LMS概念
第16章信息管理系统 LMS
③ 利用先进技术实现信息的高速传递。例如,应用射频技术 (Radio Frequency,RF)来进行物料跟踪、运载工具和货架识 别等。在需要频繁改变数据内容的场合,通过便携式数据终端 (PDT)随时通过RF技术把客户产品清单、发票、发运标签、 该地所存产品代码和数量等数据传送到计算机管理系统。
18
2.物流的分类 按照作用分类 按照物流活动的空间分类 按照物流系统性质分类
4
16.1 物流概述
16.1.2 物流的模式 1.企业自营物流模式 企业物流可具体分为生产企业物流(图16-1),商业企业物 流(图16-2)和运输企业物流。生产企业物流从采购原材料 开始,按照工艺流程经过若干工序的加工变成产品,然后再 销售出去,有一个较为复杂的物流过程。商业企业物流包括 商品的进、销、调、存、退等各个环节。运输企业的物流活 动从按照客户的要求提货、将货物运送到客户指定的地点并 完成交付。
14
企 业 物 流 信 息 系 统 的 关 键 信 息 来 源
15
16.4 企业物流管理信息系统的数据流图
16
16.5 服务
② 高水平的现代物流服务
③ 进一步节约物流成本
17
16.5 现代物流中心
2.物流中心的关键信息技术 ① 应用标准化的条码技术(Bar Code)完成信息数据的录入和 采集。 ② 建立基本数据库。借助自动识别技术、数据库技术 (Database)、电子数据交换(EDI)等现代技术手段建立仓 储、保管等各类与物流业务管理有关的基本数据库,利用这些 数据库存储各种有价值的信息。
第十六章 物流管理系统(LMS)
16.1 物流概述 16.2 企业物流管理信息系统的基本功能及结构模型
16.3 企业物流信息系统的主要信息来源
学习管理系统
20世纪90年代:发展阶段
• LMS开始应用于企业培训领域 • 功能逐渐丰富,包括在线学习、互动和评估等
21世纪初至今:成熟阶段
• LMS技术不断成熟,功能更加完善 • 开始出现云计算和移动学习等新兴技术的应用
学习管理系统的重要性及优势
• 提供课程推荐和学习计划功能, 帮助个人制定学习目标 • 支持学习跟踪和评估,提高个人 学习效果
• 学习计划得到有效制定和实施 • 专业技能和管理能力得到提高
05
学习管理系统的未来发展趋势
学习管理系统的技术发展趋势
云计算:利用云计算技术,实现学习 管理系统的分布式计算和弹性扩展
人工智能:结合人工智 能技术,实现学习管理 系统的智能推荐和个性
价格因素:根 据企业的预算 和需求,选择 性价比高的
LMS
• 了解系统价格和维护 费用,确保在预算范围内 • 考虑服务商支持,如 售后服务、培训等
试用评估:在 购买前进行试 用评估,确保 系统满足实际
需求
• 了解系统操作和功能 体验,评估系统的易用性 和实用性 • 与服务商进行沟通, 了解系统的定制和升级能 力
• 用于管理、跟踪和评估员工的学 习过程 • 通过课程设计、在线学习和互动 功能,提高员工的学习效果
• 降低培训成本,提高培训效率 • 为员工提供个性化的学习体验
• 企业:用于员工培训和团队建设 • 教育机构:用于在线教学和课程 管理 • 个人:用于自主学习和技能提升
学习管理系统的发展历程
20世纪80年代:最初阶段
02
学习管理系统的功能与特点
学习管理系统的核心功能
课程管理:包括课程设计、课程发布 和课程更新等功能
衣服曲尺寸LMS大小关系
衣服曲尺寸LMS大小关系
字母表示尺码是又英文起源的,S就是SMALL,中文是小的意思,M就是MIDDLE,中文是中间的意思,L就是LARGE,中文是大的意思,XL就是EXTRALARGE中文是特大号的意思,XXL就是EXTRA EXTRA LARGE中文是超特大号的意思。
因为我们国家的衣服在清朝以前都是量身订做的。
后来英国工业革命,殖民者在全球各地建立了殖民地,工厂发挥到了极致。
工厂就依据一个国家的人的平均身高胖瘦发明了号码,来便于服饰商品的销售。
那些字母是英语单词的缩写。
一般男士的尺码S/小(1.65米),M/中(1.70米),L/大(1.75米),XL/特大(1.80米),XXL/超大(1.85米),另外,XXXL1.90米的的衣服版本也有不是每个类型的衣服都有。
以及,欧版的衣服有XS(特小),不过欧版的尺寸偏大。
而一般女士则是S/小(1.55米),M/中(1.60米),L/大(1.65米),XL/特大(1.70米),基本没有XXL特别衣服会有XXL尺码,另外,XS特小号是偏长型的衣服,XS一般也不是很多。
最小均方算法(lms)的原理
最小均方算法(lms)的原理
最小均方算法(LMS)是一种用于信号处理和自适应滤波的算法,它是一种迭代算法,
