领域目标

摘要： 体育教学的五个领域目标,其中就包括体育运动对学生心理健康的干预。高中学生,心智没有完全成熟,又面临着人生的第一次重大转折,迷茫、压抑、焦虑、无所适从,总之在学习生活中会有很多负面的不健康的情绪出现,这些情绪的出现不但会影响到他们当前的学习生活,更影响到他们未来的健康发展。

摘要： 随着幼儿园课程改革的不断发展与对幼儿园课程认识的不断提高,幼儿园传统的分领域式的区域活动已经不能满足幼儿整体发展与游戏式操作活动的需要。如何更好地开展区域活动？怎样正确认识和处理主题活动与区域游戏的关系？如何打破现有区域活动枯燥操作的局面？

摘要： ＂区域活动＂最早可以追溯到我国古代教育家孔子提出的＂有教无类＂和＂因材施教＂的教育思想。目前,由于有的幼儿园班级规模较大,传统的集体教学活动中很难对幼儿进行个别指导,幼儿不可能按自己的兴趣、爱好、能力来选择活动内容、时间、方式和合作伙伴,区域活动则弥补了集体教学的不足。

摘要： 《山东省妇女发展＂十三五＂规划》和《山东省儿童发展＂十三五＂规划》已经由山东省人民政府印发啦。＂两个规划＂的目标定位是：到＂十三五＂末,妇女儿童发展水平保持全国前列,重要领域目标超过国家平均水平,妇女儿童健康、教育等主要目标达到国家先进水平。是不是让人热血沸腾呐？那就随小编一起来看看,都有哪些具体福利吧。那些＂第一次＂第一次提出：为生育妇女提供返岗培训。

摘要： 随着《3-6岁儿童学习与发展指南》（以下简称《指南》）的颁布,我们的县级教研活动便紧紧围绕领域目标的达成与落实。在很长一段时间,我们教研活动的落脚点是如何让幼儿的学习活动更有意义、教师的专业成长更有效。虽然＂研＂的思路大多还是＂由教到学＂,但不知从什么时候开始,我们在思想碰撞的＂研＂中,

摘要： 领域同课异构教研、区域活动现场教研一直是我县学前教研的抓手。《3-6岁儿童学习与发展指南》（以下简称《指南》）颁布以来,每次的教研,我们都努力与《指南》中的领域目标有效链接。＂为什么这样设计＂都从《指南》中找到依据,让参与教研的教师知其所以然,以此来引领全县各级各类幼儿园在运用《指南》的过程中逐步领会《指南》。

摘要： 设计意图在幼儿园课程游戏化项目建设的积极推进中,作为幼教教研员的我,就集体教学如何贯穿游戏精神的问题,进行了深入的探究,重点思考了游戏化教学流程的设计、幼儿关键经验的积累、学科领域目标的融合等问题。从激发幼儿积极情感、学会自主探究与合作交流的角度出发,以＂如何将门洞变大＂的问题入手,设计了＂门洞变变变＂这一科学活动,

摘要： 【活动背景】京剧是我国的国粹艺术,它有着悠久的历史,其内涵非常丰富。幼儿对京剧接触很少,所以充满了好奇。同时我们发现在上学期'亲子时装乐'的走秀表演中,我班幼儿已能出神入化地扮演京剧人物,表现人物特点,他们已对京剧产生了浓厚的兴趣。活动后他们会问老师'那个人的脸上为什么要画成那个样子''为什么他们穿的衣服都不一样'等一系列问题。而且只要看到京剧表演他们就会很投入地去看,有的幼儿还会进行

摘要： 本发明提供了一种基于目标领域自监督学习的无监督领域适应方法和系统，包括：领域不变特征提取步骤、图像特征阶梯式领域对齐步骤、语义分割步骤、边缘生成步骤、分割图领域对齐步骤、边缘图领域对齐步骤和边缘一致约束步骤。本发明通过对目标领域实施一种有效的自监督学习，从而提高目标领域的无监督分割精度，实现良好的领域适应。

摘要： 一种设备具有用于响应于软件处理来执行数据处理的处理电路8，以及用于实施针对存储器区域的所有权权限的存储器访问电路26。给定存储器区域与从多个领域中指定的所有者领域相关联，每个领域对应于至少一个软件过程的一部分。所有者领域有权阻止其他领域存取存储在给定存储器区域中的数据(包括以更高特权级执行的领域)。根据领域层级管理领域，在领域层级中，除根领域之外的每个领域都是响应于其上代领域触发的命令而被初始化的子代领域。响应于无效命令，领域管理单元20使目标领域和目标领域的任何后代领域对于处理电路8是不可访问的。

摘要： 本发明提供了一种基于目标领域自监督学习的无监督领域适应方法和系统，包括：领域不变特征提取步骤、图像特征阶梯式领域对齐步骤、语义分割步骤、边缘生成步骤、分割图领域对齐步骤、边缘图领域对齐步骤和边缘一致约束步骤。本发明通过对目标领域实施一种有效的自监督学习，从而提高目标领域的无监督分割精度，实现良好的领域适应。

