分段训练

摘要： 写作教学是语文教学的核心组成部分,小学生正处于青春懵懂的时期,也是处于人格塑造和道德准则的一个阶段,这个阶段除了要传授学生基本的文化知识,还要对学生进行写作的培养,这对学生日后的发展会起到积极而重要的作用,因为学生在写作的过程中会倾注自己的真情实感,利用所学知识进行创作。写作,作为语文阅读的延伸能够培养学生的创新思维,同时能够帮助学生熟练掌握语文知识,有效地提高学生的综合素质。

摘要： 写作一直以来都是语文教学的重点和难点。为此,在语文写作教学中,教师可运用分段训练教学模式激发学生的写作兴趣,提升学生的写作能力。分段训练模式契合学生的成长规律,可改善传统写作教学现状,激发学生的写作潜力,夯实学生的文字基础。在具体教学中,教师可通过点面结合、促进交流、细节优化、抓住技巧等策略,开展素材积累训练、自主分析训练、高阶能力训练、语言能力训练,以此逐步提升学生的写作水平。

摘要： 写作是一种富有创造性的学习活动。学生通过参与写作活动就容易提高思维发展水平,增强创造力。虽然写作对于促进学生发展具有重要的价值,但是很多学生对写作提不起兴趣。究其原因,学生年龄小,心智发育不成熟,以致加大了写作难度。加之教师没有基于学生身心发展特点构建合理的写作教学策略,从而在一定程度上影响了学生写作学习效果。分段训练模式是一种针对学生身心发展情况、学生学习规律、知识逻辑层次等形成的一种教学模式。为提高写作教学水平,教师有必要加强分段训练,便于学生逐步地掌握写作技巧,从而保证作文质量。

摘要： 写作教学是小学语文课程的重要组成部分,在日常教学活动中对学生语言运用以及语文综合能力有着较高的要求.分段训练模式的应用可以帮助学生在由点及面的学习过程中循序渐进地提高自身写作能力,根据学生的实际学习能力设置层次化的教学内容,更有助于学生写作质量的提升.分段训练模式在语文写作教学中的应用具有显著的阶段性、层次性以及引导性等特征,结合小学语文高年级教学实践,对分段训练模式的应用进行探究,对提升语文写作教学质量有着积极的促进作用.本文从分段训练的基本内涵入手,对该模式在小学语文高年级写作教学中的应用进行探究.

摘要： 小学语文写作教学的分段训练模式是基于小学低、中、高三个阶段的学生兴趣、个性、审美、能力、认知等特征来制定的.为此,在实际教学中教师就应充分考虑到:低段写作训练模式,应以积累、理解与表达等引领为主;中段写作训练模式,应以总结、概括与提升为主,以教材课文为依托引导学生总结语言规律,以生活化材料为载体指导学生构建语言框架;高段写作训练模式,是以情感、内涵与创新为主,主要是引导学生在写作中融入真情实感,同时也要关注学生创新创作意识的培养和提升,最终让学生在分段训练中积累起丰富的写作经验,获得最基本的语文素养.

摘要： 小学语文写作教学是一门实践性非常强的课程,所以,在教学模式上也应该适当地提升及实践性,一起来配合小学语文写作课程的进行,分阶段写作序列模式是通过教学做三个阶段,有机结合起来,让学生所学到的知识都通过实践的方式落到实处,进而极大地提高学生的写作能力,这对于提升学生的文化素养以及语文课堂的学习能力具有极大的促进作用,所以,文章主要分析分阶段写作训练模式,论述在小学语文写作教学中的应用方法和技巧。

摘要： 近年来,不管是在基础教育还是中高考中,语文的地位都从“自然放养”的状态,一跃成为最受瞩目的科目。写作综合了学生语文方面的各种能力,是许多学生极力想要提升的重要能力。本文对小学语文写作教学分段训练的重要性进行了简单介绍,并提出了小学语文写作教学分段训练的相关策略,希望能对我国小学语文的写作教学有所帮助。

摘要： 新课改后,教育理念发生了变化,更加尊重学生的学习主体地位.教师在教学过程中,从学生的学习体验出发,改进教学的方式方法,提高教学质量.写作是语文教学的难点,分段训练是一种有效的,提高写作水平的教学方法.本文主要把小学的写作教学分为了三个阶段,并对三个阶段的训练进行了论述.

