检索结果-内蒙古大学图书馆

教育实践与研究（小学版）（A） 2008年第3期 44-46页

作者：钟伟林鹤山市沙坪第一小学广东江门529700

计算知识是人类在长期的生产实践中逐步发展起来的,也是十分生动的数学活动,因而计算教学必须要针对学生的年龄特点,注意练习形式的多样化。把计算训练融于各种不同的情境中,通过情境和练习形式的变换,不但可以减少学生在大量计算练习... 详细信息

计算知识是人类在长期的生产实践中逐步发展起来的,也是十分生动的数学活动,因而计算教学必须要针对学生的年龄特点,注意练习形式的多样化。把计算训练融于各种不同的情境中,通过情境和练习形式的变换,不但可以减少学生在大量计算练习过程中所造成疲乏,还可以增强学生学习的兴趣,是提高学生计算准确率、激发学生对计算兴趣的行之有效的做法。

关键词：计算训练注重形式实效估算笔算

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

计算训练:小学生思维发展不应忽视的路径

引用

教育观察(下半月) 2015年第14期 90-91页

作者：李新南京市金陵中学仙林分校小学部

新课程实施以来,计算教学有了很大变化。计算教学价值的重新定位、计算练习的减少,使得不少教师在一定程度上忽略了学生良好计算习惯的养成以及实际计算能力的提高。学生计算能力的弱化就像"蝴蝶效应"一般,对数学学习乃至数... 详细信息

新课程实施以来,计算教学有了很大变化。计算教学价值的重新定位、计算练习的减少,使得不少教师在一定程度上忽略了学生良好计算习惯的养成以及实际计算能力的提高。学生计算能力的弱化就像"蝴蝶效应"一般,对数学学习乃至数学思维的发展造成影响。适当的计算训练,对于提升学生计算能力、促进其思维的发展有着较好的推动作用。

关键词：小学生计算训练思维发展

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

让学生在计算训练过程中享受学数学的快乐

引用

教育观察(下半月) 2013年第20期2卷 53-54页

作者：夏金娟南宁市新阳西路学校

计算能力是一种综合能力,小学数学计算在整个小学数学教学中占有很大的比重。教师要善于从教材内容特点出发,从学生年龄心理特点出发,帮助学生克服计算过程中的心理障碍,提高学生的计算能力,享受学习计算的快乐。

关键词：小学数学计算训练口算快乐

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

小学低年级数学计算训练的有效方法研究

引用

中外交流 2017年第32期 213-214页

作者：郭爱兴广州市番禺区大石中心小学广东广州 510000

计算能力是目前小学低年级数学教学中较为关键的一环,同时小学低年级学生能否具备出色的计算能力,还关系到他们今后学习数学的效果.因此,为了进一步提升小学低年级数学计算训练的有效性,相关老师应该坚持因材施教的原则,注重学生的年龄... 详细信息

计算能力是目前小学低年级数学教学中较为关键的一环,同时小学低年级学生能否具备出色的计算能力,还关系到他们今后学习数学的效果.因此,为了进一步提升小学低年级数学计算训练的有效性,相关老师应该坚持因材施教的原则,注重学生的年龄特点以及个性特征,结合其他老师的成功经验,提出有建设性的建议来构建高效课堂,进而在维护小学生数学学习兴趣的同时,为下一步的数学教学提供保障.

