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自注意力机制论文参考文献

发布时间:2024-07-04 22:16:43

自注意力机制论文参考文献

注意力机制是神经网络中的一个重要概念,当前研究人员已经在各种应用领域中对其进行了研究。本文将全面介绍注意力机制模型的结构以及当前的发展状况;并依据逻辑范畴对注意力机制模型进行了分类。

注意力模型/Attention Model(AM)首先是在机器翻译中引入的,但是当前已经成为神经网络结中的一个重要概念。 作为在自然语言处理、统计学习、语音和计算机视觉中大量应用的神经体系结构的重要组成部分,注意力机制在人工智能(AI)社区中已变得极为流行。注意力原理可以使用人类生物系统进行解释。例如,我们的视觉处理系统倾向于有选择地将注意力集中在图像的某些部分,而忽略其它不相关的信息,从而有助于感知。同样,在涉及语言,言语或视觉的几个问题中,输入的某些部分与其他部分相比可能更相关。例如,在翻译和摘要任务中,只有输入序列中的某些单词可能与预测下一个单词相关。同样,在图像字幕问题中,输入图像的某些区域可能与在字幕中生成下一个单词更相关。 AM通过允许模型动态地关注输入中有助于有效执行手头任务的某些部分,从而融入了关联的概念。      注意力机制在神经网络建模中迅速发展的原因主要有三个。第一,现在这些模型已经成为机器翻译、问答、情感分析、词性标注、选区解析和对话系统等多项任务的最新技术。第二,除了在主要任务上提高性能之外,它们还提供了其它一些优势。它们被广泛用于提高神经网络的可解释性(神经网络又被认为是黑箱模型),主要是因为人们对影响人类生活的应用程序中机器学习模型的公平性、问责制和透明度越来越感兴趣。第三,它们有助于克服递归神经网络(RNN)存在的一些问题,例如随着输入长度增加导致性能下降,以及输入的顺序处理导致计算效率降低。

序列到序列的模型结构主要由编码器和解码器组成。

为解决以上两个问题,AM允许解码器访问整个编码的输入序列 。其核心思想是在输入序列上引入注意权重α,以对存在相关信息位置集进行优先排序,从而生成下一个输出令牌 。

本文将Attention Model共计分为四类: 基于多输入输出序列的分类、基于抽象层的分类、基于计算位置分类、基于多表示分类 。

到目前为止,我们只考虑了涉及单个输入和相应输出序列的情况。当候选状态和查询状态分别属于两个不同的输入和输出序列时,这就需要使用一种不同的注意力模型。这种注意力模型大多数用于翻译、摘要、图像字幕和语音识别等。     一个共同注意模型同时处理多个输入序列,共同学习它们的注意权重,以捕捉这些输入之间的相互作用。例如采用共同注意模型进行视觉问答,除了在输入图像上建立视觉注意模型外,建立问题注意模型也很重要,因为问题文本中的所有单词对问题的答案并不同等重要。此外,基于注意的图像表示用于引导问题注意,反之亦然,这本质上有助于同时检测问题中的关键短语和答案相关的图像的相应区域。对于文本分类和推荐等任务,输入是一个序列,而输出不是一个序列。在这个场景中,注意可以用于学习相同输入序列中每个令牌的输入序列中的相关令牌。换句话说,对于这类注意,查询和候选状态属于同一序列。 参考文献 : [1]Jiasen Lu, Jianwei Yang, Dhruv Batra, and Devi Parikh. Hierarchical question-image co-attention for visual question answering. In NIPS, pages 289–297, 2016 [2] Zichao Yang, Diyi Yang, Chris Dyer, Xiaodong He, Alexander J. Smola, and Eduard H. Hovy. Hierarchical attention networks for document classification. In HLT-NAACL, 2016.

在最一般的情况下,注意力权重只针对原始输入序列计算。这种类型的注意可以称为单水平。另一方面,注意力可以按顺序应用于输入序列的多个抽象层次。较低抽象级别的输出(上下文向量)成为较高抽象级别的查询状态。此外,基于权值是自上而下学习还是自下而上学习的,可以对使用多层次注意的模型做进一步的分类。我们举例说明了这一类别中的一个关键示例,该示例在两个不同的抽象层次(即单词级和句子级)使用注意模型进行文档分类任务。这个模型被称为“层次注意模型”(HAM),因为它捕捉了文档的自然层次结构,即文档由句子组成,句子由单词组成。多层次注意允许HAM提取句子中重要的单词和文档中重要的句子,如下所示。首先建立了一种基于注意的句子表示方法,并将一级注意应用于嵌入向量序列,然后它使用第二级注意来聚合这些句子表示形式,以形成文档的表示形式,这个文档的最终表示用作分类的特征向量任务。 参考文献 : [1]Shenjian Zhao and Zhihua Zhang. Attention-via-attention neural machine translation. In AAAI, 2018

在第三类中,差异来自于输入序列计算注意力权值的位置。Bahdanau等人引入的注意,也被称为软关注。顾名思义,它使用输入序列所有隐藏状态的加权平均值来构建上下文向量。软权值方法的使用使得神经网络能够通过反向传播进行有效的学习,但也会导致二次计算代价。Xu等人提出了一个硬注意模型,其中上下文向量是根据输入序列中随机采样的隐藏状态计算的。这是通过注意权重参数化的多努利分布来实现的。硬注意模型有利于降低计算成本,但在输入的每个位置进行硬决策,使得得到的框架不可微,难以优化。因此,为了克服这一局限性,文献中提出了变分学习方法和策略梯度方法。 参考文献 : [1] Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho, and Yoshua Bengio. Neural machine translation by jointly learning to align and translate. arXiv preprint arXiv:, 2014. [2] Kelvin Xu, Jimmy Ba, Ryan Kiros, Kyunghyun Cho, Aaron Courville, Ruslan Salakhudinov, Rich Zemel, and Yoshua Bengio. Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention. In ICML, pages 2048–2057, 2015. [3] Thang Luong, Hieu Pham, and Christopher D. Manning. Effective approaches to attention-based neural machine translation. In EMNLP, pages 1412–1421, Lisbon, Portugal, September 2015. ACL.

通常,在大多数应用中使用输入序列的单一特征表示。但是,在某些情况下,使用输入的一个特征表示可能不足以完成下游任务。在这种情况下,一种方法是通过多个特征表示捕获输入的不同方面。注意可以用来给这些不同的表示分配重要性权重,这些表示可以确定最相关的方面,而忽略输入中的噪声和冗余。我们将此模型称为多表示AM,因为它可以确定下游应用程序输入的多个表示的相关性。最终表示是这些多重表示及其注意力的加权组合重量。注意的好处是通过检查权重,直接评估哪些嵌入是特定下游任务的首选。 参考文献 : [1]Douwe Kiela, Changhan Wang, and Kyunghyun Cho. Dynamic meta-embeddings for improved sentence representations. In EMNLP, pages 1466–1477, 2018. [2]Suraj Maharjan, Manuel Montes, Fabio A Gonzalez, and Thamar ´ Solorio. A genre-aware attention model to improve the likability prediction of books. In EMNLP, pages 3381–3391, 2018. [3]Zhouhan Lin, Minwei Feng, Cicero Nogueira dos Santos, Mo Yu, Bing Xiang, Bowen Zhou, and Yoshua Bengio. A structured selfattentive sentence embedding. arXiv preprint arXiv:, 2017. [4]Tao Shen, Tianyi Zhou, Guodong Long, Jing Jiang, Shirui Pan, and Chengqi Zhang. Disan: Directional self-attention network for rnn/cnn-free language understanding. In AAAI, 2018

