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根据【检索词:集成学习】搜索到相关结果 161 条
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师生共建语料库:民航英语课程资源开发——以《专门用途英语学习语料库探究》为个案研究
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作者:
刘莎
来源:
民航学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
ESP
开发与构建
课程资源
民航英语
语料库
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描述:
发展。《专门用途英语学习语料库探究》一书为民航英语课程资源开发提供了有益的启示:在民航英语教研实践中,师生共建民航英语学习语料库可以构建崭新的学习模式和新型的师生关系,也为民航英语课程资源开发提供了新的途径。
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混合式教学模式下的开放课程建设——基于THEOL平台的《民航旅客运输》课程学习
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作者:
邹少霏
来源:
现代教育
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
混合式教学模式
课程建设
THEOL平台
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描述:
混合式教学模式下的开放课程建设——基于THEOL平台的《民航旅客运输》课程学习
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空中乘务专业学生学习面试技巧课程的必要性——以云南旅游职业学院空中乘务专业为例
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作者:
杨娅秋
来源:
智库时代
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
面试技巧
必要性
课程资源
空中乘务专业
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描述:
更加理性与规范,从而导致现在大量的空中乘务专业的学生学习完专业知识后面临着面试不上航空公司的大难题,所以本论文通过前期的市场调研和问卷调查为基础,探究合理的面试技巧课程资源建设方案,提出空中乘务专业学生学习面试技巧课程的必要性。
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基于移动学习平台下高职英语口语混合式移动教学模式研究——以民航职业英语口语为例
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作者:
银珊
来源:
高等职业教育(天津职业大学学报)
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
高职英语
移动教学模式
混合式
口语教学
移动学习平台
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描述:
移动互联网技术的飞速发展使移动学习平台成为外语教学改革的有利工具,而混合式移动学习模式为解决当前高职英语口语教学的困境提供了理论支持。基于混合式教学和移动学习理论,尝试运用移动学习平台构建符合高职
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基于移动学习平台下高职英语口语混合式移动教学模式研究——以民航职业英语口语为例
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作者:
银珊
来源:
高等职业教育(天津职业大学学报)
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
高职英语
移动教学模式
混合式
口语教学
移动学习平台
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描述:
移动互联网技术的飞速发展使移动学习平台成为外语教学改革的有利工具,而混合式移动学习模式为解决当前高职英语口语教学的困境提供了理论支持。基于混合式教学和移动学习理论,尝试运用移动学习平台构建符合高职
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基于强化学习的航空零件复合材料缠绕机床运动优化方法
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作者:
向单奇
高嵩
杨建中
来源:
机械工程师
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
复合材料缠绕
轨迹优化
强化学习
六轴机床
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描述:
保证较大负载转轴运动平稳的前提下,提高加工效率。在刀具路径已经确定的情况下,依据刀具路径和机床运动性能搭建用于强化学习的简单仿真环境,使用PPO策略决策在不同状态下分配转台轴的运动量,进而规划出相应
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努力提升民航高质量发展的新境界——学习习近平新时代中国特色社会主义思想的初步体会
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作者:
高俊
来源:
民航管理
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
习近平总书记
习近平
中国特色社会主义
军民合用机场
航空安全
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描述:
党中央历来高度重视民航工作。党的十八大以来,习近平总书记对民航工作多次作出重要指示批示。这些重要指示批示精神是习近平新时代中国特色社会主义思想的重要组成部分,是做好新时代民航工作的基本遵循。认真学习贯彻落实习近平新时代中国特色社会主义思想,特别是关于民航工作的重要思想,对推进民航强国
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基于极限学习机的航空发电机旋转整流器快速故障分类方法研究
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作者:
崔江
唐军祥
张卓然
龚春英
王莉
来源:
中国电机工程学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
思维进化算法
航空发电机
旋转整流器
故障诊断
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描述:
rectifier,AGRR)的故障分类问题,提出了一种基于思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)的极限学习机快速分类技术。该方法通过MEA算法优化极限学习机的训练
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飞行手册英汉双语平行语料库应用研究——以中国民航飞行学员英语学习为例
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作者:
贺思扬
吴铭铭
廖希睿
来源:
海外英语
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
飞行手册
飞行学员
语料库
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描述:
,据了解,当前各大飞行院校的课程设置仍存在一些弊端,且飞行学员英语输出能力亟待提高。对此,该文为提高民航飞行学员英语输出能力提供了应用飞行手册英汉双语平行语料库这一参考学习途径。
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基于改进差分时域特征和深度学习优化的航空发动机剩余寿命预测算法
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作者:
高峰
曲建岭
袁涛
高峰娟
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
长短时记忆网络
寿命预测
深度学习
差分时域特征
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描述:
学习理论的基础上,着重考虑不同传感器之间的参数关系,引入差分时域特征扩充特征集,构建了基于长短时记忆网络的寿命预测模型DTF-LSTM。在C-MAPSS数据集上的实验结果表明,该算法相较于其他深度学习算法具有更低的均方根误差(RMSE)值,可以有效实现发动机剩余寿命预测。