刻苦学习

摘要： 1974年9月,我走上讲台,成为一名中学教师。作为一名教书育人的新手,我深感责任重大、使命光荣。为了当一名好教师,我认真贯彻党的教育方针,刻苦学习教育理论,阅读钻研教育书刊,以充实自己的头脑。有一次,我在学校教导处见到一本《辽宁教育》,翻看几页,觉得内容贴近教育教学,就借回去阅读,从中汲取营养。

摘要： 1987年出生的陈泓,是一名无锡玉祁的青年企业家,他的头衔很多。但作为一名“海归”,这么多年的人生阅历,带给他的除了多彩的生活,更有深刻的感悟。在工作、生活与事业、理想的碰撞中,他努力塑造更好的自己,为企业做出自己的贡献,为社会奉献自己的力量。刻苦学习的留学生,努力不给祖国“丢分”2004年,17岁的陈泓离开家乡无锡,远赴英国读书。

摘要： 从小生长在福建省永泰县一个偏僻农村的我,对改革开放40年来农村电网日新月异的变化,印象尤为深刻。如今,我家里还珍藏着一盏带灯罩的煤油灯,已传承四代了。曾祖父曾用它在福州开过武术馆,祖父曾用它练武教徒弟,父亲也曾用它刻苦学习,并最终从福建闽侯师范毕业当了教师。这一盏灯,无声地记录着我国农村电网发展变化的历程。如今回想起来,往事历历在目……。

摘要： 从前,有个人准备学一门手艺。他觉得只要有一门手艺,就能维持生活。可是学什么好呢?他拿不定主意,想来想去,他想到雨伞人人都要用,于是就去学制作雨伞。他刻苦学习,努力钻研,终于在两年后学成出师。师父送给他一整套制伞的工具,让他自谋生计。

摘要： 青年人有朝气、有梦想,是社会上最富活力、最具创造性的群体,在贵州全力推进经济社会高质量发展的征程中,发挥着生力军和突击队的作用。随着全省经济社会高速发展,越来越多的年轻人来到黔贵大地,他们刻苦学习、踏实工作,尽情施展自己的人生抱负,为建设美丽贵州奉献自己的一份力量。奋斗的青春最美丽。青年一代将个人的幸福融入人民的幸福,尽情迸发青春的力量、尽情挥洒青春的智慧、尽情展示青春的价值,与地方共奋进、与时代同发展,让梦想变成现实,留下充实、温暖、持久、无悔的青春回忆。

摘要： 2022年高考已结束。其实,各国学生都有自己的升学考试,考生都有本“难念的经”,希望刻苦学习能收获好成绩,改变命运。考试面前,任何喜怒哀乐、任何经历都是珍贵的。毕竟,那些吃过的苦,都会成为未来的路。

摘要： “无论在盛夏,还是在冰霜雪域的前沿,总有一种人、一种精神,一次次激励着我热血沸腾,一次次督促着我步履铿锵,一次次鼓舞着我勇往直前!”在国网河南省电力公司超高压公司员工的心目中,陶留海就是这样的人,云线谱曲23载,用钻研和发明填补了领域空白,用勤奋和汗水守护了万家灯火。他用青春书写着时代的答卷,告诉每一位同行者,只有坚定了理想信念、不懈奋斗,平凡的工作亦可创造出不平凡的成就。青春之始:心在高处,路在脚下17岁那年,陶留海考入南阳电力技校,三年刻苦学习如白驹过隙,毕业之际,他默默对自己说:一定要用学到的本领,干出最出色的工作!他坚信,只要肯吃苦、肯钻研,学历不高,照样可以干出名堂!

摘要： 纵观朱全民的人生,就像是一段非线性旅程。20世纪70年代,他在条件艰苦的东北做过知青、当过工人,因为不甘平庸,在工作岗位上刻苦学习,最终以优异的成绩考取了哈尔滨工业大学的研究生。在此之后,他又从东北到大洋彼岸的英国,度过了三十余载的求学、科研生涯。如今已过花甲之年的他,作为英国西英格兰大学工程设计与数学系教授以及国内多所高校的访问教授,还在竭尽全力为中英之间建立科学文化交流的窗口。

摘要： 老师在鼓励我们要刻苦学习的时候,常常对我们说:“玉不琢,不成器。人不学,不知道。”意思是玉石不经过精心雕琢,就不能够成为有用的器物;人不努力学习,就不会懂得道理。关于这句话,还有一个故事.

摘要： 卢荣景同志从20世纪50年代新中国成立初期,就在安徽工作,1987年到1998年,担任安徽省主要领导职务。70多年来,他一直坚持刻苦学习,勤奋工作,深入实际,关爱百姓,廉洁奉公,实事求是。他为安徽的建设和发展事业呕心沥血,倾注了大量精力。本文作者是位热血青年,读了《昨天的记忆》一书,写下此文,以弘扬正气和表达对一位老共产党员的敬意。

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。

摘要： 簇权重计算部(322)根据特定讲话者的语音的信号，使用簇权重计算NN来计算至少任意一个层被分解为多个簇的掩模计算NN的与多个簇各自对应的权重。掩模计算部(302)根据1个以上的讲话者的语音的观测信号的特征量，使用通过由簇权重计算部(322)计算出的权重进行加权后的掩模计算NN来计算从1个以上的讲话者的语音的观测信号的特征量中提取特定讲话者的语音的特征量的掩模。