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基于虚拟现实技术的深度学习场域模型构建研究 预览 被引量:2
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作者 何聚厚 梁瑞娜 +2 位作者 韩广欣 肖鑫 梁玉帅 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2019年第1期59-66,共8页
虚拟现实技术以独特的全沉浸式和交互性特点,为创建教学情境提供了有力的支持,极大地改变了学生学习方式。目前虚拟现实技术日渐成熟,虚拟现实技术的教育应用研究成为教育工作者关注的热点。文章通过分析虚拟现实技术支持的学习特征,认... 虚拟现实技术以独特的全沉浸式和交互性特点,为创建教学情境提供了有力的支持,极大地改变了学生学习方式。目前虚拟现实技术日渐成熟,虚拟现实技术的教育应用研究成为教育工作者关注的热点。文章通过分析虚拟现实技术支持的学习特征,认为虚拟现实技术在深度学习场域构建上的优势主要体现在情境构造、体验设计、行为引导、学习迁移等方面。文章采用设计与开发研究方法,构建了一个基于虚拟现实技术的深度学习场域模型,该模型是由一个基石(以情境、交互、体验、反思为核心的学习空间塔)、一个内核(学生投入)、三个支持点(教师、技术人员、需求转化工具)组成的开放场,模型内各组成要素之间协调互助,实现深度学习。文章基于此模型,以"人体骨骼"虚拟现实学习系统为例展开研究,提出了深度学习场域模型的构建方法与策略,以期对虚拟现实的教育应用研究者有一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 虚拟现实技术 深度学习 体验学习循环 学习场域
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移动学习环境下英语词汇深度学习探索 预览
2
作者 胡兆欣 《桂林师范高等专科学校学报》 2019年第4期80-83,共4页
文章在回顾英语词汇移动学习的相关研究的基础上,为提高学习者在移动环境下英语词汇学习效率,防止学习的浅层化,就在移动环境下进行英语词汇深度学习的可能性和策略做了相关的探索。
关键词 移动学习 英语词汇 深度学习
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一种改进的深度学习模型自适应学习率策略 预览
3
作者 刘帆 刘鹏远 +1 位作者 张峻宁 徐彬彬 《兵工自动化》 2019年第1期72-77,共6页
针对当前深度学习中学习率不能完全拟合模型运行状态,导致收敛速度较慢和误差较大的问题,提出一种自适应学习率策略AdaDouL。该策略是在上一回合学习率的基础上利用当前的梯度去自适应调节学习率的大小,并根据损失函数的增量正负值给出... 针对当前深度学习中学习率不能完全拟合模型运行状态,导致收敛速度较慢和误差较大的问题,提出一种自适应学习率策略AdaDouL。该策略是在上一回合学习率的基础上利用当前的梯度去自适应调节学习率的大小,并根据损失函数的增量正负值给出2种不同下降速度的学习率形式,以模型的输出和标签之间的损失函数作为评价指标,在Vot2015数据集上使用构建的卷积神经网络模型进行实验验证。验证结果表明:使用该学习策略的深度模型相比使用AdaGrad和AadDec学习策略具有更快的收敛速度,并且收敛误差值也有一定降低;进行检测测试时,中心误差精度提升了4.5%,检测准确率上升了2.1%。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 学习率 自适应策略 目标检测
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基于信息化工具的跨学科综合实践微项目深度学习模式研究 预览
4
作者 徐学敏 《常州信息职业技术学院学报》 2019年第2期44-47,共4页
通过阐述深度学习的内涵、特征、核心思想和教学方法,旨在通过剖析深度学习与跨学科综合实践微项目学习的内在联系,深入探索适用于开展跨学科综合实践微项目深度学习的信息化支持工具,进而研究与构建基于信息化工具支持的跨学科综合实... 通过阐述深度学习的内涵、特征、核心思想和教学方法,旨在通过剖析深度学习与跨学科综合实践微项目学习的内在联系,深入探索适用于开展跨学科综合实践微项目深度学习的信息化支持工具,进而研究与构建基于信息化工具支持的跨学科综合实践微项目深度学习过程模型,为校本创新综合实践课程的开展与实施抛砖引玉。 展开更多
