【精品报告】小样本学习-张长水
中学生物实验教学3-10(鱼尾鳍的血液流动)
生物教学论实验
四川师范大学生命科学学院
张小勇
生物教学论实验 四川师范大学生命科学学院 张小勇
【实验改进】
1.实验用具的改进
1.1 可选用4~5cm左右的小泥鳅。尾鳍色素少，生命力强， 实验中可以持续20分钟左右。容易放在小号（直径9 cm） 培养皿中，又比较安静。利于学生观察。并且价格较便宜。 即提高了观察效果，又大量节约了开支。 1.2 在实验中，用浸湿的棉絮包裹小鱼比较好，但是棉 絮的使用量较大，又不能回收利用。用纱布代替棉絮，全 部都可回收利用，大量节约了开支。 1.3 直接选用小号（直径9 cm）培养皿，不使用载玻片， 直接观察。只是在观察时，将培养皿的水珠擦干净，眼睛 注释着物镜。效果很好。
综合实验3
四川师范大学生命科学学院 张小勇
【实验3-10】 鱼尾鳍的血液流动
生物教学论实验
四川师范大学生命科学学院
张小勇
【目的原理】
（1）初步学会观察血液在血管 内的流动现象 （2）能说出血液在血管内流动 的情况
生物教学论实验
四川师范大学生命科学学院
张小勇
【实验准备】
活小鱼、蛙蹼或蛙的肠系膜、 脱指棉、纱布、培养皿、显 微镜、烧杯、清水
生物教学论实验 四川师范大学生命科学学院 张小勇
【常见问题】
1、 实验用鱼的选择： 开设实验的时间：一般是三月和四月，一般学 校都选择鲫鱼，但鲫鱼有以下弊端： 鲫鱼的大小不合适：市场购回的小鲫鱼一般 在10 cm以上，用大号（直径15cm）的培养皿，不 易放在显微镜的载物台上，选用小号（直径9 cm） 培养皿，鲫鱼又放不下，从而影响观察。 鲫鱼的死亡率高，费用高：选用鲫鱼做实验， 鱼鳞掉落现象严重，经若干个班级轮流实验后， 鲫鱼的死亡率很高。 鲫鱼好动，影响观察，又容易污染显微镜物镜。
小样本算法
小样本算法一、引言在机器学习领域中，样本数量的多少对于模型训练的效果有着重要的影响。
通常情况下，数据量越大，模型的预测效果越好。
但是，在实际应用中，由于数据采集成本和时间成本等因素限制，我们往往只能得到少量的数据集。
这时候就需要使用小样本算法来解决这个问题。
二、什么是小样本算法小样本算法是指在数据集较小的情况下，通过对数据进行处理和优化来提高模型训练效果的一种方法。
在实际应用中，由于数据采集成本和时间成本等因素限制，我们往往只能得到少量的数据集。
这时候就需要使用小样本算法来解决这个问题。
三、常见的小样本算法1. 数据增强数据增强是指通过对原始数据进行一系列变换操作（如旋转、平移、缩放等），生成新的训练样本来扩充训练集规模。
这种方法可以有效地提高模型泛化性能，并且不需要额外采集更多的数据。
2. 迁移学习迁移学习是指将已经训练好的模型应用到新任务上的一种方法。
在实际应用中，我们往往可以利用已经训练好的模型来进行特征提取，然后再将提取出来的特征输入到新的模型中进行训练。
这种方法可以有效地利用已有的数据和知识来提高模型训练效果。
3. 模型蒸馏模型蒸馏是指通过将一个大型、复杂的模型转化为一个小型、简单的模型，从而提高模型在小样本情况下的泛化性能。
这种方法可以有效地减少模型参数数量，降低计算复杂度，并且在一定程度上避免过拟合现象。
4. 半监督学习半监督学习是指在少量有标签数据和大量无标签数据的情况下，通过对有标签数据进行训练，并利用无标签数据进行优化来提高模型训练效果。
这种方法可以有效地利用未标记数据中所包含的信息，从而提高模型泛化性能。
四、小样本算法应用案例1. 数据增强在图像分类任务中，由于图像采集成本较高，我们往往只能得到少量的图像数据集。
这时候就可以使用数据增强技术来扩充训练集规模。
例如，我们可以对原始图像进行旋转、平移、缩放等变换操作，从而生成新的训练样本。
2. 迁移学习在语音识别任务中，由于语音数据采集成本较高，我们往往只能得到少量的语音数据集。
全国优质教育科研成果其他奖
2015年全国优质教育科研成果-其他奖作者姓名作者单位奖项名称奖项等级成果编号宋金康广西贵港市达开高级中学【工业的区位选择】一等奖YK155003 王秀玲吉林省和龙市八家子上南中学【金属化学性质实验】一等奖YK154208 周华刘媛陕西省蒲城县蒲城中学【高中学段学困生教育研究】一等奖KY159243 闫淑兰吉林省吉林市昌邑区博海中【自我新形象】二等奖SJ155332 聂桂琼云南省玉溪市红塔区李棋任井小学【汉语拼音教具】二等奖JJ151168 龚玉红云南省玉溪市红塔区李棋任井小学【三角形内角和教具】二等奖JJ152169 杨倩云南省玉溪市红塔区李棋任井小学【转盘识字教具】二等奖JJ151170 胡雷河北省武安市第十中学【意识的本质】一等奖SK155192 靳维华河北省武安市第十中学【繁盛一时的隋朝】一等奖SK155196 野慧英河北省武安市第十中学【竹影】二等奖SK151197 郭英花河北省武安市第十中学【化学键】一等奖SJ154203 郝晓宁河北省武安市第十中学【宗教改革】一等奖SK155205 刘敏河北省武安市第十中学【大变革的时代】一等奖SK155206 高晓燕河北省武安市第十中学【红军不怕远征难】一等奖SK151207 姬建利河北省武安市第十中学【正确使用药物】一等奖SJ158208李国敏河北省武安市第十中学【分类加法计数原理与分布乘法计数原理】一等奖SJ152210李国敏河北省武安市第十中学【条件概率】一等奖SK152211 胡文娟河北省武安市第十中学【力的分解】一等奖SK154212 胡文娟河北省武安市第十中学【变压器】一等奖SJ154213 张颂红河北省武安市第十中学【万有引力定律】二等奖SJ154214 刘永利河北省武安市第十中学【两角和与差的正弦】一等奖SJ152218 马原河北省武安市第十中学【设计制作请柬】一等奖SJ137280 马原河北省武安市第十中学【设计海报】一等奖SJ157222王晓蕾河北省武安市第十中学【美在民间永不朽---中国民间美术】三等奖SK156225薛翠芝吉林省舒兰市上森小学校从军行一等奖SJ151071 白燕河北省武安市第十中学【传神写照----人物画】三等奖SK156226 刘蕾河北省武安市第十中学【滑向世界大战的深渊】一等奖SJ155227 董继红河北省武安市第十中学【太平天国运动】一等奖SJ155229 刘春宇河北省武安市第十中学【古代中国的手工业经济】一等奖SJ155231 刘银华河北省武安市实验中学【民族大融合】一等奖SJ155232辛延英石家庄科技工程职业学院【树立法制理念，维护法律权威－－模拟法庭】二等奖SJ157235韩凌玲河北能源职业技术学院【优质课题奖】一等奖KT1542085 包力道内蒙古包头市达茂旗百灵庙第二中学【优质课题奖】一等奖KT1512077 贾悦之隆尧县固城中学【黛玉与宝钗-----作诗与做人】二等奖CG151308 王海燕黑龙江省大庆市外国语学校【Unit3Chat Room】一等奖YK153309 何炎凇辽宁省盘锦市辽河油田实验中学【一种新型物理用游标卡尺】三等奖FC154338 王秀玲吉林省和龙市八家子上南中学【金属的化学性质】一等奖JA154266 杜晓东甘肃舟曲县大川中心小学【日食和月食】一等奖JA155287司昊山东省日照一中【承重模型——三棱柱】一等奖ZZ158301 包德土山东省茌平县职教中心【浅议中职计算机教学】二等奖CG152316 李军山东省茌平县职教中心【机械制图教学模型】二等奖CG158317张燕山东省茌平县职教中心【思想政治理论课教学改革探索成果】二等奖CG155319王玉青山东省茌平县职教中心【机械基础高效课堂教学的探索】二等奖CG158320 徐宁河北武安市第三中学【收入分配与社会公平】一等奖JA115170 高建华河北省武安市第三中学【简单的线性规划问题】一等奖SJ152036 尹维利河北省武安市北关小学【乡下人家】一等奖YK151387 尹维利河北省武安市北关小学【桂林山水】一等奖JA151618 李彩素隆尧县固城中学【浅析初中数学高效课堂的建构】二等奖CG152405 甘鱼泉【长方形正方形的面积】一等奖BK152447 刘学芹河北省黄骅市旧城镇旧城小学【猴子捞月亮】一等奖SJ151465胡艳河北省沧州渤海新区中捷产业园区润禾小学【秦兵马俑】一等奖SJ151466高继红河北省献县河街镇万村中心校【教具，数的分解】一等奖JJ152470 隋红新河北省南皮县王寺镇福星中心小学【圆的面积演示教具】一等奖JJ152471 毕飞果江苏省徐州市铜山中学可以预约的雪一等奖SK155143吴环环河北省石家庄市藁城区第九中学【学生：张军教具《中国十大古都之历史名称教学卡片】一等奖JJ155472杨金燕河北省东光县龙王李中学【用原生态思想指导教学行为的研究】一等奖KT158473高金英河北省沧州市实验学校【立定跳远】一等奖AL156474任立鹏河北省石家庄市鹿泉区山尹村镇龙凤湖学校【被指导教师姓名：林婧课件《降水类型及降水的分布规律】二等奖ZD155475冯凯敏冯秀玲河北省石家庄市鹿泉区龙凤湖学校【被指导教师姓名：冯晓静优质课题目《梦幻的城堡】二等奖ZD156476冯晓静河北省石家庄市鹿泉区龙凤湖学校【被指导教师姓名：梁彦昕《社会主义核心价值观主题班会》活动案例】二等奖ZD155477冯凯敏冯秀玲河北省石家庄市鹿泉区铜冶镇永壁北街【被指导教师姓名：张静优质课题目《周长的认识】二等奖ZD152478张静冯晓静河北省石家庄市鹿泉区铜冶镇永壁北街【优质课题目《学弈》】二等奖ZD151479李金香黑龙江省伊春市第一中学【陈情表】二等奖SK151500 郝银海武安市第十中学【鱼跃前滚翻】一等奖SJ156501 马志芳武安市柏延镇中心小学【清澈的湖水】一等奖SJ159502 牛志强河北省武安市东关小学【简易方程】一等奖WK152503 高鑫河北省武安市职教中心【统计分析数据】一等奖SJ152523池旭江西省萍乡市湘东中学【如何借助“几何画板”处理导数与积分的问题】二等奖SK152526池旭江西省萍乡市湘东中学【“几何画板”在高中数学三角函数图像中的应用】一等奖JJ152532阿德日格广安职业技术学院【野望，美术创作奖】二等奖CZ159541 王秀中黑龙江泰来农场学校【自制电铃】一等奖JJ158585吕晶莹山东省枣庄市薛城区临城街道张桥小学【小数的初步认识】一等奖YK152562鞠伟山东省枣庄市薛城区临城街道中心幼儿园【夏天的雷雨】一等奖YK158563褚惠山东省枣庄市薛城区临城中心幼儿园【寒风中的人】一等奖YK151564 朱其秀山东省枣庄市薛城区南临城小学【除法的初步认识】一等奖YK152565 钱晨江苏省泰州二中【网络通信工作原理】二等奖AL158281 许薇江苏省泰州二中【建立主题网站---建立超链接】二等奖YK157575 郭辉武安市第十中学【高中英语语法定语从句】一等奖SK153636 高冠华武安市第三中学【减数分裂】一等奖SK158126 李青武安市实验小学【How many ?】