高中同学

摘要： 初中同学正在少年时期,写文章应该有少年时期的特色,没有小学同学的稚气,也不像高中同学的成熟。我们期待他们的文章有什么特色呢?我想提两点:一是本色,二是明净。本色主要是就内容方面说,就是要写自己所看见的,写自己所知道的,写自己的思想和感受。

摘要： 看着屏幕里HLE基地水晶爆炸,Deft取下了头上的耳机。前额的头发垂下,长过眉毛,使那双眼睛显得更加无光。过了一会儿,他转过身对辅助说话,露出了释怀的笑。另一边,获胜方正围成一圈庆祝。T1的选手们走到舞台中央向大家鞠躬,站在最中间的是Faker,他的高中同学。Deft金赫奎与Faker李相赫是麻浦高等学校的同级学生,一个成了AD选手,一个成了中单选手,都是负责输出的位置,因此有了“麻浦双C”的说法。

摘要： 后期要求置顶的人很多,侯国栋就让那些续费时间长的人先置顶,还有一些人会联系侯国栋提高帖子排位,侯国栋会让他们交100元,然后在后台手动帮她们调一下顺序侯国栋对高中同学严宽说自己月入10万元的时候,严宽很羡慕。侯国栋说,自己最近在和初中同学周军创业开办网络论坛,问他愿不愿意一起干,并给他4000元一个月的工资。

摘要： 这一天的电影课我本来计划和学生一起看教育短片,然后现场探讨。在前一个晚上,突然在高中同学群看到班长的发布:我们班主任李肖毛老师去世了!心情久久不能平静,晚上也失眠。心痛老师的离去,也想起美好的高中岁月。我决定改换预定的主题,给学生上一堂特别的“教育电影课”。说特别,因为给学生看的并不是真的电影,而是有关我高中生活的百余张幻灯片,因为它的呈现也需要声光色。

摘要： 小组讨论课堂上,老师请四位高中同学谈谈他们对于自己未来的规划.A同学回答说:"我喜欢被人关注,想成为一名服装设计师,未来想拥有自己的服装品牌."B同学回答说:"我英语还可以,我未来想成为一名外交官或翻译员,为国际交流尽自己的绵薄之力."C同学说:"我想参与载人航天飞船的研发,技术上的攻关克难让我很有成就感."D同学说:"一些地方教育资源还比较落后,我以后想去支教,帮助更多年轻人接受教育走出大山,去创造更好的未来."

摘要： 考了一个不上不下的分数,大学、地域、专业之间如何选择?我选择了学校.十年寒窗,难凉热血.每一个即将迈入成人礼的高三考生,都要第一次,做出一个可能影响一生的决定.正因这个决定之难、决定之重,我才想与你分享我的志愿填报故事,让你知道,让你明白.之所以说这个决定之难,是因为对于绝大多数的同学来说,漫漫求学路上总是"两耳不闻窗外事",一心一意备战高考,对志愿填报一概不知,除了少数自己听闻过的大学外,便不知其他高校为几许,因此根据自己的高考分数选择一所适合的大学十分不易.之所以说这个决定之重,是因为它对一个人的人生发展至关重要,毫不夸张地说,大四的我再回过头去看我的高中同学,拉开大家差距的除了高考分数以外,还有大学志愿的选择.

摘要： 大学毕业的余盈盈和她的高中同学张铭宇早早结婚,却遇到了爱刁难挑剔的婆婆。刚结婚不久,盈盈有次出门,由于是周末陪着铭宇和几个高中同学聚餐,盈盈就没太在意自己的装束,随意穿着一身休闲衣就出门了,谁知被从卧室里出来的婆婆看到了。只见婆婆王岚从头到脚地打量着儿媳。

摘要： 光从名字上看,黄信尧新作《同学麦娜丝》与旧作《大佛普拉斯》就是一组明显的对照。“麦娜丝”音译自Minus(减少),既是电影中校花的名字,也是指一起长大的高中同学人到中年各有选择、逐渐调零的过程。不过可惜的是,片名中的“减少”并没有使电影化繁为简,相反地,在《大佛普拉斯》中甚为出彩的导演叙述到这部电影里变成了喋喋不休的解释,以至于我不得不怀疑这是导演发觉自己力有不逮后打的补丁一假使导演相信每个主人公自有命运,假使他相信演员能与观众建立桥梁,又哪里还需要他时不时代替人物阐述行事逻辑、表达感受呢?