关键词 深度学习 信息化工具 跨学科学习 微项目
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基于无监督学习的实时公交动态调度的研究 预览 被引量:1
5
作者 陈深进 薛洋 欧勇辉 《重庆邮电大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2019年第2期191-199,共9页
针对广州智能公交调度的优化问题,提出一种基于无监督学习的实时公交动态调度算法,结合乘客利益和公交公司利益总体最优为目标,通过无监督学习方法学习到公交客流出行特征表达的提取,利用吸引子传播(affinity propagation,AP)聚类算法... 针对广州智能公交调度的优化问题,提出一种基于无监督学习的实时公交动态调度算法,结合乘客利益和公交公司利益总体最优为目标,通过无监督学习方法学习到公交客流出行特征表达的提取,利用吸引子传播(affinity propagation,AP)聚类算法的优化数据集与支持向量机(support vector machine,SVM)的训练样本集相结合建立预测模型训练,运用公交线网发车间隔和加权系数的目标函数优化调度数学模型,将多源信息融合及多策略的实时公交动态调度算法引入到求解模型中,利用深度学习的异常突发事件分类检测方法实现调度优化模型的实时调整。实验结果表明,AP聚类算法程序运行耗时16 s、高峰发车间隔5 min,比遗传算法运行效率更高、时间间隔更精确,实例证明模型和算法具有实用性和可靠性。 展开更多
关键词 公交调度 无监督学习 吸引子传播(AP)聚类算法 多源信息融合 深度学习
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基于深度学习的暂态电压稳定在线识别 预览
6
作者 徐浩 王钢 汪隆君 《电气自动化》 2019年第1期41-43,67共4页
针对电力系统暂态电压稳定在线识别问题,提出了一种基于深度学习的识别方法,构建深层模型反映稳定类别与在线量测数据间的映射关系。采用多种先进处理技术对模型进行优化:为提高失稳样本分类准确率,修改原交叉熵目标函数;优化学习率以... 针对电力系统暂态电压稳定在线识别问题,提出了一种基于深度学习的识别方法,构建深层模型反映稳定类别与在线量测数据间的映射关系。采用多种先进处理技术对模型进行优化:为提高失稳样本分类准确率,修改原交叉熵目标函数;优化学习率以平衡模型的精度和速度;加入dropout技术防止过拟合;对隐层函数加入batch-norm处理技术以防止内部变量转变;为避免随机分组导致的准确率波动,采取10折交叉验证方法。以广东电网为研究对象,并与其他分类算法进行对比后表明所提方法识别精度高、速度快,且鲁棒性强,具有良好的工程应用价值。 展开更多
关键词 暂态电压稳定识别 深度学习 10折交叉 广东电网 鲁棒性
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基于深度学习的教室人体行为识别模型设计 预览
7
作者 郑士基 李观胜 《现代信息科技》 2019年第7期87-89,共3页
人体行为识别和分析是计算机视觉领域的研究热点,考虑到环境的复杂性和人体行为的多样性,行为识别在处理速度、识别准确率等方面还有很大的提升空间。近年来,深度学习技术的发展和在人工智能领域的成功应用,为人体行为识别提供了全新的... 人体行为识别和分析是计算机视觉领域的研究热点,考虑到环境的复杂性和人体行为的多样性,行为识别在处理速度、识别准确率等方面还有很大的提升空间。近年来,深度学习技术的发展和在人工智能领域的成功应用,为人体行为识别提供了全新的解决方法。本文主要研究将深度学习中的卷积神经网络技术应用于人体行为识别,结合具体的教室应用场景,设计能够主动学习的智能化人体行为识别模型,对量化分析教室的学生的学习情况和教学情况具有重要的现实意义。 展开更多
关键词 计算机视觉 行为识别 深度学习 卷积神经网络
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利用卷积神经网络改进迭代深度学习算法的图像识别方法研究 预览
8
作者 孙平安 祁俊 谭秋月 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期2223-2227,共5页
