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本课内容
PART 01
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PART 02
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课堂练习
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课后作业
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72% 72%

PART THREE
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02 本课内容
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04 课后作业
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课程导入
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示发布的良好效果
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课堂练习
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课堂练习
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课堂练习
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课后作业
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04
课后作业
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课后作业

淡雅小清新教育教学通用PPT模板

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20XX
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汇报人:
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教学意义与任务
Graduation thesis and thesis
语言规律
教学回想
语言知识和文化知识的简约式统称 等都离不开它也能够说语文是运用
语言规律
教学意义与任务
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组织完本钱周入职新员工多少人数的培训工作,培 训内容包括企业文化规章降服等培训内容包括企业
文化规章降服等
输入标题
组织完本钱周入职新员工多少人数的培训工作,培 训内容包括企业文化规章降服等培训内容包括企业 文化规章降服等
组织完本钱周入职新员工多少 人数的培训工作培训内容包括 企业文化规章降服等。输送至 各部门正常运营组织完成规章
降服等输送至各
组织完本钱周入职新员工多少 人数的培训工作培训内容包括 企业文化规章降服等。输送至 各部门正常运营组织完成规章
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包括企
输入标题
组织完本钱周入职新员工 多少人数的培训工作,培 训内容包括企业文化规章 降服等培训内容包括企业 文化规章降服等培训内容
包括企
教学意义与任务
教学回想
语言知识和文化知识的简约式统称 等都离不开它也能够说语文是运用
语言规律
教学回想
语言知识和文化知识的简约式统称 等都离不开它也能够说语文是运用

教学通用PPT模板 (简约)

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作业2
➢ Definition of project management: project management is a set of technical methods based on accepted management principles, which are used to plan, evaluate and control work activities, so as to achieve the desired final effect on time, according to budget and according to specifications.
02
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04
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Every second brings a fresh beginning, every hour holds a new promise, every night dreams can bring hope, and every day is what we choose to make it
本课内容
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本课内容
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课堂练习
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Part 04
课后作业
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第四单元
讲课人:
Date X年X月
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课程导入
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本课内容
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教学设计ppt模板优秀小学初中高中教育公开课PPT课件模板教师班主任教育说课开学第一课ppt36

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教学设计
项目一
项目三
项目二
项目四
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解决前期的一些遗留问题
依据“轻重缓急”程序,采用“坚持公司利益原则,以有效依据处理”的指导思路,解决了前期的一些某某问题,促进了业绩的增长
教学重点
学情分析
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04.点击添加文字说明
教学难点
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这里输入简单的文字概述里输入简单文字概述这里简单输入简单文字概述输入简单文字概述输入简单文字概述
教学过程
教学过程
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Part.01
课程回想
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讲述人:
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01 添 加 标 题
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讲述人:
目录
CONTENTS
01
课程回想
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit. Aenean commodo ligula eget dolorLorem ipsum dolor sit amet,
02
内容学习
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit. Aenean commodo ligula eget dolorLorem ipsum dolor sit amet,
文使用8-16号字体;
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II. PCA constrains the columns of W to be orthonormal and the rows of H to be orthonormal to each other
III. NMF does not allow negative entries in the matrix factors W and H
In each semantic feature, the algorithm has grouped together semantically related words
Figure 4
4 Dos and don’ts
Although NMF is successful in learning facial parts and semantic topics, this success does not imply that the method can learn parts from any database, such as images of objects viewed from extremely different viewpoints, or highly articulated objects
5 Other uses of NMF
A neural network that infers the hidden from the visible variables requires the addition of inhibitory feedback connections.NMF learning is then implemented through plasticity in the synaptic connections.
PCA
The basis images for PCA are ‘eigenfaces’, some of which resemble distorted versions of whole faces
VQ
VQ discovers a basis consisting of prototypes, each of which is a whole face
The differences between PCA, VQ and NMF arise from different constraints imposed on the matrix factors W and H
I. In VQ, each column of H is constrained to be a unary vector, with one element equal to unity and the other elements equal to zero
3 NMF algorithm applied to other domains
Applying NMF to a completely different problem, the semantic analysis of text documents.
Vim is the number of times the ith word in the vocabulary appears in the mth document
Figure 1
Figure 2
Figure 3
Three methods in a matrix factorization framework
The r columns of W are called basis images. Each column of H is called an encoding and is in one-to-one correspondence with a face in V.
3
NMF algorithm applied to semantic analysis
4 Dos and don’ts
5
Other uses of NMF
1 Three methods learn to represent a face
NMF Non-negative matrix factorization PCA Principal components analysis VQ
Learning the parts of ation
Contents
Professional English
1 Three methods learn to represent a face 2 The feature of three different methods
Vector quantization
Professional English
2 The feature of three different methods
Professional English
NMF
Its images are localized features that correspond better with intuitive notions of the parts of faces
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