一、实用网速诊断软件Net Medic（论文文献综述）
李文静[1]（2021）在《图像识别中小样本学习方法与模型轻量化研究》文中研究指明2012年以来,深度神经网络在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、智慧医疗等多个领域取得了优异的成果。这是卜数只偶,也是水到渠成。究其本质,还是得益于三个基础的驱动,包括:大数据（充分标注）、大模型（参数量庞大）和大计算（高性能计算）。正因为对这三个基础的严重依赖,也在一定程度上限制了人工智能的进一步发展和普及。首先,大模型对大数据的过度依赖表现在其在训练阶段必须在大量的标注充分的数据下训练,否则模型的准确率将大大降低。很多新的应用场景的样本获取困难并且标注成本极高,因此不少学者开始研究小样本学习方法,目的是当面对一个新的场景时,快速的从少量的有标记样本中学会认识新的类别。其次,大模型对大计算的依赖表现在其无论在训练和测试阶段均需要拥有大量存储空间和优异计算性能的硬件平台的加持。那么,对于很多的存储和计算资源均极其有限的测试场景,比如移动端（智能手机,自动驾驶汽车等）,离线监控设备（公共摄像头,汽车行车记录仪等）,现有的训练好的大模型将会出现水土不服,无法顺利落地。于是,模型轻量化问题也被领域内科研人员广泛关注。研究模型轻量化的目的是压缩模型参数量,使其在移动端顺利部署。基于以上背景,本文面对实际环境中图像识别应用的真实需求,重点研究深度学习模型落地时亟待解决的两个问题:小样本（训练数据标注不充分）和模型轻量化（测试平台存储计算资源有限）的问题。首先,基于通用的小样本任务,本文主要对小样本问题中的度量方式、特征提取方法以及如何利用无标签样本进行了研究。得益于对于小样本学习方法的研究,本文进一步研究了具体细粒度图像任务中的小样本问题,即行人重识别中的单视角问题。其次,为了研究模型轻量化方法,本文选取一个代表性的智能车载应用驾驶行为分析作为具体研究载体。行人重识别和驾驶行为分析分别为图像识别算法在公共安全和交通安全领域的两大典型应用。其中行人重识别研究的是一个室外的远距离开放场景,而驾驶行为分析研究的是车内的近距离封闭场景。总之,本研究的目的在于降低图像识别应用的普及成本,突破人工智能应用的场景限制,使其在更广泛的领域为更多的人带来更多助益。具体研究内容如下:一、针对小样本问题,从度量学习（metric learning）角度出发,提出了一种新的面向直推小样本学习的局部和全局的相似度度量方式。具体地,局部相似度不仅考虑了查询集和支撑集样本之间的局部关系,而且将支撑集样本之间,以及查询集样本之间的局部关系都考虑进来。为了充分利用每个任务的局部信息,我们提出了一个新的基于特定任务的全局相似度计算方法。在手写数据集Omniglot,通用图像分类数据集miniImageNet,tiered ImageNet上的实验结果表明,局部和全局相似度结合的度量方式能够显着提高小样本分类准确率。二、针对小样本问题,从数据角度出发,提出了一种新的基于上文相似度的二阶注意力模型用于解决半监督的小样本分类问题（semi-supervised few-shot learning）。为了提高特征提取网络的表达能力,在不增加网络参数的前提下,我们提出提取中间层输出的二阶注意力特征。为了充分利用无标签样本集中的正样本的信息,提出一种基于上下文的新的相似度计算方法。在手写数据集Omniglot,通用图像识别数据集miniImageNet,tieredImageNet和细粒度图像识别数据集CUB上的实验结果证明了算法的优越性。三、针对小样本问题,从应用角度,提出一种新的面向应用的基于单视角的小样本学习方法（OVL）。将研究重心从一般问题过渡到具体任务,研究一个开放远距离场景——行人重识别问题中的跨摄像头场景下的小样本问题的解决方案。具体地,为了解决不同摄像头下数据分布不同的问题,设计了一个对抗多源学习方法,用于对齐不同摄像头数据的分布。为了避免无标签样本中负样本对模型训练的干扰,提出一个对抗负样本剔除算法。在Market-1501,DukeMTMC-reID,MSMT17三个数据集上的实验结果表明,我们提出的OVL算法在只有少量标注样本的前提下,可以达到优于现有的域自适应方法和半监督的方法的结果。四、针对模型轻量化问题,提出一种新的基于样本的多教师知识蒸馏的方法（IsMt-KD）,学习准确率高,速度快的轻量卷积神经网络。以一个封闭近距离的车内场景——驾驶行为分析问题作为研究载体,研究智能车载移动端图像识别模型的轻量化问题。具体地,为了减少知识蒸馏过程中来自教师网络的误导问题,设计了一个新的基于样本的为教师打分的方法（ISTG）。基于ISTG,实现基于样本的中间层和输出层高效知识蒸馏。在AUC和StateFarm数据集上的实验结果表明,经过IsMt-KD蒸馏的轻量模型能够达到与大模型相当的准确率,并且保持了轻量模型在参数量和执行速度方面的优势。综上所述,本文重点关注应用环境中的图像识别问题,包括小样本问题和模型轻量化问题。在多个图像识别任务上的大量的实验结果验证了本文提出算法的合理性和有效性。本文提出的方法可以为真实环境中的小样本问题和模型轻量化问题提供解决思路和方案,并为图像识别任务中的开放场景和封闭场景应用提供研究参考。
徐畅[2]（2021）在《疫情与后疫情时期初中语文线上教学的实践与思考 ——以信阳市羊山中学为例》文中研究指明随着现代信息技术的发展和教育信息化的逐渐推进,信息技术和学科课程也在进一步融合,线上教学的教学模式也越来越受人们青睐。2020年初的新冠肺炎疫情,推动了一场倒逼式的教学革命。全国大中小学教师为响应国家教育部“停课不停学”的号召,纷纷进行线上教学活动,这为未来线上教学的研究提供了有力的实践基础。本文以线上教学为研究方向,以探究初中语文的教学问题为基础,进一步提出线上教学改进的策略,期望为未来的线上教学提供参考。本论文一共分为五个部分。绪论部分主要对本文的研究背景、理论意义和现实价值以及所选用的研究方法进行宏观上的阐述,同时对国内外线上教学的应用现状和趋势进行总结和归纳。第一章介绍了线上教学的使用背景,主要是疫情之前、疫情时期以及后疫情时期,初中语文线上教学情况。第二章是针对信阳市羊山中学初中语文线上教学的现状,进行整体的调查分析。在这里采用了调查问卷的方法,了解一线师生对线上教学的使用情况,以及家长对线上教学的态度和看法。通过数据分析,总结出线上教学存在的一些问题,包括视力影响、网络不稳定、学生语文学习自主性差、语文教师电脑技术不熟练、线上语文教学评价不统一和语文线上教学效果不佳的问题。第三章是对问卷中反映出来的问题,有针对性地提出应对策略:加强学生语文学习能力与习惯指导、保障网络稳定安全、加强家校联系、加强语文教师线上教学培训、加强线上语文教学质量评估和颠覆以往教学方式。第四章是对初中语文线上教学经典案例的分析。从阅读教学、写作教学、综合性学习教学,三个优秀课堂实例进行分析,发现初中语文线上教学的优势。第五章是对线上教学的展望。随着时代的变化,线上教学成为教学发展的一个趋势,依托信息技术并结合教学的基本规律,最终线上教学呈现的是线上线下融合式教学发展方向;未来线上教学会有突破式发展,更加开放的学习空间、教师角色的重新塑造、学生学习的个性化体验和学校功能的重新定位。
罗骁[3]（2021）在《电解槽车间远程控制定位起重机控制系统研究》文中指出国内某冶金公司电解分厂电解槽车间,其生产采用电解精炼的方式将火法精炼产出的阳极铜进一步提纯,并回收有价金属。生产过程中均采用人工手动操作桥式起重机完成极板的吊运工作,同时驾驶员需要与地面指挥人员对话来完成极板与目标电解槽间的准确对接,占用人力资源较多,为了实现对电解车间的远程监管、减员增效,同时实现本地桥式起重机自动定位控制以及监控中心对车间工况的远程监控等自动化功能,本文对该电解分厂电解槽车间的桥式起重机监控系统进行升级改造。论文的主要工作内容如下:首先,本文对该电解槽车间布局进行重新规划。将电解槽车间主要划分为阳极-阴极组装区、成品剥离区和电解槽区三个生产区域,并按照车间布局信息和电解槽尺寸将电解槽区域重新划分后将其数据信息录入PLC程序DB块内以供调用。再根据重新规划后的车间布局对桥式起重机的监控系统总体方案进行设计。其次,基于电解槽车间布局的重新规划结果提出云台跟踪拍摄桥式起重机抓具的监视方式。根据监视目标决定云台安装位置和设计云台需实现的功能。完成摄像机选型并使用Solid Works软件辅助完成云台调整机构的机械设计和伺服电机选型。以云台跟踪监视桥式起重机抓具为目标,对云台追踪轨迹建模及算法研究,结合数值微分法提出2种等间距离散点追踪算法。根据桥式起重机的监控系统总体方案完成对该车间内所需硬件系统的总体设计。最后,基于前文的研究结果,对远程控制定位起重机的监控系统进行PLC控制软件设计和触摸屏监控软件设计,并且对系统进行了仿真验证。通过本文的研究结果,能够满足电解槽车间内桥式起重机的远程监控,可以较大程度降低车间生产时的人力资源占用,节省成本。此外,该系统设计留有余量,能够满足今后技术升级和设备增补的需要。
