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基于虚拟现实技术的深度学习场域模型构建研究 被引量:72
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作者 何聚厚 梁瑞娜 +2 位作者 韩广欣 肖鑫 梁玉帅 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2019年第1期59-66,共8页
虚拟现实技术以独特的全沉浸式和交互性特点,为创建教学情境提供了有力的支持,极大地改变了学生学习方式。目前虚拟现实技术日渐成熟,虚拟现实技术的教育应用研究成为教育工作者关注的热点。文章通过分析虚拟现实技术支持的学习特征,认... 虚拟现实技术以独特的全沉浸式和交互性特点,为创建教学情境提供了有力的支持,极大地改变了学生学习方式。目前虚拟现实技术日渐成熟,虚拟现实技术的教育应用研究成为教育工作者关注的热点。文章通过分析虚拟现实技术支持的学习特征,认为虚拟现实技术在深度学习场域构建上的优势主要体现在情境构造、体验设计、行为引导、学习迁移等方面。文章采用设计与开发研究方法,构建了一个基于虚拟现实技术的深度学习场域模型,该模型是由一个基石(以情境、交互、体验、反思为核心的学习空间塔)、一个内核(学生投入)、三个支持点(教师、技术人员、需求转化工具)组成的开放场,模型内各组成要素之间协调互助,实现深度学习。文章基于此模型,以"人体骨骼"虚拟现实学习系统为例展开研究,提出了深度学习场域模型的构建方法与策略,以期对虚拟现实的教育应用研究者有一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 虚拟现实技术 深度学习 体验学习循环 学习场域
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从“程序重置”到“深度学习”——翻转课堂教学实践的深化路径 被引量:58
2
作者 朱文辉 李世霆 《教育学报》 CSSCI 北大核心 2019年第2期41-47,共7页
作为教学形式的一种逆序化创新,翻转课堂必然在程序和内核上均含有对传统教学的"翻转"之意。但停留于"程序重置"的我国翻转课堂的教学实践却陷入到课前自学从教师直接灌输到教师通过"微视频"灌输、课中... 作为教学形式的一种逆序化创新,翻转课堂必然在程序和内核上均含有对传统教学的"翻转"之意。但停留于"程序重置"的我国翻转课堂的教学实践却陷入到课前自学从教师直接灌输到教师通过"微视频"灌输、课中合作探究有形无实、课后作业"传统"未变等浅层变革的误区之中。从结构主义的视角来看,程序重置只是翻转课堂的表层属性,深度学习才是翻转课堂的本质属性。走出翻转课堂停留于程序重置的误区,彰显翻转课堂促进学生深度学习的本质属性,需要在课前自学阶段将微视频制作的理论基础从泰勒的目标模式转换为杜威的问题中心模式;在课中活动阶段,以合作探究的方式来达至相对客观之真理;在课后巩固阶段,以新颖的作业形式来发展学生的高阶能力。 展开更多
关键词 翻转课堂 程序重置 结构主义 深度学习
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翻转课堂模式下的深度学习影响因素研究 被引量:50
3
作者 李志河 刘丹 +2 位作者 李宁 李粉琴 杨玉霞 《现代教育技术》 CSSCI 北大核心 2018年第12期55-61,共7页
文章在分析深度学习的含义、深度学习与翻转课堂关系的基础上,基于"Photoshop平面设计"课程进行翻转课堂教学实践,并结合深度学习现状和深度学习影响的主要因素,以S大学2016级三个计算机相关专业本科生为研究对象,采用描述性... 文章在分析深度学习的含义、深度学习与翻转课堂关系的基础上,基于"Photoshop平面设计"课程进行翻转课堂教学实践,并结合深度学习现状和深度学习影响的主要因素,以S大学2016级三个计算机相关专业本科生为研究对象,采用描述性分析、线性回归分析方式等量化研究方法进行了详细的分析。研究结果表明:翻转课堂教学模式下影响深度学习的主要因素是沟通交流、知识加工水平以及反思评价水平。 展开更多
关键词 深度学习 翻转课堂 影响因素 知识加工 策略
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TensorFlow平台下的视频目标跟踪深度学习模型设计 被引量:38
4
作者 刘帆 刘鹏远 +1 位作者 李兵 徐彬彬 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2017年第9期277-285,共9页
