探究性学习的教与学——“三角形中位线”的教学

探讨“三角形中位线”的教学中探究性学习基本模式的应用.     

新时代党史学习教育的目标导向、价值意蕴与实践路径

开展党史学习教育是中国共产党在百年革命、建设、改革历程中的优良传统和重要经验。新时代党史学习教育具有明确的目标导向,即坚定理想信念,补足精神之“钙”;传承红色基因,弘扬优良党风;深化执政认识,巩固执政地位。要求从总结历史与观照现实相统一的历史维度、理论创新与时代发展相统一的理论维度、实践创新与初心使命相统一的实践维度把握其价值意蕴。现阶段持续深入推进党史学习教育,要结合时代主题,拓展内容维度;肃正大历史观,反对历史虚无主义;创新方式方法,提升育人成效。     

我说“自我反思感”

在新课程改革的背景下,在传统教学模式的基础上,众多教师始终围绕学生为本的思想大胆尝试,或加以创新,或加以颠覆,一时百家争鸣。在尝试改革的过程中,语文反思性的教学策略也为很多教师所认同。进行创新的教学,不仅教师的“教”的过程要反思,其实学生的“学”的过程也要反思,笔者在实践中尝试自我反思感的学习模式,并就此过程中的问题浅谈一些自己的思考和见解：     

基于双向循环U-Net模型的脑卒中病灶分割方法

脑卒中具有极高致残率和致死率,研究脑卒中病变的自动识别和分割方法具有重要的临床意义。提出一种基于双向循环U-Net(BIRU-Net)模型的病灶分割方法。首先,引入循环神经网络结构,将改进的注意力卷积门递归单元(ACGRU)替代U-Net中的部分卷积层,使分割模型既适用于小规模标注的医学影像数据集,又具有长时记忆特性;其次,采用双路融合训练机制,将单一视面的正向、反向的切片数据同时输入BIRU-Net,并在模型前向传播过程实现双向特征融合,有效利用了切片序列的双向依赖特性。最后,将各单一视面的分割结果进行再融合,有效利用了数据的空间上下文信息。对于ATLAS数据集的实验结果表明,所提方法的DSC值达到了62.58%,与现阶段的其他方法相比,本文的方法能较为准确地分割出病灶区域。     

利用深度卷积神经网络算法识别传统篆体书法的应用研究

利用先进的数字化和智能化技术对我国古代文化遗产进行数字化应用和有效保护,以更快捷、更高效的方式解决凭借人力无法解决的问题,具有重要的现实意义.通过研究深度卷积神经网络在书法文字检测识别任务上的应用,设计了一个篆体书法文字检测识别的完整系统,包括数据采集、数据扩充、算法训练与测试和算法模型部署等流程.整个系统以YOLOv...     

基于网络学习空间的高中物理精准教学研究

网络学习空间人人通作为“三通两平台”工程的核心是教育信息化深入应用的重点发展方向。人人通网络学习空间能创新教育服务模式,支持教师精准教学和学生的个性化、高效化学习。高中物理教师利用网络学习空间分析学生学情,可以提高教学的针对性、有效性。     

基于新课改的高中数学探究学习研究

从新课改的角度,对高中数学探究学习进行研究.首先明确探究学习的概念,然后归纳探究学习的条件,重点探讨数学探究学习的途径,最后提出数学探究学习应注意的几个问题.     

基于单模态生理信号无监督特征学习的驾驶压力识别

针对基于多模态生理信号分析的驾驶压力识别会影响驾驶员的行车舒适性,且传统的生理特征的提取需要依赖先验知识的问题,构建了基于单模态生理信号无监督特征学习的驾驶压力识别模型.首先采用单模态生理信号,通过构造卷积自编码器进行无监督的特征学习来提取抽象特征;然后将特征依次送入支持向量机、随机森林、K最近邻、梯度提升决策树4种不...     

复杂多源数据表征学习理论研究与应用

开放环境下复杂多源数据表征学习是机器学习理论高效解决实际任务的关键。目前的机器学习方法大多面向同源同分布数据,并不适用于开放环境下由多源数据融合而造成的复杂标签分布、样本分布以及多域分布等复杂数据表征学习问题。因此,本文提出面向信息安全方向的复杂多源数据特征信息的表征学习理论与方法。通过开展标签融合中相似信息共享与异构信息分离、跨源数据样本转换与语义关联知识迁移、强耦合下跨域与多源数据分布解耦等理论研究,实现开放环境复杂多源数据分布场景下表征学习基础理论创新与复杂多源信息应用系统验证。     

物理教学中创新能力的培养

传统教学中落后的教育观念和方法妨碍学生创新能力的培养,因此,要改革物理教学,开展研究性学习,提高进学生创造性思维水平,培养学生的创新能力.