澳大利亚先前学习认证制度述评及对学分银行的启示

非正规、非正式学习等先前学习成果的认证是终身教育体系建设的重要组成内容。在政府、行业、学校和培训机构各方力量的推动下，澳大利亚先前学习认证的实施覆盖澳大利亚资格框架10个等级的所有资格证书，已逐渐成为一项基本的教育政策。本文对澳大利亚先前学习认证制度的发展历程进行了梳理和辨析。在查阅分析大量实践和研究资料的基础上，对澳大利亚先前学习认证制度的程序、评估方式进行了归纳。最后，本文对澳大利亚先前学习认证的意义以及存在问题展开分析，并总结出对学分银行建设的启示。     

促进工作场所学习:学习型城市建设的活力之源

学习型组织是学习型城市建设的基础细胞和重要支柱,提升个人和组织的学习能力是学习型城市建设的重要因素。在学习型城市建设过程中,通过完善终身教育体系和终身学习服务体系,促进工作场所学习,为所有成年人提供必要的学习条件和学习机会,增强就业创业和职业转换能力,促进人力资源开发,提高劳动者素质,满足他们的学习愿景和人生追求,为学习型城市建设注入新的活力、新的源泉。     

归纳学习与规则结合的分词方法的有效性考察

随着互联网的普及和网上电子文本信息的爆炸式的增加,自然语言处理技术面向动态的、变化的文本显得越来越必要.针对无切分语言的分词处理的主要难点是切分歧义和未知词的处理.基于归纳学习的分词方法,仅利用文本的表层信息,因此具有完全不依赖于某特定语言的优点.通过引入包含上下文信息的消歧处理规则,对基于归纳学习的分词方法进行改进.以归纳学习方法对未知词进行推测,抽出的规则用于歧义切分的消歧处理,提高了对切分歧义的处理精度.通过实验对规则的有效性进行了考察,并给出了改进方法的分词效果.     

地方高校数学系学生学习情况调查与分析

为了促进地方高校数学系的教学改革,提高数学教学质量,通过对地方高校数学系学生的学习兴趣与态度、学习方式方法、对数学教学的要求等方面的调查与分析,探讨地方高校数学系如何引导学生正确认识数学学习、如何改革教学方法等方面的问题。并有针对性地提出了地方高校数学教与学应关注的一些问题。     

A Simulation Study of Higee Rotor Auto-balancing Based on Iterative Learning Control

Hypergravity technology has a wide application prospect on many industry areas for its powerful ability on muitiphase flow transport and reaction.In its long-term operation,vibration control of higee rotor is an important guarantee for high-quality continuous outputs.Offline approach has great influence on continuity of the whole production line.In order to study online auto-balancing control strategy,a mathematical model of higee rotor was established.Then basic Iterative Learning Control(ILC)algorithm and its improved structure based on vector analysis were introduced.Pure injection balancer and electromagnetic balancer were separately used as the actuator.Three different control algorithnts(P control using Cohen-Coon parameter tuning law,basic ILC,and improved ILC based on vector analysis)were compared under single eccentric mass disturbance and continuous ones.Simulation results manifested the effects of ILC in rotor auto-balancing control,especially on the"over-control"issue during the balancing process.     

多特征混合的流形排序及其在三维模型草图检索中的应用

为了解决现有基于流形排序的三维模型的草图检索方法特征提取过程中特征描述不准确,且需要对检索草图进行人工标注的问题,本文提出了一种基于改进特征描述符和深度学习的方法用于三维模型草图检索。该方法首先综合考虑了整体形状及局部细节对检索性能的影响,提出用于描述草图和三维模型投影视图的多特征视觉描述符。然后利用深度学习的方法实现草图语义标注。最后在包含7200幅草图和1258个三维模型的公开数据集上进行了实验验证。结果表明：本文方法不仅降低了人为标注所带来的干扰,而且显著提高了三维模型检索的准确率。研究结果将为三维影视动画的自动化检索及编辑重用等相关应用提供设计思路与技术支撑。     

基于增量非负矩阵分解的SAR目标识别

随着SAR数据的快速增长,传统的目标识别方法由于不具备增量学习的能力,导致计算代价逐渐增加,从而越来越无法满足实时信息处理的需求。在识别过程中关键的特征提取环节,非负矩阵分解能够获取目标基于部分的特征表示,已被成功应用于SAR目标识别领域。然而面对新增样本,采用非负矩阵分解描述SAR目标特征的过程中,会产生重复训练,从而大大降低了识别效率。本文提出基于增量非负矩阵分解的SAR目标识别方法,实现了基于非负矩阵分解的SAR目标特征表示的增量学习能力,从而大大降低计算代价。针对MSATR数据集的仿真试验结果表明,在保证识别率的基础上,本文提出的方法能够降低样本训练时间74.7%以上。因此该方法能够适应数据增加的现实需求,并能够为建立具有自主学习能力的SAR目标识别系统提供有效的技术支撑。     

变因子自学习方案在机械手中的应用

介绍了一种新型自学习控制方法在机器人中的应用，它采用了变学习因子的方案，用模糊的思想选取学习因子，该算法已在直接驱动机器人上进行实验，并解决了一般学习算法在高速运动情况下由于加、减速而带来的系统振荡问题；该算法还具有学习收敛快，鲁棒性好的优点。     

CELTS中的工具/代理通信协议标准研究

在研究工具／代理通信协议标准的基础上，结合资源信息的描述技术和基于XML的信息表示技术，提出工具与代理通信中消息的XML绑定策略，研制出工具／代理通信应用原型系统，该系统完全符合工具与代理通信协议标准对工具、代理及其之间通信方式的描述和定义，旨在实现分布式工具、代理通信系统间远程消息的规范化传输，探讨其对促进网络教育的规范化、标准化发展的实际作用．     

基于建构理论的高等数学网络学习系统

高等数学学习过程是学生通过自主活动，在一定的心理环境下不断建构与完善数学认知结构的过程，其中包含了情感、价值观的发展与变化。目前，应当关注高等数学在构建专业问题的数学模型以及在传播数学化等方面的功能。在建构主义的理论框架下，通过较好地设计网站结构，可以发挥网络在优化知识结构、自主建构知识等方面的优势；通过开辟更符合人性化的学习伙伴系统，又可以发挥网络在培养学生数学学习情感和传播数学化方面的优势。