新视角

摘要： 地理学科作为中职教育体系的重要组成部分,对培养中职学生人文素养和发展学生各方面能力具有非常重要的作用.在中职地理教学中,教师要重点对学生的核心素养进行培养.文章提出中职地理教学中存在的问题,探讨中职地理教学新视角下培养学生核心素养的策略.要构建优质教学情境、培养学生人地观念,打造地理课外活动、提升学生实践素养,完善合作学习模式、增强学生学习意识,这对中职学生未来的发展有着十分重要的意义.

摘要： 《江西青年发展报告(2020—2021)》是中共中央、国务院颁布《中长期青年发展规划(2016—2025年)》以来,江西共青团和青年研究工作者围绕青年发展十大重点领域进行系统调查研究后发布的第一部地方青年发展报告。按照比较规范的社会学研究范式,把江西青年生存发展状况定格在“十四五”开局之年,是青少年研究工作者送给新时代的一份沉甸甸的学术礼物,也是留给江西新生代青少年研究工作者的一个历史坐标。本文从新时代、新江西、新青年的宏观视角切入,描述了本研究的时代、社会背景;充分肯定伴随改革开放成长起来的1343万江西青年,既是江西经济社会发展的受益者,也是江西改革开放、全面小康社会建设的积极参与者,更是新时代江西全面崛起的有生力量;对本研究涉及的技术性问题做了简要说明。

摘要： 高等职业教育具有学历教育、社会职业培训和生产性社会服务三大功能,高职院校是实施高等职业教育的主阵地。高职院校在完成学历教育任务的同时,大力开展多种形式的职业培训,是发挥自身资源优势、拓宽高职院校生存空间的有力举措,同时也是社会经济发展的迫切需要。新时期政策背景下,以新的视角分析高职院校正在开展的职业技能培训,探讨职业技能培训中的新问题,提出应对新策略,对高职院校加大职业技能培训及开展培训改革有重要的现实意义。

摘要： 1月17日,《慈善蓝皮书:中国慈善发展报告(2021)》(以下简称《慈善蓝皮书》)发布会暨2021年中国十大慈善热点事件发布会在线上召开,80余位专家教授共同探讨中国慈善事业的变局与趋势。《慈善蓝皮书》致力于中国慈善事业的历史记录、经验总结和发展分析,为中国慈善公益研究提供新视角、新观点、新方法和新材料。

摘要： 文[1]举例说明了不等式证明的六种新视角,读后受益匪浅.笔者在欣赏文中所给不等式之余,发现其中的例2证明有误,为说明问题,现将例2及证明(解析)照写如下:文[1]中的例2设x,y,z,t为任意正实数,求证:x t+3x+y x+3y+z y+3z+t z+3t≤1.

摘要： 开展中小学生课后服务,是落实双减政策“顺民意、暖人心”的民生工程。但相关调研发现,高达61%的学生反映,课后服务就是做作业,内容单调没有吸引力。70%的学生提出教师看管过多过严,感觉身心不放松,希望能自主管理课后时间。

摘要： 作业设计是初中地理教学中的重要一环,它关乎教学的整体效果。因而,如何在作业设计中落实“双减”政策,显然成了地理教师亟须思考和解决的重要问题。在设计作业时,教师应从初中生的实际需求切入,把契合学生学习水平和认知特征的作业作为检验和巩固课堂教学效果的载体。文章以“双减”为基点,探究了“双减”政策下初中地理作业设计应具备的特征以及新视角,致力于提高作业设计的整体质量。

摘要： 观察式纪录片自上个世纪60年代出现并逐渐兴起,融入了“直接电影”和“真实电影”的元素,将镜头和拍摄者隐匿于故事之后,排斥话外解说。近年来随着社会和网络的发展,观察式纪录片也出现了不同的创新视角,以什么样的方式去观察,怎样构思纪录片叙事,以何种手段拍摄,如何剪辑,成为了观察式纪录片需要重新思考的问题。本文以《纪实72小时》中国版为例,探究观察式纪录片创作的新视角。

