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学位
2018年初《普通高中生物学课程标准(2017年版)》正式公布,新一轮的基础教育课程改革在借鉴国外成功经验的基础上,研制了我国高中生物学课程设计的宗旨——生物学学科核心素养。这样的教育目标体现了国家意志和社会发展对生物学科培育人才的价值需求,也是学生在学习生物学的过程中需要逐步形成的生物学观点、思维方式和解决人类生活问题的技能。如何在将核心素养渗透到课堂教学中,实现新课标的要求和学科的育人价值,是
近年来,闪存存储设备凭借其高性能和低功耗等诸多优势,被广泛应用于个人电脑、服务器、数据中心、移动设备中,是一种非常有前景的存储设备。然而,闪存存储设备拆解和开发难度大、成本高,想要通过真实设备进行学习和研究都非常困难。仿真是一种经济便捷的替代方式,目前学术界已经有多款功能强大的闪存存储设备仿真软件。然而这些仿真软件都是为专业人员设计的,主要用于研究,软件的使用需要建立在熟悉闪存存储设备的基础上,学
环境感知是工程车辆智能化的基础,检测路面的障碍并进行尺寸估计有助于规避潜在的危险,降低事故的风险。基于激光雷达的三维目标检测技术已日渐成熟,然而激光雷达昂贵的价格限制了相关技术在实际工业生产、生活中的落地。针对此问题,论文提出使用常见的单目摄像机替代昂贵的激光雷达。首先通过构建自监督的单目深度估计模型预测深度图,然后将其转换为伪点云,最后基于伪点云实现道路障碍的检测与尺寸估计。针对深度估计和伪点云
伴随着互联网的快速发展,非结构化的文本数据快速增长,如何高效精准地定位关键词,成为了我们探索的一个重要科研方向。作为信息抽取的主要研究方向,关系抽取正在知识图谱、网页搜索等方面发挥着巨大的作用。得益于启发式的远程监督方法,远程监督关系抽取可以在无需人工帮助的情况下自动识别实体对关系。随着机器学习和深度学习的快速发展,关系抽取利用卷积神经网络提高了预测的准确率。尽管如此,现有的模型依然存在以下问题:
近年来,机器翻译技术的快速发展为不同国家人民之间的交流带来了极大的便利。机器翻译指将一种模态的语言表示转化为另一种语言表示,常见的机器翻译技术将源语言的文本或者语音信号翻译成目标语言的文本。但是,由于语言的多样性和语义表达的歧义现象,仅仅依靠单源信息作为输入的神经机器翻译模型常常发生错误翻译。随着多模态学习和相关交叉领域的发展,不仅文本可以和图像信息或者词性信息等知识相结合,不同模态之间的信息互补
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神经网络模型通过构造非线性网络结构去捕捉文本中的情感特征,在文本情感分类任务有着不错的表现。但是该类方法有着诸多值得改进的地方。(1)每个模型凭借自身的特点抽取不同的特征,如何设计一个模型去利用这些特点去尽可能多的捕捉情感特征,避免文本信息的浪费值得研究。(2)用户评论往往并非长篇大论,而是简短有力的短文本,如何在较短的文本量下提高情感分析的准确率。(3)如何针对文本中不同的对象进行情感分析,而非
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