网络学习系统

摘要： 现在教育部要求学校对学生进行减负,发展素质教育,促进中小学生健康成长,但很多家长和学生都希望自己的孩子或者自己的成绩不落在别人之后,因此课后会去报各种的线上线下辅导班、培训班.由于网络学习平台较之传统的教育辅导培训机构而言,具有交通、时间和价格等方面的一些优势,因此成为了很多家长和学生的首选.本文就网络学习系统的功能设计进行了讨论,并基于UML建模技术完成了整个网络学习系统的需求分析,用例图、类图和顺序图的建模.

摘要： 现在教育部要求学校对学生进行减负,发展素质教育,促进中小学生健康成长,但很多家长和学生都希望自己的孩子或者自己的成绩不落在别人之后,因此课后会去报各种的线上线下辅导班、培训班。由于网络学习平台较之传统的教育辅导培训机构而言,具有交通、时间和价格等方面的一些优势,因此成为了很多家长和学生的首选。本文就网络学习系统的功能设计进行了讨论,并基于UML建模技术完成了整个网络学习系统的需求分析,用例图、类图和顺序图的建模。

摘要： 英语听力是英语教学中不能缺少的一部分。当前英语听力教学存在着一些问题,导致学生英语听力一直得不到有效提升。在本文中,笔者将详细阐述当前英语听力教学存在的问题,并探讨网络学习系统对初中英语听力的推动作用。

摘要： 广西桂林区域风电场各运行班组新入职员工占比大,培训需求高,但由于风电场数量多、分布广、路程远,造成传统的培训方式不能有效提高培训效果.本文为了填补传统培训方式的不足,从而对新增加的网络学习系统在实际的培训工作中的培训效果进行分析,希望给相关人员提供些许参考.

摘要： 文章首先分别构建了大学英语精读、泛读、写作和视听说的混合教学模式,然后报道了实施此模式两个学期后的发现.通过研究教学实验、问卷调查和访谈发现:混合式模式比传统教学模式能更有效地提高学生英语水平,能够提高学生的创新意识、创新能力、学习主动性、自主学习能力和动手能力等,但混合式教学模式挑战性大、难度大,还需要一定的时间适应和完全接受.另外,混合式模式需要适当减少作业量、加强翻译和写作等语言输出技能的教学、改进网络学习系统的硬件和软件配置.

摘要： 深化教育改革,全面推进素质教育,培养学生综合素质能力是高等教育改革与发展的目标.本文对如何通过物理教学改革,提高学生自主学习能力、语言表达能力、逻辑分析能力进行了探究,提出了利用多种教学手段辅助物理课堂教学,加强学生对物理知识的理解,培养学习兴趣.

摘要： 网络技术具有开放性和交互性的特点,将网络技术应用于思政理论课教学,有利于打破传统课堂的壁垒和限制,激发学生的学习兴趣,提高思政理论课的吸引力和教学效果.文章通过采用J2EE+SQL Server2012的技术组合设计思政理论课网络学习系统,搭建课堂教学与课后学习的桥梁,从而进一步推动思政理论课教学改革.

摘要： Online learning system is an essential support platform to realize lfipped classroom. This paper expounded the design process of the online learning system based on Java web from the system structure, function, database aspects, and introduced briefly the implementation of several key technologies.%网络学习系统是实现翻转课堂教学模式必不可少的支持平台。从系统结构、功能、数据库三个方面阐述基于Java Web的网络学习系统的设计过程，并简要介绍几个关键技术的实现。

摘要： 针对目前PLC课程教学课时相对减少而知识量相对较多的实际情况,利用动态网页技术构建一个PLC课程学习网站,帮助同学及PLC爱好者课下学习,并促进大家相互之间的交流和互动.该学习网站的构建可为其他课程相关专题子网站的制作提供一定的理论基础与借鉴.

摘要： 随着信息技术的发展,网络技术作为一种新型教育模式已经逐渐渗入高等职业教育公共英语课程教学的多个环节,现代化网络教学已经成为国家级示范高职院校公共英语课程必不可少的教学模式.本文融入了作者多年的一线英语教学经验,结合沈阳职业技术学院公共英语学习系统设计框架,对运用系统的必要性、系统的设计构架进行了详细阐述,最后结合该系统投入运用的实践经验,对该系统未来的升级趋势进行了展望.

摘要： 在网络学习中,信息可视化应用被认为是一种新颖的方法,在大量的多维的学生行为数据和教师、学习者之间搭起了一个交互的桥梁.本文拟分析网络学习系统中存在的可视化需求,揭示其中可视化技术可能的应用方式,试图为网络学习系统的理论研究和技术开发提供新的思路.

