代表学习

摘要： 3月5日至20日,举世瞩目的第十三届全国人民代表大会第一次会议在北京隆重召开。会议期间,出席大会的我省全国人大代表坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,结合自身工作实际,积极提交议案和建议,认真履行职责,为大会圆满顺利召开作出了应有的贡献。

摘要： 五年来,沙湾县人大常委会始终把保障代表权利、发挥代表作用作为工作重点,积极搭建履职平台,创新活动形式,激发代表活力,有效推动了代表工作的深入发展。一、加强代表培训,提高代表履职能力加强代表培训是保障人大代表依法履职、充分发挥代表作用的基础,是坚持和完善人民代表大会制度的客观需要,也是不断提高人大工作水平的重要举措。近年来,县人大常委会始终高度重视代表培训工作。

摘要： 近年来,在昌吉市榆树沟镇党委的坚强领导下,榆树沟镇人大紧紧围绕社会稳定和长治久安总目标,充分发挥各级人大代表作用,加强人大自身建设,依法履职,为推进依法治镇,促进榆树沟镇经济社会协调发展作出了积极贡献。围绕总目标,强化代表学习培训。镇人大把是否有利于社会稳定和长治久安总目标作为衡量开展人大工作的首要标准。

摘要： ＂人民选我当代表,我当代表为人民＂＂牢记党的宗旨,不负人民重托＂。近期,走进泗水县的镇街人大代表中心活动室,笔者便被一条条人大代表履职口号所吸引。泗水县华村镇人大主席孔杰介绍,他们今年在全镇高标准建设＂一室五站＂人大代表履职阵地,为全镇65名县、镇两级人大代表搭建履职平台。＂工作站成立两个月,已接待群众21人次,帮助解决政策咨询、

摘要： 漯河市舞阳县文峰乡代表联络站,针对群众反映白果树、金庄等村地势低洼、道路泥泞、影响出行、制约发展的问题,及时与交通部门协调,几个月后,宽阔、平坦的水泥路就修进了村里。漯河市源汇区空冢郭镇代表联络站,开展代表定期向选民述职活动,先后组织区、镇人大代表20余人,面对面向选民述职并接受评议。

摘要： 人大代表提出建议是法律赋予的一项重要职权。为解决代表建议工作重数量轻质量、重交办轻督办、重答复轻落实等问题,努力提高代表建议的办理实效,镇江市丹徒区在三个镇人大开展代表建议工作试点,探索创新,狠抓三个环节,努力提高代表建议办理工作实效。努力提高建议质量社会各方面存在的客观需求,是高质量的代表建议的来源,代表的精心调研、分析研究,则是高质量的代表建议形成的基础。

摘要： (1990年10月31日陕西省第七届人民代表大会常务委员会第十七次会议通过1995年8月30日陕西省第八届人民代表大会常务委员会第十四次会议修正2005年6月2日陕西省第十届人民代表大会常务委员会第十九次会议第二次修正2016年5月26日陕西省第十二届人民代表大会常务委员会第二十七次会议第三次修正)

摘要： 近年来,在吉木萨尔县庆阳湖乡人大代表工作开展得有声有色,人大代表的威信越来越高,＂有困难找人大代表,有心里话给人大代表说＂,体现了群众对人大代表的信任。加强学习,提高能力。按照＂认识上有新高度,实践上有新作为＂的要求,乡人大不断加强代表学习培训,提升代表素质,增强代表履职能力。组织代表学习了地方组织法、选举法、代表法、监督法等法律法规,＂人大代表在闭会期间如何履行代表职务＂、＂如何撰写代表议案和建议＂等内容,让代表深刻认识到人大代表的地位、作用、权利和义务，增强履职的责任感、使命感。

摘要： 5月25日下午,自治区人大常委会主任乃依木·亚森主持召开代表工作座谈会,就做好新形势下代表工作发表重要讲话。此次座谈会的目的是深入贯彻落实自治区党委人大工作会议、自治区十二届人大四次会议精神,进一步加强自治区人大常委会同人大代表的联系,充分发挥人大代表作用,推动自治区代表工作的深化和拓展。

