學(xué)習(xí)機(jī)

孫冰作業(yè)幫學(xué)習(xí)機(jī)學(xué)習(xí)機(jī)，可以說(shuō)是一個(gè)很“古老”的品類(lèi)了，在80后、90后的童年記憶里，“望子成龍就用小霸王”“步步高點(diǎn)讀機(jī)，哪里不會(huì)點(diǎn)哪里，媽媽再也不用擔(dān)心我的學(xué)習(xí)”的廣告語(yǔ)必然占有過(guò)一席之地，而一臺(tái)文曲星電子詞典在手，那感覺(jué)也毫不遜色于今天拿著最新款手機(jī)。但在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間里，以學(xué)習(xí)機(jī)為代表的教育硬件產(chǎn)品卻一直不溫不火，更談不上是熱門(mén)賽道或者風(fēng)口品類(lèi)。不過(guò)，如今有了人工智能技術(shù)的加持，學(xué)習(xí)機(jī)開(kāi)始能提供過(guò)去無(wú)法想象的新價(jià)值，切中了消費(fèi)者的真實(shí)痛點(diǎn)和強(qiáng)烈需求，

在這種情況下，學(xué)習(xí)機(jī)就成了剛需。學(xué)習(xí)機(jī)能在一定程度上幫助父母輔導(dǎo)孩子，甚至可以說(shuō)家長(zhǎng)教不了的，學(xué)習(xí)機(jī)可以幫忙教，家長(zhǎng)本來(lái)會(huì)的內(nèi)容，學(xué)習(xí)機(jī)也能提供一個(gè)優(yōu)秀的補(bǔ)全。例如，海量正版英語(yǔ)繪本資源免費(fèi)閱讀，為學(xué)齡前兒童創(chuàng)造沉浸式雙語(yǔ)學(xué)習(xí)環(huán)境，在生動(dòng)有趣的閱讀體驗(yàn)中，快速掌握語(yǔ)言學(xué)習(xí)、培養(yǎng)語(yǔ)言興趣、實(shí)現(xiàn)美育啟蒙，全方位成長(zhǎng)。隨著產(chǎn)品的迭代發(fā)展，如今兒童學(xué)習(xí)機(jī)的內(nèi)容已經(jīng)十分豐富，涵蓋了自然、生活的各個(gè)方面，兒童可以根據(jù)自己的愛(ài)好選擇自己感興趣的內(nèi)容，學(xué)習(xí)的積極性自然也會(huì)

）0 引言極限學(xué)習(xí)機(jī)（Extreme Learning Machine，ELM）自提出以來(lái)，已經(jīng)成功應(yīng)用于各種實(shí)際問(wèn)題［1-5］，成為廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)工具之一。ELM 主要依賴(lài)于給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)簽，如基于L2范數(shù)損失函數(shù)的ELM［6］假設(shè)訓(xùn)練標(biāo)簽的誤差是一個(gè)正態(tài)分布；然而，實(shí)際問(wèn)題中的訓(xùn)練樣本不能保證誤差具有正態(tài)分布。此外，ELM 往往過(guò)分強(qiáng)調(diào)訓(xùn)練過(guò)程中殘差較大的異常點(diǎn)，導(dǎo)致ELM 對(duì)異常點(diǎn)的敏感性和魯棒性較差。因此，構(gòu)造能夠抑制異常點(diǎn)影響的魯棒極限學(xué)習(xí)

入與加權(quán)核極限學(xué)習(xí)機(jī)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法，它包含了稀疏主成分空間嵌入算法以及加權(quán)核極限學(xué)習(xí)機(jī)。網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)的較多特征不僅會(huì)影響檢測(cè)速度，還會(huì)影響檢測(cè)精度。由于高維空間的信息數(shù)據(jù)是可以以非常小的信息損失在低維空間中進(jìn)行表示的，因而降維可能會(huì)產(chǎn)生較低維度的數(shù)據(jù)，從而可以減少網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)的特征，當(dāng)前的降維算法有主成分分析法、局部線(xiàn)性嵌入法、核主成分分析法等等。由于網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)中有很多是稀疏的，這些降維算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)處理效果不佳，難以很好地提取稀疏數(shù)據(jù)的信息。因

預(yù)期效果。極限學(xué)習(xí)機(jī)是Huang等人提出的一種采用類(lèi)似于單隱含層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，但有別于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全新機(jī)器學(xué)習(xí)方法[3]?；谧钚《朔ū孀R(shí)輸出權(quán)值向量，對(duì)目標(biāo)具備較好的全局逼近能力；不需要頻繁調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，避免了多次迭代調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)帶來(lái)的計(jì)算復(fù)雜度，提高了網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)效率，減少了模型訓(xùn)練時(shí)間。為了解決存在耦合方式多變、糖膏物性不確定與高度非線(xiàn)性等復(fù)雜因素的煮糖制煉自適應(yīng)控制難題，本文以煮糖制煉過(guò)程離散狀態(tài)控制轉(zhuǎn)移為核心，基于深度極限學(xué)習(xí)機(jī)研究了煮糖制煉

