关键词： 主题意义   符号纲要   英语词汇  

摘要： 词汇学习是英语教学中至关重要的一部分,但初中生往往因缺乏有效的词汇学习策略而对英语词汇学习倍感困难。文章以符号纲要为例,具体演示如何针对同一主题的词汇进行分类重组,按照上下义、整体—部分、同位和同义这四种逻辑关系构建同主题词汇的符号纲要结构图,把零散、孤立的英语单词有机整合,旨在提高初中生英语词汇学习的效率,增加英语词汇学习的乐趣,提升英语词汇学习的能力。

关键词： 元认知策略   初中数学   学习方法   因素   应用  

摘要： 随着教育观念的不断发展,人们开始深刻认识到学习实质上是一个个体自我进步和提升的持续过程。在这个过程中,元认知策略的运用显得尤为关键。元认知策略是一种重要的学习策略,它是指学习者对自己学习过程的认识、监控和调节。文章分析元认知策略的定义与分类,阐述影响元认知策略有效性的因素,提出初中数学学习中存在的问题,探讨基于元认知策略的数学学习方法,旨在通过理论和实践相结合的方式,为初中数学教育质量的提升提供有力的支持和指导。

关键词： 中考英语   学习方法   复习方法   解题方法  

摘要： 初中学生中考英语要想取得好成绩,前提条件是英语教师在教学过程中培养学生学习英语的兴趣、引导学生掌握正确的学习方法。中考前最后一个学期的复习是关键。教师需要系统地引导学生巩固和复习基础知识,同时逐步加强专项综合训练,从而使学生成绩得到提升。

关键词： 浅谈   新课标   高中数学   学习方法  

摘要： 本文主要探讨了新课标下高中数学的学习方法。首先,强调了理解和掌握基本概念的重要性,这是学习数学的基础。其次,提出了通过练习来提高解题能力的方法,包括定期复习和模拟测试。此外,还强调了培养良好的学习习惯和态度的重要性,如专注、耐心和持之以恒。最后,建议学生在学习过程中,不仅要注重知识的学习,还要注重思维能力的培养,学会独立思考和解决问题。希望本文能为高中数学学习提供参考。

关键词： 军事理论   人才培养   学习   实践  

摘要： 军事理论课程是军事基础模块的主干课程,是学习军事理论知识,提升军事理论素养的重要课程,具有深厚的军事文化特色,在人才培养中具有基础作用。本文基于对军事理论课程内容特点、能力需求的认识,结合教学实践经验,对军事理论课程的五种主要学习方法进行归纳总结。

关键词： 飞行器   控制律自学习   自动机器学习   网络架构搜索   SAC强化学习  

摘要： 针对在运用Soft actor-critic(SAC)强化学习算法实现复杂的飞行器控制律自学习过程中,超参数设定高度依赖于人工经验进而造成设计难度大的问题,提出一种基于神经网络架构轻量化搜索策略的飞行器控制律自学习方法。该方法在将神经网络架构设计问题转化为图拓扑生成问题的基础上,结合LSTM循环神经网络的图拓扑生成算法、基于权重共享的深度强化学习参数轻量化训练与评估机制,以及基于策略梯度的图拓扑生成器参数学习算法,给出了一种面向深度强化学习的轻量化自动搜索框架,实现了SAC训练算法中神经网络架构超参数的自动优化,进而完成了控制律的自学习。以三维空间返回着陆控制为例,验证了所提方法的有效性和实用性。

关键词： 元学习   强化学习   元强化学习   梯度下降   无模型  

摘要： 强化学习在游戏对弈、机器人控制等领域内已取得良好成效。为进一步提高训练效率,将元学习拓展至强化学习中,由此所产生的元强化学习已成为当前强化学习领域中的研究热点。元知识质量是决定元强化学习效果的关键因素,基于梯度的元强化学习以模型初始参数为元知识指导后续学习。为提高元知识质量,提出了一种通用元强化学习方法,通过加权机制显式表现训练过程中子任务对训练效果的贡献。该方法利用不同子任务所得的梯度更新向量与任务集内所有梯度更新向量的相似性作为更新权重,完善梯度更新过程,提高以模型初始参数为元知识的质量,使训练好的模型在一个良好的起点上解决新任务。该方法可通用在基于梯度的强化学习中,达到使用少量样本快速解决新任务的目标。在二维导航任务和仿真机器人运动控制任务的对比实验中,该方法优于其他基准算法,证明了加权机制的合理性。

