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初中《历史与社会》有效教学的整体建构

教育理论与实践 2009年第S1期29卷 125-125页

作者：金新法杭州市余杭区临平教育辅导站浙江杭州311100

《历史与社会》学科具有较强的综合性,它既有历史知识的抽象性,又有现实社会的具体性;既有历史知识自身的系统体系,又有历史、地理、政治、社会等人文知识的综合性。如何提高本学科的教学实效,笔者认为,要从改进教法的角度,去研究教学... 详细信息

《历史与社会》学科具有较强的综合性,它既有历史知识的抽象性,又有现实社会的具体性;既有历史知识自身的系统体系,又有历史、地理、政治、社会等人文知识的综合性。如何提高本学科的教学实效,笔者认为,要从改进教法的角度,去研究教学目标的设计、教学情景的创设、教学内容的处理、教学活动的组织、教学方法的运用、教学结果的反馈等方面优化课堂教学过程和课堂教学结构,从而提高教学实效。

关键词：《历史与社会》教学反馈整体建构课堂教学结构教学结果有效性教学情境创设教学活动教学内容教学方法

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朱新法作品

扬子江（诗刊） 2024年第4期 63-64页

作者：朱新法不详

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坐标增强与多源采样的脑肿瘤图像分割

计算机应用 2024年

作者：蒋占军李洋廉敬苗新法兰州交通大学电子与信息工程学院

针对脑肿瘤图像分割模型对肿瘤区域关注度不够及易丢失空间上下文信息，导致对肿瘤区域分割效果不佳的问题，提出一种融合坐标增强学习机制与多源采样的TransUNet脑肿瘤分割网络。首先，提出一种坐标增强学习机制，结合ResNetV2作为模... 详细信息

针对脑肿瘤图像分割模型对肿瘤区域关注度不够及易丢失空间上下文信息，导致对肿瘤区域分割效果不佳的问题，提出一种融合坐标增强学习机制与多源采样的TransUNet脑肿瘤分割网络。首先，提出一种坐标增强学习机制，结合ResNetV2作为模型的浅层特征提取网络，增加对脑肿瘤区域的关注度；其次，设计了深层混合采样特征提取器，利用可变形注意力与自注意力机制，对脑肿瘤的全局与局部信息进行了多源采样；最后，在编码器与解码器之间设计交互层级融合模块，在深层与浅层特征信息交互的同时减少了参数计算量。在BraTS2018和BraTS2019数据集上的实验结果表明：较于基准TransUNet，平均相似性系数提高4.84个百分点，平均交并比(mIoU)提高7.21个百分点，平均精度均值(mAP)提高3.83个百分点，平均召回率提高3.15个百分点，参数数量减少16.9MB。

关键词：图像分割多模态信息坐标增强学习机制混合采样交互层级融合模块

1960—2019年中国水稻气候生长期水热资源变化趋势及其归因分析

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浙江农业学报 2024年

作者：徐金勤邱新法朱平肖潇江苏省农业气象重点实验室(南京信息工程大学) 广东省气象服务中心南京信息工程大学生态与应用气象学院武汉区域气候中心

基于界限温度法确定水稻气候生长期指标，对比分析了1960—2019年间我国6个水稻种植的主要农业区(东北平原区、黄淮海平原区、四川盆地及周边地区、长江中下游地区、云贵高原区和华南区)的水稻气候生长期及期间水热资源的变化特征，定... 详细信息

基于界限温度法确定水稻气候生长期指标，对比分析了1960—2019年间我国6个水稻种植的主要农业区(东北平原区、黄淮海平原区、四川盆地及周边地区、长江中下游地区、云贵高原区和华南区)的水稻气候生长期及期间水热资源的变化特征，定量评价了主要气候因子对于水稻气候生长期间积温和湿润指数变化的具体贡献。结果表明：1960—2019年间，研究区内水稻适播期均显著(P<0.05)提前(-0.08～-0.30 d·a-1)、适收期推迟(0.04～0.20 d·a-1)，气候生长期显著延长(0.1～0.5 d·a-1)。水稻气候生长期间积温显著增加，湿润指数下降，水热资源变化类型普遍为暖干型。在6个农业区内，水稻气候生长期间积温的显著增加均由水稻气候生长期间持续日数的增加主导。除黄淮海平原区内水稻气候生长期间湿润指数的降低由降水量减少主导外，其他农业区内水稻气候生长期间湿润指数的降低均由潜在蒸散量的显著增加主导。未来，应当重视水稻气候生长期间持续日数和潜在蒸散量显著增加对水稻生产的影响。

关键词：气候变暖水稻气候生长期水热资源变化

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改进YOLOV5s的铁轨裂纹目标检测算法

计算机工程与应用 2024年第12期60卷 216-224页

作者：苗新法刘宝莲李晓琴侯越兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

铁轨表面的裂纹图像目标小、背景干扰信息多、分辨率高,使其目标检测效果并不理想。对此,提出一种改进YOLOV5s的目标检测算法以提升铁轨裂纹的检测效果。在颈部网络中引入VOV-GSCSP模块,用更轻量的卷积方式GSconv来替换普通的卷积,在保... 详细信息

铁轨表面的裂纹图像目标小、背景干扰信息多、分辨率高,使其目标检测效果并不理想。对此,提出一种改进YOLOV5s的目标检测算法以提升铁轨裂纹的检测效果。在颈部网络中引入VOV-GSCSP模块,用更轻量的卷积方式GSconv来替换普通的卷积,在保留更多细节信息的同时减轻网络的计算量。改进特征金字塔结构,提出多路径跨层融合结构,在特征金字塔下采样的过程中跨层融入主干网络的信息,保留更多原始的特征信息,提升目标检测的精度。同时,引入CA注意力模块和Transformer结构进一步加强高阶语义的信息提取。实验结果表明,改进的YOLOV5s算法,平均均值精度(mAP)达到62.4%,相对于原YOLOV5s算法提高了6.2个百分点;召回率(Recall)为92.2%,提升了4.4个百分点。

关键词：目标检测 YOLOV5 GSconv 注意力机制

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基于RegNet网络的马铃薯病害识别研究

中国农机化学报 2024年第6期45卷 229-234页

作者：石放王莹王新法马玉琨河南科技学院河南新乡453003

为克服传统网络模型结构固化、对马铃薯病害识别率低的问题,以PlantVillage数据集中的五类马铃薯病害为研究对象,对图像进行随机放大缩小、水平翻转、垂直翻转等操作进行数据增强。使用一种基于网络设计空间思想设计出具有高度灵活性的R... 详细信息

为克服传统网络模型结构固化、对马铃薯病害识别率低的问题,以PlantVillage数据集中的五类马铃薯病害为研究对象,对图像进行随机放大缩小、水平翻转、垂直翻转等操作进行数据增强。使用一种基于网络设计空间思想设计出具有高度灵活性的RegNet网络模型,利用PoLy损失函数对RegNet进行改进,并加入注意力机制,对数据增强后的马铃薯病害图片进行预测,再与传统网络模型AlexNet和GoogLeNet进行对比。试验结果表明:改进后的RegNetX在马铃薯识别方面具有良好的性能,最高准确率可达99.8%,模型准确率超过AlexNet与GoogLeNet,可为马铃薯病害识别作参考。

关键词：马铃薯农作物病害 RegNet网络图像识别网络设计空间