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1.
文章针对牛非接触测量中的识别与分割过程进行研究,提出了一种牛图像识别与分割方法。此方法对牛的图像进行灰度化、二值化和形态学处理,获取连通域并对连通域进行筛选,实现牛的识别和定位;然后依据识别信息对图像进行裁剪,最大限度地减少背景的影响。采用区域生长法和K聚类法对图像进行分割并向坐标轴投影,依据投影信息对图像进行分区。在不同区域选择两类算法中的最优结果作为输出,组合后获取最终分割图像。此方法对牛的头部、腿部、花纹部分和阴影部分均有较好的分割效果。  相似文献   
2.
中国汉字承载着六千多年的中华文明,是中华名族智慧的结晶。在语言教学中,识字教学时基础,识字能力是学习能力的基础。识字教学在阅读教学乃至整个语文教学中所占的位置及重要性是毋庸置疑的。心理学家马斯洛曾指出:“学生生来具有内发的成长潜能,不需要教师刻意指导。”郭沫若也曾经说:“识字是一切探求的第一步。”专家们的论证也说明:识字能促进语言、思维的协调发展。老师们,让我们创设自主识字的晴空,让孩子们展开创新的翅膀自由地翱翔吧!  相似文献   
3.
[研究目的]随着数智时代的不断发展,智能推荐在社交媒体平台应用相当普遍,识别用户隐私风险感知的影响因素,可有效保障用户隐私数据安全,促进社交媒体高质量发展。[研究方法]基于隐私风险感知过程,融合技术威胁规避理论与社会交换理论,从用户视角建立影响因素研究假设并设计量表,采用调查问卷收集一手数据,并对调研数据进行描述性统计分析、信效度分析,进一步采用结构方程模型对研究假设及影响因素中介效应进行实证性检验。[研究结论]根据各因素之间的影响关系,提出相应对策建议,以优化智能推荐在社交媒体中的作用,并提升用户隐私风险感知意识。  相似文献   
4.
呼吸训练(respiratory training)是一种新兴的训练手段,最初来源于康复治疗领域,属于人体脊柱的解剖学和生理学范畴,在20世纪90年代初期,欧美的一些康复治疗专家发现呼吸训练对维持人体躯干肌群力量和身体平衡稳定等方面具有较大的影响,便把有关呼吸肌群训练的康复治疗的手段逐渐推广到了体育运动领域。随着身体功能性训练的不断发展,如今核心训练作为身体功能性训练的重要组成部分也被诸多学者所追捧,然而作为核心训练的关键环节呼吸训练却少有学者研究。近年来,随着神经肌肉系统训练、本体感受性训练以及运动链理论的提出,许多人发现呼吸训练与核心力量训练之间具有很强关联性,在进行核心训练同时配合相应呼吸训练,运动员的身体姿势、脊柱的稳定及运动能力也会大大增强。通过概述呼吸训练的相关理论和研究进展,为丰富身体功能训练理论及运动训练学研究提供新的思路与参考。  相似文献   
5.
互动     
李金钢 《羽毛球》2020,(2):111-111
《姜京珍:为国羽女双注入新元素》近来,国羽女双组的姑娘们越来越流行说"韩普"(韩式普通话)。而带起这股潮流的源头,正是已经和她们朝夕相处了3个半月的韩籍教练姜京珍。(2019年12月30日,《羽毛球》微信公众号)伯明顿这个方便学韩语!祝福希望韩国教练能带来新的活力,让女双有更强的竞争力。  相似文献   
6.
采用文献资料法、访谈法等,对湘西苗族鼓舞传承人口述史相关问题进行了研究,结果表明:湘西苗族鼓舞传承人年龄偏大,传承人断层现象明显;缺乏对湘西苗族鼓舞传承人口述史的专题研究。而进行湘西苗族鼓舞传承人口述史研究可提升传承人话语权、丰富苗族鼓舞史料、挖掘传承人身体记忆、留存即将逝去的"声音"。提出应从尊重传承人意愿与隐私、重视访谈资料的文字转录工作、加强苗族鼓舞传承人口述史的数字化保护、培养体育非物质文化遗产口述史专业人才等方面推进苗族鼓舞传承人口述史研究。  相似文献   
7.
体育教育在我国教育体系当中始终都扮演着重要的角色,不仅需要承担对学生传播体育知识、传授体育技能的重要责任,更担负着在体育运动教学的影响下,来引导并帮助学生树立正确三观思想、良好生活作息习惯的重要责任。尤其是在国家倡导全民运动的背景下,体育教学的重要性愈加凸显出来。但就目前我国高校体育教学实际情况来看,由于受传统教学思想、教学模式等因素的影响,导致我国高校体育教学在各方面仍存在着一系列的问题,严重抑制了学生综合体育素养的有效培育。为此,我们特将终身教育理念引入到高校体育教学当中,围绕终身教育理念下的高校体育教学新发展展开了一番深入的研究与探讨。在对终身教育理念内涵、特点、意义等内容进行全面概述的基础上,对终身教育理念下的高校体育教学新发展进行了详细的介绍。  相似文献   
8.
李长兴 《成长》2020,(4):110-110
笔者通过论述家校沟通中存在的问题,指出在家校沟通中双方要以孩子的发展为目标,建立和谐的家校关系;老师和家长要相互尊重,建立高效的合作关系,定期就孩子问题进行沟通,帮助他们成长。  相似文献   
9.
10.
[目的/意义]大规模在线开放课程论坛具有丰富的用户评论数据。从大量未区分的评论数据中,自动识别出知识密度较高的探索型对话并挖掘其潜在价值,对于改善教师教学质量以及提高学生知识水平具有重要影响。[方法/过程]首先利用GloVe方法训练词向量,加强对文本语义的理解,然后利用卷积神经网络自动学习文本特征,提出一种基于深度学习的探索型对话自动识别模型,并在学堂在线平台《心理学概论》课程论坛标注数据集上进行实证与对比研究。[结果/结论]实验结果显示,利用GloVe方法预训练词向量以及在训练过程中不断对词向量进行学习修正能够提高模型效果。该模型识别探索型对话的F1值为0.94,相较于传统的朴素贝叶斯方法(0.88)、逻辑斯谛回归方法(0.89)、决策树方法(0.88)以及随机森林方法(0.88)取得较大提升,具有较高的实用性和较低的学习成本。  相似文献   
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