一等奖SJ153318 王亚楠武安市第十中学【函数的单调性】一等奖SJ152135 王亚楠武安市第十中学【一元二次不等式及其解法】一等奖SK152640 杨亚娟武安市第十一中学【人民当家作主的国家】一等奖SJ155642 郝芳芳武安市西苑小学【可贵的沉默】一等奖SJ158639 赵广涛武安市邑城镇中学【安塞腰鼓】一等奖SJ156638 张亚丽武安市邑城镇东阳苑小学【动手做做看】一等奖SJ159643 吴小红四川绵阳外国语学校【给儿子的一封信】二等奖SJ153712 李向花涉县第五中学【社戏】一等奖SJ151714杨增强山东省诸城市石桥子镇石桥子初级中学【耐久跑，教学设计】二等奖SJ156730王瑞忠山东省诸城市石桥子镇石桥子初级中学【平方根】二等奖SJ152731辛保英陕西省榆林市金沙路第五中学【如何指导初中生自主评改作文】一等奖FD151579 曲怀英山东省济南市历城区仲宫镇高而中学【做情绪的主人】一等奖JA159062 薛晓艳绵阳外国语实验学校【13山村的早晨】一等奖YK151066 牟莉莎绵阳外国语实验学校【日月潭】一等奖YK151109 李文德黑龙江省大庆市大同区职教中心【德育在教育教学中的重要作用】二等奖DY159092 刘泽燕贵州省三都县教育局计财科【富饶的西沙群岛】一等奖SJ155094 杜静梅吉林省白城市实验高中【植物生长素的发现】一等奖SJ154112 刘佳秋吉林省白城市实验高中【A taste of English humor】一等奖SJ153206 葛红喜江苏省盐城市新河实验小学【确定位置】一等奖SJ158278 宋栋华江苏省阜宁县陈集中学《IP地址及其管理》一等奖AL158326 孔燕山东省宁阳第四中学汉族民歌二等奖JA156276邓刚河贵州省水城县顺场民族中学全媒体背景下农村中学语文媒介素养教育的分析和研究一等奖CG151351李鸿雁辽宁省阜新市第十六中学外研版英语初三上第二模块Public holodays 第一单元一等奖SK153354许广辉江西省南昌市进贤县民和镇五里初级中学《Where did you go on vacation》一等奖AL153376罗宏卫湖北省五峰县采花中学《探究浮力的大小与什么因素有关》一等奖JN155474罗宏卫湖北省五峰县采花中学优秀实验教师二等奖SY158475 万小明江西省南昌市进贤县第二中学《提高篮球运球技术的方法》一等奖AL156507姚少福河北省唐山市丰润区丰润镇西那母庄小学网上冲浪乐趣多多一等奖JA158526刘松江西省赣州市会昌县周田中心小学掌声二等奖SJ151538 艾京华江西省南昌市进贤县民和镇五里小学《火焰中的文化：陶与青铜》一等奖AL157331 代晓娜辽宁省台安县新开中学《信息与信息技术》一等奖SJ157230 葛红喜盐城市新河实验小学四年级下册《确定位置》二等奖SJ152195崔海峰江苏省阜宁县硕集实验学校《Unit 3 Teenage problemsReading A》一等奖AL153196陈兰荪湖北省黄石市大冶机关幼儿园神奇的磁铁一等奖SJ158129 李玉梅吉林省双辽市职业高级中学全国教研优秀个人一等奖JY158626高春梅吉林省双辽市职业高级中学全国教研优秀个人一等奖JY158627刘广和吉林省双辽市职业高级中学全国教研优秀个人一等奖JY158628顾彦玲吉林省双辽市职业高级中学全国师德标兵一等奖SD159520刘广和吉林省双辽市职业高级中学全国师德标兵一等奖SD159521刘广和吉林省双辽市职业高级中学优秀教师一等奖YX159550刘广和吉林省双辽市职业高级中学先进教育工作者一等奖XJ157817梁珊梅广西梧州市苍海高级中学优秀个人一等奖YX157658王艳娥江苏省盐城市城南新区伍佑小学德育先进工作者一等奖DY153672熊优华江西省南昌市进贤县民和镇五里初级中学《苏州园林》一等奖AL151686刘桂林河北省滦平县河道管理处水利工程施工管理问题的应对方法研究一等奖KY157691张亚忠河北省滦平县供水管理服务中心加强水利工程施工项目管理的有效途径分析一等奖KY158692郭亚新北省滦平县供水管理服务中心水利工程建设中水土流失的防范策略分析一等奖JK158693刘景文河北省滦平县水务局加强水利工程施工质量管理的有效策略研究一等奖JK159694许澎河北省滦平县供水管理服务中心滦平县农田水利建设发展面临的困境及应对策略研究一等奖JK157695张国玉吉林省双辽市那木乡金宝小学《诚实的华盛顿》一等奖SJ151715林晖广西梧州市苍海高级中学优秀个人一等奖YX152716姚睆睆广西梧州市苍海高级中学优秀个人一等奖YX152717崔丽萍内蒙古通辽市开鲁县工农小学优秀教师一等奖YX157724张会内蒙古通辽市开鲁县北兴中心校优秀教师一等奖YX159725王洪春济南市历城区王舍人实验小学《蔬果的剖面》一等奖JA156740郭德龙河北南皮县教育局优秀教师荣誉称号一等奖YX150752王庆武吉林省梨树县郭家店一小学全国教研优秀个人一等奖JY158762刘荣辽宁省盘锦市辽河油田兴隆台第三小学优秀个人一等奖YX151774赵海波吉林省双辽市职业中专全国师德标兵一等奖SD159639梁珊梅广西梧州市苍海高级中学优秀个人一等奖YX150787邓淑环吉林省梨树县万发镇中心校《桂林山水》一等奖JA151823张守花吉林省靖宇县明德小学小学品德与生活《我们的衣食哪里来》一等奖SJ155824王文山吉林省靖宇县花园学校9的乘法口诀教学设计二等奖SJ152829王晓莉吉林省汪清县天桥岭林业小学前滚翻二等奖SJ156830吕亚敏巴里坤哈萨克自治县第一中学科技创新成果竞赛一等奖CG158891王仁权梨树县万发镇中学《一元二次方程》一等奖SJ152939邴吉英吉林省敦化市第六小学小学语文实践成果展示：———《钓鱼的启示》二等奖SJ151943张广山河北省承德市滦平县供水管理服务中心“GIS技术在城市给水排水管信息系统中的科学运用”二等奖CG158945李红花灌云县鲁河中学英语专业研究能力大赛二等奖CG153967冷建霞山东省济南市长清区平安街道新李小学在课堂教学中如何提高学生的计算能力一等奖CG152970司志金山东省济南市长清区平安街道新李小学小学数学课堂学具运用有效性的研究一等奖CG152971司志金山东省济南市长清区平安街道新李小学实际问题与方程一等奖SJ152903王敏山东省济南市长清区平安街道新李小学小学语文课前预习有效指导的研究一等奖CG151975张涛山东省济南市长清区平安街道新李小学小学语文生活化教学的研究一等奖CG151970方美玲吉林省四平市梨树县十家堡镇三家子龙湾小学《沙滩上的童话》一等奖JA151001王宏伟吉林省双辽市兴隆镇中心小学校《田忌赛马》二等奖JA151180高海玲吉林省双辽市兴隆镇中心小学校《滥竽充数》二等奖JA151079李春明吉林省双辽市兴隆镇中心小学校《立定跳远》二等奖JA156009李影辽宁省台安县桑林镇中心学校《翠鸟》一等奖SJ151023禹琳湖南省邵阳市工业学校《幼儿卫生学之常用的护理技术》二等奖SK150785 高兴福吉林省公主岭市范家屯镇第三中学中距离跑教学一等奖SJ156504 唐秀勇山东省烟台市福山区回里旺远小学《诚信是金》一等奖SJ155409平秀玲河北省沧州市南大港管理区第三完全小学《欢庆》识字教学设计二等奖SJ151344邓玮新疆石河子总场第二中学人教版pep六年级上册Unit5 What does he do?二等奖JA153817高颖青岛理工大学琴岛学院优秀个人评奖二等奖YX158349 于秀红河北省廊坊市第十三中学难报三春晖一等奖SJ151066 郑慧江苏省上冈高级中学《双曲线的标准方程》二等奖YK152581 徐丹丹吉林省梨树县刘家馆子镇中学相似三角形二等奖JA152608刘冬艳黑龙江省绥化市教育学院《感悟新课程理念减轻学生数学学习负担过重的有效措施研究》一等奖CG152873张书君河北省临城中学多则材料类作文的审题二等奖WK151329刘迪哈尔滨体育学院文化翻译—文化负载词语的翻译策略一等奖SJ153746林方红江苏省盐城市响水实验小学《表面涂色的正方体》一等奖SJ152767 卜艳波黑龙江省绥化市第二中学《空间向量在立体几何中应用》一等奖SJ152315 江晓敏镇江高等职业技术学校《预防一般违法行为》二等奖YK157789 曾文娟湖南省衡阳市高新区祝融小学认识面积及面积单位一等奖SK152319 周永强河北省涿州市高官庄中学Protect our environment 一等奖JA153323 王新宇辽宁省锦州市义县稍户营子初级中学《成长路上，有你真好》第一名ZW151831覃李莉广西河池市大化县共和乡共和初级中学聚焦教学重难点的信息化二等奖SJ158210 熊万泽贵州省威宁县中水中学"How Old are You?" 