高效学习

摘要： 众所周知,阅读作为学习英语的基础技能,将影响着学生知识掌握与长远发展,教师需认知阅读重要性,并立足新高考背景下,以提高高中英语阅读教学效率为目标,根据高中英语教材内容,采取不同教学策略,吸引高中学生主动融入高效学习,使其能积极进行阅读、思考与分析。让高中学生可以通过阅读牢固掌握英语知识,使其阅读、理解、表达等多项能力可实现提高,促使高中学生学习质量有所保障,让高中英语阅读教学的有效开展达到理想目标。

摘要： “双减”之下,如何引导孩子高效学习,成为教师和家长关注的热点话题。怎样切实帮孩子解决学习问题,培养学习方法,夯实学习能力,提高学习成绩,让孩子从心里爱上学习?清华大学心理学系学习科学实验室执行主任宋少卫在其新作《学习治疗手记》中指出:“学习是一门科学,在科技迅猛发展的今天,我们要用推动人类社会进步的理工科思维方式和科学实践方法,来改进发展相对滞后的教育。”

摘要： 自主学习和实践探究是新课标所倡导的积极的、有效的学习方式。这就要求教师在教学中要善于利用贴近学生学习现实的资源,灵活地搭建适宜的学习研究平台等,引领学生去实践、合作以及反思、质疑,从而在多元化的体验活动中实现高效的数学学习。为此,教师还应通过原型启发、实践操作和巩固训练等环节的谋划与调控,使学生对知识的探究保持着浓厚的兴趣,有着旺盛的活力,最终实现高效学习。

摘要： 小学中高年级英语教材中是以对话、短文、故事、书信等为主的主题式语篇。通过科学高效的语篇学习,可以调动学生学习的积极性和主动性,激发学生的学习兴趣,扩大学生的阅读量和词汇量,促进学生语言知识的积累和内化,在提升学生综合语言运用能力的过程中,提高人文素养,增强实践能力,培养创新精神。基于此,本文结合教材,对英语语篇教学方法进行了讨论,希望能以此提升小学英语课堂教学质量。

摘要： 高职护理专业是高等护理教育的重要组成部分,教学模式要考虑培养对象的需求特点,具有科学性、实用性及可操作性[1]。人体形态学实验教学是高职护理教育的重要内容,具有教育任务重、授课节奏快、讲课内容多、学生学习压力大等特点,教学效果不理想[2]。随着护理学新知识、新技术及新理念的更新,需要大力提高学生的自主学习能力,满足社会对高素质护理人才的需求[3-4]。20世纪60~70年代,有学者提出用概念图表征学生的知识结构。概念图教学模式是20世纪60年代提出的通过将概念之间的意义联系以科学命题的形式有机联系起来的网络结构图教学模式。近年研究认为,概念图作为教学策略及学习策略可促进学生进行高效学习,在化学复习单元课、物理课及生物复习等高中课程较为常见,但对于护理教学领域的应用较少[5]。本研究选择本校2020级高职护理专业2个年级的学生作为研究对象,旨在分析以自主学习能力为导向的概念图教学模式在高职护理人体形态学教学中的应用价值。

摘要： 江苏省徐州市毛庄中学位于徐州经济技术开发区东部。学校以“促进学生的全面发展”为主旨,以“高品质育人和高效学习”为两翼,努力打造精品学校,积极探索“双减”之下的育人新格局。一、以制度和文化为路径提升育人品质1.依托年级联席会议制度,健全德育网络。为满足“双减”政策对学生管理提出的新要求,学校在各年级推行年级联席会议制度。每次会议,班主任、备课组长都要形成书面汇报材料。通过年级联席会议制度,学校强化过程管理,了解学生的学习、生活和思想动态,以便采取有效措施,及时填补空缺,提高学生管理水平。

摘要： 中学阶段,亲子沟通存在许多现实困难,亲子间难以及时沟通,增加了亲子间的分歧和矛盾,影响亲子关系。这个阶段,更新教育观念,转变原有的亲子沟通方式,才能更好地应对和解决亲子沟通困境,增进亲子关系,给孩子的成长和高效学习提供有力的支持。通过赋能的亲子沟通,可以增进良好的亲子关系,为孩子的学习和成长做加法和乘法。详细解说了赋能的亲子沟通的四个要点,即:共情地听,正向地说,聚焦改变式提问和站在孩子发展的立场行动。

