长期目标

摘要： 个别化教育计划作为特殊教育的基石,在孤独症学生教育中具有举足轻重的作用.本研究采用文本分析法,参照《英国孤独症学生进步框架》的内容体系,对全国范围500份孤独症学生个别化教育计划文本的长期目标进行了较为详细的分析,以总结长期目标内容指向的特点、偏向与不足.结果 表明:当前孤独症学生长期目标较明显地聚焦于生存能力和学业知识领域;对核心缺陷和相关缺陷领域的关注不足;对更高层次心理需求的关注不足;体现出个性化设置的特点,但也显得主观随意、系统性不足.依据分析结果,对未来孤独症学生个别化教育计划长期目标的构建提出了展望.

摘要： 打击乐作为一个种类繁多的学科在中国经历了几十年的发展,已经进入了飞速发展的阶段。近年来,开设打击乐专业的高校越来越多,专业的打击乐手也是数不胜数。那么,在打击乐的学习阶段中如何使练习合理化、高效化,将各个乐器之间的时间与精力合理化分配与综合练习对于目前优秀打击乐手的培养来讲是至关重要的问题。文章从时间管理、长期目标分解、合理的精力分配等三方面进行打击乐器练习研究。

摘要： 在国家对于创新创业教育的大力促进和政策支持下,各高校逐步将创新创业教育纳入大学教育的全过程。在此过程中,发现了一些不容忽视的问题,这些问题都反映在一个突出的表现上,那就是部分高校教师创新创业教学能力发展约束的问题。作为改革的关键因素和最主要执行者的教师队伍的教学能力亟需进一步提升和改进,以顺应创新创业人才的培养目标。

摘要： 公司治理的绩效成果与公司财务管理的长远目标之间有非常大的关系,公司对于财务管理目标的具体制定,应该与公司治理方面的举措进行紧密结合.公司治理的绩效成果对财务管理目标的实现几乎产生着决定性的作用.但公司的治理举措不是一成不变的,会根据公司相关经营活动的发展变化而作出调整,公司财务管理的目标也应该随之作出一定的调整.论文围绕公司治理绩效和财务管理长期目标展开了分析探讨.

摘要： 在国家对于创新创业教育的大力促进和政策支持下,各高校逐步将创新创业教育纳入大学教育的全过程.在此过程中,发现了一些不容忽视的问题,这些问题都反映在一个突出的表现上,那就是部分高校教师创新创业教学能力发展约束的问题.作为改革的关键因素和最主要执行者的教师队伍的教学能力亟需进一步提升和改进,以顺应创新创业人才的培养目标.

摘要： 课堂教学,目标是导向。《追求理解的教学设计》是哈佛大学教育学博士格兰特·威金斯的著作。书中提到的"逆向设计",让我对小学道德与法治学科目标的确立有了进一步思考。"逆向设计"最大的好处是,确立了教学目标,教学内容、评价和方法自然而然就有了。所以,设计一节课,首先必须明确本节课的教学目标。该如何确立教学目标呢?

摘要： 2011年版的义务教育语文课程标准中对作业的评价提出了如下要求:“语文课程评价应该改变过于重视甄别和选拔的状况,突出评价的诊断和发展功能。”对语文课外作业的评价不能仅仅满足于使学生发现错误、改正错误,还要注意达成激励学生,促进学生发展这种长期目标。因此,教师有必要在作业评价的主体、形式、内容等方面认真思考,尤其是对评价用语应细细斟酌,从而提高语文作业的评价质量。

摘要： 对个案做了比较全面的了解后做出的评估只是一个依据,并不是一成不变的按部就班,由于个案当时呈现方式或许存在这样那样的原因,再加上个案的发展是动态的,随时都有可能出现让你意想不到的生成情况,因此教师在训练中要针对个案的实际需求,灵活调整训练方式,尽量满足个案的学习需求,这才是老师最需具备的康复训练应对能力.对于多重障碍儿童,由于知觉与动作处于不平衡发展状态,因此,教师应帮助个案进行定时知动康复训练.在训练过程中,每一次微小的突破性成效,背后都凝聚着老师与家长的齐心协力,辛劳的汗水,以及个案自身有意识与无意识的努力参与.

