论教育实习指导教师的专业化发展--兼谈美国PDS模式的启示

从分析我国教育实习中指导教师指导素质不高的现状及形成原因出发,借鉴美国PDS模式中教师职前培养的成功经验,探讨我国教育实习指导教师专业化发展的途径,以提高教育实习指导质量.     

西方政府改革与管理模式转换

介绍了当代西方国家面临困境而进行改革的四种模式以及传统模式与后层级制之间的区别，提出了借鉴西方国家的教训和经验，改革我国政府管理的设想。     

非对称极化散射矩阵的目标识别方法研究

本文针对单基地测量时线性目标的极化散射矩阵为非对称这一实际情况．根据散射矩阵理论将其进行了对称性修正，在此基础之上，利用本征极化作为雷达目标极化特性的表征并进一步提取了目标的极化特征，同时对五种飞机目标进行了识别实验研究，取得了良好的目标分类或识别效果。     

基本图素分类的综合判定

本文采用关于手绘图形基本图素的“角度和变量”与“最大距离”综合判定分类法,以流程图符为例,实现了手绘基本图形的在线机器识别.系统的识别率达94.0%～99.5%,无明显等待.     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。     

数据驱动下交通异常行为的双层识别模型

为实现对车辆异常行为的准确识别,提高车辆行驶的安全性,提出了一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)、监督学习与长短期记忆(long short term memory, LSTM)深度学习的交通异常驾驶行为双层识别模型。首先,对车辆轨迹数据筛除和滤波,构建异常行为数据集;其次,从异常行为轨迹特征中提取出特定异常行为的特征标签,并人为标定在训练集中;再次,构建SVM模型对训练集进行粗识别,基于SVM的二分法原理,从测试集中筛选出异常行为;最后,通过LSTM时间序列模型构建具体种类的异常行为模型,并通过深度学习的方法,从异常行为数据中细分为蛇形驾驶、急速变向、侧滑、大半径转弯、快速U型转弯、急刹车等具体的异常驾驶行为。本次实验选用下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)数据中US-101高速公路和peachtree城市道路的数据集的轨迹数据验证SVM和LSTM双层识别模型的性能,包括均方根误差、识别准确率等。结果表明,构建的双层识别模型在第一层有98%的识别准确率,第二层有超过80%的识别准确率,可以较为准确地识...     

利用早停可微架构搜索的三维点云模型分类

针对现有三维点云分类网络采用人工设计费时费力的问题,提出早停可微架构搜索(early-stopping differentiable architecture search,ES-DARTS)算法。利用从人工设计网络架构中提取到的先验知识,预定义一个包含高效候选操作的搜索空间,可快速搜索出适用于三维模型分类任务的高性能网络模型;通过追踪网络搜索阶段各候选操作的权重变化,找出跳跃连接操作在双重优化过程中发挥不公平竞争作用的临界点并在此处停止搜索,以保证各候选操作之间的稳定性,解决DARTS算法搜索过程中易出现性能崩溃的问题。提出的算法在ModelNet40数据集上达到了93.2%的识别准确率,比当前人工设计的主流网络具有更高的识别准确率。     

基于逻辑相似性的运动检索算法

针对基于内容的人体运动检索问题,提出了一种基于逻辑相似性的运动数据检索方法。首先,针对特定人体运动序列数据,使用自组织网络映射算法对运动数据进行预处理,找出运动数据帧的最佳匹配单元。然后,应用数据编码规则对匹配单元进行量化及编码处理,获得基于符号化表示的运动描述符。基于符号化表示的描述符建立运动序列索引机制,应用多分辨率框架进行运动模式匹配。最后,按照模式匹配结果进行运动相似性排序,输出检索结果。在CMU运动数据库中的试验结果表明了算法有效性。     

苯甲酰类化合物构效关系的模式识别研究

用ＣＮＤＯ／２量化方法计算了３５个苯甲酰类化合物的量化指数,并应用模式识别方法研究了该类化合物的结构对治疗患Ｌ１２１０肿瘤小鼠药效的影响,得到满意的分类图。结果表明化合物的抗癌活性的主要影响因素为ＣＱＳ、ＥＬＵＭＯ、ＥＳＨＥＰ和π,药物的抗癌活性主要是通过抑制核苷酸还原酶所致,而且化合物在体内到达受体的过程和难易程度对药效的影响较大。     

基于小波分析的被动声纳信号宽带噪声包络调制分析

采用小波分析理论建立了一种新的被动声纳信号宽带噪声包络调制分析算法。通过被动声纳的海上实际信号的分析实验,取得了良好的检测效果且可以节省计算时间,具有很好的应用前景。