摘要： 本文介绍了我院教改项目数字化的微机实验室的子系统--一个基于CSCL的网络学习系统的设计与实现,提供了应用计算机网络技术和多媒体技术协同学习理论与XML技术的系统实现解决方案,描述了系统功能和系统特色.

摘要： 新技术的发展使得基于计算机的网络学习得到了广泛应用，人们在追求随时随地学习的同时，更加关注学习的质量和效率问题，更加注重人的价值的全面实现。本文在分析介绍了知识和知识管理的基础上，提出了从知识管理的角度构建个性化网络学习系统的方案，并详细论述了该系统的基本体系结构、运作过程及其实现的个性化学习服务功能。

摘要： 针对网络学习系统面临的问题,提出了研究网络学习资源标准来指导网络学习系统开发的必要性.简单解析了IMS的优势和规范内容,并介绍了以IMS规范为基础开发的网络学习系统.

摘要： 本文讨论了现有高校课程网络学习系统在个性化实施方面存在的不足.以大学《计算机原理》课程为例介绍了一个网络个性化学习系统的构建.给出了总体设计,详细分析了该系统在个性化学习方面的设计:包括基于ontology的知识点模型,智能导学设计,自适应的学习评价系统.通过课程网络个性化学习平台的构建,提供一个以学生为中心、融入教师教学经验、学生成为学习主体的网络学习环境,最终实现个性化学习的目标.

摘要： 本文介绍了实名制网络学习空间环境和实名制网络学习空间建设的技术要求，探讨了实名制网络学习空间应用模式和运营机制。

摘要： 本文介绍了实名制网络学习空间环境和实名制网络学习空间建设的技术要求，探讨了实名制网络学习空间应用模式和运营机制。

摘要： 本文介绍了实名制网络学习空间环境和实名制网络学习空间建设的技术要求，探讨了实名制网络学习空间应用模式和运营机制。

摘要： 本文介绍了实名制网络学习空间环境和实名制网络学习空间建设的技术要求，探讨了实名制网络学习空间应用模式和运营机制。

摘要： 本文介绍了实名制网络学习空间环境和实名制网络学习空间建设的技术要求，探讨了实名制网络学习空间应用模式和运营机制。

摘要： 本发明提供了一种网络协作学习系统和网络协作学习方法，所述网络协作学习系统包括：用户分组平台、公共阅览室和至少两个用户网上书房。通过使用上述的系统和方法，可使得系统中的各个用户之间可以进行信息交互，加强系统中各个用户之间的互动与交流，实现协作学习。

摘要： 本发明提高数据并行型分散学习的吞吐量。神经网络系统具有存储器和访问存储器的多个处理器，多个处理器中的每一个处理器在多次学习中的每一次学习中，基于训练数据的输入和神经网络内的参数执行神经网络的运算来计算神经网络的输出，计算计算出的输出与训练数据的教师数据的差分相对于参数的梯度或者基于梯度的更新量，(1)在梯度或者更新量的累积不小于阈值的第一情况下，执行多个处理器将分别计算出的多个梯度或者更新量的累积发送到多个处理器内的其它的处理器来汇集多个梯度或者更新量的累积，接收汇集后的梯度或者更新量的累积，用汇集后的梯度或者更新量的累积更新参数的第一更新处理，(2)在梯度或者更新量的累积小于阈值的第二情况下，执行多个处理器不进行基于发送的多个梯度或者更新量的累积的汇集，用多个处理器分别计算出的梯度或者更新量更新各自的参数的第二更新处理。

摘要： 本发明提供了一种网络协作学习系统和网络协作学习方法，所述网络协作学习系统包括：用户分组平台、公共阅览室和至少两个用户网上书房。通过使用上述的系统和方法，可使得系统中的各个用户之间可以进行信息交互，加强系统中各个用户之间的互动与交流，实现协作学习。

摘要： 本发明提供一种高速且高精度地对归一化指数函数进行秘密计算的技术。根据份额([[u1]]，…，[[uJ]])来计算份额([[softmax(u1)]]，…，[[softmax(uJ)]])的秘密归一化指数函数计算系统包括：减法单元，计算份额([[u1‑u1]]，[[u2‑u1]]，…，[[uJ‑uJ]])；第一秘密批量映射计算单元，计算([[exp(u1‑u1)]]，[[exp(u2‑u1)]]，…，[[exp(uJ‑uJ)]])；加法单元，计算份额([[∑j＝1Jexp(uj‑u1)]]，…，[[∑j＝1Jexp(uj‑uJ)]])；及第二秘密批量映射计算单元，计算份额([[softmax(u1)]]，…，[softmax(uJ)]])。

