结合实例

摘要： “平移”是“图形的运动”板块的教学内容。苏教版教材将“平移”分两次进行编排:三年级上册结合实例初步认识平移现象,初步建立物体平移的表象,学会辨认简单图形平移后的图形,这一阶段是对平移的定性认识;四年级下册认识平移的特征和要素,学会在方格纸上将简单图形进行平移,体会“平移”的数学含义,进一步发展空间观念和创新意识,这一阶段开始对平移进行定量描述。

摘要： 阅读与写作是语文教学中的两大基石,也是达成核心素养培育目标的双翼。因此,关于二者关系的研究成果颇丰,读写相合的实践工作开展的也非常早,理实相证的小学阅文教学体系构建中发挥了重要的作用。但是伴随着新课改的深入,固有的理论需要更新,出现的问题也需要得到解决,这就使得重新厘清两者的关系,针对问题结合实例,提供一些必要且详细的指导成为当下语文教学研究重要的任务。

摘要： 求解一条线段系数为1,另一条线段系数为分数的线段和的最值,是一种常见的最值问题,也是中考经常涉猎的考点问题,更是数学竞赛中的典型题。下面笔者就结合实例,归纳几种转化分数系数的基本方法和基本策略,以供参考。

摘要： 从接触电学开始,小灯泡一直是重要的器材,它是我们进行探究性实验重要的观察和测量对象.测定小灯泡的功率实验历来是电学实验的重中之重,该实验对同学们的要求比较高,可以较好地考查同学们的综合能力和核心素养,是中考必考实验.为了让同学们能够较好掌握实验,本文结合实例对“测定小灯泡的功率实验”进行复习、梳理.

摘要： 多面体的外接球问题,是立体几何中的一个重点与难点,一直是历年高考考查的一个热点问题,备受关注.涉及多面体的外接球问题,既要运用多面体的基本知识,又要运用球的基本知识,同时还要特别注意多面体的相关几何元素与球的半径之间的关系,因而多面体的外接球半径的破解在解题中往往起到至关重要的作用.下面结合实例,就破解多面体外接球的半径的几种常见的基本策略加以剖析.

摘要： 一、课标要求:《普通高中地理课程标准(2017年版)》对本部分内容的要求为“结合实例,说明农业的区位因素”“结合实例”是行为条件,选取京白梨作为案例,既符合课标要求,又贴近学生的实际生活;“说明”是行为动词,要求学生达到理解认知水平;“农业区位因素”是行为内容。

摘要： 导数及其应用是高中数学的一个重要的主干内容,也是历年高考中的必考基本知识.利用导数及其应用解决一些相关的函数问题,当一次导函数无法直接(或很难)判断正负取值情况时,可以通过构建新函数,利用二次导函数的正负取值情况分析与解决,这是解题常用的方法.本文结合实例加以剖析,以期指导复习备考.

摘要： 函数的基本性质是高中数学的核心内容,主要包括函数的单调性、奇偶性、对称性、周期性,在历年的高考中函数的基本性质占有非常重要的地位.特别地,函数的单调性和奇偶性两者之间关系密切、相辅相成,两者之间既有联系又有区别,可以用来处理与解决一些综合性问题,具有较好的选拔性与区分度,因此备受命题者关注.本文结合实例,对函数的单调性和奇偶性的应用进行初步探讨,剖析其在函数问题中的综合应用.

摘要： 高中阶段,令学生最为头疼的莫过于诗词鉴赏,虽然分值不大,但是难度较高。其实如果教师能够带学生从意象、写法和情感三个切入点出发,不失为诗词鉴赏的极佳方法。文章将结合实例,引导学生如何有效地鉴赏诗词,开启诗词鉴赏的大门。一、积累意象,夯实基础实际上在古代诗词鉴赏中,许多的意象基本上表达的都是那几个意思。

摘要： “集合”是现代数学的基础,集合语言不仅是高中数学的重要语言之一,还是学习高中数学的基础。集合可以有效地帮助同学们准确地描述数学研究对象,也可以用集合语言进行表达和交流数学问题。集合也是每年高考必考的内容,试题难度不大,一般为选择题,常处在试卷的前几题的位置,考查内容也相对稳定,主要考查集合的理解和集合的运算。本文结合实例分析高考中集合的考查形式和内容,帮助同学们把握高考集合的考向,提高备考的针对性和有效性。

摘要： 本发明公开一种基于水平和垂直伸缩结合的网络切片实例资源分配方法，其步骤为：用户订购业务需求的网络切片；将用户的业务需求转化为网络切片的SLA；生成网络切片实例；分发HTTP请求；对总CPU资源使用量进行采样；预测网络切片实例的总CPU资源使用量变化趋势；对网络切片实例中水平伸缩分组中副本的数目进行水平伸缩；对网络切片实例中垂直伸缩分组实际分配的CPU资源进行垂直伸缩。本发明将水平伸缩和垂直伸缩结合，采用二次指数平滑法预测网络切片实例的CPU资源使用量变化趋势，使得本发明实现了较高的资源利用率，有效地保证了网络切片服务的连续性，提升了网络的可靠性。

摘要： 本发明公开了一种结合自定义数据实现gdbus多级动态实例的方法及系统，涉及计算机和通信领域。该方法包括以下步骤：应用gdbus注册动态节点时，将扩展的自定义数据用作实时映射实子节点的数据库，与对象绑定，存储实子节点信息，实时维护数据库的实子节点信息，若实子节点下一级还有子节点，则继续进行下一级注册或去注册，迭代递归，实现gdbus多级动态实例的注册。本发明能实现gdbus多级动态实例的注册。

