网络学习空间“人人通”的深度学习

数字社区

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中国信息技术教育

广东省韶关市教育局教研室

吴秉健

网络学习空间“人人通”的深度学习

主论博文使我对近些年的网络学习有所反思。从本世纪开始到现在的十多年间，全国各地中小学的信息技术教育与学科课程教学经历了从课程整合到课程深度融合的变化。教育部推动教育信息化的洪荒之力在于推动“三通两平台”的普及应用，目前的重点是通过数字化云平台的应用推动移动学习资源的供给侧变革。该变革的主要特点有：①教学硬件设备接入互联网经历了三个阶段：校校通、班班通和人人通。②数字化教学资源的移动存储介质从磁盘、光盘、U盘发展到云盘（云平台）。③教学手段从计算机投影、互动电子白板发展到平板和智能手机等教学移动终端应用。④数字化教学资源的设计与开发应用经历了教师单机制作和教学应用、上传共享后的下载整合应用、数字化平台课程资源的碎片化定制和个性化网络学习空间的嵌入应用。⑤教师信息技术应用能力提升的教学策略，即教师优化教学过程、学生转变学习方式。⑥学生信息技术人人通嵌入式的学习方式，即翻转学习、混合学习、无缝学习。

移动学习资源的供给侧变革就是要满足课程资源在数字化平台中的流转。课程管理系统（CMS）和学习管理系统（LMS）这两大平台的深度融合是网络学习空间“人人通”的必然选择。学校和教师推进信息化教学的洪荒之力在于推动学生在网络学习空间“人人通”理念下的深度学习：①采用“联通主义”打消“行为主

义”“认知主义”和“建构主义”三者之间的隔阂。平台学习录入师生的数字化身份，更有利于开展平台深度学习的实证研究。②慕课和微课程资源的设计与开发应用成果成为中小学教师信息技术应用能力提升课程的载体，有利于教师体验碎片化知识的远迁移学习，从而促进教师引导学生进行深度学习。③在师生移动学习技术“人人通”的情形下，课程管理系统（CMS）和学习管理系统（LMS）两大平台有优质微课资源嵌入能动态获取学生的学习行为数据及其相关的测量评价数据。④将数字化平台的预设资源与学习空间“人人通”交互生成的生成性资源对比，有利于通过评价数据干预教学设计，通过数字化平台的自适应技术为个性化学习探索不同的学习路径，从而能包容学生的各种学习步调。⑤平台学习要从单纯的离身认知思维转向与具身认知思维并重。就像案例中的孩子，他虽然每天都根据数字化APP进行课程的学习，但是却没有得到教师对典型问题的归纳提示，也没有接收到同伴们对解题思路的研究和讨论。离身认知在这样“孤独”的学习中，渐渐成为学习的“独行者”。

总之，平台学习要从单纯的虚拟现实环境转向增强现实环境以及混合学习环境，进而提升学生的具身认知能力。因为身体是认知的基础，具身思维让我们认识到身体是行为的承载工具，身体认知与知识的获得、技能的获得和情感的体验都密切相关。

(完整版)深度神经网络及目标检测学习笔记(2)

深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别，包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面，人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就，毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的）。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包 括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术 的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记，以深度优先的思路，记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 1.1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念，用数学描述就是：对多个输入进行加权求和，并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点，则构成了简单的单层神经网络（感知器），可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作，比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层（两层以上）神经网络，就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来“这是苹在父母一遍遍的重复中学习训练的过程就好像是刚出生的婴儿，设置。．果”、“那是汽车”。有人说，人工智能很傻嘛，到现在还不如三岁小孩。其实可以换个角度想：刚出生婴儿就好像是一个裸机，这是经过几十万年的进化才形成的，然后经过几年的学习，就会认识图片和文字了；而深度学习这个“裸机”用了几十年就被设计出来，并且经过几个小时的“学习”，就可以达到这个水平了。 1.2 BP算法 神经网络的训练就是它的参数不断变化收敛的过程。像父母教婴儿识图认字一样，给神经网络看一张图并告诉它这是苹果，它就把所有参数做一些调整，使得它的计算结果比之前更接近“苹果”这个结果。经过上百万张图片的训练，它就可以达到和人差不多的识别能力，可以认出一定种类的物体。这个过程是通过反向传播（Back Propagation，BP）算法来实现的。 建议仔细看一下BP算法的计算原理，以及跟踪一个简单的神经网络来体会训练的过程。

BP网络以及深度学习讲解

神经网络 1 BP 网 图：三层BP 网 信号正向传播和误差反向传播 )(k k net f o = ∑==m j j jk k y net 0 ω k=1,2……l 有l 个输出（l 常常为1）。 中间隐层有m 层： )(j j net f y = ∑==n i i ij j x net 0 υ i=1,2,……m n 个输入。j=1,2……m 其中Sigmoid 函数：x e x f -+= 11 )( （单极性） k o k net E ??- =δ 1.1 计算流程

不同样本误差：2 1 )(∑=-= l k M k M k M o d E E=((T-Ok)'*(T-Ok))/2; 一般使用2 1 1 )(21∑∑ ==-=l k p k p k M p o d E 总 1.2 影响参数: 1.2.1 隐层节点数 nn=n m + +a ，其中 m 为输出神经元数， n 为输入神经元数， a 为[1，10]之间的常数。 nn=n 2log nn=2n+1; nn=mn 1.2.2 学习率 学习率η，太大会影响训练稳定性，太小使训练收敛速度慢。一般在0.01--0.8之间。我取0.2 E min 一般在0.1--之间。 1.3 样本/输入 1.3.1 训练样本 训练样本数：M ε w n ≈ ，w n 为权值阈值总数，一般为连接权总数的5~10倍。 训练数据必须作平衡处理，不同类别的样本需要交叉输入，轮流输入--时间延长。 1.3.2 输入形式 字符：形状格填充、边缘距离 曲线：采样 变化大可以密集采样 输出： 不同的输出用不同的码表示 1.3.3 归一化： 样本分布比较均匀 [0,1]区间：min max min x x x x x i i --=

