导读:本文包含了理解与表示论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:洪崖,朝天门,渝东北,游客接待量,人流量,解放碑,渝东南,市外,美誉,随机走访
理解与表示论文文献综述
韩毅[1]（2019）在《“重庆是我见过最欢迎游客的城市”》一文中研究指出本报讯 （ 韩毅）国庆期间，重庆解放碑、朝天门、洪崖洞、南滨路等地旅游人气爆棚的照片和短视频刷爆各大网络平台，吸引全国海量网友点赞和评论。10月3日，市公安局、市文化旅游委分别发布“温馨提示”，请广大市民把更多空间留给外地游客，受到广大市民的积极响应(本文来源于《重庆日报》期刊2019-10-05）
,胡殿芳[2]（2019）在《市民对单双号限行表示理解支持》一文中研究指出本报讯（胡殿芳）“我市从9月24日零时至9月30日24时（含周末双休日）实施机动车单双号限行……”一时间，“限行”成为大家关注的焦点。昨日通过网络留言和随机采访了解到，多数群众对这次限行表示理解，认为参与环境保护是每个人的责任和义务。9月(本文来源于《新乡日报》期刊2019-09-24）
金秀叶[3]（2019）在《经历“具体”到“抽象”,理解“确定”至“可变”——“用字母表示数”教学实践与思考》一文中研究指出【课前思考】"用字母表示数"是人教版五年级上册第五单元"简易方程"的起始课,它是学生后续学习代数知识的基础。第一学段中,学生接触过用"图形符号表示特定量"的内容,如()、、○等,初步积累了用符号表示数的经验;第二学段开始学习用含有字母的式子表示数量关系。本课是"用字母表示数"的第一课时,让学生经历用字母表示数的过程,学(本文来源于《教学月刊小学版(数学)》期刊2019年09期）
王丽雪[4]（2019）在《忠诚履行党和人民赋予的新时代职责使命》一文中研究指出6月13日至15日，国务委员、公安部党委书记、部长赵克志在辽宁调研并宣讲全国公安工作会议精神，在辽宁公安机关掀起了进一步学习贯彻习近平总书记重要讲话和全国公安工作会议精神的热潮。辽宁广大公安民警表示，要把学习贯彻全国公安工作会议精神与开展“不忘(本文来源于《人民公安报》期刊2019-06-16）
李紫婷[5]（2019）在《亲历过程 旨在深度理解——“字母表示数”教学案例及思考》一文中研究指出数学理解是数学课程学习的教育目标之一,是希望学生在掌握数学知识的基础上,能从数学角度去思考问题、理解问题、解决问题,进而锻炼思维、只有深刻理解了知识,把握其本质属性,才具有迁移和应用知识的活性。数学理解是一切数学思维的基石,教学中教师可以通过多种方式促进学生的数学理解,教师应设计益于学生思考的活动,帮助学生积累思维经验,感悟数学思想。(本文来源于《新课程(小学)》期刊2019年06期）
韩婷婷[6]（2019）在《视频理解中人体动作的细粒度表示与应用》一文中研究指出计算机视觉的终极目标是使机器能够理解视觉媒体,包括绘画、照片和视频等。由于深度学习技术的高速发展,我们目前几乎可以很好地解决静态图像的理解任务,如图像分类、目标检测、甚至图像的语义分割。然而,视频的理解却是最复杂且富有挑战的,其关键原因在于额外的时间维度的信息,尤其是当涉及到非常相似的类别的区分时,问题则变得更加困难。这属于细粒度动作分析的问题,通常要求模型能够捕获相似的动作之间在局部表观和运动上的微小差异。细粒度动作的分析有许多潜在的应用,例如,精确的动作分类与检测,智能体育分析,行人重识别,智能的人机交互等。在对相关研究现状的分析基础上发现细粒度动作分析的发展主要受到叁方面挑战的制约:一个难点来自于底层动作特征到高层语义之间的语义鸿沟;另一个是如何刻画整体上高度相似的动作间的局部微小差异;最后是特征学习时时域信息建模的缺失。对于细粒度动作进行分析,时空上下文的建模比以往显得更为重要。本文针对细粒度动作分析中的上述问题,分别从特征选择和特征学习的推理层面进行研究,期望挖掘能够有效捕捉高层语义概念的中层动作模式;提取对于局部差异更加敏感细粒度动作表示;对时序信息进行有效建模进一步提高对细粒度动作的理解能力;具体地,本文的主要研究内容和主要贡献分为以下叁个方面:首先,本文以舞蹈动作为例,挖掘其隐含的细粒度“风格”语义。为了建立底层动作特征到高层语义之间的桥梁,本文提出自动挖掘一组有意义的中层动作模式来构成一个全新的中层表示,舞蹈元(Dancelets)。为了保证构建的中层表示的有效性,在舞蹈元挖掘过程中,依次利用Normalized Cut和线性判别分析方法来约束舞蹈元的代表性和判别性。最终,本文设计了一个基于自动挖掘的舞蹈风格的视频推荐方法。为了验证所提出的细粒度语义挖掘方法的有效性,本文构建了一个细粒度动作分析数据集,HIT Dances。在该数据集上的大量实验结果证明了所提出的基于风格的舞蹈视频推荐方法的有效性。