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那个,我也是从网上找的,字数有点多,可能不大合适呢 关于高中生怎样集中注意力研究的文献综述摘要:本文正文中综述了围绕高中生集中注意力所进行的研究结果。第一部分中阐述了集中注意力的定义,第二部分阐明了其在我们的学习和生活中的作用,第三部分分析了学习注意力分散的原因,第四部分则指出了高中生如何集中注意力。在小结中,我写了如下三个方面的内容:我根据此次文献综述而得出的培养自己集中注意力的方法、此次在做文献综述过程的收获、此次作业中留下的遗憾。 引言:我在以往的学习中,没有注意到集中注意力的重要性,所以在学习中注意力不集中,以至于浪费了不少有用的时间。所以此次文献综述作业,我选择了关于高中生集中注意力的方法研究的题目,并为此查阅了不少资料,希望对自己集中注意力的培养带来一定的帮助。 关键词:集中 注意力 培养 正文:一、良好注意力的定义注意力是指人的心理活动指向和集中于某一事物的能力。判断注意力优劣主要看注意的广度、稳定性、转移和分配。其中最重要的是注意的稳定性,注意的稳定性是指注意保持在某一对象或某一活动上的时间久暂。注意总是伴随着人的全部心理活动,一旦注意中止,心理过程将偏离目标,甚至终止。外界的一切信息,只有在注意的监控下才能进人人的大脑,离开了注意,就不能正确、清晰、全面的感知事物、记忆事物,就不能深刻、全面的思考事物。因而注意是学生认识事物必不可少的心理条件,是提高学生综合素质的基本条件,在学生的智力活动中起着极其重要的作用[1]。 二、良好注意力的作用进入高中阶段的学生,智力因素对于他们正常地发展、稳步地进入史高一级学校去受教育固然很重要,但是非智力因素的影响,也是不容忽视的,比如牡意”的问题。学生注意的稳定性与学习效果有着密切的关系。1、有意注意和无意注意是学生接受知识的关键因素 无意注意是没有预定目的,也不需要做意志努力的注意。有意注意是有预定目的,在必要时还需要作一定意志努力的注意。而有意注意稳定性”是指通过意志努力,把注意有目的地集中Jl二保持在某一事物或行为上能否持久的心理素质,是一种非智力因素。 有意和无意注意是教学过程中,学生接受知识的2个基木环连点和必不可少的因素,对这2个环连点和重要因素的准确把握,既是教师有效控制课堂教学的关键,史是教师了解学生学习状况和提高教学质量的重要手段。2、扩展无意注意,加深有意注意,发挥两方而优势 如果说,一般的课堂教学对学生有意和无意注意的科学调节不是一件容易的事,那么,生物课对学生有意和无意注意的调节控制就史不容易了。这是因为,第一,学生对生物学相关知识的感性认识不足,很多知识涉及微观世界,在宏观世界里见不到;第一,有些内容理论性、科学性强,比较枯燥;第二,学生对学习生物学的目的和意义比较模糊。[2]。三、学习注意力分散的原因引起学生课堂分心的原因是什么呢?本人经过长期的观察、分析,认为主要有以下几个方面的原因:1、教师教学方式呆板,教学内容枯燥乏味,讲话语调平淡,经常使用冗长的句子,重复已经说过的话等,这样学生就容易将注意力分散到能引起自己兴趣的对象上去,年龄越小的学生越是如此。如7岁的学生对某一对象可连续注意的时间约为15分钟左右;在组织得很好的教学活动中,3—4年级的学生连续注意某一对象的时间可达30—45分钟。所以,教师教学应尽量采用多样化的形式,语调应富于变化,有幽默感。另外,教师授课时,尽量注意新旧知识的衔接帮助学生建立良好的认知结构。2、上课前或刚上课时学生被突然发生的事件引起情绪波动,如刚上课教师就发试卷,公布考试成绩,宣布要去看电影,组织春游,批评某些学生等,都很难使学生的注意力集中到后继的课堂教学内容上。因此,切忌在课前或上课一开始就将与教学无关而又比较重要的事情告知学生。课程安排应尽量做到后继的课比先前的课有更大的吸引力。3、无关刺激达到学生无意注意的程度,学生的注意就不可能集中于教学内容。如:教师把学生从未见过的教具放在讲台上、多媒体课件画面过于艳丽、邻近教室的学生学唱优美动听的歌曲、教室外不时有陌生人走动等。所以,尽量避免和克服无关刺激对学生的干扰。比如,教室内不要有过多的装饰教室周围尽量保持安静等。4、学生同某教师发生过情感冲突,他们就会厌烦这位老师,上课时故意将注意力转移到其他活动中。因此,教师与学生应保持良好的关系,做到心理相容,只要学生意识到老师爱自己,他们就乐意接受老师所传授的知识。5、学生身体不适或前日休息不好,造成学习精力不足,就很难在课堂上集中注意力。因此,教师要使学生劳逸结合,不可给学生布置过多的作业,影响他们的睡眠。要加强学生的身体锻炼,只有身体强健,学生学习时才能保持较持久的注意。6、学生课前的活动强度过大,如刚看完电影、刚结束体育课、音乐课等,那么学生在后继的学习活动中一开始不可能注意力十分集中,因为不少学生还沉浸在原先的活动中。7、某些学生因学业成绩不佳或其他原因屡遭挫折,对学习产生厌烦情绪,又常常被老师忽视或受老师的奚落,因而很难将注意力集中到学习活动的过程中。对于这样的学生,我们要注意培养其学习的兴趣和意志品质,只有学生对所学课程感兴趣,课堂上才能保持注意力的高度集中。平时不仅要对学生加强学习目的性的教育,课堂教学前还可根据具体情况提出较明确的学习任务。可见,引起学生课堂“分心”的原因是多方面的,既有主观方面的,也有客观方面的。教师不可对学生的“分心”现象简单地以不守纪律论之,应根据不同的情况,采取有效的措施,这样才能真正提高课堂教学效率。[3]。四、如何集中注意力在实际的教学中要怎样来吸引并保持学生的注意力?我认为应当从教师与学生两方面着手。 (一)教师方面 教学过程是学生与教师的交互作甩的过程。在这一过程中,教师和学生是教或学的中心人物,在这一过程中,教师通过教学意图和策略等影响学生,即把学生置于主体地位并提供主体地位的天地。未来的学校必须把教育的对象变成自己教育自己的主体,受教育者必须成为教育自己的人:别人的教育必须成为这个人的教育。注意分散的主要因素在教师。基于此,教师在教学中应做到以下几点: 1.指明学生所要达到的明确的目标,学生只有知道了自己学什么或学到什么程度,才会有意识的主动参与到学习中。 2.发挥指导作用,激发学生学习的内在动机。在教学过程中,可通过“创设问题情境”将学生引人到一种认知矛盾的状态,使之产生特殊好奇心。让学生产生自我决定感,变要我学为我要学。让学生感受到自己有能力把学习搞好,使之产生自我效能感,利用兴趣的迁移等方法来激发内在动机。3.激发学生学习的兴趣。兴趣是学生学习的内驱力,是最好的老师,是求知的先导。学习的最好刺激乃是对学习材料的兴趣,困在书本里,锁在课堂内的学生,远离了丰富多彩的生活体验,好奇心与求知欲必然与日俱减,直到湮灭,学习必然成为最痛苦的事。兴趣有赖于实践中的成功。当学生运用已学知识、技能克服了生活中、学习上的种种困难,突破了一道道障碍,获取了知识,增长了技能,心里就有一种成功的喜悦,越学就越有劲,学生就会感到学习的乐趣,进而产生浓厚的兴趣,形成终身学习的志趣。这样学生的注意才能引起。4.根据教学目标、内容、学生的个性特点选择恰当的教学方法及教学手段。任何学科的基本原理都能够按照某种正确的方式,交给任何年龄阶段的儿童。5.提高教学语言艺术。教学是语词的教学,教师语言水平的高低,对吸引和集中学生注意力至关重要,一个能够动听地教学的教师,他的声音应该浸人学生的心理把知识一道带进去。要使语言达到吸引和保持学生注意的效果,须做到:语言要生动。生动的语言可以调动学生的形象思维,激发学生的认知兴趣,从而使注意集中。语言要有启发性。一方面要“启”,即教学语言要有丰富的信息,能唤起学生的思维欲望,开启学生的思维动机;另一方面要“发”,即能为学生思维留下时空上的回旋余地。语言要有逻辑性。教师表达的思想要层次清晰,环环相扣,前后连贯呼应。语言要幽默诙谐,以此来调节课堂气氛,缓解思维紧张,使大脑皮层兴奋点转移,更有利于注意的集中。语言要有感情。缺乏情感的语言就像失去绿叶衬托的红花一样黯然失色,会严重影响学生注意集中的持久性。6.注意非语言表达对学生注意的影响。教师进行教学时,除运用有声语言外,都自觉不自觉地运用非语言行为,如表情、眼神、体态等,它和语言表达构成相辅相成的关系,可以提高课堂教学信息的容量和准确性,增强师生间的感情交流,使学生在课堂上注意力更集中更持久。7.根据注意规律组织教学。教学内容应难易相间,学习任务有难有易,深浅适度,教学节奏快慢适当,教学环节有机联系,使无意注意与有意注意交融在一起,减少注意分散的机会。教师要科学分配自己的注意,不要让少数学生成为注意的中心,其他同学成为注意的边缘。这样学生的注意才能保持。8、要尽力激发学生学习动机,养成自觉学习习惯。学生要在相互干扰的环境中坚持学习,除需要教师科学安排教学过程,灵活运用教学方法,充分利用各种诱因,适时调解课堂气氛外,还应依靠学生的顽强意志和自我控制能力。这种自我控制注意方向的品质,来自对学习目的、学习兴趣以及对自己严格要求的激发,即学习动机的刺激。学生只有接受动机刺激后,才能保证自己注意的既定方向,自觉排除干扰刺激。所以,加强常规训练,感知训练,自控训练和抗干扰训练,自觉接受纪律约束和提醒培养自己控制自己的能力,则成为素质教育中培养学生学习能力的一个重要内容。[4] (二)学生方面注意力的提高关键在学生自己,学生的学习过程是一个教师、家长无法替代的过程,学生是学习的主体。在这一过程中,学生要形成具有独特个性的学习方式,自己教育自己提高注意力,基于此,学生应努力做到以下几点:1.在教师的指导下制定适当的学习目标,增强学习的自觉性。明确自己要达到的目标,并了解实现目标的意义和价值,使自己产生向往和追求的意向。 2.全程监控自己的注意力,时刻提醒和鞭策自己去完成任务,在这种自控能力和明确目标的支配下学习任务才能够完成。 3.自觉运用适于自己的学习策略,养成良好的学习习惯。上课时思绪要围绕教学内容转,眼看教师的动作,耳听教师的言语,口述、笔记精炼的要点。多种感官同时参与,能提高工作效率,减少注意分散的机会。 4.加强意志锻炼,用坚强的意志排除干扰。指导学生从日常生活中小事做起,如每天用一点时间记日记或练字或朗诵等,没有特殊情况不要间断,这样可有效的增强抗干扰的自控能力。 5.保持积极、乐观、稳定的情绪。情绪对学生的认知过程既有正面的促进作用也有负面的影响,积极、乐观、稳定的情绪可使学生的心理状态始终处于最佳水平,使注意得以保持,提高学习的效率。学生要学会正确对待挫折、正确地处理与环境的关系,正确地认识自己、调节自己的心态,达到心理的自由。 6.合理作息,科学用脑,使自己保持旺盛的精力,可以有效地防止注意力的分散。这样,学生才能高度集中注意而不分心。[5]。 评述:上文引用的文献中: 曾云华的《学生注意分散的原因及对策》中提到了良好注意力的定义。周敏《把握注意力的潜在规律提升学习的综合效果》着重阐述了为什么要形成良好的注意力。 朱四清《浅析学生课堂分心的原因及对策》着重分析了高中生注意力分散的原因。黄以兴《抗干扰与稳定注意的协奏曲》和曾云华《学生注意分散的原因及对策》,我们从中选取了两方面的内容:一是教师应完成的方式及指明学生所要达到的明确的目标,激发学生学习的内在动机,激发学生学习的兴趣,选择恰当的教学方法及教学手段,提高教学语言艺术,根据注意规律组织教学。二是学生应该选取的方式分别是在教师的指导下制定适当的学习目标,全程监控自己的注意力,自觉运用适于自己的学习策略,加强意志锻炼,保持积极、乐观、稳定的情绪,合理作息,科学用脑。 小结:通过此次文献综述作业,我们认识到了形成良好的注意力在我们现在的学习以及未来的生活中的重要作用,我们注意力分散的原因以及如何在学习过程中形成良好的注意力,在以后我们要:1.在教师的指导下制定适合我们的学习目标,增强学习的自觉性。 2.全程监控我们自己的注意力,时刻提醒和鞭策自己去完成任务。 3.自觉运用适合自己的学习策略。 4.加强体育锻炼。 5.保持积极、乐观、稳定的情绪。6.合理作息,科学用脑。7.课上做好笔记。这是我们第一次做文献综述, 期间遇到了不少困难。一开始,我们并不明确做文献综述的目的及意义,做出的作品欠缺条理,后来在老师的指导下,我们知道了文献综述就是将围绕着一个问题的不同文献资料中的观点整理综合,并形成自己的观点,于是我们按照“是什么、为什么、怎么做”的思路整理了不同的资料,从而形成了这篇文献综述。在这个过程中,我们对自己所研究的课题以及科学探究的基本方法均有了更深刻的认识,受益匪浅。在此对老师的指导表示衷心的感谢!参考文献:[1] 曾云华《学生注意分散的原因及对策》《涪陵师范学院学报》2003 年第10期[2] 周敏《把握注意力的潜在规律提升学习的综合效果》 《中学生物》 2007 年第04期[3] 朱四清《浅析学生课堂分心的原因及对策》《教学与管理》2002

