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小学英语老师常常会给家长留一些作业,让家长给孩子出英汉连线题、选择题等,并对测验结果进行评判。这下可把家长忙坏了,不光是出题,还得判题。能不能让电脑来自动完成这项任务呢?当然可以!安装Snap!by Lectora插件到PPT中,利用它就能轻松实现上述任务,让孩子在轻松快乐的环境中高效学习英语。  相似文献   
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《Planning》2015,(3)
英语新课程标准要求初中英语课堂教学应注重语言与生活的密切联系,注重语言的生活化与口语化的相互联系,以达到学以致用的目的,增强学生的实践能力。作为英语教师,我们要更新教育理念,不断改进英语课堂教学,调动学生参与课堂活动的积极性,提高课堂效率。  相似文献   
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微学习是基于学生注意力集中时间段的特点提出的,微课程是对微学习的一种发展,是强化学生体验的一种更细化的方法。文章以满足学生身心发展需求出发,积极构建一种基于微课程的信息类学科移动微学习平台,进一步促进微学习的目标要求。  相似文献   
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最近,不少中小学生给《钉钉》打了“一星差评”,这是因为《钉钉》为学生们提供了一个在线学习渠道。而对于“一星差评”,《钉钉》也识趣地“求饶”。但摒除偏见,《钉钉》究竟能值几星?一份完整的线上协同方案,一场全社会的云办公实验作为阿里巴巴旗下的优质产品,《钉钉》本身是一款专为企业打造的工作沟通、协同、智能移动办公平台,它为企业提供了安全高效的即时通讯解决方案,并且为企业量身定制免费OA办公系统,大幅提高了工作效率.  相似文献   
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铁路在交通运输行业有着举足轻重的地位,一旦列车发生故障将会导致严重的生命财产损失。由于列车发生故障的概率相对较低,因此难以捕获列车的故障样本。针对上述问题,提出了一种无监督学习的列车故障识别方法,通过检测列车音频信号来识别列车故障。该方法基于深度信念网络(DBN),利用小波包分解提取检测信号的特征向量并将其作为DBN的输入,待网络充分训练后,由训练好的DBN识别当前列车的运行状况。现场监测实验结果表明,该方法能够在无监督的条件下有效识别列车故障,保障了列车的运行安全。  相似文献   
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曾招鑫  刘俊 《计算机应用》2020,40(5):1453-1459
利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。  相似文献   
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《Planning》2015,(13)
在小班化教学的条件下,把拼音卡片这种传统的教学方式带入课堂,并与家庭作业相结合,通过卡片制作,卡片认读及结合各种卡片游戏,能提高学生的学习积极性,让拼音学习变得更有效。  相似文献   
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●教学内容分析浙江省小学信息技术教材六年级上册第一单元“数据与大数据”是关于数据的综合性学习。根据教材的知识序列,结合时代发展和实际生活,笔者设计了这节单元起始课,以共享单车的调查研究为主线,引导学生体验数据处理的一般过程(数据的获取与整理、分析、应用),从中让学生体验计算机处理数据的高效与便捷,初步感知数据的重要性,为后续学习奠定基础。  相似文献   
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