其次,为了定位细粒度动作间的局部差异,本文提出一个全新的细粒度动作表示,动作显着约束的深度卷积描述子(ADD)。由于细粒度动作通常在表观和运动模式上共享了非常高的相似性,仅在局部区域存在微小的差异,受到人类视觉系统的启发,本文提出将视觉关注机制整合到细粒度动作特征提取过程中,以actionness(一种动作显着性估计)为线索提取特征。不同于以往的动作表示模型全局地、一致地从整个视频内容中抽取特征,本文提出结合深度卷积神经网络中间层特征,从更有可能包含动作的子区域进行特征抽取,从而使得ADD能够捕获细粒度动作间的微小差异,具有更强的表示能力。在HIT Dances数据集上量化的实验结果表明ADD显着地超越了传统的基于CNN的动作表示方法。在JHMDB和UCF101两个一般动作识别数据集上的大量的实验还表明,将ADD与传统的动作表示相结合后,对于一般动作的识别任务也能产生明显的促进作用,提高了识别的性能。此外,利用ADD描述子,本文验证了动作数据中存在的稀疏特性。最后,本文提出利用卷积神经网络(CNN)来端到端地学习细粒度动作表示。为此,叁元组约束被整合到模型的训练过程中。叁元组损失允许我们通过训练将输入动作映射到期望的嵌入空间,以使得在嵌入空间中的L2距离与动作之间的相似性相对应,保证相同类别的动作的距离更小,不同类别的动作具有更大的距离。此外,鉴于不同的动作可能共享相同的动作模式,但动作模式往往出现在不同动作的不同时间位置的事实,本文将这种能够促进细粒度动作识别的时序差异嵌入到特征学习中。具体地,本文提出时序叁元组损失,并与分类约束相结合,联合地对网络进行训练,最终使得网络的输出有效地嵌入时间上下文信息。本文提出了一个大规模可用于端到端网络训练的细粒度动作数据集,Figure Skating,并设计了多组实验来验证所提出的特征表示。实验结果表明,利用时序叁元组进行联合学习得到的细粒度动作表示能够精确地区分细粒度动作,并且能够在相似动作干扰的情况下有效地发现相同类别的动作。通过上述研究,本文对细粒度动作的表示和相关应用进行了深入地探索,为细粒度动作分析所面临的关键问题提供了切实可行和有效的解决方案。结果表明:自动挖掘的中层表示能够有效地捕获高层的语义概念,基于细粒度风格语义的舞蹈匹配能够产生更具有个性化的视频推荐结果;通过引入视觉关注机制,可以提取更具有判别性的细粒度动作特征,从而提升细粒度动作识别的性能;联合地优化分类和叁元组约束有效增强了细粒度动作嵌入表示的判别性,嵌入时空上下文差异进一步提升了动作表示的性能。此外,本文实现了在细粒度视频推荐、细粒度动作识别以及智能教练系统中细粒度动作搜索的应用。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
冯鑫燕[7]（2019）在《八年级学生“字母表示数”理解水平的调查研究》一文中研究指出“数与代数”是中小学数学课程中的核心内容,对学生的数学学习和思维方式都有着深远的教育意义。我国九年义务教育各学段都安排有“数与代数”的内容,在第一、二学段,要求学生理解算术层面的“数”,第叁学段,学生正式进入代数部分的学习,需要完成由算术到代数的转变。“字母表示数”作为代数学习的入门知识则是这一过渡期的关键。笔者在实习时发现,尽管经过七年级一学年的学习,八年级学生在对字母的意义理解上仍然存在一些问题,这必然会影响后续方程、函数等相关代数知识的学习。为此,笔者将八年级学生对“字母表示数”理解水平的调查研究作为毕业论文的选题。研究过程中,首先,查阅文献,了解“字母表示数”的发展历史以及有关学生对“字母表示数”理解的相关研究。接着,以Ursini和Trigueros提出的“变量叁用法”模型为理论框架编写测试卷,并结合访谈,调查研究了八年级学生对“字母表示数”叁种用法的理解情况,对存在的问题进行原因分析和性别差异分析。然后,给出相关教学建议。本次问卷调查对象为江苏省泰州市某初中的269位学生,回收的有效问卷256份,通过分析研究得出以下结论:(1)学生对字母表示未知数的理解较好,部分学生对字母表示一类数的理解水平有待提高,对字母表示函数中的变量的理解存在困难,缺乏函数意识;(2)不论在问题情境中具有怎样的意义,学生都习惯于给字母赋值;(3)男生、女生在对“字母表示数”的理解水平上无明显差异。针对上述在调查研究中发现的问题,通过访谈探究原因,笔者提出了以下教学建议:(1)丰富表象,引导想象,发展形象思维,促进从算术向代数的转换;(2)强化符号意识,发展代数思维;(3)注重在具体情境中理解字母表示数的含义。(本文来源于《扬州大学》期刊2019-04-01）
