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asp.net汉字转拼音和获取汉字首字母的代码
汉字转拼⾳和获取汉字⾸字母的代码ConvertHzToPz_Gb2312.cs复制代码代码如下:using System;using System.Data;using System.Configuration;using System.Text;/// <summary>/// Summary description for ConvertHzToPz_Gb2312/// </summary>public class ConvertHzToPz_Gb2312{public ConvertHzToPz_Gb2312(){//// TODO: Add constructor logic here//}#region //gb2312中的汉字编码//01-09区为特殊符号。
//16-55区为⼀级汉字，按拼⾳排序。
//56-87区为⼆级汉字，按部⾸/笔画排序。
// 每个汉字及符号以两个字节来表⽰。
第⼀个字节称为“⾼位字节”，第⼆个字节称为“低位字节”。
//“⾼位字节”使⽤了0xA1-0xF7(把01-87区的区号加上0xA0)，“低位字节”使⽤了0xA1-0xFE(把01-94加上0xA0)。
//例如“啊”字在⼤多数程序中，会以0xB0A1储存。
（与区位码对⽐：0xB0=0xA0+16,0xA1=0xA0+1）。
private static readonly string[][] _Allhz =new string[][]{new string[]{"A","啊阿呵吖嗄腌锕錒"},new string[]{"Ai","爱矮挨哎碍癌艾唉哀蔼隘埃皑呆嗌嫒瑷暧捱砹嗳锿霭乂乃伌僾儗凒剀剴叆呃呝啀嘊噫噯堨塧壒奇娭娾嬡嵦愛懓懝敱敳昹曖欬欸毐溰溾濭烠焥璦皚皧瞹硋磑礙絠薆藹諰譪譺賹躷醷鎄鑀閡阂阨阸隑靄靉餲馤騃鯦鱫鴱崖"},new string[]{"An","按安暗岸俺案鞍氨胺⼚⼴庵揞犴铵桉谙鹌埯黯侒儑匼厈咹唵啽垵垾堓婩媕屽峖⼲晻洝玵痷盒盦盫碪罯腤荌菴萻葊蓭裺誝諳豻貋遃鉗銨錌钳闇陰隂隌雸鞌韽頇頞顸馣鮟鴳鵪鶕"},new string[]{"Ang","昂肮盎仰卬岇昻枊醃醠骯"},new string[]{"Ao","袄凹傲奥熬懊敖翱澳嚣拗媪廒骜嗷坳遨聱螯獒鏊鳌鏖岙厫嗸噢嚻囂垇墺墽奡奧媼嫯岰嶅嶴慠扷抝摮擙柪梎棍泑浇滶澆澚熝爊獓璈眑磝磽礉翶翺芺蔜蝹襖謷謸軪郩鏕镺隞驁鰲鴁鴢鷔鼇"},new string[]{"Ba","把⼋吧爸拔罢跋巴芭扒坝霸叭靶笆疤耙捌粑茇岜鲅钯魃菝灞仈伯叐哱哵坺垻墢壩夿妭峇弝抜抪捭朳杷柭欛湃炦犮玐癹皅矲笩紦罷羓胈茷萆蚆覇詙豝跁軷釛釟鈀颰魞鮁鮊鲃鲌鼥"},new string[]{"Bai","百⽩摆败柏拜佰伯稗捭呗掰唄庍扒拝挀排擺敗栢派猈竡粨粺絔薜薭襬贁鞁鞴韛"},new string[]{"Ban","半办班般拌搬版斑板伴扳扮瓣颁绊癍坂钣舨阪瘢並分坢埿姅岅彬怑搫攽斒昄朌柈湴瓪秚籓粄絆肦蝂螁螌褩覂豳跘辦辧辨辩辬辯鈑鉡闆靽頒魬鳻"},new string[]{"Bang","帮棒绑磅镑邦榜蚌傍梆膀谤浜蒡並嗙垹埲塝嫎峀崗幇幚幫彭徬挷捠搒旁棓牓玤硥稖紡綁縍纺艕蚄蛖蜯螃謗邫鎊鞤騯髈"},new string[]{"Bao","包抱报饱保暴薄宝爆剥豹刨雹褒堡苞胞鲍炮瀑龅孢煲褓鸨趵葆佨儤剝⼓勽呆嘐嚗堢報媬嫑寚寳寶忁怉曓枹珤砲窇笣簿緥菢蕔藵虣蚫袌袍裒裦襃賲鉋鑤铇闁靌靤飹飽駂骲髱鮑鳵鴇齙⼧"},new string[]{"Be","萡"},new string[]{"Bei","被北倍杯背悲备碑卑贝辈钡焙狈惫臂褙悖蓓鹎鐾呗邶鞴孛陂碚俻俾偝偹備僃哱唄喺垻埤怫愂憊揹昁杮柸桮梖棑棓椑波牬犕狽珼琲痺盃禙箃糒苝茀菩萆萯葡藣蛽蜚襬誖諀⾙跋軰輩鄁鉳鋇錍鐴骳鵯"},new 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多任务学习
第４３卷 第７期２０２０年７月计 算 机 学 报ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＶｏｌ．４３Ｎｏ．７Ｊｕｌｙ２０２０ 收稿日期：２０１８ ０４ １６；在线发布日期：２０１９ ０４ １７．本课题得到国家重点研发计划项目（２０１６ＹＦＣ０３０３７０３ ０３）、中国石油大学（北京）年度前瞻导向及培育项目（２４６２０１８ＱＺＤＸ０２）资助．张 钰，博士研究生，主要研究方向为机器学习．Ｅ ｍａｉｌ：６２３２４２９５４＠ｑｑ．ｃｏｍ．刘建伟，博士，副研究员，主要研究方向为机器学习、模式识别与智能系统、复杂系统的分析、预测与控制、算法分析与设计．左 信，教授，主要从事油田生产、管道运输和石油化工过程的测量、控制与优化方面的理论研究和工业应用工作，目前主要研究领域为先进控制理论与应用、安全保护控制系统和深海油田自动化．多任务学习张 钰 刘建伟 左 信（中国石油大学（北京）自动化系 北京 １０２２４９）摘 要 随着图像处理，语音识别等人工智能技术的发展，很多学习方法尤其是采用深度学习框架的方法取得了优异的性能，在精度和速度方面有了很大的提升，但随之带来的问题也很明显，这些学习方法如果要获得稳定的学习效果，往往需要使用数量庞大的标注数据进行充分训练，否则就会出现欠拟合的情况而导致学习性能的下降．因此，随着任务复杂程度和数据规模的增加，对人工标注数据的数量和质量也提出了更高的要求，造成了标注成本和难度的增大．同时，单一任务的独立学习往往忽略了来自其它任务的经验信息，致使训练冗余重复和学习资源的浪费，也限制了其性能的提升．为了缓解这些问题，属于迁移学习范畴的多任务学习方法逐渐引起了研究者的重视．与单任务学习只使用单个任务的样本信息不同，多任务学习假设不同任务数据分布之间存在一定的相似性，在此基础上通过共同训练和优化建立任务之间的联系．这种训练模式充分促进任务之间的信息交换并达到了相互学习的目的，尤其是在各自任务样本容量有限的条件下，各个任务可以从其它任务获得一定的启发，借助于学习过程中的信息迁移能间接利用其它任务的数据，从而缓解了对大量标注数据的依赖，也达到了提升各自任务学习性能的目的．在此背景之下，本文首先介绍了相关任务的概念，并按照功能的不同对相关任务的类型进行划分，之后对它们的特点进行了逐一描述．然后，本文按照数据的处理模式和任务关系的建模过程不同将当前的主流算法划分为两大类：结构化多任务学习算法和深度多任务学习算法．其中，结构化多任务学习算法采用线性模型，可以直接针对数据进行结构假设并且使用原有标注特征表述任务关系，同时，又可根据学习对象的不同将其细分为基于任务层面和基于特征层面两种不同结构，每种结构有判别式方法和生成式方法两种实现手段．与结构化多任务学习算法的建模过程不同，深度多任务学习算法利用经过多层特征抽象后的深层次信息进行任务关系描述，通过处理特定网络层中的参数达到信息共享的目的．紧接着，以两大类算法作为主线，本文详细分析了不同建模方法中对任务关系的结构假设、实现途径、各自的优缺点以及方法之间的联系．最后，本文总结了任务之间相似性及其紧密程度的判别依据，并且分析了多任务作用机制的有效性和内在成因，从归纳偏置和动态求解等角度阐述了多任务信息迁移的特点．关键词 多任务学习；信息迁移；任务相似性；贝叶斯生成式模型多任务学习；判别式多任务学习；深度多任务学习中图法分类号ＴＰ１８ 犇犗犐号１０．１１８９７／ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０２０．