在线学习
在线学习
在线学习是通过计算机互联网，或是通过手机无线网络，在一个网络虚拟教室与教室进行网络授课、学习的方式
在线学习简介
在线学习是通过计算机互联网，或是通过手机无线网络，在一个网络虚拟教室与教室进行网络授课、学习的方式。目前的在线学习已经不局限于此，目前网上有完善的在线学习平台系统例如像丁博士。这样的学习平台系统可以智能地将一个云题库与平台对接根据你的学习需要去完成你的学习目标。例如学生可以在线学习与自己学习同步的课程体系然后同步作答题目，作答完成后由系统智能为你呈现解题过程辅助你提高学习成绩。随着互联网的发展，教育行业在十年前就推广远程教育，通过互联网虚拟教室来实现远程视频授课，电子文档共享，从而让教师与学生在网络上形成一种授课与学习的互动；而现在的3G时代的来临让更加方便的学习不仅仅通过笨重的计算机，只要一个可以有大流量通的手机，通过3G的快速网络推进，我们就能更方便的直接地通过手机等掌上工具在线学习，而无线的网络使得人们的日常互动变得更加的有效！
在线学习的定义
所谓E-Learning，即为在线学习。是指在由通讯技术、微电脑技术、计算机技术、人工智能、网络技术和多媒体技术等所构成的电子环境中进行的学习，是基于技术的学习。
e-learning概念
[1]
知行堂的学习教练肖刚将E-Learning定义为：通过应用信息科技和互联网技术进行内容传播和快速学习的方法。E-Learning的“E”代表电子化的学习、有效率的学习、探索的学习、经验的学习、拓展的学习、延伸的学习、易使用的学习、增强的学习。企业的E-Learning是通过深入到企业内部的互联网络为企业员工提供个性化、没有时间与地域限制的持续教育培训方式，其教学内容是已经规划的、关系到企业未来的、关系到员工当前工作业绩及未来职业发展目标的革新性教程。E-Learning概念一般包含三个主要部分：以多种媒体格式表现的内容；学习过程的管理环境；以及由学习者、内容开发者和专家组成的网络化社区。在当今快节奏的文化氛围中，各种机构都能够利用E -Learning 让工作团队把这些变化转变为竞争优势。企业通过实施E-Learning具有的优势：灵活、便捷，员工可以在任何时间、任何地点进行；通过消除空间障碍，切实降低成本；提高了学习者之间的协作和交互能力。但是我们也要看到在实施E- Learning的过程中存在局限性和应该注意的问题。
最新在线学习的优势与特点
●在线学习（E-Learning ）1.0——教育者在门户式网站上提供学习资源和讲授精品课程，其特点是：1、以传授知识为主；2、以教育者为中心；3、以应试教育为教学目的；4、以呈现学习资源为主要特征；5、以网上课件、考题、学习资料、讲授、辅导、培训为表现形式。●在线学习（E-Learning）2.0——学习者在网络教学实施平台上提交学习作业、讨论交流学习内容，其特点是：1、以主动探究为主；2、以学习者为主体、以教育者为主导；3、以能力教育为教学目的；4、以在网络平台上讨论、交流为主要特征；5、以自主探究、晒作业、互动、互助、过程评价为主要表现形式
在线学习的好处
随着识识经济的到来，我们的学习模式受到了前所未有的冲击，各种新的学习模式如潮水般涌现，在所有学习模式中，最具有冲击力的便是随着网络技术发展而出现的网络化学习，又称在线学习，它是通过在网上建立教育平台，学员应用网络进行在线学习的一种全新方式。这种在线学习方式是由多媒体网络学习资源、网上学习社区及网络技术平台构成的全新的学习环境。相对于其他的学习模式来说，它具有无可比拟的优势。一、在线学习——它更容易实现一对一的学与教之间交流二、在线学习[2]——它充分尊重学的个性、激发学的动机在线学习的一个好处就是不受时间，地点，空间的限制，并且可以实现和现实当中一样的互动。在线学习的局限性缺乏人性化的沟通。网络人为地拉大了人与人之间的距离，为直接的情感交流设置了障碍。缺乏员工间、讲师与员工之间的情感交流、情绪沟通，学习的效果可能大打折扣。实践功能薄弱。要真正获得和掌握知识、技术，仅仅通过E-Learning的讲解还不够，必须亲自参与练习，在现实环境中运用。教学内容传输上的局限。传统的培训是在讲师完全可以控制的学习环境——随时需要重新安排和变更，有许多因素影响教学的状况如讲师的努力和个人的能力、技巧、适应教学的环境和提供的课件。但在E-Learning情况下，由于与被培训者的网络的隔离，这种变更就不可能，就产生内容的关键的阻隔。学习内容方面的局限。在学习的内容上，国内比较缺乏高质量、多媒体互动的E-Learning课件和平台，不同的界面，重复注册，没有标准的软件，还有很多在线课程的不同格式。这样不仅不易管理，而且耗费很大，结果是在公司内难以建立良好的沟通体系，信息传递极其不顺畅。
编辑本段在线学习-实施在线学习的注意事项
公司的规模和工作地的集中情况。需要E-Learning的组织具有一些共性，如公司规模较大或分公司较多而且地点分散，员工没有条件进行固定学习或需要随时随地更新知识，有相当大的培训量等。员工的素质。这主要包括两个方面，一是员工的计算机知识的掌握程度，二是员工的自我学习能力。目前国内实施E-Learning的企业以电脑、保险金融、通讯等网络化程度较高的行业的企业较多。适度课堂教学。在迈向技术化学习的运动中，人与人之间的互动和分享可能面临危机，如果e—learning没有人性的因素，即人们不再有集会面对面地一起工作，我们也许会不要这种技术，不要因为泼洗澡水时而把婴儿一起泼出去，那是舍本逐末，因此，在技术世界里，我们还须保持以人为本的学习本质。将学习直接融入到工作中。E-Learning最重要的意义就是衔接工作与学习。最好的教学经验是学以致用。在企业里要奖励知识分享并处罚知识囤藏。公开发奖金给那些愿意贡献自己知识和专长的人。公司可以形成一种环境，把奉献自己知识和专长的人视为专家并“拥有”对该项知识的权利，当