网络学习空间应用案例项目说明及报送要求

网络学习空间应用案例项目说明及报送要求 该项目旨在积极推进“互联网+”行动，加强网络学习空间应用普及，体现无处不在的学习导向，落实“人人皆学、处处能学、时时可学”的要求，创新应用教育主管部门或学校认定的，融资源、服务、数据为一体，支持共享、交互、创新的实名制网络学习场所开展教育教学活动。网络学习空间应用案例需充分发挥网络学习空间在教育教学、课程资源建设、师生教学互动、学生核心素养提升等方面的作用，形成特色网络学习空间建设与应用整体推进的典型经验做法。 一、内容说明 请在以下类别中选择一项进行申报：

二、活动对象 全省普通中小学校教师。 三、格式要求 1.网络学习空间申报书（见附件），要求撰写时，语言精练、内容准确，尽可能图文并茂，附上图片、表格、链接等材料。 2.案例介绍演示文档：综合反映网络学习空间的日常应用情况和应用效果，要求图文并茂，并使用音视频、网页链接等展示。 3.案例视频：针对案例特点，提供能展示网络学习空间建设与应用情况的视频，可以是具有代表性的单节课教学实录、多节教学片段剪辑、专题介绍视频等多种形式；要求能够反映网络学习空间的整体和详细应用情况。视频文件大小建议控制在500MB内，视频采用常用视频文件格式，时间总计不超过40分钟，视频格式为MP4（H.264编码格式），视频清晰度不得低于720p。每个视频文件的片头应为蓝底白字,时长5秒，包含“广东省教育‘双融双创’行动暨2020年教育教学信息化交流及新媒体新技术教学应用活动”字样及学科、年级、教材版本、案例名称等信息。若应用案例时间较

长，则仅需对几个关键教学或应用环节进行视频录像剪辑。要求视频图像稳定、画面清晰、过渡自然、声音简洁，主要教学片段应有字幕或文字提示。 4.相关材料：网络学习空间密切相关的教学资源、软件应用、学科工具、教学课件、习题、活动照片、学生作品等综合反映网络学习空间建设情况、日常应用情况和应用效果的辅助资料。 以上材料，力求提升案例材料整体的逻辑性和可读性，材料总容量大小不超过700MB。 四、报送材料清单 1.作品登记表，PDF格式（签名并盖章扫描后提交）； 2.网络学习空间申报书（见附件），WORD格式； 3.案例介绍演示文档，PPT格式； 4.案例视频，文件格式为MP4（H.264编码格式）； 5.相关材料。 以上文件名请以第一作者+标题+网络学习空间命名。具体的报送清单以平台要求上传的模板为准。 五、推荐数量 以地市为单位统一推荐，每个地市推荐不超过20件；省共同体或专业社团立项单位原则上推荐1件；省直属学校原则上推荐1件。

“网络学习空间人人通”专项培训心得体会.doc

“网络学习空间人人通”专项培训心得体会 “网络学习空间人人通”专项培训心得体会 2018年9月26日到9月28日，我们一行200多人，满怀激动的心情，带着学习的诚意，从四面八方，冒着雨，赶着路，共同参加了在中央电化教育馆的组织下，广西电化教育馆和广西柳州市教育局的大力支持下，由柳州市电化教育站、城中区教育局、柳州市湾塘小学教育集团承办的”网络学习空间人人通”培训--广西柳州班。 看着培训安排的内容，我们像一群饥渴的饿民，迫不及待的来到了培训地点--柳州市弯塘路小学本部。一入校园，”教学生六年，为学生着想一辈子”的教学理念，镌刻在教学楼的正前方，看着这样的理念，我们对在这所学习不仅仅是期待，更多的是心灵深处的感悟。 在湾塘路小学本部的学术交流厅中，我们认真的聆听了，中央电化馆刘峰主任对此次培训的期望与祝福，广西电化教育馆张峰副馆长对广西教育信息化发展的介绍，柳州市教育局苏敏局长对柳州市教育信息化工作开展的情况概述，对柳州市的教育信息化发展，乃至整个广西的教育信息化发展都感到非常的敬佩，不由自主的赞叹。 广西是一个少数民族聚集地，一般是大杂居，小聚居的情况，柳州更是由多民族聚集构成的。外来人口占柳州常住人口的60%，本土居民则以少数民族居多，其中包含壮、苗、侗、瑶四大族为首，其他43个少数名族聚集，很多地方的少数民族保有自己民族的特色，居住在深山老林之内，靠挑水、砍柴、捕鱼为生，教育信息化的发展受到多方面的制约。柳州市教育局为了大力均衡优质资源，推进优质资源共享，2018年投入1.1亿元人民币，建设现代信息化设备，依托国家公