摘要： 本发明公开了一种结合自监督和全局信息增强的实例分割方法及系统，其中的构建方法首先通过基于ResNet网络和FPN模块的特征提取网络来得到特征金字塔以及进行特征图融合；然后采用基于Fastformer的全局信息增强网络来对特征图进行像素之间的交互关系进行建模，提取全局信息；接着通过预测网络进行实例分割，其中，类别预测网络用于对感兴趣的实例进行多标签分类，掩码预测网络用于对实例所在区域进行像素值分类，生成实例掩码；此外还加入了一个自监督学习网络，用于对图中实例之间进行对比学习，加强模型对图片的理解能力以增强泛化性。本发明的方法能够解决对遮挡以及不完整物体检测性能不高的问题，同时加强模型的泛化能力，提高在噪声较多的场景中的分割性能。

摘要： 本发明公开了一种结合域对抗训练的强化实例迁移学习方法，采用包括领域判别模块、迁移学习模块和数据选择模块的强化迁移学习模型进行强化实例迁移学习，包括：训练领域判别模块和迁移学习模块分别最大化和最小化两个领域数据的特征距离；通过对抗训练的方式使得迁移学习模块学习领域不变特征；数据选择模块根据迁移学习模块的输出对源领域数据进行数据选择，并输出给迁移学习模块；迁移学习模块、领域判别模块和据选择模块进行协同训练，使得强化迁移学习模型能够从源领域数据中挑选出有用的数据以用于帮助强化迁移学习模型在目标领域数据的学习。本发明能够解决传统迁移学习过程中由于目标领域和源领域数据分布不同导致的负迁移问题。

摘要： 本发明公开一种基于水平/垂直伸缩结合的网络切片实例资源分配方法，其步骤为：用户订购业务需求的网络切片；将用户的业务需求转化为网络切片的SLA；生成网络切片实例；分发HTTP请求；对总CPU资源使用量进行采样；预测网络切片实例的总CPU资源使用量变化趋势；对网络切片实例中水平伸缩分组中副本的数目进行水平伸缩；对网络切片实例中垂直伸缩分组实际分配的CPU资源进行垂直伸缩。本发明将水平伸缩和垂直伸缩结合，采用二次指数平滑法预测网络切片实例的CPU资源使用量变化趋势，使得本发明实现了较高的资源利用率，有效地保证了网络切片服务的连续性，提升了网络的可靠性。

摘要： 本发明提供一种将基于特征的迁移与基于实例的迁移相结合的行为识别方法。在这里首先会对两个域之间进行传感器相似度的计算，生成传感器映射矩阵，之后会对源域中的各个活动类与目标域的样本进行特征的提取，进行基于特征的相似度计算。在基于实例的部分会对两个域中的活动样本进行传感器序列的相似度计算。最后会对相似度高的源域样本进行随机样本的整体相似度计算，根据三种相似度找出最匹配的源域样本并赋予目标样本相应的标签。在提出的方法中可以较好提高两个相似活动的区分度，从而提高了整体的识别准确度。

摘要： 本申请涉及一种结合本体概念和实例的网络空间知识图谱推理方法和装置。所述方法包括：将网络空间的本体概念映射至本体图；从节点对应的语料库提取实例层的实体，根据本体边和实体，构建第二三元组；构建用于网络空间知识图谱推理的卷积神经网络模型，根据第一三元组和第二三元组，确定卷积神经网络模型的统一能量函数；根据统一能量函数，构建用于训练卷积神经网络模型的得分函数；根据得分函数的最小化目标，反向训练得到训练好的卷积神经网络模型；根据训练好的卷积神经网络模型，进行网络空间知识图谱推理。采用本方法能够提高推理的准确性。

摘要： 本发明公开了一种结合自定义数据实现gdbus多级动态实例的方法及系统，涉及计算机和通信领域。该方法包括以下步骤：应用gdbus注册动态节点时，将扩展的自定义数据用作实时映射实子节点的数据库，与对象绑定，存储实子节点信息，实时维护数据库的实子节点信息，若实子节点下一级还有子节点，则继续进行下一级注册或去注册，迭代递归，实现gdbus多级动态实例的注册。本发明能实现gdbus多级动态实例的注册。

摘要： 本发明属于计算机视觉和机器人技术领域，特别涉及一种结合小样本实例分割和三维匹配的物体位姿估计方法，旨在为了解决现有六自由度物体位姿估计方法对背景杂乱、前景物体遮挡鲁棒性弱，需要训练样本数量大的问题，本发明基于有限样本扩容变换得到的大量训练样本，训练得到实例分割模型，使用训练好的实例分割模型对包含待测目标物体场景的彩色图像进行实例分割，依据实例分割结果获取目标物体的深度图像点云和目标物体三维模型，通过预设的三维匹配方法将目标物体图像点云和目标物体三维模型进行匹配，并确定出目标物体的六自由度位姿。本发明能够在训练样本有限、背景杂乱、前景物体遮挡条件下，有效进行六自由度物体位姿估计，鲁棒性好。

摘要： 本公开提出了结合实例分割和循环生成对抗网络的场景转换方法及系统，包括：对目标场景的视频进行处理后输入至实例分割网络中，得到分割后的各场景组成部分即得到目标场景的掩膜剪裁图；针对目标场景的掩膜剪裁图中的目标分别利用循环生成对抗网络按照时间属性要求进行处理，生成的数据为风格迁移后的状态，将风格迁移后的空间属性不固定的目标按特定的空间轨迹生成至风格迁移后的静态场景中，实现场景转换效果。