员工看到知识分享是生财之道时，会有更多的员工参与。提供完整的学习体系，而不仅仅是学习的机会。仅仅把课程通过在线传给员工就像家长把小孩送到学校一样。完整的学习体系是有计划的把不断更新的知识、技能、经验及时有效地传给员工。培养在线学习的文化。E-Learning的随时随地的学习，看来很实际，但工作中常遭到或明或暗的阻力。这些阻力有的来自企业的第一线(难以把学习当工作)；有些来自主管（难以欣赏在线学习的价值）；有的来自培训机构自身（难以接受在线学习为正统的学习形式），为使在线学习在企业长期维持下去必须要有强势的企业文化。加强知识产权的保护意识。E-Learning牵涉到一系列的法律问题。当E-Learning实施的课件、自开发系统、软件等的版权问题就出现。E-Learning 属于开放式的学习，资源的共享就产生知识版权的归属问题，如何保护开发者的知识产权，就必须有健全的法律条文进行规范。
极限学习机
1 介绍 我们在这提出一个基于在线极限学习机和案例推理的混合预测系统。人工神经网络(ANN)被认为是最强大和普遍的预测器，广泛的应用于诸如模式识别、拟合、分类、决策和预测等领域。它已经被证明在解决复杂的问题上是非常有效的。然而，神经网络不像其他学习策略，如决策树技术，不太常用于实际数据挖掘的问题,特别是在工业生产中，如软测量技术。这是部分由于神经网络的“黑盒”的缺点，神经网络没能力来解释自己的推理过程和推理依据，不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。所以需要神经网络和其他智能算法结合，弥补这个缺点。 案例推理的基本思想是：相似的问题有相似的解（类似的问题也有类似的解决方案）。经验存储在案例中，存储的案例通常包括了问题的描述部分和解决方案部分；在解决一个新问题时，把新问题的描述呈现给CBR系统，系统按照类似案件与类似的问题描述来检索。系统提交最类似的经验(解决方案部分)，然后重用来解决新的问题。CBR经过二十多年的发展，已经成为人工智能与专家系统的一种强有力的推理技术。作为一种在缺乏系统模型而具有丰富经验场合下的问题求解方法，CBR系统在故障诊断、医疗卫生、设计规划集工业过程等大量依赖经验知识的领域取得了很大的成功。但是由于案例属性权值的设定和更新问题，CBR 在复杂工业过程的建模与控制工作仍处于探索阶段，尤其对于预测回归问题，研究的更少。 不同于传统学习理论，2006年南洋理工大学Huang GB教授提出了一种新的前馈神经网络训练方法-极限学习机（ELM），能够快速的训练样本（比BP神经网络训练速度提高了数千倍），为在线学习和权值跟新奠定了基础。我们提出的基于在线极限学习机的案例推理混合系统，能够使用案例来解释神经网络，用在线学习的方法为案例检索提供案例权值和更新案例权值，为在线预测某些工业生产提供了较好的模型。 2使用在线极限学习机训练特征权值的算法 2.1 训练和更新样本特征权值（不是训练样本权值的，要记好，从新选择小题目） 在这一节中我们提出如何使用在线极限学习机确定和更新案例库属性权值。首先使用固定型极限学习机【】对给出的数据进行充分的训练，使训练的样本达到预期的误差范围内。通过训练后的网络和
学习者的学习风格分析
学习者的学习风格分析 到底什么是学习风格？对于这个问题，到目前为止还没有一个完全统一的定论。有的人将它定义为，"学习风格是个人喜好的掌握信息和加工信息的方式"；还有的人认为，"学习风格是心智加工个性化的一般行为倾向，它是智力的个性特征"；另一种更加综合的观点认为，"学习风格是一种不管学习任务的特殊要求而采用特殊学习策略的偏好，是一种信息加工的图式"。我国著名教育心理学家邵瑞珍教授等人编著的《教育心理学》一书中指出："学习风格是学习者持续一贯的带有个性特征的学习方式，是学习策略和学习倾向的综合。"从以上的定义可以看出，学习风格是灵活的个人喜好、习惯或者个性特征。 学习风格的分类方法有许多种，每个人都从不同的角度对学习风格进行了考查。考伯（KOlb）根据学习风格的知觉和加工动力特征，将学习风格划分为：善于想象的、善于吸收的、善于逻辑推理的、善于调和的。所谓善于想象的学习者就是吸收具体的信息进行思维加工，并把他们所看到的进行概括。善于吸收的学习者则从抽象的观念出发进行思维加工，他们边思考边看。善于逻辑推理的学习者从经验中抽象出信息并进行积极加工，他们从一个观念出发然后通过试验验证它。善于调和的学习者感知具体的信息并积极地加工，他们是感觉者、试探者和操作者。 劳特斯（Lotas）根据心理的类型，将学习风格划分为四种类型：情感1、认知2、认知1、情感2, 三等四种类型。具有情感1学习风
