新目标

摘要： 2019 版教材全面改版的教育背景下,高中语文学科的教育教学愈发重视对传统语文教学理念、教学模式的改进和创新。新教材更重视对学生核心素养的培育,在语文学科中,体现出了对中国传统文化的关注,设置了古诗词诵读栏目,加强了对学生古诗词教育,传承我国的传统文化,以提高学生的语文学科综合素养。本文对新教材·新目标·新理念下的高中语文古诗词教学背景进行了探讨,结合高中语文古诗词的教学现状,分析了新教材·新目标·新理念下的高中语文古诗词教学策略。

摘要： 乡村振兴战略实现的基础是乡村治理有效.党的十九大以来,乡村社会治理面临着乡村振兴的新机遇、百年未有之大变局的新环境、治理现代化的新目标.要实现乡村治理现代化的总目标,必须以马克思主义社会有机体理论为指导,在乡村社会治理实践中坚持群众路线,激发乡村社会治理内生动力;坚持全局系统的治理观,形成乡村社会治理的整体合力;创新思维方式,寻找乡村社会治理的新动能.

摘要： 新发展阶段社会保障的改革发展,就是要在"应对社会风险、提供基本生活保障"这一目标的基础上,扩展保障内容,提高保障水平,以与人们对"美好生活"的追求这一目标相适应,在"老有所养"的基础上实现"老有颐养",在"病有所医"的基础上实现"病有良医",在"弱有所扶"的基础上实现"弱有众扶".与此同时,需要提高社会保障改革的系统集成和协同高效能力,以"参量改革"为主要路径并继续推动制度的确立和管理改革,加强社会保障改革总体设计,高度重视试点探索的改革方式.

摘要： 教学目标:1.掌握以下单词:amusement park,water park,camera, invention.2.掌握如何表达现在完成时,并能运用句式进行提问和应答能力目标:能用英语谈论谈论你曾经去过某地,使学生能够在相似生活情景中运用所学语言达到交流的目的。通过询问别人曾经去过哪些地方来表达了解关心别人并增进友谊。

摘要： 教材真实性一直是应用语言学研究的热点,尤其是在教材设计和语言教学方面.对于英语初学者来说,教材中的对话是十分有效的学习方式,简单的对话加上大量的语法重复可以帮助初学者快速掌握语言点.而对话又有其真实的语境,这就要求对话的内容不仅要考虑目标语言的复现率,还应注重其真实性.对比《新目标》与《新概念》两本英语教材会发现,它们对话的真实性存在较大差异,而目标语言复现率较高的对话,其真实性反而较低.若将两本教材的优劣互补,则能有效提升教学成效.

摘要： 《社区矫正法》为社区矫正工作确立了新的目标,社区矫正制度成为真正意义上的刑事法律制度,使社区矫正工作在参与主体的职责和分工协作、矫正对象的权利义务、社区矫正的工作原则等方面发生了结构性变化.适应新的变化,就必须对传统的工作方式方法进行合法性审视,围绕社区矫正确立的新目标,强化社区矫正法治化建设,重构工作体制机制,把社区矫正工作规制在法律的框架内.

摘要： "美丽"作为新时代我国社会主义现代化建设的新目标在十九大报告中被提了出来,是对"五位一体"布局、绿色发展理念和我国社会主要矛盾的认识不断深化的结果."美丽"新目标包含美丽乡村、美丽中国、美丽世界三个层次的内容.当代大学生生态保护意识的树立和生态保护措施的践行需要推进新时代"美丽"新目标进教材、进课堂、进头脑来实现.

摘要： 新形势下国企党支部在企业发展中的地位和作用愈加明显,因此为了更好的提升党支部的战斗堡垒作用,助力企业发展,"三会一课"制度得到了全面的贯彻与落实,它的目的在于将党员思想政治教育工作常态化,从而实现党员日常教育及管理的科学化发展以及党组织工作活力与战斗力的提高.文章就对落实"三会一课"制度的要求、目标和路径进行了详细的论述.

摘要： 追求高效的课程目标是目前英语教师的科研重点，英语教学也只有实现课堂上的多层面高效，才能为学生的自主学习获得高效提供保证。常规意义的英语课程设计难以实现新教育理念的高效，我们定要用新思想、新技术设计英语课堂，把英语课程研究透，灵活教与学的形式，通过英文绘本、码书资源、互动平台、摘抄积累这四个维度的具体落实情况，详细解读采用多种措施保证英语教学高效的小妙招。

摘要： 本发明涉及一种基于孪生注意力网络的在线更新目标跟踪方法和系统。本发明提供的基于孪生注意力网络的在线更新目标跟踪方法，通过采用在线更新模板图片的策略，可以实时获取目标的外观状态，便于跟踪算法适应目标的形变，部分遮挡已经尺度变化。同时采用孪生注意力网络加强了对于跟踪目标重要的特征同时抑制了非重要特征，有利于跟踪器将目标与背景区分开来，进而能够提高目标跟踪的准确性。

摘要： 本发明公开了一种机器人视听协同学习新目标的语音标签自动生成方法，包括对图像进行预处理、采用对象定位模型生成对象坐标、根据概率分布距离区分新对象、语音辅助定位新目标和生成新目标标签的JSON文件等步骤，实现新目标的语音标签的自动生成。本发明使用对象定位和对象识别模型来框选定位目标学习的新对象，使得每张图片中的对象都有着同样的定位精度，避免了人工标注大量对象出现的精度问题。新目标标签的在线自动生成，使得机器人在线自主学习新目标成为可能。

