基层官兵读书状况的调查与思考

据调查 ,基层官兵业余读书主要有以下几种类型 :(一 )求知学习型。这是基层官兵读书的主流。①学习科学文化知识。这一部分人中主要是文化基础比较好 ,为考军校做准备。另外有部分年轻干部为获得第二学历 ,部分面临转业的士官为第二次就业做准备 ,大都参加函授或自考学习。②学习军事高科技知识。《现代兵器》、《舰船知识》、《航空知识》等军事高科技读物在基层官兵中很受欢迎。对介绍在海湾战争中和北约空袭南联盟中所使用的军事高技术一类的书籍也表现出极大的兴趣。另外 ,关于电脑、网络知识的书籍在基层也拥有较为固定的读者群。③阅…     

构筑“育鹰”高速路——92095部队党委抓函授教育做法

高 速公路有好的主车道、超车道和严格的路检机构 ,才能保证车辆安全、快速行驶。 1 996年以来 ,92 0 95部队针对飞行部队特点 ,以“学习成才”为牵引 ,把锻造世纪之“鹰”作为战略性工作来抓 ,函授教育走上了一条高速通道。着眼长远 ,修缮育才“主车道”办学之初 ,学员参加函授学习很积极 ,但函授教育却热不起来 ,深不下去 ,学习效果不明显。究其原因 :①有的官兵想拿文凭又不愿在学习上花力气、下功夫 ,存在“混文凭”、“花钱买文凭”的思想 ;②在挑选专业时“热”民用技术的多 ,选与本职专业相近的少 ;③有的单位抓函授教育松一阵紧一阵…     

上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法

针对现有深度监督图像哈希表示学习方法依赖于图像的类别信息,难以在现实中被广泛应用问题,利用与图像相关的标签信息作为监督信息,提出上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法。该方法一方面通过自适应捕获图像区域特征的相关上下文来增强它们的表示能力,另一方面通过引入判别损失来提高学习到的哈希码表示的判别性。在现有两个公开数据集上的大量实验结果证明了该方法的有效性。     

爱惜大好的学习时光（续六）

地无中外,时无古今,凡创立新思想、新学派、有所作为的人,大都是在年轻的时候。我国战国时期秦国的甘罗12岁当上卿,他自请出使赵国,说服赵王割城给秦国,南北朝的     

基于遗传算法和神经网络的混合自学习策略

通过对神经网络自学习方法和基因遗传算法的研究 ,采用自适应基因遗传算法对神经网络进行训练 ,形成基于遗传算法和神经网络的混合自学习策略 ,克服了神经网络自学习方法的不足 ,提高了系统的自学习能力     

英语听力课教学方法探索

1我院英语听力课教学实践探索 教学过程是一个发展过程,有阶段性,针对不同的对象、学习阶段和授课内容。应该而且必须采用不同的方式,而不能过分迷信某种固定的模式,或生搬硬套某种别人用起来得心应手、或对别的课程有效。但对自己的课程并不适宜的教学方法。同时也不应该不论在哪一个发展阶段都采取同一种教学方式。     

判天下之美 析万物之理——谈以审美心理学习数理课程

本文针对学生学习数理课程缺乏兴趣,被动学习的现象,提出以美学观点看待数理学科,培养学习兴趣,提高学习效率。     

五十年代学习和借鉴苏军的回顾与思考

新中国建立初期 ,如何建立巩固的国防 ,建设一支正规化现代化的人民军队这一重大课题 ,被突出地提到议事日程上来。中共中央、中央军委和毛泽东主席及老一辈革命家 ,在我军建设的新阶段里 ,通过贯彻“以我为主、自力更生”的原则 ,学习和借鉴苏军经验 ,探索出了一条切合中国实际的建军路线 ,有效地促进了我军的正规化现代化建设。今天总结这些经验和教训 ,对于我们建设面向二十一世纪的现代化国防和军队 ,具有重要的现实意义。一、需要与可能新中国成立后 ,西方各国采取了敌视态度。美国不仅不承认新中国 ,还对我国实行军事包围、经济封锁、…     

增量式神经网络聚类算法

神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。     

湖南最美青工郭建高:半路杀出的焊接高手

<正>学的不是焊接专业,怎么办?郭建高暗下决心:"半路出家没关系,但勤能补拙,既然干一行就要爱一行,要干到最好。"于是,郭建高又重新从学徒工做起,在焊接专业的理论学习和实操方面狠下功夫。功夫不负有心人,在变动工作的当年,郭建高通过了《特种行业作业操作证》的考试,取得了独立上岗操作的资格。通过师傅的技术指导和自己持续的刻苦钻研,郭建高在焊接技术方面提高很快,逐渐地成为一名能独当一面的生产骨干和行家里手。