基于物理先验的深度特征融合水下图像复原

由于水下环境的浮游生物悬浮杂质及不同光谱吸收率等干扰因素,水下图像往往会出现图像模糊、颜色失真和光照不均等退化问题。本文提出联合水下物理成像规律与数据驱动深度学习方法的水下图像重建模型。利用深度神经网络推断物理成像模型中的可学习参数,通过调制卷积和物理先验知识分别生成基于数据驱动的复原特征图和基于物理先验的复原特征图,引入混合注意力机制的深层特征级融合,重建最终的复原图像。实验结果表明该方法可以在减少噪声、提高对比度的同时,恢复图像的细节,提高水下图像的可视化质量和目标检测精度,增强水下学习模型的鲁棒性和泛化能力。

网络学习对青少年身心健康的影响研究评述

随着教育信息化的深入推进,网络学习对青少年身心健康的影响日渐凸显。通过文献调研和内容分析发现,国内外关于该问题的研究如下:在内容上,主要集中于网络学习硬件环境、网络学习方式、网络学习内容对青少年身心健康的影响,心理健康的社会适应、自我认同、身体健康的视深度、注意力集中、记忆广度等维度尚未涉及;在范式上,主要采用文献法、问卷法进行理论探讨和现象描述,但研究者与研究对象间的距离较远,测量(体测)研究、实验研究及大规模量化研究鲜见;另外,研究者群体能力有待进一步提升。因此,建议加强青少年身心健康评价标准的理论研究,采用大规模测量的方法对身心健康各具体维度进行研究,采用实验法优化干预方案,还要提升研究者自身的研究能力,加强研究机构之间的合作。

中小学生网络学习环境使用时长与心境状态的关系

为了探究网络学习环境使用时长对中小学生心境状态的影响,研究采用简式POMS量表对北京和山东的553名中小学生进行了为期一年的跟踪调查,通过协方差分析、t检验发现:中小学生平均每周的网络学习环境使用时长对其心境状态有显著影响,平均每天使用1.5小时左右比较有益于心境状态,但超过2.5小时会产生较重的情绪纷乱。不同性别、学段、家庭社会经济地位以及独生子女与否均符合此规律,稍有不同的是,男生比女生更敏感。另外,从心境状态群体差异角度看:中学生优于小学生,独生子女优于非独生子女,家庭社会经济地位低的优于家庭社会经济地位高的。建议学校、教师、家长、国家应分别采取合理安排课程、丰富教学方式、严格控制网络学习环境使用时长、出台网络学习环境使用指导手册等措施。

世界主流国家人工智能战略比较及借鉴

通过对美、英、法、德、日、中等世界主流国家的人工智能规划进行文本分析和案例研究,发现各国都重视资金支持、政策引导和人才培养,而在政策操作性、经费用途划分、战略前瞻性、企业应用规模和人才培养方式等方面各具特色。借鉴世界主流国家经验,我国政府应制定操作性更强的各分支领域人工智能政策,建立全面的人工智能资金保障体系和管理制度,培养人工智能领域优质人才,加强人工智能领域的国际合作等。

网络学习环境下中小学生心境状态测评研究

为了探究网络学习环境下中小学生心境状态的现状、差异和发展变化规律,该研究采用简式POMS量表对北京和山东21个班的553名中小学生进行了为期两年的追踪调查,并对调查数据进行了描述统计和常模对比、相关样本单因子方差分析、独立样本t检验、配对样本t检验。结果表明:网络学习环境下中小学生的心境状态优于以往全国常模数据;其中,女生的心境状态与男生的存在显著差异,独生子女的与非独生子女的存在显著差异,家庭社会经济地位高的与低的存在显著差异;从发展变化规律方面看,小学二、三、四年级学生的基本稳定,而五、九年级毕业班的波动较大。鉴于此,建议学校、教师、家庭、政府、社会等相关行为主体加强对心境状态不良学生的干预,重点关注毕业班学生,适当区分不同性别、家庭社会经济地位和独生子女与否的学生。