基于深度学习的MOOC混合式教学设计与实践

针对MOOC和传统课堂教学中存在的问题,以促进深度学习为目标,分析深度学习的内涵,提出MOOC环境下的混合式教学模式,介绍操作系统课程的MOOC混合式教学实践并说明实践效果。     

促进大学生深度学习的混合式教学活动设计研究 ——以"大学计算机基础教程"为例

作者通过文献查阅和学习、问卷调查及访谈,了解到目前"大学计算机基础教程"教学现状中存在的问题,因此以"大学计算机基础教程"为例,设计出混合式教学活动的案例,并在教学活动过程中将复杂的问题加以分解,促进学生逐步形成对知识的深度理解,进而提升学生的创新思维和批判性思维能力,为信息化社会培养创新型人才.     

深度学习视域下翻转课堂混合式教学设计与实施

针对传统翻转课堂教学存在的问题,结合大学计算机基础课程教学现状,提出深度学习视域下的翻转课堂混合式教学模式,主要从宏观和微观两个角度对课程教学和课堂教学进行详细设计,并阐述大学计算机基础课程采用该教学模式的实践过程,最后说明教学实践结果的有效性与可行性。     

基于促进深度学习视角的高校混合式教学模式构建研究

在信息化背景下,高校混合式教学模式成为教育教学改革的主要趋势。文章在分析当前促进深度学习的混合式教学模式构建背景的基础上,通过对深度学习中的认知、人际、自我三个维度的能力进行细化,以目标、能力为导向,从课前、课中、课后三个阶段对混合式教学模式进行构建,以期为我国高校信息化教育改革提供一定参考。     

促进深度学习的高职混合式教学模式设计及应用研究

为推动信息技术与教学的融合创新,以信息技术赋能深度学习,依据深度学习路线和教学现状,提出从课前、课中和课后3个阶段,以及准备学习、初步认知与构建、迁移应用与创新、评价反思4个环节,构建促进深度学习的混合式教学模式,实践数据统计说明该模式对于促进学生深度学习、培养高阶思维能力具有积极作用。     

基于知识图谱的深度学习研究现状及趋势计量可视化分析

基于中国知网数据库2005—2019年收录的以"深度学习"为关键词的CSSCI来源类别的405篇相关文献,笔者通过计量可视化分析软件,分别从发文量、关键词、期刊、作者、机构5个维度定量分析了国内深度学习的研究现状和发展趋势,希望为后续研究打下基础。     

基于深度学习的海洋中尺度涡识别与可视化

中尺度涡是海洋中一种特殊的中尺度现象,对人类活动和海洋科学有着重要意义.海洋物理中对中尺度涡的检测通常依赖由专家预定义或调整的参数,无法保证准确度;或者对全部海洋数据逐点扫描判断,耗时较长.此外,中尺度涡的时空统计数据繁杂,整理和分析工作量巨大且无法较好展示相关信息.本文提出了一种基于深度学习目标检测的海洋中尺度涡检测算法,可达到较高的识别精确率和查全率,避免了阈值选取对中尺度涡检测的影响,大大提高了检测速度;并设计中尺度涡时空特征及海洋信息协同可视化系统,对中尺度涡进行交互式展示和分析,满足对涡旋的统计信息、特征分布和属性关联进行洞察、说明和相关性分析的需求.     

基于深度学习的混合式学习活动设计与应用实践

混合式课程的关键是混合式学习活动设计.该研究以深度学习理论为指导,以探究社区模型的认知存在、社会存在、教学存在为目标,从知识、能力、情感三维教学目标,将混合式课程分为课程初期、课程中期、课程后期三个阶段,将教学过程分为课前、课中、课后三个阶段设计了基于深度学习的3*3*3混合式学习活动.实践证明,该活动明显地促进了学生...     

基于深度学习的可视化仪表板生成技术研究

仪表板是支持制造企业开展数据可视化分析和经营决策的重要手段。为解决可视化仪表板设计与实现过程中用户对专业知识依赖性强及流程迭代繁杂的问题,提出了一种基于深度学习技术YOLOv5s算法的可视化仪表板自动识别与生成方法。首先,基于YOLOv5s算法对仪表板图像及手绘草图中包含的可视化图表组件进行检测,并针对在检测过程中出现的手绘草图中不规则线条对识别图表的干扰及误检等问题,引入CA注意力机制来增强模型对重要特征的关注及目标精确定位能力,从而提高模型的识别精度;其次,将图表检测模型部署在Web中,服务器根据模型检测结果调用封装好的可视化图表组件代码,生成多组件组合的初始仪表板;最后,基于此Web设计,开发了一款数据可视化仪表板构建平台,为用户提供可修改配置仪表板样式及数据的详细选项,以方便用户快速构建完整的仪表板。通过收集Tableau, Power BI等可视化工具产生的仪表板图像及企业应用过程中手绘仪表板草图形成数据集,基于该数据集进行实验验证,改进的模型识别精度比原YOLOv5s模型提升了2.1%,mAP为98.4%,并通过系统部署应用验证了图表识别方法及开发的平台可有效识别及生成相应...     

