摘要： 《分数的意义》是数与代数板块第二学段的内容。三年级教材《分数的初步认识》这一课,重点是让学生知道一个物体、一个计量单位或多个物体都可以看做一个整体,能结合实物或图片用自己的话说出具体分数的表示的意思。五年级这节课则是在学生已有认知的基础上的进一步学习。

关键词： 非智力因素   学习信心   学习方法   学习习惯  

摘要： 数学知识的习得过程是智力因素和非智力因素两者相互依存、相互补充、有机结合的过程。在数学教学中应重视对非智力因素的培养,从情感、兴趣、习惯等方面入手,使他们树立自信心,学会学习方法,养成良好习惯,从而提高学生的数学学习力,使数学教学起到事半功倍的效果。

关键词： 文言文   高中语文   学习方法  

摘要： 文言文因为与白话文的表述方法和用词特点相差甚远,导致很多高中生在学习文言文的时候都抱着敬而远之的态度,对于文言文的理解不够导致了学习上的困难,本文主要针对高中文言文学习,分析了现阶段在高中文言文学习上遇到的问题以及相对应的解决策略。

关键词： 初高中英语   高中学习   学习方法   心理状态   初中英语教材   高中英语教学   高中英语学习   教学思路   新课标下  

摘要： 英语是一门语言类学科,并且是当前世界上使用最为广泛的语言,所以学好英语知识对于学生而言,具有关键性的意义和作用。因此,为了帮助初升高阶段的学生养成良好的英语学习习惯,就需要采用科学合理的过渡衔接教学方式,以便学生可以更好地融入到高中英语学习环境中。现阶段,在新课标实施背景下,不论是初中英语教学还是高中英语教学,都在为如何有效衔接初高中英语教学积极开展研究和创新工作。下文主要对初高中英语教学衔接策略,展开了详细的分析和研究,希望可以为我国英语教学提供良好的帮助。

关键词： 文本语义相似度计算   ALBERT   自我集成   半监督学习   数据增强  

摘要： 文本语义相似度计算研究的目的在于进行高效的信息筛选和帮助人类排除重复信息,在通用领域和临床医疗领域中有很强的应用价值。在通用领域,文本相似度计算可以帮助大量的文本信息进行筛选,其中深度学习和自然语言处理的应用对于文本语义相似度计算有着很好的表现。对于临床医疗领域来说,电子健康记录的大量使用导致医疗文本信息的冗余,通过语义相似度计算可以很好的避免医学信息冗余和组织错误的问题,所以,文本语义相似度计算在临床医疗领域的研究开始逐步增多。本文的研究是在通用领域与临床医疗领域中,利用复合深度学习的方法去进行文本语义相似度计算。 在通用领域中,对文本语义相似度计算问题分析后,在之前的模型中,数据信息在长距离传播的过程中可能会丢失,这就造成模型可能无法掌握关键信息,从而导致模型的性能和表现变差,并且单一模型的表现在多数时候并不能达到最好。基于这些问题,本文采用了模型BERT-LSTM和平均集成学习的方法。本文的方法在通用领域数据集SICK中获得了最好结果。 在临床医疗领域中,由于医学数据集本身的隐私性和来源不足的问题会导致了能够用于进行预训练的临床数据量存在不足。针对这个问题,本文主要使用半监督学习和数据增强的方法去直接和间接的提高单一数据集的使用情况。此外,为了进一步的提高模型关键信息获取的能力,本文使用了模型ALBERT和自我集成的方法。这个复合的改进方法在数据集ClinicalSTS中得到了最优的结果。

关键词： 深度学习   图像识别   小样本学习   目标跟踪   度量学习   自适应  

摘要： 深度学习方法具备强大的特征提取与学习能力,在图像识别等视觉领域发挥着重要的作用。然而常规的深度学习算法需要依赖大量的标注样本对模型进行迭代训练,而对于目标跟踪等缺乏标注样本的任务场景却难以体现其价值。基于此,本文提出将小样本学习方法应用于目标跟踪任务,解决样本不足对跟踪模型性能带来的影响。本文主要的研究工作如下:(1)根据目标跟踪任务缺乏标注数据的特点,将小样本学习方法引入到目标跟踪任务中。并针对跟踪过程遇到的复杂背景因素造成的干扰情况对小样本学习算法进行改进,提出了多距离度量的嵌入网络结构,通过充分利用图像的浅层特征,在类别之间差异较小的情况下根据浅层信息中的特征进行判别。(2)根据不同跟踪任务面临不同环境因素的特点,提出一种自适应类间距的距离损失函数。通过度量学习的方法对模型进行训练,引入triplet loss并将其扩展至小样本学习的训练任务以及设计自适应的损失计算,增强模型的抗干扰能力,提高模型对不同场景下的跟踪任务的适应能力。(3)将改进过后的小样本学习方法应用于目标跟踪算法,提出一个端到端的基于多距离度量的目标跟踪模型。并考虑到常规目标跟踪方法仅使用唯一的模板不利于长时间的跟踪任务,从而提出一种基于度量学习的自适应模板更新策略,使得模板更新的频率可以根据目标在不同时间段内变化的情况进行动态调整,提高模板的鲁棒性。本文根据目标跟踪与小样本学习存在任务相似性,将二者结合并提出一种基于小样本学习的目标跟踪框架,并且在标准数据集上取得了理想的实验结果。证明了本文提出的小样本学习的设计方法及其在目标跟踪任务中的应用是有效的,并且对于缺乏可用数据的真实任务场景具有现实意义和实用价值。