摘要： 本申请提供了一种目标领域对应类别信息的确定方法及装置，基于目标领域的线索文本，识别目标领域内各文本素材中每个目标句子的各分词之间的依存关系，并建立与每个目标句子对应的关系模板，从而基于全部目标句子的关系模板，确定目标领域对应的各种依存关系，并将每种依存关系确定为相应的类别信息。通过本申请所提供的方法，避免根据人工确定领域的类别信息，可以有效提高所确定的类别信息的准确性。同时，可以进一步提高所提取的第一文本、第二文本的准确性，以提高所确定的目标视频素材的准确性。

摘要： 本发明公开了一种多层次无监督领域自适应目标检测识别方法，首先利用源数据域的图像和对应的标签，对深度学习模型进行有监督训练。同时利用仿真生成模型，生成对应目标的图像，和目标域数据中的目标保持一致，通过修改仿真模型参数，生成不同条件下的数据集，从而实现泛化的中间域数据集。之后，利用源域训练好的模型，对中间域数据集进行渐次的域适应。模型参数适应之后，再引入目标域数据集，进行无监督自学习，生成伪标签，再次对模型进行参数微调，最终实现目标检测模型的多层次无监督领域自适应。本发明方法提高了模型的无监督目标检测精度和可靠性。

摘要： 一种基于深度领域自适应的多目标域心电信号分类方法，不需要两个域之间进行特征对齐，侧重于目标域的类别准确率和多样性的预测方法，提高了模型在多目标域上的泛化能力，而且收敛速度快，解决了单一目标域适应算法在多目标域上效果不佳的问题。另外，引入可变形卷积核在模型训练过程中可以自觉调整卷积的感受野，更好的适应多导联心电信号的导联特征。

摘要： 本发明涉及机器人抓取操作领域，公开一种含领域自适应的机器人乱序目标推抓方法，包括以下步骤：1）搭建与真实场景相似的仿真环境，训练推‑抓操作协同策略的深度强化学习模型；2）分别在真实环境和仿真环境中采集样本，进行相应预处理构成用于训练图像迁移网络的数据集；3）构建基于多级注意力聚合及一致性约束的双向域对抗迁移网络，在所采集的非配对图像数据集上进行训练，实现将实物图像迁移为伪仿真图像并且迁移效果满足机器人推‑抓场景中的任务一致性；4）将解耦训练的图像迁移模块和机器人操作技能模型进行级联部署，实现机器人对现实环境中物体的乱序推散和抓取。本发明可用于基于RGB‑D相机的机器人乱序目标抓推协同策略迁移学习问题。

摘要： 本发明公开的是基于字典创建与领域自适应的开放世界目标检测训练方法，涉及通信软件技术领域，解决了现有的开放世界目标检测局限于单一场景的问题，先引入图片描述数据集和多模态特征提取网络，对齐二者所输出的文本模态与视觉模态特征，同时引入多模态Transformer网络进行图像文本的文本匹配学习和文本掩码学习；将预训练阶段学习到的区域视觉特征提取模型和视觉映射文本层的参数迁移至目标检测模型中，输入来自两个领域数据集的图片，其中源域图片参与目标检测训练，目标域图片只参与全局领域自适应训练，在训练过程中将检测头的分类器权重替换为固定的已知类别的词向量，进行目标检测训练。

摘要： 本发明公开了一种基于生成式对抗网络和半监督领域自适应的多模态小目标图像全自动分割方法及系统，属于图像处理技术领域。输入待分割多模态小目标图像数据，分割模型利用数据合成框架和半监督学习框架两部分获得：数据合成框架是一个基于端到端的深度神经网络，使用两种数据集通过对抗性损失，保留高频细节，训练生成式对抗网络，生成多模态小目标合成图像；半监督学习框架利用多模态学习和附加模态先验知识的无监督领域自适应方法进行训练，得到全自动分割模型。最后利用分割模型输出分割结果。本发明解决了多模态小目标分割中有标注的数据样本稀缺和高度数据不平衡问题，能够同时利用无标签数据和跨模态数据，提升多模态小目标图像的分割精度。

摘要： 本发明公开一种基于领域自适应的跨域目标检测方法，包括：步骤1，获取包括源域Ds和目标域DT的目标检测数据集，进行数据增强和数据集扩充；步骤2，采用扩充后的数据集对CycleGAN网络进行训练并输出生成数据域DG；步骤3，构建Faster RCNN网络作为目标检测器，将源域Ds和生成数据域DG作为训练集对目标检测器进行训练；步骤4，对目标域DT的数据集进行复杂度评估对目标检测器进行再训练；步骤5，采用步骤4训练好的目标检测器对待检测数据进行目标检测，最终得到检测结果。本发明解决了当拥有具有实例级标签的源域，而目标域中不具备实例级标签时，在目标检测中对深度模型性能的影响，以及导致训练后实例类别和边界框位置预测准确率低下的问题。