训练模型复杂且训练集庞大导致深度学习的发展受到严重阻碍。使用Google最新开源的TensorFlow软件平台搭建了用于视频目标跟踪的深度学习模型。介绍了深度学习的原理和TensorFlow的平台特性,提出了使用TensorFlow软件平台设计的深度学... 训练模型复杂且训练集庞大导致深度学习的发展受到严重阻碍。使用Google最新开源的TensorFlow软件平台搭建了用于视频目标跟踪的深度学习模型。介绍了深度学习的原理和TensorFlow的平台特性,提出了使用TensorFlow软件平台设计的深度学习模型框架结构,并使用VOT2015标准数据集中的数据设计了相应的实验。经实验验证,该模型具有较高的计算效率和识别精度,并可便捷地调整网络结构,快速找到最优化模型,很好地完成视频目标识别跟踪任务。 展开更多
关键词 机器视觉 TensorFlow 深度学习 计算机视觉 目标跟踪
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电力深度视觉:基本概念、关键技术与应用场景 被引量:20
5
作者 王波 马富齐 +3 位作者 董旭柱 王朋 马恒瑞 王红霞 《广东电力》 2019年第9期3-10,共8页
采用深度学习方法对电力系统中采集到的视觉影像进行分析和处理,可实现快速、准确地识别出电力设备中存在的故障缺陷,为此探究了电力深度视觉的基本概念、关键技术和主要应用场景。首先阐述了电力深度视觉产生的技术和时代背景;然后探... 采用深度学习方法对电力系统中采集到的视觉影像进行分析和处理,可实现快速、准确地识别出电力设备中存在的故障缺陷,为此探究了电力深度视觉的基本概念、关键技术和主要应用场景。首先阐述了电力深度视觉产生的技术和时代背景;然后探讨电力深度视觉的基本概念、内涵的应用领域;介绍了电力深度视觉的关键技术,包括目标检测、语义分割、目标跟踪、边缘计算等;最后在泛在感知和数字电网的需求下,举例说明电力深度视觉的典型应用场景,并对其发展和应用进行展望。 展开更多
关键词 电力深度视觉 电力设备 深度学习 智能巡视 智能识别
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基于PCA-LSTM模型的多元时间序列分类算法研究 被引量:20
6
作者 张可 崔乐 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第15期44-49,共6页
多元时间序列数据广泛存在于金融市场、动作识别等众多领域,但由于其存在指标多、时序长等特点,现有分类算法难以兼顾两个维度的特征提取。文章提出将PCA和LSTM综合应用于多元时间序列分类问题中序列,采分用类P算CA法提。取并指通标过... 多元时间序列数据广泛存在于金融市场、动作识别等众多领域,但由于其存在指标多、时序长等特点,现有分类算法难以兼顾两个维度的特征提取。文章提出将PCA和LSTM综合应用于多元时间序列分类问题中序列,采分用类P算CA法提。取并指通标过维与度k N特N征、SV,利M用等L分ST类M算遗法忘在门多学个习数时据间集维上度的特实征验,对从比而,建验立证基了于该P方C法A-不LS仅TM降的低多了元计时算间复杂度,且在多个数据集上均取得了精度较高的实验结果。 展开更多
关键词 多元时间序列 长短时记忆 PCA 神经网络 深度学习
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“微生物学实验”混合式教学实践与评价 被引量:20
7
作者 张霞 张雁 +1 位作者 陈峰 夏娟 《微生物学通报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1615-1620,共6页
生命科学的本科教学中,实验教学是举足轻重的一个部分。本文以"微生物学实验"课程为研究对象,利用互动网站进行线上线下混合式教学,评价学生的学习效果和规律,探索生命科学实验类课程采用混合式教学的效果,并探讨推广可能性... 生命科学的本科教学中,实验教学是举足轻重的一个部分。本文以"微生物学实验"课程为研究对象,利用互动网站进行线上线下混合式教学,评价学生的学习效果和规律,探索生命科学实验类课程采用混合式教学的效果,并探讨推广可能性。在连续三年的教学实践中,统计分析各维度数据,发现在混合式教学模式下,绝大部分学生都具有主动自学的能力。同时,实验课程中的深度和广度都有所提升。学习规律的监控和综合评价显示,深度学习的学生在各种评价指标中都显著表现优秀。因此,在混合式教学模式下,如何引导学生进行真实有效的深度学习是教师在新教学模式下的重任。 展开更多
关键词 微生物学实验教学 混合式教学 深度学习
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基于深度学习的专利分类方法 被引量:17
8
作者 马建红 王瑞杨 +1 位作者 姚爽 刘双耀 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期209-214,共6页