1如何培养小学生的专注力小孩子都活泼好动,对什么事都是两三分钟的热度,缺乏专注力。专注力对孩子对以后的生活影响是非常的大的,孩子的专注力是可以在生活中培养出来的,那应该怎样提高孩子的专注力呢?以下是博沃小编为您整理的如何培养小学生的专注力的相关内容。 专注力也是注意力,在小学阶段养成专注的习惯,并对专注力进行提高,不仅可以使学习的效率加大,减轻课业压力,而且对下一个阶段的学习生涯(初高中)起到非常明显的推进作用。 适时的夸奖孩子。孩子在考试得了好成绩,或者是做好了一件事的时候家长不能无所表态,这样会使孩子不知道自己事做的好不好对不对,以后不知道该怎样做。家长应该给予孩子一些夸赞和表扬,这样孩子知道自己做的不错以后会再接再厉,坚持不懈的完成好每件事的。​多让孩子尝试。孩子如果可以帮着家长做些家务,如叠被之,洗碗,扫地等,如果孩子愿意做的话一定不能因为怕孩子做不好而不去让孩子尝试,即使孩子做的不够好也不要去批评孩子,应该耐心的去教孩子怎样做,这样孩子会慢慢的学会做事,不会因为怕做不好而不愿意去做任何事情,孩子愿意尝试才会专注的去做事情。

论文由多个部分组成,通常人们将注意力都放在了摘要、正文、结尾等论文主体上,而对于论文的参考文献关注不多。论文参考文献是将论文引用的论点论证出处列示在论文最后,它的书写需要符合基本格式的要求。那么今天大家就和笔者一起来看下论文参考文献如何写,赏析几篇参考文献范例。参考文献详细记录了论文所引用的材料的信息,以便后来者在参考这篇论文的时候甄别信息、深入研究及查找原始文献等。论文参考文献是论文的重要组成部分,一般必不可少,是论文严谨的具体表现;在信息泛滥特别是互联网信息泛滥的时代背景下,对参考文献的具体格式更是提出了具体要求。论文参考文献格式:论文参考文献的写法应按下列次序——著者/题名/出版事项,由于论文的参考文献品种繁多,择其主要示例如下:谭炳煌,1982.怎徉撰写科学论文.辽宁人民出版社,59GuinierA,施士元译,射线晶体学.科学出版社,148PettetssenS,,McGraw-Hill,200-210即著录书的著者的姓和名的首字母(中国人的名不缩写),出版年,句点,书名,句点,出版地点,出版者,特定页码。李薰,1964.十年来中国冶金科学技术的发展.金属学报,7:442BachmannW,,28(4):223-228即著录论文的著者的姓和名的首字母(中国人写全姓名),出版年,句点,论文题目,句点,期刊名缩写,卷(期):页(每卷编连续页码的期刊不写期)。多著者的参考文献标注,在著录文献的著者时,如著者为三人以内,全部著录,如为四人以上,只著录至第三著者,加“etal.,著者最后的两人之间,不加“&”、“和”等类似的连接词。论文参考文献格式,建议参考论文网的“论文格式模板”,下载word版本的。论文参考文献格式参考文献:(五号,宋体、TimesNewRoman)[1]作者.文章题目名.期刊名,年份,卷号,期数,页码.(期刊文献的格式)[2]作者.书名.出版单位,年份,版次,页码.(图书文献的格式)[3]作者.文章题目名.会议名(论文集),年份,会议地点.(会议文献的格式)要求和写法:期刊:作者(列前三位,超三位作者加等).文题[J].杂志名称,出版年,卷(期):页码。如:邢桂滨,孙兵,葛欣,等。胆总管探查术后胆管一期缝合T管引流法的对比观察[J].中华普通外科杂志,2002,15(10):627.书籍:着者(列前三位,超三位作者加等).书名[M].版本。出版地:出版者,出版年:页。如:吴在德。外科学[M].第5版。北京:人民卫生出版社,2000:621.论文参考文献范例:[1]郭定达.试论“质量兴国”的理论基础[J].雁北师院学报.1994,(04):12.[2]龙智慧.中电联欲推百万千瓦时火电机组竞赛[J].中国能源报.2010,(3):18.[3]周凤起.中国可再生能源发展战略[J].国家发改委能源所.2006,(10):12.[4]江哲生,董卫国.国产1000MW超超临界机组技术综述[J].电力建设.2007,(3):1.[5]宋继红,石家骏.中国特种设备安全技术规范简介[J].人文社科,2005,(4):2.[6][M].USA:ProjectManagementInstitute,2000:236-241.[7]RALPHL,[M].England:GowerPublishingLimitedGowerHouse,1997:163-171.[8]DELCA,[J].JournalofConstructionEngineeringandManagement,2002,128(6):773-785.[9]王金海.做好锅炉压力容器基建监督检验工作[J].电力建设,2004(4):7.[10]樊乐乐.“5+3”工程项目管理模式项目质量控制因素分析方法及研究[D].天津大学学报.2008,(6):41.[11]吴德胜.国电泰州一期2×1000MW超超临界燃煤机组工程建设项目管理[D].南京理工大学学报.2007:3.[12]厚金库.浅谈电力施工项目管理[J].中国新技术新产品.2009,(1):1.[13]苏志坚、林法戴.项目管理在进口设备检验监管中的应用[J].检验检疫科学.2008,(6):3.[14]孙森.项目过程质量控制与应用[D].郑州大学学报.2006,(5):10.[15]朱玉桥.长春二热扩建项目的质量管理研究[D].2005,(11):12.[16]施国洪.质量控制与可靠性工程基础[M].北京:化学工业出版社,2005:51-65.[17]王长峰,李建平,纪建悦.现代项目管理概论[M].北京:机械工业出版社,2008:107-112.[18]浙江省特种设备检验研究院.浙江省特种设备检验研究院质量手册[Z],2007:49-53.[19]施国洪,陈敬贤,马汉武,等.基于混合智能算法的多资源约束项目优化调度[J].工程设计学报,2008,15(2):140-156.[20]浙江省特种设备检验研究院.浙江省特种设备检验研究院质量手册[Z],2007:101-132.[21]浙江省火电建设公司.国电北仑电厂三期工程#6机组焊接专业施工组织设计[Z],2007:12-34.[22]万长华.TJ集团组织结构变革研究[D].重庆大学学位论文,2006:10.[23]龚晓海.工程建设企业质量管理[M].中国水利水电出版社..2005:78-91.[24]卢向南.项目计划与控制[M].北京:机械工业出版社,2003:38-40.[25]沈建明.浅谈项目管理的质量控制[J].建筑经济.1997,(5):32-35.每篇论文下方都要将参考文献详细列示,是不可或缺的一部分,在论文中占据重要的作用。参考文献的内容包括论文引用内容的原文题目、作者以及期刊名称等,虽然列示的内容不多,但是需要按具体格式写作。这部分内容的写作并不难,大家只要稍加注意就能按具体格式完成参考文献的写作。

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幼儿教师论文

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题目: 大班授课环境下对大学英语教师专业化发展的要求

摘 要: 大班授课是我国英语教学的主要方式,面对着多样化的学生和大的授课环境,对大学英语教师的专业化发展就需要有深刻和全面的要求。提升大学英语教师的专业文化水平对大堂英语授课起着关键作用。本文主要讨论在大堂授课环境下,大学英语教师的专业化发展。

关键词: 大班授课; 大学英语教师; 专业化发展

一、引言

大班教学不论是从基础教学开始还是到高级教学,是我国英语教学的主要“国情”之一。班级大,学生多,对教师是个极大的挑战。这种现象在大学英语授课中尤为突出,教师的教学对象存在种种差异: 学生二语认知能力的不同,语言习得能力的差异,学习动机,学习态度和学习兴趣的迥异等等。面对这些差异,对授课教师来说既是挑战,又是提高和锻炼教学能力的有力实练场。从学生角度,授课教师要善于与学生沟通,及时和学生进行交流; 从教学角度,要善于分析,勤于钻研,勇于交流,通过教学和情感渠道多方面发掘学生的潜能,全面开发,个个击破。

这就对大学英语教师的专业化发展有更深刻和更全面的要求。所以,教师必须把专业化发展和授课环境紧密联系起来,做到真真实实的教育为学生,教育为发展。

二、大学英语教师专业化发展

教师专业化是指教师在从事的教育事业中,通过专业训练和不断的学习,逐步获取教育专业的知识与技能,并且在教育实践中不断提高自身的教育素质,从而成为合格的专业教育工作者的过程。也就是说新教师通过岗前培训,从经验不足的新手逐渐成长为具有专业知识、专业技能和专业态度的专业的成熟的教师以及在整个教学生涯中持续专业发展的过程。它是国际教育发展的趋势,因此对于教授国际通用语言的大学英语教师而言,促进专业化发展就有更加深刻和持久的意义。

