波的输出)的情况下，也能够减少无声状态对收听者的影响。

摘要： 取得部取得从控制对象观测到的、表示解释变量与目标变量的组合的多个观测数据。教师用学习部基于由取得部取得的多个观测数据，对用于根据解释变量输出目标变量的模型执行学习，生成学习完毕的教师用模型。学习用数据生成部通过对由教师用学习部生成的教师用模型输入规定的解释变量，取得针对规定的解释变量的规定的目标变量，生成规定的解释变量和规定的目标变量的组合作为用于对决策树模型执行学习的学习用数据。

摘要： 本发明的基板处理装置(100)具备基板保持部(120)、药液供给部(130)、基板信息取得部(22a)、药液处理条件信息取得部(22b)、及控制部(22)。基板信息取得部(22a)取得包含硬化层厚度信息或离子注入条件信息的基板信息，该硬化层厚度信息表示处理对象基板的抗蚀层中的硬化层的厚度，该离子注入条件信息表示在抗蚀层形成硬化层的离子注入的条件。药液处理条件信息取得部(22b)基于基板信息，自学习完成模型取得表示关于处理对象基板的药液处理条件的药液处理条件信息。控制部(22)根据药液处理条件信息来控制基板保持部(120)及药液供给部(130)，以利用药液对处理对象基板进行处理。

摘要： 学习装置(100、100a、100b)具有：学习用数据取得部(109)，其取得多个学习用数据，1个学习用数据是基于包含时间序列的观察值的1个或多个时间序列数据中的1个时间序列数据的第1信息、基于包含彼此不同的至少2个预测期间的多个预测期间中的1个预测期间的第2信息、以及基于经过预测期间后的观察值的第3信息的组合；以及学习部(110)，其将组合学习用数据中的第1信息和第2信息而成的信息作为说明变量，并且将第3信息作为响应变量，使用学习用数据取得部(109)取得的多个学习用数据进行学习，生成能够推理经过指定的预测期间后的推理观察值的已学习模型。

摘要： 具备：取得包含基板在装置内的位置及在各单元内的经过时间的状态信息的状态信息取得部；具有预测在某个状态下对于进行是否从匣盒取出新的基板及搬送至哪个处理单元的行动的价值的预测模型，并将取得的状态信息作为输入，基于预测模型选择一个行动的行动选择部；以进行所选择的行动的方式发送指示信号的指示信号发送部；取得包含处理片数与等待时间的动作结果的动作结果取得部；及以处理片数越多且等待时间越短则报酬越大的方式基于取得的动作结果来计算报酬，并基于该报酬来更新预测模型的预测模型更新部。

摘要： 本发明涉及一种通过使用自适应超参数的多阶段学习对机器学习网络进行设备上学习的方法，包括：(a)当新的学习用数据满足设备上学习条件时，将当前学习分为第1阶段学习至第n阶段学习，生成第1阶段学习用数据至第n阶段学习用数据，基于多个超参数中每一个的默认值生成第1超参数集候选至超参数集候选，训练所述机器学习网络，选择性能最高的所述机器学习网络，生成为第1自适应超参数集；(b)生成第(k_1)超参数集候选至第(k_h)超参数集候选，使用第k阶段学习用数据来训练，选择性能最高的所述第(k‑1)阶段学习的机器学习网络，生成第k自适应超参数集；以及(c)生成第n自适应超参数集，进行第n阶段学习，从而完成所述当前学习。

摘要： 学习辅助装置具有：导出部，其基于以将对象数据分类为第1标签和第2标签中的任意一方的方式使用教师数据进行过学习的模型以及包含被赋予了第1标签的第1数据和被赋予了第2标签的第2数据的教师数据，按照每个教师数据导出教师数据的特征量，并且，基于各自被赋予了第1标签和第2标签中的任意一方的至少1个教师候选数据和模型，按照每个教师候选数据导出教师候选数据的特征量；计算部，其按照每个教师候选数据计算出教师候选数据与第1数据的距离和教师候选数据与第2数据的距离中的至少一方；以及选择部，其根据距离，从教师候选数据中选择作为教师数据而追加的数据。