愛領域關鍵技術是什麼

A. 語義檢索與知識檢索的區別，基於領域本體的知識檢索關鍵技術是什麼

都是檢索，但語義檢索更智能，能夠根據所檢詞自動擴展查詢，效果更接近檢索者本意。
基於領域知識本體的檢索關鍵是1建立領域知識本體2將本體與知識關聯3優化檢索界面，使之檢索知識本體。
最難的建立本體。

B. 人工智慧的核心技術是什麼

人工智慧技術關繫到人工智慧產品是否可以順利應用到我們的生活場景中。在人工智慧領域，它普遍包含了機器學習、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特徵識別、AR/VR七個關鍵技術。

一、機器學習
機器學習(MachineLearning)是一門涉及統計學、系統辨識、逼近理論、神經網路、優化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，是人工智慧技術的核心。基於數據的機器學習是現代智能技術中的重要方法之一，研究從觀測數據(樣本)出發尋找規律，利用這些規律對未來數據或無法觀測的數據進行預測。根據學習模式、學習方法以及演算法的不同，機器學習存在不同的分類方法。
根據學習模式將機器學習分類為監督學習、無監督學習和強化學習等。
根據學習方法可以將機器學習分為傳統機器學習和深度學習。

二、知識圖譜
知識圖譜本質上是結構化的語義知識庫，是一種由節點和邊組成的圖數據結構，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系，其基本組成單位是「實體—關系—實體」三元組，以及實體及其相關「屬性—值」對。不同實體之間通過關系相互聯結，構成網狀的知識結構。在知識圖譜中，每個節點表示現實世界的「實體」，每條邊為實體與實體之間的「關系」。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關系網路，提供了從「關系」的角度去分析問題的能力。
知識圖譜可用於反欺詐、不一致性驗證、組團欺詐等公共安全保障領域，需要用到異常分析、靜態分析、動態分析等數據挖掘方法。特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準營銷方面有很大的優勢，已成為業界的熱門工具。但是，知識圖譜的發展還有很大的挑戰，如數據的雜訊問題，即數據本身有錯誤或者數據存在冗餘。隨著知識圖譜應用的不斷深入，還有一系列關鍵技術需要突破。

三、自然語言處理
自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向，研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統等。
機器翻譯
機器翻譯技術是指利用計算機技術實現從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程。基於統計的機器翻譯方法突破了之前基於規則和實例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。基於深度神經網路的機器翻譯在日常口語等一些場景的成功應用已經顯現出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表徵和知識邏輯推理能力的發展，自然語言知識圖譜不斷擴充，機器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領域取得更大進展。
語義理解
語義理解技術是指利用計算機技術實現對文本篇章的理解，並且回答與篇章相關問題的過程。語義理解更注重於對上下文的理解以及對答案精準程度的把控。隨著MCTest數據集的發布，語義理解受到更多關注，取得了快速發展，相關數據集和對應的神經網路模型層出不窮。語義理解技術將在智能客服、產品自動問答等相關領域發揮重要作用，進一步提高問答與對話系統的精度。
問答系統
問答系統分為開放領域的對話系統和特定領域的問答系統。問答系統技術是指讓計算機像人類一樣用自然語言與人交流的技術。人們可以向問答系統提交用自然語言表達的問題，系統會返回關聯性較高的答案。盡管問答系統目前已經有了不少應用產品出現，但大多是在實際信息服務系統和智能手機助手等領域中的應用，在問答系統魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰。
自然語言處理面臨四大挑戰：
一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;
二是新的詞彙、術語、語義和語法導致未知語言現象的不可預測性;
三是數據資源的不充分使其難以覆蓋復雜的語言現象;
四是語義知識的模糊性和錯綜復雜的關聯性難以用簡單的數學模型描述，語義計算需要參數龐大的非線性計算

四、人機交互
人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智慧領域的重要的外圍技術。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現實技術等密切相關的綜合學科。傳統的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備進行，主要包括鍵盤、滑鼠、操縱桿、數據服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數據手套、壓力筆等輸入設備，以及列印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。人機交互技術除了傳統的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。