摘要： 近年来,昌吉市人大常委会把代表工作作为开展全局工作的重中之重,认真贯彻中央关于加强县乡人大工作和建设的若干意见精神和自治区党委人大工作会议精神,推进代表工作迈上新台阶。健全代表小组,夯实工作基础。昌吉市辖10个乡镇,6个街道办事处,有区、州、市、乡镇人大代表768名,市人大常委会按照便于组织,利于活动的原则,对农牧区乡镇以行政村为单位,市区以街道办事处为单位,四级人大代表混合编组。

摘要： 本发明公开一种基于聚类代表点的主动学习标注方法和装置。该方法包括：1)对训练数据中的特征属性进行特征提取，得到特征向量；2)根据用户输入匹配相关训练数据；3)根据聚类代表点算法对匹配的相关训练数据的特征向量进行聚类，并提取聚类后形成的各个簇的代表点；4)计算簇间最短距离，并根据该最短距离对聚类后产生的簇建立最小支撑树，提取最小支撑树的代表点作为待标注数据移交给专家进行标注；5)将用户输入与专家的标注结果形成训练数据对，用训练数据对进行机器学习模型的训练；6)重复步骤2)‑5)以进行迭代训练，直到机器学习模型满足性能要求。本发明可有效地在保持模型精度的情况下减少数据标注量、加快模型训练速度。

摘要： 本发明涉及一种基于多任务学习的代表性AU区域提取的微表情识别方法，包括：A、对微表情视频进行预处理；B、获取AU区域的位置，得到最具代表性的AU区域；C、划分训练集和测试集；D、训练AU掩膜特征提取网络模型；E、送入训练好的AU掩膜特征提取网络，得到只包含代表性AU的人脸图像序列；F、训练包含非局部模块的3D‑ResNet网络；G、送入包含非局部模块的3D‑ResNet网络，得到分类准确率。本发明考虑了不同AU对微表情识别的贡献，还解决了微表情样本不足的问题，增加了训练样本的数量，提高了微表情的识别性能。

摘要： 本发明涉及机器学习领域，具体涉及一种基于多示例主动学习的代表性图像选取方法，包括以下步骤：(1)图像原始特征提取；(2)原始特征降维；(3)利用降维的特征进行原始样本图像预聚类；(4)选取初始训练样本；(5)训练分类器；(6)调整难分类样本集合；(7)调整原始样本集合；(8)重复执行步骤(5)至(7)进行迭代训练，直至收敛；(9)输出代表性图像。通过预聚类、多示例学习和主动学习方法从原始样本中筛选出对分类器分类精度贡献最大的样本集合，再对这些样本进行标注用于其它机器学习任务，这样不仅可以降低标注耗费的人力，而且可以滤除一部分噪声样本，保证其它机器学习任务的有效运行。

摘要： 用于获取代表性食品样品的采样设备以及用于获取代表性食品样品的方法。在一个方面中，本发明提供采样设备(100)，其用于从以未知长度的输送间隔输送奶的输送管线(10)以预定量范围获取代表性奶样品。采样设备(100)包括泵(108)、泵(108)的控制器(109)以及连接到泵(108)的样品容器连接元件，其中控制器(109)被构造成基于获取预定量范围和指示输送管线(10)中输送的奶的流率的测量出的量和/或指示在输送间隔中通过输送管线(10)输送的总奶量的预定量来控制输送间隔中的泵(108)的脉冲化模式，其中泵(108)在脉冲化模式期间在相应的采样脉冲间隔中沿着泵(108)的第一输送方向(122)输送离散的样品子集，并且预定量范围大于或等于与输送间隔中的离散样品子集的总数对应的总量。

