加强学习

摘要： 勤学善学是中国共产党的鲜明品格与显著优势,是中国共产党永葆生机活力、不断取得胜利的重要密码。中国迈进新时代,社会主要矛盾的深层次变化对全体党员特别是干部的本领提出了前所未有的新要求。因此,习近平总书记多次号召广大干部同志要加强学习,着力克服能力不足、本领恐慌这一突出问题,并且深刻诠释了新时代党员干部加强学习的重大意义、内容指向与推进策略,进而科学回答了党员干部“为何学”、“学什么”、“如何学”的问题,形成了逻辑严整、内涵丰富的新时代党员干部学习观。全面把握习近平新时代党员干部学习观的精神实质,对于中国共产党加强干部队伍建设具有重要意义。

摘要： 勤学善学是中国共产党的鲜明品格与显著优势,是中国共产党永葆生机活力、不断取得胜利的重要密码.中国迈进新时代,社会主要矛盾的深层次变化对全体党员特别是干部的本领提出了前所未有的新要求.因此,习近平总书记多次号召广大干部同志要加强学习,着力克服能力不足、本领恐慌这一突出问题,并且深刻诠释了新时代党员干部加强学习的重大意义、内容指向与推进策略,进而科学回答了党员干部"为何学"、"学什么"、"如何学"的问题,形成了逻辑严整、内涵丰富的新时代党员干部学习观.全面把握习近平新时代党员干部学习观的精神实质,对于中国共产党加强干部队伍建设具有重要意义.

摘要： 办公室作为一个企业、一个单位、一个系统的关键部门,处于承上启下、联系左右、协调各方、服务全局的重要地位,既是参谋部、联络部,在机关部门职责定位就是"总枢纽""总调度".办公室工作质量高低,直接影响公司的整体运转效率.办公室各项工作如果能高效开展,其他各项工作顺利开展也就有了可靠保证.通过工作实践和探索,作者总结归纳出一套"3351"工作法,即,"做到三个坚持、把握三个重点、提高五种能力、实现一个目标",对上加强联系,对下搞好服务,对内加强管理,对外搞好协调,以高度的责任感,高效率开展工作,为公司实现高质量发展提供有力支撑.

摘要： 中国共产党坚持立党为公、执政为民.真正做到执政为民,必须通过不断学习、深入实践来提高执政本领.进入新时代,习近平总书记在推进治国理政过程中对立党为公、执政为民进行了系统而深入的论述,并向广大党员干部发出了加强学习的倡议,这一倡议的提出也对党员干部在面对"学什么""如何学"的问题上提供了方向、指明了道路.

摘要： 贯彻落实《义务教育学校管理标准》,要牢牢抓住“加强师资队伍建设”这个牛鼻子,实践中我们要做到以下几点:加强学习,提高素质;建立科学的规章制度;培养提高教学能力;合理使用,人尽其才;培养树立先进典型;关心改善教师生活;以身作则,率先垂范。

摘要： 近年来，农村幼儿教育虽然有了较大的发展，但大多数农村幼儿园师资数量不足，教师满负荷工作，基本上没有时间参加在职学习培训。众多园所存在教师包班、连轴转的现象，使得教师精力匮乏，无法全面细致的开展幼儿保教工作。很多教师在专业成长上缺乏实践创新精神，漠视对专业发展的追求，只做既定课程的操作者、方法的使用者，而不懂得运用先进理念指导自己的实践，更不会将先进理念与本土特色相结合。

摘要： 习近平总书记中办重要讲话提出的“五个坚持”,进一步提高了我们对党政办岗位责任重要性的认识,国企党政办工作要进一步提高质量,忠诚于党、找准定位,加强学习、增强意识,责任至上、担当有为,高效创新、甘于奉献,廉洁自律、慎微慎行。

摘要： 该文给出了自由学习问题的模糊加强学习算法。为了将该算法应用于模糊控制中，文中首先将模糊控制器转化为与之等价的神经网络控制器，并将隶属函数的学习问题转移到相应权的调整。然后根据自由学习的特点，构造模糊加强学习算法。

摘要： 该文讨论目前一种比较活跃的机器学习方法－－加强学习，它在机器人规划领域有重要应用。首先指出在加强学习模型中单一的期望值准则或极小极大准则均不总是可靠的，然后提出一种决策准则的选择方法。该方法考虑了行为者是基于长期运行还是基于短期运行，实例分析表明该方法是实用的、合理的。

摘要： 笔者主要探讨了提高医院领导者非权利影响力的有效途径:加强信息技术的学习,加强心理学知识的学习,加强学科知识的学习及领导者的创新.

