导读:本文包含了学习对比论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:文本结构功能识别,深度学习,多学科,文本分类
学习对比论文文献综述
李楠,方丽,张逸飞[1]（2019）在《学术文本结构功能深度学习识别方法的多学科对比分析》一文中研究指出[目的/意义]学术文本的结构功能识别可视为多类别文本自动分类问题,借助深度学习技术能够获得良好的自动识别性能,然而目前缺少其在不同学科适用性的对比研究。[方法/过程]选择医学、图情、数据、出版、经济5个学科方向5种期刊的6 452篇结构式摘要为基础语料,设计并实现了基于Magpie深度学习组件的学术文本结构功能识别实验,通过对比分析同一分类模型在不同学科领域实验语料上的性能表现及其影响因素,揭示机器学习方法的学科适用性规律。[结果/结论]实验结果显示,学科差异性对于机器学习效果有显着的影响,其中医学领域学术文本的结构功能识别效率明显高于其他学科,常见的学术文本功能结构框架中"方法"和"结果"的机器学习识别效果更佳。(本文来源于《现代情报》期刊2019年12期）
邓雪琳[2]（2019）在《北川：“四问四答”推动主题教育入脑入心》一文中研究指出本报讯（ 邓雪琳）“我帮助联系的企业盘活闲置厂房2500平方米，部分解决了企业资金难题……”11月14日晚，一场“特殊”的检视活动在北川人武部会议室召开，县委书记、县委主题教育领导小组组长赖俊带头，全体县级领导围绕“我担当了什么风险、我解决了什么难题(本文来源于《绵阳日报》期刊2019-11-18）
余娟,李彩红[3]（2019）在《高中与中职英语教师对自主学习理念的认知对比》一文中研究指出自主学习是外语教学研究领域的一个热门话题。对比分析高中英语教师和中职学校英语教师对自主学习理念的认知情况,可以了解两个教学领域的英语教师对自主学习这一教学理念的具体认识,同时探究两类教师在教师责任归属、学生决策能力评价以及课堂内外鼓励学生开展自主学习活动等叁个维度的认知差异对英语教学的影响,促进学生自主学习能力的培养,推动高中和中职学校英语教学改革与发展。(本文来源于《广东技术师范学院学报》期刊2019年05期）
苏晓萍[4]（2019）在《对比识读:儿童纸版画欣赏学习的实践策略》一文中研究指出纸版画是义务教育美术课程体系中的一个学习单元。它取材方便,操作简易,艺术效果独特。但由于纸版画的间接性艺术特征,在制版时学生不易直接感知到作品的艺术效果;单色拓印具有局限性,学生往往不易感知到儿童画般的色彩斑斓。因此,部分学生在赏析纸版画时,存有一些欣赏的误区或偏颇。本文所探究的"对比识读",是指在纸版画欣赏学习中,采用对比的方式,对(本文来源于《湖南教育(D版)》期刊2019年10期）
张福慧,李文滔,龙宓吟,高瑛[5]（2019）在《基于叁个技术平台的自我调节性写作学习效果对比研究》一文中研究指出新的网络技术可为写作学习提供量化操练和个体化反馈的机会,但其自我调节性学习效果亟待比较分析。该研究对比分析了68名大学英语学习者在叁个网络平台的自我调节性写作学习效果的异同:Peerceptiv在线同伴互评平台、 QQ写作互评平台和iWrite写作自动评改平台。研究对象分别使用叁个不同平台提交和评改同一份写作作业,随后又相继使用其他两个平台提交另外两份作业。学习效果使用写作成绩提高程度、写作修改幅度、写作体验的问卷相互佐证。结果显示, Peerceptiv组学生写作分数提高幅度最大, QQ组其次, iWrite组平均分值也有提升,但没有统计学意义。Peerceptiv组学生在内容层面修改幅度最大, iWrite组在语言层面修改幅度最大。学生最偏向使用Peerceptiv, iWrite其次, QQ平台再次之。结合对学生写作评改行为和写作体验的分析,该研究建议先使用Peerceptiv协助修改写作内容,再使用iWrite协助修改语言,进而实现最大化技术促进自我调节性写作的学习效果。(本文来源于《外语电化教学》期刊2019年05期）
康楚楚[6]（2019）在《中国英语学习者和本族语者could的用法对比研究》一文中研究指出情态动词是表达情态和语气的重要手段,而英语学习者在使用情态动词时,在语境中的使用与本族语者不同。本研究基于语料库,采用定性和定量研究相结合的方法,通过对中国英语学习者在使用could时和本族语者进行对比,分析其特点和原因,给今后教学以启示。(本文来源于《青年文学家》期刊2019年29期）
