一、目标导向：反思教学目标的达成度与层次适配性

　　1. 现状分析：

　　o三维目标是否清晰可测（知识掌握/能力发展/素养培育）

　　o是否存在目标设定“高大全”或“碎片化”现象

　　o目标层次与学生最近发展区是否匹配

　　2. 实践策略：

　　o建立目标达成度观测点（课堂提问/分层任务/即时反馈）

　　o实施“目标阶梯化”设计（基础目标o进阶目标o拓展目标）

　　o运用逆向教学设计（从评估任务反推目标合理性）

■王会儒

为满足人才培养需求和学生多样化学习需要，上海率先将《人工智能基础》纳入义务教育阶段地方性课程，积极支持包含中职校在内的中小学、幼儿园广泛开展数智教学实践与体验。以此为支点，上海通过“三个重构”推动学习革命，不断扩大数智教育应用覆盖面。

一是虚实融合的空间形态重构。

上海在加快智慧校园建设过程中，正在分阶段推进“数字孪生校园”试点，即凭借物联网、大数据、人工智能、3D建模等技术，构建与物理校园映射的虚拟化数字空间，推进校园全要素、全流程的实时动态仿真与智能管理。

培训人必懂的28个知识模型涵盖了培训的多个方面，从基础理论到实践应用，从需求分析到课程开发，再到教学设计和评估，以下是对这些模型的详细归纳

在短视频平台刷“知识”，早已不是新鲜事。但很多人对抖音的认知仍停留在娱乐层面，殊不知如今的抖音已迭代为

领域建模与知识图谱在自动生成测试用例的过程中可以发挥重要作用。以下是它们如何结合并应用于不同产品形式（如Web、App、HTTP接口等）的测试用例生成：

1.领域建模

“2022年世界互联网领先科技成果”：

光明网讯（记者 李飞 孔繁鑫）11月9日，在2022年世界互联网大会乌镇峰会期间，2022年“世界互联网领先科技成果”发布。大规模知识图表示学习的体系化基础算法及开源工具入选。

人工智能要谋求新突破，离不开大规模知识计算，知识图表示是其中的一个关键。2010年以来大数据驱动的深度学习范式表现出了巨大威力，但依然存在缺乏推理能力和局限性。

直线检测是经典的底层视觉任务，对一些视觉任务，如自动驾驶、场景3D建模、无人机地平线检测等不可或缺。我们熟知的霍夫变换，就是解决直线检测问题的经典算法。然而，传统算法缺乏鲁棒性，只能受限于简单的应用场景。如今在充分的标注数据支持下，基于神经网络的直线检测算法对检测精度和鲁棒性有了很大提升。在数据驱动下，通过神经网络解决底层视觉任务，效果一般会更好。

智能座舱这一概念在当下已经传播开来，那么，你是否了解智能座舱背后隐藏的技术或算法基础？这篇文章里，作者围绕深度学习算法及卷积神经网络、损失函数等内容做了分析解读，不妨来看一下。

智能座舱，实在传统的车载座舱系统的基础上增加了智能化的属性，通过感知（语音、视觉）、认知、决策、服务的过程使车辆能够主动地服务于驾驶员和乘客，从而提升座舱的用户体验，带来更好的安全、便捷、趣味性体验。

在深度学习中，网络骨干（Backbone）是指神经网络模型的主干部分，通常用于提取输入数据的特征。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了许多常用的网络骨干模型，可以用作各种计算机视觉任务的基础。

PyTorch中一些常用的网络骨干模型包括：

1. ResNet（残差网络）：ResNet是一种非常流行的深度卷积神经网络结构，通过使用残差模块来解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。

hello，大家好，欢迎来到我的频道，这一段公司技术需要攻关，鲜有更新，望大家谅解，接下来一段时间我会更新针对目标检测、分类、分割相关的前沿论文，希望给大家在实际公司处理AI业务时提供一些帮助。

今天介绍一下YOLO系列的网络变化，论文链接：
https://www.mdpi.com/2075-1702/11/7/677