摘要： 教学理念:《一段音乐的产生》是普通高中音乐课程标准《创作》模块的第一单元,这是同学们学习音乐创作的第一课。根据普通高中音乐课程标准“创作是培养同学们艺术想像力和创造力的园地,也是同学们进一步获得音乐基础知识和学习音乐基本理论的模块。”本节课将遵循循序渐进的认知规律,在教学程序上准备运用“激情导入、欣赏感受、深入分析、拓展延伸、实践探究”五个环节,采用“由浅入深,层层递进”的教学策略开始教学。进入高中阶段,高中同学们有别于初中同学们,更不同于小同学们,他们有了自我的思想,独立的思维能力以及较强的自我表现欲望,根据这一特征,转变“以教师为主导,同学们被动接受知识”的传统教学观念,积极调动同学们的积极性,引导同学们主动参与欣赏,参与学习,所以,以同学们为主体,给他们提供更多的自我表现的良机,培养其创新意识和音乐素养,这将成为本节音乐课的主要方向。

摘要： 唯有真心换真心小时候的记忆中,村里有一条永远也修不好的路,坑坑洼洼,公交车行驶在上面总是颠簸不平。如果是骑车,来回一趟,总是一鼻子灰。上了高中,我终于走出谷里乡村,去县城读书。我感到了一种深深的自卑,因为高中同学来自于江宁区的各个街道。每次放假结束返校,同学们都会带来家乡的特产,和其他人分享。湖熟街道(当时叫湖熟镇)的同学带板鸭,横溪街道的同学带西瓜.

摘要： 本发明属于车牌检测技术领域，涉及一种基于车牌间协同学习机制的车牌检测方法，以车牌检测数据集中车牌检测图片之间强一致性为基础，通过尺度间协同注意力机制学习不同车牌检测图片网络层输出特征之间的一致性，从而保证网络在特征提取阶段车牌特征之间的交互性，通过车牌特征之间的交互，实现共性特征之间共享。然后通过语义协同注意力机制学习不同车牌检测图片高层输出语义之间的一致性，从而保证网络能够凭借语义特征缩小车牌特征搜索范围，最终通过语义尺度协同学习机制融合网络语义上下文之间的关系，提升复杂场景车牌检测精度，不仅可以用来进行复杂场景下的车牌检测，还可用于复杂场景下的物体分割以及复杂场景下的物体检测。

摘要： 本发明属于机器学习领域，具体涉及结合协同学习策略的粒子群混合优化的特征选择算法，技术方案如下：1.用Fisher score与MIC混合的过滤式算法进行粗粒度特征选择，获取粗粒度特征子集；2.利用协同学习策略的自适应粒子群优化算法进行细粒度特征选择，获取最优特征子集。本发明有效地克服了现有技术中存在陷入局部最优和计算代价高昂的高维数据的问题。

摘要： 本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于深度多特征协同学习的图像修复方法，包括如下步骤：S1.将待修复图像输入一预设的图像特征编码器，通过深度神经网络编码对待修复图像进行有效特征提取，形成有效图像特征集；S2.所述有效图像特征集通过预设的图像解码器进行解码修复，通过局部和全局判别器后形成修复图像；其中，所述图像特征编码器由六个卷积层组成，其中三个浅层卷积层用于重新组织纹理特征，三个深层卷积层用于重新组织结构特征，得到结构特征集和纹理特征集；所述图像解码器包括一软门控双特征融合模块，用于融合上述结构特征和纹理特征，一双边传播特征聚合模块，用于均衡通道信息、上下文注意和特征空间之间的特征。本技术可以有效解决修复图像的伪影，使得修复后的图像具有详细的纹理和更好的图像外观。

摘要： 本发明公开了一种鲁棒特征空间共同学习的多标签图像分类方法，首先准备多标签数据；在特征空间和标签空间中引入特征选择和核范数的低秩表示方法从而构造鲁棒的标签和特征空间共同学习的多标签分类模型；利用鲁棒低秩投影矩阵V将q维标签空间映射到r维的标签空间中，从而V表示在标签空间中学习到的鲁棒低秩投影；引入增广拉格朗日乘数法对多标签分类模型的目标函数中的矩阵P和矩阵V进行求解；将多标签数据作为训练数据样本对提出的多标签分类模型进行训练，得到最优的鲁棒低秩系数矩阵P和鲁棒低秩投影矩阵V；基于最优的鲁棒低秩系数矩阵P和鲁棒低秩投影矩阵V完成多标签分类模型的训练，并利用该多标签分类模型进行多标签图像分类。

