任务型

摘要： 阅读在初中英语课堂教学中占据十分重要的地位,是学生学好英语、运用英语的基础,也是落实学生英语核心素养的关键.任务型阅读教学能够更好地引导学生进行思考,参与任务的探究,最终完成既定的阅读目标,真正实现高质量的阅读.文章以初中英语的任务型阅读教学作为研究中心,针对其具体落实的现状展开简要的分析,并提出行之有效的改进策略.

摘要： 在很长一段时间内,我国的大学英语教学都仍然秉承着传统的教学方式来进行日常的课程教学。这种教学手法不仅无法使得学生的英语课程学习兴趣得到提升,也无法让学生的学习质量得到改善。为了使得大学英语课程教学能够迸发新的活力,有关教学研究学者尝试使用任务型的教学模式来进行日常教学的改进与完善。该文将通过学情分析法、策略研究法等方式对其在实际大学英语教学中的应用进行一个较为全面的探讨。

摘要： 在学生的“学”与教师的“教”之间矛盾日益增长的背景下,提出构建任务型小组合作高职英语课堂。分析调查结果,结合任务型小组教学的相关理论,对如何改进和完善任务型小组合作高职英语课堂提出相关建议。

摘要： 教育应注重以学生为主体,构建生本课堂。教师要努力完善教育理念以及教学方式上的不足,重视培养学生的学习能力,创新教学方式。在初中英语教学中,任务型教学法能够有效激发学生的学习兴趣,并在过程中提升学生的英语学习能力,在开拓学生学习思维的同时提高自身的学习效率,教师应给予一定的重视。基于此,本文对任务型教学的含义进行了简单的分析,并探讨了当前初中英语教学所存在的问题,提出了几点任务型教学法的应用策略,以供相关教育人员参考。

摘要： 近年来,小学英语教育教学活动随着信息化教育和素质教育的开展有了全新发展理念,当前,小学英语教师应该加快转变自身的英语教育教学观念,思考更多创新小学英语教育模式的途径。小学生处于心智尚不成熟的发展阶段,在课堂教学活动中需要教师的有效引导,所以教师要恰当地运用任务驱动型的语言教学模式,培育学生良好的课堂教学感知能力,在明晰任务驱动下推动学生的英语学习以及进步,为小学生英语综合素质的形成奠定良好基础。

摘要： 基于高阶思维的初中英语任务型教学研究虽然初见成效,但与教育局主管部门提出的课题研究要求相差甚远,我们在今后的教学实践中一定要虚心好学,戒骄戒躁,为培养学生的英语核心素养努力奋斗。本文作者作为课题组的第二主持人,紧密结合自身的教学工作实际,简要阐述了中英语任务型教学中培养学生高阶思维能力的有效门径,值得大家予以适度关注。

摘要： 文章阐述了传统教学的困境以及教学改革的目的和意义,介绍了课程核心能力的解析与实施的教学方法,总结了基于SPOC混合式教学改革的措施及成效。文章认为借助于现代技术手段的任务型的教育模式,更容易突出学生的主体地位,提高学生学习的主动性。

摘要： 任务型教学模式是一种极具影响力的语言类课程教学模式,彰显了"以生为本""在做中学"等基本理念。在小学英语课堂上开展任务型教学,借助科学的学习任务,引导学生合作探究,开发学生潜力,优化课堂学习效果。

摘要： 基于电商专业课堂教学效率低和学生学习兴趣低下等现象,结合混合式教学理论提出"先教后学再拓展"任务型教学模式,促使电子商务专业课程能够实现"以学生为中心,教师为辅导"的教学,通过教学目标、设计教学任务带领学生学习,实现有效专业课教学.

摘要： 任务型教学模式就是将英语的教学目标整合到一个或多个具体的活动任务中,让学生在用英语知识完成任务的过程中提高英语运用能力.英语绘本教学是以丰富多彩的图片内容为主,文字为辅的教学方式.且绘本教学中的内容故事性比较强,能够满足大多数学生的学习需求.将任务型教学模式结合于英语绘本教学中,能够有效提高学生阅读能力,丰富其情感与知识内涵,提高学生的主动性与创造性.

摘要： 本发明涉及一种考虑到在要求接管驾驶任务时驾驶员的非驾驶任务活动的可中断性而对所述非驾驶任务活动进行分类的方法，其中所述方法首先具有读取步骤，其中从车辆（104）的车辆乘员监视装置（106）读取探测信号（118）和第一位置信号（120），其中所述探测信号（118）代表服务于所述驾驶员的非驾驶任务活动的探测到的对象，并且其中所述第一位置信号（120）代表所述探测到的对象的第一位置。所述方法接下来具有接收步骤，其中接收接管要求信号（124），其中所述接管要求信号（124）代表对所述驾驶员的接管驾驶任务的要求。此外所述方法具有求取步骤，其中使用第二位置信号（126）求取所述探测到的对象的第二位置，其中所述第二位置信号（126）代表所述驾驶员接管所述驾驶任务并中断所述非驾驶任务活动之前所述对象的最终位置。最后所述方法具有确定步骤，其中确定关于所述非驾驶任务活动的可中断性的可中断性等级（132），其中所述可中断性等级（132）代表所述驾驶员由于所述非驾驶任务活动而导致的视觉和/或认知上的沉迷程度。

摘要： 本发明的任务选择装置，感知部，用于感知被测体信息；判断部，用于对被测体信息进行判断，是否符合检测任务；获取部，用于获取检测数据；控制部，用于根据判断部的结果，进行通知、选择、记录、通讯、配置信息、检测数据获取的控制处理之一。

