DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘要 针对传统基于图像特征提取的瑕疵检测方法过于依赖特征提取效果，且泛化能力较差以及人工质检存在的效率低、易受主观因素影响等问题，本文提出了一种基于深度卷积神经网络的图像瑕疵识别方法，基于ResNet50卷积神经网络，构建了分类模型。并增大了输入网络的图像尺寸；采用多种图像变换增强数据；修改损失函数让模型更加关注困难样本。该模型在测试集上的AUC (Area Under Curve)值可以达到0.905，同时F1分数达到了0.81。此外本文提出了一种基于滑动窗口检测的瑕疵识别方法，提高对图像中细节的关注，大幅提升了原模型的分类性能。
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user: 1. 引言 瑕疵识别一直都是图像领域一个重要的分支，而布匹良品检验是纺织行业生产和质量管理的重要环节，但一直以来布匹良品和瑕疵品都是依靠人眼检验区分的。人工检验存在速度慢、劳动强度大，易受主观因素影响，缺乏一致性等问题，严重降低了纺织生产流程的自动化程度。因此，研究布匹良品自动检验方法对于实际生产有着重要意义。 目前对于布匹良品检验的方法，主要是针对布匹瑕疵检测。而布匹瑕疵图案的检测方法主要为：基于频域特征提取的方法 [ 1 ] [ 2 ]；基于空间域的灰度共生矩阵法 [ 3 ]；基于模型算法的自回归模型 [ 4 ]；基于布匹瑕疵纹理结构的算法 [ 5 ]，混合算法 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 等。上述算法仅适用于背景纹理较为简单的布匹图像瑕疵检测，对于复杂背景的图像，特征提取效果较差，且泛化性能较差。 随着深度学习的兴起，深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network)因不需要人工设计特征提取算法、模型泛化能力强等优点在计算机视觉中的应用越来越广泛。文献 [ 10 ] 构建了一个具有多层结构的CNN网络并结合softmax来解决色织物缺陷分类的问题；文献 [ 11 ] 分别采用了AlexNet [ 12 ] 和GoogleNet [ 13 ] 对织物的花型进行分类；文献 [ 14 ] 验证了CNN网络能够有效的区分钢材表面的缺陷。这些研究表明深度卷积神经网络在图像分类中具有很好的适用性，克服了传统方法的不足，但上述方法的分类准确率仍有较大的提升空间。 本文基于ResNet50 [ 15 ] 深度卷积网络，分别在数据处理、网络结构和损失函数上进行改进，并构建了基于滑动窗口的分类模型，应用于布匹瑕疵检测，大幅提升了模型对正常布匹和瑕疵布匹的区分能力。
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user: 4. 结论 本文提出一种基于深度卷积神经网络的图像瑕疵识别方法，并应用于布匹良品检验环境中。本文基于ResNet网络，在网络输入、数据增强以及损失函数上进行了优化和改进。此外，提出的基于滑窗的瑕疵检测方法，更加关注图像中的细节，训练所得模型在测试集上的AUC达到了0.935的同时F1分数可以达到0.841，相较于原ResNet训练所得模型有较大提升。尽管增加滑窗的操作降低了模型的分类速率，但在分类准确率上有较大幅度的提升，布匹质检的环境对模型的实时性要求并不高，相较于速度而言，模型对缺陷的识别能力更为重要。基于滑窗检测的模型是本文提出的性能最好的模型。 布匹的瑕疵类别多种多样，后期的工作将在利用更细致的样本库，针对不同的瑕疵进行精准检测和识别。
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user: 摘要 乡村振兴最终要靠人才，而人才的培养要靠教育。推动义务教育的高质量发展是新时代的新目标，义务教育作为人才培养的基础性阶段，农村义务教育作为我国义务教育的主体部分，其育人质量的提升对实现乡村振兴、促进教育公平、实现教育扶贫都具有重要意义。新时代的农村义务教育的高质量发展要与新时代的发展理念相融合，本文以“五大发展理念”为指导，从创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展、共享发展的角度分别阐释我国农村义务教育高质量发展的内涵及表现出的结构性问题，并提出相应的举措建议。
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user: 1. 引言 站在新的历史起点，党的十九大从新时代出发，立足基本国情，提出了优先发展教育事业，加快教育现代化，建设教育强国，办好人民满意的教育。2019年7月召开了第二次全国基础教育工作会议，中共中央、国务院《关于深化教育教学改革全面提高义务教育质量的意见》进一步明确了我国基础教育改革发展进入到全面提高育人质量阶段，义务教育的高质量发展成为教育发展在新时代的新要求。提升农村义务教育的发展质量，让贫困地区学生接受有质量的教育，是促进教育公平，实现教育扶贫的有效途径，是推进城乡一体化，推动实施乡村振兴战略的重要基石。 关于促进农村义务教育的质量提升，国内学者早已有广泛的关注。从研究内容上看，多是集中于师资建设、财政经费、办学形式、信息化建设等方面的研究。如：葛文双 [ 1 ]、蹇世琼 [ 2 ]、邬跃 [ 3 ] 等人从政策层面对我国的地方公费师范生、银龄讲学计划、特岗计划等政策进行了分析并提出了相关对策。应当如何建设稳定高效的师资队伍，赵明仁认为首要任务是提高农村教师的留存率 [ 4 ]，秦玉友提出应从供给侧进行改革，提高优质师资供给的可达性 [ 5 ]，姜涛从需要层次理论出发，提出我国农村师资建设应走从上至下的需要满足路径，在培养、招募、就职的全环节做相应制度的设计，最大程度实现农村教师发展需要，并反哺农村教师 [ 6 ]。在办学形式上，众多学者聚焦于农村小规模学校的发展，它具有保障偏远地区儿童接受优质教育的独特优势，首先要树立正确的农村小规模学校发展观，一是要变被动依靠外部环境为主动向内寻求内生性发展 [ 7 ]，二是要对其办学质量进行发展性的增量评价 [ 8 ]。此外，还有安晓敏、赵丹等诸多学者提出应提倡建立区域农村小规模学校联盟 [ 9 ]，构建起经费、设施、师资、管理、课程教学、文化等资源共享的集群发展模式 [ 10 ]。在财政经费上，陈坤基于相关政策文本提出我国农村义务教育投入体制的顶层设计要因地制宜、加大中央和省级转移支付力度、进一步推进城乡教育投入一体化并激发地方政府教育投入积极性 [ 11 ]，谷宝柱提出我国农村义务教育财政体制改革应增加国家对教育经费的投入总量并提高义务教育投入比例，同时应建立专业的第三方监督机构 [ 12 ]，朱文辉 [ 13 ]、林涛 [ 14 ] 对我国农村义务教育经费保障机制进行了研究，除了完善相关的制度设计和落实监督保障责任外，还应化解并防范新增义务教育债务，落实“以省为主”的新机制。在信息化建设方面，雷励华提出信息技术是变革农村教育系统的内生变量，关键在于一要构建适应教育信息化2.0时代人才培养要求的农村教育新生态，二要在教育信息化2.0技术的支持下实现发展重心下移 [ 15 ]。赵磊磊认为校长的信息化教学领导力是影响学校教学信息化成效的关键因素，应在动态的教育变革之中使其不断提升 [ 16 ]。李华等人通过调研指出贫困地区教育信息化存在硬件建设不足和应用能力欠缺两大问题，提出了打造县域信息化综合服务平台、建设符合本地学情的校本资源库、培训与教研携手以促进教师专业发展、发挥好乡村学校校长信息化领导力的建议 [ 17 ]。张伟平等人针对教育信息化建设中重建轻用、重硬轻软、重物轻人、重教轻学的问题，提出了共同体模式、“双师”模式和数字资源模式三种教育信息化实践模式 [ 18 ]。 总之，已有文献从多个视角探讨了农村义务教育高质量发展，但是鲜有文献从新发展理念的角度进行探讨。本文将从“五大发展理念”的角度出发，从创新、协调、绿色、开放、共享五个方面分别阐述我国农村义务教育高质量发展的内涵，分析其中存在的问题并提出相应的解决途径。