共资源平台，应用人人通空间，举办多次全市人人通空间评比、教师优质课大赛、中小学生电脑制作大赛等相关活动，提升全体师生的信息技术素养。 西北师范大学的郭炯教授为我们带来了精彩的”网络学习空间与学校教育教学变革”演讲，我们深深地明白，教书育人是教师负有的天职，教师资格证、幼教资格证、计算机等级证书、普通话登记证等，仅仅是教师的硬件，教师只拥有硬件是远远不够的，在网联网时代的今天，信息技术技能无疑就是教师必备的软件，将信息技术与教书育人相结合，是教育工作者发展的方向，也是教育信息化工作的重点。 我们认真聆听了，湾塘路小学精心准备，用心展示的”集团校网络空间建设、应用汇报”和教学、政教部门的空间应用经验分享，我们感受到湾塘路小学走在教育信息化的前列，学校管理工作、教学常规工作、德育教育工作等都是通过录制微视频、拍摄照片、发表日志等方式记录在空间中，学校、教师、学生、家长互相配合，在空间中沟通、交流，充分利用空间建设构建网络学习平台。 我们认真的观看了，湾塘路小学教育集团优秀青年教师覃梦婵老师执教的小学语文《蜘蛛开店》和市级名师黄俊薇老师执教的小学语文《爱之链》两节示范课，通过观摩这两节课，我们感受最深的就是，人人通空间、电子白板、触屏显示器、教学助手、手机版家校帮等多媒体设备的使用和信息技术的应用，从课堂到课外，从教师到学生，无不操作熟练，应用灵活，形式多样，范围广阔，充分说明湾塘路小学教育信息化工作开展扎实，网络空间应用范围广泛，教师信息技术素养高，学生的信息技术应用能力强，整体教育信息化发展快、稳、

(完整版)深度神经网络全面概述

深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。 论文地址：https://https://www.wendangku.net/doc/fb13586735.html,/pdf/1703.09039.pdf 本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念：理解DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础[1]。由于DNN 在语音识别[2] 和图像识别[3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些DNN 被部署到了从自动驾驶汽车[4]、癌症检测[5] 到复杂游戏[6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是GPU)，已经成为许多DNN 处理的砥柱，但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对DNN、理解DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下：

教育云平台学生网络学习空间用户使用手册

学生网络学习空间 用户使用手册 文档编号： 版本信息： 建立日期：创建人：王雪 审核者： 批准人： 批准日期：编辑软件：Microsoft Office 2013 中文版文件状态：「」草稿 「√」正式发布 「」正在修改

文档修订记录 *变化状态：C——创建,A——增加，M——修改，D——删除文档审批信息 目录 1. 引言错误!未定义书签。 .编写目的错误!未定义书签。 .读者对象错误!未定义书签。 2. 软件综述错误!未定义书签。 .系统简介错误!未定义书签。 3. 操作说明错误!未定义书签。 .添加应用错误!未定义书签。 .调整布局错误!未定义书签。 .设置风格错误!未定义书签。 .公有空间预览错误!未定义书签。 .空间管理错误!未定义书签。 基本信息错误!未定义书签。 我的导航错误!未定义书签。 好友管理错误!未定义书签。 好友申请错误!未定义书签。 相册管理错误!未定义书签。 创建相册错误!未定义书签。 上传照片错误!未定义书签。 相册管理错误!未定义书签。 照片管理错误!未定义书签。 视频管理错误!未定义书签。

创建文件夹错误!未定义书签。 上传视频错误!未定义书签。 文件夹管理错误!未定义书签。 视频管理错误!未定义书签。 .进入云学习中心错误!未定义书签。 .查看所属学校、班级空间错误!未定义书签。.空间通用功能操作说明错误!未定义书签。 拖动模块错误!未定义书签。 改变模块大小错误!未定义书签。 设置错误!未定义书签。 缩放大小错误!未定义书签。 删除模块错误!未定义书签。 .学习工具错误!未定义书签。 我的作业错误!未定义书签。 我的微课错误!未定义书签。 我的云盘错误!未定义书签。 我的专题错误!未定义书签。 我的游戏错误!未定义书签。 .互动工具错误!未定义书签。 我的博文错误!未定义书签。 精彩博文错误!未定义书签。 我的好友错误!未定义书签。 我的帖子错误!未定义书签。 留言板错误!未定义书签。 .常用工具错误!未定义书签。 个人信息错误!未定义书签。 快捷链接错误!未定义书签。 视频与Flash 错误!未定义书签。 音乐播放器错误!未定义书签。 视频与Flash 错误!未定义书签。 天气预报错误!未定义书签。 相册错误!未定义书签。 课程表错误!未定义书签。 日程错误!未定义书签。 网络搜索错误!未定义书签。 字典错误!未定义书签。

深度神经网络及目标检测学习笔记

深度神经网络及目标检测学习笔记 ｈｔｔps://youtu.bｅ/MPU2ＨistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别,包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面,人工智能已经达到了３岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就,毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路,并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路(至少目前看是正确的)。通过研究人类的视觉原理,计算机利用深度神经网络(ＤｅeｐＮｅuｒal Nｅtwork，NＮ)实现了对图片的识别,包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中,神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器(尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记,以深度优先的思路,记录了对深度学习(Deｅp Learning）的简单梳理,主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 １．1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念,用数学描述就是:对多个输入进行加权求和,并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点,则构成了简单的单层神经网络（感知器),可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作,比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层(两层以上)神经网络,就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来设置。训练的过程就好像是刚出生的婴儿，在父母一遍遍的重复中学习“这是苹

