英语习作

摘要： 所谓支架式的教学模式,归根结底是一种建构主义教学模式中的一种形式。建构主义教学模式认为,学生在学习的过程就是对知识进行构建的过程,基于已掌握的知识和社会生活经验进行主动建构的重要过程。在这种教学模式中,教师扮演学习指导的角色,学生是学习的中心主体,这与现阶段我国提出的新课改要求不谋而合。

摘要： 英语习作一直是小学英语学习中的重难点,既考查学生对英语基本词汇和语法的掌握,也可以通过学生的文笔客观评价学生的英语核心素养。

摘要： 英语写作的过程就很像一个建筑房子的过程,同学们将单词为砖瓦,语法为水泥,文章的主旨为房屋的结构图,逐渐从一砖一瓦开始构建整篇文章,一旦缺少了其中任何一个部分,都无法建成一个稳固的房屋。核心素养就是要求同学们的各方面能力都有着同步的发展和提升,在英语习作中,就是单词,语法,文章主旨这三部分都有一个较高的水平。笔者将根据自己在高中英语教学一线的多年经验,就这三点展开研究和探讨。

摘要： 英语课程是小学课程的重要组成部分,《义务教育英语课程标准(2011年版)》提到:"义务教育阶段的英语课程具有工具性和人文性双重性质.就工具性而言,英语课程承担着培养学生基本英语素养和发展学生思维能力的任务,即学生通过英语课程掌握基本的英语语言知识,发展基本的英语听、说、读、写技能,初步形成用英语与他人交流的能力,进一步促进思维能力的发展,为今后继续学习英语和用英语学习其他相关科学文化知识奠定基础."如何借助于学科思维导图,实现英语的写作目标,引导小学高年级学生写出一篇较好的英语作文?文章对此进行了探究.

摘要： 在高中阶段,英语的学习除了口语、听力、阅读学习以外,还有一项非常重要的板块,那就是英语习作的训练,这也是令很多高中生很头疼的一方面。传统的教学方法和模式让英语习作变得生硬化,逐渐失去了时效性。如今,互联网时代的到来,给各行各业都带来了新的机遇,互联网在高中英语习作领域的应用,也逐渐帮助许许多多的高中生走出困境,学生们利用互联网强大的信息体系,来提高自身的英语习作能力。本文将从以下几个方面简单分析互联网时代,高中生如何提升自己的英语习作能力。

摘要： 随着英语学习在我国教育中的不断普及,在接触英语、学习英语和运用英语时出现的一系列问题也亟待广大教育相关人士思考和解决.本文主要对中国学生在英语习作中的母语迁移现象进行相关探析,以期为外语教学提供启示,有效促进初中生英语写作能力的提高.

摘要： 写作是英语教学中的重要内容,小学阶段作为英语写作开展的黄金时期,在日常教学中,教师在传授基础知识的同时,还应开展习作训练.从当前学生习作现状来看,大部分学生存在构思不明、逻辑混乱等问题,教师应积极引入思维导图,利用其引导学生开展多角度构思,提高学生的英语习作水平.

摘要： 英语,既是一门语言学科,又是一门工具学科.学习英语,除了要掌握单词、句型、语法、发音之外,听、说、读、写是基本功,也是英语教学各个阶段的重要目标,是小学生学习英语必须要培养的一种能力.只有养成了这几种能力,才能减轻学生学习英语的压力.

摘要： 英语文学创作课不仅体现了英语文学赏析和英语文学创作的结合,还体现了逻辑思维培养和形象思维培养的结合、英语教学和人文素质教育的结合。相关的教学理念在教材和教学实践中得以体现。英语文学创作课帮助学生通过文学阅读、赏析和创作来汲取并吸收丰富的精神营养,培养创新意识和创新能力;激励学生逐步改进思维方式,提高对英语词语引申义的敏感度,使学生在试笔过程中获得愉悦感、自由感和成就感。英语文学创作课可催生质量较高的中国学生的英语习作(诗歌和小说等),以利于进行多层次的文化交流或跨文化交流。

摘要： 本发明提供了一种检查纠正学生的学习作业的方法及系统，其方法包括：获取用户的作业图片信息；识别所述作业图片信息得到对应的作业种类；根据所述作业种类选择对应的作业检查方式；按照所述作业检查方式解析所述作业图片信息，判断对应的用户作业的正误并进行解析。本发明能够快速准确地检查学生的作业的正误并进行解析，减轻老师家长的负担，同时帮助学生学习进步。

摘要： 本申请涉及数据识别技术领域，提供了一种物候匹配策略的大尺度迁移学习作物分类方法、系统、计算机可读存储介质和电子设备。该方法包括：分别对重构后的迁移学习区的时序数据、重构后的目标区域的时序数据进行物候特征提取，对应得到迁移学习区的物候特征、目标区域的物候特征；根据迁移学习区的物候特征、目标区域的物候特征，确定迁移学习区与目标区域之间的作物物候匹配关系；基于迁移学习区与目标区域之间的作物物候匹配关系，提取迁移学习区的训练数据集，以训练物候匹配的作物分类模型，并基于物候匹配的作物分类模型对目标区域的作物进行分类。如此，使目标区域能够迅速得到可用的作物分类预测结果。