现有的效应概念图匹配方法多数存在匹配容错性差的问题。为此,从大数据的角度提出一种新的挖掘专利与效应对应关系的方法。利用长短期记忆网络(LSTM)与基于attention的双向LSTM相结合形成模型训练专利语料,通过Softmax分类模型进行分类... 现有的效应概念图匹配方法多数存在匹配容错性差的问题。为此,从大数据的角度提出一种新的挖掘专利与效应对应关系的方法。利用长短期记忆网络(LSTM)与基于attention的双向LSTM相结合形成模型训练专利语料,通过Softmax分类模型进行分类,得到专利所属的效应。实验结果表明,该方法利用Bi-LSTM-ATT模型进行训练对判定专利所属效应具有一定的可用性,准确率可以达到70%以上。 展开更多
关键词 深度学习 attention机制 Bi-LSTM-ATT模型 专利分类 产品创新
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军事指挥信息系统中的机器智能:现状与趋势 被引量:15
9
作者 胡晓峰 《学术前沿》 CSSCI 2016年第15期22-34,共13页
我军指挥信息系统建设取得突出成就,但也面临极大挑战,其中最大的挑战来自于智能化。如何理解智能化在未来战争中的地位和作用,推进智能化关键技术研究突破,是我国指挥信息系统建设必须面对的问题。本文以美军"深绿"计划发展... 我军指挥信息系统建设取得突出成就,但也面临极大挑战,其中最大的挑战来自于智能化。如何理解智能化在未来战争中的地位和作用,推进智能化关键技术研究突破,是我国指挥信息系统建设必须面对的问题。本文以美军"深绿"计划发展过程为例,分析当前指挥信息系统发展存在的智能化难题,并结合以AlphaGo为代表的智能技术突破,探讨指挥信息系统建设及其智能化发展的方向。 展开更多
关键词 指挥信息系统 人工智能 深度学习 态势理解
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深度学习领域研究热点与前沿分析——基于CiteSpace的信息可视化分析 被引量:15
10
作者 庄诗梦 王东波 《河北科技图苑》 2018年第1期73-82,共10页
深度学习源于人工神经网络的研究,是机器学习研究中的一个新领域。以Web of Science数据库中2000-2017年与深度学习相关的文献作为研究对象,运用CiteSpace软件对国家及机构、关键词、突变词、共被引等进行可视化知识图谱分析,对深度学... 深度学习源于人工神经网络的研究,是机器学习研究中的一个新领域。以Web of Science数据库中2000-2017年与深度学习相关的文献作为研究对象,运用CiteSpace软件对国家及机构、关键词、突变词、共被引等进行可视化知识图谱分析,对深度学习发展产生重要影响的作者及文献进行分析,并对深度学习研究领域进行热点分析,预测了深度学习研究领域的发展趋势,为深度学习的后续研究提供参考。 展开更多
关键词 深度学习 CITESPACE 可视化分析
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LSTM-TextCNN联合模型的短文本分类研究 被引量:14
11
作者 李志杰 耿朝阳 宋鹏 《西安工业大学学报》 CAS 2020年第3期299-304,共6页
为了能在文本分类模型中获取到更具有代表性的信息,增加分类的准确率。本文提出了一种LSTM-TextCNN联合模型。文中以设备维修手册中采集的文本作为数据集,并对文本进行相应的预处理,将处理过的文本通过Word2Vec模型转化为词向量,最终搭... 为了能在文本分类模型中获取到更具有代表性的信息,增加分类的准确率。本文提出了一种LSTM-TextCNN联合模型。文中以设备维修手册中采集的文本作为数据集,并对文本进行相应的预处理,将处理过的文本通过Word2Vec模型转化为词向量,最终搭建出联合模型并进行训练,实现了对文本的分类,并将文中的联合模型与单模型LSTM和TextCNN进行测试比较。实验结果表明,文中采用的LSTM-TextCNN联合模型分类准确率为83.3%,比TextCNN模型高4.2%,比LSTM模型高9.1%,文中方法在抓取文本特征方面优于传统的单模型TextCNN和LSTM。 展开更多
关键词 深度学习 短文本分类 LSTM-TextCNN Word2Vec
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利用卷积神经网络改进迭代深度学习算法的图像识别方法研究 被引量:13
12
作者 孙平安 祁俊 谭秋月 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期2223-2227,共5页