摘要： 译文的可接受性是中央文献翻译研究的一个重要内容,从身体认知视角出发,阐释"共享体认"作为译文可接受性的认知基础,提出翻译的逆向体认原则,认为源语文本的生成是顺向的体认过程,而源语的解读与译文的构建却是逆向为之,译文具有可接受性的关键就是在逆向体认过程中寻找到语际间的"共享体认"。在对体认与逆向体认流程作出认知分析之后,提出三种基于身体认知的翻译路径,并结合译例分析其在翻译中的可行性,从而丰富中央文献翻译研究的理论体系及研究视角。

摘要： 《回望童年--儿童美术新视角》是一本关于儿童美术教育的文集,一些相关学者从不同角度探讨了儿童美术丰富的内涵和不同的研究范畴。书中学者们表达的各种观点,打开了我的视野,引导着我从多角度理解儿童美术的价值和意义。

摘要： 本申请涉及一种透明物体的新视角合成模型的训练方法和计算机设备，本方法在训练时，卷积神经网络根据第一图像、第二图像和混合系数输出预测蒙版、预测衰减图和预测折射流而不是直接得到预测图像，其中，预测折射流反映新视角的光传输矩阵，使卷积神经网络学习光线经过透明物体的复杂光传输行为，再根据预测蒙版、预测衰减图和预测折射流得到透明物体在新视角下的预测图像。通过迭代训练卷积神经网络，得到新视角合成模型；通过本发明训练得到的新视角合成模型可以根据第一视角的透明图像和第二视角的透明图像，得到第一视角和第二视角之间任意视角的合成图像，且合成图像质量高。

摘要： 本申请提出基于深度学习的新视角场景合成方法和装置，其中，方法包括：通过控制相机在训练场景下按照预设圆轨道旋转，每旋转预设角度对所述训练场景拍摄一张图像得到训练图像集，获取训练图像集中N张连续训练图像中第一张训练图像和第N张训练图像及其对应的相机位置参数信息；通过计算得到第一张训练图像和第N张训练图像的图像特征以对场景合成模型进行训练，根据合成场景图像和真实训练场景图像对应的损失函数值对场景合成模型的网络参数进行调整，以完成对场景合成模型的训练。由此，通过训练场景中的训练图像的不同图像特征对场景合成模型进行训练，提高了场景合成的准确度。

摘要： 本发明涉及一种基于布局图的多物体场景新视角图像生成方法，包括将多个图像的布局图输入至布局图预测器，获得新视角下的布局图；输入多个图像，对图像中的每个对象实例进行采样，并将其与相机位姿矩阵沿通道方向连接构建输入张量，将构建的张量输入至像素预测器，获得新视角下的各个物体的图像；将新视角下的布局图和新视角下的各个物体的图像输入至场景生成器中，各个物体的图像依次经过编码器和融合器，得到一个包含所有物体信息的融合特征，通过解码器生成场景图像。本发明通过场景的布局图信息指导网络生成场景图像，不依赖输入图像的深度图，生成的图像更加清晰真实，解决了现有生成图像中精度较低和准确度较低的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于神经辐射场的手指新视角图像生成方法，包括以下步骤：获取包含轴向旋转的图像，作为图像样本；扩增图像数据；提取扩增得到的图片数据的相对外参数；生成轴向旋转新视角的图像；利用扩增图像数据和生成轴向旋转新视角的图像训练识别模型。本方法通过传统数据扩增方法模拟手指采集过程中在各个方向上偏移的情况，增强样本数据的多样性，提升识别系统的鲁棒性，利用基于神经辐射场的方法，为每个手指生成了多张轴向旋转的手指图像，丰富了手指轴向旋转数据的多样性，提升系统的鲁棒性，向窗口内采样的像素加入梯度信息、结构相似性信息以及深度平滑信息的约束，提升新视角生成的质量，提升识别系统的性能。

