简介:摘要:目前,幼儿园内刮起了一股“表征风”:幼儿开展任何活动,都要表征才算有成果;不进行一对一的表征,就无法进行下一项活动。于是,“奇怪”的状况在一线出现——孩子想要投入游戏,却被教师拉着先表征;有的孩子不擅长绘画,园所却一定要用表征体现教师的倾听;有教师为了完成任务,用左手模仿孩子的笔触“代工”……我们应该如何进一步认识游戏?如何发现幼儿在游戏中有意义的学习,并良好地回应与支持?
简介:摘要 随着人工智能技术的不断发展,深度学习正在迅速崛起.它可以把复杂的信息结构转换成更加简单易懂的模型,并且可以根据不同的模型结构,快速地提取出更多的信息,这使得它可以更好地帮助人类理解和预测未来的行业,比如图像处理、语音处理和自动驾驶。因此,将深度学习算法应用于推荐系统具有十分重要的意义。
简介:摘要:深度学习是学生自我建构的数学实践活动,在这一活动过程中,学生掌握知识、学会思考、积累数学活动经验和数学思想方法,形成数学素养,发展数学思维。在教学过程中,学生不但要理解新知、探索新知,而且要学会知识迁移和反思策略,这样,深度学习才能实现,学习才能真正发生。
简介:摘要:随着深度学习技术的不断发展,深度卷积神经网络在各类任务中的表现越来越出色。在这些深度卷积神经网络中,网络结构的设计至关重要,直接影响模型的性能和应用效果。本文综述了深度学习网络结构中的三个核心部分:骨干网络(简称为Backbone)、颈部网络(简称为Neck)和头部网络(简称为Head)。首先,本文详细介绍了Backbone的概念及其在特征提取中的关键作用,并讨论了几种经典的backbone架构,并分析它们的特点和应用场景。接着,探讨了Neck的作用,即如何通过特征融合和增强提升网络性能,重点介绍了三个典型的Neck结构,比较了它们在不同任务中的表现。最后,对Head网络进行了详细阐述,说明其在具体任务中的重要性,讨论了分类任务、检测任务和分割任务中常见的Head结构,分析了它们的设计思路和应用效果。本文通过对Backbone、Neck和Head的系统性梳理,旨在为研究人员和工程师提供一个全面的参考,帮助他们设计和优化深度学习的网络结构,我们还展望了该领域的未来发展方向,希望能激发更多创新和应用。