基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

国内近15年英语写作自我效能感研究回顾及展望

本研究回顾和梳理了国内近15年(2005-2020)中国知网(CNKI)收录的有关英语写作自我效能感的研究。首先,通过数据介绍了现有研究的发展趋势,然后,详细分析和总结了当前关于写作自我效能感研究的主要内容。最后,分析现有研究中存在的不足之处并据此提出未来的努力方向。     

中国新零售十大事件

2020年,中国新零售江湖风起云涌,直播电商、社交电商、新零售发展如火如荼,英雄辈出,其中有以下十大事件值得记录:01罗永浩进军直播电商罗永浩,锤子科技创始人,中国“初代网红”,2003年因在新东方任教时诙谐幽默的讲课内容而走红,自2012年创办锤子科技做智能手机后,一直走在互联网创业的风口浪尖。2019年因锤子科技资不抵债,老罗黯然离场。而2020年3月,罗永浩抓住直播电商风口再次创业。     

基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法研究

针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。     

新形势下形体训练课程建设与实践分析

通过笔者多年的形体训练教学经验沉淀,以及对当下与形体发展方面新形势的些许浅薄见解,个人针对于新形势下的形体训练课程之建设以及其实践进行了相关深入分析。我们认为既然处于新形势的状态之下,我们的形体训练课程不能再套用以往的体系和方式,必须深度联系当下现实生活的状况,以如今的形势为基本出发点,制定符合当下学生形体现状和发展趋势的课程体系。我们深深地认为形体训练课程的"接地气"化教学体系的制定,既可以完成形体训练课程的最基本目标,也可以满足大学生身体发展以及生理发育所需,对大学生深度体育意识的形成和其强大体魄的构建具有极其重要的现实意义。     

小学数学课程标准第一学段“数的运算”内容剖析

《课程标准（正式版）》与《课程标准（实验稿）》在课程第一学段“数的运算”内容有不少变化。较之《课程标准（实验稿）》，《课程标准（正式版）》在课程内容核心概念中新增了“运算能力”一词，预示着“运算能力”成为运算教学的核心概念之一，注重和强调了学生运算能力的发展。作为应用性广泛的运算教学，《课程标准（实验稿）》中“应用意识”依然被《课程标准（正式版）》保留。应用意识的含义主要体现在两个方面：一方面，有意识地利用数学概念、原理和方法解释现实世界中的现象，解决现实世界中的问题；另一方面，认识到现实生活中蕴含有大量与数量和图形有关的问题，这些问题可以抽象成数学问题，用数学的方法予以解决。     

杭州高新区全力打造科技孵化器

近年来，杭州高新技术产业开发(滨江)区在推进技术创新、大力发展高新技术产业，特别是在以“科技企业孵化器”为核心的创新创业体系建设方面取得了较大的成绩。据统计，高新(滨江)区建立12年来，累计实现技工贸总收入814亿元，上缴税金41.4亿元，充分显示了高新技术产业发展的巨大潜力。     

篮球运动中学生损伤病因与预防

通过对体育院系学生问卷调查，了解学生在篮球运动中发生运动损伤病因，提出预防措施。     

论语感功能在外语学习过程中的作用

外语学习的本质就是养成新的语言习惯来实现跨文化交际，学习者重视语感在外语学习过程中的形成和作用是熟练应用外语的关键。     

三曹乐府诗述论

乐府诗在三曹诗歌中占半数以上。三曹乐府诗突破了乐府旧题的限制,旧瓶装新酒,古调写时事,有继承,更有创新。囿干生活经历、情怀与气韵的不同,三曹虽有一些选用同一辞调的乐府诗,内容风格却迥然不同;即使是都写游仙题材,亦各具风采。