基于提升学生逻辑推理能力的高中数学问题链教学分析

逻辑推理作为数学学科核心素养之一,是学生学习数学的一种重要思维方式,在数学教育中占据着至关重要的地位。而问题链教学是培养学生逻辑推理能力的良好教学方法,问题链是指围绕教学重点向学生发出有层次性、关联性和逻辑性的问题序列。因此本文研究的重点是如何设计问题链以有效提升高中生逻辑推理能力。本文基于提升学生逻辑推理能力的问题链教学设计应遵循目标性原则、趣味性原则、关联性原则、渐进性原则和发展性原则。同时在设计和实施问题链时采用以下策略:明确教学目标,确定问题主链;优化情境创设,激发推理兴趣;设计探究问题,培养逻辑思维;借助类比思想,提升推理能力。

基于结构补偿的非线性全局场磁化率反演方法

定量磁化率成像是近年来磁共振成像领域中一项热门研究技术.定量磁化率成像技术通过逆向求解磁化率与相位的关系表达式,可定量地计算生物组织内部的信息变化,为相关的疾病诊断提供有效的辅助手段.定量磁化率成像需经过背景场去除、反演等多步计算,由此可导致误差的逐级传导并累加,从而降低定量磁化率重建精度.本文提出一种基于结构补偿的非线性全局场的定量磁化率反演算法,采用非线性形式实现单步重建磁化率图,并引入结构补偿法解决重建结果过平滑问题.实验结果表明,该方法有效抑制磁化率伪影并获得最佳的重建精度.

轻量化网络模型实现相位的快速解缠绕

针对深度神经网络参数量大、严重消耗硬件运算资源的问题,提出一种改进型的UNet相位图像解缠绕的轻量化网络模型(G-UNet).该网络利用Ghost卷积构建GhostBlock模块,实现不同卷积层间的线性变换,再由GhostBlock构建多层的G-UNet网络,该算法有效地减小网络模型的总参数量,与传统UNet相比,G-UNet浮点计算量大幅减少.实验基于不同回波时间下仿真人脑的磁共振相位图,以UNet和传统相位解缠绕拉普拉斯算法作为对比算法,结果表明,提出的加速算法不仅可有效地进行相位解缠绕,获得与UNet相近且高于拉普拉斯算法的峰值信噪比和结构相似度,同时参数量及浮点计算量较UNet减少了近80%.