关键词： 农作物病虫害   安卓   MySQL   自动识别  

摘要： 为了解决农作物病虫害自动识别的问题,帮助农户提高农作物的产量,研制一款农作物病虫害识别系统是十分必要的。本文开发了一款基于安卓+MySQL的框架开发的农作物病虫害自动识别系统。该系统连接农业工作者与农业专家,可实现一对一以及多对一的人员交流。系统利用安卓界面的直观性以及MySQL的优点,提高了实时性和安全性,达到了轻松种植的目的。

关键词： 学情调查   思考与实践   模糊区   分数意义   思维冲突   分数概念   学习难点   模糊化  

摘要： 应用分数知识解决问题是第二学段数学学习难点中的难点,其主要原因在于一开始学习分数的意义时学生就没有建立起正确的分数概念,得到的是一种模糊化与碎片化的分数意义。如何让学生构建起正确并且完整的分数意义?我们从学生的学情调查人手,分析学生分数意义建构的易混点与模糊区,设计引发学生思维冲突的材料,针对意义建立的模糊区开展基于问题的“靶向”式学习,取得很好的效果。

关键词： 孟子   学习观   深造自得   心的淬炼   核心意蕴  

摘要： 在儒家学习思想的研究脉络中,孟子的学习思想未得到应有的重视。从总体上看,孟子思想中的学习是一种广义和终身的学习活动,以深造自得为本义,具体包括扩而充之、反求诸己、盈科而进的学习方法以及持之以恒、专心致志的学习态度。从过程与目的上看,孟子思想中的学习是一种内省自得的反思和体验学习,其实质是在环境遭遇中依托自我主体性进行的心的淬炼,其目的也并非局限为“明人伦”,而是以学以为己为基础的自我觉醒和自我转化。当前的教育需重温孟子学习思想中富有历史生命力的观点,拓展学习的边界,在过程方法以及目的等方面促进学习观的变革。

关键词： 水行政主管部门   水法规   赋权   权责清单  

摘要： 水行政主管部门是国家对负责水行政管理和监督的各级行政机关总称。实践工作中存在对水行政主管部门概念的误解。解析水行政主管部门含义,为依法开展水行政工作提供法理依据。

关键词： 激光焊接   缺陷识别   深度学习   可解释性   多尺度  

摘要： 激光焊接在航空领域具有广泛的应用场景,基于视觉的激光焊接缺陷识别对于产品质量的提高至关重要。针对当前基于深度学习的激光焊接缺陷识别方法存在可解释性差的问题,提出了一种融合多尺度特征的类激活映射(MSF-CAM)方法。在训练阶段,以VGG16为骨架模型并将监督信息施加于多个尺度以促进模型对多尺度特征的学习。在测试阶段,对输出类别在多个尺度上的激活图进行叠加,并以此作为模型的判断依据。多尺度特征的融入不但增强了模型的可解释性,而且还提高了激光焊接缺陷识别的准确性。试验结果表明:MSF-CAM在测试集上的准确率为98.12%,识别单幅图像耗时8.28ms。此外,MSF-CAM可以从边缘、轮廓这种初级特征的角度对模型的决策依据提供人类更容易理解的解释。

关键词： 新时代青年马克思主义者“   四史”学习教育   践行路径  

摘要： 历史是最好的教科书,为培养新时代青年马克思主义者,须加强“四史”学习教育,掌握历史思维,提升科学思维能力;深化历史体悟,砥砺新时代思想定力;加强历史文化熏陶,锤炼优良品格;同时,要明晰重点是学好“历史教科书”、要点是补充“历史营养剂”、关键是注入“历史清醒剂”、核心是当好“历史创造者”的基本要求。在具体践行中,要善于运用科学方法,营造马克思主义学风;长于把握学习要点,形成“四史”学习体系;始终保持科学态度,构建正确的党史观。

关键词： 病理图像分析   人工智能   深度学习   分类   分割   检测  

摘要： 数字病理在临床诊断中的普及为人工智能在病理学中的应用创造了条件。由于强大的建模表征能力,深度学习技术在计算病理学中得到广泛应用,在改善疾病诊断方面展现了巨大潜力。本文回顾了深度学习和病理图像分析相结合的应用,并概述了三个关键任务的领域进展,包括分类、分割和检测。针对每一个任务,介绍了相关的临床价值、技术难点、以及主流的算法设计等。目前病理人工智能算法已经取得了一些令人瞩目的成果,但仍未达到临床应用的标准。本文分析了将人工智能技术从研究转化为临床应用时面临的挑战以及未来研究方向。

关键词： 新时代   统一战线   重要法宝  

摘要： 党的十九届六中全会审议通过了《中共中央关于党的百年奋斗重大成就和历史经验的决议》,全面回顾总结了中国共产党的百年奋斗历程,提炼升华出“坚持统一战线”的宝贵历史经验。坚持统一战线,不仅是中国共产党在革命战争年代克敌制胜取得革命胜利的重要法宝,更是中国共产党在新的历史时期执政兴国的重要法宝。在新时代,中国共产党始终坚持巩固和发展最广泛的爱国统一战线,在最大范围内凝聚共识、汇聚合力,形成全体中华儿女致力于实现中华民族伟大复兴历史伟业的磅礴伟力。

关键词： 地图注记分类   深度学习   文字识别   注记配置   卷积神经网络  

摘要： 为提升机器地图制图的智能化程度,提高地图点注记配置的效率及质量,文章提出基于深度学习的地图点注记配置方法。首先从公开出版的地图集中获取图片构建地图点注记数据集,然后采用卷积神经网络和密集卷积网络模型,基于Tensor Flow和MXNet两种框架,对地图点注记进行类别识别和文字识别,最后根据文字识别结果进行注记位置匹配,并结合注记类别进行注记配置,以实现深度学习方法在地图点注记配置中的应用。实验结果显示,这种方法能够实现地图点注记自动化配置,有效提高地图制图注记配置效率。

关键词： 植被重建   随机森林算法   生物群区化法   孢粉   末次冰盛期   青藏高原  

摘要： 地质历史时期青藏高原的植被变化为理解高寒植被响应气候变化的机制提供重要证据.然而,由于缺少合适的利用孢粉化石等代用指标定量重建高寒植被的方法,阻碍了对青藏高原过去植被变化的深入理解.本研究基于青藏高原及其周边地区的现代孢粉数据,采用一种有监督机器学习方法——随机森林算法,构建利用孢粉数据重建青藏高原植被的模型,对比模型对现代样点的预测结果与样点实际植被及生物群区化法的重建结果,评估随机森林算法建立孢粉-植被模型的可靠性.结果显示,基于现代孢粉数据,利用随机森林模型重建的现代样点植被与实际植被有较高的一致性.与生物群区化法相比,随机森林算法重建青藏高原地区现代植被的准确性更高,可能更适用于该地区的古植被重建.基于51条孢粉化石记录,利用随机森林模型重建了青藏高原2.2万年以来的植被变化,重建的古植被格局变化大体与同时期全球气候变化和东亚季风演化趋势一致.末次冰盛期时,青藏高原大部分地区是荒漠植被,亚热带森林分布于高原东南缘.高寒草原从末次冰消期开始扩张,并且在高原中部和东部逐渐形成地带性植被.高寒草甸从早全新世开始占据高原东部和东南部,高原开始形成从东南至西北分布森林-草甸-草原-荒漠的格局.中全新世时,亚热带森林向北扩张,反映最适宜期的植被状况.之后,高寒草甸和高寒草原在晚全新世再次向南扩张.