关键词： 社会主义现代化强国   历史关头   里程碑意义   六中全会精神   全面建成   党的历史   学习贯彻   奋斗目标  

摘要： "党的十九届六中全会,是在我们党成立一百周年的重要历史时刻,在党和人民胜利实现第一个百年奋斗目标、全面建成小康社会,正在向着全面建成社会主义现代化强国的第二个百年奋斗目标迈进的重大历史关头召开的重要会议。这次全会时机特殊、议题重大,在党的历史上具有重要的里程碑意义。

关键词： 《关于建国以来党的若干历史问题的决议》   《关于若干历史问题的决议》   建设马克思主义学习型政党   党的性质   世界政党政治   全球影响力   六中全会精神   马克思主义政党  

摘要： 问题一:近期发布的十九届六中全会公报提及“建设什么样的长期执政的马克思主义政党、怎样建设长期执政的马克思主义政党”等重大时代课题,习近平总书记也曾多次提到建设马克思主义学习型政党,对此,您如何理解?周淑真:党的十九届六中全会审议通过的《中共中央关于党的百年奋斗重大成就和历史经验的决议》,是我们党历史上的第三个历史决议。前两个决议《关于若干历史问题的决议》《关于建国以来党的若干历史问题的决议》主要总结党的历史教训、分清是非对错。第三个决议主要是讲党的百年奋斗重大成就和历史经验。这个决议有两个重要的问题讲得非常明晰:第一,作为具有重大全球影响力的世界第一大执政党,中国共产党对于本党的性质、使命和目标的认识非常明确。从世界政党政治的研究视角看。

关键词： 语文学习任务群   烛之武退秦师   构建   意义  

摘要： 《普通高中语文课程标准(2017年版)》提出"语文学习任务群"的理念。这意味着将围绕着文本展开相关性拓展研究,在日常教学活动过程中有意识地拓展课程教学资源,培养学生开展研究性学习的能力,最终实现发展学生核心素养的目标。

关键词： 高校党史学习教育   习近平新时代中国特色社会主义思想   中国共产党成立100周年  

摘要： 高校开展党史学习教育要深刻把握开展党史学习教育的重大意义、基本要求、实践路径,结合高校的办学规律、立德树人规律、学生成长成才规律,促进高校落实立德树人根本任务,加强和改进高校党的建设工作,扎根中国大地办好中国特色社会主义大学,不断增强师生的"四个意识"、坚定"四个自信"、做到"两个维护",牢记"国之大者",在全面建设社会主义现代化国家的新征程中贡献高校力量。

关键词： 人类发展史   六中全会精神   学习贯彻   光明前景   中华民族伟大复兴   前所未有   深刻理解  

摘要： 一百年来,中国共产党始终践行初心使命,团结带领全国各族人民绘就了人类发展史上的壮美画卷,中华民族伟大复兴展现出前所未有的光明前景。

关键词： 知识图谱   知识图谱嵌入   表示学习   深度学习  

摘要： 总结了不含辅助信息的知识图谱表示学习方法,主要是基于距离和基于语义匹配2类主流方法;研究了包含文本辅助信息和类别辅助信息的知识图谱表示学习方法;通过对比各类表示学习方法的优缺点,发现引入辅助信息能有效表达知识图谱中新实体,但时空开支大幅上升,因而在现阶段,不含辅助信息的方法更易应用于实际场景中。分析了知识图谱嵌入如何应用于三元组分类、链路预测、推荐系统等下游任务,整理归纳了应用于不同任务的数据集和开源库的集合,并展望了大规模、动态知识图谱等具有广泛应用前景的研究方向。

关键词： 女排精神   排球训练教学   意义  

摘要： 随着我国现代化发展步伐的加快,各大高校越来越重视对学生“德智体”的全方面培养,而体育教学也引发了越来越多人的关注和重视。尤其是近年来,我国女排成绩斐然,在蝉联五次世界冠军之后,许多学生纷纷加入到排球粉丝行列中,女排球精神也开始在全国广泛传播。在高校中,为了更好地开展排球教学,需要积极融入女排精神,让学生在学习排球知识的过程中,领悟到真正的女排精神,培养正确的三观。本文,主要围绕女排精神融入排球训练教学内容进行分析,以供参考。

关键词： 图像超分辨   深度学习   卷积神经网络(CNN)   图像处理  

摘要： 图像超分辨重建(Super-Resolution,SR)是指利用信号处理和机器学习等方法,从单幅或者多幅低分辨率图像(LowResolution,LR)中重建对应的高分辨率图像(HighResolution,HR)的技术。由于多幅LR图像之间亚像素位移的不可预知性,单幅图像超分辨重建(SingleImageSuper-Resolution,SISR)逐渐成为超分辨研究的主要方向。近年来,深度学习方法得到迅速发展,并广泛应用到图像处理领域。因此,针对单幅图像超分辨重建所使用的深度学习相关算法和网络模型进行系统的总结。介绍图像超分辨问题的设置和评价指标;讨论和比较单幅图像超分辨重建的深度学习算法,主要从网络结构设计、损失函数和上采样方式三方面进行论述;介绍常用的标准数据集,并选用基于不同网络模型的几种典型算法进行实验对比分析;展望图像超分辨技术未来的研究趋势和发展方向。

关键词： 深度神经网络   Hamilton-Jacobi-Bellman方程   泊松方程  

摘要： 泊松方程和Hamilton-Jacobi-Bellman方程是两类工程上常用的偏微分方程。笔者实现了一种基于深度神经网络求解这两类方程的机器学习方法。与传统的数值方法不同,该算法不需要任何插值和坐标变换。针对低维和高维系统,数值算例展示了该算法的性能以及求解偏微分方程的可行性和有效性。

关键词： 阿尔茨海默症   模糊逻辑   特征选择   多项式朴素贝叶斯   异质集成分类器  

摘要： 阿尔茨海默症(AD)分类有助于在AD早期阶段及时采取针对性的治疗和干预措施,对降低老年群体的AD发病率和延缓AD疾病进展具有重要意义。该文提出一种改进的高斯模糊逻辑特征选择方法,首先采用互信息量和方差齐性分析两种方法给出特征重要性评分并分别进行归一化,然后使用改进的高斯模糊逻辑方法对其加权得到最终的特征重要性评分,最后依据特征重要性评分选取特征。该文还使用逻辑回归、随机森林、LightGBM、支持向量机和深度前馈网络作为初级分类器,多项式朴素贝叶斯分类器作为次级分类器,构建异质集成分类器,利用选取的特征进行AD分类。在TADPOLE数据集上进行实验,实验结果证实了所提特征选择方法是有效的,且采用所提特征选择方法,基于多项式朴素贝叶斯的异质集成分类器在AD分类上的性能要优于传统分类器。