简介：

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简介：摘要生成对抗网络（GenerativeAdversarialNets，简称GAN）是深度学习中的一个重要模型。本文首先从GAN中的两个模型-生成模型和判别模型出发，介绍了其概念以及区别，并讲述了其工作原理和大致训练过程，最后从数学表达式解析生成模型和判别模型的优化工作。

简介：“完成对话”是1996年高考英语NMET试题中出现的新题型。考生可能对这一新题型的出现感到有一定的压力。其实,大可不必。如果考生的解题思路正确,方法得当,这五分题可得满分。“完成对话”的解法有以下几条原则可循。1.设置背景;2.明确关系;3.分析内容;4.把握风格。考生在解题时,应首先在掠读试题,对全部材料有了大概了解的情况下,根据材料提供的信息为试题设置一个合理的背景。这一步虽然简单,却

简介：摘要生成对抗网络（GenerativeAdversarialNets，简称GAN）是深度学习中的一个重要模型。本文首先从GAN中的两个模型-生成模型和判别模型出发，介绍了其概念以及区别，并讲述了其工作原理和大致训练过程，最后从数学表达式解析生成模型和判别模型的优化工作。

简介：生成是一种教学形态,生成教学强调教学的过程性,开启这个过程前首先需界定＂教＂与＂学＂是怎样的一种关系？加涅认为：＂学习有独立过程,因为没有教,学生也可以自学;教没有独立过程,因为教只是帮助学,教不能离开学。＂①这个说法阐明了生成教学的研究首先应该立足于＂生成学习＂。教师应了解学生生成学习的要素,而后围绕对这些要素的认识和把握进行教学的设计和组织,如此方能形成所谓的生成教学。维特罗克在其生成学习理论中认为：

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简介：对话,是新课程标准带来的全新理念,小学语文阅读教学就是小学生与文本、作者、学生、教师之间的对话。然而,多元对话为课堂教学注入活了的同时,暴露出了诸如华而不实,刻意追求热闹对话以博人眼球,或对话蜻蜓点水,以致对话游离于文本之外,或对话信马由缰,以致小学生误入迷途等弊端。笔者由此坚持挖掘文本资源,不懈求索适合学情的对话策略,以期构建灵动的语文课堂,引发精彩的“生成”,让每位学生轻松学习,乐于探究,愉悦收获。

简介：深度学习包括监督学习、非监督学习和半监督学习。生成对抗网络GANs已经成为非监督学习中重要的方法之一，其相对于自动编码器和自回归模型等非监督学习方法具有能充分拟合数据、速度较快、生成样本更锐利等优点。GANs模型的理论研究进展很迅速，原始GANs模型通过MinMax最优化进行模型训练；条件生成对抗网络CGAN为了防止训练崩塌将前置条件加入输入数据；深层卷积生成对抗网络DCGAN提出了能稳定训练的网络结构，更易于工程实现；InfoGAN通过隐变量控制语义变化；EBGANAk-量模型角度给出了解释；ImprovedGAN提出了使模型训练稳定的五条经验；WGAN定义了明确的损失函数，对G＆D的距离给出了数学定义，较好地解决了训练坍塌问题。GANs模型在图片生成、图像修补、图片去噪、图片超分辨、草稿图复原、图片上色、视频预测、文字生成图片、自然语言处理和水下图像实时色彩校正等各个方面获得了广泛的应用。

简介：摘要目的探讨利用深度学习在图像处理上的优势与放疗结合是否会使放疗过程更加智能化。方法生成对抗网络(GAN)是一种利用神经网络的生成模型，输入相关特征可生成高质量剂量分布图像。先使用随机无条件GAN进行模拟分布数据的验证，再使用条件GAN(cGAN)训练肿瘤病例的DICOMRT数据，利用靶区和器官轮廓信息直接生成剂量分布图。结果对于理想数据验证，GAN生成模拟分布效果优良，通过提取靶区轮廓和真实剂量切片数据使用cGAN训练，得到病例计划靶体积和危及器官的剂量分布。结构中预测值与真实剂量之间最大值和平均值的绝对误差评价表现为[3.57%，3.37%](计划靶体积)、[2.63%，2.87%](脑)、[1.50%，2.70%](临床靶体积)、[3.87%，1.79%](大体肿瘤体积)、[3.60%，3.23%](危及器官-1)、[4.40%，3.13%](危及器官-2)。结论利用GAN模型可以生成模拟分布数据，同时结合先验知识的cGAN模型可以建立靶区和器官信息与剂量分布之间的关系。通过输入靶区和器官轮廓信息直接快速生成对应的剂量分布，是剂量预测的一种有效尝试。