摘要： 汉语作为我国的母语,随着我国教育事业的逐渐发展越来越被社会各界以及家庭重视,作文写作不仅是汉语教学中的重要组成部分,而且是汉语教学过程中的重大难点之一。小学阶段更是汉语教学初期的基础阶段,因此,作为从事小学阶段语文教学的教师,一定要明确小学阶段语文所处的重要位置,尽早培养学生的写作能力,为以后各阶段的语文学习打下坚实的基础。本文主要研究将分段式教学引入小学写作教学过程的策略,提出浅显意见,以供参考交流。

摘要： 长期以来,小学阶段的语文学习中,写作一直是学生普遍存在的问题。小学阶段的学生由于语文基础,以及语言表达能力和生活经验等多种因素的影响,在写作过程中无话可讲,也难以通过写作表达自己的思想和情感。因此,在小学语文写作教学中采用分段训练模式,能够根据不同学生的情况,使写作教学顺应学生的能力发展,顺应学生身心成长的需要,以此获得良好的教学效果。基于此,本文针对小学语文写作教学分段训练模式进行了探索。

摘要： 本申请涉及人工智能技术领域，揭露了一种多模型训练方法，所述方法包括：将训练文本集中文本划分为单句，得到训练单句集；对训练单句集进行特征提取，得到训练单句向量集；提取训练单句向量集中训练单句的段落编码特征以及摘要编码特征；利用训练单句向量集和摘要编码特征对预构建的文本分段模型进行第一训练，以及利用训练单句向量集和段落编码特征对预构建的文本摘要抽取模型进行第二训练，得到标准文本分段模型和标准文本摘要抽取模型。此外，本申请还涉及一种摘要抽取方法、文本分段方法、装置、设备及存储介质。本申请可以提高训练得到的文本分段模型和摘要抽取模型的模型准确性，以及获取训练得到的文本分段模型和摘要抽取模型的获取效率。

摘要： 本发明公开了一种基于深度树状训练策略的分段式选择集成图像分类方法，该方法采用深度树状训练策略，在深度卷积神经网络每一个中间层都添加一个分支分类器，通过对分支分类器进行集成和梯度补偿，训练多个具有差异性且能提取中间层特征的分支分类器，产生候选基分类器集；利用基于正确率和差异性筛选的分段式选择集成方法对候选基分类器进行筛选，得到选定的基分类器集，并对其进行加权集成生成最终分类模型。本发明通过梯度补偿技术、特征融合技术以及深度学习与集成学习相结合的方式进行图像分类，提高了深度神经网络的训练效率，提升了分类器的分类性能，降低了集成学习的训练成本，最大程度地增强了最终分类器的泛化性和准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于多特征分段式训练的茶叶病害分类系统，包含以下阶段：第一阶段、数据预处理；第二阶段、最优网络训练；第三阶段、图像分类功能；所述的第一阶段、数据预处理包括病害图片的裁切和数据的扩充两步；所述的第二阶段、最优网络训练包括数据划分和特征学习网络迭代训练两步本发明通过深度学习的方法设计了一种茶叶病害特征学习网络对茶叶病害数据进行训练，然后及那个已训练好的网络模型进行迁移，将最终的茶叶病害分类智能化，并且排除人为主观因素，使得到的结果较好。

摘要： 本申请涉及人工智能技术领域，揭露了一种多模型训练方法，所述方法包括：将训练文本集中文本划分为单句，得到训练单句集；对训练单句集进行特征提取，得到训练单句向量集；提取训练单句向量集中训练单句的段落编码特征以及摘要编码特征；利用训练单句向量集和摘要编码特征对预构建的文本分段模型进行第一训练，以及利用训练单句向量集和段落编码特征对预构建的文本摘要抽取模型进行第二训练，得到标准文本分段模型和标准文本摘要抽取模型。此外，本申请还涉及一种摘要抽取方法、文本分段方法、装置、设备及存储介质。本申请可以提高训练得到的文本分段模型和摘要抽取模型的模型准确性，以及获取训练得到的文本分段模型和摘要抽取模型的获取效率。

