内在潜力

摘要： 专业人才是基层央行事业发展的主力军,是贯彻落实党中央和总行宏观货币政策、维护金融稳定、提供基础金融服务的重要力量。实践中基层央行如何加大人才自我培养力度,提升人才的胜任力、激发内在潜力,通过自身不断持续发展来完成人才主体的自我价值实现和央行履职的高质量推进,实现个人成长和组织发展的同频同向,是基层央行组织人事工作需要思考的重要内容。

摘要： 在当下教育界,学科的核心素养是一个十分热门的话题.学生是否具备一定的学科核心素养,已经成为校准教师教学成效的重要依据.本文切实根据笔者的教学经历,从多维度切入,探讨小学数学教学中,夯实学生数学学科素养的内涵与路径.

摘要： 现代的高职教育中,机械加工实训教学是非常重要的组成部分,利用实训教学基地,可以培养高职生的职业能力和道德,让其更快的去适应岗位,这对高校人才培养目标的实现起到了一定的推动作用.因此,阐述了高职机械加工实训教学的意义,分析当前教学存在的问题,并提出有效的改革措施,希望在为高职生提供机械加工实训便利的同时,为社会培养更多应用技能型人才.

摘要： 小学阶段的学习状态对学生之后的发展有着巨大影响,作为教师一定要关注小学生这个阶段的发展.本文从小学数学教学现状出发,分析在小学数学教学中创设有效问题情境的意义,最后再提出相应的实施策略.小学是培养学生数学素养的关键阶段,在此阶段,教师要利用各种教学手段激发学生的内在潜力,促进学生的发展.数学是研究数量关系和空间形式的一门学科,具有高度的抽象性,在学习和研究数学的时候需要有较强的逻辑思维能力,小学生的思维发展还处于一种具体化阶段,以形象思维为主,因此在学习数学的时候会遇到种种困难.数学是以疑问为基础的,有的是学生学习过程中产生的疑问,有的是教师在教学活动中设计的疑问.在小学数学教学中应该以"问题"为主线,通过创设问题情境来提高学生的数学水平.

摘要： 近年来,我国陆续出台各类指南、通知或方案,要求教育者从更有利于学生未来全面、健康发展的层面展开教育实践,投入更多精力去关注学生综合能力的培养、个人优势的发挥和人格的完善。这些要求直指青少年身心健康发展,再一次明确并强调了教育要为人未来的幸福生活奠基的理念。心理健康教育,能以符合人的能力成长规律的方式来挖掘人的内在潜力,无疑是落实这一目标的重要途径。

摘要： 厦门市特教教师任勇曾说":‘觉者’,是对自我人生、教育和文化的自觉也。‘觉者为师’,内心觉醒,我们就行健致远。"山东省微山县夏镇一中西校(以下简称"夏一西")实施的"引领·自觉·成功"的教师发展模式正是基于此,唤醒教师内心需要,挖掘教师内在潜力,从而帮助教师走向成功,实现职业价值,获得身心幸福。回顾自我成长历程,在夏一西这座优秀的大熔炉里,我一直走在"修炼"的路上。

摘要： 德国教育家第斯多惠认为,教育的艺术不在于教师能传授多少知识给学生,而在于激励、唤醒和鼓舞。的确如此,如果教师能用各种方法唤醒学生的内在潜力,那么将点燃学生的学习激情,促使学生更积极主动地投入学习。在适当的激励、唤醒和鼓舞后,学生的情感能得到激发,思维如同火花一般迸发出来,这样就能收到"一石激起千层浪"的效果,学习效率也会得到提升。一、名人故事,树立榜样不少学生之所以在学习的时候缺乏动力,是因为没有好的榜样引导。

摘要： 法国有句谚语:“伟大的思想,出之于心灵。”心灵的反思是一种自律,不仅能促使步伐前进,还可激发内在潜力,让人扬起希望的风帆,走向更远的未来。人们常用“神”的标准要求他人,却用“人”的思维衡量自己。殊不知,如果能够换位思考,用“神”的标准要求自己,用人的思维衡量别人,便可省去很多烦恼。俗话说得好:“金无足赤,人无完人。”自己都不是“神”,凭什么要求他人是“神”呢?

摘要： 一种电力系统的需求响应潜力用户与潜力空间的识别方法，构建一需求响应模型，该需求响应模型包括数据需求模块、需求相应潜力分析模块和模型应用结果模块，数据需求模块建立的需求响应潜力分析模型，需求相应潜力分析模块建立的96点典型负荷曲线、用户峰类型判断、削峰响应潜力分析和填谷响应潜力分析，将获得的需求相应潜力识别结果体现，分别为：负荷曲线类型、削峰响应潜力、填谷响应潜力、削峰响应潜力等级和填谷响应潜力等级，通过这些参数对需求响应潜力用户与潜力空间进行识别。本发明使得需求响应体系的资源丰富程度大大提升、查询速度加快、降低了数据识别和精准查找定位时耗，且大大提升了需求响应体系的整体自动化程度。

摘要： 本发明提供一种水果内在品质的无损测量方法及终端，包括步骤：获取智能设备摄像头拍摄水果样本得到的光谱图片样本；获取水果样本的实际内在品质参数；将光谱图片样本分为800组不同波段并取每个波段的平均亮度值，并将800个平均亮度值与光谱图片样本对应的实际内在品质参数作为输入得到多组输入样本；构建神经网络，将多组输入样本输入神经网络进行深度学习训练和测试，得到PLS模型；创建微信小程序并导入PLS模型，智能设备拍摄待测试水果的实时光谱图片，通过PLS模型对实时光谱图片进行分析得到实时预测内在品质参数并显示。本发明通过智能设备调用拟合好的PLS模型，实现了低成本、快速及准确度高的水果内在品质的无损测量。

