预测策略

摘要： 文章分析了预测策略单元的编排特点、预测策略对于提升学生阅读能力的独特价值,并具体阐述了基于儿童认知特点的预测教学策略。教师通过时机的选择,运用比较的方法,尝试进行续写,在实现预测价值的过程中引导学生学习预测、运用预测,从而提高学生的阅读能力。

摘要： 大语文时代的到来使得社会各界对小学语文阅读教学越发关注。小学生阶段是学生学习的基础阶段,是对各种能力的入门阶段。就语文学习而言,阅读能力是贯穿整个语文学习终生的基本能力,同时,阅读能力也为其他学科的学习提供基础。而作为提升学生阅读能力的一项重要方法——预测,它能够强化学生的独立思考能力,引导学生深度理解文本,还能够提高学生的信息检索能力、语言运用能力以及思维创新能力。本文针对如何更好地引导学生在小学语文阅读中实施预测策略进行了研究。

摘要： 预测是一种有效的阅读策略,对激发学生的阅读兴趣,提升学生的阅读能力具有重要的促进作用。在统编语文教材背景下,教师要正确理解编者的意图,充分挖掘教材的教学资源,选择好适合学生进行预测阅读的课文,找准引领学生进行预测阅读的切入点,注重对学生预测过程的指导,鼓励学生迁移运用预测策略,把预测阅读策略贯穿于学生阅读的全过程。这样,能让学生掌握预测阅读的方法,形成预测阅读的习惯,获得语文素养的全面发展。

摘要： 在小学语文教学中,阅读策略教学是培养学生阅读素养的有效途径。从理论研究入手,剖析阅读素养提升进程中预测策略的教学价值,采用学生调查与课堂观察相结合的方式分析语文阅读课堂的预测策略教学现状,解读教学过程中存在的问题与不足,进而提出具有实现价值的教学策略,从教学理念、教学目标、教学篇目等角度构建预测策略教学体系,为学生阅读素养的提升及发展奠定基础。

摘要： 预测作为一种有效的阅读策略,不但有助于学生快速捕捉到所需要的信息,还有助于培养学生的想象力,激发其好奇心和求知欲。教学中,应遵循学生的认知规律,关联学生的生活经验、文本线索、阅读经验,搭建情境支架、问题支架、经验支架,帮助学生合理预测,多角度预测。

摘要： 统编小学语文教科书三年级上册第四单元安排了“预测”阅读策略的学习,很多教师在教学其中的首篇精读课文《总也倒不了的老屋》时常感到困惑。想要解决这些困惑,教师首先需要正确认识该单元的编写意图,其次要选择有效的教学方法,重视让学生经历阅读策略习得的全过程,最后要通过精心设计活动化、场景化的作业,让学生在策略习得的过程中实现阅读能力的提升。

摘要： 预测作为一种重要的学习策略,需要教师的引领、指导和点拨。教师通过对统编教材三年级下册第三单元的探究,引导学生在课文学习中掌握预测阅读的技巧,即有理、有法、有趣,能够真正打开学生的阅读思维,帮助学生主动构建阅读框架,提高阅读能力。

摘要： 预测策略安排在三年级上册的第四单元,学生借助三篇故事进行这个策略的学习与运用。我在教学中进行了单元整体设计,层层递进设计学习活动,帮助学生理解预测及预测的方法,建立关联从认知走向实践,从而扎实有效地落实预测这一策略。

摘要： 预测是一种非常有效的阅读策略,对培养学生的想象力、逻辑思维能力、文本理解能力等方面都有着重要意义。在预测策略单元教学中,教学者应该聚焦预测的关键问题,才能切实提高学生的阅读能力。本文将结合统编版小学语文三年级上册第四单元篇目,探究如何有效进行课前预测、寻找依据、建立关联、抓核心问题这四个关键问题。