在社会发展如此迅猛,信息飞速多元化的社会环境中,面对着多样化的学生以及活跃的头脑,大学英语教师既要让学生掌握语言知识和技巧,让学生在学习过程中获取文化、社会和生活等等多方面的信息,又要在一个大的课堂环境中,掌握和了解所授学生的个性和共性,在重视整体,兼顾个人的教学过程中适应每个不同的班级的特点。因此就要求大学英语教师不仅有具有扎实优秀的专业知识,也要具备成熟合理的职业教学技能和本领,又要具备随时搜寻、学习和掌握新的专业知识,教学技能和教学理念的能力,这就使得大学教师在大班授课这样一个教学环境,必须不断发展自我,填充自我,更新自我以及开放自我。虽然这是一个长久而持续的任务,但对教学发展有着重要的促进作用。

三、大学英语大班授课环境的问题

1、教学对象的差异性大

由于学生数量众多,在语言基础,学习动机,学习兴趣,对知识的接受程度和自身的学习能力上都这诸多的不同,水平参差不齐,就造成了学生对新知识接受的程度也不同,使得大多数教师在备课和授课时难以把握授课内容的强度和进度以及授课的方式,使得课堂教学不能满足学生多样化的学习需求。

2、师生间的交流互动不强

在大班授课环境中,学生人数众多,教学过程中人均发言的机会自然相应减少,再加之大多数学生的被动性格,使得语言实践的机会也随之减少。课堂上偏向大量的知识输入的过程,对语言输出的机会和实践有着限制,这对学生的第二语言综合能力的培养和发展有不利的影响。

3、对学生个体的关注程度少

班级学生数量众多,在授课过程中教师不肯能给予学生同等的关注机会,导致有些学生在课堂上的学习压力减少,注意力不集中,学生容易走神,学习效果不明显,这就逐渐打消的学生学习的积极性和兴趣。其次,学生数量多使得教师在作业批改过程中感到力不从心,如果只选一部分改,有些学生从心里上会对老师产生失落感,觉得老师对他缺乏关注,也会使学生的学习积极性和兴趣减弱或丧失。

四、大班英语授课环境对英语教师专业化的要求

1、提高专业能力

对于大学英语教师来说,要在大堂授课环境下有质量的授课就必须提高自身的专业能力。这其中包括提高自身本专业知识和课堂教学知识,也就是说教师一方面要在所授专业上不断的充实,丰富自己; 另一方面也要教学理念上不断钻研和学习。

面对着众多思想活跃,头脑开放,对教师个方面都要求比较高的学生,大学英语教师首先有扎实的语言基本功,这是进行语言教学的基础,准确优美流畅的语音语调可以给学生创造学习动力,良好的听说读写技能和坚实的英语基础为学生的英语学习起了引导和指导的作用,让学生在正确的方式下进行语言习得。

此外,英语虽然是一门语言课程,但它承载了丰厚的文化,因此要把语言这门课程教的好教的精彩的话,就要提升自己本国和西方的文化修养。在教授语言知识的同时加入对文化的对比和理解,这对大班授课的学生来说,在扩展学生文化视野的同时也激发了学习语言的兴趣。作为高校的大学英语教师来言,应在内心树立起不断提高和改进自己的语言运用能力的水平以及对中西方文化的深入理解,从而在教学上有效的指导学生对语言知识的理解和运用。

2、掌握各个学科知识和多媒体教学能力

大班授课下的学生专业不同,知识背景也不同,为了更好的了解学生,与学生沟通,大学英语教师应适当的的了解一些所受专业学生学习的专业知识,以便进行更有效的课堂交际。一方面给可以提高教师在一些其他知识领域的扩展,另一方面也容易和学生形成和谐融洽的师生关系,为教师和学生间的沟通起到了桥梁的作用。

随着计算机技术广泛英语于教学领域,计算机多媒体辅助教学可以使英语课堂更加生动活泼,吸引学生的注意力,激发学生的学习兴趣,是教师专业化的体现。教师还可以根据授课内容和学生的需求对课堂运作进行灵活的调节,以适应学生的多种需求。信息技术在课堂上的作用已经得得到越来越多的教学肯定,教师在提高自身网络技术应用的能力的同时,也要把握好怎么才能制作出符合自己教学目的,教学要求以及学生能够接受理解的课件。毕竟多媒体只是辅助教学,不能纯粹的依靠它进行大量的知识灌输,而是采用它使得教师的教学更多样化和趣味化。

3、适时的角色转换

授课对象众多,授课时间有限,不能在课堂上给学生提供更多展现和表现自己的机会,是大班授课环境对学生的一大限制,这就导致授课教师在授课过程中对知识的输入过程占据了课堂的大部分时间,而给予每个学生展示的机会就相应减少,使得学生在课堂上丧失积极性,注意力分散,学习效果下降。为了创造有效的教学环境,教师要扮演好自己的角色,根据学生的特点,采用分组讨论,个人展示,分配任务等不同的课堂实施办法,对于积极的学生给予机会表现,对于害羞的学生给予鼓励、肯定和支持,发挥和发掘每个学生的特色。因此这就提高了教师的授课要求,教师在不断尝试,不断学习,积极总结中找到适合自身和学生的教学法,促进了教师专业化的发展。

4、积极的教学反思

反思教学是指在教学中,授课者凭借教学经验,对教学过程中得问题进行的回忆、思考和评价等一系列的反思,研究并找出解决问题的办法的一种过程。对教师来说,只有经过反思,经验增长到一定的高度,对后继行为才能产生影响。没有反思的经验是狭隘的`肤浅的,只能形成肤浅的知识。

反思教学有助于教师实践理论的形成,使教师拥有能适应教学变化,具有自身特色的知识体系。因此对于大班授课环境下的教师来说,反思就有更深刻的意义。它可以使教师重视解决教学中的实际问题。大班环境下,学生特点不一,对知识的接受程度也存在差异,就要求教师在教学过程中不断反思、学习、总结。教学反思在促进课堂授课质量,改进授课方法的同时,促进教学的创新和发现问题,研究问题,解决问题的能力,促进教师专业的发展。

五、总结

英语大班授课环境对英语教师来说既是对自我的挑战,又是提高自身学科专业和教学技术的有力平台。处于这个复杂条件下,英语教师就要从自身负责,从学生角度出发,促进在专业和教学上的不断持续发展。以授课环境促进教师专业化发展,又以教师专业化发展改进和提高教学质量,构建和谐的学习环境。

参考文献:

[1]教育部高等教育司. 大学英语课程教学要求[M]. 外语教学与研究出版社,2007.

[2]刘润清. 外语教学中的科研方法[M]. 外语教学与研究出版社,1999.

[3]束定芳. 外语教学改革问题与对策[M]. 上海外语教育出版社,2004.

[4]熊川武. 说反思性教学的理论与实践[J]. 上海教育科研,2002,( 05) .

[5]王黎明. 外语教师面临角色的挑战[J]. 教育探索,2006,( 03) .

[6]武尊民. 第二语言课堂的反思性教学导读[M]. 外语教学与研究出版社,2000.

【摘要】

社会的迅速发展推动了教育事业发展,特别是对音乐教学提出了新的要求,音乐不仅是人们日常生活中必不可少的情感活动而且是个体自然与生命的展现,也就是说音乐教学是生命教学不可或缺的部分,是实现生命教学的重要途径。音乐教学和生命教学的有效融合有促进促进个体追求与向往精神生命意识的培养与提升,特别是幼儿园音乐教学更需要融合生命教学,但在实际发展中还存在一定的问题,一些幼儿园音乐教学疏忽了音乐教学中的生命意蕴。所以,本文主要就幼儿园音乐教学中的生命意蕴进行了分析与探讨。

【关键词】

幼儿园;音乐教学;生命意蕴

前言

音乐不仅是人类生活不可或缺的部分,而且是人类不可或缺的情感活动;音乐性则不仅是人的本能,而且是人类的获取性遗传。而教学除了可以传承人类生活良好经验,还可以引导个体为了完成“完满地生长”,不断发掘自身潜力、超越现实与实现自我。从这个意义而言,教育基于对“可能生活”的创造,进而提升生命质量。幼儿园音乐教学除了是一种独特的艺术化生活模式,还是教育与引导幼儿生命发展的重要过程,所以创造充分活力的生命开展空间,促进幼儿生命成长的实现就是幼儿园音乐教学中生命意蕴的基础内涵。

一、幼儿园音乐教学中存在的问题

1、专业知识和技能教授对审美体会的挤占。音乐艺术意义深远,其具备自身独特性,也就是说在音律和数学体系基础上形成了音乐教学的知识技能体系传输和审美体系体验的功能。因此,音乐教学的有效开展离不开知识技能体系传输和审美体系体验的支持,基于此基础才可以更好地教育和指导幼儿的平衡和和谐统一。教学行政化对音乐教学有着直接影响,也就是说幼儿园音乐教学的理念中渗透了科学主义引导思想,过于强调对音乐知识与技能的讲解,轻视了音乐审美感受与体会的培养。

2、专业音乐教师审美引导能力不强。专业音乐教师不仅是音乐教学率领者而且是教学成果的有效保障。但是现阶段幼儿园中,一些专业音乐教师过于轻视音乐审美感受与体会的培养与提升,究其缘由,他们的审美引导能力不强,对音乐教学没有深刻了解,所以,幼儿的学习积极性不高。音乐教学理应具有共享与体验等元素,而并非死记硬背,归根结底,幼儿教学体系引进的具体化考核制度导致音乐教师的审美引导能力不被注重。

3、过于依赖多媒体。现阶段,网络技术发展较快,已广泛普及于人们生活中,多媒体教学逐渐成为未来教学的重要发展趋势,尽管多媒体教学获取了较好的教学成效,但归根结底它仅是辅助教育工具,难以满足音乐创作需求。但大部分教师没有深刻认识到这一点,他们往往过于依赖多媒体,这无疑影响了学生自主学习能力的提升。这些现象都说明:当前幼儿园教学背离了音乐教育本质,且过于重视音乐技能和音乐知识的讲解,轻视了人文精神和音乐教育本质的引导。

