选择学习

摘要： 这篇文章从《条形统计图》的教学体会说起,讨论了数学教学研究的心理感悟,解答学生的讨厌学习的问题,使学生扮演学习的角色体会,和数学的选择学习特点等方面的问题.

摘要： 打牢政治根基,把学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想引向深入。在已建9个党员干部教育基地的基础上新增7个,3500个支部、4.6万名党员赴基地开展活动。组织开展“长江讲坛”、第十九个党风廉政建设宣教月、廉政书画展等丰富多彩的活动。为党员自主选择学习创造条件,6万名党员注册湖北机关党建APP,80家省直单位建立青年读书会,113个省直单位4万名党员参与“改革开放我知道”知识竞赛,营造了浓厚学习氛围。

摘要： 目前,芬兰基础教育阶段提供的外语学习选择分为两类,A类为芬兰语/瑞典语、英语,B类为法语、德语、俄语等,并根据学习水平进一步分为A1、A2和Bl、B2。据统计,20年来,主动选择学习A2课程的学生人数减少了约1/3。为此,芬兰教育部将研究推动自学前教育阶段起创设多元语言学习环境以及加强中小学外语教学的措施。

摘要： 解决高中学生学业负担过重这个老大难问题,需要实施基于知识单元(章节)、概念体系、现象理解的整体学习,基于概念间、学科间以及知识与社会、生活、科技的关联学习,基于知识"发现"、改题编题、学科思想的创造学习,基于小组学习、师生交流、超越文本的对话学习,基于学习目标、课后练习、自由分组的选择学习等五种学习方式,变革学习方式,推动深度学习,满足学生的好奇心,提高学生的成就感,激活学生的创造性,进而提升学生的学习内驱力,唤醒学生的学习热情,释放学生的学习潜能.

摘要： 这的确是一件很纠结的事情。你并不想将来从事绘画的工作，但眼下绘画占据了你绝大多数的时间。也许这件事从一开始就错了，不应该单纯为了考一个好大学而选择学习绘画。

摘要： 在信息技术与教育深度融合的进程中,教育信息化已不再局限于技术装备,而是越发注重人、信息、教育活动及人与信息环境的关系.微课的出现和发展,正是目前大学校园进行的信息技术新应用.阐述了"影视制作"教学过程中面向学生个性化需求,基于学生的选择学习、项目学习、网络学习所进行的微课实践探索,旨在推进微课有效而持续发展.

摘要： 随着人们生活节奏的加快,使得我们已经进入了“微”时代,微博、微信让人们的沟通快捷、方便。而在语文教学方面,微课的出现打破了传统的教学方式,为语文教学开拓了新视野。微课以其富有感染力的音效、生动直观的图像、启发性的视频片段等特点脱颖而出,满足学生对不同学科知识点的个性化学习,按需选择学习,既可查缺补漏又能强化巩固知识,是传统课堂学习的一种重要补充和拓展资源。为了促进初中语文教学水平的提升,本文对微课在初中语文教学中的应用进行了研究。

摘要： 科学的评价能对语文阅读教学的改革起到积极导向作用。大力拓展面提高阅读能力有助于提升学生的语文素养。一、科学进行课堂评价如何才能使新课程理念下的语文阅读教学评价行之有效呢?笔者认为,在语文课堂教学中做好以下“三要”“三忌”。(一)要关注差异,忌“一刀切”教学《五彩池》第一课时时,阅读课文时就要确定三个不同层次的目标:一是能读通课文,认识生字新词;二是读熟课文了解生字、新词;三是正确、流利地朗读课文,学会生字新词。让学生根据自己的能力进行选择学习达标。学生根据自己的能力选择达到了这一目标时,教师就及时给予肯定,让学生感受到学习成功的喜悦,可激发学生学习语文的兴趣。

摘要： 徐菲：青年女高音，毕业于中国音乐学院声歌系。出生于鱼米之乡-辽宁省盘锦市，自幼喜欢唱歌．小学二年级曾经代表学校参加盘锦全市少儿歌唱比赛获得第一名的好成绩。在校一直是学校的文艺骨干。老师们夸讲她是品学兼优多才多艺的好学生，初中毕业后她选择学习唱歌，2001年她考上了辽宁省艺术学校声乐钢琴科学习民族声乐，师从于王玉洁老师.

摘要： 依据"面向每一个、发展每一个"的小班化核心理念,研究实践适合小班化选择学习的三种组织形式.一是"基于性别的选择学习",在体育、艺术等学科因材施教,促使学生技能训练达成最优发展;二是"基于程度的选择学习",在英语学科开展"超小班"走班分层施教,促使学生可以按自己合适的步子得到最近发展;三是"基于兴趣的选择学习",通过开设四十多门社团课程,形成自主选择菜单的因趣施教,促使学生以拿手优势得到最充分发展.

