目标整合

摘要： 单篇阅读、群文阅读和整本书阅读是根据教学材料的数量维度划分的三种小学语文阅读教学课型.教师可以将这三种课型整合,进行"单篇教学1+X"的探索尝试,从而优化小学语文阅读教学,提升学生的阅读素养.教学苏教版六年级下册《螳螂捕蝉》一课时,教师从具体的教学实践出发,进行目标整合,将教学高效推进,并精选课外拓展内容,在群文阅读中推促了学生阅读素养的提升.

摘要： 主题发言当前,全科教师的培养已引起足够关注,其中一个重要作用就是让日渐冷却的"学科整合"又重新进入人们视野。在理想中的全科教师、全科教材还没有重新进入人们视野之前,怎样让新课程倡导的"科学整合"的理念在各科教学中得到真正落实呢?张怀秀老师从"让个性目标带学科整合步入理想的境界"的角度,提出了三个方面的策略:目标整合:凸显个性目标;教材整合:指向个性目标;策略整合:突出个性目标。

摘要： 近日,笔者参加了本市组织的小学英语青年教师优质课展评的听课观摩活动。此次观摩活动的上课话题均为复习课。课题分别为四（下）Project 1 My school life复习单元课以及五（下）Unit 4Seeing the doctor的单元复习课。如何上好复习课？怎样切实提升复习课的效益？两天的课精彩不断,给予听课教师很多积极的启示,也很好地解答了上述问题。

摘要： 随着新课程改革的发展及素质教育的实施，开展基于目标整合的教学，在整个小学语文教学过程中阅读属于较为重要的组成部分，传统小学阅读教学方式已经无法满足学生的学习需求，因此在目标整合下及时改善教学方案显得尤为重要。为了分析基于目标整合的小学语文阅读教学措施，文章作者针对目标整合下现阶段小学语文阅读教学的现状进行了分析。

摘要： 目前,随着我国新课程改革的不断实施,我们的教学发生了很大的变化,对于教师课堂教学提出了新的要求。课堂教学中,所谓“高效课堂”,就是我们的教师要最大程度地发挥课堂教学的功能和作用,即在课堂时间内要最大限度、最完美地完成教学任务、达成育人的目标,在课堂有限的教学时间内最完美地实现教育教学的三维目标整合,以求得课堂教学的最大效益。那么,新课标下如何构建小学语文高效课堂教学呢?下面我就粗略谈谈自己的看法。

摘要： 在初三复习课的听课调研中，笔者发现，部分教师在第一轮单元复习中，往往忽视目标整合，过分注重强化训练，且复习教学的内容多是语言知识与技能的堆砌，缺乏对主干知识的探究和对复习内容、教学目标的有效整合，只是针对每一个单元的内容从头到尾梳理一遍，强调重难点，抄写重要的句子，然后借助练习巩固相关知识。这样针对同一层次的题目反复训练，易使学生形成思维定式，从而限制了学生思维的发展，直接导致教师疲惫，学生厌倦，耗时多，收效甚微，复习就像“炒冷饭”。

摘要： 为了更好地进行群文阅读教学,笔者采用以下策略:目标设定,筛选文本;目标整合,课堂阅读;文本对比,品悟异同;延伸阅读,提升能力,最大限度地发挥群文阅读教学的优势,切实提高学生的语文素养.

摘要： 教学从有效走向卓越是教育人所追求的一种境界,灵动课堂教学模式为教学的这种提升提供了可能。对课程目标的细化、学科目标与学科方法及新课程三维目标的整合能提高教学的针对性。课堂上教师的教、学生的学以及师生双边活动的灵动使得课堂教学变得有意义、有人性与精神。

摘要： 教学从有效走向卓越是教育人所追求的一种境界,灵动课堂教学模式为教学的这种提升提供了可能。对课程目标的细化、学科目标与学科方法及新课程三维目标的整合能提高教学的针对性。课堂上教师的教、学生的学以及师生双边活动的灵动使得课堂教学变得有意义、有人性与精神。

