知识形成

摘要： 归纳推理能力是学生创新能力生成的基础,想要培养学生的归纳推理能力,需借助一定的载体和方法同时进行。文章从知识形成过程、明确推理目标、自主归纳和总结反思四个方面,对培养学生的归纳推理能力的实施办法进行探究,引导学生感受归纳推理的过程,提高数学核心素养。

摘要： 归纳推理能力是学生创新能力生成的基础,想要培养学生的归纳推理能力,需借助一定的载体和方法同时进行.文章从知识形成过程、明确推理目标、自主归纳和总结反思四个方面,对培养学生的归纳推理能力的实施办法进行探究,引导学生感受归纳推理的过程,提高数学核心素养.

摘要： 厘清科学研究史历程,提炼知识体系,发展批判性思维的基础;挖掘科学研究史中的有效情境,发展批判性思维的倾向;重视科学研究史中的科学推理,提升批判性思维技能。

摘要： 在“互联网+”的时代大背景下,国内企业越来越意识到知识管理是现代经济发展的不竭动力。文章将立足于实现企业经济效益,综合前人研究,提供全新的企业知识管理的“金字塔模型”,涵盖知识形成、知识应用和知识维护3个维度,将企业效益与知识管理紧密联系起来,将知识管理融入企业管理,帮助提高企业经济效益。

摘要： 小学数学课堂应注重从"如何学"的角度优化课堂教学,引导学生学会学习。实践告诉我们,不能光靠一张嘴和一支粉笔进行"满堂灌",教师要认真研读教材内容,从本班学生实际出发,精心备课设计课堂教学,营造一个轻松愉悦的学习环境,让学生感受到学习数学是轻松愉快的,让学生在良好的氛围中学习更容易掌握新知识,其老师所传授的数学方法更记得牢,把老师教给的方法再学习,才能达到既长知识,又长智慧的目的。

摘要： 数学知识具有一定抽象性，尤是一些法则性知识，学生只有加强记忆，深度分析才利于理解，一旦学生出现懒惰、注意力不集中等情况，很可能导致数学知识的遗落，引起学习成绩不理想的现象。对此，本文提出了一种基于知识形成过程的高等数学教学方法，让学生用心体验，感受到数学知识形成的过程，提高学习效果。

摘要： 在"互联网+"的时代大背景下,国内企业越来越意识到知识管理是现代经济发展的不竭动力.文章将立足于实现企业经济效益,综合前人研究,提供全新的企业知识管理的"金字塔模型",涵盖知识形成、知识应用和知识维护3个维度,将企业效益与知识管理紧密联系起来,将知识管理融入企业管理,帮助提高企业经济效益.

摘要： 世间百态,瞬息万变,倘若洞悉了个中奥妙,掌握其中玄机,便能化动为静,更好地认知世界.其实数学教学莫不如是,在变化万千的题组变式中,若能抽丝剥茧,把寻到"不变"之匙,定能发现知识本真,撬开与之关联的诸多问题之锁,解决相类同的数学问题."变中有不变"思想,就是让学生透过现象看本质,把握联系找规律,进而实现知能、思想、体验等多方面的成长,提升数学学习的核心素养.在这一过程中当努力做到:从肤浅到深入,让学生在"变"与"不变"中感知知识的形成过程;从片面到全面,在"变"与"不变"中经历知识的探索过程;从割裂到统整,在"变"与"不变"中感悟知识的应用过程.

摘要： 随着素质教育理念以及新课改教学政策的不断落实推进，数学学科作为小学教育课程体系中的重要科目，也逐渐抛弃了传统的教育理念和落后的教学手法，积极响应国家的新课改教学号召，树立了核心素养的培养教学目标，并在日常教学中将数学模型思想渗透给学生，希望以此来提升小学数学课程的教学效率和教学质量，同时保障小学生数学学习能力的综合提升，帮助学生更加清晰地分析数学问题、思考数学问题、解决数学问题。作为数学教师，要从多角度考虑模型思想在数学学科中渗透的意义，并将模型思想切实施行于数学教学中。基于此，本文分析了在小学数学教学中

摘要： 本文结合正在开展的课题研究,借助日常数学教学实践,阐述了高中数学生长型课堂理念,及这一理念指导下的数学知识形成、数学解题教学、数学教学设计的流畅性,以解决一些数学问题,进而提升师生的数学核心素养。

摘要： 中职校生的行为问题产生的原因，除了相关知识贫乏以外，另一个不可忽视的原因就是缺乏应对来自社会不良诱惑的能力。本研究以中职生为对象，通过"自我主张技能"的课堂教学，考察学生情感生成和知识形成的过程、情感生成和知识形成之间的关系。结论：1.无论男女生，自我主张技能学习前，只有不到10%的学生在拒绝的表达中加入了自我主张技能的四要素，这表明自我主张技能四要素的学习是必要的；2.当情感生成经过了从前提阶段叶→情感性态度→认知性态度，最终达到行动性态度时，自我主张技能四要素的知识也随之形成。

摘要： 本发明提供了一种形成提问的方法、装置和知识问答系统的服务器端，其中方法包括：A、向用户提供包含预置问题链接的页面；B、当一个问题链接被点击后，跳转到被点击问题链接所指向的提问模板页面；C、获取用户在所述提问模板页面的待补入信息处输入的关键信息；D、利用输入了关键信息的所述提问模板页面生成提问。通过本发明用户仅需要简单的点击操作以及输入关键信息，而不必输入完整的提问信息即可完成提问，对于手机这种输入文字不太灵活的用户终端提高了实现知识问答服务的简便性。