五、計算機視覺
計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取並處理信息。近來隨著深度學習的發展，預處理、特徵提取與演算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智慧演算法技術。根據解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態視覺和視頻編解碼五大類。
目前，計算機視覺技術發展迅速，已具備初步的產業規模。未來計算機視覺技術的發展主要面臨以下挑戰：
一是如何在不同的應用領域和其他技術更好的結合，計算機視覺在解決某些問題時可以廣泛利用大數據，已經逐漸成熟並且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達到很高的精度;
二是如何降低計算機視覺演算法的開發時間和人力成本，目前計算機視覺演算法需要大量的數據與人工標注，需要較長的研發周期以達到應用領域所要求的精度與耗時;
三是如何加快新型演算法的設計開發，隨著新的成像硬體與人工智慧晶元的出現，針對不同晶元與數據採集設備的計算機視覺演算法的設計與開發也是挑戰之一。

六、生物特徵識別
生物特徵識別技術是指通過個體生理特徵或行為特徵對個體身份進行識別認證的技術。從應用流程看，生物特徵識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過感測器對人體的生物表徵信息進行採集，如利用圖像感測器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行採集，利用數據預處理以及特徵提取技術對採集的數據進行處理，得到相應的特徵進行存儲。
識別過程採用與注冊過程一致的信息採集方式對待識別人進行信息採集、數據預處理和特徵提取，然後將提取的特徵與存儲的特徵進行比對分析，完成識別。從應用任務看，生物特徵識別一般分為辨認與確認兩種任務，辨認是指從存儲庫中確定待識別人身份的過程，是一對多的問題;確認是指將待識別人信息與存儲庫中特定單人信息進行比對，確定身份的過程，是一對一的問題。
生物特徵識別技術涉及的內容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態等多種生物特徵，其識別過程涉及到圖像處理、計算機視覺、語音識別、機器學習等多項技術。目前生物特徵識別作為重要的智能化身份認證技術，在金融、公共安全、教育、交通等領域得到廣泛的應用。

七、VR/AR
虛擬現實(VR)/增強現實(AR)是以計算機為核心的新型視聽技術。結合相關科學技術，在一定范圍內生成與真實環境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數字化環境。用戶藉助必要的裝備與數字化環境中的對象進行交互，相互影響，獲得近似真實環境的感受和體驗，通過顯示設備、跟蹤定位設備、觸力覺交互設備、數據獲取設備、專用晶元等實現。
虛擬現實/增強現實從技術特徵角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術、分析與利用技術、交換與分發技術、展示與交互技術以及技術標准與評價體系五個方面。獲取與建模技術研究如何把物理世界或者人類的創意進行數字化和模型化，難點是三維物理世界的數字化和模型化技術;分析與利用技術重點研究對數字內容進行分析、理解、搜索和知識化方法，其難點是在於內容的語義表示和分析;交換與分發技術主要強調各種網路環境下大規模的數字化內容流通、轉換、集成和面向不同終端用戶的個性化服務等，其核心是開放的內容交換和版權管理技術;展示與交換技術重點研究符合人類習慣數字內容的各種顯示技術及交互方法，以期提高人對復雜信息的認知能力，其難點在於建立自然和諧的人機交互環境;標准與評價體系重點研究虛擬現實/增強現實基礎資源、內容編目、信源編碼等的規范標准以及相應的評估技術。
目前虛擬現實/增強現實面臨的挑戰主要體現在智能獲取、普適設備、自由交互和感知融合四個方面。在硬體平台與裝置、核心晶元與器件、軟體平台與工具、相關標准與規范等方面存在一系列科學技術問題。總體來說虛擬現實/增強現實呈現虛擬現實系統智能化、虛實環境對象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發展趨勢。

