思想道德与法治课程“一课一榜样”教学模式探索

榜样示范教育是高校开展思想政治教育工作的一种常见方式,即教育者通过典型示范,以榜样人物的高尚品质、模范行为、卓越成就等去影响受教育者的思想品德。将榜样教育融入思想道德与法治课程教学环节,开展“一课一榜样”教学模式改革探索有助于引导青年学生树立正确的价值观,提升高校德育教育实效性,推进思想道德与法治课程课堂教学改革落实落深。榜样教育在思想道德与法治课程教学应用过程中,存在因榜样选择针对性不够致学生认同度低、榜样教育形式单一致课堂参与度低、榜样事迹挖掘不足致影响深度有限等问题。思想道德与法治课程“一课一榜样”教学模式的创新路径应在遵循四个原则基础上,立足本土榜样定制专属“榜样资源库”,贯穿“三个课堂”创新榜样教育呈现形式,共建同城榜样资源持续扩大教学改革影响力。

基于人体行为3D模型的2D行为识别

针对行为识别中行为者朝向变化带来的问题,提出了一种基于人体行为3D模型的2D行为识别算法.在学习行为分类器时,以3D占据网格表示行为样本,提取人体3D关节点作为描述行为的特征,为每一类行为训练一个基于范例的隐马尔可夫模型(Exemplar-based hidden Markov model,EHMM),同时从3D行为样本中选取若干帧作为3D关键姿势集,这个集合是连接2D观测样本和人体3D关节点特征的桥梁.在识别2D行为时,2D观测样本序列可以由一个或多个非标定的摄像机采集.首先在3D关键姿势集中为每一帧2D观测样本寻找与之最匹配的3D关键姿势帧,之后由行为分类器对2D观测样本序列对应的3D关键姿势序列进行识别.该算法在训练行为分类器时要进行行为者的3D重构和人体3D关节点的提取,而在识别2D行为时不再需要进行3D重构.通过在3个数据库上的实验,证明该算法可以有效识别行为者在任意朝向下的行为,并可以适应不同的行为采集环境.

人工语法学习模型述评

述评了近年来影响较大的四个人工语法学习模型———THIYOS分类器系统、竞争组块模型、范例模型和联系者模型。它们都认为 ,人工语法学习所获得的知识中 ,一部分以规则、组块、总体类似性以及激活模式等形式到达意识层面 ,另一部分则残存在力量模式中 ,确定什么内容适合到达意识层面 ;后者即为内隐知识。这四种模型各抒己见 ,各有特点 。

知道与不知道要学多少:类别学习中样例量的预期作用

采用"5/4模型"类别结构探讨了类别学习中样例量的预期作用。设置了两种学习条件("知道样例量"和"不知道样例量"),分别探讨两种学习条件下的学习效率、学习策略以及所形成的类别表征。106名大学生参加了实验,结果表明:在类别学习中,样例量的预期作用显著,知道样例量组的学习效率高于不知道样例量组;样例量的预期作用对类别学习效率的影响是通过影响学习过程中使用的策略来实现的;样例量的预期作用不影响两种学习条件的学习后形成的类别表征,且两种学习条件的被试自始至终表现出样例学习的表征模式。

分类的样例观及其研究进展

分类研究近年来已成为认知科学研究的一个重点,样例观是基于相似性表征的,自从产生以来获得了很大发展。该文对于样例观及其近年来出现的样例模型进行了比较全面的介绍,然后介绍了心理学界针对样例观的争论,最后提出各种分类模型的整合是未来样例观的发展趋势。

基于多尺度MRF图像样本修补稳健算法

为了消除在单尺度条件下进行图像修补过程中,在修复区域产生的累积误差,提出了基于多尺度MRF图像样本修补稳健算法。根据图像包含的尺度特征,应用序贯最大后验概率准则对不同尺度的匹配样本采用不同权重的代价函数,利用大尺度填充信息指导小尺度目标区域的修补,实现图像全局信息与局部信息的有机融合。实验结果表明,多尺度MRF图像样本修补算法能更好抑制修复区域由于累积误差产生的"垃圾物"和马赛克现象,同时保持良好的纹理和结构特征。

一种基于多样例的三维颅骨缺失修补方法

针对刑侦及考古中的遗骨经常存在缺损的问题,提出一种基于多样例的三维颅骨缺失修补方法。构建三维颅骨样本库,并通过配准算法对所有样本进行规格化处理;利用同样的配准算法根据待修补颅骨的缺失情况把样本库中的每个样本对应地分为存留和缺失两部分数据;通过回归算法获得两部分数据之间的函数关系;利用该函数关系计算待修补颅骨的缺失数据,并通过拼接融合得到最终的结果。实验结果表明,该方法能有效修补大、小缺失,同时保留原模型的所有特征;此外,避免了现有基于样例方法带个性特征的缺陷,修补误差更小。