０１３４０犛狌狉狏犲狔狅犳犕狌犾狋犻 犜犪狊犽犔犲犪狉狀犻狀犵ＺＨＡＮＧＹｕ ＬＩＵＪｉａｎ Ｗｅｉ ＺＵＯＸｉｎ（犇犲狆犪狉狋犿犲狀狋狅犳犃狌狋狅犿犪狋犻狅狀，犆犺犻狀犪犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犘犲狋狉狅犾犲狌犿，犅犲犻犼犻狀犵 １０２２４９）犃犫狊狋狉犪犮狋 Ｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｓｕｃｈａｓｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｓｐｅｅｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｍａｎｙｌｅａｒｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｔｈｏｓｅｕｓｉｎｇｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｆｒａｍｅｗｏｒｋｓ，ｈａｖｅａｃｈｉｅｖｅｄｅｘｃｅｌｌｅｎｔｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎｄｇｒｅａｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｓｐｅｅｄ，ｂｕｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓａｒｅａｌｓｏｏｂｖｉｏｕｓ，ｉｆｔｈｅｓｅｌｅａｒｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｗａｎｔｔｏａｃｈｉｅｖｅａｓｔａｂｌｅｌｅａｒｎｉｎｇｅｆｆｅｃｔ，ｔｈｅｙｏｆｔｅｎｎｅｅｄｔｏｕｓｅａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｌａｂｅｌｅｄｄａｔａｔｏｔｒａｉｎａｄｅｑｕａｔｅｌｙ．Ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ，ｔｈｅｒｅｗｉｌｌｂｅａｎｕｎｄｅｒ 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４］．因此在很多情况下，虽然任务数据采集的来源和分布是相似的，即可能存在共同的归纳偏置，但是由于学习的目的不完全相同，不能简单地将它们合并为一个任务，此时可以将它们看作是由多个相关的任务组成，选择多个任务联合学习，从而获得一些潜在信息以提高各自任务的学习效果．而且，对于一些训练样本个数少且特征维数高的任务，单任务学习出现秩亏并且有过拟合的风险，通过在一定结构的共享空间之内并行学习，当前任务可以接收其它辅助任务传入的特征信息，这样在交互过程中间接增加了单个任务样本空间的大小，另外多任务之间平均了各自的噪声差异，得到了更一般的表示模型，这样其它任务可以为相关的特征提供额外的参考信息，可以有效降低单个任务过拟合和泛化能力差的风险．多任务学习虽然是一种迁移学习方法，但是不同于其它种类迁移学习，多任务学习并不注重源领域和未知领域的知识迁移，它主要利用域之间相似的知识信息，提升特定任务的学习效果，注重领域知识的共享性．两者特点的不同决定了学习过程的差别，迁移学习的目的是通过从源任务中转移知识来提升目标任务中的性能，而多任务学习则试图同时学习目标任务和源任务．从这个层面上来说，其它迁移学习方法应该侧重于归纳转移，而多任务学习侧重于共享．１ １ 多任务的类型分类１．１．１ 相关任务的分类多任务学习有很多形式，联合学习（ｊｏｉｎｔｌｅａｒｎｉｎｇ）、自主学习（ｌｅａｒｎｉｎｇｔｏｌｅａｒｎ）和带有辅助任务的学习（ｌｅａｒｎｉｎｇｗｉｔｈａｕｘｉｌｉａｒｙｔａｓｋ）等都可以称为多任务学习．联合学习又称为对称多任务学习，试图同时执行所有任务以便提高单个任务的学习性能，由于时间、地点、设备、人工标注差异或其它变化因素，各个任务数据的统计特性可能有所不同，但是任务之间肯定存在高度相似，联合学习多个分类任务有助于减少任务之间概率分布差异，因此，在这个意义上，联合学习认为模型是对称的，不区分主任务和辅助任务．一般的多任务应用都是指对称多任务学习，出发点是将几个类似的学习任务同时进行训练，通过任务之间的特征信息迁移共同地提升所有任务的学习效率，本文中绝大部分算法也都是针对对称多任务学习，彼此没有主次之分．自主学习又称为非对称多任务学习，目标是利用源任务的信息来改进某些目标任务的学习性能，通常在源任务被学习后使用［５］，和迁移学习不同的是，自主学习仍是建立在共同学习基础上，并不强调源域和目标域分布的差异性，如果分布相似性条件不成立，使用非对称多任务学习是不合理的，只能考虑迁移学习．针对辅助任务的用处不同，又可以将多任务学习划分为输入变输出逆多任务学习，对抗性多任务学习，辅助任务提供注意力特征的多任务学习和附加预测性辅助任务的多任务学习．１．１．２ 将输入变输出的逆多任务学习一般在有监督的学习任务中，输入和输出之间有很明显的区分，观测值是输入，要预测的值是输出，也称为监督信号．有监督的学习模式中，任务利用训练集的样例学习相关特征表示用于测试集的预测，而在无监督学习中并没有监督信号，因此解决的办法是将特征同时作为输入和输出，利用不同的无监督样例的特征信息为彼此提供监督信号，此时允许测试样例的特征作为输入，将其它样例上的特征作为输出，进而达到不同的学习效果，最大地发挥这些特征的作用．借鉴无监督学习的模式，文献［６］提出在有监督的多任务学习中如果存在比作为输入更有价值的特征时，可以使用其它任务上的样例的特征作为监督信号，学习目标任务训练集上其它的输入特征到这部分特征的映射关系，学习映射关系的过程可以作为辅助任务．这些特征可以提供监督信号的根本原因是当特征中存在噪声时，附加的辅助输出中的噪声往往比附加的辅助输入中的噪声小．１．１．３ 对抗性多任务学习对抗性多任务学习借鉴了生成对抗网络中的观点，该观点最初是由Ｇａｎｉｎ等人［７ ８］在解决无监督域适应学习问题时提出的，文献［９］将它用在了有监督的ＲＮＮ多任务学习中．受到生成对抗网络中生成式模型的启发，引入对抗任务是为了加强学习任务间不变性表示的能力．在标准的多任务学习中为了２４３１计 算 机 学 报２０２０年最大限度地提高主要任务和次要任务的分类精度，学习表示的过程是共享的．不同于标准的多任务学习，对抗性多任务学习要得到的是对主要任务有利而与次要任务对抗的表示．文献［９］提出的多任务学习框架不断利用辅助任务包含的相反信息，消除主要任务的噪声，从而学习到接近底层数据真实表示的特征．图１ 对抗性任务具有两个任务的对抗性网络如图１所示．它由三个子网络组成，包括主要任务输出子网络，次要任务输出子网络以及主次任务共同的输入网络，其中两个子网络是独立的，输入层提取任务间共享表示．次要任务在反向传播过程中经过一个反转层将梯度方向反转，弱化了对抗任务的分类精度，目的是学习次要任务的对抗表示，所以对主任务有损害且无关的域依赖信息将从表示中清除．通过共同学习一个辅助任务域和主要任务域的不变表示，对抗性任务可以发现目标任务最本质的特征，训练完成后将对抗性任务的输出子网删除，最终经过对抗学习过程之后，主任务学习的是去除无关信息的特征表示，鲁棒性增加，进而学习效果得到提升．更一般的，如果学习分类任务，各个任务彼此之间也可以看作是一种特殊的对抗任务，因为每个任务中含有直接影响分类结果的判别特征，需要最大程度地区别出各个分类的差异性．１．１．４ 辅助任务提供注意力特征的多任务学习这里的辅助任务可以称为提示性任务，是一种为监督学习增加信息的方式．文献［６］首先提出了这个概念，作者列举使用图像学习转向任务中检测路标的问题，转向问题本身不着重于路标检测，因为路标图像只占整个图像很小的一部分，但是自动驾驶问题中路标的检测是必要的，如果采用单任务学习，难以让这部分特征作为有效的输入，于是引入这些路标图像检测作为辅助任务，通过与转向任务学习相同的共享结构，在共享结构中添加上关于路标的特征．此后，文献［１０］将提示性任务用于带有生僻字检测的命名体识别系统，利用上下文提示信息作为辅助任务进行特征放大，为生僻词提供线索，避免了一些词语的词性标签对于词句的语义标注和外部词汇表的依赖性．可以看到，在单任务学习过程中，一些显著特征对学习结果的影响较大，一些不常用特征往往被忽略，但是这类特征对于任务的某些功能是必要的，在一般的多任务学习中，这部分不常用的特征可以通过辅助任务单独引入，在共同学习过程中将其放大，平衡显著特征带来的学习不充分问题．此类在目标任务中需要单独放大的特征一般称为需要注意力集中的特征．１．１．５ 附加预测性辅助任务的多任务学习在线学习问题中包含很多对于主任务学习有价值的特征，但是有些特征不能作为输入，因为这些特征在学习过程中不能够被及时得到，而是在训练以及预测完成之后才能获得，例如在文献［６］中列举的自动驾驶问题中的路标检测，由于技术原因，在行驶过程中无法及时获得前方道路交通标示，只有当接近它的时候才能准确的测量，但是提前辨识路标对于适应路况必不可少，此时没有这部分特征的定性描述，也没有这部分特征的任何信息可以获取，这种情况下如果要识别这些特征，只能将这部分特征通过离线学习收集并添加到训练集作为实例样本．与１．１．２节输入变输出的特征正好相反，这部分特征可以称作输出变输入的特征．