基于多尺度残差网络优化的工业品表面缺陷检测

工业品表面缺陷检测是工业产品质量评估的关键环节,实现快速、准确、高效的检测对提升工业产能具有重要意义;该研究针对传统神经网络提取特征尺度单一、参数量大,网络训练效率低等问题,提出了一种基于残差网络的多尺度特征融合与RBN结合的残差网络模型;首先该模型通过多尺度卷积特征融合模块提取不同尺度的特征信息;然后,通过引入RBN层,使特征分布更加均匀;最后,采用全局平均池化代替传统的全连接层来减少模型的参数量,实现输出通道与特征类别的直接映射;该研究提出的网络模型在公开数据集NEU-DET上进行实验,识别率达到100%,在天池人工智能大赛铝型材缺陷数据集上的识别率达到98.8%,模型性能较为优异,可以很好地完成工业品表面缺陷检测任务。

浅谈如何提高小学英语合作学习的效率

合作学习是一种比较热门的教学模式,很多教师都在使用这一教学模式。通过合作学习可以调动学生的学习积极性、培养学生的学习习惯、提高学生的学习能力、培养学生的团队合作精神。但是,由于一些教师受传统教学理念的影响较深,在运用合作学习模式时难免会产生一些问题。部分教师由于缺乏组织合作学习的经验,导致其无法评判学生合作学习的情况,从而对合作学习的开展造成了一定的影响。基于此,本文详细分析了提高小学英语合作学习的效率。

自媒体科学传播内容与媒体显著性之研究——以微信公众号“果壳网”为例

本文以"果壳网"的微信公众号为研究对象,结合媒体显著性的相关理论,运用内容分析的方法,探讨了自媒体科学传播内容与媒体显著性之间的关系,并在此基础上分析了自媒体科学传播的特征。研究发现:文章来源、科学主题、科学传播主线和科学议题发生国分别是影响自媒体科学传播显著性突出、注意和向度层面的主要内容因素;自媒体科学传播的议题偏好和叙事方式的独特,既显示了与传统官方媒体的自觉疏离,又有吸引用户市场的另辟蹊径;依托自媒体的传播特征,科学传播虽然实现了表层上的双向沟通,但在深层次推动公众理解科学、参与科学及决策上,还有更大的发挥空间。