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1.
《静悄悄的革命》一书作者为佐藤学,他是日本东京大学教授、教育学博士。作为"行动的研究者",他遍访日本全国各地学校,深入课堂,与一线教师共同研究教学,构建起日本全国性的"学习共同体"。作者在本书中欲传递的信息有很多,但作者认为支撑教师的创意和创造性的关键在于给每个孩子学习的尊严、专注教材(学问)的发展性和教师自己的教育哲学这三点。 相似文献
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4.
机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。 相似文献
5.
冠状动脉数字图像造影（CCTA）是一种有效的无创评估冠脉血管狭窄等病变情况的成像技术，对CCTA的自动筛查评估依赖于冠脉管腔的高精度分割。为探索能够分割出高质量的冠脉官腔的算法，本文进行基于深度学习的端到端分割实验以及基于中心线先验信息结合CCTA灰度特征的冠脉管腔分割实验，其中基于深度学习回归方法的Polar1DMLP模型能够结合中心线先验信息得到较好的分割效果。基于公开数据集Coronary Artery Stenoses Detection and Quantification Evaluation Framework中的78组冠脉截段数据进行训练与验证，在16段数据的验证集上得到MSD （mean surface distance）为0.169 mm，DICE为0.796。结果表明本文提出的以中心线为导向信息的Polar1DMLP模型能够较好地整合血管CCTA灰度特征，回归出较为准确的冠脉血管内壁管腔轮廓半径，得到较为平滑的冠脉管腔表面模型，本方法有着较大的潜力以及拓展空间。 相似文献
6.
7.
水声目标识别技术是水声信号处理的重要组成部分，是水声信息获取与水声信息对抗的重要技术支撑。针对水声目标识别时探测数据量大、自动化程度不高、识别效率低下等问题，研究了深度学习在水声目标识别中的应用。首先，介绍了水声目标识别技术的研究现状及当前形势下面临的挑战。然后，对深度学习的网络结构原理及改进型进行了分析，并分别对深度学习在水声声信号识别领域和水声图像信号识别领域的应用现状做了阐述。最后，指出了由于受当前技术条件和水下复杂环境的制约，此方法尚且存在着不足之处。该方法为进一步优化深度学习算法、拓展深度学习技术应用范畴、提升水声目标识别效率提供了参考。 相似文献
8.
为解决高分辨率遥感影像变化检测中存在底层特征缺乏语义信息、像元级的检测结果存在“椒盐”现象以及监督分类中样本标注自动化程度较低,本文提出一种基于超像元词包特征和主动学习的变化检测方法。首先采用熵率分割算法获取叠加影像的超像元对象;其次提取两期影像像元点对间的邻近相关影像特征（相关度、斜率和截距）和顾及邻域的纹理变化强度特征（均值、方差、同质性和相异性）,经线性组合作为像元点对的底层特征;然后基于像元点对底层特征利用BOW模型构建超像元词包特征,并采用一种改进标注策略的主动学习方法从无标记样本池中优选信息量较大的样本,且自动标注样本类别;最后训练分类器模型完成变化检测。通过选用2组不同地区的GF-2影像和Worldview-Ⅱ影像作为数据源进行实验,实验结果中2组数据集的F1分数分别为0.8714、0.8554,正确率分别为0.9148、0.9022,漏检率分别为0.1681、0.1868,误检率分别为0.0852、0.0978。结果表明,该法能有效识别变化区域、提高变化检测精度。此外,传统主动学习方法与改进标注策略的主动学习方法的学习曲线对比显示,改进的标注策略可在较低精度损失下,有效提高样本标注自动化程度。 相似文献
9.
建构主义强调学习是个体在原有经验的基础上通过自主建构或社会建构形成新经验的过程。自主性、互动性、反思性、建构性是建构主义理念下学习活动的特点。本文通过课例分析,提出了一些优化学习活动设计的建议。 相似文献
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