刘赟宇[4]（2020）在《泛在学习视域下高职教育教学模式研究》文中研究表明信息技术发展使得人类生活不断发生着新的变化,互联网+教育给传统教学带来了机遇与挑战,信息技术革命已经逐步渗透到教育领域并引发教育由内而外的变革。无所不在的泛在网络为泛在学习提供了基础,泛在学习实现了“人人、处处、时时”的学习,也就是4A学习,任何人（Anyone）、任何地方（Anywhere）、任何时间（Anytime）使用手边任何工具（Anydevice）来进行的学习活动,随之而来的是高等院校师生对新形势下教学模式的探索与应用。2020年新冠肺炎疫情的爆发使得传统教育面临前所未有的挑战,基于我国良好的网络基础,师生们通过手机、电脑等工具在家中上网获取信息和开展泛在教学,克服了传统教学模式在空间和时间维度的限制,以其灵活性、便捷性、经济性和人性化的这些优势弥补了传统方式的不足,为保证教学工作正常进行发挥了重要作用。高职教育在中国高等教育中占据半壁江山,如何利用信息技术设计教学活动,形成可借鉴的教学经验和教学规律,在泛在学习视域下构建新型的高职教育教学模式,本身具有很强的现实意义和社会价值。本文在对国内外文献梳理和核心概念界定的基础上开展了以下几个方面的工作:（1）分析互联网+教育给传统教学带来的机遇与挑战,结合线下教学到线上教学的转变,剖析学习方式演变过程和发展规律。（2）在泛在学习视域下,梳理高职教育教学模式五个构成要素及彼此关联,分析教学环境,总结教学理论,归纳了结绳学习规律和泛在学习变维规律,结合布鲁姆掌握学习理论,依据五个构成要素构建教学模式。（3）在分析教学模式的基础上,采用自然实验法进行高职教育通信专业理实一体化课程《移动通信基站运行与维护》的教学实验,其中的理论课程主要采用线上学习,基于建构主义理论和布鲁姆掌握学习理论,开展课前、课中、课后教学活动;实训课程采用仿真软件、演示视频、虚拟现实等教学手段,遵循知识可视化、内容情境化、动手动脑的教学理念,开展实训课程教学活动,并通过教学实验数据的分析和对比验证教学效果。（4）对这一教学模式进行分析,确定教学模式有效性的评价指标,构建有效性评价指标体系,为评价教学模式提供评价方法和依据。研究具有三个创新点。第一是基于泛在学习在时间、空间、虚实之间维度变化的特点,结合结绳学习规律和布鲁姆掌握学习理论,梳理教学模式五个构成要素及彼此关联,构建了泛在学习视域下的高职教育教学模式,达到学生精熟掌握知识和技能的目标,推动职业教育教学模式的创新;第二是基于泛在学习教学模式的构建,首次采用自然实验法对职业教育理实一体化课程进行教学改革实验,验证了泛在学习教学模式的有效性,为后续开展相关教学研究提供了方法。第三是从理念和方法上,突出融合创新。在研究思路上,力求将教育学与工学有机融合,结合互联网+教育的信息化时代背景,用教育学的理论和方法解决复合型技术技能人才培养问题,创新职业教育人才培养模式。
叶鹏君[5]（2020）在《基于图像识别的列车司机驾驶行为监测及关键技术研究》文中指出安全行车是轨道交通运营的基本要求,现阶段,拥有地铁的城市也越来越多,地铁运营形成网络,列车司机队伍不断壮大,正线列车驾驶的风险也将随之上升,对司乘管理人员及驾驶人员提出了更高要求。列车司机作为一个特殊的一线操作者,承担着列车驾驶、车辆故障处理、应对紧急事件、客运服务等多方面的职责,对确保列车安全平稳运行有着十分重要的作用,提升运营单位乘务管理部门的管理能力也成为重中之重。一般情况下,列车司机为单人驾驶,无法实现及时有效的人员互控管理;同时,由于驾驶室空间局限性,又很难借助大型监控设备对列车驾驶员行为进行无干扰监测。为了改善列车驾驶员与列车操作控制系统界面之间的人机交互方式,减少列车驾驶员的工作负荷,本文研究一个基于图像识别的列车司机驾驶行为监测系统及其关键技术,能够有效识别并判断司机正线驾驶时的各种状态及行为,实时快速地对违规行为进行预警,保证行车安全。主要内容包括:结合列车驾驶员面部人脸识别、疲劳监测和身体上部肢体识别的需求,设计了列车司机驾驶行为监测系统。首先,建立人脸识别算法并设计监测软件系统,实现对ORL、GT、Faces95三个人脸数据集的识别;然后,开展基于PERCLOS值的疲劳检测算法研究,利用Kalman滤波器建立模型,构建了基于PERCLOS方法的疲劳检测算法;最后,提出了一种基于深度学习的肢体识别算法,结合目标检测模型、骨骼提取模型以及本文手势的知识库,识别司机手势,判断司机驾驶过程中的手指确认等操作动作是否标准,最终,通过监控管理与视频通讯平台,实现监测、报警与提醒功能。综上,本文构建了由人脸识别和疲劳监测系统、手势识别系统、终端管理系统平台、重大告警推送系统和视频通讯五个模块组成的系统,并通过实验验证系统的可靠性和实用性。本文所构建的列车司机行为监测系统,可适用于地铁运营单位列车司机的驾驶监控以及干线铁路如动车组、客货运专线的列车司机驾驶行为管理,本系统具有广泛的普适性和较强实际应用效果。
韦雅楠[6]（2020）在《信息生态视角下企业与用户的新媒体信息交互研究》文中研究指明企业在国民经济发展中发挥重要作用,“智能+”与全媒体奏响中国新媒体发展的序曲,越来越多的企业关注数据经济,利用各种新媒体平台与用户进行信息交互。如何把握新媒体发展契机,提升企业与用户的信息交互效果,促进信息交互生态系统平衡,提高企业核心竞争优势成为企业发展的重要任务。本文在国内外相关文献梳理基础上,基于信息生态理论,构建了新媒体环境下企业与用户信息交互机理模型,进而提出了新媒体环境下企业与用户信息交互研究模型,系统地分析了企业与用户基于新媒体平台进行信息交互的特征、影响因素、评价指标体系、交互模式和引导策略,研究结论能够指引企业利用新媒体平台加强用户信息交互,提高客户关系维护效果,最终提升企业核心竞争力。本文基于信息生态理论,综合运用文献分析、实证分析、社会网络分析和案例分析等研究方法,剖析新媒体环境下企业与用户信息交互的机理、特征、影响因素、效果评价等理论问题。核心章节主要由六部分组成,第三章基于信息生态系统理论,深入分析新媒体环境下企业与用户信息交互机理,是全文的核心理论框架;第四章基于信息人因子理论,探究新媒体环境下企业与用户信息交互特征;第五章和第六章基于信息生态系统理论,构建新媒体环境下企业与用户信息交互影响因素和评价指标体系;第七章从信息生态实践应用视角,总结归纳了三大新媒体环境下的企业与用户信息交互模式,并针对典型企业新媒体信息交互平台案例进行深入对比分析。研究逻辑上,第三章为理论核心框架,第四章至第六章在理论研究上承前启后、逐步深入。第七章是信息生态视角下,企业与用户新媒体信息交互的实践层面理论归纳及演绎,为第八章提供支撑。第八章基于理论层面和实践层面研究成果,提出新媒体环境下企业与用户信息交互对策,是本文实践研究的最终落脚点。第三章基于信息生态系统理论,深入分析新媒体环境下企业与用户信息交互机理,构建新媒体环境下企业与用户信息交互机理模型,进而提出了新媒体环境下企业与用户信息交互研究模型。首先,展开企业和用户新媒体信息交互动机分析,构建新媒体环境下企业与用户信息交互动机模型;其次,从系统观视角出发,探究企业与用户在新媒体环境下进行信息交互的生态系统结构,具体包括企业与用户信息交互生态因子、生态链和生态位。接着,剖析了信息交互主体、客体、环境和技术等四大生态要素,构建了新媒体环境下企业与用户信息交互生态要素模型;最后,在上述研究工作基础上,构建新媒体环境下企业与用户信息交互机理框架模型,提出新媒体环境下企业与用户信息交互研究模型,为后续研究建立了坚实的理论基础。第四章基于信息人因子理论,在SICAS模型改进基础上,构建新媒体环境下企业与用户信息交互特征模型,采用社会网络分析和语义分析方法,展开新媒体环境下企业与用户信息交互特征研究。研究过程中,采用点度中心性指标分析信息交互中的转发与被转发行为、采用中间中心度指标分析关注与被关注行为、采用接近中心度指标分析评论与被评论行为、采用特征向量中心度指标分析信息互动行为的凝聚性、采用语义关键词词频分析信息互动词频、采用五大特征属性指标呈现新媒体环境下企业与用户信息交互的行为特征。研究结果表明,所构建模型能够对信息交互特征进行系统分析,新媒体环境下企业与用户信息交互更及时、交互效果更好、用户满意度更高。本章为第五章影响因素研究提供了理论积淀。第五章基于信息生态系统理论及沉浸理论,在信息系统成功模型基础上,构建新媒体环境下企业与用户信息交互影响因素模型,在详实的问卷调查基础上,采用结构方程对影响因素模型进行验证。研究结果表明,用户个体认知、新媒体信息质量、新媒体服务质量、沉浸体验、新媒体平台质量对信息交互满意度有正向影响,用户新媒体信息交互满意度对信息交互行为有正向影响。按照影响程度由大到小依次为新媒体信息质量、用户个体认知、沉浸体验、新媒体服务质量和新媒体平台质量。本章有力支撑了第六章评价指标体系的构建。第六章基于信息生态理论,从信息技术、信息、信息环境、信息人四因子维度,构建了新媒体环境下企业与用户信息交互效果评价指标体系,采用层次分析与模糊综合评价法确定指标权重。具体来说,基于信息人因子,构建信息交互内容安全性、用户参与性2个一级指标。基于信息因子,构建信息交互有用性、信息交互内容时效性2个一级指标。基于信息环境因子,构建信息交互服务性1个一级指标。基于信息技术因子,构建新媒体平台稳定性1个一级指标。研究结果表明,用户参与性、信息交互有用性、信息交互内容时效性是评价信息交互效果的主要指标。本章第八章对策研究提供指引。第七章基于信息生态系统理论,从实践层面归纳总结新媒体环境下企业与用户信息交互模式,并选择典型企业案例进行了分析。研究过程中,基于信息人视角,分析用户生成内容的交互模式,基于信息技术视角,分析“智能+”信息技术交互模式,基于信息环境,视角分析“线上+线下”信息交互模式。结合典型企业信息交互模式案例,探究不同信息生态位交互模式的特点。分析了抖音短视频用户生成内容交互模式、百度“智能+”交互模式、海尔“线上+线下”交互模式,并对这三种模式进行对比分析。本章为第八章提供实践层面的指引。第八章基于本文理论和实践研究成果,提出新媒体环境下企业与用户信息交互行为引导对策。首先,基于信息人视角,提出新媒体环境下企业信息管理综合水平提升策略,新媒体环境下用户信息综合素养建设策略。其次,基于信息技术视角,提出企业新媒体应用水平和系统质量优化策略,企业综合信息技术服务水平提升策略。最后,基于信息环境视角,提出新媒体环境下企业与用户信息交互服务水平建设策略,新媒体环境下的企业数字经济和信息消费升级对策。本文在理论层面,基于信息生态理论,系统研究了企业与用户新媒体信息交互理论体系。深化了信息生态理论在新媒体信息交互领域的应用,探索了企业和用户新媒体信息交互的特征和规律,明晰了企业和用户新媒体信息交互影响因素,提出了企业和用户新媒体信息交互体系,为企业如何充分利用新媒体工具同用户进行生态和谐的信息交互提供理论指引;在实践层面,突破理论迷雾,归纳了企业和用户进行新媒体信息交互的模式,为企业和用户如何利用新媒体工具进行生态和谐的信息交互提供了实践指引,同时从策略层面给出了基于生态因子的行动方针。在未来的研究中,本文将囊括更多的样本数据,增强研究结论的普适性。同时,将进一步基于信息生态理论及本文理论研究成果,构建新媒体环境下企业与用户信息交互行为演化模型,并展开实证研究,以推动本文研究成果在实践层面的深入应用。
