自主探究式学习

摘要： 随着网络的普及应用,对信息安全技术的掌握越来越重要。深入研究信息安全技术应用专业课程体系结构改革,从职业岗位、职业技能考证、职业技能大赛等方面构建课程体系具有重要意义。以网络攻防与实践课程为例进行应用研究,结合岗赛证对课程教学目标、教学内容等进行重构,依托自主研发网络渗透实验平台,改革教学方法,以学生为主体提升自主探究学习能力,应用效果良好。

摘要： 在教育改革的背景之下,教育行业纷纷提倡培养学生进行自主探究式的学习,这种学习方式在如今的小学教学中,也得到了广泛的认可.很多教师都会尝试在教学中应用自主探究式的模式,以更有效地开展课堂教学活动.那么,本文主要对小学数学课堂教学中实施自主探究式学习的重要性进行了阐释,以此来进一步提出了自主探究式学习在小学数学课堂教学中的具体实践策略,从而促使小学数学教学质量的提升,以及培养小学生良好的数学整理与反思的能力.

摘要： 小学语文工具性和人文性双重性质的突出,使得传统教学方式在传授知识的基础上很难张扬起人性的光辉,而新课程理念下的自主探究式学习,学生可以成为课堂的主体,在教师的组织领导下产生学习的兴趣、发挥自己的主观能动性、掌握学习语文的方法。因此自主探究式学习对于教学的“学生、教师、课堂”三要素来说有重要意义:既培养了学生的自主探究的能力、提高课堂质量与效率又可以增强教师的教学与管理组织能力。

摘要： 随着家长们受教育的时间越来越长,他们也越来越重视孩子们所要接受的教育,因此,这对老师的要求也不断地提高。在教学时,笔者发现,很多的学生因为兴趣原因而使得他们的成绩总是处在一个比较低的水平。而自主探究式学习可以激发学生学习的潜能,让学生在探究某个问题的过程中找到学习的乐趣,从而提高他们的学习成绩和探究能力。在本文中,笔者就自主探究式学习在小学数学课堂中存在的问题及其如何应用提供一些浅显的看法。

摘要： 在信息技术不断发展的当今时代,信息技术成为了小学生必不可少的学习内容,这样才能为提高信息技术能力奠定基 础,并在此基础上提升其技术素养。在信息技术教学中映入自主探究式方法,能有效提升小学生学习的自主性,使其能积极地参 与到积极的学习中。本文针对自主探究式学习模式在小学信息技术教学的有效应用策略展开探究。

摘要： 游戏是幼儿的天性,也是幼儿喜欢的一种学习方式。在游戏中提升幼儿自主探究能力,需要教师在适当的时候给予适宜的支持和帮助,充分发挥幼儿的积极性与主动性。在幼儿自主探究学习中,活动的开展要以幼儿为中心,他们会在自主创造的游戏场景中进行活动,幼儿的游戏有着其自身的需求性和目的性,为帮助幼儿从原有水平向更高水平发展,教师需要适时的进行科学支持。基于此,本文主要分析幼儿在游戏中自主探究式学习的教师支持策略。

摘要： 教师在幼儿科学活动中，应以建构主义哲学中自主探究式学习的知识观为基础，紧密结合《幼儿园教育指导纲要（试行）》的精神，创设最大的空间让幼儿进行自主探究式学习，提高幼儿发现问题、研究问题、解决问题的能力，满足幼儿对个性化学习方式的需要。

摘要： 众所周知，兴趣是学生最好的教师。当学生对学科知识产生了浓厚的兴趣时，就能够实现高效率学习。在小学数学课堂教学实践活动中，教师应该抓住学生的兴趣点，设计具有针对性的教学环节，以此鼓励学生进行自主探究学习。对于学生而言，教师倘若能够给予他们充足的自主学习空间，就能够帮助学生实现自主思维的有效发散和自主学习能力的提升。鉴于此，小学数学教师应该围绕学生自主探究式学习策略展开深入的分析与研究。

