采摘收获喜悦 调动学习情趣

新一轮课程改革是课堂与课外的互动。对学生收集的资料，如何充分利用有限的45分钟，展示学生自主学习的劳动成果，显得尤为重要。     

高三复习冲刺阶段的教学策略

一、近年地理高考试题趋向。1．强化地图载体，考查读图用图技能。地图是地理信息的载体，也是学生学习地理不可或缺的工具，因此，地理高考理应检测这一最重要的学习能力，重点考查学生学习地理的过程。从试题设计上来凸现过程性评价，正符合新课程标准理念。一般说来，学生平时对较简单的区域图、统计图、景观图掌握较好，但有几种难图需加强读练：     

“澳大利亚地理教材中的案例学习”读后感——为学生提供更为广阔的地理学视角

未读此之前，我绝对想象不出柬埔寨人民过的是这样一种贫穷的生活，相信作为澳大利亚这一发达国家的孩子看完这则案例后，也会经历和我一样的情感体验。利用这样的案例教学，比单纯用一些专业术语给学生列出条条框框，让他们机械地去记忆效果要好得多。因为，首先像这种叙事性的章，学生愿意看，容易调动起他们的学习兴趣。其次，看这样的章，通过一些具体的事实，例如“她奢侈地买了一片西瓜；没钱买肥皂；木柴也快用完了，要节省着用……”，也许学生会因此萌发出一种要加倍珍惜现在的富足生活的思想，也许还有的学生会对柬埔寨人产生怜悯之情，想要帮助他们摆脱贫穷，     

基于多模态感知的水下目标检测应用构想

水下目标检测在海洋生物研究、考古探索、军事防御等多领域广泛应用,随着人工智能快速发展,水下目标检测也朝着无人化、智能化发展。深度学习采用神经网络挖掘信息特征,在速度和精度上均表现出优异的性能,成为了计算机视觉技术的主流算法,然而水下环境复杂,将其应用于水下图像目标检测仍存在较大的挑战。水下目标各模态信息互补,特征丰富,有利于目标检测识别,因此结合应用场景调研现有技术,然后设计基于深度学习的多模态水下目标检测系统,同时对比分析了现有关键技术的优缺点,最后对多模态目标检测系统未来发展进行总结与展望,具有重要意义。     

基于A- CGAN的深反射地震数据随机噪声压制方法研究

基于深度学习的地震数据噪声压制方法是当前地震数据去噪处理的重要方向。深度学习方法突破了传统滤波处理的局限,在对常规地震数据的噪声压制中表现出效率高、信噪分离效果好的特点。但针对深部弱有效反射数据,当前的深度学习方法特征提取能力有限,难以取得较好的去噪效果。笔者等结合深反射地震数据特点,针对当前深度学习噪声压制方法在特征提取及对数据集依赖上的局限,提出了基于注意力循环生成对抗网络(Attention Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,A- CGAN)的深反射地震数据随机噪声压制方法。借助循环一致生成对抗网络(Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,Cycle- GAN)的域映射思想,降低对数据集的要求。为了构建适用于深反射地震数据的去噪网络,从3个方面对Cycle- GAN进行改进：在Cycle- GAN的生成器（去噪器）中加入残差结构和注意力机制,用于加深网络深度和提高其特征提取能力;在Cycle- GAN的鉴别器中使用块判决,提高鉴别精度和准确度;在损失函数部分加入感知一致性损失函数,提升网络模型恢复纹理细节信息的能力。通过合成地震数据和实际深反射地震数据测试,验证了优化算法的有效性,体现了良好的应用价值。     

预测有效波高的深度学习模型研究

研究基于RNN、LSTM、GRU深度学习模型,针对NOAA浮标数据集中的44013、44014、44017浮标的数据,通过斯皮尔曼相关性分析提高模型预测效果。实验结果表明,在进行相关性分析后,S-RNN、S-LSTM、 S-GRU的预测效果均比原始RNN、LSTM、GRU模型预测效果好。此外,提出一种基于LSTM的LSTM-Attention 波高预测模型,并进行相关实验,量化LSTM-Attention模型的预测效果,实验结果表明LSTM-Attention模型有更好的预测效果。为评估模型的泛化能力,研究还提出了一种采用邻近浮标数据进行学习,预测浮标缺失数据的方 法。实验结果表明,该方法的预测精度可以达到97.93%。本研究为海浪预测提供了新的方法和思路,也为未来深 度学习模型在海浪预测中的应用提供了参考。     

可解释性长短期记忆模型用于预测湖泊总磷浓度变化

对湖泊总磷的变化预测和来源识别对水资源调度和流域生态治理有着重要的意义,然而复杂的生化反应和水动力条件导致的非平稳性给湖泊总磷浓度的准确预测带来极大的困难。为克服这一挑战,本文引入了基于加权回归的季节趋势分解(seasonal and trend decomposition using Loess,STL)技术和夏普利加法(SHapley additive exPlanations,SHAP)结合长短期记忆网络(long short-term memory neural network,LSTM)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)构建了一个可解释的预测框架,以增强对湖泊总磷浓度演变的预测并提高其可解释性。研究表明:(1)在骆马湖总磷浓度的预测中,该框架拥有较好的预报精度(R²=0.878),优于LSTM和卷积长短期记忆模型(convolutional neural networks and long short term memory network,CNN-LSTM)。当预测时间步长增加到8 h时,该框架有效提高了总磷浓度的预测精度,平均相对误差和均方根误差分别降低了47.1%和33.3%。从预测趋势来看,骆马湖在汛期的总磷平均浓度为0.158 mg/L,相较于非汛期的平均浓度,增加了202.1%。(2)运河来水是骆马湖总磷浓度最重要的影响因素,贡献权重为60.0%,并且不同断面(三湾、三场)的污染源受水动力、气象等因素的影响存在显著的时空差异。本文凸显了神经网络模型在预警水体污染方面的可实施性,并且为提高传统神经网络的学习能力和可解释性的开发与验证提供了重要方向。     

凸显三维目标贵在学生参与

新课程理想课堂的境界——焕发出生命活力。其特征是：课堂应是师生互动和心灵对话的“舞台”、师生共同创造奇迹和探索世界的“窗口”、教师用温情的双手点燃学生智慧的“火把”。理想课堂是教师追求的目标,它以三维目标的达成为归宿,以师生有效参与为载体,以学生学习能力提高为目的。     

基于实践调研的区域地理教学路径探索——以“天兴洲的综合开发方案”项目式学习为例

目前,中学地理实践活动往往局限于校园与课堂之内,可施展的空间和适用的主题都十分有限。在区域地理学习中,学生可进行"知行合一"的机会更加难得。本文以"天兴洲的综合开发方案"为项目主题,在天兴洲野外真实的环境中开展实践调研,拓展学生的活动空间,延展项目式学习的主题范畴,探索基于实践调研开展区域地理教学的有效路径。