训练要素

摘要： 统编版教材是按照单元内容进行编排的,每个单元都有固定的主题和训练要素,所以,对统编版教材进行单元整合更有益于体现教材价值,提升教学质量。一、单元整体教学体系的顶层建构在进行单元整合教学时,教师要具备基本的整合思维,将所进行的单元教学内容与所要运用的教学策略相结合,使单元教学内容更加结构化、系统化。哲学家斯马茨在《整体论与进化》中提出了“整体论”,他认为“整体远远比部分之和要大”。

摘要： 近乎神奇、充满魅力的即兴演奏是一个持续进行、不断更新的创作过程。即兴演奏者需要认真思考,获得对音乐的“悟”性,遵循即兴演奏的首要原则,并通过科学、系统的训练,最终转化为一种即兴演奏的能力,在全新的层面上获得音乐洞察力。在这个训练过程中,即兴演奏者要保持思想开放,磨炼技术,重视内心的听觉训练,综合旋律、和声、节奏等核心元素,最终获得终身创作音乐的能力,成为有综合素质的音乐家。本文从即兴演奏及训练要素的角度,对即兴演奏的核心理念作了一些阐述。

摘要： 经常改变训练要素可以始终给肌肉带来新鲜多变的刺激,比如,每次训练时都改变组数、次数和负重量,能防止肌肉对一成不变的训练刺激很快产生适应性,从而促进肌肉和力量更好地持续增长。这个3周的胸部训练计划就是采用灵活多变的刺激策略,将带给你更多肌肉和更大的力量。

摘要： "语文要素"是"语文学科核心素养"分解在各个单元的多种知识或能力的具体训练要素,是语文学习的重中之重。要实现教学评一致,以评价促进单元语文学习,须要考查学生对语文要素的掌握情况。六年级下册第三单元是习作单元,语文要素是"体会文章是怎样表达情感的;选择合适的内容写出真情实感"。

摘要： 统编语文教材五年级上册第三单元是民间故事。阅读训练要素是了解课文内容,创造性地复述故事;表达训练要素是提取主要信息,缩写故事。教材编排了《猎人海力布》和《牛郎织女》这两个经典的民间故事。那么,如何由读到写,实现本单元语文要素的教学目标呢?笔者在教学时,引入新闻写作的"六要素"概念(以下简称"6w"),即when(什么时间)、where(什么地点)、who(什么人)、what(什么事)、why(为什么)、how(怎么样),教学生轻松掌握,习得方法。

摘要： 语文教学要遵循其本身的学科特点,做到推陈出新,以发展的理念全面落实语文课堂的“听说读写”,发挥其引领作用,帮助学生夯实深厚的语文底蕴,培养具有朝气的语文性情和形成具有个性的语文内涵。

摘要： 一、用大主题引导发现本单元的阅读和表达训练要素是"体会文章准确生动的表达,感受作者连续细致的观察。进行连续观察,学写观察日记"。我们已经习惯于把一个单元看成一个学习整体,但是,依然实行着单篇教学。大单元教学在明确的学习目标统领下,将一个单元看作一个完整的"教材",从儿童学习的视角提出了新的主题--天天都有新发现。

摘要： 统编本教材的每个习作单元都旨在培养学生的某一方面的习作能力,由"精读课文""交流平台""初试身手""习作例文""习作"组成,各部分环环相扣,体现出单元的整体性和综合性。五个部分中,"精读课文"在理解内容、积累语言方面不做过多要求,重点引导学生体会课文在表达上的特点,为习作提供了具体思路和表达方式。"习作例文"直接聚焦于单元表达训练要素,"交流平台"是对本单元的习作方法与策略进行梳理和归纳。

摘要： 统编四上第二单元提出“阅读时尝试从不同角度去思考,提出自己的问题”。选编的四篇课文《一个豆荚里的五粒豆》《夜间飞行的秘密》《呼风唤雨的世纪》《蝴蝶的家》,承担着落实这一训练要素的任务。从哪些角度提问?《夜间飞行的秘密》课后问题清单给出了思考方向:从课文内容、写法、得到的启示或联系生活经验等不同角度提问。

摘要： 本文主要研究旅游英语教学问题。旅游英语教学不同于常规语言教学和笔译教学,它应该具备自身的教学方法和原则,应该体现口译教学的特点,同时在教材设计上也应具备一些训练要素。因此,论文首先阐述了口译教学的特点,继而针对训练要素,作者提出了一些具体的教学建议和方法,旨在提高旅游英语教学的质量和效率。

摘要： 本申请公开了一种自然语言要素抽取模型的训练方法及装置，该方法包括：通过利用目标领域的知识图谱中各个节点的目标表示结果，对自然语言要素抽取模型进行训练。由于知识图谱是基于目标领域中大量且全面的理论知识以及应用实例建立的，因而，知识图谱能够全面具体地概括目标领域的相关知识，使得基于知识图谱进行训练的自然语言要素抽取模型能够对目标领域内的要素更敏感，而且，还使得该自然语言要素抽取模型不仅能够通过目标文本的上下文找寻答案应该分布的位置，还能够在一些上下文中的答案信息不那么明显的情况下，准确地找寻答案应该分布的位置，从而提升了自然语言要素抽取模型的要素抽取能力。

