教育细节

摘要： 什么是常态课?常态课就是指在正常的教学条件和设施下,课堂教学所应该达到的一种原生态效果,从根本上讲,就是在常态中传授基础知识与基本技能,在常态中让学生参与学习过程,掌握学习方法,在常态中教师用核心知识培养出学生的核心素养和核心价值观。叶澜教授曾针对“什么样的课堂才是一堂好课”这一问题,提出了“五实”:即扎实,充实,丰实,平实和真实。任何高大上的教育理念都是通过教育细节体现出来的,不是表演出来的。实施素质教育,不是观念问题,是良心问题;实施新课改,也不是观念问题,而是本领问题。

摘要： 自踏上工作岗位以来,我一直担任班主任,深知班级管理工作需要一定的教育技巧,更需要班主任的教育艺术。作为小学班主任,应注重教育细节,时刻关爱孩子们,保护他们幼小的心灵。下面我结合自己的工作实际,谈谈关于班级有效管理的几点思考.

摘要： 现在的学生个性独立,自我意识强,在长时间的学习过程中会觉得单调、枯燥,因而感到压抑,对学习没有兴趣,产生厌学情绪。学生在课堂上对自己放任自流,听课像听耳旁风。真正能够给学生以启发和影响的往往是一些教育细节,注意细节不仅仅是对学生学习的要求,也是对教师实施教学过程的要求。在教学过程中,我们总会经历一些小小的事件,也许波澜不兴,也许会让你勃然大怒,但不管怎样,作为教师的我们都应该表现得冷静而敏锐,冷静地处理事件,敏锐地发现学生的变化,对学生要有耐心,对学生细微之处的好的改变也要善于发现,并且多加鼓励,树立学生学习的自信心,注重培养他们的学习兴趣。

摘要： 生活就是诗,小学生们阳光快乐,充满诗意。我们在教育细节的设计上渗透诗的情感韵味,顺应孩子们的心理需要,会收到“有心栽花花盛开,无心插柳柳成荫”的诗化教育效果。

摘要： 环境作为隐形教育因素,已经受到越来越多教育同行的重视.巧妙地进行环境的创设,不仅能给予幼儿一个合适活动的空间,而且也能提高教育的成效.在班级区域环境创设中,着眼从"小小标记牌设立"等细节入手,处处考虑环境与幼儿的互动有效性,从而实现教育环境的更优化.

摘要： 小学阶段是行为习惯养成的关键阶段.据家长反映,有些学生在家中的文明礼仪方面表现较差,这也是一个较普遍的社会现象.造成学生文明礼仪差的原因是多方面的,学校重成绩忽视文明礼仪教育是其中的一个重要因素.

摘要： 教育是由一个个教育细节构成的,细节决定成败,教育工作者必须对教育中的细节保持足够的敏感、足够的耐心。要言传身教,用自身的良好形象给学生做出表率;要用教育思想来设计教育细节;要用心去发现并关注教育细节。

摘要： 教师在班级生活中担任的是设计者、决策者和引导者的角色,其一言一行都会对学生的班级生活体验产生深刻的影响。班级生活中教师的各种行动细节里,蕴含的是其对班级生态创造和构建的理念和追求。教师如果善于倾听和共情,将平等意识和榜样力量自然地融于自身行动细节中,将会有利于积极班级生态的创造和构建。

摘要： 大课间,我正在办公室埋头批改作业。“老师,老师,你快去看看亮亮,他受伤啦!”一个学生气喘吁吁地跑到办公室对我说。闻言,我疾步朝教室奔去,一进教室就看到亮亮小脸上的两条血印子,我真是既心疼又生气……经过耐心地询问,我知道了事情的原委:课间,亮亮和小张在教室里玩,小张被路中间的椅子绊了一下,不小心伸手抓了一下亮亮,结果就在亮亮脸上抓出了两道血印子。

摘要： 在职业教育发展的大潮中，从不同的角度、不同的层面，面对基础教育现状，探讨教育中的细节，抓好教育的基础，把握教育的底限和发展。

摘要： 在职业教育发展的大潮中，从不同的角度、不同的层面，面对基础教育现状，探讨教育中的细节，抓好教育的基础，把握教育的底限和发展。

摘要： 在职业教育发展的大潮中，从不同的角度、不同的层面，面对基础教育现状，探讨教育中的细节，抓好教育的基础，把握教育的底限和发展。

摘要： 在职业教育发展的大潮中，从不同的角度、不同的层面，面对基础教育现状，探讨教育中的细节，抓好教育的基础，把握教育的底限和发展。

摘要： 本发明涉及一种红外图像细节增强方法和一种红外图像细节增强装置，利用SOC架构中的ARM实现对采集到的图像数据依次进行滤波处理和灰度处理，得到第一处理图像；对第一处理图像依次进行对比度处理和进行直方图插值处理，得到第二处理图像；利用SOC架构中的GPU对第二处理图像进行锐化处理，得到第三处理图像；将第三处理图像与第一处理图像进行融合处理，处理后的图像数据即是得到图像细节增强处理后的红外图像。最大程度保留红外图像的细节，图像对比度高，局部细节清晰；而且让设备操作员在温度变化十分显著的场景中，也能够看清红外图像细节，并且，利用SOC架构能够提升图像处理的效率。