摘要： 本发明公开了一种基于自集成模块的NERF新视角合成模型的实现方法。本发明包括以下步骤：步骤1：选择图像数据，选择NERF作者在googledrive中开源的训练数据，其中训练数据包括生成的乐高数据和场景数据，且乐高数据和场景数据分别存储在两个文件夹；步骤2：构建基于自集成模块的NERF新视角合成模型，包括获取NERF的场景表征；基于场景表征的体素渲染；构建自集成模块。本发明将自集成模块添加到NERF神经辐射场中，可以提高输出图像的峰值信噪比，提高图像质量。本发明提出的自集成模块对于3D新视角重建效果增强，可以更好地还原场景的具体细节。

摘要： 本发明公开了基于多球面场景表达的新视角图像生成方法、装置和设备，方法包括：首先采集场景图像集合；接着对所述场景图像集合中所有图像进行图像位姿估计，获取所有图像的位姿信息；然后根据所述场景图像集合中各个图像的位姿信息，建模得到多球面场景模型；最后根据所述多球面场景模型，生成任意新视角下的目标图像。本发明提高了图像生成效率和图像生成质量，可广泛应用于图像处理技术领域。

摘要： 本发明涉及一种基于深度图像和神经辐射场的新视角合成方法。适用于计算机图形学以及深度学习领域。本发明的技术方案为：一种基于深度图像和神经辐射场的新视角合成方法，其特征在于：获取场景多个视角的真实RGB‑D图像；基于场景多个视角的RGB‑D图像生成该场景完整的场景彩色点云，场景彩色点云中每个点的颜色值与RGB‑D图像相应位置的颜色对应；基于场景完整的场景彩色点云生成该场景带颜色的三角网格表示；渲染带颜色的三角网格表示生成大量渲染图像；利用渲染图像作为网络真值预训练神经辐射场网络；利用所述RGB‑D图像对应的真实RGB图像作为网络真值继续训练所述神经辐射场网络；通过经渲染图像和RGB图像训练的神经辐射场网络生成指定新视角的图像。

摘要： 本申请提供的一种基于房间布局的全景新视角生成方法、装置、设备和介质，通过获取一原始全景图像Is，使用一卷积神经网络提取出原视角特征图Fs和深度图Ds；并使用另一卷积神经网络估计室内场景的房间布局Ls；指定该原始全景图像一新视角，利用深度图Ds计算新视角与原视角之间的像素对应关系，从而将原视角特征图Fs转换为新视角特征图Ft，以及将原视角下的房间布局Ls转换为新视角下的房间布局Lt；将新视角特征图Ft和新视角下的房间布局Lt在信道维度上进行连接，并输入到一个卷积神经网络中生成新视角图像It。本申请可以实现全景新视角的生成，能够较好地保持房间布局结构，具有更好的图像质量，并且性能优于现有的方法。

摘要： 本申请涉及一种透明物体的新视角合成模型的训练方法和计算机设备，本方法在训练时，卷积神经网络根据第一图像、第二图像和混合系数输出预测蒙版、预测衰减图和预测折射流而不是直接得到预测图像，其中，预测折射流反映新视角的光传输矩阵，使卷积神经网络学习光线经过透明物体的复杂光传输行为，再根据预测蒙版、预测衰减图和预测折射流得到透明物体在新视角下的预测图像。通过迭代训练卷积神经网络，得到新视角合成模型；通过本发明训练得到的新视角合成模型可以根据第一视角的透明图像和第二视角的透明图像，得到第一视角和第二视角之间任意视角的合成图像，且合成图像质量高。

摘要： 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的新视角合成方法，通过深度卷积神经网络预测新视角绘制中的各步骤依赖的一些关键数据，利用深度卷积神经网络对数据的强大的拟合能力，从大量多视角图像数据中学习新视角合成方法，该方法在较少的视角上也可以绘制出稠密的视角图像，优化展示效果。