简介:【内容摘要】 在信息化浪潮的当今社会,培养适应新时代的人才是教育的最终目标。“深度学习”是提升学生综合素质的重要途径。21世纪之后,越来越多的教育学者关注“深度学习”,但是我国对“深度学习”的研究仍处于初步阶段,需要“自上而下”和“自下而上”,理论学者和一线教师的共同助力,才能加深对“深度学习”的认知。
简介:摘要:目标行为特征提取是计算机视觉和行为分析领域的重要任务之一。本研究基于深度学习方法,探索了对目标行为特征进行有效提取的方法。首先,我们回顾了深度学习在计算机视觉任务中的成功案例,并分析了深度学习在目标行为分析和行为识别中的优势。接着,我们概述了基于深度学习的目标行为特征提取方法,并讨论了深度学习模型在这一领域中的应用现状、优势和局限性。我们还比较和评估了不同的深度学习模型,探讨了它们在目标行为特征提取方面的性能差异。在模型设计方面,我们介绍了模型架构和网络结构设计、数据预处理和标注方法、损失函数和训练策略,以及模型参数调优和优化方法。最后,我们进行了实验和评估,通过比较不同模型在目标行为特征提取任务上的表现,验证了深度学习在该领域的有效性和潜力。本研究的结果对于改进目标行为特征提取方法、推动计算机视觉和行为分析的发展具有重要意义。
简介:地下断层深度的估算是重力解释难题之一,我们试利用支持向量分类(SvC)法进行计算。使用正演和非线性反演技术,通过相关误错使检测地下断层深度成为可能。但必要有一个深度初始猜测值,而且这猜测值通常不是由重力资料得。本文我们介绍以SVC作为利用重力数据估算断层深度的一种手段。在这项研究中,我们假设一种地下断层深度可归为一种类型,SVC作为一个分类算法。为了有效地利用此SVC算法,我们基于一个正确的特征选择算法去选择正确的深度特征。本次研究中我们建立了一套基于不同深度地下断层的合成重力剖面训练集,用以训练用于计算实际的地下断层深度的SVC代码。然后用其它合成重力剖面训练集测试我们训练的SVC代码,同时也用实际资料验证了我们的训练SVC代码。
简介:震源深度的研究对于探索地震孕育和发生的深部环境,地震能量集结、释放的活动构造背景,以及地壳内部构造变形及其力学属性等都有非常重要的意义。本文选择渤海海域内观测精度相对较高的地震资料作为样本,统计分析了不同震级档、不同空间范围的震源深度分布特征,并初步探讨了震源深度与地震构造、地壳结构的关系。结果表明,渤海海域内中小震的震源深度在空间上的分布是不均匀的,发生在渤中断陷内的地震,其震源深度一般较深;而发生在山东半岛北部沿海与辽东半岛沿海的地震,其震级较低且震源一般较浅。但总体上,渤海海域内的地震多发生在10-20km的地壳中、上部,属浅源地震。