学习精神

摘要： 自学能力是学生核心素养培养的重要内容之一,也是职业语文教师教育教学培养的目标之一.语文学习是一个富有个性的自主学习行为,整个学习过程要发挥学生的主体作用,依靠的是学生的自觉行为和主动性.而引导学生积极思维、重视教学模式、加强训练学生的专注力等对激发学生的学习兴趣,培养学生的自学能力有促进作用和效果,应予以重视.

摘要： 大学阶段的教育是在义务教育的基础上,学生发展能力的教育阶段,这一阶段的学习已经不再学习文化课知识,而是在学习与掌握基础知识的基础上,学习专业领域的精神与能力.大学美术专业培养的是学生的审美情趣与创造美的能力,在学生学习该专业时应具有主动学习、勤奋刻苦、精益求精等艺术精神,并掌握科学的学习方法.本文重点探究了大学美术生应有的学习艺术精神和方法,希望对相关研究有所帮助.

摘要： 现代社会少不了''现代气息'',现代气息中不可能没有''现代教育'',现代教育如果没有''现代语文''那肯定是一种缺憾。语文冠以''现代'',并非溢美之词。相对于''传统语文'',就必然有''现代语文''的诞生,这是社会发展的脚步声。更重要的是,在语文性质的把握上、语文意义的表达上、语文技术的运用上、语文信息的提取上、语文素养的发展上……都得真真切切有一种“现代观”。

摘要： 儒家文化是中国传统文化的主流，以孔子为代表的学习精神构成了儒家文化的鲜明特色，对中国文化产生了深远的影响。rn 一、孔子的学习精神rn 孔子的学习精神首先表现为立志向学。他在总结自己的一生时谈到：“吾十有五而志于学，三十而立，四十而不惑，五十而知天命，六十而耳顺，七十而从心所欲不踰矩。”孔子卒年七十三，这段话最后的“七十而从心所欲不踰矩”，说明这是孔子晚年对自己生命历程的总结。从这段尽人皆知的话里我们看到，年及十五而有志于学是孔子取得一生成就的关键，后人对此也是心领神会，知道这是孔子“欲以勉人志学，而善始令终也。”朱熹对此解说道：“志于学，是一面学，一面力行。”后人由此引出了知行关系的探讨，但这里的关键仍然是立志，有了远大的志向，人们才有了孜孜以求、不断学习与实践的强大动力。

摘要： 中国古代著名教育家、思想家孔子思想丰富,精神感人,学问渊博,受到当时以及后世人们的尊崇.他能有这样的事迹和地位,与他一生勤奋学习是分不开的.孔子众多爱学习爱思考的故事一直流传至今,被人们铭记传颂.在中国第一部连环画作品《孔子圣迹图》中就描绘了孔子不同学习阶段的事迹.本文选取《孔子圣迹图》中有关孔子为学的几幅作品,发扬孔子的学习精神.

摘要： 春秋末季，在面临社会人才流散匮乏和孔门弟子难于认同一致的双重危机处境之下，孔子以德性与理性教育并用为根本原则，强化道德修养与学习精神，创立了寓管于教、管教合一的教育管理思想，最大程度上缓解了上述危机，为社会培养了大量有用之才。孔子教育管理思想的精髓与现今提倡的教育管理宗旨颇有相合处，我们对此要尽量作合情合理的诠解、创造性的化用。目前学界对孔子教育管理思想的相关研究成果颇丰，但较少深层的探究。本文谨以《论语》文本为主，从时代背景、根本原则和基本特征三方面略述孔子的教育管理思想，论有不当，请同仁指正。

摘要： 本文从图书馆史、图书馆学史、图书馆精神史出发，论述了21世纪当代图书馆精神。从而提出了建设我国当代图书馆精神的方向、标准和要求。

摘要： 本文从图书馆史、图书馆学史、图书馆精神史出发，论述了21世纪当代图书馆精神。从而提出了建设我国当代图书馆精神的方向、标准和要求。

摘要： 本文从图书馆史、图书馆学史、图书馆精神史出发，论述了21世纪当代图书馆精神。从而提出了建设我国当代图书馆精神的方向、标准和要求。

摘要： 本文从图书馆史、图书馆学史、图书馆精神史出发，论述了21世纪当代图书馆精神。从而提出了建设我国当代图书馆精神的方向、标准和要求。

摘要： 本文从图书馆史、图书馆学史、图书馆精神史出发，论述了21世纪当代图书馆精神。从而提出了建设我国当代图书馆精神的方向、标准和要求。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的表情识别辅助精神疾病治疗方法，包括实时获取病人的原始图像数据；利用OpenCV和Dlib库对原始图像数据进行人脸标记和提取获取人脸数据；利用深度学习的表情识别模块对人脸数据进行微表情特征提取获取特征数据；利用预构建的匹配识别模块对特征数据进行微表情信息匹配获取信息数据；将原始图像数据、人脸数据、特征数据、信息数据进行绑定存储，并实时显示原始图像数据和信息数据。本发明能够在沟通与治疗过程中对病人的表情进行分析判定辅助医生进行症况判别进行针对性治疗。

