新疆少数民族中学生汉语学习自我效能感的现状研究——以民汉合校中的维吾尔族学生为例

本研究以班杜拉的自我效能感理论为依据,对新疆喀什地区的几所民汉合校中的维吾尔族中学生进行了汉语学习自我效能感的调查,通过分析和研究发现,维吾尔族中学生的汉语学习自我效能感总体呈良好趋势,但个体自身特点、学校和家庭因素都会对汉语学习的自我效能感产生影响,其中性别、学习时间的长短、父母文化程度等方面差异显著,而年龄、家庭经济条件等方面的差异却不明显.     

三语习得视域下的新疆少数民族大学生英语学习

目前,西方对三语习得的研究不断深入,但国内对少数民族地区的三语习得研究亟需关注与深入探索.因此,本文从三语习得探讨新疆少数民族大学生英语学习,以期通过分析提高新疆少数民族大学生英语水平、跨文化交际能力和多元文化的素质,并为国内少数民族地区的三语习得研究供以借鉴.     

高一理科生化学自主学习现状的调查及对策研究——以石河子第一中学为例

“未来的文盲将不是目不识丁的人,而是不知道如何学习的人”.[1]学会学习是教育的重中之重,是每个人的必修课.本文分别从新课标的推动、社会的需要和学生的特点论述了高一理科生化学自主学习现状的现实意义,从学生自主学习意识和习惯、自主学习方法、影响自主学习因素和自我效能感找出高一理科生化学自主学习现状中存在的问题,并提出相应的对策.     

2015年国内英语移动学习研究状况分析

近年,英语移动学习的研究已然成为外语教学研究的热门领域.本文对2015年公开发表在国内学术期刊的关于英语移动学习的文献进行形式的量化统计与内容的质性分析,以期揭示2015年我国英语移动学习的研究状况,旨在为国内英语移动学习的研究者提供参考.     

关于在全体党员中开展“学党章党规、学系列讲话,做合格党员”学习教育方案

为深入学习贯彻习近平总书记系列重要讲话精神,推动全面从严治党向基层延伸,巩固拓展党的群众路线教育实践活动和"三严三实"专题教育成果,进一步解决党员队伍在思想、组织、作风、纪律等方面存在的问题,保持发展党的先进性和纯洁性,党中央决定,2016年在全体党员中开展"学党章党规、学系列讲话,做合格党员"学习教育(以下简称"两学一做"学习教育)。现提出如下方案。一、总体要求开展"两学一做"学习教育,是落实党章关于加强党员教育管理要求、面向全体党员深化党内教育的重要     

超启发式传感器选择算法

在传感器管理中,传感器的选择算法计算是目前需求量最大的问题,采用超启发式算法降低传感器选择算法的复杂度计算.依据协方差控制提出的传感器选择目标,从启发式的贪婪算法入手,研究贪婪/均匀和贪婪/次序两种超启发式算法在传感器选择算法中的应用,以提高传感器管理的运算效率,降低其计算复杂度.最后对这两种方法进行了仿真比较.     

基于强化学习的多对多拦截目标分配方法

针对空中对抗环境中多对多拦截的武器目标分配问题,提出了一种基于强化学习的多目标智能分配方法。在多对多拦截交战场景下,基于交战态势评估构建了目标分配的数学模型。通过引入目标威胁程度和拦截有效程度的概念,充分反映了各目标的拦截紧迫性和各拦截器的拦截能力表征,从而全面评估了攻防双方的交战态势。在目标分配模型的基础上,将目标分配问题构建为马尔可夫决策过程,并采用基于深度Q网络的强化学习算法训练求解。依靠环境交互下的自学习和奖励机制,有效实现了最优分配方案的动态生成。通过数学仿真构建多对多拦截场景,并验证了该方法的有效性,经训练后的目标分配方法能够满足多对多拦截中连续动态的任务分配要求。     

2023年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任务和挑战,最后盘点了深度学习技术的未来重点发展方向。综述表明,大语言模型是深度学习领域在2023年最突出的亮点,世界模型框架下的自监督学习技术、强化学习框架下的人工智能智能体技术等也呈现加速发展态势;环境恶劣与强干扰复杂条件下的高鲁棒性深度学习、面向实时流数据高效处理与内在逻辑关联的深度学习、面向多变作战场景自主决策与快速决策的深度学习、面向跨域数据协同感知与协同推理的深度学习等,是深度学习技术未来重要的发展方向。     

基于特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法

针对弱监督目标检测中只能检测出图像中最具有辨别性部分和训练过程极易陷入局部最优问题,提出了一种特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法。该算法设计了一种高效可选择通道注意力模块,该模块通过关联通道的选择来提高其局部信息的交互能力,以此来扩大最具辨别性的示例目标区域;此外,通过对网络回归损失函数施加针对性的动态权重,使其能够自动弱化回归分支中伪标注边界框不准确性的影响,提高目标定位的精度。在PASCAL VOC 2007及PASCAL VOC 2012数据集上的实验表明,相比其他同类算法,该算法能够有效地提高弱监督目标检测的精度。同时,由于该算法引入的额外训练参数和计算负担几乎可以忽略不计,因此还具有良好的高效性。     

基于改进YOLOv7的融合图像多目标检测方法

针对微光环境下目标检测精度较低的问题,提出了一种基于改进YOLOv7的微光与红外融合图像的多目标检测方法。结合可见光、红外图像的优点,利用生成对抗网络法制作融合图像数据集。在YOLOv7模型中引入BoT结构,使网络更加关注整体图像信息,提升特征提取能力,从而提高行人和汽车检测的准确率,并将回归损失函数由CIoU改进为SIoU,降低自由度,加速网络收敛,得到了YOLOv7的改进算法—BoT-YOLOv7。在公开数据集LLVIP和MSRS上进行了实验。结果表明：相比可见光或红外图像,BoT-YOLOv7对融合图像的检测精度较高;改进算法对融合图像取得了92.6%的平均精度均值,较原始YOLOv7模型提高了5.83%;BoT-YOLOv7算法在检测行人和汽车等目标时漏检和误检率较低,具有较好的准确性和实时性,可以满足微光环境下多目标探测的要求。