从而让教师与学生在网络上形成一种授课与学习的互动；而3G时代的来临让更加方便的学习不通过笨重的计算机，只要一个可以有大流量通的手机，通过3G的快速网络推进，我们就能更方便的直接地通过手机等掌上工具在线学习，而无线的网络使得人们的日常互动变得更加的有效！随着知识经济的到来，我们的学习模式受到了前所未有的冲击，各种新的学习模式如潮水般... 【查看详情】

可以和目前的UCenter平台无缝对接，用户在UCenter登录的同时，也在oTraining平台上登录，无需再次输入密码进行登录。用户从Ucenter退出时，oTraining也同步退出。oTraining的运行环境能适应市场上99%的平台，基于互联网上的主流技术PHP+MySQL构建。具有运行速度快，维护方便，可以跑在任何操作... 【查看详情】

外表经得起岁月洗礼，经久耐看不过时。银色+白色外壳，加上弧线形设计，低调轻奢的外表，彰显科技感，与不同环境意外百搭。更难得的是itc听学音箱采用全弧线的倒相管设计，音质效果令人期待。听学音箱通过手机APP连接网络接收播放音频。在应用商店下载听见时代APP，对音箱进行播放管控。使用步骤：用听见时代APP扫描音箱上的二维码绑定听学音箱... 【查看详情】

oTraining也同步退出。oTraining的运行环境能适应市场上99%的平台，基于互联网上的主流技术PHP+MySQL构建。具有运行速度快，维护方便，可以跑在任何操作系统的特点。在线学习系统技术特点编辑1基于开源技术平台可以有更强的扩展2Windows下的一键安装3支持播放优酷视频4.完整的支持IE、Chrome、Firef... 【查看详情】

一、在线学习——它更容易实现一对一的学与教之间交流二、在线学习——它充分尊重学的个性、激发学的动机在线学习的一个好处就是不受时间、地点、空间的限制，并且可以实现和现实当中一样的互动。在线学习的局限性，缺乏人性化的沟通。网络人为地拉大了人与人之间的距离，为直接的情感交流设置了障碍。缺乏员工间、讲师与员工之间的情感交流、情绪沟通，学习... 【查看详情】

巩固提升学习成绩itc智慧听学系统将有形的厚重书本转化成无形的语言声音，以声音为知识的载体，让知识入脑入心。想要好成绩就需要将听到的知识更好地转化为学习成果，用声音让知识巩固内化，用声音让知识成为能力，用声音让知识成为智慧。听学平台提供数十种学习解决方案。深圳市听见时代科技有限公司是一家以听学教育解决方案为主题的互联网科技企业。作... 【查看详情】

务实实践，知行合一；并基于资源管理模块调度计算资源对构建的机器学习模型进行训练，无需重复部署集群环境，有效地避免硬件资源浪费，降低开发和运维成本。请参阅图2，图2示出了另一实施例提供的机器学习系统的结构示意图，本实施例与上一实施例的不同之处在于，操作模块14包括交互式操作单元141、批量式操作单元142及接口式操作单元143。具体... 【查看详情】

听见时代的社会价值在于倡导“用耳朵、真学习”，将“Heard”与“Learn”充分打通，用听来获取知识的同时，培养语感、乐感和表达、表演能力，从而认识世界、提升素养，让教与学都更轻松、更快乐、更高效。公司的愿景是让每一个孩子听智慧声音，见美好未来。为了实现这一愿景，听见时代始终秉承先见、践行、创变和融汇的价值观。公司注重先见性，以... 【查看详情】

以及培训过程的精细化管理。²支持各种标准、非标准网络课件在线学习，支持分布式部署，解决企业内网带宽资源瓶颈。²基于专业序列、岗位、部门灵活配置的学习地图，为学员学习提供方向指引。²在线考试提供丰富的题型选择，多种组卷策略，支持各类考试需求。²基于可配置的工作流引擎，业务流程灵活，随需而变。²讲师模块提供完善的讲师“选、用、育、留”... 【查看详情】

学习是一种获取知识交流情感的方式，学习是不断满足自身需要、充实原有知识结构，获取有价值信息，获得知识、技能或认知的过程，学习终的目的是为了取得好成绩。学习离不开听、说、读、写，听能够有效辅助说、读、写等能力的提升，而听学是在人类学习和生活过程中使用频次高、便捷的方式。itc智慧听学系统用听来学习，培养语感，乐感和表达，从而提升综合... 【查看详情】

为了实现这一愿景，听见时代始终秉承先见、践行、创变和融汇的价值观。公司注重先见性，以30年为目光，不断创新求变，听见未见；同时，公司也非常注重践行，务实实践，知行合一；基于上述计算资源模块就能够为机器学习系统搭建的机器学习模型提供算力，进而实现对机器学习模型的训练和模型评估。在一种可能的实现方式中，所述机器学习算法及框架模块通过计... 【查看详情】

也可以根据机器学习任务的执行时间来确定，在此不加以限制。可以理解的是，对于需要计算资源较大的机器学习任务，可以将机器学习任务进行分解，然后按照分解得到子任务来分配计算资源，并各个将子任务调度到对应的计算节点，由对应的计算节点执行子任务。需要说明的是，为了不占有其他机器学习任务的计算资源，可以为每个子任务分配设定的资源量，如果子任务... 【查看详情】