针对图像识别算法中图像集上几何曲面的特定分类会导致判别信息丢失的问题,提出一种融合卷积神经网络的改进型迭代深度学习算法(IIDLA)。该算法采用混合卷积网进行底层的平移不变特征学习,以层次化的方式迭代应用卷积神经网络对输入图... 针对图像识别算法中图像集上几何曲面的特定分类会导致判别信息丢失的问题,提出一种融合卷积神经网络的改进型迭代深度学习算法(IIDLA)。该算法采用混合卷积网进行底层的平移不变特征学习,以层次化的方式迭代应用卷积神经网络对输入图像集的不同非线性特征进行学习。算法的图库和查询实例中包括了不同视角、背景、面部表情、解析度和照明度的人脸或物体图像集。采用数据集将提出的算法与其他算法进行评估对比,实验结果表明提出的算法在被测数据集上的性能最优。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络(CNN) 自适应 图像识别 层次化迭代
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基于深度学习框架下的多模态情报智能挖掘研究 被引量:13
13
作者 王静茹 宋绍成 徐慧 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2019年第12期159-165,共7页
【目的/意义】本文基于深度学习的理论框架,以突发事件中多模态危机情报智能采集加工生成应对策略的过程作为研究对象,构建出第三视角视频采集模型,并按照"数据→信息→知识→情报"的递进顺序建立危机情报多层次多阶段智能化... 【目的/意义】本文基于深度学习的理论框架,以突发事件中多模态危机情报智能采集加工生成应对策略的过程作为研究对象,构建出第三视角视频采集模型,并按照"数据→信息→知识→情报"的递进顺序建立危机情报多层次多阶段智能化模型。【方法/过程】提供不同层次多模态情报挖掘智能方法,使其达到对突发事件中多模态危机数据智能采集后,通过智能挖掘分析把危机信息加工成危机知识并利用其智能生成突发事件分阶段应对策略,从而最终构建多模态危机情报智能管理体系。【结果/结论】本文的研究架构和情报智能挖掘,可为突发事件应急决策提供科学、客观的实践参考和理论指导。 展开更多
关键词 深度学习 视频采集 智能计算 知识挖掘 应急管理
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信息技术支持下的深度学习研究 被引量:12
14
作者 王秀云 宓宁宁 《中国教育技术装备》 2013年第6期78-79,共2页
主要从国内外专家学者对深度学习的定义入手,阐释怎么样的学习是深度学习,区别深度学习与浅层学习的不同,并且总结深度学习的特征和信息技术支持下的深度学习的步骤。
关键词 深度学习 浅层学习 信息技术
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论指向小学数学核心素养的深度学习过程——以人教版《分数的初步认识》为例 被引量:12
15
作者 韩瑞娟 李肖 《兵团教育学院学报》 2020年第6期71-75,共5页
随着课程改革的深入,通过深度学习培养学生核心素养的理念引起了教育工作者的重视。文章分析了深度学习、小学数学核心素养的内涵,以人教版《分数的初步认识》为例,通过教材分析,创设问题情境,在深度学习分数过程中培养学生数学核心素养... 随着课程改革的深入,通过深度学习培养学生核心素养的理念引起了教育工作者的重视。文章分析了深度学习、小学数学核心素养的内涵,以人教版《分数的初步认识》为例,通过教材分析,创设问题情境,在深度学习分数过程中培养学生数学核心素养,激发学生学习动机,促进核心素养在小学数学教学中落地生根。 展开更多
关键词 深度学习 小学数学核心素养 分数学习
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大学小班研讨课教学实践的探索与反思——基于《国际经济热点问题》课程经验的分析 被引量:12
16
作者 孙文远 刘海燕 《扬州大学学报(高教研究版)》 2017年第5期74-77,共4页
小班研讨课不仅仅是课程建设,更意味着大学从以"教"为中心向以"学"为中心理念和范式的转变。促进深度学习,培养高阶思维是小班研讨课的目标;优质研讨问题设计是小班研讨课成功的前提;课前精心准备,课上真实互动参与... 小班研讨课不仅仅是课程建设,更意味着大学从以"教"为中心向以"学"为中心理念和范式的转变。促进深度学习,培养高阶思维是小班研讨课的目标;优质研讨问题设计是小班研讨课成功的前提;课前精心准备,课上真实互动参与,课后有效评价是实施小班研讨课的关键。在当前教师投入热情不足、研讨技能欠缺,学生不适应、参与度不够等诸多挑战面前,大学必须有所行动,对小班研讨课提供包括制度、条件、师资培训等多方面的支持,促进小班研讨课建设。 展开更多
关键词 小班研讨课 教学改革 课堂讨论 深度学习
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初中语文大单元教学研究专题(笔谈) 被引量:10
17
作者 陈家尧 刘静 +1 位作者 韩一嘉 刘蜀黔 《重庆文理学院学报(社会科学版)》 2022年第4期110-127,共18页