格的学习者喜好在群体中学习，对他人非常敏感，而且根据他人的情感进行决策。具有认知2 学习风格的学习者则喜欢用事实建构和理解理论。具有认知 1学习风格的学习者所关心的是生活的实践方面．并根据精确的信息进行决策。具有情感2 学习风格的学习者关心的是生活的意义和目的，他们根据道德和美学进行决策。费舍（Fischer etc）等人则把学习风格划分为：情感的（两种类型）、增量的、感知通才--专才的、直觉的。第一种情感风格的学习者需要具有情感氛围的学习环境。第二种情感风格的学习者需要观点和活动的动力重叠。增量风格的学习者要求有一种逻辑--序列的结构。感觉通才的学习者往往是一个多感知的学习者，而感觉专才的学习者则喜欢某一种感知方式（听或看）。直觉的学习者根据不系统的信息和经验，突然洞察和产生意义并精确地概括。麦卡锡（McCarthy）则综合了前面研究者的理论，形成了一种新的学习风格划分方式。他把学习风格划分为创新的、分析的、常识的和动力的等四种类型。创新的学习者通过个人的参与和学习者之间的讨论寻求意义，他感知具体的信息并随意地进行加工，这种类型的学习者具有善于想象的风格。分析的学习者评价权威的事实和观点，抽象地感知信息，并进行思维加工。这种学习者在传统的课堂教学中非常成功。常识性的学习者想要知道事物到底是如何运作的，并寻找事物的关系。动力的学习者是冒险者，他们往往对隐藏的可能性有兴趣，所以他们是很好的问题解决者和创造者。格莱高克（Cregorc）为了测定学习者的学习风格，设计了一种自我报告的工具。在这个测定工具中，他把学习风格划分为：
极限学习机简介
1 極限學習機 傳統前饋神經網絡采用梯度下降の迭代算法去調整權重參數，具有明顯の缺陷： 1） 學習速度緩慢，從而計算時間代價增大； 2） 學習率難以確定且易陷入局部最小值； 3）易出現過度訓練，引起泛化性能下降。 這些缺陷成為制約使用迭代算法の前饋神經網絡の廣泛應用の瓶頸。針對這些問題，huang 等依據摩爾-彭羅斯（MP ）廣義逆矩陣理論提出了極限學習(ELM)算法，該算法僅通過一步計算即可解析求出學習網絡の輸出權值，同迭代算法相比，極限學習機極大地提高了網絡の泛化能力和學習速度。 極限學習機の網絡訓練模型采用前向單隱層結構。設,,m M n 分別為網絡輸入層、隱含層和輸出層の節點數，()g x 是隱層神經元の激活函數，i b 為閾值。設有N 個 不同樣本(),i i x t ，1i N ≤≤，其中[][]1212,,...,,,,...,T T m n i i i im i i i in x x x x R t t t t R =∈=∈，則極限學習機の網絡訓練模型如 圖1所示。 圖1 極限學習機の網絡訓練模型 極限學習機の網絡模型可用數學表達式表示如下： ()1,1,2,...,M i i i i j i g x b o j N βω=+==∑
式中，[]12,,...,i i i mi ωωωω=表示連接網絡輸入層節點與第i 個隱層節點の輸入權值向量；[]12,,...,T i i i in ββββ=表示連接第i 個隱層節點與網絡輸出層節點の輸出權值向量；[]12,,...,T i i i in o o o o =表示網絡輸出值。 極限學習機の代價函數E 可表示為 ()1,N j j j E S o t β==-∑ 式中，(),,1,2,...,i i s b i M ω==，包含了網絡輸入權值及隱層節點閾值。Huang 等指出極限學習機の懸鏈目標就是尋求最優のS ，β，使得網絡輸出值與對應實際值誤差最小，即()()min ,E S β。 ()()min ,E S β可進一步寫為 ()()()111,,min ,min ,...,,,...,,,...,i i M M N b E S H b b x x T ωβ βωωβ=- 式中，H 表示網絡關於樣本の隱層輸出矩陣，β表示輸出權值矩陣，T 表示樣本集の目標值矩陣，H ，β，T 分別定義如下： ()()()()()111111111,...,,,...,,,...,M M M M N N m N M N M g x b g x b H b b x x g x b g x b ωωωωωω?++????=????++? ? 11,T T T T M N M N N N t T t βββ??????????==???????????? 極限學習機の網絡訓練過程可歸結為一個非線性優化問題。當網絡隱層節點の激活函數無限可微時，網絡の輸入權值和隱層節點閾值可隨機賦值，此時矩陣H 為一常數矩陣，極限學習機の學習過程可等價為求取線性系統H T β=最小 範數の最小二乘解?β ，其計算式為 ?H T β += 式中H +時矩陣H のMP 廣義逆。 2實驗結果
起重机联锁保护与运行极限位置限制装置
起重机联锁保护与运行极限位置限制装置 联锁保护与运行极限位置限制装置 联锁保护装置是一种联锁开关，包括由建筑物登上起重机司机室的门开关、由司机室登上桥架主梁的舱门开关、通道栏杆门的开关等。其功能是用来防止当有人正处于起重机的某些部位，或正跨入、跨出起重机的瞬间，而在司机不知晓的情况下操作起重机，在运动过程中伤人。联锁保护开关常常与紧急开关一块串联在起重机的控制电路中，只要有一个开关不闭合，起重机就不能启动。 极限位置限制装置也称行程限位开关，其功能是限制运动范围，防止行程越位。在所有类型起重机的起升机构上升极限位置、有轨运行机构的轨道端头附近都要设置。行程限位开关常常并联在机构运动的控制电路中，当向某方向的运动达到极限位置触碰限位开关时，则切断该方向的运动电路，停止该方向的运行，同时接通反向运动电路，使运行机构只能向安全方向运行。 联锁保护与运行极限位置限制装置 联锁保护装置是一种联锁开关，包括由建筑物登上起重机司机室的门开关、由司机室登上桥架主梁的舱门开关、通道栏杆门的开关等。其功能是用来防止当有人正处于起重机的某些部位，或正跨入、跨出起重机的瞬间，而在司机不知晓的情况下操作起重机，在运动过程中伤人。联锁保护开关常常与紧急开关一块串联在起重机的控制电路中，只要有一个开关不闭合，起重机就不能启动。 极限位置限制装置也称行程限位开关，其功能是限制运动范围，防止行程越位。在所有类型起重机的起升机构上升极限位置、有轨运行机构的轨道端头附近都要设置。行程限位开关常常并联在机构运动的控制电路中，当向某方向的运动达到极限位置触碰限位开关时，则切断该方向的运动电路，停止该方向的运行，同时接通反向运动电路，使运行机构只能向安全方向运行。