一等奖YK153171 张丽贵州省威宁县金钟镇冒水小学《如何提高小学阅读能力》一等奖CG151760 寇绍林贵州省威宁县羊街镇群沟小学《新课程改革中的安全问题探究》一等奖CG159762 杨明升贵州省威宁县羊街镇银华小学《走进沙画》一等奖CG156154 寇绍林贵州省威宁县羊街镇群沟小学《课余中的新课改》一等奖SYK151763 刘素艳辽宁省鞍山市新台镇遵化小学《回自己的祖国去》三等奖YK151167 刘素艳辽宁省鞍山市新台镇遵化小学“面积百变计算仪”三等奖JJ152168 刘素艳辽宁省鞍山市新台镇遵化小学《理想的翅膀》二等奖SK152264 刘素艳辽宁省鞍山市新台镇遵化小学《小镇的早晨》三等奖JA151285 熊兴能贵州省威宁县羊街中学《初中历史复习方法研究》一等奖CG155162 吕现国河北省永年县第十中学《电阻》二等奖AL154418 吕现国河北省永年县第十中学《二力平衡》二等奖WK154513 李金梅内蒙古乌海市第四中学《黄河的的治理》二等奖AL155483 刘金花河北省涿州市双塔中学《两类弓形面积的求法》二等奖SJ152729 王素娥河南省焦作市第二十八中学安塞腰鼓一等奖JA151571 雷红湖北省襄阳市直属机关第二幼儿园言传身教融入生活二等奖JA159004 李美玲河北省沧州市肃宁县第一中学案例题目《让学生充满自信》二等奖AL159046 张淑威海机械工程高级技工学校齿轮传动二等奖WK158264张桂秀江苏省涟水县第一中学The curse of the mummy (M2U3Reading)一等奖SJ153127唐玉芳江苏省涟水县第一中学牛津英语模块二第一单元project版块一等奖SJ153135曾海霞江苏省涟水中学Man and nature (M5U3 Project) 一等奖SJ153129 朱彦霞江苏省涟水县第一中学《蛋白质的结构和功能》一等奖SJ154132薛颖江苏省涟水县第一中学《细胞工程概述——植物组织培养》一等奖SJ154133闫淑新河北省围场县郭家湾小学《Where is my ruler?》一等奖AL153307 马红帅双辽市柳条乡中心小学校《义务领航员》一等奖SJ151354 孙红静双辽市柳条乡中心小学校《病房里的故事》一等奖SJ151355 陈秀平江苏省涟水县第一中学《植物生长素的发现》一等奖SJ154169 马春跃江苏省涟水县电化教育中心《直线与圆的位置关系1》一等奖SJ152170 范玉红沈阳市辉山学校《大洲和大洋》二等奖SJ155217张锦霞湖南省桃源县漳江中学学生杨明桦数学解题能力展示最佳创意奖CY152127谌建四川省巴中市平昌县平昌中学教具制作高中数学一等奖JJ152166傅康上饶职业技术学院《关于职业教育人才培养模式改革的思考》一等奖CG158235张晓黎黑龙江省大兴安岭加格达奇第四中学《紫藤萝瀑布》微课一等奖WK151858王兴仕贵州省罗甸县边阳中学校农村初中生完成物理作业的有效教学探究一等奖CG152215王丽乌海市第十中学《第三章第4节图像的认识和简单应用》二等奖SJ152329包龙涛大庆市第五十六中学《平行四边形的性质》一等奖SJ152633于学利克东县第一中学《统计案例教案》一等奖AL152173 刘猛黑龙江省农垦牡丹江管理局高级中学项脊轩志一等奖SJ151132于庆爱山东省潍坊市坊子区坊安街道南流中学指导学生：张杰《简易小火箭》的制作一等奖CX158704任香玲河北省泊头市西辛店乡西辛店小学案例题目《多一份爱心与赏识给留守儿童》一等奖AL150976姜晓燕山东省平度市南京路小学《 PEP5 Unit2 My Week 》一等奖SJ153924 刘文涛吉林省松原市扶余市长春岭镇第二中学《世界经济的全球化课件制作》二等奖SJ155925 陈立民河北省沧州市盐山县圣佛中学指导学生：曹帅一等奖CX158166 孙文静河北省沧州市盐山县圣佛中学指导学生：刘璐一等奖CX158167 黄周华江西省南昌市进贤县七里中心小学扇形统计图二等奖JA152589 胡小敏江西省南昌市进贤县民和第六小学学生语文学习质量评价的研究二等奖JA151600 李晓晖江西省南昌市进贤县民和第六小学平行四边形的面积教学设计一等奖JA152755 吴婷江西省南昌市进贤县民和第六小学用乘法的意义解决问题二等奖JA152531 张灵娜江西省南昌市江安学校《纸船和风筝》一等奖JA151609 刘新花河北省任丘市辛中驿镇东王团小学用友爱和信任转化后进生一等奖AL159381 赵同梅黑龙江省新华农场学校定语从句专项一等奖SK153619 刘丽吉林省桦甸市永吉小学《分数的基本性质》一等奖SJ152740 刘飞飞江西省南昌市进贤县星火学校，音乐茉莉花二等奖SJ156855 郭立新辽中区养士堡九年一贯制学校《一个小山村的故事》一等奖SJ151870 郭立新辽中区养士堡九年一贯制学校《蜗牛》一等奖SJ151871 刘燕江西省赣州市兴国县平川中学《阿房宫赋》一等奖SJ151066 王欢广西桂林商贸旅游技工学校《美化幻灯片》一等奖SJ157142 任军华安徽省舒城县干汊河镇中心小学《天鹅的故事》一等奖SJ151306 龙家林重庆市云阳江口中学校《荷塘月色》一等奖JA151036田怡四平市铁东区城东乡中心小学校《 Unit 5 Dinner's ready sectionA（Let's talk-Let's paly）》一等奖SJ153745王莹吉林省洮南市第八中学科技创新大赛中，荣获优秀奖一等奖CX151706卢丽黑龙江省大庆市第五十六中学您指导丁晓芳老师执教的“Module 2What can you do？Unit 1 I can playthe piano.”一等奖ZD153495张东迪黑龙江省大庆市三永学校指导教师田明娇的《乘法结合律》一课，在全国教学设计大赛中荣获一等奖一等奖ZD152058梁小敏广西罗城县东门镇三家小学《观潮》一等奖SJ151166 刘淑文辽宁省盖州市太阳升学校《大海的歌》二等奖SJ1517685左玲伶江西省九江市湖口县付垅乡付垅中心小学平行四边形的面积二等奖SJ1522620姜志刚九台市土们岭镇二道沟中心学校《小学体育游戏的设计与合理运用》一等奖SJ1562855李春梅吉林省长春市农安县德彪小学《使至塞上》一等奖SJ1512789 柳晓磊黑龙江省鹤岗市绥滨县第一中学《化学能与电能——原电池》二等奖SJ1541634 柳晓磊黑龙江省鹤岗市绥滨县第一中学《化学能与热能》一等奖SJ1541742。
小样本学习-张长水
小样本学习2019-07-10张长水清华大学自动化系大眼睛实验室：机器学习方法及其应用研究研究方向：•流形学习•半监督学习•基于间隔的学习•多任务学习•稀疏学习•机器学习中的优化方法•深度学习•/Introduction.html •/2002.htmlDeep Learning Needs a lot of Data•Many samples基于深度学习的交通标识识别•实际应用•参与中国“智能车未来挑战赛”•无人车的一个子系统•单张图片识别率：99.5%路上标识识别箭头、斑马线、停车线、车道线识别率：99.49%Image RecognitionLabeling•Crowd sourcing图片截自12306网站Image Recognition Data CaptureSemi-Supervised Learning •Supervised Learning•Unsupervised Learning()()()1111j i t t iij j i x N x t tf w f y f Wf y αααα+∈+=+−=+−∑()()()()()0111011lim 1t t i t i t t f yf W y W y f I W y ααααα−−+=−→∞==+−=−−∑Applications：Color Transfer and Background ReplacmentMulti-Instance LearningAn example:Positive bags: {1,2,3}, {2,3,7,8}, {2,6,9}Negative bags: {3,5,6,7}Through Multi-instance learning,Learned Concept:{2}Active learningLooking for valuable data to learn.SVM is used as a method for active learning. Version spaceMulti-Label Learning◼City◼Street◼BuildingAnnotation:CityCar, Building, Road,Human, TreeCityroad car buildingCo-Training•Classifier 1: content based •Classifier 2: link basedC1C2Others•Sparse Learning•Low Rank•Transfer Learning混叠图像分离欠定分离带复杂材质真实混叠图像分离淡入淡出图像Few-shot Learning◼Goal☐A few-shot learner is expected to reach good generalization ability on novel classes by several samples per class.Dual TriNet(ECCV2018)Idea:Augment visual features produced by multiple layers of ResNet in semantic space(by adding