指向深度学习的中学英语课堂教学模式探究

我国传统的中学英语课堂教学由于受应试目的的影响，往往停留在引导学生对基本语言知识进行识记掌握的浅层方面，忽视引导学生对所学知识进行深层次地学习与思考。相对于浅层学习来说的深度学习，强调引导学生在学习过程中进行深层次思考，帮助其培养高阶思维能力，具有注重批判理解、信息整合、知识建构等基本特征，对我国中学英语课堂教学改革具有一定的指导意义。依据深度学习的基本特征，从教学目标、教学内容、教学方法、教学工具和教学评价五个维度阐释中学英语课堂教学模式构建的可能性，为促进中学英语学习者进行深度学习提供参考。     

论指向核心素养的数学深度学习

数学核心素养是学生亲身经历"数学化"活动之后所积淀和升华的产物。数学核心素养的培养需要指向高级思维能力培养、注重学生学习行为高情感和高行为投入的深度学习。本文以"求无盖水箱最大体积问题"为例,从创设挑战情境,学生历经自主合作探究过程,反思数学与生活的关联,培养学生良好的情感态度价值观等方面对数学深度学习进行了探讨。最后指出,实现深度教学,教师需要转变教育理念,深刻理解数学核心素养的具体表现和内涵,要基于经验进行研究导向的持续教学改进与提升。     

基于深度学习的网络安全预见路径研究

当前,我国正处在由网络大国向网络强国转变的关键时期,网络安全威胁不容小觑。以深度学习为代表的人工智能技术在网络安全领域的应用价值日益凸显,着眼基于深度学习的网络安全预见路径和价值趋向研究,能够从方法论层面有效提高抵御网络安全威胁的主动性和针对性,实现由"被动防御"向"主动预见"的网络安全战略升级转型。文章探讨相关概念内涵,提出"数据预判—技术预测—战略预见"的网络安全预见逻辑路径,并对深度学习技术在网络安全预见领域的应用前景进行探讨,从技术的融合渗透、开源共享、要素协同治理等方面阐释了网络安全预见的价值趋向,通过理论分析论证深度学习技术对提升网络安全预见力的重要作用。     

知识建构课堂中的高阶思维发生路径研究

如何培养学生高阶思维能力是目前社会各界非常关注的问题。知识建构教学在促进"浅层学习"转向"深度学习"方面取得的研究,已经得到了国际学习科学领域的广泛认可,而对于如何促进学生高阶思维能力发展具体途径,还需要不断进行探索。研究以小学二年级科学课程为例,按照知识建构的课堂组织了教学设计过程。通过研究发现,知识建构的课堂通过培养学生发散思维能力、发现问题、解决问题的能力和综合能力,可以有效促进学生高阶思维能力的培养。     

基于深度强化学习的兵棋推演决策方法框架

针对兵棋推演的自动对抗问题,文章提出基于深度学习网络和强化学习模型来构建对抗策略。文章结合深度强化学习技术优势,立足多源层次化的战场态势描述,提出面向智能博弈的战场态势表示方法;将作战指挥分层分域的原则同即时策略游戏中的模块化和分层架构相结合,提出一种层次化和模块化深度强化学习方法框架,用于各决策智能体与战场环境交互的机制以及对抗策略的产生;为满足实际作战响应高实时特点,提出压缩的深度强化学习,提升模型输出速度;为改善对不同环境的适应性,提出利用深度迁移学习提升模型泛化能力。     

2022年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式（例如量子计算等）深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。     

2023年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任务和挑战,最后盘点了深度学习技术的未来重点发展方向。综述表明,大语言模型是深度学习领域在2023年最突出的亮点,世界模型框架下的自监督学习技术、强化学习框架下的人工智能智能体技术等也呈现加速发展态势;环境恶劣与强干扰复杂条件下的高鲁棒性深度学习、面向实时流数据高效处理与内在逻辑关联的深度学习、面向多变作战场景自主决策与快速决策的深度学习、面向跨域数据协同感知与协同推理的深度学习等,是深度学习技术未来重要的发展方向。     

基于深度学习的MPSK信号调制识别

为了有效实现信号调制方式的智能识别,提出基于深度学习的多进制相移键控(Multiple Phase Shift Keying, MPSK)信号调制识别方法。分析接收MPSK信号的循环谱,并通过提取MPSK信号循环谱的等高图获得二维特征信息,利用深度学习中的卷积神经网络对二维特征进行训练,使用测试样本对所设计的调制识别方法的有效性进行验证。仿真结果表明,所提方法具有良好的识别性能。     

无人装备智能视觉技术与发展

无人装备与智能视觉技术的有机结合,能够极大拓展军事情报来源和分析手段,有效提升无人装备的战场信息获取与分析能力。本文对无人装备发展情况进行论述,从基于深度学习的图像感知和图像认知两个方面对智能视觉技术进行分析,在此基础上提出无人装备智能视觉技术未来发展策略和建议。     

基于深度学习的军事辅助决策研究

信息化战争对作战指挥的时效性、精确性都提出了更高要求,也为军事辅助决策研究发展指明了新方向。随着AlphaGo的出现,深度学习技术在多个领域均取得了显著成果,也给军事领域特别是军事辅助决策领域带来了深刻影响。通过综合分析总结当前军事辅助决策领域的研究现状,结合深度学习的原理和特点,从情报信息融合、样本自动生成、训练模型泛化、自然语言理解等方面,提出基于深度学习的军事辅助决策智能化建设发展的新思路。