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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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原始生殖细胞(Primordial germ cells,PGCs)是指能发育为精子或卵子的祖先细胞,1870年首先在鸡胚的生殖腺中发现.作为一种多能性细胞,PGCs具有很高的研究价值,已成 为国内外研究的热点.基于目前国内外对PGCs的研究情况,本文就禽类PGCs的起源 与迁移、分离、培养、特性鉴定以及应用等研究现状及进展作一综述. 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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为了解太阳能干燥过程中速生材内部水分状态及迁移规律,采用低场核磁共振及核磁共振成像检测桉、杨木干燥过程中水分分布、含量变化及迁移过程,借助扫描电镜在微观层面进行分析。结果表明:核磁共振信号强度与称重法所测含水率相关性系数高达0.99以上,因此低场核磁共振可准确测定木材中的水分含量;桉木和杨木饱水试样的核磁共振信号中均存在3种峰,桉木弛豫时间分别为1.32、32.75、403.70 ms,杨木为2.66、32.75、352.12 ms,对应着结合水及两种状态的自由水;随着干燥进行,不同状态水分的横向弛豫时间逐渐减小,木材对水分的束缚增加。当桉木含水率为27.28%,杨木含水率为35.71%左右时,水分散失转为以结合水为主。通过核磁共振成像中氢质子密度的不同可对水分含量进行区分,进而可观测干燥过程中木材内部水分移动状态。因此,通过低场核磁共振及核磁共振成像可研究速生材干燥过程中的内部水分状态及分布。 相似文献
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教学情境是指在课堂教学中,根据教学内容,为落实教学目标所设定的,使学习主体产生一定情感反应,能够使其主动积极学习的具有学习背景、景象和学习活动条件的学习环境。新课程强调学生在课堂中的学习应当是主动参与、交流合作、主动探究, 相似文献