李冬莲[7]（2019）在《移动互联网时代碎片化学习与系统性学习之对比》一文中研究指出随着移动互联网时代的发展,学习领域也发生着巨大的变革。一种全新的学习模式——碎片化学习开始占据人们的生活,并对传统的系统性学习产生较大的冲击。为了对学习者及学校课程教学提供正确的策略和坚实的理论基础,本文对碎片化学习和系统性学习进行对比研究,发现两种学习各有利弊。我们应当充分认识碎片化学习的特征及优缺点,并将碎片化学习的某些要素合理地应用到系统性学习中,从而促进系统性学习的效率。(本文来源于《才智》期刊2019年29期）
刘华祠[8]（2019）在《基于传统机器学习与深度学习的图像分类算法对比分析》一文中研究指出深度学习作为机器学习的一个分支,具有强大的功能和灵活性,文章对机器学习:K领近,贝叶斯,支持向量机,与深度学习:卷积神经网络,递归神经网络在大样本手写数字识别与小样本图像场景分类效果上进行了对比与分析,实验结果表明:传统机器学习在小样本数据集上具有较好的解决效果,深度学习框架在大样本上数据集上具有较高的识别精度。(本文来源于《电脑与信息技术》期刊2019年05期）
盛鑫[9]（2019）在《中国英语学习者与英语语者情态动词使用对比研究》一文中研究指出本文运用Power Conc 1. 0,SPSS (24. 0),CLWAS5等软件,对自建语料库中国大学生英语语料库(简称CSWC)和美国学生英语语料库(简称ESWC)的8个情态动词进行了研究,对比分析中国英语学习者与英语语者在情态动词的使用上的特点。结果显示,中国英语学习者和本族语者在情态动词的使用频率方面具有显着差异。(本文来源于《作家天地》期刊2019年19期）
曾雅雯[10]（2019）在《中国英语学习者与本族语者在书面语中的情态序列对比研究》一文中研究指出本研究采用语料库语言学方法,基于ETS(ETS Corpus of Non-Native Written English)及LOCNESS(Louvain Corpus of Native English Essays)语料库,比较中国学习者与本族语者在情态动词、情态序列及情态意义的使用特征。研究表明,中国学习者更倾向于使用形式较为简单的情态动词can、will、may,而本族语者则更好地掌握了could、would用法;有灵主语的序列A、C在中国英语学习作文中频率较高,而以无灵的词作为主语的序列B、D则本族语者作文中频繁出现;中国英语学习者过多使用以人称代词为主语的义务情态序列,静态动词使用单一且形式简单,而认识情态意义在本族语者作文中频率较高,静态动词种类使用丰富,完成时及被动语态出现的频率远高于中国英语学习者。(本文来源于《岳阳职业技术学院学报》期刊2019年05期）
学习对比论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本报讯（ 邓雪琳）“我帮助联系的企业盘活闲置厂房2500平方米，部分解决了企业资金难题……”11月14日晚，一场“特殊”的检视活动在北川人武部会议室召开，县委书记、县委主题教育领导小组组长赖俊带头，全体县级领导围绕“我担当了什么风险、我解决了什么难题
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
学习对比论文参考文献
[1].李楠,方丽,张逸飞.学术文本结构功能深度学习识别方法的多学科对比分析[J].现代情报.2019
[2].邓雪琳.北川：“四问四答”推动主题教育入脑入心[N].绵阳日报.2019
[3].余娟,李彩红.高中与中职英语教师对自主学习理念的认知对比[J].广东技术师范学院学报.2019
[4].苏晓萍.对比识读:儿童纸版画欣赏学习的实践策略[J].湖南教育(D版).2019
[5].张福慧,李文滔,龙宓吟,高瑛.基于叁个技术平台的自我调节性写作学习效果对比研究[J].外语电化教学.2019
[6].康楚楚.中国英语学习者和本族语者could的用法对比研究[J].青年文学家.2019
[7].李冬莲.移动互联网时代碎片化学习与系统性学习之对比[J].才智.2019
[8].刘华祠.基于传统机器学习与深度学习的图像分类算法对比分析[J].电脑与信息技术.2019
[9].盛鑫.中国英语学习者与英语语者情态动词使用对比研究[J].作家天地.2019
[10].曾雅雯.中国英语学习者与本族语者在书面语中的情态序列对比研究[J].岳阳职业技术学院学报.2019