关键词： 联邦学习   长尾数据   数据异构   知识蒸馏  

摘要： 针对联邦长尾学习方法通信成本高的问题，提出一种单次联邦长尾学习框架，旨在通过单轮通信有效提升全局模型在异构和长尾数据下的性能。客户端基于类别中心的对比学习和去相关化的特征优化方法，增强本地模型所学特征的类内紧致性与类间区分性。服务器端引入自监督的数据生成机制，结合基于门控网络的自适应逻辑校准和蒸馏策略，缓解客户端模型集成输出的类别偏差并优化全局模型。实验结果表明，所提方法在分类准确率方面显著优于现有联邦长尾学习方法。

关键词： 图卷积网络   推荐系统   注意力机制   哈希学习  

摘要： 在大规模推荐中，用户与项目的高维稠密表示带来巨大的存储与计算开销，限制了模型的可扩展性。哈希表示以更紧凑的形式降低复杂度，但传统方法难以捕捉底层语义且易造成信息损失。为此，提出一种面向自适应图卷积推荐的哈希表示学习方法HSAGCN。首先将用户与项目特征映射为初始哈希码，随后在传播阶段引入用户-项目交互注意力模块动态建模邻居节点的重要性，并结合位优势值提取机制在汉明空间中逐层更新节点哈希表示，从而捕捉关键结构关系与高阶语义相似性，最后结合排序和交叉熵联合优化损失并利用内积预测推荐结果。提出的模型在Movielens-1M和Amazon-Book数据集上进行的实验表明，相较于最优基线模型HSGCN的precision@5和NDCG@5分别平均提升了7%和11%，验证了HSAGCN模型的有效性。

关键词： 车辆轨迹   轨迹表示学习   状态空间模型   对比学习   自监督预训练  

摘要： 车辆轨迹为各类交通服务应用提供了关键的运动信息。为了更好地利用车辆轨迹，有必要开发轨迹表示学习方法来准确且高效地提取包括运动行为和出行目的在内的出行语义，以支持精确的下游应用。然而，这一任务面临两大挑战：第一，运动行为本质上是时空连续的，难以从离散轨迹点中有效提取；第二，出行目的与车辆经过的区域和路段的功能相关，但这些功能无法从原始时空轨迹特征中直接获得，也难以从相关的复杂文本特征中提取。为了解决这些挑战，提出了一种高效语义感知轨迹表示学习方法ESTRL。首先，引入了基于Mamba的轨迹编码器，使用高阶移动特征参数化轨迹状态空间模型，有效且高效地建模车辆的连续运动行为。其次，提出了出行目的感知预训练机制，通过对比学习将出行目的融入学习到的轨迹嵌入中，从而无需在嵌入计算过程中引入额外开销。在真实数据集上的大量实验表明，所提方法在效率和准确性方面均优于当前最先进的基线模型。

关键词： 半监督学习   特征原型   双头训练框架   信息挖掘   一致性正则化  

摘要： 半监督学习方法通过利用少量标注数据和大量无标注数据，能够在减少标注成本的同时，显著提升模型的泛化能力。然而，现有方法通常依赖置信度阈值来筛选无标注样本，导致部分无标注样本在训练后期仍未被充分利用，造成信息浪费并限制了模型性能的进一步提升。此外，难样本往往会对训练过程产生不利影响，导致模型的鲁棒性不足。为此，提出了一种基于原型损失增强的半监督学习方法，通过设计双头训练框架，充分挖掘无标注数据中的潜在信息，并有效减轻难样本对模型性能的不利影响。该方法，一方面，利用一致性正则化约束无标注样本在不同扰动条件下的预测一致性；另一方面，设计基于原型的替代损失，通过度量样本特征与类别原型之间的相似度，引导无标注样本向正确类别聚集。实验结果表明，此方法在多个数据集上均取得了显著的性能提升，充分验证了其有效性和鲁棒性。特别地，在每个类别仅有4个标注数据的CIFAR-10和CIFAR-100数据集上，分类准确率相比最优基线方法分别提升了1.39%和1.07%。