摘要： 本发明公开了一种形成知识和构建知识链的方法，其特征在于，研究文本信息中包含的知识，构建系统的领域基元图以表示知识，通过知识的相互联系生成知识链；基元图表示的知识由对象、属性和量值组成，对象是中心，属性解释对象；属性分为指标、倾向和对象三类；对象Object的对象属性是形成知识链的基础，而知识的解释是生成知识链的动力；文本信息中的知识和有师学习知识组成了基元知识生态系统；主要用于文本中的知识分析和构建知识链。

摘要： 本发明提供了一种知识产权作价入股形成企业股权的定价方法、系统、存储介质及电子设备，通过评估知识产权形成的企业市场竞争力、技术创新能力、经营能力得到企业股权价值度分值，根据与待股权定价企业相同或近似业务企业的股权价值评估案例数据，计算所述相同或近似业务企业的股权价值度分值对应的股权价格，根据所述待股权定价企业股权价值度分值，和所述相同或近似业务企业股权价值度对应的股权价格，计算待股权定价企业的股权价格，并向评估客户端返回股权价格，本发明实现了知识产权作价入股形成企业股权的定价，能够反映企业知识产权价值，能够适应不同行业，应用范围广泛。

摘要： 本发明提供一种电网调度知识图谱形成方法，包括获取电力全景数据并进行预处理；根据预设的电网知识图谱体系模板，从预处理后的电力全景数据中，得到用于知识图谱上进行表征的电网特征数据；根据电网特征数据，形成电网调度知识图谱。本发明还提供了一种电网调度知识图谱形成系统。实施本发明，适用电网领域知识图谱的快速构建，且准确性较高，克服了现有知识图谱的局限性。

摘要： 本发明涉及人工智能知识管理系统与其形成分布式记录的方法。一种以计算机系统实现的人工智能知识管理系统，其中设有输入管理模块，用以管理在开发人工智能模型时使用的类神经网络算法的输入数据；设有人工智能模型管理模块，用以管理人工智能模型，提供选择；设有输出管理模块，用以管理开发人工智能模型时以类神经网络算法产生的输出数据；之后以演算结果管理模块管理每次演算的结果，并提供调整人工智能模型的参数，以及重新演算产生的输出数据，以此建构一知识库，并通过一区块链技术形成散布于多个区块链节点的分布式记录。

摘要： 移动客户端装置获取自身硬件支持的视频录制帧率以及内存大小，并根据硬件条件，设定数据流缓存区大小；启动视频录制，分离数据流；时间戳控制器按分离出来的时间戳序列，分别给音频流，视频流标识时间戳序列；进行音频同步识别，转换成文字，音频同步进行识别转换文字，转换的文字同样也打上起始时间戳，结束时间戳标识，进行更细粒度的时间戳序列关系对应；无声视频，音频，文字的时间戳比较，形成同步；完成时间同步后,该段无声视频，音频流即可进行合并，并带上含准确时间轴的音频识别文本，形成第二数据流；第二数据流从第二缓存区上传到服务器，服务器装置对每段数据流进行文本索引建立，并以时间戳来关联对应的视频流，也建立音视频索引。

摘要： 基于移动互联网共享网络模式下挖掘专家有偿知识并形成专家音频合辑的方法，以及装置和系统。知识回答体通过输入单元发出语音进行搜索，音频采样单元调用在音频训练的数据库所形成的声学模型，进行语音识别，发送已识别的相似文本到服务器进行搜索。服务器的音频索引处理单元进行检索，将知识库里面相关联的音频和文本调出;移动客户端内容显示控制单元将获取的关联反馈的结果，音频索引处理单元计算文本相似度;根据内容显示控制单元的显示结果，知识回答体进行合辑的编辑选择；服务器知识规则引擎单元计算合辑的价格。服务器音频索引处理单元，将多个角色的属性数据再次汇总，建立索引，形成合辑，存入知识库。

摘要： 本发明公开了一种知识点教学配方形成的系统，至少包括：过程性数据捕获模组，用于通过一网络平台捕捉各学生端学习的过程性数据；离差区间估计模组，用于对获得的过程性数据进行离差区间估计；定点排序模组，根据离差区间对影响知识点教学学习的各因素进行排序；知识点教学与相关因素关系计算模组，用于确定影响知识点教学学习的各因素与知识点教学的关系；以及关键因素确定模组，根据各因素与知识点教学的关系确定影响知识点教学学习的最关键因素。

摘要： 本发明提供了一种形成提问的方法、装置和知识问答系统的服务器端，其中方法包括：A、向用户提供包含预置问题链接的页面；B、当一个问题链接被点击后，跳转到被点击问题链接所指向的提问模板页面；C、获取用户在所述提问模板页面的待补入信息处输入的关键信息；D、利用输入了关键信息的所述提问模板页面生成提问。通过本发明用户仅需要简单的点击操作以及输入关键信息，而不必输入完整的提问信息即可完成提问，对于手机这种输入文字不太灵活的用户终端提高了实现知识问答服务的简便性。

摘要： 本发明提供基于跨媒体的人类常识知识形成的机器学习新方法，涉及机器学习算法技术领域。该机器学习新方法，包括深度记载学习模块、中央处理模块、快速调取模块、信息储存模块、操作模块和信息传递模块，所述深度记载学习模块包括有逻辑推理单元、归纳学习单元和直觉顿悟单元所述中央处理模块包括有逻辑识别单元、示教例识别单元和分布式处理器。通过归纳学习单元、直觉顿悟单元和逻辑推理单元建立符号逻辑推理、归纳学习和直觉顿悟相互协调补充的新模型和方法，支持跨媒体知识的不一致性分析，通过归纳学习单元对学习的知识进行有效归纳，完成实例空间和规则空间之间同时协调的搜索，提高了学习时的速率，值得大力推广。