训练组

摘要： 对流行病的分类进行定量约束,为了确定某感染病是否为大流行病,分别搜集了以H1N1为代表的"大流行病"重灾区样本和以SARS为代表的"流行病"重灾区样本,并定义每次流行病的"重灾区".其次分别选取感染率、病死率、医疗条件、人口密度等指标作为解释变量建立二分类Logistic模型,通过得到的被解释变量的预测值(即该病是否为大流行病的概率)来判断该病是否为大流行病.最后,由于疾病流行性问题的复杂性,在模型中依次引入平方项重新回归,通过定义不同的训练集和测试集,得到最优的回归方程,最终得到将病死率的平方项引入回归模型中,模型分类的准确率更高.

摘要： 近年来,四川省彭州市妇幼保健计划生育服务中心着力打造全市示范性普惠托育机构,为婴幼儿照护行业提供技术指导、机构从业人员技能培训、业务咨询等服务。一是依托"儿早"功能,打造示范性托育机构。组建由高危儿管理组、口腔保健组、五官及听力保健组、早教训练组构成的儿童早期综合发展服务团队,以重质量、保安全、强发展、优服务的指导思想做好儿童早期综合发展工作,已服务儿童25万人次。

摘要： 在高质量证据支持下,运动疗法目前被认为是膝骨关节炎(OA)的主要干预措施。这项研究评估了几种辅助治疗方法治疗膝骨关节炎的疗效。这项前瞻性、双盲、随机对照试验纳入了100名年龄在40至80岁之间的膝骨关节炎患者。受试者分为五组:运动训练组、运动训练联合安慰剂组、运动训练联合干扰电疗法(interferential current therapy,ICT)组、运动训练联合短波透热疗法(shortwave diathermy therapy,SDT)组和运动训练联合光生物调节疗法(photobiomodulation,PHOTO)组。以最大无痛强度的70%进行重复训练,每次90min,每周3次,共8周。

摘要： 为贯彻落实《中共中央国务院关于深化教育改革全面推进素质教育的决定》和《学校体育工作条例》,我校认真实施"体育、艺术‘2+1’"项目,确立"运动绽放活力校园快乐燃烧幸福童年"的工作目标,科学组织安排阳光体育大课间活动。通过丰富多彩、生动活泼、健康向上的体育运动,锻炼学生的身体,陶冶学生的情操,形成"在阳光下快乐运动,在运动中健康成长"的校园主旋律。具体做法如下。

摘要： 正一个俄勒冈研究机构(ORI)在四个俄勒冈城市中进行的研究显示运动能给轻中度帕金森病患者带来显著的益处,研究结果发表在新英格兰医学杂志上的一个新研究中,ORI科学家Fuzhong Li博士和他的同事报道了特别设计的每周2次的太极训练项目,可以改善受试者的姿势稳定性和步行能力,减少受试者的跌倒。Li博士指出:"这些结果有显著的临床意义,因为它们提示

摘要： 正初中语文教学首先要把训练组看作一个相对独立的整体,进行"导读""课例""读写例话""基础调练"的教学,教师应该注意这几部分教材自身特点,教学目标(包括知识与能力目标、过程与方法目标、情感态度与价值感目标),教学过程和这几部分之间的内在联系,以及每个部分和整组课文的内在联系,使整组部分的教学成为一个内在的相互联系,循序渐进、和谐完善的综合训练整体。因此,不能单纯地把其中一部分内容来代替教学的整

摘要： 脑卒中后抑郁已经越来越引起人们的广泛重视,最新的研究发现其涉及免疫系统的复杂变化[1]。那么康复训练能否通过免疫通路介导促进机体全面改变呢。1材料鼠龄l2～15月清洁级成年健康雄性sD大鼠,体重（320±30）g。由中国医科大学动物中心提供。2实验方法2.1脑卒中后抑郁大鼠模型的改良：大鼠用10%水合氯醛按3ml/kg腹腔麻醉,固定大鼠,颈正中脱毛酒精消毒,后沿正中剖开,模型组及训练组结扎颈总动脉,之后缝合。

摘要： 近日,《新英格兰医学期刊》发表文章称,打太极可改善帕金森病患的平衡能力和运动功能,减少跌倒的发生。该研究由美国俄勒冈州的一个研究机构完成。他们将195名患者分成3组,分别接受太极训练、抗阻训练和牵拉训练,患者每周接受2次、每次60分钟的训练,训练24周。结果显示,太极训练组在各方面均优于牵拉训练组和抗阻训练组。此外,太极组受试者的训练还额外持续了3个

