Lot sizing with learning and forgetting in setups: Analytical results and insights

This article considers the dynamic lot sizing problem when there is learning and forgetting in setups. Learning in setups takes place with repetition when additional setups are made and forgetting takes place when there is a break between two successive setups. We allow the amount forgotten over a break to depend both on the length of the break and the amount of learning at the beginning of the break. The learning and forgetting functions we use are realistic. We present several analytical results and use these in developing computationally efficient algorithms for solving the problem. Some decision/forecast horizon results are also developed, and finally we present managerial insights based on our computational results. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 93–108, 2016     

浅论高校本科教学中的有效教学与有效学习

高校本科教学中,教学的有效性始终具有三个基本特征,即有效教学策略的多样性,教学结果的有效性在方向与程度方面的差异性,教学结果的有效性不完全为教师所控制。大学有效教学是有组织的教学活动,教学内容适宜于学生并且有价值,教学方法强调师生共同参与,教学效果能促进学生的进步,教师对教学富有热情并且也能从教学中获得发展。同时有效教学也是能促进学生有效学习的教学活动,与有效学习是一体两面。     

新疆少数民族汉语语法教学实践探索

文章依托认知教学理论和建构主义学习观,通过解读《全日制民族中小学汉语课程标准》提出的新要求,对包括直观、演绎、归纳、对比、图表、游戏、交际、任务等多种教学方法进行了阐述。文章认为对少数民族汉语语法教学要注重实践语法的特点,学生的年龄特点、心理认知水平,对语法偏误进行分析,同时应注重教学语法内容的逻辑性,通过灵活运用多种教学方法,促进学习者语法知识的建构,提高语法学习的效率。     

合作学习理论在外语教学中的应用——以“澳大利亚课堂教学”为例

在阐释合作学习理论的基础上,分析了合作式教学的基本特征,并以澳大利亚英语课堂教学活动为例,探讨如何运用合作互动型模式提高外语学习效果。该理论的应用为改进学生英语课堂参与行为及参与模式提供教学启示。     

新课改背景下西部地区小学《科学》课程学与教的现状初探——以新疆石河子市为例

通过问卷调查结合访谈和观察,对石河子市小学科学课程学与教的现状进行调查,结果发现:学生对科学课具有浓厚的兴趣,且非常喜欢现行的教材,但因本区小学科学教师师资不足、专业素养不高,加之教学设备有限,教学资源匮乏,多数学校班级规模过大,导致实践环节得不到保障,影响了课程教学质量。据此,强化小学科学教师队伍建设,加大科学教育经费的投入力度,缩减班级规模,改善学习环境,是本区适应新课改提高科学课程教学质量的有效途径。     

充分利用现代教育技术 深化大学英语教学改革

现代教育技术为大学英语教学的发展带来了前所未有的契机。以《大学英语课程教学要求》中关于计算机辅助外语教学方面的主要内容为依据,结合现代教育技术的特点与优势,探讨了如何充分利用现代教育技术深化大学英语教学改革,全面提高教学质量。     

Strategy in the Age of Artificial Intelligence

ABSTRACT

We argue that Artificial Intelligence (AI) will, in the very near future, have a profound impact on the conduct of strategy and will be disruptive of existing power balances. To do so, we review the psychological foundations of strategy and explore the ways in which AI will impact human decision-making. We then review current and evolving capabilities in ‘narrow’, modular AI that is optimised to perform in a particular environment, and explore its military potential. Lastly, we look ahead to the more distant prospect of a general AI.     

辅助任务增强的中文跨域NL2SQL算法

自然语言到结构化查询语言(natural language to structured query language,NL2SQL)任务旨在将自然语言询问转化为数据库可执行的结构化查询语言(structured query language,SQL) 语句。本文提出了一种辅助任务增强的中文跨域 NL2SQL 算法,其核心思想是通过在解码阶段添加辅助任务以结合原始模型来进行多任务训练,提升模型的准确率。辅助任务的设计是通过将数据库模式建模成图,预测自然语言询问与数据库模式图中的节点的依赖关系,显式地建模自然语言询问和数据库模式之间的依赖关系。针对特定的自然语言询问,通过辅助任务的提升,模型能够更好地识别数据库模式中哪些表/列对预测目标 SQL 更有效。在中文 NL2SQL 数据集 DuSQL 上的实验结果表明,添加辅助任务后的算法相对于原始模型取得了更好的效果,能够更好地处理跨域 NL2SQL 任务。     

高性能异构加速器MiniGo算子优化方法

根据高性能异构加速器的特性和MiniGo的训练模式提出了一种高效的并行计算方法。对片上计算资源进行合理规划,实现异构设备之间的流水并行优化;根据异构设备间存在共享存储段设计了共享内存编码模式,减少数据传输开销;根据数字信号处理簇内具有多计算资源的特点结合算子计算-访存特性设计了不同的算子并行计算优化策略。同时,面向TensorFlow实现了一个易于使用的高性能计算库。实验结果显示,该方法实现了典型算子的多核并行计算。相对于单核,卷积算子加速比为24.69。相较于裁剪版8核FT2000+CPU,该方法训练和自博弈执行速度加速比分别为3.83和1.5。     

融合图嵌入的Smooth-PCANet图像识别算法

主成分分析网络（Principal Component Analysis Network,PCANet）是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。然而PCANet在构建网络卷积核时只关注了图像的主分量信息,忽视了近邻像素点之间的位置关系。而通常情况下,图像的相邻像素点具有空间强相关性,因此利用图结构保持像素点的位置近邻关系更有利于网络提取有效特征。因此,我们将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法Smooth-PCANet。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,我们在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。