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简介：从系统论的角度，把德育目标看作一个系统，其要素为道德目标、法纪目标、心理目标、思想目标、政治目标五大要素目标，各要素目标组成有机统一整体。德育目标系统具有的整体性、层次性、动态性与开放性特征是我们科学把握德育目标系统并有效发挥其功能的关键。

简介：本文以时代发展为背景,以“环境中的人”为核心思想,以人生全程发展为主线,用生物学、教育学和系统科学的三维视角,全面探讨了人与人、人与环境,以及外因内化三个方面在人生成长中的作用,认为正能量的人可以引导人,良好的环境可以塑造人,外因可以转化为内因而起关键作用。

简介：本文主要阐述了职业生涯设计的重要性和怎样正确的去设计自己的职业生涯，这将对自己的一生起到非常重大的作用。

简介：内容摘要数学从最广泛的意义上说是一种文化，数学是一种文化的提法由来已久.当今“数学是人类文化的一个有机组成部分”几乎成了数学教育的一句流行语。数学语言是民族语言、图表语言、符号语言的有机组合体。高考数学文化分为数学语言文化、数学美学文化、数学历史文化、生活娱乐文化、政治文化、军事文化……。对高考数学的文化解读，对高考数学的选才功能的发挥具有重要意义。

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简介：本文就体育教育中美育教育的意义、功能与依据、框架与运用进行了阐述。提出了有关体育教育中美育目标的构建的具体设想，强调了美育的体育教育中的重要性及其应用价值。

简介：师范院校教育实习要实践检验、学习培养学生的的职业素质、团队协作精神、教育理念、教育教学技能、教育教学艺术等。

简介：师范院校教育实习要实践检验、学习培养学生的的职业素质、团队协作精神、教育理念、教育教学技能、教育教学艺术等。

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简介：有效教学既是一种教学理念，也是一种教学策略和评价标准。目标教学作为一种目标导向、反馈矫正为基本特征的教学模式和教学方法,体现了有效教学的基本理念，是一种有效的教学策略和教学方法。作者从有效教学的理念出发，探讨了目标教学的有效性及其在历史课堂教学中的应用，提出了历史课堂教学交流互动四步教学模式和教学方法,对于新课程背景下教师如何改进课堂教学，提高教学效益具有一定的现实意义。

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简介：摘 要 : 针对于当今监控系统大多只起拍摄作用而无智能监控手段的问题，提出了基于目标检测算法的智能监控系统。在运用目标检测算法与人脸检测算法的基础之上，利用这些算法实现了能够检测移动目标并进行图像之中人脸的检测与提取，从而当陌生人进入时系统能够精确识别。实现了智能化监控，极大提升了监控的准确性与安全性。 关键词：目标检测、人脸检测、 智能监控 引言 智能视频监控系统无需监控人员持续地盯着屏幕，减轻了工作人员的负担，并具有主动性和实时性的优势。智能视频监控系统的主要职责是利用计算机视觉技术从视频图像中检测、跟踪、识别人脸，并对该主体的行为进行理解。 一、系统设计原理 该系统在原视频系统的监控功能基础上，还增加了以下功能： 包括固定传感器布控预警、华为云平台 Atlas200DK智能摄像头、数据处理系统、可视化一体平台。其中可视化一体平台包括人员属性检测采集系统和视频结构化回溯系统实现人脸信息采集的智能化分析及预警。 （ 1）视频监控系统具有人脸识别能力。要求系统能够自动捕捉出入监控范围的人员脸部图像与数据库信息进行比对 , 并自动识别判断是否为可疑人员上传至数据库处理系统。数据处理系统通过算法模型进行人脸识别并与云数据库中的信息比对，若信息不匹配，则智能启动无人机，无人机将进行目标追踪。 （ 2）系统会将收集到的信息上传至可视化一体平台。固定摄像头拍摄图像信息上传到数据处理系统，数据处理系统通过数据处理算法和可视化数据分析上传至可视化一体平台。无人机拍摄可疑人员后自行处理并上传至可视化一体平台呈现给用户。 二、算法分析 2.1目标检测算法（ YOLO v3） YOLO v3采用帧间差分法进行图像提取，且采用多个 scale融合的方式做预测。原来的 YOLO v2有一个层叫： passthrough layer，假设最后提取的 feature map的 size是 13*13，那么这个层的作用就是将前面一层的 26*26的 feature map和本层的 13*13的 feature map进行连接，有点像 ResNet。当时这么操作也是为了加强 YOLO算法对小目标检测的精确度。这个思想在 YOLO v3中得到了进一步加强，在 YOLO v3中采用类似 FPN的 upsample和融合做法（最后融合了 3个 scale，其他两个 scale的大小分别是 26*26和 52*52），在多个 scale的 feature map上做检测，对于小目标的检测效果提升还是比较明显的。 YOLO v3中对前面两层得到的 feature map进行上采样 2倍，将更之前得到的 feature map与经过上采样得到的 feature map进行连接，这种方法可以让我们获得上采样层的语义信息以及更之前层的细粒度信息，将合并得到的 feature map经过几个卷积层处理最终得到一个之前层两倍大小的张量。 图 1 帧间差分法算法流程图