e学习

摘要： 在对初中生物教学进行改革的过程中,按照教育部提出的积极推进教育信息化的要求和新课程标准中关于构建信息化课堂教学模式的现实需要,可以尝试从“e学习”入手对生物教学进行改革创新,构建“e学习”教学模式,辅助学生对生物知识进行系统探究,从而提高生物教学活动的整体质量,使学生在数字化、信息化学习空间中掌握有效学习生物知识的方法和技巧。基于此,从“e学习”入手,探究“e学习”教学模式在初中生物教学改革中的应用实践,在对“e学习”应用效能和作用进行解读的基础上,结合初中生物教学案例对“e学习”的有效应用措施进行论证,以推进数字化和信息化的初中生物教学指导体系的构建。

摘要： E学习是教学和信息技术的整合,随着信息技术快速发展,E学习正走向普及,本文论述了现代新型教学方式E学习在统计与概率板块中实施的意义和基本条件。本文通过实际的案例,分析了E学习在小学数学教学中的应用,进而论述了当前E学习要注意解决好的相关问题。为了实现高效和有效的结合E学习就为此诞生了。首先在统计与概率领域通过让学生在电脑上操作,也是一种操作形式动手。第二学生在电脑上的操作可以及时反馈到教师机上,教师可以及时全面的了解到学生的操作情况,对于课堂之后的教学更加具有针对性。

摘要： 传统教学课堂因为学生参与度不高,师生互动呆板,课堂效率不高,历来为人所诟病.E学习课堂以信息技术为媒介,以多媒体资源库为依托,创新课堂教学模式,在一定程度上突破了传统课堂的束缚,提高了课堂效率.E学习平台的运用最主要的是要发挥人的主观能动性,把握好手段和目的 之间的关系.

摘要： 将物理课程知识放到网络在线平台,引导学生到平台上学习物理知识,是目前正在兴起的创新辅助教学方法.由于"e学习"的环境与传统课堂的教育不同,它包含了大量的学习信息,但也存在很多干扰学习的内容,因而如何排除不可用的信息,将有用的知识信息用于问题的解答,是师生需要探究的问题.文章从"e学习"的角度,利用其在线学习的特点,谈谈高中物理的教学创新做法.

摘要： 传统教学课堂因为学生参与度不高,师生互动呆板,课堂效率不高,历来为人所诟病。E学习课堂以信息技术为媒介,以多媒体资源库为依托,创新课堂教学模式,在一定程度上突破了传统课堂的束缚,提高了课堂效率。E学习平台的运用最主要的是要发挥人的主观能动性,把握好手段和目的之间的关系。

摘要： 人工智能、云计算、大数据、区块链、5G等高精尖科学技术,更新速度快,深入了解知识管理与学习型组织的基本含义,加强互联网+背景下学习型组织特征优势的充分发挥,能保持企业的核心竞争力并为其不断注入新活力,培养互联网型思维的领导方式,提升领导的自我学习,发挥互联网时代下学习型组织的效益最大化。在充分了解时代背景和组织特点的情况下,本文进行学习型组织的发展探究,为互联网时代下学习型组织的发展,提供一定的理论实践经验。

摘要： 在数字化学习环境下,教师应利用网络平台和软件对传统课堂教学内容进行改革,积极探索和创新有利于学生自主学习的教材内容;呈现多样教学方式,突出开放、多边互动课堂,在优化课程形态、创新评价体系、实现数字化管理方面做出尝试,以适应社会需求、满足学生全面而有个性的发展.

摘要： e学习是指借助基于互联网的信息化产品,通过移动终端所开展的学习活动。以"提升学生核心素养"为目标的e学习时空构建,通过对e学习现状的分析,提出学习平台创建的多元化;突显"全域""精品""动态"三个特质,探索课程资源建设的系统化;围绕"前置学习""延伸学习""定制学习"三个方面,实现学习方式转变的个性化;围绕"知识""能力""综合素养"三个维度,尝试学业评价改革的精准化。

摘要： "e学习"是数字化学习、网络学习和电子化学习等意思,强调通过应用信息科技和互联网技术进行教学内容传播和快速学习,是未来教育的趋势."e学习"以学生为主体,以个人电子终端为载体,优化了学生的学习行为和教师的教学行为.文章论述了高中生物学e学习的意义、探索、实践、问题与对策,对高中生物学教学模式改革和提高教学效果具有一定重要意义.

摘要： 取得部取得从控制对象观测到的、表示解释变量与目标变量的组合的多个观测数据。教师用学习部基于由取得部取得的多个观测数据，对用于根据解释变量输出目标变量的模型执行学习，生成学习完毕的教师用模型。学习用数据生成部通过对由教师用学习部生成的教师用模型输入规定的解释变量，取得针对规定的解释变量的规定的目标变量，生成规定的解释变量和规定的目标变量的组合作为用于对决策树模型执行学习的学习用数据。

