研究性学习方法

摘要： 在高校思政课堂中,适时地引入一些时事热点新闻以及时事政治,能够进一步强化思想政治教育相关工作的说服力,使得高校思想政治教育工作的教学成果进一步提升,全面激发高校大学生的爱国主义精神,帮助他们树立正确的"三观",坚定他们自身的理想以及信仰,并成长为能够肩负中华民族伟大复兴重任的重要力量。

摘要： 在高校思政课堂中,适时地引入一些时事热点新闻以及时事政治,能够进一步强化思想政治教育相关工作的说服力,使得高校思想政治教育工作的教学成果进一步提升,全面激发高校大学生的爱国主义精神,帮助他们树立正确的"三观",坚定他们自身的理想以及信仰,并成长为能够肩负中华民族伟大复兴重任的重要力量。

摘要： 在新课改的影响下,高中化学课堂上使用研究性教学模式已经逐渐成为培养学生们的实践能力以及创造性的主要方法。研究性学习简单来讲就是指学生们在教师的指导下凭借自身的兴趣爱好以及学习条件挑选各种各样的研究课题,以此来激发出高中生们的自主学习能力,进一步培养他们拥有学习积极性与创造精神。这样的教学方法可以不断提升学生课堂主体性价值的发挥,更多关注学生们的内心活动,促使他们掌握主动权,并站在学生的角度思考他们的逻辑思维方式以此来建构属于自身的学习方法,这样能够很好地完成教学目标。基于此,本篇文章首先讲述了我国当下高中化学的教学现状;其次讲述了在高中化学课堂上使用研究性学习法的作用;最后提出了研究性学习方法在高中化学教学中的有效应用策略,希望能够为我国高中化学教学贡献一份微薄之力。

摘要： 在高中化学的教学过程中,通过研究性学习方法的探究,对于提高学生的化学学习兴趣,提高化学教学效果具有积极的作用.本文将对高中化学研究性学习方法的相关内容进行分析,以供参考.

摘要： 随着当今教学理念的改变,高中化学教育的教学侧重点也发生了变化.在当下的教学课程中,教师应该要更加注重实践研究性教育,积极改变教学策略,做好教学布置,结合多种教育手段提升提升学生的动手能力、实践能力及研究能力,最终达到提高教学有效性目的.本文从高中化学开展应用研究下学习方法的意义出发,提出了相应的教学创新策略,致力于打造出高效的化学课堂.

摘要： 所谓研究性学习,其教学目标可以理解为鼓励学生不断探索,在英语这门学科当中不断感悟,从而解决有关英语的疑问,提高自主解决问题的能力。将研究性学习方法代入到英语课堂中会有非常奇特的效果,学生在亲身实践探索英语的过程中,对相关知识点会记忆得更加深刻,不仅仅使学生向教育的主体因素方向转变,还能够促进学生根据自身的理解去创建属于自己的知识框图。本文就针对在英语学科中运用研究性教学方式对学生的意义以及相关措施进行探讨说明。

摘要： 在新课程改革的背景下,高中化学教学需要将全新的教学方式,应用在日常的课堂之中,以此来提高教学的质量.对此,以研究性学习方法为基础,阐述其在高中化学教学中应用的价值,并从不同的角度入手,分析应用研究性学习方法的具体方式.

摘要： 提供使基于时间序列的数据的循环神经网络(RNN)的学习高效化的学习方法。学习方法包含：步骤(220)，将RNN初始化；和学习步骤(226)，将某矢量指定为开始位置，将各参数最佳化，以使得误差函数最小化，由此进行RNN的学习。学习步骤(226)包含：更新步骤(250)，使用以被指定的矢量为开头的连续的N个(N≥3)矢量，通过将末尾的矢量的参考值设为正解标签的Truncated BPTT来更新RNN的参数；和第1重复步骤240，直到结束条件成立为止，都重复以下处理，即，新指定相对于更新步骤中使用的N个矢量的末尾的矢量处于满足给定的关系的位置的矢量来执行学习步骤的处理。处于满足给定的关系的位置的矢量是从被指定的矢量起至少2个以上后的矢量。

摘要： 本发明涉及智能机器人技术领域，尤其涉及一种障碍物自学习方法及新障碍物自学习方法，障碍物自学习方法包括以下步骤：步骤1，获取移动区域的栅格地图数据，对每个栅格标记为未遍历；步骤2，设置栅格地图的起点栅格，将起点栅格数据入栈，控制移动单元到达起点栅格，重新标记起点栅格为已遍历；步骤3，每遍历一个栅格将该栅格数据入栈，控制移动单元遍历整个栅格地图，获取障碍物边界数据；步骤4，存储障碍物边界数据。通过使用本发明，可以实现以下效果：(1)自动获取障碍物信息，智能程度高，通过一次学习，以便能在以后的作业中主动避开障碍物；(2)能够自主学习环境中新增的障碍物。