noises into semantic features randomly).Prototypical Networks(NIPS2017)☐Idea:learn a metric space in which classification can be performed by computing distances to prototype representations of each class☐Prototype representation for each class:☐Decision rule:MAML(ICML2017)☐Idea:Learn a set of good initial weights whereby the few-shot learner can reach well generalization performance within a few weight update steps on several support samples☐meta-objective:Image Recognition Data CaptureOur papers•2004: ICML•2006: ICML, CVPR•2007: AAAI, SIGIR, CVPR, AISTATS•2008: AAAI(3), CVPR, SIGKDD,T-KDE, T-Multimedia, T-NN, PR(5), T-PAMI(2)•2009: CVPR, IJCAI(3), T-PAMI，PR(2)•2010: T-PAMI，PR(2)•2011: PR•2012: SIGKDD,NIPS•2014: UAI•2017: T-PAMI•2018: NeurIPS, PR, T-NNLS。
基于Canvas的粒度累积概率曲线绘制系统
基于Canvas的粒度累积概率曲线绘制系统汪思思;卿粼波;何小海;张余强【摘要】沉积相分析是油气勘探分析中的重要环节,其中粒度累积概率曲线作为沉积相分析的重要环节之一,在石油、地质开发过程中应用广泛.目前,曲线的绘制大部分只能应用于客户端,资源共享性差,绘图效率低.针对前述问题,提出了一种基于HTML5 Canvas技术绘制粒度累积概率曲线的方法,其主要优势在于实现了曲线的动态绘制和分段拟合,且系统可以在各大主流浏览器和智能设备中运行.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2017(036)023【总页数】4页(P97-100)【关键词】Canvas;对数正态概率坐标;HTML5【作者】汪思思;卿粼波;何小海;张余强【作者单位】四川大学电子信息学院,四川成都610064;四川大学电子信息学院,四川成都610064;四川大学电子信息学院,四川成都610064;成都西图科技有限公司,四川成都610065【正文语种】中文【中图分类】TP391粒度累积概率曲线的形态和分线段组合可作为判断沉积相的标志之一[1]，其主要反映牵引流的沉积特征，能够直观地辨别沉积环境和比较沉积物之间的差别。
石油地质相关人员绘制此类曲线通常是借助单机版的图像软件或Excel软件[2-3]。
随着曲线复杂度和地质人员对曲线人工交互部分的要求日益增多，现有的绘制工具并不能满足用户的需求。
本文分析了现有绘制工具的特点及不足之后，提出了一种基于HTML5 Canvas技术[4]绘制粒度概率累积曲线的方法。
本文详细阐述了基于B/S架构下的曲线绘制系统的设计和实现，主要介绍了系统所包括的主要功能和实现过程中解决的关键性技术问题。
Canvas绘制的粒度累积概率曲线除了实现图片无失真放大缩小之外，同时用户可以根据需求自定义拟合直线。
该系统已应用于某些油田部门，并得到了专家的认可。
目前油田管理系统中针对于曲线的绘制有两种类型，一种是基于服务器端图件生成方案，另一种是基于客户端图件生成方案。
药用植物学-淅江大学13中药质量标准的制定与控制
用蒸馏水洗于无灰滤纸 无灰滤纸上，并洗涤至洗液不显氯化物反应为止 无灰滤纸 滤渣连同滤纸移至同一坩埚中，干燥，炙灼至恒重 计算
第十三章 中药的质量标准的制订与控制
3.浸出物的测定
某些生药有效成分尚不明确 尚无精确定量方法 有效成分尚不明确或尚无精确定量方法 有效成分尚不明确 尚无精确定量方法，无法进行含量测 定，而浸出物的指标能明显区别生药的质量优劣的。 冷浸法 热浸法 醇溶性浸出物的测定（乙醇、甲醇作为溶剂） 醚溶性浸出物的测定(以水、乙醇或甲醇、乙醚作为溶剂）
6.其他检查项目
杂质——指物种与规定相符，但起性状或部位与规定不符的药材； 来源与规定不同的物质；无机杂质如砂石、泥块、尘土等。
药用部位比例：为保证药品质量，有的生药需规定药用部位的比例。
酸败度——指油脂或含油脂的种子类生药，在贮藏过程中，与空气、 光线接触，发生复杂的化学变化，产生特异的刺激嗅味，产生如酮类 和游离脂肪酸，从而影响了生药的感官和内在质量。
第十三章 中药的质量标准的制订与控制
张水利 副教授 生药学硕导
(1992.8-2003.12) 浙江大学 药学院 (2004.1.8-至今 至今) 浙江中医药大学 药学院 (2004.1.8-至今) Email: zhangshuili@
第十三章 中药的质量标准的制订与控制 影响生药品质的自然因素
水溶性浸出物的测定
第十三章 中药的质量标准的制订与控制
4.挥发油的测定
适用于含挥发油的生药。测定用的供试品，一般须粉碎过筛后，在特 制的挥发油测定器中进行测定，测定方法分为甲法与乙法。
甲法
适用于测定相对密度在1.0以下的挥发油。
乙法
适用于测定相订与控制
第十三章 中药的质量标准的制订与控制
有效的科学课堂，源于“精耕细作”
有效的科学课堂，源于“精耕细作”发布时间：2022-04-22T14:57:31.194Z 来源：《基础教育参考》2022年5月作者：汤惠楠[导读]汤惠楠江苏省苏州工业园区新城花园小学中图分类号：G652.2 文献标识码：A 文章编号：ISSN1672-1128 （2022）05-208-01小学科学课程标准中明确提出了“科学学习要以探究为核心”的基本课程理念。
探究既是小学生科学学习的主要方式，也是科学学习的目标。
实验是科学研究的基本方法和手段，是小学科学课的显著特点，是小学生进行科学探究的主要方式。
而对课堂细节的把握，是提升科学实验教学有效性的关键所在。
在教学中，我们要从细节入手，注意激发、培养学生的兴趣，提供有结构的材料，注重师生的有效交流与互动，用心观察，善于发现、挖掘，把握时机，加强课堂调控，加强实验的引领、指导和提升。
一、趣味引入，营造氛围要想让学生上好一节课，首先要让学生对这节课始终保持兴趣。
这就需要教师不断地给课堂中注入能引起学生关注的元素。
要做到这一点，教师首先就要精心选择能够引起学生兴趣的情境，让他一开始就感觉这节课他很想听下去，很想参与其中。
如上《温度和温度计》一课时，可在课开始时安排一个经典实验：准备一杯冷水和一杯热水，让学生把两个手指分别放入冷水和热水中，5秒钟后再同时放入温水中，体会两个手指的感觉。
设计这个活动，是为了通过学生两个手指对同一杯温水产生的错觉，让学生认识到，光凭自己的感觉，不能准确判断物体的冷热程度，要想准确反映物体的冷热，必须借助一个科学仪器，从而引导学生明白：物体的冷热程度叫温度，温度计可以准确测定物体的温度。
通过这个有趣的实验，学生就会对温度计产生极大的兴趣。
在接下来的教学过程中，教师还要不断地抖出一个个的“包袱”。
（精心设计的问题）如在学生连续测量完一杯水的温度时，可以问这样一个问题：“热水变凉，为什么会先快后慢呢？”让学生始终有研究下去的兴趣。
二、精选材料，恰当处理所谓有结构的材料，即教师经过精心设计的典型教学材料的组合。
5.3.1样本空间与事件 教学设计-2021-2022学年高一上学期人教B版（2019）必修第二册
一、教材内容分析本课时主要学习指数函数的图像和性质概念，通过指数函数图像的研究归纳其性质。
“指数函数”是函数中的一个重要基本初等函数，是后续知识——对数函数（指数函数的反函数）的准备知识。
本节课的重点是指数函数的图像及性质，难点在于弄清楚底数a对于函数变化的影响。
通过这部分知识的学习进一步深化学生对函数概念的理解与认识，使学生得到较系统的函数知识并体会研究函数较为完整的思维方法，此外还可类比学习后面的其它函数。
二、教学目标1.知识目标：了解随机现象、随机试验的概念。
理解样本空间、基本事件和随机事件的概念。
2. 能力目标：培养学生的观察、分析、归纳等逻辑思维能力．3.情感目标：培养学生勇于发现、勇于探索、勇于创新的精神；培养学生合作交流等良好品质．三、学习者特征分析学生已有一定的函数基本知识、可建立简单的函数关系，为以函数关系的建立作为本节知识的引入做了知识准备。
此外，初中所学有理数范围内的指数相关知识，将已有知识推广至实数范围。
在此基础上进入指数函数的学习，并将所学对函数的认识进一步推向系统化。
四、教学重点、难点教学重点：样本空间和随机事件教学难点：正确确定样本空间和随机事件五、教学方法本节课主要采用任务驱动和分组教学法．首先通过学生熟悉的生活试验，让学生发现现实世界中不仅存在着确定性现象，而且还有大量的不确定现象，从而引出了随机现象的概念。
然后通过一些实例，引导学生理解样本空间、基本事件和随机事件的概念。
在本节教学中，要以常见的随机试验为出发点，让学生积极大胆地猜想，以此增强学生的参与意识，从而提高学生的学习兴趣．六、教学过程环节教学内容师生互动设计意图情景导入做试验：第一组：抛掷一枚质地均匀的硬币，写出向上一面的情况；第二组：只有一种颜色1-6数字的扑克牌，每次抽一张，写出每次抽取扑克牌的数字；教师提出试验内容，学生明确试验要求后分组进行试验，归纳、探究答案．学生展示交流通过分组试验激发学生学习的兴趣．在试验的分析过程中，培养学生归纳推理的第三组：2人猜拳（剪刀、石头、布）写出2人出拳的情况：师：发现这些试验具有不确定性现象。