用于最小化预测误差的均方值。
在该算法中,滤波器的系数会根据输入信号实时地调整,
以使得滤波器的输出能够尽可能地接近期望输出。
LMS算法的核心理念是通过不断迭代,不断的调整滤波器的系数,使其能够最大限度
地降低误差。
该算法首先需要确定一组初始系数,并计算出当前的滤波器输出以及误差。
然后,根据误差的大小和方向来调整滤波器的系数,并重复这个过程,直到误差的均方值
达到最小。
这个过程的数学原理可以用一个简单的公式来表示:
w(n+1) = w(n) + µe(n)X(n)
其中, w(n)是当前滤波器的系数,µ是一个可调节的步长参数,e(n)是当前的误差,
X(n)是输入数据的向量。
在该算法中,步长参数µ的大小对LMS算法的性能有重要的影响。
如果其选择过大,
会导致算法不稳定,收敛到一个错误的值;而如果µ的值过小,则算法收敛速度慢。
此外,在使用LMS算法时,还需要进行一些预处理。
比如,在对输入信号进行滤波时,通常需要进行预加重处理,以便在高频段上增强信号的弱化部分。
同时,在为滤波器确定
初始系数时,还需要利用一些特定的算法来进行优化,以使得滤波器的性能能够得到进一
步的提升。
LMS算法-推导-实际应用-试验结果分析
LMS算法过程
LMS算法是线性自适应滤波算法,它包含两个基本过 程:
1)滤波过程 包括:(a)计算线性滤波器输出对输入信号的响应;
(b)通过比较输出结果与期望响应产生估计误差。 2)自适应过程 根据估计误差自动调整滤波器参数。
LMS算法-推导-实际应用-试验结果 分析
LMS算法-推导-实际应用-试验结果 分析
自适应是指处理和分析过程中,根据处理数据的 数据特征自动调整处理方法、处理顺序、处理参 数、边界条件或约束条件,使其与所处理数据的 统计分布特征、结构特征相适应,以取得最佳的 处理效果 。
LMS算法-推导-实际应用-试验结果 分析
LMS算法推导:
LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法,与维纳 算法不同的是,其系统的系数随输入序列而改变。维 纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的 最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依 据最小均方误差准则进行不断修正来实现的。因此, 理论上讲LMS算法的性能在同等条件下要优于维纳算 法,但是LMS算法是在一个初始化值得基础上进行逐 步调整得到的,因此,在系统进入稳定之前有一个调 整的时间,这个时间受到算法步长因子u的控制,在一 定值范围内,增大u会减小调整时间,但超过这个值范 围时系统不再收敛,LMSu算的法-推最导大-实际取应值用-试为验结R果的迹。
LMS算法-推导-实际应用-试验结果 分析
LMS算法推导
式中,μ是一个控制收敛速度与稳定性的常数,称之为收 敛因子。不难看出,LMS 算法有两个关键:梯度∇(k) 的计算以及收敛因子μ的选择。
LMS算法-推导-实际应用-试验结果 分析
的近似计算
(13) (14)
LMS算法-推导-实际应用-试验结果 (15)
lms算法公式
lms算法公式
最小均方算法(Least Mean Square, LMS)是一种最小化误差的算法。
在信号处理、系统辨识等许多领域中有广泛的应用。
现在,我们就详细描述一下LMS算法的公式。
LMS算法主要由两部分组成:滤波器和权值更新算法。
滤波器是用来滤除噪声,获取原始信号。
权值更新算法则是用来调整滤波器的系数,使得滤波器的输出越来越接近期望的结果。
这一过程可以用以下公式来描述:
假设n为时间下标,d(n)为期望的输出,x(n)为输入向量,其中包含了L个输入的样本x(n),x(n-1),…,x(n-L+1),w(n)是在时刻n的滤波器权重向量。
滤波器的输出为:
y(n)=w(n)T*x(n)
滤波器的误差为期望输出和滤波器实际输出之差,表示为:
e(n)=d(n)-y(n)
滤波器的权重更新可以通过以下公式进行:
w(n+1)=w(n)+μ*e(n)*x(n)
上述公式中,T代表转置,*代表点乘,μ为步长因子,用于调整滤波器权值更新的速度。
这就是LMS算法的基本公式。
在实际应用中,常常需要根据实际情况对步长因子μ进行调整,使得滤波器可以更快地达到最小均方误差,从而获得最佳的滤波效果。
lms算法基本思想及原理
lms算法基本思想及原理
一、最小均方算法(LMS)概述1959年,Widrow和Hoff在对自适应线性元素的方案一模式识别进行研究时,提出了最小均方算法(简称LMS算法)。