李桐[7]（2020）在《交互设计中用户体验的“快”与“慢”研究》文中研究指明随着技术的不断发展,快慢文化步入人们的生活,“快”的出现与效率时代和速食时代有关,当人的认知速度跟不上时代发展的脚步,便催生了“慢”文化,“慢”是对“快”的理性反思。各界学者开始对“快”“慢”进行思考与探索,同时,“快”“慢”思想开始渗入到设计领域中,目前对“快”“慢”的研究主要是从心理学和哲学的角度进行探讨,对节奏的研究也越来越受到设计师的重视,在建筑设计、平面设计、游戏设计等诸多领域都有一定的研究成果。“快”与“慢”不再是最初对于物理速度的简单定义,两者更是一种人们的生活理念与追求,万物需平衡才能达到和谐,人们试图找到一个平衡点来维持工作压力与心灵追求,用户体验也一样,何时“快”?何时“慢”?如何在体验中制造好的节奏以获得愉悦与满足?体验是一个过程,如果将用户体验曲线化,一段愉悦的体验旅程必然是一个高低有致、张弛有度且充满律动的线条,有几个明显的高潮峰值体验,也有长时间段的缓冲阶段,设计师通过设计手段对体验进行快慢调节,将体验以波动有致的形式展现出来。“快”与“慢”具有时间概念,从时间维度来看,交互设计中设计师不仅仅关注于一段体验,更应聚焦于全局、长期的用户与产品的关联,全局体验不是一段段局部体验的简单相加,但以局部体验中的体验“Point”作为连接点形成一个“Line”闭环。因此,本文研究的范围包括了如何创造一段愉悦的体验,以及长期维度下的快慢平衡,旨在为设计师提供一个具有可行性和长远意义的设计指导模型,帮助寻找到最贴近用户心声的愉悦体验。本文将尝试从“快”与“慢”的角度探究交互设计中的用户体验,从五个方面对“快”与“慢”进行对比阐述,其中包括“快”“慢”切入点、设计影响层面、设计影响姿态、设计表现形式与相对性特征,两者在设计中虽表现出不同的特点,但可以通过设计方法进行转换。在对“快”与“慢”进行了初步的定义和概念划分后,研究总结出两者在交互体验中的特性,通过用户调研对体验要素进行更深入地探讨,对“快”“慢”体验进行定量和定性分析,在现有理论的基础上,根据用户认知的阶段性提取出“快”“慢”在交互设计中的体验要素,建立“快”“慢”体验要素模型。在第五章本文基于三个体验阶段分别提出相应的设计策略,并提出在全局和长期视角下的“快”“慢”平衡原则。最后,通过两个实际项目案例对体验要素模型与策略进行验证分析,两个案例涵盖了设计开发与设计改良评估,具有较强的实践参考价值,用实践验证理论,以达到理论指导实践的目的。
章军伟[8]（2020）在《基于视频分析技术的校园安防关键技术研究及应用》文中认为安全作为学校发展的底线要求,是校园建设的核心之一。随着智慧安防的逐步兴起,智慧校园已不再是一种理念,而是慢慢的转变为现实中的广泛应用。其中,安防是智慧校园的核心之一。当前,视频监控已成为学校安防建设的标配,但是,现有视频监控系统还主要停留在客观场景的实时观看和回放,基于人工智能等技术的视频安防识别应用程度还很低,如何利用人工智能、视频识别等技术,建立智能化的校园视频监控识别系统是智慧校园亟待解决的难题。针对当前校园视频监控系统中存在的不足。以校园安防为起点,基于视频分析技术,研究了校园安防场景下的视频人车目标识别、烟雾自动检测、行人检测等关键技术,并设计实现了基于视频分析技术的校园校园安防系统。本文的主要工作和成果如下:（1）针对传统烟雾检测在准确度和实时性上存在的不足,提出了一种基于光流改进与Yolov3的烟雾检测方法。首先通过改进光流算法对动态前景区域进行目标框定完成一次筛选;然后将初筛结果输入Yolov3模型进行二次识别和筛选,从而达到检测烟雾目的。通过对比实验结果表明,在各类烟雾检测任务中,该方法可以有效地减少外界因素干扰,完成烟雾检测任务。（2）针对行人识别统计中单一特征提取上的不足,设计实现了一种基于多特征融合的行人检测和统计算法。对多个特征进行特征的融合和选择优化,通过正样本和负样本对SVM分类器进行模型训练,对输入的图像进行行人识别。最后利用结合卡尔曼滤波器的mean-shift跟踪算法对设定区域内的行人进行统计和分析。（3）实现了一个基于视频分析技术的校园安防系统。系统结合了上述研究成果,实现了烟雾自动识别、行人检测与统计、人脸识别、车辆识别等安防模块的集成,建立起了一个基于视频分析技术的校园安防系统。所提算法的实验结果证明,本文提出的基于视频分析技术的校园安防系统方案可以有限地实现从人防到技防的转变。较好地满足现阶段需求,具有较好的实用价值和推广价值。
王冬冬[9]（2020）在《教师研修社区学习者模型构建及应用研究 ——以“A”教师培训平台为个案》文中研究指明伴随我国教育事业发展得如火如荼,帮助教师队伍建立过硬的职业素养与全面的行业素质,将是未来教育事业发展的重要趋向。建立健全即符合教师实际需求又具备先进理论支撑的教师培训体系是教师队伍综合素质提升的关键。教育兴国,科技助教,互联网技术以广泛的适用范围与卓越的实际效果,已然渗透至行业的方方面面。网络研修社区作为近期一经兴起便立刻成为讨论焦点的教师研修新思路,如今已在试点城市推行过程中成效显着,具有可观的实际成效。“A”教师培训平台是当前教师网络研修社区平台中,具有一定影响力的主流平台的代表。与诸多教师网络研修社区类似,其立足于远程培训与网络研修两大支柱功能,同时为教师进行集体研学交流,分组教研探讨,交流教学心得,交互经典案例提供平台支撑。再者,伴随多年运营以及使用经验,平台对于各成员自身个人信息以及相关学习行为加以统计,纳入大数据库。借助海量多维数据对其进行综合性归纳整合,进一步勾画出更具针对性与实践性的学习者画像,能够将学习者信息以及特点进行直观表现,对于教师培训平台优化培训效率,优化培训体系具有重大意义,能够为最大化地满足求学者以及教学者所需,为全面提高培训质量夯实根基。因此,本研究以网络研修社区支持科学决策和高效管理为大方向,选择“A”平台为实验平台,通过对“A”平台的改造,将以近期大家关心的重要命题——网络研修社区的学习者画像为目标,以网络研修社区学习者模型建构为研究主题。首先,对于平台数据进行归纳整理,并对其进行预处理,立足于业务实际需求,建立更具全面性的数据汇聚表,从而,进一步设计数据资产评估报告;其次,选用主成分分析法,围绕学员实际情况设计综合评价体系,随后,邀请专家对于该体系精确度与待优化部分进行微调;再次,笔者尝试选择k-means算法,以平台学员为对象进行聚类分析,对于各学员维度具体情况进行针对性剖析,依据学员平台学习实践过程中暴露出的缺陷,提出切实可行的优化举措;最后,采用协同过滤算法,进一步做好平台对口教学资源以及教培课程的自动推荐,为用户推荐关联度较高的学习伙伴,并及时推荐研修活动信息,依据其最终数据验证推荐成效。研究成果主要在于:其一,进一步为教师网络研修社区平台大数据埋点与收集提供理论指导,构设较为先进科学的数据汇聚表,建立更具针对性与全面性的数据仓库;其二,打造立体化、多元化能够完美契合学习行为逻辑与步骤的评价模型;其三,帮助平台教师以及管理负责人更直观地了解学习者自身实际情况,进一步为学员自动推荐对口学习服务以及学习伙伴,真正确保课程快速推进,捕捉大众需求热点,给予学员更具针对性与实践性的课程学习体系;其四,借助本研究成果,能够为同类型数据挖掘实证调研以及相近领域优化模式贡献一些思路。