简介：摘要：如今，世界已经进入了信息时代，电子商务也取得了很大的发展，已经成为我们日常生活中不可缺少的一部分，尤其是对年轻人来说，网上买衣服也越来越被接受在数据时代，如何利用互联网上的海量数据来改善消费者的购买体验，吸引新用户是至关重要的。在过去的几年里，深度学习中的生成式对抗网络取得了很大的发展，与服装行业的融合越来越紧密。应用生成式对抗网络解决服装行业的问题也已成为主流。本次主要研究基于条件生成对抗网络的服装生成方法的研究及应用。

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简介：深度学习算法现在已经成为医学图像处理的最成功的模型,生成对抗网络将神经网络与对抗训练的思想相结合,已经开始应用于医学图像处理。该文主要介绍了几种典型的生成对抗网络,回顾了生成对抗网络在医学图像处理中的应用,包括图像的生成、转换、重建、分割等任务,并对生成对抗网络在智能诊断中的作用、目前存在的问题和未来的发展方向做了讨论。

简介：[摘要] 传统基于载体修改的信息隐藏算法渐渐已经难以抵抗更加先进的基于机器学习的隐写分析算法的检测，为提高图像信息隐藏的安全性，本文提出一种基于深度卷积生成对抗网络的新型图像信息隐藏算法，将秘密信息映射为噪声向量，并使用训练的生成器神经网络模型基于噪声向量生成载密图像。实验结果表明，与基于载体修改的传统方法相比，该系统具有抗分析能力强的优势。

简介：摘要：随着军队院校改革的逐渐深化，军队院校文职教员的比例逐年呈增长趋势，在军队院校教员队伍中的地位越发显得重要，在加快人民军队建成世界一流军队的历史背景条件下，增强文职教员实战化教学能力，关乎部队战斗力生成和提高，关乎练兵备战打仗质效。本文就文职教员实战化教学能力的生成对策，从“知”、“研”、“教”三个环节进行了探索，以期为文职教员实战化教学能力的提高提供借鉴。

简介：对话，不仅是生成课堂的支撑性策略之一，它还建构起生成课堂的宏大气象，将语文教学提升至审美境界，呈现出雅正、灵动、审美的艺术品格。李仁甫老师执教的《春江花月夜》，无疑就是这样的“对话”范例。

简介：对话教学中,知识观是知识生成的前提与基础,目标取向是知识生成的出发点与归宿,而师生关系则是知识生成的手段与保障。由是,对话教学构成了知识生成得以实现和赖以生存的＂家园＂,从而积极促使学生的知识、能力、情感态度价值观有效地统整,使生命完整和谐地发展。

简介：摘要：对话句法理论是基于认知功能学语篇视角下的句法理论成果，对话图式是其一个核心观念，但其对话图式的生成机制尚未得到清晰的阐释。本文从格式塔原理的连续和完整闭合知觉原则视角，回答这一问题。

简介：摘要近年来研究发现愈合伤口中微血管生成数量增多与瘢痕的形成关系密切。在伤口愈合时，初始强烈的血管反应导致组织中血管密度远远超过未受伤的组织过量的血管生成与瘢痕形成之间确实存在着一定的联系，但过量血管生成对于瘢痕形成的影响并没有一个定量的标准，同时也可以肯定的是抗血管生成的方法能够减少瘢痕的形成。现总结了伤口愈合阶段中，血管生成与瘢痕形成相关的各个因素，从血管生成和消退，血管数量对瘢痕形成的影响，以及血管生成对愈合的影响，探讨了血管生成与瘢痕形成之间的关系。

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