改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。     

基于上机工艺的经起小提花织物构图设计研究

多臂织机上开发经起花产品,彩、地经分别使用不同综框,在有限的用综条件下,需要通过上机工艺的变化设计,解决构图单调的问题.为此分别以单、双彩经起花为例,在分析上机工艺基础上,以图解形式,提出了利用穿综、纹板排列实现的四种构图变化方法.结果 表明:变化彩经重复穿综次数、变化纹板排列重复次数可以使基础图形产生形变,增加构图的趣味性;将基础穿综与纹板图分区段拆分重组,可以使丰富构图效果;将甲、乙彩经换位穿综可以产生相同构图不同色彩的效果;将甲、乙彩经的穿综起点、纹板起点错开位置可以产生多种不同的构图效果.     

大数据背景下教师推进学生主体个性化学习研究

大数据时代,随着社会的快速发展,教育领域强调个性化教育,教师应积极面向全体学生,发现学生的独特性,承认个性差异,鼓励个性发展,因材施教,最大程度展现所有学生的个性和潜力。基于此,通过分析高职院校学生主体的个性化差异,探索研究大数据背景下教师推进学生主体个性化学习的策略,为后续教育改革和促进学生个性化学习提供参考。     

典型化工生产单元操作一体化实训室数字化课程学习系统建设

基于对典型化工生产单元操作一体化实训室数字化课程学习系统建设实践，将复杂且具有高度危险性的化工生产单元操作过程教学、培训等，构建成一个高度信息化的综合平台，利用视频、动画、微课、仿真等软硬件组成数字化的学习系统，即解决了学校资源、资金、场地、安全等的不足，方便学生随时随地学习，又解决了教师枯燥难教的困境，同时也解决了校内学资源碎片化、校际缺少共享等问题，为教学、培训、社会服务等提供便捷途径。     

大数据在初中信息技术课堂教学中的应用实践与思考

随着计算机技术和物联网技术的飞速发展,大数据频繁出现在人们的生活中。笔者阐述了大数据的含义及优势,探究了大数据在初中信息技术课堂教学中的应用。借助大数据资源,能有效提高课堂教学效率。结合大数据分析,能有的放矢地实施分层次教学。搭建校内大数据资源库,能提供更加符合学生要求的自主学习平台。通过大数据安全教育沙龙,能够提高学生的信息安全意识。     

校企互融开展企业职工终身培训的实施途径与方法

通过开展培训可以提高人力资源的质量,其态度、价值与行为也将改变,人才质量的提高可以提升企业的市场竞争力,保证企业的高质量和可持续发展。校企互融开展职工终身培训将成为企业智力增长的发动机。对国内目前高职院校和企业在推行终身职业技能培训方面存在的问题进行了分析,并提出发展建议。     

多装配接口的三维装配模型检索方法

针对三维模型装配时存在的多接口连接方式,提出一种多装配接口的三维装配模型检索方法.首先对三维装配模型进行属性邻接图的表达,并根据装配体零件之间的接口配合关系定义共轭子图;然后针对装配模型构成的图集进行图顶点的序列化,降低顶点匹配过程中的遍历次数;在此基础上,将装配模型的检索转化成查找符合共轭子图的属性邻接图,通过装配模型属性邻接图的图集进行模型检索;最后对频繁子图挖掘方法进行改进,提取出满足多装配接口的三维装配模型.实验结果表明,该方法能够实现多装配接口的三维装配模型检索,可以提取出设计人员所需的三维模型,提高产品的设计效率.