摘要： 针对物理信息神经网络训练慢，收敛难的问题，从神经网络的损失函数进行设计，通过将损失函数进行分阶段设置的方法达到满足物理信息神经网络训练标准要求的同时完成对训练本身的加速。具体可分为：1)构建物理信息神经网络所需要的微分方程约束；2)将微分方程约束作为一阶段损失函数的设置值进行训练，直至loss下降到某一阈值；3)将二阶段损失函数设置为实际数据点与神经网络预测值的均方差值进行训练。通过合理对实际问题进行两阶段阈值的分配可以有效降低物理信息神经网络的训练难度，使得网络的收敛速度更快。

摘要： 本发明公开篇章主题分段模型训练方法、篇章主题分段系统、电子设备和存储介质，其中，一种篇章主题分段模型训练方法，包括：在所述分段任务中采用指针网络替代所述序列标注模型中的crf层；在所述分类任务中结合所述指针网络生成的索引值进行文本分类。通过在分段任务中采用指针网络替代序列标注模型中的crf层，之后在分类任务中结合指针网络生成的索引值进行文本分类，从而可以应用于自然语言处理的大多数领域，提升篇章分段性能，进一步地，还可以帮助相关领域人员快速了解超大文本中的基本内容并生成相关报告，并能够检测文档整体结构的合理性与自动化处理和分析大数据时代衍生出的海量文本信息数据。

摘要： 基于物联技术的分段群控AED训练机，涉及AED训练机领域，特别涉及物联技术的分段群控功能。此前AED训练机都是搭配一个红外遥控器，一对一近距离遥控，没法解决规模教学中的步调一致问题。利用无线物联技术，实现分段群控功能，就可以让学院步调一致，提高急救教学效率。实现该方案的技术要点：AED主机和遥控器都装上物联模组(RF/蓝牙/WIFI)，遥控器发出群控指令(继续，暂停，电击＝＝)，若干AED接到指令后按预定程序往下走。因为学员打开电源的时间不统一，按下电击按键的时间不统一，所以在AED训练机程序设计中，这两个时间点设置停止侯令，等学员都完成动作后，按下遥控器的继续按键，后面的步调都一致了。这样的分段群控功能就是本专利的发明要点。

摘要： 本发明公开了一种基于CTA影像的血管分段模型训练数据标注方法及装置，该方法包括颅骨分割步骤、血管组织分割步骤、钙化分割步骤、血管分段步骤。本申请严格限制各层(即颅骨、血管、钙化斑块)之间的标注顺序，即下一层对象的标注，必须在上一次对象标注完成之后才能开始。能够让专业医生只需参与到训练数据中重难点内容的审核中，其他简单内容可以让普通医生审核；同时还提升了去除颅骨的精度，提升最终血管分段分割的精度。

摘要： 本发明涉及一种时序数据多尺度分段的模型训练方法，属于故障监测领域。本发明从同一参数的多个时序数据样本中提取公共趋势特征,同时对趋势和波动特征进行了量化，量化后的信息用于数据故障诊断和参数关联性挖掘。本发明通过数据分段的方法对时序数据的特征进行了提取，从多尺度分层的维度对多样本的分段信息进行了融合。本发明增加了对时序数据局部振荡特性的容忍度，尤其是对多值振荡型数据的容忍度；采用数据分段降低了数据维度，减少了使用这些特征进行故障诊断和关联挖掘时的性能开销；能够准确描述同一类型参数在多历史样本数据中的共有趋势特征，有助于提升基于趋势的数据故障诊断准确率。

摘要： 本申请案的实施例涉及从粗略标记进行图像分段的半监督式训练。举例来说，第一人工神经网络经训练以根据用于第一图像的图像分段的精细标记对所述第一图像执行图像分段，且根据用于第二图像的图像分段的粗略标记对所述第二图像执行图像分段。在所述训练之后，所述第一人工神经网络用于执行所述第二图像的图像分段以识别用于所述第二图像的图像分段的经改善标记。随后，可使用监督式机器学习技术来训练第二人工神经网络以根据精细标记对所述第一图像执行图像分段，且根据所述经改善标记对所述第二图像执行图像分段。