兴趣活动

摘要： 文章以定西市为例,论述了“兴趣活动”在体育课堂教学中的运用策略,包括基于学生特点及生活实际选择“兴趣活动”;创设“兴趣活动”情境,激发学生活动兴趣;开展多样化游戏,增强教学趣味性;等等。

摘要： 为了让特殊孩子的世界多彩缤纷，今后能够融入社会，我们根据特殊学生的生理特点、心理特点、兴趣爱好和动手能力等情况，遵从缺陷补偿原则，开设了诗词诵读、篮球、合唱、舞蹈、打击乐等异彩纷呈的兴趣课。对特殊学生进行休闲兴趣教育的同时，对他们渗透思想教育。

摘要： 通过生物学兴趣活动,引导学生积极探索生物学相关问题,实现由被动学习知识到主动的学习知识的转变,进而突破重难点,培养科学探究能力。

摘要： 学习习惯的培养对提高学生核心素养尤其培养学生对英语学习有持续而积极的学习态度并养成终身学习的习惯有着重要意义,教师应从学生身心特点出发,在各类兴趣活动和快乐体验中培养学生良好的英语学习习惯。

摘要： 随着教育事业的发展与进步,衍生出多种教学模式,其中以兴趣活动的形式推动物理学科的高效学习其主要目的是为了带动学生的学习积极性,培养学生的竞争意识、团队协作能力以及发散性思维等。因此,本文结合当前初中物理教学过程中存在的问题展开了分析,并对运用兴趣活动推动物理学科的高效学习做出了相应阐述。

摘要： 兴趣是人们对某一事物产生偏好的思想情感,可以推动人们自主参与这一事物和参与过程中的专注度。本文通过分析兴趣活动的涵义,说明了兴趣活动在物理教学中的必要性和可行性。提出了在教学过程中融入兴趣活动的运用策略和保障兴趣活动在教学中的推动效果的有效途径。

摘要： 近几年来,新的体育课程标准的理念已经在体育课教学中广泛运用。社会各界关注素质教育孩子的健康问题放在了第一位。要想让我们的学生真正体验到阳光体育运动带来的实在好处,增强学生的体质健康目的,切实扭转孩子体质下降局面的问题,对我们来说是一大难题,但阳光体育运动他毕竟不是一句口号,他要有具体的部署安排。

摘要： 恰当的兴趣活动可以引起学生的兴趣,提高教学的效果,地理课中兴趣活动的应用可以从以下方面入手:利用问题、利用趣味事例、利用地图、画片、课件及影像资料、设置悬念、利用史实、典故等、利用课外兴趣活动.

摘要： 本发明公开了一个实施例，其提供一种促进中间节点处理潜在超时事件的系统。操作中，所述系统通过中间节点接收保持活动的控制包，所述保持活动的控制包指示兴趣消息的名称、使未决兴趣表(PIT)表项保持活动的指示符和使所述PIT表项保持活动的时段。中间节点基于名称确定保持活动的控制包是否与PIT表项对应，并且响应于确定所述保持活动的控制包对应于所述PIT表项，基于所述保持活动的控制包中指示的时段，更新所述PIT表项的超时值。响应于确定接收所述兴趣消息的PIT表项中指定的一个或多个接口，中间节点将所述保持活动的控制包转发到所述一个或多个接口。

摘要： 本申请实施例提供的基于兴趣大数据的陌生人社交活动推荐方法，包括：取预设时间段内当前用户参与的历史社交活动的活动信息以及在社交活动的有效时间范围所述当前用户的位置轨迹；根据所述活动信息生成社交活动的活动向量集，所述活动向量集包括多个分别与每次社交活动对应的活动向量；对所述活动向量集进行分析，确定所述活动向量的每个对应的用户行为特征与用户兴趣之间的相关度因数；根据所述相关度因数对所述活动向量集中的活动向量进行调整，生成对应的特征活动向量；根据所述特征活动向量向所述当前用户推荐陌生人社交活动。本申请实施例的基于位置属性的陌生人社交活动推荐方法，有利于陌生人社交的发展。

摘要： 本发明公开一种基于活动轮廓模型的高光谱影像感兴趣区域自动提取方法，首先根据已知纯净地物像元的光谱反射率向量建立感兴趣地物的光谱反射率标准混合向量；然后，计算感兴趣地物的光谱反射率标准混合向量与待处理高光谱影像中每个像元的光谱向量的相关系数，得到像元相关系数偏差矩阵；最后，以像元相关系数偏差矩阵构造C‑V活动轮廓模型，进而利用有限差分法求解该模型来实现感兴趣区域像元的提取。实施例的测试结果表明，本发明能够用更少的迭代次数取得明显优于传统C‑V模型的提取结果。