二、幼儿园音乐教学中的生命意蕴

首先,尊重幼儿个体参加音乐活动的生命感受及体验。音乐不仅是生命原发活动,而且是幼儿个体生命情感主要感受与体验方法,但情感体验则是所有幼儿个体特殊的生命合理运动过程,所以个体性理应得到幼儿园音乐教师的高度重视,并视为音乐教学的主要属性,这无疑要求音乐教学需要为幼儿个体创作生命表述的条件,注重基于相应方式鼓舞幼儿个体使用音乐方式表述情感,如即兴表演和噪音等方式,以更好地适应幼儿个体生命成长的实际需求。其次,发展幼儿主体间性。音乐其实属于一种文化创建活动,所以幼儿音乐教学需要适应幼儿个体的社会生命健康成长的实际需求,这无疑要求音乐教学需要将幼儿主体间性视作根本诉求,基于对幼儿个体和作品及他人之间多层次沟通平台的建立,促进幼儿不断打开自身生命世界,悦纳自我与他人,亲近社会和自然,达到内外生命的融洽。最后,培养幼儿热爱生活及向往自我超越的生命态度。音乐和生命同构,是幼儿生活不可或缺的部分,幼儿园音乐教学需要适应幼儿个体的精神生命健康成长的实际需求,所以培养幼儿追求超越自我的生命态度也是幼儿园音乐教学中的生命意蕴。幼儿园音乐教学需要打破技能练习的僵化格局,需要为幼儿提供敞开生命个体的各种通道,促使幼儿始终保持诗意道德与生命热情。

三、结论

总而言之,音乐是人们日常生活中不可或缺的部分,它紧密联系着生活,需要人们尽心感受与领悟,而不是单一的教化工具。有效融合幼儿园音乐教学和生命教学,有利于帮助幼儿树立正确的健康成长方向,也就是说幼儿园音乐教学中的生命意蕴至关重要,但一些幼儿园教师对音乐学习没有深刻的认识和了解,以及对音乐推动幼儿生命健康成长价值没有充分的把握和探索,进而影响了幼儿学习音乐的积极性。所以,改进与完善当前幼儿园教学中存在的问题、高度注重幼儿学习过程、创建高素质高技能幼儿音乐师资队伍尤为重要。

参考文献:

[1]崔红英.幼儿园音乐教育的生命意蕴[J].学前教育研究.2015(06).

[2]刘平.幼儿园音乐教学有效生成策略探析[J].科教文汇(中旬刊).2009(02).

摘要:

随着幼儿园规模的发展壮大,农村幼儿园的发展成为社会关注的热点问题,解决农村幼儿园发展中存在的问题成为现阶段农村幼儿园发展的重要内容。本文根据我国农村幼儿教育的发展现状提出了有关策略,希望对改善幼儿园的教学环境能够有所帮助。

关键词:

农村;幼儿教育;对策

一、我国农村幼儿教育的发展现状

1教学设备不健全农村经济较为落后,幼儿园经常会出现教学设备不健全等问题,不能为幼儿提供相应的运动场所,甚至有的幼儿园所有幼儿在一个教室中听课,教学效果可想而知。同时,处于幼儿阶段的幼儿需要通过动手的方式了解教师的教学内容,但是幼儿园没有相应的设备,导致教师不能有效开展教学活动。针对这种情况,幼儿园应该加大对幼儿园设备的资金投入,不断完善幼儿园的有关设备,为幼儿提供一个良好的学习环境。

2教育方法落后农村幼儿园在聘请教师的时候没有严格按照标准进行筛选,这就导致教师在教学过程中因个人专业素质较差不能有效掌握先进的教育教学方法,教师不能以良好的教学方法展开教学。针对这样的情况,幼儿园应该积极提高教师的个人素质,利用课余时间组织教师参加培训,提高教师的整体素质。

二、我国农村幼儿教育的发展对策

1、加大教学设备的资金投入,完善幼儿园的教学设备农村幼儿园存在的普遍问题就是教学设备不健全,教师不能依靠教学设备开展教学,这样就会导致教师的教学水平大大降低,幼儿不能积极参与。解决幼儿园的教学设备问题需要政府和幼儿园双方共同努力。

首先,政府应该加大对幼儿园的资金投入,完善农村幼儿园的补贴机制,这样就会有效避免幼儿园出现由于缺少资金而不能置办相应教学设备的问题,从而保证幼儿园的教学顺利实施。

其次,农村幼儿园应该申请政府补贴用于幼儿园的建设,同时在申请补贴之后确定专款专用制度,将这些钱用于幼儿园的基础设施建设上,避免出现幼儿园挪用政府资金补贴导致基础设施仍然十分落后的问题。幼儿园和政府通力合作能够有效提高幼儿园的基础设施建设水平,为幼儿营造一个良好的学习氛围。

2、完善培训机制,提高教师的教育教学水平幼儿园应该积极完善教师的培训机制,逐渐提高教师的教育教学水平,使教师的教育教学方法更加适应幼儿的发展特点。幼儿园完善有关的培训机制具体可以体现在以下几个方面。

一是幼儿园在教师入职之前就要对教师进行系统培训,这样不仅能够让教师掌握幼儿的发展特点,还能让教师对幼儿园的发展状况有所了解,最重要的是在入职之前对教师进行培训能够让教师掌握一定的教育教学方法,在教学的时候能够有效运用。

二是幼儿园应该经常组织教师参加定期培训,如可以将每周四定为教师的定期培训日,召集所有教师学习先进的教育教学方法;同时,教师可以将自己的教学心得进行交流。这样的培训方法能够有效提高教师的教学能力,还能让教师在交流过程中发现自己的错误,并在工作过程中及时改正自己的缺点,从而提高教师的教育教学水平。

三是幼儿园在全园范围内提倡赏识教育的教学理念,让教师在教育教学过程中充分使用赏识教育。组织教师参加专家讲座,使教师了解赏识教育的真正内涵,并将赏识教育充分运用到教育教学中。幼儿园通过组织教师参加入职培训、定期培训和赏识教育培训相结合的方式完善培训机制,提高教师的教育教学水平。

3、转变教师的教学方法,促进幼儿健康发展幼儿园教师在教学的时候存在的普遍问题就是没有按照幼儿的发展特点展开教学,只是从应试教育的角度教学有关内容,导致幼儿园逐渐演变成幼儿上小学之前的“小小学”,这样的状况不利于开发幼儿的智力和潜能。针对这样的情况,幼儿园应该积极转变教师的授课模式,让幼儿在游戏过程中了解知识,在游戏过程中提高自身的能力,这样更加符合幼儿的发展特点。同时这样的教学方法也满足了幼儿的情感需要。幼儿园教师在教学过程中实施游戏教学的方式,转变了传统的教学模式,促进幼儿健康发展。

三、结语

幼儿园可以通过加大对教学设备的资金投入,完善幼儿园的教学设备,完善培训机制,提高教师的教育教学水平,转变幼儿园教师的教学方法,促进幼儿健康发展等方式完善幼儿园的幼儿教育,为幼儿营造一个良好的发展环境。

游戏能够引起孩子极大的兴趣,能够让孩子的注意力在一定时间内保持高度集中。斯特娜夫人与女儿维尼夫雷特就经常玩“注意看”的游戏。游戏是这样的:斯特娜夫人一手抓住五六根彩色的发带,在女儿面前一晃而过,然后问女儿,自己手中的发带有几根。开始的时候,速度比较慢,让孩子有足够的时间去注意看她手中的发带。后来,速度越来越快,到最后只是眨眼间的事。刚开始,女儿输的次数比较多。后来女儿猜对了,就反过来考妈妈,妈妈反而输得更多。这种注意看的游戏就是用来培养孩子的注意力的。因为孩子要在游戏中取胜,他必须在一定的时间内努力把自己的注意力集中在游戏上,克制着不让自己的注意力分散。对于孩子来说,注意力不集中主要表现在无法认真听老师讲课。针对孩子的这种睛况,父母要教育孩子听老师讲课的重要性,教孩子努力找出老师讲课有趣的地方,提高自己听课的兴趣。如果老师讲课确实不怎么有趣,很难提起孩子的兴趣,这时候,父母不妨教孩子从听课的目的性等方面去考虑。比如,告诉自己,听了这堂课,下次考试就能考得好一些。这可以促进孩子的有意注意。少年大学生郭震是这样来控制自己的注意力的。他的方法就是“追老师”。郭震是这样解释的:“珠子穿成串,才能更好看,学知识也是这样。课堂上,老师讲课是一环扣一环的,有一环理解不好,课后就是花双倍的时间,也很难补上。长此下去,就会越来越落后。所以我要求自己做到思路跟着老师转,简单地说,就叫‘追老师’。”郭震举了个例子:“有一次上课的时候,同桌跟我逗着玩,抢走了我的钢笔,还扭我的手臂,我可真火了,正想回击,突然想起,不能打断思路。于是,我尽量忍耐住,没耽误听讲,也没有影响别人。由于课堂上听讲效果好,做作业很省力,我就有了很多时间自学。从初二开始,我自学高中的数学课程,提前考入了大学。”郭震这种“追老师”的方法就是一种很好的有意注意的锻炼。许多父母给孩子交代事情时,生怕孩子没记住,总是重复好几遍,直至孩子感到厌烦,这就容易使孩子在听别人说话时漫不经心,无法一次性地抓住别人所讲的主要内容,习惯于不断重复。因此,父母对孩子交代事情时最好只讲一遍.让孩子在第一遍听的时候就集中注意力,抓住父母所交代的内容,这样不断的训练可以提高孩子集中注意的能力。

