好榜样

摘要： 针对郑爽被曝负面的持续发酵及其影响的严重性,中国广告协会会长张国华谈及了事件所涉及的艺人自身、家庭、商业和媒体环境等各方面原因。在张国华看来,明星并不仅仅代表个人,而是具备“公共”性质。他们应该负责任、有担当,为大众树立好榜样。而造成如此严重的后果与影响,背后有多个层次的原因。只有各主体方齐头并进,才有可能避免此类事件的再次发生,保障广告代言中各方利益主体的权益,“这次事件可能就是一个拐点,是有好处的。”

摘要： “考试成绩出来了,同桌考得比我好,下次我要超过他。”“马上要选班干部了,听说某个同学也要竞选班长,看来又多了一个竞争者!”“听妈妈说住在楼上的姐姐多才多艺,我也得加把劲追上才行……”你看,竞争就这么开始了。有竞争不一定是坏事,一个好的竞争对手不仅是你前进的鞭策者,还是学习的好榜样。竞争对手们,请多指教,让我们一起进步吧!

摘要： 马拉多纳走了。一代球王,迭戈·马拉多纳,生命的时针永远停在了2020年11月25日,60岁。不知道有多少球迷在此刻得知这一消息,一夜难眠。是的,突然,实在太突然了,还没有人做好心理准备。尽管我们都知道耽于声色的他,绝不是养生的好榜样,但还是觉得,他总能神奇地化险为夷,就像他在球场上留下的一个又一个奇迹。可惜这一回,命运和他开了个玩笑。

摘要： 35-45分:你的注意力非常棒!能在自己想做的事情上保持相当长的时间和高效的注意力,具备成为成功人士的潜质。你是老师眼中学习认真的好学生,是家中父母懂事的好孩子,是同学学习的好榜样。当然,有效的注意和正确地运用好注意的方法,同样会在以后的学习和生活中起到积极的作用。

摘要： 老师的职责是教书育人,学生的责任是学习、成长、丰富自我.作为老师,我们要始终坚持正能量的榜样,用正能量来教育学生,来提高我们的德育教育水平.在我们的教学过程中,正能量处处都在,正能量的力量是无穷的,只有用正能量来教育学生、规范学生,给学生树立良好的榜样,并且抓住任何一个正能量的机会来教育学生,才能不断地提高德育教育水平,让学生真正成为社会的有用人才.

摘要： “三人行,必有我师焉。择其善者而从之,其不善者而改之。”“见贤思齐,择善而从,从善如流。”……榜样教育的话题可谓老生常谈,关于榜样教育的论述可谓汗牛充栋。尽管如此,在新时代的教育背景下,如何以更具说服力的话语方式,去打动人心、感染人情,进而在学生情感中形成“此处无声胜有声”的创新式榜样教育,即“虽然没有一句讲榜样好,但看了都说榜样好”,这是我们提升讲好榜样故事能力的必修课。

摘要： 同桌是每个人的成长过程中很重要的一个存在,两人在上课的时候会有小动作,会偷偷地说话,会搞蛊对方……如果当红明星来当你的同桌,不知道谁会成为你的专属呢?专属白羊座的明星同桌是拥有帅气外表和热爱唱歌的蔡徐坤,勤奋努力的他是励志好榜样。

摘要： 一个7岁的小女孩在商场偷了东西。一开始无论女孩妈妈和店员怎么问,女孩就是不肯承认。妈妈于是想到了报警,给女儿一个教训。在民警的劝说教育下,女孩承认,看到玩具很漂亮,但知道自己家里条件不好,没好意思向妈妈要,就偷拿了几个。对于妈妈报警的做法,有些人表示赞同,认为这是个好妈妈,给了孩子及时的教育,避免她将来铸成大错,且敢于承担责任,给孩子做了好榜样;也有些人表示反对,觉得这样太简单粗暴,而且肯定是孩子平日的需求没有得到满足,才会有这样的行为。

摘要： 本发明公开了一种基于多榜样学习粒子群的智慧城市信号灯配时优化方法，主要涉及智慧交通控制和智能优化算法领域。本方法针对传统粒子群算法应用于信号灯优化配时场景时容易陷入局部最优的问题，采用一种新的多榜样学习策略，该策略使粒子在向自身最优位置和全局最优位置学习的同时向其他粒子的不同维度榜样学习，有助于增强算法多样性避免陷入局部最优位置。此外，本方法在生成初始粒子种群时采用了知识嵌入辅助策略，将交叉路口输入车流量的分布特征作为前置知识，用于辅助初始种群的生成。在单交叉路口不同饱和度车流量的优化结果显示，本方法相对于其他配时优化方法在保证收敛速度前提下多样性更好，优化得到的配时方案综合表现能力更好。

摘要： 本发明公开了一种基于多榜样学习粒子群的智慧城市信号灯配时优化方法，主要涉及智慧交通控制和智能优化算法领域。本方法针对传统粒子群算法应用于信号灯优化配时场景时容易陷入局部最优的问题，采用一种新的多榜样学习策略，该策略使粒子在向自身最优位置和全局最优位置学习的同时向其他粒子的不同维度榜样学习，有助于增强算法多样性避免陷入局部最优位置。此外，本方法在生成初始粒子种群时采用了知识嵌入辅助策略，将交叉路口输入车流量的分布特征作为前置知识，用于辅助初始种群的生成。在单交叉路口不同饱和度车流量的优化结果显示，本方法相对于其他配时优化方法在保证收敛速度前提下多样性更好，优化得到的配时方案综合表现能力更好。

摘要： 本发明公开了一种基于多源显著性和时空榜样适配的弱监督视频目标分割方法，属于特征学习和视频目标分割技术领域。该方法首先提取当前视频帧的空间显著性掩码和时间显著性掩码。训练多源显著融合网络对两者进行融合，得到时空显著掩码。随后计算时空契合度并将其进行排序；选择前N个时空契合度结果对应的视频帧作为时空榜样信息。将时空显著掩码作为分割目标伪标签，时空榜样结果作为适配目标，协同优化分割损失和时空榜样适配损失训练目标分割网络。本发明以学习的方法有效融合时空显著性先验知识，通过榜样适配机制提供可靠指导信息，使神经网络学习到相同类别视频中的一致性目标特征，在弱监督视频目标分割任务上取得了更加优秀的效果。