摘要： 本本发明公开了设备密集型工业物联网中基于端边云协同的任务卸载方法，具体步骤如下：步骤1：设置系统模型的各参数；步骤2：采用ISAC‑DMDRL算法来为每个IIoT设备做出最优决策。该算法首先将分布式RL和SAC算法相结合，解决了传统SAC算法对Q值的过估计或低估计问题；然后，采用CTDE框架将改进后的SAC算法扩展到多智能体场景中，解决了多智能体DRL中存在的非平稳性和可扩展性问题；此外，采用了一种值函数分解思想，解决了传统CTDE架构中的集中式‑分布式不匹配问题和多智能体信用分配问题。本发明可有效减少工业物联网中所有设备的任务执行延迟和能耗，平衡边缘服务器的工作负载，提高资源利用率，适用于大规模设备密集型工业物联网场景。

摘要： 本发明公开了一种基于联合嵌入的任务驱动关系型数据视图推荐方法，采集人类真实数据集及与之对应的可视化视图数据，通过数据集处理及可视化分析任务定义，构建数据集‑分析任务‑可视化视图语料库；通过特征工程，构建数据集级别特征提取方法；通过构建联合嵌入学习框架，分别通过数据集‑分析任务子网络、可视化视图子网络，提取数据集‑分析任务及可视化视图的嵌入表示，通过共享的神经网络实现数据集‑分析任务到可视化视图的跨模态的检索；构建多因素融合到视图推荐方法，通过基于相似度的初步推荐，及通过融合基于标注的视图任务匹配度、基于用户行为度量的用户偏好实现的推荐微调方法，最终实现了任务驱动的符合用户偏好的表格数据视图推荐。

摘要： 本申请公开了一种基于多文档的任务型人机对话任务的实现方法，包括：每轮对话结束时，利用预设人机对话任务模型对该轮对话的问答文本处理，该处理包括：基于问答文本生成问答向量；计算问答向量与各候选文档的属性相关向量的相似度；基于问答向量和相似度生成该轮对话中各候选文档的概率分布和该轮对话的属性分布；根据所述概率分布更新全局候选文档概率分布向量；根据所述属性分布更新全局属性分布向量；若满足人机对话结束条件，则基于全局候选文档概率分布向量确定任务执行结果并输出；否则，基于全局候选文档概率分布向量和全局属性分布向量，利用自然语言对话模板，确定下一提问信息。采用本发明可以提高任务执行效率和成功率，且易于实现。

摘要： 本发明提出了一种基于层次型记忆网络的端到端建筑领域任务型对话系统，包括：上下文编码器：用于将对话历史编码成向量

摘要： 本发明公开了一种面向任务型对话的实景信息分类方法及系统，包括：根据对话中的任务及用户对话信息确定要划分的实景类别，构成任务中的实景分类体系；搜集对话中与实景信息有关的用户输入信息和实景分类信息，构建训练集；利用训练集训练得到面向电子产品任务型对话的实景信息分类模型；将用户对话内容输入实景信息分类模型，得出文本中每句话对应实景类别的概率；根据概率选择最合适的类别作为实景信息分类结果，后续任务型对话根据此结果获取更多相关实景信息。本发明方案解决了任务型对话中因缺少实景信息而造成的自然语言理解歧义、对话轮次多等问题，利用任务型对话中的实景信息，可增强意图识别准确性，提高了任务型对话的效率与准确性。

摘要： 本发明涉及对话系统，具体涉及一种融合闲聊和常识的多技能任务型对话系统构建方法，收集大规模开源的中文闲聊语料，将相邻对话作为闲聊语料对，并构建闲聊模型，收集大规模各领域的常识问答语料以及三元组数据，构建知识图谱，基于常识问答语料训练相似度打分模型，对原始问题进行处理得到候选实体集合，从知识图谱中获取相关两跳关系内所有出度和入度的关系，并得到最终候选实体，利用最终候选实体筛选出实体关系路径，并对实体关系路径进行优选得到最终路径，基于最终路径从知识图谱中查询常识答案，完成常识对话模型的构建；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的无法兼具常识推理能力和闲聊功能、对话回复召回准确性较低的缺陷。

摘要： 本发明提供一种基于深度学习的任务型对话语句回复生成方法及存储介质，方法包括：构建神经网络模型，所述神经网络模型包括句子规划器和分段生成器，所述句子规划器用于生成回复语句的骨架，所述分段生成器用于生成回复语句；通过训练集中的对话动作及对应的回复语句对所述神经网络模型的所述句子规划器和所述分段生成器进行训练，得到训练好的神经网络模型；利用训练好的所述神经网络模型以给定的对话动作为输入自动化生成回复语句。本发明的方法能够在保证所生成的话语高度可控、基本不产生槽错误的前提下很好地模仿人类语言习惯。

摘要： 本申请提供一种任务型对话系统中的自然语言识别方法、装置及设备，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能领域。包括：根据待识别的自然语言的语义信息和任务型对话系统中各个对话型任务的技能描述信息之间的匹配条件，确定与待识别的自然语言的语义相匹配的目标技能；根据待识别的自然语言的语义信息和目标技能对应的各个备选意图的意图描述信息之间的匹配条件，确定目标意图；根据目标意图对应的各个备选槽位的槽位描述信息以及槽位信息提取条件，从待识别的自然语言中提取各个备选槽位的槽位信息；根据目标技能的技能描述信息、目标意图的意图描述信息，各个备选槽位的槽位描述信息及其槽位信息，获得对话型任务识别结果。