目标检测注意力机制研究现状论文

本文大部分的内容来自于 深度学习中的注意力机制 意力机制借鉴了人类注意力的说法,比如我们在阅读过程中,会把注意集中在重要的信息上。在训练过程中,输入的权重也都是不同的,注意力机制就是学习到这些权重。最开始attention机制在CV领域被提出来,但后面广泛应用在NLP领域。 需要注意的是,注意力机制是一种通用的思想和技术,不依赖于任何模型,换句话说,注意力机制可以用于任何模型。只是我们介绍注意力机制的时候更多会用encoder-decoder框架做介绍。 Encoder-Decoder 框架可以看作是一种深度学习领域的研究模式,应用场景异常广泛。下图是文本处理领域里Encoder-Decoder 框架最抽象的一种表示。 在NLP领域,可以把Encoder-Decoder框架看作是:将一个句子(篇章)转换成另一个句子(篇章)。最直观的例子就是机器翻译,将一种语言的表达翻译成另一种语言。对于句子对,将给定输入句子 source,通过Encoder-Decoder框架生成目标句子target。其中,source和target都是一组单词序列:Encoder是对source进行编码,转换成中间语义 : 对于解码器Decoder,其任务是根据中间语义C和当前已经生成的历史信息来生成下一时刻要生成的单词:我们从最常见的Soft Attention模型开始介绍attention的基本思路。 在上一节介绍的Encoder-Decoder框架是没有体现出“注意力模型”的,为什么这么说呢?我们可以看下target的生成过程: 其中, 是Decoder的非线性变换函数。从上面式子中可以看出,在生成目标句子的单词时,不论生成哪个单词,它们使用的输入句子source的语义编码 都是一样的,没有任何区别。而语义编码 又是通过对source经过Encoder编码产生的,因此对于target中的任何一个单词,source中任意单词对某个目标单词 来说影响力都是相同的,这就是为什么说图1中的模型没有体现注意力的原因。 下面从一个例子入手,具体说明下注意力机制是怎么做的。 比如机器翻译任务,输入source是英文句子:Tom chase Jerry;输出target想得到中文:汤姆 追逐 杰瑞。在翻译“Jerry”这个单词的时候,在普通Encoder-Decoder模型中,source里的每个单词对“杰瑞”的贡献是相同的,很明显这样不太合理,因为“Jerry”对于翻译成“杰瑞”更重要。如果引入Attention模型,在生成“杰瑞”的时候,应该体现出英文单词对于翻译当前中文单词不同的影响程度,比如给出类似下面一个概率分布值:每个英文单词的概率代表了翻译当前单词“杰瑞”时注意力分配模型分配给不同英文单词的注意力大小。同理,对于target中任意一个单词都应该有对应的source中的单词的注意力分配概率,可以把所有的注意力概率看作 ,其中 表示source长度, 表示target长度。而且,由于注意力模型的加入,原来在生成target单词时候的中间语义 就不再是固定的,而是会根据注意力概率变化的 ,加入了注意力模型的Encoder-Decoder框架就变成了如图2所示。根据图2,生成target的过程就变成了下面形式: 因为每个 可能对应着不同的注意力分配概率分布,比如对于上面的英汉翻译来说,其对应的信息可能如下: 其中, 表示Encoder对输入英文单词的某种变换函数,比如如果Encoder是用RNN模型的话,这个 函数的结果往往是某个时刻输入 后隐层节点的状态值;g代表Encoder根据单词的中间表示合成整个句子中间语义表示的变换函数,一般的做法中,g函数就是对构成元素加权求和,即: 其中, 代表输入句子Source的长度, 代表在Target输出第 个单词时Source输入句子第 个单词的注意力分配系数,而 则是Source输入句子中第 个单词的语义编码。假设下标 就是上面例子所说的“汤姆”生成如下图:那另一个问题来了:注意力概率分布是怎么得到的呢?为了便于说明,我们假设图1的Encoder-Decoder框架中,Encoder和Decoder都采用RNN模型,那么图1变成下图4: 那么注意力分配概率分布值的通用计算过程如图5:上面就是经典的soft Attention模型的基本思想,区别只是函数 会有所不同。 从我的角度看,其实Attention机制可以看作,Target中每个单词是对Source每个单词的加权求和,而权重是Source中每个单词对Target中每个单词的重要程度。因此,Attention的本质思想会表示成下图6: 将Source中的构成元素看作是一系列的数据对,给定Target中的某个元素Query,通过计算Query和各个Key的相似性或者相关性,即权重系数;然后对Value进行加权求和,并得到最终的Attention数值。将本质思想表示成公式如下: 其中, 表示Source的长度。 深度学习中的注意力机制 中提到: 因此,Attention机制的具体计算过程实际上分成了3个阶段,如图7: 第一阶段可以引入不同的函数和计算机制,根据Query和某个 ,计算两者的相似性或者相关性,最常见的方法包括:求两者的向量点积、求两者的向量cosine相似性或者引入额外的神经网络来求值,如下:第二阶段引入类似SoftMax的计算方式,对第一阶段的得分进行数值转换,一方面可以进行归一化,将原始计算分值整理成所有元素权重之和为1的概率分布;另一方面也可以通过SoftMax的内在机制更加突出重要元素的权重。即一般采用的公式如下: 第三阶段的计算结果 即为 对应的权重系数,然后进行加权求和即可得到Attention数值: 通过如上三个阶段的计算,就可以求出针对Query的Attention数值。 上面介绍的是soft Attention,hard Attention的区别在于soft Attention中 是概率分布,而hard Attention取值为0/1。Hard Attention在图像上有使用,具体可见 引入attention机制 。 这里的global attention其实就是soft Attention,global attention需要考虑encoder中所有的 ;而local Attention直观上理解是只考虑局部的 。 Self-attention是Google在transformer模型中提出的,上面介绍的都是一般情况下Attention发生在Target元素Query和Source中所有元素之间。而Self Attention,指的是Source内部元素之间或者Target内部元素之间发生的Attention机制,也可以理解为Target=Source这种特殊情况下的注意力机制。当然,具体的计算过程仍然是一样的,只是计算对象发生了变化而已。 上面内容也有说到,一般情况下Attention本质上是Target和Source之间的一种单词对齐机制。那么如果是Self Attention机制,到底学的是哪些规律或者抽取了哪些特征呢?或者说引入Self Attention有什么增益或者好处呢?仍然以机器翻译为例来说明,如图8和图9: 具体做法是点乘 和 ,然后除以 ,并经过Softmax,以此得到 的权重。也就是说Attention计算过程如下式,其中 是scaled factor:注意力的计算一般有两种:加性注意力(additive attention)、乘法(点积)注意力(multiplicative attention)。(这里可以和第3部分计算相似度对应) 加性注意力是最经典的注意力机制,它使用了有一个隐藏层的前馈网络(全连接)来计算注意力; 乘法注意力就是Transformer用的方式。这两种注意力在复杂度上是相似的,但是乘法注意力在实践中要更快速、具有高效的存储,因为它可以使用矩阵操作更高效地实现。 Transformer原文: Multi-Head Attention是用不同的 得到不同的Attention,最后将这些Attention拼接起来作为输出。公式如下: 其中, ;在Transformer模型中, 。 Scaled Dot-Product Attention和Multi-Attention如下图所示:

Attention机制在近几年来在图像,自然语言处理等领域中都取得了重要的突破,被证明有益于提高模型的性能。Attention机制本身也是符合人脑和人眼的感知机制,这里我们主要以计算机视觉领域为例,讲述Attention机制的原理,应用以及模型的发展。

所谓Attention机制,便是聚焦于局部信息的机制,比如图像中的某一个图像区域。随着任务的变化,注意力区域往往会发生变化。

面对上面这样的一张图,如果你只是从整体来看,只看到了很多人头,但是你拉近一个一个仔细看就了不得了,都是天才科学家。

图中除了人脸之外的信息其实都是无用的,也做不了什么任务, Attention机制便是要找到这些最有用的信息 ,可以想见最简单的场景就是从照片中检测人脸了。

和注意力机制相伴而生的一个任务便是显著目标检测,即salient object detection。它的输入是一张图,输出是一张概率图,概率越大的地方,代表是图像中重要目标的概率越大,即人眼关注的重点,一个典型的显著图如下:

右图就是左图的显著图,在头部位置概率最大,另外腿部,尾巴也有较大概率,这就是图中真正有用的信息。

显著目标检测需要一个数据集,而这样的数据集的收集便是通过追踪多个实验者的眼球在一定时间内的注意力方向进行平均得到,典型的步骤如下:

于是就能得到下面这样的图,第二行是眼球追踪结果,第三行就是显著目标概率图。

上面讲述的都是空间上的注意力机制,即关注的是不同空间位置,而在CNN结构中,还有不同的特征通道,因此不同特征通道也有类似的原理,下面一起讲述。

注意力机制的本质就是定位到感兴趣的信息,抑制无用信息,结果通常都是以概率图或者概率特征向量的形式展示,从原理上来说,主要分为 空间注意力模型,通道注意力模型,空间和通道混合注意力模型 三种, 这里不区分soft和hard attention 。

不是图像中所有的区域对任务的贡献都是同样重要的,只有任务相关的区域才是需要关心的,比如分类任务的主体,空间注意力模型就是寻找网络中最重要的部位进行处理。

我们在这里给大家介绍两个具有代表性的模型,第一个就是Google DeepMind提出的STN网络(Spatial Transformer Network[1])。它通过学习输入的形变,从而完成适合任务的预处理操作,是一种基于空间的Attention模型,网络结构如下:

这里的Localization Net用于生成仿射变换系数,输入是C×H×W维的图像,输出是一个空间变换系数,它的大小根据要学习的变换类型而定,如果是仿射变换,则是一个6维向量。

这样的一个网络要完成的效果如下图:

即定位到目标的位置,然后进行旋转等操作,使得输入样本更加容易学习。这是一种一步调整的解决方案,当然还有很多迭代调整的方案,感兴趣可以去有三知识星球星球中阅读。

相比于Spatial Transformer Networks 一步完成目标的定位和仿射变换调整,Dynamic Capacity Networks[2]则采用了两个子网络,分别是低性能的子网络(coarse model)和高性能的子网络(fine model)。低性能的子网络(coarse model)用于对全图进行处理,定位感兴趣区域,如下图中的操作fc。高性能的子网络(fine model)则对感兴趣区域进行精细化处理,如下图的操作ff。两者共同使用,可以获得更低的计算代价和更高的精度。

由于在大部分情况下我们感兴趣的区域只是图像中的一小部分,因此空间注意力的本质就是定位目标并进行一些变换或者获取权重。

对于输入2维图像的CNN来说,一个维度是图像的尺度空间,即长宽,另一个维度就是通道,因此基于通道的Attention也是很常用的机制。

SENet(Sequeeze and Excitation Net)是2017届ImageNet分类比赛的冠军网络,本质上是一个基于通道的Attention模型,它通过建模各个特征通道的重要程度,然后针对不同的任务增强或者抑制不同的通道,原理图如下。

