摘要：义务教育数学课程以培养学生数学核心素养为教学重点,关注学生数学应用思维、创新意识的生成与发展情况.文章先对现阶段初中数学教学中存在的问题展开分析,明确当下教学不足,如教学方式传统、教学内容单一等.之后探讨了初中数学教学中培养学生创新意识的原则及策略,同时结合具体教学案例说明具体做法,指出教师可通过创设情境、布置任务优化教学方式,通过引用“概念图”、设计“问题串”、导入变式习题等方式丰富教学内容,期望为进一步促进学生发展提供教学参考.

摘要：一、指导思想本课以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导思想,根据《普通高中体育与健康课程标准(2017年版2020年修订)》要求,坚持“健康第一”的教育理念,重视体育学科素养目标统领教学内容,基于“学会、勤练、常赛”一体化教学模式,根据高中阶段学生生理、心理发展特点,采用自主、合作、探究学习方式,提升学生在真实比赛情境中解决问题的能力,促进学生养成终身体育意识,保障学生至少掌握一项运动技能,培养学生的运动能力、健康行为、体育品德。

摘要：协同显著性检测旨在发现并分割出一组图像中相同语义类别的前景显著目标.当前基于深度学习的协同显著性检测方法主要存在两方面局限:(1)训练数据中仅含有单一显著目标,无法为模型训练提供对抗样本,导致其泛化性受限,难以有效应对未知类别目标、干扰显著目标、嘈杂背景等挑战;(2)现有方法通常利用卷积神经网络提取特征,其感受野受限,无法建模长程依赖关系,限制了所学特征的表征力.为此,本文提出了一种新颖的基于组间对抗数据混合的协同显著性检测变换器,旨在通过纯视觉变换器构建序列到序列的协同显著性检测网络,并使用组间混合后的数据进行对抗训练,以提升模型的泛化性.所设计的网络结构包含数据混合子网络和协同显著性检测变换器两部分.具体而言,在数据混合子网络中,本文设计了目标细化模块,输入类激活图,引导网络以无监督的方式从一组图像中分割出边缘平滑的显著目标作为对抗对象,并通过设计调距模块将对抗对象以最小化重叠的方式混合至另一组图像之中,生成混合训练数据;在协同显著性检测变换器中,本文从序列建模的角度,设计了任务注入器,将组信息图符与显著性信息图符注入序列特征之中,并利用自注意力机制充分捕获特征之间的全局上下文信息.最后,将获得的组特征和显著性特征通过自注意力机制进行充分混合交互,以进一步增强特征的表征力,生成精确的协同显著性检测结果.本文在包含Cosal2015、Co CA和Co SOD3k等三个基准数据集上做了充分的实验评估,与多个领先方法的对比结果充分证明了本方法的优越性能.

摘要：现存的无监督视频目标分割方法通常使用光流作为运动线索来提升模型性能.然而,光流的估计常存在误差,这将导致双流网络易对噪声过拟合.为此,本文提出一种基于混合变换器的无监督视频目标分割算法,通过引入深度信号引导变换器高效融合不同模态数据,以学习更加鲁棒的特征表达,从而减轻模型对噪声的过拟合.首先,设计一个新颖的混合注意力模块来获得全局感受野并对不同模态的特征进行充分交互,以增强特征的全局语义信息来提升模型的抗干扰能力.接着,为了进一步感知精细化的目标边缘,设计了一个局部-非局部语义增强模块,将局部语义的归纳偏置引入补充学习非局部语义特征,在提升模型抗干扰力的同时突出更精细化的目标区域.最后,增强后的特征输入变换器的解码器,预测得到高质量的分割结果 .与最先进的方法相比,本文所提算法在四个标准数据集上都获得了领先的性能,充分表明了本文所提方法的有效性.

摘要：时空特征传播对准确的无监督视频目标分割任务至关重要.但是,由于现实中视频的复杂性,导致时空特征学习与传播变得十分具有挑战性.在本文中,提出了两个新颖的模块分别用于增强视频中目标的空间和时间表示.具体来说,首先,针对当前帧,在空间上提出一个新颖的多方向注意力模块,旨在沿着水平、垂直与通道方向上分别提取注意力图.同时,设计了一个并行时序模块用于整合当前帧和之前帧的信息.该模块并行地计算出连续帧之间的二阶相似度,并且根据该相似度图重新对当前帧特征进行加权与增强.此外,该相似度图还直接生成一个有效的掩膜,用于进一步增广当前帧中目标的特征表示.接着,将上述空间和时间特征进行融合以获得最终增广的时空特征表示,并将其输入解码器来预测当前帧中待分割目标的掩膜.在三个主流无监督视频目标分割数据集上的大量实验结果表明,本文提出的方法与当前最新方法相比取得了领先的性能.相关代码将公布在https://***/su1517007879/MP-VOS.

