谈英语专业阅读课堂合作学习中的任务设计

本文分析了英语阅读教学中存在的一些问题,提出了一种以小组合作为基础共同完成阅读任务的教学模式,并阐述了在这种教学模式下阅读任务设计的原则,即任务设计要既有系统性和连贯性,又要有开放性和创新性。高质量的任务设计能够激发学生的学习兴趣,解决学生阅读中的难点,提高学生的阅读理解能力,最终达到提高语言运用能力的目标。     

浅论戏剧在外语教学中的应用

探讨了将戏剧教学应用于外语课堂教学的具体实施步骤与方法,并结合实际教学效果阐述了戏剧表演在外语课堂教学中的潜在功能。实践证明戏剧教学不仅有利于学生对语言知识的深度学习和可理解输入,而且可以提高学生学习的自主性和交际能力。它是第二语言掌握的有效方法之一。     

基于U-Net的掌纹图像增强与ROI提取

掌纹因稳定性、唯一性、难复制性及易获取等特点，是极具应用潜力的生物识别特征。针对掌纹识别中，获取掌纹感兴趣区域（ROI）与增强掌纹信息普遍存在的时间成本大，方法之间有依赖关系等问题，提出了一种基于U-Net神经网络结构的掌纹图像预处理方法。通过香港理工大学掌纹库进行实验对比，结果表明，所提方法能消除预处理方法之间的相互影响，实现对掌纹图像的去噪与增强处理，并能快速、高精度提取感兴趣区域。      

基于深度学习的通信信号调制识别算法

随着通信技术的发展，信号体制、调制方式日趋复杂，例如CPM、OFDM等，这给调制识别技术带来了巨大挑战。近年来，深度学习技术由于其强大的特征提取能力和分类能力，被广泛应用到模式识别领域中。为了实现复杂调制方式的识别，文章将深度学习技术引入到调制识别领域，并提出一种基于改进的CLDNN模型的调制识别算法。CLDNN模型已被成功应用到语音识别领域，其表现出了强大的特征提取和分类能力。该方法在原有CLDNN模型的基础上，针对调制识别问题的特点，对CLDNN进行了改进。而且该方法不依赖于载波同步、码元同步等预处理。实验结果表明，该方法可同时识别12种信号调制方式和信号体制，信噪比在3dB以上时，整体识别准确率达到90%以上，并且可以较好地识别复杂调制方式和信号体制。     

深度强化学习技术在地外探测自主操控中的应用与挑战

围绕地外探测任务对全自主操控的需求，阐述了智能技术的引入对地外探测操控的重要意义。根据地外探测操控任务的发展现状和特点，总结出地外探测自主操控面临的挑战与难点，对现有基于深度强化学习的操控算法进行概括。以地外探测自主操控任务难点为驱动，对深度强化学习（DRL）技术在地外探测操控中的应用及成果进行了综述与分析，概括了未来地外探测自主智能操控发展中涉及的关键技术问题。     

基于多尺度自适应注意力网络的剩余寿命预测

剩余寿命预测是复杂设备系统智能维护决策的关键和前提。不同指标数据间的潜在关系给预测的精度带来了挑战，参数的选择也增加了模型预测的困难。采用多尺度自适应注意力网络训练方法，别从纵向和横向两个维度融合数据间的特征关系，给出分段非线性目标函数，提高了预测的精度，降低了预测的均方根误差。使用自适应机制自动选择卷积核大小，提高了网络训练的效率。通过对涡扇发动机数据集进行实证分析验证了该方法在复杂系统剩余寿命预测中的有效性。     

健身房的外语学习

在美国,我每天去健身房,有天做完运动,身边一位胖老头擦着汗跟我说了一句话,我愣了一会儿神,然后,追上前问,"你刚才说的是中文?说的是‘挺不错'对吗?"老人笑着点头。我告诉他,我们中文有四声,你的发声不太准,所以我得猜一猜。胖老头的身旁站着一位瘦老头,瘦老头对我说:"你好!"也说的是中文,发声十分准确。