网络背景

摘要： 随着信息技术的不断发展,网络已经成为了人们十分熟悉的一个名词。在教育领域,网络既带来了新鲜的活力,同时也给教育教学带来了一定的困难。中学生正处在青春期的年龄阶段,学生好奇心旺盛,对网络的探究欲望强烈,而网络在丰富学生知识见闻的同时也会给学生带来一些负面的因素,让学生养成错误的价值观念。因此,身为教师,我们应当积极探索网络背景下如何对中学生展开道德教育。

摘要： 信息时代对新闻行业发展的影响非常大,改变了电视台记者角色,加大记者采访难度,改变新闻传播形式与传播媒介,为记者采访工作带来挑战。网络时代背景下,电视台记者必须加强采访工作质量,围绕新闻采访问题,制定科学化处理措施,以此促进新闻行业发展。

摘要： 随着新课程改革以及核心素质教育理念的深入推进,促进学生提升核心素养、养成良好价值观念、实现全面发展已成为高中思想政治课堂教学的重要目标。在网络背景下,高中学生接收信息的渠道广阔,为最大限度弱化网络对高中学生思想价值观念的不良影响,教师需要结合高中学生日常生活中的亲身经历、生活实践等内容,并将其融入高中思想政治课堂教学过程中,加深学生对思想政治课堂教学的认同度,使学生切实体验学习的乐趣。本文通过分析网络背景下高中思想政治课堂教学生活化的价值,提出高中思想政治课堂教学生活化的路径,充分发挥网络资源互联、互通、互享等价值优势,确保教师在课前导学、课中教学以及课后评价等教学过程中都能融入教学生活化模式,推动学生实现全面发展。

摘要： 网络信息技术的持续发展与进步提升了新媒体平台的传播效果与影响力,给电视新闻造成了较大的影响。整体新闻媒体环境的复杂化,不仅对电视台记者的新闻采访工作造成了一定的影响,同时那些歪曲事实、无营养、无价值的新闻内容也切实降低了广大新闻受众的观感。电视台记者应在这种新形式中不断提升自身的职业素养,在维护广大新闻受众权益的同时为传统媒体新闻探寻到全新的发展机遇。本文以网络环境为主要研究方向,针对电视台记者做好新闻采访工作中的不良因素以及提升方式进行了分析与总结。

摘要： 随着互联网技术的发展,信息技术已经嵌入到社会发展的各个领域。而网络信息技术则对中国媒体的生态产生了重要影响。一方面,多元化的媒体如雨后春笋般出现,人们可以自由地选择媒体平台来接收信息,而另一方面,媒体的信息呈现方式更加多元化,比如,文字信息、视频信息和听觉信息等。因此,在信息发展网络背景下,电视台要想提高新闻工作的有效性,保证新闻的质量,提高新闻收视率,就必须扭转当前的工作形势,做好新闻采访工作,提高采访的效率性和创新性。文章介绍了在网络背景下,新闻媒体发声的变化,总结了电视台记者采访中存在的问题,并从多个角度总结了电视台记者做好新闻采访工作的策略。

摘要： 意识形态对党的命运、国家政治稳定性以及全国各族人民的凝聚力具有重大的影响力,党校是提升党员干部思想政治水平的重要教学阵地,因而也承担着意识形态方面的工作。在互联网时代,党校内部也在积极建立网络化的思政教学平台和教学模式,从意识形态角度分析党校网络教学模式的具体实施策略。

摘要： 在网络环境下提高高等教育教学实效性是值得思考和研究的重要内容。本文对实效性提高存在问题进行了分析,并从网络硬件设备更新、网络课程质量提升、网络教学形式改革、教师网络教学能力提高等方面入手,提出了解决问题的具体措施,希望对高校网络环境下教学实效性提高提供有力参考。

摘要： 在国家推进现代化建设过程中,对外开放程度越来越大,国家需要具备一定外语理解能力的人才。基于此背景,中职学校对英语教学做出了具体要求:在九年义务教育中,学生具备英语基础学习能力,在此基础上进一步提高学生的英语应用能力,培养学生的英语听、说、读、写等语言技能,可以使学生获得英语职场应用能力。其中包括学生对英语学科正确情感价值观的引导。教育改革工作的推进,对中职英语阅读能力的要求做出了改变,主要使中职英语教学更多关注中职学生英语综合运用能力的培养,在阅读能力上,包括对学生良好阅读习惯、阅读兴趣、阅读能力的培养。所以,基于当前中职英语开展现状进行英语阅读教学工作需要进一步探讨。

摘要： 目前,很多高校在阅读推广中忽略了自身建设等条件问题,盲目跟风,导致阅读推广活动做了很多,结果却不理想。本文通过分析网络背景下高校阅读推广服务现状,提出了相关优化策略,进而提高阅读推广质量与效率。

摘要： 本文根据师范生职前培养的要求,站在教师教学的角度,从线下教学模式和网络教学模式的分析为切入点,从课题的提出和网络背景下个性化教学的概述、教学实施和教学案例几方面,探索了怎样运用网络进行个性化教学的教学策略。首先利用OMO学习方式设计个性化教学,其次利用翻转课堂开展个性化教学,最后用智学网辅助个性化教学。结合中学数学教学现状,充分运用上述策略对《初等几何变换的应用》进行教学设计,可以直观了解网络背景的个性化教学在数学课堂中的运用。

摘要： 一种传输网络性能分析方法，网络的SDH设备定期上报性能数据并存储，网管系统对网络在一段时间是否更换过设备、发生过故障进行判断后，将该段时间中的多个历史背景误块比取平均值，得到预期背景误块比，从而得到预期背景误块，与行业标准进行比较。它用未来的预期数据与行业标准进行比较，使分析结果更加精确。本发明还提出了一种取得网络预期背景误块的方法。

