基于密集连接注意力一维卷积的航班延误预测

航班延误是引起乘客投诉的主要原因.针对航班延误预测问题,以一维卷积神经网络为基础,提出了一个航班延误预测网络.该网络融合了多种影响航班延误的相关性因素,利用金字塔池化层以适应不同长度的样本数据,同时引入密集连接结构及注意力模块对网络进行改进以提升准确率和精确率.针对数据不平衡导致的召回率偏低的问题,从算法和数据两个角度进行优化.在算法角度,使用代价敏感损失函数对不平衡数据和难易样本进行权重平衡;在数据角度,采用生成对抗网络对延误样本做数据增强以平衡航班数据.实验结果表明:相对于基准网络,本文模型的F1值提升了8.5%.使用代价敏感损失函数后,模型的准确率得到了小幅提升,而模型的召回率提升了1.6%.同时,使用深度生成网络平衡航班数据后,模型的召回率提升了15.8%.

情感教育在小学语文课堂中的作用

小学语文课堂中的情感教育是指教师将情感注入到教学中,利用情感的渲染力及感召力营造良好的课堂氛围,提高教学质量,优化整合教学方式,使学生在情感的作用下能更好地理解文章,感知作者的心理变化,获得知识与心灵的同步提升。通过对小学语文课堂中情感教育的意义和实施方式做了简要分析,进一步探究怎样充分发挥出小学语文课堂中情感教育的作用。

基于单目摄像头的地面测距方法

为解决传统的小孔成像测距算法需要给出待测物体的形状信息而较为烦琐的问题,提出一种基于大多数机器人摄像头的高度不需要改变的情形,利用针孔相机模型,找出像素坐标系和世界坐标系的转换关系,输入至少三对现实世界和像素世界的点对后,便可以实现对地面和立于地面上的物体进行测距的目的。该算法实现简单,且一定范围内测距精度较高。