为什么要对学习者进行分析
为什么要对学习者进行分析 教学设计的目的是为了有效促进学习者的学习，而学习者是学习活动的主体，学习者的特征是决定课堂教学效果的关键，正确认识学习者的特征有助于我们对学习者进行更为有效的指导。因此，在教学设计的前期分析阶段，必须对学习者的实际需要、能力水平和认知倾向进行深入的分析，以便使教学设计与学习者的特征相匹配，促进其“最近发展区”的形成和发展，从而更好的实现教学目标，提高教学效率。为此，在教学中可以把了解学生的兴趣、动机作为分析学习者的突破点。 一、了解学生的兴趣、动机 动机是激励人去行动，以达到一定目的的内在因素；而动机又产生于人的兴趣和需要。课堂教学的对象是活生生的学生，学生是学习的主人，教会学生学习，是教学活动的核心；教师所追求的科学教学的目的要求，必须通过学生的学习活动来实现。因而，科学教学要获得成功，就要认真分析、了解学生的心理需求，想方设法启动学生的内驱力，并采取各种有力措施，把学生的兴趣和需求纳入合理的轨道，以调动学生的学习积极性，将外在的教学目标系统转换为学生的心理需要，成为学生的学习目标，使学生由“要我学”转变为“我要学”，只有当学生对所学的内容产生了兴趣，形成了内在的需要和动机，他才能具有达成目标的主动性，教学目标的实现才有保证。在本节课中，第二个实验加热白糖，通过教师的引导，学生对白糖加热过程的变化
进行了多方面的猜测，极大的调动了学生的学习兴趣，而要证明自己的猜测必须通过实验来验证，这就激发了学生急于做实验的内动力，有了前面的猜测，也让学生明白做实验过程中所要观察的几个重要阶段，这样能让实验顺利进行。 二、分析学生的知识能力水平 学生的知识能力水平是学生达成目标的基础。教学设计要遵循教学规律，符合学生的知识建构。教学成功的关键是学生能够积极主动地学习，能够有效地吸收和运用。教学设计要研究学生的知识起点，能力水平，要考虑学生的可接受性，把握学生学习科学的“最近发展区”。力求使教学内容和教学水准适合学生的知识水平和心理特征，使学生能体验到“跳一跳摘到桃子”的滋味。针对本节课，在进行白糖加热实验前，先让学生通过小组讨论，预测白糖加热过程会发生哪些变化，通过学生的回答，就可以了解学生已经掌握哪些知识、具备哪些生活经验，如果发现学生知识经验不足，一方面可以采取必要的补救措施，另一方面可以适当调整教学难度和教学方法。 三、了解学生的认知倾向 教学活动中，教师应结合考虑学生的认知倾向，根据学生的认知差异不断改进教学法方法和教学策略，调整教学内容和教学目标，努力做到因材施教。如对依存型的学生，注意培养其独立思考的能力；对冲动型的学生，注意培养其有条理地、细心地分析问题、解决问题的能力等。另外，在组织研究学习小组时，教师如能根据学生情况，将具有不同认知倾向的学生组合在一起，让他们在小组学习中，依据
简述极限力矩限制器
简述极限力矩限制器：1)作用:防止回转驱动装置偶尔过载,保护电动机、金属结构及传动零部件免遭破坏。(2)原理:正常工作时,蜗杆的转矩通过涡轮的圆锥形摩擦盘与上锥形摩擦盘间的摩擦力矩传给小齿轮轴,带动小齿轮转动;当需要传动的转矩超过极限力矩联轴器所能承受的转矩时,上下两个锥形摩擦盘间开始打滑,以此来限制所要传递的转矩,起到安全保护作用。 块式制动器：在接通电源时，电磁松闸器的铁心吸引衔铁压向推杆，推杆推动左制动臂向左摆，主弹簧被压缩。同时，解除压力的辅助弹簧将右制动臂向右推，两制动臂带动制动瓦块与制动轮分离，机构可以运动。当切断电源时，铁心失去磁性，对衔铁的吸引力消除，因而解除衔铁对推杆的压力，在主弹簧张力的作用下，两制动臂一起向内收摆，带动制动瓦块抱紧制动轮产生制动力矩；同时，辅助弹簧被压缩。制动力矩由主弹簧力决定，辅助弹簧保证松间间隙。块式制动器的制动性能在很大程度上是由松闸器的性能决定 起重力矩限制器的作用起重力矩限制器是太刀重要的安全装置之一，塔吊的结构计算和稳定性验算均是以最大额定起重力矩为依据，其中力矩限制器的作用就是控制塔吊使用时不得超过最大额定起重力矩，防止超载。构造和工作原理起重力矩限制器分为机械式和电子式，机械式中又有杠斜式和弓板式等多种形式。其中弓板式起重力矩限制器因结构简单，目前应用比较广泛。弓板式力矩限制器主要安装在塔帽的主弦杆上。其工作原理如下：塔吊吊载重物时，由于载荷的作用，塔帽的主弦杆产生压缩变形，载荷越大，变形越大。这时力矩限制器上的弓形钢板也随之变形。并将弦杆的变形放大，使弓板上的调节螺栓与限位开关的距离随载荷的增加而逐渐缩小。当载荷达到额定荷载时，通过调整调节螺栓触动限位开关，从而切断起升机构和变幅机构的电源，达到限制塔吊的吊重力矩载荷的目的 起重量限制器：一般会有3个触点，当触头碰到后触点，将信号反馈给PLC控制器，就起到相应的左右。当触头碰到50%起重量的触点后，此时起升吊钩能上升及下降，高速档回路被断开，只能中速或者低速运行。防止快速档提起重物导致起升电机电流过载从而使电机损坏。当触头碰到80%-90%起重量的触点后，此时起升吊钩能上升及下降，高速档回路和中速档回路被断开，只能者低速运行。防止提起重物速度过快导致起升电机电流过载从而使电机损坏。当触头碰到105%起重量的触点后，此时起升吊钩上升回路被断开，吊钩只能下降，高速档回路和中速档回路被断开，只能者低速运行。保护钢丝绳不被超重拉断。但不影响其它机构动作,以达到限载保护作用.
