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中华优秀传统文化融入大学生积极心理的培育策略

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新乡学院学报 2024年第4期41卷 70-73页

作者：华云松沈阳大学师范学院辽宁沈阳110041

将中华优秀传统文化融入大学生积极心理培育,应将个性发展目标与文化传承目标、当前目标与长期发展目标相结合,两组目标互相联系、彼此渗透。坚持西为中用、古为今用、自我体证的基本原则。在此基础上,灵活实施多元化的积极心理培育策... 详细信息

将中华优秀传统文化融入大学生积极心理培育,应将个性发展目标与文化传承目标、当前目标与长期发展目标相结合,两组目标互相联系、彼此渗透。坚持西为中用、古为今用、自我体证的基本原则。在此基础上,灵活实施多元化的积极心理培育策略。这些策略包括:对传统文化中积极心理素材的挖掘与推广策略,教师团队协同育人的交流疏导策略,传统文化实践活动熏染策略,基于传统文化传承视角的创造力提升策略,对积极心理培育成效的系统评估策略,等等。

关键词：大学生积极心理传统文化培育策略

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小学《三国演义》整本书阅读游戏化教学探究

进展 2024年第2期 127-129页

作者：祝思蓁张月盈华云松沈阳大学师范学院辽宁沈阳110041

将游戏化教学融入小学《三国演义》整本书阅读,是贯彻语文新课标、创新教学形式的有效途径。教学目标在于拓宽认知范围,丰富情感体验;改善阅读方式,提升阅读能力;激发创新思维,培养创造能力。秉持着创新性和启发性教学原则,采用教学策略... 详细信息

将游戏化教学融入小学《三国演义》整本书阅读,是贯彻语文新课标、创新教学形式的有效途径。教学目标在于拓宽认知范围,丰富情感体验;改善阅读方式,提升阅读能力;激发创新思维,培养创造能力。秉持着创新性和启发性教学原则,采用教学策略为:结合学生特点,创新呈现方式;演绎三国故事,精思闯关题目;创设奖励机制,延续闯关兴趣。

关键词：整本书阅读游戏化教学《三国演义》小学

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基于深度学习的自适应苹果图像多缺陷检测

山东理工大学学报（自然科学版） 2024年第1期38卷 42-47页

作者：胡天浩高秀敏华云松蔡丽君上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

苹果图像检测中,对较小缺陷识别与分类时,检测时间与精度的平衡问题一直是该领域的研究重点。为实现苹果缺陷的快速高精度检测,提出了一种基于深度学习的ACE-YOLO自适应局部图像检测算法,通过深度学习缩小检测区域,利用通道注意力机制... 详细信息

苹果图像检测中,对较小缺陷识别与分类时,检测时间与精度的平衡问题一直是该领域的研究重点。为实现苹果缺陷的快速高精度检测,提出了一种基于深度学习的ACE-YOLO自适应局部图像检测算法,通过深度学习缩小检测区域,利用通道注意力机制把计算机算力集中到局部检测范围以缩短检测时间,采用图像增强算法使检测细节更清晰,通过在模型中增加小目标检测层来提高检测精度。该算法利用深度学习实现局部细节检测,与常规算法相比增加了注意力机制,其检测速度提高了25%;由于引入了局部图像增强算法,并增加了小目标检测层,其在对14类苹果缺陷进行识别时,平均检测精度也由86.1%提高到95.2%。实验表明,该算法更适用于苹果缺陷的检测。

关键词：苹果缺陷图像检测机器学习注意力机制小目标检测

专题式校本教研的基本维度:知识体系与同伴互助

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教育理论与实践 2022年第26期42卷 38-41页

作者：华云松沈阳大学师范学院辽宁沈阳110041

建构知识体系和进行同伴互助是专题式校本教研的两个重要维度。建构知识体系是专题式校本教研的重要任务,因为专题式教研的内容指向知识的逻辑关联,目标指向教师的知识体系化,过程是对知识内在关系的演绎和推理,效果要围绕知识体系来呈... 详细信息

建构知识体系和进行同伴互助是专题式校本教研的两个重要维度。建构知识体系是专题式校本教研的重要任务,因为专题式教研的内容指向知识的逻辑关联,目标指向教师的知识体系化,过程是对知识内在关系的演绎和推理,效果要围绕知识体系来呈现。同伴互助是专题式校本教研的有效手段,因为同伴互助有助于突破个人教研局限,有利于个体完善教研思想、鼓舞个体教研精神。有效落实专题式校本教研两个维度,可采取以下措施:设定系统化的教研目标追求,激发互助动机;优化教研环节,奠定互助基础;建立专题教研制度,规范互助行为;形成基于知识体系建构的教研评价,促成教研自觉。

关键词：专题式校本教研知识体系同伴互助教研目标互助动机教研制度教研评价

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辽宁关公故事传播考

天中学刊 2023年第4期38卷 115-120页

作者：华云松沈阳大学师范学院辽宁沈阳110041

关公故事在辽宁的传播可以上溯到唐代,并兴盛于清代至民国时期,包括英雄故事、神异故事、衍生故事三大类型,传播内容真实性与多义性并存。辽宁民间艺人是关公故事传播的生力军,文人则充当了把关人的角色。关公故事在辽宁的传播具有强大... 详细信息