LMS算法是基于维纳滤波,然后借助于最速下降算法发展起来的。
通过维纳滤波所求解的维纳解,必须在已知输入信号与期望信号的先验统计信息,以及再对输入信号的自相关矩阵进行求逆运算的情况下才能得以确定。
因此,这个维纳解仅仅是理论上的一种最优解。
所以,又借助于最速下降算法,以递归的方式来逼近这个维纳解,从而避免了矩阵求逆运算,但仍然需要信号的先验信息,故而再使用瞬时误差的平方来代替均方误差,从而最终得出了LMS 算法。
因LMS算法具有计算复杂程度低、在信号为平稳信号的环境中的收敛性好、其期望值无偏地收敛到维纳解和利用有限精度实现算法时的稳定性等特性,使LMS算法成为自适应算法中稳定性最好、应用最广泛的算法。
下图是实现算法的一个矢量信号流程图:
图1 LMS算法矢量信号流程图
由图1我们可以知道,LMS算法主要包含两个过程:滤波处理和自适应调整。
一般情况下,LMS算法的具体流程为:
(1)确定参数:全局步长参数以及滤波器的抽头数(也可以称为滤波器阶数)
(2)对滤波器初始值的初始化
(3)算法运算过程:
滤波输出:y(n)=wT(n)x(n)
误差信号:e(n)=d(n)-y(n)
权系数更新:w(n+1)=w(n)+e(n)x(n)
二、性能分析在很大程度上,选取怎样的自适应算法决定着自适应滤波器是否具有好的性能。
因此,对应用最为广泛的算法算法进行性能分析则显得尤为重要。
平稳环境下算法的。
LMS和RLS算法应用及仿真分析
LMS和RLS算法应用及仿真分析LMS(最小均方)算法和RLS(递归最小二乘)算法是两种经典的自适应滤波算法,广泛应用于各种实际场景中。
本文将介绍LMS和RLS算法的原理及其在实际应用场景中的应用,并进行仿真分析。
首先,我们来介绍LMS算法。
LMS算法是一种基于梯度下降法的自适应滤波算法,在信号处理中经常应用于滤波、降噪、系统辨识等领域。
其基本原理是通过不断调整滤波器的权值,使得滤波器的输出与期望输出之间的均方误差最小化。
LMS算法的核心是权值更新公式:w(n+1)=w(n)+μe(n)x(n),其中w(n)表示第n次迭代的权值向量,μ为步长因子,e(n)为滤波器输出与期望输出之差,x(n)为输入信号。
LMS算法具有简单、易实现的特点,但收敛速度较慢,对信号的统计特性较为敏感。
LMS算法在实际应用中有着广泛的应用。
以自适应滤波为例,LMS算法可以用于消除信号中的噪声,提高信号的质量。
在通信系统中,LMS算法可以应用于自适应均衡,解决信道等效时延导致的传输误差问题。
除此之外,LMS算法还可以用于系统辨识、自适应控制等领域。
接下来,我们来介绍RLS算法。
RLS算法是一种基于递归最小二乘法的自适应滤波算法,广泛应用于信号处理、自适应滤波、波束形成等领域。
与LMS算法相比,RLS算法具有更快的收敛速度和更好的稳定性。
其核心思想是通过递归计算逆相关矩阵,从而得到滤波器的最优权值。
RLS算法的权值更新公式可以表示为:w(n+1)=w(n)+K(n)e(n),其中K(n)为滤波器的增益向量,e(n)为滤波器输出与期望输出之差。
不同于LMS算法,RLS算法的步长因子时刻变化,可以根据需要进行调整,从而实现最优的权值更新。
RLS算法在实际应用中也有着广泛的应用。
例如,在通信系统中,RLS算法可以用于波束形成,提高信号的接收效果。
在自适应滤波中,RLS算法可以用于降低信号中的噪声。
此外,在自适应控制领域,RLS算法可以用于模型辨识、参数估计等问题。
精益生产体系LMS拉动系统概述
精益生产体系LMS拉动系统概述精益生产体系LMS拉动系统是一种以顾客需求为驱动的生产和物流模式。
它通过准确地预测顾客需求,使供应链中的生产和物流活动能够按需拉动,减少了库存和浪费,并提高了生产效率和顾客满意度。
LMS拉动系统的核心思想是根据真实的销售数据和市场需求,预测未来的顾客需求,并以此为基础进行计划和生产。
与传统的推动式生产不同,LMS拉动系统是根据客户的需求推动物料和资源的流动。
LMS拉动系统通过以下几个环节实现拉动生产和物流:1. 顾客需求预测:通过分析历史销售数据、市场趋势和其他相关因素,对未来的销售需求进行预测。
这可以帮助企业准确地安排生产计划,并避免过量的库存和生产。
2. 生产计划:根据顾客需求预测结果,制定生产计划。
生产计划要考虑生产能力、原材料供应和其他生产资源的可用性。
3. 物料采购和供应:根据生产计划,及时采购和供应所需的原材料和零部件。
在LMS拉动系统中,物料的供应是通过顾客需求的拉动完成的,避免了因推动式生产而产生的库存积压。
4. 生产和装配:根据生产计划和物料供应情况,进行生产和装配。
