分层异步教学

摘要： 数学学习的过程中,每一个学生都是一个独立的个体,其既存在着认知层面的差异,又具有自主发展的空间。而通过对学生个性差异的关注,来构建起多元化、丰富性的认知活动与项目,使每一个孩子在最为靠近自身“最近发现区”的认知视阈内学数学,用数学,则成为新课程下小学数学教学中必须着力践行的育人理念。而通过对分层异步教学的实施,来构建层级化、延展性、差异化的认知活动,以帮助学生在针对性认知实践中发展数学思维、理解、认知能力,为其获得充分而全面的发展而奠基,则成为新时代小学数学教学中必须着力践行的育人目标。基于此,教师应以充分应用分层异步教学为铺垫,通过对不同学生认知现状、实情的精准分析,来做好对分层目标、问题、活动、任务的差异性构建。为不同学生提供更多自主探究、深度实践的机会,来凸显数学教学的针对性与实效性。让每一个学生在切实完成分层异步教学实践的过程中,逐步夯实认知基础,高效参与数学学习,全面发展认知能力,来引领其身心健康与自我实现。

摘要： 伴随着我国新课改的深入发展,教育者经过不断的创新使得当下的教育更加形式多样。为了提高教学效果,我们应该探索更好的育人方式,更要关注学生的接受能力。总而言之,就是要以学生为主体展开探讨,打造更有效的课堂。

摘要： 随着教育改革的发展,教师按照教材机械地进行课程教学,让学生掌握一定的应试能力已不再是教师的教学目标了,新课程下的教学应保证每个人都能够吸收知识,并获得进步.本文就如何让新课程下的小学数学实现分层异步教学进行了相关分析,以期为小学数学教师的教学提供一些建议.

摘要： 随着我国新课改的不断推进,教师不断完善教学体系,创新教学方法。本文简要介绍了分层异步教学法的概念,详细从教学模式、练习内容和教学评价等方面分析了分层异步教学在小学数学教育教学中的应用,以供参考。

摘要： 在小学数学知识学习过程中,由于学生在理解能力、基础知识、接受能力、学习能力等方面有显著差异,如若教师采用无差别教学,往往会造成学生学习成绩的两极分化,不利于提高整体的学习成效。分层异步教学的实施能充分尊重学生的主体地位和个体差异,让各层次学生都能得到相应的提升与锻炼,实现有效教学的目标。

摘要： 数学教学活动中应用分层异步教学策略,更加契合不同层次学生的学习需求,依据学生的学习能力、个性特点和基础水平等要素制定教学策略,可以更好地激发不同学生的潜能,利于全面提高学生的自学能力,促进学生全面发展.以小学数学教学为例,分析分层异步教学策略的具体应用方法,旨在推动小学数学课程教学尊重差异、分层教学、异步成长.

摘要： 随着教育改革的发展,教师按照教材机械地进行课程教学,让学生掌握一定的应试能力已不再是教师的教学目标了,新课程下的教学应保证每个人都能够吸收知识,并获得进步。本文就如何让新课程下的小学数学实现分层异步教学进行了相关分析,以期为小学数学教师的教学提供一些建议。

摘要： 在我国的小学数学教学过程中,教学老师经过教学探究得出一种叫做分层异步教学法的数学教学方法,这种方法的适用范围非常广,基本上每一个学生都能够适应。

摘要： 数学课程作为小学阶段的基础课程,将分层一部教学法运用到数学课堂教学之中,可以让数学教师更为符合学生的实际需求,因此,教师应当与学生们的实际情况相结合,制定有效的教学方式,让数学教学更加具有灵活性。基于此,本篇文章主要通过小学数学分层异步教学的实施展开具体分析,并为其提供相应对策,旨在为广大教师提供些许意见。

摘要： 分层异步教学是结合小学生的数学思维能力,将小学生分成不同的层次,制订不同的教学方案。分层异步教学实施的根本目的在于满足不同数学基础学生的学习需求,既能让基础好的学生进一步深化认识,也让数学基础差的学生巩固基础。层次差别较为明显是分层的主要标准,只有满足了这一标准,在数学学习上,不同层次的学生才能都有所收获。一、合理地分层1.全面分层开展小学数学分层异步教学时,数学教师要完成自身的教学任务.

