针对一类具有空间不均匀性的辨识和回归问题，提出了基于小波分析的极限学习机方法.从多分辨率分析的思想出发，构造一簇紧支撑正交小波作为隐层激活函数，并利用改进的误差最小化极限学习机训练输出层权重，避免了新加入高分辨率子网络后的重新训练.同时，由一维多分辨分析的张量积构造了二维多分辨小波极限学习机.进而通过脊波变换将小波学习机扩展到高维空间，对脊波函数的伸缩、方向和位置参数进行优化计算.对具有奇异性的函数仿真结果证明，与标准极限学习机相比，小波极限学习机由于其聚微性能在极短的训练时间内更好地逼近目标.一些实际基准回归问题上的测试验证了脊波极限学习机在其中大部分问题上达到更高的训练和泛化精度

《心理学》 《当代教育学》 《现代教育技术》 《教师职业技能及训练》 《体育概论》 《学校体育学》 《体育教学论》 《体育心理学》 《体育社会学》 《体育管理学》 《体育史》 《运动训练学》 《运动解剖学》 《运动生理学》 《运动生理学》（实验） 《体育保健学》 《体育保健学》（实验） 《体育科学研究方法导论》 《田径与户外运动》 《体操》 《篮球》 《足球》 《排球》 《武术》 《健美操》 《网球》 《中学体育教材教法》 《体育素材制作》 《田径专项理论与实践Ⅰ》 《体操专项理论与实践Ⅰ》 《篮球专项理论与实践Ⅰ》 《排球专项理论与实践Ⅰ》 《足球专项理论与实践Ⅰ》 《健美操专项理论与实践Ⅰ》 《武术专项理论与实践Ⅰ》 《游泳专项理论与实践Ⅱ》 《网球专项理论与实践Ⅱ》 《羽毛球专项理论与实践Ⅱ》 《乒乓球专项理论与实践Ⅱ》 《散打专项理论与实践Ⅱ》 《田径专项理论与实践Ⅱ》 《体操专项理论与实践Ⅱ》 《篮球专项理论与实践Ⅱ》 《排球专项理论与实践Ⅱ》 《足球专项理论与实践Ⅱ》 《健美操专项理论与实践Ⅱ》 《武术专项理论与实践Ⅱ》 《体育市场与营销》 《健康教育与体育健康促进》 《器械健身》 《健康体适能》 《运动竞赛学》 《运动生物力学》 《运动选材学》 《体能训练》 《垒球》 《棒球》 《手球》 《游泳》 《瑜伽》 《乒乓球》 《体育舞蹈》 《毽球》 《太极拳》 《散打》 《羽毛球》 《定向运动》 《体育测量与评价》 《体育测量与评价》（实验） 《体育经济学》 《社会体育学》 《休闲体育》 《体育热点问题专题》 《专业英语》 《体育法规》 《体育绘图》 《奥林匹克运动》 《认识实习》 《技能强化训练》 《专业实习》 《综合实习》 《裁判实习》

第四部分篮球运动员体能训练类 一、填空题 (一)试题 1.身体素质训练的目的,是在运动训练过程中科学地运用各种身体练习手段,有效地影响运动员的()和()的发展,提高身体素质和基本活动能力,改善体质状况

一、课程性质 结构力学综合训练是土木工程专业的一门课程设计课,属专业选修课性质。学 生在学习理论力学、材料力学和结构力学的基础上,通过本课程的学习,对所学的 力学基本原理、基本概念和基本技能加以综合提高,建立起结构整体受力分析的概 念,进一步掌握杆件结构的计算理论和计算方法,提高综合应用力学知识进行计算 分析的实际能力,学会使用结构分析程序进行结构计算,为学习有关专业课程以及 进行结构设计和科学研究打下良好力学基础。是一个综合提高的训练实践环节。以 此培养学生具有结构分析与结构计算方面的能力,培养结构定性分析的能力

象青蛙一样思考 帮助你清楚地认识企业潜规则 是什么成为了中国惠普新进员工的必修科目? 是什么辅助深圳百丽集团年度利润增长近1倍? 是什么被美国强生公司评价为价值600万的一堂课 是什么帮助苏州三星白色家电事业部2年增长10倍业绩7??? 内地培训界第一名师易发久先生金牌课程 成功的企业,86%是因为同样的原因而成功; 领袖的 高级研讨班 失败的企业,92%是因为同样的原因而失败。 成败的“共性”远远大于“个性” 《领袖的风采》集无数的实践精髓: 影响力训练九年来为近2000家知名企业(其中世界500强华企业100余家)提供过专业训练; 本课程受众学员高达数万人,其中2004年逾万名学员训后满意率创下了99.41%的训练界奇迹; 为您及您的团队破解这一惊天“秘密”,并提供25项被学员誉为具有“黄金价值”的解决方 案

一、前言 天然药物化学实验是整个天然药物化学课的重要组成部分。其主要目的是 通过试验,检验在课堂上所学的理论知识。使学生对理性知识的理解更加深入, 掌握得更加牢固。 通过试验,训练学生的基本操作技能,培养学生分析问题和解决问题的能力,使 学生获得从事天然药物化学科研工作的基本训练 在实验中,重点是要加强对学生基本操作技能的训练

中药学基本实验技能操作训练 中药学专业实验技能操作训练 探索性中医药综合实验 医学基础实验室基本技能操作 中医基础综合实验 中医诊法技能训练

第一节体育教学与训练原则的生理学分析 一、可沏练性和可逆性原则 (一)可训练性原则

脏腑定位，即明确病变所在的脏腑，是中医脏腑辨证的重要阶段。本文旨在通过神经网络模型搭建中医脏腑定位模型，输入症状文本信息，输出对应的病变脏腑标签，为实现中医辅助诊疗的脏腑辨证提供支持。将中医的脏腑定位问题建模为自然语言处理中的多标签文本分类问题，基于中医的医案数据，提出一种基于预训练模型ALBERT和双向门控循环单元（Bi-GRU）的脏腑定位模型。对比实验和消融实验的结果表明，本文提出的方法在中医脏腑定位的问题上相比于多层感知机模型、决策树模型具有更高的准确性，与Word2Vec文本表示方法相比，本文使用的ALBERT预训练模型的文本表示方法有效提升了模型的准确率。在模型参数上，ALBERT预训练模型相比BERT模型降低了模型参数量，有效减小了模型大小。最终，本文提出的脏腑定位模型在测试集上F1值达到了0.8013

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法