LMS拉动系统的目标是按时按量地生产和交付产品,以满足顾客需求。
5. 物流和配送:根据顾客订购情况,及时安排产品的物流和配送。
LMS拉动系统可以准确地追踪产品的流向和交付状态,保证顾客能够按时收到产品。
LMS拉动系统在实践中带来了许多好处。
首先,它能够减少库存和浪费,提高资源利用率。
其次,它能够提高生产效率,减少生产时间和成本。
此外,LMS拉动系统还能够提高顾客满意度,因为产品能够按时交付,符合顾客的需求。
总之,精益生产体系LMS拉动系统通过顾客需求的拉动,使生产和物流活动更加高效和精确。
它可以减少库存和浪费,提高生产效率和顾客满意度。
在竞争激烈的市场环境下,LMS拉动系统有助于企业保持竞争优势,并实现可持续发展。
LMS拉动系统作为精益生产体系的一部分,主要关注顾客需求的拉动,通过准确预测需求,并以此为基础进行生产和物流活动的安排。
精益生产体系LMS拉动系统概述
精益生产体系LMS拉动系统概述精益生产体系是一种管理方法论,旨在通过优化生产流程、减少浪费和提高效率来提高企业的竞争力。
在精益生产体系中,拉动系统是一个重要的概念,它指的是根据市场需求和客户订单来驱动生产,实现按需生产。
LMS(Lean Manufacturing System)是精益生产体系中的拉动系统的一种实现方式。
它强调的是通过精确的产品需求预测和灵活的生产计划来满足客户的需求,避免过量生产和库存积压的问题。
LMS拉动系统的核心原则是以“拉动”为基础,也就是说在没有真实需求的情况下不进行生产。
相反,生产是根据客户订单和销售预测来进行的。
这种方式可以最大程度地减少废品和浪费,提高生产效率和客户满意度。
LMS拉动系统有以下几个重要的组成部分:1. 一致的需求信号:为了确保生产的准确性和及时性,需要建立一种可靠的需求信号传递机制。
这可以通过与客户和供应商建立紧密的合作关系,建立快速、实时的沟通渠道来实现。
2. 灵活的生产计划:LMS拉动系统要求企业能够快速调整生产计划以适应市场需求的变化。
这需要企业具备灵活的生产资源和先进的生产调度系统,能够快速响应客户需求的变化。
3. 透明的供应链:LMS拉动系统要求供应链的各个环节都能够实时共享信息,以便更好地协调生产和物流。
这可以通过建立供应链管理系统、使用先进的信息技术和共享平台来实现。
4. 连续改进:LMS拉动系统要求企业持续改进生产过程,以提高效率和质量。
这可以通过应用精益工具和方法,如流程映射、价值流分析、5S、Kaizen等来实现。
总之,LMS拉动系统是精益生产体系中的一个关键环节,它通过按需生产和精确的需求预测来最大程度地减少浪费和提高效率。
通过建立一致的需求信号、灵活的生产计划、透明的供应链和持续改进的文化,企业可以实现更高的生产效率、更好的客户满意度和更大的竞争力。
LMS (Lean Manufacturing System) 拉动系统是精益生产体系中的一种实施方式,旨在使生产按需进行,以减少不必要的浪费和降低库存积压。
精益生产体系LMS拉动系统概述ppt课件
做 , 只 是 因 为 我 们 需 要 做
做 , 只 做 客 户 需 要 的 , 按 时 按 量
对 比
推 动 对 拉动
废 品
“ 推 动 ” 管 路 图
压 力
缓 冲 区
返 修
库 存
返 修
检 验
库 存
重 检
停 机
推 动
推 动 对 拉 动
“ 拉 动 ” 管 路 图
推 动 对 拉 动
3) 工序 C只生产 工序 B 的消耗量
按 时 按 量 地 提 供 给 客 户 所 需 的 产 品
拉 动 系 统
定 义
建立一个简单的标准化方法来控制和均衡资源的流动。 对生产现场的信息流进行可视管理。 尽可能减少各工序中所需的步骤数。 在操作、存储、跟踪、废弃、修理、返工、厂房、设备、超额库存和短缺等各个环节消除浪费。只补充所消耗的资源。只制造和运输客户所需要的。
前 提
在参加此培训之前, 你需完成下列培训项目:
精益生产概述价值流图
何 时 要 , 何 时 送 ! 要 什 么 , 送 什 么 !
拉 动 系 统
地 址 系 统
物 料 流 动
精 益 物 流 金 字 塔
人 员 标 准 化 作 业 解 决 问 题 员 工 投 入 培 训
为 每 个 零 件 作 计 划 (PFEP) ( 第 一 级)
规 则
框 架
议 程
拉 动 系 统推 动 系 统推 动 对 拉 动框 架总 结
价 值 流 图 ( 现 状 与 未 来 状 态 )一 个 均 衡 的 计 划 一 个 高 效 率 的 价 值 流 稳 定 的 工 序有 责 任 心 的 领 导 层恰 当 的 生 产 能 力从 节 拍 工 序 ( 通 常 为 末 道 ) 开 始 实 施 培 训
什么是学习管理系统(LMS)?
