训练问题

摘要： 高职体育教学中足球作为主要内容,也是体育教学的重难点.高职足球教学训练情况不理想,需要根据实际情况选择合适的教学措施,提高足球教学训练质量与效率.文中以高职足球教学训练为着手点,分析教学训练中存在的问题,给出针对性解决措施.

摘要： 作为学生,在丰富我们科学文化专业知识的同时不可忽视体育运动跟锻炼,身体才是一切成就的基础,如果不合理安排时间进行有效的体育锻炼,很可能因此给将来的生活埋下祸根,这个应该引起我们足够的重视。此外,田径训练也不仅仅是对体能的锻炼,同时还能丰富学生的课余生活,培养一个健康良好的生活习惯,改造出一个良好的精神面貌。因此,本文对我国高校田径训练存在的问题进行讨论并提出相应对策。

摘要： 本文主要对青少年田径运动训练进行了分析。文章首先阐述了对青少年进行田径训练的意义,其次分析了当前进行青少年田径训练中存在的问题,最后,针对这些问题提出了相应的解决对策,为我国青少年的身体健康提供保障,加强青少年的运动量,促使其健康发展。

摘要： 良好的舞台表演能力能提高声乐演唱者的自信,也能满足观众的审美需求。然而,目前的声乐演唱在舞台表演训练方面存在许多问题。因此,声乐演唱中的舞台表演训练需要通过培养声乐演唱者的舞台意识、扩展舞台表演形式、关注舞台表演艺术性等措施进行改进。

摘要： 近年来,网球运动在高校中越来越流行,它不再只是一项小众运动,而有越来越多的人开始接触网球运动,使它变得更加平民化.网球运动的开展不仅加强了学生的团队合作精神,还提高学生的体育精神.近年来教育部对高校体育运动进行了相关调查,研究显示现在大多数高校体育运动较少,但学生希望学校增加运动类型,在学习的闲暇之余可以适当放松.另外,在开展网球运动教学的同时也面临一些相关训练问题.

摘要： 经济的发展推动了社会的进步,也让人们的生活更加便利,人们生活节奏也在不断加快,面临的生活压力也更大.这种情况下,为了更好地生存和发展,人们也更加重视身体健康,国家也愈加重视青少年的身体状况.通过分析当前青少年身体状况可以发现,很多青少年的身体状况不容乐观.而跆拳道是一种提高身体素质的方式,不仅能够帮助青少年锻炼身体,还能够提升青少年的心理素质.并且,现在很多青少年对于跆拳道的兴趣非常高涨,因此,必须重视青少年跆拳道训练,分析其中存在的问题,并找到合适的措施完善青少年的跆拳道训练,将跆拳道的作用发挥出来,帮助青少年提高身体素质和心理素质,为青少年的健康全面发展奠定基础.

摘要： 田径运动是我国发展比较早的运动项目。在高校体育教学运动项目中,田径运动也是必要的运动项目内容,通过田径运动能对学生综合性体育素质进行培养,有效提升学生学习的质量水平。田径运动训练过程中,教师要充分重视从不同的角度加强重视优化训练的方式,才能有助于提升训练的质量。本文主要就高校田径运动训练的特点以及问题和措施详细探究,从理论层面对田径运动训练的工作探究,希望能为实际训练活动良好推进起到积极作用。

摘要： 足球是一门有益于学生身心发展的一项运动,被大多数国人所喜爱。且在中学体育教学中,足球也是教师重点关注的内容。但是校园足球运动技术训练上存在一定问题,还需要用有效的策略进行改进,以求发挥足球的运动价值,提升初中体育课堂教学质量,在校园足球运动技术训练中促进学生综合素质的发展。而本文将会对校园足球运动技术训练的问题及改进作一番阐述说明。

摘要： 本文立足于青少年体育舞蹈训练发展现状,通过文献资料法总结与剖析现阶段我国青少年体育舞蹈训练中存在的问题,探究解决青少年体育舞蹈训练问题的对策,为今后的青少年体育舞蹈训练提供一定的参考、借鉴。

摘要： 摘 要:跆拳道作为一项搏击类体育运动,正在日益受到人们的关注。接受跆拳道运动的人群年龄分布也越发广泛,特别是近几年跆拳道馆的兴起,不少少年儿童也加入到跆拳道运动训练中。在跆拳道训练中,体能运动是重点项目之一。本文将结合跆拳道运动中体能训练的重要性进行分析,对体能训练的具体措施提出可行性指导。

摘要： 本文简要介绍了MP神经元的球面领域模型解释和CSN算法.通过一个具体的实验得出了一些结论,实验表明,比较样本到球面领域中心距离是较好的办法.