浅谈大学生学习观、学术素养与学术本位
浅谈大学生学习观、学术素养与学术本位 【摘要】社会上学术腐败的问题已引起社会的广泛关注，身负培养德智体全面发展人才重任的高校，要坚定地树立学术本位观念，反对学术腐败；切实采取有力措施，在努力提高大学生文化素质、创新精神、实践能力的同时，加强大学生学术素养的培养和提高。 【关键词】大学生；学习观；学术素养；学术本位 1 高校应回归学术本位 高校是学术人才的汇聚地，也肩负着培养学术人才的重任。就目前大家所达成的共识来看，普通高等学校的主要功能应该包括相辅相成的三个方面：教书育人、学术研究和服务社会。其中，学术研究是其根本和基础，因为，只有以科学的世界观和方法论为指导开展自由的学术研究，才能做到以科学的精神、先进的文化、高尚的情操教书育人，才能以一流的成果、一流的人才服务社会。 但是，令人遗憾的是，由于市场经济浪潮的强烈冲击，高校似乎越来越不以学术为本了，学术似乎也越来越功利化了，大学、学术似乎都越来越偏离或迷失自己的方向了。不仅部分教师不以学术研究为己任，只把教职作为自己身份的象征，作为自己在社会兼职中可以讨价还价的资本；而且，部分学生特别是研究生也不把学术研究作为自己学业的目标，他们只把大学生活看成“镀金”的过程，作为日后“升官发财之阶梯”。 2 大学生学习观的现状与变革 2.1 学习观概念 学习观是指学习者对学习现象和经验所持有的直觉、潜在的认识，已有的研究表明，学习观作为一种内隐的元认知知识，对学生的学习产生深远的影响。归纳起来，学习观主要影响学习者的认知过程、策略选择、学习动机、学习行为、学习情感体验、学业成绩等诸多学习要素。 大学生学习观指大学生在学习过程中形成的对学习的看法、观点，它随着学生认识、经验的增长而发生变化，它是学生学习的指导思想。 2.2 大学生学习观倾向与比较 当代大学生学习观的几种倾向：1）学习动机存在功利化倾向；2）学习兴趣不浓，学习动力不足；3）学习方式较单一，学习效果不佳；4）学习主动性不足，创新性不强；5）知行脱节，缺乏刻苦耐劳的精神；6）对外部环境有过多的依赖；7）师生联系不够紧密，缺少互动。 我们以美国为例，两国大学生在学习观念上确实存在很大差异，中国学生的独立意识较差，他们过多地依赖体制、学校、老师和家长。这使得他们失去了个人自由的基础。也正是由于独立意识的缺乏，中国学生在学习态度上表现得比较被动。一位外教曾经把中美大学生的差异概括地总结几点：对学习的态度，中国学生是You come to teach，而美国学生是I come to learn；对学习的责任，中国学生是The teacher is responsible，而美国的学生是The student is responsible；在学习方法上，中国学生的学习是Based on facts，而美国学生的学习是Based on findings。这些差异也正是我们此次观察研究的结果。 2.3 当前大学生学术素养现状 1）大学生学术素养现状不容乐观。由于受应试教育的影响，我国全民阅读的能力都很低下，《全国国民阅读与购买倾向抽样调查报告2008》就有报道：问
SQL教程(函数编)
SQL 教程（函数篇）
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SQL 基础
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SQL 首页 SQL 简介 SQL 语法 SQL select SQL distinct SQL where SQL AND & OR SQL Order By SQL insert SQL update SQL delete SQL 高级
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SQL Top SQL Like SQL 通配符 SQL In SQL Between SQL Aliases SQL Join SQL Inner Join SQL Left Join SQL Right Join SQL Full Join SQL Union SQL Select Into SQL Create DB SQL Create Table SQL Constraints SQL Not Null SQL Unique SQL Primary Key SQL Foreign Key SQL Check SQL Default SQL Create Index SQL Drop
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SQL Alter SQL Increment SQL View SQL Date SQL Nulls SQL isnull() SQL 数据类型 SQL 服务器 SQL 函数
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SQL functions SQL avg() SQL count() SQL first() SQL last() SQL max() SQL min() SQL sum() SQL Group By SQL Having SQL ucase() SQL lcase() SQL mid() SQL len() SQL round() SQL now() SQL format()
SQL 总结
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SQL 快速索引 SQL 总结 实例/测验 实例 测验
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SQL 测验 建站手册
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网站构建 万维网联盟 (W3C) 浏览器信息 网站品质 语义网 职业规划 网站主机
极限学习机简介
1 极限学习机 传统前馈神经网络采用梯度下降的迭代算法去调整权重参数，具有明显的缺陷： 1） 学习速度缓慢，从而计算时间代价增大； 2） 学习率难以确定且易陷入局部最小值； 3）易出现过度训练，引起泛化性能下降。 这些缺陷成为制约使用迭代算法的前馈神经网络的广泛应用的瓶颈。针对这些问题，huang 等依据摩尔-彭罗斯（MP ）广义逆矩阵理论提出了极限学习(ELM)算法，该算法仅通过一步计算即可解析求出学习网络的输出权值，同迭代算法相比，极限学习机极大地提高了网络的泛化能力和学习速度。 极限学习机的网络训练模型采用前向单隐层结构。设,,m M n 分别为网络输入层、隐含层和输出层的节点数，()g x 是隐层神经元的激活函数，i b 为阈值。设有N 个 不同样本(),i i x t ，1i N ≤≤，其中[][]1212,,...,,,,...,T T m n i i i im i i i in x x x x R t t t t R =∈=∈，则极限学习机的网络训练模型如 图1所示。 图1 极限学习机的网络训练模型 极限学习机的网络模型可用数学表达式表示如下： ()1,1,2,...,M i i i i j i g x b o j N βω=+==∑
