基于深度学习的产业智能化对经济发展的变革性影响

深度学习技术作为现代科技发展的成果，对人类社会的发展有着巨大牵引作用，是驱动现代经济发展的强大动力。深度学习技术以工业、农业、服务业三次产业的智能化增加工业生产的经济效益，提高工业生产效率；推动农业生产形式进行转变，顺应绿色化、现代化的发展要求；催生服务业众多新业态，使服务业活动种类增多、价值增值，朝着高质量方向发展。这些都对经济发展产生着融合性和持续性的深层影响，推动着经济发展方式向着高质量和现代化方向转型和升级。     

深度学习理论视角下的教师数学教学策略研究——以大班《超市和银行》区域为例

深度学习有助于幼儿数学核心素养的培养,是着眼于幼儿未来发展的高质量的学习,需通过高素质教师的数学教学才能完成与实现,教师有目的有计划创设的数学游戏情境有益于幼儿进行深度学习。本文以大班幼儿《超市和银行》区域活动为例,在分析幼儿数学深度学习和教师数学教学过程的基础上,提出促进幼儿深度学习的教学策略有:教师以深度指导的方式,让幼儿感知数字与生活的关系;撤换材料降低游戏难度,加强幼儿10以内运算能力;创设探究情境,引导幼儿运用数学思维解决问题;引发同伴交往,继续挖掘数学学习的内容。     

人工智能深度伪造技术的伦理风险与虚无困境

以人工智能深度伪造技术为代表的生成式AI的创造力和技术想象力正在以“数字化身体”为焦点，重塑数字生活世界。一方面，数字化身体以一种数据信息流的方式在虚拟世界中进行传播和应用，塑造了高度流动性的场景。另一方面，在全景展示社会中，数字化身体不断建构符号化、流程化和同质化的主体暴露美学，为人工智能深度伪造的技术叙事和场景叙事提供了可供性。基于数字化身体景观的涌现，人工智能深度伪造技术强大的“数字世界再造”导致生物识别数据隐私泄露和自主性丧失、社会信任危机与群体分化、政治舆论变异和社会民主破坏、后真相与本体性安全丧失等伦理风险。进而，在超真实的数字化世界中，现实世界被虚拟世界遮蔽而引发人的认知、伦理和生存的虚无化，从而走向真相与假相的内爆、真相衰退与认知无能、图像制造的道德悖论以及主体性剩余的虚无困境。面对人工智能技术内在的虚无主义力量，关键不在于确定性世界和确定性观念的建立，更重要的是以一种生存论哲学视角去看待人工智能技术，即人工智能技术就是人的本质存在，其带来的种种问题并不是技术对人的单向度地反噬和异化，而是人类社会发展和人的自我建构不断扬弃的历史过程。     

促进大学生深度学习的评价体系研究

培养大学生深度学习能力是我国高校提升人才培养质量的关键,是教育教学改革的重点.学生的课程学业评价是引导学生深度学习的重要手段.促进学习的评价是在形成性评价的基础上发展起来的新概念,是目前教育发达国家在教学评价改革中极力推行的评价方式.文章从深度学习认知和深度学习情感两个维度,基于促进学习的评价理念,分别运用比格斯的SOLO分类法和豪恩斯坦的情感目标分类法,构建了深度学习评价体系.     

课堂词汇直接教学对词汇深度知识与产出能力发展的影响

词汇直接教学和间接教学是课堂词汇学习的两种主要方式。通过调查发现，对外语学习者而言，词汇直接教学在很大程度上促进词汇深度知识与产出能力的发展，在一定程度上减少了词汇的拼写、词性和用词不当和搭配、句式等错误，并极大地丰富了表达力，提高了输出的流利和准确。     

基于CEEMDAN和CNN TSA GRU的滚动轴承故障识别方法研究

为避免复杂噪声对滚动轴承智能诊断模型的准确率干扰，提出一种基于完全集合经验模态分解CEEMDAN和深度时间自注意力卷积网络CNN TSA的滚动轴承故障识别模型。该模型首先采用CEEMDAN将信号分解为若干固有模态函数(intrinsic mode function，IMF)分量，利用光谱放大因子SAF指标自适应筛选最优高信噪比分量；其次采用改进时间自注意力机制对数据分配权重并采用卷积神经网络CNN提取空间特征，弱化冗余特征信息，保留目标特征；最后利用门控循环单元GRU提取样本数据时间特征，使得网络得到更充分的学习，提高模型鲁棒性。经试验数据验证：所提出的深度学习智能故障识别模型故障识别准确率达到98.87%；对比一维CNN和CNN LSTM模型，识别准确率分别提高915%和8.86%，验证了该模型的有效性和优越性。     