、錯(cuò)漏多的平板學(xué)習(xí)機(jī)。 現(xiàn)場(chǎng)體驗(yàn)騙局全流程 “您好，我是通信公司工作人員，由于您是我們的老用戶(hù)，您可以免費(fèi)領(lǐng)取學(xué)習(xí)機(jī)……”日前，小胡接到自稱(chēng)某通信公司工作人員的電話(huà)，通知其前往門(mén)店領(lǐng)取學(xué)習(xí)機(jī)。 記者陪同小胡前往手機(jī)專(zhuān)營(yíng)店，親歷了一次“平板學(xué)習(xí)機(jī)騙局”。 第一步，先發(fā)小禮物穩(wěn)住到店家長(zhǎng)。記者發(fā)現(xiàn)，當(dāng)日有不少家長(zhǎng)來(lái)到這個(gè)門(mén)店。有人先向每位家長(zhǎng)贈(zèng)送一套玻璃碗，并告知他們隨后將進(jìn)入贈(zèng)送學(xué)習(xí)機(jī)環(huán)節(jié)。 第二步，大肆吹噓“學(xué)習(xí)機(jī)”。“作為家長(zhǎng)，你們能一直輔導(dǎo)孩

xnet和極限學(xué)習(xí)機(jī)的網(wǎng)絡(luò)模型的研究◆李曉旭（瓦房店市融媒體中心 遼寧 116300）本文提出一種Alexnet與極限學(xué)習(xí)機(jī)相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)模型。Alexnet是一種很好的特征提取器，但是大量的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集中在后三層用作分類(lèi)的全連接層中，同時(shí)要在調(diào)整和訓(xùn)練參數(shù)上花費(fèi)大量時(shí)間，而極限學(xué)習(xí)機(jī)具有訓(xùn)練參數(shù)少，學(xué)習(xí)速度快的優(yōu)點(diǎn)，所以本文運(yùn)用Alexnet進(jìn)行特征提取，再用極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)圖片進(jìn)行分類(lèi)，結(jié)合了Alexnet和ELM的優(yōu)點(diǎn)。本文方法能在CIFAR10數(shù)據(jù)集上有效

訊飛發(fā)布了AI學(xué)習(xí)機(jī)T10，通過(guò)多種AI技術(shù)在產(chǎn)品中的應(yīng)用落地給學(xué)生的自主學(xué)習(xí)提供AI學(xué)習(xí)輔導(dǎo)服務(wù)，學(xué)習(xí)機(jī)覆蓋預(yù)習(xí)、復(fù)習(xí)、備考和作業(yè)輔導(dǎo)等多種學(xué)習(xí)場(chǎng)景，更有針對(duì)}生地解決孩子學(xué)習(xí)時(shí)遇到的問(wèn)題。T（Top）系列作為訊飛學(xué)習(xí)機(jī)高端新旗艦，延續(xù)了此前X系列提分提效的一個(gè)定位，并從學(xué)習(xí)資源，屏幕、作答筆、攝像頭等內(nèi)容端和硬件配置進(jìn)行了全面升級(jí)，使得用戶(hù)體驗(yàn)得到進(jìn)一步提升。外觀和設(shè)計(jì)科大訊飛AI學(xué)習(xí)機(jī)T10適用于從小學(xué)到高中K12全學(xué)段使用，為了讓孩子更好地使用學(xué)習(xí)

的科大訊飛AI學(xué)習(xí)機(jī)T10，經(jīng)過(guò)一番體驗(yàn)后，發(fā)現(xiàn)這個(gè)AI學(xué)習(xí)機(jī)真可謂是給孩子補(bǔ)課的“神器”，我也不由驚呼“AI正在替代輔導(dǎo)班”。這完全是一臺(tái)高配的新時(shí)代學(xué)習(xí)機(jī)。一款高配的學(xué)習(xí)機(jī)，AI雙引擎八核芯片，8+256G的超大內(nèi)存，10150毫安時(shí)的超大電池；13英寸護(hù)眼大屏幕，屏占比高達(dá)86%，通過(guò)萊茵護(hù)眼認(rèn)證；前置升降式雙目旋轉(zhuǎn)鏡頭，像素為1600萬(wàn)*2，后置為1600萬(wàn)像素鏡頭。此外，還有一支可以隨意在屏幕上書(shū)寫(xiě)的人工智能的AI作答筆，有了這支筆可以在T10上