关键词： 表格数据   多标记分类   半监督学习   数据增强   注意力机制  

摘要： 表格数据在医学、金融和制造业等领域具有广泛应用，其多标记分类任务对揭示现实世界中复杂的关联特性至关重要．然而，获取大规模标记数据集往往成本高昂，这给研究带来了挑战．虽然半监督学习通过利用未标记样本在图像和文本数据中取得了成功，但由于表格数据缺乏固有的空间或语义结构，使得传统方法效率较低．为了应对这些挑战，提出了一种针对多标记表格数据的半监督学习框架．该方法引入了一种结构保留的数据增强方法，在特征表示空间内添加高斯噪声保留原始数据结构，和基于一致性的正则化技术，在样本及其扰动版本之间进行正则化，以增强泛化能力．此外，还开发了一种基于注意力机制的机制，有选择地从标记数据中聚合邻域信息，从而使模型能够有效地利用局部特征相关性．在十个公共多标记表格数据集上进行了广泛的实验，结果证明了该方法的有效性．

关键词： 小学数学   跨学科学习   核心素养  

摘要： 随着教育改革不断深化,学科交叉教学成为小学数学课程的重点发展方向。它以培养学生核心素养为导向,在有效提升学生学习动机的基础上促进学生对知识的深度理解,助力学生系统数学思维的形成,并大大提高了教师开展教学活动的效率。为满足学生全面发展的需求,教师需积极探索跨学科视角下小学数学的教学策略设计与实施。

关键词： 高中阶段   预习复习   时间规划   学习方法   学习心得  

摘要： 少年胸怀山河志,笔下自有星辰辉。本文作者代易瓒以总分724分、数学满分的佳绩勇夺2025年高考河南省物理组第一名,其文字中流尚的不仅是学习方法,更是一位青年学子对知识的赤诚与对未来的笃定。从精细的时间规划到预习复习的闭环学习法,从师生共研的智慧碰撞到竞赛营中的视野开阔.

关键词： 格式塔理论   英语   学习方法  

摘要： 近年来,经济全球化趋势愈演愈烈,教育数字化特征明显。英语作为全球通用语言和国际交流的桥梁,在提升职业发展核心技能、加深跨文化理解、拓展思维和提升认知能力方面具有重要价值。在此背景下,英语语言学课程在大学中的重要性也日渐凸显,它既能培养学生语言能力,又能为终身学习奠定坚实基础。但是,这类课程通常理论色彩较浓且具有一定学习难度,很多学生在学习时常感觉枯燥,进而产生抵触情绪。为改善这种现状,文章从格式塔理论出发,探讨其整体性原则、相似性原则和连续性原则对英语语言学的启发和应用策略,帮助学生建立从碎片化学习到整体学习的认知。基于该理论开展英语语言学习,学生的整体性学习思维能力得到培养,英语语言学习中存在的困难也得到有效解决。该理论在提供英语语言教学新视角和新思路、帮助学生突破碎片化学习局限性、实现预期学习效果方面具有重要价值和意义。

关键词： 农村小学   英语教学   单元主题意义探究   项目化学习   教学设计与应用  

摘要： 新课标提出要推进综合学习,探索大单元教学,开展主题化、项目式学习等综合性教学活动,促进学生举一反三、融会贯通,加强知识间内在关联,促进知识结构化。用单元主题意义探究作理论框架,结合项目式学习理念,针对小学英语教学中资源匮乏、学生参与度低等问题,以教科版三年级下册Unit 7 School Rules为例,设计“确定项目主题、制定项目方案、实施项目活动、开展项目评价”的单元主题项目化教学模式。项目化学习在提升学生的英语学习兴趣、应用能力、综合素质、跨学科思维及合作意识等方面均具有重要价值,为推动小学英语高质量发展提供新路径。

关键词： 点拨艺术   思维障碍   高阶思维   科学探究   学习方法  

摘要： 学习的优化程度,不在于教师讲得如何,关键在于点拨得怎么样。巧妙的点拨是学生获取正确学习方法的“点金之术”,可以起到“秤砣虽小压千斤”的效果。受诸多因素的制约,学生在科学探究中不可避免会出现思维障碍。教师如何明察学生思维的火花,点准思维受阻的“穴”,诱导和激发学生产生解决问题的欲望,展开高阶思维,叩开求知大门,体现了教师的点拨艺术。