简介:[摘要] 作为小学英语教师,应该清楚认识到课堂教学的质量与教学内容的精彩与否有关,而教学内容的精彩度又建立在对文本的分析与整理基础上,文本的解读通透了,对文本层次的梳理也就实现了。如此才能提升学生的英语学习的热情与能力,提升学生的英语思维能力,从而提高他们全面的英语素养。
简介:【摘要】一节课的导人如同第一次与人见面,先入为主的首因效应,需要讲究策略方法,通过新颖多样、丰富多彩的形式、手段,打造先声夺人的良好开端,使学生快速做好准备上课进入良好的学习状态。为此,本文以教学实践为基础,对教学导入方法总结,便于对教学质量的提提升有所帮助。
简介:摘要:数形结合向来是数学解题过程中的一把利器,教师若能在课堂上有意识的把这种运用代数的数量关系去处理几何图形的问题,运用图形的性质去解决代数问题的数学思想不断的进行渗透,学生在解题时就可以做到事半功。本文仅围绕利用“数轴”这个“形”去求不等式(组)中“字母系数”这个“数”的取值范围展开讨论。
简介:摘要目的探讨使用U-Net深度学习网络对MRI表观扩散系数(ADC)图像中前列腺癌(PCa)自动分割及定位的可行性。方法回顾性搜集2017年6月1日至2019年3月31日北京大学第一医院因临床怀疑PCa拟行前列腺穿刺的男性患者的临床和影像资料。共纳入245例患者,根据病理结果将所有患者分为PCa组(n=184)与非PCa组(n=61),并随机分为训练集(PCa 129例,非PCa 19例)、验证集(PCa 18例,非PCa 3例)和测试集(PCa 37例,非PCa 39例)。由1名放射科医师依据病理结果在ADC图上勾画PCa癌灶,并通过前列腺腺体分割模型将测试集前列腺腺体自动划分6分区。经过前列腺腺体自动分割等预处理后,采用U-Net深度学习网络进行PCa分割模型的训练。以医师标记结果为金标准,用Dice相似系数(DSC)评价AI模型对测试集PCa癌灶的分割效果。并分别以患者及病灶为单位评价模型对PCa的检出效能,以6分区法评价模型对癌灶自动定位的准确性。结果测试集中,医师标注癌灶51个,最大径线为(1.9±0.7)cm,6分法癌灶分区456个(PCa区122个、非PCa区334个)。以病灶为单位,AI模型对测试集PCa的分割DSC为(70.2±21.7)%,检出癌灶的灵敏度94.1%(48/51)。以患者为单位,AI模型检出PCa患者灵敏度为97.3%(36/37),特异度为66.7%(26/39),准确度为81.6%(62/76)。AI模型对PCa癌灶定位分区的准确度为90.8%(414/456),对癌区检出的灵敏度为95.1%(116/122),特异度为89.2%(298/334)。结论U-Net深度学习模型对MRI ADC图像中PCa的检出具有较高的灵敏度,对PCa 6分区定位具有较高的准确度,预测结果可自动填写入结构化报告,进一步提高了临床工作效率。
简介:摘要:在英语教学中,教学有效性一直是英语教师重点关注的一个关键问题。部分英语教师在教学中难以做到教学的有效开展,经常拉低了教育水平、拖慢了教学进度。本篇文章将从英语教育中的语法教学与指导学生有效背诵英语知识着手,分析给学生打下优良英语学习基础的有效途径。
简介:【摘要 】数学学习应该是一个思维活动,而不是程序操练的过程,学生总是带着自己的数学现实参与课堂教学,不断地利用原有的经验背景对新的问题作出解释,进行加工,从而实现对新数学知识、数学思想的意义建构。数学课堂上精心设计问题情境和学习任务,引发学生认知冲突,组织深度探究的学习活动,关注对学生的持续性评价,这是深度学习的本源。