卡片式幼兒趣味學(xué)習(xí)機(jī)。本文描述了學(xué)習(xí)機(jī)的工作流程，描述了卡片、模式、語(yǔ)音模塊、電源和外殼設(shè)計(jì)。試驗(yàn)證明，該學(xué)習(xí)機(jī)學(xué)習(xí)內(nèi)容豐富、趣味性強(qiáng)，能顯著提升兒童的專(zhuān)注力和學(xué)習(xí)能力。隨著技術(shù)水平的不斷發(fā)展，人們的生活、學(xué)習(xí)習(xí)慣也變得日新月異，其中兒童的學(xué)習(xí)方式也隨著時(shí)代的變遷不斷改變著。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展和電子移動(dòng)設(shè)備的普及，兒童也逐漸成為新一代移動(dòng)用戶(hù)，各類(lèi)創(chuàng)意十足的APP已經(jīng)成為孩子成長(zhǎng)的伙伴、父母教育的好幫手。然而，有研究表明，兒童長(zhǎng)時(shí)間的電視暴露會(huì)增加邊

器大腦是媽媽的學(xué)習(xí)機(jī)讓我寫(xiě)哪里就要寫(xiě)哪里我是她組裝的半自動(dòng)學(xué)習(xí)機(jī)別讓孩子變成機(jī)器學(xué)業(yè)，學(xué)業(yè)，壓抑了諸多激情，也催生了無(wú)數(shù)靈感?！段业南奶煸谀睦铩纷髡甙炎约罕茸饕粭l魚(yú)，有很多美好的事想做，卻被卡在作業(yè)的桎梏中，失去了“擺尾”的機(jī)會(huì)?！?span id="j5i0abt0b" class="hl">學(xué)習(xí)機(jī)》一詩(shī)，作者又把自己變成不同的機(jī)器，以應(yīng)對(duì)不同的學(xué)習(xí)壓力。一個(gè)是陳述，一個(gè)是想象，卻都是在發(fā)泄著內(nèi)心的不滿(mǎn)，想要擺脫考試的束縛，回歸無(wú)憂(yōu)無(wú)慮的生活。詩(shī)歌讀來(lái)稚嫩，是無(wú)忌的童言，卻吐露的是最真實(shí)的境況——減負(fù)，何時(shí)才能真正落

應(yīng)用到新品網(wǎng)課學(xué)習(xí)機(jī)中，用獎(jiǎng)勵(lì)和闖關(guān)的游戲形式提升了孩子的學(xué)習(xí)積極性。大屏可調(diào)節(jié)，使用更護(hù)眼希沃網(wǎng)課學(xué)習(xí)機(jī)的包裝采用了滿(mǎn)滿(mǎn)的宇宙元素，這些元素和學(xué)習(xí)機(jī)的操作界面有著很好的呼應(yīng)。希沃網(wǎng)課學(xué)習(xí)機(jī)配置了15.6英寸的觸摸式顯示屏，比起學(xué)生常用的平板電腦要大不少，而且屏幕面板采用了AG防眩光玻璃，在不同的角度以及關(guān)照環(huán)境下依舊能夠保持一個(gè)很好的顯示效果，此外這塊屏幕還通過(guò)了德國(guó)萊茵護(hù)眼認(rèn)證。作為給孩子使用的產(chǎn)品，從配置就可以看出在護(hù)眼以及屏幕使用方面希沃還是下不少

，RF)、極限學(xué)習(xí)機(jī)(extreme learning machine，ELM)等[1-3]。極限學(xué)習(xí)機(jī)具有訓(xùn)練簡(jiǎn)便、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，不需要調(diào)整隱含層參數(shù)信息，僅通過(guò)控制最小化訓(xùn)練誤差和輸出權(quán)重實(shí)現(xiàn)極限學(xué)習(xí)機(jī)分類(lèi)器的生成，克服了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容易陷入局部最小、訓(xùn)練速度慢的問(wèn)題。楚恒等[4]提出多特征多核的ELM分類(lèi)方法，該方法將影像對(duì)象的光譜、空間特征通過(guò)簡(jiǎn)單多種核加權(quán)組合的方式進(jìn)行融合，未能充分體現(xiàn)出不同特征在不同影像對(duì)象上的表達(dá)優(yōu)勢(shì)。王明常等[5]提出利用極

