先验感知升华,实践促成数学精彩

生活是一个大课堂，学生在没有接触学校课堂学习之前，就已经对某些知识形成了一定的认识，这就是所谓的先验性．对于数学教学来说，要有效利用学生在生活之处汲取的先验感知，让他们通过实践由对知识的整体、模糊的认识过渡到对知识的局部、细微的认识，从而促成数学课堂的精彩．

超像素内容感知先验的多尺度贝叶斯显著性检测方法

针对复杂背景下显著性检测方法不能够有效地抑制背景,进而准确地检测目标这一问题,提出了超像素内容感知先验的多尺度贝叶斯显著性检测方法.首先,将目标图像分割为多尺度的超像素图,在每个尺度上引入内容感知的对比度先验、中心位置先验、边界连通背景先验来计算单一尺度上的目标显著值;其次,融合多个尺度的内容感知先验显著值生成一个粗略的显著图;然后,将粗略显著图值作为先验概率,根据颜色直方图和凸包中心先验计算观测似然概率,再使用多尺度贝叶斯模型来获取最终显著目标;最后,使用了3个公开的数据集、5种评估指标、7种现有的方法进行对比实验,结果表明本文方法在显著性目标检测方面具有更好的表现.

基于先验图像约束压缩感知多能CT重建算法

由不同材质构成且材质之间密度相差较大的工件进行单一能量CT重建时无法获取完整内部结构.为获得结构信息完整的高质量CT重建图像,研究了基于先验图像压缩感知多能重建方法.首先从低到高依次采集多个能量下的投影数据,并用凸集投影-全变分最小化(POCS-TVM)算法对最低能量的投影数据进行CT重建,然后,将重建好的图像作为先验信息,利用先验图像压缩感知算法(PICCS)对下一组能量下的投影进行重建,重建后的图像再次作为新的先验信息重复以上步骤,依此类推直到最高能量的数据重建,以此达到完整重建.结果表明该方法可以有效减少因投影缺失而导致的伪影并保护低密度边缘.

数字生活:网络空间生产对现实世界的复杂影响

网络空间是人类创造的全新的生活空间,它既有存在论意义上的物质性、客观性,也有认识论意义上的建构性、主体间性。社会世界是人类直观感受到的、现实生活的世界,是人类对经验的、感知的世界的理解和解释,是主体间不断进行的建构和再建构的过程和结果。网络空间可以被认为是社会世界的一个载体或容器,网络社会世界是在网络空间内展开的数字生活。在数字技术、人工智能快速发展的背景下,社会世界不仅包含现实社会世界、网络社会世界,还包含现实社会世界与网络社会世界的融合。首先从“空间研究”的思想史出发,梳理康德、列斐伏尔、索亚等人的空间研究成果,然后在此基础上对网络空间的生产和结构进行阐释。其次,从数字技术、人工智能对传播环境和社会关系的改造出发,研究当前社会世界结构的复杂化,提醒公众注意智能机器在社会世界中不断强化的主体性。

基于分割先验图像多能CT重建算法

固定电压CT成像系统动态范围有限,照射复杂工件时产生的投影极易出现欠曝光、过曝光现象,从而导致有效投影的缺失。为解决投影不完备问题研究了基于分割先验图像多能CT重建算法。该方法首先采用ART-TV算法对最低能量的投影进行重建,并对重建结果进行分割,截取与高能重建图像相似部分做为先验图像,以先验图像约束的压缩感知算法对邻近高能投影重建,重建结果再次进行分割后截取先验图像,重复上述步骤直至最高能量完成重建。仿真实验表明:和传统的多能重建方法相比,研究的方法在完整重建复杂结构工件基础上有效地减少伪影,提高图像像素的稳定性,在主观视觉感受和客观评价参数均有一定的进步。