劳动教育与思想政治教育双融合研究

劳动教育和思想政治教育虽有不同的内涵、功能和特点,但都有着共同的育人目标,二者的联系是能够实现双融合的主要原因,这既是我国进入新时代国情、教情和学情的客观需要,也是完成立德树人根本任务,构建“三全”育人、“五育并举”大思政格局的客观需要,更是实现中华民族伟大复兴中国梦的客观需要。文章探索劳动教育和思想政治教育双融合路径有着重要的理论价值和现实意义。劳动教育与思想政治教育双融合的路径是:赋予劳动教育独立的地位和性质,并注入思想政治教育灵魂;狠抓实践落实,搭建二者双融合平台;协同社会力量,实现二者的有机融合。

基于改进注意力机制的认知障碍病程分类

阿尔茨海默病(AD)是一种发病进程缓慢、随着时间不断恶化的神经退化性疾病,在老龄化的趋势下,AD患者数量日渐增加。因此,如何对其予以早期精准诊断并进行正向干预是急需解决的问题。为提高计算机辅助诊断的效率,同时促进疾病的病理生理机制研究,提出了改进的基于SE模块二维双路径融合网络的分类方法,在网络中加入缩减系数模块,增加图片有用信息占比;对通道注意模块的权重函数重新设计,增大特征图间差异,联合二维双路径网络,增大网络倚重点,达到更好分类性能的同时,防止模型过拟合。使用ADNI数据集对AD、EMCI、NC进行二分类,实验表明所提出模型准确度相比于VGG和二维双路径融合模型分别提高了5.59%和8.11%,与其它先进方法进行比较验证了所提方法的可行性。

MCA-Net:多尺度综合注意力CNN在医学图像分割中的应用

医学图像自动分割技术具有辅助临床医学诊断的功能.为改善CNN模型在医学图像分割中存在感受野小及细节特征不敏感等问题,基于多尺度策略以及注意力机制,提出一种多尺度综合注意力的U形网络架构,以提升医学图像分割质量.首先,提出一个新的双路径因式分解多尺度融合块,以扩展图像特征的感受野,进一步提取图像特征的细节信息.其次,在架构中融入通道和空间融合自注意力块,利用注意力机制的特性,抑制不相关的部分或背景以突显深层特征的空间信息.最后,引入多尺度注意力块.该模块通过融合多个尺度的特征信息,以突出不同尺度中最显著的特征图来适应当前分割对象的大小.为验证模型的可靠性,将所提出的网络模型应用于肺部、细胞轮廓及肝脏等医学图像分割任务.实验结果表明,所提方法在准确率、Dice系数、AUC及灵敏度等评估指标上均优于目前用于医学图像分割的主流方法.