分层训练

摘要： 从提高小学篮球教学中学生的身体素质的视域出发,教师应转变传统的教育方式,并根据学生自身的身体发育需要,采用分层教学模式,有效地实现不同层次的教育。基于此,教师要提高学生的身体素质,建立规范的分层教学模式,充分发挥分层训练的重要价值,提高学生的身体素质,上好篮球基础课。

摘要： 素质教育背景下,生本理念开始成为教师开展教育教学活动的一项重要指导理念。基于生本理念,高中体育训练的过程中实施分层训练是十分必要的,这种训练方式考虑到了高中生在身体素质、运动技能水平等方面的差别,能促使每个高中生都获得最适宜的发展。本文对此进行探索,希望能为高中体育教师提供一定的参考。

摘要： 目的探讨适应行为商数(ADQ)指导下的分层训练在学龄期癫痫患儿中的应用价值。方法选取河南科技大学第一附属医院儿科2020年7月至2021年10月111例学龄期癫痫患儿为研究对象,根据随机数字表分组法分为两组,对照组55例给予常规训练,观察组56例给予基于ADQ指导下的分层训练,对比两组患儿适应行为、认知功能、自我概念。结果干预后观察组独立功能因子(86.34±1.23)分、认知功能因子(56.34±1.23)分、社会/自制因子(62.33±1.27)分高于对照组独立功能因子(78.21±1.05)分、认知功能因子(47.34±1.11)分、社会/自制因子(51.46±1.19)分(P<0.05);实施干预后,观察组患儿Addenbrooke评估量表评分均高于对照组(P<0.05);观察组行为(14.91±1.01)分、躯体外貌(10.67±0.01)分、智力与学校情况(13.56±1.93)分、合群(9.99±0.48)分、焦虑(10.98±1.16)分、幸福与满足(9.98±1.05)分高于对照组行为(12.32±1.24)分、躯体外貌(8.26±0.92)分、智力与学校情况(10.13±1.36)分、合群(7.89±0.13)分、焦虑(9.26±1.93)分、幸福与满足(7.61±0.82)分(P<0.05)。结论基于ADQ指导下的分层训练相比于常规训练而言,对学龄期癫痫患儿的适应行为能力、认知功能及预后自我概念的提升均具有积极的临床意义。

摘要： 因材施教是教育部门所提倡的.每个学生都有受教育的权利与义务,但受一些因素的影响其在教学活动中会有不同的想法,会有不同的学习需求,只有确保学生都可以参与到教学活动中,并在与他人进行探究思考的过程中形成一定学习能力,才可以助推学生的全方面发展.由于分层教学可以达到因材施教的目的,所以教师须树立正确观念,采用科学可行的手段进行分层教学.本文从概念依据、存在问题、教学策略三个方面入手,阐述高中物理课堂分层训练策略.

摘要： 中考是学生学习生涯中一道重要的门槛,对于学生的发展具有重要意义,而英语作为初中学科中一门重要的科目,教师要充分利用最后的冲刺时间为学生赢得更多的成长空间。本文通过举例初中毕业班的英语教学,分析了提高学生冲刺阶段教学效率的方法。

摘要： 新课标要求每名学生都应该获得充分发展,强调不同学生之间具有个体差异,应该引导与促进学生进行自主学习、合作学习与探究学习.小学数学教育中,教师应该遵循学生的认知差异,研究科学高效的教育教学策略,对于认知能力较差的学生可以进行直接教学,对于认知能力较强的学生可以让他们经历知识自主构建的过程,注重拓展思维、提升能力、发展综合素养.教师可以结合自身教学经验,运用文献研究法、实践探究法与问卷调查法,遵循学生认知差异采取分层教学,通过创设分层学案、巧设分层问题、进行分层指导、指导分层训练、科学分层评价等,更好地提高分层教学效果,更好地开发不同层次学生的潜能.