摘要： 阅读策略是统编教材安排的特殊单元,小学阶段学习的第一个阅读策略是预测策略。在预测策略教学中,教师要立足整体,围绕预测策略,解读相关语文要素学习目标,寻找合适的学习路径,优化学习支架,将学生无意识的预测行为通过学习和训练转化为有意识的预测方法和习惯,切实提升学生的阅读能力。

摘要： 卖方管理库存(Vendor Managed Inventory,VMI)与传统的零售商管理库存(Retailer Managed Inventory,RMI)是两种不同的供应链运行模式.两种模式的绩效及其优劣取决于一定的客观条件与企业的主观决策行为.本文建立了一个由单一买方、单一卖方构成的多周期供应链模型,选取企业内部预测策略与外部需求波动分别作为主客观考察因素,分析了供应链上的买卖双方在不同的预测策略与需求特征情况下,分别采取VMI和RMI模式对其获利情况、顾客服务水平以及系统收益分布等方面的影响,得出了一些有意义的结论.

摘要： 竞争率(Competitive Ratio，CR)、预测正确率和关断次数等是动态功耗管理(Dynamic PowerManagement，DPM)预测策略的传统评估指标，适用于同一输入序列下的策略比较，但无法应用于不同的测试环境。本文提出以差异率(Differential Competitive Ratio，DCR)、加权区分率、延迟密集度、预期使用寿命和关断效率等多种新指标相结合的评估方法来比较DPM预测策略。实验表明该方法克服了传统评估指标的缺陷，全面衡量了不同测试环境下DPM预测策略的功耗、预测效果和性能。

摘要： 动态功耗管理(dynamic power management,DPM)是一种较为有效的低功耗设计技术.预测性DPM策略是实施效果与可应用性的较好平衡.本文提出一种新颖的MCS(measure and control by software)预测性DPM策略.通过软件手段,该策略对预测所需数据进行实时测量并根据预测结果对设备状态进行控制,具有较好的通用性.实验结果表明,该策略可以有效降低设备功耗.

摘要： 文章分析了猝死的诱因，并且可以通过同型半胱氨酸水平检测、心脏钙化检测、高敏C-反应蛋白检测来预测和预防猝死，补充足量的高质量的抗氧化剂也是预防猝死的重要措施。

摘要： 文章分析了猝死的诱因，并且可以通过同型半胱氨酸水平检测、心脏钙化检测、高敏C-反应蛋白检测来预测和预防猝死，补充足量的高质量的抗氧化剂也是预防猝死的重要措施。

摘要： 文章分析了猝死的诱因，并且可以通过同型半胱氨酸水平检测、心脏钙化检测、高敏C-反应蛋白检测来预测和预防猝死，补充足量的高质量的抗氧化剂也是预防猝死的重要措施。

摘要： 文章分析了猝死的诱因，并且可以通过同型半胱氨酸水平检测、心脏钙化检测、高敏C-反应蛋白检测来预测和预防猝死，补充足量的高质量的抗氧化剂也是预防猝死的重要措施。

摘要： 在嵌入式和便携式系统的低功耗设计中,动态电源管理(DynamicPowerManagement,DPM)是一个非常重要的技术,其通过有选择关闭处于空闲状态下的器件来达到降低系统功耗的目的.本文首先提出了一种适用于大多数预测性策略的DPM模型MFPP(ModelforPredictivePolicy),然后基于该模型详细阐述了一种DPM策略-PBPP(Probability-BasedPredictivePolicy).实验结果表明,MFPP模型具有很强的通用性;基于该模型的预测性策略能够进一步降低系统的平均功耗。

摘要： 在嵌入式和便携式系统的低功耗设计中,动态电源管理(DynamicPowerManagement,DPM)是一个非常重要的技术,其通过有选择关闭处于空闲状态下的器件来达到降低系统功耗的目的.本文首先提出了一种适用于大多数预测性策略的DPM模型MFPP(ModelforPredictivePolicy),然后基于该模型详细阐述了一种DPM策略-PBPP(Probability-BasedPredictivePolicy).实验结果表明,MFPP模型具有很强的通用性;基于该模型的预测性策略能够进一步降低系统的平均功耗。