关键词：小学低年级数学计算训练有效方法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

计算训练损失的方法、网络训练和文本检测方法以及装置

计算训练损失的方法、网络训练和文本检测方法以及装置

引用

作者：王洋周军 100085 北京市海淀区东北旺西路8号院1号楼01层106

本申请公开了一种计算训练损失的方法、网络训练和文本检测方法以及装置，属于数字图像处理领域。本申请通过式(1)loss＝WT×BCE(P,GT)的BCE(P,GT)项对二值概率预测特征图上每一个位置的值进行0‑1二值预测，提高了文本检测网络的准... 详细信息

标准号: CN118133925A

本申请公开了一种计算训练损失的方法、网络训练和文本检测方法以及装置，属于数字图像处理领域。本申请通过式(1)loss＝W_T×BCE(P,G_T)的BCE(P,G_T)项对二值概率预测特征图上每一个位置的值进行0‑1二值预测，提高了文本检测网络的准确性。通过W_T评价预测值与真实值之间的重叠性，W_T的定义与字符分割的评价方法类似，对训练损失的优化直接等价于以评价方法为目标进行优化，保证训练后的文本检测网络具有较高的召回率。本申请提出的计算训练损失的方法用于基于分割方法的文本检测网络的训练，同时提高了文本检测网络的准确率和召回率。

关键词：文本检测计算训练网络申请数字图像处理概率预测网络训练字符分割特征图通过式重叠性预测准确率等价优化分割保证

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

计算训练器

计算训练器

引用

作者：林松山林雪林源 132200 吉林省吉林市永吉县口前镇永吉大街工人之家2单元301室

计算训练器，用于进行计算练习，包括若干个训练组件，每个训练组件具有答案板和算式板，答案板活动叠放在算式板上面，算式板上设有若干个答题通孔，各答题通孔周边设有凸算式或凹算式或印刷算式，答案板上设有与答题通孔数量相同、位... 详细信息

标准号: CN208985455U

计算训练器，用于进行计算练习，包括若干个训练组件，每个训练组件具有答案板和算式板，答案板活动叠放在算式板上面，算式板上设有若干个答题通孔，各答题通孔周边设有凸算式或凹算式或印刷算式，答案板上设有与答题通孔数量相同、位置对应的对题通孔，各对题通孔周边设有凸答案或凹答案或印刷答案，该计算训练器可反复使用，节约资源，降低练习成本，答案对照方便快捷，节约时间。

关键词：算式答案板答题通孔计算训练通孔周边答案印刷答案对照节约资源练习节约

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于GPU的高性能多方安全计算训练方法及系统

一种基于GPU的高性能多方安全计算训练方法及系统

引用

作者：郝萌何慧王临轩张伟哲杨洪伟 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

一种基于GPU的高性能多方安全计算训练方法及系统，涉及具体涉及多方安全计算协议领域。本发明的目的是给出一种并行程度更高的的多方安全计算训练框架，以实现通过结合数据并行与模型并行的方式来实现神经网络不同层之间的并行，来提... 详细信息

标准号: CN117332838A

一种基于GPU的高性能多方安全计算训练方法及系统，涉及具体涉及多方安全计算协议领域。本发明的目的是给出一种并行程度更高的的多方安全计算训练框架，以实现通过结合数据并行与模型并行的方式来实现神经网络不同层之间的并行，来提高训练过程的数据吞吐速度。本发明方法是一种基于管道流水线训练方法的多方安全计算训练系统，如图1所示，该方法针对MPC模型训练过程中线性计算网络层与非线性计算网络层的瓶颈分别为计算与通信这一特性，设计了管道流水线训练方法，实现子网络间的并行，并实现了最优子网络分割算法以均衡每个子网络之间的训练负载。本发明给出一种并行程度更高的的多方安全计算训练框架，通过结合数据并行与模型并行的方式来实现神经网络不同层之间的并行，大大提高训练过程的数据吞吐速度。

关键词：并行计算训练子网络神经网络数据吞吐训练过程网络层流水线安全安全计算协议模型训练过程非线性计算分割算法线性计算均衡瓶颈通信

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

用于分子动力学计算机模拟的神经网络力场计算训练例程

用于分子动力学计算机模拟的神经网络力场计算训练例程

引用

作者： K·甘尼珊 K·加德拉布 M·科恩布鲁斯 J·麦罗阿德国斯图加特

用于分子动力学计算机模拟的神经网络力场计算训练例程。一种用于训练神经网络力场（NNFF）的计算方法，该神经网络力场被配置为模拟材料系统内的分子和/或原子运动。该方法包括接收材料系统中分子的分子结构数据的步骤。该方法还包括... 详细信息