C. 舉例說明什麼是技術基礎、技術細節、技術環節和技術關鍵

技術細節是細摳每一個微小的動作，比如說如何低下重心，如何舉球過肩，如何發力。環節是把一項技術拆分成幾個部分，是做細節分析的基礎。

技術環節是第一個分拆的動作要達到的目的，細節就是要怎麼去做。投籃的環節：降低重心、舉球過肩、腿部發力、出手、隨球動作。

技術關鍵則有很多，每一個環節都有關鍵。如果說環節是每個細分的動作本身；細節是把每個環節再細分；那麼關鍵就是最重要的那一個細節。

技術基礎就是最重要的那個環節。 當然宏觀考慮時，你把籃球當成一項技術，那麼各個環節就是運球、投籃、籃板、搶斷、封蓋、傳球，此時的基礎就不好說了，每一項都是基礎，關鍵則是投籃。別忘了，籃球的目的是得分比對手更多的分。

D. 物聯網的關鍵技術有哪些，這些技術的主要思想，主要特點及應用

最初在1999年提出：即通過射頻識別（RFID）(RFID+互聯網）、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器、氣體感應器等信息感測設備，按約定的協議，把任何物品與互聯網連接起來，進行信息交換和通訊，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網路。簡而言之，物聯網就是「物物相連的互聯網」。

中國物聯網校企聯盟將物聯網的定義為當下幾乎所有技術與計算機、互聯網技術的結合，實現物體與物體之間：環境以及狀態信息實時的實時共享以及智能化的收集、傳遞、處理、執行。廣義上說，當下涉及到信息技術的應用，都可以納入物聯網的范疇。

國際電信聯盟( ITU) 發布的ITU 互聯網報告，對物聯網做了如下定義：通過二維碼識讀設備、射頻識別(RFID) 裝置、紅外感應器、全球定位系統和激光掃描器等信息感測設備，按約定的協議，把任何物品與互聯網相連接，進行信息交換和通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網路。

在物聯網應用中有三項關鍵技術
1、感測器技術：這也是計算機應用中的關鍵技術。大家都知道，到目前為止絕大部分計算機處理的都是數字信號。自從有計算機以來就需要感測器把模擬信號轉換成數字信號計算機才能處理。
2、RFID標簽：也是一種感測器技術，RFID技術是融合了無線射頻技術和嵌入式技術為一體的綜合技術，RFID在自動識別、物品物流管理有著廣闊的應用前景。
3、嵌入式系統技術：是綜合了計算機軟硬體、感測器技術、集成電路技術、電子應用技術為一體的復雜技術。經過幾十年的演變，以嵌入式系統為特徵的智能終端產品隨處可見；小到人們身邊的MP3,大到航天航空的衛星系統。嵌入式系統正在改變著人們的生活，推動著工業生產以及國防工業的發展。如果把物聯網用人體做一個簡單比喻，感測器相當於人的眼睛、鼻子、皮膚等感官，網路就是神經系統用來傳遞信息，嵌入式系統則是人的大腦，在接收到信息後要進行分類處理。這個例子很形象的描述了感測器、嵌入式系統在物聯網中的位置與作用。

用途范圍
物聯網用途廣泛，遍及智能交通、環境保護、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工業監測、環境監測、路燈照明管控、景觀照明管控、樓宇照明管控、廣場照明管控、老人護理、個人健康、花卉栽培、水系監測、食品溯源、敵情偵查和情報搜集等多個領域。
國際電信聯盟於2005年的報告曾描繪「物聯網」時代的圖景：當司機出現操作失誤時汽車會自動報警；公文包會提醒主人忘帶了什麼東西；衣服會「告訴」洗衣機對顏色和水溫的要求等等。物聯網在物流領域內的應用則比如：一家物流公司應用了物聯網系統的貨車，當裝載超重時，汽車會自動告訴你超載了，並且超載多少，但空間還有剩餘，告訴你輕重貨怎樣搭配；當搬運人員卸貨時，一隻貨物包裝可能會大叫「你扔疼我了」，或者說「親愛的，請你不要太野蠻，可以嗎？」；當司機在和別人扯閑話，貨車會裝作老闆的聲音怒吼「笨蛋，該發車了！」
物聯網把新一代IT技術充分運用在各行各業之中，具體地說，就是把感應器嵌入和裝備到電網、鐵路、橋梁、隧道、公路、建築、供水系統、大壩、油氣管道等各種物體中，然後將「物聯網」與現有的互聯網整合起來，實現人類社會與物理系統的整合，在這個整合的網路當中，存在能力超級強大的中心計算機群，能夠對整合網路內的人員、機器、設備和基礎設施實施實時的管理和控制，在此基礎上，人類可以以更加精細和動態的方式管理生產和生活，達到「智慧」狀態，提高資源利用率和生產力水平，改善人與自然間的關系。