摘要： 新课改明确要求教师应该依据学生的不同情况和需求来开展教学,全方位地提升学生的综合素质.然而我国现阶段通常采用的教学模式是整齐划一的集体教育模式,教师在面对学习基础与能力不在同一水平线的学生时,很难以同一种授课形式,来满足不同层次学生的需求,这时分层异步的教学方式应运而生.本文详细论述了分层异步教学实践的具体应用策略,旨在最大程度地激发出学生的潜力,提升其学习效率和学习能力.

摘要： 本发明提供的基于异步通信的分层联邦学习方法、装置、终端设备及存储介质，涉及无线通信网络技术领域；该方法包括边缘服务器下发的全局模型至所属簇内客户端；客户端利用本地数据对模型进行更新并上传到各所属簇边缘服务器；边缘服务器根据客户端更新上传时间确定更新簇内客户端；边缘服务器对接收到的模型参数进行平均，并根据当前客户端更新次数选择异步上传到中央服务器或直接下发到客户端；中央服务器对边缘服务器上传参数进行加权平均，再下发至客户端训练，直到本地模型收敛或者达到预期标准；本发明能高效执行联邦学习任务，降低联邦学习模型参数所需的通信代价，并动态选择客户端对接的边缘服务器，提高联邦学习整体训练效率。

摘要： 本发明公开了一种分层任务系统的SPI与Eeprom异步通讯方法，本方法通过应用层下发任务，驱动层以任务接收函数实现周期性接受任务，将应用层发送的任务分解为驱动子任务，每个驱动子任务拥有一个或者多个时序子任务，SPI发送和接收完成均触发DMA中断，由DMA直接进行驱动子任务数据搬运，发送中断时，DMA将指定的RAM数据搬运到SPI发送BUFF，接收中断时DMA将SPI发送的BUFF搬运到指定的RAM数据，该过程无需CPU干预，DMA接收完成时触发DMA发送中断，通知CPU完成任务，进行状态机切换。本方法利用中断触发DMA进行数据直接搬移以及状态机的切换，在保证SPI与Eeprom通讯实时性的前提下，提高CPU的利用率，达到降低CPU负载的目的。

摘要： 本发明属于安全联邦学习技术领域，且公开了基于有权重分层异步联邦学习的可验证安全聚合方法，安全聚合方法主要包括：1)密钥协商；2)客户端执行；3)服务器执行。本发明为了提升联邦学习的安全性和效率，提出了一种有权重分层异步联邦学习的可验证安全聚合方法，服务器可以为每轮参与更新的客户端分配对应的聚合权重，从而提高模型效率；服务器在无法得到其他合法客户端明文参数的条件下，依然能够从聚合的密文中恢复出正确的聚合参数；服务器只需生成并验证一个短签名，便可知每个客户端的待聚合参数是否被恶意篡改，从而可以达到提高联邦学习效率和保证联邦学习安全性的目的。

摘要： 本发明涉及非常规油藏油气开发技术领域，具体涉及一种超低渗透油藏分层异步注水方法，包括以下步骤：步骤一，通过静态划分和动态划分，对异步注水开发层系进行确定；步骤二，根据井区取芯井不同层系岩心的渗流机理研究，对不同单层的岩心多相渗流特征进行归一化处理，结合渗吸特征、启动压力梯度实验结果，明确层系驱油机理；步骤三，在层系划分和驱油机理研究的基础上，确定不同层系的异步注水开发方式和注水参数。本发明有效解决了超低渗透油藏注水利用率低、注不进、采不出、注水开发效益差等难题，能够使油井连续生产，停层不停井，能够充分发挥渗吸作用，保持好地层能量，提高单井产能，改善注水开发效果，达到经济高效开发超低渗透油藏。

摘要： 本发明涉及联邦学习技术领域，具体涉及一种基于空中计算的半异步分层联邦学习方法及系统：将N个客户端分配给M个边缘服务器，每个边缘服务器分配到n个客户端，并得到m个游离客户端；n个客户端的模型参数更新完成后同步上传到其对应的边缘服务器进行初步模型聚合，M个边缘服务器将聚合的模型参数和m个游离客户端更新后的模型参数上传至中心服务器；中心服务器对在截止时间内接收到的模型参数进行全局模型聚合，并将全局模型聚合过后的模型参数广播至N个客户端，进行下一轮的模型参数更新直至达到收敛。本发明通过对客户端进行分组，并设置了截止时间，减小了系统全局模型更新时间过长，提高了收敛速度和效率。

