适应阶段

摘要： 初中生正处于身心发展的关键期,对自我的探索、认同及社会关系仍在认识和适应阶段,需要得到家庭、学校等各方面的正确引导,才能有效规避成长过程中的“陷阱”或“弯路”,而这部分任务主要由学校的德育工作来完成。好家风能够感染家族中的每一位成员,让其在潜移默化中养成好的品格,而家庭中在良好行为与优良思想上的高度共识,会在一定范围内发挥其影响作用,打造出促进青少年道德发展的有利生活环境。

摘要： 内循环即在对外开放基础上,通过将客场交易转移为主场交易的升级过程,以货币内生为底层架构,深度培育本地市场。基于经济全球化新形势下我国面临的新经济增长需求,对于我国当下发展现状而言,经济内循环是为适应阶段变化而做出的主动选择,需要通过主动创造市场条件来实现。以河南省开封市为例,在花生产业建设上占据着得天独厚的优势,有必要在未来发展中进一步拓展这一代表性市场,适应经济内循环背景下的新要求。

摘要： 初音未来和洛天依还在不断吸引新的粉丝,而以Lovelive、虚拟主播等为代表的新一代虚拟偶像也经历了诞生、发展甚至毕业的过程。随着大众对虚拟偶像认知的逐渐加深,虚拟偶像这个概念也通过一代代具像化的虚拟形象演变成一个大类。然而,这个源自日本的"舶来品"还在经历艰难的适应阶段。中日市场的差异让它的成长异常艰难,国内的企业平台必须摸索出适合自己的商业模式。近期火热的直播电商似乎是一条可以通行的道路。

摘要： 叶澜教授说过,刚入职的教师处于教师个人的"求生期和发展期",也称为适应阶段,此适应阶段也是每个教师成长的必经阶段。在这样的一个适应期,新手教师由于自身专业素养不足,又缺乏实践经验,往往会遇到许多无法应对的状况。而"磨课"作为一种常见的教研形式,是提升新手教师专业素养的极好途径。只有磨砺出自己的"慧心",即个人独有的教育智慧,才能真正将这些难关一一攻克,最终成为一名真正的专业型教师。

摘要： 近年来,湖南警察学院诸多教师因为年龄临近退休,新教师接二连三地充实于教学队伍之中,随之而来的问题也逐渐体现,处于适应阶段的新进体育教师在思想、教学、生活上都面临着诸多问题.加强对新进教师教学经验的传、帮、带,注重对他们正确地引导与培养,以促使新进青年教师尽快成长.

摘要： 咚咚已经在幼儿园小班待了一个学期,度过适应阶段以后,她的自理能力得到了很大的提高。从开始时需要喂饭,到现在可以独立吃饭;午睡起床也不再哭哭啼啼,睡前能自己叠好衣服摆放在小床上,起床能换好衣服并叠好小被子……咚咚的变化令父母喜出望外,也令他们反思自己以前的家庭教育,他们深深觉得,要好好配合幼儿园的教育,让咚咚在幼儿阶段养成良好的生活习惯。

摘要： 本发明公开了一种多阶段的无监督域适应因果关系识别方法。本发明步骤包括：(1)数据集划分；(2)利用自适应对比学习进行预训练；(3)结合知识蒸馏进行对抗学习；(4)多级数据过滤得到种子集；(5)单级数据过滤得到伪标签集合；(6)利用k‑means聚类方法获取子类原型；(7)采用特征级别的数据增强引入一致性；(8)利用过滤得到的伪标签进行自训练。本发明通过自适应对比学习获取源域中丰富的因果关系知识，然后利用知识蒸馏和对抗学习的方式将源域知识迁移到目标域，再通过数据过滤获得多级的子类原型和无标签样本的伪标签，利用原型进行特征级别的数据增强从而引入一致性损失，利用伪标签在目标域进行自训练。

摘要： 本发明涉及一种基于多阶段自适应网络的鲁棒目标跟踪方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、构建离线训练数据集；S2、使用元学习的多步梯度下降训练方法对离线训练数据集进行训练，得到元学习模型；S3、构建多阶段自适应网络，包括领域自适应子网、特征自适应子网和位置自适应子网三个不同自适应子网络，S4、将测试视频中仅已知目标位置的第一帧输入到领域自适应子网，对构建的多阶段自适应网络进行初始化训练；S5、将测试视频中第二帧开始的后续帧依次输入到特征自适应子网中，利用多阶段自适应网络对测试视频进行跟踪。该方法及系统有利于获得更加稳定、鲁棒、准确的跟踪结果。

摘要： 本发明涉及一种通过使用自适应超参数的多阶段学习对机器学习网络进行设备上学习的方法，包括：(a)当新的学习用数据满足设备上学习条件时，将当前学习分为第1阶段学习至第n阶段学习，生成第1阶段学习用数据至第n阶段学习用数据，基于多个超参数中每一个的默认值生成第1超参数集候选至超参数集候选，训练所述机器学习网络，选择性能最高的所述机器学习网络，生成为第1自适应超参数集；(b)生成第(k_1)超参数集候选至第(k_h)超参数集候选，使用第k阶段学习用数据来训练，选择性能最高的所述第(k‑1)阶段学习的机器学习网络，生成第k自适应超参数集；以及(c)生成第n自适应超参数集，进行第n阶段学习，从而完成所述当前学习。