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user: 2. 农村义务教育高质量发展的内涵 2.1. 创新是农村义务教育高质量发展的内在动力 一是要注重激发学校内部主体的创新潜力。一方面要激励农村教师发挥在教学过程中的主导作用，通过精准分析本校学情，创新教学方法，大胆探索优秀教学模式，融合传统与现代化的教学手段，提高教学质量。另一方面要尊重学生在学习中的主体地位，培养和激发学生自身的积极性和创新意识，注重全面发展。 二是促进农村学校自身的变革与转型。找准自身定位，合理规划学校发展目标与实施路径；发掘具有地域特色、本民族特色、本校特色的学校形态和教学管理模式；重视学校教育与家庭教育相结合。 三是加强政府、社会、学校多环节、多方面的协同合作与改革创新。构建政府、学校、社会三方联动机制，一方面要注重农村义务教育阶段相关的体制机制创新，建立健全农村义务教育质量评价指标体系，拓宽农村薄弱学校经费来源渠道，改革完善经费管理制度、义务教育资源倾斜制度，促进农村地区教育资源及配套设施的合理配置，改革完善农村教师选拔聘用及职称评审制度，依法保障农村教师的权益与待遇。另一方面要创新农村义务教育公共服务提供方式，鼓励多元化的教育公共服务供给及管理模式，进一步支持和规范民办教育发展，拓宽优质教育资源的征集和传播渠道，创新优质教育资源共享模式。 2.2. 协调是农村义务教育高质量发展的必然要求 将协调发展理念寓于农村义务教育高质量发展之中，是解决其中不均衡、不协调问题，弥补短板和薄弱环节，推动农村教育从基本均衡向优质均衡发展的必然要求。 农村义务教育的高质量发展首先应与各项宏观政策制度相协调。义务教育发展中的各项制度并不是独立作用的，新时代的义务教育应与区域协调、精准扶贫、供给侧改革相结合，促进教育事业与经济发展相协调，推动经济与教育共同发展、相互促进 [ 19 ]。根据区域发展状况，合理规划农村学校的空间布局，因地制宜抓好薄弱学校建设，提升财政投入的使用效率，加强农村教育层面对地方发展的帮扶作用，深化农村教育的“供给侧结构性改革”，从供给层面完善义务教育资源供给机制，提升办学质量，满足不同层次的教育需求。 农村义务教育的高质量发展也要求系统内部各要素之间相互协调。在教学育人方面，避免“唯分数论”等“重智轻德”的不协调现象，开展素质教育，树立科学的教育质量观，构建德智体美劳全面培养的教育体系，健全“立德树人”落实机制 [ 20 ]。在教育资源方面，将国家规定课程与农村家庭的教育需求相协调，与当地特色相协调；完善校园基础设施建设，融合传统教学方式和现代化教学设备；改善偏远地区中小学住宿环境，加强农村小规模学校和寄宿制学校建设；优化农村教师资源配置，加强教师队伍建设；完善农村教育信息化建设，引入优质教育资源，弥补农村学校教师资源不足。 2.3. 绿色是农村义务教育高质量发展的使命延展 绿色发展理念强调了义务教育高质量发展中的生态文明建设，引领教育的高质量发展回归到人与自然的本原。一是在校园创建人与自然和谐共生的绿色文化环境，营造健康、自然的学习氛围，其中既包括校园环境的绿化、硬件设施的环保达标和食品卫生的安全健康，也包括积极乐观、奋发向上的校风、学风建设。二是注重在教学中加强生态文明教育，架构绿色教育课程，开展绿色教育活动，培养学生在生活方式和行为习惯方面的绿色理念，践行可持续发展教育。三是着力营造风清气正的教育治理体系，整治教育管理系统中贪污腐败、弄虚作假的不正之风，守护教育领域的“绿水青山”。 2.4. 开放为农村义务教育高质量发展拓宽路径 开放发展注重的是解决发展内外联动问题 [ 21 ]。农村义务教育和城市相比，本就存在教师资源匮乏、硬件设施短缺等先天不足，开放发展理念要求农村薄弱学校与优势学校建立联系，加强义务教育跨校、跨区域的帮扶和合作，发挥优势学校的辐射作用，缩小地区差距；加强农村中小学教育信息化建设，提供开放的优质教育资源共享平台；突破地域局限，建立农村教师和校长在校际间交流学习的桥梁，完善农村教师培训进修制度；扩大师范生志愿者队伍建设，带动和提升受援学校教育教学质量和及管理水平。用开放的格局带动农村义务教育更高质量的发展，以更高质量的发展拓宽农村义务教育的开放路径。 2.5. 共享是农村义务教育高质量发展的理念先导 共享是促进农村义务教育高质量发展的公平性的体现，将共享作为农村义务教育高质量发展的理念先导和践行标准，对促进义务教育优质均衡发展，提升农村义务教育质量有重要意义。教育资源共享包含了财力、人力、物力等多方面资源的共享，教育主管部门应在政府引导下充分调动各种社会力量，构建教育资源共建共享机制，因地制宜构建教学共同体，提高薄弱学校教育水平。一方面，共建是共享的前提，要实现共享，先要完善农村地区教育必需的信息技术和基础设施，以信息技术为支撑，发展“互联网+教育”，借助互联网开放共享的优势使落后地区也享有优质教育资源，为农村，尤其是偏远地区义务教育的高质量发展服务。另一方面要求线下教师具备一定的信息技术能力，尤其是农村和落后地区的教师，需要积极主动的转变教学方式，结合实际情况开展“双师”教学模式，合理运用信息化教育资源，充分发挥优质教育资源的作用，实现高质量的“共享”。
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user: 3. 我国农村义务教育高质量发展的结构性问题 3.1. 农村义务教育创新发展的结构性问题 一是制度创新有待深化，推进农村义务教育向高质量发展的政策支持不足，保障机制不健全。优秀的人力资源保障是提升教育质量的基础，农村地区，尤其是贫困偏远等薄弱地区的教师在工作环境、薪资待遇、生活补助、职称评定等方面与城市差距较大，使得很多农村学校依然存在优秀教师和管理人员流失量大、老龄化的窘境。充足的财政经费投入是教师生活和硬件设施配置的根本保障和支撑，义务教育在整个教育投资中所占的比例偏低 [ 22 ]，在生均公用经费、基建经费、教师薪资等方面依然存在着较大的城乡和县域差距 [ 23 ]，相关的监管机制不健全，严重影响了农村中小学生的在校生活和教育质量。 二是技术创新有待加强，为农村地区学校，尤其是贫困边远等薄弱学校共享优质学习资源突破技术障碍。2020年初疫情期间，在“停课不停学”的号召下，线上教学成为了唯一的上课方式，各地区逐渐启动名师录课、直播上课、电视授课等方案，这也暴露出了很多农村学校设备短缺、网络信号差、没有在线教学经验等问题，线上教学难以保障，共享优质的教育资源更无从谈起，“双师型”教学模式也无法顺利展开。 