基于深度学习的图像识别进展百度的若干实践
语音搜索、图像识别等领域，涵盖几十项产品。今天，用户在百度平台上的几乎每个服务请求，都被深度学习系统所处理。
人工智能的特征之一是学习的能力，即系统的性能是否会随
着经验数据的积累而不断提升。所以，大数据时代的到来给人工智能的发展提供前所未有的机遇。在这个时代背景下，深度学习在包括图像识别等方面所取得的突破性进展并非偶然。
在百度的实践中，我们认识到深度学习主要在以下三个方面具有巨大优势：
1.从统计和计算的角度
看，深度学习特别适合处理大
数据。在很多问题上，深度学习
是目前我们能找到的最好方法。它集中体现了当前机器学习算法的三个大趋势：用较为复杂的模型降低模型偏差(model bias)，用大数据提升统计估计的准确度，用可扩展(scalable)的梯度下降
算法求解大规模优化问题。
2.深度学习不是一个黑箱
系统。它像概率模型一样，提供
一套丰富的、基于联接主义的建
模语言（建模框架）。利用这套语言系统，我们可以表达数据内在的丰富关系和结构，比如用卷积处理图像中的二维空间结构，用递归神经网络(Recurrent Neu-ral Network, RNN)处理自然语言等数据中的时序结构。
3.深度学习几乎是唯一的
端到端机器学习系统。它直接
作用于原始数据，自动逐层进行特征学习，整个过程直接优化某个目标函数。而传统机器学习往往被分解为几个不连贯的数据预处理步骤，比如人工抽取特征，这些步骤并非一致地优化某个整
体的目标函数。
让计算机识别和理解图像，是人工智能最重要的目标之一。尤其是在移动互联网时代，智能手机上的摄像头将人们日常看到
的世界捕捉下来，图像和视频数据暴增，造就了图像大数据时代。
概述：深度学习和图像识别
近年来在人工智能领域最受关注的，非深度学习莫属。自2006年吉奥夫雷·辛顿(Geoffery Hinton)等在《科学》(Science )杂
志发表那篇著名的论文[1]开始，深度学习的热潮从学术界席卷到了工业界。2012年6月，《纽约时报》披露“谷歌大脑(Google Brain)”项目，由著名的斯坦福大学机器学习教授吴恩达(Andrew Ng)和大规模计算机系统世界顶级专家杰夫·迪恩(Jeff Dean)共同主导，用1.6万个CPU 核的并行计算平台训练深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)的机器学习模型，在语音和图像识别等领域获得巨大成功。
国内方面，2013年1月，百度成立深度学习研究院，公司CEO 李彦宏担任院长。短短两年时间，深度学习技术被应用到百
度的凤巢广告系统、网页搜索、基于深度学习的图像识别进展：百度的若干实践
关键词：深度学习 图像分类 物体检测
都大龙 余轶南 罗 恒 等
百度公司
计算机视觉的主要内容就是图像识别：一方面，这个技术使得计算机像人类视觉系统一样，具有“看懂”世界的能力，从而能自主适应环境、改造环境；另一方面，依靠识别图像内容，可以帮助我们更好地了解人，比如，通过用户产生的拍照内容了解用户的行为和喜好，或者通过识别用户手势理解用户的意图。借助图像识别让互联网服务更好地理解世界、洞察用户，也是百度深度学习研究院重点投入的技术研发方向之一。
有意思的是，深度学习研究的初衷主要就是应用于图像识别。迄今为止，尽管深度学习已经被应用到语音、图像、文字等方面，但深度学习领域发表的论文中大约70%是关于图像识别的。从2012年的ImageNet[2]竞赛开始，深度学习在图像识别领域发挥出巨大威力，在通用图像分类、图像检测、光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR)、人脸识别等领域，最好的系统都是基于深度学习的。前面所述深度学习的三大优势，在最近图像识别的进展中体现得淋漓精致：模型结构越来越复杂，训练数据规模也不断增加；各种关于数据结构的先验知识被体现到新的模型结构中；端到端学习让我们越来越摒弃基于人工规则的中间步骤。
百度深度学习研究院在基于深度学习的图像识别课题上开展了大量工作，并取得丰硕成果。在将基于深度学习的图像识别应
用于图像搜索、网页搜索、百度
魔图、涂书笔记、作业帮、百度
街景等互联网产品以及百度眼镜
(BaiduEye)、自动驾驶等创新性
研究项目方面，也积累了丰富经
验。下面与大家分享若干个技术
实践。
基于深度学习的图像
分类和物体检测算法
图像分类(image classifica-
tion)和物体检测(object detec-
tion)是图像识别的两个核心问
题。前者主要对图像整体的语义
内容进行类别判定，后者则定位
图像中特定物体出现的区域并判
定其类别。与图像分类相比，物
体检测更加关注图像的局部区域
和特定的物体类别集合，被视为
更加复杂的图像识别问题。两项
技术在信息检索、广告投放、用
户分析、商品推荐等互联网应用
中大有用武之地。
传统图像分类算法中具有
代表性的是杨(Yang)等人[3]在
2009年提出的采用稀疏编码
(sparse coding)表征图像、通过
大规模数据训练支持向量机(sup-
port vector machine)进行图像分
类的方法。这类方法在2010年
和2011年的ImageNet[1]图像分
类竞赛中取得了最好成绩，其主
要缺陷在于稀疏编码和分类模
型是在不同目标函数的监督下分
开训练得到的，两者无法有效
地联合训练。变革发生于2012
年，辛顿等人[4]采用卷积神经网
络(Convolutional Neural Network,
CNN)将ImageNet图像Top5分
类识别错误率从之前的25%降低
到15%。随后，以卷积神经网络
为代表的各种深度学习算法被广
泛应用于传统的图像识别中，不
断刷新纪录。截至2014年，Ima-图1 2010年到2014年ImageNet竞赛的识别错误率变化以及人的识别错误率
识别错误率
30％
25％
20％
15％
10％
5％
0％2010 2011 2012 2013 2014 人
geNet 图像Top5分类的识别错误
率已经降低到6.73%[5]。斯坦福大学的安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)等人[6]对比了卷积神经网络和人在ImageNet 数据库上的性能，发现目前最好的卷积神经网络模型距离人的识别率仅一步之遥（见图1）。而目前在较小的CIFAR-10数据库上，卷积神经网络的性能已经超过了人[7]。
在物体检测方面，如图2所示，目前主流的算法大都采用扫描窗或是候选窗方法[8]，选取图像中许多大小位置不同的子区域进行分类（某种物体或是背景），最终得到感兴趣的物体出现的位置区域。扫描窗方法能够在相邻窗口之间共享特征，可以快速地扫描较大面积的图像；候选窗方法能够高效地在图像候选区域内进行识别，更为灵活地处理物体长宽比的变化，从而获得较高的交并比覆盖率。扫描窗和候选窗都是将物体检测问题归结为图像分类问题予以解决，因此，卷积神经网络同样可以在物体检测中大放异彩。在ImageNet 2014[2]的物体检测竞赛中，百度研发的物体检测算法在采用优化的候选框产生算法基础上，加上一个
10层卷积神经网络模型，结合图像的上下文信息，平均精度达到40.3%。
近几年，深度学习在图像识
别中的发展主要有以下几个趋势：1.模型层次不断加深。2012年，艾利克斯(Alex)获得当年ImageNet 竞赛冠军时用的网络使用了5个卷积层（另外包括3个pool 层和2个norm
层）。而到2014年，获得冠军的GoogleNet [5]使用了59个卷积层（另外包括16个pool 层和2个
norm 层）。第二名的VGG [9]也使用19个卷积层，并获得较好
的性能。模型深度的重要性不言而喻。
2.模型结构日趋复杂。传
统的卷积神经网络模型多使用简单的conv-pool-norm 结构进行堆砌，GoogleNet [5]
的结果表明，并行多分辨率的inception 结构能够融合图像在不同尺度上的有效信息，而NIN(network-in-network)[10]结构则通过低秩分解对较大参数规模的卷积层进行参数压缩，大大减小模型参数规模。这样做，一方面能够降低过拟合程度，提高模型的推广能力，另一方面则为大规模并行训练提供非常有利
的条件。
3.海量的标注数据和适当
的数据扰动。ImageNet 2012分
类竞赛的训练数据包含120万左
右的标注样本，而ImageNet 全库目前已经收集将近2.2万个类
别共约1420万图像。但仅有这些数据仍不足以避免参数规模庞大的深度学习模型的过训练现象。结合图像数据的特点，包括平移、水平翻转、旋转、缩放等数据扰动方式被用于产生更多有效的训练数据，能够普遍提高识别模型的推广能力。
值得一提的是，百度利用并行分布式深度学习平台(PArallel Distributed Deep LEarning, PAD-DLE)，收集建立起规模更大、更符合个人电脑和移动互联网特点的图像数据仓库，这些数据结合深度学习算法产出的各种图像分类和物体检测模型，已经广泛服务于许多与图像有关的百度产品线。以互联网色情图片过滤为例，我们的训练数据囊括了1.2亿幅色情图像，分类精度达99.4%。
基于端到端的序列学
习：对传统光学字符识别框架的改造
光学字符识别的概念早在20世纪20年代便被提出，一直是模式识别领域研究中极具代表性的重要课题。近些年，随着移动
互联网的发展，光学字符识别技术的应用场景也从传统的办公领
域（例如邮政编码、书籍扫描和
图2 区域卷积神经网络流程图[9]
3.计算卷积神经 网络特征
1.输入图像
2.提取子区域(extract
region proposals(~2k))
4.区域分类
扭曲的区域(warped region)
aeroplane?no.person?yes.
tvmonitor?no.