深度学习与全连接神经网络

统计建模与R语言 全连接神经网络 学院航空航天学院 专业机械电子工程 年级 2019级 学生学号 19920191151134 学生姓名梅子阳

一、绪论 1、人工智能背景 信息技术是人类历史上的第三次工业革命，计算机、互联网、智能家居等技术的普及极大地方便了人们的日常生活。通过编程的方式，人类可以将提前设计好的交互逻辑交给机器重复且快速地执行，从而将人类从简单枯燥的重复劳动工作中解脱出来。但是对于需要较高智能水平的任务，如人脸识别、聊天机器人、自动驾驶等任务，很难设计明确的逻辑规则，传统的编程方式显得力不从心，而人工智能(Artificial Intelligence，简称 AI)是有望解决此问题的关键技术。 随着深度学习算法的崛起，人工智能在部分任务上取得了类人甚至超人的智力水平，如围棋上 AlphaGo 智能程序已经击败人类最强围棋专家之一柯洁，在 Dota2 游戏上OpenAI Five 智能程序击败冠军队伍 OG，同时人脸识别、智能语音、机器翻译等一项项实用的技术已经进入到人们的日常生活中。现在我们的生活处处被人工智能所环绕，尽管目前能达到的智能水平离通用人工智能(Artificial General Intelligence，简称 AGI)还有一段距离，但是我们仍坚定地相信人工智能的时代已经来临。 怎么实现人工智能是一个非常广袤的问题。人工智能的发展主要经历过三个阶段，每个阶段都代表了人们从不同的角度尝试实现人工智能的探索足迹。早期，人们试图通过总结、归纳出一些逻辑规则，并将逻辑规则以计算机程序的方式实现，来开发出智能系统。但是这种显式的规则往往过于简单，并且很难表达复杂、抽象的概念和规则。这一阶段被称为推理期。 1970 年代，科学家们尝试通过知识库加推理的方式解决人工智能，通过建庞大复杂的专家系统来模拟人类专家的智能水平。这些明确指定规则的方式存在一个最大的难题，就是很多复杂、抽象的概念无法用具体的代码实现。比如人类对图片的识别、对语言的理解过程，根本无法通过既定规则模拟。为了解决这类问题，一门通过让机器自动从数据中学习规则的研究学科诞生了，称为机器学习，并在 1980 年代成为人工智能中的热门学科。在机器学习中，有一门通过神经网络来学习复杂、抽象逻辑的方向，称为神经网络。神经网络方向的研究经历了两起两落。2012 年开始，由于效果极为显著，应用深层神经网络技术在计算机视觉、自然语言处理、机器人等领域取得了重大突破，部分任务上甚至超越了人类智能水平，开启了以深层神经网络为代表的人工智能的第三次复兴。深层神经网络有了一个新名字：深度学习。一般来讲，神经网络和深度学习的本质区别并不大，深度学习特指基于深层神经网络实现的模型或算法。 2、神经网络与深度学习 将神经网络的发展历程大致分为浅层神经网络阶段和深度学习阶段，以2006 年为分割点。2006 年以前，深度学习以神经网络和连接主义名义发展，

网络学习空间应用案例

附件2-7 网络学习空间应用案例项目说明及报送要求 该项目旨在积极推进“互联网+”行动，加强网络学习空间应用普及，体现无处不在的学习导向，落实“人人皆学、处处能学、时时可学”的要求，创新应用教育主管部门或学校认定的，融资源、服务、数据为一体，支持共享、交互、创新的实名制网络学习场所开展教育教学活动。网络学习空间应用案例需充分发挥网络学习空间在教育教学、课程资源建设、师生教学互动、学生核心素养提升等方面的作用，形成特色网络学习空间建设与应用整体推进的典型经验做法。 一、内容说明

二、活动对象 全省普通中小学校教师。 三、格式要求 1.网络学习空间申报书（见附件），要求撰写时，语言精练、内容准确，尽可能图文并茂，附上图片、表格、链接等材料。 2.案例介绍演示文档：综合反映网络学习空间的日常应用情况和应用效果，要求图文并茂，并使用音视频、网页链接等展示。 3.案例视频：针对案例特点，提供能展示网络学习空间建设与应用情况的视频，可以是具有代表性的单节课教学实录、多节教学片段剪辑、专题介绍视频等多种形式；要求能够反映网络学习空间的整体和详细应用情况。视频文件大小建议控制在500MB内，视频采用常用视频文件格式，时间总计不超过40分钟，视频格式为MP4（H.264编码格式），视频清晰度不得低于720p。每个视频文件的片头应为蓝底白字,时长5秒，包含“广东省教育‘双融双创’行动暨2020年教育教学信息化交流及新媒体新技术教学应用活动”字样及学

科、年级、教材版本、案例名称等信息。若应用案例时间较长，则仅需对几个关键教学或应用环节进行视频录像剪辑。要求视频图像稳定、画面清晰、过渡自然、声音简洁，主要教学片段应有字幕或文字提示。 4.相关材料：网络学习空间密切相关的教学资源、软件应用、学科工具、教学课件、习题、活动照片、学生作品等综合反映网络学习空间建设情况、日常应用情况和应用效果的辅助资料。 以上材料，力求提升案例材料整体的逻辑性和可读性，材料总容量大小不超过700MB。 四、报送材料清单 1.作品登记表，PDF格式（签名并盖章扫描后提交）； 2.网络学习空间申报书（见附件），WORD格式； 3.案例介绍演示文档，PPT格式； 4.案例视频，文件格式为MP4（H.264编码格式）； 5.相关材料。 以上文件名请以第一作者+标题+网络学习空间命名。具体的报送清单以平台要求上传的模板为准。 五、推荐数量 以地市为单位统一推荐，每个地市推荐不超过20件；省共同体或专业社团立项单位原则上推荐1件；省直属学校原则上推荐1件。

