关键词： 初中数学   学习方法   巧用口诀  

摘要： 初中数学在整个学习生涯中的重要位置是不可撼动的,是学生掌握数学方法,解决数学问题的重要阶段,但是如何轻松、愉快地学好数学又是学生和家长都迫切关注的问题,"巧用口诀"在数学学习中就是一个事半功倍、妙趣横生的好方法,本文通过实例来介绍该方法,以期为学生和家长提供参考。

关键词： 变客为主   数学学习   主人公   学习方法  

摘要： 数学课对于我们学生而言一直是学习路上的一大难题,因为数学课需要学习者具有足够的理性思维、抽象能力、几何能力、逻辑能力等,这就导致我们在学习时需要细心思考,将自己的各方面能力综合起来参与学习,所以很多学生包括我在内,都不能够取得很好的数学成绩。虽然大部分教师在课程教学中耗费了很多心思,但是我们的数学成绩仍然不甚理想。但是在学习和探索中,我发现,只要我们能够化被动为主动,"变客为主"成为学习的主人公,就能够解决数学学习中存在的一些问题,获取较为满意的学习成果。作为一名五年级的学生,在数学学习路上遇到过坎坷,也在逐步找寻中找到了适合自己的学习方法。所以也将结合《我的成长足迹》来谈一谈,如何在数学学习中成为主动学习的主人公。

关键词： 幼儿园   体验式学习   社会主题活动  

摘要： 如今,随着社会经济的快速发展和人们对于教育要求的逐步提升,幼儿园从最初家长托管孩子的场所演变为现在的幼儿启蒙教育机构,幼儿园的教育教学活动对于孩子们德、智、体、美、劳等综合素质的发展具有至关重要的作用。体验式学习方法是一种注重孩子亲身体验的学习方式,促使幼儿在轻松愉悦的教学氛围中实现快乐学习,以亲身体验的形式来加深幼儿对于知识的理解程度,在幼儿园社会领域主题活动中有着很高的应用价值。基于此,本文将简要概述体验式学习法及其特征,并探讨体验式学习方法在社会领域主题活动中的实践运用。

关键词： 词汇教学   教学策略   学习方法  

摘要： 词汇教学贯穿整个英语教学的始终,是英语教学中的一个重要组成部分。词汇教学的重要目标就是使学生认读与识记的兴趣在短时间内产生最大实效。在教学过程中,教师应积极探索词汇教学的策略和学习的方法,以提高学生词汇学习能力。因此,在小学英语词汇教学中,如何加强词汇教学的有效性尤为重要。

