人教版高中生物必修3第2章 动物和人体生命活动的调节第3节 神经调节与体液调节的关系导学案

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

人教版高中生物必修3第2章 动物和人体生命活动的调节第3节 神经调节与体液调节的关系导学案(3)

人教版高中生物必修3第2章 动物和人体生命活动的调节第3节 神经调节与体液调节的关系导学案(1)

人教版高中生物必修3第2章 动物和人体生命活动的调节第3节 神经调节与体液调节的关系习题(4)

人教版高中生物必修3第2章 动物和人体生命活动的调节第3节 神经调节与体液调节的关系习题(2)

人教版高中生物必修3第2章 动物和人体生命活动的调节第1节 通过神经系统的调节课件(9)

人教版高中生物必修3第2章 动物和人体生命活动的调节第1节 通过神经系统的调节课件(7)

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

人教版高中生物必修3第2章 动物和人体生命活动的调节第1节 通过神经系统的调节课件(5)