摘要： 学习处理部(100)的指标输出部(120)基于所输入的包含分析对象本身的特征和分析对象周围的环境的特征在内的分析对象的属性，对选择分析模式的指标进行输出。分析模式选择部(170)从多个分析模式中，选择数据分析的特性的评价值满足一定条件的分析模式，作为对分析对象所输出的被诊断数据进行分析的分析模式，该条件是按照数据分析的特性的评价值与指标之间的关系预先设定好的。

摘要： 本发明提出一种深度学习算法的选择方法，该方法包括：获取待处理的问题类型；依据所述问题类型选择相应的数据集，并将所选数据集分为训练数据和测试数据；计算所述训练数据的相似度；依据所述相似度调整所述训练数据的批次大小；依据所述问题类型选择多种深度学习算法，并利用所述训练数据训练所选择的所述深度学习算法以获取相应的算法模型。上述方法降低了深度学习算法的选择难度且通用性强。本发明同时提供一种深度学习算法的选择装置。

摘要： 信号选择装置(10)从多个候选信号选择用于对数据分析所使用的模型(20)进行学习的学习信号。信号选择装置(10)具有：第1取得部(11)，其相关联地取得多个候选信号、以及与由所述模型得到的分析结果对应的状态值即学习标签；特征量计算部(13)，其针对所述多个候选信号的每一者，对1个或多个特征量进行计算；以及选择部(16)，其基于所述特征量与所述学习标签的关联程度，从所述多个候选信号对所述学习信号进行选择。

摘要： 公开了通过利用多代理强化学习框架生成动作序列以执行任务来使得能够使用户接口输入自动化的技术。各种实施方式使用整体强化策略网络处理与接收到的用户接口输入相关联的意图，以选择软件强化学习策略网络。动作序列可以通过使用所选择的软件强化学习策略网络处理意图以及软件客户端状态数据序列来被生成。动作序列用于控制与所选择的软件强化学习策略网络对应的软件客户端。

摘要： 学习处理部(100)的指标输出部(120)基于所输入的包含分析对象本身的特征和分析对象周围的环境的特征在内的分析对象的属性，对选择分析模式的指标进行输出。分析模式选择部(170)从多个分析模式中，选择数据分析的特性的评价值满足一定条件的分析模式，作为对分析对象所输出的被诊断数据进行分析的分析模式，该条件是按照数据分析的特性的评价值与指标之间的关系预先设定好的。

摘要： 本发明公开一种基于深度学习的SDN网络流量优势监控节点动态选择系统及其动态选择方法，SDN控制平面包括转发计算模块、节点更新模块和路径预测模块；SDN数据层面包括网络资源模块；动态选择方法包括优势监控节点预筛选和优势监控节点动态更新两个时序阶段，前者仅在系统冷启动时运行，系统启动完成后后者以闭环自反馈方式自适应地运行。本发明从选取监控节点的角度出发，通过优先选取流量遍历最密集的交换机作为流量监控节点，实现在流统计信息最大化捕捉的同时，达到提升流量收集非冗余率和降低流量监控开销的目的。

摘要： 本发明公开了一种基于梯度选择和自适应学习率的加权K异步联邦学习方法、系统及装置，包括：云端初始化模型和学习率参数并广播当前的迭代次数和当前的全局模型。学习者接收广播的模型和迭代次数进行本地训练，当完成本地训练后将更新上传至云端。云端接收K个更新后，升级模型参数。通过累积历史梯度缓解异质性数据的影响，并基于延时程度聚合K个梯度缓解延时性的影响，并估计全局无偏梯度；然后选择与估计梯度下降方向一致的梯度，赋予权重；进一步裁剪延时梯度，并调整学习速率，更新并广播模型参数和迭代次数。重复云端和学习者的交互，直至模型的测试损失小于阈值，模型收敛。本发明根据延时程度自适应调整学习速率，提高了模型的预测精度。

摘要： 本申请提供了一种联邦学习系统、联邦学习系统中的特征选择方法及装置，系统至少包括第一参与方和第二参与方，第一参与方持有样本的第一特征以及样本标签，第二参与方持有样本的第二特征；第一参与方配置为：基于第一特征计算得到联合样本集中各样本分别与中心样本之间的第一距离，并获取第二参与方基于第二特征计算得到的联合样本集中各样本分别与中心样本之间的第二距离；基于第二距离对第一距离进行更新，得到联合样本集中各样本分别与中心样本之间的综合距离；基于样本标签以及综合距离，筛选出第一同类样本和第一异类样本；对第一特征的权重进行更新，并对第一特征进行筛选。本申请提高了第一参与方对其所持有第一特征进行特征选择的精准度。

摘要： 课题在于，提供选择学习模型的系统及选择学习模型的方法，从训练完成的学习模型中选择利用于新任务的适合的学习模型。解决手段在于，存储装置存放多个现有学习模型各自的关联信息。处理器取得关于新任务的内容的信息，从用于新任务的新训练数据集提取新特征量矢量。处理器参照关联信息，取得关于多个现有模型各自的任务的内容的信息、以及多个现有模型各自的训练数据的特征量矢量。处理器基于关于新任务的内容的信息与关于多个现有模型各自的任务的信息之间的比较结果、以及新特征量矢量与多个现有模型各自的特征量矢量之间的比较结果，从多个现有模型选择用于新任务的候选学习模型。

摘要： 本发明公开了一种编译器后端指令选择学习系统及具有该系统的编译器和指令选择方法。该编译器后端指令选择学习系统包括存储所有可能的中间指令的存储模块、存储候选汇编指令片段表的存储模块、指令选择训练学习模块以及训练完成后的训练学习模型存储模块；该具有后端指令选择学习系统的编译器是在编译器后端的指令选择模块中增加了上述的后端指令选择学习系统。通过本发明的编译器后端指令选择学习系统可自动学习到中间指令与汇编指令的最优对应关系，避免了传统方案中的大量的人为手动工作。通过本发明的编译器后端指令选择学习系统，编译器后端不再硬编码这种对应关系，而是自动导入学得的模型，基于学得模型自动推导中间指令所对应的最优汇编代码。这种灵活替换机制也会使得交叉编译器更容易实现。