融入方法

摘要： 在整个小学教育体系中,体育教学占据重要地位。体育教学的开展让处在身心发育的小学生在各个方面得到很好地锻炼。为了进一步提升小学体育实践教学质量,将素质拓展训练融入到日常教学中来,在传统演示与训练的基础上,重视学生的感知和实践体验,在开展素质拓展训练的同时,更好地培育完成学生的体育技能锻炼,确保学生全方面健康发展。为此,本文从解析素质拓展训练概述、小学体育教学融入素质拓展训练意义和素质拓展训练融入小学体育教学应用策略,三个维度展开详细解读。

摘要： 在整个小学教育体系中,体育教学占据重要地位。体育教学的开展让处在身心发育的小学生在各个方面得到很好地锻炼。为了进一步提升小学体育实践教学质量,将素质拓展训练融入到日常教学中来,在传统演示与训练的基础上,重视学生的感知和实践体验,在开展素质拓展训练的同时,更好地培育完成学生的体育技能锻炼,确保学生全方面健康发展。为此,本文从解析素质拓展训练概述、小学体育教学融入素质拓展训练意义和素质拓展训练融入小学体育教学应用策略,三个维度展开详细解读。

摘要： 由于在建筑设计中缺乏对自然生态环境的重视,同时资源能源消耗量逐渐提升,使得建筑行业发展受阻。绿色建筑设计理念的提出,为当前民用建筑设计指明了方向,应该积极响应国家政策号召,在设计全过程中体现绿色化理念,实现人与自然的和谐共处。本文将对绿色建筑设计理念在现代民用建筑设计中的重要性进行深入分析,探索绿色建筑设计理念在现代民用建筑设计中的融入方法,为实践工作提供参考。

摘要： 文章阐述了风景园林施工中生态理念的融入原则,说明了风景园林施工中生态理念的融入方法,分析了生态理念下风景园林施工的注意事项。

摘要： 随着我国依法治国战略的全面推进,依法治校已经纳入到高职院校学生管理工作当中,这使得法治思维更加深入广泛地渗透到我国高等教育领域当中,这样能够使高职院校学生管理者更好地理解高职院校实施依法治校的重要性和必要性,更加明确双方的权利和义务,同时也充分地保障了高职院校学生的正当权益。针对如何在依法治校的视野下使高职院校学生管理工作更好地融入法治理念,本文将从法律的视角展开探讨。

摘要： Python语言是非计算机专业的公共基础必修课程。从社会科学与自然科学相融合的角度出发,探讨课程思政建设的新途径,并以Python语言程序设计为平台,设计课程思政的融入方法,提出课程思政教学建设的整体规划。通过对本课程的学习,学生能够认识到个人责任与国家前途命运相结合的重要性以及自身的理想信念与实事求是学习态度之间的辩证关系,同时高校也能够真正做到将课程思政建设融入日常教学。

摘要： 高职商务英语是高职院校英语教学的重要组成部分,高职商务英语在培养商务英语人才方面发挥着不可替代的作用,为我国培养了大批的商务英语人才,在这样的条件下,就有必要开展好高职商务英语的教学活动。在实际的操作过程中,要想保证高职商务英语教学取得应有的教学成果,就必须要充分地挖掘工匠精神,将工匠精神与高职商务英语的教学工作紧密地结合在一起,以此来实现学生们综合素质的提高,帮助学生们更好地学习商务英语。

摘要： 时至今日,传统文化仍具有值得现代人借鉴的重要价值,尤其是对于幼儿教育事业来说具有十分重要的作用,因此对于传统文化融入幼儿教育的研究,是十分有必要的。本文分析传统文化在幼儿教育中融入的依据,探讨传统文化在幼儿教育中的融入意义,论述传统文化在幼儿教育中融入的现状,并给出传统文化在幼儿教育中融入的策略。