的科大訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī)新品線(xiàn)上發(fā)布會(huì)順利舉辦，會(huì)上重磅發(fā)布了訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī)X2 Pro和Z1兩款人工智能新品，自主學(xué)習(xí)更智能，配置全面升級(jí)。作為旗艦機(jī)的訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī)X2 Pro完整覆蓋了小學(xué)到高中的12年學(xué)習(xí)階段；而訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī)Z1專(zhuān)為初高中學(xué)生打造，適合準(zhǔn)備中高考的學(xué)生群體。據(jù)悉，2款新品在發(fā)布會(huì)當(dāng)晚開(kāi)啟預(yù)售，首發(fā)定金100抵400，軟件終身免費(fèi)升級(jí)。此外，科大訊飛設(shè)立“訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī)億元獎(jiǎng)學(xué)金活動(dòng)”，使用訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī)X2 Pro堅(jiān)持連續(xù)打卡150天

發(fā)布了訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī)X2 Pro與Z1兩款新品。新發(fā)布的X2 Pro配有AI作答筆、AI指學(xué)鏡和支架配件，完整覆蓋了小學(xué)到高中的K12學(xué)習(xí)階段，而Z1則專(zhuān)為初、高中學(xué)生打造，適合準(zhǔn)備中、高考的學(xué)生群體。據(jù)介紹，X2 Pro與Z1兩款智能學(xué)習(xí)機(jī)借助人工智能大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過(guò)1對(duì)1的AI家庭教師的方式，可以幫助學(xué)生快速找到薄弱環(huán)節(jié)，進(jìn)而有針對(duì)性地學(xué)習(xí)和鞏固，科學(xué)高效地提高學(xué)習(xí)成績(jī)。兩款訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī)還提供覆蓋高頻考點(diǎn)和經(jīng)典例題的AI專(zhuān)題互動(dòng)課，課中可以實(shí)時(shí)互

在價(jià)值。傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)機(jī)直接在原始數(shù)據(jù)上進(jìn)行建模處理，由于計(jì)算資源有限、數(shù)據(jù)潛在特征復(fù)雜等原因，難以獲得問(wèn)題的有效解，因此，研究適合規(guī)模較大的數(shù)據(jù)處理集成學(xué)習(xí)算法，科學(xué)高效地挖掘出數(shù)據(jù)中的隱含知識(shí)，充分利用數(shù)據(jù)隱含價(jià)值實(shí)現(xiàn)智能決策，是目前智能領(lǐng)域新的研究熱點(diǎn)[1]，對(duì)各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域均具有指導(dǎo)作用和借鑒意義。極限學(xué)習(xí)機(jī)[2](Extreme Learning Machine)ELM是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究的一個(gè)前沿方向，具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、學(xué)習(xí)速度快和良好的全局尋優(yōu)能力，因此

0026)極限學(xué)習(xí)機(jī)由于其快速的訓(xùn)練速度, 良好的泛化能力, 廣泛應(yīng)用于各行業(yè)研究中, 例如面部識(shí)別、圖像分割和人類(lèi)動(dòng)作識(shí)別[1].在實(shí)際應(yīng)用中, 為了達(dá)到理想的預(yù)測(cè)效果, 需要選取預(yù)測(cè)精度較高的機(jī)器學(xué)習(xí)方法.極限學(xué)習(xí)機(jī)的預(yù)測(cè)精度受到隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)目、隱藏層的任意生成的輸入?yún)?shù)和數(shù)據(jù)噪聲的影響.這種不更新隱藏層參數(shù), 通過(guò)最小二乘調(diào)整的輸出權(quán)重使極限學(xué)習(xí)機(jī)的抗錯(cuò)能力較差, 容易夸大離群點(diǎn)和噪聲的影響得到不準(zhǔn)確的結(jié)果.在一些應(yīng)用中, 針對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)隱藏層節(jié)點(diǎn)過(guò)

投影技術(shù)與兒童學(xué)習(xí)機(jī)相結(jié)合進(jìn)行設(shè)計(jì)研究。用細(xì)小水粒子為投象載體，呈象立體效果，作直觀表達(dá)。創(chuàng)新的表達(dá)在兒童學(xué)習(xí)機(jī)器上的設(shè)計(jì)應(yīng)用，致力于改變現(xiàn)在的學(xué)習(xí)課堂模式，將課本文化知識(shí)數(shù)據(jù)化，沉浸式課堂的氛圍新表達(dá)，可以提高兒童的學(xué)習(xí)興趣，以此對(duì)傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式進(jìn)行革新，引領(lǐng)未來(lái)學(xué)習(xí)課堂的智能化。關(guān)鍵詞：全息投影技術(shù);學(xué)習(xí)機(jī);設(shè)計(jì)應(yīng)用一、全息投影技術(shù)的普及應(yīng)用全息技術(shù)是通過(guò)記錄被攝物體反射（或透射）光波中全部信息（振幅、相位）實(shí)現(xiàn)3D視覺(jué)效果"。當(dāng)空氣中含有顆粒時(shí)，依據(jù)三