程瑛[10]（2020）在《西北民族地区城乡义务教育数字化课程资源共享路径研究 ——以新疆F市为例》文中进行了进一步梳理目前,教育均衡且优质均衡发展已成为国家高度关注的战略,而数字教育资源共享则作为缩小城乡教育差距、实现城乡教育均衡发展的重要手段。我国学者们已经通过相关研究发现了数字教育资源在共享过程中存在的部分问题,提出了相应的对策建议、模式和体制机制,但是针对民族地区数字教育资源共享的研究只是局限于大范围的区域间资源共享,没有落实到民族地区自身情况,对于数字教育资源具体推进路径的研究更是少有论述。数字化课程资源共享是数字教育资源共享的重要部分,是解决校际资源不均衡的有效途径,如何有序管理并高效共享数字化课程资源,保证数字化课程资源合理、深入、恰当的发挥作用已成为教育信息化发展的重要问题。在西北民族地区数字化课程资源共享方面,本研究以新疆F市为例,聚焦西北民族地区数字化课程资源共享这一主题,在查阅文献,确定政策方向,了解国内外数字教育资源共享现状,界定相关概念、查找理论基础之后,对F市数字化课程资源的硬件设施和网络的建设现状、共享现状、获取途径和使用现状、资源满意度、资源需求、制约教师参与数字化课程资源共享的因素以及教师基本信息做了全面的调查。通过对问卷、访谈、调查表和观察记录表的数据分析,总结出当前西北民族地区在数字化课程资源共享中存在的问题,并对问题进行了原因分析,为共享路径的研究提供了支撑。综合考量现有问题、原因分析和西北民族地区特殊性的基础上,运用教育公平、教育均衡等理论,笔者从政策引导、信息技术培训、技术保障、无缝对接县域外资源、县域内资源逐级共享和监测评估六个方面详细论述了改善西北民族地区当前数字化课程资源共享现状、促进数字化课程资源共享工作的有效路径。路径具体涉及到提高认识、联动协调、优化经费、激励政策、教师信息技术能力培训、网络建设、资源管理、引进优质资源、盘活县域外资源、监测评估共享过程等内容。本研究为西北民族地区数字化课程资源共享提供了翔实的数据资料,所提出的共享路径相互协调、具体可行,对西北民族地区城乡义务教育数字化课程资源共享工作的开展具有很强的现实意义。
二、实用网速诊断软件Net Medic（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、实用网速诊断软件Net Medic（论文提纲范文）
（1）图像识别中小样本学习方法与模型轻量化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 深度学习算法对大规模标注数据的依赖带来的问题 |
| 1.1.2 深度学习算法在资源有限的平台上部署遇到的问题 |
| 1.1.3 小样本学习和模型轻量化研究意义 |
| 1.2 图像识别的发展史 |
| 1.3 小样本学习 |
| 1.3.1 小样本问题特点 |
| 1.3.2 小样本学习的研究现状 |
| 1.3.3 现有小样本学习算法存在的问题 |
| 1.4 模型轻量化 |
| 1.4.1 模型轻量化的研究现状 |
| 1.4.2 现有模型轻量化算法存在的问题 |
| 1.5 本文主要研究内容与成果 |
| 1.6 本文结构安排 |
| 第2章 面向直推小样本学习的局部和全局度量 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 相关工作 |
| 2.3 算法介绍 |
| 2.3.1 直推小样本问题定义 |
| 2.3.2 整体框架· |
| 2.3.3 特征提取网络 |
| 2.3.4 局部相似度学习网络 |
| 2.3.5 全局特征学习 |
| 2.3.6 总体目标函数 |
| 2.4 实验结果 |
| 2.4.1 实验数据集介绍 |
| 2.4.2 实验设置和对比算法 |
| 2.4.3 参数分析 |
| 2.4.4 与现有方法对比 |
| 2.4.5 n-way 1-shot和5-way k-shot实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于二阶注意力网络和上下文相似度的半监督小样本学习方法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.2.1 特征提取网络(backbone) |
| 3.2.2 半监督小样本学习 |
| 3.3 算法介绍 |
| 3.3.1 半监督小样本问题定义 |
| 3.3.2 模型总体框架 |
| 3.3.3 用于特征提取的多层二阶注意力网络 |
| 3.3.4 基于上下文相似度无标签样本筛选 |
| 3.3.5 多层二阶注意力网络优化 |
| 3.4 实验结果 |
| 3.4.1 实验设置 |
| 3.4.2 消融实验 |
| 3.4.3 与现有的方法对比实验 |
| 3.4.4 无标签样本类别数和每类样本数对准确率的影响 |
| 3.4.5 参数分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于单视角学习的小样本学习方法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.2.1 行人重识别 |
| 4.2.2 域自适应 |
| 4.3 算法介绍 |
| 4.3.1 单视角问题定义 |
| 4.3.2 模型总体框架 |
| 4.3.3 单视角源域有监督训练 |
| 4.3.4 对抗多视角学习 |
| 4.3.5 对抗噪声样本剔除 |
| 4.3.6 总体目标函数 |
| 4.4 实验结果 |
| 4.4.1 实验数据集介绍 |
| 4.4.2 模型评估指标 |
| 4.4.3 实验设置 |
| 4.4.4 参数分析 |
| 4.4.5 模型评估结果和消融实验 |
| 4.4.6 与现有的方法对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于知识蒸馏的卷积神经网络轻量化方法 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.2.1 驾驶行为分析相关方法 |
| 5.2.2 基于姿态的分心驾驶行为分析相关工作 |
| 5.2.3 知识蒸馏(knowledge distillation)的相关算法 |
| 5.3 算法介绍 |
| 5.3.1 知识蒸馏方法回顾 |
| 5.3.2 算法总体框架 |
| 5.3.3 基于样本的深层知识蒸馏 |
| 5.3.4 基于样本的中间层知识蒸馏 |
| 5.3.5 总体目标函数 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.4.1 实验数据集介绍 |
| 5.4.2 实验平台和参数设置 |
| 5.4.3 评价标准 |
| 5.4.4 参数分析 |
| 5.4.5 在AUC和StateFarm数据集上的实验结果 |
| 5.4.6 模型激活图可视化 |
| 5.4.7 与现有的知识蒸馏的算法对比 |
| 5.5 本章小节 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 本文研究内容和创新点总结 |
| 6.2 下一步研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（2）疫情与后疫情时期初中语文线上教学的实践与思考 ——以信阳市羊山中学为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 第一章 初中语文线上教学的基本情况 |
| 第一节 线上教学的背景及意义 |
| 第二节 疫情时期至后疫情时期初中语文线上教学情况 |
| 第二章 信阳市羊山中学疫情时期的初中语文线上教学问卷调查分析 |
| 第一节 信阳市羊山中学疫情时期语文线上教学基本情况 |
| 第二节 问卷调查情况与分析 |
| 一、教师问卷调查情况与分析 |
| 二、学生问卷调查情况与分析 |
| 三、家长问卷调查情况与分析 |
| 第三节 初中语文线上教学存在的问题与分析 |
| 一、对视力影响问题 |
| 二、网络不稳定问题 |
| 三、学生语文学习的自主性问题 |
| 四、语文教师的信息技术使用问题 |
| 五、线上语文教学评价不统一问题 |
| 六、语文线上教学效果不佳问题 |
| 第三章 初中语文线上教学改进策略 |
| 第一节 加强学生语文学习能力与习惯指导 |
| 一、加强学生语文学习能力指导 |
| 二、加强学生语文学习习惯指导 |
| 第二节 保障网络稳定安全 |
| 一、保障网络使用安全 |
| 二、保障网络使用稳定 |
| 第三节 加强家校的联系 |
| 一、密切与家长的联系 |
| 二、发挥家长的监督作用 |
| 第四节 加强语文教师线上教学培训 |
| 一、培养语文教师的信息素养 |
| 二、培养信息技术应用能力 |
| 第五节 加强线上语文教学质量评估 |
| 一、突出综合性评价特点 |
| 二、构建线上语文教学质量评价体系 |
| 第六节 颠覆以往教学方式 |
| 一、吸引学生注意力 |
| 二、加强师生间的互动 |
| 第四章 初中语文优秀线上教学案例设计与分析 |
| 第一节 初中语文线上阅读教学设计与分析 |
| 一、阅读教学案例设计——以《木兰诗》为例 |
| 二、《木兰诗》案例设计分析 |
| 第二节 初中语文线上写作教学设计与分析 |
| 一、写作教学案例设计——以《抓住细节》为例 |
| 二、《抓住细节》案例设计分析 |
| 第三节 初中语文线上综合性学习教学设计与分析 |
| 一、综合性学习案例设计——以《天下家国》为例 |
| 二、《天下家国》案例设计分析 |
| 第五章 “后疫情时期”线上教学持续发展 |
| 第一节 “后疫情时期”线上教学的未来走势 |
| 一、以信息技术为基础 |
| 二、以教学基本规律为前提 |
| 三、以线上线下融合式教学为走向 |
| 第二节 对“后疫情时期”线上教学的未来展望 |
| 一、开放的学习空间 |
| 二、重新塑造的教师角色 |
| 三、学生学习的个性化 |
| 四、重新定位的学校功能 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A:关于初中语文线上教学的调查问卷(教师版) |
| 附录B:关于初中语文线上教学的调查问卷(学生版) |
| 附录C:关于初中语文线上教学的调查问卷(家长版) |
| 附录D:初中语文线上教学现状的访谈提纲 |
| 附录E:初中语文线上教学现状的访谈记录 |
| 致谢 |
