培养小学生自主作文途径探究

正众所周知,作文教学是一项综合、系统工程。有人认为,要想大面积提高小学作文教学质量,必须从作文教学的各个方面,各个环节入手,进行综合治理,优化作文教学。这种观点不无道理。可依我拙见,它还没有说到点子上。要想真正提高小学生的作文水平,首先必须激发小学生的作文兴趣,使小学生对作文产生一种内驱力,变老师要我作文为我要作文。培养写作兴趣,让小学生自主作文,要讲究方法。本文从"下水"示范、讲究策略、重视修改、创造成功四方面加以探讨。     

对小学生作文个性化培养的研究

正语文课程标准中倡导学生的作文个性化,让学生在作文中流露自己的心声,表达自己的个性化思想。但长期以来,我一直被一个问题所困扰:我们每次上完一单元课文,就开始让学生写作文,写作文前还按照教材的要求进行专门的指导,再让学生作文。所下的工夫不可谓不深,可是纵观学生作文,千人一面,内容千篇一律,空洞无物;语言众口一词,老套陈旧,     

移动环境下大学生深度学习模式研究

文章首先阐明了深度学习的基本含义。在此基础之上提出了深度学习的五个学习模式,为进一步深入开展深度学习研究提供了宝贵的经验。     

KENAOTE：一种知识增强的方面和意见对提取多任务学习模型

方面和意见对提取旨在根据给定句子提取方面和意见项并匹配关系,然而相关研究通常独立提取方面和意见项,而不识别关系。为了识别方面和意见项关系,提出一种知识增强的方面和意见对提取多任务学习模型。首先使用预训练语言模型为文本生成具有语义信息的词向量,为了实现知识增强的效果,使用遮蔽注意力的方式将知识图谱的语义信息融入词向量中,然后使用基于距离注意力和条件随机场的序列标注方法提取方面和意见项,最后再将提取的方面和意见项两两匹配预测对应关系。为了加强方面和意见项提取模块和匹配模块的联系,采用共享编码层的方式实现联合训练。在训练流程中,匹配模块采用真实标签作为输入,在测试过程中采用提取模块的结果作为输入。为了证明模型的有效性,使用三个通用领域数据集进行对比实验,该模型在方面和意见项匹配任务中F1值分别达到66.99%、75.17%和67.30%,并优于其他比较模型。     

一种新的基于隐喻地图的RPA路径规划算法

智能化地制定机器人流程自动化(robotic process automation, RPA)执行路径有利于企业节约相关人力成本以及提高RPA的推广,提出基于改进深度双Q网络(double deep Q-learning algorithms, DDQN)算法进行RPA路径规划。首先针对存在RPA的作业环境即Web页面,不满足深度增强算法的探索条件的问题,借助隐喻地图的思想,通过构建虚拟环境来满足路径规划实验要求。同时为了提高DDQN算法探索效率,提出利用样本之间的位置信息的杰卡德系数,将其作为样本优先度结合基于排名的优先级(rank-based prioritization)构建新的采样方式。通过随机采用任务样本在虚拟环境上进行验证,证明其符合实验要求。进一步比较改进DDQN、深度Q网络(deep Q network, DQN)、DDQN、PPO以及SAC-Discrete算法的实验结果,结果显示改进算法的迭代次数更少、收敛速度更快以及回报值更高,验证了改进DDQN的有效性和可行性。     

基于通道注意力机制和U-net的医学图像分割方法

随着人工智能和医学大数据的发展,基于深度学习的医学图像分割技术因具有重要的应用价值和前景,已经成为目前的研究热点.为了增强特征图的语义信息,在U-net网络的基础上引入通道注意力机制,对U-net生成的特征逐通道进行压缩,将压缩后的特征逐通道计算权重,然后将该权重与原始特征相乘得出最终的特征.通过在两个不同器官的医学图像数据集上进行实验,Dice系数相较于原始U-net网络分别提高了2.7％和1.8％,验证了该方法的可行性和有效性.     

Re-GAN：残差生成式对抗网络算法

目的 生成式对抗网络（generative adversarial network,GAN）是一种无监督生成模型,通过生成模型和判别模型的博弈学习生成图像。GAN的生成模型是逐级直接生成图像,下级网络无法得知上级网络学习的特征,以至于生成的图像多样性不够丰富。另外,随着网络层数的增加,参数变多,反向传播变得困难,出现训练不稳定和梯度消失等问题。针对上述问题,基于残差网络（residual network,ResNet）和组标准化（group normalization,GN）,提出了一种残差生成式对抗网络（residual generative adversarial networks,Re-GAN）。方法 Re-GAN在生成模型中构建深度残差网络模块,通过跳连接的方式融合上级网络学习的特征,增强生成图像的多样性和质量,改善反向传播过程,增强生成式对抗网络的训练稳定性,缓解梯度消失。随后采用组标准化（GN）来适应不同批次的学习,使训练过程更加稳定。结果 在Cifar10、CelebA和LSUN数据集上对算法的性能进行测试。Re-GAN的IS （inception score）均值在批次为64时,比DCGAN （deep convolutional GAN）和WGAN （Wasserstein-GAN）分别提高了5%和30%,在批次为4时,比DCGAN和WGAN分别提高了0.2%和13%,表明无论批次大小,Re-GAN生成图像具有很好的多样性。Re-GAN的FID （Fréchet inception distance）在批次为64时比DCGAN和WGAN分别降低了18%和11%,在批次为4时比DCGAN和WGAN分别降低了4%和10%,表明Re-GAN生成图像的质量更好。同时,Re-GAN缓解了训练过程中出现的训练不稳定和梯度消失等问题。结论 实验结果表明,在图像生成方面,Re-GAN的生成图像质量高、多样性强;在网络训练方面,Re-GAN在不同批次下的训练具有更好的兼容性,使训练过程更加稳定,梯度消失得到缓解。     

引入BL-Seq2seq模型进行负荷预测

短期负荷预测在电力系统运行和调度中起着重要作用,为了更好地提取数据中蕴含的有效信息,提升短期负荷预测精度,本文引入Seq2seq算法的注意力机制提出了多层Bi-LSTM的Seq2seq深度学习模型(BL-Seq2seq)实现短期用电负荷预测.其中Seq2seq的编码端由多层Bi-LSTM组成,将输入数据进行编码,并在网络末端输出编码后的最终状态;Seq2seq解码端为单层LSTM,它将编码端的最终状态作为初始输入状态,同时每一步的输出值作为下一步的输入值.利用用电负荷实测数据,基于Keras平台进行仿真,仿真结果表明,与多个经典的深度学习的短期用电负荷预测模型相比,所提BL-Seq2seq模型的预测误差明显降低,大大提升了短期用电负荷预测精度.     

基于FPGA的深度卷积神经网络优化压缩算法研究

针对现有海量数字图像信息落后,提出了新型的压缩算法,设计出基于FPGA的视频图像采集系统.应用深度卷积神经网络优化视频图像编码算法和聚类算法实现数据特征提取,将图像与距离信息作为深度卷积神经网络的输入与输出,并利用其特征提取能力学习图像特征的距离信息,提取深度卷积神经网络中的全连接层作为编码,通过迭代调整确定图像编码,完成图像压缩.应用测试结果显示,该算法具有较高效率优势,且图像压缩解码后质量较好.