关键词： 互动式学习   信息化教学   数学思维   个性化教学  

摘要： 信息化背景下,互动式学习方法为初中数学教学提供了新的路径。文章围绕互动式学习的特点,探讨其在提升学生课堂参与度、促进数学思维交流及实现教学效果即时反馈方面的适用性,提出采用信息化教学手段,结合数字工具、在线交流平台和智能测评系统,构建高效互动课堂。文章表明,信息技术能够优化数学教学模式,增强学生学习的主动性,提高学生的数学思维能力,并推动个性化教学的发展,为初中数学课堂改革提供理论依据和实践指导。

关键词： 咸潮评价体系   机器学习   特征因子   咸潮预测模型   东江三角洲  

摘要： 长期水文预测是水文学和水资源管理中的关键领域,通过对未来一段时间内的水文变量进行预测,对水资源规划、洪水预警、农业灌溉和城市供水等工作提供重要支撑。围绕咸潮影响下水资源配置中面临的关键问题和难点,探讨了基于机器学习的咸潮预测模型在东江三角洲的应用,重点研究了特征因子的选取和模型在不同条件下对年际尺度咸潮活动的中长期预测。主要通过建立咸潮影响等级评价体系,筛选出关键特征因子,并采用随机森林、梯度提升树和集成模型等学习技术进行咸潮预测。研究表明,非汛期降雨量、龙滩水库汛末蓄水量、三水站分流比以及新丰江水库汛末蓄水量是影响咸潮活动的关键因素。基于这些关键特征因子构建的机器学习集成模型提高了咸潮预测的准确性和稳定性。此外,结合实际设定多种场景开展咸潮活动的预测工作,可为东江三角洲地区的水资源管理以及咸潮预警提供科学支撑。

关键词： 活学活用   见招拆招   灵活变通   图形构造   几何题目   学习方法  

摘要： 作家金庸笔下曾写道:“无招胜有招”.是指学习要活学活用,学的时候不要拘泥于外在的形式,而是要学到精髓.学习不能过于死板,按照模型套路学习就不能学到精髓.学习需要具体问题具体分析,所谓见招拆招,灵活变通才行.几何题目,便是需要依据图形构造而见招拆招.

关键词： 学习方法   因果关系   死记硬背   初中历史  

摘要： 传统学习模式下,很多学生用“死记硬背”的方式学习历史。这样的学习方式,不仅让知识停留在碎片化层面,难以掌握事件的因果关系,而且还容易导致学习过程枯燥、乏味,降低学习兴趣。为掌握科学、有效的学习方法,学生要敢于打破“背多分”(即依靠背诵获得高分)的学习模式,揣摩学习技巧,让历史学习更通透。

关键词： 机器学习   连续学习   多模态   行为识别   特征蒸馏  

摘要： 近年来连续学习成为一个新的研究热点,但在多模态架构的连续学习任务中,数据不能被完全利用,导致了严重的灾难性遗忘和学习受阻问题。因此,提出了基于特征蒸馏的多模态连续学习方法。该方法重点考虑不同模态在任务表现方面的差异性,选择较多或较少地保留模态旧知识,以激发各模态从整体角度挖掘具有判别性特征的潜力。在多模态行为识别数据集UESTCMMEA-CL上的实验验证了所提方法的有效性。在进行到第8个任务时,所提方法的平均准确率在微调基础上提升了22.0%,在不遗忘学习(LwF)的基础上提升了20.1%。与经典的知识蒸馏方法相比,提出的差异性特征蒸馏方法显著提高了传感器模态的利用率,从而更显著地缓解了多模态网络的灾难性遗忘问题。

关键词： 语文学习情境   真实   意义   核心素养  

摘要： 语文学习是基于特定场景而开展的实践活动，凸显因境生情中情感、事实与道理三位一体的真实性，需要从生活、认知和语言三个维度理解情境的意义逻辑。化知识为素养的语文学习情境体现了“脱域”到“重嵌”的知识逻辑、“理解”到“活动”的学习逻辑和“知识讲授”到“支架设计”的教学逻辑。研究认为，创设真实而富有意义的语文学习情境，需要基于素养情境编制表现性目标，立足生活场景设计表现性任务，依托文本语境开展表现性评价，在语文知识的可视化理解、具象化感知和概念化运用中培养语言文字运用能力。