智慧教育2.0视域下高职学生深度学习共同体构建研究

智慧教育2.0背景下，构建深度学习共同体是促进课堂教学进程中学生的思维生成与发展的有效路径。本文聚焦高职学生学习质量与学习成果，以问卷调研数据为基础，探究了5E引领的深度学习共同体场景建构，提出了应用新型智慧教学资源，建构深度学习共同体环境，提升教师的信息素养，提高教师信息化教学能力，改进课堂教学范式，促进学生的深层次学习，面向学习质量与学习成果，强化学习质量监控与过程性评价等策略建议，以促进学习共同体内部生态系统的融合与平衡，实现学习系统与外部环境系统的协调与和谐，从而以有意义、有成效的深度学习共同体促进课堂教学质量的整体性提升。     

基于YOLOv5深度学习模型的动态靶标识别跟踪方法

针对火炮身管动态靶标识别跟踪精度和实时性不高的问题,提出了一种基于YOLOv5深度学习模型的靶标识别跟踪方法。分析了靶标识别跟踪过程和基本思想,通过网格化模型对靶标样本图像进行多尺度处理,并利用金字塔模型进行融合预测;搭建了YOLOv5网络模型,对组件设置优化;对比了损失函数对锚框识别效果的影响,并选取优化后的CIOU作为模型损失函数;最后对模型进行训练,并利用训练好的模型对动态靶标进行识别跟踪。实验结果可视化分析显示,靶标动态识别跟踪率可达到99.3%,动态实时跟踪效果较好。     

深度学习框架发展综述

深度学习框架作为深度学习模型的构建基础，近年来为了满足AI大模型的发展需求进行了快速发展和迭代。本文回顾了国内外深度学习框架的发展历程，分析了各个框架的优缺点，总结了当前深度学习框架的发展趋势和发展特点。通过梳理分析，为深度学习框架学习者和使用者提供了参考。     

新媒体时代在线深度学习的策略研究

信息时代,新媒体的共享性与及时性变革了在线教育方式,以学习者为中心的教育逐步占据了在线教育的主要阵地。如何提升在线教育质量、推动学习者进行深度学习,是在线教育发展中面临的重要问题。本文通过探讨新媒体时代在线深度学习的特征与需求,从学习者自身基本技能、交互能力以及完善深度学习系统等三个方面探讨提升新媒体时代在线深度学习的策略,促进学习者在线深度学习发生,提升在线学习质量。     

试论2l世纪教育转型与学习化社会的到来

随着生产力水平和科学技术水平的迅猛提高 ,随着知识经济社会的到来 ,现代教育正面临着一次伟大的转型 ,知识型教育将向发展型教育转变 ,封闭式的学校教育将逐渐向开放式的社会教育转变 ,以教为主的教育方式将向以学为主的教育方式转变。这一转变的结局是人类必将步入学习化的社会 ,在学习化的社会中 ,“学习”是所有社会成员的一项中心工作之一 ,社会将尽可能多地向所有社会成员提供学习的机会 ,政府将在大教育观的指导下建立完善的终身教育体系 ,政府将把对学习的管理和推进纳入政府的重要职能之一。学习化社会的建成 ,将极大地解放人类有史以来的学习行为 ,使人类的学习行为由过去的必然王国进入自由王国 ,同时将形成生活即学习、学习即创造、创造即生活的一个良性循环的社会发展机制。     

基于深度学习的不规则特征识别检测技术

〖HK44〗〖HT5”H〗摘要：〖HT5”K〗针对目前工业上金属轴零件在加工的过程中可能由于加工失误、本身材质等原因产生不同缺陷,而传统的检测方法检测精 度和泛化能力有限的现状,课题组提出了基于深度学习的不规则特征识别技术,来提升对金属轴表面缺陷的检测效率。课题组设计了金属轴表面缺陷图像预处理 方法,提升采集的缺陷图像的质量;对传统深度学习Faster R CNN进行改进,设计了模型的特征提取网络、RPN网络、分类网络以及模型参数,提升模型的检测 性能。实验结果表明本技术能有效提升工业流水线对金属轴缺陷的检测效率和精度,可同时检测多种不同种类的缺陷。课题组的研究成果具备良好的泛化能力。     