姚新国[8]（2019）在《知识理解 知识迁移 知识创新——“与角α终边相同的角的表示”的教学反思》一文中研究指出高中阶段发展学生的核心素养离不开知识,知识是核心素养的载体,课堂教学中应该用知识作为核心素养的生成本源发展学生的核心素养.当前高中数学课堂教学在发展学生核心素养方面存在某些低效现象.部分教师和学生忽视概念的生成,概念教学中简单机械的走形式,缺乏对概念提炼和抽象的过程;部分教师和学生忽视知识的生长点,将知识在单一的背景下进行形式化的应用,不能将知识迁移到新的情境下应用,不能将所学的知识前后串成一线,以点带面,所学的知识是孤零零的知识;部分(本文来源于《数学通讯》期刊2019年04期）
杨明媚[9]（2018）在《理解理解:数学学习的基石——以“用字母式表示稍复杂的数量关系和公式”为例》一文中研究指出"数学理解"是数学界关注的一个重要话题。学生在理解的基础上进行数学学习,是一个建构认知结构的过程,是一个动态发展的过程。在小学数学教学实践中,教师应该合理创设情境唤醒理解原型,丰富教学素材激发知识迁移,巧用变式练习拓展学生思维,逐步帮助学生实现知识系统化。(本文来源于《小学数学教师》期刊2018年12期）
王立胜[10]（2018）在《基于多级语义表示和混合注意力机制的机器阅读理解研究》一文中研究指出机器阅读理解是语言处理的一个重要分支,目的是让机器理解文本的语义并推理相关结论。机器阅读理解的主要过程是通过输入给定的文章和问题,输出与问题相匹配的答案。相对于传统的问答系统,机器阅读理解不依赖于强大的知识库系统,而是从小范围的文章中寻找各个单元之间的关系。此类任务的数据集是从人类语言能力测试题的阅读理解这一类题型得到的。对此类任务的探索有助于机器更好地模拟人类的思考方式,是达到高级人工智能的重要一步。目前已有的机器阅读理解方法在文本表示和推理机制上的两方面不足。现阶段的文本表示问题通常使用词向量来解决,传统的词向量不仅缺少对一词多义的区分,而且对于机器阅读理解任务,预训练的词向量往往会引入外部知识的关系。从目前的机器阅读理解答案推理模型来看,大多数基于单类型的注意力机制进行语义理解和答案推理,对于文本内部关系的深度挖掘还有一定的不足。我们基于机器阅读理解任务的两方面提出改进,分别是文本表示和推理答案两方面。基于一种多级语义表示模型,分别通过字符水平表示、词嵌入表示、特征工程表示以及上下文嵌入表示,使得文本表示能够适应机器阅读理解的特定任务。其次,实现了两种混合注意力机制模型去解决该类任务。其中一种基于双向自注意力和自注意力混合注意力机制的神经网络模型解决片段抽取式的机器阅读理解任务,另外实现了一种基于双重注意力和门注意力混合的注意力机制来解决填空式的机器阅读理解任务,再通过双向的神经网络编码得到问题和文档之间的交互,以此来增强模型的语义理解能力,来获取与问题高度匹配的答案。我们在SQuAD、CNNDaily Mail以及Children’s Book Test这叁个现阶段比较着名的机器阅读理解数据集中进行了实验验证,验证了该模型的文本表示使得文章中的词语相似度更高,以及模型的语义推理提高了机器的文本理解能力,结果显示该模型预测结果远远超过每个数据集的基线水平,并在验证集中的结果优于Self-Attention和AOA等单个模型,并对模型和数据集的特点做了一些相关分析。(本文来源于《华中科技大学》期刊2018-12-01）
理解与表示论文开题报告
（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：
本报讯（胡殿芳）“我市从9月24日零时至9月30日24时（含周末双休日）实施机动车单双号限行……”一时间，“限行”成为大家关注的焦点。昨日通过网络留言和随机采访了解到，多数群众对这次限行表示理解，认为参与环境保护是每个人的责任和义务。9月
（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。
理解与表示论文参考文献
[1].韩毅.“重庆是我见过最欢迎游客的城市”[N].重庆日报.2019
[2].,胡殿芳.市民对单双号限行表示理解支持[N].新乡日报.2019
[3].金秀叶.经历“具体”到“抽象”,理解“确定”至“可变”——“用字母表示数”教学实践与思考[J].教学月刊小学版(数学).2019
[4].王丽雪.忠诚履行党和人民赋予的新时代职责使命[N].人民公安报.2019
[5].李紫婷.亲历过程旨在深度理解——“字母表示数”教学案例及思考[J].新课程(小学).2019
[6].韩婷婷.视频理解中人体动作的细粒度表示与应用[D].哈尔滨工业大学.2019
[7].冯鑫燕.八年级学生“字母表示数”理解水平的调查研究[D].扬州大学.2019
[8].姚新国.知识理解知识迁移知识创新——“与角α终边相同的角的表示”的教学反思[J].数学通讯.2019
[9].杨明媚.理解理解:数学学习的基石——以“用字母式表示稍复杂的数量关系和公式”为例[J].小学数学教师.2018
[10].王立胜.基于多级语义表示和混合注意力机制的机器阅读理解研究[D].华中科技大学.2018