优化训练

摘要： 高校现有学业预警系统对学生行为数据要求齐整、预测准确率低、可推广性差。针对上述问题,文中提出一种基于LSTM优化神经网络的预警模型。该模型主要由数据处理、特征提取、优化训练三部分组成,其中数据处理是通过RBF核函数对学生信息数据进行从低维到高维的空间映射,从而保留完整的学生数据信息,降低数据缺失对预警系统的干扰;特征提取是指通过多维正态分布的前馈特征提取对学生信息数据进行分类,然后进行归一化处理,根据不同类别进行学习运算,提高预测正确率;优化训练则是将数据输入至自适应激励函数优化后的LSTM神经网络训练,通过概率拟合得到毕业概率及弱项特征,从而输出学业预测报告。将收集的G大学2017—2019年三届毕业生共15211人的第一学年必修课成绩、消费信息、图书借阅频率等数据作为数据训练集,将2020届5301名毕业生数据作为测试数据进行试验。结果表明,文中模型预测准确率稳定在94.21%,最高可达到98.17%,平均准确率较现有预警模型提升2个百分点,尤其是负召回率有明显提升,数据依赖性和结果稳定性也有显著改善。

摘要： 职业院校技能大赛是职业教育一项重大制度设计,是推动职业教育发展的支点。通过大赛综合检验学校的教学成果,促进技能型人才培养质量的提升,实现“以赛促教、以赛促学、以赛促改、以赛促建”的目标。我自2007年开始带领学生参加全国职业教育技能大赛,十几年的磨练和优化训练,结合新时代职业教育的新特性,我带领团队反复归纳与总结,得到“一学二练三优化”教与学的创新模式。

摘要： 基于弱监督标签的神经网络算法是医学领域的研究热点之一.针对医学领域缺少标签数据以及细胞质、细胞核分割不精确的问题,文中提出一种基于弱监督宫颈细胞图像的语义分割算法.该算法首先用无监督K-means作为标注函数生成细胞图像分割标签.然后,通过改进的Encoder-Decoder网络进行训练.文中引入CRF作为网络的最后一层以整合图片全局信息,优化分割结果.将标签及预测图像分3次进行优化训练以达到对细胞图像的像素级分类.在宫颈细胞图片数据集上对文中所提算法进行验证,实验结果表明,该算法具有良好的泛化能力,准确率高达96.7％.

摘要： 在初中阶段的英语写作教学中,教师引导学生优化英语写作训练是全面提升学生英语写作技能的关键一环。发展学生的英语写作技能并不是一朝一夕的事情,而需要在教师确定好整个初中阶段的英语写作技能发展目标和发展途径的基础上,一步步地引导学生参与平时的英语写作优化训练,逐地帮助学生养成良好的写作习惯,引导学生在写作训练中进行深入的思维活动,进而提高学生的书面表达能力。第一,注重英语写作素材的积累。教师引导学生注重英语写作素材的积累是全面提高学生英语写作技能的第一步。学生只有进行大量的语言输入才能顺利地展开语言的输出活动。这就要求教师在平时的教学中结合学生目前的写作方面的学情,引导他们定期进行英语写作素材的积累。比如,每一个学生都需要准备一本美文本,并要求将自己的美文本做好目录,以方便地查阅到不同主题的英语阅读素材的具体的页码。在此基础上,学生需要在平时的英语学习中,将自己在课内课外阅读到的一些好的英语阅读素材按照自己美文本上的目录中的不同主题进行积累。

摘要： 在高中阶段的英语教学中,教师组织学生进行英语读后续写的优化训练既是适应当前高考英语改革的一个重要措施,更是全面发展学生文本输入能力和输出能力的具体策略,更能促进学生英语核心素养的提升。因此,教师在组织学生开展高中英语读后续写的训练过程中,不仅应该提升以学生为主体的意识,更要关注训练方式的优化,全面激发学生的参与性,使学生在一步一步地完成具有一定梯度性的学习任务中,熟悉英语读后续写的具体步骤.

