简介：薛雪(1681—1770),字生白,号一瓢。生于康熙二十年(1681),卒于乾隆三十五年(1770),此时正值康乾盛世,“神韵派”占据了诗坛主流,“性灵派”也日益崛起。薛雪曾拜叶燮为师,与陶蔚、沈德潜、沈岩先后同窗研习。薛雪与沈德潜两人私交甚密,保持了较长时期的友谊。在二人的诗学理论中,有许多相同与不同之处,现就其异同进行详细的比较分析。

简介：摄影摄像过程中,目标拍摄物体被遮挡的情况时有发生,对摄像效果造成不良影响。本文采用Github中Landscape数据集作为数据源,在自动编码机的基础上构建了GAN生成器,又以CNN方法构建判别器器,两者进行对抗学习,实验结果表明,去除遮挡物后图形画面连贯,有较高的还原度,较好地解决了传统图像修护造成的扭曲视感问题。

简介：本文把粗糙集理论引入到膳食个性化推荐中来,利用粗糙集的属性约简方法,计算出关键属性,从而避免了冗余属性的干扰。本文建立了膳食本体和用户模型,用户模型又包括用户兴趣模型,通过计算用户基本信息相似度和用户兴趣相似性,综合得出用户相似度,把相似度最高的5位用户最近采纳的膳食作为推荐结果。本文设计的系统较好解决了个人及家庭餐饮时的选择困难问题,通过个性化推荐做到满足个性化需求,通过膳食分析实现营养均衡,两者结合,相得益彰,具有良好的实用价值。

简介：监督管理是对学生学习时间、学习完成情况的调查。了解学生的学习情况有利于提高网络教学的教学质量。本文的重点是研究如何能便捷高效的完成对学生的监督与管理。

简介：近年来,随着互联网的迅猛发展以及深度学习的快速发展,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他领域中有很多的应用,但是在推荐系统领域中,使用深度学习技术的并不常见。传统的推荐算法不能灵活的组合与用户相关的各项信息,并且数据比较稀疏,推荐的效果不是很理想。为了解决这些问题,本论文通过低维矩阵来减少模型的维度和稀疏性,提出一种基于深度学习的推荐算法来解决预测不准确的问题。

简介：随着现代教育技术的发展,信息技术逐渐深入课堂教学。信息技术环境下的中学课程中专题探究式,有利地促进了中学课程改革的步伐。通过各种教学媒体传递的教学信息已经越来越成为中学课堂中教与学之间的重要桥梁。本文就信息技术与中学课程整合的专题探究式教学方式几点思考及研究、实践,作一些初步的探讨。

简介：移动学习作为一种新的学习方式,可以满足学习者随时随地的学习,成为当前研究热点;然而如何实现课堂教学与信息技术的融合,开展有效的移动学习活动设计,成为当前研究难点。鉴于此,本文尝试将问题驱动模式与移动学习方式相结合,构建基于问题驱动的移动学习活动模型,并借助云班课开展移动学习活动设计。