三是教育观念有待革新，重视学校教育与家庭教育脱节。义务教育阶段的学生正处于心理敏感、性格养成的关键时期，家庭教育职责的缺失不利于孩子心理健康发展和正确人生观、价值观的形成。 3.2. 农村义务教育协调发展的结构性问题 一是重智轻德的不协调现象依然存在。传统的教育观念里，“学而优则仕”，学生接受学习教育主要不是为了使内心充实且品性完善，而是为了赢得更高的社会地位，其中所渗透着的教育的功利主义价值取向潜移默化地影响着一代又一代人的教育理念。在农村地区仍旧大量采取老师全程讲解为主的传统灌输式教学方式，教师照本宣科，片面强调考试重点，将成绩视为学习效果及教学水平的评判标准，以成绩为依据划分重点班与非重点班的学校不在少数，德育课程依旧流于形式；学生死记硬背，课业负担重，身体素质下降，心理承受能力差；家长将升学率、教师资质作为择校标准，争相把孩子送入重点学校、重点班级，这些都违背了育人的本质。 二是农村学生对高质量义务教育的需求与教育资源供给之间仍有不协调问题存在。尽管政府一直在不断加大对农村教育的扶持力度，但依然无法尽数满足农村义务教育高质量发展的实际需求。首先表现在部分地方政府对农村义务教育均衡发展落实不到位，义务教育经费投入不充分不均衡，城乡办学标准不尽统一，边远及薄弱学校的办学条件得不到保障，办学设备设施陈旧不足，缺乏必要的辅助性教学场所，地方教育部门监督问责机制不健全，督导能力弱，问责困难。更为直接的是表现在农村教师资源的不协调，尽管国家相继出台一系列政策支持更多特岗教师、免费师范生、支教教师等投入农村义务教育的发展中，但相对于城镇现代化的教学条件、便捷的交通及较好的生活环境，农村地区新进教师因不适应农村环境、薪资待遇无法满足等离职的现象仍长期存在。也有很多年轻教师将考取农村教师编制作为避开城市学校教师招聘激烈竞争的途径，一些在职教师到农村地区支教也只是为了满足到期后可以评职称或评优评先的要求，这些教师都并不能为农村义务教育的高质量发展提供长久支持。 3.3. 农村义务教育绿色发展的结构性问题 绿色发展首先是安全健康的发展，是农村义务教育高质量发展的基础。近年来，校园食品安全备受关注，自2011年起国务院便启动了“农村义务教育学生营养改善计划”，但在实施过程中，多次出现了营养餐变问题餐、套取营养餐资金事件。教育部与多个部门联合出台了一系列规定以保障学生在校的用餐安全，但也并没能够遏制此类事件的发生，辽宁某小学被指用洗衣粉清洗学生餐具，江苏省某县中心小学多名学生食物中毒，江西省某县多所中小学被曝提供霉变过期食物……学生用餐屡次出现问题，可见校园食品安全依然存在监督管理上的漏洞。此外，还有教室甲醛超标、工业废品制成校园“毒跑道”等校园硬件设施不合格的事件时有发生，种种问题依然有待追根寻源，整改完善。 绿色发展是农村义务教育发展生态化的表现，农村比城市拥有更丰富的自然生态环境资源优势，更具有可持续发展的绿色背景，但在我国长期以来的课堂教学中却缺乏绿色发展与教育理念的深度融合。教育中缺乏环境育人的自然本色，课堂教学中学生主人翁地位被淡化，资源环境国情教育及生态价值观教育流于表面。在农村义务教育学生营养改善计划实施过程中，由于学校食堂监管不严或部分学生没有养成良好的饮食习惯，造成食物浪费等现象，都违背了绿色发展理念。 3.4. 农村义务教育开放发展的结构性问题 为弥补农村优质教育资源的不足，我国不断拓展农村义务教育的开放路径，基于各种网络平台的线上教育资源成为弥补农村学校校际差距、区域差距的主要方式之一。尽管在线教育已经发展多年，但是由于农村教育条件本就存在一些先天不足，部分薄弱学校依然存在位置偏远、网络信号薄弱等问题，无法正常获取到网络在线课程，疫情期间“停课不停学”，许多省市的农村地区由通信设备短缺、网络信号差等问题带来的学习困境便更加突出，被网课“漏掉”的学生不在少数。另一方面，尽管城市相对拥有更加充足的优质网络教育资源可供农村地区中小学生共享，但是具体到农村地区的内容并不多，很多教育资源使用的教材版本与农村地区不同，课程内容无法同步，学生无法长期跟随学习，并且网络课程讲解普遍较为浅显，更新周期较长，使得部分农村地区学生的课程学习进度较慢，区域差距更大。 3.5. 农村义务教育共享发展的结构性问题 在共享原则下实现教育公平。一是地方义务教育管理部门缺乏对优质教育资源的整合，共享观念不足，缺少适合当地学生学的配套网络学习资源，一方面部分农村教师教学思想较为保守，习惯了传统的教学方式，缺乏使用网络平台学习和分享更优质的教学资源的意识，另一方面，很多优秀的教育工作者仅仅专注于当下的教学工作，很少将自身教学经验转化为可供他人在网络教育平台进行学习的课程资源。地方教育管理部门缺乏对优秀教师资源和优质教学资源进行开发整合和对接协调，使优质教育资源缺少有效流通，同时也缺少对教育资源系统科学的分类和管理，缺少适合地方学生共享的配套的教育资源。二是优质教育资源共享平台缺乏培训及维护人员，在网络化教育公共服务资源共享体系的构建上，也有一部分主管部门出于节约成本投入的考量，并不愿意对此进行持续性的投入与保障 [ 24 ]。使得学校信息化的技术设备得不到充分的利用，优质的网络教育资源发挥不了应有的作用。
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user: 4. 我国农村义务教育高质量发展的提升策略 4.1. 激发农村学校内部主体创新发展潜力，加强制度保障 一是要激发农村义务教育阶段学校内部的自主创新，促学校自身的变革和发展。农村教育部门应因地制宜，探索有利于区域内中小学高质量发展的模式，提高学校自主发展的积极性，将学校自身作为发展的着力点，校长及管理人员应敢于因地制宜创新管理方法，寻求适合本校的、更高效、更有特色的发展路径，加强教师队伍建设，激发教师的教学热情，改进教学方法，使用现代化的教学技术和手段，充分利用网络教育资源，提高教师水平，提升教学质量。 二是要加快制度创新，为农村义务教育的高质量发展提供坚实的制度保障。在义务教育的改革发展中，政策的制定要坚持向农村地区，尤其是贫困、偏远、薄弱地区的学校倾斜，尤其是在农村义务教育经费保障机制以及教师与人才的聘用、职称评定、薪资待遇、生活补助等方面，增强对高质量人才的吸引力，同时，构建公平科学的监督问责机制，将当地义务教育的实际发展情况作为评判政府责任落实的内容。 4.2. 转变传统育人观念，多方面统筹协调发展 着眼于学校教学，要转变育人观念，改变“重智轻德”的不协调教育方式。提高农村义务教育质量事关农村发展和国家未来，提高农村义务教育质量不可片面地追求考试成绩，把分数作为评判学生能力和教师教学水平的唯一标准，一味地加重学生课业负担，要优化教学方式，提升课堂教学和作业设计质量，强化教师队伍“立德树人”的本质，“五育”并举，发展素质教育，坚持德育为先，培养理想信念坚定、品德修养高尚、心理身体健康的新时代接班人。 着眼于外部整体性，要全方位统筹协调。增强农村义务教育经费保障，关键在于完善农村义务教育转移支付制度，确保公平合理的转移支付分担比例 [ 25 ]，并鼓励社会力量和民间资本投入农村义务教育的高质量发展。尽快统一并完善城乡中小学办学标准、校园及校舍建设标准、信息资源建设标准等，强化经费保障，改善落后办学条件。合理配置优质教育资源，开展社会及农村校际间的结对帮扶活动，共享网络课程资源，完善薄弱学校课程体系建设。