关键词： 人体姿态估计   稀疏表示   Dempster-Shafer融合理论   姿态距离度量   无监督学习  

摘要： 人体姿态估计,泛指以接触或非接触式传感器所获取的运动加速度、图像、视频等数据为基础,计算人体骨架或关节点位置的技术。随着计算机图形学、计算机视觉、模式识别及人机交互等领域技术的发展,人体姿态估计及姿态距离度量学习,已广泛地应用于动作识别、动作仿真、视频监控分析、行为检索等方面,并成为计算机视觉、模式识别及人机交互等领域的重要研究内容。非接触式人体姿态估计方法,按照输入数据通常可分为基于彩色图像的方法和基于深度图像的方法。前者以可见光图像为数据基础,容易受到背景、光照、遮挡等因素的影响;后者以结构光或飞行时间法获取的场景景深为数据基础,虽然在一定程度上避免了可见光图像受环境光照等因素影响的困扰,但由于深度图像存在噪声、空洞、特征不明显等数据缺陷。基于深度图像的人体姿态估计仍是模式识别领域极具挑战性的研究课题。此外,传统的基于骨架点信息的人体姿态距离度量学习方法,通常以人体骨架点的欧氏距离模型或稀疏模型为基础,且需要大量人工标注的相似/不相似的人体姿态数据对作为训练数据。然而,考虑到运动人体动作行为的复杂性,以及部分人体动作数据库含有大量的噪声数据或低置信度数据,传统的欧氏距离模型或稀疏模型难以精确刻画运动人体的姿态相似度。基于上述问题,本文以面向深度图像、彩色与深度图像融合的高精度人体姿态估计为目标,研究了深度图像像素特征表示、彩色与深度图像特征融合、无监督人体姿态距离度量学习等方法,并研发完成了人体运动感知计算系统。本文的主要工作包括以下几方面:1.针对传统面向深度图像的人体姿态估计方法中像素特征刻画不准确问题,提出了基于深度差与测地距离融合特征的深度图像人体姿态估计模型。传统基于深度图像的姿态估计通常将像素对的深度差特征与随机决策森林分类器结合,而深度差特征虽然计算简单,但只是像素对之间局部相对深度属性的描述,难以准确描述具有复杂形变、自遮挡、高噪声等特点的非刚性人体部件间的连接关系。本文提出的联合特征与深度图像超像素相结合,描述了像素的上下文信息,减少了噪声和非均匀深度数据的干扰,不仅保证了特征提取和随机决策森林(RDF)的训练效率,而且提高了人体部位的分类精度。论文同时还提出基于RDF的部位分类与基于聚类特征的稀疏回归相结合的位姿估计框架,将超像素融合特征与组件聚类中心的特征结合在一起,在不同质量和分辨率的数据集上的结果表明了方法的鲁棒性、高效性和准确性。2.针对传统面向彩色与深度图像融合的姿态估计方法中特征融合问题,提出了基于Dempster-Shafer外观-形状融合模型的彩色-深度图像人体姿态估计方法。传统基于彩色-深度图像的姿态估计方法将HOG、SIFT、轮廓描述子等特征作为彩色图像骨架点特征,将深度差或其他深度图像特征算子作为深度图像骨架点特征,将特征进行拼接后通过训练评分模型实现人体姿态估计,这种特征融合手段难以精确地将可见光图像与深度图像的特性进行高效互补。可见光图像与深度图像这两个不同信息源提供的图像特征,一般都是片面、不精确、不完整的,甚至有可能是完全矛盾的。本文提出的Dempster-Shafer外观-形状融合模型,借助Dempster-Shafer概率融合理论,将彩色图像信息源与深度图像信息源的HOG特征与轮廓特征以不确定性模型进行融合,充分利用了可见光图像与深度图像的信息源特征的互补性,实现了面向RGB-D数据的高效人体姿态估计。3.针对传统的人体姿态距离度量学习需要大量标记样本、学习模型不精确问题,提出了基于多层次稀疏模型的无监督人体姿态距离度量学习模型。考虑到人体姿态的相似程度具有多层次特性,即:由头部、手脚肢端及躯干构成的粗略姿态,以及由手腕、手肘、肩部、脚腕、膝盖等构成的精细姿态,该多层次稀疏模型将各个姿态数据进行分层次稀疏表示,并学习保持该稀疏表示下残差向量在相应的姿态度量最小,以此保持人体姿态在不同尺度意义下的相似距离。与现有基于学习的人体姿态距离度量的方法相比的实验结果表明,本文所提出的无监督模型无需任何带标签的姿态数据,学习的姿态距离度量在现有的动作序列姿态检索方面取得较高的检索精度。4.设计与实现了人体运动感知计算系统。该系统通过模块化设计把数据采集、人体部位标定、姿态估计及结果展示等功能集成到一个平台中,为人体运动感知的相关研究提供了一个集成化的环境。作为高精度体感仪器项目的应用平台,验证了该系统的实用性。实验表明了本文所提出的人体姿态估计算法的准确性、高效性,所提出的姿态距离度量学习模型的可行性、有效性。

关键词： 中学生   学习方法  

摘要： 欢迎光临《问我吧》:这里有名师坐堂,这里有全体老编为你出谋划策,你只需要将你的疑问或疑惑提交给我们,我们就会帮助你摆脱成长中遭遇的各种困惑或苦恼,让你走出心霾,打开心结!你可以:A写信给我们;B发电子邮件到tgbem@***;C加QQ455070581

关键词： 写作   写作技巧   高中语文   学习方法  

摘要： 写作在语文学习中占有比较重要的地位,新课程标准下对高中语文写作提出了更高的要求,学生不再局限于传统的写作方式,需要增加学生的阅读量,多参加一些实践活动,掌握更多的写作技巧和写作方法等,另外教师对学生的写作点评方式也需要改变,笔者结合自身的学习情况,分析了新课标下高中语文作文学习存在的现状,并且提出了几种作文学习方法,希望同学们在学习中可以借鉴。