什么是学习管理系统(LMS)?⾃1924年引⼊教学管理系统以来,学习管理系统(LMS)经历了许多发展阶段。
有趣的是,记住远程教学或远程信息处理过程在预⽰着LMS的出现⽅⾯所起的作⽤,正如我们今天所知道的那样。
随时随地学习的根源。
正确的学习管理系统可以帮助激励员⼯,改善流程并提⾼⽣产⼒。
随着组织不断寻求更新的技能,⾼级的学习模块和增强的学习流程,让我们快速了解⼀下什么是学习管理系统,其必须具备的关键功能以及如何选择最佳的LMS。
什么是学习管理系统(LMS)?学习管理系统(LMS)可以定义为⼀种整体的,端到端的软件解决⽅案,⽤于知识,基于技能的课程和培训计划的计划,执⾏,⽂档编制,跟踪和报告。
LMS的想法是电⼦学习的⾃然续集。
尽管电⼦学习的趋势主要始于教育领域,但企业界迅速意识到了这⼀趋势,⽽LMS与1990年推出的第⼀个SoftArc软件解决⽅案相⽐已经有了很⼤的进步。
当今的组织学习需要随时随地提供为多元化,偏远和分散的员⼯学习解决⽅案。
此外,学习过程和提供的产品需要不断的调整和转变,以适应员⼯不断变化的期望和业务⽣态系统的动态需求。
例如,根据Adobe最近的⼀项调查,有81.4%的⾸席学习官认为社交学习是当今的重中之重。
在理解组织学习应该代表什么⽅⾯的这些转变,LMS的关键特性和功能随着不断变化的组织需求引导着我们对学习管理系统的期望,LMS解决⽅案今天应该能够提供哪些关键特性和功能?这是学习管理系统的必备功能列表:01LXQ:学习者体验商随着重点从传统的学习管理系统(LMS)转向学习者体验平台(LXP),易⽤性和沉浸式体验式学习的正确品牌是衡量学习解决⽅案的关键指标。
学习者需要成为学习矩阵的重点。
总的来说,学习技术⽐起最初以学习者为中⼼。
在许多组织中,学习者不再获得规定的必需培训课程。
尽管合规性和其他强制性培训当然是学习计划的组成部分,但学习者在学习过程中做出选择变得越来越重要。
“组织提出适合于学习者⼯作⾓⾊的主题,然后允许学习者在这些更⼴泛的主题中选择⾃⼰的课程内容,已变得越来越普遍。
最小均方算法lms的原理
最小均方算法lms的原理
LMS(Least Mean Squares)算法是一种常用的自适应滤波算法,常用于信号处理和通信领域。
LMS算法的原理如下:
1. 初始化权重向量w为一个随机向量。
2. 对于每个输入样本x(n),计算输出值y(n):y(n) = w^T * x(n),其中^T表示向量的转置。
3. 计算误差e(n):e(n) = d(n) - y(n),其中d(n)为期望输出。
4. 根据误差e(n)和输入样本x(n)更新权重向量w:w(n+1) = w(n) + μ* e(n) * x(n),其中μ为步长参数,控制权重的更新速度。
5. 重复步骤2至步骤4,直到达到指定的收敛条件或迭代次数。
LMS算法的基本思想是通过不断调整权重向量,使得输出值与期望输出之间的误差最小化。
通过迭代的方式,算法会逐渐收敛到最优解。
LMS算法的优点是计算简单且实时性好,适用于大规模实时系统。
然而,LMS 算法也存在一些缺点,例如对于高维数据和非线性问题效果较差,对输入信号的
统计特性要求较高。
因此,在实际应用中需要根据具体情况选择合适的自适应滤波算法。
LMS系统Moodle系统及其特点
LMS 系统 Moodle 系统及其特点LMS(Learning Management System) 即学习管理系统,是一种利用计算机的数据管理功能和网络的联系交互功能对教务授课、行政事务进行管理的平台,也是对授课过程进行信息化实现的系统。
对于学习者来说,LMS帮助他们自主安排学习过程,并供应与教师和其他伙伴交流的方式。
对管理者和教师来说,可以经过LMS 快速地开发和宣布课程,也可以经过 Mooddle 系统来认识学习者的学习情况,以作出正确的决策。
LMS 系一致般都很重视课程开发的标准化,这种标准化平时包括两方面的含义,一方面是指课程开发过程的标准化,另一方面是指系统开发的课程尽量吻合网络课程的各种国际标准。
在众多的 LMS 系统中,开源LMS 不仅完好免费,而且性能不打折扣。
选择开源LMS 系统开发校本课程,是比较好的选择。
开源LMS 系统特别多,有名的有Moodle 、 aTutor、Sakai 等,其他小型的开源LMS 系统就更加数不胜数了。
这些系统错落不齐,需要用户花时间去遴选去鉴别。
经过多方面比较,笔者认为使用Moodle 系统建设校本课程是比较好的选择。
Moodle 是什么呢? Moodle 是一个网络授课平台,相当于一个建立在计算机和互联网上面的装备各种授课工具的虚假学校软件。
但是它的授课方式与传统的教育很大不同样:教师利用平台上的各种工具为学生开发各种课程,包括文字、声音、图像、动画等;学生利用阅读器进行学习。
Moodle 中教师的角色也有较大的变化,主要以指导者的身份出现。
教师和学生主要经过论坛、即时谈论、博客等形式进行交流。
Moodle 的设计开发依照社会建构主义教育学的教育哲学思想。
在授课方案思想上,重申学习的自我建构功能和学习的社会性,倡议学生的自主学习和研究学习。
Moodle 平台在外国使用很多,国内也有越来越多的教育工作者开始关注。
Moodle 也是一个正在快速睁开的产品。
lmsuss单词 -回复
