再学习

摘要： 项目化学习要引导学生在真实情境中发现问题、解决问题,在解决问题过程中发现新问题,以此点燃学生的学习热情,引导学生体验并深入探究学科知识的外延世界,激发学生对学科及其外延的内在兴趣.项目化学习可以使学生始终处于"发现—探索—成功—再发现—再探索—再成功"的积极状态中.本文就如何以项目化学习为载体,引导学生在"领会—探究"的过程中调动已有知识再学习的复习策略进行初探,期能抛砖引玉.

摘要： 在学习中守正创新,在调研中查漏补缺,在落实中展现实干担当."再学习、再调研、再落实"活动开展以来,学院党总支迅速行动,坚持边学习边调研边落实.同时,将党史学习教育与"再学习、再调研、再落实"活动相结合,将其作为特色载体,以为学生服务为宗旨,以干事创业的实绩实效检验活动成果.本文通过总结"再学习、再调研、再落实"活动具体做法,希望能为其他高校开展活动提供借鉴参考.

摘要： 相对于真记忆,是什么定义了记忆虚构?当前的两个对记忆虚构的解释是"假记忆"和不良基础的记忆,基于无法解释真实虚构、不良基础的记忆以及在良好基础上的虚构之可能性,因而显示出它们是有问题的.记忆虚构要被定义的特征是,它缺乏恰当的因果历史.在虚构的案例中,似乎记得的状态与其对应的过去表征之间,并没有适当的反事实依赖关系.

摘要： 超长假期间,学生线上教学出现两极分化,复学后的教学过程中无法忽视这一问题.针对这一情况,我们在教学过程中提出了"再学习"."再学习"不是简单重复新课,也不是传统复习炒冷饭,而是把两者有机结合.我们通过三个方面来实现"再学习":一、创设教学情境,提高课堂活动性,增强学生自主性;二、内容从易到难,提升自我效能,增加课堂参与;三、适当知识拓展,控制良好课堂节奏,提高课堂教学效率.同时结合具体教学实践,进行复学后"再学习",争取让每一个学生都恢复到正常学习中,为初三中考做好充足准备.

摘要： 毛泽东说:“革命战争是民众的事,常常不是先学好了再干,而是干起来再学习,干就是学习。”毛泽东直接参与和指挥的战争,数量之多、规模之巨、胜利之大,可谓前无古人、后无来者!但他并非军人出身,其指挥才能是在指挥战争的过程中不断积累起来的,最终实现了由量变到质变的飞跃。与此类似,校长变革领导力并非与生俱来的,也不可能先培养起来后才去搞变革,而是一边搞变革一边去培养,所以,要在做中学、学中做。

摘要： 4月15日上午,省档案局召开副处级以上干部会议,学习贯彻省委七届六次全会精神。省档案局局长刘玉峰在会上介绍了省委七届六次全会情况,并宣读了省委七届六次全会审议通过的《中共海南省委关于高标准高质量建设全岛自由贸易试验区为建设中国特色自由贸易港打下坚实基础的意见》。刘玉峰要求全局干部特别是中层以上党员领导干部要对习近平总书记“4·13”重要讲话和中央12号文件精神再学习、再领会、再贯彻、再落实,将思想和行动统一到全会精神上来,不折不扣抓好落实。全体党员干部要进一步深化认识、解放思想、开拓创新、勇于担当、主动作为,做忠诚于党的干部。

摘要： 去年3月,我从党风政风监督室轮岗到第二纪检监察室。这是我从事纪检监察工作的第三个年头,不算新手,但面对审查调查工作,却是个没有任何经验的新手。学习再学习,一个月时间过去了,县纪委监委迎来了成立后的留置第一案。一整个月时间里,审查调查部门起早贪黑,资料怎么分,谈话怎么问,报告怎么写……

摘要： 本发明涉及人脸识别技术，公开了一种基于聚类分析自主再学习的人脸识别方法。后台数据库中存储注册照及其人脸特征向量，人脸识别时抓拍人脸特征向量与后台数据库中人脸特征向量比较，并计算每个抓拍人脸特征向量与后台数据库中的人脸特征向量组综合相似度。采用聚类算法分析一段时间内的抓拍图，依据抓拍时的天气、时间及匹配到人的综合相似度，更新到后台数据库。当人脸特征向量达到10个时，则后台数据库的对应人脸特征向量达到饱和；用最新的人脸特征向量替换最老的人脸特征向量。通过该发明设计的人脸识别方法能识别外界变化，完成自主学习，保证人脸识别系统随时间推移准确率和召回率越来越高。

摘要： 本发明涉及一种基于多算法融合并行的再学习工业控制入侵检测方法，内容包括：采集工控网络数据并提取数据包特征，建立以时间序列的数据特征训练集，采用支持向量机以及基于单层决策树CART的Adaboost算法并行检测，将两种方法输出的数据对比后得到的差异数据再通过基于单层决策树CART的Adaboost算法进行再分类，再分类后输出的被攻击数据返回到支持向量机的训练集中再学习，经过支持向量机重新训练后分类的被攻击数据以及之前再分类后得到的正常数据整合输出。本发明相比传统基于白名单的检测方式最大程度提高对检测工业控制网络中的攻击行为的检测准确率。

