跟班学习

摘要： 抓住“人”这一根本,干部状态提振,发展就能水到渠成。震撼!当湖北和安徽的干部到浙江跟班学习后,不约而同用了这个词。他们不仅惊叹于浙江各地千帆竞发、加速奔跑的火热发展态势,更震撼于浙江干部争先进位、比学赶超的火热干事状态。

摘要： 组建帮带对子。将县内获得省“千名好支书”的3名村党组织书记纳入导师库,从工作阅历、知识结构、能力素质、村街发展成效等方面对3名导师进行综合分析,结合各自专长确定各自任务。传授治村经验。分批次组织导师与村党组织书记结成帮带对子,跟班学习、集体观摩。跟班学习期间,要求学员每月不少于15天到导师所在村街跟班学习、导师每月不少于5天到学员村街指导。建立落实机制。

摘要： 2021年以来,安徽省先后两批大规模选派干部赴沪苏浙跟班学习,到关键岗位和平台上接受历练。同时,各地也派出多批干部到发达地区跟班学习。这种沉浸式学习,让干部们感悟颇深、收获满满。本刊将连续编发干部跟班学习归来后的感悟,以飨读者。

摘要： “案件涉及全市12个镇(街道)、2500余农户、合作社,同时由于是2018年的项目,相关证据已灭失、取证难度很大。我们通过整合办案力量,采取卫星地图等科技化、信息化手段,顺利推进案件办理。”近日,崇州市街子镇纪委副书记卢宏雨在市纪委监委第六纪检监察室跟班学习期间,跟着办了两个病虫害防治项目案件。在纪检监察室牵头下,“室组地”实现资源互换、共享,很快便追回财政资金29万余元。

摘要： 2021年以来,安徽省先后两批大规模选派干部赴沪苏浙跟班学习,到关键岗位和平台上接受历练。同时,各地也派出多批干部到发达地区跟班学习。这种沉浸式地学习,让干部们感悟颇深、收获满满。本刊将连续编发干部跟班学习归来后的感悟,以飨读者。

摘要： 2021年以来,安徽省先后两批大规模选派干部赴沪苏浙跟班学习,到关键岗位和平台上接受历练。同时,各地也派出多批干部到发达地区跟班学习。这种沉浸式地学习,让干部们感悟颇深、收获满满。正如他们所言,跟班学习就像是一面镜子,把自己与先发地区干部作对比,照出了自身的优势和不足,照出了比学赶超的精气神。本刊将连续编发干部跟班学习归来后的感悟,以飨读者。

摘要： 2021年以来,安徽省先后两批大规模选派干部赴沪苏浙跟班学习,到关键岗位和平台上接受历练。同时,各地也派出多批干部到发达地区跟班学习。这种沉浸式学习,让干部们感悟颇深、收获满满。本刊将连续编发干部跟班学习归来后的感悟,以飨读者。2021年5月,我作为体悟实训队中的一员和临时党支部书记,到杭州先后在41家企业、商会、协会“入职”体悟实训,全面融入“杭州节奏”,实现了“双招双引”在推进、体悟实训有收获的目标。

摘要： 去年以来,安徽省先后两批大规模选派干部赴沪苏浙跟班学习,到关键岗位和平台上接受历练。同时,各地也派出多批干部到发达地区跟班学习。这种沉浸式地学习,让干部们感悟颇深、收获满满。本刊将连续编发干部跟班学习归来后的感悟,以飨读者。

摘要： “乡镇上办理案件相对‘灵活’,其实就是不太规范,到县上跟班学习后,我才意识到,乡镇纪委的办案规范化建设过于滞后。”到今年6月,资中县水南镇纪委副书记王倩已经到县纪委监委跟班学习办案3个月,她颇有感触地告诉记者,“有一次,一个案子涉及调查信息技术取证,这种案件在乡镇上我们很少涉猎。借助和运用好信息技术,为我们日常的精准监督提供帮助,这为我们乡镇纪检监察工作提供了新的思路。”

摘要： “这次到企业跟班学习虽然时间短,但我对你的要求,就是要把这里所有的坛坛罐罐都摸清楚。”日前,宜昌市应急管理局党委委员、副局长程伟亲自将“徒弟”——局危化科年轻干部曾立竹送到湖北三宁化工有限公司进行跟班学习时再三叮嘱他,要“沉”到企业一线,在学习观摩、调查研究、联络服务、跑办事项中锻炼成长,持续提升安全生产监管服务的实践能力,真正培养懂企业、知企业、助企业的本领。

摘要： 取得部取得从控制对象观测到的、表示解释变量与目标变量的组合的多个观测数据。教师用学习部基于由取得部取得的多个观测数据，对用于根据解释变量输出目标变量的模型执行学习，生成学习完毕的教师用模型。学习用数据生成部通过对由教师用学习部生成的教师用模型输入规定的解释变量，取得针对规定的解释变量的规定的目标变量，生成规定的解释变量和规定的目标变量的组合作为用于对决策树模型执行学习的学习用数据。

摘要： 本发明的基板处理装置(100)具备基板保持部(120)、药液供给部(130)、基板信息取得部(22a)、药液处理条件信息取得部(22b)、及控制部(22)。基板信息取得部(22a)取得包含硬化层厚度信息或离子注入条件信息的基板信息，该硬化层厚度信息表示处理对象基板的抗蚀层中的硬化层的厚度，该离子注入条件信息表示在抗蚀层形成硬化层的离子注入的条件。药液处理条件信息取得部(22b)基于基板信息，自学习完成模型取得表示关于处理对象基板的药液处理条件的药液处理条件信息。控制部(22)根据药液处理条件信息来控制基板保持部(120)及药液供给部(130)，以利用药液对处理对象基板进行处理。