摘要： 本发明公开了一种基于联邦学习多中心首发精神分裂症患者的识别方法、装置及系统，基于多中心个性化联邦学习的客户端‑服务器体系；各客户端采集首发精神分裂症患者与正常人群的脑部T1图像数据，对脑部T1影像数据进行预处理，将预处理后的图像保存在本地联邦学习客户端；构建用于首发精神分裂症识别的3D卷积神经网络模型，保存在联邦学习服务端；各客户端利用各自的数据训练从联邦学习服务端下载的初始模型，并将训练后的模型参数反馈至联邦学习服务端，联邦学习服务端接受反馈后对所述模型进行训练并得到训练好的模型；输入预处理后的待检测的脑部T1图像数据，利用训练好的模型来识别是否为首发精神分裂症患者。

摘要： 本发明公开了一种基于脑电与深度学习的精神分裂症探测方法，包括提取测试样本、将所得测试样本转换为测试输入图像、将所得测试输入图像输入到深度学习模型中，并且进行鲁棒性特征提取得到鲁棒性特征、将提取到的鲁棒性特征输入到极限学习机分类器中，进行精神分裂症的探测并输出探测结果。其深度学习模型由卷积神经网络和长短期记忆神经网络构成。卷积神经网络可以利用卷积层进行特征提取，不需要反复寻找合适的特征，节省了大量的时间。同时，利用卷积层进行特征提取，可以通过改变卷积核的大小来提高对精神分裂症探测的准确度，操作简便，速度更快，并且可使准确度高达90％以上。

摘要： 本发明公开基于DDADSM跨被试迁移学习脑电精神状态检测方法。本发明采用先进行双子空间特征空间映射再动态分布对齐的迁移学习方法对脑电数据进行分类检测的方法。是脑电迁移学习检测方法的重大创新与尝试，能够减少传统单一子空间迁移学习方法的空间漂移问题以及忽略条件分布和边缘分布重要性定量计算造成的精确性不足、迁移能力有限等问题。该方法在疲劳驾驶脑电数据的分类问题上能够取得很好的效果，能够为复杂脑电数据的处理提高新的研究手段。

摘要： 本公开描述了一种基于机器学习的精神评估的筛查系统及其训练方法，其中，基于机器学习的精神评估的筛查系统的训练方法包括第一分类模型的训练和第二分类模型的训练两个步骤，第一分类模型的训练从第一样本数据中选取第一有效样本数据和选取多个特征项作为第一特征项列表，构建第一特征数据集并利用第一特征数据集去训练和测试第一分类模型，将性能最优的第一分类模型的M个特征项作为第二特征项列表；第二分类模型的训练从第二样本数据选取第二有效样本数据，构建第二特征数据集并利用第二特征数据集训练和测试第二分类模型；并且选出性能最优的第二分类模型和对应的L个特征项。根据本公开，能够提高对抑郁症的识别效率和准确度。

摘要： 本发明提供一种基于机器学习的难治性精神分裂症风险的预测方法，包括获取非难治性和难治性精神分裂症患者的病理特征指标数据，所述的病理特征指标数据包括SNPs位点分型结果；根据非难治性和难治性精神分裂症患者的病理特征指标数据，训练深度学习模型和逻辑回归模型；获取待测人员的病理特征指标数据，输入到待测人员健康状况的特征评估模型中，从而输出待测人员罹患难治性精神分裂症风险的评估结果。通过本申请的基于机器学习的难治性精神分裂症风险预测方法，构建中国人群的难治性精神分裂症遗传风险评估体系，评估受检者难治性精神分裂症的遗传易感风险，辅助临床及时有效诊疗难治性精神分裂症。

摘要： 本发明公开了一种基于神经认知功能与机器学习的精神分裂症自动评估系统。所述系统包括数据采集模块(1)、特征工程模块(2)、自动评估模块(3)；所述数据采集模块(1)、所述特征工程模块(2)、所述自动评估模块(3)依次连接。利用本发明的系统可以进行精神分裂症筛查评估，区分精神分裂症和健康人的效果显著，适于临床推广。

摘要： 一种智慧学习精神状态调节装置，由4个子系统组成：人脑皮层的脑电节律信号采集子系统、诱导脑电节律信号子系统、管理控制子系统、系统软件子系统；脑电节律信号采集子系统采集顶枕区、前额区、颞区6个点的信号，分别放大kk1、kk2、kk3、kk4、kk5、kk6倍，送入ADC芯片IC2，IC1读取IC2输出值，IC2的时钟由型号为HC735的IC3芯片提供，每个脑电节律信号采集放大电路使用3片OP4227，1片INA128U仪表放大器；6路脑电节律信号采集放大电路结构相同；管理控制子系统由型号为STM32F407的IC1完成；诱导脑电节律信号子系统由IC1、BG1、BG2、BG3、B1器件组成。

摘要： 基于睡眠与饮食分析的个性化机器学习精神压分析算法。一种个性化人体精神压力预测方法，其特征为：以普及与易得的人体参数为基础，利用机器学习算法来实现因人而异的人体精神压力大小预测。

摘要： 一种智慧学习精神状态调节装置，由4个子系统组成：人脑皮层的脑电节律信号采集子系统、诱导脑电节律信号子系统、管理控制子系统、系统软件子系统；脑电节律信号采集子系统采集顶枕区、前额区、颞区6个点的信号，分别放大kk1、kk2、kk3、kk4、kk5、kk6倍，送入ADC芯片IC2，IC1读取IC2输出值，IC2的时钟由型号为HC735的IC3芯片提供，每个脑电节律信号采集放大电路使用3片OP4227，1片INA128U仪表放大器；6路脑电节律信号采集放大电路结构相同；管理控制子系统由型号为STM32F407的IC1完成；诱导脑电节律信号子系统由IC1、BG1、BG2、BG3、B1器件组成。