一种基于双网络模型的图像识别新方法

针对基于复杂网络图像识别方法建模复杂度过高问题,提出一种基于双网络模型的灰度图像识别新方法。首先将像素点作为复杂网络节点,基于灰度乘积构建图像的结构平衡网络模型以及基于欧氏距离构建复杂网络模型,然后分别计算两种网络模型的拓扑特征参量,形成最终的图像特征识别参量。相比现有基于复杂网络的图像识别方法,该方法在理论上能够降低图像建模复杂度,提高图像识别速度。使用YALE人脸数据库进行仿真对比实验,结果表明,该方法的图像识别速度为传统复杂网络方法的35%,正确率提高了4%。

创新教师发展之路——网络环境下的校本研修

上海浦东新区高桥镇小学是一所百年老校，有着较为深厚的文化底蕴。经过实践探索，学校确定把教师专业发展作为老校科学发展的切入点。学校的发展关键在教师，教师的专业发展体现在教师的教学能力和教学研究能力、信息技术应用能力等方面的提高。网络环境下的校本研修不受时间和空间的限制，为教师的深度参与、合作互动、经验共享和个性化学习提供了切实有效的支持。

案例1:学校网络校本研修模式解析

我校是一所百年老校，有着较为深厚的文化底蕴。为了能在传承中不断创新，我校自主开发了可供教师进行校本研修的网络平台。其目的是通过网络环境下的校本研修实践，提高教师的教学能力、教学研究能力以及信息技术运用能力，形成比较完整的网络环境下的校本研修平台和资源库，提炼出网络环境下的校本研修模式。

网络环境下校本研修的实践和探索

学校发展关键在教师，教师的专业发展体现在教师的教学能力和教学研究能力、信息技术运用能力等的提高上。网络环境下的校本研修不受时间和空间的限制，借助现代信息载体，利用网络的超时空性、虚拟性和强大的储存功能，可以为教师的深度参与、合作互动、经验共享和个性化学习提供切实有效的支持。