关键词： 多参数影像   多任务学习   乳腺癌   组织学分级   Ki-67  

摘要： 乳腺癌的发病率位于女性癌症之首,其死亡率的排名也居高不下。随着其发病率不断增长及患者群体日益年轻化,根据预后指标提供精准的治疗方案越来越受到人们的重视。磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)是一种多参数成像,其不同参数成像技术之间信息的互补使得MRI检查更有利于癌症的诊断。其中动态增强磁共振成像(Dynamic contrast enhancement MRI,DCE-MRI)不仅可以提供肿瘤的形态学信息,也能体现与组织血流相关的微观信息;弥散加权成像(Diffusion weighted imaging,DWI)可提供与扩散特性有关的定性和定量信息,为MRI诊治增添了新的维度。乳腺癌的病理组织学分级与其预后有紧密联系,Ki-67是一重要生物标志物,这两种指标均对实现乳腺癌的精准诊治提供了重要指导信息。多任务学习通过考虑不同任务之间的联系同时学习不同的任务,从而提高学习的效果,还未有研究将其应用于乳腺癌诊断中。乳腺癌病理组织学分级的研究是一个较新的探索领域,同类研究很少建立分类模型对其进行预测判断。本研究使用多任务学习方法联合多参数磁共振(DCE-MRI和DWI)图像来对乳腺癌的组织学分级及Ki-67表达进行预测研究。本文研究的内容有以下几点:1)病理信息处理:回顾性分析了符合研究要求的144例经过MRI检查的BI-RADS 3级及3级以上的乳腺癌患者病例,并整理其病理组织学分级情况、Ki-67表达情况、绝经史以及年龄等基本病理信息。之后采用方差分析及卡方检验等对归纳好的信息进行统计学分析,研究Ki-67表达与组织学分级间的相关性,并判断其他信息对Ki-67的表达有无影响。2)多参数影像的病灶区域分割及影像特征获取:对于DCE-MRI影像,我们使用空间模糊C均值以及马尔科夫随机场相结合的算法获取三维病灶。我们根据DWI影像的b值计算得到ADC图,将上述分割得到的一个DCE-MRI序列的三维病灶与对应的ADC影像进行配准,最终在ADC图上获取到与DCE-MRI病灶轮廓一致的病灶区域。随后我们对得到的各个序列的病灶影像进行特征提取。3)组织学分级及Ki-67预测的单任务学习研究:我们分别对两个预后指标预测任务进行了单特征分析、单参数建模分析以及多参数模型融合分析。其中单特征分析使用逻辑回归方法,单参数建模分析分别使用Lasso加逻辑回归、SVM-RFE加SVM两种方法,多参数模型融合分析使用了多分类器融合的方法,并计算了 AUC、ACC、灵敏度、特异度等指标评估预测模型。4)组织学分级及Ki-67预测的多任务学习研究:根据卡方检验的结果我们发现,组织学分级与Ki-67两个指标的相关性显著(P<0.05)。为了改善单一任务的学习性能,我们选用基于特征共享的多任务学习方法(即多任务特征选择)对两个预测任务同时进行学习。在多任务特征选择之后,我们在多任务学习的一个正则化框架下对预测指标建模。我们各自训练基于单参数影像的多任务预测模型。同单任务学习一样,我们采用多分类器融合的方式将不同参数的多任务预测模型融合,以弥补单参数预测模型的不足。最后,我们比较分析了不同学习方法的预测能力。本文基于多参数影像和多任务学习方法对乳腺癌分级及Ki-67表达预测进行了研究。研究结果显示,单任务学习中,两个预测任务的多参数联合应用的最优结果均比单一参数的预测模型高;而多任务学习中,不同参数影像上预测的最优结果均优于单任务学习。多参数影像和多任务学习方法相结合,使分级预测获得0.816±0.072的最优AUC,Ki-67表达预测获得0.821±0.074的最优AUC。结果证明,基于多参数影像和多任务学习方法的研究分析能够显著提高预测模型对乳腺癌组织学分级及Ki-67表达的预测能力,为临床的诊断与预后提供更准确的指导信息。

关键词： 初高中   物理   学习方法  

摘要： 本文根据初高中物理教科书的内容,总结了初高中物理课程的学习方法,明确其特点,并通过比较,探究初高中物理学习方法的相同、相通之处,寻求将初中和高中物理知识学习联系起来的方法,以帮助学生提高物理能力。

关键词： 高中化学   学习方法   解题技巧   探讨  

摘要： 随着我国教育事业改革的深入,高中化学教学发生着许多的改变,针对高中化学教学,教师需要进行深入研究,分析高中化学教学中难点和突出问题,有针对性处理教学相关问题,广大的高中化学教师要不断探求新的化学教学方法和解题技巧,提高学生的学习效率,及时就学生的化学学习进行指导。本文主要分析了有关高中化学的学习方法,并阐述了几种常见的高中化学的解题技巧。