摘要： 正用更少的时间里变得更壮,这就是我们现在介绍的两组训练方法。我们知道,我们的读者都是非常内行的训练者,而且也非常执着于训练。一个动作进行两组这种小把戏可能大家都觉得太平常了,甚至觉得用这种方法刺激肌纤维有一些小儿科。但事实上,在大多数情况下你并不需要更多的练习,两组刚刚好。训练量的奥秘你可以每个动作进行3、4或5组训练让你的肌肉疲劳。可能绝大多数人也是这么做的。但是如果你拥有的是常见的基因状况(像我一样)并且不使用类固醇等药物的话,更少量的训练可能会对你更好一些。只要你举起有挑战的重量,有充足的睡眠,摄入足够的热量,你就会增长肌肉。并不是说你必须要针对每个身体部位都非常的疯狂。事实上,你进行的组数

摘要： 本申请提供一种三元组抽取模型训练方法、三元组抽取方法、装置及设备，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：获取样本文本以及样本文本对应的多个样本三元组；各样本三元组中的样本主体进行遍历，确定各样本主体对应的样本权重，其中，样本权重用于表征与样本主体具有相同关系以及相同客体的主体的数量；将样本文本输入初始三元组抽取模型，得到多个预测三元组；以各预测三元组、各样本三元组以及各样本主体对应的样本权重作为损失函数的输入参数，确定初始三元组抽取模型的损失信息，并根据损失信息对初始三元组抽取模型进行迭代修正，得到目标三元组抽取模型。应用本申请实施例，可提高对三元组抽取的精确度。

摘要： 本申请提供一种三元组抽取模型训练方法、三元组抽取方法、装置及设备，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：获取样本文本以及样本文本对应的多个样本三元组；各样本三元组中的样本主体进行遍历，确定各样本主体对应的样本权重，其中，样本权重用于表征与样本主体具有相同关系以及相同客体的主体的数量；将样本文本输入初始三元组抽取模型，得到多个预测三元组；以各预测三元组、各样本三元组以及各样本主体对应的样本权重作为损失函数的输入参数，确定初始三元组抽取模型的损失信息，并根据损失信息对初始三元组抽取模型进行迭代修正，得到目标三元组抽取模型。应用本申请实施例，可提高对三元组抽取的精确度。

摘要： 本发明实施例提供了一种训练模型组中训练模型的筛选方法、装置及电子设备，其中训练模型组中训练模型的筛选方法包括：初始化粒子群中每个粒子的粒子矢量；将检测样本和所述每个粒子的粒子矢量输入到训练模型组中利用粒子群算法筛选出所述训练模型组的最优解。由此可以利用粒子群算法进行自动寻优，相较于人工寻优更加快速也更加准确。

摘要： 分类系统需要呈现不同运行条件的大量的训练数据。创建所述训练数据是费事的和昂贵的。本发明涉及一种用于尤其是针对人工神经网络（32，40）提供训练数据组集合（30）的方法，其包括下列步骤：‑加载基础训练数据组（31），所述基础训练数据组（31）说明了图像数据（14，14｀）与标记（16，16｀）的关联（15，15｀）；‑在使用至少一个滤光器（19）的情况下处理基础训练数据组（31），和产生输出训练数据组（31｀），所述输出训练数据组（31｀）包括经过处理的基础训练数据组（31）；‑提供训练数据组集合，所述训练数据组集合包括基础训练数据组（31）和输出训练数据组（31｀），其中基础训练数据组（31）关联给光学上透明的参考介质的特性、尤其是参考挡风基材的特性，并且输出训练数据组（31｀）关联给光学上透明的训练介质的特性、尤其是训练挡风基材的特性，其中在考虑光学上透明的参考介质（20）关于图像传感器（23）的安装位置的情况下，确定滤光器（19）。

