结合梯度指导和局部增强Transformer的图像去模糊网络

模糊图像不仅影响人类感知还会影响后续计算机视觉任务的性能,例如自动驾驶系统和户外监控系统中的视觉算法.针对以往基于深度学习的去模糊方法感受野较小,不能动态适应输入内容和重建图像细节信息困难等问题,提出了一种基于Transformer的图像去模糊网络.网络包含两个分支:图像内容分支和梯度分支,每条分支均以具有窗口机制的Transformer作为主干,通过梯度分支的信息指导图像去模糊重建,能够更好地恢复图像的边缘和纹理.同时,为了充分利用图像的内容信息和梯度信息,本文还设计了一个交互式融合模块来有效融合特征信息.此外,本文通过在Transformer块的自注意力机制和前馈网络中引入卷积来解决Transformer对局部信息建模不足的问题.在合成数据集和真实数据集上的大量实验结果表明,提出的算法能有效去除复杂模糊并且恢复清晰的细节,在定量指标和视觉效果上均优于目前的主流去模糊算法.

基于梯度指导的生成对抗网络内镜图像去模糊重建

胃肠镜检查是目前临床上检查和诊断消化道疾病最重要的途径,内窥镜图像的运动模糊会对医生诊断和机器辅助诊断造成干扰。现有的去模糊网络由于缺乏对结构信息的关注,在处理内窥镜图像时普遍存在着伪影和结构变形的问题。为解决这一问题,提高胃镜图像质量,该文提出一种基于梯度指导的生成对抗网络,网络以多尺度残差网络(Res2net)结构作为基础模块,包含图像信息支路和梯度支路两个相互交互的支路,通过梯度支路指导图像去模糊重建,从而更好地保留图像结构信息,消除伪影、缓解结构变形;设计了类轻量化预处理网络来纠正过度模糊,提高训练效率。在传统胃镜和胶囊胃镜数据集上分别进行了实验,实验结果表明,该算法的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)指标均优于对比算法,且复原后的视觉效果更佳,无明显伪影和结构变形。

小学课外阅读梯度指导策略初探

小学语文课外阅读在语文学习中的重要性毋庸置疑,可小学生的自主阅读现状却并不容乐观。中小学生的阅读应该是在老师、家长指导下的阅读。如何对小学生课外阅读进行有效的引领和指导?笔者通过两年多的课外阅读研究实践,探索小学生阅读教学的指导模式,形成了梯度阅读指导策略,即:推进学生课外阅读实践的常态化,促进学生养成良好的阅读习惯;探索科学、规范、有效的小学语文课外阅读指导模式,有梯度地对学生读书方法进行指导;创建年级读书论坛,开展"读写思享"会,提升学生深度阅读能力。

合理设置教学梯度 提高思维有效性

本文论述利用指导梯度、实践梯度、交流梯度和感知梯度四种方式能提高学生的认知能力,并能使学生的思维更严谨、更有条理,从而提高学生思维的有效性.思维是在表象、概念的基础上进行分析、综合、判断、推理等认识活动的过程.其以感知为基础,又超越感知的界限,是人类特有的一种精神活动,是从社会实践中产生的.间接性和概括性是思维的两个重要特征.

阅读中的眼动控制理论与SWIFT模型

随着眼动研究的深入,近年来研究者受注意梯度指导理论影响,结合心理学的最新发展以及在相关实验研究的基础上提出了新的理论模型,其中最具代表性的是SWIFT模型。SWIFT模型遵循3条基本原则:(1)一定注意范围内的分布式词汇加工;(2)眼跳计划和目标选择的分离;(3)伴随中央凹目标抑制的眼跳机制。在构架上,该模型主要有两大功能模块:词汇加工和眼跳编程。

SWIFT-Ⅱ:阅读中眼跳发生的动力学模型

文章阐述了SWIFT模型的最新进展—SWIFT-Ⅱ模型的基本观点。SWIFT-Ⅱ模型能够在更为详细的水平上分析模型的模拟结果,也较好地解释了词长和词频效应、注视时间的分布、回视、再注视、初次登陆位置等眼动现象。最后对SWIFT-Ⅱ模型与E-ZReader模型进行了比较。

基于改进粒子群算法的超超临界燃煤机组负荷系统建模

针对超超临界机组负荷系统因耦合度高导致的建模困难问题及基本粒子群算法存在的缺陷,提出了一种用于负荷系统建模的改进粒子群算法,通过引入自适应、柯西变异以及梯度指导交叉思想,改善了粒子群算法容易产生早熟收敛、局部寻优能力较差等问题。将自适应柯西变异和梯度指导交叉粒子群算法与电厂的实际运行数据结合进行负荷系统建模和校验。仿真结果表明:应用该算法辨识得到的模型输出拟合现场实际数据的效果较好,算法的平均收敛速度和模型的平均精度较基本的粒子群算法有明显提升。

深度解读教材 扎实推进单元训练——以统编版小学语文三年级上册“秋天”为主题的单元为例

统编版小学语文教材体现语文课程的整体性和阶段性特点,以单元的形式来组建语文课程学习,每一单元中各文本之间是相互联系、相互照应的,指向单元重点训练项目。因此,教师应树立整体备课观念,整体关照各学段之间、各单元之间、各文本之间的内在联系,以语文课程标准为航标,深度解读教材,读通整个单元内容,整合单元教学内容,实施有梯度的教学,扎实推进单元训练。