摘要：本文基于HPM视角来设计“向量组线性相关性”这节微课,采用历史上欧拉提出的“线性方程组中是否存在多余方程”的问题组织教学.根据知识发展的过程设计教学活动,环环相扣,形成一个引导学生步步深入的“链”,让学生在探索新知的过程中感受数学的美和数学的趣味性.

摘要：“向量组的极大线性无关组”概念既抽象难懂,但又很重要.本文基于HPM视角来进行教学设计,采用历史上欧拉解方程提出“一个都不能少”问题组织教学,贯穿整个教学过程,形成对“极大线性无关组”概念性理解的思维链.通过电影“一个都不能少”将线性表示思想生活化,期望在“课程思政”的方法上有创新.

摘要：采用传统课堂与慕课课堂相结合的方式,构建混合式翻转课堂的教学模式,需要从学习环境、学习条件、学习管理、学习内容、学习目的、学习方法、学习节奏、学习评价等方面进行系统设计,是复杂而多变之事。

摘要：基于卷积神经网络的立体匹配方法未充分利用图像中各个层级的特征图信息,造成对图像在不适定区域的特征提取能力较差。提出一种融合多尺度与多层级特征的立体匹配方法。通过在双塔结构卷积神经网络模型的前端设计一个池化金字塔层,提取图像的多尺度低层结构特征。在该网络模型的后端融合最后三层网络的高级语义特征来提取图像特征,并对图像特征进行相似性度量后输出视差图。在KITTI 2015数据集上的实验结果表明,与LUO和Anita方法相比,该方法的像素误差精度分别由14.65%、8.30%降至8.02%,且可得到细节信息更好的视差图。

摘要：卷积神经网络因具有强大的表征能力而被广泛用于图像处理算法,但其在处理过程中存在耗时和信息损失等不足。为此,提出一种基于非对称空间金字塔池化模型的卷积神经网络结构。设计非对称金字塔池化方法融入立体匹配网络,以获取更详细的图像特征信息。分别叠加卷积核为3×3和1×1的卷积层,用于融合多尺度信息和提升网络收敛速度,同时将网络结构由4层增加至7层,以提高匹配精度。在KITTI和Middlebury数据集上进行视差预测,实验结果表明,与基准网络相比,该网络结构可使收敛时间缩短约50.1%,匹配错误率从6.65%降低至4.78%,在立体匹配中获得更平滑的视差效果。

摘要：本研究基于校企合作之企业维度设计问卷,调研涉农高职院校校企乡合作之企业维度的合作意愿度、主要合作形式、制约合作因素等,提出了涉农高职院校校企乡合作中选择合作企业的策略。

摘要：医检专业各专业课任课教师根据高职医检教学大纲设计技能考核内容并制定评分标准.在全部理论知识学习结束后(实习前),分别对学生实施技能考核.然后依据技能考核成绩、实习医院带教教师评价及实习生自己评价3方面的结果,评价考评体系建立的必要性及可行性.