农民专业合作社品牌引导生成模式的构建——以杭州市为例

近年来,随着我国农民专业合作社突飞猛进的发展,合作社无论在数量上还是规模上都有新的突破,但在质量上还有待进一步提升。新一轮合作社农产品市场竞争优势的支点实质上是品牌的创建。通过对杭州市50家农民专业合作社品牌建设的经验进行分析,初步提出了基于引导生成模式的农村专业合作社品牌生成模式。

基于“引导生成”的初中物理教学研究

初中物理教学中,若想充分发挥学生的主体作用,挖掘其学习潜能,就需要根据物理课堂教学中出现的具体情况,及时巧妙地调整教学设计和策略,调动学生学习的积极性,从而引导学生生成相应的物理智慧,满足学生的求知欲。文章着重探讨如何采取有关措施,有效落实“引导生成”,优化物理课堂教学效果,提高物理课堂教学质量。

新课程下语文课堂教学中引导生成的策略

真实的语文课堂教学是灵活多变的，是资源生成的教学。引导生成是从新理念的角度定位的一种教学策略，它是指在课堂教学中教师通过一定策略引导学生生成知识、习得能力、形成思想的过程。在小学语文课堂教学中引导生成是从人文关怀的角度对课堂教学的诠释，还是从终身学习理念的角度对课堂教学的理解，更是对小学语文真实课堂的执着追求。显然，引导生成是小学语文教学的应有走向，其关键是运用弹性设计、营造氛围、捕捉信息、延展运用等手段来实现。

基于“引导生成”的初中物理教学研究

在课堂上,识“势”且善“导”能够帮助学生实现自我价值、增进师生互动、丰富教学内容。教师应当结合物理这一学科的特点以及生成性学习的理念,以问题为导向,使学生一直处于渴望学习的状态,同时结合认知冲突来设计陷阱,生成动态课堂,帮助学生走出误区,深入理解物理知识,帮助学生在学习过程中养成良好的学习习惯。

让师生在“引导生成、多重交互”中比翼齐飞——由学生自主讲评“最短路线”问题引发的思考

复习教学不是简单的重复，而是学生认知的继续深化和提高．新课程改革要求教师的教必须转化为学生的学，教学的过程应该是教师通过组织、引导和激励，努力推动学生进行自主学习的过程．因此，复习教学过程应该是学生的再认识过程，从更高的层次、更新的角度提高学生的学习能力．

巧妙引导 和谐生成——初中物理教学中“引导生成”教学简析

初中阶段是学生物理学习的起步阶段,也是打基础的重要阶段。初中物理教师在教学过程中应关注学生的多元化发展,关注学生的学习情况,为学生提供自主学习的机会,引导学生养成良好的物理学习习惯。

小学语文课堂教学中的“引导生成”

“引导生成”是指在课堂教学中，教师通过一定方法引导学生生成知识、习得能力、形成思想的过程。“引导生成”是小学语文教学的应有走向，其关键是运用营造氛围、捕捉信息、延展运用等手段来实现。

难以预约的精彩--高中语文课堂教学的引导生成策略

高中语文新课程标准要求教师以学生为中心,着眼于阅读这一基本环节加强与学生之间的互动,促进生本合作和师生合作,在碰撞思想和交流心灵的过程中实现学生各个方面能力的培养。教师需要扮演好组织者和策划者的角色,关注对不同教学环境的优化升级,精心创设教学情境,为学生的自主理解提供有利条件,调动学生的阅读能动性,培养学生良好的阅读态度,满足学生多样化的阅读需求。学生的主体性比较明显,教师需要注重因材施教,关注对不同引导生成策略的有效分析,结合当前的教育教学现状,在全面调整以及改进的同时凸显学生主体价值,促使学生变得更加主动、乐观和自信。这一点对实现教学相长有重要的影响,整体的高中语文教学质量也会有明显提升。

分层特征编解码驱动的视觉引导立体声生成方法

视觉引导的立体声生成是多模态学习中具有广泛应用价值的重要任务之一,其目标是在给定视觉模态信息及单声道音频模态信息的情况下,生成符合视听一致性的立体声音频.针对现有视觉引导的立体声生成方法因编码阶段视听信息利用率不足、解码阶段忽视浅层特征导致的立体声生成效果不理想的问题,提出一种基于分层特征编解码的视觉引导的立体声生成方法,有效提升立体声生成的质量.其中,为了有效地缩小阻碍视听觉模态数据间关联融合的异构鸿沟,提出一种视听觉特征分层编码融合的编码器结构,提高视听模态数据在编码阶段的综合利用效率;为了实现解码过程中浅层结构特征信息的有效利用,构建一种由深到浅不同深度特征层间跳跃连接的解码器结构,实现了对视听觉模态信息的浅层细节特征与深度特征的充分利用.得益于对视听觉信息的高效利用以及对深层浅层结构特征的分层结合,所提方法可有效处理复杂视觉场景中的立体声合成,相较于现有方法,所提方法生成效果在真实感等方面性能提升超过6%.

基于“引导生成”的初中物理教学研究

"引导"与"生成"两个概念我们分开阐述,引导的主体是教师,通过一定的教学模式干预学生的学习、心理等方面;生成的主体是学生,在接受知识的同时能够形成一种思维方式和自主学习的习惯,即自我建构.教学的真正目的在于实现教师的"引导"与学生的自主性"生成"的对立统一.引导生成非常考验教师的教学功底,因此笔者认为教师首先要从自身做起,从学生的角度思考问题,加强对于课堂的整体把控能力.本文将从以下三个方面探讨基于"引导生成"的初中物理教学策略.

