作者：贺新宇 黄远春 于灏洋
页数：332
出版社：西南交通大学出版社
出版日期：2023
ISBN：9787564395292
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内容简介
本书是本科院校教育学大类专业课用书。教材依托我国学校管理领域近期新理论成果与西昌学院学校管理实践经验，遵循理论与实践相结合、基础知识与学术前沿相结合、系统讲授与专题训练相结合的原则，帮助学生了解、掌握科学的学校管理基础知识和基本理论，形成正确的学校管理理念，掌握应对现实学校管理问题的相关技能技巧。全书共包括学校管理基本理论、学校管理方法论、学校人员管理和学校专项工作管理共四编16章。第一编为学校管理基础理论，主要梳理了学校管理的相关概念、理论以及国内外管理思想概况。第二编为学校管理方法论，对学校管理的理念、目标与过程、艺术与方法进行了阐述。第三编为学校人员管理，包括学校领导班子、教师、学生管理。第四编为学校专项工作管理，阐述了德育工作、教学工作与教务、心理健康工作、教育科研工作、总务后勤工作、文化建设等多个专项工作的管理。本书稿遵循理论联系实际原则，既注重对学校管理学理论问题的探讨，又坚持为基层学校现实需要服务，具有较好的实用性、适用性。
作者简介
贺新宇，西昌学院二级教授，四川省教育学学术和技术带头人，“菁英计划”凉山文化领军人才，国家社科基金同行评审专家，四川省人大代表、省人大法律专业小组成员，四川省高教研究专委会理事。
目录
第一部分 深度学习基础、环境配置介绍
1 深度学习背景及基础知识
1．1 深度学习相关应用领域
1．2 深度学习种类
1．3 基于深度学习的优化方法
1．4 深度学习常用软件工具及平台
1．5 深度学习相关加速技术
1．6 其他技术研究
2 深度学习环境配置
2．1 CUDA及CUDNN安装
2．2 版本选择
2．3 Tensorflow-gpu安装
2．4 Pytorch-gpu安装
第二部分 深度学习网络介绍
3 典型深度学习网络介绍
3．1 DenSeNet
3．2 VGG Net
3．3 ResNet
3．4 GoogLeNet
3．5 Xception
3．6 EfficientNet
第三部分 热门AI项目复现
4 项目一 基于神经网络的气温预测
4．1 前期准备
4．2 原理介绍
4．3 实训流程
4．4 总结展望
5 项目二 基于DeeplabV3的语义分割
5．1 前期准备
5．2 原理介绍
5．3 实训流程
5．4 总结展望
6 项目三 基于YOLOv3的口罩佩戴检测
6．1 前期准备
6．2 原理介绍
6．3 实训流程
6．4 总结展望
7 项目四 基于faceNet的人脸识别
7．1 前期准备
7．2 原理介绍
7．3 实训流程
7．4 总结展望
第四部分 轨道交通智能化典型工程案例
8 工程应用一 弓网燃弧检测
8．1 项目背景以及目标
8．2 数据采集及预处理
8．3 弓网燃弧检测算法总体设计
8．4 网络训练、测试与验证
8．5 总结与展望
8．6 附录
9 工程应用二牵引变电所异物入侵检测
9．1 项目背景及目标
9．2 项目数据采集及预处理
9．3 牵引变电所异物入侵检测算法设计
9．4 网络训练与测试
9．5 总结与展望
9．6 附录
10 工程应用三 运达地铁列车3600外观检测
10．1 螺栓松动检测
……
第五部分 轨道交通智能化实战项目
参考文献
1 深度学习背景及基础知识
1．1 深度学习相关应用领域
1．2 深度学习种类
1．3 基于深度学习的优化方法
1．4 深度学习常用软件工具及平台
1．5 深度学习相关加速技术
1．6 其他技术研究
2 深度学习环境配置
2．1 CUDA及CUDNN安装
2．2 版本选择
2．3 Tensorflow-gpu安装
2．4 Pytorch-gpu安装
第二部分 深度学习网络介绍
3 典型深度学习网络介绍
3．1 DenSeNet
3．2 VGG Net
3．3 ResNet
3．4 GoogLeNet
3．5 Xception
3．6 EfficientNet
第三部分 热门AI项目复现
4 项目一 基于神经网络的气温预测
4．1 前期准备
4．2 原理介绍
4．3 实训流程
4．4 总结展望
5 项目二 基于DeeplabV3的语义分割
5．1 前期准备
5．2 原理介绍
5．3 实训流程
5．4 总结展望
6 项目三 基于YOLOv3的口罩佩戴检测
6．1 前期准备
6．2 原理介绍
6．3 实训流程
6．4 总结展望
7 项目四 基于faceNet的人脸识别
7．1 前期准备
7．2 原理介绍
7．3 实训流程
7．4 总结展望
第四部分 轨道交通智能化典型工程案例
8 工程应用一 弓网燃弧检测
8．1 项目背景以及目标
8．2 数据采集及预处理
8．3 弓网燃弧检测算法总体设计
8．4 网络训练、测试与验证
8．5 总结与展望
8．6 附录
9 工程应用二牵引变电所异物入侵检测
9．1 项目背景及目标
9．2 项目数据采集及预处理
9．3 牵引变电所异物入侵检测算法设计
9．4 网络训练与测试
9．5 总结与展望
9．6 附录
10 工程应用三 运达地铁列车3600外观检测
10．1 螺栓松动检测
……
第五部分 轨道交通智能化实战项目
参考文献
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