简介:摘要随着素质教育的推行,我国教育事业兴起了许许多多新的教学模式,小组合作学习作为一种新型的教学模式同样受到了老师和学生的好评。小组合作学习模式有效地提升了学生对英语学习的热情和积极性,但我们也不可避免地发现了一些小组合作学习模式在实际教学应用中出现的问题,而这些问题也制约了小组合作学习在英语教学中的发展,所以我们必须针对出现的问题提出相应的解决策略,保证小组合作学习模式在初中英语教学中的课堂效率。
简介:多目标跟踪问题是计算机视觉领域的关键研究问题之一。现有的目标跟踪算法严重依赖于目标检测器的性能,如果目标检测器的虚警率或漏警率较高,数据关联将会失败,导致目标跟踪精度不足。为此,本文提出一种基于结构化学习策略的目标身份感知网络流量技术,可在目标检测和数据关联并行化框架下有效地实现多目标跟踪。文中首先通过结构化学习为每个对象训练一个模型,并将目标跟踪问题建模为拉格朗日松驰优化问题,然后提出一种目标身份感知网络流量(TINF)技术进行结构化学习的推理。在学习期间,通过搜索使目标身份感知网络流量代价函数最小化的一组轨迹,确定最被违反约束和序列在下个时间段的最优轨迹,推断出视频片断中所有目标的最佳位置。最后,利用多种高难度数据集进行仿真实验,结果表明本文方法的性能优于其他最新算法。