CNN
文档传真）逐渐渗入日常生活，产生出许多以手机拍照光学字符识别作为入口的文字信息录入及查询类应用。
经典的光学字符识别系统的流程和技术框架如图3所示，从输入图像到输出最终的文字识别结果，历经版面分析、行分割、字分割、单字识别、语言模型解码和后处理。涉及的技术分为基于经验制定的规则和基于统计学习的模型[11]两大类。前者包括系统预处理阶段（版面分析、行分割、字分割）的二值化、连通域分析、投影分析等，以及后处理阶段的规则噪声过滤器；后
者包括基于类方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征的单字识别引擎[12]和基于N-gram 的语言模型，用于
单字识别和语言模型解码阶段。在以印刷体文档扫描识别为代表的光学字符识别传统应用场景中，版面结构的规则性较强，字
形、字体的一致性较高，而文字同背景的区分性又较好。在数据简单、条件可控的情况下，经典的光学字符识别技术架构通过细致的人工规则制定和适量的模型参数学习，便可以达到比较理想的识别精度。但在广泛的自然场景中，文字呈现出的图像信息复
杂度显著增大（版面缺失、艺术字手写体常见、文字周边背景复杂），而拍摄图像的条件又得不到很好的控制（拍摄角度、距离导致的形变，摄像头品质性能存在巨大差异，光照和阴影变化复杂），经典的光学字符识别技术架构难以满足实际应用的需求。究其原因，是这一技术架构的处理流程繁琐冗长导致错误不断传递，以及过分倚重人工规则却轻视大规模数据训练所致。
针对复杂场景的特点和经典技术框架的不足，我们对光学字符识别的系统流程和技术框架进行了大幅改造（见图4）。在系统流程方面，引入文字检测概念，和行分割合并成新的预处理模块，任务是检测图像中包含文字的区域并生成相应文字行；将字分割和单字识别合并成新的整行识别模块；基于N-gram 的语言模型解码模块予以保留，但将主要依赖人工规则的版面分析和后处理模块从系统中删除。6个步骤减少到3个步骤，降低了传
递误差造成的不良影响。作为预处理步骤，新引入的文字行检测模块需要在复杂的自然图像中准确地提取长短不一的文字行区域。我们摒弃传统的二值化和连通域等基于规则的方法，采用基于学习的Boosting 、卷积神经网络结合图模型(graphic model)的思路解决这一问题，并在权威的公开评测中大幅超越之前最好的文字检测方法。此外，由于
整行文字识别是一个序列学习
图3 经典的光学字符识别系统流程和技术框架
图4 基于CNN-RNN 的序列光学字符识别流程系统流程核心技术
输入图像
输出结果
文字检测、 行生成
整行识别
语言模型解码
Boosting CRF、
CNN等机器 学习技术
基于CNN-RNN 的sequence learning技术中英文N-gram 语言模型
(sequence learning)问题，我们有
针对性地研发出基于双向长短期记忆神经网络(Bidirectional Long Short-term Memory, BLSTM)[13]
的递归神经网络序列模型学习算法，结合卷积神经网络模型提取出的图像特征，不考虑每个字符出现的具体位置，只关注整个图像序列对应的文字内容，使得单字分割和单字识别问题融为一体，最终实现深度学习理论追求的理想——端到端训练。这样做能够充分利用文字序列上下文关联进行消歧，避免传统方法中字符分割造成的不可逆转的错误。如图5所示，这一序列学习模型极其擅长识别字分割比较困难的文字序列，甚至包括潦草的手写电话号码。此外，这一序列学习模型还使得训练数据的标注难度大为降低，便于收集更大规模的训练数据。不同语言（即便字词、句子的长短结构迥异）光学字符识别问题也可以纳入同一个技术框架内统一解决，大幅降低系统维护成本。
目前，百度已经将光学字符识别技术应用于许多用户产品中。
比如，百度“涂书笔记”能够帮
助用户在读书
过程中只须拍
照即可轻松记
录和分享书中
内容，百度“作
业帮”让用户
拍照题目即可
搜索题目解
答。精准可靠
的光学字符识
别技术在这些
应用中扮演重要角色，体现出自
然图像中文字识别的特殊价值。
并行分布式深度学习
平台
深度学习近年在语音识别、
图像识别、机器翻译等领域取得
的突破性进展，引发工业界尤其
是互联网行业的广泛兴趣，谷歌、
百度、脸谱纷纷成立专门的深度
学习技术研究部门。深度学习技
术应用于互联网产品，可大大增
强用户体验，进一步吸引更多用
户，以及由此产生更多的反馈，
让我们能够大量收集数据，高效
地使用这些数据使得我们有机会
训练高度复杂的模型来处理更具
挑战的人工智能任务。为了实现
这种产品、用户、数据的正反馈，
应用深度学习需要解决三个不同
维度的挑战。首先，底层计算维
度。相对于每时每刻都在飞速增
长的数据，计算机单机的计算能
力远远无法满足需要，超大规模
的并行计算势在必行。其次，算
法模型开发维度。随着越来越
广泛的关注、大量研究机构的投
入，深度学习成为人工智能最活
跃的领域。新的算法模型不断涌
现，新的、好的结果不断刷新，
需要迅速开发、迭代新的方法模
型。第三，一线业务部门应用维
度。互联网每天都在产生新的产
品、新的应用，将深度学习高效、
便捷地整合到不同的产品和应用
中面临新的挑战。百度深度学习
研究院开发并行分布式深度学习
平台（见图6）的初衷就是为了
应对这些挑战。它支持超大规模
并行深度学习优化
（数据的分布、
图5 基于CNN-RNN
的序列光学字符识别结果
图6 并行分布式深度学习平台
模型的分布），支持CPU/GPU 混合计算、对不同类型数据（如文本、图像、声音等）的优化、丰富灵活的网络类型（如卷积神经网络、递归神经网络等）、各类主流多机优化算法（如SGD, ASGD, LBFGS 等）。
在并行分布式深度学习平台上，为了应对计算上的挑战，我们在多个层次上（多线程、单机多GPU 、CPU/GPU 混合、CPU/GPU 集群）实现的并行计算，针对不同类型的数据（文本、语音、图像、视频）采用不同策略优化模型，使我们能够最大限度地为
各种计算任务优化计算资源。同时，为了应对不断涌现的新模型、新算法，我们实现了灵活的系统框架，开发者可以方便地复用以前的代码灵活地增加新算法、新模型，并且以近乎透明的方式使用各种计算资源以及并行分布式深度学习平台的优化策略。
互联网每天都在产生海量数据，既有语音、图像、视频这种稠密的自然数据，也有文本、社交关系这种稀疏的人为数据。尤其是后者，通常是高维稀疏且不断增加、变化的（譬如新的概念、词语、人物），给深度学习的应
用带来巨大挑战。一方面，为了更好地处理海量稠密数据，并行分布式深度学习平台支持使用多机多GPU 卡对大规模神经网络进行快速优化，通过计算和通讯的并行以及流化大块数据的多级通讯（GPU 到主机，主机直接网络传输，主机到GPU ），充分降低了通讯开销，有效提升了训练速度。另一方面，根据高维稀疏数据的特点，并行分布式深度学习平台还提出并实现了许多非常
具有针对性的体系结构和算法：
1.由于海量的高维数据需
要规模极大的模型与之匹配，因此模型和数据只能分布式地存储在大量的节点上。稀疏的数据与随之而来的稀疏梯度一起，使调度节点间的通信变得十分复杂。并行分布式深度学习平台针对这种复杂的场景进行了精巧的优化，可以不断地扩大模型和数据的规模。
2.尽管有海量的数据，但
是由于数据的稀疏性，过拟合
仍然是需要时刻警惕的问题。并行分布式深度学习平台在实践中摸索出一套在多机并行稀疏数据情况下，控制模型规模和复杂
度的算法。在提高模型泛化能力
