简介:【摘要】目前4G网络建设已趋于稳定,但移动通信发展迅速,计算设备和移动通信设备也广泛普及,移动通信用户越来越多,导致无线资源日益短缺,网络流量和负载压力也日益增大,4G网络容量面临着较大的压力,为了缓解4G网络压力,急需提升5G网络分流能力。然5G网络正规模建设中,尚未达到全面覆盖情况,且初期为分流4G网络压力已对5G网络采取宽进严出的互操作策略,势必造成远点弱场用户数量明显增加,如何精准提升弱场用户感知体验,提高客户满意度,驱动5G分流比增长成为了一项重要的任务。从覆盖能力、网络性能、用户感知三大维度入手,充分挖掘各个维度的特性功能,短期内快速有效提升弱场感知,提升5G网络作用。
简介:【摘要】 怎样的奖励才能让学生收获更多呢?既要寻找有吸引力的物质性奖励,又要重视不经意间的精神性奖励。同时,要将奖励融入班级活动之中,润物细无声,打开学生心门,让学生的积极性悄然绽放。
简介:摘要:数学是小学阶段主要学科之一,是发展学生思维能力的一门学科。以教材为本的数学问题在教学中缺乏一定的实践性,从而使数学问题变得抽象和难以理解。这就需要教师在教育教学的过程中采取有效的教学方法及手段进而提高学生的读题能力,下面是我在一线教学中的一点见解及思考。
简介:摘要:最初的WSOD方法主要基于实例学习(Multiple-In⁃stanceLearning,MIL),这包括使用影像作为套装程式(肯定套装程式至少包含一个肯定执行处理,否定套装程式的所有执行处理都是否定执行处理)、使用物件建议作为执行处理,以及使用这些套装程式产生低监督目标感测器。MIL标准将点值低于指定点但很可能为负值的对象实例计算在内。在这种情况下,选定对象实例的外观和大小略有不同,因此无法创建更敏感的检测分类。您也可以在训练期间选取遗失的实体做为负数实体,以进一步减少分类器的侦测。为了解决这个问题,最近的研究人员拥有一个全面的MIL网络,如 ocr(online instance class lock-finish)、PCL(ProposalClusterLearning)和其他基于CNN的强大学习能力。在端到端MIL网络中,变体分类问题被认为是学习集成模型(映像)时的潜在问题。使用成员名称培训分类,您可以区分正负成员,并获得最积极的结果。但是,由于WSOD图像中没有对象实例级别的标签,因此WSOD方法和fullyuplevelelevationlabeldetection(fsod)方法之间的性能差异很大。本文主要分析特征融合与分割引导的弱监督目标检测。