简介:“立足学科目标,走进专业体验”是学校开展“高中生生涯规划‘三·三制’课程模式”国家级课题实践探索生涯课程的第二步,即在立足学科课程目标,借助学科导向引领,在了解专业种类、熟知专业内容、尝试专业体验的基础上,进一步提升高中生对自我价值观、职业兴趣、性格类型、能力、天赋等的理性客观认识,这是促成一个高中生真正找到“生命主题”,即找到自我现在和未来核心竞争力的关键和前提,唯有如此,高中生才会在冷静、客观、理智的自我认知中了解自己想要的未来,才会由此产生更强的学习内在动力,为自己在学科把握、专业择取,乃至下一步未来的职业定位提供客观、规范、适宜、准确的依据。
简介:农业保险需要设定明确的政策目标。从国际经验看,这些政策目标都是在农业保险发展过程中根据本国社会发展和经济变迁过程中对农业保险的各种需求的变化,逐渐明晰和凝练出来,并被相关法律法规确立的。我国十几年的政策性农业保险的发展,在深化改革和加速实现农业现代化的背景下,政府对农业保险的政策需求逐步增多,我们认为,现在到了进一步确立我国农业保险政策目标的时候了。笔者提议的农业保险政策目标包括:保障农业可持续发展,维护国家粮食安全;促进农业现代化进程,保障农户收入稳定增长;控制农产品质量,保障国民廉价安全的食物供给;降低农业生产成本,增强中国农产品的国际竞争力;让农业保险在实现脱贫攻坚战略中发挥重要的作用等。假如要设定这些政策目标,需要对现行农业保险的政策和管理以及监督组织做出一系列的调整。
简介:针对传统红外或微光单一传感器目标检测算法难实现的缺点,提出了针对一种双波段目标检测的算法,该算法突出了目标与环境之间在温差信息和目标的细节信息。实现方式是对红外目标进行多帧阈值分割,对微光进行边缘信息提取。再使用图像信息与,从而能更好的进行目标检测。
简介:对含有动、静态背景的稳定图像处理时,对比了主成分追踪鲁棒主成分分析法(RPCA)、贝叶斯鲁棒主成分分析法(BayesianRPCA)和高斯混合模型的鲁棒主成分分析法(MoG-RPCA),3种方法对静态背景下的前景提取都较为完整.而动态背景下只有BayesianRPCA和MoG-RPCA提取出了完整的前景目标,但是BayesianRPCA计算速度很慢,且不能够处理复杂噪声.所以MoG-RPCA模型更具有对复杂噪声的适应性,动、静态背景情况下均提取出精度较高的前景目标,且具有较快的计算速度.当图像不稳定时,采用改进的MoG-RPCA模型对非稳定拍摄的抖动视频进行前景目标提取,并在第197帧抖动图像中清晰地提取出显著前景目标,且运算速度较快.在为了快速找到目标出现的帧时,对高斯混合模型背景差分法进行改进,利用K-means聚类算法快速得到聚类中心点,然后作为高斯混合模型背景更新时的初始化均值参数,从而提高在复杂场景下前景目标的检测精度.对于多角度追踪任务,不同角度、近似同一地点的多个监控视频图像中前景目标的提取,可采用跨摄像头视角跟踪结果融合的方法,然后对目标进行匹配.