初中十条班规

初中班规详解:塑造良好学习氛围的十条硬性规定

初中十条班规

                                班规十五条

1.课堂积极思考,积极发言,积极配合老师,不进行与课堂无关的活动,如:窃窃私语、昏昏欲睡、做小动作、玩手机、吃零食、看课外书等。
2.课堂要服从各科老师安排,与老师意见不一致时,课后找老师协商解决,不与老师发生正面冲突,不顶撞老师,不与老师对抗。
3.提前2分钟进教室,打开课本,做好上课前准备。不迟到,不无故旷课、逃课。进门喊报告,并说明理由。
4.积极、主动、认真完成各项作业和学习任务,及时上交作业,不等待老师催促。
5.课间不影响他人休息,不疯狂追逐打闹,不高声喧哗。与同学发生矛盾纠纷,不大打出手,及时找老师解决。
6.夜晚熄灯后,及时就寝,不随意走动,不谈笑打闹,不影响他人休息。
7.认真对待值日工作(擦黑板、扫地等),不敷衍了事,不拖泥带水。
8.不制造和携带危险物品(刀具、钢管、木棍等),已经发现,没收并追究责任。
9.做人要诚实守信,不隐瞒事实,不欺骗老师。
10.有病(事)及时和老师联系,履行请假手续,交待清楚请假起止时间。不私自离开校园,不出如网吧台球等危险地方。

注:
1.班规自公布之日起执行,请同学共同监督。
2.违反班规者,视情节严重程度给予相应惩罚。
3.惩罚措施:打扫卫生、写检讨。情节严重者通知家长领回教育等。
4.班级每日表扬2人,批评2人,分别给予奖励和惩罚。
5.违反班规之外纪律,造成负面影响,有班委讨论制定惩罚措施。
6.愿xx班师生携手起来,为打造自己的优秀班级而努力奋斗。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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