任务型学习

摘要： 数学是课程体系的重要组成部分,小学生对数学的认知是在完成教学任务中逐步实现的。在教育体制改革的背景下,教师应扮演好引导者的角色,将课堂的自主权交给学生,并利用不同的教学任务对学生进行引导。教师应充分尊重学生的主体地位,在设计教学任务时也应贴合实际,并将学生从被动接受知识转变为主动参与到课堂中,调动其学习积极性和主动性。小学生思维能力、学习能力还处于发展阶段,无法理解抽象的数学概念,教师要考虑到学生的具体情况,利用相应的学习任务对学生慢慢引导,从而更好的实现教学目标。基于此,本文对新课改下小学数学任务型学习的教学设计进行了研究。

摘要： 开展任务型教学,在小学英语课堂教学环节布置多项学习任务,能够进一步约束学生的学习行为,帮助其掌握明确的学习思路。在译林版小学英语教学中,如何借助任务型学习理念开展教学工作,如何在教学的各个环节设计不同的教学任务,这是尤为重要的教学问题,本文就此展开阐述。

摘要： 高中艺体生英语学习动机不强,英语学习能力较差,只有有效提高艺体生的英语自主学习能力,使艺体生在英语学习中获得良好的学习体验,才能有效提高艺体生的英语学习效果。本文基于探索任务的合作式学习对高中艺体生英语教学进行了分析,积极探索英语教学中任务型合作学习模式的有效应用,希望能对艺体生的英语学习能力实施针对性训练,从而逐步提高教育教学效果,以保障艺体生的英语综合素质得到合理化的训练。

摘要： 课程标准倡导学生的数学学习要从已有的生活经验出发,亲身经历过程。任务型学习是以任务为核心,学习者在数学情境中通过相关任务驱动动手实践、自主探索与合作交流等数学学习活动,真正理解和掌握基本的数学知识与技能、数学思想和方法,并在完成特定数学任务的过程中培养数学综合学习能力的一种学习方式。数学任务是提升学生归纳和推理能力、发展数学思维、培养创新意识的一种重要工具。

摘要： 目前,随着我国新课程教学改革的深入有效实施,对我们教师的教学工作做出了新的指示和要求。因此,在初中英语教学中,我们教师要根据时代发展的教学要求,以及满足学生的自身需求,英语教师要不断更新教学观念,改变教学方式方法。所以,我国《英语课程标准》中明确指出:“在英语课堂教学中,教师要采用实践性强、具有明确任务的任务型学习方式,使学生带着明确的任务目标,积极主动地进行学习。”由此可见,在初中英语教学中,“任务型教学”是培养学生有效运用英语语言能力的有效途径。

摘要： 中国革命文学作品的阅读作为独立的任务群贯串在高中语文学习阶段, 而这些作品反映的时代生活与当下学生距离较远, 如何焕发革命文学作品的当代魅力, 落实任务群的学习目标, 笔者试图以 《荷花淀》 一文为例, 创设生活情境, 利用具体的任务驱动小说学习。 在教学过程中, 从文本的特殊性、 任务群教学及大单元统筹意识这几个角度思考其教学价值, 引导学生关注小说对女性的刻画及其诗化小说的特征, 在人文价值观方面试图深化学生对革命的认识。

摘要： “双减”背景之下,减负提质是课堂教学阵地要实现的首要目标之一。减负提质,提质先行,任务型学习逐渐走进教学视野。任务型学习活动是指以任务型目标为导向,展开围绕语言文字的、在实践中运用的,阅读、交流、探讨等学习过程。强调“在做中学”,设置真实的情境,让学生建构起“这一类课文”的语言知识与言语经验。

摘要： 英语是初中学习阶段的关键课程,对学生的整个学习生涯有着重要的影响,而任务型教学的科学教学方式,可以帮助学生对英语学习产生更浓厚的兴趣,从而提高英语成绩,因此教师应该重视任务型教学在英语教学中的应用。1.任务型教学概述任务型学习主要指的是在学生学习英语之前,首先明确本次课程中的学习任务。

摘要： 近年来,传统大学英语教学中存在的问题日益突出,大学英语课程改革则变得尤为重要.本文通过班内分组教学和任务型学习相结合的方式,在西北某大学独立学院进行大学英语教学,使用特定评价模式评价学生的日常学习,最终通过学生的学习习惯改变和成绩等衡量该教学模式的优劣.

摘要： 近年来,传统大学英语教学中存在的问题日益突出,大学英语课程改革则变得尤为重要。本文通过班内分组教学和任务型学习相结合的方式,在西北某大学独立学院进行大学英语教学,使用特定评价模式评价学生的日常学习,最终通过学生的学习习惯改变和成绩等衡量该教学模式的优劣。

摘要： 本发明公开了一种基于对抗训练的端到端任务型对话学习框架和方法。该方法包括：预训练学生网络、第一教师网络和第二教师网络，第一教师网络用于从知识库中检索实体词；第二教师网络用于从对话数据中学习语言模式，学生网络用于学习提取实体词并生成回复语句；训练生成对抗网络以从第一教师网络和第二教师网络向学生网络迁移知识，该生成对抗网络包含第一判别器、第二判别器和生成器，其中学生网络作为生成器，第一判别器用于区分学生网络和第一教师网络产生的输出分布，第二判别器用于区分学生网络和第二教师网络产生的输出分布；将经对抗式训练的学生网络用于任务型对话。利用本发明获得的学生网络能够生成上下文连贯且语法正确的回复语句。

