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《早期刺激反应学习理论—华生行为主义学习理论》(美国心理学家华生)
文档格式:PPT 文档大小:29KB 文档页数:9
华生的经历简要介绍 小时候不是个好学生。 1900年在弗曼大学获得硕士学位 1903年在芝加哥大学获得博士学位 1915年当选为美国心理学会(APA)主席 1920年被迫离开大学
上海思博职业技术学院:《护理心理学基础》课程配套PPT教学课件(高职高专)第三章 心理学基本理论
文档格式:PPT 文档大小:7.93MB 文档页数:60
学习目标: 1.掌握马斯洛的需要层次理论、罗杰斯的以人为中心疗法,埃利斯的ABC理论 2.熟悉常见防御机制的类型、焦虑的形式以及社会学习理论 3.了解各心理学派的基本概念 4.学会从不同的角度分析病人的心理和行为 5.具有在实际工作中给予病人人文关怀的理念和基本能力 第一节 精神分析理论 第二节 行为学习理论 第三节 人本主义理论 第四节 认知理论
华南师范大学:《教育心理学》课程教学资源(专题讲义PPT)学习理论、动机、策略;知识的学习与教学;问题解决与创造力培养;态度与品德的形成;心理健康教育;教学、教师心理
文档格式:PPT 文档大小:15.06MB 文档页数:333
专题一:学习理论 专题二:学习动机 专题三:知识的学习与教学 专题四:问题解决与创造力培养 专题五:学习策略 专题六:态度与品德的形成 专题七:心理健康教育 专题八:教学心理 专题九:教师心理
北京师范大学:《教学系统化设计》课程教学资源(PPT课件)第十讲 以学为主教学设计
文档格式:PPT 文档大小:726KB 文档页数:48
一、多种学习理论的关系 二、建构主义学习理论、教学模式、案例 三、建构主义的教学设计原则
北方工业大学:《结构力学》课程教学资源(教学大纲)结构力学提高 ADVANCED STRUCTURAL MECHANICS
文档格式:DOC 文档大小:43.5KB 文档页数:3
一、课程性质和任务 结构力学提高课是在学习理论力学、材料力学、结构力学等门力学课程 后,为土木工程专业学生开设的一门力学提高课程,属于专业选修课性质。通 过本课程的学习,可使学生进一步掌握杆件结构的计算理论和计算方法,深入 了解各类结构的受力特性。为学习的有关专业课程以及进行结构设计和科学研 究打好力学基础,培养学生具有较强的结构分析与结构计算方面的能力
合肥工业大学:《理论力学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 绪论
文档格式:PPS 文档大小:4.48MB 文档页数:15
理论力学是基础力学的重要组成部分。 理论力学是学习一系列后续课程的重要基 础。 学习理论力学的过程是能力的培养过程, 它的研究方法可使你在今后解决生产实际 问题和科学研究中获益匪浅
《加涅累积学习理论》讲义(美国教育心理学家—加涅)
文档格式:PPT 文档大小:28KB 文档页数:10
一、生平简介 心理学家加湿(Robert Gagne) 1916出生 1937在耶鲁大学(Yale)获得学士学位 1940布朗大学(Brown Univers ity)获心理学博士学位 19401949康涅狄哥女子学院(Connecticut College for Women)任教 1945-1946佩恩州立大学(Penn State University)任教 1949-1958美国空军知觉和运动技能实验室主任(在此期间提出了“学习的 条件”)
安徽师范大学:国家级精品课程《心理学》教学资源(PPT课件讲稿)第八章 学习心理
文档格式:PPT 文档大小:607KB 文档页数:53
第一节 学习心理概述 第二节 学习理论 第三节 学习动机 第四节 学习迁移
《组织行为学 Organizational Behavior》课程教学参考资料:社会学习理论
文档格式:DOC 文档大小:102KB 文档页数:4
《组织行为学 Organizational Behavior》课程教学参考资料:社会学习理论
基于深度学习的宫颈癌异常细胞快速检测方法
文档格式:PDF 文档大小:822.15KB 文档页数:10
宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤,威胁着女性的生命,而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来,随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展,卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破,被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点,且其大多数局部区域内都不含有细胞簇,深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时,经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时,大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长,严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略,针对使用膜式法获得的病理细胞图像,通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞,若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析,从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明,本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度
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