简介:摘要:在温暖、宽容、自由的成长环境中,小学生会更快地形成良好的学习习惯和思考方式,对于社会认知的塑造也有重要意义。在塑造温暖、宽容、自由的环境时,老师具有主导性的力量。在严格管理之外,教师应该尊重学生的特点,在日常教学中尽力做到平等、有效地沟通,从而拉进学生与老师的心灵距离。这是小学教育的基础目标,也是最重要的目标。
简介:摘要:研究工作的主要内容包括:1)通过自适应融合各层特征图,解决了特征融合中图像空间信息冲突和特征金字塔中的不一致性问题;2)使用高效倒置瓶颈块降低模型复杂性,同时提升模型的有效性,解决EfficientDet模型的骨干特征提取网络参数效率低的问题,减少网络运行时间;3)使用多尺度块提升有效感受野,对病灶区域特征进一步关注,解决部分体积偏小的肝脏肿瘤病灶难以检测问题;4)使用先验框聚类和数据增强方法,从模型和数据两方面加强模型对肝脏肿瘤数据集的检测能力和泛化能力,解决肝脏肿瘤的形状大小不一及位置各异的问题。本文主要分析多尺度自适应融合的肝脏肿瘤检测。
简介:摘要:本论文旨在研究并解决电力系统管理中间隔图维护效率低下的问题。电力系统作为现代社会的关键基础设施,对于保障国家经济和人民生活具有重要作用。然而,电力系统的复杂性和规模逐渐增大,传统的间隔图维护方法已经无法满足实时监控和快速决策的需求。本文首先介绍了电力网络管理中间隔图的重要性,强调了高效维护和监视间隔图的挑战和重要性。接着,分析了OCS间隔图维护效率低下的具体问题,并解释了该问题对电力网运营和整体效率的影响。为解决这一问题,本文提出了针对性的解决方案,包括设计新的间隔图模板和编写一键关联程序。每种解决方案的优缺点也在文中进行了详细讨论。最后,通过实际验证,本文展示了拟议解决方案如何有效地提升了间隔图维护效率,为电力系统管理提供了有益的参考。
简介:摘要目的研究和搭建人工智能深度学习网络,在两个公开的大脑MRI图像数据集上实现高准确率的MRI脑肿瘤的四分类。材料与方法提出一种多尺度残差网络的MRI脑肿瘤分类模型,实现脑肿瘤的四分类任务。模型包括多尺度输入、改进残差、下采样和双通道池化共四个模块。将Kaggle中正常人和Figshare中肿瘤患者的脑部MRI图像进行数据集组合,对提出的模型进行训练和性能评估,优化网络超参数,提高分类准确率。结果在352张MRI图像上测试模型,仅使用多尺度输入模块时,得到平均分类准确率为96.59%。添加下采样模块后,准确率达到98.58%。对比最大池化、均值池化和双通道池化,准确率分别为96.02%、97.16%、98.58%。多尺度残差网络对脑肿瘤具有很好的分类效果,对胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和正常无肿瘤图像的分类准确率分别为99.14%、99.14%、99.42%和99.42%。结论MRI是一种典型的检查脑肿瘤的医学成像方法,但放射科专家手工对脑肿瘤进行准确分类极具主观性和不确定性。提出的多尺度残差网络能为脑肿瘤自动分类提供有效的方法,且该网络提高了MRI脑肿瘤分类的准确率,很好地解决了梯度消失问题,提升了模型的泛化能力。