在正常的卷积操作后分出了一个旁路分支,首先进行Squeeze操作(即图中Fsq(·)),它将空间维度进行特征压缩,即每个二维的特征图变成一个实数,相当于具有全局感受野的池化操作,特征通道数不变。

然后是Excitation操作(即图中的Fex(·)),它通过参数w为每个特征通道生成权重,w被学习用来显式地建模特征通道间的相关性。在文章中,使用了一个2层bottleneck结构(先降维再升维)的全连接层+Sigmoid函数来实现。

得到了每一个特征通道的权重之后,就将该权重应用于原来的每个特征通道,基于特定的任务,就可以学习到不同通道的重要性。

将其机制应用于若干基准模型,在增加少量计算量的情况下,获得了更明显的性能提升。作为一种通用的设计思想,它可以被用于任何现有网络,具有较强的实践意义。而后SKNet等方法将这样的通道加权的思想和Inception中的多分支网络结构进行结合,也实现了性能的提升。

通道注意力机制的本质,在于建模了各个特征之间的重要性,对于不同的任务可以根据输入进行特征分配,简单而有效。

前述的Dynamic Capacity Network是从空间维度进行Attention,SENet是从通道维度进行Attention,自然也可以同时使用空间Attention和通道Attention机制。

CBAM(Convolutional Block Attention Module)是其中的代表性网络,结构如下:

通道方向的Attention建模的是特征的重要性,结构如下:

空间方向的Attention建模的是空间位置的重要性,结构如下:

首先将通道本身进行降维,分别获取最大池化和均值池化结果,然后拼接成一个特征图,再使用一个卷积层进行学习。

这两种机制,分别学习了通道的重要性和空间的重要性,还可以很容易地嵌入到任何已知的框架中。

除此之外,还有很多的注意力机制相关的研究,比如 残差注意力机制,多尺度注意力机制,递归注意力机制 等。

从原理上来说,注意力机制在所有的计算机视觉任务中都能提升模型性能,但是有两类场景尤其受益。

我们知道细粒度分类任务中真正的难题在于如何定位到真正对任务有用的局部区域,如上示意图中的鸟的头部。Attention机制恰巧原理上非常合适,使用了注意力机制,对模型的提升效果很明显。

我们又回到了开头,没错,Attention的本质就是重要/显著区域定位,所以在目标检测领域是非常有用的。

上图展示了几个显著目标检测的结果,可以看出对于有显著目标的图,概率图非常聚焦于目标主体,在网络中添加注意力机制模块,可以进一步提升这一类任务的模型。

写在前面的话:本文来自于本人的一次课程作业综述,当时还是写了很久的,不想交上去就完了,所以发上来留个纪念。 将注意力机制用在计算机视觉任务上,可以有效捕捉图片中有用的区域,从而提升整体网络性能。计算机视觉领域的注意力机制主要分为两类:(1) self-attention;(2) scale attention。这两类注意力从不同的角度进行图片内容理。本文将分别就这两种注意力机制进行说明,并列举相关的文献。 注意力是人类大脑固有的一种信号处理机制。人类大脑通过快速从视觉信号中选择出需要重点关注的区域,也就是通常所说的注意力焦点,然后重点处理这些区域的细节信息。通过注意力机制可以利用有限的大脑资源从大量的信息中筛选出有价值的信息。注意力机制最初被用在深度学习任务上是在机器语言翻译领域,将源语言翻译成目标语言,目标语言中的词并非与源语言的所有词都同等相关,而是仅与特定的几个词有相关性。因此,注意力机制可以将这个词的注意力分配到这些最相关的词上。之后,[1]中提出自注意力机制 (self-attention),并将其用于Transformer模块中,极大提升了翻译模型的精度和并行性。与传统的注意力机制不同,self-attention的查询(query)和键(key)属于同一个域,计算的是同一条语句(或同一张图片)中不同位置之间的注意力分配,从而提取该语句(或图片)的特征。 [2]首先将self-attention用于视觉任务中,提出了non-local network,来捕获图片(或视频)中的长程依赖(long-range dependency)。Self-attention机制在视觉任务,如语义分割[3],生成对抗网络[4]中取得了巨大的成功。它解决了卷积神经网络的局部视野域问题,使得每个位置都可以获得全局的视野域。不过,由于在视觉任务中,像素数极多,利用所有位置来计算每个位置的attention会导致巨大的计算和显存开销;另一方面,由于self-attention简单将图像当成一个序列进行处理,没有考虑不同位置之间的相对位置关系,使得所得到的attention丧失了图像的结构信息。之后对于self-attention的一个改进方向就是,在self-attention中加入相对位置信息或绝对位置信息编码。 除了self-attention,视觉任务中另一类注意力机制为scale attention。与self-attention不同,scale attention基于每个位置本身的响应。就分类任务而言,每个位置的响应越大,则其对于最终的分类结果影响越大,那么这个位置本身的重要性就越强。根据响应大小有选择地对特征图进行强化或抑制,就可以在空间(或其他维度)上达到分配attention的目的。[5]所提出的SENet,就相当于channel-wise的attention。类似的还有GENet[6],CBAM[7]等,GENet将SENet中的channel-wise attention扩展到了spatial上,CBAM设计了串行的两个模块,分别进行channel-wise attention和spatial-wise attention的计算。另一篇工作residual attention network[8]也属于这一类attention,与SENet系列不同之处在于,本文采用bottom-up top-down形式得到spatial attention,再将其以残差的形式作用回原来的特征。这一类注意力机制仅仅基于图像中每个位置本身,对显著区域进行增强,非显著区域进行抑制,比self-attention机制更接近与人类视觉系统的注意力机制。 普通卷积将特征图的每个位置作为中心点,对该位置及其周围的位置进行加权求和,得到新的特征图上该位置对应的滤波结果,对于边缘,必要时可以用0进行填充。这一操作可以有效提取图片的局部信息。随着网络加深,卷积层不断堆叠,每个位置的视野域也越来越大,网络提取到的特征也逐渐由一些low-level的特征,如颜色、纹理,转变到一些high-level的结构信息。但是,简单通过加深网络来获取全局视野域,所带来的计算开销是很大的,并且,更深的网络会带来更大的优化难度。 Self-attention操作[2]可以有效地捕获不同位置之间的long-range dependency,每个位置的特征都由所有位置的加权求和得到,这里的权重就是attention weight。由此,每个位置都可以获取全局的视野域,并且不会造成特征图的退化(分辨率降低),这对于一些密集的预测任务,如语义分割、目标检测等,具有很大的优势。 图1展示了self-attention的网络结构。给定输入X,将两个1x1卷积分别作用于X上,得到的两个特征利用f(⋅)得到相关性矩阵,图中展示的f(⋅)为矩阵乘法。最后将相关性矩阵作用在原特征经过1x1卷积变换后的特征上。 公式(1)展示了第i个位置的相应的计算方法,其中f(⋅)为相关性函数,g(⋅)为变换函数,x_i为输入第i个位置的特征,y_i为第i个位置的输出特征,C(x)为归一化因子,一般采用总位置的个数。 由于self-attention可以有效捕获图片(或视频)中的长距离依赖,从而在不影响特征分辨率的同时获取全局的视野域,在视觉任务上引入self-attention,可以带来较大的性能提升。 论文[2]将self-attention用在视频动作识别任务上,如图2,对于视频中动作的识别,可能会跨越多帧,需要建立多帧视频之间的联系,self-attention的这种长距离依赖的特征就能有效建立多帧不同位置之间的联系。 论文[2]将self-attention用在分割任务上。由于孤立预测每个位置的类别很容易导致分错,分割任务需要结合每个位置的上下文对该位置进行分类。文章定义了所谓物体上下文(object context),即每个位置所属于的类别构成的集合,即为这个位置所属于的object context。 Object context是由不同位置的特征相似度来定义的,也就是self-attention过程中的相似度矩阵,将相似度矩阵与原特征进行相乘,即可将object context作用于该特征图。由此,文章提出了Object Context Network(OCNet),如图3。其中,base-OC为基本的self-attention模块,pyramid-OC和ASP-OC分别将self-attention与PSP模块和ASPP模块结合,在提取object context的同时,利用不同倍率的pooling操作或不同ratio的dilated convolution获取多尺度的特征,最大程度的利用context信息对原图进行分割。不过,本文虽然提出object context为每个像素及所有其他与其属于同一类的像素构成的集合,在实际操作的时候却并不是这样计算每个位置的object context的,特征上的相似性并不一定代表属于同一位置。因此,用object context来给self-attention新的解释,在说服力上还是存在一定问题的。 Scale attention是另一种注意力机制,与self-attention不同,scale attention是只基于key context的,对图像中的显著性区域进行增强,其他区域相应的进行抑制,从而使得输出的特征具有更强的区分性。这一类注意力机制的代表工作包括,residual attention network[8],squeeze-and-excite network[5],gather-and-excite network[6]以及CBAM[7]。 [8]提出,在分类网络中,网络深层比浅层更关注于被分类的物体,也就是图片的主体内容,这是因为,深层网络具有更大的视野域,可以看到更广的范围;而浅层网络只能看到每个位置及其邻域。因此,如果将网络较深层的信息作为一种mask,作用在较浅层的特征上,就能更好的增强浅层特征中对于最终分类结果有帮助的特征,抑制不相关的特征。如图5所示,将attention作为mask作用在原来特征上,得到的输出就会更加集中在对分类有帮助的区域上。 因此,文章提出一种bottom-up top-down的前向传播方法来得到图片的attention map,并且将其作用在原来的特征上,使得输出的特征有更强的区分度。图6展示了这种attention的计算方式。由于更大的视野域可以看到更多的内容,从而获得更多的attention信息,因此,作者设计了一条支路,通过快速下采样和上采样来提前获得更大的视野域,将输出的特征进行归一化后作用在原有的特征上,将作用后的特征以残差的形式加到原来的特征上,就完成了一次对原有特征的注意力增强。文章还提出了一个堆叠的网络结构,即residual attention network,中间多次采用这种attention模块进行快速下采样和上采样。 这篇文章在视觉领域开前向传播的注意力机制的先河,之后的注意力机制都是采用这种前向传播过程中得到的attention进行增强,并且一般为了优化方便,都会以残差的方式进行。 Squeeze-and-excite是另一类scale attention。与residual attention不同,squeeze-and-excite通过global pooling来获得全局的视野域,并将其作为一种指导的信息,也就是attention信息,作用到原来的特征上。 [5]提出了squeeze-and-excite network(SENet),提出了channel-wise的scale attention。特征图的每个通道对应一种滤波器的滤波结果,即图片的某种特定模式的特征。对于最终的分类结果,这些模式的重要性是不同的,有些模式更重要,因此其全局的响应更大;有些模式不相关,其全局的响应较小。通过对不同通道的特征根据其全局响应值,进行响应的增强或抑制,就可以起到在channel上进行注意力分配的作用。其网络结构如图7所示,首先对输入特征进行global pooling,即为squeeze阶段,对得到的特征进行线性变换,即为excite阶段,最后将变换后的向量通过广播,乘到原来的特征图上,就完成了对不同通道的增强或抑制。SENet在2017年的ImageNet2017的分类比赛上获得了冠军,比之前的工作有了较大的性能提升。 [6]进一步探索了squeeze-and-excite在更细的粒度上的表现,提出了gather-excite操作。SENet将每个通道的特征图通过global pooling得到一个值,本文采用了不同步长的pooling(2x,4x,8x,global),然后利用上采样将pooling后的特征插值恢复到原来大小,最后作用在原来特征图上,具体操作如图8所示。不过,实验结果显示,global pooling的性能最好,将特征区间划分得更细致虽然增加了参数,但是反而会带来性能的下降。 [1] Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need[C]//Advances in neural information processing systems. 2017: 5998-6008. [2] Wang X, Girshick R, Gupta A, et al. Non-local neural networks[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018: 7794-7803. [3] Yuan Y, Wang J. Ocnet: Object context network for scene parsing[J]. arXiv preprint arXiv:, 2018. [4] Zhang H, Goodfellow I, Metaxas D, et al. Self-attention generative adversarial networks[J]. arXiv preprint arXiv:, 2018. [5] Hu J, Shen L, Sun G. Squeeze-and-excitation networks[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2018: 7132-7141. [6] Hu J, Shen L, Albanie S, et al. Gather-Excite: Exploiting feature context in convolutional neural networks[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2018: 9401-9411. [7] Woo S, Park J, Lee J Y, et al. Cbam: Convolutional block attention module[C]//Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV). 2018: 3-19. [8] Wang F, Jiang M, Qian C, et al. Residual attention network for image classification[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017: 3156-3164.