摘要： 近年来，深度学习大量依赖数据的弊端越来越明显，尤其是在军事、医疗等缺乏大量数据的应用场景下。开展对样本质量的相关研究，可以提升神经网络模型的训练效率，降低对数据量的需求，有着重要的现实意义。为此，需要生成拥有全要素的可解释性强的训练样本集，以便开展对样本质量的相关研究工作。本发明是一种用于训练样本集生成、图像处理的方法及装置。通过对训练样本集的要素进行分析，提供一种大规模全要素训练样本集生成、处理方法。包括搭建样本采集平台、样本拍摄、图像处理、命名规整、训练样本集索引CSV文件构建等步骤。通过软件实验平台对该方法进行了实施，并初步构建了一个简单数据集。本发明可弥补已有训练样本集可解释性差的缺陷，进而可对样本质量开展相关研究，最终提高神经网络模型的训练效率。

摘要： 本发明涉及一种基于超级计算机的全要素模型训练系统，包括流程编辑器，设置于用户终端的浏览器上，用于生成人工智能算法有向无环图；参数提取器和模型映射器设置于云服务器上，云服务器与超级计算机和用户终端通信连接，参数提取器根据预设的参数框架从有向无环图中提取预设参数；模型映射器，选择目标深度学习框架，将所提取的预设参数映射为目标深度学习框架对应的映射数据和映射模型；代码生成器和代码执行器设置于超级计算机上，代码生成器将映射数据和映射模型动态生成可执行的代码；代码执行器运行可执行的代码，并生成运行结果。本发明实现了算法复用和框架迁移，避免多次编程，简化了模型训练过程，提高了模型训练的效率，且容错性好。

摘要： 本发明实施例提供了一种近地面环境要素的预测模型的训练方法、和预测方法，训练包括：获取第一地区的遥感影像数据、气象监测数据、空气质量监测数据和环境数据；获取第一地区的近地面环境要素的监测值；生成训练样本，其中，训练样本中以遥感影像数据中的至少部分数据，和气象监测数据、空气质量监测数据和环境数据中的至少部分数据作为模型输入数据，以近地面环境要素的监测值作为标签值；使用训练样本训练近地面环境要素预测模型。

摘要： 本发明公开了一种训练地面气象观测要素监测模型、质量检查方法及系统，训练方法包括：构建气象观测博弈树模型，根据气象观测要素及树的置信度上限函数分别对模型各节点采取相应行动策略；根据其行动策略遍历博弈树的节点，遍历预设次数后完成博弈；在每完成一次遍历后均进行一次反向传播对各节点进行评估，根据评估参数对博弈树模型强化学习训练更新每层的节点参数；进行预设次数的博弈及反向传播评估后，得到训练好的博弈树模型作为监测模型。基于该监测模型可实现对大量气象观测站观测数据的质量检查，实现各气象站检查标准的精细化处理，且扩展性好，解决传统的使用统一检查标准质量检查方法在海量气象观测数据情况下性能下降、费用高的问题。

摘要： 本申请提出一种领域要素识别模型训练方法、装置及电子设备，属于自然语言处理技术领域。其中，该方法包括：利用预设的领域词典与预设的正则表达式，对训练数据集进行标注，以生成训练数据集中每个训练数据对应的第一参考实体标注信息；利用预设的要素识别模型，对训练数据集进行识别处理，以确定每个训练数据对应的预测实体标注信息；根据每个训练数据对应的预测实体标注信息与第一参考实体标注信息的差异，对预设的要素识别模型进行更新。由此，通过这种领域要素识别模型训练方法，不仅有效提升了要素识别模型的识别效果，通用性好，而且提高了要素识别的效率，大大降低了标注成本。

摘要： 本发明提出了一种图像地物要素分类模型的训练方法、图像分析方法及系统，其中训练方法包括：获取待训练的多时相图像；所述待训练的多时相图像包括进行像素级标注的已标注图像和未标注图像；将已标注图像与基于已标注图像获得的第一分割预测图进行对抗训练，所述对抗训练包括语义分割网络和判别网络；将未标注图像输入对抗训练后的判别网络中，得到未标注图像中接近已标注图像的可信赖区域，并以可信赖区域作为监督信号对经过对抗训练后的语义分割网络进行半监督训练，得到图像地物要素分类模型。本发明提出的方法和系统减少了数据标注工作量，易于操作，能够实现对图像中各种地物要素的准确精细化分类。

摘要： 本发明提供了一种态势要素分类方法及其模型的训练方法、装置及服务器；其中，该方法包括：基于预设的训练集合确定当前的训练数据组后，将训练数据组中的训练数据输入至预先建立的初始分类器中，得到各个训练数据对应的分类结果；并根据预先获取的训练数据的类别及分类结果，确定初始分类器的分类准确率；进而根据分类准确率及预设的优化算法对初始分类器的预设参数进行优化；继续执行基于预设的训练集合确定当前的训练数据组，直至分类准确率收敛，得到态势要素分类模型。本发明通过对态势要素分类模型的参数优化，提高了对态势要素分类的速度和准确率。

摘要： 本说明书实施例提供一种训练要素分类模型的方法和装置，要素分类模型用于针对句子进行要素识别，方法包括：将第一句子输入待训练的要素分类模型，通过所述要素分类模型输出第一要素；将所述第一要素输入待训练的标问生成模型，通过所述标问生成模型输出第二句子；其中，所述要素分类模型和所述标问生成模型互为对偶模型；以所述第一句子和所述第二句子之间的差异最小化为目标，基于对偶学习的方式训练所述要素分类模型和所述标问生成模型。能够在标注数据量不足的情况下训练要素分类模型，并提高要素识别的准确率。

摘要： 本说明书实施例提供一种训练要素分类模型的方法和装置，要素分类模型用于针对句子进行要素识别，方法包括：获取样本集合中的样本句子及对应的要素分类标签；利用已训练的教师语言模型，预测样本句子在各要素分类上的第一概率分布，教师语言模型的层数为N；利用待训练的要素分类模型，预测样本句子在各要素分类上的第二概率分布，要素分类模型的层数为M，M