（3）电解槽车间远程控制定位起重机控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源、研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题研究背景及意义 |
| 1.2 车间运用桥式起重机研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 起重机定位控制研究现状 |
| 1.2.2 车间远程监控系统研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第二章 系统的总体设计 |
| 2.1 起重机监控系统的功能设计 |
| 2.1.1 电解车间起重机的工作过程 |
| 2.1.2 起重机监控系统的功能设计 |
| 2.2 起重机监控系统的总体方案 |
| 2.2.1 起重机监控系统总体结构 |
| 2.2.2 驱动系统 |
| 2.2.3 云台 |
| 2.2.4 网络结构 |
| 2.2.5 现场控制器 |
| 2.2.6 检测系统 |
| 2.2.7 现场监视 |
| 2.2.8 监控中心监控站 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 云台设计及建模 |
| 3.1 云台功能 |
| 3.1.1 云台运动 |
| 3.1.2 云台功能 |
| 3.2 云台调整机构机械设计 |
| 3.2.1 摄像机选型 |
| 3.2.2 云台调整机构的机械结构 |
| 3.2.3 伺服电机选型 |
| 3.3 伺服电机编码器选型 |
| 3.4 云台追踪轨迹建模及算法研究 |
| 3.4.1 起重机的变频调速 |
| 3.4.2 云台追踪算法研究 |
| 3.4.3 数值微分法 |
| 3.5 云台伺服控制 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 硬件系统设计 |
| 4.1 硬件系统总体结构 |
| 4.2 系统I/O配置 |
| 4.3 系统硬件原理 |
| 4.3.1 伺服驱动模块设计 |
| 4.3.2 变频驱动模块设计 |
| 4.4 操作台设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 软件设计 |
| 5.1 起重机及云台控制软件的总体结构 |
| 5.2 控制系统的硬件组态 |
| 5.3 PLC控制软件设计 |
| 5.4 触摸屏监控软件设计 |
| 5.5 系统仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A |
（4）泛在学习视域下高职教育教学模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.3 研究目的与研究内容 |
| 1.4 研究思路和研究方法 |
| 1.5 研究意义 |
| 第2章 核心概念和理论基础 |
| 2.1 核心概念 |
| 2.2 理论基础 |
| 第3章 学习方式演变及泛在学习产生 |
| 3.1 学习方式的演变及泛在化趋势 |
| 3.2 泛在学习的技术基础 |
| 3.3 泛在学习的课程形式 |
| 第4章 泛在学习视域下高职教育教学模式构建 |
| 4.1 教学模式及其构成要素 |
| 4.2 职业教育的教学理论和教学规律分析 |
| 4.3 教学环境构建 |
| 4.4 教学目标及学情分析 |
| 4.5 教学活动分析 |
| 4.6 教学评价 |
| 4.7 教学模式构建 |
| 第5章 泛在学习视域下高职教育教学模式实践 |
| 5.1 设计原则 |
| 5.2 理论课程的教学实践 |
| 5.3 实训课程的教学实践 |
| 5.4 数据分析及教学效果评价 |
| 第6章 教学模式有效性评价指标体系建立 |
| 6.1 评价原则 |
| 6.2 评价方法 |
| 6.3 评价指标确定 |
| 6.4 构建评价指标体系及应用 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 发表论文、着作和参加科研情况 |
| 致谢 |
（5）基于图像识别的列车司机驾驶行为监测及关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 司机驾驶疲劳机理及检测 |
| 1.2.2 司机手势识别 |
| 1.2.3 驾驶行为分析系统 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 列车司机驾驶行为监测系统设计及关键技术 |
| 2.1 列车司机作业现状及管理难点分析 |
| 2.2 列车司机驾驶行为监测需求分析 |
| 2.3 列车司机驾驶行为监测系统总体设计 |
| 2.3.1 系统设计原则 |
| 2.3.2 系统硬件组成及其功能 |
| 2.4 系统详细设计 |
| 2.4.1 人脸识别与疲劳监测系统模块 |
| 2.4.2 手势识别模块 |
| 2.4.3 终端管理模块 |
| 2.4.4 重大告警推送模块 |
| 2.4.5 视讯系统模块 |
| 2.5 司机驾驶行为辨识关键技术 |
| 2.5.1 人脸识别技术 |
| 2.5.2 疲劳监测技术 |
| 2.5.3 手势识别技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于深度卷积网络的人脸识别技术 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 人脸数据集 |
| 3.3 脸部图片预处理 |
| 3.4 基于传统特征的人脸识别 |
| 3.5 基于改进深度卷积网络的人脸识别 |
| 3.6 改进卷积神经网络 |
| 3.7 识别效果分析 |
| 3.7.1 传统人脸识别算法识别结果 |
| 3.7.2 改进深度学习网络剪切实验 |
| 3.7.3 基于改进深度网络的人脸识别结果 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 基于PERCLOS疲劳检测法 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 PERCLOS |
| 4.3 人眼图像分割 |
| 4.4 人眼状态识别 |
| 4.4.1 基于PCA及K-L特征提取 |
| 4.4.2 基于k-NN的人眼睁闭特征识别 |
| 4.5 基于卡尔曼滤波的人眼跟踪 |
| 4.6 基于PERCLOS的疲劳状态检测 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 司机手势行为识别技术研究 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 基于OPENPOSE的人体关键点定位 |
| 5.3 手势行为识别 |
| 5.3.1 基于Open Pose的人体关键点检测 |
| 5.3.2 基于人体关键点的手势识别 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 实验环境 |
| 5.4.2 实验设计 |
| 5.4.3 实验分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 列车司机行为监测系统测试与应用 |
| 6.1 监测系统概述 |
| 6.2 列车司机行为监测系统部署 |
| 6.2.1 硬件部署 |
| 6.2.2 系统部署 |
| 6.3 应用成果及案例 |
| 6.3.1 系统模拟测试 |
| 6.3.2 系统上线应用 |
| 6.4 系统不足及改进 |
| 6.4.1 系统存在的问题 |
| 6.4.2 系统改进方向 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）信息生态视角下企业与用户的新媒体信息交互研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与选题意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 信息交互知识图谱 |
| 1.2.2 国外信息交互研究进展 |
| 1.2.3 国内信息交互研究进展 |
| 1.2.4 国内外信息交互研究述评 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究对象 |
| 1.4 研究技术路线图 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 新媒体的相关概念 |
| 2.1.1 新媒体的内涵 |
| 2.1.2 新媒体的分类 |
| 2.1.3 新媒体的特征 |
| 2.2 信息交互的相关概念 |
| 2.2.1 信息交互及信息交互行为的概念 |
| 2.2.2 企业与用户信息交互行为 |
| 2.2.3 企业与用户信息交互特征 |
| 2.3 信息生态的相关理论 |
| 2.3.1 信息生态的内涵 |
| 2.3.2 信息生态系统 |
| 2.3.3 信息生态因子 |
| 2.3.4 信息生态链 |
| 2.3.5 信息生态位 |
| 2.4 企业与用户的新媒体信息交互 |
| 2.4.1 企业与用户交互采用的新媒体类型 |
