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语境:古诗词教学的基石
1
作者
唐甲锋
《小学教学参考》
2019年第28期59-59,共1页
近几年来,语境教学得到了广大语文教师的普遍认可。在古诗词教学方面,借助语境教学可以使学生对古诗词的解读与把握更加深刻。具体教学中,教师可以从上下文语境、情景语境以及文化语境方面对学生进行指导,使学生对古诗词的学习真正达到...
近几年来,语境教学得到了广大语文教师的普遍认可。在古诗词教学方面,借助语境教学可以使学生对古诗词的解读与把握更加深刻。具体教学中,教师可以从上下文语境、情景语境以及文化语境方面对学生进行指导,使学生对古诗词的学习真正达到入境、入情、入心,最终提升学生的文学素养。
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关键词
古诗词教学
上下文语境
情景语境
文化语境
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职称材料
基于视觉大模型的激光粉末床熔融铺粉缺陷检测
2
作者
谭鲲鹏
唐甲锋
+4 位作者
赵志斌
王晨希
张兴武
何卫锋
陈雪峰
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期267-276,共10页
激光粉末床熔融增材制造面临质量稳定一致性的挑战,铺粉质量是影响成形件质量的重要因素。近年来,计算机视觉在铺粉缺陷监测中的应用表现突出,但其性能却受到标注数据数量不足的限制。针对这一问题,笔者设计了基于视觉大模型分割一切模...
激光粉末床熔融增材制造面临质量稳定一致性的挑战,铺粉质量是影响成形件质量的重要因素。近年来,计算机视觉在铺粉缺陷监测中的应用表现突出,但其性能却受到标注数据数量不足的限制。针对这一问题,笔者设计了基于视觉大模型分割一切模型(SAM)的铺粉缺陷分割模型(PSAM)。针对SAM预训练参数的知识迁移问题,引入Adapter模块实现参数微调;针对铺粉分割任务中类别信息的需求,改进了SAM中的掩码解码器;针对工业场景中人工提示难的问题,提出了自动提示生成器,实现了视觉提示的自动生成。在训练样本数量仅为50的情况下,PSAM表现出了良好的分割性能,平均交并比(mIoU)可达到65.02%,相较于Deeplab v3和U-Net分别提升了8.52个百分点和5.31个百分点。本研究展示了视觉大模型在增材过程监控中的应用价值和应用潜力。
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关键词
激光技术
激光粉末床熔融
过程监测
视觉大模型
缺陷检测
原文传递
题名
语境:古诗词教学的基石
1
作者
唐甲锋
机构
江苏盐城亭湖新区实验学校
出处
《小学教学参考》
2019年第28期59-59,共1页
文摘
近几年来,语境教学得到了广大语文教师的普遍认可。在古诗词教学方面,借助语境教学可以使学生对古诗词的解读与把握更加深刻。具体教学中,教师可以从上下文语境、情景语境以及文化语境方面对学生进行指导,使学生对古诗词的学习真正达到入境、入情、入心,最终提升学生的文学素养。
关键词
古诗词教学
上下文语境
情景语境
文化语境
分类号
G623.2 [文化科学—教育学]
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职称材料
题名
基于视觉大模型的激光粉末床熔融铺粉缺陷检测
2
作者
谭鲲鹏
唐甲锋
赵志斌
王晨希
张兴武
何卫锋
陈雪峰
机构
西安交通大学机械工程学院航空发动机研究所
空军工程大学航空动力系统与等离子体技术全国重点实验室
出处
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期267-276,共10页
基金
国家重点研发计划(2022YFB4600800)。
文摘
激光粉末床熔融增材制造面临质量稳定一致性的挑战,铺粉质量是影响成形件质量的重要因素。近年来,计算机视觉在铺粉缺陷监测中的应用表现突出,但其性能却受到标注数据数量不足的限制。针对这一问题,笔者设计了基于视觉大模型分割一切模型(SAM)的铺粉缺陷分割模型(PSAM)。针对SAM预训练参数的知识迁移问题,引入Adapter模块实现参数微调;针对铺粉分割任务中类别信息的需求,改进了SAM中的掩码解码器;针对工业场景中人工提示难的问题,提出了自动提示生成器,实现了视觉提示的自动生成。在训练样本数量仅为50的情况下,PSAM表现出了良好的分割性能,平均交并比(mIoU)可达到65.02%,相较于Deeplab v3和U-Net分别提升了8.52个百分点和5.31个百分点。本研究展示了视觉大模型在增材过程监控中的应用价值和应用潜力。
关键词
激光技术
激光粉末床熔融
过程监测
视觉大模型
缺陷检测
Keywords
laser technique
laser powder bed fusion
process monitoring
large vision model
defect detection
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
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1
语境:古诗词教学的基石
唐甲锋
《小学教学参考》
2019
0
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职称材料
2
基于视觉大模型的激光粉末床熔融铺粉缺陷检测
谭鲲鹏
唐甲锋
赵志斌
王晨希
张兴武
何卫锋
陈雪峰
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
原文传递
已选择
0
条
导出题录
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参考文献
引证文献
统计分析
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