E. 大數據學習的關鍵技術是什麼

1、機器學習：

機器學習是大數據處理承上啟下的要害技能，機器學習往上是深度學習、人工智慧，機器學習往下是數據發掘和計算學習。中心方針是經過函數映射、數據訓練、最優化求解、模型評價等一系列演算法完成讓計算機擁有對數據進行自動分類和猜測的功用。 大數據處理要智能化，機器學習是中心的中心。

2、數據發掘：

數據發掘中心技能來自於機器學習領域，數據發掘的提法比機器學習要早，應用規模要廣，數據發掘和機器學習是大數據剖析的中心技能，互為支撐，為大數據處理提供相關模型和演算法，而模型和演算法是大數據處理的要害。

3、人工智慧：

AI的終極方針是機器智能化擬人化，機器能完成和人一樣的作業，能夠處理種種復雜的問題。

人工智慧與機器學習的聯系，兩者的適當一部分技能、演算法都是重合的，深度學習在計算機視覺和棋牌走步等領域取得了巨大的成功，但深度學習在現階段還不能完成類腦計算，最多達到仿生層面，情感，回憶，認知，經驗等人類獨有能力機器在短期難以達到。

4、其它大數據處理根底技能：

大數據根底技能包括計算機科學相關如編程、機器學習的理論根底、商業剖析與理解、數據管理等。這些理論與技能是為大數據的根底管理、機器學習和應用決議計劃等多個方面服務的。

關於大數據學習的關鍵技術是什麼，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

F. 幼兒園五大領域關鍵經驗

幼兒園五大領域關鍵經驗

幼兒園五大領域關鍵經驗，促進幼兒教師了解幼兒的各項發展水平，開展更適宜幼兒各項技能發展水平的教育活動具有重要的影響作用，也是幼師需要掌握的，以下幼兒園五大領域關鍵經驗

幼兒園五大領域關鍵經驗1

幼兒園的教育內容是全面的、啟蒙性的，可以相對劃分為健康、語言、社會、科學、藝術等五個領域，各領域的內容相互滲透，從不同的角度促進兒童情感、態度、能力、知識、技能等方面的發展

概念解析

幼兒園的教育內容是全面的、啟蒙性的，可以相對劃分為健康、語言、社會、科學、藝術等五個領域，各領域的內容相互滲透，從不同的角度促進兒童情感、態度、能力、知識、技能等方面的發展