的同时，减小模型规模，减轻给线上系统性能带来的压力。
3.并行分布式深度学习平
台对同时需要稠密矩阵运算和
稀疏矩阵运算的场景进行了优化。在一个复杂网络里，针对不
同层的特点，灵活地配置、使用CPU 或GPU 进行计算，为在多模态（文本、图像、视频）下大规模应用深度学习奠定基础。
并行分布式深度学习平
台取得的成果以及未来
并行分布式深度学习平台高
效的性能,尤其是对于稀疏数据
的特别优化，使得深度学习应用到工业级别的广告点击预估、网
页搜索排序，大大提高数据的规模、速度、泛化结果。同时，并行分布式深度学习平台灵活的系统框架大大降低了开发使用的门槛，让深度学习技术在百度知道、百度杀毒等产品上得到迅速推广。
随着深度学习在物体识别、自然语言处理领域的应用不断取得突破，未来的深度学习不仅会像人一样去听、去读、去看、去感知，更将会不断地在更大的规模上处理海量的数据；新的计算
图7 图像生成语言算法中使用的递归神经网络模型结构
输入
单词
表投影全连接
下一个单词 全连接
图像特征深度卷积神经网络
图像
深度图像特征提取
平台也将会不断涌现（我们相信会有更多为深度学习进行优化的硬件）；新的深度学习算法赋予模型更多的意识和主动性，与增强学习的结合，让深度学习将不仅能够识别，而且能够获取高层的知识、进行推理、对外界产生反馈。并行分布式深度学习平台则将贯通数据、硬件、算法，不断推进人工智能的实践。作为并行分布式深度学习平台迈向未来人工智能的一步，我们开始用自然语言描述图片[14]，在没有任何人工干预的情况下，仅仅使用图
文数据教机器描述图片（见图7、图8）。多伦多大学[15]、斯坦福大学[16]、谷歌[17]、微软[18]也纷纷发表了类似的工作成果，我们在后续工作[19]中与这些成果进行了比较，我们的模型在相关任务（句子生成、句子检索、图片检索）中均有更加优秀的表现。这项工作把人工智能的两大分支——自然语言处理和计算机视觉无缝地连为一体，使计算机能够真正将
语言与感知的物理世界联系起来。这对于解决长期困扰人工智能的难题——“常识推理(common sense reasoning)”是重要的一步。
总结和展望
过去几年，得益于深度学习算法，图像识别技术的研究和应用飞速发展。图像标注、目标检测、物体分割、姿态估计、人脸识别、光学字符识别，几乎所有经典的图像识别技术都在深度学习算法的帮助下取得突破性进
展。谷歌、脸谱、微软、亚马逊、百度都投入巨资收购和建设以图像识别为主要课题的人工智能技术团队，各种以图像识别技术为卖点的初创公司更是如雨后春笋
般涌现；拍照搜索、视频监控、智能家居、机器人、增强现实，图像识别技术以前所未有的速度与广度向日常生活渗透，不断孕育令人印象深刻的新科技产品。在这股大潮中，百度结合自身特
点进行了大量实践，获得许多颇具价值的经验和知识：
丰富的图像扰动是我们将
关于图像的先验知识用于深度学习输入端的有效手段 不同
于许多其他数据，图像和视频在时间、空间维度上具有良好的连续性和结构性，且包含大量冗余信息。无论使用平移和翻转，还是旋转、缩放、高斯和椒盐噪音、错切等图像处理变换，都能够产生大量有效的训练数据，增强深度学习模型的鲁棒性。
结构化损失函数是我们将
模型化知识用于深度学习输出端的有效方式 无论是序列解
码还是图模型预测，采用人工模型对深度学习模型输出进行后处理时，具有针对性的结构化损失函数往往能够帮助深度学习过程更快地收敛到更加理想的状态。
参数的稀疏化、图像的多分辨率通道、多任务的联合学习是我们将关于问题的认知和理解注入到深度学习模型结构中的有效方式 全卷积模型中
的低秩约束和全联通层中的L1正则约束已经在许多大模型训练中获得很好的效果，而多分辨率的卷积模型也在图像分类、目标检测和物体分割等问题中展现出传统单分辨率模型不具备的优
势，多任务的联合学习更是使各种任务在深度学习模型中不同层
面上相互帮助和约束。
从没有感知域(receptive field)的深度神经网络，到固定
感知域的卷积神经网络，再到可
图8 根据图像生成语言描述的模型输出结果
Tourists are sitting at a long table with a white table cloth and are eating;
（一群游客坐在一张铺着白色桌布的长桌旁用餐）
A dry landscape with green trees and bushes and light brown grass in the foreground and reddish-brown round rock domes and a blue sky in the backgroud;（一片背景为红褐色岩石圆顶和蓝天，前景为一些绿树、灌木和浅棕色小草的干燥的景观）
变感知域的递归神经网络，深度学习模型在各种图像识别问题中不断演进。曾经爆炸式增长的参数规模逐步得到有效控制，人们将关于图像的先验知识逐渐用于深度学习，大规模并行化计算平台愈加成熟，这些使我们能够从容应对大数据条件下的图像识别问题。展望未来，基于深度学习的图像识别问题可围绕如下几个重点展开：
增强学习 与卷积神经网络和递归神经网络相比，增强学习产出的模型能够根据数据特点更灵活地产生输入序列，并通过更加模糊的监督方式进行模型训练。这样可以精简模型的复杂度，提高预测速度，同时大幅降低训练数据的标注难度，使得学习和预测过程不需要过多的人工参与，形式上更接近真正智能的学习模式。
大规模弱标注和部分标注数据的应用 随着模型规模的不断增大，获取大规模带标注的训练数据成为一道难题。和传统的强标注数据不同，在互联网场景中，以用户点击数据为代表，我们很容易获取大量包含噪音的弱标注数据，以及只有部分相关信息被标注的训练数据。采用适当的网络模型和结构化损失函数，是充分利用这些带有瑕疵但规模惊人的标注数据的关键。
低层视觉和高层视觉的广泛结合 以深度信息、立体视觉、光流场、图像分割等为代表的底层视觉方法将在深度学习框架下同语义级别的高层视觉广泛结合，大大提高图像识别系统的
通用性和鲁棒性。
适合进行深度学习模型计
算的硬件高速发展 最近几个
月，英特尔、英伟达和高通都宣
布其硬件产业布局将为更好地支
持深度学习计算而服务，开发速
度更快、体积更小、更省电的计
算硬件单元，聚焦于智能汽车、
无人机、智能家居、可穿戴式设
备等新兴电子消费品市场。
毫无疑问，基于深度学习算
法的图像识别技术已经为人工智
能领域中“感知”这一核心问题
开启全新局面。随着理论和实践
的不断深入、硬件和产品的不断
推动，以图像识别为首的各种感
知技术将很快填平现实物理世界
和虚拟网络世界之间的沟壑，迎
来人工智能全面爆发的时代。■
余轶南
百度资深研发工程
师。主要研究方向
为计算机视觉和机
器学习等。yuyinan@
https://www.sodocs.net/doc/4e7175823.html,
罗 恒
百度深度学习实验
室高级研究员。主要
研究方向为深度学
习、非监督学习。
luoheng@https://www.sodocs.net/doc/4e7175823.html,
都大龙
百度资深研发工程
师。主要研究方向
为计算机视觉、深
度学习、O C R等。
dudalong@https://www.sodocs.net/doc/4e7175823.html,
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e p r i n t arXiv:1412.6632, 2014.