健全农村义务教育高质量发展的督导监督机制，调动多部门、多层次的力量共同监督，保障教师队伍及管理人才的合理配置并定期进行培训、评估，保障经费落到实处，各项建设达到标准，育人质量不断提高。 4.3. 倡导农村义务教育健康绿色发展，保障校园安全 农村义务教育的绿色发展首先是保障学生安全健康的发展。在校园食品卫生上，落实我国农村义务教育学生营养改善计划，保证营养餐的健康卫生，避免粮食浪费；在校园设施上，校舍建设和硬件设施配备要符合国家标准，杜绝安全隐患；在校园环境上，创建绿色校园，为学生营造优美自然的校园生活环境；在身心成长上，强调人与自然和谐共生的绿色生态价值观教育，倡导绿色文明的生活方式。其次应是教育系统的绿色清廉，把立德树人当做首要任务，清除教育体系中留存的不正之风，建立风清气正的教育治理体系，为农村的教育生态守护一方净土，让农村义务教育的高质量发展展现出勃勃的绿色生机。 4.4. 完善农村中小学网络通信建设，营造开放式发展环境 首先，应为农村义务教育高质量发展的提供更加可靠的开放条件。改善农村地区尤其是偏远地区的网络通信技术，完善通信设施建设，为农村义务教育共享优质网络课程资源提供更好的技术保障，为学生享受更多样更丰富的教育内容提供更充分的设备支撑。其次，应为提升农村义务教育办学质量提供交流合作的环境。搭建多种开放式的帮扶平台，方便城镇优秀学校、企业及社会力量等与农村中小学之间建立帮扶关系。鼓励校长轮岗制度和跨校、跨区域的教师交流学习活动，不断提高学校管理水平和教师专业技能。 4.5. 增强共享意识，建立教育资源共享体系 优质教育资源共享是实现农村义务教育高质量发展、推进教育公平的重要举措。以网络信息技术为基础的线上教育资源在疫情期间发挥了重要作用，在未来依然会是众多农村中小学生和家长的选择，其关键在于加强政府对优质教育资源的政策支持，增强教育部门的共享意识，完善网络信息技术和通信设施建设，尽可能地寻求和整合配套的优秀教育资源，使优质资源系统化，建立教育资源共享体系，为农村中小学生提供丰富多样的学习资源与平台，也为农村教师提供了改良教学方式、提升教学质量的新途径，更有利于努力实现高质量的农村义务教育。
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user: 5. 结论 农村义务教育作为我国义务教育的主题部分，其高质量发展对实现我国义务教育整体优质均衡发展有着重要的促进作用。本文基于“五大发展理念”的新视角对当前我国农村义务教育在创新、协调、绿色、开放、共享方面存在的各种结构性问题进行了研究，并提出了推动农村义务教育的高质量发展的举措建议，一是要激发农村学校内部主体创新发展潜力，加强制度保障，二是转变传统育人观念，多方面统筹协调发展，三是倡导农村义务教育健康绿色发展，保障校园安全，四是完善农村中小学网络通信建设，营造开放式发展环境，五是增强共享意识，建立教育资源共享体系。
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user: 摘要 在幼儿园的教育活动中，幼儿人际交往能力的发展是重要内容之一。因此，本文结合《3~6岁儿童学习与发展指南》的相关精神，发现当下幼儿人际交往存在的问题并分析出相对应的对策，旨在促进幼儿人际交往能力的提升。
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user: 1. 问题的提出 《3~6岁幼儿学习与发展指南》中指出：“幼儿阶段是社会性发展的关键时期，良好的人际关系和人际交往能力对幼儿身心发展以及知识、能力和智慧作用的发挥具有重要影响。” [ 1 ] 《3~6岁儿童学习与发展指南》明确提出，要重视游戏和生活的独特价值，创造丰富的教育环境，合理安排一日生活，最大限度地支持和满足幼儿通过直接感知、实际操作和亲身体验获取经验的需要，严禁“拔苗助长”式的超前教育和强化训练 [ 2 ]。其中在幼儿“人际交往”能力的培养方面，明确提出四个目标：愿意与人交往；能与同伴友好相处；具有自尊、自信、自主的表现；关心尊重他人。这就要求重视幼儿人际交往能力的发展。目前，家长教养方式普遍存在的迁就和溺爱，从而导致幼儿不能良好与人交往的现象普遍存在；幼儿园教师教学观念的思维定式，造成了只片面的强调幼儿的智力发展，忽视对幼儿人际交往能力的培养；智能产品的频繁使用，幼儿过度沉迷于虚拟空间，从而隔绝了幼儿人际交往的发展。因此，作为一名幼儿教师，必须对幼儿人际交往能力的培养给予高度重视，并以幼儿身心发展规律为依据，采取合理、科学的培养策略，不断发展幼儿与人交往的能力。为此，笔者在此谈谈该如何培养幼儿的人际交往能力，为他们以后的人际交往打下基础。
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user: 2. 原因分析：幼儿交往的影响因素 2.1. 儿童身心发展特点 幼儿自身的身心特征一方面制约着同伴对他们的态度和接纳程度，另一方面也决定着他们自身在交往中的行为方式。行为特征是幼儿社会能力的重要体现。幼儿之所以在同伴交往中地位各异，主要是因为这些儿童具有明显不同的行为特征。受欢迎儿童是因为他们对同伴友好，没有明显的攻击行为。被拒绝儿童不会使用恰当的方式加入群体活动中，经常表现出许多攻击性行为。被忽视的儿童因为害羞与行为笨拙，他们则很少表现自己也不攻击他人。研究发现，幼儿在合作方面存在着相当稳定的个体差异，而且这种差异预示了儿童以后不同的社交地位。例如，早期的争吵就预示了以后的社会接纳性。最初被看作合作的儿童往往受人喜欢，而被当作好争吵的儿童，即使他们以后改变了这种行为也往往被拒斥 [ 3 ]。 2.2. 家庭因素对儿童的影响 1) 家庭的教养态度 父母错误的教养态度与方法(过分保护、溺爱、粗暴、冷漠等)会对幼儿的人际交往产生不良影响，甚至引发心理问题。父母过分保护和溺爱已成普遍问题。有些家长对幼儿粗暴和过于严厉，对幼儿来说是一种不愉快的经历，容易形成自卑、胆怯、孤僻和畏缩等不良心理品质，甚至通过模仿与学习，表现出攻击性行为，使同伴不愿与其交往。 2) 家庭关系 良好的家庭人际环境有利于幼儿与同伴交往，而缺乏交往的家庭环境则会影响幼儿的同伴交往。父母离异或不和对幼儿的影响极大。在没有双亲或虽有双亲却没有爱的家庭中，幼儿常因缺乏爱而不能有正常的安定情绪。由丧失感、挫折感、不安全感等引发的欲求不满，使他们形成了攻击、破坏的行为习惯，这对幼儿与他人交往的消极影响是显而易见的。 2.3. 学校对儿童的影响 幼儿主要的同伴交往活动都是在幼儿园进行的，所以教师的道德素质、职业意识和教学水平都与幼儿同伴交往能力的发展息息相关。首先，良好同伴交往氛围的建立需要教师的努力。只有教师关爱每一个幼儿，关注每个幼儿的发展，才能建立民主、宽松的交往环境，才能为幼儿的同伴交往提供前提条件。其次，教师的交往态度和行为会影响幼儿同伴交往能力的形成和提高。多数教师都喜欢那些能够积极回答问题，能够遵守课堂纪律的幼儿。甚至教师总是把那些不说话的孩子定位好孩子，作为其他孩子学习的榜样。这种不正确的教育观导致幼儿同伴交往气氛不活跃，有碍交往能力的发展；另外，许多教师对于幼儿同伴交往中出现的攻击行为只是简单甚至粗暴的批评，不能抓住教育契机，这使得一些幼儿害怕交往，不知道怎么解决交往中出现的问题。再次，师幼关系影响幼儿同伴交往能力的发展。教师公正，过于严厉，不关心、尊重幼儿，惩罚幼儿都会导致师幼关系紧张，不良的师幼交往体验会导致幼儿在同伴交往中退缩、不愿与人交往。 2.4. 智能产品对于幼儿人际交往能力的影响 “独享型”高科技产品玩具使幼儿同伴间的交流减少。幼儿不仅缺少与同伴交往的机会，而且极少有机会体验融入大自然的乐趣和享受大自然的恩惠，他们在与同伴交往逐渐减少的同时，与大自然的交往也逐渐成为一种奢望。
