想去新加坡双语演讲 不能错过的是vipJr杯线上报名

2018年“vipJr杯·GoodTalk(地球村)国际青少年双语演讲大会”线上报名启动,由vipJr独家冠名并承办初赛线上赛区,旨在提升青少年英语能力及国际视野。大会吸引了六万多名6-18岁学生参与,通过在线上传英语演讲视频报名,优胜者将有机会前往新加坡参加海外交流。

中国留学低龄化现象严重,现在很多家长在孩子很小的时候就开始为孩子出国留学做准备,让孩子从小开始接触英语,为了锻炼孩子口语,上双语幼儿园。其实,这样做还不如你给孩子报个在线英语培训呢,外教老师纯英语授课,让孩子在全英文的环境下学习英语,提升的不仅是口语能力,听力,阅读和语法会全面提升的。这也是现在很多家长为孩子选择vipJr的原因,就是为了让孩子学了英语之后可以开口说,不再学习“哑巴英语”。
vipJr杯• GoodTalk(地球村)
11月1日,2018“vipJr杯• GoodTalk(地球村)国际青少年双语演讲大会”线上报名通道正式开启。本届大会由团中央学校部新媒体中心、新浪教育、国棠文化联合主办,K12在线教育领军品牌 vipJr独家冠名并承办初赛线上赛区,这是 GoodTalk国际青少年双语演讲大会举办十年来首次开启线上参赛渠道。

“地球村”国际青少年双语演讲大赛始于2009年,每年一届。除中国外,还在新加坡、澳大利亚、美国等多个国家和地区开展选拔,通过不同国家的青少年使用第二语言演讲交流,推进中英双语在全世界的普及,加深各国青少年对彼此文化的认知与理解,最终选拔出具有国际影响力的青少年外交人才。

本次大会线下初赛阶段已获得全国百所名校深度支持,吸引六万多名6-18岁学生参与,创历届之最。vipJr作为大会线上报名通道,全程免费开放,参赛选手只需在H5活动页面,上传一段1分钟的英语演讲视频,即可完成报名。所有参赛作品将接受vipJr专家评审,最终选出“最具演讲力奖”、“最具人气奖”、“最具潜力奖”以及优秀奖共计61名优秀选手。获奖者不仅能得到丰厚的奖品,还有机会获得免费前往新加坡参加海外双向双语交流大会。

vipJr相关负责人表示,演讲是最能直接展现英语能力的方式,优秀的演讲不但能给孩子带来自信,还在很大程度上影响着孩子未来的成长轨迹和职业发展。“国际青少年双语演讲大会”活动充分体现了vipJr一以贯之的英语教育理念——“用英语讲故事”,这也是vipJr与GoodTalk达成战略合作的重要原因。作为“地球村”国际青少年双语演讲大赛的官方制定英语培训机构,vipJr希望通过线上参赛的方式,让全球更多的青少年参加本次比赛,在提升国际化视野的同时,让更多的孩子在世界舞台上出彩。
vipJr英语课程
据悉,vipJr英语课程独家使用牛津大学出版社的三套全球精选教材,在教学环节中特别设置了演讲课程,重视语言教学的学以致用;同时,针对不同年龄阶段的学习需求,因材施教,循序渐进地培养孩子们的语言运用能力,最终用英语讲出自己的故事。

此前,vipJr举办过“哈佛少儿演讲交流会”、“牛津大学定制ESL英语进阶游学”等一系列演讲交流活动。众多非一线城市的优秀学员脱颖而出,获得前往世界顶尖学府演讲交流的机会,在全英文环境下锻炼自己的语言应用能力,展现“用英语讲故事”的实力和风采。vipJr隶属于iTutorGroup集团,致力于打造K12全学科在线教育平台,为学员提供英语、数学、语文、编程等真人在线互动课程。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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