基于语义链接网的图像自动标注

自动图像标注是机器视觉领域中的一项具有挑战性的课题。大多数传统方法聚集在视觉图像与标注概念间的建模,而忽略了语义概念之间的关系。本文提出了一种新的标注方法IA-SLN,它能有效捕获语义概念关系从而提升图像标注性能。首先,构建了一个基于全局关联语义与局部关联语义学习的语义链接网。其次,利用它标注未标注图像。当一个标注概念与其关联概念们频繁共现于图像中,IA-SLN方法将提升该标注概念的语义预测值。最后,通过一个标注增强新策略获得未标注图像的最相关语义标注。在IAPR公共数据集上对比了其他方法,实验结果表明我们的图像标注方法IA-SLN性能更优。

俄罗斯职业教育数字化转型:背景、措施与启示

本研究探讨了俄罗斯职业教育领域的数字化转型,以及该转型对教育体系的影响。研究发现,数字化转型已经带来了技术基础设施的改善、教育内容的数字化、教育工具和平台的使用、师资培训与发展以及政策和法规的支持等多方面的变化。此外,数字化转型还提高了学生和教师的数字化素养,改善了教育质量,并引入了一系列用于衡量成功的指标和数据。最后,本研究提出了未来研究建议,以深化对数字化转型在俄罗斯职业教育中的影响的理解。