关键词： 社交距离   SORT   单目视觉   深度学习   性能验证  

摘要： 对社交距离进行准确检测在传染病溯源、安防监控等领域都有着重大意义。行人间的遮挡会极大降低社交距离检测方法的精度和泛化能力,针对这一问题,该文研究一种遮挡条件下的社交距离检测方法,并验证方法的环境适应性。该方法首先采用简单在线实时跟踪方法(Simple online and realtime track,SORT)进行人员追踪,然后基于单目视觉测距方法来测量行人间距;最后,验证检测方法在不同拍摄视角及人流密度下的泛化性能。研究结果表明,该实验可以在遮挡条件下进行较好的实时追踪,在摄像头的拍摄高度在12 m左右时获取最优的密接行为识别性能,识别准确率为92%。

关键词： 焦点损失函数   卷积神经网络   基线模型  

摘要： 物联网有望革命性地改变医疗、能源、教育、交通、制造、军事、农业等多个行业。然而,要在各行业成功部署物联网,需要设计和实施检测安全漏洞的方法。近年来,虽然许多学者和工业界研究者已经利用机器学习技术设计和实施了计算机网络入侵检测系统,但在物联网领域的研究相对较少。为解决物联网中的入侵检测问题,我们采用了专门的损失函数,能够自动降低简单样本的权重,从而有效地训练模型。我们利用两种深度学习神经网络架构实现了这一方法。在三个不同物联网领域的数据集上进行的广泛实验评估结果显示,相较于使用交叉熵损失函数,我们的方法在准确度、精确度、F1和MCC指标上均有显著提升,分别高出24%、39%、39%和60%。

关键词： 语文要素   情境创设   学科育人  

摘要： 语文教学应创设真实而富有意义的学习情境。《一块奶酪》的教学可以从情境的创设、实施、价值三个维度呈现对真实而富有意义的学习情境的思考与实践。情境的创设应统整语文教学内容和学生认知特点。情境的实施应结合挑战性的问题、明确的学习任务、多样的学习支架,促进深度学习的发生。情境的升华应立足核心素养的培养,最终实现育人价值。

关键词： 路面养护   裂缝识别   路面图像   Faster-RCNN   目标检测  

摘要： 公路和城市道路最主要的路面损坏类型是裂缝类病害。能否准确识别,尤其在众多路面信息图像中高效甄别各类表观病害,为路面技术状况评定、养护科学决策和路面病害处置提供基础数据,是当前领域研究的重难点。为此,对横向裂缝、纵向裂缝、斜裂缝长度类和龟裂、破损板面积类等典型裂缝类病害几何特征进行分析,确定了自动识别裂缝样本标注方法,构建了路面裂缝目标检测样本库,包含沥青裂缝长度类图像样本6 311个、龟裂面积类图像样本4 086个、水泥裂缝长度类图像样本37 945个、破碎板面积类图像样本7 310个。基于Faster-RCNN进行训练验证,开展路面裂缝目标检测并实现自动识别。利用北京市政道路2 000 km路面图像进行试验验证,并与路面裂缝Unet分割自动识别方法进行对比。试验结果表明,开展路面裂缝目标检测可通过提出的深度学习方法,有效提高召回率和准确率,其值高达85%以上,自动识别运行效率为12.3帧/s,与Unet分割自动识别方法对比更接近路面裂缝实际情况。

关键词： 资源评估   扫海面积法   随机森林   梯度提升回归树   极限梯度提升回归  

摘要： 扫海面积法因其操作简单、计算方便,被广泛应用于渔业生物量评估工作中。但该方法需假设资源均匀分布,若要提高生物量评估的准确性,则须增加站位数量,进而增加经费预算。本研究基于2006年8月和2007年1月、5月、11月在舟山渔场海域开展渔业资源底拖网调查所获得的多种经济蟹类数据资料,模拟分析扫海面积法与机器学习模型(随机森林(RF)、梯度提升回归树模型(GBRT)、极限梯度提升(XGBoost))对舟山渔场海域三疣梭子蟹(Portunus trituberculatus)、双斑鲟(Charybdis bimaculata)、日本鲟(Charybdis japonica)、细点圆趾蟹(Ovalipes punctatus)4种主要经济蟹类生物量的对比评估效果。结果显示,随着投入站点数目的减少,在数据不集中、波动较大的秋、冬季节XGBoost方法对生物量的评估效果明显优于扫海面积法,误差降低7.49%~21.34%;而在较为均匀的春、夏两季,扫海面积法与机器学习方法两者结果的差异不显著(P<0.05)。本研究以几种经济蟹类为例,探索使用机器学习方法评估其生物量,达到了提高评估准确性并节省资源调查成本的效果,可在其他渔业资源种类生物量评估中推广应用。