摘要： 本发明公开的多智能体探测器任务规划的分层异步时间约束处理方法，属于航空航天技术领域。本发明实现方法为：建立多节点探测器时间规划问题模型，对时间约束问题进行多智能体简单时间网络等效表达，对多智能体简单时间网络进行分层表示，求解异步处理的智能体计算顺序；根据智能体计算顺序，基于弧一致算法对当前智能体时间约束网络进行约束处理，从而判断当前规划是否满足时间约束一致性。通过本发明实现多节点探测器分层异步弧一致时间约束处理，通过增加变量值域更新标志减少不必要的约束检测，能够减少单个智能体约束检测数，提高约束检测效率，从而实现多节点探测器自主规划过程中复杂时间约束的快速处理，提高多智能体探测器任务规划效率。

摘要： 本发明提供了一种基于时效性的半异步分层联邦学习更新方法，其中包括了一种解决多种异构设备数据共享的分层通信架构，实现大量设备的异构连接；其次提出了一种基于半异步的分层联邦学习更新方法，实现网络分层情况下的同步和半异步的模型更新，实现异构设备计算与通信的资源合理运用，并保证联邦学习网络的可靠性；最后针对异构设备数据存在异质性，为了给分类设备提供更个性化的网络服务，我们提出了一种边缘更新方法来实现模型个性化服务。与现有的联邦学习方法相比，本发明提出的基于时效性的半异步分层联邦学习方法更能提高异构网络的通信和计算性能，为未来移动网络提供更智能的分布式学习方法。

摘要： 本发明提供的基于异步通信的分层联邦学习方法、装置、终端设备及存储介质，涉及无线通信网络技术领域；该方法包括边缘服务器下发的全局模型至所属簇内客户端；客户端利用本地数据对模型进行更新并上传到各所属簇边缘服务器；边缘服务器根据客户端更新上传时间确定更新簇内客户端；边缘服务器对接收到的模型参数进行平均，并根据当前客户端更新次数选择异步上传到中央服务器或直接下发到客户端；中央服务器对边缘服务器上传参数进行加权平均，再下发至客户端训练，直到本地模型收敛或者达到预期标准；本发明能高效执行联邦学习任务，降低联邦学习模型参数所需的通信代价，并动态选择客户端对接的边缘服务器，提高联邦学习整体训练效率。

摘要： 本发明公开了一种插电式混合动力汽车分层异步长能量管理方法，包括以下步骤：首先，建立依据车辆当前SOC与导航信息的快速全局SOC规划模型；然后，建立基于Markov模型优化和工况识别的车速预测模型；其次，采用动态规划算法建立局部优化模型；接着，建立整车控制器模型；最后，车辆运行过程中，快速全局SOC规划模型、车速预测模型、局部优化模型和整车控制器模型以分层异步长的方式对整车进行控制。采用本发明，既考虑了全局行程信息，又能适应局部的车速动态变化，能在满足求解精度与实时性要求的前提下降低控制器性能要求，降低用户使用油耗。

摘要： 本发明公开了一种分层任务系统的SPI与Eeprom异步通讯方法，本方法通过应用层下发任务，驱动层以任务接收函数实现周期性接受任务，将应用层发送的任务分解为驱动子任务，每个驱动子任务拥有一个或者多个时序子任务，SPI发送和接收完成均触发DMA中断，由DMA直接进行驱动子任务数据搬运，发送中断时，DMA将指定的RAM数据搬运到SPI发送BUFF，接收中断时DMA将SPI发送的BUFF搬运到指定的RAM数据，该过程无需CPU干预，DMA接收完成时触发DMA发送中断，通知CPU完成任务，进行状态机切换。本方法利用中断触发DMA进行数据直接搬移以及状态机的切换，在保证SPI与Eeprom通讯实时性的前提下，提高CPU的利用率，达到降低CPU负载的目的。