神经网络及深度学习

可用于自动驾驶的神经网络及深度学习 高级辅助驾驶系统(ADAS)可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于当前的车型，甚至是功能更为强大的车道保持、塞车辅助及自适应巡航控制等系统的配套使用也让未来的全自动驾驶车辆成为现实。 作者：来源：电子产品世界|2017-02-27 13:55 收藏 分享 高级辅助驾驶系统(ADAS)可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于当前的车型，甚至是功能更为强大的车道保持、塞车辅助及自适应巡航控制等系统的配套使用也让未来的全自动驾驶车辆成为现实。 如今，车辆的很多系统使用的都是机器视觉。机器视觉采用传统信号处理技术来检测识别物体。对于正热衷于进一步提高拓展ADAS功能的汽车制造业而言，深度学习神经网络开辟了令人兴奋的研究途径。为了实现从诸如高速公路全程自动驾驶仪的短时辅助模式到专职无人驾驶旅行的自动驾驶，汽车制造业一直在寻求让响应速度更快、识别准确度更高的方法，而深度学习技术无疑为其指明了道路。 以知名品牌为首的汽车制造业正在深度学习神经网络技术上进行投资，并向先进的计算企业、硅谷等技术引擎及学术界看齐。在中国，百度一直在此技术上保持领先。百度计划在2019 年将全自动汽车投入商用，并加大全自动汽车的批量生产力度，使其在2021 年可广泛投入使用。汽车制造业及技术领军者之间的密切合作是嵌入式系统神经网络发展的催化剂。这类神经网络需要满足汽车应用环境对系统大小、成本及功耗的要求。 1轻型嵌入式神经网络 卷积式神经网络(CNN)的应用可分为三个阶段：训练、转化及CNN在生产就绪解决方案中的执行。要想获得一个高性价比、针对大规模车辆应用的高效结果，必须在每阶段使用最为有利的系统。 训练往往在线下通过基于CPU的系统、图形处理器(GPU)或现场可编程门阵列(FPGA)来完成。由于计算功能强大且设计人员对其很熟悉，这些是用于神经网络训练的最为理想的系统。 在训练阶段，开发商利用诸如Caffe(Convolution Architecture For Feature Extraction，卷积神经网络架构)等的框架对CNN 进行训练及优化。参考图像数据库用于确定网络中神经元的最佳权重参数。训练结束即可采用传统方法在CPU、GPU 或FPGA上生成网络及原型，尤其是执行浮点运算以确保最高的精确度。 作为一种车载使用解决方案，这种方法有一些明显的缺点。运算效率低及成本高使其无法在大批量量产系统中使用。 CEVA已经推出了另一种解决方案。这种解决方案可降低浮点运算的工作负荷，并在汽车应用可接受的功耗水平上获得实时的处理性能表现。随着全自动驾驶所需的计算技术的进一步发展，对关键功能进行加速的策略才能保证这些系统得到广泛应用。 利用被称为CDNN的框架对网络生成策略进行改进。经过改进的策略采用在高功耗浮点计算平台上(利用诸如Caffe的传统网络生成器)开发的受训网络结构和权重，并将其转化为基于定点运算，结构紧凑的轻型的定制网络模型。接下来，此模型会在一个基于专门优化的成像和视觉DSP芯片的低功耗嵌入式平台上运行。图1显示了轻型嵌入式神经网络的生成

网络学习空间人人通解决方案-世界大学城

全面践行国家教育信息化“三通工程” 实施“网络学习空间人人通”方案 互联互通 共建共享 实名机制 智慧管理 技术平台：世界大学城云技术支撑平台 服务单位：北京禾田雨橡互联网科技有限公司 建设单位：（教育行政单位或院校）

目录 第一章项目建设背景 (2) 1.1教育信息化建设现状与问题 (2) 1.2国家政策和实施规划 (3) 1.3领导评价 (5) 第二章实名的“网络学习空间人人通”全国典范、建设机制及标准 (7) 2.1实名的“网络学习空间人人通”全国典范及经验 (7) 2.2实名的“网络学习空间人人通”：建设运营机制 (13) 2.3实名的“网络学习空间人人通”：建设规范标准 (13) 第三章云平台、云空间优势 (14) 3.1云技术支撑平台优势 (14) 3.2师生云空间优势 (15) 3.3云空间功能应用 (20) 第四章云平台、云空间应用典型 (36) 4.1教育云平台应用典型 (36) 4.2师生云空间应用典型 (44) 第五章云技术支撑平台技术特点 (57) 5.1实现了大并发量、海量数据云处理 (57) 5.2实现了大并发量视频流分发、搬迁、加速 (57) 5.3开放式云平台、云空间建设实现完全自定义 (59) 5.4云空间随使用者工作性质不同而功能不同 (59) 5.5云技术支撑平台下的云服务模式： (59) 第六章世界大学城全球教育资源本地化及L—C加速技术 (60) 6.1本地专有云及加速 (60) 6.2功能创新 (60) 第七章云技术支撑平台知识产权及认证 (61) 7.1著作权 (61) 7.2资质 (62)