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user: 3. 培养幼儿同伴交往能力的策略 3.1. 创造交往环境，激发交往愿望 幼儿在环境中成长，“我们对儿童所做的任何一件事，都会影响到儿童全人的发展” [ 4 ]。心理学研究表明，只有在生动、有趣的共同活动中，才能形成心理相容的集体，而心理相容的和谐集体，对发展幼儿良好的社会行为又是极为有利的客观条件。教师要鼓励善于交往的幼儿与胆怯、退缩的幼儿交朋友，有针对性地克服、矫正幼儿在交往中产生的恐惧、紧张、焦虑、抑郁、自卑等一系列心理障碍，指导幼儿处理好自己与伙伴之间的关系。教师要注意幼儿的社会行为，对于影响心理相容的退缩、反抗、冷漠等现象要特别加以注意。比如，可以说出他最喜欢的幼儿名字，从中了解哪些儿童是大家共同喜欢的，哪些是孤独的，根据不同的情况予以指导。由于不同幼儿的性格、认识水平不同，他们所表现出来的与人交往的能力也就不同。比如，有的幼儿性格开朗，喜欢和同伴一起玩，他们所表现出来的人际交往能力就强，而有的幼儿性格内向、害羞，这就导致他们的人际交往能力得不到发展，所以作为一名幼儿教师，我们应多给幼儿创造一些与同伴交往的机会，使他们感受到与人交往的快乐和乐趣，进而变得愿意与人交往、善于与人交往。如，我们可多开展一些集体活动，如角色扮演活动，主题要选取幼儿感兴趣的，如海宝小超市、乖乖兔病了、今天我是服务员等，让幼儿扮演导购员、顾客、医生、乖乖兔、服务员等角色，这样，我们既能调动幼儿的参与兴趣，使幼儿乐于投入角色的扮演中来，又锻炼了幼儿的沟通能力和与人交往技能，一举多得。 3.2. 提供交往条件，创造交往机会 对于刚入园的幼儿，教师可以让他们互相介绍自己，使他们逐渐消除陌生感和胆怯心理。在日常生活中，引导幼儿相互交流自己的思想、感情，了解别人的需要。教师还可以通过引导幼儿相互关心、相互帮助，促进幼儿之间的交流。如一个幼儿摔倒了，教师可以让其他小朋友把他扶起来；幼儿之间出现了争执，教师可以引导他们自己解决，提高协调能力；通过节日庆祝活动、开故事会、做游戏等形式，使幼儿增进了解、增进友谊，把班级建设成一个团结、温暖的大家庭。教师还可以提供一些适宜交流、合作、协商、互学的教学活动，如建筑区、娃娃家、表演区等需要合作才能完成的表演。在这个过程中，要注意区角活动材料的投放。家长可以教孩子学着邀请小朋友来家做客，这样，幼儿就能学习到交往技能，体验交友的快乐，培养人际交往的兴趣。 3.3. 教给幼儿基本的社会交往技能 教师要善于利用集体活动为幼儿创造交往机会，帮助幼儿提升交往技能，促进幼儿积极交往行为的展开 [ 5 ]。由于幼儿年龄小、身心发展不成熟，所以他们在与人交往时(尤其是跟同龄玩伴)，常常会出现相互攻击、相互争抢的不良现象，或者是嘴里蹦出一些不礼貌的话语，这时，身为幼儿教师的我们就要加强对幼儿的交往指导，使幼儿正确掌握与人交往的技能。首先，我们要通过采用各种有效方法，使幼儿掌握合适的表达方式。比如，如何向别人讲述自己的想法，如何拒绝别人，如何与别人商量；也要教给幼儿不同场合所使用的不同礼貌用语，如遇见老师了，要说“老师好”；其他小朋友给予了自己帮助，要说“谢谢你”；不小心撞到了小朋友，要说“对不起”；接受别人的道歉时，要说“没关系”；和小朋友、老师告别时，要说“再见”…… 其次，我们要教给幼儿主动与人交往的方法。比如，我们可以让幼儿把自己在家经常看的图书和喜欢玩的玩具带到学校，主动邀请其他小朋友一起看、一起玩，或者让幼儿讲一讲自己喜欢看的动画片的故事情节……这样，幼儿就会渐渐变得愿意与他人沟通和交流，进而发展自己的交往技能。再次，我们要教给幼儿处理矛盾、解决问题的能力。比如，搭积木游戏过程中，我们要指导幼儿进行合理分工，在遇到矛盾时，决不可互相攻击，而是大家一起协商、共同解决；或者是向幼儿提出一些与交往有关问题，如“如果有一个玩具，你和你的同伴都很喜欢，这时应该怎么办？”“如何有一个小朋友打了你，你要怎么处理”等等，让幼儿试着对这些问题说出自己想法，如果想法正确，我们要对幼儿进行表扬和肯定，如果想法不合理，则要告诉幼儿解决问题的正确方法。总之，在日常教学过程中我们要加强对幼儿各种交往行为的指导，使幼儿掌握各种与人交往的技能，从而使幼儿成为一名身心健康的好孩子。 3.4. 通过游戏培养幼儿的交往能力 幼儿主要的学习方式就是通过游戏来获得知识经验，在学校老师应多给幼儿组织相关的集体游戏，如需要两个或两个以上甚至更多的小朋友合作的游戏。幼儿园应当根据幼儿的年龄特点来进行相关集体游戏的组织与指导，如幼儿园可以多创设娃娃家、小超市、理发店、小医院等相关的角色游戏或户外小游戏丢手绢等，让孩子通过游戏里面的互动，懂得与别人交往与沟通，以及愿意主动与同伴交往。
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user: 4. 结论 学会分享对促进幼儿人际交往能力的发展具有十分重要的现实意义，幼儿园想更好地促进幼儿学习与发展，就需要积极开展形式多样、内容丰富的分享活动，有针对性地培养幼儿的分享意识，丰富幼儿的分享体验，用具体分享成果的展示，使幼儿体验到分享的快乐，再加上教师、家长对分享活动的积极参与，必然会对幼儿人际交往能力的提升大有裨益。
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user: 摘要 高分辨率遥感图像大部分情况下包含相对来说较为复杂的语义信息以及容易混淆的目标，对高分辨率遥感图像进行语义分割是一项很重要并且具有挑战性的任务。近几年来，深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network， DCNN)为代表并结合条件随机场(Conditional Random Field， CRF)的算法在图像分割领域中有着杰出的表现。本文基于DeepLap V3+网络结构，结合DCNN，设计出了一种针对高分辨率遥感图像的语义分割网络，仿真实验结果验证了该方法的有效性和鲁棒性。
