检索结果-南通市图书馆

教学与管理（中学版） 2012年第1期 77-78页

作者：应卫强浙江长兴第三中学

在教学实践中教师对教学素材的选用直接关系课堂教学效率的提高。如果教学素材选用存在问题，就会影响课堂效益，造成“事倍功半”的结果。笔者结合自身教学实践，对政治课堂教学中教学素材的选用作一定的分析，以与广大教师探讨。

关键词：政治课堂教学教学素材纠正策略课堂教学效率教学实践课堂效益教师

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当时拒绝就对了

作者：应卫强

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当时拒绝就对了

作者：应卫强

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当时拒绝就对了

作者：应卫强

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立体构成与造型基础：立体元素与表达

丛书名：普通高等院校设计类专业精品规划教材

2009年

作者：张旭生应卫强应放天陈实译

本书的课题内容来自罗伊娜•里德•科斯塔罗的视觉构成教学体系，我们将其部分课题内容引入课程，是对其教学理论的实践。并将实践过程中的学生作品、制作过程、体会以及点评加以总结集合而成。通过课程实践可对罗伊娜的教学理论方法有... 详细信息

ISBN: (纸本)9787560950457

本书的课题内容来自罗伊娜•里德•科斯塔罗的视觉构成教学体系，我们将其部分课题内容引入课程，是对其教学理论的实践。并将实践过程中的学生作品、制作过程、体会以及点评加以总结集合而成。通过课程实践可对罗伊娜的教学理论方法有更深的理解和体会，其中包含非常丰富的关于视觉构成的认识：首先，对抽象的视觉形式规律的概括提炼，并融入形象的课题练习中，通过手、眼、脑的协同来体会这些形式规律。其次，使课题由简到难，由单纯到复杂，使学生逐步习惯于用理性的方式分析形态，不仅要“知其然”还要“知其所以然”。这一点对于设计师而言是非常重要的。在教学中，经常会遇到学生对一个形式的评价公停留在“ 更多...

关键词：立体美术构图教材高等学校

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汇雅图书（南通市图书馆）

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构建新时期学校心理教育体系

政治教育 2001年第5期 12-13页

作者：应卫强浙江省长兴县煤山中学

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浅谈紫砂“窑变”焐灰壶的创作

佛山陶瓷 2014年第8期24卷 52-53页

作者：应卫强宜兴214221

紫砂艺术是中国的国粹,历史深远,从来都备受文人雅士喜爱,而越是古典深厚的艺术,其中含有谜的成分也越多。窑变也是一门遗憾艺术,由于焐灰环节较多,工艺复杂,处理不当往往会使已初烧的成品在焐灰过程中失败或变残变次。而且目前市场上... 详细信息

紫砂艺术是中国的国粹,历史深远,从来都备受文人雅士喜爱,而越是古典深厚的艺术,其中含有谜的成分也越多。窑变也是一门遗憾艺术,由于焐灰环节较多,工艺复杂,处理不当往往会使已初烧的成品在焐灰过程中失败或变残变次。而且目前市场上要见到上好的焐灰壶较为稀少。因此,要研究出上好的焐灰壶还需多下工夫。

关键词：紫砂窑变焐灰

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一种强真实感的图像生成算法设计与仿真

计算机仿真 2022年第4期39卷 492-495,500页

作者：应卫强张帆张玲燕浙江大学城市学院浙江杭州310015 浙江大学软件学院浙江杭州310027

传统方法下生成的跨模态图像易造成目标部分重要信息缺失,生成的图像缺乏真实感,于是提出改进生成式对抗网络和半监督学习的跨模态图像生成方法。建立生成式对抗网络,分析半监督学习特征,经融合后组成半监督生成式对抗网络。在判别器中... 详细信息

传统方法下生成的跨模态图像易造成目标部分重要信息缺失,生成的图像缺乏真实感,于是提出改进生成式对抗网络和半监督学习的跨模态图像生成方法。建立生成式对抗网络,分析半监督学习特征,经融合后组成半监督生成式对抗网络。在判别器中使用卷积神经网络、在生成器中引入反卷积神经网络,在半监督生成式对抗网络中添加分类器,改进所建的网络模型,利用全变差正则化项建立伪判别损失函数。利用架构的随机梯度下降优化算法,完成散度似然比的直接优化,最后在三个网络的共同作用下,输出生成的跨模态图像。仿真阶段分别从视觉效果与评估指标两个角度,验证出所提方法的有效性,结果证明上述方法不仅使生成图像更具真实感,而且保留了大部分目标特征,能够满足图像的高质量需求。

关键词：生成式对抗网络半监督学习跨模态图像生成随机梯度下降优化算法损失函数

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基于神经网络的无缓冲数字系统延时控制模型

计算机仿真 2021年第11期38卷 249-253页

作者：应卫强罗仕鉴张玲燕浙江大学城市学院浙江杭州310015 浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310058 浙江大学软件学院浙江杭州310058

传统的数字系统延时控制过程不能对系统的时间延迟进行准确预测,导致其存在拟合率低、网络传输延时过长和负载率低的问题。为解决上述问题,基于神经网络设计了新的无缓冲数字系统延时控制模型。使用时间戳技术记录采集到的数据包时间,... 详细信息

传统的数字系统延时控制过程不能对系统的时间延迟进行准确预测,导致其存在拟合率低、网络传输延时过长和负载率低的问题。为解决上述问题,基于神经网络设计了新的无缓冲数字系统延时控制模型。使用时间戳技术记录采集到的数据包时间,并根据延时预测器预测在线网络延时。采用神经网络SMITH预估结果对无缓冲数字系统延时进行预估补偿,在SMITH估计模型的基础上构建无缓冲数字系统延时控制模型。通过PIP控制算法获得无缓冲数字系统延时控制模型的最优解。实验结果表明,上述模型的拟合率和负载率均较高,且能够有效减少网络传输延时,充分说明了上述模型的有效性。

关键词：神经网络延时控制估计模型控制算法网络延时预测

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