关键词： 信息技术   学习方法   多媒体应用   学习能力  

摘要： 信息技术的应用,极大地丰富了我国的教育方式,使整个教学的过程变得更加生动、形象。使各种先进的教学方法能够更好地展示教学内容,由单纯的教案展示,到当前的视频展示、"微课"的应用、远程教育等。通过信息技术支持下的学习方法变革分析,了解信息技术应用中的相关问题,以及信息技术之下的学习方法变化,保障我国的教育改革更好地得到实施。

关键词： 农村小学生   英语学习   兴趣培养  

摘要： 中国是一个重教育的国家,对教育事业的看重不亚于任何一个方面。国家对教育的支持逐年扩大,对教育的投资逐年增加。但是相对于城市的教育发展而言,农村的教育就相对比较滞后,尤其是英语教育。英语现在是国际普遍使用的语言,它的学习也有着明确的规定。农村的师资力量比较落后,专业人员相对较少。小学生对于英语学习兴趣不浓厚,也没有毅力和自信去坚持学习,这对于每个农村小学生的发展都是不利的。而培养农村小学生的英语学习兴趣又是极其重要的,如何培养其英语学习兴趣值得我们深思。

关键词： 语音情感识别   双子空间迁移学习   最大均值差异   图嵌入  

摘要： 随着人工智能的快速发展,语音作为人类传达情感的重要方式之一,占据着越来越重要的位置。传统的语音情感识别技术都基于一个共同的假设:训练数据和测试数据都来源于同一个数据库,即训练集和测试集具有同样的特征空间分布。然而,由于不同语料库的情感获取方法、情感种类以及录音环境有所不同,此时训练集和测试集存在分布差异,从而导致基于同分布假设的传统语音情感识别方法不能够很好地解决跨库识别问题。而迁移学习的引入己被证明可以显著减少不同域之间特征分布的差异性,因此,本文提出了双子空间迁移学习框架（Dual-Subspace Transfer Learning,DSTL）以提高跨语料库的情感识别性能。针对特征映射迁移学习方法忽略特有信息的缺陷,本文工作提出了融合共性与特性的双子空间迁移学习框架,对仅利用共性的特征映射迁移学习进行改进,以提高情感识别性能。本文具体研究内容如下:（1）为进行跨库语音情感识别的性能比较,本文工作建立了汉语情感语音数据库（Mandarin Emotional Speech Dataset Portrayed,MES-P）。该数据库是由说话人根据离散情感标签录制完成,随后由标注者通过听觉感知及主观判断将每个语音样本的情感定量转化到效价度/唤醒度（Valence/Arousal,VA）空间。因此,该数据库不仅为本文的跨库语音情感识别研究提供了重要的数据基础,还可用于离散情感到维度空间转换的后续研究。（2）研究了全局与局部分布差异约束作为正则项的特征映射迁移学习方法。本文工作将基于类间距离和类内距离特征分组的改进主成分分析方法作为基础方法,利用全局相关的最大均值差异和局部相关的图嵌入方法分别作为正则项对其进行分布差异约束,得到三种不同的特征映射迁移学习方法。实验结果表明,与传统机器学习方法相比,特征映射迁移学习方法的召回率提升了 8.11%。并且全局与局部分布差异算法在平衡库与不平衡库方案下展现出不同的识别性能。（3）针对主流特征映射迁移学习方法仅利用共性,而忽略特性的缺陷,提出融合共性与特性的双子空间迁移学习框架,双子空间指的是:a)公共子空间:利用特征映射迁移学习方法学习公共子空间,在该子空间中通过减少源域和目标域的分布差异以保留域之间的共有信息;b)特性子空间:针对特征映射迁移学习方法未利用特有信息的不足之处,提出了目标化源域特有信息（Source-specific Mapping to Target subspace,SMT）方法,能够在特性子空间中保留源域和目标域的特有信息。因此,该双子空间框架通过引入特有信息,能够对仅利用共性的特征映射迁移学习方法进行改进。结果表明,双子空间迁移学习方法的平均召回率较其基线方法得到3.05%的提升,并且召回率高达61.67%。

