多模态交叉解耦的少样本学习方法

当前的多模态少样本学习方法忽视了属性间差异对正确识别样本类别的影响。针对这一问题,提出一种利用多模态交叉解耦的方法,通过解耦不同属性语义特征,并经过特征重建学习样本的本质类别特征,缓解类别属性差异对类别判别的影响。在两个属性差异较大的基准少样本数据集MIT-States和C-GQA上进行的大量实验表明,所提方法较现有方法有较大的性能提升,充分验证了方法的有效性,表明多模态交叉解耦的少样本学习方法能够提升识别少量测试样本的分类性能。     

建构主义教学论与教学模式改革

建构主义学习观强调学习的建构性、社会性和情境性 ,对促进教学方法的变革将有重要意义。文章运用建构教学观辨证分析了传统教学模式 ,综合现代以知识为中心、以学生为中心和行为主义理论等现代教育思想 ,分析了传授———建构教学法、合作、探究学习方法。     

公安现役部队干部培训之我见

受普通教育影响,公安现役部队干部教育培训模式有普教化现象。根据干部学习特点,研究适应其教育培训的方式方法,在实践中创造性地运用多种教学方式和手段,有利于提高干部培训的效益。     

高中数学研究性学习的实践与研究

在中学开设研究性学习课程,是基础教育课程改革的具体目标之一。针对现有课程体系的弊端,重知识传授而轻过程和技能训练,重学科知识体系而不关心社会实践活动。重间接经验的传授而忽视学生的直接体验积累。为培养学生乐于探究勤于动手的学习精神,分析和解决的能力,本人在几年的教学实践中,不断探究,积累了一些经验。本文就此问题谈谈高中数学研究性学习的实践与体会。     

What you should know about approximate dynamic programming

Approximate dynamic programming (ADP) is a broad umbrella for a modeling and algorithmic strategy for solving problems that are sometimes large and complex, and are usually (but not always) stochastic. It is most often presented as a method for overcoming the classic curse of dimensionality that is well‐known to plague the use of Bellman's equation. For many problems, there are actually up to three curses of dimensionality. But the richer message of approximate dynamic programming is learning what to learn, and how to learn it, to make better decisions over time. This article provides a brief review of approximate dynamic programming, without intending to be a complete tutorial. Instead, our goal is to provide a broader perspective of ADP and how it should be approached from the perspective of different problem classes. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 2009     

大学英语听力自主学习策略的研究

随着大学英语教学改革的深入,网络环境下的自主听力教学逐渐成为听力教学的主要方式,然而部分研究表明学习效果并非完全令人满意。在此背景之下,有必要对近年来听力自主学习相关研究结果进行分析,探索英语听力自主学习策略的培养,指导今后大学英语听力自主学习教学。     

基于深度限制波尔兹曼机的辐射源信号识别

针对电子侦察中使用常规参数难以有效识别复杂体制雷达信号的问题,提出利用深度限制波尔兹曼机对辐射源识别的模型。模型由多个限制波尔兹曼机组成,通过逐层自底向上无监督学习获得初始参数,并用后向传播算法对整个模型进行有监督的参数微调,利用Softmax进行分类识别。通过仿真实验表明该模型能对辐射源进行有效的特征提取和分类识别,具有较高的识别精度和较强的鲁棒性。     

基于时序特征编码的目标战术意图识别算法?

对战场目标战术意图的快速、准确和自动识别,是智能决策的前提和基础。目标战术意图通常由多个战术动作组合完成,因而目标状态呈现动态、时序变化特征。本文针对目标意图识别问题的特点,提出一种基于栈式自编码器（ SAE）的智能识别模型,设计智能识别模型的基本框架,提出一种基于时序特征的输入信号编码方法及相应的模式解析机制,通过将目标状态在多个时刻的时序特征和战场环境、目标属性等信息统一编码为输入信号,将军事专家的知识经验封装为模式标签,模拟人的推理模式与认知经验,实现对目标战术意图的智能识别。最后通过实验,分析预训练过程和网络深度对算法性能的影响,并通过与多层感知机（MLP）和逻辑回归分类器（LRC）识别准确率的比较,验证所提SAE算法的有效性。     

基于DMD的通用安全信息系统开发研究

提出了一种基于DMD的信息系统开发模型,描述了基于该模型的信息系统设计原则、开发流程和体系结构,并通过实例说明了DMD的功能和应用,最后介绍了系统的安全策略和特点。应用该模型开发的系统后期维护灵活方便,可扩展性强,具有较强的实用性。     

论寓教于乐的教学理念与设计

“寓教于乐”是一种理想的教育教学目标,也是大学教学改革的重点,教育游戏的出现为教学拓宽了道路,实践着“寓教于乐”的理念。通过参阅大量文献资料,对教育游戏的概念与现状进行了阐述,并提出了教育游戏的设计理念与策略,为教育游戏的设计提供指导和帮助。