学习优秀

摘要： 我的妈妈有一双大大的眼睛,一头乌黑的头发。她是一位平易近人的妈妈。在我的心里,妈妈的爱比山还高,比海还深。平日里,妈妈非常关心我的学习。为了让我把学习搞好,她经常给我讲学习的方法,并不断鼓励我要以学习优秀的同学为榜样,勤奋学习,奋勇争先。在我学习的道路上,妈妈和我一起搬掉了不少前行路上的“绊脚石”。这让我很感动。

摘要： 崭新的校园沐浴着朝阳,同学少年蓬勃向上。我们在祖国的怀抱中成长,美丽的校园荟萃着群芳。听书声琅琅啊歌声飞扬,和时代旋律一起交响。我们勤奋进取,我们刻苦朴实,学习优秀体格健壮。肩负着人民的希望。古老的银杏树伴我们回想,挺拔的银杏树给我们力量。往日峥嵘,多少人才辈出。优良的传统,我们永不忘。

摘要： 眼看要过农历年了,寒假里我教的小学生已经按捺不住地给我发讯息了。刚刚腊月二十六,他们就已经着急给我恭贺新春了。其中菲的微信竟然是:祝老师福如东海,寿比南山。我“噗”的一声乐了,我的傻丫头,真可爱呀,她总是那么急,总是急得手忙脚乱,口不择言。菲,不是学习优秀的学生,从来不是,甚至可以说是偏差的。但是从我接这个班时,就看到她一直在卖力地刷自己的存在感。一个学期下来,从她当初给我的莫名其妙,到后来我对她产生了一份欣赏和肯定。是的,我欣赏这个成绩不太好的三年级的小姑娘。

摘要： 提高人格必备的两条准则:一条是要反反复复学习优秀的哲学;另一条是要天天自我反省。这两条必不可缺。

摘要： 初中时，我在学校算是一个“名人”，不是因为我学习优秀，而是因为我在文艺方面的特长。学校为了活跃文化生活。在学生会里专门设置了文艺部，每季度都要组织各种晚会、比赛等活动。作为文艺部长的我承担了所有策划和组织任务，也拥有了众多“粉丝”，走到哪里，都有钦佩的目光。

摘要： 2018年7月22日，崔庆涛正在工地上忙碌，邮递员送来了北大的录取通知书!崔庆涛的家在云南农村，父母都是老实巴交的农民，他下面有一个弟弟和一个妹妹．．几乎从上小学开始，他便担起了照顾弟弟的责任。上中学后，每年寒暑假，他都和爸爸妈妈一起到工地上干活，用稚嫩的双肩帮爸妈支撑起一家人的生活……然而，即使这样，崔庆涛依然学习优秀。因为他始终相信，只要不断努力，自己就一定能带着全家人走出贫困——

摘要： 6个月时,被确诊为混合型脑瘫患儿,智商测验(IQ)仅有16分;家人不离不弃努力为他寻医问诊……如今,10岁的他学习优秀,爱好写作,发表多篇文章,是大家心目中的“风信子小作家”。他还是一位热心公益的小小志愿者,经常与母亲一起下村探访困难残疾人和独居老人,他还想把他的自信、阳光传递给更多“风信子”孩子(脑瘫患儿)……他,就是东莞塘厦镇的李依宸。今年上半年,李依宸获评东莞市“自强好少年”优秀少先队员,是目前东莞市第一个获此殊荣的脑瘫患儿。他还被推荐参加广东省“最美南粤少年”评选。

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： 本实用新型适用于机器人技术领域，提供了一种可展示优秀作品的学习教学用机器人，包括可移动机器人，所述可移动机器人的顶部一侧固定连接有呈竖直方向的支板，所述支板的正面转动设置有两个呈前后轴向且上下对称的同步轮，两个所述同步轮之间通过齿槽缠绕有同步带，所述同步带的表面固定连接有多个呈等间距分布的安装杆，每个所述安装杆包括两个相对称的杆体，两个所述杆体之间固定连接有固定杆。本实用新型转动组件的作用可以使同步轮进行转动，使得安装杆上的展示盒能够不断升降从而进行位置的更变，使得观看作品的学生能够方便的观察到每一个展示盒内展示的不同作品。