摘要： 本发明提供一种用于管道内在线粉体的混合系统及混合工艺。混合系统包括主料输送管线、主料计量单元、助剂计量单元、混合单元和助剂进料单元；主料输送管线上按照物料流向依次设置第一换向阀和混合喷头；第一换向阀包括连接至主料计量单元的第一主料出口和连接至混合喷头的第二主料出口，用于切换主料的流向；计量单元有n个，用于分别计量n种助剂对混合单元的进料量，且n≥1；混合单元分别与所述主料计量单元和所述助剂计量单元相连接；混合喷头包括入口和出口，且其入口连接至混合单元，其出口连接至主料输送管线。本发明还提供一种利用前述混合系统的混合工艺。本发明的混合系统及混合工艺，能够对管道内在线粉体进行有效混合。

摘要： 本发明公开了一种基于并行架构的内在奖励强化学习方法，包含如下步骤：执行模块与模拟环境交互，获取一整幕经验数据并存入缓存组件；同步学习模块的最近更新的策略；取出定量的经验数据进行评估，获得奖励值；对经验数据的状态价值函数进行估计，获得内部状态价值函数与外部状态价值函数；处理内部状态价值函数与外部状态价值函数，获得总状态价值函数并改写成近似状态价值函数；外部的智能体对预测网络的参数进行优化，并更新策略网络的当前策略，获得新策略；执行模块更新新策略。本发明解决了现有技术中价值函数估计不准、收敛到局部最优策略的缺陷，避免了优化结果出现偏差的问题，具有更高的单位时隙吞吐率、更好的性能和更快的学习速度。

摘要： 本发明涉及一种用以在一段延长的时间段内成本有效地维持超低温度的运输气候控制系统。所述运输气候控制系统包括主要气候控制系统和第二气候控制系统。所述主要气候控制系统包括第一压缩机、第一冷凝器、第一膨胀器和主蒸发器，所述主蒸发器被配置成与气候受控空间热连通。所述第二气候控制系统包括封装在用于货物的外壳的内部或外部的超低温度相变介质。所述第二气候控制系统被配置成与所述气候受控空间、所述主要气候控制系统和所述货物热连通，以在所述超低温度下提供附加或备用的气候控制能力。

摘要： 本发明公开了一种基于内在动机的多智能体稀疏奖励环境协作探索方法，步骤1、初始化目标策略和探索策略；步骤2、构建人工势场函数，通过在环境中构建一个人工势场，引导探索策略在环境中根据人工势场中的势能进行探索，对于未探索充分区域加强探索，从而得到成功的经验，引导目标策略进行学习；步骤3、进行势能影响的分配；步骤4、利用人工势场影响更新探索策略，即利用经过信度分配的人工势场强度影响引导探索策略进行探索，加快对环境空间的探索，利用成功经验信号引导目标策略学习。与现有技术相比，本发明对稀疏奖励环境下智能体的探索效率有较高的提升，可以与多种强化学习算法进行结合。

摘要： 本发明主要涉及自动控制领域，具体的说是一种加热炉板坯炉内在线精确定位装置及方法。将步进梁炉内板坯跟踪与出料穿炉墙激光光电管以及步进梁磁尺相结合，提供一种精确、稳定的加热炉出炉前板坯在线定位控制方法。由于穿墙激光检测器本身的原因，会发生没有检测到或是已经检测到了却中间发生了信号闪断的情况，这样也会直接影响板坯过穿炉墙光电管的距离的计算值；此时引入板坯跟踪数据计算过激光距离二，与之前计算的过激光距离一进行对比修正，可及时发现问题。

摘要： 本发明提供了一种提高地鳖内在品质的方法，属于药材品质技术领域，包括以下步骤：将待采收的地鳖禁食3～7d。在本发明中，所述待采收的地鳖采用禁食的方式能够显著降低地鳖的总灰分、酸不溶性灰分、黄曲霉毒素含量，增加浸出物含量，提高抗凝血酶和溶纤活性，进而提高了地鳖的内在品质。而且采用本发明提供的禁食方式还能够降低地鳖中的脂肪含量，预防在后期储藏过程中地鳖中黄曲霉毒素的产生。

摘要： 本发明公开了一种基于脉冲神经网络内在可塑性的机器人退化环境避障方法。该方法包括动态能量阈值模块、动态时间阈值模块、生物合理的动态能量‑时间阈值融合模块以及突触场景搭建与自主学习模块。突触自主学习模块中的决策网络以激光雷达数据、距目标点的距离和上一时刻速度大小作为决策网络的状态输入，通过动态能量‑时间阈值的自主调节，输出机器人左轮和右轮的速度大小，从而进行自主的感知与决策。本发明解决了脉冲神经网络中，缺乏内在可塑性，从而导致模型稳态失衡难以适应退化环境的困难，并在移动机器人中成功部署，维持稳定的触发率，从而进行退化、干扰、噪声环境下的自主导航与避障，在不同退化场景上都具有有效性和适用性。

摘要： 一种基于全局特征和内在特征关联的迁移学习方法，包括通过深度神经网络来提取样本的深度特征；从目标域里选择一定比例的样本作为带标签的目标域样本，其余样本属于无标签的目标域样本；采用半监督的对抗迁移学习方法，学习出目标域的基模型；根据深度特征分别对源域的全部样本、目标域的无标签样本分别进行无监督聚类，每个聚类称为一个组件；对源域、目标域的组件进行匹配，每一个匹配称为一个配对；针对每一个配对，都以基模型为基础进行微调，使之更符合该配对里的目标域成分。同时考虑了特征的整体分布、特征之间的内在关联，可以更好地实现知识迁移，从而更好地解决了物体识别等领域里的人工标注费时、费力等问题，提高迁移效率。