摘要： 本发明的基板处理装置(100)具备基板保持部(120)、药液供给部(130)、基板信息取得部(22a)、药液处理条件信息取得部(22b)、及控制部(22)。基板信息取得部(22a)取得包含硬化层厚度信息或离子注入条件信息的基板信息，该硬化层厚度信息表示处理对象基板的抗蚀层中的硬化层的厚度，该离子注入条件信息表示在抗蚀层形成硬化层的离子注入的条件。药液处理条件信息取得部(22b)基于基板信息，自学习完成模型取得表示关于处理对象基板的药液处理条件的药液处理条件信息。控制部(22)根据药液处理条件信息来控制基板保持部(120)及药液供给部(130)，以利用药液对处理对象基板进行处理。

摘要： 学习装置(100、100a、100b)具有：学习用数据取得部(109)，其取得多个学习用数据，1个学习用数据是基于包含时间序列的观察值的1个或多个时间序列数据中的1个时间序列数据的第1信息、基于包含彼此不同的至少2个预测期间的多个预测期间中的1个预测期间的第2信息、以及基于经过预测期间后的观察值的第3信息的组合；以及学习部(110)，其将组合学习用数据中的第1信息和第2信息而成的信息作为说明变量，并且将第3信息作为响应变量，使用学习用数据取得部(109)取得的多个学习用数据进行学习，生成能够推理经过指定的预测期间后的推理观察值的已学习模型。

摘要： 具备：取得包含基板在装置内的位置及在各单元内的经过时间的状态信息的状态信息取得部；具有预测在某个状态下对于进行是否从匣盒取出新的基板及搬送至哪个处理单元的行动的价值的预测模型，并将取得的状态信息作为输入，基于预测模型选择一个行动的行动选择部；以进行所选择的行动的方式发送指示信号的指示信号发送部；取得包含处理片数与等待时间的动作结果的动作结果取得部；及以处理片数越多且等待时间越短则报酬越大的方式基于取得的动作结果来计算报酬，并基于该报酬来更新预测模型的预测模型更新部。

摘要： 本发明涉及一种通过使用自适应超参数的多阶段学习对机器学习网络进行设备上学习的方法，包括：(a)当新的学习用数据满足设备上学习条件时，将当前学习分为第1阶段学习至第n阶段学习，生成第1阶段学习用数据至第n阶段学习用数据，基于多个超参数中每一个的默认值生成第1超参数集候选至超参数集候选，训练所述机器学习网络，选择性能最高的所述机器学习网络，生成为第1自适应超参数集；(b)生成第(k_1)超参数集候选至第(k_h)超参数集候选，使用第k阶段学习用数据来训练，选择性能最高的所述第(k‑1)阶段学习的机器学习网络，生成第k自适应超参数集；以及(c)生成第n自适应超参数集，进行第n阶段学习，从而完成所述当前学习。

摘要： 学习辅助装置具有：导出部，其基于以将对象数据分类为第1标签和第2标签中的任意一方的方式使用教师数据进行过学习的模型以及包含被赋予了第1标签的第1数据和被赋予了第2标签的第2数据的教师数据，按照每个教师数据导出教师数据的特征量，并且，基于各自被赋予了第1标签和第2标签中的任意一方的至少1个教师候选数据和模型，按照每个教师候选数据导出教师候选数据的特征量；计算部，其按照每个教师候选数据计算出教师候选数据与第1数据的距离和教师候选数据与第2数据的距离中的至少一方；以及选择部，其根据距离，从教师候选数据中选择作为教师数据而追加的数据。

摘要： 本发明提供一种容易生成能够有助于模型的识别率的提高的学习用数据的学习用数据的评价方法。学习用数据的评价方法具有第一评价步骤和第二评价步骤。第一评价步骤是对使用通过数据扩展处理生成的学习用数据(D1)进行了机器学习的学习完毕模型(M1)的性能进行评价的步骤。第二评价步骤是基于第一评价步骤中的评价和数据扩展处理的参数的能取范围来评价参数的步骤。

摘要： 本发明提供一种容易收集用于使从内窥镜图像中识别病变的模型学习的学习数据的学习数据收集装置、学习数据收集方法和程序、学习系统、学习完毕模型、以及内窥镜图像处理装置。在将内窥镜图像与观察结果诊断信息进行关联、并使被进行了关联的内窥镜图像和观察结果诊断信息作为从内窥镜图像中识别病变的模型的在学习中使用的学习数据记录在记录装置中时，将被与观察结果诊断信息进行了关联的内窥镜图像分类成每个观察结果诊断信息的组，并且使用标签按每个组使内窥镜图像切换显示。

摘要： 操作结果预测方法是根据工业过程的多个操作条件来预测工业过程的操作结果的方法，包括：模型选择步骤，根据是否使用多个操作条件中的特定的关键操作条件作为预测操作结果时的说明变量，从多个学习模型之中选择特定的学习模型；及预测步骤，基于在模型选择步骤中选择的学习模型来预测操作结果。

摘要： 簇权重计算部(322)根据特定讲话者的语音的信号，使用簇权重计算NN来计算至少任意一个层被分解为多个簇的掩模计算NN的与多个簇各自对应的权重。掩模计算部(302)根据1个以上的讲话者的语音的观测信号的特征量，使用通过由簇权重计算部(322)计算出的权重进行加权后的掩模计算NN来计算从1个以上的讲话者的语音的观测信号的特征量中提取特定讲话者的语音的特征量的掩模。