摘要：布匹瑕疵的自动化检测是目前纺织行业面临的一个难点问题。针对当前布匹瑕疵检测算法对尺度和长宽比变化大、小目标众多的样本检测效果并不理想的问题,提出了基于改进Cascade R-CNN网络的布匹瑕疵检测算法。首先,在特征提取网络ResNet-50中融入可变形卷积,自适应地提取更多的瑕疵形状与尺度特征;其次,在特征金字塔网络上采样前引入平衡特征金字塔,缩小特征融合前各特征层之间的语义差距,得到更具表达力的多尺度特征;然后,根据瑕疵尺度与长宽比特点重新设计更适合的初始锚框;最后,采用具有尺度不变性的GIoU Loss作为级联检测器的回归损失,以获取更加精确的瑕疵预测边界框。实验结果表明,相比基于Cascade R-CNN的算法,改进后的Cascade R-CNN算法对布匹瑕疵检测的平均精确率获得了明显提升。

摘要：幼儿的深度学习作为一种“正向循环”的高阶学习模式,扎根于问题解决以及实践探索,不仅能够促进幼儿对编程的理解,而且能够反作用于知识的深化及学习路径的拓宽。本文通过四“化”定向、四“维”阶进、三“动”促学三大策略,从内容选择、流程设计、组织形式三个方面设计要素开展探析,旨在促进幼儿编程思维的不断建构。

摘要：在人工智能时代,计算思维是个体应当具备的一系列解决问题的思维品质。计算思维的培养应从幼儿阶段开始。计算思维包括计算概念、计算实践和计算态度三个同等重要、密不可分的维度,包括问题分解、抽象、模式识别和算法设计等核心要素。本文重点介绍如何在一日生活和活动中培养幼儿的计算思维,以促进幼儿信息科技素养提升。