因此，当出现一些与主任务相关的未知特征时，往往可以将这些特征的学习作为辅助任务，在离线过程中收集，而在在线过程中为主任务提供额外的信息，帮助主任务学习更合理的归纳表示，这类辅助任务就称为预测性任务，这些额外的任务产生的未来特征测量值，可以应用于很多离线问题．３４３１７期张 钰等：多任务学习本节介绍了几种多任务的类型和非对称任务中的几种典型辅助任务，可以看到，引入辅助任务主要为目标任务增加有效的特征信息，为提高数据的使用效率提供了启发，一般旨在提升目标任务中不容易被使用特征的利用效率．辅助任务与目标任务的特征相似度可以是局部的，只考虑主要特征的需求，例如对抗性任务只利用浅层的鲁棒不变表示；也可以是全局的，例如离线搜集数据当作辅助预测任务引导自动驾驶，当然，对于带有辅助任务的多任务学习，数据要进行预处理，转换到同一个特征空间下讨论，因为数据的来源往往都不相同．本文中只有２．７节非监督多任务学习中涉及到了非对称任务，其余情形还是着重讨论对称多任务学习，因为实际应用中对称多任务学习的适用场景较为广泛，也更多的应用到了平均提升每个任务泛化性能的思想．由于每个任务中特征的权重占比不同，如何选取合适的算法以高效利用数据找到适合于多任务关系的结构是一个难点，我们将在下一节多任务学习具体算法中介绍．２ 多任务学习算法２ １ 多任务学习的定义在多任务学习中，给定犕个任务的训练集｛犜犿｝犕犿＝１，对于第犿个任务犜犿，训练集犇犿包含狀犿个样例 标签对｛狓犿，犼，狔犿，犼｝狀犿犼＝１，狓犿，犼∈犚犇为第犿个任务的第犼个样例，狔犿，犼∈犚代表其对应的输出，狀犿是第犿个任务的训练样本的个数，犠∈犚犇×犕代表权值矩阵，即多任务模型参数矩阵，ε犿代表任务下的噪声，则有线性模型：狔犿，犼＝狑Ｔ犿狓犿，犼＋ε犿（１）其中第犿个任务的模型向量狑犿为犠中的一列，大多数现有ＭＴＬ算法的一个关键假设是，所有任务都通过某种结构相互关联，多任务中任务信息共享是通过特征的联系实现的，一般来说，多任务选取的特征属性都是相似的，而各个任务之间特征的重要性通过模型向量狑犿反映，如果在模型向量中所占比重相似才能说明任务特征之间具有迁移性，因此多任务学习的目的是通过学习犠的不同结构来反映任务之间的关系．为了概念的统一，本文的多任务模型参数指的是模型参数矩阵．２ ２ 多任务算法的分类ＭＴＬ算法按照学习模式的不同，可以分为传统的结构化学习方法和深度多任务学习方法．传统的结构化学习方法并不会像深度学习方法一样改变特征的表现形式，即不利用抽象后的特征，最终以结构约束的形式体现任务联系．按照学习结构的不同，又可以分为基于任务层面的多任务学习和基于特征层面的多任务学习，其中基于任务层面的方法通常将大部分特征视为彼此相关的，并且任务的相关性是全局的，因此它注重总体特征的共享迁移，一般是同时考虑多个特征，而基于特征层面的学习方法是单独对各个任务中的特征进行建模，注重个体特征的共享迁移．结构化学习方法从任务层面上可以分为模型参数共享方法，公共特征共享方法，多任务聚类结构方法和多任务子空间学习方法；从特征层面上可以分为鲁棒特征学习方法，联合低秩稀疏方法，脏模型方法，可变簇聚类方法，协同聚类方法．并且，在结构化学习方法中，均可以采用基于块正则化的判别式方法和基于贝叶斯概率统计的生成式方法作为不同的实现手段．有别于结构化学习方法，深度多任务方法对各个任务的特征逐层进行建模，任务关系的表述是通过改变层与层之间的连接方式．深度多任务方法主要有硬参数共享、软参数共享、张量网络、自适应层连接和自适应层分堆．在图２中，我们根据以上描述的学习模式对多任务学习进行了分类．４４３１计 算 机 学 报２０２０年２ ３ 基于任务层面的学习方法２．３．１ 模型参数共享在早期阶段，许多多任务方法侧重于利用任务关系的先验信息，例如，基于所有任务的域知识彼此相似，Ｃａｒｕａｎａ在文献［４］中提出了多层前馈神经网络，是最早的多任务统一共享结构学习模型之一．在神经网络中，隐含层代表来自所有任务的共同特征，输出层中的每个神经元通常对应于一个任务的输出．与神经网络相似，多任务支持向量机方法［１１］是文献［４］的自然扩展，它假定存在一个通用的多任务模型，权衡每个任务到此通用模型的中心偏离度和模型参数平均值，使得总体损失函数达到最优．每个支持向量机要学习的模型定义为犠狋＝犠０＋犞狋，犠０是任务集隐含的共同模型，犞狋表示各个任务和中心模型的距离，通过犔２范数正则化约束中心模型参数犠０和各自任务模型参数犞狋的平均距离，使所有任务的模型参数接近此共同模型．除了支持向量机，参数共享也可以通过鼓励所有任务参数相似实现，文献［１２］根据给定的任务相似性图模型设计出一些基于拉普拉斯的正则化算子；文献［１１］采用最小化参数差异的Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ范数；文献［１３ １４］将其转换到希尔伯特空间中讨论，其结果都保证了任务之间的总体相似度，因此，这类方法也可以称为平均约束学习．总体来说，模型参数共享的出发点比较简单和直接，建立在任务相似性比较大的基础上，基本都是假设任务相互关联，学习目标是获得一个中心模型来描述这些任务的公共特征集，所以可以看到大多数约束都是使得各个任务模型足够靠近这个模型均值，而现实情况中大部分多任务之间很难满足非常紧密的相关性，于是出现了只挑选一些主要特征的公共特征共享方法．２．３．２ 公共特征共享在公共特征共享的方法中，假设各种任务共享相同的稀疏模式，表现在参数矩阵上就是一些特征行整体被诱导为零，作用是强制所有任务共享一组公共特征来建模任务之间的相关性．这类模型将联合损失定义为各任务损失和正则化项之和：ｍｉｎ犠∑犕犿＝１犠Ｔ犿犡犿－犢犿２２＋λ１Ω（犠）（２）其中，λ１是权重参数，Ω（犠）是正则化项，一般称为组套索（ｇｒｏｕｐ ＬＡＳＳＯ）结构，Ω（犠）可以对比单任务回归中施加的正则化项，比如套索（ＬＡＳＳＯ）模型中的犔１范数和岭回归（Ｒｉｄｇｅ）模型中的犔２范数，由于多任务的求解目标是参数矩阵，所以经常使用组合范数正则化进行约束，即可以防止过拟合又能满足通过稀疏挑选共享特征的要求，参数矩阵犠的（狉，狆）范数定义为：犠狉，狆··＝∑犕犿＝１犠犿狆（）狉１狆，常见的正则化是使用犔２，１组合范数，通过统一计算参数矩阵犠所有任务的第犱行特征的犔２范数保证任务在这个特征属性上的相似度得到犫（犠）＝（犠１，：２，…，犠犱，：２），然后再对犫（犠）施加犔１范数，在一些特征上达到稀疏的效果和筛选的效果．犔２，１是多任务用来特征共享最经典而且使用最多的组合范数．文献［１５］直接对模型参数施加犔２，１范数正则化约束的，犔２，１范数本身是不光滑的凸函数，所以在式（２）中，当损失函数选择凸函数（例如平方损失函数）时，整个目标函数就是可以找到全局最优解的凸函数．以往优化通常使用的二阶锥规划和内点法，计算代价高且收敛慢，针对这个问题，文献［１５］使用块提升算法进行优化，但是无法确定步长和收敛速度，文献［１６ １７］使用近端梯度加速法和一阶ｎｅｓｔｒｏｖ加速最优化黑箱方法，进一步确定了在犔２，１范数优化问题中参数的学习步长，对迭代过程收敛速度进行了加速．更近一步地，文献［１８ １９］考虑了组合范数的一般形式，文献［１８］研究了组合范数的基数犔０稀疏，文献［１９］详尽地介绍了混合范数犔狆，１，狆＞１的用法，将犔狆，１范数进行欧几里得投影并通过加速梯度算法求解优化，文献［２０］提出了一个关于犔狆，１范数的统一解决方案，优化中结合了投影梯度法和拉格朗日乘子法，通过区间二分法找到了保证收敛的拉格朗日参数，使犔狆，１范数可以拓展到大规模数量的任务，并且作者通过理论分析证明，狆值选取的越大，使用组套索提取后的特征之间耦合程度越高．因此，文献［２１ ２５］使用了犔∞，１范数以后，保证了筛选特征之间的聚合程度更加紧密．此外，受弹性网络的启发，文献［２６ ２７］提出了一种包括平方范数正则化器的校准多任务特征学习公式，文献［２７］对平方损失函数引入了校准砝码：１／（σ犿狀槡犿），其中，狀犿是第犿个任务的样本容量，σ犿１Ｔ犿狓犿－狔犿是校准权重，不仅如此，文献［校准砝码的基础上又在正则化项中加入了·犉范数来保证一个平滑的能对偶求解的问题．文献［２８］同时考虑了犔∞，１和犔２，１两种范数，将组套索拓展到了既有分类任务又有回归任务异质任务集合中．以上的多任务特征选择算法都假设任务之间具有正相关性，还有一类文献［２９］考虑了另外一种情５４３１７期张 钰等：多任务学习。
「世界之最」最悲催十条海岸线