摘要： 本发明公开了一种基于复矩阵和多特征协同学习的遥感图像分类方法，通过在黎曼RNRS分类方法的基础上引入超像素，减少了散斑噪声和计算时间，并且通过基于超像素的协同学习方法，将复杂矩阵和多特征融合到NRS分类框架中。本发明能够充分利用矩阵信息和极化特征，尤其在异质区域能够进行精确分类，得到更好的分类结果。

摘要： 本发明公开了一种基于区块链的群组协同学习方法，包括：S1，基于区块链构建协同学习模型，划分训练集和测试集；S2，预设智能合约模块，设置初始模型参数、全局聚合轮数和初始迭代次数，划分局部训练组；S3，选取局部训练组中信用最高的节点为领导节点，其它为训练节点，所有领导节点组成全局聚合组；S4，训练节点本地训练得到本地训练模型，领导节点利用联邦学习聚合得到本地模型；S5，全局聚合组聚合本地模型得到全局模型；S6，领导节点验证本地模型，根据验证准确率和历史信用更新边缘节点的信用；S7，更新初始模型参数，判断i＜I，如果是执行i＝i+1返回S3。本发明不仅有效降低了无线通信延迟，还增强了协同学习效率。

摘要： 本发明公开了一种基于多核协同学习和深度信念网络的特征提取方法及系统，包括：获取人脸表情图像信息，将所述人脸表情图像信息输入到训练好的深度信念网络，得到人脸表情分类结果；其中，对于深度信念网络的训练过程包括：将三张同一个人脸不同角度的图像分别放入三个DBN网络，三个DBN网络根据视野的不同来提取同一个人脸图像的三个不同特征，将提取到的特征分别放入与DBN网络连接的分类器中，利用小于设定数量的已标记的样本和大于设定数量的未标记样本对多个分类器进行协同训练。本发明实现了利用大量未标记样本进行分类器训练的目的，降低了DBN对人工标记样本的依赖，提高了深度信念网络的实用性。

摘要： 本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种协同学习的带噪声标签图像分类方法，在保留了Co‑teaching方法协同训练的基础上，进行了两点改进，首先抛弃了交叉训练的方式，采取单向的数据交换方式，其次修改了数据接收方网络的损失函数，数据接收方和数据提供方的损失函数不同，结合对称交叉熵损失函数和标签平滑正则化，本发明通过单向数据交换对的小损失训练抑制了噪声标签对图像分类的影响，并通过对称交叉熵损失函数提高鲁棒性以及标签平滑正则化防止过拟合。

摘要： 本发明公开了一种基于保守激进协同学习的图像半监督语义分割方法，包括对于有标签数据采用传统监督训练方法训练图像语义分割模型，对于无标签数据采用保守激进协同学习方法进行模型的半监督训练；其中，所述保守激进协同学习方法同时训练两个分支。本发明中，实现了对大量无标签数据的有效、高效利用，基于“求同存异”的思想达到了“保守进化”和“激进探索”之间的协同，有助于智能系统环境感知模型训练的降本增效，具有较好的语义分割效果、鲁棒性和通用性，仅使用少量带标签数据即可达到有较高标注成本的监督方法的同等语义分割效果，能够部署并应用于各种智能系统，具有较高的应用价值。

摘要： 本发明是一种基于多图神经网络协同学习架构的显著性物体检测装置及方法。本发明涉及计算机视觉技术领域，确定显著性边缘特征与显著性区域特征，将显著性边缘特征与显著性区域特征分别通过图投影操作转化为边缘图节点与区域图节点；进行初始图交互，实现图间信息的传递；将交互之后的送入动态信息增强图卷积层，完成图节点信息的充分挖掘；将经过动态信息增强图卷积层处理之后的边缘图节点与区域图节点送入注意力感知融合模块，完成两种特征的互补融合，为显著性边缘特征与显著性区域特征的学习过程提供互补线索。本发明提升显著性物体检测性能，弥补传统卷积神经网络的关系学习能力不足的问题。