关键词： 提示学习   知识蒸馏   正则化   视觉语言模型   高效微调  

摘要： 视觉语言预训练模型通过建立跨模态语义对齐机制，已成为开放词汇视觉理解任务的新范式。然而，其在少样本下游任务部署中面临双重挑战：有限标注数据导致模型难以充分捕获领域特定知识；基类过拟合现象显著削弱模型对新类的泛化能力。针对上述问题，本文提出基于知识蒸馏与正则化约束的多模态提示学习方法(KDRC)。设计双模态协同蒸馏框架，先利用少量标注数据微调融入多模态提示的CLIP教师模型，增强其领域知识表征能力。接着，借助教师模型生成的伪标签，通过KL散度对齐驱动原始参数冻结的学生模型学习可调节提示向量，实现从未标注领域数据的知识迁移，突破传统提示学习对标注数据的强依赖。在蒸馏过程中，通过特征空间约束保证学生模型与教师模型所提取特征的一致性，减少中间层特征信息丢失。同时，依据训练进程不同阶段的特点，对提示权重进行动态调整。以此缓解基类过拟合问题，保障模型在基类与新类间的泛化平衡。在Caltech101、Food101和StandfordCars等10个数据集上验证了该方法的优越性。

关键词： 联邦学习   隐私保护   知识蒸馏   数据异构  

摘要： 为了应对异构数据分布导致的联邦学习效率问题，提出了一种基于双向特征知识蒸馏的异构数据联邦学习方法。该方法首先将全局模型的参数抽象为特征知识和决策知识，显著减少了通信量，提升了系统的实时性和响应速度。在此基础上，通过引入相互学习机制，增强全局模型与局部模型之间的协同作用。全局模型负责聚合来自各节点的知识，而局部模型则专注于学习本地数据并贡献个性化知识。实验结果表明，该方法在处理数据异构性方面表现出色，并大幅提升了通信效率，特别适用于对实时性和低通信开销有较高要求的场景。

关键词： 异质网络   元路径   图神经网络  

摘要： 异质信息网络中由于节点类型各异，邻居信息在聚合前需投影到相同特征空间，这易导致语义混淆。同时，节点特征学习过程常面临局部拓扑结构特征与全局语义信息难以有效融合的问题。为此，提出一种分槽聚合元路径信息的异质网络图对比学习方法(Stack-Based Metapath Aggregation Graph Contrastive Learning,SMACon)。该方法基于元路径从多视角捕捉节点间的语义与结构关系，在元路径内部引入stack结构实现分槽聚合，为每类节点提供独立的消息传递过程，从而保留其类型特征空间中的信息表达；同时，在不同元路径视图上引入图对比学习，增强模型对全局图结构的理解能力；最后，通过注意力机制完成元路径与槽之间的信息聚合，得到最终节点表示。实验结果表明，S-MACon在链路预测和节点分类任务中分别达到95.61%和94.59%的准确率，显著优于现有主流方法，验证了其有效性与推广价值。

关键词： 强化学习   四足机器人   双延迟深度确定性策略(twin delayed deep deterministic policy gradient，TD3)   奖励函数   步态学习   集成网络  

摘要： 为解决四足机器人技能学习领域中双延迟深度确定性策略(twin delayed deep deterministic policy gradient，TD3)算法中存在Q值低估导致价值估计不准确，从而出现学习效果恶化的问题，提出一种随机集成TD3算法(randomized ensembled network-TD3，RE-TD3)。该算法集成多个Q值网络，并随机选取Q值网络进行评估，缓解价值估计不准确的问题，有效提高策略性能。其次，设计合适的奖励函数以正确引导四足机器人的步态学习任务。最后设置仿真实验进行验证，实验结果表明，所提算法能够使四足机器人学习到良好的运动步态，与其他主流算法对比，RE-TD3算法学习到的步态在机体稳定性上提高了33%，在奖励值上提高了32%，在行走偏离度上改善了60%。