简介:摘要:高中英语多模态教学是一种新兴的教学理念和方法,它通过整合多种感官体验,如视觉、听觉、触觉等,来激发学生对英语学习的兴趣和热情,提高学生的学习效果和英语水平。高中英语多模态教学是一种具有挑战性和实用性的教学方法,本文针对这一问题进行研究,提出具体的教学思路,为实际教学工作的开展提供理论参考。
简介:摘要:2023年1月12日,全球医学神刊《临床医师癌症杂志》在线发表《2023年度癌症报告》(Cancer Statistics 2023):对女性而言,前十大患病率最高的肿瘤依次是乳腺癌、肺癌、结直肠癌、宫颈癌、皮肤黑色素瘤、非霍金奇淋巴瘤、甲状腺肿瘤、胰腺癌、肾癌、和白血病。其中乳腺癌最多,约占比31%。BC已超过肺癌成为女性最常见的癌症,新增病例约230万,占癌症总量的11.7%,其中死亡人数超68万,与世界大部分国家类似,BC是我国女性最常见的侵袭性恶性肿瘤之一,患病率居女性恶性肿瘤首位。因此,对BC的研究具有十分重要的意义。
简介:摘要目的应用多模态深度学习模型对糖尿病视网膜病变(DR)超广角荧光素眼底血管造影(UWFA)图像进行病变程度的自动分级。方法回顾性研究。2015年至2020年于武汉大学人民医院眼科中心就诊并接受UWFA检查的DR患者297例399只眼的798张图像作为模型的训练集和测试集。其中,无视网膜病变、非增生型DR (NPDR)、增生型DR (PDR)分别为119、171、109只眼。通过联合优化CycleGAN和卷积神经网络(CNN)分类器一种图像级监督深度学习模型,定位和评估DR患眼UWFA早期和晚期正位图像中的荧光素渗漏区和无灌注区。使用改进后的CycleGAN将带有病变的异常图像转换为去除病变的正常图像,得到含有病变区域的差分图像;使用CNN分类器对差分图像进行分类以获得预测结果。采用五折交叉检验评估模型的分类准确率。对差分图像显示的标志物面积进行量化分析,观察缺血指数和渗漏指数与DR严重程度的相关性。结果生成图像基本去除了所有病变区域,同时保留了正常血管结构;差分图像直观揭示了生物标志物的分布;热力图标示出渗漏区域,定位基本与原图中病变区域一致。五折交叉检验结果显示,模型的平均分类正确率为0.983。进一步对标志物面积量化分析结果显示,缺血指数和渗漏指数与DR严重程度均呈显著正相关(β=6.088、10.850,P<0.001)。结论构建的多模态联合优化模型可以准确对NPDR和PDR进行分类并精确定位潜在的生物标志物。
简介:摘要:在初中英语教学中,阅读是一个重要的组成部分。阅读的目的在于理解文本内容,加深对文章的理解,通过阅读,学生能够获取更多的语言知识和文化知识。目前,大多数初中英语教师都是基于传统的英语阅读教学模式进行教学,也就是教师通过传统的方式让学生理解文本内容。但是传统的英语阅读教学模式并不能满足现代社会对人才素质要求的提高,也不能满足学生的个性化学习需求。因此,在初中英语阅读教学中,教师要根据实际情况适当地引入多模态教学模式,为学生提供更加丰富多彩的学习体验,使学生在英语学习中获得更好的学习效果。