摘要： 以专注力为核心的高效学习状态对高中生来说尤为重要,而在专注力的提升中,正念训练作为一种有效的训练方法被不断证实。本调查通过对某市属中学高一学生,在正念系列主题课程后,每班抽取 10名,共 120 名学生使用自编的结构化的《正念呼吸对专注力影响访谈表》进行调查,调查后发现:(1)一定频度和时常长的正念呼吸练习能够改善高中生专注力。(2)对正念呼吸方法全面、正确地把握对练习尤为重要。(3)练习中对走神,烦躁,与挫败感把握与应对本身也是练习一部分,其对专注力的改善也很重要。(4)正念呼吸练习对专注力改善先从呼吸练习过程本身的专注力状态的影响开始,随之拓展至学习上。

摘要： 课堂是学生学习数学知识的主要阵地,提升学生的学习力是当前课堂课程改革的核心目标之一,从而数学课堂教学的策略应指向学生学习力的提升.事实上,学习力的要素总是围绕数学思维来组织与构建的,数学思维是通往高效学习的桥梁.“数学是思维的体操”,由此可见,通过可操作性的内容来训练学生的思维,达到思维方式的高效需要得到广泛的实践.

摘要： “双减”政策出台后,作业时间和总量减少,校外培训机构关闭,对于部分缺乏自律、学习缺乏主动性的孩子,学习上犹如盲人缺少了拐杖,学习成绩的保持和进步,着实让人担心。作为一线教师笔者结合教学实践,在本文中从“用心引导孩子养成良好的英语学习习惯,掌握科学的学习方法”、“率先垂范,做好学生学习路上的引领者”、“走进学生心里,为学生装置精神马达”三个维度,浅谈了在“双减”背景下,初中英语教师如何提高教学效率的方法和策略。

摘要： 本发明公开了一种基于联邦学习的多物联网设备异构模型高效互学习方法，所述方法可以打破异构模型之间的知识壁垒，提高异构模型在各类物联网设备中的性能。在本方法框架中，不同的模型开始相互学习，两种模型都可以收敛到很好的结果。由于局部模型有局部数据分布，全局小模型具备全局数据分布，为了增加联邦学习的普适性，本发明提出一种基于深度相互学习的训练方法，考虑局部模型之间的知识共享过程。本发明通过综合实验对本发明方法PFL进行了论证，可以在实际场景中在通信量和预测精度方面的有效性。

摘要： 公开了能够使用模仿学习以及强化学习来训练元学习模型以用在使机器人执行任务中的技术。一些实施方式涉及使用基于任务的一个或多个人工引导的演示的模仿学习来训练元学习模型。附加的或替代的实施方式涉及使用基于尝试执行任务的机器人的试验的强化学习来训练元学习模型。进一步的实施方式涉及使用经过训练的元学习模型来基于新任务的人工引导的演示来小样本(或单样本)学习新任务。

摘要： 本申请实施例提出了一种联邦学习梯度量化方法、高效通信联邦学习方法及相关装置，涉及机器学习领域。根据本申请的第一方面提出了一种联邦学习梯度量化方法，包括：获取来自服务器的待训练模型；使用本地的私有数据对待训练模型进行本地训练，得到本轮训练模型；根据本轮训练模型，获得本轮训练模型的第一参数，第一参数为本地训练模型的模型参数或梯度；根据预设的最大量化等级，计算本轮训练模型与上一轮模型的量化更新量；根据量化更新量，确定第一参数的量化等级，并根据量化等级量化第一参数；将量化后的第一参数发送到中央服务器。能够减少联邦学习训练过程中的非必要通信轮次和每个通信轮次需要传输的数据总量。

摘要： 本发明提供一种采用内部激励信号与学习经验复用的高效强化学习自主船舶避碰方法，解决不确定环境下采用强化学习算法实现自主船舶避碰过程中易陷入局部迭代和收敛速度过慢问题。本发明针对实际航行环境下船舶避让决策考虑的会遇态势变化和转向率问题，构建综合考虑外部收益信号与内部激励信号结合的全新奖励函数，鼓励自主船舶对状态迁移概率较低的环境进行搜索。在内部激励信号与外部收益信号协同驱动训练的过程中，利用学习经验复用，挖掘历史训练数据的隐藏特征，保存累计回报期望值较大的策略，并利用随机概率模型对好的策略迁移应用，减少强化学习在自主船舶搜索过程中刻意学习和盲目性学习问题，进一步提高了自主船舶避碰方法的学习效率。

