英语学习水平

摘要： 抛开生源差异不说,英语教师本身的口语水平对英语教学水平有着很大影响。英语口语水平较高的教师,其所在班级学生的英语学习水平、学习能力乃至学习动力都相对较突出。英语教师如何通过自身口语水平的提升来提高教学质量,值得我们去思考探索。众所周知,语音是“语言的物质外壳”。英语课堂中,教师如果有着一口发音纯正的口语,必定会吸引学生的注意力。

摘要： 英语课程作为重点教学科目,由于教学内容比较复杂,在实践教学中存在一些难点,这些难点问题是影响学生英语学习效果的重要阻碍因素。为全面提升英语教学效果,教师可以通过合作学习模式的设计,引导学生在丰富的合作体验中完成英语学习目标,提升英语学习水平。

摘要： 伴随着我国教育的深入改革,初中英语阅读教学的有效性逐渐受到了越来越多人的重视。笔者通过结合自身的教学经验分析了当前初中英语阅读教学中所存在的问题,并且提出了几点开展有效英语阅读教学的策略,希望可以促进学生通过英语阅读教学的开展而形成良好的英语阅读习惯。众所周知,初中英语的阅读课是训练学生阅读理解能力的主要途径,是学生学习新语法和巩固旧知识的主要载体,也是提升学生英语学习水平的重要方式,因此,培养学生的英语阅读理解能力尤为重要。但是,在我国目前的初中英语课堂上。

摘要： 在初中英语阅读教学过程中实施分层教学策略不仅符合全体学生的学习情况,也有利于提高学生个人英语水平。对此教师在教学过程中要重视分层教学法在英语课堂上的应用,通过对学生进行综合评价,准确定位学生的英语学习水平和给其合理分层,在上课时利用多媒体教学技术、建模教学技术等现代信息化技术来具体实行分层教学策略,在提高学生英语综合能力的基础上实现教师自身教学艺术的提高。

摘要： 引言受应试教育的影响,以往初中英语传统的教学模式,只是机械为学生讲解知识,学生学习起来不仅枯燥无味,而且还难以进一步激发学生的学习兴趣,这种单一的教学模式也不利于提高学生的英语学习水平。基于此,对于初中英语教师而言,可结合教学的实际情况,根据学生差异性特点,在实际教学的过程中,充分应用"少数多学"的教学模式,通过此教学模式,可以在一定程度上,逐渐使学生对英语学习产生一定的兴趣,调动学生的积极性,有利于转化“潜能生”,使得教学的效果获得提高。

摘要： 高职英语教学是高职学科教学的重要组成部分,其教学成果对于学生的英语学习来说显得比较重要。在新课改的背景下,高职英语教学进行了教学的改革与实践,逐渐地改变了之前传统的教学观念,促进了整个英语课堂教学效率的提高。本文论述了当前高职英语教学中存在的一些问题,指出新课改背景下高职英语教学改革的方法,以供大家参考。在高职英语教学之中,老师开始重视教学的改革与实践,注重教学方法的创新,以便于能够适应高职英语教学的需要。通过新的教学方式的运用,可以让学生快速地掌握相关的英语知识,这样就可以让学生充分地认识和理解英语知识的内在含义,促使学生英语学习水平的提高,这样有助于学生的学习。

摘要： 英语语境是后续学习英语阅读与英语写作的基础,从某种程度上来说,语境是一个语言的入门,对语境进行学习,有利于提高学生的英语学习水平。而本文就针对主题语境下的高中英语词汇教学进行了讨论。不同词汇在不同语境下有着截然不同的用法。与汉语庞大的词汇量相比,英语26个字母组成的词汇是有限的,正因如此,英语词句中充斥着大量的多义词和同形异义词,需要人们结合上下语境,对词汇的确切含义进行判断,这也是高中英语教学的重点。

摘要： 词汇是进行语言学习的重要基础,不管初中生在英语学习过程中能够掌握多少学习技巧,如果没有在词汇学习上下功夫,那么自身整体的学习效果依旧难以得到提升。学生的英语词汇掌握程度可以直接呈现出学生的英语学习水平.