摘要： 在嵌入式和便携式系统的低功耗设计中,动态电源管理(DynamicPowerManagement,DPM)是一个非常重要的技术,其通过有选择关闭处于空闲状态下的器件来达到降低系统功耗的目的.本文首先提出了一种适用于大多数预测性策略的DPM模型MFPP(ModelforPredictivePolicy),然后基于该模型详细阐述了一种DPM策略-PBPP(Probability-BasedPredictivePolicy).实验结果表明,MFPP模型具有很强的通用性;基于该模型的预测性策略能够进一步降低系统的平均功耗。

摘要： 本申请涉及策略博弈技术领域的一种基于元学习的策略博弈的行为预测方法和预测器。所述方法包括获取网络攻防博弈数据集，将数据集划分为用于测试训练好的行为预测模型效果的新任务和用于元学习的训练样本，采用元学习方法对构建的基于深度神经网络的行为预测模型进行训练，并利用训练好的行为预测模型在新任务中对网络攻防博弈中攻击者的战略行为进行预测。本方法采用无监督学习的任务分类方法和专家混合架构的元学习方法，能够在网络攻防博弈数据量较少的场景中明显提升网络攻防博弈中攻击者的战略行为预测精度和预测速度，取得较好的安全防御效果，并达到主动防御的功能，从而为及时有效的进行网络防御提供了重要的技术支持。

摘要： 在现行方法的NAL单元报头中，即使是在nal_ref_flag的值根据nal_unit_type的值被唯一决定的情况下，也分别对nal_ref_flag和nal_unit_type分配比特，是没有效率的设计。动态图像预测编码装置具有：输入单元，其输入构成动态图像的多个图像；以及编码单元，其通过利用画面内预测或者画面间预测中的任意一个方法对所述图像进行编码而生成压缩图像数据，并与包头信息一起进行打包，包头信息包括图片类型，编码单元以唯一地表示编码后的图片数据是否在对其它图片进行解码时被用来参照的方式决定图片类型。

摘要： 在一个实施方式中，图像内的编码对象区域被分割为多个预测区域。根据与对象区域相邻的相邻区域的预测信息、该对象区域内的已编码预测区域的数量以及该对象区域的已编码预测信息，从与作为下一个预测区域的对象预测区域相邻的区域的已编码运动信息中，选出用于该对象预测区域的预测信号的生成的运动信息的候选。根据所选出的运动信息的候选的数量，对指示使用了选出的运动信息的候选的对象预测区域的预测信号的生成的合并块信息和由预测信息估计单元检测到的运动信息，或者，该合并块信息和该运动信息中的任意一方进行编码，并将用于对象预测区域的预测信号的生成的运动信息保存在预测信息保存单元中。

摘要： 本发明适用于建筑技术领域，公开了建筑窗墙比策略预测模型构建方法及窗墙比策略预测方法，预测方法包括提供建筑窗墙比策略预测模型，获取待预测时刻的气象特征数据；将获取的气象特征数据输入所述建筑窗墙比策略预测模型，得到最优窗墙比策略；建筑窗墙比策略预测模型的构建方法包括对收集的建筑窗墙比策略数据以及气象特征数据进行数据预处理；将处理后的数据划分为训练数据和待预测数据；建立随机森林分类模型，基于训练数据利用网格搜索法和K折交叉验证法确定随机森林分类模型的最优超参数组合；根据最优超参数组合构建建筑窗墙比策略预测模型；该预测方法具有较高的准确度，能够有效地帮助建筑外围护结构实现智能的窗墙比自动化控制。