摘要： 本发明公开了基于全卷积孪生网络多层特征的模板更新目标跟踪算法，具体为：构建整体网络并进行训练；使用训练好的网络对即将进行跟踪的视频图像序列进行初始化跟踪设置，得到初始目标模板与目标的初始位置信息；进入正常跟踪流程，得到当前帧的跟踪结果响应图；使用基于标准互信息的模板更新条件判断方法判断当前跟踪结果是否可靠，若可靠则更新模板，若不可靠则不更新模板，若保留的可靠跟踪结果达到2个，则用最新的结果替换最老的结果；使用最新模板对当前跟踪到的视频帧后续的视频图像序列继续进行正常跟踪；重复步骤3～步骤5，直至跟踪完毕所有视频图像序列，由此得到视频每一帧中目标所在位置，跟踪任务结束。

摘要： 本发明公开了一种毫米波雷达人员跟踪中对新目标生成的判断方法，包括以下步骤：对待测量空间范围通过毫米波雷达发射电磁波信号，通过毫米波雷达接收待测空间范围内反射回来的信号；对接收信号进行处理，得到当前帧的点云信息；对与已存在目标关联后剩下的点云进行分析，判断其是否符合重新生成一个新目标的条件；如果上帧点云满足生成新目标条件，生成一个观测目标，之后在设定的时间内逐帧对该观测目标的状态以及关联的点云进行记录；达到设定时间后，结合该观测目标在这段时间内的连续性、关联点云的可靠性判断是否成为新的目标。本发明在时间维度上综合考虑点云与目标的信息来判断是否有新目标生成，显著降低了虚假目标生成的可能性。

摘要： 本发明属于目标跟踪领域，提供了基于Transformer的在线更新目标跟踪方法及系统，该方法包括采用权重共享的Twi ns作为骨干网络对模板图像和搜索图像进行特征提取得到模板图像特征和搜索图像特征；引入在线更新模块，将置信度超过阈值模板作为更新模板，其对应的特征作为更新模板特征,并将更新模板特征与模板图像特征进行互补，得到融合模板图像特征；基于编码器和解码器，分别将模板图像特征、更新模板特征和融合模板图像特征分别和搜索图像特征进行融合，得到对应的融合特征图；采用多模板策略将对应的融合特征图映射至预测头，同时得到对应分支的预测分数，将预测分数最高的分支对应的边界框作为跟踪边框进行目标跟踪。

摘要： 本发明公开了一种基于掩膜信息的在线更新目标跟踪方法，涉及计算机视觉，目标跟踪技术领域。该方法主要由特征提取模块、目标定位模块、目标分割模块和细化模块组成，为了保持跟踪算法的实时性，本方法选择使用ResNet‑18的前三层特征作为骨干特征网络，细化模块的输入为图片本身，其对图片直接使用细粒度模块提取特征，意在最大程度保留目标的细节信息。网络首先对目标图片进行特征提取，将得到的特征输入到目标定位模块中，得到目标鲁棒的定位信息并每隔25帧对该模块网络参数进行在线更新，再将定位信息输入到目标分割模块中，得到目标的预测掩膜，最终通过细粒度模块进行上采样还原为输入尺寸，得到目标的跟踪结果。

摘要： 本发明涉及一种基于孪生注意力网络的在线更新目标跟踪方法和系统。本发明提供的基于孪生注意力网络的在线更新目标跟踪方法，通过采用在线更新模板图片的策略，可以实时获取目标的外观状态，便于跟踪算法适应目标的形变，部分遮挡已经尺度变化。同时采用孪生注意力网络加强了对于跟踪目标重要的特征同时抑制了非重要特征，有利于跟踪器将目标与背景区分开来，进而能够提高目标跟踪的准确性。

摘要： 本发明涉及一种用于借助于更新装置(106)更新目标设备(100)上的软件的方法。在此，在第一步骤中，从指向外部数据处理装置(118)的接口(116)接收区别信息(110)，区别信息代表在目标设备(100)上已安装的当前软件和在目标设备(100)上要安装的新软件之间的区别。在第二步骤中，将区别信息(110)与当前软件的存储在更新装置(106)中的副本组合，以便创建代表新软件的数据包(302)。最后，在第三步骤中，将数据包(302)和/或区别信息(110)输出给指向目标设备(100)的接口(126)，以便更新目标设备(100)上的软件。

摘要： 本发明公开了一种语音辅助的视听协同学习新目标网络模型的构建方法，包括步骤S1‑S11，本发明基于传统的对象识别模型和图像特征匹配技术，通过初始对象识别模型对已知对象进行精确识别，若出现新对象，则通过在线学习模型对新对象进行特征记忆，并实时更新初始对象识别模型，使模型的泛化能力更强，更加适用现实场景的应用。

摘要： 本发明公开了一种机器人视听协同学习新目标的语音标签自动生成方法，包括对图像进行预处理、采用对象定位模型生成对象坐标、根据概率分布距离区分新对象、语音辅助定位新目标和生成新目标标签的JSON文件等步骤，实现新目标的语音标签的自动生成。本发明使用对象定位和对象识别模型来框选定位目标学习的新对象，使得每张图片中的对象都有着同样的定位精度，避免了人工标注大量对象出现的精度问题。新目标标签的在线自动生成，使得机器人在线自主学习新目标成为可能。