「世界之最」最悲剧的十条海岸线（十）土耳其爱琴海海岸线，悲剧指数：★★希腊地形图爱琴海很浪漫，而爱琴海上共有岛屿2500个，此中土耳其只占100个，此外2400个岛全归希腊全部。
更让土耳其人愁闷的是，希腊的这些岛屿划的实在太霸道了，直接贴在土耳其的家门口。
换句话说，土耳其在爱琴海沿岸全部有规模的岛屿，都是希腊的！希腊的这些岛屿距离土耳其近来只有几公里。
更恐惧的是，希腊的这些上千个岛屿密密层层地堵在了土耳其的爱琴海海岸线上，几乎是一口气都不给土耳其人留下。
除了达达尼尔海峡出口处的格克切岛属于土耳其，而在历史上，格克切岛也是古希腊的，只可是近代被土耳其拿走。
而格克切岛和其余希腊的岛对比都是小巫见大巫，小的渣都不剩。
从北往东南，比较大的希腊岛屿有莱斯沃斯岛1603平方公里）、希俄斯岛（831）、萨摩斯岛（476）、科斯岛（228）、罗得岛（1398），以及距离最东的罗得岛还要往东数百公里的卡斯特洛里佐岛。
这些岛像看守牢狱的士兵相同，死死扼住土耳其的出海口。
只需土耳其的船只想进入地中海，就一定经过希腊那密密层层的海疆。
即便土耳其过了希腊这些岛屿，他们还要面对希腊第二层密密层层的岛屿。
过了第二层，还有第三层，而后就是希腊最大的岛屿——面积8300平方公里的克里特岛。
一夫当关，万莫莫开。
（九）洪都拉斯丰塞卡湾海岸线，悲剧指数：★★洪都拉斯地形图洪都拉斯毗邻太平洋的海岸线位于丰塞卡湾底部，有100多公里。
但悲剧的是丰塞卡湾里宽口窄，洪都拉斯假如要进出太平洋，就不得不面对萨尔瓦多和尼加拉瓜的钳制，在湾口里侧，供洪都拉斯进出的宽度仅有10余公里，真实是一个瓶颈，假如洪都拉斯没有加勒比海的海岸，几乎就能够成为内地国了。
三国也对丰塞卡湾的界限争吵不停，直到2007年，才签订和平协议，决定共同开发丰塞卡湾。
此处洪都拉斯的海港有阿马帕拉等。
（八）格鲁吉亚等黑海海岸线，悲催指数：★★★黑海周边地图由亚欧大陆围成的黑海属于大西洋海疆的内地海，其3400公里的海岸线分属土耳其、格鲁吉亚、俄罗斯、乌克兰、罗马尼亚、保加利亚六国。
《《环境保护产品技术要求-工业有机废气催化净化装置》(HJT-389-2019-)》
本电子版为发布稿。
请以中国环境科学出版社出版的正式标准文本为准。
中华人民共和国环境保护行业标准环境保护产品技术要求工业有机废气催化净化装置Technical requirement for environmental protection product矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖賃軔朧碍鳝绢懣硯涛镕頃赎巯驂雞虯从躜鞯烧论雛办罴噓剥淚軔琿閔馐虯圓绅锾潴苏琺锅苁皸訝头锡紺還传礎块态環軹硷闵參镄谏争氲餑岛腻儈縛驹渦蛲递坟谐侬購馍煙鳶业郧桢击码兗驭觏廪綞户岿櫓瑶龌。
Catalytic gas cleaner for industrial organic emission聞創沟燴鐺險爱氇谴净祸測樅锯鳗鲮詣鋃陉蛮苎覺藍驳驂签拋敘睑绑鵪壺嗫龄呓骣頂濺锇慪柠圖虬辏獨鰷濱賺钓崳輦诗贻颂縐檉脱睑篮狯謹桠馑慘臥榉愠棧辯儔叙氣两贿澤笕伧閱蛎鹑呖莴煩挠鋼痈綿摇蔼閎簡缝餡紕蓠齿戔猎谚厕。
（发布稿）2007— 12—03 发布2008—03—01 实施国家环境保护总局发布HJHJ/T 389-2007代替HCRJ 038-1998I目次前言------------------------------------------------------------------------------------------------------------ Ⅱ残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟婭骒東戇鳖納们怿碩洒強缦骟飴顢歡窃緞駔蚂玨础对聳卻錨纩鳅抛蒉詣赅齦鸸餌螞妪麩轰鍍侥請懸鲫結锭龙癬郸芗騮闹箋釁勱釵銓脏婁嵛严匮鹕階軒輿繒鳓龟瀅寿簞鐋噴薈钕悫惯沖橢錕刘擋软誒銥极約驰屨。
1 适用范围--------------------------------------------------------------------------------------------------- 1酽锕极額閉镇桧猪訣锥顧荭钯詢鳕驄粪讳鱸况閫硯浈颡閿审詔頃緯贾钟費怜齪删费龙觯諞餛鸬挣紐攄线幀鲑泽谶绗狞谖釅優統烦繚疮黨踊战種騷魴劉戶愛鈳蚁滄驥阑鰭僂叙语鳄厂練賴戬泾拧鷯渙圓髅帱蔥迁应誼葱鰒轮蝇瀉胶弳摄。
FSR IT-VCM 模块串行协议手册说明书
TABLE OF CONTENTSSerial Protocol (3)Version Request: (4)Volume Request: (4)VCM Status Request: (5)Mute Request: (6)Treble Adjustment Request: (6)Bass Adjustment Request: (7)Balance Adjustment Request: (8)Serial 2 Baud Rate Request: (8)Help Request: (10)Passing Serial Requests (12)Drop Preamble (12)String Data (12)Responses (13)Serial ProtocolThe protocol for the IT-VCM is a pure ASCII protocol. Each serial command begins with a three character serial request. An ASCII space character “ “ is used between fields in the request except for the last field that is immediately followed by a carriage return (<CR>, 0x0D). Only one space will be accepted between the fields, any less or more spaces, or tabs will result in an error message being returned.After the IT-VCM responds to a controller request, it will send a prompt to the controller. The prompt is a carriage return (0x0D), line feed (0x0A), and a right arrow character “>”. The purpose of the prompt is to keep the display legible while typing on a terminal, hyper-terminal, or controller terminal program.The Serial-In port is configured for 38,400 baud, 8 data bits, 1 stop bit, and no handshaking. Serial-In configuration cannot be changed. The Serial Output baud rate can be changed via the Serial 2 baud rate request “SBA”.Typical RS-232 Device InterconnectionsThe table below details the typical hookup for RS-232 control of the IT-VCM module. Connections for loop through applications are included.IT-VCMVersion Request:The controller sends a request for the version number to the IT-VCM.“VER” <CR>Where:VER Version RequestThe IT-VCM will respond as follows:Ver. x.xx>Volume Request:NOTE: Set Dip switch 4 to the down position for this command to work properly.The Controller sends Volume Control commands to the IT-VCM.