2017职称英语阅读理解全真模拟:探索科学无知的深度

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本资源是一份针对2017年职称英语考试的阅读理解全真模拟题集。这份文件旨在帮助考生提升在实际考试中的阅读理解能力,特别是对于科学领域的理解。文章强调了科学的本质——其不确定性与发现的新颖性。作者指出,真正的科学无法预测,因为未知的事物本质上是未知的,这使得选择变得困难。科学要么存在,要么不存在,一旦存在,我们就必须接受那些出乎意料且可能令人不安的信息,同时也包括那些直观易用的知识。 作者坚信,对自然界的深刻无知是过去几个世纪生物学的重大发现,这一认识在18世纪启蒙时代的思想家看来是惊人的。他们无法想象我们对知识的匮乏以及未来探索的复杂性。面对这种突如其来的无知深度和广度,科学的挑战性和未知性成为最重要的特质。这份模拟试题集可能包含了多篇具有挑战性的文章,涉及各种科学领域,旨在训练考生在面对未知信息时批判性思考、解析复杂观点和推理的能力。 通过做这份全真模拟题,考生不仅可以熟悉考试题型,还能增强自己的阅读理解技巧,学会如何在短时间内从大量信息中提取关键点,并能够适应科学知识的不断更新和突破。此外,它还强调了科学家应有的开放态度,即接受并处理新知识带来的冲击和困惑,这对于在学术研究和个人成长中都具有重要的启示作用。因此,这份资料不仅适用于职称英语考试,也是提升个人科学素养和批判性思维的有效工具。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行