江南营_江南深度研学之旅(1)
诗梦江南，入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践之旅 【课程简介】 一道水，一架桥，一支橹声，隽秀婉约的聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南，同时感受一场从远古传说，到春秋的吴越文化，到南北朝的文人风骨，再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中，同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里，穿越历史，冶爱国之志，体悟文化魅力；一起走进园，欣赏宋代江南私家园林的秀美景观，探寻园林蕴含的文化涵；一起游历西湖，领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景；一起走进综合性人文科学博物馆博物馆、中国黄酒博物馆，全面了解历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】
上午探访安昌古镇漫游小桥流水梦回江南水乡游历江南小镇，画笔描绘 第五天 下午乘坐高铁前往：车次G60东-西 15:22-19:48辅导员送站一次相聚一生情谊备注：因天气交通等原因，组委会保留调整活动顺序及个别项目的权力，保证活动总量不变。 【活动费用】 2900/人；包含火车（往返高铁）及活动期间所有的费用。 ?【人文积淀-理性思维】·第一天下午·钱塘江·六和塔 钱塘江潮被誉为“天下第一潮”，是世界一大自然奇观，它是天体引力和地球自转的离心作用，加上湾喇叭口的特殊地形所造成的特大涌潮。六和塔位于省市西湖之南，钱塘江畔 月轮山上，是中国现存最完好的砖木结构古塔之一。 小任务1：学生面对浩渺的钱塘江，接受审美教育，并结合手册提示，探究钱塘江大潮的在科学原理； 小任务2：学生走进六和塔，收集关于六和塔的传说故事，留下自己与六和塔最美的合照； ?【审美情趣-人文积淀】·第二天上午·西湖·省博物馆 西湖，是一首诗，一幅天然图画，一个美丽动人的故事，不论是多年居住在这里的人还是匆匆而过的旅人，无不为这天下无双的美景所倾倒。平湖秋月、断桥残雪、柳浪闻莺、花 港观鱼、雷峰夕照、双峰插云、南屏晚钟、三潭印月，西湖十景个擅其胜。省博物馆是省规 模最大的综合性人文科学博物馆，文物品类丰富，年代序列完整。 小任务1：集体创绘，全体学生齐动手，集体协作，面对美景，协作创作最美的西湖； 小任务2：走进博物馆，寻访国宝，找一找最能代表江南文化的文物，向小组同学分享并交流；
材料作文深度技巧整合
?1．整体性原则：新出来作文的审题要有全局意识，要从材料的整体着眼，不能纠缠局部的细节，否则很有可能出现偏题走题现象。 ?2．多向性原则：一般来说，新材料作文中材料所蕴涵的观点并不是唯一的，从不同的角度可以得到不同的结论，因此，要学会多角度审视材料。 ?3．筛选性原则：因为我们从材料中获得的观点具有多样性，因此，在进入写作时对所得到的观点还要进行适当的筛选。 筛选的原则：①服从材料的整体；②观点可能比较新颖； ③自己有话可说。 ?1．理清对象：有些材料可能会涉及到两个甚至两个以上对象，这几个对象之间并无明显的主次之分，而是平行并列的关系。所以，从理论上来说，每一个对象都可以提炼出至少一个观点。 ?2．分清主次：有些材料可能会涉及几个对象，但这几个对象并不是并列的关系，其中有主次之分，那么，我们在审题时就应该分清主次，从主要对象入手进行分析，而不能是次要对象，否则有可能出现偏题现象。 ?3．辨清关系：有些材料可能会涉及几个对象，而且这几个对象之间存在着一定的内在联系，审题时一定要辨析清楚这几个对象间的可能存在的关系。 ?4．析清含义：有些材料蕴涵比喻或哲理，审题时我们首先
应该认真分析，仔细揣摩，从而揭示出材料所蕴涵的意义 或道理，并以此作为立论的根据。 课堂上，老师说：“今天我们来做个小实验。”随后，拿了一个装满石块的玻璃广口瓶，放在讲台上，问大家：“瓶子满了吗？”所有学生回答：“满了。”“真的？”老师从桌下拿出一小桶沙子，慢慢倒进去，填满石块的间隙，“满了吗？”学生若有所思。老师又拿过一壶水倒了进去，直到水面与瓶口齐平。“这个实验说明了什么？”老师问道。课堂活跃起来。 一学生说：“很多事看起来达到极限，实际还存在很大空间。” 一学生说：“顺序很重要。先放沙，有些石块肯定放不进去了。” 一学生说：“对。有些分量重的东西就得优先安排。” 一学生说：“也不一定，先放沙子和水就一定不行么？” …… 请就以上材料自选角度写作，题目自拟，立意自定。 ?细读材料，注意抓住以下关键语句： ?1、很多事情看起来达到了极限，实际上还存在很大的空间； ?2、顺序很重要。先放这桶沙子，有些石块肯定就放不进去了； ?3、得先放石块。有些分量重的东西就得优先安排；
深度认识价格通道线
IB8网可申请福汇、嘉盛、艾拓思、GKFX、铁汇、IFX一级代理 IB8深度认识价格通道线 炒外汇的方法有很多，趋势分析是必不可少的。外汇价格通道就是技术分析后的一个整体结果，它由两部分组成：主趋势线和通道线。下面我们来看看它们之间是怎么最终形成价格通道的。 炒外汇的价格通道(Price Channels)是延续图形，它的斜度倾向上或向下，视乎它的价格成交集中于上趋势线或下趋势线之内。上趋势线是一条阻力线，而下趋势线则是一条支持线。当价格通道有向下趋势倾斜时便视为跌市，而价格通道向上倾斜时，则视为升市。 以两条趋势线形成的价格通道，一条称为主趋势线，另一条称为通道线。主趋势线决定有力的趋势。如上升(下跌)通道向上(向下)倾斜时，最少以两点的低点(高点)连成一线而绘出。 另一条炒外汇趋势线称为通道线，与主趋势线平衡的。通道线以高点及低点绘出。在上升通道时，通道线是一条阻力(支持)线。在下降通道时，通道线则是一条支持线。 当价格持续上升并在通道范围内波动，趋势便可看作涨市。当价格未能到达通道线(阻力线)时，便可预料到趋势将会有急切的转变。随后下破主趋势线(支持线)时，便可提供确认市况将会逆转。相反，当上穿通道线时，便可视为牛市及暗示价格将持续上升。 如果在炒外汇的过程中发现一个货币对还处在通道的上半部分那么说明这个货币对的整体还是较强的涨势。这个时候的处理方式有两种： 一是，在价格运行在通道之内的时候按照通道的规律高卖低买; 二是，等到期突破，一旦炒外汇形成突破都可在确认有效后跟进。 炒外汇其实就是在正确判断趋势的前提之下做出合理的交易取向并且实施相应有效的交易策略，但是不管是这个过程中的哪一个环节想要做好的话都是很难的，既需要投资者的灵活思维也需要坚定的执行自己的交易计划并且努力使它不断完善
全媒体深度整合营销崛起
全媒体深度整合营销崛起 全媒体深度整合营销模式就是O2O立体营销。该概念是由长沙思尚品牌策划有限公司营销总监大秦先生结合数十年营销实战经验总结提出的一种颠覆传统、基于O2O全媒体深度整合的营销模式。未来互联网发展将趋向全媒体深度整合营销方式。 乐客公关深入解读什么是全媒体深度整合营销 全媒体深度整合营销，是同时利用线上、线下整合营销，以提升品牌价值为导向，运用信息系统移动化，帮助品牌企业打造全方位渠道的立体营销网络，并根据市场大数据分析制定出一整套完善的多维度立体互动营销模式，从而实现大型品牌企业全面以营销效果为导向的立体营销网络。 乐客网络公关分解概念名词： 线上：互联网行业 线下：传统行业 多维度：根据用户的不同需求分类，选择性运用报纸、杂志、广播、电视、音像、电影、出版、网络、移动在内的各类传播渠道，以文字、图片、声音、视频、触碰等多元化的形式进行深度互动融合，涵盖视、听、光、形象、触觉等人们接受资讯的全部感官。 立体营销网络：打造多渠道、多层次、多元化、多维度、全方位的营销网络。
全媒体深度整合营销的三大突出特点 1、快速高效传播品牌与口碑，全方位打造品牌效应与口碑效应; 2、根据受众需求进行多层次分类选择媒体投放，实现品牌与口碑的立体式精准性营销; 3、帮助企业全方位、多维度打造立体式营销网络。 全媒体深度整合营销未来发展趋势 全媒体深度整合营销不同于目前比较流行的整合营销，是一种更加全面的，以营销效果为导向的效益型营销模式。目前大家还在研究全媒体整合营销该怎么做，但现在传统行业正遭遇市场洗礼，单一的传统营销模式不可丢弃，但是在互联网高速发展时代，又需要通过线上的营销方式来帮助企业发展和成长。 由于这种现状，全媒体深度整合营销的出现，将有望成为传统行业破冰的突破点。
研学方案
