基于YOLOv5s的轻量化朱鹮检测算法研究

针对当前朱鹮检测算法模型参数较多、计算量大的问题，本文设计研究了一种基于YOLOv5s的高性能轻量化网络模型。首先，结合EfficientNet网络中的MBConvBlock对原主干网络进行重构，大幅降低网络参数；同时在浅层网络中采用Stem模块，提升浅层网络的特征提取能力；然后改进卷积注意力模块(CBAM),即将其中的通道注意力替换为高效通道注意力模块(ECA),避免了降维操作，有效提取了邻近通道间的信息，且大幅降低了通道注意力的参数数量，并将其嵌入特征融合网络路径聚合网络(PANet)中，达到了引入微小参数数量而有效提升网络性能的目的，并将其命名为高效卷积注意力模块(ECBAM)。最后，在自建朱鹮数据集和公共数据集PASCAL VOC、COCO上进行实验，实验结果表明，与YOLOv5s算法相比，本文算法模型参数数量降低了52.37%,计算次数降低了54.55%,在自建朱鹮数据集上P_mAP@0.5:0.95仅降低了约2个百分点，达到0.666,在公共数据集PASCAL VOC上P_mAP@0.5达到0.792,在公共数据集COCO上P     

利用网络进行思品课教学的尝试

随着网络与信息化的不断发展和计算机在教育领域的逐步普及，教育教学的观念、内容、手段、方式等都发生了翻天覆地的变化，网上丰富的资源为教学提供了广阔的天地。新的《思想品德课程标准》强调教学的针对性、有效性和时代感，提出“有条件的学校应利用现代信息技术手段进行教学，努力实现教学手段的现代化。”如何充分发挥网络在思想品德课教学中的作用，提高教学效率，     

移动终端异系统间切换的改进

在5G网络建设初期, 相比于4G网络的全面覆盖来说, 5G网络的覆盖并不完善, 所以5G终端会频繁在两种网络之间进行切换, 如果终端只是快速经过5G网络的覆盖范围, 那么终端将会执行两次不必要的切换流程, 造成信令和电量的浪费。在分析了移动终端协议栈非接入层的信令流程之后, 提出了采用延迟切换的方法来控制终端进行网络切换, 在切换到5G网络之前先要等待一段时间。对延迟切换方法进行建模和仿真可以发现, 所提方法在有效减少切换次数的前提下，也能保证用户体验质量。通过分析, 给出了如何设置延迟时间的大小能使延迟切换策略的收益更大。