试论机械制图课堂教学中的“三注意”

众所周知,机械制图课程是我们中等职业技术学校机械类专业重要的一门学科。为了提高机械制图课堂教学效率,我们教师无时无刻不在为之奋斗。本文主要针对机械制图课堂教学中的＂三注意＂展开论述,即注意直观教学手段的运用、注意精讲多练教学方式的运用以及注意现代教学手段的运用。希望能进一步提高我们的课堂教学效率。

运用均值不等式求最值的“三注意”

运用二元均值不等式(a+b)/2≥ab(或a+b≥2 ab)可以求出以下两种情况下的最值:若a.b为定值p,则当a=b时a+b有最小值2 p;若a+b为定值s,则当a=b时,a.b有最大值1/4s2。初学这部分内容时,不少高二同学出现这样或那样的错误,牢记本文所述的"三注意",有助于提高解题的正确率。

职业学校机械教师教学三注意

着国家对中职的重视,以及沿海对中职技术性人才需求的改变,中职校传统教学越来越不合时代需求了。中等职业学校机械专业教师在教学时只有明确了教材的系统和主次,抓住重点和关键,找到难点和化解难点,并在此基础上精心备课、设计教案,在教学中就可以顺利地完成教学任务,达到预期效果。基于此,本文主要对职业学校机械教师教学三注意进行分析探讨。

高三语文复习的“三不贪”与“三注意”

高三是高中最重要的时期,这是学生冲刺高考的黄金时期,同时也是决定学生人生走向的重要时期,在这个特殊时期,高三学科的复习工作尤为重要。本文将从语文学科复习上的“三不贪”与“三注意”展开探讨,望能够给高三学生指引一条复习学科知识的新途径。

上好道德与法治课要做到“三结合、三注意”

笔者多年的教学实践表明:要完成上述道德与法治 课的任务,光靠道德与法治课本身的课堂教学时间是远远不够 的。依据道德与法治课要“坚持课内外相结合”的原则,从系统 论的角度出发,我认为要上好道德与法治课就要做到以“课”带“育”,做到“三个结合”。

三空间注意力的残差U-Net在视网膜血管分割应用

针对视网膜图像末端微小血管对比度低、分割不精确问题,提出一种融合多层次残差与三空间注意力机制的U型网络用于视网膜眼底血管分割。该网络在编码部分为了减少图像特征的丢失,引入原始图像后添加多层次残差模块。此外,为防止网络深层产生梯度弥散与特征数据冗余问题,在残差模块中进一步加入批量归一化与Dropout功能。在解码部分,采用三空间注意力机制来赋予类原始图像、下采样图像和上采样图像特征不同的权重,以增强特征纹理和位置信息,并实现微小血管的精确分割。实验结果显示,在公开的彩色眼底图像数据集上,与现有算法相比,本文算法的准确率、特异性、灵敏度和AUC分别为0.985、0.991、0.829和0.985,与金标准分割结果进行对比得到的血管图具有重要的临床参考价值。

基于三目注意力机制的高效轻量化麦穗检测算法

针对复杂大田环境下基于卷积神经网络的麦穗检测方法实时性差、检测精度低的问题,提出一种基于三目注意力机制的高效轻量化麦穗检测算法。采用MobileNetV3作为主干网络对特征进行高效提取;通过融合通道、空间和位置的特征信息设计三目注意力机制,提升模型对关键特征的敏感度;基于条件卷积设计全局多头自注意力机制,增强全局特征的提取能力;选择CIOU作为边框回归损失函数,增强遮挡及重叠目标的检测效果。实验结果表明,与其它优秀的算法相比,所提算法在减少模型容量的同时,提升了检测精度和速度。

基于多尺度三重注意力的水下图像增强算法

针对水下图像颜色失真和细节丢失等问题,提出了一种基于多尺度三重注意力机制的水下图像增强算法。该算法使用生成对抗网络作为基础架构,生成网络采用编码解码结构,并设计一个多尺度三重注意力模块,多尺度结构和三重注意力机制结合可以实现不同层次信息的跨维度交互,使网络更好地学习水下图像特征和抑制噪声特征,判别网络采用类似马尔可夫判别器的结构;构建了多个损失函数,使生成的图像在结构、内容、色彩上和参考图像保持一致。实验结果表明,所提算法在主观视觉和客观评价指标上均优于比较算法,可以有效地提升网络的特征提取能力,实现对不同场景水下图像的色彩恢复,增强图像的对比度和清晰度。

基于体素化的变电站场景三维目标检测

针对变电站三维场景中目标特征提取不充分引起的检测精度低的问题,提出一种基于体素化的变电站场景三维目标检测模型AugSecond。该模型基于Second网络结构设计,在体素特征编码阶段引入三重注意力机制,关注多维注意力以增强目标关键信息,降低无关特征信息干扰;设计非对称稀疏卷积网络,使用非对称卷积提高卷积核表征能力,并融合多尺度特征以丰富目标几何信息;同时对位置回归损失进行优化,使用CIoU Loss进一步考虑包围框之间的几何相关性以加快网络收敛速度。在自建电力场景数据集和公开数据集实验表明,相比基准模型,Aug-Second模型显著提升识别精度并具备实时性推理速度,证明了所提模型的有效性。