摘要： 本发明涉及一种基于代表性奖励深度强化学习的动作识别方法。其中发明内容主要包括：提出一种基于代表性奖励的视频关键帧选取机制，在此基础上，通过结合双流自适应图卷积神经网络模型，以实现在冗长视频帧上高效提取时间空间维度上潜在的特征。本发明提出的代表性奖励机制，将帧选择过程看作弱监督下离散的马尔科夫决策过程，采用蒙特卡洛策略梯度算法对关键帧进行提取，其中关键帧衡量标准被定义为使agent尽可能选择特征空间中靠近集群中心帧的代表性奖励。同时，该奖励机制节省视频标签成本，可独立于双流网络进行训练，并解决了所选帧的时间顺序性和关键帧易丢失的问题，在计算机视觉领域中关键帧提取问题具有实际应用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于信息度和代表度的主动学习抽样方法，该方法包括以下步骤：1)对未标注数据集中多元时间序列，获取各时间序列的信息度和代表度；2)基于步骤1)中计算得到的信息度和代表度，通过抽样算法得到最有价值的未标记样本；3)对步骤2)抽样所得的未标注样本进行标注，并将标注后的样本加入标注数据集；4)判断是否满足停止标准，满足停止标准后得到更新后的标记数据集。本发明针对多元时间序列的主动学习问题，提出了一种抽取未标记时间序列样本的有效抽样算法，通过双优化抽样算法结合信息度和代表度进行抽样，能在保证准确度的条件下，有效减少未标记样本的抽样数目。

摘要： 本发明涉及一种基于多任务学习的代表性AU区域提取的微表情识别方法，包括：A、对微表情视频进行预处理；B、获取AU区域的位置，得到最具代表性的AU区域；C、划分训练集和测试集；D、训练AU掩膜特征提取网络模型；E、送入训练好的AU掩膜特征提取网络，得到只包含代表性AU的人脸图像序列；F、训练包含非局部模块的3D‑ResNet网络；G、送入包含非局部模块的3D‑ResNet网络，得到分类准确率。本发明考虑了不同AU对微表情识别的贡献，还解决了微表情样本不足的问题，增加了训练样本的数量，提高了微表情的识别性能。

摘要： 本发明涉及机器学习领域，具体涉及一种基于多示例主动学习的代表性图像选取方法，包括以下步骤：(1)图像原始特征提取；(2)原始特征降维；(3)利用降维的特征进行原始样本图像预聚类；(4)选取初始训练样本；(5)训练分类器；(6)调整难分类样本集合；(7)调整原始样本集合；(8)重复执行步骤(5)至(7)进行迭代训练，直至收敛；(9)输出代表性图像。通过预聚类、多示例学习和主动学习方法从原始样本中筛选出对分类器分类精度贡献最大的样本集合，再对这些样本进行标注用于其它机器学习任务，这样不仅可以降低标注耗费的人力，而且可以滤除一部分噪声样本，保证其它机器学习任务的有效运行。

摘要： 本发明涉及一种基于信息性和代表性主动学习的微表情识别方法，包括：A、微表情样本处理从数据库中挑选微表情样本，并对微表情样本进行特征提取，形成种子集、主动池和测试集；B、信息性和代表性主动学习构建主动学习系统框架，采用信息性与代表性结合的主动学习算法，不断对主动池中样本进行迭代，挑出最具有信息性和代表性的实例，请求它的标签后加入种子集中重新训练；C、微表情识别将更新的种子集通过SVM训练出标准分类器，并对测试样本进行微表情识别，得到其识别率。本发明中把主动学习的方法应用在微表情识别当中，利用基于信息性和代表性的主动学习方法挑选出最有价值的实例信息，减小微表情样本标注的高额花费，提供了识别率。

摘要： 本发明公开一种基于聚类代表点的主动学习标注方法和装置。该方法包括：1)对训练数据中的特征属性进行特征提取，得到特征向量；2)根据用户输入匹配相关训练数据；3)根据聚类代表点算法对匹配的相关训练数据的特征向量进行聚类，并提取聚类后形成的各个簇的代表点；4)计算簇间最短距离，并根据该最短距离对聚类后产生的簇建立最小支撑树，提取最小支撑树的代表点作为待标注数据移交给专家进行标注；5)将用户输入与专家的标注结果形成训练数据对，用训练数据对进行机器学习模型的训练；6)重复步骤2)‑5)以进行迭代训练，直到机器学习模型满足性能要求。本发明可有效地在保持模型精度的情况下减少数据标注量、加快模型训练速度。