摘要： 在小学教育中小学数学课是占据着重要地位的,可以对学生的抽象思维以及逻辑思维起到锻炼的作用,小学数学课堂教学中的一些过程,可以让学生实现知识创新,引导学生掌握教材知识是非常重要的任务,但需要学生具备一定的探究意识以及自主能力.小学数学课堂教学中自主探究的开展,是学生提升学习能力的一个过程,也是对探究意识的合理培养.本文分析小学数学课堂教学中自主探究式学习的合理应用,希望对小学数学教学的合理开展有所帮助.

摘要： 本发明提供一种基于深度学习的探地雷达自主式智能扫查及导航方法，包括：步骤S1，对探地雷达机器人采集的数据进行实时数据处理，使用人工智能目标检测方法识别异常体；步骤S2，根据识别到的异常体后边界，获得当前测线的折返点，根据折返点和坐标系向量循环往复进行目标检测；步骤S3，根据所述折返点和参考方向，提取内存中上一次保存的历史向量，通过反向行进对数据采集进行导航；步骤S4，根据多次往返采集数据生成的垂直切片图像集，实时进行异常体三维模型渲染。本发明能够实时处理采集数据，有助于提高对前期探测进行现场复测和验证的效率，能够满足特定场景地下异常体探测的小型轻量化、智能自动化、实时性以及安全性的需求。

摘要： 本发明公开了一种基于无状态Q学习的无线网络分布式自主资源分配方法，首先把信道数和发射功率作为一组动作，随机选择一组动作，计算出实际网络吞吐量；然后把实际网络吞吐量和理论吞吐量的比值作为动作选择后的奖赏，并据此奖赏更新动作值函数；最后，迭代调整动作可以寻找到累计奖赏值函数最大解，其相应的动作即可达到无线网络的最优性能。本发明提出的方法能够在未知网内其他节点资源配置等先验信息的条件下，各个节点自主进行信道分配和发射功率控制使网络吞吐量最大化。

摘要： 本发明公开了一种后反应式防护方法，针对计算机软硬件变化影响防火墙防护功能的问题，提供了以下技术方案：基于外部网络的访问请求，请求数据通过防火墙引擎进入内部网络；请求数据进入内部网络，请求数据镜像地传送至内部终端以及可与内部终端使用相同IP进行网络通信的虚拟终端；对应于所接收的请求数据，由虚拟终端做出与该数据包对应的反馈数据先传送至外部网络，而内部终端向外部网络之间通信由防火墙引擎单向隔离；防火墙引擎对请求数据以及外部网路针对于反馈数据重新传回的关联数据进行安全分析；安全分析通过，内部终端到外部网络的隔离取消，内部终端的实际反馈数据向外部网络进行传送，一定程度上提升了对计算机系统软硬件的适应性。

摘要： 本发明公开了一种自主学习系统及自主学习方法。所述系统包括：登录模块以及学习模块；所述登录模块，用于获取登录信息，并根据所述登录信息进行登录验证；所述学习模块，用于在所述登录模块验证通过后，提供所述登录信息对应的学习资料和学习课程，以使用户根据所述学习资料和学习课程进行在线学习。利用该系统，能够根据不同用户的登录信息对用户进行不同的培训管理，使得员工通过该系统进行自主学习。

摘要： 一种自主学习型机器人装置(1)，其具备：具有控制部(11)的机器人装置(2)；以及电连接或可通信地连接的机器学习装置(3)，机器学习装置具备：经由点提取部(21)，其从传感器部(12)测量的包含机器人装置的状态以及环境信息的传感器信息中提取机器人装置的动作经由点；动作模式选择部(22)，其针对经由点按照每个预定的时间宽度学习动作模式，基于传感器信息选择动作模式；动作模式生成部(23)，其针对经由点按照每个预定的时间宽度学习机器人的动作模式，基于传感器信息以及由动作模式选择部选择出的动作模式生成动作模式；以及状态判定部(24)，其将动作模式生成部生成的动作模式与传感器信息进行比较，决定向机器人装置的控制部输出动作模式的定时。

