人的一生都离不开学习。人一生的学习大致可以分为四个时期:学前期(婴、幼儿时 期)、上学期(从小学到研究生毕业)、学后期(工作时期)和学后后期(离退休时期)。每个时 期都在学习,其中“上学期”是专门从事学习的。上学期又分为小学时期、中学时期、大学时 期和研究生时期。这其中大学时期的学习对自己的一生影响最大,也最为重要

11.1 基本原理 11.2 基本迭代学习控制算法 11.3 迭代学习控制的关键技术 11.4 机械手轨迹跟踪迭代学习控制仿真实例 11.5 线性时变连续系统迭代学习控制 11.6 移动机器人轨迹跟踪迭代学习控制

一、语文学习概说 （一）语文学习的基本含义 学习，广义上是指人和动物在日常生活中习得经验而引起行为变化的过程。狭义的学习是指人的学习，它是人在社会实践中，通过语言的中介作用，自觉地、积极主动地掌握个体或人类社会历史经验，从而构建经验结构的过程

概述 关注的问题 一些概念及记号 可学习性 什么是“学习” 什么是“可学习的” 假设空间复杂性对可学习性的影响 有限假设空间 无限假设空间：基于VC维的分析 无限假设空间：基于Rademacher复杂度的分析 稳定性

为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率，采用数据挖掘技术，从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数，并将其应用于模型预设定计算。首先，对冷却特征参数进行识别，按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义，并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时，将其聚类为实际带钢的相似卷，并考虑各相似卷的时间影响，计算相似权重值；随后，基于相似带钢的头部和尾部信息，建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件，采用梯度下降法求解该二次规划问题，通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数；最后，根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明：基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力，学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升

大学生学习心理与心理健康 一、学习的概念以及大学生学习的特点 二、大学生常见的学习心理问题及自我调适 三、大学生学习方法与学习能力的培养 大学生的职业生涯规划与心理健康

本文以在校大学生这个最具代表性的群体作为主要研究主体,通过问卷调查等多种形式采集数据,根据采集到的数据研究分析大学生的学习现状以及学习习惯,了解大学生对于移动学习的一些心理态度,从而更好地提高移动学习的效率以及推动移动学习的发展

7.1 机器学习概述 7 . 2 从例子中学习 7 . 3 类比学习 7 . 4 解释学习

宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度

要求学生理解学习策略的涵义与特征,掌握各类化学知识的特点并学 会各类化学知识的学习策略,认识并改善自身的学习方法,学会在教学设计中贯穿学习策略的实施