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CARFB：即插即用的目标检测模块

计算机科学与探索 2025年第1期19卷 223-236页

作者：杨梅君姚若侠谢娟英陕西师范大学计算机科学学院

针对坐标注意力（CA）在水平和垂直方向特征的平均池化可能丢失目标显著特征，以及使用二维普通卷积对小目标特征学习不足的情况，提出了CARFB(coordinateattentionandreceptivefieldblock)模块。该模块将CA的平均池化修改为平均+最大... 详细信息

针对坐标注意力（CA）在水平和垂直方向特征的平均池化可能丢失目标显著特征，以及使用二维普通卷积对小目标特征学习不足的情况，提出了CARFB(coordinateattentionandreceptivefieldblock)模块。该模块将CA的平均池化修改为平均+最大池化，以保留输入特征在水平和垂直方向的显著和细节信息；利用RFB具有不同大小感受野的优势，在水平和垂直方向分别使用RFB模块代替CA的融合特征统一卷积，以同时提取不同大小目标的特征；引入包含不同大小卷积核和步长的CBS模块，替换CA的二维普通卷积，进一步提取水平和垂直方向的特征，得到重新加权的输出特征。CARFB模块在水平和垂直方向保存目标位置信息，利用不同感受野提取不同大小目标的强辨别性特征，从而具有更强的特征学习能力。为了验证提出的即插即用模块CARFB的性能，将其嵌入ObjectBox目标检测框架，得到ObjectBox-CARFB模型；用CARFB模块替换RFBnet中的RFB模块，得到CARFBnet目标检测模型。MSCOCO数据集的实验测试表明，ObjectBox-CARFB模型的性能得到全面提升，尤其对小目标的检测性能提升突出；PASCALVOC和MSCOCO数据集的实验结果表明，CARFBnet300和CARFBnet512的目标检测能力分别优于原始RFBnet300和RFBnet512模型，并优于其他同系列对比模型。提出的CARFB模块具有更强的特征学习能力，对不同尺度目标均能取得较好的检测效果，特别是在小目标检测方面，效果提升显著。提出的CARFB模块可以嵌入到任何一个卷积神经网络，能保存更多的目标信息，具有更强的特征学习能力和更高的网络性能，对不同尺度目标均能取得较好的检测效果，尤其对小目标的检测效果提升显著。

关键词：目标检测感受野模块(RFB) 坐标注意力小目标深度学习

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面向新工科的“数据挖掘”课程创新体系探索与实践

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高等工程教育研究 2025年第1期 68-74页

作者：冯林李子豪韩鸿宇李晓宁四川师范大学计算机科学学院

针对大数据、人工智能、数字经济等新质生产力对数据挖掘人才的需求，建立了以“知识&应用创新能力&素质(Knowledge&application Innovation Abilities&Qualities, KIAQ)”为核心价值的“数据挖掘”课程体系，形成了具有新工科特点的“... 详细信息

针对大数据、人工智能、数字经济等新质生产力对数据挖掘人才的需求，建立了以“知识&应用创新能力&素质(Knowledge&application Innovation Abilities&Qualities, KIAQ)”为核心价值的“数据挖掘”课程体系，形成了具有新工科特点的“数据挖掘”知识结构。多年的课程实施结果表明，新的课程创新体系较好地解决了传统教学方法存在的问题，有效实现了课程目标。

关键词：新工科数据挖掘创新能力教学改革实践教学

图像处理中CNN与视觉Transformer混合模型研究综述

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计算机科学与探索 2025年第1期19卷 30-44页

作者：郭佳霖智敏殷雁君葛湘巍内蒙古师范大学计算机科学技术学院

卷积神经网络（CNN）与视觉Transformer是目前图像处理领域中两大重要的深度学习模型，两者经过多年来不断的研究与进步，已在该领域取得了非凡的成就。近些年来，CNN与视觉Transformer的混合模型正在逐步兴起，广泛的研究不断克服两种... 详细信息