摘要： 本发明实施例提供了一种组卷模型训练方法，组卷方法及相关装置，组卷模型训练方法包括：获取第一样本试卷数据集和第二样本试卷数据集，其中，第一样本试卷数据集是利用试卷生成模型根据多个训练组卷参数获得的试卷数据的集合，第二样本试卷数据集为教师基于多个训练组卷参数得到的试卷数据的集合；将第一样本试卷数据集以及第二样本试卷数据集中的试卷数据进行融合，得到融合试卷数据集；构建组卷模型，并利用训练组卷参数、第一样本试卷数据集以及融合试卷数据集对组卷模型进行训练。该组卷模型能够为生成优质的且满足用户自身需求的试卷提供基础，在后续采用该组卷模型组卷时，针对性地生成符合其要求的试卷，提高用户使用体验和教学效果。

摘要： 本发明实施例提供一种组卷模型训练及其组卷方法、装置及计算机存储介质，所述组卷模型训练方法包括基于预设组卷策略生成多组训练组卷参数；利用遗传算法对各组训练组卷参数分别生成多套训练试卷；构建组卷模型，所述组卷模型的输入层包括多个基于多组训练组卷参数对应的预设组卷策略构建的组卷策略神经元，所述组卷模型的输出层包括多个基于各组所述训练组卷参数分别生成的多套所述训练试卷构建的训练神经元组；以及利用所述多组训练组卷参数以及与各组训练组卷参数对应的多套训练试卷训练构建的组卷模型。由此，本发明可提高组卷结果的鲁棒性和准确性。

摘要： 本发明实施例提供一种组卷模型训练及其组卷方法、装置及计算机存储介质，通过首先收集多位教师的组卷数据，组卷数据包括第一类别标识、第二类别标识、训练试卷以及训练试卷对应的组卷策略；然后根据第一类别标识，将多位教师进行分组；再根据第二类别标识和训练试卷对应的组卷策略，将不同分组的教师的训练试卷进行配对，生成多个试卷配对数据集；最后构建组卷模型，并利用试卷配对数据集训练组卷模型，其中，组卷模型的输入包括第一质量等级的初始试卷，输出包括第二质量等级的目标试卷。因此，本发明实施例训练获得的组卷模型，可自动将教学水平较低的教师所组的初始试卷优化成高质量的目标试卷，在提高组卷效率的同时还有利于提高教学效果。

摘要： 本发明实施例提供一种组卷模型训练及其组卷方法、装置及计算机存储介质，通过首先收集多位教师的组卷数据，组卷数据包括第一类别标识、第二类别标识、训练试卷以及训练试卷对应的组卷策略；然后根据第一类别标识，将多位教师进行分组；再根据第二类别标识和训练试卷对应的组卷策略，将不同分组的教师的训练试卷进行配对，生成多个试卷配对数据集；最后构建组卷模型，并利用试卷配对数据集训练组卷模型，其中，组卷模型的输入包括第一质量等级的初始试卷，输出包括第二质量等级的目标试卷。因此，本发明实施例训练获得的组卷模型，可自动将教学水平较低的教师所组的初始试卷优化成高质量的目标试卷，在提高组卷效率的同时还有利于提高教学效果。

摘要： 本发明实施例提供一种组卷模型训练及其组卷方法、装置及计算机存储介质，所述组卷模型训练方法包括基于预设组卷策略生成多组训练组卷参数；利用遗传算法对各组训练组卷参数分别生成多套训练试卷；构建组卷模型，所述组卷模型的输入层包括多个基于多组训练组卷参数对应的预设组卷策略构建的组卷策略神经元，所述组卷模型的输出层包括多个基于各组所述训练组卷参数分别生成的多套所述训练试卷构建的训练神经元组；以及利用所述多组训练组卷参数以及与各组训练组卷参数对应的多套训练试卷训练构建的组卷模型。由此，本发明可提高组卷结果的鲁棒性和准确性。

摘要： 本发明实施例提供了一种组卷模型训练方法，组卷方法及相关装置，组卷模型训练方法包括：获取第一样本试卷数据集和第二样本试卷数据集，其中，第一样本试卷数据集是利用试卷生成模型根据多个训练组卷参数获得的试卷数据的集合，第二样本试卷数据集为教师基于多个训练组卷参数得到的试卷数据的集合；将第一样本试卷数据集以及第二样本试卷数据集中的试卷数据进行融合，得到融合试卷数据集；构建组卷模型，并利用训练组卷参数、第一样本试卷数据集以及融合试卷数据集对组卷模型进行训练。该组卷模型能够为生成优质的且满足用户自身需求的试卷提供基础，在后续采用该组卷模型组卷时，针对性地生成符合其要求的试卷，提高用户使用体验和教学效果。