内隐学习研究的现状及问题

内隐学习是一个新兴的研究领域。Reber首先提出内隐学习概念，近年来对内隐学习又有了新的界定。内隐学习有五个特性：自动性、抽象性、理解性、抗干扰性、三高特征。内隐学习的研究方法包括：人工语法、视空概念、概率学习、序列反应时任务。近年来对内隐学习的潜在机制有了很多全新研究成果。     

比格斯教学理论述评

爱现代科技发展的影响，教学开始有追求效率化、精确化和客观化的趋势，并把它们作为科学化的标准。这种功利主义、实证主义的教学具有工具化的倾向，容易使教学与生活相脱离。澳大利亚教学论学者比格斯在批评这种学习理论和教学理论的同时，提出了自己的学习理论和教学理论。     

一种基于序列标注的概念短语抽取方法

［目的/意义］ 科技文献中的概念是对文献中知识高度凝练的表达,通常以定义句的形式出现在科技文献中。自动从概念定义句中抽取概念,能够进一步挖掘科技文献中蕴含的重要知识。［方法/过程］ 通过分析概念定义句的结构、句式等模式特征,提出以WCL数据集为基础的语料构建方案,并采用BERT+BiLSTM+CRF模型学习概念定义句的模式,从而实现概念短语抽取。［结果/结论］ 结合以往对概念定义句模式特征的研究,创新性地提出一种基于序列标注学习概念定义句的组成模式,从而实现概念短语抽取。通过BERT+BiLSTM+CRF模型,有效学习了概念定义句中的上下文语义、句式结构、组成项分布等模式特征,实现了句子中概念短语的抽取。     

汉语主题检索标识因素构成和词串序列的扩展

做主题标引工作时为了正确给出主题检索标识,要将分解和转换后的主题概念因素按照规定的因素和词串序列组配形成主题检索标识。为此,依目前已有的概念限定型复合主题的主题构成因素和词串序列,可扩展出多主题、单元主题、概念交叉型复合主题、概念联结型复合主题的构成因素和词串序列,这对于信息标引实际工作和信息管理类专业信息组织课程的教学工作有着重要的指导意义。     

Jacobi与Gauss—Seidel迭代法求解线性方程组收敛性比较与研究

Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法是计算机求解线性方程组常用的两种迭代法,但是这两种方法对方程的收敛性要求很严,大部分方程组均不能用以求解.给出一些基本技巧:对于简单的2阶方程组,若Jacobi法与Gauss-Seidel法均发散,可交换其两行求得其解;对一般性方程,给出一个应用性较强的定理,将方程Ax=b ATAx=ATb,可以用Gauss-Seidel求得任何｜A｜≠0方程组的解.     

求解非线性互补问题的两步迭代-Filter方法

利用牛顿迭代法作为预测步,用不动点迭代法作为修正步,结合filter技术,提出了求解非线性互补问题的两步迭代-filter算法,并证明了算法的局部三阶收敛性,最后通过数值实验表明该算法的有效性.     

含k-次增生算子方程的Ishikawa迭代解

在任意实Banach空间中,研究当T为k-次增生算子时,非线性方程(1-k)x Tx=f和x Tx=f的Ishikawa迭代解.给出了强收敛定理,推广和改进了一些文献的相关结果.     

0—1数列与超限组合

本文给出了0-1数列若干性质.设a,c分别表示自然数集和实数集的基数,我们有下列结果:(1)C_a~a=c,(2)C_a~0+C_a~1+C_a~2+…+C_a~n+…+C_a~a=2~a     

农民工工伤保险制度供给研究

通过分析农民工工伤保险制度供给的公共政策议程背景、经济失衡背景以及现实问题背景三大背景,从农民工、政府及企业三方契约参与者理性选择角度,展现农民工社会保险制度供给中应有的基本战略认识。     

关于函数列一致收敛性的一点注记

给出函数列(函数项级数)一致收敛性的一个新的判别法.