教育類(lèi)APP、學(xué)習(xí)機(jī)也是層出不窮。而學(xué)習(xí)機(jī)這個(gè)市場(chǎng)，也在今年發(fā)生了極大的變化。最早的學(xué)習(xí)機(jī)，其實(shí)可以追溯到“小霸王”和“文曲星”的時(shí)代，當(dāng)時(shí)的產(chǎn)品幾乎可以說(shuō)是被“壟斷”了，市面上幾乎沒(méi)有競(jìng)品，唯一的區(qū)別就是同一品牌的不同型號(hào)。而現(xiàn)在，“學(xué)習(xí)平板電腦”才是學(xué)習(xí)機(jī)的主流，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了非常多的衍生，發(fā)展出很多的品類(lèi)。其中，入門(mén)級(jí)的準(zhǔn)確來(lái)說(shuō)應(yīng)該叫做“早教機(jī)”，卡通的外觀+簡(jiǎn)單的交互+對(duì)應(yīng)的資源。這類(lèi)產(chǎn)品更適用于學(xué)齡前的兒童，主要還是集中在認(rèn)知和培養(yǎng)學(xué)習(xí)興趣上。

用于輔助學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)機(jī)。作為一名“80后”，同時(shí)也是一名6歲孩子的父親，無(wú)論是自己小時(shí)候使用的，還是近幾年給自己孩子購(gòu)買(mǎi)的相關(guān)產(chǎn)品，其實(shí)是親眼見(jiàn)證了這一系列產(chǎn)品的。最早一代稱(chēng)作學(xué)習(xí)機(jī)的是“小霸王”，只是內(nèi)置了一些幫助學(xué)習(xí)的程序，可以用來(lái)訓(xùn)練打字、拼讀、背誦等，但大部分時(shí)間仍然被學(xué)生用來(lái)玩游戲，“學(xué)習(xí)機(jī)”只是讓家長(zhǎng)買(mǎi)單的理由。其實(shí)，上世紀(jì)90年代還有一種“學(xué)習(xí)機(jī)”——復(fù)讀機(jī)，這種用于訓(xùn)練英語(yǔ)口語(yǔ)的設(shè)備可謂風(fēng)靡校園，直到現(xiàn)在，還在網(wǎng)上炒起了“人類(lèi)的本質(zhì)其實(shí)是復(fù)讀

，需要引入極限學(xué)習(xí)機(jī)算法，通過(guò)改變權(quán)值的設(shè)定方式，達(dá)到提高計(jì)算精度的目的。1 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)算法的定位導(dǎo)航流程圖像識(shí)別技術(shù)是農(nóng)機(jī)導(dǎo)航視覺(jué)設(shè)計(jì)的核心。與定位導(dǎo)航原理不同，采用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行導(dǎo)航時(shí)需要對(duì)大量圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，以獲得果實(shí)或者果樹(shù)的位置坐標(biāo)。特別是成熟果實(shí)的識(shí)別，在進(jìn)行定位時(shí)采摘農(nóng)機(jī)需要對(duì)成熟度較高的果實(shí)進(jìn)行優(yōu)先采摘，因此還需要根據(jù)顏色特征對(duì)圖像進(jìn)行處理，最后根據(jù)對(duì)成熟果實(shí)圖像的位置識(shí)別實(shí)現(xiàn)自主定位。在農(nóng)機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)中，成熟果實(shí)圖像的識(shí)別是定位導(dǎo)航的核

出了反饋式極限學(xué)習(xí)機(jī)優(yōu)化算法,對(duì)缺失屬性進(jìn)行估算填充。2 反饋式極限學(xué)習(xí)機(jī)估值算法研究2.1 反饋式極限學(xué)習(xí)機(jī)估值算法極限學(xué)習(xí)機(jī)是黃廣斌教授2003年提出一個(gè)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)框架是隨機(jī)選擇輸入權(quán)重的單層前饋網(wǎng)絡(luò)，用Moore-Penros廣義逆分析決定輸出權(quán)重，為解決訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)且容易陷入局部極值的缺點(diǎn)，結(jié)合最小二乘法求最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)和泛化能力得到較大提升。本文反饋式極限學(xué)習(xí)機(jī)（FELM）對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行改進(jìn)的目的是為了估值并填充不完備數(shù)據(jù)集的缺失屬