“研学旅行”实施方案 一、项目实施背景 从2013年发布《国民休闲旅游纲要》到2016年的《关于推进中小学生研学旅行的意见》，国家教育部等多部门发文要求大力推进研学旅行。研学旅行有利于促进学生培育和践行社会主义核心价值观，激发学生对党、对国家、对人民的热爱之情；有利于推动全面实施素质教育，创新人才培养模式，引导学生主动适应社会，促进书本知识和生活经验的深度融合；有利于加快提高人民生活质量，满足学生日益增长的旅游需求，从小培养学生文明旅游意识，养成文明旅游行为习惯。近年来，各地积极探索开展研学旅行，部分试点地区取得显著成效，在促进学生健康成长和全面发展等方面发挥了重要作用。二、定位与宗旨 目前大多数研学旅行还处在研究开发状态，良莠不齐，市场认可度不够，家长热度不高（尤其省内）。这是我们的机遇，也是挑战，我们的定位是要打造出一个学校认可、家长认可、学生认可的研学品牌，让学生在研学中学到东西。 三、具体实施 （一）方案A：纯旅游研学 本方案以若干旅游景点为研学地点，前期采取跟旅行社合作的方式（合作方式有待探讨），研学的核心（课件+“内容”）内容采取跟大学历史系或者旅游系的老师合作。 该方案的优点：该方案采用跟旅行社合作，研学路线可以借用
旅行社的优势，资源充分整合，老师和家长的路线选择多，可以极大丰富学生的课外知识，并且可以开展夏令营和冬令营活动。缺点是要综合考虑各个年龄段的学生，路线过多，会导致前期工作准备不够充足。 方案细节初步安排如下： 1、前期工作（3月20日-3月30日）： （1）与某个旅行社达成合作关系（目前有合作意向的有康辉旅行社）； （2）与某个大学的历史或者旅游系老师达成合作关系，负责研学核心内容的开发，包括路线的选择和内容的开发 （3）完成计划的策划和确定具体实施细节。 2、中期工作（4月1日-5月30日） （1）4月1日-4月15日与旅行社和老师确定最终的研学路线； （2）4月15日-5月30日一个半月的时间根据最终具体的研学路线，来做具体的研学课件和研学内容，研究出研学到底应该让学生学到什么，怎么保证学生能学到这些； （3）同时根据最终确定的研学方案做好定价方案，在这个过程中要充分进行调研，进学校、访家长，做到收费合理； （4）根据做好的方案做好线上推广，把做好的资料全部上传到线上，可以参考北京世纪明德。
专题：课程整合清华附小学生核心素养课程深度整合
专题：课程整合清华附小学生核心素养课程深度整合 根据儿童的身心发展特点、学习发展需求以及学科教育的基本规律，将核心素养分解为若干核心主题。核心主题是以学科的重要知识、关键能力、核心方法作为基底，而指向儿童生命成长的精神价值。课程群以某一主题，将内容相似或目标相近的不同样态的课程统整在一起，整体设置课时，进行系统、深度学习。以这些核心主题整合，优化各学科学习内容、方法及路径，学生在整体的、深度的课程群的学习中，提升核心素养。(一) 学科内渗透式整合：重新塑造学科核心素养育人功能强调学科的独特属性和学科价值，以主题整合学科内在的逻辑、关联，使之更好地发挥学科核心素养育人的功能。一直以来，学科课程以知识体系组元，依据知识点，教学内容过于碎片化。学生难以通过支离破碎的学科课程进行持续的、发展的深度学习，也就难以提升学科的核心能力。学科内渗透式整合，通过由一系列的深度的、持续的、完整的课程链条发生连锁反应产生核心素养效能。(二) 学科间融合式整合：系统定位学科边界育人坐标系学科间整合，是在尊重学科基本属性和独特价值基础上的整合。模糊学科属性的整合是盲目的整合。如果盲目地进行学科间的整合，很可能造成知识的碎片与混淆，概念的模糊与不清。基于核心素养目标的达成，以主题整合多
种学科，形成三种基本的课程整合类型。一是基于支撑性学科的多学科融合。以某一学科作为支撑性学科，这一学科是整个教学过程中一以贯之的基本学科“经脉”，其他学科作为辅助学科与支撑性学科交织融合，共同指向主题而构成了教学的“纬脉”。二是多学科并行关联融合。学科之间相互独立，根据教学目标的相似或相近，形成互为补充，相辅相成的学科合作样态。三是多学科交叉融合。围绕同一个主题，学生基于多学科的能力和方法，进行综合解决问题的过程和尝试。各学科没有主次之分，而是随即介入，随即运用（见表1）。(三) 超学科消弭式整合：真实构建学生新常态的学习生活超越学科边界，将学生的学习与其社会生活、实践打通，在实际生活情境下提升儿童发现问题、解决问题的综合实践创新能力。超学科整合课程，既是独立学科课程之外的课程，又是与学科课程形成关联的课程，即是学科课程育人的补充和弥补。同时超学科整合尤其注重通过消弭式的教育路径，促进个体的必备品格与关键能力的整体发展。如主题戏剧课程，通过“体验、整合、实践、创造的戏剧教育”，构建了儿童的第二重生活。戏剧课程通过消弭式整合路径，预达到的基础目标是在综合教育情境中，促进儿童自主发展、文化修养、社会参与三个维度核心素养的整体提升。自主发展，使每个学生能自我探索，感受环境与个人的关系，从各种艺术表现形式中丰富自我的生活和心灵。文化修养，
深度学习在图像识别中的研究及应用
摘要 对图像进行精确识别，具有非常重要的研究意义，图像识别技术在医药学、航天、军事、工农业等诸多方面发挥着重要的作用。当前图像识别方法大多采用人工提取特征，不仅费时费力，而且提取困难；而深度学习是一种非监督学习，学习过程中可以不知道样本的标签值，整个过程无需人工参与也能提取到好的特征。近年来，将深度学习用于图像识别成为了图像识别领域的研究热点，已取得了良好的效果，并且有广阔的研究空间。 本文基于深度学习在图像识别的相关理论，分析了深度学习的基本模型和方法，并在相关图像数据集上实验论证；另外鉴于深度学习多用于大样本集，本文基于小样本提出了一种改进算法，具体工作内容如下： （1）分析深度学习中卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）的基本原理，研究其训练过程和模型结构。其中卷积层通过卷积运算，可以使原信号增强，并且降低噪声，提高信噪比；降采样对卷积层的图像进行子抽样，在保证了有用信息不降低的基础上，减少数据处理量。将其在 MNIST手写字体数据集上进行实验，通过对比分析了该方法和其他经典算法在识别率和时间方面的优劣。 （2）针对于卷积神经网络训练时间过长这一缺陷，分析了深度学习中深度信念网络（Deep Belief Networks，DBNs）的基本原理、训练过程和模型结构。DBNs的分层训练机制大大减少了训练难度，减少了训练时间。引入Softmax作为模型的分类器，将其在MNIST手写字体数据集上进行实验，实验表明：深度信念网络在识别率上和卷积神经网络持平，但训练方法的改善使得消耗时间大大减少。此外，该方法在自然场景CIFAR-10库上也有较好的实验效果。 （3）鉴于深度学习多适用于较大的数据集，针对小样本提出了一种改进的深度信念网络结构：深度信念网络整个过程可以分为预训练和参数微调两个阶段，改进的算法在预训练阶段对样本进行降采样；在参数微调阶段引入随机隐退（Dropout），将隐含层的结点随机清零掉一部分，保持其权重不更新。将改进的模型在MNIST子集和ORL数据集上进行实验，实验表明：在小样本中，引入降采样和随机隐退后，深度信念网络在识别率和耗时方面都有不错的改善，过拟合现象得到有效缓解。 关键字：深度学习图像识别卷积神经网络深度信念网络小样本集 I
关于文网文、ICP的深度认知
关于文网文、ICP知识的深度认知 当代社会，随着互联网时代的快速发展，已全方位的覆盖到了我们生活的每个角落中，我们已经步入了大数据时代、云时代，现在的日常网络生活不仅仅局限于聊天，越来越多的人加入了互联网创业的热潮，这其中比较有名的企业像阿里巴巴、京东等综合性的购物门户网站；优酷、爱奇艺等视频网站；斗鱼、熊猫、战旗、全民、龙珠（TGA）、虎牙（YY）等网络直播平台；草根文化的自制视频点播等，这些都是利用互联网而兴起的以盈利性为目的的事业，更是以快捷的支付方式、良好的购物体验、便利的物流速递，甚至开展各类经营活动线上渠道与线下并行。这些都与以上两个概念相关。举例如下： 日常生活中，例如我们在京东网上购物的时候，需要浏览很多信息量，甚至会弹出广告，这些就是增值业务，京东是靠直接销售收入，直接向厂家进货，赚取差价，京东自己做中间商卖产品，以及收取大量的广告费等增值业务。 爱奇艺网站我们大家都熟悉，是国内比较知名的网络视频网站，也经常首发国内外各种热播影视剧，通过用户购买月、季、年卡的经营方式，以及分阶段的提供给网民抢先观看，很多追剧网友迫不及待的想要观看，就会购买爱奇艺公司提供的这些增值服务，这样，爱奇艺就达到营收的目的。 再比如说以上这些网络直播平台，主要是一些广告费用以及直播环节网友的打赏，这些打赏是网友通过网站提供的充值RMB服务，然后通过在线互动的方式消费。 新的互联网云时代、大数据时代下，我们必须去深度认识、认知互联网经营，并从中学习经验。通过查找资料的学习，初步了解了什么是文网文、ICP，和办理的流程，以及两者之间存在的联系是什么。 一、文网文相关概念及完整的申报流程 （1）、文网文，全称叫《网络文化经营许可证》，互联网文化活动分经营性和非经营性两类。经营性互联网文化活动指以营利为目的，通过向上网用户收费或者电子商务、广告、赞助等方式获取利益，提供互联网文化产品及其服务的活动。结合公司现在是网络经营的性质，应当划分在经营性的类别里，所以是必须要申请网文许可证的。 （2）、申报流程，申请设立经营性互联网文化单位，应当向所在地省、自治区、直辖市人民政府文化行政部门提出申请，由省、自治区、直辖市人民政府文化行政部门初审后，报文化部审批。对申请设立经营性互联网文化单位的，省、自治区、直辖市人民政府文化行政部门应当自受理申请之日起20个工作日内提出初审意见上报文化部，文化部自收到初审意见之日起20个工作日内做出批准或者不批准的决定。批准的，发给《网络文化经营许可证》；不予批准的，应当说明理由。文网文许可证所涉及的经营内容种类众多，但申报流程大同小异，基本相同，不再赘述。 （3）、申请材料，申请设立经营性互联网文化单位，应当采用企业的组织形式，并提交下列文件：