摘要： 本发明涉及一种基于多任务学习与深度学习的间歇型电器负荷预测方法，包括以下步骤：S1、获取居民用户的智能电表负荷数据以及设备级的负荷数据，定义K指数，并对该居民用户的电器设备进行分类，将电器分为持续型和间歇型两类；S2、对间歇型电器的负荷特征进行提取，得到历史负荷、日使用时长、日使用频率、星期、时刻等与间歇型电器使用相关的负荷特征，以及温度、湿度、露点等气象特征；S3、构建基于硬参数共享多任务学习和门控循环单元网络的间歇型电器负荷预测模型，即MTL‑GRU模型，利用历史负荷特征以及气象特征对MTL‑GRU模型进行训练；S4、将历史间歇型电器负荷数据输入到训练好的模型中，得到间歇型电器的负荷预测结果。本发明能够有效提高负荷预测效率和准确性。

摘要： 本申请公开了一种多任务学习网络以及基于多任务学习网络的方法。该多任务学习网络包括：任务网络以及合并网络。其中任务网络包括多个子任务网络，多个子任务网络针对相同的输入生成相应的特征向量，合并网络对相应的特征向量进行拼接、对拼接后的特征向量进行优化并得到最终输出，其中多个子任务网络中的每个子任务网络包括编码层和任务层，编码层将所述输入转换成包括维度信息的编码向量并将编码向量发送到所述任务层，任务层对编码向量进行处理以生成特征向量。

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： 本发明公开了一种用户个性感知的任务导向型对话策略学习方法，包括以下步骤：S1、收集人机对话数据，数据清洗；S2、对清洗过的数据进行预处理；S3、构建个性感知对话策略模型，包括个性动作模块、个性感知模块以及加权融合模块；S4、个性感知模块引入用户个性特征以及对话上下文特征，评估用户个性动作价值；S5、个性动作模块将对话状态和用户属性向量作为输入，通过前馈神经网络计算得到系统动作价值；S6、加权融合模块计算系统动作的综合价值，并选择最高得分的动作作为系统回复动作；S7、执行预测的系统对话动作，优化个性感知对话策略模型参数。本发明克服现有策略方法缺少对用户个性建模的问题，使策略模型生成的回复动作更具针对性。

摘要： 本发明公开了一种对比学习增强对话状态追踪的任务型对话方法。本发明首先收集中文多领域任务型对话数据，并做数据增强。其次通过对话状态追踪模块将收集整理好的数据送入意图识别模块、二分类识别模块、对比学习强化模块得到每一轮对话中用户的意图和所处的对话状态。通过数据库查询模块筛选出符合用户意图和对话状态的数据。然后通过对话状态决策模块对对话状态进行决策学习，生成更合理多样的对话决策；通过对话回复模块生成准确且合适的回复。最后通过网页前端模块将回复内容友好的展示给用户。本发明将对比学习融入对话状态追踪训练中，优化了模型对Span slot的抽取能力，进而提高了模型对整个输入语句上下文语义信息的提取能力。

摘要： 本发明公开了一种融合用户满意度的任务导向型对话策略学习方法。所述方法包括以下步骤：收集人机对话数据并结合任务场景进行数据清洗；提取出对话中的意图、槽值和情绪状态信息，并进行向量化表示；构建对话策略模块；构建情感策略模块；构建加权融合模块，获取候选响应动作对应的聚合动作价值与动作情感价值的总得分，并根据总得分预测响应动作；获取预测的响应动作后的对话状态、奖励和用户真实情绪状态信息，优化对话策略模块和情感策略模块的网络参数。本发明充分考虑了对话和情感状态的特征，通过融合深度强化学习和监督学习技术，兼顾对话效率和用户满意度目标，提高了对话策略模型的效果。

摘要： 本发明涉及一种基于深度强化学习的实时依赖型任务卸载方法，包括以下步骤：步骤S1:基于任务卸载的系统模型，在运行时环境中使用DQN算法训练卸载操作Q值预测模型；步骤S2:卸载操作Q值预测模型，根据计算节点的计算能力、计算节点之间的传输速率以及应用的卸载方案，预测不同卸载操作的Q值，然后，通过比较它们对应的Q值来选择合适的卸载操作；步骤S3:重复步骤S2，通过反馈迭代逐步为每个任务决定执行位置。本发明能够很好地适应不同的云边缘环境，并高效地生成卸载方案。

摘要： 本申请涉及一种用于低剂量PET重建的多任务学习型生成式对抗网络生成方法及系统，属于深度学习的技术领域，生成方法包括对编码器和解码器各层之间采用跳跃连接，得到U‑Net型的图片生成器；生成式对抗网络组生成，多个图片生成器和多个判别器一一对应得到一组生成式对抗网络生成组，得到一个生成式对抗网络组；得到第一多任务学习型生成式对抗网络；设计用于提高成像质量的联合损失函数l；根据联合损失函数l，结合优化器，对第一多任务学习型生成式对抗网络进行训练，得到第二多任务学习型生成式对抗网络。与相关技术相比，本申请具有改善重建的低剂量PET图像信噪比低以及丢失细节的问题的效果。

摘要： 本发明公开了一种基于对抗训练的端到端任务型对话学习框架和方法。该方法包括：预训练学生网络、第一教师网络和第二教师网络，第一教师网络用于从知识库中检索实体词；第二教师网络用于从对话数据中学习语言模式，学生网络用于学习提取实体词并生成回复语句；训练生成对抗网络以从第一教师网络和第二教师网络向学生网络迁移知识，该生成对抗网络包含第一判别器、第二判别器和生成器，其中学生网络作为生成器，第一判别器用于区分学生网络和第一教师网络产生的输出分布，第二判别器用于区分学生网络和第二教师网络产生的输出分布；将经对抗式训练的学生网络用于任务型对话。利用本发明获得的学生网络能够生成上下文连贯且语法正确的回复语句。