浙江省历史时期文化遗址时空演变规律及地貌形态影响分析

对浙江省历史时期的1130处文化遗址进行时空格局演变分析,从地理学和空间学的角度运用核密度分析、缓冲区分析等空间可视化分析方法,探讨了浙江地区自先秦以来文化遗址分布规律,及其与海拔、河流等地貌形态的空间关联性.研究结果表明地貌形态是影响早期文化遗址分布的重要因素之一;遗址分布对海拔≤30 m以及距离河流>800~1000 m的地区有较强的倾向性;随着历史时期的推移,浙江地区的文化中心不断向南移,最终稳固在杭州.

小学语文阅读教学中渗透情感教育初探

情商教育越来越被人们所重视，在语文阅读教学中渗透情感教育成为小学语文教学的重要任务。阅读教学作为语文教学的重要组成部分，是培养学生阅读能力、渗透情感教育的重要途径。新课改形势下，在小学语文阅读教学中渗透情感教育，能够培养学生积极健康的情感，激发学生的学习兴趣和积极性，提高学习效率。

标准分数降维的3D-CNN高光谱遥感图像分类

针对高光谱图像存在Hughes现象,以及空间和光谱特征利用效率低的问题,提出了一种结合标准分数降维和深度学习的高光谱图像分类算法。利用标准分数对高光谱数据的波段质量进行评价以剔除高光谱遥感图像中的冗余波段,结合优化过的3D-CNN(3D Convolutional Neural Network)分类方法,通过使用大步距卷积层替代池化层,引入L2正则化、批量归一化(Batch Normalization,BN)、Dropout等一系列策略,在减少网络参数的同时有效防止过拟合现象。通过Pavia Centre和Pavia University两个公开高光谱数据集的实验测试,该算法大幅度降低了网络模型的参数和计算量,取得了99.01%和95.99%的分类精度。

从儿童的角度看传统文化教育

儿童,一个个鲜活的生命,充满了朝气与活力。传统文化,则厚重而深远,怎样将他们联系在一起呢?从儿童的角度出发,教育的目的是什么?我们的儿童正处在怎样的时代背景之中?如何为他们的成长建立更加厚重的根基?

基于3D金字塔残差网络的高光谱图像分类方法

鉴于提取高光谱图像深层次特征时,深度学习网络面临的网络层数加深、特征图数量增多、计算量增大、梯度消失等问题,提出了一种3D金字塔残差卷积神经网络,通过将3D卷积块引入金字塔残差模型中,实现了高光谱图像空谱特征的同时提取,并利用金字塔残差网络逐级增加特征图维度,大大降低了模型的参数量.Pavia University和Salinas数据集测试结果显示,该方法分别取得了99.936%和99.879%的总体分类精度,分类效果优于SVM、3D-CNN、ResNet18等3D卷积模型,且网络参数仅为ResNet18等模型的1%.可见,该方法达到了网络参数和图像分类精度的双优表现,是一种有效的高光谱遥感影像分类方法.

优质护理在肝硬化合并上消化道出血患者中的应用效果

肝硬化是临床常见的一种慢性肝脏疾病。由于肝硬化患者门脉压长期处于较高状态,易造成食管、胃底静脉破裂出血。临床上除了给予及时的止血抢救治疗外,还需要配合科学的护理干预,以提升治疗效果。本文探讨优质护理在肝硬化合并上消化道出血患者中的应用效果,现报告如下。

读《绿屋的安妮》有感

今天,我读了《绿屋的安妮》的第一至第二章,知道了这样一个故事:爱德华王子岛上有一对老兄妹,他们本想从孤儿院收养一个男孩做帮手,却鬼使神差地收养了个女孩。她的名字叫安妮,有着丰富的想象力。我从她那里学到了很多东西:无论在多么多么惨的环境里,都要好好成长,要乐观地看待每一件事。因为一个人在美好的境界里比起在恶劣的境界中更能忍耐痛苦,