式中，[]12,,...,i i i mi ωωωω=表示连接网络输入层节点与第i 个隐层节点的输入权值向量；[]12,,...,T i i i in ββββ=表示连接第i 个隐层节点与网络输出层节点的输出权值向量；[]12,,...,T i i i in o o o o =表示网络输出值。 极限学习机的代价函数E 可表示为 ()1,N j j j E S o t β==-∑ 式中，(),,1,2,...,i i s b i M ω==，包含了网络输入权值及隐层节点阈值。Huang 等指出极限学习机的悬链目标就是寻求最优的S ，β，使得网络输出值与对应实际值误差最小，即()()min ,E S β。 ()()min ,E S β可进一步写为 ()()()111,,min ,min ,...,,,...,,,...,i i M M N b E S H b b x x T ωβ βωωβ=- 式中，H 表示网络关于样本的隐层输出矩阵，β表示输出权值矩阵，T 表示样本集的目标值矩阵，H ，β，T 分别定义如下： ()()()()()111111111,...,,,...,,,...,M M M M N N m N M N M g x b g x b H b b x x g x b g x b ωωωωωω?++????=????++? ? 11,T T T T M N M N N N t T t βββ??????????==???????????? 极限学习机的网络训练过程可归结为一个非线性优化问题。当网络隐层节点的激活函数无限可微时，网络的输入权值和隐层节点阈值可随机赋值，此时矩阵H 为一常数矩阵，极限学习机的学习过程可等价为求取线性系统H T β=最小 范数的最小二乘解?β ，其计算式为 ?H T β += 式中H +时矩阵H 的MP 广义逆。 2实验结果
控制信息的极限
a r X i v :c h a o -d y n /9905039v 1 26 M a y 1999 Information-Theoretic Limits of Control Hugo Touchette ?and Seth Lloyd ? d’Arbelo?Laboratory for Information Systems and Technology,Department of Mechanical Engineering, Massachussetts Institute of Technology,Cambridge,Massachusetts 02139 (January 9,2014)Fundamental limits on the controllability of physical systems are discussed in the light of infor-mation theory.It is shown that the second law of thermodynamics,when generalized to include information,sets absolute limits to the minimum amount of dissipation required by open-loop con-trol.In addition,an information-theoretic analysis of closed-loop control shows feedback control to be essentially a zero sum game:each bit of information gathered directly from a dynamical systems by a control device can serve to decrease the entropy of that system by at most one bit additional to the reduction of entropy attainable without such information (open-loop control).Consequences for the control of discrete binary systems and chaotic systems are discussed.PACS numbers:05.45.+b,05.20.-y,89.70.+c Information and uncertainty represent complementary aspects of control.Open-loop control methods attempt to reduce our uncertainty about system variables such as position or velocity,thereby increasing our information about the actual values of those variables.Closed-loop methods obtain information about system variables,and use that information to decrease our uncertainty about the values of those variables.Although the literature in control theory implicitly recognizes the importance of in-formation in the control process,information is rarely regarded as the central quantity of interest [1].In this Letter we address explicitely the role of information and uncertainty in control processes by presenting a novel for-malism for analyzing these quantities using techniques of statistical mechanics and information theory.Specif-ically,based on a recent proposal by Lloyd and Slotine [2],we formulate a general model of control and inves-tigate it using entropy-like quantities.This allows us to make mathematically precise each part of the intuitive statement that in a control process,information must constantly be acquired,processed and used to constrain or maintain the trajectory of a system.Along this line,we prove several limiting results relating the ability of a control device to reduce the entropy of an arbitrary system in the cases where (i)such a controller acts