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天津教育 1991年第5期 31-32页

作者：刘嘉望

复习的重点 1.注重分析数量关系,帮助学生进一步掌握应用题的结构特征和解题思路;2.学会用综合算式解答应用题,掌握解题规律,提高学生的思维能力。一、寻求中间问题的训练解答两步应用题时必须提出隐蔽的中间问题,这是解答两步应用题的... 详细信息

复习的重点 1.注重分析数量关系,帮助学生进一步掌握应用题的结构特征和解题思路;2.学会用综合算式解答应用题,掌握解题规律,提高学生的思维能力。一、寻求中间问题的训练解答两步应用题时必须提出隐蔽的中间问题,这是解答两步应用题的关键。复习时,要突出抓好寻求中间问题的训练。1.列关系式提中间问题。例如:“和平小学三年级有学生163人,四年级比三年级少38人,两个年级一共有学生多少人?”解答时从分析问题入手,列出关系式:三年级人数+四年级人数=一共有学生多少人。引导学生进—步分析关系式,三年级人数题中已经告诉,四年级人数题中没有告诉,那么就要先求“四年级有学生多少人”。

关键词：解题能力数量关系思维能力简单应用题五年级纺织工人童鞋少而精女鞋图边

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基于多种模态特征的新生儿疼痛识别

基于多种模态特征的新生儿疼痛识别

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作者：刘嘉望华南理工大学

学位级别：硕士

新生儿护理过程中的疼痛性刺激会给其身心发育带来短期或者长期的负面影响。因此,及时准确地评估新生儿疼痛状况、并采取相应措施进行干预对于促进新生儿的健康成长具有十分重要的意义。目前的新生儿疼痛评估主要采用人工的方式,依靠专... 详细信息

新生儿护理过程中的疼痛性刺激会给其身心发育带来短期或者长期的负面影响。因此,及时准确地评估新生儿疼痛状况、并采取相应措施进行干预对于促进新生儿的健康成长具有十分重要的意义。目前的新生儿疼痛评估主要采用人工的方式,依靠专业的医护人员,这种方法费时费力还会受到主观因素的影响。自动化的新生儿疼痛识别技术可以持续客观地对新生儿的健康状况进行监测,辅助医护人员进行评估,节省人力物力。本文采用多模态学习的方法对新生儿疼痛识别任务展开研究,主要研究内容如下:(1)针对多模态信息融合不充分的问题,本文探索利用注意力机制对提取得到的特征进行融合。通过对每个模态的不同部分分配不同的权重,注意力机制可以更加精细地融合多模态信息,促进模态间的信息交互,提升模型表现。此外,针对疼痛识别中某些类别比较容易产生混淆的问题,本文提出了一种基于三元组损失的解决方案。通过挖掘训练样本中比较容易混淆的样本对,三元组损失可以增大不同类别样本的类间距离、缩小相同类别样本的类内距离,提高不同类别样本的区分性。(2)针对多模态疼痛识别中比较容易出现的某种模态缺失的问题,本文提出了一种基于跨模态重构和互信息的新生儿疼痛识别算法。现实场景下,由于新生儿的肢体动作比较难以控制,容易出现某种模态缺失的情况,例如身体侧躺导致摄像头无法捕捉到面部图像。为此,本文通过变分自编码器结构实现缺失模态的重构,使得多模态模型在某种模态缺失而退化至单模态时也能获得良好的识别性能。此外,还利用互信息对不同编码器获得的特征表示进行对齐,以学习不同模态之间的共性。上述两个算法在新生儿疼痛数据集iCOPEvid上进行实验,并与其他算法进行了比较,结果表明本文提出的两个算法能有效提升疼痛识别的性能,可用于医院、家庭等场景下的自动化新生儿健康监测。

关键词：疼痛识别多模态三元组损失互信息

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