摘要： 文化强国背景下,加强红色文化的传播,不仅是推动党史知识传播的有效路径,更是实现红色基因与革命精神传承的内在需求。而高校大学生作为国家栋梁之才,社会主义事业的接班人与建设者,更需要学习党史知识,传承红色文化,发扬革命精神。当前,在我国教育改革的推动下,一部分高校已经借助思想政治课程,开展了大学生红色文化、党史教育活动,虽然践行力度较好,但是实际的教育效果却存在着较大差异。因此,为了进一步实现大学生思想政治教育与红色文化教育的结合,促进大学生对红色文化基因的传承,特提出了强化思政课程顶层设计、借助媒体平台开展红色文化教育、开展外出实践活动的策略,以期培养大学生红色文化精神与社会主义理想。

摘要： 以常州机电职业技术学院会计专业学生为调研对象,文章通过KANO模型对各种课程思政教学方法进行了优先排序,探索了将课程思政融入基础会计课程的有效方法,旨在发挥课程思政在教学育人中的作用,为课程思政元素有效融入基础会计课程提供建议。

摘要： 本发明公开一种融入深度语义关系分类的事件脉络生成方法及系统，所述方法包括如下步骤：对新闻数据集合进行分词，合并后生成词文档序列；训练主题模型，利用训练好的主题模型来完成主题的聚类，得到主题聚类结果；将所有的关键词拼接后输入到bert模型中，最终的新闻文本向量表示为所有token的向量的平均；对于每个主题下获得的所有事件进行分支确定，得到每个主题对应的分支集合，将每个分支中的事件按照时间先后顺序连接，并将分支也按照时间先后顺序连接，即按照分支中最早事件的时间先后顺序连接，最终获得事件脉络。本发明通过结合基于主题模型的文本聚类方法和基于深度语义的事件聚类方法完成事件脉络的生成过程。

摘要： 本发明公开了一种融入时频分析的光伏短期发电量预测方法，它包括：采集光伏电厂的设备运行数据和电站现场环境数据，对采集的原始数据进行数据集划分、异常值处理及归一化处理得到训练数据和测试数据集；对训练数据进行3层小波分解；提取变量间的相关性和数据时序特征实现数据更深层次的特征表达；初始化CNN‑LSTM网络层，将各分量训练数据输入网络分别建立高频分量和低频分量的预测模型；将测试集数据输入到预测模型，得到一个低频分量和三个高频分量的预测值；将各分量的预测结果经小波逆变换重构得到最终的发电量预测结果；解决了现有光伏短期发电量预测预测精度偏低等技术问题。

摘要： 本发明公开一种融入辅助知识进行刑期预测的方法，方法首先抽取法律文书样例数据集中事实描述、涉案法条和刑期结果，并针对法律文书样例数据集分布不均匀的问题，对法律文书样例数据集中样例较少的种类进行数据补充；接着将抽取的涉案法条作为辅助知识和事实描述部分进行融合，并根据刑期结果设置预测标签；然后进行数据增强处理，以去除噪音数据；最后搭建ERNIE_DPCNN混合网络模型，对模型进行训练、校验和评估，并实现对刑期的预测。本发明不仅解决了数据集分布不均匀影响刑期预测结果的问题，还提高了刑期预测的便捷性、准确性和高效性。

摘要： 本发明涉及融入主题特征的中越跨语言评论情感倾向性分析方法，属于自然语言处理领域。本发明包括：构建中越跨语言评论数据集；利用特征编码器和主题特征编码器对中文和越南语评论进行特征编码，之后利用选择门控机制获得评论句特征，并使用对抗学习缩小中文和越南语语义差距；最后基于中文的情感标签作为输入训练分类器，最终完成在越南语数据集上的情感分类任务。本发明通过将主题信息作为指导信息融入实现越南语评论句的情感分类，从获取到的越南语网络数据中得到情感倾向性，为把握越南民众对公共事件等对象的观点看法提供支撑。