摘要： 充分利用数学教材,发挥其指导作用,达到实现让学生掌握基础知识和提高技能,注意研究过程和学习方法,使学生的情感得到升华、价值得以实现等三维目标整合的目的,是数学教师从事教育活动的基本要求。使用教材,并不等于机械地教教材,而是用教材教,充分挖掘教材的潜能,所以把＂书＂教＂活＂,又是对数学教师的更高要求。一、深刻领会教材内涵,避免学生思维模糊不清《三角形的内切圆》一节中,开头引语叙述：从一块三角形的材料上裁下一块圆形的用料,怎样才能使圆的面积尽可能大呢？

摘要： 体育与健康教学方法是在体育与健康教学过程中,为实现教学目标、完成教学任务,教师组织学生进行学习活动所采取的教与学相互作用的活动方式的总称.本文首先介绍了互动讲解法，整堂课下来，学生较好地掌握了个人防守战术，提高了个人防守能力与学习能力，感受与体验了足球运动带给的快乐，也实现了三维目标的整合，其次介绍了动作示范法，这样学生肢体不觉疲劳，思维不再懒惰，情感不再压抑，这正是体育与健康课堂所期盼的练习效果，然后介绍了学练结合法，情境教学法，还介绍了游戏与比赛法的运用。

摘要： 本发明公开了一种用于单目标跟踪的带有重要性图的特征整合方法，该方法包括如下步骤：以上一帧目标位置为中心提取当前帧的候选区域特征，包括梯度方向直方图、灰度特征；利用相关滤波模型预测目标位置；以当前帧目标位置为中心提取当前帧的训练样本；训练用于下一帧目标定位的相关滤波模型以及特征的重要性图；循环往复直至图像序列结束。利用重要性图，本方法充分的发挥了不同手工特征的互补性，能够实时训练模型、检测目标。由于梯度方向直方图关注梯度、对光照鲁棒，而灰度特征关注同质区域、对形变鲁棒；在重要性图的帮助下，提出的方法能够兼顾两者特点，提升相关滤波方法对形变、光照的鲁棒性，因此具有较高的使用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于局部边缘特征整合的目标物体轮廓提取方法，首先采用一组不同朝向的Gabor滤波器组对输入的原始图像进行滤波处理，得到朝向信息图及其对应的能量分布图像；然后根据所处理像素点坐标，将图像区域划分为中心区域和外周区域，而外周区域又由若干能够独立感知局部特征并对中心区响应进行非线性调制的子区组成，设计基于朝向分布差异的外周中心作用机制，从而通过灵活的局部边缘特征整合来实现鲁棒的轮廓提取方法。本发明的轮廓提取方法可以根据像素所在大范围区域内的上下文关系，自适应地计算特征整合参数，可以有效提高复杂场景目标物体轮廓提取的鲁棒性和有效性。

摘要： 本发明涉及利用牙齿目标的影像整合方法及装置。本发明一实施例的利用牙齿目标的影像整合方法的特征在于，包括：在整合对象的口腔扫描影像及计算机断层扫描(Computed Tomography；CT)影像中分别生成相互隔开的多个基准点的步骤；以及利用口腔扫描影像的基准点(第一基准点)及计算机断层扫描影像的基准点(第二基准点)来对整合对象的口腔扫描影像与计算机断层扫描影像进行整合的步骤，上述第一基准点及第二基准点包括对于前齿区域的最前方1个牙齿的基准点和对于臼齿区域的最后方两侧的2个牙齿的基准点，上述第一基准点从作为牙齿的简化形状的目标导出。

摘要： 本发明提供了一种基于整合语义知识和实例特征的目标跟踪方法与目标跟踪器。所述方法包括如下步骤：提取第1、t‑1、t帧的图片；裁剪步骤1中的第1、t‑1、t帧的图片，取裁剪后的图片作为卷积神经网络的输入；构建基于Darknet‑19的神经网络模型，并在其骨干网络上进行细微修改；训练整个跟踪器卷积神经网络；最后，评估训练的模型性能。本发明基于Darknet‑19上提出了一种新的网络架构模型，同时将目标跟踪问题建模为回归问题并直接预测传入帧的目标位置坐标。本发明训练的模型是针对特定的对象类别，因此实现了最先进的性能并且速度非常快。