爸媽媽拿出一臺(tái)學(xué)習(xí)機(jī)說(shuō)：“你們又長(zhǎng)大了一歲，生日快樂(lè)呀！這是爸爸媽媽送給你們的生日禮物，希望你們學(xué)習(xí)進(jìn)步?！甭斅敽兔髅鹘舆^(guò)學(xué)習(xí)機(jī)，喜歡得不得了，兩人都對(duì)它愛(ài)不釋手。他們感覺(jué)這個(gè)生日過(guò)得真是太高興了！第二天放學(xué)后，兄弟倆都迫不及待地要用學(xué)習(xí)機(jī)聽(tīng)故事、學(xué)習(xí)。于是，他們都著急地往家跑。聰聰說(shuō)：“我先用用學(xué)習(xí)機(jī)，我用完了讓你用?！泵髅髡f(shuō)：“那不行，我要先用。我讓你先玩我的游戲機(jī)?！薄拔也煌婺愕挠螒驒C(jī)，早玩膩了?！甭斅斠膊煌讌f(xié)。“不行就算了，反正我得先用學(xué)習(xí)機(jī)?！薄?/div>

小學(xué)生必讀(中年級(jí)版) 2019年10期2019-03-24

要的意義.極限學(xué)習(xí)機(jī)(extreme learning machine，ELM)由黃廣斌教授[7]等提出，是一種單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.與BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，ELM具有更快的學(xué)習(xí)速度、更高的訓(xùn)練精度以及更簡(jiǎn)單的操作方式，從而被廣泛地應(yīng)用于分類(lèi)、識(shí)別領(lǐng)域[8-9].2012年黃廣斌教授[10]提出將核函數(shù)引入極限學(xué)習(xí)機(jī)，構(gòu)成核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM)，核極限學(xué)習(xí)機(jī)具有更好的分類(lèi)性能.目前，將核極限學(xué)習(xí)機(jī)應(yīng)用到彩色圖像分割方面的文獻(xiàn)很少，考慮到核極限學(xué)習(xí)機(jī)作

[8]。而極限學(xué)習(xí)機(jī)較適用于對(duì)大樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，一般情況下，訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多，對(duì)樣本數(shù)據(jù)規(guī)律擬合得越好，預(yù)測(cè)誤差越小。為此，本研究結(jié)合糧食產(chǎn)量的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，將灰色預(yù)測(cè)算法和極限學(xué)習(xí)機(jī)算法相結(jié)合，提出基于灰色極限學(xué)習(xí)機(jī)的糧食產(chǎn)量短期準(zhǔn)確預(yù)測(cè)模型。1　灰色預(yù)測(cè)模型灰色預(yù)測(cè)模型的基本原理是對(duì)雜亂無(wú)章的原始數(shù)據(jù)列進(jìn)行累加，生成新的單調(diào)遞增數(shù)據(jù)列，增加原始數(shù)據(jù)列的規(guī)律性，弱化其波動(dòng)性；按照累加后序列的增長(zhǎng)趨勢(shì)建立預(yù)測(cè)模型，得到1組單調(diào)遞增數(shù)據(jù)序列；然后對(duì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)采用累減

0）基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)的火災(zāi)預(yù)警算法研究丁承君，張井超，何乃晨（河北工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，天津 300130）火災(zāi)信息處理算法的有效性影響著火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性，所以智能火災(zāi)預(yù)警算法研究成為了火災(zāi)預(yù)警技術(shù)的一個(gè)研究熱點(diǎn).針對(duì)以往火災(zāi)信息處理算法的不足，提出了一種基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）的火災(zāi)預(yù)警算法.該算法利用核極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)多種傳感器采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，實(shí)現(xiàn)火情識(shí)別.利用MATLAB對(duì)核極限學(xué)習(xí)機(jī)的火災(zāi)預(yù)警算法進(jìn)行仿真，通過(guò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

18)基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的三維圖形重構(gòu)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)研究陳 龍， 郄小美， 黃信靜(杭州電子科技大學(xué) 電子信息學(xué)院， 杭州 310018)針對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)容易導(dǎo)致過(guò)擬合、泛化能力小等局限性，采用移動(dòng)加權(quán)極限學(xué)習(xí)機(jī)和正則極限學(xué)習(xí)機(jī)優(yōu)化算法，平衡原始極限學(xué)習(xí)機(jī)存在的結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)，提高極限學(xué)習(xí)機(jī)的泛化能力；并用該算法對(duì)墨西哥帽子函數(shù)進(jìn)行三維重構(gòu)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明,這兩種算法能夠有效的降低重構(gòu)誤差，提高算法的泛化能力。該仿真實(shí)驗(yàn)可用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Matlab虛擬仿