摘要： 体育训练利于培养高中学生体能素质、心理素质、综合能力,是高中体育课堂的重要环节。针对高中学生面对体育训练不同的心理因素、体能因素,分层训练成为高中体育教学的重要训练方式。本文探讨分层训练在实际高中体育训练中的实践、优势、问题,并提出优化策略,以期为今后的高中体育训练提供借鉴。

摘要： [教学目标]1.运用多种方法认识“助、抽”等6个生字,重点指导借助字典识字。会写“秧、苗”2个生字。2.借助表扬信分层训练复述能力,依次用三言两语、加入画面和发挥想象三种方式,讲述风娃娃做的好事。

摘要： 作者认为,良好的口语交际能力在人们日常的工作和学习生活中起着至关重要的作用。 小学生由于性格、生活环境等因素的影响,口语交际能力存在一定的差异,根据维果茨基的最近发展区理论,在口语交际课堂中实施分层训练策略,能全面提升学生口语交际能力。

摘要： 作为即将面对高考的高中生而言,强化对其体育训练的优化力度能够更好地促使其在参与运动的过程中释放身心压力,同时形成良好的体魄面对高考.由于不同的人在体质上都会存在一定的差异性,因此为了更好地对体育教学任务进行合理划分,就需要将分层训练方式融入到高中体育教学训练中,促使学生能够更好地在能力范围之内优化自身体魄.本文将对分层训练方式融入高中体育教学中的路径进行探究.

摘要： 一种基于分层的行为模型的VR虚拟对抗训练系统，包括环境构设单元、仿真平台与仿真资源库、辅助规划单元、虚拟兵力生成单元、导调控制单元等，模型装配子单元包括实体模型装配模块和行为模型装配模块，行为模型装配模块基于分层的行为模型，实现分层式行为模型组装，主要包括大脑决策模型和小脑行动模型，装配完成的行为模型主要通过对战场态势的分析，结合仿真资源库中行为规则模型进行智能决策，生成合适的动作规划并借助执行机构驱动仿真实体的物理模型完成响应行动指令，完成虚拟兵力对战场态势的响应。本发明抽象行为模型共性要素，构建通用的行为模型体系，将行为模型结构与具体内容进行分离，从而实现行为模型的通用化、标准化设计。

摘要： 本发明提供一种分层会议摘要生成模型训练方法、生成方法及装置，所述方法包括：获取中文会议数据集并进行预处理，所述预处理包括分词和建立词典，构建中文会议词汇列表，将所述中文会议词汇列表输入到BERT模型中，输出BERT词向量；基于获取的中文会议数据集，利用双向长短期记忆网络及注意力机制，生成原始的中文会议数据每句话的对话行为标签；采用所述BERT词向量和对话行为标签构成的训练样本集对预先建立的分层会议摘要模型进行训练，得到目标分层会议摘要生成模型。本发明能够生成具备高流畅度、准确度、可读性、异质性的分层会议摘要。

摘要： 本发明提供了一种面向分层联邦边缘学习的模型训练节点选择方法，云端服务器向信誉区块链提出训练所需的信誉阈值等条件，信誉区块链选择符合条件的边缘服务器及终端设备并将选择结果传输到云端服务器；根据选择结果进行模型训练，云端服务器及边缘服务器分别对边缘模型及局部模型进行质量评估并剔除不可靠边缘服务器和终端设备；对历史信誉及通过模型训练获得的信誉加权计算得到最新信誉，并更新到联盟区块链。本方法通过引入信誉、时延及能耗三种指标以协同增强模型训练的可靠性，通过设计一种历史信誉与当前信誉加权更新的计算方法以提高分层联邦边缘学习系统对终端设备及边缘服务器信誉评估的准确性。

摘要： 本申请提供一种分层因子分解机模型训练方法、信息推荐方法及相关设备，该方法包括：将M组样本数据中的特征数据进行向量转换，获得每一特征数据的输入向量，每一组样本数据包括N个数据组，每一数据组包括至少两个特征数据；利用输入向量对待训练的分层因子分解机模型进行迭代训练，得到分层因子分解机模型；其中，待训练的分层因子分解机模型包括第一网络层和第二网络层，第一网络层的输入为输入向量，第一网络层的输出包括基于输入向量输出的线性项向量集和N个组合项向量集；第二网络层的输入为线性项向量集和N个组合项向量集。本申请实施例中，在保证模型预测精确度的同时，降低了模型的复杂度，提高了训练的效率。