江南营江南深度研学之旅1
江南营-江南深度研学之旅（1)
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诗梦江南，入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践 之旅 【课程简介】 一道水,一架桥，一支橹声,隽秀婉约的杭州绍兴聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南，同时感受一场从远古传说，到春秋的吴越文化，到南北朝的文人风骨,再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中，同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里,穿越历史,陶冶爱国之志,体悟文化魅力；一起走进沈园,欣赏宋代江南私家园林的秀美景观，探寻园林蕴含的文化内涵；一起游历西湖,领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景；一起走进综合性人文科学博物馆浙江博物馆、中国黄酒博物馆，全面了解浙江历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】 时间课程安排课程主题课程链接 第一天上午乘坐高铁前往杭州:车次G63 济南-杭州东 0７:23-1１：５３辅导员接站读万卷书行万里路下午参观钱塘江、六和塔看天下第一潮登镇潮六和塔追寻江畔的历史故事 晚上研学课程指导分组讨论课程，研学收获分享 实践－辅导员指导学生完成课程手 册 第二天上午 游历杭州西湖置身如画美景感受西湖柔情参观苏堤、孤山、曲院风荷 浙江博物馆参观历史展品考察浙江文化感受历史文化的沉淀 下午灵隐寺、飞来峰登山览胜景寺宇悟佛心登山参观庙宇,了解佛教文化 晚上研学课程指导分组讨论课程，研学收获分享实践-辅导员指导学生完成课程手册 第三天上午探访鲁迅故里探寻书中世界亲访三味书屋追寻鲁迅先生的足迹 下午 游览沈园漫步江南园林,探寻文化内涵 人文－体味江南风情/建筑-江南园林建 筑风格 参观黄酒博物馆参观历史文物体悟江南魅力历史-绍兴历史文化 晚上 大善塔 仓桥直街 漫步古城小道欣赏绍兴夜色实践-实地感受，见景抒情 第四天上午书圣故里历史街区历游文人旧地感受文化魅力人文-文人旧所、大家荟萃
深度认识人性人欲人事
深度认识人性人欲人事 1 三十而立立什么？ 立三观，立志向，立事业，立家庭，立理想。三十岁，我们进入了社会，有了一定的人生阅历和人际交往，而且在两性方面开始寻求突破，建立家庭。三十岁，我们对世界，对人生，对自己在社会所处得位置，即我们的三观开始初步形成，好的三观对今后的人生起着决定性的影响。反之，我们的生活和人生就会出问题，走歪路。 三十岁，精力旺盛，活力四射，是人生中的最好时段，很多历史上的伟大先行者都是在这个时段开始树立理想，建立事业，培养和坚定自己向前的或宏大或生活化世俗化的目标。总之，一个人在三十岁前，没有在社会，两性，职业，理想之间有所平衡取舍和目标建树，那他今后的路会越来越难走。 树不立，不成活。人不立，不成器。三十不立，后悔自己。 2
朱熹的天理与老子的无为 存天理灭人欲，这是宋代朱熹的理学思想。而无欲无为从时间上追溯，是老子的道家思想。二者是明显不同的。朱熹强调的是天理，即万事万物本来就有的原理规律，要想认识天理，首先要格物致知，就是要认识事物，知道掌握事物生成发展的一系列特征和原理，尊重客观事实，剔除主观干扰，尽可能最真实地反映事物本来面貌。而人的欲望杂多无序无度，往往掺杂着个人主观。人的感觉和日常经验同样有此弊病，它们只能从某个侧面认识外部世界，揭示和提出的往往偏离客观本真。人的感觉经验让我们处于现象世界，无法进入本质的存在世界，从而也就无法认识证实事物本身的原理以及生发过程。 朱熹正是看到了欲望的多变和不可靠，看到了人欲对天理和良知的遮蔽，同时理清了天理的恒定和有序，才提出了这个观点。而老子的无欲无为倡导的是见素抱朴，回归自然，清心寡欲的同时，让事物自然而为，不人为干预，不违背事物规律作为。大道至简，大河自流，万物并行而不相悖，万物并育而不相害。朱熹和老子的这两点观点，其认识的角度和起点都是不一样的，由此发展出的理论学说也不同。在中国留传下来的优秀思想中，道家独树一帜，自成一派。而朱熹的理学只是漫长儒学历史中的一个分支。二者不能混淆！ 3 孟子的人性善和荀子的人性恶
图像识别技术发展状况及前景
医学图像配准技术 罗述谦综述 首都医科大学生物医学工程系(100054) 吕维雪审 浙江大学生物医学工程研究所(310027) 摘要医学图像配准是医学图像分析的基本课题,具有重要理论研究和临床应用价 值。本文较全面地介绍了医学图像配准的概念、分类、配准原理、主要的配准技术及评 估方法。 关键词医学图像配准多模 1 医学图像配准的概念 在做医学图像分析时,经常要将同一患者的几幅图像放在一起分析,从而得到该患者的多方面的综合信息,提高医学诊断和治疗的水平。对几幅不同的图像作定量分析,首先要解决这几幅图像的严格对齐问题,这就是我们所说的图像的配准。 医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种(或一系列)空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相的空间位置。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。 医学图像配准技术是90年代才发展起来的医学图像处理的一个重要分支。涉及“配准”的技术名词除registration外,mapping、matching、co-registration、integration、align-ment和fusion 等说法也经常使用。从多数文章的内容看,mapping偏重于空间映射;fu-sion指图像融合,即不仅包括配准,而且包括数据集成后的图像显示。虽然在成像过程之前也可以采取一些措施减小由身体移动等因素引起的空间位置误差,提高配准精度(称作数据获取前的配准preacquisition),但医学图像配准技术主要讨论的是数据获取后的(post-acquisition)配准,也称作回顾式配准(retrospective registration)。当前,国际上关于医学图像配准的研究集中在断层扫描图像( tomographic images,例如CT、MRI、SPECT、PET等)及时序图像(time seriesimages,例如fMRI及4D心动图像)的配准问题。 2 医学图像基本变换 对于在不同时间或/和不同条件下获取的两幅图像I1(x1,y1,z1)和I2(x2,y2,z2)配准,就是寻找一个映射关系P:(x1,y1,z1) (x2,y2,z2),使I1的每一个点在I2上都有唯一的点与之相对应。并且这两点应对应同一解剖位置。映射关系P表现为一组连续的空间变换。常用的空间几何变换有刚体变换(Rigid body transformation)、仿射变换(Affine transformation)、投影变换(Projec-tive transformation)和非线性变换(Nonlin-ear transformation)。 (1)刚体变换: 所谓刚体,是指物体内部任意两点间的距离保持不变。例如,可将人脑看作是一个刚体。 处理人脑图像,对不同方向成像的图像配准常使用刚体变换。刚体变换可以分解为旋转和平移:P(x)=Ax+b(1) x=(x,y,z)是像素的空间位置;A是3×3的旋转矩阵,b是3×1的平移向量。
研学