摘要： 本申请实施例公开了用于处理分布式集群中的深度学习作业的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：基于租户提交的深度学习任务创建深度学习训练作业，深度学习训练作业包括深度学习运算进程的分布式训练作业以及参数服务器的分布式训练作业；判断为租户所在租户组分配的资源中的当前资源余量是否满足深度学习训练作业的资源需求；若满足，将深度学习训练作业添加至租户所在租户组对应的作业队列中；按照作业队列中的作业的优先级将深度学习训练作业通过集群管理器适配器提交至对应的集群管理器，以供集群管理器基于所管理的分布式计算节点执行深度学习训练作业，并存储运行结果。该实施方式提升了作业处理效率。

摘要： 本申请公开了一种深度学习作业调度方法、系统以及相关设备。所述方法包括：获取深度学习作业的作业请求，作业请求携带深度学习库类型以及作业类型；根据深度学习库类型以及作业类型，从多个预存储的作业描述文件模板中确定目标作业描述文件模板；根据深度学习库类型以及作业类型，从多个预存储的作业基础镜像的标识中确定目标作业基础镜像的标识；根据目标作业描述文件模板和目标作业基础镜像的标识，生成目标作业描述文件；将目标作业描述文件发送至容器调度器；容器调度器根据目标作业描述文件，从预存储的作业基础镜像中选择目标作业基础镜像，并创建至少一个容器用于执行作业请求。上述方案能够提升了深度学习作业调度的兼容率。

摘要： 本发明提出一种深度学习作业优先级调度方法，包括：于任一作业调度周期内，获取GPU集群中所有可用GPU的预测工作参数，以及该GPU集群的等待队列中所有作业的预测作业参数；以该预测工作参数和该预测作业参数预估每个作业的剩余执行时间；以任一作业的剩余执行时间与该作业的预估资源数量的乘积，作为该作业的作业面积；选取所有作业中具有作业面积最小值的作业，设置具有当前作业周期内的最高优先级。本发明还提出一种深度学习作业系统，以及一种数据处理装置。

摘要： 本发明属于机器学习技术领域，公开了一种基于RDMA设备的深度学习作业运行方法及系统。所述方法包括：对RDMA网卡设备进行虚拟化，以生成多个虚拟网卡；在接收到深度学习作业容器发送的网卡分配请求时，通过单根容器网络接口将对应的虚拟网卡挂载至所述深度学习作业容器；RDMA分布式作业适配软件在接收到所述深度学习作业容器发送的作业运行信息时，根据所述作业运行信息分配RDMA网卡设备资源并进行作业运行。通过RDMA网卡设备满足高通信带宽，降低了对CPU资源的消耗、降低延时，利用单根容器网络接口能够实现性能隔离、安全隔离。

摘要： 本申请涉及数据识别技术领域，提供了一种物候匹配策略的大尺度迁移学习作物分类方法、系统、计算机可读存储介质和电子设备。该方法包括：分别对重构后的迁移学习区的时序数据、重构后的目标区域的时序数据进行物候特征提取，对应得到迁移学习区的物候特征、目标区域的物候特征；根据迁移学习区的物候特征、目标区域的物候特征，确定迁移学习区与目标区域之间的作物物候匹配关系；基于迁移学习区与目标区域之间的作物物候匹配关系，提取迁移学习区的训练数据集，以训练物候匹配的作物分类模型，并基于物候匹配的作物分类模型对目标区域的作物进行分类。如此，使目标区域能够迅速得到可用的作物分类预测结果。

摘要： 一种用于执行机器学习神经网络操作的处理设备包括存储器和处理器。该处理器被配置为在该机器学习神经网络操作的层处接收输入数据，接收要应用于该输入数据的多个排序过滤器，将该多个排序过滤器应用于该输入数据以产生多个不同的特征图，根据这些特征图相对于彼此的相似性来压缩该多个不同的特征图，以及将该多个不同的特征图存储在该存储器中。

摘要： 一种用于执行机器学习神经网络操作的处理设备包括存储器和处理器。该处理器被配置为在该机器学习神经网络操作的层处接收输入数据，接收要应用于该输入数据的多个排序过滤器，将该多个排序过滤器应用于该输入数据以产生多个不同的特征图，根据这些特征图的稀疏度来压缩该多个不同的特征图，以及将该多个不同的特征图存储在该存储器中。

摘要： 本发明涉及一种基于深度学习作物时空泛化分类方法及系统，该方法包括：采集设定地点在设定时间段内的多个遥感影像；通过人工目视解译方法获得与各遥感影像对应的真实影像；真实影像为对农作物区域和非农作物区域进行标记了的图像；构建深度卷积神经网络；深度卷积神经网络包括依次连接的输入层、残差模块、金字塔平均池化模块和输出层；采用自然图像数据集对残差模块进行训练，将训练好的残差模块作为深度卷积神经网络中的残差模块，获得预训练模型；以遥感影像为输入，与各遥感影像对应的真实影像为输出训练预训练模型，获得遥感影像分类模型；利用遥感影像分类模型进行图像分类。本发明提高了遥感影像分类模型的时空泛化性。