聋人高等融合教育的学习支持服务探究

聋人高等融合教育有利于构建"宽容、无差异"的校园文化与"平等、融合"的社会环境,有助于聋人融入主流社会。融合教育的实施需要完善的支持系统,在分析我国聋人高等融合教育现状的基础上,从学校角度探讨了无障碍学习环境、差异化教学、人员保障方面的学习支持服务,以期为聋人高等融合教育的发展提供借鉴。     

基于嵌入式GPU的车流量检测系统

交通拥堵是当今世界交通领域面临的主要问题之一,如何通过现有的交通设备获取更加精准的交通信息是亟待解决的问题。图像识别技术在智能交通系统中有着广泛的应用,基于深度学习的车流量检测技术是智能交通的重要组成部分。本项目设计了一个基于嵌入式GPU的智能车流量检测系统,该系统架设在NVIDIA JetsonTX2平台上,采用基于深度学习YOLO v3的车辆检测模型,检测道路上的车辆目标,设置兴趣区域,对检测到的目标进行识别计数,实现对交通视频的实时车流量检测。试验验证分析表明,该系统具有较高的检测精度。     

高职院校混合式教学改革的实践及思考--以浙江省级精品在线开放课程《国际金融实务》为例

随着"互联网+"教育对教学的广泛影响,开发建设数字化教学资源、实施线上线下相结合的混合式教学已成为高职院校课程建设、教学改革的发展方向。浙江省级精品在线开放课程《国际金融实务》混合式教学改革的实践表明,混合式教学模式能够实现激发学生学习兴趣、拓展课堂教学时间和空间、提升课堂教学互动、促进学生个性化自主学习、带动欠发达地区高职院校教学水平提升等效果。着眼未来发展,混合式教学改革还需从完善线上线下整体教学设计、完善教师建设应用在线课程的激励机制、完善在线课程建设应用的考核机制、教育行政主管部门加强顶层设计避免多平台重复建设等方面进一步推进,优化混合式教学改革的应用效果。     

终身学习理念下的中小学幼儿园教师职业生涯规划

在国家全面加强教师队伍建设的背景下,如何培养"四有"的骨干、卓越、教育家,中小学、幼儿园教师成为焦点,成为加强教师队伍建设的核心目标。从骨干到卓越到教育家体现了教师专业成长过程,如何让教师的专业成长的过程有时间表、路线图,在终身学习的理念下引导教师做好职业生涯规划是教师迅速专业成长的前提。     

基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块图像分割方法

在乳腺癌筛查的计算机辅助诊断过程中，乳腺肿块的精确分割至关重要.然而，乳腺肿块在X光成像中与背景灰度接近、形状不规则，使得精确分割面临很大挑战.为进一步提升分割性能，提出一种基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块分割新方法.首先，提出可分离卷积U-Net模型作为对抗网络中的生成器，以减少参数量和计算量；然后，在判别网络中添加空间自适应归一化层来获取分割掩码中蕴含的语义信息；最后，综合考虑类别不平衡、语义一致性等因素的影响，提出一种融合对抗损失、分割损失和感知损失的混合损失函数以提升模型学习效果.实验结果表明，新方法在INbreast和CBIS-DDSM两个乳腺分割公开数据集中分别取得99.35%和99.72%的准确率，以及81.27%和82.01%的集合相似度，获得优于现有方法的分割性能.     

基于DenseNet的图像识别方法研究

在深度学习中,随着神经网络层数的加深,训练网络变得越来越困难,现有的浅层的网络无法明显提升网络的识别效果。针对在原有网络的情况下提升网络识别效果,减少参数的问题,本文提出一种改进的DenseNet网络模型,借鉴Inception V3的思想,利用非对称卷积将DenseNet网络中Dense Block层所包含的3×3卷积分解成3×1和1×3的两个卷积,简化网络结构模型。之后再对改进前与改进后的网络模型在数据集上进行训练,实验结果表明,与经典的DenseNet网络模型相比,改进后的网络模型可以提高图像识别的准确性,降低参数,有效地缩短运行时间。     

基于多模态融合技术的用户画像方法

针对当前用户画像工作中各模态信息不能被充分利用的问题, 提出一种跨模态学习思想, 设计一种基于多模态融合的用户画像模型。首先利用 Stacking集成方法, 融合多种跨模态学习联合表示网络, 对相应的模型组合进行学习, 然后引入注意力机制, 使得模型能够学习不同模态的表示对预测结果的贡献差异性。改进后的模型具有精心设计的网络结构和目标函数, 能够生成一个由特征级融合和决策级融合组成的联合特征表示, 从而可以合并不同模态的相关特征。在真实数据集上的实验结果表明, 所提模型优于当前最好的基线方法。