基于Cortex-M4内核的RT-Thread上下文切换机制剖析

RT-Thread是源码公开的国产嵌入式实时操作系统。基于Cortex-M4内核,对RT-Thread通过底层PendSV中断进行上下文切换的过程进行了剖析,从指令级别对上下文切换的实现机制进行了研究,为深入理解内核调度机制的实现提供了参考,也为RT-Thread的应用与推广提供了技术基础。

基于大疆无人机的Context Capture三维实景建模探讨

提出一种利用大疆消费级无人机采集影像,结合Context Capture建立三维实景模型的方案。探讨该方案在外业采集和内业处理时要注意的一些关键技术。通过实际工程项目验证了方案的可行性,为以后类似的工程项目提供借鉴和参考。

空间信息引导的双分支实时语义分割算法

针对实时语义分割模型大量缩减参数造成特征空间信息损失,以及特征缺少上下文信息导致分割类别预测不准确的问题,提出一种基于空间信息引导的双分支实时语义分割算法。该算法采用双分支结构分别获取特征的空间信息和语义信息,为更好地保留空间信息,设计了一种空间引导模块(SGM),同时捕获特征的局部信息和周围上下文信息,并通过通道加权给予重要信息更高的权重,有效弥补了图像高分辨率特征在降采样过程中的信息损失;为进一步强化特征的上下文信息表征能力,设计了池化特征增强模块(PFEM),采用不同尺寸的池化核捕获多尺度特征信息,并采用条状池化核对特征之间的长距离依赖关系进行建模,更好地确定分割区域的类别。在Cityscapes和CamVid数据集上对所提算法进行验证,平均交并比分别达到77.4%和74.0%,检测速度分别达到49.1帧/s和124.5帧/s,在保证实时分割的情况下有效提升了精度,获得了良好的语义分割性能。

Lexical Processing in Context Interpretation

Elaborate explanations of word definitions and word distinctions are the usual practice in reading class in China. This paper proposes a 3P method in vocabulary learning and teaching which includes vocabulary preview, vocabulary processing, and vocabulary practice, aiming for a better knowledge of vocabulary and a better comprehension of the text.

基于DJI Phantom 4 Pro和Context Capture的煤矸石山实景三维建模

针对阳泉市南庄矿神峪沟煤矸石山综合治理项目,利用消费级DJI Phantom 4 Pro无人机获取倾斜影像,通过实景建模软件Context Capture进行数据处理,最终生成神峪沟煤矸石山实景3D模型。结果表明:基于DJI Phantom 4 Pro和Context Capture的三维建模,较传统地形测绘成本大大降低,极大地减少了人工投入;模型效果逼真,要素全面,具有一定的测量精度(地物点的平面精度达到了1∶500地形图的要求),可以满足煤矸石山绿化调查及其利用规划的要求。

学科大概念引领下的真实情境结构化教学实践

学科大概念具有高度的抽象性和概括性,以大概念为引领,结合结构化教学方式能够帮助学生建立完整的知识结构体系,促进知识的迁移与应用。本文以高职高专无机化学教材中的氧化还原反应单元教学为例,以“化学源自生活,结构决定性质”的大概念为引领,在对课标、学情和教材等要素分析的基础上,进行真实情境结构化教学设计,通过章节内容抽取大概念,确定教学目标,设计教学活动,分析教学效果并反思教学过程,引导学生在解决真实问题的过程中,逐步实现知识结构化,达到对核心概念的深入理解。

基于Context Capture和Inpho软件的真正射影像生产研究

针对传统方法生产数字真正射影像效率低、质量差、精度低的问题,本文采用倾斜摄影空三加密成果xml文件,利用C语言开发了空三转换软件,将xml文件中的影像外方位元素和相机参数进行提取,并导出对应的畸变改正影像,然后将其引入inpho软件进行数字真正射影像的生产。通过实际项目数据对比可知,本文的方法生产的数字真正射影像成果质量好、精度高,且较传统方法效率高,为数字真正射影像生产提供了有效的方案。

STEAM教育理念下数学拓展课教学设计研究

为了达成培育真实情境问题解决能力的目标,围绕以跨学科为核心特征的STEAM教育,寻求数学拓展课的优化路径.从确定以真实情境问题解决能力为目标、设计体现多维化特征的教学内容、实施彰显数学化脉络的教学活动、设定关注学习过程的评价侧重点4个维度切入,剖析STEAM教育理念对数学拓展课教学的指导价值,提炼教学基本理念,并构建了STEAM教育理念下的数学拓展课教学基本流程.最后归纳总结出教学设计与实施过程中应注意的关键点:防止过度数学生活化,妥善处理情境虚实;关注协作创新过程,培育工程设计思维;合理融入人文艺术,凸显数学学科本质.