针对图像识别算法中图像集上几何曲面的特定分类会导致判别信息丢失的问题,提出一种融合卷积神经网络的改进型迭代深度学习算法(IIDLA)。该算法采用混合卷积网进行底层的平移不变特征学习,以层次化的方式迭代应用卷积神经网络对输入图... 针对图像识别算法中图像集上几何曲面的特定分类会导致判别信息丢失的问题,提出一种融合卷积神经网络的改进型迭代深度学习算法(IIDLA)。该算法采用混合卷积网进行底层的平移不变特征学习,以层次化的方式迭代应用卷积神经网络对输入图像集的不同非线性特征进行学习。算法的图库和查询实例中包括了不同视角、背景、面部表情、解析度和照明度的人脸或物体图像集。采用数据集将提出的算法与其他算法进行评估对比,实验结果表明提出的算法在被测数据集上的性能最优。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络(CNN) 自适应 图像识别 层次化迭代
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基于UMU平台的深度学习理论研究--以在“生理学”课程教学改革中的应用与思考为例 预览
9
作者 荣爱珍 《现代信息科技》 2019年第8期113-116,共4页
在“互联网+”背景下,UMU互动学习平台在教学中的逐渐应用日益彰显着其优势和价值。深度学习作为一种新兴的教学理论由于在教学中的良好效果日益受到青睐。尝试在生理学教学改革中根据深度学习路线将网络数字化学习与传统课堂学习结合起... 在“互联网+”背景下,UMU互动学习平台在教学中的逐渐应用日益彰显着其优势和价值。深度学习作为一种新兴的教学理论由于在教学中的良好效果日益受到青睐。尝试在生理学教学改革中根据深度学习路线将网络数字化学习与传统课堂学习结合起来,以达到深度学习。实践表明,UMU平台在课堂教学中的应用,突出了学生在教学中的主体地位,很好地促进了学生的自主性学习,激发了学生的学习兴趣,提高学生运用信息技术分析解决问题的能力和团结协作意识,提高学生反思的水平及能力,取得了较好的教学效果。为当前中职卫生学校专业教学改革深化和创新提供了新的方向。 展开更多
关键词 UMU互动平台 深度学习 生理学教学
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小样本情况基于深度学习的水下目标识别研究 预览
10
作者 梁红 金磊磊 杨长生 《武汉理工大学学报:交通科学与工程版》 2019年第1期6-10,共5页
水下自动目标识别一直是具有挑战性的任务.针对海洋环境下目标图像数据获取困难,样本数量不足以训练深层神经网络这一问题,提出小样本情况下基于深度学习的水下图像识别方法.利用提出的改进中值滤波器抑制水下小样本集图像的脉冲噪声;然... 水下自动目标识别一直是具有挑战性的任务.针对海洋环境下目标图像数据获取困难,样本数量不足以训练深层神经网络这一问题,提出小样本情况下基于深度学习的水下图像识别方法.利用提出的改进中值滤波器抑制水下小样本集图像的脉冲噪声;然后,采用ImageNet图像数据集对搭建的深度卷积神经网络模型进行预训练;使用水下降噪图像对经过预训练的神经网络进行参数微调.利用海洋鱼类图像数据集对完成训练的卷积网络性能进行验证,取得85.08%的正确识别率. 展开更多
关键词 水下目标 图像识别 深度学习 小样本 卷积神经网络
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基于深度学习的大学生无人驾驶方程式赛车循迹控制研究 预览
11
作者 谷贺 黄鹤 +3 位作者 谢钊 丁慧祥 吴海峰 温卫刚 《汽车实用技术》 2019年第13期32-34,共3页
大学生无人驾驶方程式大赛(FSAC)是一项旨在吸引更多的优秀青年投身于新技术造车领域的比赛。赛车在电动方程式赛车基础上增加了摄像头、激光雷达、等传感器,并通过制动和转向系统的改装,进行赛道循迹控制。传统方法基于图像处理技术,... 大学生无人驾驶方程式大赛(FSAC)是一项旨在吸引更多的优秀青年投身于新技术造车领域的比赛。赛车在电动方程式赛车基础上增加了摄像头、激光雷达、等传感器,并通过制动和转向系统的改装,进行赛道循迹控制。传统方法基于图像处理技术,很难通过拟合中心线的方式进行跟踪控制,为此提出基于深度学习的端对端循迹控制方法,首先对图像数据采集及驾驶模拟器驾驶数据的收集,提出采用端对端CNN网络进行训练,并最终在硬件环台架上验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 智能汽车 深度学习 无人驾驶 卷积神经网络