第12章 统计学习与推理
生物信息学
Bioinformatics
第十二章：统计学习与推理
主讲人：王茂先
第一节 统计学习与推理基础
一、fisher经典参数统计理论
fisher把判别分析、回归分析和密度估计问题等表达 为特定参数化模型的参数估计问题，并提出了估计 所有模型未知参数的方法——最大似然法。
主讲人：王茂先
二、主成分分析
（一）基本原理
主成分分析（PCA）是把多个指标化为少数几个综 合指标的一种统计分析方法。
（二）分析步骤 1）原始数据的标准化 2）样本矩阵的相关系数矩阵 3）特征向量 4）选择主成分
主讲人：王茂先
三、Fisher判别
基于Fisher准则，判别的结果应使两组间别最大，使 每组内的离散性最小。确定线性判别函数
（四）计算二聚体个数 dimercount(mitochondria,chart,bar)
主讲人：王茂先
（五）计算密码子使用频率 codoncount(ntseq) （六）ORF分析 f=seqshoworfs(ntseq) （七）序列翻译 ND2AASeq=nt2aa(ND2Seq) （八）序列比对
主讲人：王茂先
四、芯片数据分析
主讲人：王茂先
其中， 为待求判别函数的系数。
第四节 贝叶斯推理
一、贝叶斯定理
二、朴素贝叶斯分类器
主讲人：王茂先
三、贝叶斯应用示例
第五节 隐马尔可夫模型
一、马尔可夫及隐马尔可夫模型
二、隐马尔可夫模型的数学描述
三、隐马尔可夫模型的三个基本问题及解决方案
1、评估问题及前向、后向算法 2、解码问题及Viterbi算法 3、学习问题及Baum-Welch算法
小样本多变量时间序列
小样本多变量时间序列《探索小样本多变量时间序列的奇妙世界》嘿，你知道小样本多变量时间序列吗？我感觉这就像是一个神秘的宝藏，藏着好多好多有趣的秘密呢！我第一次听到这个词的时候，脑袋里就像一团乱麻。
这都是些啥呀？听起来就很复杂。
不过，我可不会轻易被吓倒，就像勇敢的探险家不会被未知的丛林吓退一样。
咱们先来说说什么是时间序列吧。
我觉得时间序列就像是一条长长的线，线上串着好多珠子。
每个珠子呢，就是一个时间点上发生的事情。
比如说，每天早上我量的体温，把这些体温按照时间顺序排起来，那就是一个时间序列啦。
那多变量是啥呢？就好比我不光记录体温，还记录我每天吃了多少东西，喝了多少水，这些不同的东西放在一起，就是多变量啦。
那小样本呢？这就有点像我只记录了一个星期的这些数据，数据不是很多，这就是小样本喽。
我跟我的小伙伴们说起这个小样本多变量时间序列的时候，可有意思了。
我的小伙伴小明就说：“哎呀，这听起来好难啊，就像要在一堆乱石头里找到一颗钻石一样。
”我就跟他说：“可不是呢，但是只要我们耐心找，肯定能找到宝贝的。
”我还有个小伙伴小红，她特别聪明。
她说：“我觉得这就像是在一个小花园里，种着好多不同的花，每朵花代表一个变量，我们要观察这些花在短时间内的生长变化呢。
”我听了就觉得她这个比喻特别好。
那这个小样本多变量时间序列有啥用呢？这可多啦！比如说医生看病的时候。
医生可能只从一个病人那里得到了几天的检查数据，像血压、心跳、血液里各种成分的含量，这些数据就是小样本多变量时间序列。
医生要从这些数据里看出病人身体的变化趋势，是变好了还是变坏了。
这就像是侦探从一点点小线索里找到真相一样，可不容易啦。
要是医生能很好地理解这个小样本多变量时间序列，就能更快更准地治病救人呢。
再说说气象学家吧。
他们要预测天气，但是有时候能得到的气象数据也是有限的，像温度、湿度、风速这些数据可能只有一小段时间的记录。
他们就要从这些小样本多变量时间序列里找出规律。
实验二 萌发小麦水溶性蛋白含量测定预习报告
生物化学实验预习报告实验二酶活力测定方法的研究（2）——萌发小麦水溶性蛋白含量测定一、研究背景酶比活力（性）是指在特定条件下，单位重量（mg）蛋白质（或RNA）所具有的酶活力单位数。
比活力（Specific Activity）是酶纯度的量度，一般用IU/mg蛋白质来表示，通常酶的比活力越高，酶就越纯。
人们利用比活力的大小来比较酶制剂中单位质量蛋白质的催化能力，作为酶纯度高低的一个重要指标。
在实验一中，我们学习并掌握了蛋白质含量的基本测定方法及分析，实验二的第1部分我们又测定了酶的活力，学习了定量检测某种酶的策略和方法。
在本次实验中，我们依然通过分光光度法测定蛋白质的含量，结合酶活力的测定结果，便可得出酶的比活力，从而对特定生物样品的单位质量蛋白质中特定酶的催化能力有一个初步的认识。
二、研究目标1.进一步熟练使用分光光度法测定蛋白质浓度；2.掌握酶比活力测定的一般思路及方法；3.测定萌发小麦α-淀粉酶与β-淀粉酶的比活力。
三、研究策略首先测定出α-淀粉酶与β-淀粉酶的活性（实验二第1部分已测），然后采用Folin-酚法测定出水溶性蛋白的总含量，通过计算便可分别得出α-淀粉酶与β-淀粉酶的比活力。
四、研究方案与可行性分析1.研究方案（1）酶的获取材料为实验二第1部分所取萌发的小麦种子研磨浸提得到初始酶液。
（2）α-淀粉酶与β-淀粉酶活力测定实验二第1部分已经完成。
（3）水溶性蛋白总量测定采用Folin-酚法测定水溶性蛋白的总含量。
首先配制一系列浓度由小到大的标准溶液，测定其吸光度值，从而绘制出标准曲线。
随后测定初始酶液的吸光度值，从标准曲线上即可读出初始酶液中蛋白质含量。
（4）酶比活力的计算酶的比活力（U/mg）＝酶活力（U/mL）/ 蛋白浓度（mg/mL）2.可行性分析就实验本身而言，通过测定酶活力以及总蛋白含量计算酶的比活，方案合理，简便易行，具有可操作性；实验材料（萌发小麦种子）可在实验室获得，Folin-酚试剂甲和乙、分光光度计实验室均可提供；实验所用时间约为4h（下文会粗略计算），可在规定时间内完成，故时间上有可行性。
2023年人教版数学三年级上册估算说课(推荐2篇)
人教版数学三年级上册估算说课（推荐２篇）〖人教版数学三年级上册估算说课第【1】篇〗4 估算一课时说教学内容估算。
(教材第15~18页)说教学过程1.学习估算的一般方法,能结合具体情境进行加、减法估算。
2.逐步培养学生的估算意识和能力。
说重点难点重点:能结合具体情境进行加、减法估算。
难点:逐步培养学生的估算意识和能力。
教具学具课件。
说教学过程一创设情境，激趣导入师:同学们,从这幅图中你了解到哪些信息(课件出示:教材第15页主题图)生1:我知道了巨幕影院有441个座位。
生2:我知道了一到三年级来了223人,四到六年级来了239人。
师:问题是什么呢生:六个年级的学生同时看巨幕电影坐得下吗师:这就是我们今天要重点研究的问题。
【设计意图:引导学生完成“阅读与理解”,了解主题图中的信息和要解决的问题,明确说学习目标】二探究体验，经历过程师:要解决这个问题,需要利用哪些信息呢在小组里交流你的想法。
学生在小组里讨论交流各自的想法;教师巡视了解情况。
组织学生交流汇报,学生可能会说:生1:要想知道六个年级的学生同时看巨幕电影能否坐得下,就要先求出六个年级的总人数,即223+239得多少。
生2:223大于200,239也大于200,223+239一定大于400,但还是不能确定是否大于441。
生3:把223看成220,把239看成230,我们运用所学知识就比较容易算出220+230=450,应该是坐不下。
生4:223>220,239>230,220+230=450,223+239一定大于450,所以坐不下。
生5:223接近220,239接近240,这样220+240=460,所以坐不下。
生6:在计算223+239时,我们可以从223中拿出1,这样就可以看作222;把刚才拿出的1放在239中就成了240,这样222+240=462,说明六个年级是462人,比座位总数441多,所以坐不下这么多同学。
……只要学生讲解估算方法合乎情理就要给予肯定。
生本教育下数学探究性学习的培养
生本教育下数学探究性学习的培养
王海艳
【期刊名称】《试题与研究(教学论坛)》
【年(卷),期】2012(000)017
【摘要】探究性学习作为一种有效的学习方式，在中学新课程标准和新教材中被积极倡导。
它强调课堂上要为学生提供良好的探究空间，要注意培养学生的实践能力、分析问题和解决问题的能力。
【总页数】1页(P59-59)
【作者】王海艳
【作者单位】河南省郑州市107中学
【正文语种】中文
【中图分类】G442
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5.生本教育下小学生数学学习力的培养 [J], 姚晔
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疲劳极限小样本评估方法
疲劳极限小样本评估方法
张继旺;鲁连涛;张艳斌;张卫华
【期刊名称】《哈尔滨工程大学学报》
【年(卷),期】2010(031)003
【摘要】为了能够以少量的疲劳实验数据推定均值S-N曲线同时更好地评估材料疲劳极限,提出了使用小样本数据评估疲劳极限的方法.基于JSME建议的小样本疲劳实验方法获得14个应力-寿命数据;假设在不同的寿命下疲劳强度的分布与寿命无关且近似相同.基于线性累积损伤原理,将S-N曲线中折断点的应力数据等效换算为一组应力,根据换算后的应力值确定均值S-N曲线的最佳转折点寿命Nc后获得了均值S-N曲线和疲劳极限的分布.疲劳极限的评估结果表明,所提方法的评估结果与JSME建议的方法相比具有更高的置信度,因此该方法能更好地对小样本数据下的疲劳极限进行评估.
