如何指导学生复习区域地理

学生在学习区域地理时，普遍感到要记的内容多、散，记忆效果不好。把学习区域地理看成是物产加地名的机械记忆，地理位置、地理事物联系、地理成因由于不够重视或学习方法不对而掌握得不扎实。笔根据多年的教学经验，谈谈如何消除学生学习恐惧心理，排除学习障碍，提高学习能力和效果的心得体会。     

“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，     

培养识图技巧 提高学习能力

现行九年制地理教材主要由文字系统、图像系统和活动内容三大部分构成，而占了绝大部分版面的是图像。现以人教版地理(八年级下册)新教材为例，这些地理图像由地图、统计图表、示意图、景观图、人物插图等组成，具体分布情况见下表：     

教师吟诗作赋 学生爱屋及乌

初中地理与高中地理的不同点之一，表现在地理事实多一些，地理原理少一些。也就是常说的初中地理多讲“有什么”，高中地理多讲“为什么”。初中地理大量的“有什么”，如果处理不好，容易降低学生学习兴趣。我利用自身吹拉弹唱、吟诗作赋的才艺，尽可能使单调的地理课堂变得生动、幽默，使学生爱屋及乌、爱我及“地”。比如，学习第二章中国的“地势和地形”这一节时，我把我写得“中国地形赞”投影出来，用于新课导人和课堂小结。     

看图行天下：自主学习国家地理的尝试

学会“看”图是培养学生自主学习能力的有效途径。传统的做法是教师教学生阅读地图上的主要信息，要求学生记住一些地图符号，告诉学生该怎样分析这些信息。这一过程是将学生作为一个被动学习的接收体，忽略了对学生自主学习方法和能力的培养，如果离开了教师和课堂，学生就很难独立完成学习。     

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。     

基于极限学习自编码器的水声信号目标识别方法

传统的机器学习方法在特征提取时容易受到主观经验的影响,导致对水声信号目标的识别准确率不高。而一般深度学习算法模型较复杂,通常具有训练耗时、计算复杂度高等缺点。极限学习自编码器具有很强的非线性处理能力,适合针对具有非线性特点的水声信号目标的识别,而且模型具有学习速度快,泛化能力强等显著优势。将极限学习自编码器算法应用于水声信号目标识别中,并与卷积神经网络、自编码器和极限学习机识别方法进行对比,结果表明：提出的方法对水声信号目标识别的准确率最优,且训练时间较短。     

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。