向群众学习

摘要： 党的新闻工作者“向群众学习”的观念来源于唯物史观和马克思、列宁的新闻思想。建党初期,“向群众学习”的观念开始萌芽,延安时期,循着无产阶级的政党逻辑和群众路线思想,“向群众学习”的观念得以成型。通过与工农群众相结合,实现思想立场、文风、学风等方面的转变,党的新闻工作者努力做到与人民群众“心灵相通”,并在这一过程中用先进的思想武装群众。当今,实践“向群众学习”的观念,新闻工作者要不断改变自身认知框架中不符合客观实际的部分,通过与人民群众充分的互动、沟通,准确反映群众的愿望和需求。同时,也要防止一味顺应民众的非理性倾向,通过交流、引导等方式,实现先进文化的“领导权”。

摘要： 从立下"为了中华之崛起"而读书的远大志向,到坚持"加紧学习""活到老,学到老,改造到老"的修养要求,再到弘扬"向群众学习""向书本学习""在实际斗争中学习"的优良学风,周恩来为我们树立了重视学习、勤奋学习、善于学习的光辉榜样。重温他读书学习的往事,感悟为什么学、学什么、怎么学的为学之道.

摘要： "为中华之崛起而读书",这个年少时立下的远大志向,是周恩来一生的执着追求,也是他对青年一代的殷切期望。从立下"为中华之崛起而读书"的远大志向,到坚持"加紧学习""活到老,学到老,改造到老"的修养要求,再到弘扬"向群众学习""向书本学习""在实际斗争中学习"的优良学风,周恩来为我们树立了重视学习、勤奋学习、善于学习的光辉榜样。重温他读书学习的往事,感悟为什么学、学什么、怎么学的为学之道,对于端正学习态度、提高学习本领,具有重要启迪意义。

摘要： 从立下“为中华之崛起而读书”的远大志向,到坚持“加紧学习”“活到老,学到老,改造到老”的修养要求,再到弘扬“向群众学习”“向书本学习”“在实际斗争中学习”的优良学风,周恩来为我们树立了重视学习、勤奋学习、善于学习的光辉榜样。重温他读书学习的往事,感悟为什么学、学什么、怎么学的为学之道,对于端正学习态度、提高学习本领,具有重要启迪意义。

摘要： 3月24日,习近平总书记对陕西日报创刊80周年作出重要指示,充分肯定陕西日报创刊80年来所发挥的重要作用,对陕西日报守正创新、融合发展提出明确要求和殷切期望。习近平总书记指出,陕西日报的前身是党中央提议创办的边区群众报、群众日报,是拥有光荣历史的党报。80年来,陕西日报秉持宣传党的主张、反映群众呼声的办报宗旨,向群众学习、为群众服务、为群众讴歌,在各个时期发挥了重要作用。希望陕西日报弘扬延安精神、紧跟时代步伐,坚持守正创新,推进融合发展.

摘要： 同志们:今天我们召开座谈会,传达学习习近平总书记对陕西日报创刊80周年的重要指示,共同感悟习近平总书记对陕西工作和陕西新闻事业发展的亲切关怀。习近平总书记指出,陕西日报的前身是党中央提议创办的边区群众报、群众日报,是拥有光荣历史的党报。80年来,陕西日报秉持宣传党的主张、反映群众呼声的办报宗旨,向群众学习、为群众服务、为群众讴歌,在各个时期发挥了重要作用。希望陕西日报弘扬延安精神、紧跟时代步伐,坚持守正创新,推进融合发展,不断提升传播力、引导力、影响力、公信力,为宣传阐释党的理论和路线方针政策,为组织群众、宣传群众、凝聚群众、服务群众作出新的更大的贡献。

摘要： 习近平总书记指出,陕西日报的前身是党中央提议创办的边区群众报、群众日报,是拥有光荣历史的党报。80年来,陕西日报秉持宣传党的主张、反映群众呼声的办报宗旨,向群众学习、为群众服务、为群众讴歌,在各个时期发挥了重要作用。希望陕西日报弘扬延安精神、紧跟时代步伐,坚持守正创新,推进融合发展,不断提升传播力、引导力、影响力、公信力,为宣传阐释党的理论和路线方针政策,为组织群众、宣传群众、凝聚群众.

摘要： 不断提高党的建设质量不断提高党的建设质量才能永葆党的先进性和洁性。作为一个在性质、宗旨、使命、任务上与其政党有着根本区别的马克思主义政党,中国共产自诞生之日起就高度重视党的建设质量,在党的设各个方面始终坚持高标准、严要求,这是中国共党永葆先进性和纯洁性的重要原因。

摘要： 出身于农民家庭的习仲勋,先后在家乡的都村小学、渭北地区最有名的立诚公学、陕西省立第三师范就读。少年时期的习仲勋既聪明又勤奋,学习成绩总是名列前茅。他在求学期间积极参加进步学生团体,接受先进思想,而后成为共青团员和共产党员。在其随后的革命生涯中,他不断向书本学习、向实践学习、向群众学习,并牢固树立实事求是、理论联系实际的马克思主义学风.

摘要： “人民是真正的英雄”“坚持人民主体地位”“国家一切权力属于人民”……4000多字的内容,84次提到“人民”。习近平总书记在十三届全国人大一次会议上的讲话,赢得现场如潮的掌声,更激起回响、激发共鸣,焕发亿万人民的坚定信心和奋斗激情。

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。