小学低年级识字教学策略研究——以部编版教材为例

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低年级学生由于刚刚进入语文学习的大门,其识字能力还未形成,识字教学因此成为小学生语文学习的基础,这要求教师采用科学的识字方法开展教学。课堂是教师开展教学活动的主阵地,教师要积极探究形式多样的识字方法,以便帮助学生理解字形,掌握汉字,增加学生的识字量。
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目的:探索使用3D U-Net模型在CT图像上自动分割肾上腺并完成自动测量的可行性,并尝试使用模型输出值初探多期增强CT检查中正常肾上腺的强化特点及肾上腺体积随年龄段的体积变化规律。方法:第一步,训练肾上腺自动分割模型。回顾性收集2016年1月1日-2019年3月14日本中心腹盆部CT检查且结果未见异常的图像,共纳入520个薄层序列(434个检查)作为模型训练数据集。分别标注双侧肾上腺后随机分为训
随着汽车的普及,车辆计数的问题也逐渐出现,效率低下的传统车流检测方法已经无法达到精准计数的目的。本项目组针对这个问题提出新的方法,将YOLOv4目标检测算法与DeepSort目标跟踪算法相结合,进而改进实时车辆检测算法,并且达到精准识别和计数的目的。首先采用VOC格式的车辆数据集训练YOLOv4目标算法模型;得到初步目标检测模型后,再通过K-means聚类改进算法对图像进行特征提取;然后由Deep
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为解决传统音乐情感分类特征单一,导致训练效果差的问题,提出了一种多模态注意力融合网络模型,首先将执行情感分类使用的歌词和音频分离,将上下文特征提取方法与分类器相结合,从而提高特征提取效率;其次通过注意机制融合多模态特征,从而加快模型训练效率及情感分类准确率;接着提出了一种自适应孤立森林噪声方法增强模型对不均衡样本的适应性,并在一定程度上缓解模型过拟合问题.最后,将模型与LSTM、GRU、BI-LS
基于舆情事件的关键词抽取算法作为舆情监测的基础技术之一,其目的是在不同的舆情事件中抽取出人们关注的核心词汇,从而快速了解新闻内容。随着深度学习的发展,传统的无监督关键词抽取技术和有监督算法中的分类模型已经逐渐被基于深度学习的序列标注模型所替代。梳理无监督关键词抽取的限制性、分类模型在关键词抽取中的优势与不足、以及现有的深度学习对关键词抽取技术发展的帮助,重点分析整体关键词抽取技术的发展中卷积神经网
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