卷积神经网络（CNN）与视觉Transformer是目前图像处理领域中两大重要的深度学习模型，两者经过多年来不断的研究与进步，已在该领域取得了非凡的成就。近些年来，CNN与视觉Transformer的混合模型正在逐步兴起，广泛的研究不断克服两种模型存在的弱项，高效地发挥出各自的亮点，在图像处理任务中表现出优异的效果。基于CNN与视觉Transformer混合模型进行深入阐述。总体概述了CNN与Vision Transformer模型的架构和优缺点，并总结混合模型的概念及优势。围绕串行结构融合方式、并行结构融合方式、层级交叉结构融合方式以及其他融合方式等四个方面全面回顾梳理了混合模型的研究现状和实际进展，并针对各种融合方式的主要代表模型进行总结与剖析，从多方面对典型混合模型进行评价对比。多角度叙述了混合模型在图像识别、图像分类、目标检测和图像分割等实际图像处理特定领域中应用研究，展现出混合模型在具体实践中的适用性和高效性。深入分析混合模型未来研究方向，并为后续该模型在图像处理中的研究与应用提出展望。

关键词：卷积神经网络(CNN) 视觉Transformer 混合模型图像处理深度学习

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数字包容理念下乡村教育数字化转型：挑战与应对——基于H大学在X县的数字支教探索

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河南大学学报(社会科学版) 2025年第1期 121-125+156页

作者：李彦垒华东师范大学学校办公室

在数字化转型背景下，数字鸿沟问题日益凸显，成为影响和制约城乡教育均衡发展的主要因素。为有效应对这一问题，数字包容理念受到越来越多关注。数字包容强调通过数字手段实现教育资源的公平共享，确保所有师生都能公平地访问和利用高... 详细信息

在数字化转型背景下，数字鸿沟问题日益凸显，成为影响和制约城乡教育均衡发展的主要因素。为有效应对这一问题，数字包容理念受到越来越多关注。数字包容强调通过数字手段实现教育资源的公平共享，确保所有师生都能公平地访问和利用高质量的数字教育资源。数字支教作为数字包容理念在教育实践中的重要路径，具有缩小城乡教育数字鸿沟、推动教育公平发展的独特作用与价值。具体来说，数字支教可以推动乡村学校优化数字硬件设施，实现优质教育资源向欠发达地区的辐射，提高教师的数字化教学能力，增强学生的数字素养。因此，探索面向数字包容的数字支教路径与策略，具有重要的理论和现实意义。

关键词：数字包容教育数字化转型数字支教教育公平

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幸福校园生活的价值重构与路径探析

中小学管理 2025年第1期 13-16页

作者：李庆豪刘莉莉华东师范大学教育学部

校园生活是育人的重要载体。面对当前校园生活中存在的封闭、紧张、课程化、同质化等问题，需要对校园生活的内涵和价值进行再认，在此基础上通过盘活整合资源、让渡管理权限、推进评价转型等路径重构校园生活，使学生从中感受学习的价... 详细信息

校园生活是育人的重要载体。面对当前校园生活中存在的封闭、紧张、课程化、同质化等问题，需要对校园生活的内涵和价值进行再认，在此基础上通过盘活整合资源、让渡管理权限、推进评价转型等路径重构校园生活，使学生从中感受学习的价值和生命的意义，过一种完整幸福的教育生活。

关键词：校园生活校园环境自组织评价转型成长档案袋捆绑式评价

运用投影视图提升模型认知素养的教学设计与实践——饱和烃的结构

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化学教育(中英文) 2025年第01期 66-67页

作者：马贇华东师范大学第三附属中学

在化学中表示分子空间结构的模型有空间填充模型、球棍模型、伞形式、结构式、纽曼投影式、键线式等，这些模型分别从不同角度描述了分子空间结构的某些特征，但无法涵盖原型的全部。模型是对原型进行抽象、简约地表示，聚焦某些特征的...