摘要： 随着时代的发展以及现代化进程的不断推进,我国对于初中英语课程教学的重视程度越来越高,尤其是在当前新课改不断发展的时代背景下,更加应当采取现代化的教学措施来对学生进行教学指导,这样才能够有效的提高学生的英语学习水平。在初中英语课堂教学过程中主要分为两个部分,第一部分是初中英语的听说部分,其中先有听再有说,听的能力是第一位的,第二部分是初中英语的读写部分,教师应当综合考虑指导学生两方面共同发展,要注重对学生进行全方位听力训练的教学指导,也要注重对学生英语说、读、写的教学指导,这样才能全面提高学生的综合英语能力。

摘要： 随着我国新课程改革事业不断发展,初中英语教学工作也呈现出创新变化态势。当前初中英语教学工作当中更加注重学生们的主体地位,构建出师生良性互动课堂氛围,不仅可以引导学生们深入了解知识,而且还可以凸显出学生们的主观能动性,激发起学生们学习积极性,切实增强学生们的口语表达能力与逻辑思维能力,增强学生的英语学习水平。

摘要： 本申请公开了一种改进的时序多重稀疏贝叶斯学习水声信道估计方法，包括：根据已知导频矩阵和信道时域脉冲响应，构建接收导频矩阵和感知矩阵；对接收导频矩阵进行奇异值分解，生成接收导频重构矩阵，并结合已知导频矩阵，确定初始超参数矩阵，并对感知矩阵进行初始化，记作初始化感知矩阵；根据初始超参数矩阵、接收导频重构矩阵以及初始化感知矩阵，计算信道抽头系数、第一中间参数矩阵和迭代均值；更新初始超参数矩阵及对应的噪声方差，并计算当前迭代误差，当判定当前迭代误差小于或等于停止阈值时，根据信道抽头系数，确定联合信道估计。通过本申请中的技术方案，提高水声信道估计精度，降低硬件资源占用率，减少信道估计过程中的迭代次数。

摘要： 一种地质学习水槽实验教学辅助装置，涉及一种教学辅助装置，所述的水槽体由竖向排列的水槽A和水槽B组成，在所述的水槽A与水槽B相对的一端设有隔板，在所述的水槽A和水槽B的另一端分别设有入液槽，在每一入液槽与水槽A和水槽B相叠面的中部分别设有开口，在每一开口的下前端也就是水槽A和水槽B的内部分别设有滑坡；通过设置两个水槽能实现沉积学浊流实验中不同反应时间、不同泥沙沉积的状态的对比性观看，能更好的研究沉积学浊流实验，以及实验时泥沙搅拌装置与水槽的一体化设置，便于泥沙进入沉积实验用的水槽内，减少地质学习水槽实验的准备工序，辅助沉积学实验的进行的自动化程度很高的地质学习水槽实验教学辅助装置。

摘要： 本发明公开了一种弱监督深度学习水体提取方法、装置、计算机设备和介质，包括构建初始卷积神经网络，获取遥感图像训练集，根据遥感图像训练集对初始卷积神经网络进行训练，得到训练好的卷积神经网络；获取原始遥感图像，通过邻近采样器对原始遥感图像进行邻近采样得到一组邻近图像组；将邻近图像组输入至训练好的卷积神经网络中，得到预测的水体提取概率图组；对预测的水体提取概率图组进行二值化处理得到预测结果组，按照预设的投票原则对预测结果组进行投票确定得到最终的水体提取结果。有效提高水体提取的精度。

摘要： 方法包括通过多个通道接收对应于多个频率范围的音频数据；针对每个通道的频率范围，使用通过机器学习训练的模型来确定语音音频和/或噪声能量水平；针对每个通道确定去除了噪声的语音信号；确定与通道的去除了噪声的语音信号的能量水平相关联的一个或多个统计值；确定具有与语音信号的能量水平相关联的最高统计值的最强通道；确定与最强通道的语音信号的能量水平相关联的一个或多个统计值满足阈值条件；将与每个通道的语音信号的能量水平相关联的统计值与最强通道的那些相比较；以及基于与能量水平相关联的通道的统计值来确定是否更新用于通道的增益值。