第一章项目建设背景 1.1教育信息化建设现状与问题 我国现阶段的教育信息化建设，主要采用传统建设模式，重设备，轻应用。在信息化基础设施建设完成后，后期应用缺乏总体规划和平台支撑，不但不利于教育信息化持续建设，反而会带来更多的阻力，主要存在以下问题： 1.1.1硬件投入大，后期应用少 教育信息化建设主要在硬件设备上进行了大量投入，在一定程度上提高了教育信息化水平，但由于缺乏应用功能强大的平台支撑，后期应用无法大规模展开，投入的信息化设备无法发挥出应用价值。 1.1.2资源建设模式不适应教育教学的本质要求 目前教育资源建设主要以“预设性资源”为主，缺乏沟通、互动、创新等应用模式。资源只支持点播观看，无法解构重组、加工创新，无法支持复杂的组织教学过程。 1.1.3没有全国性互联互通的云技术支撑平台，资源和信息孤岛现象严重 大量课件资源、课堂实录资源、教育管理资源分散在师生个人、各部门内部、各院学校内部，没有形成全国性互联互通、资源共建共享。 1.1.4相对固化和封闭的教研模式 教育信息化建设没有促进传统教研模式的转变。教研开展的模式过于单一，网上教研模式停留在文字交流层面，无法完整展现教研过程。不能解决跨时间、跨区域教研活动问题，不能解决教师培训、工作检查等问题。教研活动中缺乏与同行的沟通交流、交互评价，教研过程、展现方式、数据统计、跟踪对比受限。教师无法了解自身各项教学能力水平，不能针对性提高专业能力。 1.1.5资源建设无法实现人人参与 传统信息化建设只由少数计算机专业人员参与并掌握，信息的发布只有几个网站管理者完成，广大师生无法参与，资源固化老化，不能动态修改完善，用户体验感不强，无法实现资源建设人人参与。

深度学习与神经网络

CDA数据分析研究院出品，转载需授权 深度学习是机器学习的一个子领域，研究的算法灵感来自于大脑的结构和功能，称为人工神经网络。 如果你现在刚刚开始进入深度学习领域，或者你曾经有过一些神经网络的经验，你可能会感到困惑。因为我知道我刚开始的时候有很多的困惑，我的许多同事和朋友也是这样。因为他们在20世纪90年代和21世纪初就已经学习和使用神经网络了。 该领域的领导者和专家对深度学习的观点都有自己的见解，这些具体而细微的观点为深度学习的内容提供了很多依据。 在这篇文章中，您将通过听取该领域的一系列专家和领导者的意见，来了解什么是深度学习以及它的内容。 来让我们一探究竟吧。 深度学习是一种大型的神经网络 Coursera的Andrew Ng和百度研究的首席科学家正式创立了Google Brain，最终导致了大量Google服务中的深度学习技术的产品化。 他已经说了很多关于深度学习的内容并且也写了很多，这是一个很好的开始。 在深度学习的早期讨论中，Andrew描述了传统人工神经网络背景下的深度学习。在2013年的题为“ 深度学习，自学习和无监督特征学习”的演讲中“他将深度学习的理念描述为： 这是我在大脑中模拟的对深度学习的希望： - 使学习算法更好，更容易使用。 - 在机器学习和人工智能方面取得革命性进展。 我相信这是我们迈向真正人工智能的最好机会

后来他的评论变得更加细致入微了。 Andrew认为的深度学习的核心是我们现在拥有足够快的计算机和足够多的数据来实际训练大型神经网络。在2015年ExtractConf大会上，当他的题目“科学家应该了解深度学习的数据”讨论到为什么现在是深度学习起飞的时候，他评论道： 我们现在拥有的非常大的神经网络......以及我们可以访问的大量数据 他还评论了一个重要的观点，那就是一切都与规模有关。当我们构建更大的神经网络并用越来越多的数据训练它们时，它们的性能会不断提高。这通常与其他在性能上达到稳定水平的机器学习技术不同。 对于大多数旧时代的学习算法来说......性能将达到稳定水平。......深度学习......是第一类算法......是可以扩展的。...当你给它们提供更多的数据时，它的性能会不断提高 他在幻灯片中提供了一个漂亮的卡通片： 最后，他清楚地指出，我们在实践中看到的深度学习的好处来自有监督的学习。从2015年的ExtractConf演讲中，他评论道： 如今的深度学习几乎所有价值都是通过有监督的学习或从有标记的数据中学习 在2014年的早些时候，在接受斯坦福大学的题为“深度学习”的演讲时，他也发出了类似的评论。 深度学习疯狂发展的一个原因是它非常擅长监督学习

教育云平台学生网络学习空间用户使用手册

教育云平台学生网络学习空间用户使用手 册 Revised on November 25, 2020

学生网络学习空间 用户使用手册 文档编号： 版本信息： 建立日期：创建人：王雪 审核者： 批准人： 批准日期：编辑软件：Microsoft Office 2013 中文版文件状态：「」草稿 「√」正式发布 「」正在修改

文档修订记录 *变化状态：C——创建,A——增加，M——修改，D——删除 文档审批信息 目录

1.引言 1.1.编写目的 编写本用户使用手册的目的在于更好的服务于使用者，明确本软件的功能、软件的作用、软件的操作，帮助用户理解及操作本软件，使用户能够快捷的掌握此软件的各项功能。并且为用户更好的了解此系统提供了便捷的条件。 1.2.读者对象 本文读者对象主要为使用本系统的教师、学生、家长、管理者等。

2.软件综述 2.1.系统简介 网络学习空间是帮助学生、教师、管理者、家长等多个主体之间进行交流、分享、沟通、反思、表达、传承等活动的载体。能够支持学习者个性化学习，能够鼓励学习者之间进行交互的一种网络设计产品。网络学习空间网络虚拟学习环境，也指个体能够存放知识、分享知识的物理空间。 网络学习空间是一套能够构建人人教、人人学、人人管的云空间，实现网络空间人人有、人人通的平台。平台能够无缝集成教育学、教研与培训等各类应用服务；提供交互及交流沟通等基础服务（包括个人信息、相册、课程表、天气预报、音乐播放器、字典、网络搜索等）；并能够根据各类用户、机构的个性化需要（资源、样式风格等），构建个人私有与公开的混合云空间和机构的云空间。 3.操作说明 3.1.添加应用 1.功能描述 应用分为三大类：备课工具、互动工具、常用工具。点击应用名称即可添加该应用到个人空间。如果点击后文字变为灰色，则此模块只允许放置一个。如果点击后文字不变色，则此模块同一空间可以放置多个。 2.用户界面 添加应用 3.操作描述 点击“添加应用”，在应用功能列表点击应用名称即可将该应用添加到个人空间。 3.2.调整布局 1.功能描述 空间布局一共分为12中，其中11种固定列布局，1种自由布局。点击一种布局后即可切换到指定布局。 2.用户界面 调整布局 3.操作描述 点击“调整布局”，在显示的12种布局中选择一种布局方式，点击一种布局后即可切换到指定布局。 3.3.设置风格 1.功能描述