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user: 1. 引言 近年来，人类探索宇宙空间的能力在我国航空航天技术的快速发展下取得了一定程度下的提高，鉴于遥感卫星能够拍摄高分辨率的地球遥感图像，结果，越来越多的通信卫星被送入环绕地球的轨道。高像素遥感图像的语义分割的日常任务是指为遥感图像的每个定义分配语义标记 [ 1 ]，简单来说，遥感图像用于对高线图像进行语义分割，例如山脉，森林，道路，大城市和海域，常规图像分割无法识别建筑物，道路，河流和其他商品，而语义分割则可以做到。遥感图像的语义分割已广泛应用于城市规划建设 [ 2 ] 和土地资源覆盖 [ 3 ] 等行业。 最早是J. Shotton提出图像的语义分割 [ 4 ]，定义了一个条件随机场，分类器选用提升决策树，来完成语义分割。Ren X等明确提出了简单的线性迭代聚类 [ 5 ]，即超像素分割SLIC (Simple Linear Iterative Clustering)优化算法，若超像素的分割不稳定，分类很可能会发生错误，Xiao J等人提出了针对街景图像的多视图语义分割框架 [ 2 ]，这种方法可以用于街景语义理解的许多日常任务。 深度神经网络的语义分割是利用神经网络自动获取图像中每个像素的含义，紧接着对像素进行分类和识别，可以合理地节省人力。众所周知，遥感影像的情况相对来说更为复杂，不同类型的物体(例如河流，道路)通常在中间具有高度相似的外观，有时物体会被遮挡，在采集图像和传输图像的过程中也会有各种噪声的存在，噪声在图像里面被认为是无效的信息内容，因此输入图像也会对分割结果造成损害。此文在U-Net网络模型的基础上，采用了一种基于DCNN与CRF的算法，弥补图像在传输和获取过程中存在的噪声问题。
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user: 2. 语义分割的网络结构 语义分割的准确率往往不高，原因在于在高分辨率遥感图像中进行分割任务时，在空间分布上的类别数据易混淆且相邻交错分布，除此之外，一般的网络模型很难进行有效的特征表示，本文为了改善易混淆数据类别分割准确率低的问题，该设计方案的网络模型基于DeepLab V3结构进行了改进。Internet的主要结构如图1所示。 2.1. DeepLab V3+算法 DeepLab V3+是DeepLab V3优化算法的改进。以DeepLab V3+作为编码结构可以很好地管理分段结果。根据简单合理的编解码器模块的改进，基础Internet选择了改进的Xception和mobilenet模块。DeepLab V1，DeepLab V2 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 应用了空心卷积，并明确提出在空间维度上完成金字塔的空洞池化(Atrous SpatialPyramidPooling， ASPP)。DeepLab V3+改进了空间维度上的ASPP，该模块级联了多个空洞卷积结构，见图2。 图1. 网络模型的整体示意图 图2. 改进的Xception网络 DeepLab V3+的网络模型主要由两部分组成：编码器部分和解码器部分。解码器由双层SeparableConv块组成，其中几个Xception块包含残差。 2.2. DeepLab V3+的Keras实现 DeeplabV3+被认为是语义分割的新高峰，主要是因为这个模型的效果非常的好，DeepLabv3+主要在模型的架构上进行优化改进，为了融合多尺度信息，其引入了语义分割常用的encoder-decoder形式，在 encoder-decoder 体系结构中，根据空洞卷积平衡精度和耗时，介绍了可以任意控制编码器提取特征的分辨率，DeeplabV3的关键构造见图3。 图3. DeepLab V3+主要结构图 其实，从Deeplab V3+的网络可以看出，这个网络简单优美，没有那么多复杂的组合等等，四个空洞卷积块则是最为核心的内容，其中卷积核分别是1、6、12、18。由这幅图我们可以发现，其实deeplabV3+模型仍然是两个部分，一个部分是Encoder，一个部分是Decoder。空洞就是特征点提取的时候会跨像素，空洞卷积的目的其实也就是提取更有效的特征，所以它位于Encoder网络中用于特征提取。 编码器Encoder有两个核心点：1) 串行通信的Atrous卷积应用于骨干DCNN深度卷积神经网络。串行的意思就是一层又一层，普通的深度卷积神经网络的结构就是串行结构；2) 在图片经过主干DCNN深度卷积神经网络之后的结果分为两部分，一部分直接传入Decoder，另一部分经过并行的Atrous Convolution，分别用不同rate的Atrous Convolution进行特征提取，再进行合并，再进行1 × 1卷积压缩特征。 Decoder看起来就简单多了，其输入有两部分，一部分是DCNN的输出，一部分是DCNN输出经过并行空洞卷积后的结果。这两个结果经过一定的处理后Concat在一起，在DeeplabV3中，Upsample的方式是双线性插值。
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user: 3. U-Net模型 U-Net能被划分为三个部分：第一部分是主干特征提取部分，我们可以利用主干部分获得一个又一个的特征层，U-Net的主干特征提取部分与VGG(Visual Geometry Group)相似，为卷积和最大池化的堆叠。利用主干特征提取部分我们可以获得五个初步有效特征层，在第二步中，我们会利用这五个有效特征层可以进行特征融合；第二部分是加强特征提取部分，我们可以利用主干部分获取到的五个初步有效特征层进行上采样，并且进行特征融合，获得一个最终的，融合了所有特征的有效特征层；第三部分是预测部分，我们会利用最终获得的最后一个有效特征层对每一个特征点进行分类筛选，它的原理见图4。 图4. U-Net网络模型图 根据这个模型的形状能观察到它结构上的优美组合，我们可以在这个基础上可进行大量的改进，比如说，特征提取块能够使用残差网络(resnet)进行替换，除了避免梯度消失外，它还可以学习和训练更多的特征，有利于提高精度。在特征融合层，大家普遍采用两种方式，第一种直接相加，即将编码层与解码层的特征直接相加，另外一种就是常用的concat，关于这两种有什么优缺点，本文认为concat可以融合更多特征，其实就是以前的向量相加(vector stacking)。
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user: 4. 条件随机场(Conditional Random Field， CRF) 传统的图像分析中，CRF主要用来做平滑处理，又因为short-range CRFs可能会对我们恢复局部信息的目标起到反作用，所以使用全连接CRF，考虑全局信息。全连接条件随机场的能量函数如公式(1)所示： E ( x ) = ∑ i θ i ( x i ) + ∑ i j θ i j ( x i ， y i ) (1) 这个能量函数计算的是所有像素点的量和能量，其中后半部分pairwise部分显示，特征数量是 n ( n − 1 ) [n指像素个数]，所以全连接条件随机场也被称为Dense CRF。能量函数的前半部分是一个一元函数，如公式(2)所示： θ i ( x i ) = − log P ( x i ) (2) 还要注意的是，观测点是你要标注的这些词本身和它们对应的特征，例如说词性是不是专有名词、语义角色是不是主语之类的。隐节点，是这些词的标签，比如说是不是人名结尾，是不是地名的开头这样。这些隐节点(就是这些标签)，依次排开，相邻的节点中间有条边，跨节点没有边(线性链、二阶)。然后所有观测节点(特征)同时作用于所有这些隐节点(标签)。至于观测节点之间有没有依赖关系，这些已经不再重要了，因为它们已经被观测到了，是固定的。线性链的条件随机场跟线性链的隐马尔科夫模型一样，一般推断用的都是维特比算法，该算法是一个简单的动态规划。 