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《Planning》2015,(13)
由于现阶段初中历史是开卷考试,学生、家长和学校对历史教学不太重视,大多数历史教师都是由非专业的教师来代课,导致历史教学就是画画重点。学生对历史课也不怎么感兴趣,历史课有被边缘化的趋势,学生历史自主学习的能力大大降低。 相似文献
102.
在数学学习中,教师应激发学生的参与欲望,引导他们动手实践,自主探索,合作交流,激励学生主动看,主动说,主动做,主动想,根据自己的体验用自己的思维方式,通过独立思考,合作交流,重新“创造”有关的数学知识;感受数学本身的魅力,增进学好数学的信心。 相似文献
103.
104.
105.
106.
BDI模型能够很好地解决在特定环境下的Agent的推理和决策问题,但在动态和不确定环境下缺少决策和学习的能力。强化学习解决了Agent在未知环境下的决策问题,却缺少BDI模型中的规则描述和逻辑推理。针对BDI在未知和动态环境下的策略规划问题,提出基于强化学习Q-learning算法来实现BDI Agent学习和规划的方法,并针对BDI的实现模型ASL的决策机制做出了改进,最后在ASL的仿真平台Jason上建立了迷宫的仿真,仿真实验表明,在加入Q-learning学习机制后的新的ASL系统中,Agent在不确定环境下依然可以完成任务。 相似文献
107.
《Planning》2015,(20)
在动画专业中,视听语言课程是一项基础性课程,学生掌握好这门课程对今后学习其他课程有很大的帮助。现代社会的快速发展使得动画专业视听语言课程固有的教学模式面临挑战,教学工作亟须得到改进与创新。文章分析了动画视听语言课程教学中存在的问题,并对课程教学的创新提出了几点建议。 相似文献
108.
109.
《煤矿开采》2020,(2)
综采工作面煤层走向复杂,采用“一刀切”的开采方法会加速滚轮截齿的磨损,同时开采效率也大幅降低,对煤岩的精准识别是解决此类问题、实现智能开采的关键。将基于回归方程的深度学习目标检测算法YOLOv2与线性成像模型相结合并通过该算法对井下采集煤岩图像进行了智能识别与定位,同时与Faster R-CNN,SSD对煤岩图像的识别结果进行了对比。结果显示YOLOv2对煤岩的识别精度达到了78%,检测速度达到了63 frame/s,与Faster R-CNN,SSD相比精度高出7.7%,4.7%,而检测速度高出763%,40%;在矿井测量坐标系中YOLOv2标定的煤层边界框角点的计算坐标与实测坐标相比相对误差在3.0%~4.5%之间,相对误差较小,不会对采煤效率产生影响。研究结果表明,YOLOv2可以对煤岩进行准确快速的识别。 相似文献
110.