目標要求

健康目標

1、身體健康，在集體生活中情緒安定、愉快；

2、生活衛生習慣良好，有基本的生活自理能力；

3、知道必要的安全保健常識，學習保護自己；

4、喜歡參加體育活動，動作協調、靈活；

內容要求

1、建立良好的師生同伴關系，讓幼兒在集體生活中感到溫暖，心情愉快，形成安全感、信賴感。

2、與家長配合，根據幼兒的需要建立科學的生活常規。培養幼兒良好的飲食、睡眠、盥洗、排泄等生活習慣和生活自理能力。

3、教育幼兒愛清潔、講衛生、注意保持個人和生活場所的整潔和衛生；

4、密切教會幼兒的生活進行安全、營養和保健教育，提高幼兒自我保護意識和能力。

5、開展豐富多彩的戶外游戲和體育活動，培養幼兒參加體育活動的興趣和習慣，增強體質，提高對環境的適應能力。

6、用幼兒感興趣的方式發展基本動作，提高動作的協調性、靈活性。

7、在體育活動中心，培養幼兒堅強、勇敢、不怕困難的意志品質和主觀、樂觀、合作的態度。

指導要點

1、幼兒園必須把保護幼兒的生命和促進幼兒的健康放在工作首位。樹立正確的健康觀念，在重視幼兒身體健康的同時，要高度重視幼兒的心理健康。

2、既要高度重視和滿足幼兒受保護、受照顧的需要，又要尊重和滿足他們不斷增長的獨立要求，避免過度保護和包辦替代，鼓勵並指導幼兒自理、自立的嘗試。

3、健康領域的活動要充分尊重幼兒生長發育的規律，嚴禁以任何名義進行有損幼兒健康的比賽、表演或訓練等。

4、培養幼兒對體育活動的興趣是幼兒園體育的重要目標，要根據幼兒的特點組織生動有趣、形式多樣的體育活動，吸引幼兒主動參與。

語言目標

1、樂意與人交談，講話禮貌；

2、注意傾聽對方講話，能理解日常用語；

3、能清楚地說出自己想說的事；

4、喜歡聽故事、看圖書；

5、能聽懂和會說普通話。

內容要求

1、創造一個自由、寬松的語言交往環境，支持、鼓勵、吸引幼兒與教師、同伴或與其他人交談，體驗語言交流的樂趣，學習使用適當的、禮貌的語言交往。

2、養成幼兒注意傾聽的習慣，發展語言理解能力。

3、鼓勵幼兒大膽、清楚地表達自己的想法和感受，嘗試說明、描述簡單的事物或過程，發展語言表達能力和思維能力。

4、引導幼兒接觸優秀的兒童文學作品，使之感受語言的豐富和優美，並通過多種活動幫助幼兒加深對作品的體驗和理解。

5、培養幼兒對生活中常見的

幼兒園五大領域關鍵經驗2

幼兒園教育的五大領域有哪五個

一、健康

增強幼兒體質，培養健康生活的態度和行為習慣

1、適應幼兒園的生活，情緒穩定；

2、生活、衛生習慣良好，有基本的生活自理能力；

3、有初步的安全和健康知識，知道關心和保護自己；

4、喜歡參加體育活動。

二、科學

激發幼兒的好奇心和探究慾望，發展認識能力

1、有好奇心，能發現周圍環境中有趣的事情；

2、喜歡觀察，樂於動手動腦、發現和解決問題；

3、理解生活中的簡單數學關系，能用簡單的分類、比較、推理等探索事物；

4、願意與同伴共同探究，能用適應的方式表達各自的發現，並相互交流；

5、喜愛動植物，親近大自然，關心周圍的生活環境。

三、社會

增強幼兒的自尊、自信，培養幼兒關心、友好的態度和行為，促進幼兒個性健康發展

1、喜歡參加游戲和各種有益的活動，活動中快樂，自信。

2、樂意與人交往，禮貌、大方，對人友好；

3、知道對錯，能按基本的社會行為規則行動；

4、樂於接受任務，努力做好力所能及的事；

5、愛父母、愛老師、愛同伴、愛家鄉、愛祖國。

四、語言

提高幼兒語言交往的積極性、發展語言能力

1、喜歡與人談話、交流；

2、注意傾聽並能理解對方的話；

3、能清楚地說出自己想說的事；

4、喜歡聽故事、看圖書。

五、藝術

豐富幼兒的情感，培養初步的感受美、表現美的情趣和能力