摘要： 本发明公开了一种基于用户兴趣度和地理位置的活动推荐方法，首先在Meetup API开放平台获取相应的权限，通过群组接口、活动接口和成员接口抽取相应的群组数据信息、活动数据信息以及成员数据信息；其次，根据抽取的数据集信息，利用向量分解模型初步筛选出用户感兴趣的活动数据集；然后，结合用户的社会化关系，使用皮尔森相关系数，进一步筛选出用户感兴趣的活动数据集；接着，考虑到活动发生的地理位置对用户是否参与一个活动的影响，对活动发生的地理位置划分区域，使用优化方法，确定用户最终感兴趣且参与的活动数据集；最后，成地将活动信息推荐给相关的用户。本发明方法能够实现从海量的活动数据中高效地向用户推荐合适的活动。

摘要： 本发明公开了一种基于兴趣度的大型赛事活动交通分布预测方法。传统的重力模型对于大型赛事活动交通分布预测的针对性较弱，从而可能使得模型预测误差较大，甚至对制定相关交通组织与管控方案造成误导。本预测方法在传统重力模型的基础上，将小区与小区之间的出行分布改为小区与赛区之间的出行分布；并根据大型活动的规模、项目数量等设置该活动的吸引量参数；根据小区居民对该赛事活动的兴趣度设置出行量参数；当小区之间群体的参加活动的意向强度区别明显时，可使用兴趣度对距离值进行调整并设置阻抗函数以修正模型。本发明有效地提高了对大型赛事活动交通分布预测的准确性和针对性，为未来大型赛事活动的交通分布预测提供了方法。

摘要： 本申请实施例公开了基于数字云服务的用户活动兴趣分析方法及系统；通过本申请，基于第一云服务交互记录的活动偏好知识短语获得兴趣事项捕捉模型的兴趣归纳变量和兴趣预测变量，兴趣事项捕捉模型可以获得第二云服务交互记录若干个待定数据集的兴趣归纳标签和兴趣预测标签，进而获得第二云服务交互记录中所述目标活动兴趣事项的感兴趣数据集，可以准确可靠地预测目标活动兴趣事项的分布特征和热力特征的更新情况，以便准确定位目标活动兴趣事项在第二云服务交互记录中的分布特征，这样能够实现对目标活动兴趣事项的持续性挖掘处理，提高兴趣挖掘的全面性和丰富性。

摘要： 本发明公开了基于LDA模型提取消费者对促销活动兴趣度的方法。在本发明中，输入包含第一变量P

摘要： 本申请实施例提供的基于兴趣大数据的陌生人社交活动推荐方法，包括：取预设时间段内当前用户参与的历史社交活动的活动信息以及在社交活动的有效时间范围所述当前用户的位置轨迹；根据所述活动信息生成社交活动的活动向量集，所述活动向量集包括多个分别与每次社交活动对应的活动向量；对所述活动向量集进行分析，确定所述活动向量的每个对应的用户行为特征与用户兴趣之间的相关度因数；根据所述相关度因数对所述活动向量集中的活动向量进行调整，生成对应的特征活动向量；根据所述特征活动向量向所述当前用户推荐陌生人社交活动。本申请实施例的基于位置属性的陌生人社交活动推荐方法，有利于陌生人社交的发展。

摘要： 一种基于地理格网的兴趣活动推荐方法，该方法包括将研究区域划分为规则格网，通过签到频率和偏好偏差比参数为每个用户建立个人兴趣格网区域，以此来推断用户的空间活动偏好；采用非负的张量分解方法捕获其他相似的用户活动偏好，协同建立用户的时间活动偏好；采用上下文感知的融合方法将空间活动偏好和时间活动偏好进行融合，共同确定向用户推荐的兴趣活动。该模型基于地理格网和张量分解方法改善了用户签到数据的稀疏性，对用户兴趣活动进行了定量分析，提高了兴趣活动推荐的精准度，使得推荐结果满足用户的个性化需求。

摘要： 一种基于地理格网的兴趣活动推荐方法，该方法包括将研究区域划分为规则格网，通过签到频率和偏好偏差比参数为每个用户建立个人兴趣格网区域，以此来推断用户的空间活动偏好；采用非负的张量分解方法捕获其他相似的用户活动偏好，协同建立用户的时间活动偏好；采用上下文感知的融合方法将空间活动偏好和时间活动偏好进行融合，共同确定向用户推荐的兴趣活动。该模型基于地理格网和张量分解方法改善了用户签到数据的稀疏性，对用户兴趣活动进行了定量分析，提高了兴趣活动推荐的精准度，使得推荐结果满足用户的个性化需求。