小学阶段爱国教育与Scratch编程教学实践研究

为改善传统思政课堂上爱国教育形式单一、学习枯燥、无法与现实相互联系,以及缺乏学科之间融会贯通的现状,学校以爱国精神为主题,结合教学理论将Scratch编程融入爱国教育课堂当中,使两者紧密结合融会贯通。实践证明,这种教学模式可以进一步推动信息化教育的普及,弘扬素质教育“以人为本”的精神,在教学过程中不仅能提升教师整体素质,还能激发学生爱国主义情怀和对Scratch编程的兴趣,可达到事半功倍的效果。

基于卷积神经网络的磁异常反演

针对传统反演方法存在的初始模型依赖、计算时间较长等问题,提出一种基于卷积神经网络的磁异常反演方法。该方法首先设计大量磁异常体模型,进行正演模拟产生样本数据集;接着借鉴经典的卷积神经网络VGG-13设计了一种全新的VGG磁异常反演网络(VGGINV);然后使用样本数据集训练该网络,并优化网络参数;最后对理论模型和实测数据进行反演实验。实验结果表明,该方法可以准确地反演出磁异常体的位置和磁化强度,具有较强的学习能力和一定的泛化能力,能有效解决磁异常数据反演问题。

基于数据分析下的少儿编程市场状况——以荆州为例

近年来,随着信息化与人工智能的快速发展,教育领域也发生了许多变化。加快信息技术与教育的深度融合是提高教学课堂效率和学生全面发展的关键。该文通过问卷调查和文献检索收集信息来进行少儿编程的市场状况分析。调查结果表明,机构对于孩子的帮助可以使孩子学习起来不像以前那么吃力。但还有一部分家长不了解但对少儿编程感兴趣。目前,少儿编程这个行业已经迎来快速且高质量的发展。各大机构需要不断完善自身,紧跟时代趋势发展。

基于深度神经网络的重力异常反演

为解决传统线性反演方法容易陷入局部极小,计算效率低等问题,本文提出了一种基于深度学习的重力异常反演方法。该方法首先构造不同形状的二维密度模型,正演得到重力异常,组成数据集;然后用该数据集训练深度神经网络;最后将重力异常数据输入到训练好的深度神经网络,直接得到反演结果。实验结果表明,该方法能快速、准确地反演出地下异常体的位置和形态,且具有较好的泛化能力和抗噪声能力,可用于重力异常反演。

基于生成对抗网络的面部妆容迁移研究

神经网络在人脸分析上的研究比如妆容迁移具有一定的难度,在面部肌龄、纹理、种族等细节方面的处理还没达到人们的预期效果。为解决上述图像处理方面的问题,提出了一种基于生成对抗网络GAN的面部妆容迁移方法。首先分别将上妆图片和未上妆图片给到生成器网络使其生成后者输出是带有上妆图片妆容效果,然后判别器对其真假图片进行二分类并计算损失,最后促使模型生成指定的人脸妆效。实验结果表明,整个过程能实现快速上妆且不丢失细节处理,并有舒服的观感。