| 2.4.2 企业与用户新媒体交互具备的特征 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 新媒体环境下企业与用户信息交互机理 |
| 3.1 新媒体环境下企业与用户信息交互动机 |
| 3.1.1 用户基于新媒体的信息交互动机 |
| 3.1.2 企业基于新媒体的信息交互动机 |
| 3.1.3 企业与用户信息交互动机模型 |
| 3.2 新媒体环境下企业与用户信息交互生态系统 |
| 3.2.1 新媒体环境下企业与用户信息交互的生态因子 |
| 3.2.2 新媒体环境下企业与用户信息交互的生态链 |
| 3.2.3 新媒体环境下企业与用户信息交互的生态位 |
| 3.3 新媒体环境下企业与用户信息交互的信息生态要素 |
| 3.3.1 新媒体环境下企业与用户信息交互的生态要素模型 |
| 3.3.2 新媒体环境下企业与用户信息交互的主体要素 |
| 3.3.3 新媒体环境下企业与用户信息交互的客体要素 |
| 3.3.4 新媒体环境下企业与用户信息交互的环境要素 |
| 3.3.5 新媒体环境下企业与用户信息交互的技术要素 |
| 3.4 新媒体环境下企业与用户信息交互机理模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 新媒体环境下企业与用户信息交互特征 |
| 4.1 新媒体环境下企业与用户信息交互特征问题的提出 |
| 4.2 构建新媒体环境下企业与用户信息交互特征模型 |
| 4.2.1 社会网络分析 |
| 4.2.2 信息交互特征模型 |
| 4.3 样本选择与数据处理 |
| 4.3.1 研究样本选择 |
| 4.3.2 数据采集及处理 |
| 4.4 数据分析结果 |
| 4.5 讨论分析 |
| 4.5.1 转发与被转发行为分析 |
| 4.5.2 关注与被关注行为 |
| 4.5.3 评论与被评论行为分析 |
| 4.5.4 信息互动行为的凝聚性分析 |
| 4.5.5 信息互动中交互词频分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 新媒体环境下企业与用户信息交互影响因素 |
| 5.1 新媒体环境下企业与用户信息交互影响因素的提出 |
| 5.2 信息交互影响因素模型 |
| 5.2.1 沉浸理论 |
| 5.2.2 信息系统成功模型 |
| 5.2.3 模型构建 |
| 5.3 研究假设 |
| 5.4 研究设计 |
| 5.5 数据采集及处理 |
| 5.5.1 样本选择 |
| 5.5.2 信度与效度检验 |
| 5.5.3 验证性因子与模型检验 |
| 5.5.4 参数估计与假设检验 |
| 5.6 讨论分析 |
| 5.6.1 新媒体平台质量对用户信息交互满意度的影响 |
| 5.6.2 新媒体信息质量对用户信息交互满意度的影响 |
| 5.6.3 新媒体服务质量对用户信息交互满意度的影响 |
| 5.6.4 沉浸体验对用户信息交互满意度的影响 |
| 5.6.5 个体认知对用户信息交互满意度的影响 |
| 5.6.6 用户新媒体信息交互满意度对信息交互行为的影响 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 新媒体环境下企业与用户信息交互效果评价 |
| 6.1 企业与用户信息交互效果评价问题的提出 |
| 6.2 评级指标体系的设计原则 |
| 6.3 评价指标设计 |
| 6.3.1 信息人维度 |
| 6.3.2 信息维度 |
| 6.3.3 信息技术维度 |
| 6.3.4 信息环境维度 |
| 6.4 信息交互效果评价指标体系构建 |
| 6.4.1 构建层次结构模型 |
| 6.4.2 构造判断矩阵 |
| 6.4.3 指标相对权重及一致性检验 |
| 6.5 基于FCE的企业与用户信息交互效果评价方法 |
| 6.5.1 模糊综合评价方法 |
| 6.5.2 基于FCE的企业与用户信息交互效果评价过程 |
| 6.6 实证分析 |
| 6.6.1 样本数据的选择 |
| 6.6.2 评价指标数据分析 |
| 6.6.3 评价结果讨论分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 新媒体环境下企业与用户信息交互模式 |
| 7.1 新媒体环境下企业与用户信息交互模式问题的提出 |
| 7.2 用户生成内容信息交互模式及案例 |
| 7.2.1 用户生成内容信息交互模式 |
| 7.2.2 抖音短视频UGC信息交互案例分析 |
| 7.3 “智能+”信息交互模式及案例 |
| 7.3.1 “智能+”信息交互模式 |
| 7.3.2 百度“智能+”信息交互案例分析 |
| 7.4 “线上+线下”信息交互模式及案例 |
| 7.4.1 “线上+线下”信息交互模式 |
| 7.4.2 海尔“线上+线下”信息交互案例分析 |
| 7.5 三种模式的案例对比分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 新媒体环境下企业与用户信息交互引导对策 |
| 8.1 企业与用户信息交互行为引导策略问题的提出 |
| 8.2 基于信息人的企业与用户信息交互行为引导策略 |
| 8.2.1 提高新媒体环境下企业信息管理综合水平 |
| 8.2.2 提高新媒体环境下用户信息综合素养 |
| 8.3 基于信息技术的企业对用户服务策略 |
| 8.3.1 提高企业新媒体应用水平和系统质量 |
| 8.3.2 提高企业综合信息技术服务水平 |
| 8.4 基于信息环境的企业新媒体消费升级引导策略 |
| 8.4.1 引导新媒体宏观环境下的信息消费升级 |
| 8.4.2 引导新媒体微观环境下的信息消费升级 |
| 8.5 本章小结 |
| 第9章 研究结论与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 研究创新点 |
| 9.3 研究局限及展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及研究成果 |
| 致谢 |
（7）交互设计中用户体验的“快”与“慢”研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 交互体验成为互联网时代的设计聚焦点 |
| 1.1.2 “快”“慢”节奏对设计领域的渗透 |
| 1.1.3 节奏影响人的情绪体验 |
| 1.2 研究目和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 相关领域研究现状 |
| 1.3.1 国内研究现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.4 研究的内容及方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 研究创新点及框架流程 |
| 1.5.1 论文创新点 |
| 1.5.2 框架流程 |
| 第二章 交互体验以及快慢节奏相关理论研究 |
| 2.1 交互设计与用户体验相关理论 |
| 2.1.1 交互设计与用户体验概述 |
| 2.1.2 交互体验相关研究 |
| 2.2 节奏与快慢文化 |
| 2.2.1 交互与节奏 |
| 2.2.2 快文化 |
| 2.2.3 慢文化 |
| 2.3 用户认知理论研究 |
| 2.3.1 用户心智模型相关理论 |
| 2.3.2 劝导式设计相关理论研究 |
| 2.3.3 用户心智模型的体验阶段 |
| 2.3.4 用户认知在用户体验研究中的实践意义 |
| 本章小结 |
| 第三章 交互体验设计中的“快”与“慢” |
| 3.1 “快”“慢”体验再定义 |
| 3.1.1 “快”体验 |
| 3.1.2 “慢”体验 |
| 3.1.3 不同维度的用户体验范畴 |
| 3.2 “快”“慢”的切入点 |
| 3.2.1 即时满足与技术赋能 |
| 3.2.2 情感需求与人本化设计 |
| 3.2.3 对比总结 |
| 3.3 “快”“慢”的设计影响层面 |
| 3.3.1 基于行为逻辑的框架结构层 |
| 3.3.2 基于情感体验的A-ha moment |
| 3.3.3 对比总结 |
| 3.4 “快”“慢”的姿态 |
| 3.4.1 强制性的影响姿态 |
| 3.4.2 劝导式的影响姿态 |
| 3.4.3 对比总结 |
| 3.5 “快”“慢”的表现形式 |
| 3.5.1 “快”的设计表现形式 |
| 3.5.2 “慢”的设计表现形式 |
| 3.5.3 对比总结 |
| 3.6 “快”“慢”在交互体验中的相对性 |
| 3.6.1 物理的“慢”与被需要的“快” |
| 3.6.2 物理的“快”与被需要的“慢” |
| 3.6.3 设计师通过“快”“慢”设计来创造良好的用户体验 |
| 本章小结 |
| 第四章 “快”与“慢”的体验要素探究 |
| 4.1 交互体验“快”“慢”要素调研基础实施 |
| 4.1.1 目标人群的选取 |
| 4.1.2 调研目的 |
| 4.1.3 调研方法与思路 |
| 4.2 交互体验“快”“慢”要素的定量研究 |
| 4.2.1 预调研的设计与实施 |
| 4.2.2 问卷调研结果分析 |
| 4.3 交互体验“快”“慢”要素的定性研究 |
| 4.3.1 用户观察访谈调研的设计与实施 |