摘要： 在语文教学中,除了学习基本语文知识,如汉字的拼写、运用之外,还要通过讲授课文,传达有利于学生成长的观点,帮助学生树立正确的价值观。教师不仅要讲授课文的观点,更要启发学生思考,形成自己的观点,并学会表达,这个过程就是写作教学。通过写作教学,学生可以学会表达自己的观点、思考和感悟,发出自己的声音。因此,可以说作文教学是培养学生语文能力的核心。

摘要： 一、转变思想,优化教法袁微子强调:“文字训练是小学语文教学中头等重要的训练。”但在实施素质教育的今天,阅读搞得教学轰轰烈烈,包含其中的词语教学却往往被忽视或教学方法不当,导致学生的语言基本功训练不扎实。教师要转变教学思想,重视课堂教学中词语的教学,应采取多种方法,扩展学生释词思路,优化训练,指导运用,以收到较好的语言文字训练效果。

摘要： 写作是高中阶段英语教学中的重要组成部分,英语写作在课堂教学中占据比较大的比重。目前高中英语写作教学仍然存在着一些问题,需要教师结合学生的具体情况进行英语知识教学的改进,让学生通过进行英语词汇的积累以及背诵经典范文的基础上,结合自己的生活实际进行英语作文的写作,有效的增强学生英语写作的积极性。

摘要： 语篇分析能力是学生阅读能力的重要组成部分,是高中生在英语语言学习和掌握过程当中需要持续优化和提升的语言技能,但要真正培养和完善学生的这一技能,还需要通过持续性优化训练来达到目的。所以高中英语教师在抓好英语阅读教学并着重训练学生阅读能力的过程中,要注意把侧重点放在提高学生的语篇分析能力上,提高学生对分析技巧的掌握水平,促使学生调动英语思维,利用对文本信息的整合与语义建构理解文章的表层和深层含义,增强学生的英语综合运用水平。

摘要： 分析课程标准对低年级写作的要求可知,课程标准是将学生的写作兴趣放在首位的。为缓解低年级学生对写作的畏难情绪,教师可以发掘读写点,优化训练策略,即统整教材,确定读写结合点,由读带写,有效组织,关注写话,同步结合。教师结合统编教材的双线目标和学生的能力生长点,从教材中选取恰切的内容作为读写点,做到由述到作、由扶到放、由仿到写、由一到多,在读写结合点的优化训练中提升学生的语文素养。

摘要： 本发明公开了一种MI‑BCI系统的训练集质量评估方法和单次训练样本的优化选择方法，采集单次试验MI‑EEG数据；设计相应的ICA空域滤波器；计算单次识别率Acc(k)和总体识别率Acc；确定用于单次试验数据质量评估的量化指标；计算训练样本质量的综合评分Cs；根据Cs的数值对训练集的质量进行评估。再根据所得Acc、量化指标和综合评分Cs，对训练集中的单次试验样本进行优化选择。本发明的训练集质量评估方法和单次训练样本的优化方法，具有较好的稳定性、准确性和运算复杂度低等优点。

摘要： 本发明公开一种医疗OCR数据优化模型训练方法、优化方法及设备，训练方法包括：获取大规模无标注医疗文本数据，对文本数据中的医疗术语和字符进行识别以形成训练集；对训练集进行预训练处理以得到用于训练医疗OCR优化模型的预训练数据集，并利用预训练数据集对医疗OCR优化模型进行训练；所述预训练处理包括：对训练集中的低频术语和低频字符进行数据增广处理；将训练集中的第一目标字符随机替换为错误字符；对训练集中的第二目标字符进行遮挡；以及训练集切分为多个文本段落，得到用于训练医疗OCR优化模型的预训练数据集。本发明利用医疗领域预训练语言模型对医疗OCR结果进行结构化提取、错误识别及优化，提升了医疗OCR的准确率。

摘要： 本申请涉及肌肉训练技术领域，具体公开了一种训练仪的参数优化方法、系统、肌肉训练设备以及装置，该方法包括以下步骤：采集训练者的多个自我评估信息；采集训练者进行第一训练方案时的肌肉信息；根据多个自我评估信息和肌肉信息调整第一训练方案的训练参数，以生成第二训练方案。通过上述方式，本申请能够根据训练情况生成针对性的第二训练方案，提高训练效果。

摘要： 本发明公开了一种MI‑BCI系统的训练集质量评估方法和单次训练样本的优化选择方法，采集单次试验MI‑EEG数据；设计相应的ICA空域滤波器；计算单次识别率Acc(k)和总体识别率Acc；确定用于单次试验数据质量评估的量化指标；计算训练样本质量的综合评分Cs；根据Cs的数值对训练集的质量进行评估。再根据所得Acc、量化指标和综合评分Cs，对训练集中的单次试验样本进行优化选择。本发明的训练集质量评估方法和单次训练样本的优化方法，具有较好的稳定性、准确性和运算复杂度低等优点。