关键词： 互联网+   高校体育教学   混合学习方法  

摘要： “互联网+”背景下,信息技术的革新促进了教育系统的改革和发展。高校体育作为高等教育体系中的重要组成部分,在“互联网+”背景下,探析体育教学的混合学习方法,不仅能够提高高校体育教学效率,同时也可以促进混合课程的科学化和多样性。在实践中,需要高校以及相关教职员工能够认识到体育课程改革的重要性,进一步规划混合式学习方式,建立相应的互联网融合体系,为高校学生寻找适合自己的体育混合式学习方法提供更优良的互联网环境,从而达成既定的学习目标。本文主要基于“互联网+”背景下,谈谈高校体育教学混合学习方法的研究措施。

关键词： 糖尿病   血糖监测   指尖采血   轮换方法   轮换提示卡   微课视频  

摘要： 目的探讨指尖穿刺点采血部位有序轮换结合微课视频学习的方法在糖尿病患者血糖监测中的应用效果。方法选取2020年7月—2021年10月糖尿病患者420例为研究对象,按照组间基本特征具有可比性的原则分为观察组和对照组,每组210例。对照组采用遵循患者的意愿选择采血穿刺点,观察组采用轮换提示卡进行采血部位轮换方法,结合微课视频学习和以实物的形式现场演示讲解轮换方法,比较两组患者血糖监测认知率、血糖监测依从程度、疼痛程度及焦虑程度。结果观察组患者的血糖监测认知率、血糖监测依从程度均高于对照组;而疼痛程度、焦虑评分低于对照组;组间比较差异均有统计学意义(P<0.05)。结论指尖采血部位有序轮换结合微课视频学习的方法,为糖尿病患者血糖监测提供正确的技术指导,增强血糖监测意识,减轻焦虑情绪,有利于提高糖尿病患者血糖监测认知技能和依从性。

关键词： 小学语文   教案变革   重构路径   学历案   有意义的学习  

摘要： 在新课改的推动下,打造以生为本的课堂,让语文核心素养真正落地的需求迫在眉睫。教师教学的依据——教案,已然成为课堂变革的有力“抓手”。通过运用“学历案”,以“教学评一致化”理念为先导,辅以提供学习支架,建构学习资源体系,再用完整的学习链的贯穿驱动学生亲历学习过程,从而构建有意义的深度学习课堂。

关键词： 数据中心   云计算   能耗预测   随机森林   超参数  

摘要： 随着全球数据中心的大量部署和云计算服务需求激增,其高能耗问题日益严重,如何精确预测数据中心的能耗已成为一项重要研究课题.针对数据中心服务器的能耗具有不确定性和非线性等特点,本文提出了一种机器学习方法的服务器实时能耗预测方法.该方法采用随机森林算法筛选模型的输入参数,使用网格搜索方法优化模型的超参数,利用机器学习方法构建服务器的能耗模型.实验结果表明:与基准算法相比,经过优化后的模型其平均绝对误差降低了6.5%,并且在加入误差置信区间后能耗模型的平均绝对误差低于1.4%.

关键词： 跨学科主题学习   综合课程   分科课程   核心素养   生活实践   教学设计  

摘要： 跨学科主题学习是义务教育课程推动课程综合化的重要创新,其课程价值在于顺应学科发展的内在规律,培育学生的核心素养,加强学科与生活的联系。跨学科主题学习是基于学生的知识基础,围绕某一研究主题,以某一学科课程内容为主干而展开的综合性学习活动,具有综合性、实践性、主题性、学科性、协作性等特征。设计跨学科主题学习应主要把握四个要领:立足生活空间和认知实践确定学习主题,基于学生发展核心素养确定学习目标,遵循“逆向设计”原则开发评价工具,围绕反省性思维培育安排学习活动。