贵中网络学习人人通空间建设实施方案

贵中网络学习人人通空间建设实施方 案 1 2020年4月19日

贵戚坊初中初中 网络学习“人人通”空间建设实施方案 为了推进我校教师个人空间建设，改变我校教师教育理念，学生学习方式变革，实现师生网络学习“人人通”，特制定本方案。 一、工作目标 1、充分发挥学校网站的“互动”作用，促进学校与社会、家庭的相互交流，构建展示平台。及时上传文本、图片、影像等资料，展示学校的管理特色，展示教师的教育成果，展示学生的创新型作品。 2、发挥学校网站的“窗口”作用，宣传学校的办学理念、办学思想以及办学特色，让社会各界充分了解学校，提高学校的办学知名度。 3、提供个性化学习平台。为师生和家长提供丰富的教育、教学资源，提高教育教学效率。 二、组织机构 1、空间建设领导小组 组长：吕世红 副组长：何启瑞 成员：荆建强白智斌各班主任 管理员：黄夏渊 学生工作小组 组长：梁琼吕娜 成员：全体班主任

文档仅供参考，不当之处，请联系改正。 工作职责：负责组织、指导学生建设个人空间。 2、领导小组职责分工： 组长：负责确定空间建设的整体思路，任务分配及完成情况督导； 副组长：负责管理人员和师生空间建设任务； 成员：各领导小组成员在率先示范建好自己空间的同时，要组织其它教师、学生完成空间建设任务。 管理员：负责机构平台建设，管理空间帐号，提供技术支持与培训，并保持网络畅通。 3、学生工作小组具体工作： ①制定学生空间建设细则；按照空间建设工作方案和学生空间建设细则，对所管辖班级学生进行空间培训。 ②引导学生规范、文明使用空间。 ③负责学生空间建设过程考核及评优优工作。 三、建设进度安排 前期： 12月初，拟订“人人通”空间建设实施方案。 中期： 12月底，完成空间建设培训及机构平台的搭建，教师完成空间基础建设，85%的教师建有自己的个人学习空间。 2月，全校教师建有自己的个人学习空间。 3月，教师丰富空间建设，而且进行互动交流，开始学生空间建设培训，而且指导学生完成初步的空间建设。 4月，力争有60%的学生建有个人学习空间。 3 2020年4月19日

对中小学“网络学习空间人人通”作用的再认识-2019年教育文档

对中小学“网络学习空间人人通”作用的再认识 一般来讲，中小学“网络学习空间”是为学生、教师、家长、管理者等提供个性化服务的应用系统。认识总是随着事物的发展，特别是随着实践的不断深入而深化。从2012 年教育部《教育信息化十年规划》正式提出“网络学习空间”后， 这个概念在理论和实践两个维度上不断地丰富、深化，其内涵、外延也逐渐清晰起来。在中小学推进信息化建设的过程中，经常把“网络学习空间”与“人人通”并提，使概念更为准确，其实践性、应用性特征更为明显。本文意在将实践中对“网络学习空间人人通” 作用的认识提出来，就教于大方之家。 实现信息技术“内化”的催化剂 2000 年10 月，教育部召开了中小学信息技术教育工作会议，颁布了一系列重要文件，自此，“中小学信息技术教育”取代了沿用了近20 年的“中小学计算机教育”。从2010 年开始，《国家中长期教育改革和发展规划纲要 （2010-2020 年）》将教育信息化提升为国家战略。 纵观中小学信息化30 余年的发展历程，可以理清这样一条脉络：（1）把信息技术作为学习对象；（2）把信息技术作为教学辅助工具；（3）把信息技术作为学习认知工具；（4）把信息技术作为管理、教学、学习平台；（5）把信息技术作

为教师职业素质、职业能力和学生综合素养的一部分。?合国教科文组织将教育信息化进程概括为四个层次：起步、应用、融合、创新，当前发展阶段属于“应用”“融合”层次，“应用”的因素更多。在抓“应用”上，我们还有另外一组常用词语：整合、融合、深度融合，在实践中表述为“信息技术与学科教学整合”“信息技术与学科教学融合”“信息技术与学科教学深度融合”。 笔者认为，在“融合”与“创新”之间，必然要有一个“内化”的过程，通俗地讲，就是“信息技术应用的常态化”。内化要通过“同化”和“顺应”两种机制来完成，随着社会的迅速发展，信息技术已经深刻地融入每个人的生活中，改变着每一位应用者的行为方式、思维方式、情感态度等――内化正在悄悄地发生。许多教育信息技术也已经或正在同化为师生素养的一部分，而且发展势头迅猛。“网络学习空间人人通”在“内化”的过程中起着接通“最后一公里”的关键作用，起着加大频率、增大强度、丰富内容、加快进程的“催化剂”作用。 实现“校校通”“班班通”建设综合价值的关键“十二五”期间，“校校通”“班班通”建设取得重大进展，教育信息化建设的产出，就是应用。建设只是手段，应用才是目的；浅层次应用只是初步，深度应用才是核心目标。笔者认为，信息化应用应该遵循四个基本原则。一是要有用。信息化要能够

