摘要：合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的船舶目标检测,因其广泛的应用前景而备受关注。近年来,基于深度学习的SAR图像船舶目标检测在多种场景中表现出较好性能。然而,由于SAR独特的成像机制,舰船目标通常与背景环境具有相似的散射特性使得实际的船舶目标难以辨识,且船舶目标尺度较小,导致准确检测船舶目标具有挑战性。为了缓解这一问题,本文提出了一种基于局部显著特征聚焦学习的SAR舰船检测方法。首先,设计了双重注意力模块,通过对通道级和空间级的特征进行双重注意力加权,以充分地探索船舰目标的关键语义特征,从而提升模型的深度提取能力。随后,为了进一步提升模型对船舶目标特征的表征能力,设计了平衡特征金字塔网络模块,通过对舰船目标的多尺度特征进行缩放、增强和聚合处理,以实现多尺度特征间的语义和空间信息均衡分布。最后,在SAR舰船检测数据集(SAR Ship Detection Dataset,SSDD)上进行了广泛的实验分析,实验结果一致性地证明了所提方法在提升SAR图像舰船目标检测准确性方面的有效性。

摘要：针对低分辨率人脸图像信息严重缺失而导致的人脸识别能力受限问题,提出了一种感知特征增强学习的低分辨率人脸识别网络.设计的整体网络包含两个通道,其中一个通道为低分辨率人脸识别子网络,顺序执行对输入的低分辨率人脸的超分辨率重构、深度特征提取与识别;另一通道为高分辨率人脸识别子网络,顺序对输入的高分辨率人脸进行深度特征提取与识别,在网络训练阶段辅助低分辨率人脸识别网络的学习.联合低分辨率人脸的超分辨率损失、超分辨率人脸的多级特征损失及身份损失,用于低分辨率人脸识别网络的训练,有效改善了超分辨率人脸的特征表示与判别能力,由此带来低分辨率人脸识别性能的较好改进.实验结果验证了提出方法的可行性和有效性,特别在极低分辨率情况下也得到了识别性能的明显提升.

摘要：此研究的目的是探讨平衡式阅读教法在台湾小学课堂实施的效果。参与者是36名台湾的五年级小学生。研究者选择合适的教学资料并用它们设计了平衡式阅读教学项目。项目融合了全语言教法和语音规则教法的优势。教学过程呈整体—部分—整体结构。平衡式教学进行了9个星期。学习感受问卷、阅读活动问卷、教师的教学日志、教师学生访谈被用来搜集数据。数据分析后有6种发现:(1)在所选图画书中,《七只瞎老鼠》和《雪》被学生选为最爱;(2)大部分学生喜欢这一学期的课程;(3)学生在阅读能力和阅读技巧方面有进步;(4)学生阅读英语故事书的频率增加了;(5)大部分学生在项目结束后仍愿意阅读故事书;(6)自我评估表不好用。根据以上发现,论文提出了一些改进建议。