关键词： 增量学习   灾难性遗忘   因果关系   卷积网络   网络剪枝   注意力机制   生成对抗网络   数据增强  

摘要： 针对类增量学习中的灾难性遗忘问题,提出一种基于多样性样本回放的类增量学习方法。为使类增量学习能够时序、快速地输入任务数据流,在因果卷积网络模型中引入自注意力机制;通过样本分类的不确定性和数据增强抽取多样性回放样本,提升新任务渐进式学习的效果并防止模型对旧任务的遗忘;采用一阶段生成伪特征与真实特征加权对比进行剪枝去除冗余的网络参数。实验结果表明,提出算法的精度优于经典增量学习算法,可有效缓解灾难性遗忘问题并提升增量学习性能。

关键词： 癌,肝细胞   射频消融术   复发   磁共振成像   影像组学  

摘要： 目的利用不同机器学习方法构建多模态MRI影像组学联合临床指标预测肝细胞癌患者射频消融术后早期复发的模型,并评估模型预测能力。方法回顾性分析2015年1月至2021年12月中国人民解放军总医院第四医学中心和中国人民解放军总医院第一医学中心行射频消融治疗的肝细胞癌患者资料。共入组169例肝细胞癌患者,其中男性152例,女性17例,年龄(57.2±9.2)岁。按照8∶2随机分为训练集(n=135)与测试集(n=34)。训练集中复发49例,测试集中复发12例。基于训练集单因素和多因素logistic回归分析肝细胞癌患者射频消融术后早期复发的临床影响因素,应用方差阈值法、select K-best和LASSO回归依次筛选影像组学特征。采用支持向量机、logistic回归、随机森林三种机器学习分类器分别构建单纯影像组学或联合临床特征的术后早期复发预测模型,受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的预测能力。结果多因素logistic回归分析显示,术前甲胎蛋白>20μg/L、血小板计数>140×109以及肿瘤位置特殊是肝细胞癌患者射频消融术后早期复发的影响因素(均P<0.05)。经方差阈值分析、select K-best、LASSO回归筛选出16个最优影像组学特征。采用支持向量机、logistic回归、随机森林分类器构建单纯影像组学预测肝细胞癌患者射频消融术后早期复发模型,测试集中预测肝细胞癌射频消融术后早期复发的ROC曲线下面积分别为0.826、0.830、0.826;构建的影像组学联合临床特征模型,测试集的ROC曲线下面积分别为0.830、0.830、0.909。测试集中,随机森林的ROC曲线下面积大于支持向量机和logistic回归(Z=2.19、3.98,P=0.008、0.008)。结论支持向量机、logisitic回归、随机森林三种学习方法基于临床指标及影像组学特征构建的联合模型预测肝细胞癌患者射频消融术后早期复发效能良好,其中,随机森林构建的模型最优。

关键词： 农业转移人口   市民化   机器学习  

摘要： 本文基于2017年中国流动人口动态监测调查数据,系统地运用多元线性回归、惩罚回归、集成学习和深度学习等多种机器学习方法,考察了农业转移人口市民化水平的影响因素。研究结果表明:集成学习方法在预测农业转移人口市民化水平方面明显优于多元线性回归模型,其中梯度提升回归树模型的预测效果最佳;在所有特征变量中,个体的受教育程度、性别、家庭规模、年龄和流动城市数量是影响农业转移人口市民化水平的最主要因素。此外,本文通过累积局部效应图展示了不同影响因素对农业转移人口市民化水平的具体预测模式,并发现年龄和流动城市数量对农业转移人口市民化水平有着明显的非线性影响。这些研究结论对政府进一步推进农业转移人口市民化具有重要参考价值。