关键词： 经典诵读   兴趣爱好   学习方法   人文素养  

摘要： 在现代教育中,语文学科所占比重越来越大,在所有学科中也处于突出地位。近些年来,我国语文教育越来越引起社会重视,国学为主的语文教学再次掀起学习风潮。如今的语文教学,不同于以往的教学模式。由于传统经典的影响力逐渐减弱,诵读传统经典成为一种新的读书风尚,引领了语文学习的潮流。学习应该从娃娃抓起,所以,如何让小学生喜欢经典,学会诵读,加强他们传统文化建设成为我们新时代教师的主要任务。教书育人日我们追求的目标,教书是我们的方法,而育人是我们一生努力的目标。如今,小学生对经典诵读的理解并不是那么深刻,年龄还小的他们不能如何去学习,适应经典诵读。因此,身为小学语文教师的我们,应该提高他们对经典诵读的乐趣,改善他们的学习方法,从而提高他们的国学素养。

关键词： 高中数学   直线方程   学习方法  

摘要： 解析几何在数学中有着重要地位,而直线方程是学习解析几何的基本知识,要想掌握解析几何的知识点,就需要对直线方程的相关知识点进行了解,从而在一定程度上提升自身的数学能力。现阶段,许多学生并没有理解学习直线方程的技巧与方法,这会对学习直线方程的效率造成直接影响。

关键词： 行政行为   概念   科学界定  

摘要： 行政行为是行政法学和行政法的核心内容,但对它的解读一直存在不同声音。当前,我国对行政行为的定位也颇多矛盾之处,且难以解答实践中的问题。对行政行为解读应在借鉴其他国家行政法学说的基础上开展。

关键词： 学习兴趣   学习目的   学习方法   师生关系  

摘要： 兴趣是什么?心理学家指出:"兴趣是一个人倾向于认识某种事物和研究某种事物的一种心理特征。"对于小学生,"兴趣集中表现为他们认识世界,渴望获得文化科学知识而带有情绪色彩的意向活动,即学习兴趣。"

关键词： 高中语文   高效课堂   学习方法  

摘要： 高效教学是随着新课改提出的有效教学理念发展起来的一个新型理念,是指有效课堂的高级发展阶段,代表着学科教学质量已经进入最优化发展状态。在高中语文教学中推行高效课堂教学理念,可以进一步保障高中生的身心健康,使学生更加完善、深入地把握语文学科发展规律,全面优化高中生的语文素养。本文将从引导学生自主学习、引导学生合作探究、引导学生及时反思三个角度分析在高效课堂理念下,高中语文教师应该如何优化学生的语文学习方法。

关键词： 机器学习   多任务学习   特征提取   特征筛选   正则化  

摘要： 在构建机器学习模型时,通常会遇到几个相关联任务的情况,例如在图像分类中,不同的光照下,不同的背景情况,不同的拍摄角度等,这些情况都可以通过构建多任务学习的方法来实现。通过任务与任务之间的相关性,挖掘任务与任务之间的潜在信息,获取有用的额外信息,从而建立更具鲁棒性和泛化性能的模型。本文主要研究了组稀疏多任务学习方法,这种方法在给定了已知的相关联任务的输入与输出数据,克服了当前某任务样本量较少的缺点,利用通过其他相关任务的样本,获取有用的信息,提高训练模型的预测性能。同时引入限制模型稀疏性的正则化项,进行特征筛选,组稀疏正则化项可以充分发挥特征筛选的有效性,筛选出有用的相关特征。具体的应用方法为:首先,对数据集进行处理,利用PubChem分子指纹的方法,提取到每个样本的881维特征;然后,利用任务与任务之间的相关性,以及组稀疏正则化项在特征筛选中的良好性能,构建组稀疏多任务学习模型;最后进行特征筛选,筛选出相关的特征结构。最终实验结果表明,通过与单任务学习方法对比,与深度多任务学习方法对比,以及与基于其他正则化项的多任务学习方法对比,在九组数据集上进行验证,可以发现组稀疏多任务学习方法在回归预测性能以及特征筛选中的优越性。