基于Faster R-CNN深度学习的变电站三维可视化方法

变电站视频三维可视化存在的识别准确率低、可移植性差的问题,对此提出一种基于Faster R-CNN深度学习的变电站三维可视化方法。对变电站摄像头采集的视频数据进行预处理,过滤与现场设备无关的数据,减少噪声数据对变电站现三维可视化带来的影响。采用SIFT算法在不同时空尺度上提取变电站设备特征,为变电站三维可视化提供数据基础。再次,通过Faster R-CNN深度学习算法,构建变电站三维可视化场景,并形成完整的变电站三维可视化场景。以某220 kV变电站为例,验证本算法三维可视化的自动生成性能和准确率,其结果验证了本方法的实用性和有效性。     

基于深度学习的布匹瑕疵数据可视化系统

在布匹瑕疵检测领域中,传统的瑕疵检测手段主要是采用人工检测的方式,其弊端很多,如检出率低等。为解决人工检测的各类问题,设计了基于深度学习的布匹瑕疵数据可视化系统,视觉算法部分采用改进后YOLOv5模型作为瑕疵检测模型对布匹的20种瑕疵进行检测,能够达到准确率95.7%,检测速度为33 ms,并且结合工业机械臂使用高清摄像头来进行图像以及视频的采集,在经过深度学习输出的相关数据经过后端并在前端平台上进行展示,从而实现自动化的检测及智能分析平台。     

基于深度学习的车牌图像识别数据可视化平台的设计与实现

随着汽车数量逐年上升,如何提高车辆管理水平成为难题,其中车牌识别成了智能交通领域中一项重要课题。设计了基于深度学习和图像识别技术开发车牌识别数据可视化系统,系统主要有图像识别、图像裁剪、记录查询和信息可视化等功能。先将上传的车辆图像进行识别从而得到车牌信息并将其输入系统,系统能有效地管理和查询所有输入的车牌数据,然后通过可视化界面直观展示系统中的车牌数据信息,经过测试,能有效识别车牌信息,提高车辆管理效率。     

国外近十年深度学习研究进展——基于CiteSpace知识图谱的可视化研究

随着教育信息化的发展,深度学习逐渐成为教育领域的热点话题。本文采用文献计量学分析和共现分析方法,运用Cite Space图谱分析软件和Excel软件对2009年至2018年间Web of science核心合集SSCI数据库中的深度学习相关文献进行分析处理,总结了深度学习领域的基本现状以及重要主题和进展,并对国内深度学习研究提出几点启示和建议,以期为深度学习的进一步研究提供有益的借鉴和参考。     

混合式学习在计算机应用基础教学的作用

在社会整体水平稳定提升、社会环境愈发完善的形势下,社会发展对中职教育提出了更高的要求.计算机作为中职教育顺应时代发展变化的重要课程内容,其教学优化工作尤为关键.本文以混合式教学为切入点,探究其在《计算机应用基础》课程教学中的应用途径,为相关教师优化教学模式、提升课程教学质量,提供一定参考依据.     

混合式学习在计算机应用基础教学的作用探讨

计算机应用基础教学改革的提出,就如何提升学生计算机应用能力、教学资源与教学水平等问题,是学校及教师应重点考虑的问题。对此,本文结合混合式学习理念,结合计算机应用基础教学特点与目标,立足于“立人为本”的学生观,对《计算机应用基础》课程提出一些建议。     

促进学习者深度学习的在线教学策略

深度学习是近年来教育所关注的一个热点话题,已在课堂教学中实践并取得了一定成效.作者提出,在深度学习的指向下,在线教学目标设计要体现深度学习的目标促使学习者获得高认知和高思维,且在线教学过程要体现学习者的主动性,激发学习者投入高动机和高参与,在线教学活动要设计协作探究式活动帮助学习者促进高情感和高迁移.     

面向目标用户的深度学习模型可视化综述

深度学习模型在某些场景的实际应用中要求其具备一定的可解释性, 而视觉是人类认识周围世界的基本工具, 可视化技术能够将模型训练过程从不可见的黑盒状态转换为可交互分析的视觉过程, 从而有效提高模型的可信性和可解释度. 目前, 国内外相关领域缺少有关深度学习模型可视化工具的综述, 也缺乏对不同用户实际需求的研究和使用体验的评估. 因此, 本文通过调研近年来学术界模型可解释性和可视化相关文献, 总结可视化工具在不同领域的应用现状, 提出面向目标用户的可视化工具分类方法及依据, 对每一类工具从可视化内容、计算成本等方面进行介绍和对比, 以便不同用户选取与部署合适的工具. 最后在此基础上讨论可视化领域存在的问题并加以展望.