函授学习

摘要： 1956年7月,我从上饶玉山师范毕业,组织上根据我的志愿,将我分配在老革命根据地横峰县山区小学当老师。1958年,我考取了江西教育学院中文专科(函授),经过三年学习,所学五门课程成绩优秀,于1961年获得学院颁发的毕业证书,圆了我的大学梦。回顾三年函授学习历程,一桩桩、一件件往事使我心潮起伏,难以平静。

摘要： 旱地种豆张家庄有个张离奇,年龄六十岁左右。他从小热心于看书学习,与人处事时,既温和善良,又有独到见解。说来也凑巧：他取名为离奇,论起他办事那个离奇的程度,也真是令人咋舌。为此,人们常常不叫他的名字,而称呼他才人众所周知,凡种庄稼,土壤必须有良好的墒情方可下种。如果地下干燥得无半点水分,即使你把种子拈到地里,肯定也是出不了苗的;相反,要是地里涝得成为一片汪洋,照样还是不行。可是,

摘要： 江西省兴国县北城有一间健康工作室,工作室门口贴着一副对联：让他人健康是公德,让自己健康是美德。这间工作室的主人就是全国劳模、拄着双拐的乡村医生杨中荣。杨中荣,兴国县高兴镇墩丘村人,今年58岁。3岁时他发高烧,因离医院远,家穷没钱医治,拖延了医疗时间,导致左下肢全部瘫痪。那时的他,尚不知自己长大后只能靠双拐撑起一生。父母理解疾病给儿子身心带来的痛苦。为了给儿子找一条生活的路子,他们操碎了心。

摘要： 历经艰辛 追求梦想我出生在一个农民家庭,自幼爱好绘画,我的梦想就是要当一名画家。高一时因家贫缺劳动力,辍学回家务农。但是,我没有放弃自己的爱好,而是更加痴迷。我白天干农活,晚上画画,一画就是下半夜。父亲为了节省电,一到晚上10点就把电闸拉下。我就偷偷地点上蜡烛,把小窗堵得严严的,不让父亲发现灯光,一直画到下半夜。有几次蜡烛燃尽了,引着了当蜡台的小小纸箱,差点失火。

摘要： 为什么选择苏霍姆林斯基为例呢?我们先来认识一下苏霍姆林斯基。1918年,苏霍姆林斯基出生于乌克兰一个贫苦的农民家庭。他深情地热爱家乡的黑土地,从小爱打赤脚,爱躺在草地上仰望蓝天。大自然为他的成长提供了最初的原生态美好环境。1935年,17岁的苏霍姆林斯基参加教育工作,担任低年级教师。由于学历不高,工作后,他又参加了师范学院的函授学习,获得了中学文学教师的资1939

摘要： 1906年，18岁的王云五受聘为上海中国公学英文老师。而此时的他甚或连一张小学文凭都没有。原来王云五系自学成才。刚读了两年书，带他一起去上海的父亲让王云五到五金店做学徒，之后王云五又做洋行仓库助理。可酷爱读书的他一直坚持在各种夜校、补习班及参与函授学习。他还大量阅读了各类英文版西学名著。尤其被中国公学聘用后，王云五竟然只用3年时间，便读完整部共35巨册的《大英百科全书》。

摘要： 上世纪70年代末,随着＂四人帮＂被粉碎和高考制度的恢复,年轻人们仿佛走进了饥渴的岁月,读书的热潮持续不下,令人难以忘怀,边远矿山苦求学1979年,我被分配到一个边远偏僻的矿山当老师,也和众多青年一起拼搏在饥渴的岁月中。我们这些技校、中专毕业的学生,还有那些读完初中、高中就顶替父母参加工作的年轻人,都想多读些书丰富自己的知识,改变自己的文凭和职业,留下了许多故事。

摘要： 一个90后的年轻人,依靠勤劳、智慧和胆识,走过了一条"打工者——科技示范户"的人生历程。他用科技之火点亮了人们心中的希望之灯,他就是金绿源生态养殖科技示范户汪晓辉。占地200多亩金绿源生态养殖场,见证了汪晓辉的悲伤与喜悦、坎坷与成功,展现了一位优秀科技示范户的博大胸怀和坚强毅力,谱写了一曲回报家乡、回报乡亲的创业者之歌。

摘要： 一种教育系统服务器,它连接至一个网络,包括一个学生数据库装置,用于存储学生的学生识别号、熟练水平、学费缴付状态等等。教育系统服务器可根据存储在学生数据库中的学生的数据来检查学生的熟练水平,并且根据结果选择一种适合于学生的课程。而且,可根据学生的当前熟练水平选择适合于学生的下一个课程步骤。最后,可根据评级结果来判断是否已完成课程根据这种结构,可实现一种教育系统,其中,学生可选择一种与学生的当前熟练水平相符的课程,并且,在课程学习期间能够改变课程水平并且能够取消课程。

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。