在化学中表示分子空间结构的模型有空间填充模型、球棍模型、伞形式、结构式、纽曼投影式、键线式等，这些模型分别从不同角度描述了分子空间结构的某些特征，但无法涵盖原型的全部。模型是对原型进行抽象、简约地表示，聚焦某些特征的同时必然会忽略一些信息。为了便于学生在理解的基础上进行辨识，并更好地运用模型认识分子的空间结构及特征，可从投影视图的视角对这些模型进行分类、关联。

关键词：

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计算机系科研工作和《华东师范大学学报》

华东师范大学学报（自然科学版） 2005年第Z1期 5-6页

作者：徐国定华东师范大学

1981年我作为国家资助的出国访问学者赴美国进修．两年后回校工作．不久就被推荐为《华东师范大学学报(自然科学版)》的编委．之后长期担任了《学报》和计算机系之间的联络工作．本文想就《学报》在反映我校计算机系科研工作方面作一简... 详细信息

1981年我作为国家资助的出国访问学者赴美国进修．两年后回校工作．不久就被推荐为《华东师范大学学报(自然科学版)》的编委．之后长期担任了《学报》和计算机系之间的联络工作．本文想就《学报》在反映我校计算机系科研工作方面作一简要回顾,以庆贺《学报》创刊50周年．

关键词：学报连续出版物华东师范大学计算机

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中学理科教师跨学科教学能力的现状与应对研究

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化学教学 2025年第1期 16-22页

作者：占小红苏艳霞华东师范大学化学与分子工程学院

基于跨学科思维过程和跨学科教学效果评估框架建立了教师跨学科教学能力框架，据此编制理科教师跨学科教学能力现状调查问卷和访谈提纲，对六地中学理科教师的跨学科教学能力现状进行调查，发现理科教师跨学科教学能力为中等水平且不存... 详细信息

基于跨学科思维过程和跨学科教学效果评估框架建立了教师跨学科教学能力框架，据此编制理科教师跨学科教学能力现状调查问卷和访谈提纲，对六地中学理科教师的跨学科教学能力现状进行调查，发现理科教师跨学科教学能力为中等水平且不存在显著的群体性差异，能力发展主要受到外部支持不足的影响，据此提出促进教师跨学科教学能力发展的建议。

关键词：跨学科教学能力中学理科教师现状调查教师教育

G-YOLO v7:面向无人机航拍图像的目标检测算法

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光电子·激光 2025年第2期 146-157页

作者：陈卫彪贾小军朱响斌冉二飞魏远旺嘉兴大学信息科学与工程学院浙江师范大学计算机科学与技术学院浙江理工大学计算机科学与技术学院(人工智能学院)

针对传统无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)目标检测算法存在漏检率高、检测成功率低、模型体积大等问题，提出一种新的基于GhostNet和注意力机制的大检测头网络结构的目标检测方法G-YOLO v7(GhostNet YOLO v7)。该技术在YOLO v7-t... 详细信息

针对传统无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)目标检测算法存在漏检率高、检测成功率低、模型体积大等问题，提出一种新的基于GhostNet和注意力机制的大检测头网络结构的目标检测方法G-YOLO v7(GhostNet YOLO v7)。该技术在YOLO v7-tiny的基础上增加一个大尺寸160×160目标检测头以提升小目标检测能力，同时对网络进行轻量化处理。删除原有20×20的小检测头及其卷积结构，新增GhostNet卷积模块，以减少网络的参数量，降低模型体积，同时修改损失函数为WIoU(wise intersection over union),增加PCBAM(parallel convolutional block attention module)注意力模块以提升检测精度。实验结果表明，基于G-YOLO v7网络结构的目标检测的mAP@0.5为42.3%,较YOLO v7-tiny提升5.2%,较YOLO v8n提升7.4%。G-YOLO v7的参数量和模型体积仅为YOLO v7-tiny的33.9%和37.9%,YOLO v8n的64%和75.6%,能够有效地应用于无人机航拍图像目标检测。

关键词： G-YOLO v7 目标检测 GhostNet YOLO v7 无人机图像(UAV)

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