将“旋律——感受”反馈机制融入中学生物课堂的尝试

从提升学生审美与人文素养的角度出发,尝试将音乐元素融入生物教学反馈机制,提出在中学生物课堂中使用＂旋律——感受＂反馈机制,并结合实例着重分析了该反馈机制的适用条件及操作要点。初步尝试表明,该反馈机制在较为全面地获得大多数学生即时学习信息的同时还能调节学生的学习状态,但仍存在准备过程较为繁琐、反馈信息时有偏差、占用课堂时间较长等不足。

基于生物视觉机制的图像特征点检测方法

特征点检测性能对于后续图像分析和理解起着关键的作用,基于视觉感受野以及信息流反馈等视觉机制,提出了一种图像特征点检测新方法。利用感受野自调节特性构造简单细胞感光层,对卷积运算所获取的高斯差异结果进行特征点粗检测;利用脉冲信息流的反馈机制进行冗余点的剔除,最终获得视觉注意机制下的代表性特征点。在图像旋转角度为30°、60°、90°,尺度变换因子为0.8、0.9、1.1和1.2时,新方法在最终特征点数量均显著少于传统算法的情况下,图像特征点一致性稳定性结果较优,该方法将为生物视觉机制及其在图像处理中的应用提供崭新而有效的思路。

CLPNet:基于深度学习大规模MIMO的CSI反馈网络

在频分双工(Frequency Division Duplex,FDD)模式下,大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的容量增益依赖于精确的信道状态信息(Channel State Information,CSI)。因此,终端(User Equipment,UE)需要准确地将CSI反馈给基站(Base Station,BS)。同时,天线数量的增多导致CSI反馈开销巨大,已经成为大规模MIMO系统的一个瓶颈。利用深度学习(Deep Learning,DL)在处理数据上的优势,提出了一种CSI反馈网络——CLPNet,该网络在CLNet的基础上进行了改进,利用注意力机制、多感受野与大卷积通道的相互结合,可以恢复更丰富的特征。仿真结果表明,CLPNet的收敛速度和恢复质量得到进一步提升。

数字音乐技术在音乐演唱教学中的实践与应用

数字技术在当今各行各业中被广泛运用,在教育行业中更是扮演着举足轻重的辅助角色。数字音乐技术近年更多用于声乐教学中,这种技术的运用不仅能优化声乐表演的准备流程,还为学生提供了更为丰富的展现平台与反馈机制,从而有效促进了学生表演技能的提升。中小学音乐演唱教学在中小学音乐教育中占据重要地位,它不仅是学生感受音乐、理解音乐的重要方式,也是培养学生音乐素养、陶冶情操的有效途径。