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991.
建构主义学习理论认为,学习者不是被动地吸收信息,而是主动地建构信息的意义。
一方面,学习者对当前信息的理解需要以原有的知识经验为基础;另一方面对原有知识经验的运用又不只是简单地提取和套用,个体同时需要依据新经验对原有经验本身也作出某种调整和改造一学爿不仅是新的知识经验的获得,同时还意味着对既有知识经验的改造,即同化和顺应两方面的统一。 相似文献
992.
曹琳 《数字海洋与水下攻防》2024,7(2):225-230
传统的机器学习方法在特征提取时容易受到主观经验的影响,导致对水声信号目标的识别准确率不高。而一般深度学习算法模型较复杂,通常具有训练耗时、计算复杂度高等缺点。极限学习自编码器具有很强的非线性处理能力,适合针对具有非线性特点的水声信号目标的识别,而且模型具有学习速度快,泛化能力强等显著优势。将极限学习自编码器算法应用于水声信号目标识别中,并与卷积神经网络、自编码器和极限学习机识别方法进行对比,结果表明:提出的方法对水声信号目标识别的准确率最优,且训练时间较短。 相似文献
993.
面向食品领域的图像检索和分类等方面的研究成为多媒体分析和应用领域越来越受关注的研究课题之一.当前的主要研究方法基于全图提取视觉特征,但由于食品图像背景噪音的存在使得提取的视觉特征不够鲁棒,进而影响食品图像检索和分类的性能.为此,本文提出了一种基于Faster R-CNN网络的食品图像检索和分类方法.首先通过Faster R-CNN检测图像中的候选食品区域,然后通过卷积神经网络(CNN)方法提取候选区域的视觉特征,避免了噪音的干扰使得提取的视觉特征更具有判别力.此外,选取来自视觉基因库中标注好的食品图像集微调Faster R-CNN网络,以保证Faster R-CNN食品区域检测的准确度.在包括233类菜品和49 168张食品图像的Dish-233数据集上进行实验.全面的实验评估表明:基于Faster R-CNN食品区域检测的视觉特征提取方法可以有效地提高食品图像检索和分类的性能. 相似文献
994.
995.
教学贵在多思考,知识之间其实有其潜在的联系、规律,如果在具体的教学中能发现这一点,并且及时的总结,那么不但可以快速牢固地掌握知识,而且能融会贯通。笔者在给高一学生上“大气”这一单元的复习课时,通过分析热力环流进行推广,结果学生总结了很多的经验、技巧,使大气的知识有机的联系起来。 相似文献
996.
研究流形上的聚类分析,针对基于密度的空间聚类引入了流形概念,提出1种基于流形的密度聚类算法,该方法将流形的概念与聚类相结合,可以适用于样本为复杂分布的聚类。文中通过实例证明此算法的有效性。 相似文献
997.
案例教学是教师通过创设有生活化取向的问题情境,将学生引入到真实的案例场景中,进而让学生以探讨的方式、在社会协作的环境之中进行意义建构的一种教学方法。曾有这样一堂地理案例教学课,让我心潮澎湃,思绪万千。 相似文献
998.
雷达回波外推是短临降水预报的一种重要方法。针对雷达回波外推中随着外推时间的增加而出现回波演变信息丢失这一问题,本文提出一种多尺度特征融合的深度学习短临降水预报模型(以下简称为MSF2)。首先,采用多尺度的卷积核对网络的浅层信息进行特征提取,弥补单一特征检测带来的不足。其次,将不同维度的特征信息进行拼接及通道混洗,进一步增强特征图通道之间的信息流通和信息表达能力。最后,将特征图中的多尺度信息进行融合,从而有效保留不同尺度的特征信息。利用华南雷达回波拼图资料数据,在3种不同降水强度(5 mm/h、10 mm/h和25 mm/h)下进行降水预报研究,并与光流法和ConvLSTM两种主流算法进行了对比。结果显示,在3种不同降水强度条件下,MSF2在所有评价指标(命中率POD、临界成功指数CSI、误报率FAR)中表现最优,这表明引入多尺度机制能改善模型的特征提取能力。相比于目前主流的光流法和ConvLSTM,本文提出的模型对于短临降水预报具有较好的适用性和较高的预报精度,而且实现了业务化运行。 相似文献
999.
在新课程的改革过程中,面对“以学生发展为本”的教育理念,我们在地理教学的实践中应该采取何种对策与措施,才能达到地理课程改革的基本目标呢?我认为,就学校教育层面而言,要重视“科学教育与人文教育相结合、学科教学与实践活动相结合、基本要求与个性培养相结合”的基本策略,使新课程的地理教学,涌现出一种巨大的活力,增强地理科学与学生的社会生活的联系,让地理科学自然地渗透在学生的学习与生活之中。 相似文献
1000.
毫无疑问,我们学习马克思列宁主义、学习毛泽东思想、学习邓小平理论和“三个代表”重要思想,其目的只有一个,那就是应用。正如毛泽东同志所指出的那样:“对于马克思主义的理论,要能够精通它、应用它,精通的目的全在于应用。如你能应用马克思列宁主义的观点,说明一个两个实际问题,那就要受到称赞,就算有了几分成绩。被你说明的东西越多,越普遍,越深刻,你的成绩就越大。” 相似文献