摘要： 本发明提出一种针对大脑病变融入注意力机制的MRI分割方法，包括以下步骤；步骤S1、收集有分割图结果的大脑MRI图像，建立训练集；步骤S2、对训练集中待分割的原始大脑MRI图像进行预处理；步骤S3、建立带有注意力机制的卷积神经网络，并以训练集对其模型进行训练；步骤S4、当模型训练完成后，使用训练好的模型参数对验证集图像进行预测，并且生成大脑MRI组织与病变分割图；步骤S5、建立评估文件，评估分割结果；本发明能抽取出更加关键及重要的信息，同时借助迁移学习来提高在小数据集上进行训练的训练效果。

摘要： 本发明公开了一种融入学习机理的双目颜色识别方法，包括如下步骤:新场景下判别是否需要修订识别阈值，如果不需要则直接进行双目识别，否则进入阈值修订阶段；阈值修订阶段，进行CCD标定采集；对提取的数据降噪处理，剔除图像噪声背景；对处理后的数据进行RGB三原色采集并求取均值；以冗余重复策略发放至从业人员，进行二分类识别，形成图像RGB三原色与识别结果的关联矩阵；采用等距法计算R、G、B的阈值；更新并调用平面占比算法，进行双目识别；将识别结果传递给阵列化振动部件，进行精准采摘。本发明解决了现有技术中场景更换无法精确识别的问题。

摘要： 本发明涉及一种融入词边界信息的中文嵌套命名实体识别方法，属于自然语言处理中的信息抽取技术领域。本方法结合了中文场景特有的语言形态问题，利用外部的词表向模型中融入词级别信息，对于边界敏感的嵌套命名实体识别任务，模型更加关注于词边界问题，并且利用预训练模型抽取丰富的语义信息向量表示，保证模型在词级别和句子级别都能更好地建模，提升了实体识别的准确性，有效解决了现有的机器学习中文嵌套命名实体识别模型缺乏词级别信息的问题。

摘要： 本发明公开了一种融入时间信息的图像处理方法，属于数据处理领域，本发明利用捕获的视频数据（以商场购物视频为例），将视频数据的每帧或特定帧图像数据进行提取，再将所有图像裁剪为统一的尺寸以满足神经网络的输入。再一步将所有图像进行灰度化处理转化为单通道图像。下一步，每相邻（或相间）三帧（或多帧）单通道图像进行深度上的叠加，合成一张三通道（或多通道）非RGB图像，反复进行这一步，合成完所有单通道图像。最后将所有合成图像形成新的图像数据集，并进行标注。这新的数据集应用在神经网络中并取得良好预测效果。

摘要： 本发明公开了一种融入词表知识的中文篇章级事件抽取方法及装置，所述方法包括：建立事件模板；采集文本并按事件模板对文本进行标注；读取标注好的文本，对文本进行预处理并根据标注的实体对预处理后的文本打标签；将打标签后的文本转化成对应的向量得到字符级特征；将打标签后的文本中每个字符构造对应的BMES集合，对每个集合中的单词进行加权相加得到词表特征；将词表特征与字符级特征进行拼接融合实现特征提取；抽取文本中事件对应的事件触发词实体和事件元素实体；事件抽取；通过随机梯度下降法训练网络；本发明的优点在于：融合词表信息，提高事件抽取精度。

摘要： 本发明请求保护一种融入句法结构信息的主题挖掘方法、存储介质及系统，包括以下步骤：获取社交文本数据集，利用依存句法结构对社交文本数据集的二元词汇关系期望值进行计算；将二元词汇关系的期望值输入到二元词汇信息构建的主题挖掘模型中，所述主题挖掘模型采用隐含狄利克雷分布DP‑BTM模型；对待挖掘文本的词语进行采样分析，来确定主题词语分布集合；给出具体的主题分布结果和主题下词语的分布结果。该方法能够消除短文本数据稀疏对主题挖掘的影响，并且丰富了模型采样过程中二元词汇之间的语义信息，可以提升主题挖掘的质量和其解读性。