lmsuss单词-回复LMS(Learning Management System)概述:这是一种用于在线教育和培训的软件系统,它提供了一个全面的平台,帮助教育机构和培训提供商管理课程材料、组织学生/学员、追踪学习进度,以及评估学生/学员的表现。
LMS不仅提供了教学资源和在线交互工具,还可以自动化任务,提供报告和监控功能。
下面将对LMS的功能、优势以及应用领域进行详细介绍。
功能:1. 课程管理:LMS提供了一个集中管理课程相关信息的平台。
教育机构和培训提供商可以在LMS中创建、编辑和组织课程,包括课程材料、视频、测试等。
2. 学生管理:LMS提供学生/学员的注册和管理系统,使机构能够更好地追踪学生/学员的学习进度、记录作业完成情况,并及时与他们进行沟通。
3. 教学资源:LMS可以集中管理教学资源,包括教科书、课程大纲、课件、演示文稿等。
4. 交互工具:LMS提供了各种交互工具,帮助教师和学生/学员之间进行沟通,比如在线讨论论坛、私信功能、群组讨论等。
5. 考试和测验:LMS可以自动化考试和测验流程,包括创建试题、安排考试时间、自动评分等。
6. 报告和分析:LMS可以生成各种报告和分析,包括学生/学员的学习进度、成绩、出勤率等,以及教师的教学效果和课程质量评估。
优势:1. 提供便捷的在线学习环境:LMS使学生/学员能够方便地从任何地方、任何时间访问课程内容,无需专门的硬件和软件安装。
2. 强调个性化学习:LMS可以根据学生/学员的学习目标和能力水平,提供个性化的学习内容和时间安排,使学习更加有效和高效。
3. 提供即时的反馈和互动:LMS的交互工具可以促进学生/学员和教师之间的即时反馈和互动,加强学习效果。
4. 降低教育成本:LMS减少了传统教育中的纸质材料、教室租赁和交通费用等成本,使教育更加经济高效。
5. 管理和监督功能:LMS的报告和分析功能帮助教育机构和培训提供商更好地管理和监督学生/学员的学习进度和表现,以及评估教师的教学效果。
自适应波束成形算法LMS、RLS、VSSLMS
传统的通信系统中,基站天线通常是全向天线,此时,基站在向某一个用户发射或接收信号时,不仅会造成发射功率的浪费,还会对处于其他方位的用户产生干扰。
然而,虽然阵列天线的方向图是全向的,但是通过一定技术对阵列的输出进行适当的加权后,可以使阵列天线对特定的一个或多个空间目标产生方向性波束,即“波束成形”,且波束的方向性可控。
波束成形技术可以使发射和接收信号的波束指向所需要用户,提高频谱利用率,降低干扰。
传统的波束成形算法通常是根据用户信号波达方向(DOA)的估计值构造阵列天线的加权向量,且用户信号DOA在一定时间内不发生改变。
然而,在移动通信系统中,用户的空间位置是时变的,此时,波束成形权向量需要根据用户当前位置进行实时更新。
自适应波束成形算法可以满足上述要求。
本毕业设计将对阵列信号处理中的波束成形技术进行研究,重点研究自适应波束成形技术。
要求理解掌握波束成形的基本原理,掌握几种典型的自适应波束成形算法,熟练使用MATLAB仿真软件,并使用MA TLAB仿真软件对所研究的算法进行仿真和分析,评估算法性能。
(一)波束成形:波束成形,源于自适应天线的一个概念。
接收端的信号处理,可以通过对多天线阵元接收到的各路信号进行加权合成,形成所需的理想信号。
从天线方向图(pattern)视角来看,这样做相当于形成了规定指向上的波束。
例如,将原来全方位的接收方向图转换成了有零点、有最大指向的波瓣方向图。
同样原理也适用用于发射端。
对天线阵元馈电进行幅度和相位调整,可形成所需形状的方向图。
波束成形技术属于阵列信号处理的主要问题:使阵列方向图的主瓣指向所需的方向。
在阵列信号处理的范畴内,波束形成就是从传感器阵列重构源信号。
虽然阵列天线的方向图是全方向的,但阵列的输出经过加权求和后,却可以被调整到阵列接收的方向增益聚集在一个方向上,相当于形成了一个“波束”。
波束形成技术的基本思想是:通过将各阵元输出进行加权求和,在一时间内将天线阵列波束“导向”到一个方向上,对期望信号得到最大输出功率的导向位置即给出波达方向估计。
lms 名词解释
lms 名词解释
LMS(学习管理系统)是一种数字化工具,用于管理和组织学习活动。
LMS 提供了一个在线平台,教育机构和企业可以使用它来提供和跟踪课程、培训计划和学习资源。
它允许教育者和学员进行交互,以便有效地传递知识和提供学习支持。
LMS的功能包括课程管理、学员管理、与学员的互动、资源管理和评估等。
通过课程管理功能,教育者可以创建和组织课程内容,并将其发布到LMS平台供学员学习。
学员管理功能帮助教育者跟踪学员的注册信息、学习进度和成绩等。
LMS还允许教育者与学员进行互动,例如通过在线讨论板或即时聊天功能。
资源管理功能让教育者能够添加、编辑和发布学习资料,例如文档、视频和测验。
评估功能让教育者能够评估学员的学习成果,如测验和作业。
LMS的优点是提供了灵活的学习环境,使学员可以根据自己的时间和地点安排学习。
它还提供了个性化学习的机会,教育者可以根据学员的需求和进度调整课程内容。
另外,LMS还提供了统计和分析功能,教育者可以根据学员的表现和反馈对课程进行改进。
总之,LMS是一种强大的工具,为教育机构和企业提供了管理和组织学习活动的方式。
它的功能和优势可以帮助教育者提供高质量的在线学习体验,促进学员的学习成果。