基于特征融合和注意力机制的图像语义分割

针对目前高精度语义分割模型需要大量计算资源,难以在硬件存储和计算力有限的嵌入式平台上部署,提出了一种基于特征融合和注意力机制的图像语义分割模型。首先,对基于DeepLabV3+的模型进行优化,采用通道剪枝对MobileNetV2骨干网络轻量化;然后,在轻量化后的模型中引入拆分三重注意力模块(STA)来提高特征图内部维度相关性;最后,在解码部分增加细粒度上采样模块完善边缘细节信息。在PASCAL VOC 2012和Cityscapes数据集上的实验中,本文模型的参数量仅为4.15×106,浮点计算量为10.23 GFLOPs,平均交并比分别为70.98%和72.26%,表明该模型在计算资源、内存占用和准确性之间达到了较好的均衡。

融合注意力机制的多模态脑肿瘤MR图像分割

针对在多模态MR图像分割中对不同模态特征间的关联性及全局和局部特征提取考虑不充分,导致分割精度降低的问题,基于注意力机制,提出多模态脑肿瘤MR图像分割方法.首先提出三重注意力模块,用于增强各模态特征间的关联性以及对感兴趣区域的位置和边界信息精确判断;然后设计空间和通道注意力模块,用于双重捕获空间和通道上的全局及局部特征,增强对肿瘤组织结构信息的学习能力.在公开数据集BraTs18和BraTs19上的实验结果表明,分割全肿瘤时,所提方法的Dice系数、精确率、灵敏度和Hausdorff距离分别达到了90.62%,87.89%,90.08%和2.2583,均优于对比的同类方法.

基于三重注意力的脑肿瘤图像分割网络

脑肿瘤图像分割问题是脑肿瘤临床诊断和治疗脑肿瘤疾病计算机辅助诊断的基础。针对脑肿瘤MRI图像分割网络深度过深和局部与全局特征信息联系匮乏导致图像分割精度降低等问题,提出一种基于三重注意力的脑肿瘤图像分割网络。首先,借鉴残差结构,将原始图像分割网络结构的编码层和解码层中的卷积模块替换为深度残差模块,解决网络加深带来的梯度消失问题。其次,通过引入三重注意力模块,融合图像局部与全局特征信息,使网络更好地学习重要的图像特征信息,提升网络对脑肿瘤图像的分割精度。最后,在MICCAI比赛发布的BraTS脑肿瘤图像分割数据集上(包括335例患者病例),采用Dice系数等脑肿瘤评价指标进行性能评估。其中,脑肿瘤整体可达85.20%,脑肿瘤核心可达87.10%,增强脑肿瘤区域可达80.80%。实验结果显示,所提出的分割网络能够在不增加计算时间的前提下提高脑肿瘤MRI图像的分割性能。

基于三重注意力机制的新冠肺炎病灶分割模型

为了解决感染区域比正常组织对比度低的问题,提出了一种基于三重注意力机制(triple attention mechanism,TAM)的新冠肺炎(corona virus disease 2019,COVID 19)病灶分割模型DDTM-Net,并将其应用于条件生成对抗网络。MultiConv模块可以自动提取肺部切片中感染区域的特征,呈现了更丰富且包含不同类型的病灶信息。TAM同时集成了空间、通道、位置注意力模块,可以更精准地定位感染区域的病灶。使用的损失函数是由3种不同的损失函数组成的复合函数,能最小化预测图和真实标签的差异,更好地优化TM-Net模型。在COVID-19数据集上进行实验和评估的结果表明:基于TM-Net的磨玻璃影(ground-glass opacities,GGO)和固结(Consolidation)两类病灶的平均dice相似系数(dice similarity coefficient,DSC)比基于Attention U-Net和R2U-Net的DSC分别提高了1.4%和0.5%,证明TM-Net提升了新冠肺炎病灶分割的准确性。

融合多层空间注意的U型视网膜血管分割算法

针对现有算法因视网膜细小血管分割不足和抗噪声能力弱导致其分割精度低等问题,提出一种融合多层空间注意的U型视网膜血管分割算法.首先,在编码和解码部分采用特征增强残差模块,引入通道注意机制提高网络模型对血管特征的分割能力.其次,在U型网络的底部引入密集空洞卷积模块,增大感受野提取血管多尺度特征.最后,在跳跃连接阶段使用三端空间注意模块进行特征自适应细化,有效抑制特征图中的噪声.在DRIVE和STARE公开眼底图像数据集上验证本文算法,实验结果表明,所提算法准确率分别达到了0.9643和0.9683,灵敏度分别达到了0.8329和0.8224,AUC值分别达到了0.9861和0.9897.其性能指标整体优于现有先进算法.