摘要： 本发明涉及一种基于自适应特征融合金字塔网络的三阶段害虫图像识别方法，包括：获取害虫图像数据集；构建自适应特征融合金字塔网络，将害虫原图像输入，输出害虫特征图；构建三阶段害虫图像目标定位识别网络；自适应特征融合金字塔网络与三阶段害虫图像目标定位识别网络组成害虫图像识别模型，将训练集输入害虫图像识别模型，将测试集输入训练好的害虫图像识别模型中，输出害虫图像检测的结果。本发明加强对害虫图像特征提取能力，获得更高质量更准确的预测框，最后构建三阶段害虫图像目标定位识别网络，加强了对害虫目标检测的精度；本方法可以运用到复杂的、相似度高的农业害虫检测工作中。

摘要： 本发明提出了一种无监督的两阶段领域自适应方法。该方法利用不断更新的目标域投影子空间增强伪标签的准确度，同时将精确化后的伪标签反馈至目标域投影子空间，两个阶段交替更新，能够得到一个对分类性能最优的判别子空间。具体地，在第一阶段使用两个投影子空间将源域和目标域数据映射到相应地低维子空间内，同时利用基于MMD的特征对齐损失函数聚类来自跨域类别空间中同类别的样本，进一步减少条件分布差异，并在目标域投影子空间内根据所有样本的语义信息(源域为标签信息，目标域为伪标签信息)和两个样本点之间的距离信息构建图正则项，保持原始数据的邻近信息。第二阶段利用第一阶段得到的子空间投影训练SVM分类器，计算目标域样本的伪标签，并将精确化后的伪标签反馈至第一阶段。本发明的优点是考虑了知识迁移过程中的几何结构信息和先验标签信息，能够有效提升图像分类的准确度。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应预处理的三阶段肝脏肿瘤图像分割方法，属于图像处理领域。本发明将CT图像的窗位窗宽预处理融合进深度学习网络作为整个网络的第一阶段，以针对不同场景机器环境下的CT成像差异，获取较好的预处理结果，提高最终的肝脏肿瘤分割精度。第二阶段为分割肝脏感兴趣区域的U型网络，第三阶段为最终的肝脏肿瘤精细分割网络。整个网络分为三个阶段，第一阶段负责预处理，第二阶段提取感兴趣区域，以排除不相关的干扰，第三阶段接收第二阶段的监督以实现精细分割。

摘要： 本发明提供了一种适应偏移工况的无线充电分阶段恒流恒压输出控制方法，所述无线充电控制方法具体为：发射端和接收端的控制同步进行，发射端实时计算输入阻抗相角，并记录其小于阈值时高频交流电源的输出电压Up和输出电流Ip，接收端获取负载的充电需求并确定充电方式和充电电流和电压的需求值，并实时采集充电电流或充电电压与对应需求值进行比较，根据比较结果调整接收端补偿网络进而调节充电电流或充电电压，输入阻抗相角由于接收端补偿网络的调整发生变化，发射端根据输入阻抗相角的变化调整Up或Ip。本发明无需对发射线圈和接收线圈间的互感进行估计，避免了发射端和接收端之间闭环控制所需的无线通信，能够适用于更广泛场景下的无线充电。

摘要： 本申请提出一种基于自适应相似性度量的技术发展阶段判断方法与系统，该方法包括：对高德纳曲线进行分割，定义多个技术发展阶段；在预设的数据集中搜索技术关键词，生成表示技术关键词对应的科技数据的数量随时间变化的时序数据并进行预处理；基于预设的细节分辨率对预处理后的时序数据进行子序列划分，连接各个子序列生成主序列，并将主序列转换为三元组的形式；通过动态时间扭曲将主序列与代表各个技术发展阶段的曲线进行相似性度量；将相似性程度最高的技术发展阶段判定为该技术所处的发展阶段。该方法基于高德纳技术成熟度曲线和相似性度量对技术发展阶段进行多尺度的判断，提高了对技术发展阶段进行判定的准确性、适用性和科学性。

摘要： 一种计算机系统，可以初始化一个或多个工作负荷。所述计算机系统可以在增强模式和常规模式下操作。增强模式包括对步调设定的调整和对执行一个或多个工作负荷的组可用性目标的调整。所述计算机系统可以识别在系统启动期间启用了增强模式。所述计算机系统可以识别步调设定在常规模式下操作。所述计算机系统可以动态地增加步调设定。步调设定的增加可以使一个或多个工作负荷增加计算机系统的处理器利用。增加的处理器利用可以生成一个或多个工作负负荷的并发处理。所述计算机系统可以确定增强模式的结束，并重置步调设定。

摘要： 本发明提供了一种基于学生错题知识点自适应阶段学习系统，其包括：汇总模块，用于获取每个学生的学习数据，并对学习数据进行识别，确定每个学生的错题知识点；推送模块，用于将错题知识点作为约束条件对教学内容进行过滤，得到每个学生的目标学习内容，并基于目标推送框架将所述目标学习内容推送至对应的学生；评估模块，用于获取学生对所述目标学习内容的响应数据，并基于所述响应数据对学生的学习效果进行评估，且基于评估结果对所述目标学习内容进行调整。便于及时对每个学生的学习内容进行相应的调整，实现对每个学生进行针对性的教学，提高学生的学习效率，同时便于教学方根据学生的学习效果及时调整教学方案，提升教学效率。