摘要： 基于动态网络中的两点间最短路径问题,本文提出利用Q-learning算法求解电子地图中的动态最短路径问题,并利用电子地图中已有的地理信息定义Q-learning算法的评价函数,描述了Q-learning算法的路径搜索策略学习训练的方法和实验过程.以广州市电子地图为基础,随机产生了一个动态网络,并利用这个网络对提出的算法进行了程序实现及性能分析.实验结果证明了该方法的有效性。

摘要： 基于动态网络中的两点间最短路径问题,本文提出利用Q-learning算法求解电子地图中的动态最短路径问题,并利用电子地图中已有的地理信息定义Q-learning算法的评价函数,描述了Q-learning算法的路径搜索策略学习训练的方法和实验过程.以广州市电子地图为基础,随机产生了一个动态网络,并利用这个网络对提出的算法进行了程序实现及性能分析.实验结果证明了该方法的有效性。

摘要： 基于动态网络中的两点间最短路径问题,本文提出利用Q-learning算法求解电子地图中的动态最短路径问题,并利用电子地图中已有的地理信息定义Q-learning算法的评价函数,描述了Q-learning算法的路径搜索策略学习训练的方法和实验过程.以广州市电子地图为基础,随机产生了一个动态网络,并利用这个网络对提出的算法进行了程序实现及性能分析.实验结果证明了该方法的有效性。

摘要： 基于动态网络中的两点间最短路径问题,本文提出利用Q-learning算法求解电子地图中的动态最短路径问题,并利用电子地图中已有的地理信息定义Q-learning算法的评价函数,描述了Q-learning算法的路径搜索策略学习训练的方法和实验过程.以广州市电子地图为基础,随机产生了一个动态网络,并利用这个网络对提出的算法进行了程序实现及性能分析.实验结果证明了该方法的有效性。

摘要： 基于动态网络中的两点间最短路径问题,本文提出利用Q-learning算法求解电子地图中的动态最短路径问题,并利用电子地图中已有的地理信息定义Q-learning算法的评价函数,描述了Q-learning算法的路径搜索策略学习训练的方法和实验过程.以广州市电子地图为基础,随机产生了一个动态网络,并利用这个网络对提出的算法进行了程序实现及性能分析.实验结果证明了该方法的有效性。

摘要： 基于动态网络中的两点间最短路径问题,本文提出利用Q-learning算法求解电子地图中的动态最短路径问题,并利用电子地图中已有的地理信息定义Q-learning算法的评价函数,描述了Q-learning算法的路径搜索策略学习训练的方法和实验过程.以广州市电子地图为基础,随机产生了一个动态网络,并利用这个网络对提出的算法进行了程序实现及性能分析.实验结果证明了该方法的有效性。

摘要： 本发明公开了一种基于加强实体结构特征表示学习的链接预测方法，首先系统根据知识图谱的实体数据生成初始化向量，然后将实体的初始化向量输入到实体表示学习框架中，在表示学习框架中，对实体的初始向量通过RGCN模型对实体的关系特征进行提取，然后利用GCN模型和GAT模型组合对实体结构特征所反映的实体关系结构特征进行提取学习，作为关系特征信息的补充，并采用多种门控机制进行多特征融合；最后将实体向量输入到链接预测模型中，生成预测关系实体三元组并对预测结果进行验证；本发明有效解决了链接预测系统所面临的多源信息融合困难，关系结构特征不足的问题，实体特征向量中包含的关系特征信息足够识别复杂关系对应的实体，提高了链接预测的效果。

摘要： 本发明公开了一种基于随机森林和迁移学习的热带气旋快速加强预报方法，包括：S1、确定用于输入分类模型的TC数据和环境因子数据；S2、进行数据预处理：对TC数据和环境因子数据进行预处理；S3、构建训练模型所需的观测数据集；S4、在观测数据集上构建基于随机森林分类算法的热带气旋快速加强预报模型；S5、基于全球预报系统GFS模式数据，使用迁移森林建立热带气旋快速加强实时预报系统。根据本发明，建立了对西北太平洋热带气旋快速加强事件具有高准确率低空报率的预报模型，可提升对西北太平洋热带气旋强度预报的水平，具有良好的应用前景。

摘要： 本发明涉及机器人的技术领域，公开了加强学习方法、机器人和存储介质，其中加强学习方法，包括以下步骤：采集所述目标的原始动作数据和原始动作结果；根据所述原始动作数据生成控制程序，并设置动作修正集；执行所述控制程序，并且采集执行过程中的执行动作数据和执行动作结果；比对所述执行动作结果和所述原始动作结果，生成奖赏值a，根据所述奖赏值a重新对所述动作修正集进行赋值；加强学习方法在根据原始动作数据初步生成控制程序后，设定动作修正集，执行后根据执行结果生成奖赏值a作为动作修正集的修正数据参考，反复迭代学习后，完成整个学习过程，无需人工参与，具有智能化程度高的特点。

