微课在高中物理教学中的应用探索

随着信息技术的快速发展,多媒体教学逐渐成为教育领域的重要组成部分。微课作为一种新型的教学模式,以其短小精悍、灵活多样、针对性强等特点,在高中物理教学中得到了广泛的应用。因此,在高中物理教学中,充分发挥微课的作用至关重要。教师应该巧妙地利用微课,为学生营造一种主动融入知识学习的良好氛围,从而充分调动学生的物理学习兴趣,确保他们的积极参与,帮助他们更深入地理解和掌握物理知识。

结合自适应图卷积与时态建模的骨架动作识别

图卷积神经网络在基于三维骨架数据的人体动作识别中得到了广泛的应用,自适应图卷积可以有效地学习和反映不同动作数据内部的相对位置关系,用于提取空间特征。在时间特征方面,多数方法通过叠加多层一维局部卷积来提取相邻时间步长之间的时间关系,而忽略了非相邻时间步长的关键时间信息。因此,提出一种结合自适应图卷积与多尺度时态建模的动作识别模型。其中,自适应图卷积以端到端的方式学习不同卷积层和数据样本的图拓扑结构,增加了图建模的灵活性;多尺度时态建模构建相邻时间步长和非相邻时间步长之间的时态关系,充分提取了骨架序列的时间动态特征。结果表明,与主流算法相比,该模型在NTU RGB+D和NTU RGB+D 120基准数据集上的准确率均有较大提升。

结合注意力机制的生成对抗网络图像超分辨重建

为改善图像超分辨率重建的主观视觉效果,提出一种结合注意力机制的图像超分辨生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型.该模型在生成器网络中引入通道和空间双重注意力机制,选取更合适的重要特征信息进行传递;判别器网络采用WGAN进行构建,通过Wasserstein距离定义对抗损失,解决了GAN模型的训练不稳定问题.该重建模型在Set5、Set14、BSD100和Urban100共4个标准数据集上进行了实验,结果表明,和主流的超分辨重建算法相比,该模型的主客观评价指标均有所提高,图像细节信息恢复更加清晰,重建质量更好.

结合解耦注意力图卷积与时态建模的骨架动作识别

目前,多数基于图卷积网络的骨架动作识别模型在提取空间特征时,在所有通道上共享相同的拓扑结构,限制了空间聚合的表现能力;在提取时间特征时,仅堆叠多层的一维局部卷积,使得非相邻时间帧之间的关联信息被忽略。因此,提出一种结合解耦注意力与时态建模的图卷积网络模型。通过使用解耦注意力图卷积模块和通道注意力模块,将更多的注意力集中在关键的通道信息上,提高图卷积网络的空间聚合表达能力;通过融入多尺度时态建模模块,对相邻和非相邻时间步长之间的时态关系进行建模,充分提取骨架序列的时间动态特征。在公开的大规模数据集NTU RGB+D、NTU RGB+D 120、Kinetics-Skeleton上进行了实验,分别取得了90.1%(CV)和96.0%(CS)、86.0%(CSub)和87.2%(CSet)、37.3%的top-1识别准确率。实验结果表明,识别精度优于当前较主流的方法,提高了人体骨架动作识别的准确性。