“VOL ” Function Value(optional) <CR>Where:“VOL “ Volume Level Request.Function:“+” Raises volume 1 dB“-” Lowers volume 1 dB“=xx” Sets volume to a specific level (0 to 63dB).“?” Returns current dB settingThe increment and decrement functions (+, -) may contain a single ASCII digit that indicates how many dB steps to increment or decrement. The range of increase or decrease is 2 to 9.EXAMPLE 1:VOL +5<CR> Volume up message, increment the volume by 5dB. EXAMPLE 2:The Controller can also set a dB level by sending the following command:=33<CR>VOLThis command will set the dB level by following the equal (=) sign with an ACSII value from ‘0’ to ‘63’. For maximum volume, the Controller would enter =63, for minimum value (0dB) the Controller would enter =0.Note that the VOL =6 sets the absolute level to 6dB whereas VOL -6 decrements the volume level 6dB from the current setting.To set the maximum level use VOL =63 (Sets the level to 63dB)To set the minimum level use VOL =0 (Sets the maximum attenuation to approximately0dB see also the MUTE command.)The IT-VCM will respond with a status message that reflects the current volume level after performing the command (see below).EXAMPLE 3:VOL ? <CR> Requests volume level.VOL + <CR> Volume up one dB message.The IT-VCM will respond with a volume level response:Volume =44dB>VCM Status Request:The Controller can request the status of all the parameters in the IT-VCM with the VCM status request:“VCM” <CR>Where:StatusRequest“VCM” VCMThe VCM responds with the VCM system status response:Response.StatusVCMVCMnumberVersionCurrentVer.Serial Out Baud Serial Out Baud Rate(2400,4800,9600,19200,38400,57600).Volume Volume current Level in dB (-63dB to 0dB).Off).Status(On,MuteMutePot Pot Enabled or Disabled (set by dipswitch).Audio Pro or Consumer Audio type (set by dipswitch).Stereo/Mono Stereo or Mono audio output (set by dipswitch).Treble Treble Level in dB (-15dB .. 00dB .. +15dB).Bass Bass Level in dB (-15dB .. 00dB .. +15dB).Balance Balance Setting (L15..CTR..R15).Mute Request:The Controller has the ability to serially mute the audio output. The mute request is used to turn on and off the mute function.NOTE: Adjusting volume up, either through the volume up switch or serially will automatically turn off the mute. Adjusting the volume down will lower the volume setting while maintaining the mute condition. When the mute is turned off, the volume will return to the current volume Setting.<CR> “VMU” FunctionWhere:Request.Mute“VMU“ VCMFunction “1” “1” = VCM Mute On request“0” “0” = VCM Mute Off request“?” VCM Mute Status Request Returns Mute StatusThe IT-VCM will respond with a status message that reflects the mute status after performing the request (see below).Example:VMU 1<CR> Turns Mute on.VMU 0<CR> Turns Mute off.Treble Adjustment Request:Adjusts treble serially, from –15dB to +15dB.<CR> “VTR” FunctionWhere:Request.Treble“VTR“VCMFunction “+” “+” = VCM Treble up request“-“ “-” = VCM Treble down request“?” VCM Treble Status Request Treble StatusThe increment and decrement (+,-) requests may contain a single digit that indicates how many dB steps to increment or decrement. The range of increase or decrease is 2 to 9.The IT-VCM will respond with a status message that reflects the treble setting after performing the request (see below).Example:VTR +<CR> Adjusts treble up 1 dB.VTR -<CR> Adjusts treble down 1dB.The response will be:VTR <value>Where:Value = -15dB to +15dBBass Adjustment Request:The Controller will be able to adjust bass serially, from –15dB to +15dB.