inde-pendently of the state of the system (open-loop control),and (ii)the control action is in?uenced by some infor-mation gathered from the system (closed-loop control).The results are applied both to the stochastic example of coupled Markovian processes and to the deterministic example of chaotic maps.These results not only com-bine concepts of dynamical entropy and information in a uni?ed picture,but also prove to be fundamental in that they represent the ultimate physical limitations faced by any control systems. The basic framework of our present study is the fol-lowing.We assign to the physical plant X we want to control a random variable X representing its state vec- tor (of arbitrary dimension)and whose value x is drawn according to a probability distribution p (x ).Physically,this probabilistic or ensemble picture may account for in-teractions with an unknown environment,noisy inputs,or unmodelled dynamics;it can also be related to a de-terministic sensitivity to some parameters which make the system e?ectively stochastic.The recourse to a sta-tistical approach then allows the treatment of both the unexpectedness of the control conditions and the dynam-ical stochastic features as two faces of a single notion:uncertainty . As it is well known,a suitable measure quantifying un-certainty is entropy [3,4].For a classical system with a discrete set of states with probability mass function p (x ),it is expressed as H (X )≡? x p (x )log p (x ),(1) (all logarithms are assumed to the base 2and the entropy is measured in bits).Other similar expressions also ex-ist for continuous state systems (?ne-grained entropy),quantum systems (von Neumann entropy),and coarse-grained systems obtained by discretization of continuous densities in the phase space by means of a ?nite par-tition.In all cases,entropy o?ers a precise measure of disorderliness or missing information by characterizing the minimum amount of resources (bits)required to en-code unambiguously the ensemble describing the system [5].As for the time evolution of these entropies,we know that the ?ne-grained (or von Neumann)entropy remains constant under volume-preserving (unitary)evolution,a property closely related to a corollary of Landauer’s prin-ciple [6]which asserts that only one-to-one mappings of states,i.e.,reversible transformation preserving informa-tion are exempt of dissipation.Coarse-grained entropies,on the other hand,usually increase in time even in the ab-sence of noise.This is due to the ?nite nature of the par-tition used in the coarse-graining which,in e?ect,blurs the divergence of su?ciently close trajectories,thereby
学习人本位医疗心得体会
学习人本位医疗心得体会 永城市中心医院李青云 最近，几天连续学习了张中南教授的人本位医疗电视视频讲座，受益匪浅。学到了以前在学校里从未学习过的知识，张教授从时下中国医疗性质说起，分析“病本位”和“利本位”两种医疗性质的弊端，并基于中国医疗环境给医院指出一条改革路径——人本位医疗，医院借此从根本上改善疗效、安全、效益和医患关系。这就为我们点了一盏明灯，指引我们在医疗改革这条路继续前进。 事实表明，人本位医疗在试点医院取得了极大的成功。就像星星之火，可以燎原一样，先在一个科室里实现人本位医疗，取得成功后，再在各个科室推广，再次成功后，接着多家医院也实行，然后逐渐过渡到全国近百家医院。 正如视频中提到的，人本位医疗，揭示了医疗内在规律。是对我国现行医疗模式的改革，而不仅仅是改良。在这场改革中，人们需要改变的不仅仅是错误的病本位和利本位医疗理念，更重要的是改变其行为习惯。这就需要有效的管理。 一直以来，我觉得医疗改革是卫生部的事情。而我只是一名普通的基层医院医生，与我无关。而我现在觉得，这种观念是非常错误的。只要我们改变错误的行为方式，养成好的行为习惯，再在科室推广。这样就会带来很多意想不到的效果。 ：视频中张教授讲过这样一件事情，在一家三甲医院有一名护士，有一天值大夜班，凌晨三点，科室的呼叫系统意外失灵，这名护士立刻通知后勤部门派人来修理。在维修人员到来之前，她担心病人有事无法呼叫便逐个巡视病房，为了不打扰病人休息，她站在门口开一条缝能伸进一个脑袋，借着月光观察病人并听病房中有无异样的声音，就这样从走廊东面一直到走廊尽头，持续了两个小时。 直到呼叫器被修好，该护士就这样轻微地巡视了两个小时没有停。第二天，她未向护士长汇报此事，不过那段时间正好有位军队医院的护理部主任来此考察，无意中捕捉到这一幕。“这名护士的行为已高出规范标准，形成了文化，只要对病人有好处就去做。”事后该护理部主任连称自己非常感动。