摘要： 一种图像细节增强与缩放装置，以及图像细节增强与缩放方法。上述装置接收一图像的N行像素的数据，包括图像细节增强器和缩放器。图像细节增强器调整上述N行像素中间的P行像素的亮度分量，以增强图像细节，其中N与P皆为正整数而且N大于P。缩放器耦接图像细节增强器，根据经过图像细节增强器增强细节的上述P行像素，以及其余未经过图像细节增强器增强细节的N-P行像素，对图像进行缩放。在上述缩放运算中，经过细节增强的上述P行像素的权重系数大于未经过细节增强的上述N-P行像素。

摘要： 本申请提供了一种图像细节增强方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，其技术方案要点是：包括：获取原始图像的亮度通道图像；对所述亮度通道图像进行亮景区域和暗景区域的区分，并得到所述亮景区域的第一亮度值；获取所述亮度通道图像中每个像素点对应的第二亮度值；根据所述第一亮度值以及所述第二亮度值计算出所述亮度通道图像中每个像素点对应的细节增强权重，像素点在所述暗景区域时，所述第二亮度值越小，所述细节增强权重越小；根据所述细节增强权重对应地对各个像素点进行细节增强处理。本申请提供的一种图像细节增强方法、装置、电子设备及存储介质具有自适应进行细节增强处理，避免放大噪声的优点。

摘要： 本发明公开了一种细节摄像头及全景细节摄像机，属于安全监控领域。所述细节摄像头包括：镜头、设置在所述镜头前端的第一反射组件和转动组件；所述转动组件与所述第一反射组件固定连接，所述转动组件用于带动所述第一反射组件绕第一轴线转动，所述第一反射组件用于将光线反射至所述镜头中，所述第一轴线垂直于所述镜头的入光面。本发明通过转动组件驱动第一反射组件转动，有效的减小转动组件的驱动质量，进而提高了驱动精度，从而有效的提高全景细节摄像机的可靠性。本发明用于全景细节摄像机中。

摘要： 本发明涉及一种红外图像细节增强方法和一种红外图像细节增强装置，利用SOC架构中的ARM实现对采集到的图像数据依次进行滤波处理和灰度处理，得到第一处理图像；对第一处理图像依次进行对比度处理和进行直方图插值处理，得到第二处理图像；利用SOC架构中的GPU对第二处理图像进行锐化处理，得到第三处理图像；将第三处理图像与第一处理图像进行融合处理，处理后的图像数据即是得到图像细节增强处理后的红外图像。最大程度保留红外图像的细节，图像对比度高，局部细节清晰；而且让设备操作员在温度变化十分显著的场景中，也能够看清红外图像细节，并且，利用SOC架构能够提升图像处理的效率。

摘要： 一种图像细节增强与缩放装置，以及图像细节增强与缩放方法。上述装置接收一图像的N行像素的数据，包括图像细节增强器和缩放器。图像细节增强器调整上述N行像素中间的P行像素的亮度分量，以增强图像细节，其中N与P皆为正整数而且N大于P。缩放器耦接图像细节增强器，根据经过图像细节增强器增强细节的上述P行像素，以及其余未经过图像细节增强器增强细节的N-P行像素，对图像进行缩放。在上述缩放运算中，经过细节增强的上述P行像素的权重系数大于未经过细节增强的上述N-P行像素。

摘要： 在循环操作的起始时刻,收集装置从CDR累积装置中收集CDR,并且将其发送到处理装置。如果在循环操作的预定时段内没有完成CDR的收集,则解除下一个以及所有随后的循环操作内的作业启动功能。然后当前循环操作内的收集完成之后,执行下一个以及所有随后加工循环内的收集。

摘要： 本发明提供了一种乳腺钼靶图像细节增强方法及系统，包括计算乳腺钼靶图像中的乳腺致密程度，根据致密程度确定对所述乳腺钼靶图像进行高斯滤波的核心个数K，采用高斯滤波的核心分别对所述乳腺钼靶图像进行高斯滤波，得到K个高斯滤波后的图像；计算相邻高斯滤波后的图像的差；根据集合中元素的值确定与元素对应的权重，基于权重、元素、乳腺钼靶图像得到细节增强后的乳腺钼靶图像，并将结果输出。本发明针对不同的致密度得到不同的细节提取强度，并根据计算得到的权重，得到最后增强后的乳腺钼靶图像，极大地方便了医护人员对乳腺钼靶图像细节的查看。

摘要： 本发明公开了一种自适应色彩补偿与细节优化的广义衰减图像增强方法，包括通过衰减图引导色彩校正方法校正输入图像的颜色偏差；采用梯度导向的局部对比度增强方法，提升色彩补偿后图像的对比度；使用多尺度边缘优化方法优化色彩补偿后图像的边缘；结合多尺度融合过程实现对比度增强和边缘优化后的两幅图像的无伪影融合。本发明解决了水下、雾霾和沙尘等混浊介质场景中获取的图像可视性差、对比度低和色彩失真的问题。

摘要： 本发明公开一种离散特征驱动的盲人脸图像丢失细节重建方法，涉及盲人脸修复技术领域。本发明一阶段采用预处理得到的高清和退化人脸图像，通过构建网络模型，量化了图像特征并通过训练得到上下文丰富的离散码本，以作为二阶段的输入，从而改进网络表现力以及提升抗退化的鲁棒性；二阶段通过将预处理得到的退化人脸图输入到编码器进行局部特征提取，然后将局部特征和位置编码共同输入Transformer编码器获取图像的全局特征，然后利用特征重表示模块对全局特征进行特征重表示；接着将重表示特征用预训练好的码本进行量化，然后将全局特征和量化后的特征共同输入到Transformer解码器进行特征补全，最后输入到解码器进行图像重建，得到图像。