摘要： 本发明涉及非仿射系统最优容错控制方法，更具体的说是基于加强学习的非仿射系统最优容错控制方法，该方法包括以下步骤：步骤一：利用系统转换技术把非仿射系统转换为仿射系统；步骤二：设计固定时间滑模观测器；步骤三：设计容错跟踪控制器；可以基于加强学习技术，设计性能指标下的最优容错控制器，此容错控制方案可以在故障发生后仍能使系统的输出很好的跟踪给定的参考值；提出了非仿射系统控制设计方案；设计的固定时间滑模观测器可以快速精确的估计未知函数；利用加强学习算法设计了无限时间域性能指标下的最优容错跟踪控制器。

摘要： 本发明公开了一种基于Faster‑RCNN的加强学习的目标检测方法，涉及图像处理领域，该方法包括：采集待测图像，将待测图像导入Faster‑RCNN，Faster‑RCNN中的卷积神经网络的网络结构进行了修改，将最后一个尺度的网络结构中的卷积模块替换为沙漏模块，通过卷积神经网络对待测图像进行特征提取生成特征映射图，将最后一层特征映射图导入RPN，RPN网络筛选出来的候选区域对应的特征映射图向量化后再用分类器对其进行具体的分类，得到检测结果；该方法修改了卷积神经网络的网络结构，使用沙漏模块代替深层网络中的普通的卷积模块，对深度卷积神经网络提取的深层特征携带的语义信息进行了加强学习，分层突出物体的语义信息，在一定程度上减少了漏报和误报。

摘要： 本发明提供了一种用于加强学习的背诵随身提词器，涉及提词器技术领域，包括：辅助板，所述辅助板安装在安装件的后方，辅助板包括有：卡板，卡板的后端上方设有拉板，卡板的前端两侧分别设有一个矩形块，卡板的前端两侧分别嵌入在受力块的两个L形板内部。调节块以及接触板支撑相机的时候，控制调节块带动接触板调节高度使用，当高度调节完毕之后，按压卡板，使卡板可以插入到调节块的矩形槽内部，将调节块固定住，使不同型号的相机都可以被支撑使用,解决了提词器在固定单反的时候支撑效果较差，容易使提词器出现倾斜以及倾倒的现象，缺少支撑单反相机的结构，无法根据单反相机的大小自由调节支撑高度的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于人工智能的数学概率分析和加强学习系统，包括中央处理器，中央处理器的连接端设有身份识别模块，中央处理器的输出端连接有在线答题模块，在线答题模块的连接端设有试题评阅模块，试题评阅模块的连接端设有数据分析模块，数据分析模块的连接端设有智能检测模块，智能检测模块的连接端设有数据存储模块，数据存储模块的连接端设有等级评价模块，等级评价模块的连接端设有人工智能模块，人工智能模块的连接端设有加强训练模块。本发明通过智能检测模块和人工智能模块便于于对每一个学生的错误知识进行分析检测总结，进行针对化学习，对不同学习能力的学生掌握知识的不同进行智能化选择性知识供其学习。

摘要： 本发明涉及非仿射系统最优容错控制方法，更具体的说是基于加强学习的非仿射系统最优容错控制方法，该方法包括以下步骤：步骤一：利用系统转换技术把非仿射系统转换为仿射系统；步骤二：设计固定时间滑模观测器；步骤三：设计容错跟踪控制器；可以基于加强学习技术，设计性能指标下的最优容错控制器，此容错控制方案可以在故障发生后仍能使系统的输出很好的跟踪给定的参考值；提出了非仿射系统控制设计方案；设计的固定时间滑模观测器可以快速精确的估计未知函数；利用加强学习算法设计了无限时间域性能指标下的最优容错跟踪控制器。

摘要： 本发明涉及跟踪控制算法，更具体的说是一种基于加强学习的最优跟踪控制算法，该方法包括以下步骤：步骤一：建立非线性系统的数学模型；步骤二：定义系统跟踪误差，建立无限域性能指标；步骤三：求取最优跟踪控制策略；步骤四：求取近似最优跟踪控制器；可以应用于非线性系统最优镇定控制器设计和最优跟踪控制器设计；简化了最优跟踪控制器设计方法；本算法可以用于任意非线性系统而不是只用于含有零平衡点的系统，本算法所提的最优跟踪控制算法可以得到很好的控制效果。

摘要： 本发明公开了一种基于多重加强学习的灌输方法；包括以下步骤：S1：将学习课程根据学员兴趣点进行课程排列，控制模块根据课程排列顺序将学习课程投放在显示模块的触控屏上；S2：课程排列过程采用一种排列算法；S3：控制模块的上位机接收到来自推荐模块的数据，上位机自动化分课程的知识重点，将执行命令传输至控制模块，控制模块控制机械机构在触控屏对重点知识自动进行标注；增加课程排列的灵活性，同时结合兴趣点推荐算法，根据学员的喜好和兴趣推荐相应的学习内容，包括图文、实例、解析不同的学习方案，缓解学习过程中的脑疲劳，减缓学习压力，提升学员知识吸收能力，加强知识点的灌输。