1、能初步感受環境、生活和藝術中的美；

2、喜歡藝術活動，能用自己喜歡的方式大膽地表現自己的感受與體驗；

3、樂於與同伴一起娛樂、表演、創作。

拓展資料：

幼兒園特性

一、基礎性、啟蒙性

從教育體質的角度看，幼兒園教育是學制的最初環節，是整個學制的基礎。幼兒園課程作為學前教育的載體，直接影響幼兒現時的發展，為幼兒今後甚至一生的發展奠定基礎。

從人的發展角度看，幼兒正處於人生發展的起始階段，是從懵懂邁開腳步走向社會的開始，因此幼兒課程不尋求傳授知識的高深、系統，只需讓幼兒體驗關於自然，社會與人類的最淺顯的知識和觀念，幫助幼兒認識她們周圍的世界，開啟幼兒的智慧與心靈，萌發他們優良個性和品質。

二、全面性、生活性

幼兒園課程是實現幼兒教育目標的手段，是實現幼兒全面發展的中介，因此，幼兒園課程應以實現幼兒在身體、認知、情感、社會性等方面的和諧發展為目標，要具有全面性。

幼兒在現實生活中，通過與大量的人、事物相互作用，從而獲得知識、習得態度；體驗情感，形成個性。因此，幼兒園課程必然帶有濃厚的生活特性。課程內容要來自於幼兒生活，課程實施要貫穿於幼兒生活。

三、活動性與直接經驗性

幼兒身心發展的特點決定了幼兒主要是通過感官來認識世界。在豐富的感性經驗的基礎上，幼兒才理解事物，對世界形成相對抽象的認識。幼兒的這種行動性和形象性的認知特點，使得幼兒園課程必須以幼兒主動參與的教育性活動為其基本的構成成分。在活動中幼兒獲得的直接經驗是幼兒發展的根本是幼兒理解世界的基礎。

四、潛在性

與中小學課程相比，幼兒園課程的一個突出特點就是課程的潛在性和隱蔽性的特徵。當然，中小學課程也存在隱性課程，但畢竟顯性課程的力量要強大的多。

幼兒園五大領域關鍵經驗3

幼兒園五大領域的課程內容包含哪些方面

幼兒園課程可以相對劃分為健康、語言、社會、科學、藝術等五個領域。

一、健康領域目標

身體健康，在集體生活中情緒安定、愉快；生活衛生習慣良好，有基本的生活自理能力；知道必要的安全保證常識，學習保護自己；喜歡參加體育活動，動作協調、靈活。

二、語言領域目標

樂意與人交談，講話禮貌；注意傾聽對方講話，能理解日常用語；能清楚地說出自己想說的'事；喜歡聽故事、看圖書；能聽懂和會說普通話。

三、社會領域目標

能主動的參與各項活動，有自信心；樂意與人交往，學習互助、合作和分享，有同情心；理解並遵守日常生活中基本的社會行為規則；能努力做好力所能及的事，不怕困難，有初步的責任感;愛父母長輩、老師和同伴，愛集體、愛家鄉、愛祖國。

四、科學領域目標

對周圍的事物、現象感興趣，有好奇心和求知慾；能運用各種感官，動手動腦，研究問題;能用適當的方式表達、交流探索的過程和結果；能從生活和游戲中感受事物的數量關系並體驗到數學的重要和有趣；愛護動植物，關心周圍環境，親近大自然，珍惜自然資源，有初步的環保意識。

五、藝術領域目標

能初步感受並喜愛環境、生活和藝術中的美；喜歡參加藝術活動，並能大膽地表現自己的情感和體驗；能用自己喜歡的方式進行藝術表現活動。

這五大領域是有相互的交融點的，應該有機的結合起來看，而不是單獨的分開成個體來考慮。他們相互影響，從而促進孩子情感、態度、能力、知識、技能等方面的發展。

擴展材料

一、課程要求

1、幼兒園必須把保護幼兒的生命和促進幼兒的健康放在工作首位。樹立正確的健康觀念，在重視幼兒身體健康的同時，要高度重視幼兒的心理健康。

2、語言能力是在運用的過程中發展起來的，發展幼兒語言的關鍵是創設一個能使他們想說、敢說、喜歡說、有機會說並能得到積極應答的環境。

3、社會領域的教育具有潛移默化的特點。幼兒社會態度和社會情感的培養尤應滲透在多種活動和一日生活的各個環節之中，要創設一個能使幼兒感受到的接納、關愛和支持的良好環境，避免單一呆板的言語說教。