关键词： 新课程   初中数学   学习方法  

摘要： 初中阶段是学生成长最重要的时期,是学生成长与成才最关键的阶段。初中数学是初中所有学科中的一门基础课程,着重培养学生的数学思维和实验能力,而初中数学演示实验对于学生掌握数学规律和概念具有重要的作用。本文主要论述了新课标下初中数学新课程体系的构成和特点,新课程的构成主要包括数学素养、数学新课程、数学能力、合作能力、动手实践能力,同时提出了几点建议,希望对于相关工作者具有一定的启示作用。

关键词： 深度自编码神经网络   特征学习   参数正则化   标签约束   变速学习   分类  

摘要： 当前,深度学习为人工智能的发展注入了新的活力。作为深度学习领域典型的特征学习算法,深度自编码神经网络得到广泛的研究,其最大优势在于通过多个隐含层组成的深度模型逐层自发地对数据进行特征提取,并广泛应用于图像识别、医学诊断、情感分析等领域。本文主要研究基于深度自编码神经网络的特征学习方法,并将学习的特征应用于分类识别领域。本文的研究主要从以下三个方面展开:(1)针对深度自编码神经网络(DAE)在微调过程中受内部协变量迁移导致梯度传递缓慢问题,提出一种基于自适应平衡的深度自编码神经网络(DSBAE)。本方法首先通过DAE预训练以获得各编码层的初始化参数;随后将各编码层与平衡层嵌套组成DSBAE,利用平衡层可学习的尺度缩放系数和平移变换系数对编码层特征进行正则化处理,以自适应地纠正特征空间;将处理后的特征输入非线性激活层进一步抽象特征;对平衡层以及编码层的参数利用梯度下降法进行微调,以提升训练效果。DSBAE有效解决深度自编码神经网络的内部协变量迁移对特征学习的影响。为检验所提方法的有效性,将DSBAE应用于手写体数字分类,并与DAE以及其他多组算法对比,实验结果验证了所提方法的分类准确率有明显提升。(2)针对深度自编码神经网络(DAE)提取特征的泛化性和鉴别性不足的问题,提出一种标签和能量约束的半监督深度自编码神经网络(LESDAE)。首先,提出基于统计物理学的能量项来约束网络,以拟合样本数据的概率分布,提高网络的泛化性能。同时,根据标签约束项,计算标签误差来有针对地调整网络参数,增强提取特征的鉴别性。为检验所提算法的有效性,将LESDAE应用于手写数字分类,通过与DAE以及其他多组算法对比,验证了LESDAE具有较好的分类准确率。(3)针对固定学习率导致低效的特征学习问题,提出一种可变速学习的深度自编码神经网络(VLSDAE)。该网络首先基于批量数、代数和阶段数的多尺度训练误差来反映宏观训练效果,同时,基于各神经元的权重更新相关性来描述微观训练效果,通过融合宏观及微观的训练效果描述方法来计算学习率变化系数,以更新下一阶段的学习率值,从而自适应地更新学习率,提高特征提取的效率。本文建立了基于VLSDAE算法的人脸识别框架,并应用于人脸识别,验证VLSDAE在具有较好的鲁棒性的同时,实现较好的识别准确率。通过将VLSDAE应用于手写体数字分类,并与DAE以及多组算法对比,验证了VLSDAE能够在较小训练误差的前提下获得较高的分类准确率。

关键词： 记忆力   专注力   短期记忆   长期记忆   自控力  

摘要： 大家好!我是智忆学校的小智,上一期我向大家分享了作为学霸的我为什么会学习成绩好——我了解了人类大脑的特点和喜好,所以"投其所好"用大脑喜欢的方式去学习,当然就事半功倍啦!现在你们是不是非常急切地想知道我是用了哪些方法来学习?那今天我就来分享这些方法吧!(敲黑板敲黑板,以下是重点!)

关键词： 初中地理   学习态度   学习方法   知识获取  

摘要： 初中地理教育是学生在掌握小学地理知识的基础上获取系统地理知识、地理学习能力的重要途径。但地理学科在我国很多地区不属于中考科目,受升学考试影响而得不到学生和老师的重视。本文以实地调查为基础,对初中地理课堂教学及学生学习地理科目的情况进行调查,对调查结果进行分析,并提出优化对策。