关键词： 民办高校   学习型   学生党支部  

摘要： 学习型党组织建设是时代的要求,是民办高校自身发展的迫切需要。民办高校要回归教育初心,学生党支部要不断探索和创新党员的学习和培养机制,增强党支部的向心力、凝聚力和战斗力,切实推进民办高校党建工作规范化建设,从而为民办高校转型发展提供重要保障。.

关键词： 高中地理   学习技能   专业能力   策略  

摘要： 在教育体系的构建越来越完整的条件下,教学的改变也是日新月异的。在高中阶段的教学活动中,教师不仅要在实践教学中注重对学生核心素养的培育,更要注重培养学生的自主能力和专业技能。从目前高中地理教学的现状为出发点,从地理因素划分、动手画图、创新教学模式等多个方面培养学生地理学习能力。

关键词： 课堂教学   计算能力   学习方法  

摘要： 文章认为,培养小学生数学计算能力有四种方法:激发学习兴趣是培养计算能力的动力源泉,注重习惯养成是培养计算能力的基础保障,掌握训练形式是培养计算能力的关键环节,加强思维发展是培养计算能力的突破口。

关键词： 浅谈英文教学   兴趣提升   学习方法  

摘要： 学习外语知识的初级阶段是孩子们的少儿时期,同时也是培养外英语学习兴趣的关键阶段;怎样把握住这个关键阶段培养学生们学习英语的兴趣,让孩子们从此爱上英语,在小学教育方面成为我们英语老师的主要目标。孩子们在小学时期是接纳各种学习知识、思想受到启蒙的黄金时期。引导和培育同学们的学习兴趣和动力是提高其学习能力、拓展其学习素养的必经之路,以此达到提高教师本身授课质量的目的。并且新课标中也指出在课堂上老师对学生们开展兴趣授课的意见建议,就是为了让孩子在授课结束以后还在意犹未尽中回忆课堂上的授课内容,从而实现课堂教学融入孩子们的日常生活和习惯中。

关键词： 机器学习   央行   货币政策   人工智能  

摘要： 本文对中央银行运用机器学习的基础理论文献进行了评介和研究,得出结论:给定问题,机器学习未来可取代中央银行家解决所给定的问题;但是机器学习无法代替人类发挥想象力来选择需要被解决的问题。在经验证据分析方面,本文选取了货币中性问题和利率政策模拟问题,机器学习方法给出了具有启发性的结论。

关键词： 软件漏洞检测   深度学习   代码上下文表示   程序切片   长路径  

摘要： 随着计算机软件的蓬勃发展,软件漏洞的数量也飞速猛增。漏洞修复成为越来越重要的问题,传统的代码审查对于软件从业人员专业素养要求较高,而且随着软件规模的增大,仅依靠代码审查无法满足漏洞检查的要求;基于规则的漏洞自动化检查技术对代码进行检查需要依靠专家所定义的规则;传统机器学习方法对漏洞进行检查需要人工提取特征;近年来深度学习的发展为漏洞检测提供了新的研究方向。然而现有的研究存在对代码的结构信息利用不全、提取代码的全局信息而对局部信息不能有效表示等问题。针对以上问题,本文提出了面向漏洞检测的代码上下文表示学习方法,具体工作如下:首先我们提取出源代码、切片和跨函数调用代码的抽象语法树,并为抽象语法树提取出了长路径。提取出源代码和跨函数调用代码的控制流图和程序依赖图,并且使用Node2vec算法为控制流图和程序依赖图的节点生成表示向量。然后我们提出了基于上下文表示的漏洞代码检测模型,使用序列神经网络Bi LSTM学习长路径表示向量,称为局部上下文表示;使用Node2vec学习CFG、PDG的图表示向量,根据长路径的节点顺序,使用图表示向量进行嵌入,并且与局部上下文表示向量融合得到全局上下文表示向量,使用自注意力机制对全局上下文表示进行加权计算,为与漏洞相关的向量赋予更高的权重,然后将全局上下文表示输入全连接层进行漏洞检测。实验结果验证本文方法进行漏洞检测的检测效果优于现有的漏洞检测方法,在真实数据集FFmpeg上进行漏洞检测F1值提高2.8%。

