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

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

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

利用K均值聚类和增量学习算法扩大训练样本规模,提出一种改进的mRMR SBC.一方面,利用K均值聚类预测测试样本的类标签,将已标记的测试样本添加到训练集中,并在属性选择过程中引入一个调节因子以降低K均值聚类误标记带来的风险.另一方面,从测试样本集中选择有助于提高当前分类器精度的实例,把它加入到训练集中,来增量地修正贝叶斯分类器的参数.实验结果表明,与mRMR SBC相比,所提方法具有较好的分类效果,适于解决高维且含有较少类标签的数据集分类问题

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

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1.掌握运动过程中人体机能状态变化的规律和 各阶段的特点及其生理机制。 2.了解机体对运动负荷刺激反应与适应特征和 运动训练的生理本质。 3.掌握运动训练效果的生理学评定方法并能应 用于运动训练实践

定义:考虑对于实例集合X的概念学习算法L.令c为X上定义的任 一概念,并令Dc={}为c的任意训练样例集合.令L(xi ,Dc)表 示经过数据Dc的训练后L赋予实例的分类.L的归纳偏置是最小断 言集合B,它使任意目标概念c和相应的训练样例Dc满足:

综合训练(葡萄酒品尝)的目的，是了解品尝的全过程全面掌握葡萄酒品评的标准；了解不同类型优质葡萄酒的感观特征；掌握描述、评语的写法