第一单元 课题人与自我?我自信，会成功 学习目标正确认识自我，能够说出自己的优点和不足；增强自我调控、承受挫折、适应环境的能力；了解树立自信心的方法，培养健全的人格和良好的心理素质；提高心理健康水平，增强自我教育能力，形成健康、自信的人生观。参考主题（1）我自信，会成功；（2）克服考试焦虑；（3）消除孤独感。 实践方式心理测试；收集资料；手工制作。 方法引导发表意见的技巧；如何对调查结果进行统计与分析。 学科整合与心理健康教育、品德与社会、语文等学科整合。关注心理健康，形成健康的生活态度；善于发现其他同学身上的优点并虚心学习；学习名人名言，领悟其深刻含义，并激励自己；进行小制作设计。 课时安排5课时 教学流程 第一课时 研究准备 我们一天天地长大，从妈妈怀里的婴儿，长成了少年。想想自己在成长过程中有哪些烦恼？你是怎么解决的？ 同学们根据自己的兴趣自主确定设计研究方案，其方法一般是: 1、我的烦恼及解决的办法 2、我自信，会成功 3、消除孤独感 以上方案进行研究、讨论、尝试初步建立印象。 第二课时 我自信，会成功 一、研究实施 自信对我们走向成功非常重要。今天，就我们一起通过探究活动来寻找自信，增强自信！ 二、方法与引导： 发表意见的技巧 1、态度诚恳、谦逊。多采用“我个人认为”、“我目前的想法是”等表达方式； 2、不能只发表否定性意见，对好的方面要充分肯定； 3、对事不对人，只针对事情发表意见； 4、通过举例等方式，引导他人发现存在的问题； 5、避免个人垄断话题，邀请不善于发表意见的组员参与讨论。 三、“我自信，会成功”研究方案 主题名称研究时间 研究目的1、正确认识自己，发现自己的优点与不足 2、
实现信息技术与学科教学的深度整合
实现信息技术与学科教学的深度整合 发表时间：2019-06-18T11:26:39.817Z 来源：《教育学文摘》2019年7月总第307期作者：王秋丽田仲[导读] 信息技术与学科教学整合已成为课堂教学改革的一个热点。只有准确把握信息技术与学科教学整合的概念、原则和方法，才能通过现代信息技术在学科教学中的应用实现教学方式与学习方式的根本变革，提高教育教学效果。山东省安丘市兴安街道城关小学262102；山东省安丘市东埠中学262100信息技术与学科教学整合已成为课堂教学改革的一个热点。只有准确把握信息技术与学科教学整合的概念、原则和方法，才能通过现代信息技术在学科教学中的应用实现教学方式与学习方式的根本变革，提高教育教学效果。 一、信息技术与学科教学整合的含义 信息技术与学科教学整合是指将信息技术、信息资源与学科教学有机结合。在系统科学方法论中，“整合”表示为由两个或两个以上较小部分的事物、现象、过程、物质属性、关系、信息、能量等在符合具体客观规律或一定条件的前提下，凝聚成较大整体的过程及结果。通过在各学科教学中有效地应用信息技术，促进教学内容呈现方式、学生学习方式、教师教学方式和师生互动方式的变革，为学生创造生动的信息化学习环境，使信息技术成为学生认知、探究和解决问题的工具，培养学生的信息素养及利用信息技术自主探究、解决问题的能力，提高学生的学习效果。 二、信息技术与学科教学整合的目标 1.优化教学过程，提高教学质量和效益。信息技术与课程整合的本质是在先进的教育思想、教育理论的指导下，把以计算机及网络为核心的信息技术，作为教学环境的创设工具和促进学生学习的认知工具，应用到各学科教学过程中。将各种教学资源、各个教学要素和教学环节，经过组合、重构，相互融合，提高教学质量，促进传统教学方法的变革。 2.培养学生掌握信息时代的学习方式。海量的网络信息，改变了人类的学习方式，学习方式从接受式学习转变为自主学习、探究学习、研究性学习和协作学习。新的学习方式要求学习者必须能够利用资源进行学习，学会在数字化情境中进行自主发现，学会利用网络通信工具进行协商交流、合作讨论式的学习，学会利用信息加工工具和创作平台，进行实践创造的学习。 3.培养学生终身学习的态度和能力。在信息时代，知识的更新率加快，各学科间相互渗透，出现了更多的新兴学科和交叉学科。在这种科学技术、社会结构发生剧变的大背景下，要求学习者能够具有主动汲取知识的愿望并能付诸于日常生活实践，要能够独立自主地学习，能够自我组织，并能控制整个学习过程，对学习进行自我评估。 三、信息技术与学科教学整合的原则 1.以先进的教育思想、教学理论为指导。信息技术与学科教学整合是为了培养学生具有良好的信息素养，并具有创新精神和实践能力。因此，信息技术与课程整合的过程不仅仅是现代信息技术手段的运用过程，它必将伴随教育、教学领域的一场深刻革命。信息技术与学科教学整合要以建构主义学习理论为指导，建构主义理论可以对信息技术环境下的教学提供强有力的支持。 2.构建新型教学结构。当前教改的主要目标是创建新型教学结构，即以学生为主体、教师为主导的“学教并重”的教学结构，信息技术与学科教学整合要充分发挥学生在学习过程中的主动性、积极性和创造性。学生既是知识的建构者，又是信息技术的使用者；而教师作为学习的组织者、指导者和帮助者，其主要任务是为学习者建构恰当的学习情境，并提供必要的帮助信息。 3.建设高质量的教学资源。建设高质量的教学资源是实现课程整合的必要前提。建设教学资源可结合教师开发和学生创作，充分利用全球性、可共享的信息资源作为素材，整合到学科教学中。可以通过网络搜集、整理和充分利用已有的资源，教师也可以自行开发适用的教学资源。 四、信息技术与学科教学整合的方式 1.信息技术作为演示工具。这是信息技术用于学科教学的最初表现形式，是信息技术与课程整合的最低层次。教师可以使用现成的计算机辅助教学软件或多媒体素材库，也可以利用一些多媒体制作工具，综合利用各种教学素材，还可以利用模拟软件来演示某些实验现象。这样通过合理的设计与选择，计算机代替了幻灯、投影、粉笔、黑板等传统媒体，实现了它们无法实现的教育功能。 2.信息技术作为交流工具。信息技术作为交流工具，是指将信息技术以辅助教学交流的方式引入教学，主要实现师生之间情感与信息交流的作用。教师可根据教学需要和学生兴趣开设一些专题或聊天室，并赋予学生自由开辟专题和聊天室的权力，使他们在课后有机会进行充分交流。另外，教师和学生可以通过这些通讯工具与外界交流，获取知识。 3.信息技术作为个别辅导工具。教师根据不同的学习内容和学习目标，运用练习型软件和计算机辅助测验软件，让学生在练习和测验中巩固、熟练知识，决定下一步学习的方向，实现个别辅导式教学。此外，教学还能在一定程度上注意学生的个别差异，提高学生学习的积极性。 4.信息技术提供资源环境。校园网、互联网的建成使学生的学习资源由单调的文字教材变为信息密集、形式多样、海量开放的资源库。在这种丰富的资源环境下学习，能够极大扩充教学知识量，使学生不再局限于学习课本上的内容，而是能开阔思路，接触到丰富的信息。 5.信息技术作为测评工具。信息技术在一定程度上可以成为学习者的个别辅导工具，指导个别化学习，它的测评系统能及时向学习者提供学习效果的反馈信息，使学生明确学习中的长处与不足，便于有目的地调整学习。 6.信息技术作为协作工具。计算机网络技术为信息技术与课程整合、实现协作学习提供了良好的技术基础和支持环境。网络环境大大扩充了协作范围，减少了协作的非必要性精力支出。在学习过程中，学习者通过分工协作，获得共同进步，不仅学到知识与技能，而且在过程与方法上获得收益，在情感、态度与价值观方面得到体验。
图像识别技术
伴随着通信技术与信息处理技术的迅猛发展,越来越多的纸质文档通过数字采集设备转换成文本图像,从而使文本图像数据能够快捷的在网络、卫星、传真通信信道中传输,因此,文本图像已逐渐成一个重要的信息来源。但是,现有的文本图像处理系统自动化程度低,且通用性不高,无法满足文本图像处理广泛性与实时性的要求。因此,研究如何对文本图像进行分析与处理,以便高效、快捷的获取文本图像的信息,是一项十分有意义的研究课题。本文在总结已有研究成果的基础上对文本图像的识别检索、预处理、版面分析和表格图像识别展开研究。所做的主要工作如下:1.依据图像的灰度分布和结构特征差异,对基于图像信息度量的文本图像识别检索算法进行改进,构造一种基于信息度量与Radon变换的文本图像识别检索算法。该算法综合利用文本图像与连续色调】图像的灰度分布与结构特征差异进行文本图像的识别检索。实验结果表明,所构造算法可有效降低文本图像识别检索的误识率。2.对基于Hough变换的文本图像倾斜检 图像识别，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模 式的目标和对像的技术。 图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字 母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明， 视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向 突然改变的地方，这些地方的信息量最大。由此可见，在图像识别过程中，知觉 机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。 图像识别的目的在于用计算机自动处理图像信息,以代替人去完成图像分类 及辨识的任务。数字图像处理与识别技术是模式识别领域一个重要的研究方向, 近几十年来,图像识别技术取得了深入和迅速的发展,并广泛应用于图像遥感、机 器人视觉、生物医学、地质勘探等多个领域。 随着图像识别技术在多领域的发展,由其在计算机视觉和图像处理研究中,已经取得了一定的研究成果。Mallat在小波变换中滤波器的设计、Belhumeur在Fisher变换中的识别模型和Largrange优化方式建立支持向量机。本文在总结上述研究成果的基础上,首先对摄像头采集的数据进行了处理,完成JPEG的编码,详细讨论了JPEG图像解码的过程并实现了其算法。