摘要： 一种基于脉冲神经网络的自学习、小样本学习和迁移学习的方法，构建记忆网络、认知网络和知识归纳与迁移网络三个模块，通过模块之间协同合作实现自学习、小样本学习和迁移学习。小样本输入数据经过认知网络模块处理之后由记忆网络模块实现记忆生成，随后知识归纳与迁移网络模块发起记忆提取请求，记忆网络模块收到记忆提取请求后，提取记忆、重组并回放到认知网络模块；认知网络模块完成自学习过程，并通过不断持续该过程最终实现小样本学习，知识归纳与迁移网络模块不断更新当前任务所需知识，实现迁移学习。本发明实现了自学习、小样本学习和迁移学习，突破了神经网络学习需要大量标注样本、鲁棒性和适应性差、可解释性不足、能效比低等局限。

摘要： 脑网络的活动估计系统(1)包括：获取从受验者(S)同时测量出的脑电波的测量数据(121)和功能性磁共振图像法的测量数据(122)的单元；单元(152)，其构建将脑电波的测量数据作为输入数据的特征估计模型(10)，并且决定用于规定该特征估计模型的参数；单元(154)，其基于在提供了脑电波的测量数据作为输入数据的情况下计算出的各模块的输出值，来计算每个模块的特征量；单元(158)，其基于功能性磁共振图像法的测量数据，来计算每个脑网络的图像特征量；以及单元(160)，其通过评价每个模块的特征量与每个脑网络的图像特征量之间的相关性，来决定多个模块中的表现特定的脑网络的活动的一个或多个模块。

摘要： 簇权重计算部(322)根据特定讲话者的语音的信号，使用簇权重计算NN来计算至少任意一个层被分解为多个簇的掩模计算NN的与多个簇各自对应的权重。掩模计算部(302)根据1个以上的讲话者的语音的观测信号的特征量，使用通过由簇权重计算部(322)计算出的权重进行加权后的掩模计算NN来计算从1个以上的讲话者的语音的观测信号的特征量中提取特定讲话者的语音的特征量的掩模。

摘要： 本说明书实施例提供了基于图神经网络的联邦学习方法、装置及联邦学习系统。在联邦学习方法中，在各个第一成员设备处，对本地的时空数据进行针对图节点以及图节点关系的挖掘，以生成图结构数据；使用图结构数据对本地的图神经网络模型进行训练，以得到更新量信息；将更新量信息发送给第二成员设备；在第二成员设备处，接收各个第一成员设备发送的更新量信息；根据所接收的各个更新量信息得到合并更新量信息；以及根据合并更新量信息将对应的模型更新信息分别发送给各个第一成员设备，以使各个第一成员设备根据模型更新信息对本地的图神经网络模型进行更新。

摘要： 本发明的实施方式提供了一种深度神经网络学习方法。该方法包括：多个处理器并行地对分配至自身的数据从首层到末层逐层进行正向处理、并在正向处理结束时获得误差信息；多个处理器对误差信息从末层到首层逐层进行反向处理，其中，多个处理器中的每个处理器在其深度神经网络模型的当前层的反向处理产生参数修正量后，随即向其他处理器传递参数修正量。通过本发明上述实施方式的方法，减少了参数修正量传递所占用的时间，有效提高了深度神经网络模型训练的效率，尤其对于训练数据比较多、深度神经网络模型层数比较多的情况，这种方式可以大幅减少用时，有效节省模型训练的时间。此外，本发明的实施方式提供了一种处理器和深度神经网络学习系统。

摘要： 本发明的实施方式提供了一种深度神经网络学习方法。该方法包括：多个处理器并行地对分配至自身的数据从首层到末层逐层进行正向处理、并在正向处理结束时获得误差信息；多个处理器对误差信息从末层到首层逐层进行反向处理，其中，多个处理器中的每个处理器在其深度神经网络模型的当前层的反向处理产生参数修正量后，随即向其他处理器传递参数修正量。通过本发明上述实施方式的方法，减少了参数修正量传递所占用的时间，有效提高了深度神经网络模型训练的效率，尤其对于训练数据比较多、深度神经网络模型层数比较多的情况，这种方式可以大幅减少用时，有效节省模型训练的时间。此外，本发明的实施方式提供了一种处理器和深度神经网络学习系统。