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随着高校教育信息化步伐的逐步推进,专题学习网站的建设成为广大教育工作者探究的新热点,本文基于分析专题学习网站特性上.结合网站开发的实用技术,探讨如何开发高质量的专题学习网站. 相似文献
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兽医行政管理学是西南大学网络与继续教育学院为动物医学专业网络教育学生开设的一门专业课程。但网络课程与传统教学及一般的多媒体教学在教学资源的数量、内容、使用环境、结构功能、教学作用、教学模式上大有不同。探索网络课程的构建、教学实践与教学模式,都具有重要的意义。截至目前, 相似文献
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采用改进YoloV4模型检测复杂环境下马铃薯 总被引:7,自引:6,他引:1
为解决马铃薯联合收获机在作业过程中分级清选的问题,并在收获作业过程中实时监测评估收获状态,该研究提出一种在光照亮度变化大、土壤与薯块遮挡、机器振动以及尘土干扰等情况下对马玲薯进行识别检测并快速准确获取马铃薯数量以及损伤情况的机器学习模型。在卷积神经残差网络中引入轻量级注意力机制,改进YoloV4检测网络,并将YoloV4结构中的CSP-Darknet53网络替换为MobilenetV3网络,完成特征提取。试验结果表明,基于卷积神经网络的深度学习方法相比于传统Open-CV识别提高了马铃薯识别精度,相比于其他传统机器学习模型,MobilenetV3-YoloV4识别速度更快,马铃薯识别的全类平均准确率达到91.4%,在嵌入式设备上的传输速度为23.01帧/s,模型鲁棒性强,能够在各种环境下完成对正常马铃薯和机械损伤马铃薯的目标检测,可为马铃薯联合收获机智能清选以及智能收获提供技术支撑。 相似文献
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基于卷积神经网络的小麦产量预估方法 总被引:1,自引:0,他引:1
小麦产量是评估农业生产力的重要指标之一,针对小麦产量人工预估困难,提出将卷积神经网络运用于小麦产量预估,为农业生产力的预估提供参考,指导农业生产管理决策。利用无人机分别在河南省新乡、漯河两地进行图片采集,并以之构建麦穗数据集,分为正样本(麦穗)和负样本(叶子和背景)。针对小麦常规的生理形态和生长环境,设计卷积神经网络识别模型,以图像金字塔构建多尺度滑动窗口,以非极大值抑制(NMS)去除重叠率较高的目标框,实现对单位面积内麦穗的计数,并利用随机采样的方式对大田麦穗进行单位面积图像采样,以采样图像中麦穗数量的平均值作为产量预估基准,进一步实现麦穗产量预估。随机抽取100幅不同小麦图片进行测试,与人工计数结果进行对比,准确率达到97.30%,漏检率为0.34%,误检率为2.36%,误差率为2.70%。试验结果表明,此方法能够克服环境中的多种噪声干扰,能够在不同光照条件下对麦穗进行计数和产量预估。 相似文献
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对中国知网收录的发表在核心期刊上200余篇论文进行分析,梳理2006年以来中国智慧学习环境研究现状,探讨其未来研究的发展趋势。研究发现,智慧学习环境受到专家学者和教育实践者的关注,早期从宏观视角开展了大量理论研究,目前聚焦环境设计、技术应用和教学应用的微观研究。但是,研究视野相对比较狭窄,关于效果评价、资源开发、情感交互、学习管理系统等方面的研究成果较少,很多理论观点,没有得到实践验证。据此,认为未来智慧学习环境的研究突出四个特点,注重多向创新性融合的理论体系研究,满足个性化差异环境功能研究,大数据挖掘和可视化分析的技术应用研究,以及学习模式和学习评价的教学应用研究。 相似文献
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兴趣是最好的老师,是求知的先导,是开发智力的金钥匙,是促使学生热爱学习最积极、最持久的强大动力。由于数学是一门比较枯燥的学科,大多数学生对其都不感兴趣。这就要求教师利用一切可行的教学手段,培养学生对数学的学习兴趣,从而唤起他们求知的欲望。 相似文献