【总页数】4页(P336-339)
【作者】张继旺;鲁连涛;张艳斌;张卫华
【作者单位】西南交通大学,牵引动力国家重点实验室,四川,成都,610031;西南交通大学,牵引动力国家重点实验室,四川,成都,610031;立命馆大学研究生院,日本滋贺县草津市,5258577;西南交通大学,牵引动力国家重点实验室,四川,成都,610031
【正文语种】中文
【中图分类】O346.1
【相关文献】
1.基于小样本试验数据再入偏差折合及评估方法研究 [J], 严东升;贾平会;郭珂;秦绪国;唐林卡
2.一种小样本数据条件下的可靠性评估方法 [J], 李政仪;邱春荣;宫二玲
3.估计构件疲劳极限的Bayes极小样本方法 [J], 施剑玮;姚卫星
4.确定疲劳极限的极小样本方法 [J], 傅惠民;殷刚
5.FBG应变传感器应力疲劳极限传感寿命评估方法 [J], 舒岳阶;吴俊;周世良;周远航
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《测量物质的密度》课件 (公开课获奖)2022年人教版 (3)
④ 砝码放回砝码盒，游码移回零刻线。
想想做做
1. 用天平称一个塑料瓶的质量，然后将其剪碎再
放到天平上称，比较这个物体在形状变化前后的质量。
2. 称量一小杯水与一小匙白糖的总质量，然后把
白糖溶于水，再称糖水的质量。比较两次称量的结果。
通过以上两个实验，你能得出什么结论？
2. 装有冰块的带盖玻璃杯
容器内的冰全部融化成水，形态变了，它的质量变
不变？
2. 质量是物体的固有属性
只要物体中含有物质的多少不变，它的质量就不变，
可见物体的质量不随物体的形状、位置、状态的改变而
改变。
3. 质量的单位
国际单位：千克，符号是 kg。
小资料
国际千克原器
最初，4 ℃ 时，1 000 cm3 蒸馏水的质量为 1 千克；
课桌
铁锤
讲台
铁钉
一、质量
讲台、课桌、铁锤、铁钉物理学中称为物体，组成
这些物体的木材、铁叫做 “物质”。
由上面的观察得出：讲台、课桌含有木材的多少不
同；铁锤、铁钉含铁的多少也不同。
1. 定义
物体含物质的多少叫做质量。符号 m。
想想做做
1. 一个牙膏皮
将它卷起来，形状变了，它的质量变不变？将它从
深圳带到北京，位置变了，它的质量变不变？
F. 移动平衡螺母使横梁平衡；
G. 用瓶和酒精的质量减去瓶的质量，得出酒精的质量。
______________________________________________
(1) 请你将小红遗漏的步骤补充完整。
(2) 将正确步骤按顺序排列:D_________________。
机器学习面临的挑战_张长水
中国科学院学部科学与技术前沿论坛信号与信息处理专刊中国科学:信息科学2013年第43卷第12期:1612–1623 机器学习面临的挑战张长水清华大学自动化系,智能科学与技术国家重点实验室,清华信息科学与技术国家实验室(筹),北京100084E-mail:zcs@收稿日期:2013–06–20;接受日期:2013–11–13国家重点基础研究发展计划(批准号:2013CB329503)和国家自然科学基金(批准号:91120301,61075004)资助项目摘要该文讨论了机器学习目前面临的几个挑战,包括:高维特征空间和数据量问题,大数据量的计算困难,寻求最优解的困难和可解释性差等问题.然后针对当前很多人关心的几个重要问题,例如大数据问题,深度学习,概率图模型等做了分析,以引起深入思考.关键词机器学习深度学习概率图模型大数据优化问题1引言过去的二十多年的时间里,机器学习的研究得到了快速发展,取得了一系列令人瞩目的研究成果,同时也面临很多的挑战.我们需要对机器学习的现状和面临的挑战进行探讨和梳理,以引起更深入的思考.2机器学习面临的挑战虽然机器学习取得了令人瞩目的成果,但是仍然面临很多困难和问题.下面列举其中的一些问题.2.1高维特征空间与样本数的不足在很多实际应用问题中,得到的特征维数是比较高的,有的甚至是非常高的.例如,在图像识别中如果提取SIFT 特征,特征维数是128维,如果提取其他特征,维数也往往是几十维,或者几百维.还有,在文本分类问题中,如果把每一个单词当作一个特征,特征的维数可能是几千维,或者上万维,这依赖于所使用的字典大小.下面以概率密度函数的估计为例讨论特征维数和所需要的样本之间的关系.对于一维的概率密度函数估计来说,通常在具有几十个以上的样本时可以得到一个比较好的函数估计,这是因为在每一个点附近应该有一定量的样本(也就是说,数据要具有一定的密度)才能得到好的估计结果.我们假设至少需要10个样本,这是一个保守的数字.如果要估计的是一个二维概率密度函数,就需要把二维空间等分成一些小网格,需要每一个小网格中有足够多的样本.因此,可能需要102=100个样本.当维数增加的时候,空间中小的格子的数量随维数的增加而指数上升.假设维数为d ,需要的样本数是10d .中国科学:信息科学第43卷第12期按照这种方法计算,在图像识别问题中,至少需要10100个样本,而在文本分类中,需要101000个以上的样本.可我们知道,这是不可能的一件事情.由于样本数不足导致了高维数据学习的困难,这个现象被称作“维数灾难”.维数灾难的核心问题是,高维函数实事上远比低维函数复杂,而我们对其还没有有效的方法进行分析.利用具体分类问题的先验知识,或者利用得到的训练数据,可能在一定程度上减少维数灾难带来的困难.例如,如果知道两组特征x和y之间是独立的,那么就有p(x,y)=p(x)p(y).(1)因此,对于p(x,y)的估计就可以通过分别对p(x)和p(y)估计来完成.由于单独的x或y的维数要小于它们联合在一起的(x,y)的维数,因此,所需要的样本数就会少很多.概率图模型[1]研究的就是如何利用随机变量之间的条件独立性对问题建模、学习、推理的理论、算法和应用.概率图模型在解决高维样本学习方面有很多贡献.另外,对实际问题中的数据分析表明,大量的实际问题的高维数据实际上嵌入在一个低维的流形上[2,3],也就是说,数据并没有充满整个高维空间.其主要原因就是各个特征之间存在很强的相关性.因此,实际上并不需要那么多的数据来估计概率密度函数.尽管如此,目前的研究表明,图像数据的本质维数至少有几十维,这对样本数的需求还是非常大的.上面讨论的维数对样本量的需求是以非参数概率密度函数估计为例.实际上,维数灾难不仅仅出现在概率密度函数的估计中,也存在于其他的学习问题中.上面谈到的特征独立和流形分布的知识同样有助于缓解在其他学习问题中遇到的维数灾难困难.2.2寻找最优解的困难目前很多的机器学习研究沿着这样的思路进行:把要解决的问题形式化为一个目标函数,然后通过优化这个目标函数达到对数据学习的目的.例如:支持向量机就是把要解决的两类分类问题形式化为最小化如下目标函数:f(w)=12w T w+CN∑i=1L(w,x i,y i).(2)其中x i,y i(i=1,...,N)是样本的特征和标签,N是样本个数,w是线性分类器的权向量,L是损失函数,C是折衷系数.当L是二次,或者一次函数时,函数f是一个凸函数,存在一个极值,可以通过凸优化算法寻优.我们要解决的实际问题非常复杂,将其形式化后的目标函数也非常复杂,往往在目前还不存在一个有效的算法能找到这样复杂目标函数的最优值.因此,需要通过一些优化技术寻找次优值.这样做通常有两个方面的问题存在,一个是所使用的优化技术可能非常复杂费时,效率很低;另一个是得到的局部极值可能距离我们希望的解很远,不能满足要求.机器学习领域中有一些优化问题具有一些特殊性.因此,有一些研究工作集中在如何求解这些优化问题以及分析所得到的解的性能分析.但是,为了解决机器学习领域的问题,研究针对性的有效优化算法是必要的.由于求解全局最优是非常困难的,所以,通常人们只是采用简单的局部极值求解算法,例如梯度下降方法.采用局部极值算法时,当算法的初值不同,得到的解也不同.而要优化的函数往往有非常多1613张长水:机器学习面临的挑战(可能成千上万,或者更多)的局部极值,通过算法得到的解只是其中一个.我们会关心下面的问题:这么多的局部极值都是我们所希望的解吗?如果不是,其中哪些局部极值是?如何得到这些解?另外,在对要解决的问题建模时,目标函数有时候只是一种“近似”的建模.例如:把要解决的问题形式化成优化下面的函数:f(w)=L(w)+C×r(w).(3)其中L(w)是损失函数,r(w)是正则项,C是折衷系数.目前经常使用的正则项有很多,例如:光滑性正则函数,稀疏性正则函数,函数复杂性正则函数.光滑性正则函数假设函数具有光滑性质;稀疏性正则函数假设要学习的模型具有稀疏性;函数复杂性正则函数则要求要学习的函数不能太复杂.这些正则函数的使用基础是假定所要研究的问题满足这样的条件.但是实际问题是否满足,在什么程度上满足这样的条件,我们并不知道.目标函数的这种“近似”性质,需要考虑下面这些问题,一定需要求解目标函数的全局最优值吗?局部极值(全部局部极值都)能满足要求吗?2.3可解释性差从上文的讨论中可知,机器学习领域里要解决的问题很难用一个容易优化的函数来建模.对于一个实际问题,可以构建不同的目标函数来表示要解决的同一个问题.这样,也就会得到很多不同的解.机器学习的另一个问题是得到的模型的可解释性差.可解释性是和实际应用密切相关的.机器学习在解决一些具体的问题时,需要领域的专家能够理解模型,能够理解“为什么”这个模型能够对未知样本做预测.例如,在分子生物学的蛋白质结构分析中,一个只在输入输出意义下对数据是正确的模型对于分子生物学家还远远不够.他们需要获得的模型在分子生物学意义下可解释.同时,由于所提供的训练数据是不充分的,机器学习还需要为他们提供进一步工作的线索和可能.他们需要的是可解释的数据理解工具或工具集.机器学习应该考虑模型对问题世界的可解释性.机器学习一直以来所遵循的“输入输出满足”原则对某些问题而言可能是远远不够了.正如上文所讨论的,在求解机器学习问题时可能得到多个解,如果使用“输入输出满足”原则,可能建立的多个模型获得多个解,则需要以对问题世界可解释性来分辨其优劣.大数据时代一书[4]强调了在大数据时代相关关系的发现和使用更为重要,而不应该那么追求因果关系.我认为,在某些商业领域他们这样做是对的.