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LMS/LCMS相关概念简介时间:2010-05-16 23:10来源:知行网 编辑:麦田守望者,LMS/LCMS/LOLMS (learning management system): 是用于教育、培训管理自动化的一种软件。
LMS负责用户登记、跟踪目录列表中的课件、记录学习者的数据,并向管理者提交报告。
典型的LMS可以处理多个发布者的课件,它通常不包括课件的编著功能(那是属于LCMS的范围),而主要提供课件管理功能。
LCMS (learning content management system):的核心则是学习内容。
它为参与课件制作的用户提供方便的课件制作方法和工具。
LCMS面临的主要问题是如何根据学习者的需要尽快制作足够的学习资源。
学习内容应该具有可重用性。
LCMS主要包括的部分有:1,学习对象数据仓库。
以XML表示。
2,自动课件编著系统。
给编著者提供模板。
编著者使用这些模板,利用已有的学习对象、生成新的学习对象、或者使用新旧学习对象的联合来开发课件。
还可以通过定制接口、指导性的方法把现有内容进行快速转换。
3,动态递送接口。
4,管理系统。
管理学习者的记录,从课件目录装入elearning 课件,跟踪、报告学习者的进程,提供其他基本的管理功能。
LO(learning object)学习对象:被定义为教学内容的独立组块。
一般包括三个部分:学习性能目标(学习者在学习过程结束后将理解什么),达到这个目标所必需的学习内容(例如文本、video,幻灯片、仿真等等)以及对是否达到这个目标的评价。
学习对象还包括元数据,包括描述LCMS内容和目的的标签。
元数据可以包括如作者、语言、版本层次等的信息。
IEEE对LO的定义如下:The Learning Technology Standards Committee of IEEE defines learning objects as “any entity, digital or non-digital, which can be used, re-used, or referenced during technology-supported learning. Examples of technology-supported learning include computer-based training systems, interactive learning environments, intelligent computer-aided instruction systems, distance learning systems, and collaborative learning environments. Examples of learning objects include multimediacontent, instructional content, learning objectives, instructional software and software tools, and persons, organizations, or events referenced during technology-suppo rted learning(LOM, 2000).”2,LMS/LCMS的比较LMS 和LCMS二者相同之处:都涉及对课件内容的管理、对学习者表现的跟踪,二者都涉及在学习对象层面上管理和跟踪学习内容。
不同的是LMS管理跟踪来自在线学习内容、教室、虚拟学习环境等混合学习环境的课件。
而LCMS并不管理混合学习,它从比学习对象更底层的粒度管理学习内容,使在线学习内容的组织更方便。
高级的LCMS应该能够基于用于特征信息和学习风格动态创建学习对象。
当LCMS和LMS系统都支持XML标准后,信息可以方便地从对象级别迁移到LMS 级别。
根据IDC的定义,LCMS是以学习对象的形式创建、保存、组装、递送个性化的学习内容的系统。
其重点是在线学习内容的管理。
LCMS把学习对象保存在中心数据仓库中,设计者通过学习对象的获取、组装来制作个性化的课件。
来自IDC的二者逻辑关系图:此关系图可以用于指导LCMS和LMS基本的功能设计。
从图中看出的是,LCMS把学习内容通过动态递送接口给LMS,而LMS所生成的学习过程报告等个性化信息将反馈给LCMS以供制作课件参考。
3,相关规范简介有很多与学习管理系统有关的协议和标准,其中SCORM是被绝大多数大型学习平台所采纳的标准,同样为了保证系统的互操作性,在进行设计时,要参考该协议。
IEEE SCORM(the Shareable Content Object Reference Model),即共享内容对象参考建模标准。
根据IDC的资料,它包括三个部分:(1)基于XML的课件结构描述规范。
(2)与LMS运行时环境有关的规范,包括API,content-to-LMS数据模型,内容发布(launch)规范。
如下图所示:(3)生成课件、内容和其他媒介项目的元数据记录规范。
所有这些规范都是为了跨多种环境和产品基于Web进行学习内容的重用。
4,现有LMS系统的不足。
(1)集成性差。