关键词： 目标检测   位姿估计   模仿学习   强化学习   轨迹规划  

摘要： 随着近年来机器人应用领域的飞速拓展,通过观察人类示教过程自动掌握新任务的方法成为机器人领域的又一个研究热点。总体而言,该领域主要涉及示教信息获取和机器人任务学习两个方面的内容。伴随机器人技术的不断革新,示教信息的获取方法从传统的基于离线编程和示教盒的方式转变为后来的拖动示教方式,进而又发展为现阶段的基于视觉观察的示教方式。示教任务中操作物体的检测与位姿估计是视觉观察的核心内容。不同于一般视觉感知任务,示教过程涉及的目标物体特征多样且更换频繁。针对这些特点,基于多模态局部特征RGB-D patch的算法具有更好的应用前景。然而现有RGB-D patch特征不具备旋转不变性,并且对于前景遮挡与背景干扰问题较为敏感。由于这些问题在示教场景内不容忽视,本文提出一种具旋转不变性且对环境干扰具有鲁棒性的局部特征E-patch。E-patch以前景深度边缘点为中心沿深度梯度方向采样,从而具有良好的旋转不变性。依据深度检测结果剔除E-patch中的前景遮挡和背景干扰区域,从而提升了对环境干扰的鲁棒性。在孪生网络框架下训练基于CNN建立的特征编码器,以实现E-patch相似性度量向特征向量欧氏距离空间的映射。结合特征匹配和位姿投票算法的优点,本文提出一种基于E-patch特征的目标检测与位姿估计算法。在离线阶段中,借助Ch Ar Uco标定板重构目标物体的网格模型之后,从均匀分布的采样视角得到RGB-D渲染视图,最后利用提取自各渲染视图的E-patch构建特征码书。在线阶段则通过特征匹配和位姿投票算法框架生成假设位姿。针对物体模型中不可见点对ICP配准结果的干扰,仅基于可视曲面实现假设位姿的检验与细化。在机器人任务学习方面,模仿学习方法以复现人类示教任务为目标,但通常脱离机器人系统的实际情况;强化学习方法面向实际系统但因巨大的动作探索空间而面临维数灾难的问题。本文结合二者优势提出一种兼顾便捷性与可靠性的机器人任务学习方法。首先,示教人员仅需完成单次的面向视觉观测的示教工作,之后基于DMPs框架通过对示教信息的模仿学习与泛化实现机器人动作探索空间的缩减,最后采用DDPG强化学习算法完成机器人动作策略的优化。为提升训练过程中动作策略的成功率,基于点吸引子系统设计运动控制器。为验证本文任务学习方法的效果,基于UR机器人、Kinect深度传感器和上位机搭建学习拾放任务的实验平台。实验过程中首先基于模仿学习与强化学习算法训练得到机器人的运动控制器,之后基于视觉感知算法估计初始场景内操作目标的空间位姿,最后将其代入运动控制器驱动UR机器人完成拾放任务。各项实验结果均体现了本文所提出的基于视觉示教的机器人任务学习方法的可行性与有效性。

关键词： 文言文   教学策略   学习方法  

摘要： 文言文是我国古代的书面用语,是中华文化的重要组成部分。学习文言文,能够使学生提升文学修养、加强语言能力,了解优秀的传统文化。然而在实际教学中存在的一些问题,可能影响学生课堂学习效果。因此,改善文言文的教学策略,有利于学生践行中华传统美德,坚定文化自信。

关键词： 党史   学习方法   时代价值  

摘要： 党史学习必须坚持实事求是的原则,也就是一切从实际出发,依据客观存在的事实和客观规律,在马克思主义原理指导下找出事物的根据。通过学习教育,使党员干部对党的认识更加深刻,对共产主义理想和中国特色社会主义信念更加坚定,时刻牢记全心全意为人民服务的宗旨。本文分析了党史的学习方法及时代价值,以期使广大人民群众尤其是青年干部正确认识党史、学习党史,对党的领导和中国特色社会主义道路有坚定的信心,让党的光荣传统和优良作风得到不断继承和发扬。