摘要： 一种基于空间特征整合的遥感图像小目标检测算法，主要包括通道‑位置注意力机制模块、高层特征增强模块以及一个特征细化分支。通过采用这三个模块能够实现特征提取过程中，空间特征信息的有效整合，还能够弥补高层目标位置信息的缺失以及减少背景特征对于目标特征的影响，能够对检测精度进行改善，使其模型满足高精度的指标要求，提高模型鲁棒性和可用性。

摘要： 本发明属于虚拟机迁移方法技术领域，具体涉及一种基于动态整合和多目标布谷鸟算法的虚拟机迁移方法，包括下列步骤：构建虚拟机动态迁移多目标优化模型；判断迁移时机，筛选待迁移虚拟机以及待迁入物理机；采用布谷鸟搜索算法进行虚拟机重分配。本发明以云平台综合资源利用率、负载均衡和能耗为优化目标，建立了虚拟机动态迁移多目标优化模型，提出了基于动态整合和改进多目标布谷鸟搜索算法的虚拟机迁移策略，分别设计了迁移时机、待迁移虚拟机的选择和基于改进的多目标布谷鸟搜索算法的虚拟机重分配方法。与现有方法在cloudsim平台上进行对比，在综合考虑了综合资源利用率、负载均衡和能耗之外，还能保障用户的服务质量，降低虚拟机迁移次数。

摘要： 用于训练配置为处理表征与环境互动的代理的运动的数据以生成空间嵌入的空间嵌入神经网络的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。在一个方面上，该方法包括：使用空间嵌入神经网络处理表征在当前时间步长中的代理在环境中的运动的数据，以生成当前时间步长的当前空间嵌入；确定外部存储器中的多个槽位中的每一个的预测评分和目标评分，其中，每个槽位存储：(i)表征环境状态的观察的表示和(ii)空间嵌入；以及，基于预测评分和目标评分之间的误差，确定对一组空间嵌入神经网络参数的值的更新。

摘要： 本发明实施例提供了一种检测样本中目标序列整合和突变的方法及其引物的设计方法和试剂盒，涉及基因工程和分子生物学领域，本发明通过以目标序列为模板设计多组背靠背引物，并将多组所述背靠背引物分为两个或两个以上的引物池，使得每个引物池中相邻两组背靠背引物对应的目标区域之间的间隔距离≥所述引物池的个数ⅹ(45～75)；基于上述引物设计原则设计的引物对添加有环化接头的cfDNA片段进行环化扩增，能够同时对目标序列的整合和突变进行高特异性的检测，为基因整合和基因突变的检测方法提供了新的思路。

摘要： 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于多尺度特征整合和注意力机制的旋转目标检测方法、系统、装置，旨在解决旋转目标检测方法检测精度较低、鲁棒性差的问题。本系统方法包括：获取待检测的图像；采用特征金字塔网络提取图像的多尺度特征，并进行处理、缩放、整合，得到整合多尺度的特征图I；分别对I进行处理，得到前景特征图、背景特征图，并与I进行矩阵逐点相乘运算，得到前景显著性特征图、背景显著性特征图；通过预设第一方法得到注意力特征图，并通过区域建议网络获取待检测目标的候选区域；根据候选区域的位置，并结合注意力特征图，通过旋转目标检测网络得到检测结果。本发明提高了检测的精度及鲁棒性。

摘要： 本发明公开一种基于ResNet的仿鹰脑特征整合小目标识别方法：步骤一、建立小目标识别图库；步骤二、初始化设置；步骤三、图像归一化：计算小目标识别图库中所有图像的均值与方差，并利用该均值和方差对所有图像进行归一化，并对图像大小进行归一化；步骤四、逐层计算ResNet‑34卷积层输出；步骤五、仿鹰脑特征整合；步骤六、小目标分类；步骤七、完成小目标分类网络训练；步骤八、小目标分类网络测试。本发明方法使用全局池化操作能够大大减少全连接层的参数，使用特征并行融合的方法能够同时利用不同层次的特征进行小目标识别，从而达到更好的分类效果。