电子白板、协同设计工具、文字聊天室、视频音频在线教室、共享协作空间应用系统,e-mail、mailing-list、线索化讨论区、辩论工具、协作课件评注工具等工具之间以及工具与学习资源之间缺乏联系,只是简单的堆叠,用户使用起来很不方便,并且达不到良好的学习效果。
(2)可重用性差。
解决方法:标准的支持。
(3)分布式计算环境下的LMS存在着资源负载不均、灵活性差、安全性差等很多不成熟的地方。
(4)系统耦合过于紧密,不利于扩展。
E-learning学习内容设计的12条原则概述时间:2011-06-14 10:29来源:知行网 编辑:麦田守望者“观众厌倦的原因通常是由于内容的失败,而不是装饰或形式的失败。
”——Edward Tufte当讲师和学习者之间的鸿沟得到有效的弥补之后,其效果和回报是惊人的。
如果处理方法恰当,你会发现惊喜不断:学习者从一开始就被你的授课内容深深吸引,测试得分很高;最重要的是,学习活动完成之后,通过测评手段得到的保持率和绩效表现出稳步的提升。
当然,如果你处理不当,结果也会非常明显,但原因却通常不像糟糕的后果那么显而易见。
不管你是用传统方式教学还是采用在线学习(e-learning)方式,如果你不认真消除可能存在的问题,结果将不容乐观。
你要确保与学习者之间所有重要的关联行为都不是随机发生的,为做到这一点,以下几条原则是不能被忽视的。
后文将介绍对讲师开发学习内容具有时指导作用的12条原则。
运用并掌握每一条原则内在的要求,能帮助讲师更好地完成内容的呈现。
原则1:注意力和参与度并不矛盾图中的指示牌传达了什么内容?假设你正在以时速60英里的速度驾驶,眼前突然出现了上图所示的指示牌,你觉得它想传达什么意思?对一些司机来说,它可能意味着“停!快来试试雪佛兰!”这就是它的本意吗?不好说。
它是否达成了本来的宣传目标(销售雪佛兰)?不知道。
那么,这条信息到底有哪里不对劲?1.注意力,参与度,干扰和倦怠没有人希望自己令人厌烦,没有任何讲师希望自己的学习内容枯燥无味。
因此在进行e-learning时,人们太难拒绝使用眼花缭乱的图形和各种各样媒体,以增加学习材料的吸引力,避免枯燥乏味。
但是,用这种方法来吸引人们的眼球通常导致的是投入成本的增加,却并没有真正抓住人们的注意力。
(1)什么是注意力?约翰·杜威是20世纪初期和中期的教育家及多产作家。
杜威将注意力定义为在学习环境中实现“精神和行为的统合”。
他注意到只有学习者将三个关键的要素与现实的任务结合起来时,注意力才会发生:∙到何种程度(TO WHAT):对事物的关注程度。
∙为什么(FOR WHAT):目的,即对未知事情的预期或可预测的收益。
∙用什么(WITH WHAT):学习活动与学习者已有学习经验的结合。
(2)从广告中得到的启示回想一下前面讨论的那个路边指示牌,你的第一念头:∙它是否引起了你的注意?(应该是)∙你是否预见到某种结果或收益?(应该没有)∙你过去的某些经验是否与这条信息产生了关联?(不太可能)广告中常用的一些经验也适用于e-learning。
2.仅仅抓住人的眼球是不够的在吸引别人注意力方面最为成功的,莫过于劝服别人买下他并不需要的东西。
Edward Tuftes是同时代信息设计和数据完整性方面的创始人。
2003年,他在《连线》杂志上发表了一篇文章,措辞严厉地批评人们使用类似PPT或其他手段时,有形式大于内容的趋势。
在这篇文章中,他认为在对吸引注意力和引导学习者参与学习时也有类似的情况,并认为“观众厌倦的原因通常是由于内容的失败,而不是装饰品或形式的失败。
”只有学习者对你提供的信息有了内容实质上的把握,而不是被无关的花哨形式分散注意力时,学习材料中使用引人注目的图片和媒体才不为过。
不能推动学习者积极参与内容本身,而仅有注意力的吸引,只不过是对学习的干扰。
原则2:学习环境必须有助于探索和试验Lorna非常焦虑。
在参加一项重要的测试时,她遇到了难题。
可能的选项看起来都是正确的,或者非常接近正确。
她在可能的选项前面优柔寡断。
她屏住呼吸,最终选择了认为最合理的答案,然后她按下了提交键。
她想,要是她在考试前有过试验就好了。
在一个物理环境舒适、没有压力,并且支持试验或探索的环境里,学习可以得到精心培育。
有了e-learning,你可以在学习材料中使用很多方法来提供安全的、能体验“假设与求证”过程的机会。
你是否需要对每一个测验进行打分?不必要。
你可以在学习材料中插入一个小测试来帮助学习者掌握相关的知识,但却不一定要对他们的答案进行评分。
图1所示的迷你测试是一种非常好的方式,能帮助学习者自由探索某个主题的知识,他们可以随意验证自己的答案而不用担心会产生任何负面的后果。
图1:学习者可以假设和验证救治心脏骤停需要用到的器械,最终获得正确的答案,但该过程不会被跟踪和评分原则3:展示而非讲述许多成人学习者倾向于接受示范,而非直接告诉他该如何做。
更多的时候,许多成年人希望在示范之后得到自己动手操作的机会。
当你在花费大量的笔墨描述一个复杂的操作流程时,可以考虑用一系列简单清晰的图片来替代。
E-learning中可以采用一些富媒体技术来实现。
如果静态图片不足以达成效果,可以使用短小、简单的动画或视频。
如果可能的话,更好的方式是提供交互式仿真模拟,并允许学习者自己操练这些步骤。
1.操作型的应用软件下面图2、图3和图4将展示如何使用图片、动画和视频来替代或补充大段的文字描述。