| 4.3.2 “快”与“慢”在交互体验中的定性分析 |
| 4.3.3 “快”“慢”体验因素的提取 |
| 4.4 基于用户认知的“快”“慢”要素体验模型构建 |
| 4.4.1 用户体验的感知阶段要素 |
| 4.4.2 用户体验的互动阶段要素 |
| 4.4.3 用户体验的影响阶段要素 |
| 本章小结 |
| 第五章 基于用户认知的交互体验设计策略研究 |
| 5.1 基于认知能力的感知体验策略 |
| 5.1.1 挖掘情景故事下的体验需求 |
| 5.1.2 构建快捷精准的信息触达入口 |
| 5.1.3 提供独特深刻的感知内容 |
| 5.2 基于行为逻辑的互动体验构建策略 |
| 5.2.1 构建线性的体验“Line” |
| 5.2.2 提供适当的辅助引导 |
| 5.2.3 创造惊喜的体验触点 |
| 5.3 增强长远影响的用户粘度策略 |
| 5.3.1 基于用户需求的更新迭代 |
| 5.3.2 构建以“point”为连接点的“Line”闭环 |
| 5.4 长期与全局维度下的“快”“慢”平衡原则 |
| 5.4.1 变化性原则 |
| 5.4.2 实用性原则 |
| 5.4.3 人本原则 |
| 本章小结 |
| 第六章 “快”与“慢”在交互体验案例中的验证 |
| 6.1 从0到1的“快”“慢”设计验证——DOA客户端设计 |
| 6.1.1 背景介绍 |
| 6.1.2 “快”“慢”体验要素要求提取 |
| 6.1.3 DOA的“快”“慢”体验设计 |
| 6.2 从1.0到2.0的“快”“慢”设计验证——天瑞医疗平台改良 |
| 6.2.1 背景介绍 |
| 6.2.2 天瑞医疗平台的体验阶段性评估 |
| 6.2.3 “快”“慢”改良设计方案与策略 |
| 6.2.4 基于眼动实验的设计验证 |
| 本章小结 |
| 主要结论与展望 |
| 主要结论 |
| 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 附录 B:图片及表格来源 |
| 附录 C:关于“快”“慢”体验的问卷调研 |
| 附录 D:“快”“慢”体验访谈提纲 |
| 附录 E:天瑞精准医疗后台可用性评估测试 |
（8）基于视频分析技术的校园安防关键技术研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 智慧安防研究现状 |
| 1.2.2 视频分析技术研究现状 |
| 1.2.3 烟雾检测研究现状 |
| 1.2.4 视频行人统计研究现状 |
| 1.3 研究目标和内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关算法及技术 |
| 2.1 图像特征提取算法 |
| 2.1.1 图像特征定义 |
| 2.1.2 特征提取的常用算法 |
| 2.2 卷积神经网络 |
| 2.2.1 卷积神经网络定义 |
| 2.2.2 常用的卷积神经网络 |
| 2.3 Yolov3网络 |
| 2.3.1 Yolov3模型结构 |
| 2.3.2 目标边界框的预测 |
| 2.4 运动目标检测算法 |
| 2.4.1 光流法 |
| 2.4.2 帧差法 |
| 2.4.3 ViBe算法 |
| 2.5 百度人工智能开放平台 |
| 2.5.1 平台介绍 |
| 2.5.2 人脸识别 |
| 2.5.3 车辆分析 |
| 第三章 基于光流改进与Yolov3的烟雾检测方法 |
| 3.1 视频烟雾检测技术路线 |
| 3.2 改进光流动态区域一次筛选 |
| 3.2.1 传统LK光流算法 |
| 3.2.2 改进光流算法动态区域提取 |
| 3.3 Yolov3模型训练 |
| 3.3.1 Yolov3网络选取 |
| 3.3.2 模型训练 |
| 3.3.3 Yolov3模型二次筛选 |
| 3.4 实验及结果分析 |
| 3.4.1 准确率对比 |
| 3.4.2 检测速度对比 |
| 3.5 章节小结 |
| 第四章 多特征融合的行人检测和统计算法 |
| 4.1 行人检测与统计技术路线 |
| 4.2 图像预处理 |
| 4.2.1 中值滤波降噪 |
| 4.2.2 直方图均衡化 |
| 4.3 图像多特征提取与融合 |
| 4.3.1 图像HOG特征提取 |
| 4.3.2 HOG特征选择优化 |
| 4.3.3 优化LBP特征提取 |
| 4.3.4 HSV颜色特征 |
| 4.3.5 多特征融合 |
| 4.4 行人识别与统计 |
| 4.4.1 基于SVM的行人检测算法 |
| 4.4.2 结合卡尔曼滤波器的Mean-Shift跟踪算法 |
| 4.4.3 行人统计 |
| 4.5 实验结果分析 |
| 4.5.1 实验环境 |
| 4.5.2 实验数据集准备 |
| 4.5.3 行人识别实验分析 |
| 4.5.4 行人统计实验分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于视频分析的校园安防系统与实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.1.1 功能需求分析 |
| 5.1.2 非功能需求分析 |
| 5.2 系统架构 |
| 5.2.1 系统整体架构 |
| 5.2.2 系统整体拓扑图 |
| 5.2.3 系统功能结构图 |
| 5.2.4 检测功能模块设计 |
| 5.2.5 后台管理功能模块设计 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 系统开发环境 |
| 5.3.2 烟雾检测实现 |
| 5.3.3 行人检测与统计实现 |
| 5.3.4 车辆检测实现 |
| 5.3.5 人脸识别实现 |
| 5.3.6 校园日常安防管理实现 |
| 5.3.7 安防可视化大屏实现 |
| 5.4 章节小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 3 参与的科研项目及获奖情况 |
| 4 发明专利 |
| 学位论文数据集 |
（9）教师研修社区学习者模型构建及应用研究 ——以“A”教师培训平台为个案（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 一、研究背景 |
| (一) 教师网络研修成为教师培训的新型方式 |
| (二) 以促进学员个性化发展为核心诉求的在线教育进入新阶段 |
| (三) 新技术的迅猛发展为我国教师教育信息化开创了新天地 |
| 二、问题提出 |
| (一) 传统教师网络研修社区难以实现针对学习者的个性化教学与管理 |
| (二) 研发个性化智能教学系统是解决教师网络研修社区学习缺乏个性化的关键 |
| (三) 学习者模型建立是个性化智能教学系统研究的核心基础环节 |
| (四) 基于“A”平台的学习者行为建模实证研究 |
| 三、概念界定 |
| (一) 教师专业发展 |
| (二) 教师网络研修 |
| (三) 教师网络研修社区 |
| (四) 教师工作坊 |
| (五) 学习者模型 |
| 四、研究意义 |
| (一) 理论意义 |
| (二) 实践意义 |
| 五、研究创新点 |
| (一) 首次在中小学教师网络研修社区中引入学习者模型 |
| (二) 利用聚类分析构建网络研修社区的学习者模型 |
| 六、研究目标与内容 |
| (一) 研究目标 |
| (二) 研究内容 |
| 七、研究框架 |
| (一) 理论研究 |
| (二) 实践研究 |
| 八、研究方法 |
| (一) 问卷法 |
| (二) 个案研究法 |
| (三) 科学模型法 |
| (四) 文献研究法 |
| 九、本章小结 |
| 第一章 教师网络研修社区存在问题的研究 |
| 一、研究说明 |
| 二、问题调研的理论基础 |
| (一) 技术接受度理论与模型 |
| (二) 技术接受评价框架 |
| (三) 网络研修社区接受度评价框架 |
| 三、调研问卷的设计及调研结果 |
| (一) 教师网络研修社区情况调查问卷设计与开发 |
| (二) 教师网络研修社区调研结果 |
| (三) 教师使用网络研修社区接受度分析 |
| (四) 教师网络研修社区存在的问题分析 |
| 四、网络研修社区的改进发展分析 |
| (一) 依托数据分析将现有的网络研修社区进行智能化改造 |
| (二) 具备快速识别学习者需求与偏好的能力 |
| (三) 支持对学员的个性化教学 |
| 五、构建学习者模型是实现网络研修社区智能化改造的基础 |
| 六、本章小结 |
| 第二章 教师网络研修社区学习者建模的相关研究现状梳理 |
| 一、教师专业发展研究 |
| (一) 教师专业发展研究的起源 |
| (二) 国内外对教师专业发展的研究 |
| (三) 对教师专业发展研究的分析 |
| 二、教师网络研修社区的特点及其对学习者的评价 |
| (一) 教师网络研修社区的特点 |
| (二) 教师研修社区中的学习者评价 |
| (三) 教师网络研修社区及其学习者评价的文献分析与评价 |
| 三、学习者建模 |
| (一) 学习者模型的分类 |
| (二) 学习者建模的方法 |
| (三) 学习者建模研究文献分析与评价 |
| 四、本章小结 |
| 第三章 教师研修社区学习者模型构建的教育理论研究 |
| 一、教师专业发展理论 |
| (一) 教师专业发展阶段理论 |
| (二) 体验式学习理论 |
| 二、柯氏四级培训评估模型 |