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。

摘要： 语句级汉字输入方法中的用户词识别方法与在线一次性学习方法及机器学习系统，涉及汉字输入的机器学习技术领域。本发明解决了现有机器学习方法中存在的经常需要用户干预才能够获得最终结果的问题。用户词识别方法是采用相对位置成词能力作为评价标准来识别用户词。学习方法仅在输入法输出的最优路径与最终输出路径不一致时才启动，该方法采用基于N元文法的概率计算方法获得概率值后，采用最大后验MAP获得用户调节值C

摘要： 本发明提供了一种基于深度强化学习方法的中国象棋博弈学习方法及系统，包括：步骤S1：将局面特征输入深度卷积神经网络，输出当前局面评估值和所有合法着法的概率；步骤S2：当前局面根据当前局面评估值和合法着法的概率，利用蒙特卡洛树搜索对当前局面进行决策，选择下一步的着法并执行走子，获取当前局面特征，重复触发步骤S1至步骤S2，直至棋局走到终局，得到对弈结果。本发明通过基于人类专家棋谱的监督学习和基于自我对弈的自学习的技术特征，实现快速提升模型棋力，并以迭代式方法逐步增强棋力以至模型棋力最终超过人类棋手的技术效果。

摘要： 本发明涉及一种哈希学习方法，通过数据集中的数据点对演化树进行训练，得到训练完成的演化树，对训练完成的演化树中除根节点外的所有节点进行初始化的海明码编码，使用贪心的路径编码策略对整棵演化树的保相似性损失函数进行优化，将保相似性损失函数最小值所对应的海明码编码作为演化树的每个叶子节点的哈希编码；计算某一数据点在演化树中的最佳匹配点，找到从根节点分裂出该数据点的最佳匹配点所对应的叶子节点的分裂路径，将该数据点的最佳匹配点分裂路径中对应的叶子节点的哈希编码进行有序组合，将其作为该数据点的哈希编码。还公开了一种无监督的在线哈希学习方法和应用。该哈希方法能降低编码复杂度，具有较好的查询性能。

摘要： 本发明提供一种提高自动光学检测设备的图形检测准确率的机器学习方法，包括：步骤一、获取零件的照片；步骤二、对照片进行预处理形成照片数字信息；步骤三、依照片数字信息建立机器学习模型；步骤四、将照片数字信息输入至机器学习模型进行判断；步骤五、校验所述机器学习模型判断结果的准确率；步骤六、根据机器学习模型判断结果的准确率对所述机器学习模型进行调整优化；步骤七、优化后的所述机器学习模型重复执行步骤四至步骤六直至机器学习模型判断结果的准确率达到预设值。

摘要： 一种神经网络系统包括处理器和存储器。所述处理器被配置为：在多个层上执行包括多次学习迭代的学习，以确定所述多个层中所述学习中断的至少一个层。所述学习中断的所述至少一个层的所述确定基于针对所述多个层中的每个层将通过第一次学习迭代得到的第一权重值的分布与通过第二次学习迭代得到的第二权重值的分布进行比较的结果。所述处理器还被配置为：在除已确定所述学习中断的所述至少一个层以外的层中执行第三次学习迭代。当所述第二次学习迭代完成时，所述存储器存储所述第一权重值的第一分布信息和所述第二权重值的第二分布信息并被配置为向所述处理器提供所述第一分布信息和所述第二分布信息。

摘要： 本发明公开了一种结合知识转移的强化学习方法，步骤如下：S1、设计BP神经网络自主任务间映射关系；S2、对源任务学习经验进行案例存储，并构建线性感知器来学习源域和目标域之间的动作映射关系；S3、运用基于案例推理机理；S4、进行相似度计算与案例检索,并运用所学到的案例库中的经验作为启发式来加速相关但不同任务的学习；及其应用于无人车自主技能的学习方法；本发明结合强化学习与迁移学习的优势，可实现机器人从简单领域或源域获得的经验通过迁移加速应用到复杂领域或目标域中；学习速度快，可避免维数灾难；显著的提高了无人车自主技能学习的速度和效率。

摘要： 本发明涉及一种基于演化树的哈希学习方法，通过数据集中的数据点对演化树进行训练，得到训练完成的演化树，对训练完成的演化树中除根节点外的所有节点进行初始化的海明码编码，使用贪心的路径编码策略对整棵演化树的保相似性损失函数进行优化，将保相似性损失函数最小值所对应的海明码编码作为演化树的每个叶子节点的哈希编码；计算某一数据点在演化树中的最佳匹配点，找到从根节点分裂出该数据点的最佳匹配点所对应的叶子节点的分裂路径，将该数据点的最佳匹配点分裂路径中对应的叶子节点的哈希编码进行有序组合，将其作为该数据点的哈希编码。还公开了一种无监督的在线哈希学习方法。该哈希方法能降低编码复杂度，具有较好的查询性能。