媽給他買(mǎi)了一臺(tái)學(xué)習(xí)機(jī)。有了學(xué)習(xí)機(jī)的同步輔導(dǎo)，小金的學(xué)習(xí)成績(jī)進(jìn)步了不少，有時(shí)，小金還喜歡在學(xué)習(xí)機(jī)上玩一些益智游戲……可一個(gè)學(xué)年下來(lái)，小金的視力卻急劇下降，作為爸爸媽媽?zhuān)阍趺纯?？如果你是小金，你?huì)怎么做？小宜媽媽?zhuān)?span id="j5i0abt0b" class="hl">學(xué)習(xí)機(jī)同步輔導(dǎo)功課還是挺好的，但作為媽媽?zhuān)瑢?duì)小孩的視力健康也要引起重視，建議每天控制使用學(xué)習(xí)機(jī)的時(shí)間，最多不超過(guò)一個(gè)小時(shí)。引導(dǎo)孩子多看書(shū)、少用學(xué)習(xí)機(jī)?？煽砂郑浩綍r(shí)工作忙，也沒(méi)有太多的時(shí)間陪伴小孩學(xué)習(xí)。孩子年紀(jì)還小，自我約束力還不夠，所以還是不用學(xué)習(xí)

傳統(tǒng)的在線(xiàn)極限學(xué)習(xí)機(jī)提出了一種帶遺忘因子的極限學(xué)習(xí)機(jī)，進(jìn)行電網(wǎng)負(fù)荷響應(yīng)能力的預(yù)測(cè)。極限學(xué)習(xí)機(jī)是近幾年應(yīng)用較多的一種數(shù)學(xué)建模方法［1－3］，目前許多學(xué)者對(duì)其算法進(jìn)行了拓展，如在線(xiàn)模型的建立［4］、進(jìn)化極限學(xué)習(xí)機(jī)［5］等，并且其已開(kāi)始有效地應(yīng)用于大數(shù)據(jù)建模［6－7］、軟測(cè)量［8］與故障診斷［9］等眾多領(lǐng)域。該算法隨機(jī)產(chǎn)生輸入層和隱含層的連接權(quán)值及隱含層神經(jīng)元的閾值，且在訓(xùn)練過(guò)程中無(wú)需調(diào)整，只需要設(shè)置隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)便可以獲得唯一的最優(yōu)解。與傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法相比

尺度小波核極限學(xué)習(xí)機(jī)的圖像檢索仿真孫中華，楊曉迪，古麗米拉×克孜爾別克（新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830052）闡述了核極限學(xué)習(xí)機(jī)原理。在此基礎(chǔ)上提出了一種多尺度小波核極限學(xué)習(xí)機(jī)，將多尺度小波核作為極限學(xué)習(xí)機(jī)的核函數(shù)，測(cè)試表明是其一種可實(shí)現(xiàn)的極限學(xué)習(xí)機(jī)核。同時(shí)在無(wú)訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布的空間也具備分類(lèi)能力，同等條件下高斯核極限學(xué)習(xí)機(jī)卻不具備分類(lèi)能力。在圖像檢索中應(yīng)用多尺度小波核極限學(xué)習(xí)機(jī)，實(shí)驗(yàn)表明，相比支持向量機(jī)學(xué)習(xí)機(jī)分類(lèi)算法，該分類(lèi)算法可

·關(guān)于增量極限學(xué)習(xí)機(jī)的逼近階估計(jì)崔新月，王 博，張 瑞，呂曉麗(西北大學(xué) 數(shù)學(xué)學(xué)院, 陜西 西安 710127)增量極限學(xué)習(xí)機(jī);貪婪算法;字典集;逼近階近年來(lái),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成功應(yīng)用于自動(dòng)控制、模式識(shí)別、機(jī)械工程以及生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域中,其中單隱層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Single-Hidden layer feedforward networks,SLFNs)由于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、能解決傳統(tǒng)學(xué)習(xí)算法無(wú)法解決的問(wèn)題等特性,是目前為止研究最為廣泛的一類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

：老師，萬(wàn)晟的學(xué)習(xí)機(jī)不見(jiàn)了。一下子教室亂成了一鍋粥?？僧?dāng)天我只顧著破案，竟然忽略了這么真實(shí)的寫(xiě)作題材，等第二天我想起來(lái)的時(shí)候，“同學(xué)們，昨天萬(wàn)晟的學(xué)習(xí)機(jī)不見(jiàn)了，你們一定有很多話(huà)說(shuō)，誰(shuí)來(lái)說(shuō)說(shuō)”，教室竟然鴉雀無(wú)聲。我快速轉(zhuǎn)動(dòng)腦筋，我一定要留住他們的真實(shí)體驗(yàn)，也許是有些孩子過(guò)于關(guān)心自己了，沒(méi)注意昨天的細(xì)節(jié)，我決定：一、演一演好玩好動(dòng)是孩子的天性，中年級(jí)學(xué)生又具有很強(qiáng)的表演欲望。如果把這次的體驗(yàn)通過(guò)玩玩演演的形式表現(xiàn)出來(lái)，妙趣橫生的表演一定會(huì)成為孩子們無(wú)拘無(wú)束的表