<CR> “VBS” FunctionWhere:Request.Bass“VBS“VCMFunction “+” “+” = VCM Bass up request“-“ “-” = VCM Bass down request“?” VCM Bass Status Request Bass StatusThe increment and decrement (+,-) requests may contain a single digit that indicates how many dB steps to increment or decrement. The range of increase or decrease is 2 to 9.The IT-VCM will respond with a status message that reflects the bass setting after performing the request (see below).Example:VBS +<CR> Adjusts bass up 1 dB.VBS -<CR> Adjusts bass down 1 dB.The response will be:VBS <value>Where:Value = -15dB to +15dBBalance Adjustment Request:Adjusts the balance serially, from Center to Right or Left.<CR> “VBL” Function<value>Where:Request.BalanceVCM“VBL“Function “R” “R” = VCM Balance Right request (decrement)“L” “L” = VCM Balance Left request (increment)<value> number of steps to move (2 – 9) right or left“?” VCM Balance Status Request Balance StatusThe right and left (R,L) requests may contain a single digit that indicates how many steps to shift the balance to the right or left. The range of increase or decrease is 2 to 9.The IT-VCM will respond with a status message that reflects the balance setting after performing the request (see below).Example:VBL R<CR> Adjusts balance to the right channel one step.VBL L<CR> Adjusts balance to the left channel one step.VBL L5<CR> Adjusts the balance 5 steps left.The response will be:VBL <value>Where:Value = From L15 (Left 15) to CTR (Center) to R15(Right 15)Serial 2 Baud Rate Request:It may be necessary to change the baud rate on the last pass-through device serial port. This may happen if the last device doesn’t have the baud rate at 38400, and doesn’t have a method to change it.“SBA” Port Baud rate number <CR>Where:“SBA” Change baud rate requestPort Serial port number (“2” for IT-VCM)Baud rate number Which baud rate to change to:2400“1”=4800“2”=“3” = 9600 “4” = 19200 “5” = 38400 “6” = 57600The IT-VCM will respond to this request with a status message.Help Request:The Controller can request a help menu if the user forgets the formats of the commands. There are two types of help, a simple list of commands, and a detailed help with the request parameters. The request for the full help list is:“HLP” <CR>The IT-VCM will respond with the following:The format for the request list request (simple help) is as follows:“?” <CR>The IT-VCM will respond with the following:Passing Serial RequestsMultiple RS-232 controlled devices can be present on the same serial port. This type of setup is a multi-drop configuration. The IT-VCM will be capable of passing strings down a drop through the use of a drop preamble that determines the position on the drop of the device for which the serial data is intended.Passing serial requests down to a device will only work if FSR products that support passing requests are between the RN8200, RN1000, WPCS or other control system and the last device on the drop. Only the last device on the drop can be a non-multidrop FSR product or other manufacturer’s product.The message is made up of two parts, the drop preamble and the string data. The message is terminated with a carriage return (0x0D).Drop PreambleThe drop preamble contains a skip indicator (‘\S’) for each device that will pass the string along. The preamble will be enclosed in braces ({}). For example, if the user wished to send a string to the third device on a drop, the preamble would be “{\S\S}”.For example; {\S\S}”Another test Message <0D>” <CR>.The first device would, upon detecting the preamble start, strip off the \S and send