4、幼兒的科學教育是科學啟蒙教育，重在激發幼兒的認識興趣和探究慾望。

二、幼兒園，原稱勘兒園，是幾百年前從普魯士引進的體制。

舊稱蒙養園、幼稚園，為一種學前教育機構，用於對幼兒集中進行保育和教育，通常接納三至六周歲的幼兒。幼兒園教育作為整個教育體系基礎的基礎，是對兒童進行預備教育（性格完整健康、行為習慣良好、初步的自然與社會常識）。

G. 什麼是核心技術 什麼是關鍵技術

.技術核心是在基礎理論基礎上在確定技術路線情況下支撐產品實現的技術選擇中的關鍵部分,完成這條思路的技術和工藝就是核心技術。 核心技術是那些可以打開多種不同類型產品潛在市場大門的技術,畢竟企業最終交付給客戶的是...
2.關鍵技術是指在一個系統或者一個環節或一項技術領域中起到重要作用且不可或缺的環節或技術,可以是技術點,也可以是對某個領域起到至關重要作用的知識。 (7)愛領域關鍵技術是什麼擴展閱讀: 核心技術是企業的其它具體產品的技術平台,是公司產品...

H. AI自動批閱系統的關鍵技術是什麼優勢有哪些

國內對於很多的作業和考試的批閱依然是人工批閱，但是批閱結果受主觀因素的影響，比如卷面整潔程度、批閱教師的情緒和環境等等影響，從而降低了批閱的公平、公正性，尤其是作業批閱的重復性勞動量較大，佔用了老師大量的時間。如今計算機和互聯網技術以及大數據AI的迅猛發展，導致了傳統教育行業和教學模式的變化。對於題目的自動批閱已經日趨成熟。AI自動批閱系統的原理是什麼?AI自動批閱系統的優勢有哪些?

一、AI自動批閱系統的關鍵技術是什麼?

AI自動批閱系統主要是利用人工智慧+大數據技術實現試卷的自動批閱，但是大部分人只是知道人工智慧和大數據這兩個詞，其實在實現AI自動批閱的過程中有幾項關鍵的技術支持才能完成自動批閱的過程，分別是大數據技術、圖像識別技術、手寫體識別技術、深度學習技術等這幾項技術。

二、AI自動批閱系統的優勢有哪些?

1、效率

AI自動批閱卷系統相比人工批閱速度更快，這是毋庸置疑的，老師不可能一次記住所有的多項選擇題答案，需要不斷檢查標准答案，這是很費時的，自動批閱系統幫助學校和老師大大提高了效率、減少了教學成本。

2、公平

自動批閱系統更加理性，不受情感信息的影響，不受外界條件的干擾，不受疲勞等原因的誤判。即使在復雜的干擾環境中，仍然可以得到正確的結果。

3、留痕批閱

目前像翌學這樣的自動批閱系統已經可以完成自動批閱後留痕列印出試卷的功能，可以保留批閱痕跡，讓學生清晰地了解自己的不足。

4、學情分析

人工智慧自動閱卷系統可以在評分後直接做好學情分析，統計出考試數據、錯題數據等教學材料，幫助老師減負、增效，幫助學生提高學習效率。

三、AI自動批閱系統發展中有哪些難題?