关键词： 深度学习   遮挡人脸   关键点定位   人脸识别  

摘要： 随着深度学习研究的不断进步,人脸识别技术已经得到了飞速的发展,相关的智能识别算法及其应用系统已经在众多领域得到了较好的应用,并取得了不错的效果。然而人脸识别系统受到姿态、光照、遮挡等情况影响识别效果并不理想。比如在新型冠状病毒肺炎(Corona virus disease 2019,COVID-19)疫情期间,由于疫情原因每个人都需要戴口罩,这种情况下使得人脸识别系统受遮挡影响而识别率较低,所以有遮挡人脸识别是一个急需解决的关键问题。本课题主要研究大面积遮挡情况下的人脸识别问题,如口罩遮挡情况。人脸图片首先通过人脸检测与特征点定位方法得到人脸框和关键点位置,对已被遮挡的特征点进行舍弃,提取未被遮挡的人脸特征点,随后根据提取到的特征点进行剪裁,建立非遮挡区块数据集,并利用所建立的数据集进行人脸识别算法的研究。本文主要研究内容如下:(1)针对传统算法在大面积遮挡人脸的检测与特征点定位问题,本文首先通过实验分析了MTCNN和Retinaface算法对于有遮挡人脸的检测与特征点定位效果。根据实验结果得出Retinaface算法对于大面积遮挡情况的检测与定位效果优于MTCNN,但存在部分特征点定位偏差和小目标漏检情况。随后利用残差思想改进了Retinaface的特征提取网络,通过实验验证了改进后的Retinaface算法可以更有效的进行检测与特征点定位。(2)由于在人脸识别过程中事先不知人脸是否被遮挡,因此本文设计了遮挡判别模型。根据人脸检测和特征点定位,得出人脸框并输入到遮挡判别模型中,以此来判断人脸是否被遮挡。在大面积遮挡情况下的人脸识别中,由于能够提取的有效特征较少,所以依据全局特征的人脸识别方法就会很不理想。针对该问题,本文根据人脸关键点定位结果提取人脸非遮挡部分,建立非遮挡区块数据集用于后续的人脸识别研究。(3)在非遮挡区块数据集上进行局部特征的人脸识别方法研究。利用迁移思想训练基于VGG16和Res Net50的人脸识别模型。通过实验得出基于局部特征的有遮挡人脸识别准确率,并与利用全局特征的有遮挡人脸识别结果进行对比分析。本文对以上问题进行相关实验,实验结果表明,本文所提出的方法在大面积遮挡人脸情况下不但能有效检测人脸框和定位人脸特征点,而且根据非遮挡区块数据集训练的模型识别率较传统识别方法更高。

关键词： 能源化学   论语   思想认识   学习方法  

摘要： "能源化学"是江苏科技大学能源与动力学院新能源科学与工程、能源与动力工程、建筑与环境工程专业的专业基础课程,是集新能源技术、材料、装备与应用于一体的新工科融合课程。然而,"能源化学"的授课效果每况愈下,引起了笔者深刻的思考。《论语》是中国文学史上的经典著作,在任何时代和地区,都具有不可毁、不可赞的不朽价值。千年前圣人的思想需在新的课程中得到应用,新的课程也需在古老智慧的指导下徐徐前行。

关键词： 数据中心网络   预测模型   卷积神经网络   长期短期记忆   门控单元重复  

摘要： 关于数据中心网络(DCN)上数据流量预测的大量研究主要集中在流量工程和带宽使用上。然而对于通信来说,精确的、实时的流量信息非常重要。我们必须对许多应用程序执行可靠的操作,例如数据识别,丢包避免,数据预处理(例如拥塞控制和带宽资源分配)以及在通信之前做一系列的访问列表检查等。从过去的几年开始,互联网数据的流量一直在爆炸,逐渐进入通讯大数据时代。我们必须为数据流量引入预测模型。在这项研究工作中,我们对数据流量的预测进行了比较研究。本文主要工作是检查具有长短期记忆(CNN-LSTM)和门控单元循环(GR U)的卷积神经网络的体系结构和可行性。这两个预测模型都具有捕获时空和时间动态数据的能力,这是通信网络传输所有类型的数据流量的最重要因素。在这种情况下,首先将数据转换为流量矩阵(TM)形式,然后进入预测模型传递。在数据传递期间,将监视数据的冗余性和权重。根据所应用的过滤器,不在范围或监视窗口内的数据可以忽略不计。在通过两个预测模型CNN-LSTM和GRU中的层之后,所有流都取决于数据序列的控制,该数据序列根据先前的和当前的流量值决定预测。在这两种情况下,GRU的性能都比CNN-LSTM好,这是因为GRU中的层数少于CNN-LSTM,并且由于体系结构中神经元的数量较少,因此优化效果也优于 CNN-LSTM。

关键词： 高中物理   有效学习   学习方法  

摘要： 在新课程改革的背景下,高中阶段的物理教学,要求学生不仅要掌握物理学科基础知识,更为重要的是拥有实践动手能力、思维能力、自主学习能力等。但是高中物理学科知识涉及的范围较广泛,部分学生在实际学习的过程中会感到明显的吃力,影响到物理学习效果。为有效解决这一现象,教师需要改变学生对物理学科的看法,引导学生自主学习,帮助学生找到学习的要领,从而优化物理学习效果,增加学科知识储备。文章首先分析高中生物理学习中存在的问题分析,其次从几个方面深入探讨有效学习高中物理的具体策略。