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为了研究基于云班课平台的线上线下混合式教学模式,进行了《动物生物化学》线上线下混合教学实践,对获得的云班课数据和教学效果进行了分析,结果表明:64.71 %的学生云班课资源学习低于 60 %;云班课测试分数 46.16 %学生在 60 分以下,作业/小组任务分数 33.33 %学生测试成绩在 60 分以下,教师需进一步... 相似文献
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针对烹饪成教生"烹饪器械及设备"课程考试通过率不高的情况,运用蓝墨云班课进行混合式教学.数据分析的结果表明:学生的考试成绩有了显著提高,在学习习惯和学习态度方面也有了很大的改善,有必要继续在此方面努力,从而改善学生的学习效果. 相似文献
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为准确预测水锤信号变化规律,实现对水锤冲击强度和能量等特性的提前预判,针对水锤冲击信号提出了一种基于经验模式分解(empirical mode decomposition, EMD)和循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的模型预测方法.首先,通过EMD获取具有不同频率的IMF分量,根据水锤信号的频域特性剔除高频噪声分量并重构信号以实现滤波,滤波后信号能量损失不足0.1%;进而,建立了基于RNN模型的时间序列预测模型,搭建试验平台获取水锤冲击信号,完成了RNN模型的训练和参数调节;随后,对不同流速下水锤冲击信号进行序列预测,在测试集与训练集流速不同条件下,得到了准确的预测结果,表现出一定泛化能力.对比分析预测水锤信号与实际信号,得到R2系数大于0.990 0,幅值和能量损失不足1%,验证了所提出方法的正确性,主要结论和建模方法可为各类输水系统的风险评估、管路监测和健康管理提供理论指导和技术手段. 相似文献
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48.
基于迁移学习和双线性CNN的细粒度菌菇表型识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为了对细粒度菌菇进行表型识别,在双线性卷积神经网络细粒度图像识别框架基础上,提出了一种基于迁移学习和双线性Inception-ResNet-v2网络的菌菇识别方法。利用Inception-ResNet-v2网络的特征提取能力,结合双线性汇合操作,提取菌菇图像数据的细粒度特征,采用迁移学习将ImageNet数据集上预训练的模型参数迁移到细粒度菌类表型数据集上。试验表明,在开源数据集和个人数据集上,识别精度分别达到87.15%和93.94%。开发了基于Flask框架的在线菌类表型识别系统,实现了细粒度菌菇表型的在线识别与分析。 相似文献
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数字信号处理课程理论性强、概念抽象、公式烦琐,学生掌握起来较困难,易产生厌学情绪.针对此特点,总结课程讲授经验教训,研究优化课程教学内容,将知识点模块化,引入语音信号处理实例,加强师生互动,提高学生的学习兴趣.经过尝试,学生学习效果较好. 相似文献
50.
深度学习在林业中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
林业数据信息的智能处理与深度挖掘分析是智慧林业精准决策与统筹管理的基础。文中主要从树木识别与分类、森林火灾识别与预测、树木病虫害监测和木材检测等4个方面总结深度学习在林业中的应用;从林业数据集、数据标记、特征学习涵盖范围、图像遮挡等方面分析了深度学习在林业领域应用上的缺点与局限性,以充分认识深度学习在林业应用方面亟待解决的问题与突破的方向;从林业领域应用场景、算法改进、数据集共享与研究成果应用的角度,展望深度学习在林业领域应用上亟待加强研究的方面,以提升深度学习解决林业应用问题的广度与深度,促进智能林业的发展。 相似文献