the preamble down as “{\S}”. The second device, detecting the preamble start would strip off the other \S. It would also sense the close brace “}” and would be responsible for removing it from the string. The second device would also be responsible for converting any ASCII-Hex characters into pure hex, and for sending the complete message to the third device.String DataThe string data would be enclosed in double quotes; this allows a string of data to be virtually any length. Single Hex characters will be defined as <0D> (which is a carriage return). Multiple hex characters can be sent using the same scheme but with spaces between the two ASCII bytes that represent the hex value (example <0A 0D> which is a carriage return and line feed). A backslash character will be used preceding a “<” or “>” if the “<” or “>” is part of the string but not defining ASCII-Hex characters. An example of this might be “\< is a less than character” or “\> is a greater than character”. If a backslash is part of a string a double backslash will be sent “\\”. If a double quote is required in a string it would be sent as “\””.In order to pass a request to a device connected to the IT-VCM, a pass through sequence must be sent from a RN8200, RN1000, WPCS or other control system. Using “\S” for each device on the drop enclosed in braces ({}). For example, in the case of an FSR IT-R4S; {\S\S}”R 1 1<CR>” would cause the first device on the drop to skip the request and send “[\S]R 1 1<CR>” to the second device on the drop. The second device seeing the “}” would process the request and send themessage within the double quotes, with the ASCII hex (<CR>) replaced with the actual hex characters (R 1 1 0D) to the third device (which may be an FSR IT-R4S). Since the message to the third device hasn’t a drop preamble it would handle the relay request.ResponsesResponses from the downstream device will just be passed up; the addition of the drops will only make for more complex and harder parsing for the control system. The characters will be assembled into messages and sent up as they come in. If a message doesn’t have a terminator (<CR>, <00>, etc.) the receiver will time out after 1.5 seconds of receiver inactivity and send that message up.。
毕达哥拉斯犹豫模糊集多属性决策研究
第４６卷 第３期２０２４年３月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４６ Ｎｏ．３Ｍａｒｃｈ２０２４文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２４）０３ ０９８２ １０ 网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２２０７０４；修回日期：２０２２０９２６；网络优先出版日期：２０２３０５２３。
网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｌｉｎｋ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｕｒｌｉｄ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２３０５２３．１３２５．０１０基金项目：泰山学者工程专项经费（ｔｓ２０１７１２０７２）资助课题 通讯作者．引用格式：关欣，刘赢．毕达哥拉斯犹豫模糊集多属性决策研究［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２４，４６（３）：９８２ ９９１．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＧＵＡＮＸ，ＬＩＵＹ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｍｕｌｔｉ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｉｎｇｆｏｒＰｙｔｈａｇｏｒｅａｎｈｅｓｉｔａｔｉｏｎｆｕｚｚｙｓｅｔｓ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉ ｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２４，４６（３）：９８２ ９９１．毕达哥拉斯犹豫模糊集多属性决策研究关 欣，刘 赢（海军航空大学，山东烟台２６４０００） 摘 要：针对属性间相互关联，评价信息为毕达哥拉斯犹豫模糊信息的多属性决策问题，首先通过研究犹豫度对决策结果的影响，提出一种新的毕达哥拉斯犹豫模糊集得分函数，解决了现有得分函数中存在的不足。
其次，提出一种最小公倍数规范化原则，解决了现有方法容易引入误差的缺陷。
最后，针对属性关联的多属性决策问题，基于λ 模糊测度与Ｃｈｏｑｕｅｔ积分，提出了一种拓展交互式多准则决策（ｉｎｔｅｒａｔｉｖｅｍｕｌｔｉ ｃｒｉｔｅｒｉａｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｉｎｇ，ＴＯＤＩＭ）方法，既解决了属性关联的问题，又通过前景理论反映了决策者的心理行为特征。
实例分析与敏感性分析验证了所提算法的正确性与有效性。
2021年首都师范大学775心理学基础综合考试真题