摘要：伪装物体检测通过模仿人类的视觉检测机理,实现在复杂场景下对伪装物体的定位与识别.然而,多数伪装物体检测方法在遇到相似外形目标干扰时,仅通过目标的局部表观特征无法准确识别伪装目标.为此,本文提出一种渐进聚合多尺度场景上下文特征的伪装物体检测网络,通过聚合多阶段语义增强的场景上下文特征来实现准确的伪装物体判别.具体来说,所提网络主要包含两个创新设计:U型上下文感知模块和跨级特征聚合模块.前者旨在感知复杂场景中物体的细节轮廓、纹理特征和颜色变化等丰富的局部-全局场景上下文信息.后者则结合坐标方向的注意力和多层级残差渐进特征聚合机制,逐级渐进聚合相邻层级之间的互补特征,实现对伪装物体全局语义的强化和局部细节的补充.本文方法在CHAMELEON、CAMO-Test、COD10K-Test和NC4K等4个非常具有挑战性的基准数据集上进行了评测.评测结果表明,本文方法相比于最新方法达到了领先的性能.

摘要：设计了不同锰含量的DP600钢,在不同层流冷却空冷时间下对该钢进行工业试生产,研究了锰质量分数(0.65%~1.25%)和空冷时间(8~11 s)对其显微组织和强度的影响。结果表明:随着锰含量的增加或者层流冷却空冷时间的缩短,DP600钢的平均晶粒尺寸降低,马氏体含量增加,屈服强度、抗拉强度增大;随着锰含量增加,马氏体形态由弥散分布变为线链状分布;当锰质量分数为0.85%,层流冷却空冷时间为8~9 s时,DP600钢具有良好的拉伸性能,屈服强度为441~462 MPa,抗拉强度为614~618 MPa,此时组织中的马氏体面积分数低于20%。

摘要：选取3种成分的建筑结构用钢,设计不同的层流冷却方式进行工业试制,分析化学成分、冷却速率对建筑用钢屈服平台长度的影响。结果表明：不同化学成分、不同工艺处理建筑用钢的屈服强度和抗拉强度由大到小的顺序为：钛微合金化钢、超快冷钢、稀疏冷却钢。稀疏冷却建筑用钢具有明显的屈服平台,Ae值〉2.0%,而超快冷钢和稀疏冷却Ti微合金钢基本无屈服平台,Ae大部分为0。对比3种试验钢的全拉伸曲线及其积分面积,稀疏冷却钢的全拉伸曲线的积分面积大于超快冷钢和钛微合金化钢,证明稀疏冷却钢吸收变形能量的能力大于超快冷钢和钛微合金化钢。

摘要：在德语中,介词是一种词形不变化的词类。它用于表明两个句子成分间的关系,反映事物与动作、特征或另一事物间的各种关系。 介词在德语中不能单独使用。在德语科技文献中,介词同样需与名词、代词、数词、分词、形容词、副词以及字母、

摘要：针对视频分割的难点在于分割目标的无规则运动、快速变换的背景、目标外观的任意变化与形变等,提出了一种基于时空多特征表示的无监督视频分割算法,通过融合像素级、超像素级以及显著性三类特征设计由细粒度到粗粒度的稳健特征表示。首先,采用超像素分割对视频序列进行处理以提高运算效率,并设计图割算法进行快速求解;其次,利用光流法对相邻帧信息进行匹配,并通过K-D树算法实现最近邻搜索以引入各超像素的非局部时空颜色特征,从而增强分割的鲁棒性;然后,对采用超像素计算得到的分割结果,设计混合高斯模型进行完善;最后,引入图像的显著性特征,协同超像素分割与混合高斯模型的分割结果,设计投票获得更加准确的视频分割结果。实验结果表明,所提算法是一种稳健且有效的分割算法,其结果优于当前大部分无监督视频分割算法及部分半监督视频分割算法。