基于组−信息蒸馏残差网络的轻量级图像超分辨率重建

目前,基于深度学习的超分辨算法已经取得了很好性能,但这些方法通常具有较大内存消耗和较高计算复杂度,很难应用到低算力或便携式设备上.为了解决这个问题,设计一种轻量级的组−信息蒸馏残差网络(Group-information distillation residual network,G-IDRN)用于快速且精确的单图像超分辨率任务.具体地,提出一个更加有效的组−信息蒸馏模块(Group-information distillation block,G-IDB)作为网络特征提取基本块.同时,引入密集快捷连接,对多个基本块进行组合,构建组−信息蒸馏残差组(Group-information distillation residual group,G-IDRG),捕获多层级信息和有效重利用特征.另外,还提出一个轻量的非对称残差Non-local模块,对长距离依赖关系进行建模,进一步提升超分性能.最后,设计一个高频损失函数,去解决像素损失带来图像细节平滑的问题.大量实验结果表明,该算法相较于其他先进方法,可以在图像超分辨率性能和模型复杂度之间取得更好平衡,其在公开测试数据集B100上,4倍超分速率达到56 FPS,比残差注意力网络快15倍.

电视新闻故事化浅析

在我国,过去很长一段时间里,新闻报道如果和"故事"这两个字眼扯上关系,其真实性和客观性必定会受到质疑.但近年来,"新闻故事化"成了记者在新闻报道中运用得越来越多的一种方式.在电视新闻界,以讲故事的形式表现新闻事件,已经成为电视新闻节目,尤其是深度报道节目制作的一个方向.纵观荧屏,近年来成为收视热点、业界焦点的新闻节目,无一不把"故事性"摆在重要的位置.

创造个性化的电视新闻栏目

一个消费者进入超市,想买奶粉,发现摆在架上的奶粉不下50种,她会选择哪一种呢?这时候品牌概念会左右她的决定.同样的情况也会在选择电视台、电视节目时发生.

基于多尺度特征融合的穿鞋足迹识别网络

近年来,随着人工智能的快速发展,赤足足迹和穿袜足迹的自动识别均取得了不错的效果,但因为需要脱鞋,应用场景受到了很大的限制。单枚穿鞋足迹识别由于鞋底花纹的多样性、随机性给智能识别造成了很大的阻碍,识别准确率普遍较低,成为了一个具有挑战性的任务。本文聚焦于不同人穿同一种鞋的足迹识别,提出一种基于多尺度特征融合的穿鞋足迹识别网络。采集大量的足迹样本,通过旋转、平移、加噪声等方式模拟犯罪现场足迹图像可能产生的变化,制作了足迹数据集,然后以ResNet为骨干网络,利用双向金字塔特征融合模块充分融合足迹图像的深层特征和浅层特征,最后针对鞋底花纹变化造成网络识别准确率降低的问题,提出了用迁移学习解决的思路,让网络学习未知花纹与现有花纹之间的联系,快速拟合出模型。经过训练测试,本文提出的方法在自制足迹数据集上识别准确率达到了93.1%,CMC评价指标也明显优于其他网络。在新的足底花纹上,迁移学习对比从头开始训练,速度更快、准确率更高。大量的实验证明,本文提出的穿鞋足迹识别网络识别准确率更高,提出的迁移学习的方法在面对新的鞋底花纹时,能够实现更好的效果。

建构主义对语文学科教学的启发

建构主义是关于学习的一种新观点和看法,建构主义的学习理论主要体现在知识观、学习观、教学观和 师生观四个方面.建构主义的学习理论对学科教学具有很好的指导作用,主要体现在以学生为中心,适时地创建情景 教学,重视合作学习以及重视学习过程.建构主义学习理论的运用或许可以成为解决语文教学瓶颈的途径之一.

浅谈“一带一路”背景下中外学生融合后勤管理

随着"一带一路"建设倡议的提出,大批留学生涌入中国各大高校,我国也因此逐渐成为了亚洲最大留学目的国。留学生数量的猛烈增长给留学生管理工作带来了严峻的考验,后勤管理问题也逐步凸显。本文将在"一带一路"背景下探讨中外学生融合的困境,并提出促进中外学生融合的有效后勤管理机制,以期为留学生后勤管理工作提供借鉴意义。