摘要： 本发明涉及一种基于知识蒸馏的可持续学习水上障碍物检测系统，该系统包括：教师网络模型模块：用以对教师网络模型进行训练实现对水上障碍物进行检测；知识蒸馏模块：用以通过知识蒸馏法使学生网络模型准确模仿教师网络模型的目标检测结果；学生障碍物检测网络模块：用以使学生网络模型获得对水上障碍物进行检测的能力；学生未知类别检测模块：用以使学生网络模型识别未学习过的未知类目标，并将该类目标的图片数据传输至未知类数据收集模块；未知类数据收集模块：用以收集未知类目标的图片数据，进而训练教师网络模型识别新的未知类目标，与现有技术相比，本发明具有能够识别未知类别的水上障碍物和实现网络模型的可持续学习等优点。

摘要： 本发明提供一种基于双路径联合校正的深度学习水下图像增强方法，包括以下步骤：获取基本的特征图；分别获取到R、G、B通道的特征图；添加通道注意力机制得到权重矩阵乘到之前特征图上对应通道的每个像素值；获取富有代表性的颜色特征；将所述纹理特征提取路径中获取的基本特征图进行双维注意力的处理；通过像素注意力模块对所述高阶特征形成重新校准的纹理细节特征；将颜色特征和纹理特征拼接为一个全新的综合特征，馈送到多尺度的U‑Net网络中；最终输出增强后的结果图像。本发明采用三元组特征提取模块，将图像R、G、B通道分别处理，平衡了退化图像的R、G、B颜色的灰度比，解决了图像的偏色问题，获得了更好的色彩校正效果。

摘要： 本发明提供一种基于嵌入式多特征融合的深度学习水下图像增强方法，包括以下步骤：获取原始水下图像P再分别获取颜色校正后的增强图像P1及对比度后的增强图像P2；设置每个输入均通过残差增强模块，分别提取到三条路径的特征；再将特征融合；提取到每条路径的深层特征；将三条路径的深层特征进行拼接，并且通过连续的多次下采样操作，获取低分辨率下的特征图；通过注意力模块分别给不同特征赋予不同的权重值，再通过解码器模块获取最终的增强图像P3，并且使用Ll2损失函数和感知损失Lper的组合对网络性能进行优化。本发明主要利用多特征融合方法，将颜色校正和图像细节的特征融合，从而起到较好的解决水下图像的偏色问题并且更好的恢复图像细节。

摘要： 本发明公开了一种深度学习水果光谱分析模型更新方法。将历史批次采集的水果光谱数据和品质变量输入到深度神经网络中，通过随机网格超参数搜索和梯度下降算法优化模型参数，得到最优的模型结构和权重；保持该模型权重冻结层的权重固定，使用新批次少量水果样本得到的光谱数据和品质变量，微调该模型权重可变层的权重，得到更新后的模型；将新批次未知预测值的水果光谱输入到更新后的模型，输出对新批次水果的品质变量预测结果。本发明使用少量的样本，更新历史数据构建的光谱模型，提供比多种传统模型更新方法更高的预测精度；能够有效保留历史批次数据与新一批次数据的共有特征，并且对新一批次的水果样本提供更好的预测精度和鲁棒性。

摘要： 本发明公开一种基于生成对抗网络的深度学习水质指标预测方法，首先，将获取到的水质指标历史数据按时间排列成时间序列数据，然后通过生成对抗网络对缺失值进行插值处理。其次，再对水质指标数据进行标准化处理，将水质时间序列数据按照预设的滑动窗口大小进行划分，转为有监督的数据。最后，输入LSTM神经网络模型，进行多步预测，最终获得水质指标预测结果。

摘要： 本实用新型涉及水文地质技术领域，且公开了一种地质学习水槽实验教学辅助装置，包括实验水槽，所述实验水槽的内部下表面左侧转动连接有造浪板，所述造浪板的下表面右侧固定连接有弹簧，所述弹簧远离所述造浪板的一端与所述实验水槽的内部下表面固定连接，所述造浪板的上表面右端固定连接有拉绳；本实用新型通过在实验水槽内设置造浪板，利用拉绳拉动造浪板旋转，固定在造浪板与实验水槽之间的弹簧受到拉伸，观察造浪板旋转的角度，松开拉绳，弹簧拉动造浪板向回旋转，造浪板挤压实验水槽内的水，造成波浪，模拟波浪对地质的侵蚀，造浪板旋转不同的角度可模拟不同大小的波浪。