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多分辨批量古典建筑图像深度学习检索算法 预览
12
作者 文政颖 卫欣 《河南工程学院学报:自然科学版》 2019年第2期66-71,共6页
针对传统的模糊BP分类识别方法进行多分辨建筑图像检索误分率较高的问题,提出了一种基于深度学习神经网络分类和多特征融合的多分辨古典建筑图像检索算法。采用小波降噪方法对模糊图像进行降噪处理,对降噪后的图像采用LGB向量量化算法... 针对传统的模糊BP分类识别方法进行多分辨建筑图像检索误分率较高的问题,提出了一种基于深度学习神经网络分类和多特征融合的多分辨古典建筑图像检索算法。采用小波降噪方法对模糊图像进行降噪处理,对降噪后的图像采用LGB向量量化算法进行特征分解,采用颜色分量融合方法进行图像的信息增强处理,提取图像的灰度不变矩特征量。将提取的特征量输入BP神经网络分类器中,在检索器的隐含层采用深度学习算法进行图像特征聚类的自适应寻优,进行多特征融合处理,避免聚类中心扰动,实现了对批量多分辨古典建筑图像检索的优化。仿真结果表明,采用该算法进行多分辨古典建筑图像检索的准确性较好,抗类间属性扰动能力较强,图像输出的查全率较高,图像检索的时间开销较小。 展开更多
关键词 图像检索 小波降噪 BP神经网络分类器 深度学习
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基于融合型深度学习的人体动态特征提取 预览
13
作者 于海鹏 王闻达 《河南工程学院学报:自然科学版》 2019年第1期71-76,共6页
为了提高对不同运动状态下人体动态特征的分析能力,提出了一种基于融合型深度学习的人体动态特征提取算法。采用图像亮点流形标注方法进行人体图像的动态特征采样,对动态图像采用RGB颜色特征分解方法进行灰度像素二值化拟合处理,采用多... 为了提高对不同运动状态下人体动态特征的分析能力,提出了一种基于融合型深度学习的人体动态特征提取算法。采用图像亮点流形标注方法进行人体图像的动态特征采样,对动态图像采用RGB颜色特征分解方法进行灰度像素二值化拟合处理,采用多尺度小波分解方法实现行人的差异性特征提取,对所提取的人体动态特征量采用深度学习方法进行自适应分类处理,使用融合型卷积神经网络对分类后的动态特征量进行超分辨融合,实现了人体动态特征的优化提取。仿真结果表明,采用该方法进行人体动态特征提取的超分辨性较好,在时间开销和图像识别精度方面具有优越性。 展开更多
关键词 深度学习 人体图像 动态特征提取 小波分解
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人工智能深度学习算法在虚拟现实交互产品的应用与设计实现 预览
14
作者 黄昌正 陈曦 周言明 《科技创新发展战略研究》 2019年第1期16-24,共9页
随着虚拟现实技术的发展,传统电脑的鼠标和键盘不适用于虚拟现实环境的交互需求,虚拟现实交互需求越来越突出。通过对虚拟现实交互需求的深入研究,设计了一款基于九轴惯性传感器、采用人工智能深度学习算法实现的虚拟现实交互手套。通... 随着虚拟现实技术的发展,传统电脑的鼠标和键盘不适用于虚拟现实环境的交互需求,虚拟现实交互需求越来越突出。通过对虚拟现实交互需求的深入研究,设计了一款基于九轴惯性传感器、采用人工智能深度学习算法实现的虚拟现实交互手套。通过九轴传感器捕捉手指和手掌运动数据,利用人工智能深度学习算法进行手势姿态识别,借助配套的软件开发工具包(SDK)软件,实现在虚拟现实环境中同步还原出手部的完整运动过程,以及进行手势交互意图识别,达到在虚拟现实环境中通过手部自然动作交互的目的。 展开更多
关键词 虚拟现实 人工智能 深度学习 人机交互
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核心素养视域下的教学原则 预览
15
作者 陈芳 《林区教学》 2019年第6期22-25,共4页
核心素养是新时代我国对学生发展的新要求,主要是要求学生能够均衡综合学科、人、社会三大因素,从而达到品格和能力两大方面的发展。基于中国学生发展核心素养内容,通过教师的教和学生的学两个方面来分析核心素养视域下的教与学原则,并... 核心素养是新时代我国对学生发展的新要求,主要是要求学生能够均衡综合学科、人、社会三大因素,从而达到品格和能力两大方面的发展。基于中国学生发展核心素养内容,通过教师的教和学生的学两个方面来分析核心素养视域下的教与学原则,并提出四大教的原则--动力原则、全面原则、探究原则、助力原则以及四大学的原则--自主原则、建构原则、反思原则、意义原则。核心素养视域下的教学应从教师的教走向学生的学,使中国学生发展核心素养在教学活动中真正得到发展。 展开更多