摘要： 一种安全高效的非交互式联邦学习框架及构建方法、学习方法，涉及联邦学习建模技术领域。解决了现有技术中通信开销大以及存在模型攻击风险导致隐私泄露的问题。学习框架中多个非交互式分布式节点共同指定一个服务器作为训练者；多个训练者和交互式分布式计算节点指定一个服务器做为中心聚合器，每个训练者与至少一个非交互式节点相关联。构建方法为，交互式分布式计算节点和多个训练者首先从选定的中心聚合器下载全局模型，每个交互式分布式计算节点和每个训练者训练好子模型后作为本地模型再上传到中心聚合器；中心聚合器接收本地模型后对全局模型进行更新并将结果返回至交互式分布式计算节点和多个训练者，经过多次更新迭代，直至全局模型达到预期的精度为止，完成构建。该框架适用于车联网技术领域。

摘要： 本发明公开了一种基于联邦学习的多物联网设备异构模型高效互学习方法，所述方法可以打破异构模型之间的知识壁垒，提高异构模型在各类物联网设备中的性能。在本方法框架中，不同的模型开始相互学习，两种模型都可以收敛到很好的结果。由于局部模型有局部数据分布，全局小模型具备全局数据分布，为了增加联邦学习的普适性，本发明提出一种基于深度相互学习的训练方法，考虑局部模型之间的知识共享过程。本发明通过综合实验对本发明方法PFL进行了论证，可以在实际场景中在通信量和预测精度方面的有效性。

摘要： 本发明公开了一种基于权重压缩的高效联邦学习方法及系统。该方法为：客户端本地训练结束后计算本地模型的更新值，首先将更新值的符号和数值分开，然后计算更新值较大一部分数值的拟合函数，使用拟合函数代替数值传输，进一步使用LZMA2算法压缩对应索引数据，使用进制编码符号，将客户端和服务器之间的通信从权重参数转换为拟合函数、编码符号和压缩索引从而达到降低通信量的目的。系统包括服务器、客户端；服务器、客户端能实现所述基于权重压缩的高效联邦学习方法中服务器、客户端需要实现的步骤。本发明能适用于不平衡数据分布场景，模型准确率和收敛速度接近联邦平均算法，具有很好的适用性。

摘要： 一种基于高效注意力网络和师生迭代迁移学习的表情识别方法，所述方法构建基于高效注意力网络的轻量化表情识别模型，并利用表情数据集对高效注意力网络进行训练；然后将训练好的网络作为教师网络，将另一个高效注意力网络作为学生网络，利用教师网络输出的软化预测值对学生网络进行训练；将完成训练和测试的学生网络学习到的模型参数迁移至教师网络，重复迭代迁移训练，直至学生网络的识别准确率不再上升，最后利用学生网络对人脸表情进行识别。本发明在保证模型参数量与计算量水平的同时，增强了轻量网络拟合的能力，并通过师生迭代迁移学习优化软标签及特征信息，大大提升了模型识别精度，能够满足表情识别在边缘侧资源受限设备上的部署需求。

摘要： 本发明公开了一种基于脉冲神经网络的高效学习系统及其学习方法，属于人工神经网络技术领域，该学习系统由数据预处理模块、网络构建模块、学习模块和推理模块组成；数据预处理模块支持静态图像数据和动态神经形态数据两种类型；网络构建模块支持多种类型的脉冲神经网络；学习模块由前馈网络计算、误差反向传播和权重更新组成；在每个时刻，随机数发生器产生随机值，由开关控制是否进行误差反向传播和权重更新步骤；推理模块加载模型文件进行前馈网络计算。本发明中的学习系统兼容自动微分工具，易于实现；支持多种脉冲神经网络类型，容易灵活配置。本发明中的学习模块加入开关结构，忽略了大量的计算步骤，节省了计算资源，提高了学习效率。

摘要： 本申请公开了在机器学习中对神经网络的拓扑的高效学习和使用。描述了一种用于促进在自主机器处的机器学习中对神经网络拓扑的学习和应用的机制。如本文中所描述的实施例的一种方法包括：监测和检测与对在具有处理器的计算装置处的机器学习操作相关的神经网络的结构学习；以及基于所述神经网络中的一个或多个的一个或多个拓扑而生成递归生成模型。所述方法可以进一步包括：将所述生成模型转换成判别模型。