基于扩散模型的条件引导图像生成综述

基于人工智能技术的生成内容(artificial intelligence generated content,AIGC)已成为当下的热门话题。在众多生成模型中,扩散模型因其高度可解释的数学特性及高质量和多样性的结果引起广泛关注,在条件引导的图像生成领域已取得显著成果,被广泛应用于电影、游戏、绘画和虚拟现实等领域,在文本引导的图像生成任务中,扩散模型不仅能生成高分辨率的图像,而且能保证生成图像的质量。首先介绍了扩散模型的定义和相关背景,然后重点介绍了扩散模型在条件引导的图像生成领域的发展历程和最新进展,最后探讨了扩散模型面临的挑战和潜在的发展方向,旨在为广大研究人员提供相关领域的研究概况和前沿动态。

“问题生成”——小学数学课堂教学中的重要资源

随着课堂教学改革的不断深入,课堂教学在师生互动过程中总会出现一些超出教师原先预期的东西,也会出现一些影响课堂氛围和教师原有思路的突发现象,它们其实是课堂“问题生成”的源泉.本文把课堂“问题生成”当作小学数学教学中的重要资源,并对此积极思考,提出应对的方法与策略.

灵巧应对“预设”与“生成”——营建和谐有效课堂的策略

倡导课堂教学的动态生成是新课程的重要理念。在灵巧应对＂预设＂与＂生成＂、营建和谐有效课堂时,呼唤着教师的教学智慧。要精心的弹性预设,垒砌和谐有效课堂之基;机智地应对生成,搭建和谐有效课堂之桥;适时地引导生成,展现和谐有效课堂之美。

“自学、议论、引导”下的地理课堂教学研究——《聚落》

"自学、议论、引导"是以每个学生为主体,以帮助学生学习为核心,通过个人学习、小组学习、班级学习的过程,使学生学会学习,真正成为学习主人。

小学语文生成性阅读的实施

在小学语文阅读教学中教师应该着重引导学生进行生成阅读.促进生成阅读的途径多种多样:借助课堂留白、丰富阅读、进行阅读争论以及利用问题导学进而促进生成阅读.教师引导,学生为主体的生成性阅读有效提高了阅读综合能力和课堂效率.

从教与学的辩证关系谈工程专业学生自主学习能力培养

高等工程教育培养学生自主学习能力是当前工程教育改革的方向和主要目标,自主学习能力决定学生终身学习能力。培养工程专业学生自主学习能力必须从根本上把握教与学的辩证关系。从质量互变规律出发基于工程范式设置课程体系、选择教学内容有利于确保质变的性质与方向;而教与学的矛盾关系表明选择培养自主学习能力的教学模式是必要亦是必然,师生关系应表现为引导与生成的对立统一;否定之否定规律是事物发展的基本规律,选择了先进的教学模式还需科学的评价体系才能确保教学改革的成效。纵然教育改革复杂而繁重,唯物辩证法仍然是我们需要借助的最科学方法和指导思想。

回答对了就好了吗?——例析“配方法解一元二次方程1”教学片断中的追问

学生正确的课堂回答,有时隐含着学习的生成价值,通过适时的追问,能自然地引导生成其教学价值.下面以“配方法解一元二次方程1”的教学片断为例加以分析.1教学片断呈现2.1片断1(课题引入)你会解下列方程吗?(1)x^(2)=9;(2)(x−4)^(2)=9;(3)x^(2)+2x+1=9.生1:(1)x=±3;(2)x−4=±3;(3)(x+1)^(2)=9,x+1=±3,x=2或x=−4.师:你用的是什么方法?

润物细无声——SECI模型应用之我见

知识的本身就是由形式知识与暗默知识所构成的.SECI模型是知识创造过程的核心所在.SECI模型的四种转化模式：共同化、表出化、联结化、内在化.笔者以《平面向量》教学为例谈SECI模型的应用,旨在使数学课程具备多样性与选择性、使学生用积极主动、勇于探索的学习方式、提高学生的数学思维能力.

概念教学需笃思,勿以其小而疏之

概念是思维的基本单位,由此可见数学概念的重要地位.但由于数学概念自身的特点,在教学实践中,还是会不同程度地存在直接给出或过快带过数学概念,导致学生没有真正掌握概念的内涵;或者以解题教学代替概念教学,导致学生耗费了大量时间精力学习,却对数学内容,方法和意义知之甚少.不但增大学生学习数学的难度,甚至还会让孩子对数学产生偏见,滋生畏难和讨厌心理,沦为无效甚至是负效教学.针对这一现象,这几年的教研也一直在强调概念教学的重要性,笔者结合自身的教学实例浅谈几点对数学概念教学的想法.

基于潜在空间的动漫人脸风格迁移与编辑方法

为解决现有图像仿真中动漫风格迁移网络存在图像失真和风格单一等问题,提出了适用于动漫人脸风格迁移和编辑的TGFE-TrebleStyleGAN(text-guided facial editing with TrebleStyleGAN)网络框架。利用潜在空间的向量引导生成人脸图像,并在TrebleStyleGAN中设计了细节控制模块和特征控制模块来约束生成图像的外观。迁移网络生成的图像不仅用作风格控制信号,还用作约束细粒度分割后的编辑区域。引入文本生成图像技术,捕捉风格迁移图像和语义信息的关联性。通过在开源数据集和自建配对标签的动漫人脸数据集上的实验表明:相较于基线模型DualStyleGAN,该模型的FID降低了2.819,SSIM与NIMA分别提升了0.028和0.074。集成风格迁移与编辑的方法能够确保在生成过程中既保留原有动漫人脸细节风格,又具备灵活的编辑能力,减少了图像的失真问题,在生成图像特征的一致性和动漫人脸图像风格相似性中表现更优。