基于注意力机制和跨尺度特征融合的摩托车头盔检测算法

在道路交通摩托车事故中,未佩戴头盔是导致骑乘人员受到致命伤害的主要原因。针对目前头盔检测中由于黑色头发、帽子和头盔的颜色和形状相似存在误检和漏检问题,提出了一种具有三重注意力机制和双向跨尺度特征融合的摩托车头盔检测算法。首先,在YOLOV5s的主干网络中引入三重注意力机制,提取了不同维度之间的语义依赖,消除了通道和权重的间接对应关系,通过关注相似样本的差异从而提升检测精度。其次,采用EIOU边框损失函数优化对遮挡和重叠目标的检测效果。最后,在特征金字塔中采用加权双向特征金字塔网络结构,实现高效的双向跨尺度连接和加权特征融合,增强了网络特征提取能力。实验结果表明,改进算法实现了98.7%的mAP@0.5、94.0%的mAP@0.5:0.95,与原算法相比,改进算法的mAP@0.5提升了3.9%以及mAP@0.5:0.95提升了7.6%,具有更高的精度和更强的泛化能力。

针刀治疗第三腰椎横突综合征定点及注意事项探讨

目的:探讨针刀治疗第三腰椎横突综合征定点及注意事项等问题,提高疗效。方法:X光片测量定点L3横突尖部位置及深度,易于针刀准确操作。结果:本组患者84例,优良率为94%,总有效率为98.8%。结论:准确定点是确保疗效的关键,同时操作中防止损伤L3横突前动脉,防止针刀偏离方向进针过深损伤内脏器官。

基于维度交互和跨层尺度级联的雾天目标检测算法

针对雾天场景下目标检测过程中由于图像模糊导致模型检测精度低、鲁棒性不佳等问题,结合数据增强对YOLOv5算法进行了优化改进,提出一种基于维度交互和跨层尺度级联的目标检测方法。首先,将三重注意力嵌入特征提取结构,捕捉不同维度间的依赖关系,增强空间和通道间信息的融合交互,提高对重要特征的关注能力。其次,提出多尺度感受野增强模块(MREM)。采用多次重复池化采样融合残差连接思想,有效扩大目标感受野获取多尺度特征,增强模型对细节信息的提取能力。再次,提出跨层级联路径聚合网络(CLC-PAN)结构。采用跨层连接的方式促进不同尺度特征信息融合,提高浅层细节信息和深层语义信息的交互,并通过加深特征金字塔采样层数捕获更丰富的语义特征,使各种锚框的铺设间隔更加合理,提高模型检测能力。最后,使用SIoU损失函数作为目标边界框回归损失函数,提高目标框定位准确度和样本训练速度。实验结果表明,改进后检测方法模型大小为15.8 MB,mAP达到71.3%,相较于YOLOv5s提升了7%,能够满足雾天场景下的快速准确地实时目标检测。

基于改进SVIT算法的非侵入式居民负荷监测方法

针对居民侧异常用电负荷对用户用电安全有重大影响的问题,提出了一种基于改进SVIT的非侵入式负荷监测方法。该方法从用户总线处对居民家庭用电负荷投切时的V-I数据进行特征提取;对提取出的V-I轨迹特征进行二进制化处理并绘制成V-I轨迹图像;利用改进的与三重注意力机制(Triplet Attention)相结合的SVIT的特征提取网络对其进行特征提取与映射;在此基础上,将处理后生成的新的特征向量进行聚类形成特征检索数据库,以识别出不在该特征检索数据库中的用电器V-I轨迹样本。通过利用PLAID数据集进行仿真实验并分析,验证了模型的有效性以及算法的优越性。

基于多模态融合的深度神经网络图像复原方法

针对水下图像成像环境复杂常受偏色等因素干扰而影响后续图像分析的问题,提出一种基于多尺度特征与三重注意力多模态融合的深度卷积神经网络图像复原方法.首先,深度卷积神经网络在抽取图像空间特征的基础上,引入图像多尺度变换特征;其次,通过通道注意力、监督注意力和非局部注意力,挖掘图像特征的尺度间相关性、特征间相关性;最后,通过设计多模态特征融合机制,将上述两类特征有效融合.在公开的水下图像测试集上进行测试并与当前主流方法进行对比的实验结果表明,该方法在峰值信噪比、结构相似性等定量对比以及颜色、细节等定性对比上都优于对比方法.

中学英语试卷讲评:三四三三法

考试是检测学生综合知识运用能力发展程度的重要途径,试卷考核情况则是学生学习效果和教师教学成果最为直观、共同的反映。英语试卷讲评课的重要功能在于如何矫正学生在答题过程中所暴露的问题,深化对英语知识的理解,从而提高学生的综合语言运用能力;同时也是教师对教学知识遗漏的一次重要弥补,以便及时汲取教训,努力完善教学的重要手段。