| (一) 使用背景 |
| (二) 理论基础 |
| 三、成人学习自我导向理论 |
| (一) 成人学习理论 |
| (二) 成人学习自我导向学习理论 |
| (三) 成人学习自我导向学习理论在本研究中的应用 |
| 四、学习分析技术理论 |
| (一) 学习分析的概念 |
| (二) 学习分析的应用范围 |
| (三) 学习分析的构成与模型的理论基础 |
| 五、本章小结 |
| 第四章 教师研修社区学习者模型构建的技术理论研究 |
| 一、技术理论研究的思路与主要方法 |
| (一) 研究思路 |
| (二) 主要方法 |
| 二、关键技术研究 |
| (一) 建立数据仓库 |
| (二) 数据汇聚 |
| (三) 数据资产评估 |
| (四) 特征与指标计算 |
| 三、本章小结 |
| 第五章 教师网络研修社区学习者模型的实现与模型应用研究 |
| 一、数据说明 |
| 二、教师研修指标体系的构建 |
| (一) 明确目标,构建维度 |
| (二) 特征设计 |
| (三) 指标体系构建 |
| (四) 维度聚类 |
| 三、学习者分类 |
| (一) 学习者分类概述 |
| (二) 分类方法理解 |
| (三) 分类类别确定及计算 |
| 四、“A”教师网络研修社区学习者模型结果分析 |
| (一) 聚类结果分析 |
| (二) 对应分析不同类别学习者的特征 |
| (三) 对应分析不同类别学习者的行为特征 |
| 五、成果检验与应用 |
| (一) 通过真实培训项目验证学习模型的有效性 |
| (二) 基于学习者模型的个性化推荐功能的实现 |
| (三) 借助学习者模型提出“A”教师培训平台改善的规划 |
| (四) 应用学习者模型提升培训质量 |
| 六、本章小结 |
| 第六章 总结与讨论 |
| 一、研究创新 |
| (一) 教育理论层面 |
| (二) 建模方法层面 |
| (三) 技术算法层面 |
| 二、研究不足 |
| (一) 学习者模型的精准度不足 |
| (二) 对学习者类别的识别结果进行实证测量的不足 |
| (三) 基于多时间阶段、多项目的指标体系试用的不足 |
| (四) 将学习者画像与教学实践相结合的不足 |
| 三、研究展望 |
| (一) 结合社交网络分析 |
| (二) 结合语义分析 |
| (三) 探究自适应学习 |
| 四、本章小结 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一 中国基础教育教师网络研修社区调查问卷 |
| 附录二 中国基础教育教师网络研修社区调查问卷 |
| 附录三 教师网络研修社区调研结果 |
| 后记 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（10）西北民族地区城乡义务教育数字化课程资源共享路径研究 ——以新疆F市为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 优质均衡是国家对义务教育发展的战略决策 |
| 1.1.2 教育资源共享是促进城乡义务教育均衡发展的重要手段 |
| 1.1.3 数字化课程资源共享是解决民族地区校际资源不均衡的有效途径.. |
| 1.2 问题陈述 |
| 1.3 选题意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 实践意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究现状 |
| 1.5.1 国外研究现状 |
| 1.5.2 国内研究现状 |
| 1.5.3 相关文献述评 |
| 2 理论基础与概念界定 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 教育公平理论 |
| 2.1.2 教育均衡理论 |
| 2.1.3 教育资源利用率理论 |
| 2.2 核心概念界定 |
| 2.2.1 义务教育 |
| 2.2.2 城乡一体化与均衡发展 |
| 2.2.3 数字化课程资源 |
| 2.2.4 共享 |
| 3 研究设计 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 文献研究法 |
| 3.1.2 调查研究法 |
| 3.2 研究思路 |
| 3.3 研究对象 |
| 3.4 问卷编制及信效度检测 |
| 3.5 数据收集与分析 |
| 3.5.1 统计描述分析 |
| 3.5.2 相关性分析 |
| 3.5.3 独立样本t检验 |
| 4 西北民族地区数字化课程资源共享现状、问题及原因分析 |
| 4.1 西北民族地区数字化课程资源共享的现状调查 |
| 4.1.1 硬件设施和网络建设现状 |
| 4.1.2 数字化课程资源共享现状 |
| 4.1.3 教师对数字化课程资源的获取和使用现状 |
| 4.1.4 教师对数字化课程资源的满意度 |
| 4.1.5 师生对数字化课程资源需求现状 |
| 4.1.6 制约数字化课程资源共享的因素 |
| 4.2 西北民族地区数字化课程资源共享存在的问题 |
| 4.2.1 城乡网络宽带建设存在差距 |
| 4.2.2 数字化课程资源共享情况不佳 |
| 4.2.3 数字化课程资源获取效率低,应用不广泛 |
| 4.2.4 教师对数字化课程资源满意度不高 |
| 4.3 西北民族地区数字化课程资源共享存在问题的原因分析 |
| 4.3.1 宽带网络建设存在差距的原因分析 |
| 4.3.2 数字化课程资源共享情况不佳的原因分析 |
| 4.3.3 数字化课程资源获取效率低,应用不广泛的原因分析 |
| 4.3.4 教师对数字化课程资源满意度不高的原因分析 |
| 5 西北民族地区数字化课程资源共享的特殊性分析 |
| 5.1 自然环境的特殊性 |
| 5.2 民族文化的特殊性 |
| 5.3 教学现状的特殊性 |
| 5.4 教师队伍建设的特殊性 |
| 5.4.1 教师数量严重不足 |
| 5.4.2 教师结构不合理 |
| 5.4.3 县域内缺乏合理的教师流动机制 |
| 5.5 课程资源的特殊性 |
| 6 西北民族地区数字化课程资源共享路径 |
| 6.1 加强政策引导,强化组织协调 |
| 6.1.1 提高资源共享认识,培养资源共享理念 |
| 6.1.2 加强各级监管协调,实现资源长效共享 |
| 6.1.3 优化经费使用制度,保障资源的引进和共享 |
| 6.1.4 出台激励政策,提高资源共享的积极性 |
| 6.2 重视信息技术培训,提高教师信息素养 |
| 6.2.1 构建资源应用精准帮扶大数据管理平台 |
| 6.2.2 构建信息技术能力培训体系 |
| 6.2.3 实施“中小学教师信息技术运用能力提升计划” |
| 6.3 增强技术保障,稳定共享环境 |
| 6.3.1 全面推进农村学校网络建设,保障网络互联互通 |
| 6.3.2 增强信息共享技术的支撑,提升资源共享效率 |
| 6.4 通过政府主导、企业运营,无缝对接县域外资源 |
| 6.4.1 政府主导,企业运营,引进优质课程资源库 |
| 6.4.2 依托“智慧学习广场”,展开线上线下资源共享 |
| 6.4.3 打破地区限制,形成“双师”互助资源共享 |
| 6.5 盘活县域外资源,实现县域内资源逐级共享 |
| 6.5.1 发挥行政部门作用,形成县域资源“聚集地” |
| 6.5.2 区域结对,促进城乡校际间资源共享 |
| 6.6 监测和评估共享过程,保证共享质量 |
| 6.6.1 成立资源评估小组,严格把控资源质量 |
| 6.6.2 评估资源使用者的共享效果,激励教师提升自我 |
| 6.6.3 评估课程资源供给者的贡献量,保护教师知识版权 |
| 7 研究总结与未来展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 创新之处 |
| 7.3 研究局限 |
| 7.4 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
四、实用网速诊断软件Net Medic（论文参考文献）
- [1]图像识别中小样本学习方法与模型轻量化研究[D]. 李文静. 中国科学技术大学, 2021(09)
- [2]疫情与后疫情时期初中语文线上教学的实践与思考 ——以信阳市羊山中学为例[D]. 徐畅. 信阳师范学院, 2021(09)
- [3]电解槽车间远程控制定位起重机控制系统研究[D]. 罗骁. 昆明理工大学, 2021(01)
- [4]泛在学习视域下高职教育教学模式研究[D]. 刘赟宇. 天津职业技术师范大学, 2020(06)
- [5]基于图像识别的列车司机驾驶行为监测及关键技术研究[D]. 叶鹏君. 北京交通大学, 2020(03)
- [6]信息生态视角下企业与用户的新媒体信息交互研究[D]. 韦雅楠. 吉林大学, 2020(01)
- [7]交互设计中用户体验的“快”与“慢”研究[D]. 李桐. 江南大学, 2020(01)
- [8]基于视频分析技术的校园安防关键技术研究及应用[D]. 章军伟. 浙江工业大学, 2020(02)
- [9]教师研修社区学习者模型构建及应用研究 ——以“A”教师培训平台为个案[D]. 王冬冬. 东北师范大学, 2020(07)
- [10]西北民族地区城乡义务教育数字化课程资源共享路径研究 ——以新疆F市为例[D]. 程瑛. 西北师范大学, 2020(01)