基于机器视觉的英语语法自动纠错系统设计

以文本识别为基础,进行英语语法自动纠错时,往往依靠人眼识别方式,使得自动纠错系统的F_0.5值较低。因此,提出基于机器视觉的英语语法自动纠错系统设计。硬件方面,针对CCD相机和存储器进行设计。软件方法,针对包含英语文本内容的图像,运用机器视觉技术设计一种自动化文本识别算法,准确提取待处理的文本信息。依托于英语翻译原理提取语法特征,并以此为基础创建语法错误检测方法。选取seq2seq模型作为基本框架,结合Soft Attention机制,构建英语语法自动纠错模型。再引入反馈过滤机制,对自动纠错结果进行检验。系统测试结果表明：所提出的纠错系统F_0.5值保持在0.5以上,且对于长句子的语法纠错效果强于短句子,满足了英语语法自动纠错需求。     

激光扫描共聚焦显微技术在农业科研领域中的应用

激光扫描共聚焦显微技术(Laser Scanning Confocal Microscope,LSCM)是当今世界上最先进的分子细胞生物学分析技术。LSCM能够进行三维重建、静态结构分析、活体细胞或组织功能的实时动态检测等,且能够获得较普通显微镜更高的空间分辨率。LSCM作为一项全新的实验手段和强有力的研究技术,近年来已在诸多领域显示出其强大的优势和生命力,将细胞水平研究的深度和广度大幅拓展。本文首次阐述了LSCM在农业科研领域中的应用,介绍其在作物育种、生长发育调控、植物保护、生物制药、食品加工和畜牧兽医等方面的应用。     

结合Bert与Bi-LSTM的英文文本分类模型

作为自然语言处理技术中的底层任务之一,文本分类任务对于上游任务有非常重要的辅助价值。而随着最近几年深度学习广泛应用于NLP中的上下游任务的趋势,深度学习在下游任务文本分类中性能不错。但是目前的基于深层学习网络的模型在捕捉文本序列的长距离型上下文语义信息进行建模方面仍有不足,同时也没有引入语言信息来辅助分类器进行分类。针对这些问题,提出了一种新颖的结合Bert与Bi-LSTM的英文文本分类模。该模型不仅能够通过Bert预训练语言模型引入语言信息提升分类的准确性,还能基于Bi-LSTM网络去捕捉双向的上下文语义依赖信息对文本进行显示建模。具体而言,该模型主要有输入层、Bert预训练语言模型层、Bi-LSTM层以及分类器层搭建而成。实验结果表明,与现有的分类模型相比较,所提出的Bert-Bi-LSTM模型在MR数据集、SST-2数据集以及CoLA数据集测试中达到了最高的分类准确率,分别为86.2%、91.5%与83.2%,大大提升了英文文本分类模型的性能。     

中职数学混合式教学案例

立体几何是研究空间形式的主要章节,是数学学习的重点,它需要学生具备一定的空间想象能力和逻辑推理能力。但中职学生数学基础薄弱,缺乏数学学习兴趣,大部分学生没有课前预习、课后复习的学习习惯,接触立体几何后,思维就陷在了几何图形纷繁芜杂的线面关系里,针对这种情况,教学团队创新教学模式,借助学习通平台等信息技术手段推行混合式教学模式,极大地丰富了教学资源和教学活动,提高了学生的学习兴趣,取得了良好的学习效果。