但是当我们关注科学问题时,情况就会不同.寻根溯源,或者说追求因果关系是科学研究的一个动力.关于因果关系和相关关系,马颂德老师给了意见:“因果关系是一个相对的概念”.对此的一个解释是:“牛顿看到苹果掉在地上,发现了万有引力定理,可以说发现了苹果掉在地上的因果关系.但也可以说,这是个相关关系,因为它没有说明万物之间为什么有引力.”可以说,大数据时代一书更强调相关关系,而我们的科学研究更强调因果性.就机器学习而言,因不同的应用问题不同,对因果关系的需求程度也是不同的.对于更商业化的应用问题,即在输入输出意义下对数据是正确的,可预测性非常重要.而对于更基础的科学研究问题而言,可解释性就更为重要.2.4大数据量的计算这里讨论的是数据量这样一个问题,而不是大数据时代一书中谈到的大数据问题.下文会讨论大数据问题.1614中国科学:信息科学第43卷第12期数据量大是机器学习在应用阶段面临的重要问题.实际上,在机器学习领域近些年一直关注这个问题,被称之为“大规模数据的学习”(large scale data learning,或big learning).在过去的十几年中,人们关注的更多的是好的机器学习算法的设计,学习算法的性能分析等,我们统称为学习理论和学习方法.这是因为当时有太多的问题需要研究和解决,而机器学习的突飞猛进,吸引了大部分研究人员的注意力,很多人沉浸在机器学习的理论方法研究的喜悦中.而当学习理论和学习方法都已经建立,几个有代表性的学习算法在实际问题中成功应用后,大规模数据的学习开始成为了一个受到关注的问题.大规模数据的学习之所以在近几年才开始受到关注,主要是因为实际中数据量很大.而十几年来发展起来的很多学习算法面临的一个尴尬就是:都很难用于大数据的学习,主要的问题是时间复杂性和空间复杂性.例如:当训练数据超过10000时,支持向量机算法代码(libsvm)因为内存不够而无法在一台普通的台式机上运行,即使扩大内存后,也需要几个小时才能完成训练.因此,不能想象训练数据是十万、百万量级下的支持向量机的学习(而libsvm计算复杂度是样本量的平方).类似的情况也出现在其他的一些机器学习算法中,如:EM算法、主成分分析、线性判别、聚类算法.因此,出现了一些工作来解决这个问题.其基本思路有下面几个:•快速算法.即与原算法等价的快速算法,类似于为傅里叶变换找到快速傅里叶变换的工作.这样的工作无疑是重要的,但是其存在加速极限.•近似算法.不是所有的算法都可以很容易找到和原算法等价的非常快速的算法.因为要求速度快,因此就考虑在牺牲很少的精确性的情况下寻找非常快速的(例如线性的,或者是亚线性的)算法.在这里牺牲精确度是很有必要.机器学习很多年以来一直在追求学习模型的泛化能力,但是,模型的泛化能力取决于很多因素,而不仅仅是学习算法.当样本数很大的时候,其带来的泛化能力的提高往往更有意义.而对于一些聚类问题而言,聚类问题通常只是用于所研究问题的一个阶段,其精度并没有那么重要.因此,这里牺牲精度就是一个自然的选择.当然,近似算法的设计也是存在加速极限.•增量学习和在线学习(incremental learning,online learning).这两种学习方式是在一些应用条件具备的情况下进行大数据量学习的一个解决方案.当需要解决的实际问题的数据是序贯到达的,就可以考虑增量学习和在线学习.增量学习和在线学习考虑的是,当新的样本到达时,是否可以对已经学习到的模型进行小的调整而达到学习的目的.这里的小意味着少的计算量.和增量学习一个重要的不同在于,在线学习要求的“小的调整”能够实时完成.有些算法本身的性质决定了可以比较容易设计出其增量学习算法,例如:感知器学习算法、EM算法等.而有的算法则难度更大些,例如:支持向量机、主成分分析.增量学习和在线学习近些年受到重视,这方面有些优秀的工作发表.•并行算法.利用更多的计算资源以解决大数据的学习问题.人们考虑过把机器学习算法进行各种并行方案的执行.例如:单机多核并行、GPU方案、多服务器方案等.一些大的计算机公司更关注这方面的工作.例如:有计算机公司曾设法把主成分分析、高斯混合模型的学习算法在1万台服务器上并行实现.这个的工作思路无疑是诱人的.但是由于通讯开销,各个计算单元之间的同步等问题的存在,并行算法这个方向的工作并没有那么理想的进展.其并行算法的计算能力并不能和所利用的服务器数量呈线性关系,甚至亚线性关系也达不到.更多的情况是,当服务器达到一定数量后,计算能力几乎不再增长,见图1.当然,已经有研究者着手解决这个问题.在大规模数据的计算方面有一些很好的研究工作发表.有些研究工作解决的问题非常吸引人,例如:如果训练数据不能一次放到内存怎么办?有些算法的加速结果很诱人.例如:把最大间隔聚类算法的原算法(计算复杂度O(n7),n是样本数)加速到O(sn)[5],s是高维数据的稀疏度.1615张长水:机器学习面临的挑战图1当前的机器学习算法能够学习的数据量和并行机器数量的关系.横轴表示并行机器的数据,纵轴表示可以处理的数据量.理想情况下,这是一个线性关系x=y,但实际上是另一曲线,即机器数目到达一定量后,可以处理的数据量几乎不再增长Figure1Relation between data handling capacity and number of parallel unit in a parallel machine learning system recently.In ideal conditions,it follows a linear relationship x=y,but actually the data-handling capacity hardly increases when parallel units achieve a certain number值得说明的是,并非数据量一定要非常大才叫做大数据的学习问题.从算法角度看,只要数据量大,解空间(模型空间、参数空间)就极其大.因此,做机器学习研究的人对大数据的体会更深,压力更大.3几个重要问题除了上面讨论的机器学习面临的挑战外,下面一些问题也很重要.3.1大数据大数据是当前一个热点问题[4].大数据涉及很多方面的研究,这包括:数据的获取、传输、存储、分析等.这里主要讨论大数据给机器学习的挑战和机遇.这里的所说的大数据主要是针对由于互联网等技术的发展而出现的大数据问题,而不仅仅是指数据量比较大(大数据量的学习已经在前面讨论过了).这里的“大数据”一词代表了:数据多,不够精确,数据混杂,自然产生等特点,这些都在文献[4]中做了总结.大数据给机器学习带来的问题不仅仅是因为数据量大而计算上非常困难,其带来的更大的困难在于:数据可能是在不同的服务器上获取的,这些分布在不同服务器上的数据之间存在某些联系,但是基本上不满足同分布的假设,而我们也不可能把所有数据集中起来进行处理和学习.经典的机器学习理论和算法要求数据是独立同分布的.当这个条件不满足时,这时我们的学习模型和学习算法怎么办?是修改算法从这些数据中学习,还是整理数据以适应目前的学习算法?这些服务器上的数据之间的关系如何建模和分析?另外,我们已经知道,在网络上获取的很多数据的分布通常会随着时间的推移发生变化(称之为演化数据,在网络的论坛中称之为概念漂移),这时我们的学习模型和学习算法怎么办?1616中国科学:信息科学第43卷第12期在数据分布发生变化时,数据的独立同分布的假设也不再满足,这时还有什么数学性质可以满足?如果不满足任何的数据性质或者可以利用的数学性质很少,其依赖的数学理论是什么?如何确定给出的模型和算法是可靠的,而不仅仅是实验室里的算法游戏呢?大数据除了给机器学习带来了计算上的困难和挑战外,也带来了一些好处.其中一个好处体现在数据多了以后,呈现出小数据情况下没有呈现出的现象,这被称之为“涌现”(emergence).实际上,1990年后曾经有几年人们很集中的研究过这个问题.人们发现:“微观”地了解每一个个体,并不能预测“宏观”的整体行为.例如:我们知道每个水分子的运动规律和运动方程,但是你无法知道水的沸腾是什么样子,沸腾的水是“涌现”出来的现象.在应用领域,研究人员曾经仅仅使用三条规则来描述一只鸟的飞行.这样当一群鸟的每一个个体都仅仅遵循这三条规则飞行时,就“涌现”出看到过的鸟在天空翱翔的景象.“涌现”一词很生动表达了这一含义.人们也做过很多类似的实验证明了这一点.因此,出现了被称之为群体智能(collective intelligence,wisdom of the crowd)这样的术语.当然,机器学习研究领域对此研究不多.大数据的另一个好处是:在某些应用条件下,数据变得稠密了.多年以来,因为很多众所周知的原因机器学习一直在研究小样本的学习问题.在实际中,分类器性能不够好的一个原因就是样本太少.理论上,我们知道在样本数趋于无穷的时候,很多算法具有很多良好的性质.实践中也有这样的体会,当样本数很多时,使用简单的模型往往能够取得好的泛化性能.而在大数据时代,当样本数量很大的时候,在样本空间的某些区域会出现稠密的现象,这些稠密的数据给分类器设计实际上提供了很多的信息.因此,在这些局部稠密区域,分类器的性能有可能接近理论上的极限性能.大数据的再一个好处是:大数据使得样本空间原来“空旷”的区域出现了样本,原来“稀疏”的区域变得不再稀疏,这在很大程度上为提高分类器性能提供了很好的数据基础.直观地说,就是数据本身的多样性能够更多的展现出来.例如:在语音识别问题中,大数据情况下,人们各种的发音习惯才能更多地体现出来;在图像识别中,大数据情况下,物体在不同情况(变形、光照、背景等变化)下的外观表现才更丰富.而这些数据的缺失很难通过建模和学习算法弥补,同时,这些数据也很难(可以说是不可能)通过专家、算法设计人员的设计来获取.因此数据产生的自发性就很重要.正是基于上面的原因,很多从事语音识别的研究人员希望在尽可能多的数据上进行训练:从几个小时,到几十个小时,到几百个小时,乃至几万个小时的语音数据;计算机视觉的研究人员也在尽可能多的收集和标注数据:从几万,到几十万,到Fei-Fei Li的八千万图像数据[6],到几百亿乃至几千亿的语音数据.八千万图像的ImageNet的建立是一个了不起的工作,然而这些数据对于计算机视觉的任务还远远不够.