摘要： 学习装置(100、100a、100b)具有：学习用数据取得部(109)，其取得多个学习用数据，1个学习用数据是基于包含时间序列的观察值的1个或多个时间序列数据中的1个时间序列数据的第1信息、基于包含彼此不同的至少2个预测期间的多个预测期间中的1个预测期间的第2信息、以及基于经过预测期间后的观察值的第3信息的组合；以及学习部(110)，其将组合学习用数据中的第1信息和第2信息而成的信息作为说明变量，并且将第3信息作为响应变量，使用学习用数据取得部(109)取得的多个学习用数据进行学习，生成能够推理经过指定的预测期间后的推理观察值的已学习模型。

摘要： 具备：取得包含基板在装置内的位置及在各单元内的经过时间的状态信息的状态信息取得部；具有预测在某个状态下对于进行是否从匣盒取出新的基板及搬送至哪个处理单元的行动的价值的预测模型，并将取得的状态信息作为输入，基于预测模型选择一个行动的行动选择部；以进行所选择的行动的方式发送指示信号的指示信号发送部；取得包含处理片数与等待时间的动作结果的动作结果取得部；及以处理片数越多且等待时间越短则报酬越大的方式基于取得的动作结果来计算报酬，并基于该报酬来更新预测模型的预测模型更新部。

摘要： 本发明涉及一种通过使用自适应超参数的多阶段学习对机器学习网络进行设备上学习的方法，包括：(a)当新的学习用数据满足设备上学习条件时，将当前学习分为第1阶段学习至第n阶段学习，生成第1阶段学习用数据至第n阶段学习用数据，基于多个超参数中每一个的默认值生成第1超参数集候选至超参数集候选，训练所述机器学习网络，选择性能最高的所述机器学习网络，生成为第1自适应超参数集；(b)生成第(k_1)超参数集候选至第(k_h)超参数集候选，使用第k阶段学习用数据来训练，选择性能最高的所述第(k‑1)阶段学习的机器学习网络，生成第k自适应超参数集；以及(c)生成第n自适应超参数集，进行第n阶段学习，从而完成所述当前学习。

摘要： 学习辅助装置具有：导出部，其基于以将对象数据分类为第1标签和第2标签中的任意一方的方式使用教师数据进行过学习的模型以及包含被赋予了第1标签的第1数据和被赋予了第2标签的第2数据的教师数据，按照每个教师数据导出教师数据的特征量，并且，基于各自被赋予了第1标签和第2标签中的任意一方的至少1个教师候选数据和模型，按照每个教师候选数据导出教师候选数据的特征量；计算部，其按照每个教师候选数据计算出教师候选数据与第1数据的距离和教师候选数据与第2数据的距离中的至少一方；以及选择部，其根据距离，从教师候选数据中选择作为教师数据而追加的数据。

摘要： 本发明提供一种容易生成能够有助于模型的识别率的提高的学习用数据的学习用数据的评价方法。学习用数据的评价方法具有第一评价步骤和第二评价步骤。第一评价步骤是对使用通过数据扩展处理生成的学习用数据(D1)进行了机器学习的学习完毕模型(M1)的性能进行评价的步骤。第二评价步骤是基于第一评价步骤中的评价和数据扩展处理的参数的能取范围来评价参数的步骤。

摘要： 本发明提供一种容易收集用于使从内窥镜图像中识别病变的模型学习的学习数据的学习数据收集装置、学习数据收集方法和程序、学习系统、学习完毕模型、以及内窥镜图像处理装置。在将内窥镜图像与观察结果诊断信息进行关联、并使被进行了关联的内窥镜图像和观察结果诊断信息作为从内窥镜图像中识别病变的模型的在学习中使用的学习数据记录在记录装置中时，将被与观察结果诊断信息进行了关联的内窥镜图像分类成每个观察结果诊断信息的组，并且使用标签按每个组使内窥镜图像切换显示。

摘要： 操作结果预测方法是根据工业过程的多个操作条件来预测工业过程的操作结果的方法，包括：模型选择步骤，根据是否使用多个操作条件中的特定的关键操作条件作为预测操作结果时的说明变量，从多个学习模型之中选择特定的学习模型；及预测步骤，基于在模型选择步骤中选择的学习模型来预测操作结果。

摘要： 本实用新型涉及小跟班全自动智能箱包，包括箱包本体、自动追踪系统，箱包本体底部安装有滚轮，箱包本体上安装有自动追踪系统，自动追踪系统包括相互连接的控制主机与定位追踪装置，定位追踪装置接收跟踪目标的方位信息，控制主机根据方位信息生成相应的跟踪指令；控制主机电性连接有包含转向装置的驱动机构，驱动机构与滚轮传动连接，驱动机构接收跟踪指令用于控制滚轮的启停，转向装置接收跟踪指令用于控制滚轮行进方向。行李箱可以跟随用户行进，使用更加智能，配合相应的支撑结构可以防摔以及辅助用户开合箱包本体，箱包本体上安装智能主机与显示屏，可安装对应程序来丰富功能，为用户出行做出更加贴心的服务。