摘要： 本文简要介绍了MP神经元的球面领域模型解释和CSN算法.通过一个具体的实验得出了一些结论,实验表明,比较样本到球面领域中心距离是较好的办法.

摘要： 本文简要介绍了MP神经元的球面领域模型解释和CSN算法.通过一个具体的实验得出了一些结论,实验表明,比较样本到球面领域中心距离是较好的办法.

摘要： 本文简要介绍了MP神经元的球面领域模型解释和CSN算法.通过一个具体的实验得出了一些结论,实验表明,比较样本到球面领域中心距离是较好的办法.

摘要： 本发明公开一种问题生成模型训练方法，包括：对样本数据集中的样本数据进行预处理，样本数据包括输入文本、问题和答案，预处理包括确定样本数据中问题的问题类型；采用ALBERT对输入文本和问题进行分词处理；将分词处理后的输入文本和问题类型输入至编码器，并获取编码器的输出隐层状态；将分词处理后的问题输入至解码器，并获得解码器的输出隐层状态；根据编码器的输出隐层状态、解码器的输出隐层状态和ALBERT的隐层状态确定预设字典中的每个字的生成概率。本发明通过对问题进行分类确定问题类型，并将问题类型和输入文本一并作为编码器的输入来进行模型训练，可以让生成的问题更加流畅且提问更有针对性。

摘要： 本发明公开了一种对垃圾分类问题的训练方法及训练装置。该训练方法的一具体实施方式包括：基于垃圾分类表及垃圾分类问题模板，生成一系列垃圾分类问题；从问答系统的历史数据中获取非垃圾分类问题；分别将垃圾分类问题和非垃圾分类问题作为正例训练样本和负例训练样本，得到训练样本数据；利用算法对训练样本数据进行模型训练，得到二分类模型。通过由垃圾分类表和垃圾分类问题模板生成的垃圾分类问题以及从问答系统中获取的非垃圾分类问题作为训练样本数据，并利用算法对训练样本数据进行模型训练来获得二分类模型；从而能够实现利用二分类模型对任何预垃圾分类问题进行准确识别，并且其准确率可以达到99％以上。

摘要： 本申请提供问题生成模型训练方法及装置、问题生成方法及装置，其中所述问题生成模型训练方法包括：获取样本数据和样本标签，其中，所述样本数据包括样本段落和所述样本段落对应的至少一个样本问题，所述样本标签包括所述样本段落对应的至少一个样本问题；将样本段落和所述样本段落对应的至少一个样本问题输入至问题生成模型；接收所述问题生成模型生成的至少一个预测问题；根据所述至少一个预测问题和所述至少一个样本问题计算损失值；根据所述损失值调整所述问题生成模型的参数，继续训练所述问题生成模型，直至达到训练停止条件。

摘要： 本申请提供一种问题检索模型的训练方法及装置、问题检索方法及装置，其中所述问题检索模型的训练方法包括：获取样本问题答案对，并将样本问题答案对存储至预设检索数据库；根据获得的第一样本问题，从预设检索数据库中获取关联的第一参考样本问题；根据第一样本问题和第一参考样本问题，构造第一训练样本；根据第一训练样本，对问题检索模型进行训练，并返回执行根据获得的第一样本问题，从预设检索数据库中获取关联的第一参考样本问题的操作步骤，直至达到训练停止条件。如此，第一训练样本的样本内容更丰富全面，从而可以提高问题检索模型的训练速度，并提高训练得到的问题检索模型对输入问题进行分析的准确性。

