浅谈高中艺术生的化学教学

艺术生是指在在高中阶段重点学习音乐、美术、体育等某一方面特长的学生.这类学生大多个性强,文化课基础差,叛逆,学习文化课的信心不足、自主学习意识不强.近年,艺术类学生的逐年增多,使他们竞争日趋激烈,为了让他们能在竞争中立于不败之地,文化课作用不可小觑.作为文化课教师,面对当前艺术生学习现状,要有目的去关注他们,有计划的帮助他们提高.那么,如何搞好高中艺术生的化学课教学,根据这几年高中艺术生的化学教学实践,传统的教学思想和模式严重的阻碍着良好的教学效果的发挥,并制约着学生创新思维的发展.因此,在新课改下,化学教学应灵活多样,不拘一格,创造性的运用各种教学手段进行教学,激发学生的学习兴趣,从而使学生更好更快的掌握知识,促进自身的发展.     

KCPStack:张量分解的卷积核分层矩阵压缩方法

针对现有张量分解卷积核压缩方法难以兼顾时空轻量化、过于依赖卷积瓶颈结构等问题,提出一种具有可观压缩与加速能力的卷积核分层矩阵压缩方法(KCPStack)。首先,在矩阵乘法视角下,将卷积核按通道拆分为2阶克罗内克规范多项式(KCP)分解,所得因子张量组合为两层权重矩阵,使卷积计算转换为具有较高推理效率的双层轻量卷积结构;其次,对比所提KCPStack方法与其他典型张量分解卷积核压缩方法的参数约减空间复杂度与推理计算时间复杂度;最后,基于RK3588神经处理单元进行KCPStack方法的部署,面向实际场景目标检测识别需求开发相关应用。实验结果表明：与现有张量分解方法相比,在张量秩相同或者参数量相当的前提下,所提KCPStack方法具有最快的推理计算效率;在图像分类标准数据集CIFAR-10和ImageNet上,KCPStack方法能够将精度损失控制在1%左右,最高可减少85.0%的参数量和79.8%的计算量;在目标检测识别标准数据集COCO上,KCPStack方法相对于基线模型的平均精度下降不超过1%;采用所提KCPStack方法对实际场景进行目标检测识别,在RK3588神经处理单元上能达...