卷积神经网络（CNN）是一种深度学习方法，特别适用于图像分类和识别，它是由多层神经网络发展而来。CNN在图像处理方面表现出色，因为其结构允许它学习输入与输出之间的映射关系，而无需精确的数学表达式，只需通过训练来获得这种映射能力。CNN避免了复杂的图像预处理，可以直接输入原始图像，因此在众多科学领域特别是模式分类领域得到广泛的应用。 教学目标是帮助学员掌握CNN的基本原理，包括卷积运算、滤波器、激活函数、池化层、全连接层等关键概念。重点讲解卷积操作及其在特征提取中的作用，CNN各层结构的功能以及整体工作流程，并通过经典案例进行实操演示。难点在于理解卷积核如何在图像上滑动进行局部特征提取，以及卷积核的大小、步长和填充对特征提取效果的影响。 讲授方式上，通过类比人脑对图像的识别过程引入神经元和推理，使用动态图示和实例演示CNN的工作原理。课程中会穿插图像识别案例，通过实例识别来串联CNN流程。CNN的网络构成包括输入层、隐藏层、输出层，其中隐藏层又细分为卷积层、池化层、全连接层。卷积层负责局部特征提取，池化层降低数据维度、避免过拟合并增强局部感受野，全连接层则完成特征到分类的转换。 CNN的历史可以追溯到上世纪60年代，发展至今经历了多个重要的里程碑。1960年代，Hubel和Wiesel提出了感受野概念；1980年代，Kunihiko Fukushima提出了神经认知机，是CNN的先驱结构；1990年代，Yann LeCun确立了CNN的现代结构；2012年，AlexNet的成功推动了CNN的蓬勃发展。当前，CNN已经成为语音识别、图像识别、自然语言处理、机器视觉、经济预测、人脸识别等领域的研究热点和应用前沿。 目前，CNN不仅能处理传统的图像和视频识别问题，还被成功应用于经济预测领域。因其独特的网络结构，CNN可以共享权重，减少模型权重数量，避免维度灾难和局部极小。这一优势使CNN在实际应用中显示出强大的泛化能力和优秀的性能。 CNN作为深度学习的核心技术之一，其高效性和适应性使其在图像处理、模式识别以及更多新兴领域中成为不可或缺的技术工具。通过本课程的学习，学员可以深入理解CNN的工作原理，掌握其应用技巧，并在各自的研究和工作中发挥其潜力。

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通过使用基于大规模开放在线课程（MOOC）的翻转课堂教学模型，计算机辅助教学（CAI）可以弥补传统教学的许多不足。 作为体育田径课程的重要组成部分，传统跨栏教学中的教师或教练采用了教师示范和学生实践的方式。 教学手段过于简单，教学效果不佳。 基于CAI技术的CAI课件采用文字，图片，动画，视频等多媒体手段设计，使教学过程生动生动，可以克服教学困难，突出教学重点。 教学实践证明，CAI在跨栏比赛中的应用可以有效提高教学效率和质量。

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文中针对传统的思政教学课程枯燥乏味，形式单一，且教学成果不理想的问题，结合现代网络信息技术以及当代学生的学习特点，分析并开发了基于MVC架构的课程网络教学系统。该系统采用MVC模式作为整个网络教学系统的体系架构，以ASP.NET 2作为系统的编程框架。同时结合SQL Server 2005作为该系统的数据库，并选择Microsoft Visual Studio 2010 作为系统开发工具。该系统充分发挥信息技术的优势，让学生以一种全新的形式学习思政课程，不仅激发了学生自主学习的热情，同时减轻了教师的教学负担，提高了教学效率。经过试验验证，该系统功能稳定。

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由于很多学校资金缺乏，学校教学办公网络的组建和改造首选是无盘网络，但无盘技术对于许多人及至计算机管理人员了解的并不多。为了让学校教师及网络、机房管理人员尽快掌握无盘技术，本文通过对无盘网络系统和学校无盘网络系统应用的系统深入研究，让大家了解无盘相关知识，掌握学校无盘网络系统的组建方案和实施方法。