摘要： 本公开提供了一种生产问题分类模型的训练方法，可以应用于金融领域及人工智能技术领域。该生产问题分类模型包括关键词提取层和分类层，该生产问题分类模型的训练方法包括：获取训练样本数据集，训练样本数据集包括已知问题描述文本；将已知问题描述文本输入待训练的生产问题分类模型的关键词提取层，输出关键词集合；以及利用关键词集合训练待训练的生产问题分类模型的分类层，得到训练完成的生产问题分类模型。本公开还提供了一种生产问题分类方法、生产问题分类模型的训练装置、生产问题分类装置、设备、存储介质和程序产品。

摘要： 本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种问题生成模型的训练方法、问题生成方法及其相关设备。方法包括：对初始模型进行预训练得到预训练语言模型，在预训练中调整掩膜矩阵以实现三种语言模型；获取包括问题文本和答案文本的问答信息；从答案文本中提取与问题文本相关的关键实体；设置预训练语言模型中的网络以适应中文文本生成；将关键实体和答案文本输入预训练语言模型，得到预测问题文本；根据预测问题文本和问题文本，确定预测误差；根据预测误差对模型进行调整，得到问题生成模型。本申请无需依赖人工进行数据标注。此外，本发明还涉及区块链技术，预测问题文本可存储于区块链节点中。

摘要： 本发明公开一种问题生成模型训练方法，包括：对样本数据集中的样本数据进行预处理，样本数据包括输入文本、问题和答案，预处理包括确定样本数据中问题的问题类型；采用ALBERT对输入文本和问题进行分词处理；将分词处理后的输入文本和问题类型输入至编码器，并获取编码器的输出隐层状态；将分词处理后的问题输入至解码器，并获得解码器的输出隐层状态；根据编码器的输出隐层状态、解码器的输出隐层状态和ALBERT的隐层状态确定预设字典中的每个字的生成概率。本发明通过对问题进行分类确定问题类型，并将问题类型和输入文本一并作为编码器的输入来进行模型训练，可以让生成的问题更加流畅且提问更有针对性。

摘要： 本申请涉及人工智能技术领域，提供了一种问题分类模型，包括：级联的n个分类模型，n为两个或两个以上；n个分类模型中包括级联的第i‑1个分类模型、第i个分类模型；第i个分类模型根据用户问题、第i‑1个分类模型输出的分类结果，输出第i个分类模型的分类结果，其中，第i个分类模型比第i‑1个分类模型所输出的分类结果的分类类别的颗粒度小。还提供了相应的问题分类方法以及问题分类模型的训练方法。本申请实施例提供的方案可以实现即使在少量样本数据训练的情况下，也能较为准确的实现问题的分类，提供较为准确的对应问题的答案。

摘要： 本发明公开了一种基于问题和图像成对训练的VQA方法和视觉问答装置，从数据集中获取图像，并采用预训练模型提取512维度的图像特征，该模型采用的是将图像和文本成对进行训练，因此提取的512维度的图像特征已经包含语义信息，然后从数据集中获取问题，采用该预训练模型提取文本特征，将提取的图像特征和文本特征送入MLP网络中进行预测。本发明将自然语言监督信号用于视觉问答中图像特征的提取，使得图像特征的提取融合了文本信息且维度较低，实现了在克服语言先验数据集vqacpv2上比基线模型vgg提取的图像特征和lstm提取的问题特征更高的准确率，同时在参数上降低了100倍，在时间上降低了500倍。

摘要： 本申请提供一种问题文本分析模型的训练方法及装置，其中，所述问题文本分析模型的训练方法包括：获取训练样本和所述训练样本对应的样本标签，所述训练样本包括问题文本，所述样本标签包括所述问题文本对应的意图标签、关系标签和实体标签；将所述问题文本输入至问题文本分析模型进行处理，提取所述问题文本的第一特征向量和第二特征向量；根据所述第一特征向量确定所述问题文本的预测意图和预测关系，根据所述第二特征向量确定所述问题文本的预测实体；根据所述预测意图、所述预测关系和所述预测实体与所述意图标签、所述关系标签和所述实体标签计算损失值；根据所述损失值对所述问题文本分析模型进行迭代训练，直至达到训练停止条件。