对一道关于新曲线性质试题的深度学习

对一道关于新曲线性质的试题,结合学生的解答情况多方面进行分析,从试题求解、变式延伸、拓展研究三个维度实施解题教学,引领学生深度学习.     

一题一课:基于深度学习的高三数学微专题教学实践

本文以2021年高考天津卷导数压轴题为例,通过挖掘学生思维盲点,把问题细化,进行有目标导向的微专题教学设计,探讨了基于深度学习的高三数学微专题教学设计新途径——一题一课.     

信息技术融入初中数学课堂合作学习应用策略

以初中数学学科为研究对象,通过参与教学设计、教学经验总结等方法研究信息技术融入课堂合作学习的具体措施,并对结果进行归纳与总结.在互联网时代下,教师应树立与时俱进的思想观念,积极利用现代化技术,先对学生进行全面测试,以此为依据合理划分学习小组,再创设问题情境,指导学生运用信息技术展开探究,最后进行成果展示与点评,实现合作学习的现代化与高效化,让数学教学取得更大的成就.     

基于深度学习问题链教学案例设计——以立体几何切接球为例

深度学习教学理念在培养学生数学核心素养,建立学生高阶思维方面有重大意义.深度教学是重在引导学生进行主动探究的协同教学.以问引思可以促使学生积极参与课堂教学,进入深度学习,建立高阶思维.文中以立体几何切接球题为例,通过对学生思维分析,建立问题链,旨在帮助学生将无序的思维整理成有序系统的逻辑结构,以提高学生的问题求解能力.     

简洁中的深刻,朴实后的精彩——构建指向深度学习的有效课堂

如今教育界普遍认为:生动有效的课堂不再是教师的滔滔不绝和学生的默默无声,也不是满堂课的热闹与虚假繁荣.这样的课堂容易抑制学生的主动性和创造性,这样的教学只是关注学生的浅层学习,没有深度挖掘知识的真正难点,更没有挖掘学生具体存在的思维困难.因此“深度学习”成为每一位高中数学教师必须思考的问题.基于学生的深度学习,构建高中数学的有效课堂,应当成为数学教学的应然追求.     

初中生逆向思维能力的培养策略研究

初中数学具有一定的学习难度,注重培养学生思维的逻辑性与抽象性.因此,想要让学生学好数学,为后续高中数学学习乃至大学数学学习打好基础,有必要去培养学生的逆向思维能力,让学生的数学思维得到更为有效的锻炼.     

弱标签声音事件检测的空间-通道特征表征与自注意池化

深度神经网络声音事件检测方法需要大量标记声音事件类别和起止时间的强标签音频样本,然而强标签标注非常困难和耗时.弱标签声音事件检测是解决这一困难的有效途径.本文将弱标签声音事件检测作为多实例学习问题,并基于卷积循环神经网络提出弱标签声音事件检测的空间-通道特征表征与自注意池化方法 .该方法研究多实例弱标签声音事件检测的特征表征和帧级预测结果池化两个方面的内容.在特征表征方面,为了增强卷积神经网络的特征表征能力,结合上下文门控和通道注意机制构建门控注意力结构并嵌入到卷积循环神经网络中,实现了音频样本特征的空间和通道特征选择;在预测结果池化方面,引入自注意思想设计音频帧预测结果的自注意池化方法,增强了音频样本中事件帧之间的相关度,使事件帧获得更大的权重.本文方法通过对卷积循环神经网络特征表征和预测结果池化的革新,有效提升了模型的检测性能.本文提出的方法在DCASE 2017任务4和DCASE 2018任务4数据集的评估集中分别取得了52.47%和31.00%的F1得分,性能优于当前绝大部分的弱标签声音事件检测方法 .实验结果表明：本文提出的空间-通道特征表征与自注意池化方法能显著改善弱标签声...     

基于卷积神经网络和半监督学习的无线电信号检测和识别分析

阐述对未知信号进行精准检测与识别,采用半监督学习以及卷积神经网络技术,搭建全新的无线电信号检测与识别框架,并对现有的网络结构进行优化设计。     

基于模糊算子的红外图像去模糊研究

针对镜头抖动,目标移动等因素引起的图像运动模糊问题,本文提出了一种基于模糊算子的红外图像去模糊算法,使用深度自编码网络对数据集中的模糊算子进行编码,通过编码后的模糊算子去逼近一个未知的模糊算子并搜索对应的清晰图像,从而实现真实场景下红外图像去模糊,弥补了现有基于深度学习的图像去模糊模型在跨域应用时对真实场景下运动模糊图像去模糊效果较差的不足。在红外图像上的实验结果表明,相比于其他去模糊算法,本文提出的去模糊算法取得了更高的性能指标,恢复出的图像有着清晰的边缘轮廓和局部细节,显著提升了红外图像的清晰度。     

基于深度学习的激光干扰成像评估方法

可见光主动成像系统被广泛应用于成像侦察领域,激光压制干扰是一种可以利用的反制手段。合理地对激光干扰效果进行评估,对于干扰一方具有重要意义。为了更客观地评价激光干扰对成像侦察的影响,从可见光成像侦察的特点出发,对激光干扰可见光成像效果进行划分,确定了干扰效果评估需求。建立了可见光图像的激光干扰效果评估模型,结合基于YOLOv4的目标检测置信度及WFSIM算法的三个图像特征表征指标,形成了对应的评估体系。构建了一套参数可调的激光干扰图像采集及评估分析实验系统,对人体目标进行图像采集,验证了提出的评估体系及方法。