而事实上,Hinton在使用ImageNet图像进行物体识别[7]训练时,把每张图像进行了很多微小的变换(旋转、光照变化等)从而生成了比原图像多几倍,十几倍的训练数据情况下,识别率又提高了几个百分点.这充分说明了我们的训练数据在通常情况下还很不够.大数据时代数据的自发性导致了数据本身的不精确性.不精确意味着数据有错误.和传统的精确标注的数据相比,不精确是一个大问题.而实际上,对于不精确性的一个补偿就是大量的数据,由于数据量的巨大,这一问题变得没有那么严重,因为其中还有很多高质量的数据.在机器学习领域几乎没有对这种数据的不精确性做过工作.可能是因为统计机器学习方法已经对噪声进行了建模,这噪声也可以包含数据的不精确性.另外,针对某些实际应用中的不精确性很难建模,所以分析算法的性能就太困难.相比机器学习领域,数据挖掘领域对此有过一些研究工作.这些研究工作讨论了当标注数据存在错误时,是否能够构建好的分类器.基本结论是:当大部分标注数据是正确的时候,少数(小于50%)1617张长水:机器学习面临的挑战的错误标注样本对分类器的影响不大,错误标注数据的比例越小,分类器的准确性越高[8].当然,如果大部分标注样本存在错误时怎么办?对于某些具体的应用问题,当数据量很大的时候,可以有针对性地设计算法解决这个问题.我们曾经考虑一种特殊情况,在这种情况下,即使大部分标注数据是错误的,仍然可以设计出好的分类器[9].看起来不精确性对机器学习是个不利的方面,而实际上,它并非全是坏处.例如:在互联网上搜索时,百度和google会给出一些检索结果.当用户看到这些结果时,会点击其中的一条,然后也许会再点击另外一条.这些点击信息告诉我们,用户点击的第一条可能不是他要找的网页,或者第二条让他更满意.这些点击信息虽然没有明确做好网页和查询数据之间的标注,但是告诉我们一些可能的信息.这样的数据如果足够多,就有利用价值.一些研究组报告说,这些“弱标注”数据给他们的系统提供了很多有用的信息,而改进了他们的系统.混杂性是大数据的另一个特性,是因为数据是自发生成的而带来的一个特性.混杂性给我们提出的一个课题就是要把这些数据进行分离和整理,从而为进一步的机器学习做准备.这个过程是数据挖掘要完成的任务.3.2深度学习在上个世纪八十年代和九十年代,反向传播算法(BP算法)的出现使得人工神经网络的研究东山再起,得到了很大的重视和快速发展.然而经过几年的快速发展后,又迅速进入研究的低谷.2006年Hilton发现了深层神经网络的学习算法[10].这之后,人工神经网络又逐渐得到了重视,成为近年来的研究热点.人工神经网络的这次东山又起,以一个新的面貌出现:深度学习.这里的深度指网络的层数多.二十年前的神经网络研究的大多是三层的神经网络:一个输入层,一个隐含层,一个输出层.反向传播算法的出现让多层神经网络的学习成为可能.当时出现了很多令人振奋的研究成果,其中一个就是关于多层神经网络的表达能力的结果[11]:只含有一个隐层的前馈网络是一个通用的函数逼近器,在一定条件下,它可以逼近任何一个连续函数.这个结果说明有一个隐层的前馈网络对于表达非线性函数来说已经足够,当然这并不说明一个隐层是最好的.也有研究结果表明,要逼近相同输入维数的函数,两个隐层的网路可能比单个隐层的网络所需隐单元数要少得多.尽管如此,因学习算法不令人满意,很少有人使用两层以上的神经网络结构.大量的研究表明,反向传播算法严重过学习(overfitting).毫无疑问,反向传播算法是一个贪婪优化算法,其收敛到目标函数的一个局部极值.而目标函数是一个非凸的复杂的目标函数,存在大量的局部极值.看起来,其中很多的局部极值不是我们想要的结果,而我们又无法提前选择一个好的初值通过反向传播算法得到理想的局部极值.样本量太少也是导致神经网络严重过学习的一个重要原因.当时人们没有使用那么多样本有很多原因.一个是获取足够的样本的代价太高,另外,计算能力的不足也限制了人们对于大样本量学习的探索.因此,探讨一个以上的隐含层的学习的研究工作非常少,发表的一些研究工作也不让人乐观.而这次深度学习的出现是通过逐层学习的方式解决了多个隐含层神经网络的初值选择问题.图2给出的是一个具有三个隐含层的逐层监督学习示意图.不仅如此,研究工作表明,非监督数据在多个隐含层神经网络的初值学习中也起到了很重要的作用.这是一个很有意思的结果.在监督学习中,需要具有样本标号的监督数据.然而,获取大量标注的样本的代价过于昂贵.例如:语音信号数据库、图像数据库的建立工作都说明了这一点.但是,如果不要求数据是监督的,其数据获取代价就小得多.例如:获取大量的语音信号较为容易,因为每个人每天要说很多话,也可以从电视、广播中得到这些语音1618。
结合多尺度特征与掩码图网络的小样本学习
结合多尺度特征与掩码图网络的小样本学习董博文;汪荣贵;杨娟;薛丽霞【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2022(58)16【摘要】对样本所含信息的提取能力决定网络模型进行小样本分类的效果,为了进一步提高模型挖掘信息的能力,提出一种结合多尺度特征与掩码图网络的小样本学习方法。
设计由1×1卷积、全局平均池化和跳跃连接组成的最小残差神经网络块,与卷积块拼接成特征提取器,以提取样本不同尺度的特征,并通过注意力机制将不同尺度特征融合;使用融合的多尺度特征构建包含结点与边特征的图神经网络,并在其中加入一个元学习器(meta-learner)用于生成边的掩码,通过筛选边特征来指导图结点聚类与更新,进一步强化样本特征;通过特征贡献度和互斥损失改进类在嵌入空间表达特征的求解过程,提升模型度量学习能力。
在MiniImagenet数据集上,该方法1-shot准确率为61.4%,5-shot准确率为78.6%,分别超过传统度量学习方法12.0个百分点与10.4个百分点;在Cifar-100数据集上分别提升9.7个百分点和6.0个百分点。
该方法有效提升了小样本学习场景下的模型分类准确率。
【总页数】12页(P111-122)【作者】董博文;汪荣贵;杨娟;薛丽霞【作者单位】合肥工业大学计算机与信息学院【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于小波尺度图重分配的轴承瞬态特征检测与提取2.一种结合多尺度特征图和环型关系推理的场景图生成模型3.广义精细复合多尺度样本熵与流形学习相结合的滚动轴承故障诊断方法4.面向小样本SAR图像识别的自注意力多尺度特征融合网络5.结合多尺度特征学习与特征对齐的行人重识别因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
学生实验分析报告
学生实验分析报告学生实验报告实验课程名称《spss统计分析基础教程》开课实验室管理教学示范中心实验室学院管理年级 XX 专业班信管2班学生姓名蔡明月学号开课时间XX 至 XX 学年第一学期试验1：数据文件管理通过本试验项目，使学生理解并掌握SPSS软件包有关数据文件创建和整理的基本操作，学习如何将收集到的数据输入计算机，建成一个正确的SPSS数据文件，并掌握如何对原始数据文件进行整理，包括数据查询，数据修改、删除，数据的排序等等。
某航空公司38名职员性别和工资情况的调查数据，如表所示，试在SPSS中进行如下操作：将数据输入到SPSS的数据编辑窗口中，将gender定义为字符型变量，将salary定义为数值型变量，并保存数据文件，命名为“试验”。
插入一个变量income，定义为数值型变量。
将数据文件按性别分组查找工资大于40000美元的职工当工资大于40000美元时，职工的奖金是工资的20％；当工资小于40000美元时，职工的奖金是工资的10%，假设实际收入＝工资＋奖金，计算所有职工的实际收入，并添加到income变量中。
选择菜单【文件】→【新建】→【数据】。
单击左下角【变量视窗】标签进入变量视图界面，根据试验的设计定义每个变量类型。
变量定义完成以后，单击【数据视窗】标签进入数据视窗界面，将每个具体的变量值录入数据库单元格内。
【文件】→【保存】或者【文件】→【另存为】点击变量视图，新设定inconme变量，类型为数值。
选择菜单【数据】→【分割文件】。
选择拆分数据后，输出结果的排列方式，该对话框提供了3种方式：对全部观测进行分析，不进行拆分；在输出结果种将各组的分析结果放在一起进行比较；按组排列输出结果，即单独显示每一分组的分析结果。
选择分组变量，选择数据的排序方式，单击ok按钮，执行操作【数据】→【选择个案】→【如果】→【salary>40000】.(5) 【转换】→【计算变量】目标变量为income，综合如果和数字表达式设计income。
湘教小学音乐四下《10叮铃铃》PPT课件
为啥总是听懂了， 但不会做，做不好？
高效学习模型-内外脑 模型
2
内 脑 -思 考 内 化
思 维 导 图 &超 级 记 忆 法 &费 曼 学 习 法
1
外 脑 -体 系 优
化
知 识 体 系 &笔 记 体 系
内外脑高效学习模型
超级记 忆法
超级记忆法-记忆 规律
1.实践是检验真理的唯一标准。前面你可能觉得自己学的都还不 错， 那么最后这步帮你再次验证，也帮你进一步加深理解；
2. 把你学到的内容分享给别人； 3. 如果别人通过你的语言能比较容易的理解，说明你掌握的还不错； 4. 如果你觉得费了九牛二虎之力，别人却依然搞不懂， 除去语言表达等方面的问题，很大的原因是你自己还没搞清楚这个知识；
费曼学习法--
实操
第五步 反思总结
（五） 反 思 总 结
1. 反思你前面哪个步骤停留时间最长 ；
2. 总结是什么原因造成的
（是之前相关知识基础不牢固 还是这次的某个概念自己理解错了）； 3.反思你思考的时候在哪里卡住了， 着重这个地方，再次理解。
曼学习法--
实操
第六步 实践检验
（六） 实 践 检 验
小案例—哪个
是你
忙忙叨叨，起早贪黑，
上课认真，笔记认真， 就是成绩不咋地……
小A
好像天天在玩， 上课没事儿还调皮气老师， 笔记有时让人看不懂，
但一考试就挺好…… 小B
目录
/contents
1. 什么是学习力
2. 高效学习模 型
3. 超级记忆法
4. 费曼学习法
什么是学 习力
什么是学习力-你遇到这些问 题了吗