论文引用的参考文献要注意影响力

谁写论文不引用一些参考文献呢?基本上难以完成。一旦论文引用参考文献查重就会涉及到一个问题,重复率可能会升高,有可能引用不当还会导致重复率居高不下。

论文引用参考文献查重假如引用不当真的会让自己的论文重复率很高的,便是修改也很难一下子将重复率降下来,本来费力写出来的论文,最后却因为文献综述的问题而不能重现符合要求,实在是有些悲剧。

一、留意引证文献的格式

关于这一点要知道,对于大多数论文查重网站来说,假如格式正确的话,是不会把文献综述归为查重范围的,因此一定要弄清楚引用格式,只要格式正确,降低重复率是没有什么问题的。

二、留意引证文献的知名度

很多同学认为文献综述引用较多,对他们的论文有很大帮助,但有这样想法的同学不在少数,加大了许多文献综述的引证率,这也会让重复率更高一些,所以在选择的时分,最好躲避一下这个情况。

三、对数量进行把控

写论文时总要有自己的一些想法在其中,假如全部靠引用的话,那真的是无法让你的论文令人信服,而且也会有一种满载着引用的感觉。所以写论文时,一定要留心数量,并把数量控制在一个合理的水平。

论文引证参考文献查重是所有的写论文的人都会面临的一个问题,而学生可以说更是面临这个问题的密集集体,假如想让自己的论文可以顺畅通过或许顺畅宣布,关于引证的参考文献就要多加留意。

毋庸置疑的是,任何一位学术人都是站在前人研究基础上进行开拓进步的,这就是要求尊重和学习前辈的研究成果。然而,在实际的学术论文写作中,哪些方面是突出了这点问题的呢?其中,文献资料的引用是最为突出的一个方面。那么对于论文的文献引用需要注意什么呢? 1、尽可能去引用一些最新文章。        现在学界论文的发表,在文献资料引用方面,比较重视文献的日期,即时效性,这个可能性在理工类专业中更为明显。为什么会有这种偏好呢?可能的原因在于:一是突出作者抓住学术前沿的能力,学术前沿也在很大程度上反映了它的最新动态,这的确是学术科研研究的重要方面;二是任何学科建设和研究进展都在发生变化,观点、理论和数据演进都是分秒不停地改变着,这就需要作者在学术论文中所呈现的成果都是最新的,否则存在研究价值递减的问题。而且,这个文献资料的“及时性、时效性”,是很多编辑部的一种审稿偏好、倾向,需要作者在日常工作中注意的事项。也相信大家都遇到过,自己的导师或者前辈师兄师姐们,都曾经嘱咐我们最好去阅读最新的文献资料,而不是将宝贵的时间浪费在旧的记忆里。当然,如果是经典文献,阅读经典,向经典致敬,是一个永恒的学习主题。 2、要做到观点或数据的实引,争取不间接引用。        学术抄袭或作假行为,犹如过街老鼠一样,人人喊打!在学术资料引用时,做到真实引用的非常重要,否则你原版原句的引用,就可能导致抄袭粘贴复制的问题。一篇正规的学术论文,我们在写作过程中总会引用一些别人的观点来捋顺自己研究思路和行文逻辑,尤其是在文献综述部分,做到文献资料的正确引用就显得尤为重要。当然,在实际的文献引用操作中,很多作者并没有完全做到这种程度,但也不算是抄袭别人的行为,他们为了省时间而选择间接引用文献资料……实际上,这类操作方式是很不可取的,毕竟你所引用的语句都不是原版的表达,可能是经过间接文献的整理而来,甚至还可能经过了多轮的间接引用,其中的意思和观点表达有可能已经发生重大变化,还可能表达或更改的已经不准确了,所以在文献资料引用方面,我们争取要做到“不间接引用”。 3、正确标注好文献资料的作者、来源和时间。         良好的文献引用习惯,还需要注意文献资料基本信息的备注和介绍,这也是文献资料实引的一部分。针对大部分文献资料,这种基本信息包括作者、来源和时间,清晰地标注和完善文献资料的基本信息可以让读者了解到更多的潜在信息,如何人所写、什么年代、来源渠道在哪……在学术论文中,这方面信息的清晰呈现主要表现在文中引用标注和参考文献部分,需要大家引起重视,这是很多作者非常随意操作的部分内容。 4、如果可以,根据编辑部的偏好,你需要有“期刊自引”的潜意识。        大家都知道,现在很多知名期刊,尤其是国内知名的C刊,他们在选择文章或者发文时都有一定的潜规则:你要自引咱期刊的文章。这似乎已经成为学界发表约定俗成的潜规则。为什么会有这么个操作呢?实际上,C刊的竞争越来越激烈,很多杂志都希望自己的期刊论文被引用,提高自己期刊的影响力,从而达到预期的影响力效果。为此,作者在选择目标期刊投稿时,文章文献的引用要做到准确的“自引”,要拥有一定的“期刊自引”的投稿意识。 5、投稿前请文献资料需要根据编辑部的要求来调整格式。        相信大家都知道,投稿经历告诉我们,每个期刊杂志的格式都是有差异的,在投稿前都需要按照编辑部或杂志投稿要求来修订完善。其中,文献资料也不例外!一篇学术论文中,文献引用格式的调整包括两个方面:一方面是文中文献的后缀如何标注(譬如:……(李四,2020));另一方面是参考文献的格式排版,很多期刊格外重视,需要作者引起注意。由于文中的文献引用标注格式具有普遍性,笔者在这里不予以一一赘述。在这里,主要特别强调指出参考文献的格式调整,作者可以从两个渠道来获悉所投期刊杂志的格式:一是来自官方网站的格式排版要求,二是来自期刊最新刊发文章的格式. 6、注意一些经典文献的引用,尤其是一些开山之作,它们可能是不可或缺的。        经典文献,之所以会成为“经典”,其原因在于它的重要性和开创性意义。在文章撰写中,作者要注意到经典文献资料的引用,因为任何一派理论发展都逃离不了创始性文献的开山作用,你可能需要它引出你的话题,可能需要它来论证你的观点。在具体的论文撰写中,经典文献资料的引用可能主要突出在引言、文献综述和理论分析三个部分。所以,论文的撰写需要引经据典,向经典致敬! 7、注意多引用权威期刊和知名学者的学术作品。        近些年,笔者在阅读文献资料时发展一个重要现象:通过阅读文献,很多已发表的学术论文都在引用权威杂志和知名学者的论文资料,较少引用其他中下游期刊杂志论文。这个现象,相信大家都有所了解和观察到。在这个即将面临代表作的年代里,这个问题可能更会突出。这是为什么呢?笔者个人认为,好的期刊会越来越好,差的期刊杂志的距离会拉的越来越大。一般来讲,好的期刊发表,他们在潜意识里会重视权威和经典文献的引用,注重观点和理论的可信度,而引用权威、高水平和知名学者的观点和文献资料,才是提高期刊质量的保障。

第一毕业论文参考文献不能乱写,需要用正确的格式引用参考文献才不会查重系统检测到,这样才能达到毕业论文参考文献引用的目的。

第二引用信息必须准确且完整,不能写错,例如文章的期刊名称、作者姓名、出版年限等必须准确。部分的学生还会在论文中引用几篇文献,这时需要附上具体网址。一般格式顺序如下:[序号]作者.论文名称[J].期刊名称,发表年份,卷数(第几期):页码.以上信息,缺一不可,否则即为不合格。作者不超过三位的应该全部标注,超过三位的一般只标注前三位,第三位以后的作者,一概用“等”替代。

第三参考文献的标点符号的位置、中英文状态等,也是一定要仔细检查的。特别是句点,在引用参考文献时是没有句号的,只有句点,也就是英文状态下的句号。不能使用中文的句号,不然会影响查重系统的判断,可能会导致系统将引用文献判断为正文。这样可能会导致论文重复率变高。

别把名字写过去就可以了

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