论对外汉语教材的“词本位”原则
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/d22020768.html, 论对外汉语教材的“词本位”原则 作者：林嘉妮 来源：《吉林省教育学院学报》2017年第12期 摘要：半个世纪以来，对外汉语教学界一直存在着本位之争：究竟是以“词”为单位，还是以“字”为单位。本文将以法国出版的《汉语言文字启蒙》和北京语言大学出版的《新实用汉语课本》为例，阐述“字本位”教材和“词本位”教材在词汇教学方面的差异，并探讨为何本位之争在语言学界和教学界尚存在争议，对外汉语教材却为清一色的“词本位”教材。 关键词：对外汉语；教材；词本位；字本位 中图分类号：G422 文献标识码：A 文章编号：1671-1580（2017）12-0075-03 什么是“本位”？徐通锵先生（1997）指出：“本位，这是研究语言结构的理论核心，牵一发而动全身，如果能正确地把握语言结构的本位，就有可能深入地分析语言结构的规律，为顺利地解决有关问题的争论开辟前进的道路。”在汉语教学中，我们无法回避这样一个问题：什么是汉语教学的基本单位？到底是传统意义上的“字”，还是西语意义中的“词”？可以说，本位问题是汉语教学中最基本的问题，也是教材编写首先需要解决的问题。 一、教材的“词本位”与“字本位” 当今国内外通行的对外汉语教材，几乎都是按“词本位”原则处理教材的。教材的“词本位”表现在：把“词”作为汉语的基本结构单位，只有生词表没有生字表，且生词表中只给词义，不给字义，不对汉字和构词法进行解释，等等。《新实用汉语课本》《汉语初级教程》《成功之路》《博雅汉语》《发展汉语》《阶梯汉语》等都是典型的“词本位”教材。 与国内一系列“词本位”教材形成鲜明对照的是由白乐桑与张朋朋先生编写、法国1989年出版的初级汉语教材——《汉语言文字启蒙》，该教材最大的特点就是其“字本位”原则。教材首先确定了400个常用字为汉字门槛，在此基础上以字组词，以词造句。这400个字占常用字的66.27%，教材用字限制在这400字以内。试比较两部国内对外汉语教材与《汉语言文字启蒙》的字词比： 《基础汉语课本》1、2册（外文出版社，1980） 汉字489-词534，字词比为1：1.09
极限学习机的回归拟合及分类
极限学习机的回归拟合及分类 单隐含层前馈神经网络（single-hidden layer feedforward neural network）以其良好的学习能力在许多领域中得到了广泛的应用。然而，传统的学习方法（如BP算法等）固有的一些缺点，成为制约其发展的主要瓶颈。前馈神经网络大多采用梯度下降方法，该方法主要存在以下几方面的缺点： （1）训练速度慢。由于梯度下降法需要多次迭代以达到修正权值和阈值的目的，因此训练过程耗时较长。 （2）容易陷入局部极小点，无法达到全局最小。 （3）学习率η的选择敏感。学习率η对神经网络的性能影响较大，必须选择合适的η，才能获得较为理想的网络。若η太小，则算法收敛速度很慢，训练过程耗时长； 反之，若η太大，则训练过程可能不稳定（收敛）。 因此，探索一种训练速度快，获得全局最优解，且具有良好的泛化性能的训练算法是提升前馈神经网络性能的主要目标，也是近年来的研究热点和难点。 本文将介绍一个针对SLFN的新算法——极限学习机（extreme learning machine,ELM），该算法随即产生输入层和隐含层的连接权值及隐含层神经元的阈值，且在训练过程中无需调整，只需要在设置隐含层神经元的个数便可以获得唯一的最优解。与传统的训练方法相比，该方法具有学习速度快、泛化性能好等优点。 1.1ELM的基本思想 典型的单隐含层前馈神经网络结构如图1所示，该网络由输入层、隐含层和输出层组成，输入层与隐含层、隐含层与输出层神经元间全连接。其中，输入层有n个神经元，对应n个输入变量；隐含层有l个神经元；输出层有m个神经元，对应m个输入变量。 图1 不是一般性，设输入层与隐含层的连接权值W为
起重机极限载荷控制系统
移动式起重机功率极限载荷控制技术 孙继超1，顾 波2，刘华富1 （1. 上海派芬自动控制技术有限公司，上海，201206； 2. 徐州建筑职业技术学院 机电工程系，江苏 徐州 221008） 摘要：针对使用变量泵液压系统的移动式起重机的发动机功率极限保护问题，对其产生的原因进行了分析并提出相应的控制策略功率极限载荷控制，以解决发动机在工作过程中因超载导致其处于低效率工作状态甚至熄火的问题。针对起重机的具体施工需求，提出了精细控制模式，解决了其在具体施工中要求低速、微动和易操作的问题。 关键词：移动式起重机；发动机；功率极限载荷控制；精细控制 0前言 随着国内起重机制造技术的飞速发展，起重机额定起重量也越来越大，汽车起重机型谱已经覆盖25吨到200吨，履带起重机型谱已经覆盖50吨到600吨，而且目前更大吨位的起重机也在设计制造过程中。在起重机的发展过程中，液压系统越来越多地采用了泵控系统和负荷传感控制，它的优点是按需要向系统提供流量，基本无溢流损失，降低能源消耗，减少系统发热，节能环保。 然而，尽管采用了泵控系统（比如恒功率泵控系统），在起重机的实际使用中，还是常常出现发动机与液压系统功率不匹配的现象，导致发动机转速下降过多，偏离最佳工作点，增加油耗，情况严重的还会导致发动机熄火。这些情况的发生，严重影响了起重机的正常使用和安全。因此，功率极限载荷控制在起重机上的应用也成为必然。应用这项技术后，可以最大程度地避免液压系统的吸收功率高于发动机输出功率，达到保护起重机正常工作、提高起重机可操作性及避免发动机熄火的目的，同时也达到了节能降噪、环保的目的。 另外，有时需要起重机作低速运行或微动，据此需求，本文提出了精细控制模式，实现了对起重机的微动控制。 1 问题产生的原因 由于起重机自身的特点，在进行发动机和液压系统的匹配设计时，往往不会使发动机的输出功率曲线总是高于泵（液压系统）的吸收功率曲线，否则发动机的额定功率将选得非常大，不利于节能和降低制造和使用成本，造成极大的浪费。 而起重机又常常工作在低转速、大负载情况下，此时，负载功率(P L)将可能大于发动机的输出功率(P E)， P L>P E 在理想状况下，不计能量损失，泵的吸收功率等于负载功率， P L=P P 即泵的吸收功率大于发动机的输出功率， P P>P E 发动机转速将被迫下降过多，导致发动机工作在低效率状况，情况严重的，还会导致发动机熄火。因此，起重机驾驶员往往需要额外小心操作，才能避免上述情况的发生，严重影响了起重机的可操作性和安全性。 所以，当发动机工作在某固定转速下，如果载荷较大或者载荷提升速度较快时，将可能导致泵的吸收功率大于发动机输出功率，使得发动机转速被迫下降过多甚至熄火。 2 极限载荷控制的实现 极限载荷控制是一种根据负载变化自动调节变量泵排量的智能控制技术，其基本原理是：当变量泵的吸收功率大于发动机的输出功率时，控制器自动降低变量泵的吸收功率，保