式?jīng)Q定。而網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)因?yàn)槠淠荏w現(xiàn)“教師為主導(dǎo),學(xué)生為主體”的思想,所以在英語(yǔ)課堂教學(xué)中有著巨大的作用。所以,利用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)能幫助小學(xué)英語(yǔ)課堂創(chuàng)設(shè)更好的有效學(xué)習(xí)情境。關(guān)鍵詞: 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)小學(xué)英語(yǔ)教學(xué)有效學(xué)習(xí)情境幫助策略有效學(xué)習(xí)情境是新課程的內(nèi)容之一,更是課堂教學(xué)的一個(gè)根本。因此,本文分別從教師主導(dǎo)和實(shí)踐應(yīng)用兩個(gè)方面來(lái)分析網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)創(chuàng)設(shè)有效學(xué)習(xí)情境的教學(xué)方法與策略。具體如下:一、教師以自身為主導(dǎo),利用學(xué)習(xí)機(jī)創(chuàng)設(shè)英語(yǔ)有效學(xué)習(xí)情境(一)音、形、義聯(lián)系策略,創(chuàng)設(shè)形

該和我一樣，對(duì)學(xué)習(xí)機(jī)有一份特殊的感情，因?yàn)樵谒麄兊膶W(xué)生時(shí)代，很多人的電腦啟蒙始于小霸王、步步高之類(lèi)的學(xué)習(xí)機(jī)。他們從學(xué)習(xí)機(jī)中學(xué)會(huì)了基本的電腦操作，學(xué)會(huì)了打字、文檔處理和基本的Basic編程，為以后的“電腦生涯”做好了基本的知識(shí)和技能儲(chǔ)備，掌握了當(dāng)時(shí)電腦應(yīng)用中的接近70％的操作。學(xué)習(xí)機(jī)是基于任天堂之類(lèi)的游戲機(jī)的變種，它創(chuàng)造性地在游戲機(jī)的基礎(chǔ)上加入了鍵盤(pán)、文檔處理和編程能力，從而巧妙避開(kāi)了家長(zhǎng)們對(duì)游戲緊繃的神經(jīng)，讓他們欣然接受并為孩子甚至是自己購(gòu)置了學(xué)習(xí)機(jī)。學(xué)習(xí)

利稅、高利潤(rùn)的學(xué)習(xí)機(jī)行業(yè)，面臨著國(guó)人對(duì)外語(yǔ)學(xué)習(xí)的熱衷，崇尚“再窮不能窮教育，再苦不能苦孩子”的家長(zhǎng)們不斷加大孩子學(xué)習(xí)費(fèi)用的投入，以及整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境穩(wěn)定發(fā)展等種種機(jī)遇，同時(shí)又處在一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)激烈的，呈現(xiàn)產(chǎn)品功能高度同質(zhì)化、產(chǎn)品實(shí)際使用效果與廣告宣傳相去甚遠(yuǎn)、廣告費(fèi)用成為產(chǎn)品成本的主要構(gòu)成等等征兆的市場(chǎng)中，如何擴(kuò)大自己的市場(chǎng)份額，分得更大的一塊“蛋糕”是每個(gè)學(xué)習(xí)機(jī)生產(chǎn)企業(yè)都面臨的重要課題。關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)機(jī)行業(yè)；發(fā)展?fàn)顩r縱觀這個(gè)在六年多的時(shí)間里，整個(gè)學(xué)習(xí)機(jī)市場(chǎng)的發(fā)展大致

忙不動(dòng)聲色地把學(xué)習(xí)機(jī)放在英語(yǔ)書(shū)上，作出認(rèn)真查單詞的樣子?！皨?zhuān)阈呐K不好，快去睡吧，我再?gòu)?span id="j5i0abt0b" class="hl">學(xué)習(xí)機(jī)上查幾個(gè)單詞背熟了就睡?！蔽倚奶摰乜粗÷暤卣f(shuō)?！鞍?，你也不要太刻苦了，要注意身體，你爸爸前些天打電話(huà)回來(lái)還擔(dān)心你身體吃不消呢！”她撫摩著我的頭，發(fā)現(xiàn)了我手中的學(xué)習(xí)機(jī)，“這是學(xué)習(xí)機(jī)吧？”“是的。”我點(diǎn)點(diǎn)頭，“我向同學(xué)借來(lái)學(xué)英語(yǔ)用的?！蔽已a(bǔ)充道，聲音有點(diǎn)顫抖?！鞍?！難為你了，等你爸爸回來(lái)我叫他也給你買(mǎi)一個(gè)?！彼龥](méi)有發(fā)現(xiàn)我內(nèi)心的慌張，憐惜地說(shuō)。“等爸爸回來(lái)再說(shuō)，你