大单元教学设计成为当下各门学科教育研究的热点,对于语文而言,大单元教学就是打破传统的单篇独立教学的范式,将单元视作一个整体,通过对单元内容的梳理与整合,以语文大观念为核心,以结构化的任务、项目、问题为牵引,通过多样化的语文... 大单元教学设计成为当下各门学科教育研究的热点,对于语文而言,大单元教学就是打破传统的单篇独立教学的范式,将单元视作一个整体,通过对单元内容的梳理与整合,以语文大观念为核心,以结构化的任务、项目、问题为牵引,通过多样化的语文实践活动,以连续的课时,促进学生深度学习,形成语文课程核心素养。本次笔谈邀请几位长期从事中学语文教育研究和教学实践的骨干教师,集中对初中语文教学中的大单元教学改革进行讨论:或从大单元教学目标指向的角度讨论大观念在大单元教学中的意义与价值,或探讨在大单元教学中如何指导学生开展深度学习,或研究大单元视域下“文学阅读与创意表达”学习任务群的内容整合路径,或阐释大单元教学与群文阅读的关系,以此提升初中语文大单元的教学实效。 展开更多
关键词 大观念 语文大单元 教学目标 深度学习 学习任务群
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基于深度学习的植物图像识别方法研究 被引量:11
18
作者 袁银 王东斌 刘永金 《现代农业科技》 2017年第23期278-280,共3页
传统植物图像识别研究主要集中在植物叶片图像。研究将深度神经网络学习运用于植物识别领域,突破局部叶片图像的限制,对常规植物图片进行识别。该方法运用google Net的深度卷积神经网络结构,通过图像旋转、镜像、随机裁剪等数据预处理... 传统植物图像识别研究主要集中在植物叶片图像。研究将深度神经网络学习运用于植物识别领域,突破局部叶片图像的限制,对常规植物图片进行识别。该方法运用google Net的深度卷积神经网络结构,通过图像旋转、镜像、随机裁剪等数据预处理方法扩充训练集,再利用SGD(随机梯度下降法)进行模型算法优化,生成对50种常规植物图像的识别模型。结果表明,该模型在测试集上能够达到平均90%的准确率。 展开更多
关键词 植物图像识别 深度学习 神经网络
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GPU并行优化技术在水利计算中的应用综述 被引量:11
19
作者 覃金帛 曾志强 +2 位作者 梁藉 杨明祥 张健 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第3期23-29,63,共8页
水利计算是水利规划、设计以及运行的基础,提高水利计算的效率对水利信息化和水资源管理具有重要实践意义。通过技术对比发现,GPU(Graphics Processing Unit)并行优化技术是性价比较高的提速策略。系统概述了GPU并行优化技术在水利计算... 水利计算是水利规划、设计以及运行的基础,提高水利计算的效率对水利信息化和水资源管理具有重要实践意义。通过技术对比发现,GPU(Graphics Processing Unit)并行优化技术是性价比较高的提速策略。系统概述了GPU并行优化技术在水利计算中的应用进展;简要介绍了当前应用较多的几种并行技术;建设性提出了该项技术在水库调度、中长期水文预报和水文模型计算中的应用前景和优势;详细总结了应用该项技术的一般方法,为技术推广提供指导。最后从学科发展和应用需求的角度,有针对性的提出了技术应用难点和今后发展趋势,以期为GPU并行优化技术在水利计算中的应用提供借鉴。 展开更多
关键词 水利计算 GPU 并行计算 水动力模拟 智慧水务 深度学习 大数据
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基于卷积神经网络探讨深度学习算法与应用 被引量:11
20
作者 高强 靳其兵 程勇 《电脑知识与技术》 2015年第5期169-170,共2页
近些年来,深度学习得到了广泛的关注,已经成为计算机科学机器学习重要的领域和方向,深度学习已经被引入到机器学习中,进而与人工智能这一最初的目标更为接近。深度学习包括学习样本数据在内,是一种表示层次和内在规律。深度学习对于解... 近些年来,深度学习得到了广泛的关注,已经成为计算机科学机器学习重要的领域和方向,深度学习已经被引入到机器学习中,进而与人工智能这一最初的目标更为接近。深度学习包括学习样本数据在内,是一种表示层次和内在规律。深度学习对于解释声音数据、图像数据、文字数据等帮助很大。使机器可以像人类一样,具有很强的分析学习能力,这便是深度学习的目标。通过深度学习,机器可以对声音、图像以及文字等数据进行有效识别。该文中,笔者就基于卷积神经网络探讨深度学习算法与应用。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 模式识别 算法 应用
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