摘要： 本发明涉及一种仪器移站无需再学习的自动变形监测方法，该方法通过首次学习或者输入监测点的坐标，当全站仪发生移动时，只需将全站仪架设于任意合适的位置，整平无需对中，然后通过观测非变形区的两个或三个固定点进行自由设站，便可继续对变形区的监测点进行监测记录，从而省去了再次学习的过程。与现有技术相比，本发明具有大大节省系统设置的作业时间等优点。

摘要： 本发明提供一种机床的诊断模型的再学习与否判定方法及装置、可读存储介质。在机床的加工异常诊断中，在怀疑存在过检测的情况下判定是否要进行诊断模型的再学习。控制装置(2)执行如下步骤：将安装在机床(1)上的工具(3)的累积切削时间或累积切削距离作为工具使用量存储在工具使用量存储机构12中的工具使用量存储步骤；将加工异常诊断单元13诊断出加工异常时的工具使用量存储在异常诊断时工具使用量存储单元14中的异常诊断时工具使用量存储步骤；以及根据在异常诊断时工具使用量存储步骤中存储的工具使用量的频数分布,由再学习与否判定单元16判定是否需要再学习的再学习与否判定步骤。

摘要： 本发明涉及人脸识别技术，公开了一种基于聚类分析自主再学习的人脸识别方法。后台数据库中存储注册照及其人脸特征向量，人脸识别时抓拍人脸特征向量与后台数据库中人脸特征向量比较，并计算每个抓拍人脸特征向量与后台数据库中的人脸特征向量组综合相似度。采用聚类算法分析一段时间内的抓拍图，依据抓拍时的天气、时间及匹配到人的综合相似度，更新到后台数据库。当人脸特征向量达到10个时，则后台数据库的对应人脸特征向量达到饱和；用最新的人脸特征向量替换最老的人脸特征向量。通过该发明设计的人脸识别方法能识别外界变化，完成自主学习，保证人脸识别系统随时间推移准确率和召回率越来越高。

摘要： 本发明公开了一种空调系统传感器故障误差再学习方法及系统，利用传感器的历史数据作为训练数据，构建基础神经网络，得到预测误差；由于该预测误差数据相对较小，通过对预测误差进行比例扩大化处理后，再通过标准差删除离群数据，使数据分布稳定；利用分布稳定的数据进行再学习后，得到的预测结构更加准确；最终对再学习后的数据进行回归，得到真实的误差数据，使预测数据更加逼近实际数据，降低了残差故障识别产生的消极影响，故障识别精准度更高，满足误差程度较小的误差识别，具有广泛的适用性；本发明在承认误差存在的基础上，通过再学习神经网络，对故障进行预测，从而达到消弭误差，提高准确性的作用，故障预测精准度较高。

摘要： 本发明涉及一种基于多算法融合并行的再学习工业控制入侵检测方法，内容包括：采集工控网络数据并提取数据包特征，建立以时间序列的数据特征训练集，采用支持向量机以及基于单层决策树CART的Adaboost算法并行检测，将两种方法输出的数据对比后得到的差异数据再通过基于单层决策树CART的Adaboost算法进行再分类，再分类后输出的被攻击数据返回到支持向量机的训练集中再学习，经过支持向量机重新训练后分类的被攻击数据以及之前再分类后得到的正常数据整合输出。本发明相比传统基于白名单的检测方式最大程度提高对检测工业控制网络中的攻击行为的检测准确率。

摘要： 本发明涉及基于虚拟现实和运动再学习的上肢康复训练系统，包括虚拟现实训练设备；虚拟现实训练设备包括虚拟场景搭建设备及运动功能训练程序；虚拟场景搭建设备包括用于搭建虚拟场景并给出用户上肢运动提示的虚拟场景搭建模块，用于显示虚拟场景及用户上肢运动提示的立体显示模块，及用于实时采集用户上肢进行运动功能训练程序时运动数据的体感交互模块；运动功能训练程序包括用于接收、处理体感交互模块传输的运动数据并根据处理后的运动数据创建与用户上肢同步运动的虚拟上肢的数据处理模块，并用于指导用户根据虚拟场景搭建设备进行运动再学习康复训练以依次完成运动障碍分析、运动功能训练及训练效果反馈。用户在虚拟场景中进行运动再学习康复训练，达到最大程度的恢复。

摘要： 本公开实施例公开了一种木板识别的机器再学习方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取用于木板识别的初始识别模型；所述初始识别模型经过第一训练样本集合训练；所述第一训练样本集合包括第一训练样本以及第一标注结果；获取第二训练样本集合；所述第二训练样本集合包括第二训练样本以及第二标注结果；获取本地识别模型；所述本地识别模型经过所述第二训练样本集合对所述初始识别模型再训练得到；所述获取用于木板识别的初始识别模型包括：从服务器获取已经过所述第一训练样本集合训练的所述初始识别模型；或从服务器获取所述第一训练样本集合，并在本地利用所述第一训练样本集合训练得到所述初始识别模型。

摘要： 本发明涉及一种仪器移站无需再学习的自动变形监测方法，该方法通过首次学习或者输入监测点的坐标，当全站仪发生移动时，只需将全站仪架设于任意合适的位置，整平无需对中，然后通过观测非变形区的两个或三个固定点进行自由设站，便可继续对变形区的监测点进行监测记录，从而省去了再次学习的过程。与现有技术相比，本发明具有大大节省系统设置的作业时间等优点。