面部运动单元检测研究综述

面部运动单元检测旨在让计算机从给定的人脸图像或视频中自动检测需要关注的运动单元目标。经过二十多年的研究，尤其是近年来越来越多的面部运动单元数据库的建立和深度学习的兴起，面部运动单元检测技术发展迅速。首先，阐述了面部运动单元的基本概念，介绍了已有的常用面部运动单元检测数据库，概括了包括预处理、特征提取、分类器学习等步骤在内的传统检测方法；然后针对区域学习、面部运动单元关联学习、弱监督学习等几个关键研究方向进行了系统性的回顾梳理与分析；最后讨论了目前面部运动单元检测研究存在的不足以及未来潜在的发展方向。     

信息化教学设计的误区和应对策略

本文归纳了目前教师在信息化教学设计中所存在的误区,在对其进行原因剖析的基础上,为一线教师提出了避免误区的应对策略,以期为教师信息化教学设计和教学实施提供借鉴。     

基于学习分析技术理念的计算机网络教学平台设计与实现

针对目前计算机网络教学存在的问题,提出根据学习分析技术理念设计一套计算机网络教学平台,阐述通过实时采集分析学生学习过程中产生的各种数据,较好地解决实时掌控学生学习情况的问题,提高教学水平。     

改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。     

大数据背景下教师推进学生主体个性化学习研究

大数据时代,随着社会的快速发展,教育领域强调个性化教育,教师应积极面向全体学生,发现学生的独特性,承认个性差异,鼓励个性发展,因材施教,最大程度展现所有学生的个性和潜力。基于此,通过分析高职院校学生主体的个性化差异,探索研究大数据背景下教师推进学生主体个性化学习的策略,为后续教育改革和促进学生个性化学习提供参考。