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微机在医学视听教材制作中的应用
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作者 李冬城 乔靖川 《中国医学教育技术》 1991年第2期110-112,共3页
微型计算机在各个领域日益普及,在视听教育专业落户后,得到了广泛的应用。1985年以来许多院校陆续引进日本SONY公司生产的电视形象创作系统SMC-70GP。特别近几年国产微机蓬勃发展,各种国产电视形象创作系统也在部分院校落户。微机的普... 微型计算机在各个领域日益普及,在视听教育专业落户后,得到了广泛的应用。1985年以来许多院校陆续引进日本SONY公司生产的电视形象创作系统SMC-70GP。特别近几年国产微机蓬勃发展,各种国产电视形象创作系统也在部分院校落户。微机的普遍使用,特别在视听教材制作方面。 展开更多
关键词 视听教材 微型计算机 高速存储器 轮廓图 存储器容量 彩色图谱 传染途径 色三角形 动画制作 轮廓线
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提高电视教材质量的技术保证
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作者 李冬城 乔靖川 王素行 《中国医学教育技术》 1989年第1期36-38,共3页
近年来随着教学改革的不断深入,视听教育发展迅速,视听设备普及,教师更加善于使用视听手段,视听教育的受益人数逐年增高。然而视听教材建设问题愈显突出,视听教材建设是视听教育的根本建设,教材建设不仅要增加数量,而且应提高质量。
关键词 电视教材 视听教育 视听设备 后期制作 教材质量 磁迹 提高质量 编辑点 原始素材 教学改革
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电视教材的现状及对策
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作者 冯钢 李冬城 张晓侠 《中国医学教育技术》 1992年第3期150-153,共4页
为了了解高等医学院校电视教材制作特别是推广使用的状况,制订出切实可行有效的措施,以便更好发挥视听教育在医学教育中的作用,我们对本校基础课电视教材的情况作了如下3个调查统计。
关键词 电视教材 视听教育 医学教育 邹时炎 医用生物学 现代化教学手段 教材质量 电教教材 课程设计 医学院校
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医学电视教材的结构和画面设计
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作者 李冬城 《医学视听教育》 1996年第1期25-27,共3页
随着医学科学的发展和医学教育改革的深如,医学电视教材的质量要求正不断提高,笔者根据多年实践经验,就医学电视教材的结构与画面设计两个问题与同道商榷。1.医学电视教材的结构结构是为内容服务的。
关键词 医学电视教材 教材结构 画面设计
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引起编辑点不稳的一种因素
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作者 冯钢 李冬城 《有线电视》 1994年第3期30-30,共1页
引起编辑点不稳的一种因素冯钢,李冬城文当以VO—5800为放像机,以V0—5850p为录像机,以RM—440为控制器进行插入编辑时,在编辑点处有时出现图像不稳,画面闪动现象。此时在录像机搜索快进时,监视器看到的磁带保... 引起编辑点不稳的一种因素冯钢,李冬城文当以VO—5800为放像机,以V0—5850p为录像机,以RM—440为控制器进行插入编辑时,在编辑点处有时出现图像不稳,画面闪动现象。此时在录像机搜索快进时,监视器看到的磁带保护带根粗,而且两边有三角形状的图案... 展开更多
关键词 录像机 故障维修 编辑点 画面质量 放像机
全文增补中
利用电视录象改革解剖学标本考试
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作者 赵根然 胡海涛 +1 位作者 朱全义 李冬城 《电化教育研究》 1985年第2期58-59,共2页
人体解剖学是一门形态学,学生除了要从理论上掌握各器官的形态和结构外,还要通过尸体和标本辨认人体各器官的形态和结构。因此,解剖学考试应该包括理论考试和标本(实物)考试两部分。传统的标本考试,大体上可归纳为两种方法:一种是插签... 人体解剖学是一门形态学,学生除了要从理论上掌握各器官的形态和结构外,还要通过尸体和标本辨认人体各器官的形态和结构。因此,解剖学考试应该包括理论考试和标本(实物)考试两部分。传统的标本考试,大体上可归纳为两种方法:一种是插签轮转法,在考试的标本上,插上标有1.2.3.……的标签,让学生写出所插形态和结构的名称。 展开更多
关键词 口试法 考场纪律 复查时间 教学大纲要求 法一 时间太短 知识情况 技术改革 摄录 系统学习
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一种基于双向LSTM的语音情感识别模型 被引量:1
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作者 程适 骆晓宁 +1 位作者 李冬城 要趁红 《长江信息通信》 2022年第7期19-22,共4页
在全球互联网蓬勃发展的同时,电子商务也迅速崛起。为满足电子商务语音情感分析的应用需求,研究提高语音情感识别准确率的方法。本研究使用CASIA汉语情感数据库中的6种典型情感类型,经过预处理、特征提取、特征训练、模型测试四项语音... 在全球互联网蓬勃发展的同时,电子商务也迅速崛起。为满足电子商务语音情感分析的应用需求,研究提高语音情感识别准确率的方法。本研究使用CASIA汉语情感数据库中的6种典型情感类型,经过预处理、特征提取、特征训练、模型测试四项语音情感识别过程,结合MFCC谱分析、BLSTM模型训练、注意力机制进行深度学习。实验结果表明,对语音情感识别的准确率能到达89.08%,识别效果较好。 展开更多
关键词 情感识别 深度学习 MFCC BLSTM
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