近几年来,卷积神经网络凭借其强大的特征提取能力,在复杂的图像分类任务中取得了显著的效果,成为了图像分类领域的研究热点。ResNet残差网络作为卷积神经网络的一种经典架构,通过增加网络深度,增强了其特征提取能力。然而,随着网络的不断加深,模型精度提升难、参数冗余等问题逐渐突出,残差网络的优化越来越难。因此,如何提升网络模型精度、减少模型参数量成为优化ResNet模型的关键之处,为此,主要做了以下工作
微观学习任务群是《义务教育语文课程标准(2022年版)》提出的学习任务群概念在课堂教学中的具体落实。语文课程内的阅读、习作、综合性学习等课型都可以并联式、递进式、混合式三种构型来设计语文学习活动。并联式能融通学习历程,进阶式凸显思维深度,混合式则体现知识、能力、素养的多元共生。
工欲善其事,必先利其器。近年来,计算机科学延伸出了很多新算法新模型,人工智能算法等得到了不断完善与改进,已逐步运用于生活中的方方面面,给地球系统科学的发展提供了强有力的推进作用。而气象系统是地球系统科学中的重要成员之一,深刻地影响着社会的运转和人类的生活。我国是一个农业大国,气象变化对工业、农业等行业的正常运转和人们的日常生活有着不可忽视的影响。气象学的发展让人们得以日益准确地预测大气中的气象要素
本文主要对两类随机捕食模型的动力学行为进行了研究,全文共分为四个章节:第一章,介绍了本文的研究背景,主要工作以及所用到的预备知识.第二章,研究了一类具有Crowley-Martin功能反应和脉冲效应的随机非自治捕食模型.首先,构造了等价的无脉冲随机模型并证明了该模型存在唯一的全局正解,进而证明了有脉冲的随机模型全局正解的存在唯一性.其次,利用伊藤公式,切比雪夫不等式和强大数定律等工具,建立了原系统