解读学习型社会的内涵及其意义

学习型社会是一种新的社会生活方式,是一种新的社会结构模式。党的十六大报告在阐述全面建设小康社会的宏伟目标时,明确提出要“形成全民学习、终身学习的学习型社会,促进人的全面发展。”要实现这一目标我们就必须从制度建设、资源建设、人才队伍的培养和相应的社会文化建设等诸多方面来着手。     

结合大气污染特征的VOCs聚集区识别方法

为实现VOCs聚集区的精准感知识别,提出一种结合大气污染特征的VOCs聚集区识别方法。首先,划分区域网格,利用IDW空间插值方法得到VOCs网格数据集;其次,利用HYSPLIT计算后向气团运动轨迹并引入VGG提取轨迹特征,同数据集输入TCN-BiLSTM模型,预测各网格VOCs浓度;最后,根据预测结果进行聚集区识别。以西安市碑林区为例,对VOCs浓度值进行预测,并将聚集区识别结果可视化。结果表明：该组合预测模型能够有效提高识别精度,VOCs浓度预测结果的MAE、MSE、RMSE、R²分别为6.657、103.657、10.181、0.976,预测效果优于对比模型。消融实验证明考虑气团污染特征能提高VOCs预测准确性,实现VOCs聚集区的精准感知识别。     

数字化学习——人类学习发展史上第三座里程碑

数字化学习便捷、低廉,自主选择性强,灵活多变,方式多样,交互性强,是继原生态生产生活学习,实物载体文字学习和纸质文本学习后人类学习发展史上第三座里程碑。学习是人类学会生存、学会发展的基本手段。历史表明:人类的学习方式总是受着一定社会的生产方式的制约,人的学习方式要与社会经济的生产方式与生活方式相协调。     

智慧课堂环境下促进深度理解的项目化学习设计与实施

在智慧课堂环境下如何为发展学生核心素养设计学习活动是当前教学改革需要关注的重要问题。对核心概念的深度理解是培育核心素养的基础,但目前课程教学目标仍然停留于浅层记忆、探究过程浮于表面流程,学生思维水平、核心素养陷入难以提高的窘境。深度理解是从低阶学习走向高阶学习的关键过程,应把深度理解作为项目化学习的目标与评价标准,将项目化学习作为实现深度理解的教学过程。为此,提出在智慧课堂环境下促进深度理解的项目化学习设计框架与实施策略,并以小学《科学》课程“制作简易发电模型”项目为例开展了实证研究,验证其应用效果,以期为教学实践提供可借鉴的思路与方法。     

论作为学习方法的研究性学习

研究性学习是基于人类对学习活动的不断认识逐步形成的一种学习方式，它有利于培养学生的创新精神与实践能力．在教育部2000年颁布的教学计划中，研究性学习被规定为综合实践活动的主要形式之一，目前各校事实上都将其作为一门特殊的课程来对待．但就其本质而言，研究性学习应该属于一种学习方法，因而它可以超越一门课程的局限，发挥更为广泛更为深刻的作用．     

深度智能化时代算法认知的伦理与政治审视

当前数据驱动的算法认知的观念源于科学革命以来现代性建构进程中对“计算理性”和“量化社会”的追寻，它正在从根本上决定着深度智能化时代的伦理与政治结构。在基于世界的数据化的认知生态系统中，算法认知是一种生成性的力量，发挥着预测机器和现实制造的功能，同时基于算法认知的人机认知组合也导致了智能折叠。算法治理之道不能仅仅关注透明度和问责等一般性的科技伦理和法律治理框架，而应该从算法认知对伦理与政治的重新安排入手，探寻如何恰当运用技术赋予的权力构造一种可以让人们能够共处的生活方式，进而走出机器役使和社会驯化的困境，获得超越技术解决主义的足够智慧。     

借力信息技术，打造生命化课堂

随着信息化社会的到来，以多媒体和网络技术为核心的信息技术日益成为拓展人类能力的创造性工具。信息技术革命，正悄悄的改变着人们的生活、学习、阅读、思维的方式，也给语文教学带来了机遇与挑战。     

试论电影的深度空间观念

人类获得视觉深度的途径主要有四种,但只有以双目方式才能获得统一的视觉深度观念。电影具有独特的深度空间观念。电影的深度空间观念形成机制非常复杂,它是人的视觉深度、影像的运动和声音等因素共同作用的结果,并与人的相应心理幻觉和后天观影经验有关。正是因为观念的介入,电影才成为一种艺术,具有文化的意义。