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在信息丰富环境下学习:从信息海洋启航到智慧学习(第2版) 学习科学与教学设计应用译丛
『简体书』 作者:[美]迪丽娅·纽曼,等 著,盛群力? 屠莉娅? 冯建超? 方 出版:中国科学技术出版社 日期:2024-12-01 信息时代的到来,促使我们已有的学习方式发生了极大变化。如何在信息丰富的环境中开展研究性学习,使学习过程和研究过程齐头并进?要完美地解决这一问题,离不开信息科学和学习科学交叉形成的“智慧学习”模型这把金钥匙。该模型体现了一种系统循环的特色,由鉴别、定位、评价、应用、反思、精通6个阶段构成,不仅为学生利 ... |
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学科项目化学习:关键问题,关键课/学习素养·项目化学习的中国建构丛书
『简体书』 作者:丛书主编:夏雪梅,本册作者:方蕾 编著 出版:教育科学出版社有限公司 日期:2025-05-01 如何在国家课程中实施学科项目化学习?学科项目化学习的课堂样态是怎样的?这是困扰很多项目化学习研究者与实践者的重要问题。本书按照项目化学习实施的关键阶段,包括入项、知识与能力建构、合作探究、成果修订、出项、反思复盘等覆盖项目化学习实施全过程的阶段,每个实施阶段下都确定了要探讨的一个关键问题,每个关键问 ... |
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党章党规学习辅导(2018年最新版)
『简体书』 作者:《党章党规学习辅导[2018年最新版 出版:人民出版社 日期:2017-11-01 《党章党规学习辅导》由有关党建专家组织编写,对十八大以来的*重要的党规党纪进行了权威解读,自2016年3月上市以来,深受广大读者的喜爱,多次重印,发行数量达到20余万册;《党章党规学习辅导(2017年*版)》改版修订,发行数量达到10万册。此次修订,增补了2017年3月以来新出台的与党员干部工作生活 ... |
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全民技术素质学习大纲
『简体书』 作者:全民技术素质学习大纲课题组 出版:中国科学技术出版社 日期:2018-12-01 《全民技术素质学习大纲》约56万字,较为系统、全面地架构了各个学科领域的技术,对技术的本质、特征、历史,技术的内容、应用、效用,技术与社会、环境、个人的关系,以及技术的未来发展等方面均做了阐述。 ... |
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爱国奋斗精神学习读本(2册)
『简体书』 作者:《爱国奋斗精神学习读本》 编写组 出版:中国科学技术出版社 日期:2018-12-01 《爱国奋斗精神学习读本》由两个分册组成一个套装。*册为理论篇,收录中组部、中宣部关于在广大知识分子中深入开展弘扬爱国奋斗精神 建功立业新时代活动的通知及文件解读,《人民日报》等中央主流媒体的评论文章和各大高校、科研院所的知识分子代表关于爱国奋斗精神的署名文章,以图文并茂的形式生动诠释、解读爱国奋斗精 ... |
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幼儿园教师学习投入研究
『简体书』 作者:郑洁 著 出版:教育科学出版社有限公司 日期:2024-12-01 强国必先强教,强教必先强师。幼儿园教师是优质学前教育资源中的核心要素,是学前教育的践行者,也是学前教育高质量发展的中坚力量。幼儿园教师专业成长是毕生学习和毕生发展的过程。学习投入是体现幼儿园教师学习的重要变量,是衡量幼儿园教师参与学习活动积极性和深入程度的关键指标。 本书作者基于幼儿园日常教学、科 ... |
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基于机器学习的材料设计
『简体书』 作者:陆文聪等 出版:科学出版社 日期:2024-08-01 《基于机器学习的材料设计》综述了基于机器学习的材料设计的最新研究进展,介绍了材料机器学习算法、开源软件和自主研发的材料数据挖掘在线计算平台在合金材料、钙钛矿材料和太阳能电池材料设计上的成功应用案例。《基于机器学习的材料设计》的特色是“机器学习算法深入浅出,上机练习案例学以致用”,附录中的计算平台和算 ... |
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Python机器学习算法及应用
『简体书』 作者:梁佩莹 出版:清华大学出版社 日期:2024-07-01 本书以Python 3.10.7为平台,以实际应用为背景,通过“概述 经典应用”的形式,深入浅出地介绍Python机器学习算法及应用的相关知识。全书共12章,主要内容包括在数据上的计算机学习能力、简单的机器学习分类算法、sklearn机器学习分类器、数据预处理、降维实现数据压缩、不同模型的集成学习、 ... |
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新时代党员学习记录手册
『简体书』 作者:新时代党员学习记录手册 编写组 出版:人民日报出版社 日期:2020-06-01 本书以学懂弄通做实新时代中国特色社会主义思想为出发点,收录了入党誓词、*的《中国共产党章程》等基本知识,以及反映新时代特色、体现新时代精神的50余个极具代表性的热词和金句,有助于广大党员干部深刻领会新时代中国特色社会主义思想的精神实质和丰富内涵。 ... |
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全民工程素质学习大纲
『简体书』 作者:全民工程素质学习大纲课题组 出版:社会科学文献出版社 日期:2021-04-01 本书系统、全面地架构了各学科领域的工程知识框架,对各工程的定义、原理和结构、历史、现状和趋势、评估等方面进行阐述。工程大纲是提升全民工程素质的抓手,它将推动我国工程素质标准的研究,是促进我国工程教育发展、公众理解工程及参与工程决策的一项有效举措,也将为我国经济社会的发展提供不可或缺的软实力保障。 ... |