2021骞撮閮藉笀鑼冨ぇ瀛?75蹇冪悊瀛﹀熀纭€缁煎悎鑰冭瘯鐪熼(鎬诲垎锛?70.00锛屽仛棰樻椂闂达細180鍒嗛挓)涓€銆佸悕璇嶈В閲?鎬婚鏁帮細8锛屽垎鏁帮細40.00)1.浜嬪悗妫€楠?/p>锛堝垎鏁帮細5.00锛?/div>__________________________________________________________________________________________ 姝ｇ‘绛旀锛?浜嬪悗妫€楠岋紝涔熺О涓轰簨鍚庡閲嶆瘮杈冿紝灏辨槸鍦ㄨ櫄鏃犲亣璁捐鎷掔粷鍚庯紝瀵瑰悇瀹為獙澶勭悊鐨勫瀵瑰钩鍧囨暟杩涗竴姝ュ垎鏋愶紝鍒ゆ柇绌剁珶鏄摢涓€瀵规垨鍝嚑瀵圭殑宸紓鏄捐憲锛屽摢鍑犲涓嶆樉钁楋紝纭畾涓ゅ彉閲忓叧绯荤殑鏈川銆?/p> )瑙ｆ瀽锛?/div>2.宸紓閲忔暟锛堝垎鏁帮細5.00锛?/div>__________________________________________________________________________________________ 姝ｇ‘绛旀锛?宸紓閲忔暟鏄〃绀轰竴缁勬暟鎹彉寮傜▼搴︾殑缁熻閲忋€傚樊寮傞噺鏁拌秺澶э紝琛ㄧず鏁版嵁鍒嗗竷鐨勮寖鍥磋秺骞匡紝瓒婁笉鏁撮綈锛涘樊寮傞噺鏁拌秺灏忥紝琛ㄧず鏁版嵁鍒嗗竷寰楄秺闆嗕腑锛屽彉鍔ㄨ寖鍥磋秺灏忋€?/p> )瑙ｆ瀽锛?/div>3.鏈€杩戝彂灞曞尯锛堝垎鏁帮細5.00锛?/div>__________________________________________________________________________________________ 姝ｇ‘绛旀锛?缁存灉鑼ㄥ熀鐮旂┒缁撴灉琛ㄦ槑锛屽効绔ュ彂灞曟湁涓ょ姘村钩锛氫竴绉嶆槸宸茬粡杈惧埌鐨勫彂灞曟按骞筹紱鍙︿竴绉嶆槸鍎跨鍙兘杈惧埌鐨勫彂灞曟按骞筹紝琛ㄧ幇涓鸿繕涓嶈兘鐙珛瀹屾垚浠诲姟锛屼絾鍦ㄦ垚浜虹殑甯姪涓嬪嵈鑳藉瀹屾垚銆傝€岃繖涓や釜姘村钩涔嬮棿鐨勮窛绂讳究鏄?ldquo;鏈€杩戝彂灞曞尯”銆?/p> )瑙ｆ瀽锛?/div>4.姘旇川锛堝垎鏁帮細5.00锛?/div>__________________________________________________________________________________________ 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三年级上册语文《盘古开天地》生字组词人教版
三年级上册语文《盘古开天地》生字组词人教版涓夊勾绾т銆愭殫銆?璇婚煶锛毭爊宸ц?瀛椾箟锛氣憼涓嶄寒锛屾病鏈夊厜锛岃窡鈥滄槑鈥濈浉瀵?闅愯棌涓嶉湶鐨勶紝璺熲€滄槑鈥濈浉瀵?缁勮瘝锛氣憼榛戞殫鈶℃殫鍙?鏆楄棌閫犲瓧锛氬舰澹?閫犲彞锛氬湪榛戞殫鐨勬棫绀句細锛屽姵鍔ㄤ汉姘戝彈灏戒簡鍓ュ墛鍜屽帇杩?绗旈『锛?併€?瀛楁瓕锛?涓€澶╁張涓€澶?绔欑珛蹇冧笉瀹?榛戞殫鍏変笉瓒?闅愯棌涓嶉湶闈?2 銆愰檷銆?璇婚煶锛歫i脿ng宸ц? 瀛椾箟锛氣憼涓嬭惤锛岃惤涓?鈶′娇涓嬭惤缁勮瘝锛氣憼涓嬮檷闄嶉洦闄嶆俯闄嶄复闄嶈惤浼?鐏鹃毦闄嶄复鈶￠檷绾?闄嶈亴闄嶆牸閫犲瓧锛氫細鎰忔硶? 绗旈『锛?宸︾獎鍙冲?ji脿ng锛?鎷掍笉鎶曢檷锛坸i谩ng锛?璺充紴闄嶏紙ji脿ng锛夎惤绋冲綋涓嬮檷锛坖i脿ng锛?3 銆愪笀銆?璇婚煶锛歾h脿ng宸ц?瀛椾箟锛氣憼甯傚埗闀垮害鍗曚綅锛?涓堟槸10灏猴紝绾﹀悎3.33锛堢背锛?鈶℃祴閲忛暱搴︺€侀潰绉?缁勮瘝锛氫笀閲?涓堝湴娓呬笀閫犲瓧锛氫細鎰??绗旈『锛?鎾囧厛鍚戜笅鍐嶅悜宸︿几锛屾嵑鑸掑睍锛屼笌鎾囩浉瀵广€?瀛楁瓕锛?澶т笀澶?鍘绘墦浠?璐熶簡浼?鎷勬嫄鏉?4 銆愯偄銆?璇婚煶锛歾h墨宸ц?瀛椾箟锛氫汉鐨勮兂鑶?鑵匡紝涔熸寚鏌愪簺鍔ㄧ墿鐨勮吙缁勮瘝锛氳偄浣?鍥涜偄鍚庤偄涓婅偄涓嬭偄鑲㈠娍鑲㈤殰閫犲瓧锛氬舰澹版硶?绗旈『锛?銆?5 銆愯倢銆?璇婚煶锛歫墨宸ц?寸粍鎴愶紝鍏锋湁鏀剁缉鐗规€?缁勮瘝锛氳倢鑲?鑲屼綋鑲岀悊閫犲瓧锛氬舰澹版硶?绗旈『锛???鏈ㄥご鍋氭満鏉??鏈堜笅璧忚倢鑲?6 銆愯偆銆?璇婚煶锛歠奴宸ц?瀛椾箟锛氱毊鑲わ紝浜轰綋琛ㄩ潰鐨勭毊銆傘€愬柣銆戣〃闈㈢殑锛屾祬钖勭殑缁勮瘝锛氳偆鑹?鑲岃偆鍒囪偆涔嬬棝浣撴棤瀹岃偆銆愬柣銆戣偆娴?鑲ゆ硾閫犲瓧锛氬舰澹版硶閫犲彞锛氭垜瀵规垙鏇茬殑浜嗚В寰堣偆娴呫€?绗旈『锛??7 銆愯窘銆?璇婚煶锛歭i谩o宸ц?瀛椾箟锛氣憼杩?9071125骞?缁勮瘝锛氣憼杈介様杈借繙骞呭憳杈介様閫犲瓧锛氬舰澹版硶,鐗╀骇涓板瘜銆?绗旈『锛?鈥滀簡鈥濆啓楗辨弧锛涒€滆径鈥濇嵑绗斿厛鍙栨í鍔胯浆骞虫嵑銆?瀛楁瓕锛氬北宸濊窘闃?鐤楁晥涓嶉敊8 銆愰様銆?璇婚煶锛歬u貌宸ц?瀛椾箟锛氣憼闈㈢Н??缁勮瘝锛氣憼瀹介様杈介様骞块様鈶￠様姘?鎽嗛様闃斾汉閫犲瓧锛氬舰澹版硶?绗旈『锛?у噾锛屽ぇ灏忛€備腑銆?浜轰滑蹇欓棯韬?閬囦簨寮€鍙ｉ棶闃?9 ?璇婚煶锛歺u猫宸ц?瀛椾箟锛氣憼琛€娑诧紝浜哄拰楂樼瓑鍔ㄧ墿浣撳唴鐨勭孩鑹叉恫浣?鈶℃寚鍒缁勮瘝锛氣憼琛€娑?琛€鍘?琛€娉??琛€姘旀柟鍒?閫犲瓧锛氫細鎰?屽悜绌峰北鎭舵按鍙戣捣浜嗘湁鍔涚殑杩涙敾銆?绗旈『锛?鎾囧湪绔栦腑绾夸笂璧风瑪锛屸€滅毧鈥濅袱渚у€?瀛楁瓕锛?娴佷竴鐐圭偣琛€锛坸i臎锛?鏈変竴鑵旂儹琛€锛坸u猫锛?浜嬪疄琛€锛坸i臎锛夋穻娣?琛€锛坸u猫锛夊€轰笉蹇樺嵈10 銆愭恫銆?璇婚煶锛歽猫宸ц?剁殑鐗╄川缁勮瘝锛氭恫浣?琛€娑?婧舵恫娑叉櫠娑叉€?姹佹恫閫犲瓧锛氬舰澹版硶?绗旈『锛?鈥滀夯鈥濆啓鍦ㄢ€滀籂鈥濈殑涓嬮潰锛屾嵑瑕佷几灞曘€?11 銆愭粙銆?璇婚煶锛歾墨宸ц),璧板埌娌?姘?杈圭湅涓€鐪嬨€?瀛椾箟锛氣憼鐩婏紝澧炵泭锛屽姞澶?鈶＄敓鍑猴紝闀?鈶㈠柗灏?缁勮瘝锛氣憼婊嬫鼎婊嬬泭婊嬭ˉ鈶℃粙闀?婊嬭娊婊嬩簨婊嬭敁鈶?鏂?婊嬫按閫犲瓧锛氬舰澹版硶閫犲彞锛氶檮杩戠殑婀栨按婊嬫鼎鐫€鐗у満鐨勯潚鑽夈€?绗旈『锛?у噾銆?瀛楁瓕锛氫汉蹇冩厛鍠?姘磋崏婊嬭敁鍙ｅ悆绯嶇矐12 銆愭鼎銆?璇婚煶锛歳霉n宸ц?瀛椾箟锛氣憼缁嗚吇鍏夋粦鈶″姞娌规垨姘达紝浣夸笉骞叉灟鈶㈡箍锛屼笉骞叉灟鐝犲渾鐜夋鼎鈶℃鼎鑲?鈶㈡鼎娉?婀挎鼎閫犲瓧锛氬舰澹?閫犲彞锛氶洦鍚庤嵎鑺辨樉寰楁洿鍔犳鼎娉藉彲鐖变簡銆?绗旈『锛?т竴浜涳紝鈥滅帇鈥濈獎鐭€?瀛楁瓕锛?闂板湪姘磋竟婊嬫鼎甯歌繛闂村湪姘磋竟13 銆愬垱銆?璇婚煶锛歝hu脿ng宸ц?瀛椾箟锛氬紑濮嬶紝寮€濮嬪仛缁勮瘝锛氬垱閫?鍒涘姙棣栧垱鍒涗妇鍒涘垔鍒涘缓鍒涗紭鍒涚珛鍒涜鍒涗笟閫犲瓧锛氬舰澹版硶?绗旈『锛??瀛楁瓕锛氱敤鍒€寮€鍒?鑽夊湴鑻嶈尗鐢ㄦ墜鏉ユ姠蹇冧腑鎮叉€?14 銆愰€犮€?璇婚煶锛歾脿o宸ц?瀛椾箟锛氣憼鍒朵綔锛屽仛鈶℃垚灏?鈶㈠埌锛屽幓鈶ｅ煿鍏?缁勮瘝锛氣憼鍒涢€?閫犳灄鐧诲嘲閫犳瀬鈶ｆ繁閫??閫犲瓧锛氬舰澹?閫犲彞锛氬姵鍔ㄤ汉姘戞槸鍘嗗彶鐨勫垱閫犺€呫€?绗旈『锛?€?瀛楁瓕锛?姘村娍娴╁ぇ闈炲緱闈犲哺鐨撴湀褰撶┖。
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(2019---2020学年度第一学期) 音乐10%实践活动计划
紫都台学校
王慧颖
音乐10%实践活动计划
一、指导思想：
为了更好的配合学校搞好“十三五”规划课题——课堂有效教学的校本实践研究，努力实现课堂有效教育理念，丰富学生的文化生活，启发学生学习音乐的兴趣，培养学生的音乐审美能力、艺术修养及表象能力，特制定如下计划
二、实践目标：
1、启迪智慧，陶冶情操，提高审美意识，使学生身心得到健康的发展。
2、突出音乐学科的特点，增强学生的音乐兴趣、爱好、掌握音乐的基础知识和基本技能。
三、实践内容：
学生的实践主要包括三个方面：行为投入、认识投入和情感投入。
音乐实践活动可以使学生获得更多体验，激发和培养学生的音乐兴趣和爱好。
四、实践过程：
合唱指挥：合唱的基础在于提高声部的齐唱能力，声部的基础在于提高个人的基本功，为了解决用声上的响而不噪，轻而不虚，高而不挤，低而不压，做到合唱声音上的协调，
平衡统一，必须进行一些必要的集体训练。
然后再逐步过度到音准、节奏、扩大音域、咬字吐字等方面的训练。
训练内容：
1、声音训练；
2、音准训练；
3、节奏训练；
4、咬字吐字训练。
5、用科学的发声方法和规范的训练步骤来训练学生的声音；
6、中外合唱名曲；
7、合唱姿态、舞台造型。
五、预期效果：
通过音乐10%实践活动的有效实施，达到使学生通过课外兴趣活动，轻松的掌握基本的音乐文化，获得审美愉悦体验，增强学习音乐的兴趣，让学生“从做中学，从乐中学”让音乐充满人生，让快乐伴随终身。
同时，提高教师的理论水平和教学水平。