摘要： 对个案做了比较全面的了解后做出的评估只是一个依据,并不是一成不变的按部就班,由于个案当时呈现方式或许存在这样那样的原因,再加上个案的发展是动态的,随时都有可能出现让你意想不到的生成情况,因此教师在训练中要针对个案的实际需求,灵活调整训练方式,尽量满足个案的学习需求,这才是老师最需具备的康复训练应对能力。对于多重障碍儿童,由于知觉与动作处于不平衡发展状态,因此,教师应帮助个案进行定时知动康复训练。在训练过程中,每一次微小的突破性成效,背后都凝聚着老师与家长的齐心协力,辛劳的汗水,以及个案自身有意识与无意识的努力参与。

摘要： 本发明公开了一种基于改进孪生网络的无人机视频单目标长期跟踪方法，其分为离线训练与测试应用两个阶段。本发明方法实现了无人机视频单目标长期跟踪，克服了无人机视频目标小，特征少、相机运动幅度大导致跟踪失败和遮挡后无法找回目标的缺点，精度与效率远高于传统基于孪生网络的目标跟踪方法。

摘要： 本发明提供一种基于相关滤波与目标检测的鲁棒性长期跟踪方法，属于目标跟踪领域。该方法利用了深度特征向量来获得跟踪结果可信度，并使用一个预设的置信度阈值来决定是否激活检测器。当检测器被激活时，它将选择当前帧中的所有目标。利用一个多级筛选机制来获得所有候选结果中最可靠的那个结果。一旦获得新的目标，置信度模板将被更新。本方法能够通过定时更新跟踪中的模板解决跟踪中环境物体的干扰。

摘要： 本发明提供了一种水库生态发电多目标中长期随机调度模型的构建方法以及优化调度方法，本发明采用Tennant法中的理想生态流量。优化调度模型的建立包括：首先建立水库发电目标函数以及生态流量贴近度目标函数，紧接着通过这两个目标函数归一化处理得到发电和生态综合效益的多目标函数，尽量使得发电和生态综合效益最大。接着描述水库生态随机调度模型的约束条件，然后将径流随机过程和随机变量的马尔可夫决策过程引入水库生态发电中长期随机优化调度问题中。Q‑learning算法是一种可以确定最优决策策略的强化学习算法，无需环境模型，可以充分利用和挖掘水库入库径流数据，实现水库经济效益和生态效益的统一。

摘要： 本发明涉及高超声速目标技术领域，具体地说，涉及一种高超声速目标中长期轨迹预测方法，其包括以下步骤：步骤1、根据雷达探测目标的信息，通过滤波算法获得目标的位置、速度状态信息；步骤2、通过目标跟踪得到的历史状态信息，计算气动参数序列αVTC，然后建立其LSTM预测模型；步骤3、利用训练好的LSTM模型预测αVTC，而后根据预测结果获得目标的中长期预测的轨迹；步骤4、目标再入机动或机动模式发生变化时，按照步骤1、步骤2生成新序列αVTC，并依此更新LSTM模型，然后返回步骤3。本发明能较佳地预测中长期轨迹。

摘要： 本公开实施例中提供了一种基于目标梯度效应的移动群智感知长期用户保留机制，属于计算技术领域，具体包括：步骤1，构建移动群智感知环境，其中，所述移动群智感知环境包括平台和用户集合；步骤2，所述平台为所述用户集合内的所有用户发放目标卡；步骤3，当所述平台发布感知任务后，根据目标梯度函数计算用户获胜因子，并根据获胜者选择标准分配任务，获胜用户完成任务后结算任务报酬并更新其目标卡；步骤4，所述平台根据用户在当前轮的任务申请信息和其对应的目标卡计算失败危险系数并据此对用户进行风险提示校正。通过本公开的方案，在控制成本的情况下，保障群智感知平台中用户的保留率和用户保留机制的长期有效性。

