自主学习环境

摘要： 以西南石油大学成都校区为研究对象,从高校校园自主学习常见的四类场所(教学楼、图书馆、宿舍、室外环境)出发,选取周边绿化程度、步行达到方便度、学习专心程度、学习氛围、开放运营时间、后勤管理、辅助设施等7个学习环境指标,构建满意度评价的调查问卷.从问卷数据得出高校校园自主学习学习选择场所及成因,并分析目前高校校园自主学习环境存在问题,提出优化措施.

摘要： 在小学语文课堂教学中要以学生为中心,激发学生的内驱力,倡导学生自己主动学习.作为一名小学语文教师,要为学生构建自主学习环境,引导学生自主学习方法,为学生搭建自主学习平台,让学生由"要我学"变成"我要学".

摘要： 《语文新课程标准》指出:学生是语文学习的主人,语文教学应激发学生的学习兴趣,注重培养学生自主学习的意识和习惯,为学生创设良好的自主学习环境。如何在语文教学中调动学生积极性,如何来培养低年级学生学习语文的兴趣,成为当今低年级语文老师教学的重要任务。

摘要： 在幼儿教育中要能够认识到外在环境的设置对其自身的发展具有极为重要的意义,为此,这就需要在幼儿教育中要能够为幼儿创设自主的学习环境,让幼儿更加积极主动的参与到学习和生活当中,以此促进幼儿的身心健康全面发展。本文重点阐述外在环境的设置策略,以此更好的促进幼儿自主学习,为后续发展奠定扎实的基础。

摘要： 本文从师生角色的转变,教学方法及教学评估等方面来探索自主学习环境下的大学英语自主教学的操作和反思.

摘要： 移动互联网技术飞速发展的同时也改变着教育界."互联网+"时代下,教师和学生都应该与时俱进,充分利用丰富的网络资源进行泛在式的自主学习.成果导向教育(OBE)理念从一开始就聚焦于学习结果,其实施包括定义学习产出、 实现学习产出、 评价学习产出、 使用学习产出四个步骤.其能够有效地指导外语泛在自主学习环境的构建,有助于培养学生的自主学习能力.

摘要： 针对目前大学物理实验课程教学中出现的差异化现状和个性化需求,围绕课堂教学构建了一套大学物理实验课外自主学习环境,内容包含物理实验数字化导学系统、物理实验课外自主开放实验室、物理实验竞赛等,是课堂教学内容在课外有目的的延伸.课外自主学习环境激发和鼓励学生的学习兴趣,为不同层次的学生物理实验自主学习提供全方位帮助,为全面提升物理实验教学水平起到了良好的作用.

摘要： 学习环境对个人的学习和成长具有重要的作用.基于网络的自主学习环境是一种有效支持学生进行自主学习的新型教/学环境,它有助于培养学生发现问题、提出问题、解决问题和创新的能力,有助于培养学生独立自主和合作互助的学习精神,也有助于促进学生信息素养的养成.本文依据自主学习环境的理论建构,在现代教/学理论的指导下,提出了自主学习环境设计的原则与方法,并给出了一个具体的自主学习环境的设计实例—"地球在宇宙中"网上学习系统的教学设计.

摘要： 本发明涉及四旋翼无人机环境感知与自主避障领域，为降低资源损耗、成本开支；适应无人机自主避障的实时性、鲁棒性和安全性要求，本发明采取的技术方案是，基于深度Q学习的无人机环境感知与自主避障方法，首先利用雷达对无人机前方一定距离内的路径进行探测，得到自身与障碍物、目标点间的距离作为无人机当前所处的状态；其次，训练过程中，利用神经网络模拟无人机每一个状态‑动作对所对应的深度学习Q值；最后，当训练结果逐渐收敛时，采用贪心算法，为每一个特定状态下的无人机选择出最佳的动作，从而实现无人机的自主避障。本发明主要应用于无人机环境感知与自主避障控制场合。

摘要： 本发明公开了一种基于电磁环境学习的智能频移抗干扰自主通信方法，方法应用于由发射节点、接收节点和干扰节点组成的基于电磁环境学习的智能频移抗干扰自主通信系统，方法包括通信建链过程以及在通信过程中的智能频移抗干扰过程，通信建链过程：通信发起方在设定的[a,b]频段范围内向通信响应方进行发起通信、两者进行频点的匹配，以及最后进行协商建立通信连接；智能频移抗干扰过程：在通信发起方和通信响应方建立链路后的干扰检测，并在[a,b]频段范围内通过频谱感知算法进行接收频点的感知，最后对接收频点和发送频点是否匹配进行协商，从而实现智能频移抗干扰的实现；本发明接收节点和发射节点之间可自主建立链路通信，并实现智能频移抗干扰。

摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的未知环境自主导航系统及方法，系统包括：训练模块，用于构建飞行决策模型，并基于深度强化学习在模拟环境中对该模型进行训练；交互模块，用于实现无人机机载传感器与环境的交互；规划模块，用于进行路径规划；应用模块，用于与规划模块进行交互，实现无人机在实际未知环境中的导航。方法包括：建立并训练飞行决策模型；获取真实环境信息数据；获取无人机状态图；将无人机状态图作为模型的输入，输出无人机对应采取的动作，之后转第二步，并将该动作作用于真实环境中，改变无人机的状态，直至无人机到达终点。本发明能实现无人机在无先验知识的前提下，进行未知环境的自主导航，具有结构简单、泛化能力强等特点。

摘要： 本发明公开了一种基于序贯环境学习的弱水声目标线谱自主提取方法，包括对获取的水声信号进行功率谱估计；自主线谱提取；环境线谱的序贯学习与更新；对当前功率谱进行环境线谱抑制处理获得重构功率谱；对重构功率谱进行自主线谱提取获得疑似弱目标线谱；对疑似线谱进行序贯性分析实现弱目标线谱自主辨识。本发明能够实现弱目标线谱的有效自主提取，同时虚警概率低。

摘要： 本发明公开了一种基于环境检测与自主学习的自适应空调调节系统及方法。系统包括：用于感应目标空间内是否有人的人体红外传感器；用于感应目标空间实时温度的温度传感器；用于控制空调运行的空调输出控制器；用于用户手动向空调输出控制器输入调节参数的输入装置；用于存储空调历史运行参数及用户手动输入参数的数据存储模块；以及单片机，所述的单片机分别与人体红外传感器、空调输出控制器、温度传感器和数据存储模块相连。本发明的有益效果是可以通过人体检测来控制空调的开关，节约能耗；通过一段时间记录用户使用空调习惯以及客观人体舒适温度来调整空调输出温度，保证了使用者感觉舒适；此外，该系统能够全自动运行，使用方便。

摘要： 本发明涉及环境建图领域，公开了一种在动态环境下基于深度学习的自主建图方法和系统，自主建图方法包括：在有IMU数据初始估计的情况下将雷达点云与全局地图点云进行匹配，识别出雷达点云中的背景和运动物体；将当前的背景点云和运动物体点云通投影到全局地图后，用长方体框选出运动物体；将长方体框与移动机器人原点之间的运动物体点云删除；根据更新后全局地图点云的深度信息对物体轮廓信息进行目标提取，通过神经网络输出物体的检测结果；以移动机器人当前运动方向为分界线将待探测区域分成两块区域，计算两块区域中的全局地图点云密集程度，移动机器人向点云密度最低的区域移动。

摘要： 本发明公开了一种移动边缘计算环境中自主学习的服务缓存策略，本发明首先将多服务供应商在资源有限的移动边缘计算环境中的服务缓存问题建模成联合多臂老虎机问题。使用Q‑Learning算法来学习如何协调多主体系统中的缓存决策。将系统中每个主体视为独立的学习者，提出了自主学习的服务缓存策略（ILSCS），其目标是最小化服务供应商的社会成本。并且，将本发明提出的策略与其他策略在不同实验参数下进行对比，证明了本发明所提出的策略的有效性。

摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的未知环境自主导航系统及方法，系统包括：训练模块，用于构建飞行决策模型，并基于深度强化学习在模拟环境中对该模型进行训练；交互模块，用于实现无人机机载传感器与环境的交互；规划模块，用于进行路径规划；应用模块，用于与规划模块进行交互，实现无人机在实际未知环境中的导航。方法包括：建立并训练飞行决策模型；获取真实环境信息数据；获取无人机状态图；将无人机状态图作为模型的输入，输出无人机对应采取的动作，之后转第二步，并将该动作作用于真实环境中，改变无人机的状态，直至无人机到达终点。本发明能实现无人机在无先验知识的前提下，进行未知环境的自主导航，具有结构简单、泛化能力强等特点。

摘要： 本发明公开了一种基于序贯环境学习的弱水声目标线谱自主提取方法，包括对获取的水声信号进行功率谱估计；自主线谱提取；环境线谱的序贯学习与更新；对当前功率谱进行环境线谱抑制处理获得重构功率谱；对重构功率谱进行自主线谱提取获得疑似弱目标线谱；对疑似线谱进行序贯性分析实现弱目标线谱自主辨识。本发明能够实现弱目标线谱的有效自主提取，同时虚警概率低。

摘要： 本发明涉及四旋翼无人机环境感知与自主避障领域，为降低资源损耗、成本开支；适应无人机自主避障的实时性、鲁棒性和安全性要求，本发明采取的技术方案是，基于深度Q学习的无人机环境感知与自主避障方法，首先利用雷达对无人机前方一定距离内的路径进行探测，得到自身与障碍物、目标点间的距离作为无人机当前所处的状态；其次，训练过程中，利用神经网络模拟无人机每一个状态‑动作对所对应的深度学习Q值；最后，当训练结果逐渐收敛时，采用贪心算法，为每一个特定状态下的无人机选择出最佳的动作，从而实现无人机的自主避障。本发明主要应用于无人机环境感知与自主避障控制场合。