标准号: CN115862748A

用于分子动力学计算机模拟的神经网络力场计算训练例程。一种用于训练神经网络力场（NNFF）的计算方法，该神经网络力场被配置为模拟材料系统内的分子和/或原子运动。该方法包括接收材料系统中分子的分子结构数据的步骤。该方法还包括使用分子结构数据和密度泛函理论（DFT）模拟来优化分子的几何结构，以获得DFT优化几何数据。该方法进一步包括使用分子结构数据和经典力场（FF）模拟来优化分子的几何结构，以获得FF优化几何数据。该方法还包括输出由DFT优化几何数据和FF优化几何数据组成的NNFF训练数据。NNFF训练数据被配置为训练NNFF以用于模拟材料系统内的分子和/或原子运动。

关键词：几何数据力场分子结构优化几何结构模拟材料神经网络训练数据原子运动密度泛函理论训练神经网络分子动力学计算机模拟计算训练接收材料例程配置输出

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多方安全计算训练模型的方法及装置

基于多方安全计算训练模型的方法及装置

引用

作者：赵得润方文静谭晋王磊 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11

本说明书实施例提供一种基于多方安全计算训练模型的方法及装置，在多方联合利用各自的隐私数据进行基于逻辑回归的分类模型训练过程中，通过目标映射函数代替常规的sigmoid函数进行数据分类，以减少基于逻辑回归进行分类的分类模型在... 详细信息

标准号: CN116011012A

本说明书实施例提供一种基于多方安全计算训练模型的方法及装置，在多方联合利用各自的隐私数据进行基于逻辑回归的分类模型训练过程中，通过目标映射函数代替常规的sigmoid函数进行数据分类，以减少基于逻辑回归进行分类的分类模型在多方安全计算场景下的数据处理的复杂度，提高模型训练效率。其中，在目标映射函数满足在远离0的位置具有较高准确度的条件的情况下，可以提高分类准确度。如此，可以提高多方安全计算场景下联合训练基于逻辑回归的分类模型的可行性。

关键词：逻辑回归分类模型映射函数分类模型训练分类准确度场景准确度计算训练模型训练数据分类隐私数据数据处理常规的复杂度安全联合分类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

用于嵌入式系统的卷积神经网络混合计算训练后量化算法

用于嵌入式系统的卷积神经网络混合计算训练后量化算法

引用

作者：肖鹏浩王海鹏徐丰 200433 上海市杨浦区邯郸路220号

本发明公开了用于嵌入式系统的卷积神经网络混合计算训练后量化算法，具体步骤如下：S1、将float32量化int8类型；S2、选取超过1000张的校准数据集进行校准；S3、使用均匀量化算法将float32模型量化为低精度的int8模型；S4、int8模型在... 详细信息

标准号: CN116341639A

本发明公开了用于嵌入式系统的卷积神经网络混合计算训练后量化算法，具体步骤如下：S1、将float32量化int8类型；S2、选取超过1000张的校准数据集进行校准；S3、使用均匀量化算法将float32模型量化为低精度的int8模型；S4、int8模型在进行前向推理时，卷积层、批量归一化层、激活函数处使用int32计算；S5、网络的激活值不会保存权重中，在网络激活函数输出int32重新量化int8类型进入下一网络。本发明在神经网络的卷积层、批量归一化层、激活函数节点处使用定点计算，并在激活函数处重新量化int8类型输出，来改善由于PTQ算法数据在经过卷积层、批量归一化层时，对数据进行强行截断处理所导致的误差。

关键词：量化激活函数归一化卷积算法卷积神经网络嵌入式系统函数输出计算训练均匀量化神经网络算法数据网络激活校准数据节点处校准截断前向权重推理网络激活输出保存

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：