摘要： 本发明公开了一种整体视觉功能优化互动训练系统，包括训练计算机，所述训练计算机通过通讯装置信号连接有远程计算机，所述远程计算机内设有用于改善视力的视力训练软件；所述训练计算机上设有连接所述通讯装置的数据传输接口，所述训练计算机还连接有显示器、控制键盘、训练按钮和游戏手柄；还包括供训练者训练使用的镜片装置；本发明还公开了该训练系统的方法，过特定透镜装置的视觉环境的营造，同时为眼睛提供相应的视觉训练目标和图像刺激，确保视觉训练的过程实现从模糊视觉或半模糊视觉到清晰视觉的转换的整体视觉功能优化互动训练系统。

摘要： 本发明公开一种医疗OCR数据优化模型训练方法、优化方法及设备，训练方法包括：获取大规模无标注医疗文本数据，对文本数据中的医疗术语和字符进行识别以形成训练集；对训练集进行预训练处理以得到用于训练医疗OCR优化模型的预训练数据集，并利用预训练数据集对医疗OCR优化模型进行训练；所述预训练处理包括：对训练集中的低频术语和低频字符进行数据增广处理；将训练集中的第一目标字符随机替换为错误字符；对训练集中的第二目标字符进行遮挡；以及训练集切分为多个文本段落，得到用于训练医疗OCR优化模型的预训练数据集。本发明利用医疗领域预训练语言模型对医疗OCR结果进行结构化提取、错误识别及优化，提升了医疗OCR的准确率。

摘要： 本公开提供了一种粒子群优化算法模型的训练方法、粒子群优化方法及装置。该方法包括：根据由第一电子设备生成的粒子训练种群确定适应度以及与适应度对应的初始最优位置，在进行第t次迭代训练的过程中，根据动作网络和第t观测状态，确定粒子训练种群的第t选择动作，确定粒子训练种群的第t奖励回报和第t+1观测状态，将第t观测状态、第t选择动作、第t奖励回报和第t+1观测状态确定为与第t次迭代训练对应的一个状态转移信息并存储于缓存中，根据从缓存中获取的一个状态转移信息和价值网络的损失函数，计算第t损失结果，根据第t损失结果和状态转移信息训练价值网络和动作网络，进而得到粒子群优化算法模型。

摘要： 本申请涉及语音识别技术领域，特别是涉及到一种唤醒优化模型的训练方法、唤醒优化的方法和相关设备。训练一个分类模型和一个embedding模型，根据分类模型的权值设定embedding模型的模板，训练的embedding模型对唤醒词的聚集度更好。两个模型训练好之后部署到终端设备上，终端激活使用后，先主要使用分类模型判断是否唤醒终端，再逐步过渡到embedding模型，生成用户模板。得到用户模板后，每次唤醒时计算当前唤醒语音的相关参数，按照用户模板判断是否唤醒终端。可根据用户使用不断迭代自适应优化唤醒效果，使每个用户都能获得一致的效果体验，有效解决单一模型的不同场景适应能力不足的问题。

摘要： 本公开提供一种剐削工艺优化方法、优化模型训练方法及装置，涉及智能制造技术领域，进一步涉及大数据技术领域。剐削工艺优化模型训练方法，包括：构建初始剐削工艺优化模型，其中，所述初始剐削工艺优化模型包括初始剐削力优化模块和初始剐削温度优化模块；获取剐削工艺训练样本数据集；利用样本生成方法处理所述剐削工艺训练样本数据集中的训练样本，生成扩增剐削工艺训练样本数据集，以便增加用于训练所述初始剐削工艺优化模型的训练样本数量；以及利用所述剐削工艺训练样本数据集和所述扩增剐削工艺训练样本数据集训练所述初始剐削工艺优化模型，得到所述剐削工艺优化模型。

摘要： 本公开提供了模型训练方法、优化训练数据集的方法及其装置，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习、知识图谱领域。具体实现方案为：基于包含标注信息的第一训练数据集训练所述模型；利用经训练的所述模型确定所述第一训练数据集中的训练数据的预测结果；如果所述预测结果不同于所述训练数据的相应标注信息，将所述训练数据确定为第二训练数据集的至少第一部分，所述第二训练数据集不同于所述第一训练数据集；基于所述第二训练数据集训练所述模型。以此方式，本公开的技术方案可以根据模型预测出现的问题优化下一轮模型训练的样本数据，从而提升了模型效果。