【摘 要】
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随着信息技术的飞速发展,我国已经全面进入大数据时代。为了更好地适应大数据时代的发展需要,人们越来越重视新媒体技术在基础教育方面的应用。新媒体技术的发展扩大了新媒体技术的应用领域,目前,将新媒体技术应用于基础教育领域,已经是一种常态。但是,新媒体技术传播信息良莠不齐、学生心智尚不成熟,对于信息的辨别能力有限,这影响了学校德育教育的开展。所以,学校要加入大数据时代行列,充分利用新媒体技术,将其应用到德
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随着信息技术的飞速发展,我国已经全面进入大数据时代。为了更好地适应大数据时代的发展需要,人们越来越重视新媒体技术在基础教育方面的应用。新媒体技术的发展扩大了新媒体技术的应用领域,目前,将新媒体技术应用于基础教育领域,已经是一种常态。但是,新媒体技术传播信息良莠不齐、学生心智尚不成熟,对于信息的辨别能力有限,这影响了学校德育教育的开展。所以,学校要加入大数据时代行列,充分利用新媒体技术,将其应用到德育教育中,与时俱进,提高学校德育教育水平,提高德育教育效果。
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钠离子电池具有钠储量丰富、成本低廉等多重优点,是利用太阳能、风能等清洁可再生能源实现“碳达峰、碳中和”目标的重大战略需求。开发高质量、低成本负极材料是钠离子电池发展的关键。煤沥青是一种低成本的煤化工资源,具有产量丰富、炭收率高等优点,是良好的炭负极制备原料。结合煤沥青的稠环芳烃分子结构特征,以提高材料导电性、改善表界面化学性质及增加活性位点数量为目标,制备结构独特、组分可调、规模生产的煤基功能炭材
目前国内在面部特征点检测和头部姿态估计研究领域多采用单任务方式，即分别对两项任务建立独立模型进行检测处理，忽视了二者之间可共享的隐层特征。面部特征点是表达头部姿态的重要信息，二者之间有复杂的非线性映射关系，基于其间可共享的隐层特征使用多任务学习可使两任务相互促进，优化检测速度与准确率。本文证明了头部姿态与面部特征点同时变化时二者具有的强相关性，并据此设计了一种多任务卷积神经网络以将面部特征点检测和
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