摘要： 本发明适用于建筑技术领域，公开了建筑窗墙比策略预测模型构建方法及窗墙比策略预测方法，预测方法包括提供建筑窗墙比策略预测模型，获取待预测时刻的气象特征数据；将获取的气象特征数据输入所述建筑窗墙比策略预测模型，得到最优窗墙比策略；建筑窗墙比策略预测模型的构建方法包括对收集的建筑窗墙比策略数据以及气象特征数据进行数据预处理；将处理后的数据划分为训练数据和待预测数据；使用训练数据训练多层感知器分类器，根据训练好的权重系数和偏置量构建多层感知器分类器模型，作为建筑窗墙比策略预测模型，该预测方法具有较高的准确度，能够有效地帮助建筑外围护结构实现智能的窗墙比自动化控制。

摘要： 本申请提供了一种对话策略的预测方法及预测装置，涉及自然语言处理技术领域，对话策略应用在对话互动的至少两个角色之间，包括：使用用于描述当前话语的特征表示和全局特征表示，分别确定当前话语对应的语境级解码表示和当前话语对应的互动角色的角色级自我解码表示；基于当前话语对应的语境级解码表示和互动角色的角色级自我解码表示，确定目标解码表示；使用对话策略确定模型，预测第一角色之外的其他互动角色在下一话语应采用的对话策略。这样，通过生成层次化的语境级解码表示和多角色的角色级自我解码表示，能够丰富特征表示中的自我话语信息，使得解码表示具有更丰富的语义信息，预测出更准确的对话策略，进而生成更准确适当的回应内容。

摘要： 本申请涉及策略博弈技术领域的一种基于元学习的策略博弈的行为预测方法和预测器。所述方法包括获取网络攻防博弈数据集，将数据集划分为用于测试训练好的行为预测模型效果的新任务和用于元学习的训练样本，采用元学习方法对构建的基于深度神经网络的行为预测模型进行训练，并利用训练好的行为预测模型在新任务中对网络攻防博弈中攻击者的战略行为进行预测。本方法采用无监督学习的任务分类方法和专家混合架构的元学习方法，能够在网络攻防博弈数据量较少的场景中明显提升网络攻防博弈中攻击者的战略行为预测精度和预测速度，取得较好的安全防御效果，并达到主动防御的功能，从而为及时有效的进行网络防御提供了重要的技术支持。

摘要： 公开了用于开发和使用用于预测多种医学结果、评价介入策略以及同时验证生物标志物诱因的预测模型的方法、系统和计算机程序产品。根据一种方法，获得来自个体族群的不同来源的临床数据。临床数据可以包括关于个体的不同身体因素和人口统计学因素以及多种个体的不同结果。接收关于搜索空间的输入，搜索空间包括将因素的不同组合和至少一种结果链接的模型。响应于接收输入，基于模型关于结果的预测值，在搜索空间内对模型进行搜索。处理所识别的模型，以产生将所述因素组合中的一种链接到结果的最终模型。最终模型指示出具有在最终模型中的因素的个体出现该结果的可能性。

摘要： 本发明的目的在于，通过按照再现图像的帧尺寸决定在图像缓冲存储器中能够存储的再现图像的最大张数，能够有效利用图像缓冲存储器，进一步提高编码效率。动态图像预测编码装置具有：图像存储单元，其存储将压缩图像数据复原为再现图像后的一个以上的该再现图像，作为在对后续的图像进行编码时使用的参照图像；以及存储器控制单元，其在图像存储单元中控制帧缓冲存储器，在输入图像的帧尺寸是图像的最大帧尺寸的1/(2^L)(L为1以上的整数)以下的情况下，存储器控制单元将帧存储器中能够存储的再现图像的最大张数决定为(2^L)倍。

摘要： 本发明公开了一种基于并行预测策略的公共楼宇日前空调负荷预测方法，根据公共楼宇空调负荷的时序性特点，基于大样本采样数据建立采用并行预测策略，以减少累积误差的影响。在历史数据预处理过程中采用主成份分析方法与模糊C均值聚类方法相结合的模式，综合利用PCA的特征提取能力和模糊C均值聚类选取相似日的能力，同时降低输入变量的维度和样本数据的规模，从而改善了预测模型的精度和泛化能力。