摘要： 本发明公开了一种全天球广域目标的多手段探测跟踪长期协同任务规划平台及方法，包括目标管理模块、多探测资源管理模块、多平台协同规划模块和任务规划模块。本发明利用协同任务规划方法，调度各类观测资源平台高效协同互补，完成对全天球内的多个目标观测跟踪任务规划，输出各观测资源平台的观测计划；在整体任务规划过程中对高轨目标进行特殊处理，确保其他观测需求不被影响，能够高效完成整体观测计划；在观测需求量大，任务规划场景时间长情况下，提供长期任务规划系统自动调整接口，可确保所有目标在长期任务规划中都能够被观测跟踪到，确保整个观测计划的完成度。

摘要： 本发明公开了一种长期目标跟踪方法，通过一个自适应更新策略，判断相关滤波器的跟踪质量，决定当前帧相关滤波是否被更新；当某一种跟踪结果不可靠时，极有可能受到背景像素污染，可能已经跟丢目标，因而，通过再检测模块生成一个疑似真实目标的候选者，来寻找丢失的目标，极大的提高了抗干扰能力，增强了目标跟踪效果。

摘要： 本发明公开了一种融合深度信息的长期目标跟踪方法及系统，该方法包括采用激光测距仪测量当前帧目标深度信息；基于CA模型预测下一帧目标深度；根据输入的新一帧图像，利用位置相关滤波器、尺度相关滤波器对目标位置和目标尺度进行预估；利用预测深度信息，构建目标置信度判别式，对位置滤波器的输出进行判别，确定如何确定目标位置；利用预测深度，构造自适应尺度因子，确定目标尺度；将估计的目标位置和尺度输入硬件跟踪系统，使云台对准目标，获取新一帧图像；重复以上过程；直至完成目标跟踪。本发明将目标的深度信息，融入整个跟踪过程，利用目标与背景在深度方向上的差别，有效降低由于遮挡和背景混叠带来不良影响，实现目标长期有效跟踪。

摘要： 本发明公开了一种基于改进Staple的长期目标跟踪方法及系统，先根据提取的当前图像中的目标的颜色特征和方向梯度直方图特征训练获得颜色滤波器Hcolor、梯度滤波器Hhog、尺度相关滤波器Hscale和最小均方误差和滤波器HMOSSE，之后通过特征融合获取目标位置，根据尺度相关滤波器Hscale获得最佳尺度的目标跟踪框即锁定跟踪范围，之后判断目标是否发生遮挡，如果没有发生遮挡，则采用线性方式更新所述颜色滤波器Hcolor、梯度滤波器Hhog和最小均方误差和滤波器HMOSSE，进入下一帧图像；若目标受到遮挡，则利用粒子滤波重新搜索目标并跟踪，进入下一帧图像。之后重复上述过程，直至最后一帧图像完成目标跟踪。

摘要： 本发明公开了一种使用双检测器的长期目标跟踪方法，包括步骤：提取图像包含目标背景图像的fHOG特征，输入预先训练好的初始滤波器中计算出包含目标背景图像最大响应值，将最大响应值所在位置作为当前图像中的目标位置；并对滤波器进行每帧更新；根据当前图像中的目标位置剪裁出只包含目标的图像的HOG特征，并输入预先训练好的滤波器，计算出目标图像的最大响应值；当目标图像的最大响应值小于阈值：追踪丢失，则启动重新检测模块对当前图片的预测位置处进行重新检测；大于阈值，则追踪正确，并更新滤波器；本发明采用双检测器系统进行目标的重新检测，在目标丢失时可以通过快速检测和深度检测的方式对当前搜索区域进行多重检测，增加了检测的成功率。