面向无人驾驶场景的实时语义分割算法研究

针对现有无人驾驶场景中分割精度与运行速度之间难以取得平衡的问题,提出一种新型的实时语义分割算法。首先,利用残差结构(Residual)构建出高效特征提取单元(EFEU)以更好地感知空间和语义信息;其次,采用了一种双边结构,其中空间分支结合池化操作保留浅层空间信息,上下文分支用来提供大的感受野,捕获深层上下文信息,两条分支在网络的不同阶段合并,以加强不同层次之间的信息传播。最后结合深度可分离卷积和通道重排操作构建上下文融合模块,将不同层次之间的信息进行融合,进一步提高模型的分割效果。在常用的数据集上进行实验,实验结果证明了所提方法的有效性。

变而通之以尽利:大概念教学驱动下的学校教研制度变革

大概念教学为学校教研制度转型提供了重要契机与内生动力。把握这种机遇推动学校教研制度变革,能够实现大概念教学与学校教研制度的互联互通,进而高质量地落实立德树人根本任务,培育学生核心素养。目标统一、内容协同、主体交叉,为新教研和新教学的和合共生提供了合理性的基础。大概念教学所倡导的专家思维、教学评一致性、真实性情境是驱动教研制度变革的重要动因。引领教师促进学生的深度学习与意义创造、支持教师实现学生真实问题解决的学习样态、促进教师理解学生学习结果的新内涵是新教研变革的重要指向。从变革路径来看,新教研要注重从研究以“教”为主到以“学”为主的理念转变、从单学科到跨学科的机制变革,从基于经验的教学改进到基于证据的教研方法创新的转换。

基于真实情境和模型认知的教学设计与实践——以“物质的量的单位-摩尔”为例

“物质的量”是学生进入高中后遇到的一个非常抽象的概念。教学实践中,以真实的生活场景为载体,创设真实且富有价值的问题情境,挖掘“物质的量”在发展学生模型认知等学科核心素养方面的独特价值,通过活动丰富学生的课堂体验,使学生在解决实际问题和自主建构模型的活动中逐步发展化学学科核心素养。

真实情境的本质、类型及其实践追求

真实情境是基于活态化学习观与学习历程,持续为学生发展提供关联现实世界的认知材料与实践场域的概念。真实情境围绕学习历程建构,并以素养生成为目标,分为认知型情境、参与型情境、反思型情境,能够提供生动可感的学习材料、指向现实世界的交互活动、导向自我理解的反思活动,以促进学生的认知发展、实践参与及自我建构。基于真实情境的学习应关注知识多维意义的表达,引导学生积极参与实践活动,助推其在理解现实、参与现实、反思现实中实现全面发展。

基于双分支交互的实时语义分割算法

针对双分支实时语义分割算法存在双分支交互差、多尺度上下文信息提取不完善等问题,提出了基于双分支交互的实时语义分割网络(dual-branch interactive multi-scale fusion network for real-time semantic segmentation,DIMFNet)。算法以引导聚合双边语义分割网络(bilateral network with guided aggregation for real-time semantic segmentation,BiseNetV2)的双分支结构为基准进行改进,空间分支提取空间细节特征,上下文分支提取深层上下文特征。结合注意力思想提出注意力引导高级语义融合模块(attention guide high-level semantics fusion module,AGHSM)实现双分支的交互融合,以获得更好的空间特征表示;对金字塔池化模块进行改进,提出采用多层聚合金字塔池化模块(multi-layer aggregation pyramid pooling module,MAPPM)提取多尺度上下文特征,以获得更好的上下文特征表示。算法在Cityscapes数据集上进行消融实验并与现有实时语义分割网络进行对比,验证了各模块的有效性,以124.5 f/s达到了77.9%的平均交并比(mean intersection over union,MIoU);在CamVid数据集上以211.1 f/s达到了75.1%的MIoU。相比现有的实时语义分割网络,本文算法更好地权衡了分割的精度和速度。