首先我们推断的目标是给定一个X，找到使P(Y|X)最大的那个Y，然后这个Z(X)，一个X就对应一个Z，所以X固定的话这个项是常量，优化跟他没关系(Y的取值不影响Z)。然后exp也是单调递增的，也不带它，直接优化exp里面。所以最后优化目标就变成了里面那个线性和的形式，就是对每个位置的每个特征加权求和。比如说两个状态的话，匹配的概率是逐渐过渡到第一状态的概率加上从第一状态过渡到第二状态的概率，这里概率是只exp里面的加权和。那么这种关系下就可以用维特比了，首先算出第一个状态取每个标签的概率，然后再计算到第二个状态取每个标签得概率的最大值，这个最大值是指从哪个状态标签转移到这个标签的概率最大，值是多少，并且记住这个转移(也就是上一个标签)。然后再计算第三个取哪个标签概率最大，取最大的话上一个标签应该是哪个。以此类推。整条链计算完之后，就知道最后一个词去哪个标签最可能，以及去这个标签的话上一个状态的标签是什么、取上一个标签之前状态的标签又是什么。这里说的概率都是exp里面的加权和，因为两个概率相乘其实就对应着两个加权和相加，其它部分都没有变。
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user: 5. 实验方法 5.1. 基于卷积神经网络的算法 要有效地对图像进行语义分割重点要先解决两个部分，首先要训练网络模型，我们要先确定欲分割图像的类型，然后选择大量与欲分割图像类型一致的图像作为数据集，与此同时制作相应的标签图，这样就能够进行网络模拟的训练，紧接着是对输入的图像进行预处理，在得到分割结果之前，将处理好的图像输入训练后的网络模型中即可。在语义分割任务中被广泛采取的基本是深度学习方法 [ 9 ] [ 10 ]。2017 年Shelhamer等人 [ 11 ] 建立了一种可以接受任意大小图像的全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks，FCN)，诠释了FCN在空间密集型预测任务上的应用并且给出了他与之前其他网络之间的联系，在图像语义分割领域具有重要的意义。图像分割的整体流程如图5所示。 图5. 整体分割流程图 5.2. K-均值聚类法 由于K-均值聚类法也被称为K-means算法，K-means是一群无标记数据间的因为自我相似的聚拢，所谓物以类聚人以群分，相似的人们总是相互吸引在一起，数据也是一样，而K-means的目标为簇内密集而簇间稀疏。其原理如图6所示。 图6. K-均值算法流程图 K-均值优化算法简单，快速且高效。当数据是聚集的，特别是球形或块状的聚类，再加上聚类与聚类之间的差距相当明显时，聚类算法的实际效果是很好的，但是它也有很多问题，仅当均值时才可以使用K-means是定义的，不适用于某些分类特性的数据信息。例如，如果每种隐式类型的数据信息不平衡，例如每种隐式类型的信息量更加严重，对齐不正确，或者每种隐式类型的标准差都不相同，那么聚类算法的实际效果就不好，最终结果与原始点的选择有关，很容易陷入局部优化，仍然需要科学研究。李全武等人 [ 12 ] 针对高速公路卡口抓拍的车辆图像，研究了一种利用K-means聚类算法进行道路背景检测的方法，并把占比最大的类别作为道路背景类别。 5.3. 自组织迭代数据分析法 必须事先人为地弄清K在K均值中的值，并且不能在所有优化算法的整个过程中篡改K的值。一旦接触到高维和较多数据时，通常很难准确确定K的大小。迭代自组织数据分析技术算法(ISODATA)优化改善了此问题，其概念也是很直观：如果属于某种类型的样本数量太少时，应该去除该类型；若是属于某种类别的样本数目太大并且分散程度大时，此类别应当划分为两个子类别类型。基于经验的启发式迭代过程被称作是ISODATA，即算法整体运行中的许多步骤都来自于实验中得到的经验值来递推运行。王鹏 [ 13 ] 等人对ISODATA分类算法进行了研究，在算法流程可并行性分析的基础上进行完善。赵泉华 [ 14 ] 等人将基于隐马尔可夫随机场(Hidden Markov Random Field， HMRF)方法加入ISODATA框架，在分裂与合并操作后添加了优化操作。在此阶段，大多数遥感影像解决方案软件工具(例如ENVI和ERDAS)都具有这种分类方法。 ISODATA优化算法基于K平均优化算法。它改进了“组合”和“分解”聚类算法结果的两个实际操作，并设置了优化算法的主要参数。“合并”的实际操作：当聚类算法的某个类别中的样本数太少或两种类型之间的距离太近时，请合并。“分解”的实际操作：当聚类算法得出某个类别时，样本的某个特征类别内的标准偏差会很大，并且这种发展会被分解。ISODATA算法主体部分的描述如下表1所示： Table 1 ISODATA algorith Step 1：从集中数据信息中随机选择 K 0 个样本作为原始聚类算法管理中心 C = { C 1 ， C 2 ， ⋯ ， C k 0 } ； Step 2：对于每个集中的数据信息模板，将其计算到聚类算法管理中心C。将其间距分类到由聚类算法管理中心以最小间距匹配的聚类中 Step 3：要区分每个类别中的元素数量是否少于该数量，必须丢弃该类别，设置K = K − 1，并将该类别中的样本分配给其余类别中距离最小的类； Step 4：对于每种类型 c i ，重新计算它的聚类中心 c i = 1 | c i | ∑ x ∈ c i x (即属于该类的所有样本的质心) Step 5：如果当前 K ≤ K 0 2 ，表示当前类型的数量太少，则销毁实际操作； Step 6：如果当前 K ≥ 2 K 0 ，表示今天有太多类型，请分解实际操作； Step 7：如果迭代更新频率较高，则停止，否则返回第2步； 表1. ISODATA算法
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user: 6. 实验及其处理分析结果 6.1. 实验配置环境 Ubuntu系统是本实验采用的主要系统，U-Net网络实现工具为Keras。该模型的训练和测试是在Tensorflow-GPU1.10和Ubuntu18.04和Cuda10.0以及Keras2.1.5配置环境下开展的，与此同时使用了 ENVI4.8进行相关实验，实验过程中对网络模型中的参数进行反复的迭代与调整，调整到训练网络模型达到预期效果为止。 6.2. 评价指标 在此实验中，Jaccard索引(也称为Jaccard相似系数)用于比较一组有限模式之间的相似性和差异。 Jaccard索引等于模式集和组合模式集的交集之比。可以说，这体现了集中模式的相似性和分散性的可能性。Jaccard系统标准值越大，图的相似度值越高，其表达式如公式(3)所示： J ( A ， B ) = | A ∩ B | | A ∪ B | (3) 6.3. 结果分析 为了测试深度卷积神经网络结合CRF算法模型的性能，对于所有方法的内部参数设置成最优值，对遥感影像实验数据产生专题分类效果图。 6.3.1. 第一数据集及实验结果 本研究采用的第一数据集的训练数据集的图像具有20个通道{RGB波段(3个通道) + A波段(8个通道) + M波段(8个通道) + P波段(1个通道)}以及相应的对象标签。共有8种标记轮廓的重叠对象(wkt数据类型)，包括建筑物、道路、轨道、树木、作物、死水、大型车辆、小型车辆等。