关键词 核心素养 全面发展 自主 深度学习
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基于深度学习图像识别的变电站监控系统 预览
16
作者 胡涛 《集成电路应用》 2019年第6期104-105,共2页
基于计算机网络技术以及无线通信技术和视频监控技术,研究深度学习图像识别的变电站基建安全行为监控系统。构建一种比较完善的变电站基建安全行为监控系统。
关键词 图像识别 深度学习 变电站安全 监控系统
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学历案:基于素养导向的深度学习方案 预览
17
作者 胡文凤 《语文学刊》 2019年第1期121-124,共4页
核心素养与深度学习两者是相互加强的良性互动的循环关系;学历案作为专业的教学方案,其立足于学生“何以会学”,实现课堂转型,促进深度学习,让学习留痕迹,呈现学生学习全过程,进而让核心素养的提升成为可能。
关键词 学历案 深度学习 核心素养
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从“程序重置”到“深度学习”——翻转课堂教学实践的深化路径 预览
18
作者 朱文辉 李世霆 《教育学报》 CSSCI 北大核心 2019年第2期41-47,共7页
作为教学形式的一种逆序化创新,翻转课堂必然在程序和内核上均含有对传统教学的“翻转”之意。但停留于“程序重置”的我国翻转课堂的教学实践却陷入到课前自学从教师直接灌输到教师通过“微视频”灌输、课中合作探究有形无实、课后作... 作为教学形式的一种逆序化创新,翻转课堂必然在程序和内核上均含有对传统教学的“翻转”之意。但停留于“程序重置”的我国翻转课堂的教学实践却陷入到课前自学从教师直接灌输到教师通过“微视频”灌输、课中合作探究有形无实、课后作业“传统”未变等浅层变革的误区之中。从结构主义的视角来看,程序重置只是翻转课堂的表层属性,深度学习才是翻转课堂的本质属性。走出翻转课堂停留于程序重置的误区,彰显翻转课堂促进学生深度学习的本质属性,需要在课前自学阶段将微视频制作的理论基础从泰勒的目标模式转换为杜威的问题中心模式;在课中活动阶段,以合作探究的方式来达至相对客观之真理;在课后巩固阶段,以新颖的作业形式来发展学生的高阶能力。 展开更多
关键词 翻转课堂 程序重置 结构主义 深度学习
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基于深度学习的图像处理技术 预览
19
作者 徐政超 《数字技术与应用》 2019年第5期222-222,224共2页
随着计算机技术和信息技术的飞速发展,极大地推动了深度学习的发展,作为当前深度学习发展的主流趋势,人工智能、文字及图像识别等领域都有着极大地技术突破。智能时代的最大特点就是机器具有自主学习的能力,这是当前和未来科技发展的必... 随着计算机技术和信息技术的飞速发展,极大地推动了深度学习的发展,作为当前深度学习发展的主流趋势,人工智能、文字及图像识别等领域都有着极大地技术突破。智能时代的最大特点就是机器具有自主学习的能力,这是当前和未来科技发展的必然要求。基于此,本文结合具体的技术原理对深度学习应用于图像处理领域进行了分析,进一步的阐述了深度学习在图像处理方面的应用,为当前和未来的图像处理技术的发展提供一定的启发。 展开更多
关键词 深度学习 图像处理 技术原理
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基于语义分割的车道线检测算法研究 预览
20
作者 张道芳 张儒良 《科技创新与应用》 2019年第6期14-16,共3页
随着半自动辅助驾驶,全自动无人驾驶系统等人工智能技术的发展和普及,驾驶环境的检测和识别变得非常关键。文章采用语义分割的DeeplabV3+网络车道线对检测,不仅克服了传统检测方法的缺陷,而且在检测的性能和效果上要优于传统的检测方法。
关键词 车道线检测 深度学习 语义分割 DeeplabV3+
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