智慧校园平台-人人通空间操作说明

泰安市人人通空间操作说明手册 User Manual 文档版本号：V2.0 Last Revised Time 2015-7-31 Last Revised By 山东永恒电子科技有限公司

前言 感谢您使用泰安市智慧教育云平台，本手册提供泰安市智慧教育人人通空间的使用说明。 使用范围： 本手册介绍了泰安市智慧教育云平台的各个空间的功能模块，提供了各个功能的使用方法，以及给广大用户提供使用小细节的描述。 编写单位：山东永恒电子科技有限公司 审核单位：泰安市教育局条件装备办 技术支持：上海教享科技有限公司

泰安市教育人人通空间操作说明手册 目录 泰安市人人通空间操作说明手册 (1) 1.泰安市人人通空间整体介绍 (1) 1.1空间简介 (1) 1.2 泰安市教育人人通空间能解决的问题 (1) 1.3泰安市教育人人通空间使用说明 (1) 2.市级空间 (2) 2.1 首页介绍 (2) 2.2 市级空间主要功能模块操作说明 (3) 3.区级空间 (5) 3.1 区级空间门户 (5) 3.2主要功能模块操作说明 (5) 4.校级空间 (8) 4.1 校级空间门户 (8) 4.2 主要功能模块操作说明 (9) 5.教师空间 (10) 5.1 教师空间首页 (10) 5.2 主要功能模块操作说明 (10) 6.学生空间 (18)

6.1 学生空间门户 (18) 6.2 主要功能模块说明 (19) 7、数据统计 (20) 7.1县市区数据统计 (20) 7.2学校数据统计 (20) 7.3教师数量统计 (21)

1.泰安市人人通空间整体介绍 1.1空间简介 近年来，在教育信息化国家战略的大形势下，教育大数据的应用及“互联网+”时代，教育信息化呈现出融合、开放、协同、创新、变革的发展态势，信息技术从简单的工具应用逐渐深度融入到教学、科研、管理与服务的各项工作中。泰安市人人通空间以教育部建设“三通两平台”纲要为政策导向，设计并开发。以促进教学方式与学习方式的变革，促进教与学，教与教，学与学的全面互动为宗旨，以泰安市教育主管部门、教师、学生、家长为服务对象，市、区、校、教师、学生、家长每个角色都有一个专属的空间，为教师在网络上开展教学教研活动，为教师和学生，学生和家长的网络互动提供支撑，实现师生，生生，家校的多元互动，并通过整合教育云管理平台、教学平台打造“泰安教育资源公共服务平台、“泰安教育管理公共服务平台”在硬件网络基础上一体化解决班班通、人人通数字化校园需求，避免“信息孤岛”加快推进泰安教育信息化建设 1.2 泰安市教育人人通空间能解决的问题 ①：对于教师 教与学的评估问题，教学形式单一，缺乏互动;资源分布不均匀； ②：学生和家长 解决学生自主性，个性化学习问题；家校互动不及时准确；课上课下互通问题；家长无法对学生在校学习生活督导辅助；解决学生渠道、效果、评价单一化问题 ③：学校及教育机构 地方对学校的管控问题；缺乏决策指导有效数据支持；教师教育活动把控及素养提升 1.3泰安市教育人人通空间使用说明 泰安市教育人人通空间分为集体空间和个人空间，集体空间分为市、区县、校。

【体会】“网络学习空间人人通”心得体会

“网络学习空间人人通”心得体会 通过参加本次人人通网络学习空间培训，使我在思想上有了进一步的提升。在学习中，我认真聆听了专家讲座，从这个学乐人人通网络学习空间我学到了不少有价值的知识。在人人通网络学习空间学习中，使我受益匪浅。下面是这次学习的收获和体会。 通过云平台支撑的网络学习空间可以快速搭建学校空间、班级空间、教师空间、学生空间、家长空间、教研机构空间，为各级教育主管部门及学校、机构轻松建设实名制网络学习空间人人通。 随着网络时代的到来，我们的生活和学习、工作都发生了变化。教师已不再是传递信息的工具，教师更需要更高层次的教育教学能力，掌握现代教育技术、研究教学的各个环节，适应未来教育的需要。通过人人通网络学习空间的应用，为学校、老师、学生、家长构筑了一个以学生成长记录为核心，以校园、班级文化建设为纽带，以教、学资源共建共享为驱动的管理、学习、交流、分享网络。 "人人网络学习空间"是立足教育互联网平台，主要使用对象是教育主管部门、学校、老师、学生、家长，支持文字、图片、视频、文档等多种格式，可以通过PC电脑、手机客户端、平板电脑等多种方式上网使用，极大地降低了信息化应用门槛，使得网络学习空间建设与应用快速普及，促进教与学、教与教、学与学的全面互动。

现在，人人通网络学习空间通集过成教育行政管理、教学互动、学校教学教务管理、学生日常管理、成长管理、安全管理、教育垂直社区、个性化空间、优质教学资源、家校沟通等信息化应用于一体，已成为各级教育主管部门"三通二平台"建设的综合服务平台，并逐步融入到每个教师的日常教学活动之中，学生的学习活动之中，家长的协同教育工作之中。 通过这次教师人人通网络学习空间培训，使我更进一步了解和掌握了教育教学的发展方向和目标，对自己今后的教学工作指明了方向。在学习的过程中，我深深地体会到，感到自己知道得太少。学习应该成为一个人的一生目标。人应该是活到老学到老。越是这样就越有一种急迫感，一种压力，驱使自己更加自觉地学习。