分割效果见图7。 图7是在基于ENVI4.8的实验环境下进行实验得到的分割效果图，在此基础上使用K-means算法与ISODATA形成对比实验，本文搭建的网络模型使用U-Net方法对实验数据图进行语义分割，分割波段图如图8及预测图见图9。 本实验训练集有3345个样本，测试验证集val有990个样本，根据实验结果能了解到网络对building、crop、Man-made structures、Track、Trees等类别分割效果较好，对road、Standing water、Vehicle Small等目标分割效果不完整，出现这种结果的主要原因可能是训练集中像素类别分布不均匀，准确率高的类别所占比例比较多，而准确率低的类别所占的比例小。也有可能是在遥感图像类别中占比比较小的在网络性能不够强的时候，对正确与错误这两种类别的理解不够充分，这将导致Internet收敛和分段特性降低。 图7. 分类效果图 图8. 图像语义分割波段图 图9. 图像语义分割预测图 6.3.2. 第二数据集及实验结果 本研究第二个实验数据集是由823行，824个，3个波段([BSQ]式)组成，含2，034，456字节样本。图像分割效果如下图10所示。 图10. 分类效果图 本文算法在测试集上的分割效果如图11和图12所示，表2是本文算法在分割时的网络训练参数。 根据实验可观察到网络对Waterway、Man-made structures、Trees、Slow water等类别分割效果较好，对road、Buildings、Crops、Track等目标分割效果不明显，出现这种结果的原因大概是实验数据图里相关像素类别分布不均匀，也有可能是迭代次数不够导致，提高这种分割方法的实际效果也是未来研究的内容之一。 图11. 图像语义分割波段图 图12. 图像语义分割预测图 Table 2 Network training parameter 参数 数值 Epoch 85 Batch size 64 表2. 网络训练参数 图13~15是本文算法从第1轮至第85轮迭代后loss函数与jaccard系数的相关曲线图，由图可知，loss函数基本上一直处于下降状态，神经网络在训练之前，我们需要给其赋予一个初值，但是如何选择这个初始值，则要参考相关资料，选择一个最合适的初始化方案。常用的初始化方案有全零初始化、随机正态分布初始化和随机均匀分布初始化等。合适的初始化方案很重要，用对了，事半功倍，用不对，模型训练状况不忍直视。loss损失函数相当于模型拟合程度的一个评价指标，这个指标的结果越小越好，一个好的损失函数，可以在神经网络优化时，产生更好的模型参数。 神经网络的优化器一般选取Adam，网络训练的速率和学习率密切相关，但它不是越高越佳，当网络趋近于收敛时应该选择较小的学习率来保证找到更好的点，为了挑选一个适宜的初始学习率，我们需要整改学习率，等到训练不了时，再调低学习率，然后再训练一段时间，这时候基本上就完全收敛了，一般学习率的调整是乘以或除以10的倍数，不过现在也有一些自动调整学习率的方案了，不过，我们也要知道如何手动调整到合适的学习率。还可以将学习率设置为在整个训练过程中连续降低，以防止学习过程中的梯度下降损害某个值范围内的往返波动。无论是培训还是测试，深层的CNN互联网都是非常耗时的整个过程。在Internet上进行培训和测试大约需要花费几天的时间，如果要获得满意的结果，则必须连续调整参数。另外，很有可能必须添加或删除Internet层的一部分以优化网络实体模型。因此，如何调整Internet的主要参数是本文方法中的关键问题。 图13. 第1~30轮迭代 图14. 第31~60轮迭代 图15. 第61~85轮迭代
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user: 7. 结语 本文的关键是使用Pytorch深度神经网络体系结构来完成Internet建设。经过85次迭代的更新训练，互联网的泛化能力得到了提高。图像语义分割是人工智能算法行业中的难题。传统的图像语义分割在技术上太逻辑化，难以理解，并且不使用大量图像数据来驱动语义分割的日常任务，无法完成大规模的图像解决方案，从而限制了其在特定应用中的市场推广。随着深层神经网络的基本理论和应用的发展趋势，深层CNN互联网继续得到清晰的提出。本文将CNN引入到遥感图像语义分割中，并根据结构卷积和神经网络完成了遥感图像的语义分割。可以通过测试结果看到，对于遥感图像中某些及其细微的区域分割结果不太理想，在今后的研究中，也应该对此进行进一步的探索。
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user: 摘要 本文以健康老龄化为研究背景，探讨江西省医养结合养老服务模式的现状和发展困境。发现江西省医养结合还存在服务主体存在大量空缺，服务内容较为单一，服务人员数量存在大量缺口和缺乏明确的政策引导和衔接等问题。通过实地调研、文献分析等研究方法，以江西省部分典型医养结合机构和社区服务中心为主要研究对象，针对现存的发展困境分析其中的原因，提出发展江西省医养结合的相关建议。需要加强政府支持力度，建立各个主体之间的协调机制，加大农村颐养之家的建设力度，加强专业人才队伍的建设。
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user: 1. 引言 在2018年年末，65岁以上人口数已经在我国占人口总数的11.97%，虽然在2019年年末，占比稍稍下降，达到11.94%，但是这一比例依旧远超过老龄化衡量标准 [ 1 ]，这足以说明我国老龄化问题迫切需要得到关注。另外《2019年我国卫生健康事业发展统计公报》显示我国居民的人均预期寿命在2019年达到77.3岁，人们的身体机能会随着寿命的延长而不断下降，人们对于医疗护理服务的需求将会激增，这也给我国健康老龄化的发展带来了机遇 [ 2 ]。 1987年5月召开的世界卫生大会上首次提出“健康老龄化”一词，之后世界卫生组织为了对付人口老龄化在1990年9月把“健康老龄化”定为一项发展战略 [ 3 ]。2017年我国制定了《“十三五”健康老龄化规划》，提出“以维护老年健康权益和满足老年健康服务需求作为出发点和落脚点，大力推进老年健康服务供给侧结构性改革，实现发展方式由以治病为中心转变为以人民健康为中心的战略规划。”健康老龄化不仅是指老年人个体和群体的健康，还需要为老年人营造一个良好的养老社会环境。医养结合将医疗服务与养老服务有机结合，在传统的养老服务的基础上，为老年人提供专业化的医疗和康复服务，实现传统养老服务与现代医疗服务的结合 [ 4 ]。医养结合从老年人现代化养老需求出发，医养结合的发展可以有效促进健康老龄化的建设，不仅可以提升老年人个体和群体养老幸福感，也可以营造一个良好的养老环境 [ 5 ]。 由于我国传统养老模式主要是以照顾老人的生活起居为主的基础养老，为实现健康老龄化，2019年，党的十九届四中全会提出：“积极应对人口老龄化，加快建设居家社区机构相协调、医养康养相结合的养老服务体系。”探索健康老龄化不光需要对现存的养老认知进行升级，还需要鼓励全社会参与，建设以全体老年人为目标的共建共享健康养老机制，使老年人在生活中能保持身心健康。预先防御疾病，符合人体生理周期的发展规律，也有利于提升我国养老服务水平。