关公故事在辽宁的传播可以上溯到唐代,并兴盛于清代至民国时期,包括英雄故事、神异故事、衍生故事三大类型,传播内容真实性与多义性并存。辽宁民间艺人是关公故事传播的生力军,文人则充当了把关人的角色。关公故事在辽宁的传播具有强大的地域文化认同功能,主要体现为与当地民风民俗、历史事件的巧妙融合。

关键词：关公故事辽宁故事类型传播群体文化认同

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“双减”背景下的小学古诗文微课教学研究

进展 2023年第10期 181-183页

作者：陈洋华云松沈阳大学师范学院辽宁沈阳110041

从贯彻“双减”政策视角出发对小学古诗文微课教学进行探究,总体教学目标为:培育文化自信、增强语言运用能力和提升思维能力。这三方面目标彼此联系,互为依存。在教学原则方面,要坚持以学生为主体,应教尽教,锐意创新。在教学策略方面,... 详细信息

从贯彻“双减”政策视角出发对小学古诗文微课教学进行探究,总体教学目标为:培育文化自信、增强语言运用能力和提升思维能力。这三方面目标彼此联系,互为依存。在教学原则方面,要坚持以学生为主体,应教尽教,锐意创新。在教学策略方面,课前可采用微课导学激趣策略;课堂可采用情境教学策略,在微课中以情感驱动、角色转换、环境渲染营造古诗文情境;课后可采用微课拓展策略。高质量微课教学的有效实施,更有利于小学古诗文教学的减负增效。

关键词： “双减”政策小学古诗文微课教学

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基于图像深度特征的稻种识别方法研究

软件工程与应用 2022年第6期11卷 1272-1281页

作者：黄崇渝华云松上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海

随着水稻品种不断增加,如何识别稻种成为业内的一个难点,机器视觉技术较人工识别稻种识别准确度和时间更具优势,因而成为一种趋势。针对传统图像特征识别方法能力有限、识别精度低、速度慢的问题,本文提出使用L2正则化和dropout的卷积... 详细信息

随着水稻品种不断增加,如何识别稻种成为业内的一个难点,机器视觉技术较人工识别稻种识别准确度和时间更具优势,因而成为一种趋势。针对传统图像特征识别方法能力有限、识别精度低、速度慢的问题,本文提出使用L2正则化和dropout的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)将原来得到的线性不可分图像深度特征数据变为线性可分的数据,通过支持向量机(support vector machine, SVM)代替传统CNN的softmax分类器对得到的线性数据进行分类,最后利用10个常用CNN模型 + SVM,通过准确性、敏感性、特异性、假阳性率、F1 Score和测试时间等方面对模型效果进行评估后,得出水稻识别结果。实验表明,该方法在稻种识别方面准确率达到99.8%,每张图片识别速度低至0.07 s,可用于混杂稻种的识别和分类。

关键词：稻种识别深度学习卷积神经网络支持向量机

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基于深度学习的肺炎影像分割研究

软件工程与应用 2022年第6期11卷 1490-1499页

作者：叶端胜华云松上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海

为有效地阻断新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情传播,如何快速准确地诊断出COVID-19患者对于疫情防控至关重要。计算机断层扫描(CT)技术是诊断COVID-19患者的最有效手段之一,为辅助医生进行准确和快速的诊断,需要将COVID-19患者CT图像中... 详细信息

为有效地阻断新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情传播,如何快速准确地诊断出COVID-19患者对于疫情防控至关重要。计算机断层扫描(CT)技术是诊断COVID-19患者的最有效手段之一,为辅助医生进行准确和快速的诊断,需要将COVID-19患者CT图像中病变区域分割出来。近年来,深度学习在医学图像分割中的应用越来越广泛,本文以U-Net语义分割模型为基础框架,针对U-Net模型在训练过程中出现的神经网络性能退化问题,在编码器中运用了在ImageNet上预训练好的Resnet网络,对CT图像进行特征提取。在解码器中引入注意力门机制抑制图像中的无关区域,突出病变区域以进一步提高分割的精度。通过在相同数据集上的对比验证,结果表明,该方法具有良好的分割性能,能有效分割新冠肺炎病变区域。

关键词： COVID-19 深度学习图像分割病变区域

基于深度学习的膝关节软骨MR图像分割方法研究

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软件工程与应用 2023年第2期12卷 264-275页

作者：毕铭成华云松郭真程上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海

为实现膝关节骨关节炎(KOA)的早期诊断,提高深度学习模型在膝关节软骨MR图像的分割精度,改善模型针对小目标分割效果不理想的不足,基于深度学习,提出一种端到端的EASU-Net。以深度可分离卷积模块代替卷积模块作为基本模块,减少参数量,... 详细信息

为实现膝关节骨关节炎(KOA)的早期诊断,提高深度学习模型在膝关节软骨MR图像的分割精度,改善模型针对小目标分割效果不理想的不足,基于深度学习,提出一种端到端的EASU-Net。以深度可分离卷积模块代替卷积模块作为基本模块,减少参数量,增加对深层信息的提取。利用基于ECA的金字塔模块获取不同的感受野,克服了U-Net模型单一感受野的局限性,提高了对不同大小目标的分割能力。设计多尺度输出融合的深监督模块,高质量地提取软骨的细节信息。在OAI-ZIB数据集上测试,相比于基本U-Net和其他现有模型,所提方法在膝关节股骨软骨、胫骨软骨的分割方面都取得了更高的精度。

关键词： KOA 深度学习 MR 图像分割