研学课程质量管理方案
XXXX中小学研学旅行课程质量管理 一、指导思想 全面贯彻党的教育方针，以《国家中长期教育改革和发展规划纲要》《基础教育课程改革纲要》《国民旅游休闲纲要》为指导，认真落实立德树人的育人目标，以培养学生的综合实践能力和创新能力为核心，以学生发展为本，全面提升学生综合素质。 二、课程设计原则与课程内容 (一)课程设计原则 1.开放性原则:充分利用校内外资源体现目标的多元性，内容的广泛性，时间空间的广域性，展示的多样性和评价的灵活性。 2.整合性原则:以研学旅行资源及教学内容、方法和师资情况为基础，结合学生认知能力和社会实际整合开发课程，保证课程的时效性，实现课程的生成性。 3.体验性原则:尊重学生主体地位，以人为本，以学生活动为主，突出体验实践，培养学生创新精神和实践能力，变知识性的课堂教学为发展性的体验教学。 4.生活性原则:着眼于生活实际的观察视角，把学生从最简单熟悉的生活层面引领到更加广阔的社会生活舞台，加强教育的生活性，突出生活的教育化程度。 (二)课程内容
1.了解社会状况。通过研学旅行活动，了解当前社会实践活动中迫切需要解决的现实问题，如交通、卫生、网络、饮食、环境、动植物保护以及人口老龄化、就业压力、就医入学等现实状况。 2.探究学科问题。包括物理、化学、生物、地理、数学、语文、英语、政治、历史、通用技术、信息技术、体育、音乐、美术以及学科交叉知识的探究，发现一些值得研究的新问题。 3.前沿科技应用。在研学活动中，学习和研究前沿科学技术在生活、生产实践和科学实践领域的应用。如3D打印、AR/VR、无人机、无人驾驶等。 三、课程实施 （1）课程开发要立足教育性。 要使研学旅行做到立意高远、目标明确、活动生动、学习有效，避免出现“只旅不学”或“只学不旅”的现象，就必须把教育性原则放在首位，寻找适切的研学主题和课程教育目标，深度促进研学旅行活动课程与学校课程的有机融合。作为中小学教育教学实践的重要组成部分，研学旅行的活动课程既要结合学生身心特点、接受能力和实际需要，又要注重知识性、科学性和趣味性。 在课程目标的制订上，要与学校的综合实践活动课程统筹考虑，活动中的知识性目标、能力性目标、情感、态度、价值观领域的目标和核心素养的目标等等，都应该是落实课标的核心要点。 （2）研学旅行课程突出实践性 正是我国推动全面实施素质教育的一种重要创新。研学旅行的课
用深度心理学来认识自己和他人
用深度心理学来认识自己和他人 深度心理学即精神分析理论，是奥地利精神病学家弗洛伊德创立的心理治疗体系。我们可以用深度心理学来认识自己和他人。 ●爱和恨就是硬币的两面，你恨一个人是因为你爱他；你喜欢一个人，是因为他身上有你没有的；你讨厌一个人是因为他身上有你有的东西；你经常在别人面前批评某人，其实潜意识中是想接近他。 ●如果你觉得世界充满爱，生活很美好，那是因为你自己内心充满爱和美好。如果有人对你说周围的人都对他不好，是因为他内心有对别人的敌意。经过心理防御机制的“化妆”，投射成是别人在恨他并且攻击他。这种人内心的“自我评价”较低，因此自我防御机制过强，影响了正常的人际关系。 ●当你想到一个人，只有喜悦的感觉，那并不是爱。因为当你爱上一个人，想念他而他不在身边的时候，会产生抑郁的内心体验。 ●很多时候，我们的当下都被记忆或者幻想污染了。如果一个人习惯于高度控制自己的伴侣以及身边人，这种人往往是从小在父母高度控制的紧张环境中长大的。潜意识中，他要保持对过去的忠诚，不能“背叛”过去。当他将这种状态传递给别人，就会让他和身边人都缺乏幸福感，这就是过去对现在的“污染”。
●有的人在人群中能谈笑风生，用快乐和愉悦感染大家，让人感到很有趣，这表示他的潜意识里没有压抑自己。若他是一个很无趣、拘谨的人，很有可能他从小的生长环境是压抑的。 ●在没有宗教传统的环境中成长的孩子，长大后突然信仰宗教，是早年创伤的延迟性反应。但是相反，如果在有宗教传统的家族中长大的孩子，身心会很健康，而且还比别的孩子更纯净，更舒服。 ●一切记忆都会寻求表达，哪怕是被深埋被压抑的。爱过的会寻求再爱，恨过的会寻求再恨，被虐待过的会寻求再被虐待。如果实在被压抑得太深，人体就会以疾病的方式来表达。心因性疾病，如胃溃疡、神经性皮炎、口腔溃疡，还有一切没有原因的疼痛，都有可能是心理因素导致的。 ●完美主义者是因为无法容忍自己的瑕疵，把坏的部分投射给别人，于是就可以指责别人了。 ●每个人都只对心中有的东西敏感。如对金钱吝啬的人，会对别人“小气”很敏感。 ●我们对一个人的态度、看法、情感和行为，部分地是被这个人“教会”的。如果一个人总认为自己是很倒霉的，表现在行为和态度上，那别人也会认为他是倒霉的。所以一个老师面对一个认为自己很差劲的学生，怎么能被他教会呢？老师要坚定地认为他是好孩子有优秀的一面，那才能帮助他提高。否则老师就变成被“教会”的学生了。
浅析人工智能中的图像识别技术
浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对
图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中
课程与教学的深度整合分析
课程与教学的深度整合分析 概况来讲教学最早是指某一领域经验相对丰富的人将自身经历和心得传授给刚接触这一领域的人员。随着不断发展后成为经验丰富的人将需要传授内容进行分化与设计，最终形成课程。所以，课程与教学无论是在内容种，还是形式上有有着密切的关联性。本文从课程与教学整合过程中存在的问题、整合研究重要意义展开分析，进一步提出课程与教学深度整合后的成果，以供参考。 1、课程与教学整合现存问题 现阶段关于课程和教学的整合分析仅仅是从基础理论和外部实践机制两方面内容进行，更加侧重于管理机制的研究。这一现状也体现了相关研究人员并没有全面认识到课程与教学内在机制对整合实践重要作用，仍然保留着初级教育观念下支配的教育操作理念。课程与教学深度整合难度大也是有对这两者实质认识不全，因此，在进行深度整合分析过程中不能仅仅依靠现有理论成果，更要同特定教育思路优化课程与教学实践教训和经验，重新分析课程与教学原有的理论知识。多数以上学者以实践操作的角度将课程和教学相关理论进行整合与搭建，但是其研究成果却停滞在把现有理论转变成另一种表现方式上。 2、课程与教学深度整合重要作用 课程与教学的深度整合分析需要以具体学科发展建设为基础条件，并且保证此学科建设具有一定组合优化意义。通过最大程度上发挥出课程论和教学论自身价值，进一步拓宽学术视野，深化和推动学术理论的研究。此外，在实际操作环节有助于实现教学研究和课程发展两者一体化，打破教学与课程两者互相影响和分离的限制，赋予教育改革生命力。现阶段，国内教学论和课程论深入整合仍然处于初期发展阶段，有着更多教育学术类难题尚未得到分析和解决。 3、课程和教学深度整合特性和概念 课程和教学整合的特性主要体现在研究对象在学科教育内实现的核心性，按照教育实现的角度进行研究，无论是宏观或微观教育目的、知识技能培养，还是人格健康养成、智慧增长等内容，都需要落实到教学和课程两个层面。教育人员教学技能、智慧以及思想，也需要借助教学过程中师生交流逐渐养成。所以，教育权益相关人员也需要由教学效果进行整体评价。 通过分析学科视角与方式开放性，可以得出课程和教学整合研究具有极强的抽象性和具象性。主要原因是由于在课程和教学整合过程中，往往将人的复杂性融入教学情境中加以考察和研究。概况来讲，就是了解个体特殊性基础上，更要着重分析具体特殊事项。既要对个体进行哲学方面研究，更要掌握个人心理发展情况、文化素养以及社会特征。根据社会发展方向不断强化对课程和教学研究的标准，综合考察教育个体对政治政策、历史发展、生态美学、经济发展水平以及管理科学研究视角和方式。