创新校长培训方法 探究校长培训模式

随着教育改革的不断深入发展,知识更新的步伐不断加快,这为校长、教师的继续教育工作创造了更多的机遇,同时也提出了更多的课题和挑战。特别是要构建一支适应教育改革发展需要、适应教育可持续发展需要的中小学校长队伍,显得尤为重要。中小学校长继续教育工作是一项长期而艰巨的任务,因为＂有一名好校长就有一个好学校＂。纵观中外的名校,几乎都是因为有一名好校长。因而我们说,校长是学校的灵魂,是学校的旗帜。

基于水利水电工程施工阶段的质量管理研究

国家基础工程建设中包含了水利水电工程项目,而工程质量直接影响着人们日常生活与工作,所以加强工程施工质量监控有着非常重要的意义。而水利水电工程从施工性质方面来看,其特点在于施工任务量大、周期长、技术难点多,因此特别容易影响到工程的施工质量,从某种程度上来说提高了施工风险。而我们国家对于水利水电工程的推动作用也日趋显著,在此背景下,供水单位必须正视水利行业的未来发展前景,强化技术能力水平与质量管控,进而提升供水单位的企业竞争力水平。

基于改进YOLO-MAO检测框架的笼养白羽肉鸡行为检测方法

在大规模的肉鸡养殖场中,肉鸡行为通常由饲养员或专业兽医观察和分析,以确定肉鸡健康状况和养殖环境状态。然而这种方法耗时且主观。此外,在笼养环境中,由于鸡只的高密度和严重的互相遮挡,行为的视觉特征不明显,传统的检测算法不能准确地识别鸡只的行为特征。因此,本文提出一种改进的笼养白羽肉鸡行为检测的目标检测算法。所提出的算法由2个模块组成:多尺度细节特征融合模块(MDF)和目标关系推理模块(ORI)。多尺度细节特征模块充分利用和提取网络浅层特征映射中包含的多尺度细节特征,并将它们融合到负责相应尺度检测的特征映射中,实现细节特征的有效传输和补充。目标关系推理模块充分利用对象之间的位置关系进行推理和判断,使模型能更充分地利用对象之间的潜在关系来辅助检测。为验证所提出算法的有效性,在目标检测领域具有权威性的COCO公共数据集以及真实的大规模笼养白羽肉鸡养殖环境中自建的行为检测数据集上进行大量对比实验。实验结果表明,与其他最先进的模型相比,本文所提出的改进算法在COCO数据集和自建数据集上均达到最佳识别准确率;对喂食、饮水、移动和张嘴等影响肉鸡健康状况较为重要的行为进行检测,识别精度分别达99.6%、98.7%、99.2%和98.3%。