融合注意力线性特征多样化的DR分级模型

糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)是目前人类的主要致盲疾病之一。针对DR数据集中样本类间差异小和类分布不均衡等制约分级性能提高的问题,本文提出一种融合注意力线性特征多样化(fusion of attention linear feature diversification, FALFD)的分级算法。该算法首先用改进的Res2Net残差网络作为模型骨干来增大感受野,进一步提高网络捕捉特征信息的能力;其次引入自适应特征多样化模块(adaptive feature diversification module, AFDM)对眼底图像可分辨的微小病理特征进行识别,获得具有高语义信息的局部特征,避免单一特征区域的限制,进而提高分级准确度;再后利用双线性注意力融合模块(bilinear attention fusion module, BAFM)增加可判别区域特征的网络权重占比;最后采用正则化焦点损失(focal loss, FL)进一步提升算法的分类性能。在IDRID数据集上,灵敏度和特异性分别为94.20%和97.05%,二次加权系数为87.83%;在APTO...     

一种新型的无人机牧草分割网络—LMS-DeeplabV3+

目前草原环境复杂、牧草分散且与背景颜色差异小,无法实现高效精准的分割,因此本文提出了一种新型的轻量化多尺度DeeplabV3+网络(lightweight and multi-scale DeeplabV3+network, LMS-DeeplabV3+)。该网络以DeeplabV3+为基础网络,首先选用轻量级的MobilenetV2作为骨干网络用于初步特征提取,并为了适应牧草分割任务做了网络配置上的调整;其次在加强特征提取模块和解码模块中均使用深度可分离卷积代替普通卷积以轻量化网络;此外利用密集空洞空间金字塔池化(dense atrous spatial pyramid pooling, DASPP)模块捕获更大的感受野,加强各特征之间的交互;又引入卷积注意力机制(convolutional block attention module, CBAM)重分配权重加强特征提取。实验证明,提出的新网络与原始网络相比平均交并比(mean intersection over union,mIOU)提升了8.06个百分点、平均像素精度(mean pixel accuracy,mPA)提升了6.7...     

基于卷积神经网络的雷达点迹分类技术研究

雷达在探测目标过程中不可避免地会受到杂波影响,在信号处理检测时会产生杂波点迹,尤其是在杂波密集区,此类杂波点迹数量会更多.随着大数据的到来,人工智能技术获得突飞猛进的发展,以深度学习为代表的人工智能技术受到广泛关注.利用卷积神经网络对雷达点迹数据中的杂波与真实目标分类问题展开研究.首先在现有雷达点迹信息的基础上,进一步...     

视频换脸及检测技术综述

本文对视频换脸技术的发展路线、研究现状及深度学习的应用情况,重点介绍了基于深度学习的视频换脸的主流框架和方法.另外,本文对当前视频换脸检测的方法及在各数据集上的性能进行了分析和比较,最后对视频换脸技术的未来发展趋势进行了展望.     

中职计算机教学中培养学生自主学习能力的策略

中职计算机课是一门实践性和专业性都较强的学科,在培养自主学习能力方面存在有利条件,借助于网络和多媒体技术,师生间的互动增强,给学生提供了进行自主学习能力培养的广阔空间和丰富的教学资源。本文分别从学校管理层、中职生本身、外部条件三个方面阐述了对中职学生自主学习能力的培养方法,提出了在中职计算机教学中能有效培养自主学习能力的教学策略：探索情境策略、主动参与策略、合作交流策略和评价反思策略。如果中职计算机教师在教学中采用有效的自主学习能力培养方法,再配合有效的教学策略,学生的自主学习能力就会有明显提高。     

谈“互联网+”视域下优化初中历史教学的策略

现如今,越来越多的人关注学生的学习问题,注重学生在课堂教学活动中学习效果的提升。基于传统的教学观念根植于人们的脑海中,大多数老师在开展教学活动的时候会选择将大量的时间用于为学生讲解课本教材内容,却忽略了学生对学习内容的思考与理解程度,也不利于老师对学生的学习情况进行及时的了解。针对初中学生而言,初中历史是学生在进行学习的过程中所必须学习的科目之一,有效地开展初中历史课程不仅可以让学生积极地参与课堂教学活动,还能让学生的学习效果得以提升。基于此,教师有必要结合互联网开展课堂教学活动,教师利用互联网可以搜集更多的教学资源。再加上利用互联网开展课堂教学可以吸引学生的课堂专注力,从而为教师开展教学工作提供了较大的便利。因此,无论是将小组模式融入课堂教学,还是利用互联网为学生创建合适的教学场景,抑或是采用其他措施,都有利于学生积极地投入课堂教学活动,进而为教师开展教学工作提供了较大的便利。     

信息化时代下农村留守儿童良好学习习惯养成实践研究

在全面推进城镇化进程的过程之中,许多青壮年劳动力开始从农村涌向城市,农村地区的留守儿童数量呈现不断上升的趋势,这一部分儿童缺乏来自父母的关心以及照顾,与自己的爷爷奶奶生活在一起,在生活和学习中存在不同程度的问题,行为习惯还有待规范及引导。许多教育工作者开始站在宏观的视角,进一步剖析构建农村教育体系的具体要求,围绕特殊学生的特殊需要,针对性的调整教育思路,抓住留守儿童问题的关键以及核心,深入系统地解农村留守儿童良好学习习惯养成的必要性、重要性和具体对策,坚持教无定法和多措并举,确保农村留守儿童能够在信息化的时代下,主动实现自我规范、自我教育和自我提升。     

运用“互联网+合作学习”模式优化生物教学

在新时代下,越来越多的信息技术研究成果被运用到教育教学领域中,尤其是在“互联网+”高速发展的背景下,为教育教学活动带来了很多优质的资源和先进的手段,极大地推动了我国教育事业的发展。在这样的背景下,初中生物教师必须要树立起与时俱进的教育理念,积极引入信息技术和网络资源,构建起更为高效的生物教学模式,提升生物教学信息化和智能化水平,为学生的生物学习提供全新的体验,促进学生生物核心素养的发展。鉴于此,本文主要以“互联网+合作学习”模式为例,为如何实现生物课堂教学的优化创新进行了简要分析。     

神经网络在棱镜摄谱仪定量分析光谱中的应用

给出了采用BP神经网络拟合标准光源在棱镜摄谱仪的谱平面位置和相应波长的非线性函数,省去了和标准铁谱比对测量未知谱线波长,简化了光谱的定量分析,提高了仪器的自动化和智能化水平.     

基于云模型的极端峰态神经元概念表达

近年来,深度学习在很多领域获得了广泛的应用.但是,由于深度学习的不可解释性,人类不能信任它的处理结果.本文针对这个问题,尝试使用云模型来表达特征空间中单个神经元的概念.经过逆向云变换算法得到的概念内涵可以表达概念的成熟度.在卷积神经网络(CNN)中,峰态系数过高或者过低的概念数量很多.现有逆向云发生器在转换这些概念时会...