摘要： 本发明公开了一种基于图神经网络分层损失函数的网络嵌入预训练方法。该方法包括：将网络表示为图，网络嵌入用于学习低维表示，并且学习一组共享权重矩阵用于聚合来自节点邻居的信息；针对输入图，构建一组步行序列S，其中每个序列s∈S包含一组节点{v1,…,v|s|}；针对所构建的步行序列，基于滑动窗口内共同出现的节点构造单位图，该单位图基于每个目标节点与一跳和两跳邻居的接近度生成；利用所生成的单位图，以设计的分层损失最小化为优化目标训练图神经网络模型。本发明结合具有有效分层损失的图形注意网络，能够保留目标节点与其邻居之间的边距，显著提升了模型性能。

摘要： 本公开提供了一种用于进行流体模拟的分层神经网络的训练方法及装置，包括：获取样本视频中的多帧样本视频帧，以及所述样本视频中与所述多帧样本视频帧对应的监督视频帧，以及所述多帧样本视频帧分别与所述监督视频帧之间的光流信息；将所述多帧样本视频帧输入至待训练的分层神经网络中，确定所述多帧样本视频帧分别对应的背景特征信息和流体特征信息；基于各样本视频帧对应的光流信息调整各样本视频帧对应的流体特征信息，得到调整流体特征信息；基于所述背景特征信息和所述调整流体特征信息构建预测视频帧，并基于所述预测视频帧和所述监督视频帧对所述待训练的分层神经网络进行训练。

摘要： 本发明公开了本发明提供了一种基于自训练的用户价值分层方法、装置、存储介质及设备，所述的方法包括以下步骤，步骤(一)，根据RFM模型提取用户样本的数据特征，并将数据特征进行归一化处理，得到用户样本数据集；步骤(二)，基于统计分析，确定步骤(一)中的用户样本数据集的部分数据的标签，得到部分数据有标签的样本集合；步骤(三)，将步骤(二)中的样本集合基于自训练，获得用户价值分层模型。本发明的基于自训练的用户价值分层方法、装置、存储介质及设备，能够在数据动态增长和缺乏置信标签的情况下高效且准确的划分不同价值类别的用户。本方案将整体架构进行了解耦化，方便部署以及试错检查、此外具有良好的可扩展性和迁移性。

摘要： 本发明公开了一种基于分层神经网络分布式训练的故障预测方法，具体为：将卷积神经网络划分为不同的网络层，得到每层均可输出模型参数和模型训练精度的模型训练网络；使用分层的卷积神经网络和设备能够训练的最大网络层数，对输入数据进行特征提取，输入数据在每一层网络中均训练至收敛，得到的模型参数传至下一层网络进行训练，在完成规定训练的最大网络层数后，得到相应的故障检测模型；将卷积神经网络分为三个子层卷积神经网络，分别部署在设备端、边缘端和云端，每层均输出对输入数据是否含有故障的预测值，得到一个故障预测网络，对未含有故障标签和非故障标签的数据进行故障预测。本发明能够合理利用设备的计算资源以及存储空间。

摘要： 本发明提供了一种多目标决策的分层强化学习框架训练方法，包括基于所研究的实际问题，建立智能体与环境交互的仿真环境模型；将实际问题划分为多个子目标，通过分配不同的目标权重建立多个奖励函数模型；基于奖励函数模型建立对应的多个DDPG模型；将各DDPG模型的对应策略视为离散动作建立对应的DDQN模型；将DDPG模型作为底层决策模型，DDQN模型作为选择底层决策模型的顶层决策模型，构建分层强化学习框架；基于分层强化学习框架和仿真环境模型进行交互并存储经验；依照设定的模型训练频率训练DDPG模型和DDQN模型，判断模型是否满足需求，若满足需求则退出训练过程，否则重新存储经验、训练模型。构建能更快接近最终目标的分布式决策模型，生成最优连续策略组合。

摘要： 本发明公开了一种基于容器化和虚拟化的卷积神经网络分层训练方法及系统，属于机器学习技术领域，包括分段式机器学习框架，抽象模块化模板，POD、虚机创建调度，监控平台；分段式机器学习框架用于提供具有通信能力的机器学习程序，以及根据模板生成完整的机器学习模型代码；抽象模块化模板，基于卷积神经网络结构的分层特性，提供标准的抽象卷积神经网络各模块的模板，采用声明式定义的方式来定义卷积神经网络各层的结构；POD、虚机创建调度包括机器学习代码生成，POD、虚机的创建及POD、虚机的调度。本发明能充分发挥计算设备的性能，降低模型设计者训练模型的成本，提高云服务商设备重复使用率，简化卷积神经网络模型的设计流程。