深度双分辨率融合多尺度的实时服装分割算法研究

针对当前基于服装分割的实时语义分割算法(如Deeplab系列、ERFNet系列、BiseNet等)对服装边缘分割细节特征不足、分割精度差、推理速度慢等问题,提出了一种深度双分辨率融合多尺度的实时语义分割算法MDRNet。为提升服装图像特征的学习能力,采用双分辨率特征网络同时提取高分辨率与低分辨特征,通过双边融合模块将不同分辨率特征进行多次融合,改进了高分辨率网络的深监督输出结构,并添加跨空间多尺度注意力模块捕捉跨空间的特征信息,最后将上下文提取模块DAPPM改为并行模块PAPPM,在提升准确率的同时,可有效减少参数量和计算复杂度并有效提升了FPS。实验结果表明,MDRNet在服装分割DeepFashion-MultiModal数据集上相对于DeeplabV3+、BiseNetv2等算法平均交并比分别提升9.2%、8.1%,为语义分割在服装上的应用提供了更好的技术解决方案。

真实情境下地理诊断问题解决的专家认知模型

2018年颁布的《普通高中地理课程标准》对我国地理教学和评价提出了新挑战。研究采用半结构化访谈的方法,收集整理专家在真实情境下解决地理诊断问题的过程信息,形成编码系统,并揭示专家问题解决的认知过程及其加工特征。研究发现,专家解决地理诊断问题是一个"假设—验证"的迭代过程。这一过程大致经历"问题形成""问题表征""计划—实施"和"因果解释"四个阶段,并运用"尺度思维""地理要素分析"和"类比编码"等思维方式和认知技能。研究的发现可以作为进一步探讨、构建基于核心素养的地理教学模式和评价框架的理论基础。

程序正义的现实语境

在现实语境下,程序正义在民众的思维和法律实践中均受到了不同程度的曲解,这在根本上与社会主义法治理念相悖。中国人情社会中的法制传统与程序正义本身构成一对矛盾,这个矛盾体的对立面存在着多种多样的表现形式。长期的人治传统使中国人习惯于听命与服从,从而束缚了自身的理性与自由。所以,为适应法治建构长远的需要,人们在程序观念上应做四维视角的转变:破除程序虚无主义,矫正程序工具主义,摒弃程序形式主义,强化程序理性主义。

幼儿数学教育生活化——在自然、真实的情境中突出情感、兴趣的培养

幼儿数学教育生活化,既是《幼儿园教育指导纲要(试行)》的明确要求,也是幼儿身心发展特点和学习能力所决定的。但幼儿教育工作者在教育实践中不能过分地强调"生活化",忽视"数学化",而要以现实生活为基础,在自然、真实的生活情景中强调对幼儿情感、态度、兴趣的培养,这才是最适合幼儿特点的数学教育方式。

基于动态抢占阈值的LSF调度算法

在最小空闲时间优先(LSF)调度算法中,当任务集中有多个任务的优先级相同或相近时,过多的上下文切换会产生"颠簸"现象,从而大幅增加系统开销。为此,结合LSF算法的特点,通过设计合理的动态抢占阈值,提出一种改进的调度算法DPTLSF。仿真结果表明,改进的算法能够大幅减少"颠簸"现象的发生,降低任务集的截止期错失率。

新鲜度敏感的上下文推理实时调度算法

由于普适计算中上下文具有时效性,上下文推理器必须支持推理任务的实时调度。针对上下文推理结果在一段时间内仍然保持"新鲜"的特点,本文提出推理结果重复利用效率及其计算公式。在此基础上提出一种新鲜度敏感的上下文推理实时调度算法FRSA,以推理结果重复利用效率作为判断依据结合任务的deadline进行调度,其目标是在推理器负载较重时达到较高吞吐量。实验表明,在推理器负载重时,FRSA的系统吞吐量比经典调度算法(SJF,EDF,LSF和FCFS)高出10%-30%。

三维实景精细建模在露天矿综合治理中的应用

针对露天矿对三维实景模型的高精度、精细化真实还原等需求,采用飞马D2000多旋翼无人机搭载Sony a6000相机通过变高航飞获取多视角高分辨率影像数据,利用Context Capture软件进行空三加密生成三维实景模型,并利用检测点进行精度评定.研究结果表明:点位误差为4.33 cm,高程误差为5.75 cm,结合SketchUp个体景观建模构建赛道小镇三维精细实景模型,符合露天矿整体规划及建设的精度要求,不仅实现赛道小镇整体空间规划及决策分析,而且实现基于三维场景的地形图检核和土方计算.