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Python深度学习实用案例
『简体书』 作者:丁伟雄 出版:清华大学出版社 日期:2024-10-01 本书以Python 3.11.0为平台,以实际应用为背景,通过“概念 公式 经典应用”相结合的形式,深入浅出地介绍Python深度学习实用案例。全书共10章,主要内容包括掀开深度学习的面纱、神经网络的数学基础、机器学习的基础、神经网络分析与应用、计算视觉分析与应用、文本和序列分析与应用、目标检测分析 ... |
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机器学习算法原理与实践
『简体书』 作者:高明虎 出版:哈尔滨工业大学出版社 日期:2024-06-01 本书以Python为基础,围绕使用scikit-learn平台,详细介绍机器学习模型、算法、应用场景及其案例实现方法,逐步带领读者熟悉并掌握机器学习的经典算法。全书共13章,主要内容包括配置开发环境、机器学习的基本概念、文件管理和KNN、线性回归、逻辑回归、K-means聚类算法、决策树、集成算法、 ... |
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微学习资源设计与制作
『简体书』 作者:吴军其 出版:北京大学出版社 日期:2024-11-01 随着微信、微博等“微”媒体平台的普及,微学习资源逐渐成为人们个性化、碎片化学习的重要资源。本书结合真实的教学场景,系统介绍了思维导图、教学动图、微场景、微课、微教材、智慧教学工具和VRAR工具这七类较典型的微学习资源的教学应用、设计要领以及制作过程。 —————————————————————— ... |
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习近平文化思想学习纲要(大开本)
『简体书』 作者:中共中央宣传部 著 出版:学习出版社 日期:2024-12-01 习近平文化思想学习纲要 ... |
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机器学习应用案例与设计
『简体书』 作者:罗光圣、方志军 出版:清华大学出版社 日期:2024-09-01 机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书内容涵盖了机器学习的基础知识,主要包括机器学习的概论、统计学习基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、进化计算、文本分析等经典的机器学习理论知识,也包括用于大数据机器学习的分布式机器学习算法、深度学习和加强学习等高等级内容。此外, ... |
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深度学习:走向语文核心素养
『简体书』 作者:袁婷 出版:光明日报出版社 日期:2024-08-01 本书是在当前“深度学习”教学实践研究基础上,结合语文课程教学实际和学生学习现状而撰写的一本以“走向深度学习”为主题的专著。第一章的内容主要为“高中语文深度学习的内涵和意义”。深入解读深度学习的定义、内涵以及在高中语文中的具体应用,探讨与渐层学习的区别。详细剖析深度学习的主要特征,包含学习动机、整合性 ... |
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可复制的学习力——成为解决问题的高手
『简体书』 作者:江武墨 出版:中国铁道出版社 日期:2025-05-01 这本书是一部关于高效学习策略的宝典,深刻剖析了学习力的精髓所在,即学习动力、学习习惯与学习能力的三角支撑结构。作者通过创新性地提出“输入思考输出”这一闭环学习方法,为读者揭示了知识吸收、深化与应用的奥秘。书中不仅详细阐述了如何激发持续的学习热情,还细致入微地指导如何培养良好的学习习惯,确保学习之路既 ... |
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协作学习的多元分析与设计研究
『简体书』 作者:何文涛 出版:上海交通大学出版社 日期:2024-08-01 《协作学习的多元分析与设计研究》研究了智慧教室环境下协作学习在常态教学实践中的相关特征,并据此构建了协作学习活动设计技术。 《协作学习的多元分析与设计研究》具体包括智慧教室环境下协作学习行为的特征分析、媒体技术产品功能的适用性研究、协作学习运行机制研究和协作学习活动设计等内容。 《协作学 ... |
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MATLAB机器学习实用教程
『简体书』 作者:由伟 出版:清华大学出版社 日期:2024-11-01 ”《MATLAB机器学习实用教程》介绍了机器学习的典型算法及MATLAB编程方法。主要内容包括:线性回归、非线性回归、分类、聚类、人工神经网络、支持向量机、决策树、模糊逻辑、集成学习、半监督学习、强化学习、关联规则学习、深度学习、机器阅读和机器写作等。《MATLAB机器学习实用教程》注重实用性,精选 ... |
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机器学习及工业大数据解析应用
『简体书』 作者:彭开香 出版:科学出版社 日期:2025-03-01 《机器学习及工业大数据解析应用》作为机器学习及工业大数据解析领域的入门教材,在内容设置上尽可能涵盖该研究领域基础知识的各个方面。《机器学习及工业大数据解析应用》共28章,分为六篇。其中**篇为概论篇;第二篇为有监督学习篇;第三篇为无监督学习篇;第四篇为半监督学习篇;第五篇为深度学习篇;第六篇为大数据 ... |
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