1、技術瓶頸

然而，對於漢語來說，實現自然語言處理技術是非常困難的。到目前為止，我國還沒有一個實用的、真正實現的主觀智能評分系統。由於漢語的復雜性，考生有很大的餘地來充分利用語言。如果演算法沒有包含相關的關鍵語義，則會導致閱卷時的錯誤判斷。

更不幸的是，由於研究方法和問題解決視角的不同，智能閱卷主觀題往往只能用於主體的淺信息結構和語義結構，主觀題智能閱卷處理簡述題，名詞解釋還可以，但針對相對復雜的主觀題，如小作文、大作文等，只能鞭長莫及。

2、社會障礙

即使在主觀智能評卷系統成熟之後，強大的社會壁壘也是促進主觀智能評卷的主要因素。沒有家長或學生會把自己的命運交給一組不成熟的機器。對人工智慧的不信任將成為主觀智能評分的最大問題。

由於技術還不夠成熟，這一天還很遙遠。利用人工智慧和大數據分析技術促進自然語言處理技術的發展，進一步完善主觀智能評分系統，將是未來教育領域的一個非常重要的課題。

AI自動批閱系統在客觀題批閱上已經有相當成熟的技術，在主觀題批閱上還有待完善，以後的AI自動批閱系統肯定能克服這些難題，實現教育的教學相長。

I. 什麼是人工智慧和VR/AR關鍵技術

第一，搞清人類的思維方式。張亞勤承認「人類可能永遠都不會知道大腦詳細的構成和工作原理，也無法完全模仿大腦的運算，」但是他認為「由於海量數據、大量計算，以及結合合理的演算法所達到的結果甚至是可能超越人腦的。」
張亞勤的觀點很有代表性，弊病是目標不明、路徑不清。
目標不明，試圖超越自己不能理解的東西，難免會出現顏回遇到的情況「仰之彌高，鑽之彌堅，瞻之在前，忽焉在後。」
路徑不清，沿二進制邏輯運算之路難以超越人類智慧。現有人工智慧大廈是建立在二進制邏輯運算之上的。計算機歸根結底只能認別0和1，就象小朋友，把電影里的角色分為「好人」和「壞人」。假如某星球的「世界盃」，每場比賽有三支球隊同時上場，那裡的生物一定比地球人更智慧。人類的思維是生化反應，不會象電腦一樣只有「高電位」和「低電位」兩種狀態。生物晶元取代半導體矽片的生物計算機和量子計算或許能夠超過人類，但希望不一定屬於是微軟、谷歌這些今日的巨頭。
第二，決定賦予還是預先阻止機器獲得「求生本能」。所謂求生本能就是對自己生命的愛，從這種愛可以衍生出貪婪、恐懼等情感。從小小孩童的好奇心到太空探索，根本的驅動力就是人類的求生本能。
沒有求生本能，機器無法超越人類，有了求生本能，懂得愛自己的「生命」，人類對它們有何價值？機器需要人類為它做飯、打掃房間嗎？試圖關掉電源，終結機器「生命」的人會不會被能夠「察言觀色」的機器先發制人地終結？
如果象某些專家想像的那樣，機器復雜到一定程度就會自動產生求生本能，人類應當討論的就不是「機器何時超過我們」而是「如何防止機器超過我們」。

J. 什麼是農業關鍵核心技術

「農業關鍵核心技術」指農業領域的不可復制、開發成本高的關鍵技術。

核心技術又可分為技術核心和設計核心。技術核心是在基礎理論基礎上在確定技術路線情況下支撐產品實現的技術選擇中的關鍵部分，完成這條思路的技術和工藝就是核心技術。

核心技術的特點：

1、核心技術優勢具有不可復制性，是企業基於對產業、市場和用戶的深刻洞察，以及環境長期孕育形成的，有獨特的市場價值，能夠解決重大的市場問題。

2、核心技術開發投入大、周期長、代價高。

3、核心技術開發和形成需要一個穩定的隊伍、一種激勵機制、一種超前的理念和一個科學的流程。它是一個科研體系一個技術體系，包括工藝、設備、配件、原材料、實驗室技術、基礎理論、中試、工藝樣機生產等一系列評審、市場調研等等的整個一個體系。

4、核心技術具有隱性特徵。

以上內容參考：網路-核心技術