关键词： 贝叶斯网络结构学习   罚项   BE评分   TT算法   安全风险  

摘要： 本文针对复杂系统所具有的数据样本难以大量获取、难以根据有限样本进行有效建模的特点,提出了一种面向复杂系统的贝叶斯网络结构学习方法,即TT算法。本文从两个学习方法的要素入手,第一个要素是罚项似然度评分函数。本文首先确定了评分函数中的罚项的局部适应性和两极性,之后根据这两条性质,在玻尔兹曼熵的基础上,提出了在学习复杂结构时能表现出更优性质的BE评分公式。通过对比BE评分、BIC评分、AIC评分和MDL评分,证明了BE评分的有效性。第二个要素是启发式搜索算法,依据水体自净过程和机理的启发,本文提出了名为TT算法的贝叶斯网络结构学习搜索方法。TT算法的第一步是用基于依赖的方法首先确定部分结构,这种做法能降低搜索所需的运算成本,同时也能提高搜索精度;第二步,利用MIK算法对剩余的结构进行搜索,对于某节点(3而言,MIK算法依次选取剩余的且非该节点的子节点的节点作为该节点(34)的潜在父节点集合,之后采用最优保留策略确定节点Xi的父节点集合。对于具有较小评分的潜在父节点,MIK以概率Pa接受该潜在父节点为父节点,Pa为节点(3与该潜在父节点的互信息对(3与所有利用最优保留策略所确定的父节点的互信息的总和的占比。第三步,TT算法利用爬山法对整个网络再次进行搜索,对于前两步确定的结构,爬山法不再对其更改。除了提出TT算法,本文还提出了检验某种基于评分-搜索的贝叶斯网络结构学习算法能够达到全局收敛的条件:算法采取最优保留策略,且算法从任意的非全局最优值转移到比其更优的任意一个值的概率大于0。通过将TT算法与K2算法和爬山法对比,证明了本文提出的TT算法能在较少的样本下学习出更为出色的Alarm网络。最后,将本文所提出的TT算法应用于工程实践,完成了对储罐充装过程的外溢事故和油气管道泄漏事故的贝叶斯网络建模,学习结果得到的评价进一步证明了TT算法的有效性。

关键词： 考试   初中   数学  

摘要： 在完整的学习环节中,数学是极其重要的构成部分,而对于学生而言,初中时期是学习数学的关键时期。针对于每一次的不同考试,学生均要探寻符合自身情况的学习调整方式,并在长年累月中,逐渐的同考试节奏同步。针对于解决问题速度慢的问题,应让学生在实际的做题环节中予以解决,例如在平日做题时,为自己规定时间,逐步的促进学习效率的提升。

关键词： 高中物理   学习方法   提分技巧  

摘要： 高中阶段是学生过程中最为重要的阶段,如何有效地掌握各学科的知识内容,丰富自身的知识结构一直是高中生想攻克的难关之一。高中物理知识不仅具有较强的实践性,而且还具有较强的抽象性与复杂性,以至于高中生在物理学习方面的学习效果不佳。笔者主要针对高中物理学习方法与提分技巧进行了深入的分析,希望下文中的意见能为高中生提供借鉴。

关键词： 小学语文   互动教学   学习方法  

摘要： 在小学语文教学中,教学活动是教师和学生共同完成的,要实现有效的教学改革,教师需要打破传统的教学模式,加强师生互动,充分发挥教师的指导作用,促进学生自主、合作学习,从而实现互动教学模式下的小学语文高效教学。

关键词： 高中英语   学习方法   探析  

摘要： 高中英语学习任务重,内容相对枯燥,学起来很痛苦,效率也不高。要学好英语,不能单纯的重复,要讲究方法策略。随着信息技术的发展,网络在学习中起了越来越重要的作用,有效地促进了学习。结合学习经历,本文探讨了基于网络的高中英语学习方法。

关键词： 阅读课文   课文内容   索溪峪   中心句  

摘要： 一篇文章就是一棵树,树有树根,文章也有文章的根。文章的根在哪儿呢?就是一篇文章的题目。我在教学《我的舞台》这篇课文时,就采用画"知识树"的方法进行教学取得了事半功倍的效果。学生通过多种方式的读文,动手画"知识树",不仅很快了解了课文主要内容,还明白了作者是怎么写的。以下是教学《我的舞台》的主要流程。一、整体把握内容,构建"知识树"框架

关键词： 电子病历   时序信息   循环神经网络自编码器   表示学习   深度学习  

摘要： 针对多次住院的住院病人病历数据提出了一种通用的病人表示学习方法,首先根据病人的特性对医院病历进行二次建库,构建序列化的电子病历数据。然后使用循环神经网络自编码器模型来生成病人表示向量。该模型既能有效地建模序列化电子病历中的时序信息,又能在无监督条件下实现通用的病人表示学习。最后,将得到的病人表示向量作为特征,应用到心衰病人的死亡率预测与并发症预测任务之中。实验结果表明,这种表示学习方法相较其他基于原始电子病历数据的特征学习策略,在死亡预测上提高了约0.15的AUC值,并在10项并发疾病预测中获得4项最优,2项次优结果。