神经网络模型中灾难性遗忘研究的综述

近年来,神经网络模型在图像分割、目标识别、自然语言处理等诸多领域都取得了巨大的成功.但是,神经网络模型仍有很多关键性的问题尚未得到解决,其中就包括灾难性遗忘问题.人类在学习新知识后不会对旧知识发生灾难性遗忘,神经网络模型则与之相反.神经网络模型在适应新任务之后,几乎完全忘记之前学习过的任务.为了解决这一问题,很多相应的减缓神经网络模型灾难性遗忘的方法被提出.对这些方法进行了归纳总结,以促进对该问题的进一步研究.主要贡献包括3个方面:对现有的减缓神经网络模型灾难性遗忘的方法进行了详细的介绍,并将不同方法分为4类,即基于样本的方法、基于模型参数的方法、基于知识蒸馏的方法和其他方法.介绍了不同的评估方案,以评估不同方法对减缓神经网络模型灾难性遗忘的效果.对神经网络模型中的灾难性遗忘问题进行了开放性的讨论,并给出了一些研究建议.

音变中的情境效应和词汇效应——以上海市区方言/A~/的产出与感知合并为例

本研究旨在考察音变过程中的情境效应与词汇效应,从而探讨音系—语音映射关系的两种模型——生成模型与样例模型。我们对上海市区方言/A~/的产出与感知两方面的合并情况进行案例研究,发现情境效应与词汇效应均对/A~/的合并进程造成影响。这一结果支持基于使用的音系—语音映射模型。此外,我们的研究结果表明,在今天上海市区方言里,/A~/对立在产出方面仍有显著差异;而在感知方面,/A~/在一部分词中已经完全合并,在另一部分词中接近但是尚未达到完全合并。

实验音系学综述

本文介绍实验音系学研究的历史,以及它在音系学领域所做的贡献。本文指出实验音系学在五个方面具有自己鲜明的特点。第一,实验音系学认为语言学属认知科学范畴,语言尽管具有复杂性,但也是一种自然现象,受心理认知规律和物理规律制约,所以可以用实验的方法研究和解释共时语音系统和语音的普遍演变规律等。第二,把语音作为自然现象,因此实验音系学的研究理论和方法跟成熟的科学学科,如数学、物理、化学一样是非常明确的,提出假设、采集数据、分析验证,或修改假设、再立论、再预测,循环反复,直到立论更完善。第三,实验音系学研究的范围比传统的语音学或形式音系学要宽广,研究范围除了包括传统语音学的内容外,还包括语音产出、传播、感知的神经认知机制,以及跟语音有关的表情、体态信息关系、社会语音学等内容。第四,实验音系学并不是只研究和描写语言的共时音系结构,还研究历时音变,即研究和解释形成共时语音系统的原因。所以实验音系学的研究著作里往往包含共时和历时两方面的内容,用音变遵循的自然规则来解释共时音系形成的原因。第五,实验音系学倾向于研究世界语言语音系统、语音类型以及语音演变的一般和共性规律。这些一般和共性规律在没有谱系关系的众多语言里和这些语言的历史上会不断重现。本文列举实验音系学四项研究成果,来具体说明实验音系学与形式音系学的不同,它们分别是:1.阻塞音倾向于清音化;2.语音系统形成的机制;3.突生塞音的解释;4.语音阶层性感知问题。最后阐述实验音系学在汉语语音研究中所取得的一些成绩。整篇文章分为五大部分:1.实验音系学的定义以及历史;2.实验音系学研究的历史;3.实验音系学研究举例;4.实验音系学在中国;5.结语。

汉字和主观词频对接触引发语音变异的影响——以新派上海市区方言匣母细音字为例

本文以新派上海市区方言匣母细音字为例,针对这种方言和普通话的接触所引发的变异,重点考察汉字与主观词频对变异的影响。通过对比有汉字参与的读词调查和无汉字参与的上海话对话问答调查结果,我们发现当有汉字参与时,被试倾向于选择受普通话接触所引发的变式。同时,基于样本模型理论,我们发现在对话问答调查时被试反映的变异情况和被试主观认知的上海话与普通话词频存在相关性,但这种相关性在读词调查结果中却并没有发现。