摘要： 本申请涉及一种人机对话的自主学习方法、自主学习系统及存储介质。人机对话的自主学习方法包括步骤：获取人机对话语料，将人机对话语料整理和记录形成对话流水及学习表；对对话流水进行对话意图分析；将对话意图与对话模型进行匹配，得到对话意图匹配置信度；按照对话意图匹配置信度及预设学习阈值对对话流水进行分类；根据分类及学习表确定学习方式。自主学习系统能够高效快速准确的完成真实环境下的对话语料收集和学习工作，增强了学习库内的对话模型的泛化处理能力。

摘要： 本发明提供一种基于深度学习的探地雷达自主式智能扫查及导航方法，包括：步骤S1，对探地雷达机器人采集的数据进行实时数据处理，使用人工智能目标检测方法识别异常体；步骤S2，根据识别到的异常体后边界，获得当前测线的折返点，根据折返点和坐标系向量循环往复进行目标检测；步骤S3，根据所述折返点和参考方向，提取内存中上一次保存的历史向量，通过反向行进对数据采集进行导航；步骤S4，根据多次往返采集数据生成的垂直切片图像集，实时进行异常体三维模型渲染。本发明能够实时处理采集数据，有助于提高对前期探测进行现场复测和验证的效率，能够满足特定场景地下异常体探测的小型轻量化、智能自动化、实时性以及安全性的需求。

摘要： 本发明涉及学习监督技术领域，具体涉及一种自主沉浸式学习系统及方法；S1、启动，打开学习系统，用户根据身份信息注册登录系统，根据用户的需求创建互助学习房间，用户可以根据个人意愿创建单人沉浸式房间或多人沉浸式房间类型，系统还可以推荐伙伴发送请求，是否结成学习互动伙伴共同学习。本发明通过与熟悉的伙伴或者相关专业的人群构建共同学习的关系，相互监督学习共同进步，解决学生一个人学习的枯燥性，调动学生学习的主动性，视频监督模块能够通过面部信息分析学生是否处于沉浸式学习状态，通过语音互动提示让学生尽快进入学习状态，同时将实时对学生的行为进行分析，能够做到实时监督学生的行为状态随时提示学生尽快回归学习状态。

摘要： 本发明公开了一种基于分布式强化学习的自主设备决策控制方法，包括训练环境搭建步骤，分布式训练步骤和输出决策模型步骤。在分布式集群中配置好采样节点、缓存节点和训练节点，将自主设备仿真环境封装到容器镜像中，分配虚拟化资源。启动分布式智能体训练系统，初始化训练端模型参数，发送参数到缓存节点，再转发到采样节点，完成智能体与仿真环境的交互过程后，再回传数据到训练节点，使用离轨深度强化学习算法更新模型参数。分布式训练完成后，将模型从系统中导出，切换到快速推理模式，用于智能决策问题。本发明在实施过程中能在较大规模分布式集群上进行训练，并且能够充分利用硬件资源，同时对于通信模式的改良能够显著减小带宽需求。

摘要： 本发明公开的非侵入式电气集群负载电气性能自主学习处理方法，涉及电力技术领域，通过标准化不同类型的电力负荷信号，建立电力负荷信号的特征向量库，将特征向量库中的各个特征向量对应的特征值进行归一化，采用多级分类方法，筛选特征向量库中的各个特征向量的各个特征向量，建立基础网络神经模型，将特征向量库作为训练数据输入基础神经网络模型，对基础神经网络模型进行训练，生成训练过的神经网络模型，实现了自主学习电力负荷信号电气性能，提高了电气设备性能识别的精确度。