摘要： 本发明提供一种背景影像提供系统包含接收模块、获取模块、数据库模块及指派模块。接收模块用来接收歌曲数据；获取模块用来从歌曲数据中获取整体识别数据；数据库模块用来提供多个背景影像数据及分类数据，其中分类数据将背景影像数据区分为多个类别，且分类数据对应于整体识别数据中识别数据；指派模块用来指派整体识别数据对应至类别中的候选类别，对候选类别加权分析，以从背景影像数据中找出候选背景影像数据，并将候选背景影像数据指派予歌曲数据。本发明让使用者在唱歌过程中更能融入所播放歌曲数据的情境。

摘要： 一种传输网络性能分析方法，网络的SDH设备定期上报性能数据并存储，网管系统对网络在一段时间是否更换过设备、发生过故障进行判断后，将该段时间中的多个历史背景误块比取平均值，得到预期背景误块比，从而得到预期背景误块，与行业标准进行比较。它用未来的预期数据与行业标准进行比较，使分析结果更加精确。本发明还提出了一种取得网络预期背景误块的方法。

摘要： 在各种示例中，可以修改对象的背景以生成训练图像。分割掩码可被生成并用于生成包括表示对象的图像数据的对象图像。对象图像可以集成到不同的背景中，并用于训练神经网络中的数据增强。还可以使用色调调整(例如，对象图像的)和/或渲染对应于来自所选视图的对象的三维捕获数据来执行数据增强。可以分析推理分数以选择要包括在训练数据集中的图像的背景。可以选择背景并且可以在训练期间(例如，在时期之间)迭代地将训练图像添加到训练数据集。此外，可以采用使用对象掩码数据的早期或晚期融合来改进由使用对象掩码数据训练的神经网络执行的推理。

摘要： 本发明公开了一种基于尺度和背景感知的非对称双边网络人群计数方法，包括：基于待分析人群图像的深层特征数据输入第一网络获取人群图像的尺度感知特征；基于待分析人群图像的浅层特征数据输入第二网络获取人群图像的背景感知特征；对所述尺度感知特征和背景感知特征融合，采用注意力机制对尺度感知特征中的背景感知特征抑制，获取抑制后尺度感知特征；基于抑制后尺度感知特征通过第一回归算法生成密度图。本发明第一、第二网络分别使用来自不同语义层的特征，可以在统一的框架内处理尺度变化和背景噪声。第一网络基于一个深层特征层提取多尺度信息，第二网络可以融合多个接收域的特征，以减少背景噪声的影响，而无需任何额外的可学习参数。

摘要： 本发明提出了一种基于生成对抗网络GAN的网络背景流量生成方法，实现步骤为：1)获取训练样本集；2)构建生成对抗网络模型库；3)对生成对抗网络模型库进行迭代训练；4)获取训练好的生成器网络预测得到的流量数据包特征；5)网络流量生成结果。本发明通过包含多种网络应用的网络流量数据包特征的训练样本集，对包含与网络应用种类相同的多个生成对抗网络组成的模型库进行迭代训练，加快了生成对抗网络模型库的收敛速度，在保证通信安全性的前提下，有效提高了网络背景流量生成的效率。

摘要： 本发明涉及一种基于条件生成式对抗网络的网络背景流量生成方法，包括：数据获取步骤，获取的网络流量数据及条件信息，并向量化为真实流量；模型生成步骤，以该真实流量得到初始生成模型和判别模型，并通过条件生成式对抗网络以该判别模型对该初始生成模型进行训练，以得到生成模型；流量生成步骤，通过该生成模型以随机向量生成模拟背景流量。

摘要： 本发明提出了一种基于生成对抗网络的网络背景流量生成方法，实现步骤为：1)获取训练样本集和测试样本集；2)构建M个生成对抗网络模型；3)对生成对抗网络模型进行迭代训练；4)获取预测流量数据流特征；5)获取网络背景流量生成结果。本发明通过提取每组中所有原始流量数据包的统计特征组成的数据流对生成对抗网络模型进行训练，能学习到目标网络流量的多维数据流级统计特征，将下一条数据流应用类别作为一个特征学习用户节点不同应用流量之间的相关性和用户行为习惯，使具有特殊身份信息的节点发送的流量与正常流量非常接近，更加精确的描述了真实数据流的特征，有效提高了隐蔽通信系统的安全性。

摘要： 本发明提出了一种基于生成对抗网络GAN的网络背景流量生成方法，实现步骤为：1)获取训练样本集；2)构建生成对抗网络模型库；3)对生成对抗网络模型库进行迭代训练；4)获取训练好的生成器网络预测得到的流量数据包特征；5)网络流量生成结果。本发明通过包含多种网络应用的网络流量数据包特征的训练样本集，对包含与网络应用种类相同的多个生成对抗网络组成的模型库进行迭代训练，加快了生成对抗网络模型库的收敛速度，在保证通信安全性的前提下，有效提高了网络背景流量生成的效率。

摘要： 本发明涉及一种基于条件生成式对抗网络的网络背景流量生成方法，包括：数据获取步骤，获取的网络流量数据及条件信息，并向量化为真实流量；模型生成步骤，以该真实流量得到初始生成模型和判别模型，并通过条件生成式对抗网络以该判别模型对该初始生成模型进行训练，以得到生成模型；流量生成步骤，通过该生成模型以随机向量生成模拟背景流量。