试论聋生美术学习过程中较常出现的问题与心理干预对策

该文从聋生美术学习过程中较常出现的问题入手，总结出学习过程中常见的三个矛盾，即：通过学习美术获取快乐的简单期望与专业美术学习苦大于乐实际情况的矛盾；掌握技术即是学会美术的期望与美术学习难以单纯从技术方面获得突破的矛盾；“我手画我心”的期望与完美表达内心难以实现的矛盾。在对问题进行心理学归因的基础上，提出了三个心理干预对策，即：帮助学生调整期待值；帮助学生提高逆商；帮助学生提高对于不良感受耐受力。以期提升聋生学习美术的持久性和有效性。     

浅谈高中数学课如何实施研究性学习

随着经济不断发展,高中数学教学改革已经取得一定成效,大大提高了教师的教学质量,使学生的数学成绩得到明显提高,对于促进高中生综合素质能力全面发展具有重要影响.在高中数学教学中,研究性学习方式的提出,是素质教育的重要内容,有利于高中生主动获取数学知识,从而在实践过程中得到真正应用.该文就研究性学习的主要特点进行阐述,提出高中数学课实施研究性学习的策略,以促进高中数学课教学水平不断提升.     

新课程理念下的初中数学学习方法及对策

初中数学学习在深度上比小学深,在广度上比小学的数学更广泛,而且对小学数学和高中数学学习起着承上启下的作用,所以夯实初中数学是非常重要的,同时,学习初中数学要有自己总结的不同于别人的学习方法.当学习初中数学时,因为开始时的方法是不正确的,学习成绩不是很理想,但通过不断总结自己学习的缺点,努力改善学习方法和解题思路,最后如愿以偿获得自己想要的结果,同时在各个初中高中数学竞赛获得成功,更重要的是,在数学学习过程中,体会到学习的乐趣,学习兴趣起稿了,学习变得很容易.     

关于如何激发学生物理学习兴趣的探究

物理是一门抽象性较强的学科，需要学生保持一定的学习兴趣方能进入积极求知状态。教师要善于结合物理学科的特点、新课程改革倡导的教育理念以及现代化的教学手段，采取多种措施激发学生的学习兴趣，通过发挥学生的非智力因素的作用，调动学生的积极性，尽可能通过发挥非智力因素的影响，挖掘学生的智力因素，促使学生的物理学习变得丰富而高效。调动学生的学习积极性。     

初中化学教学中的情境创设初探

九年级学生初学化学，我们作为学生迈入化学知识殿堂大门的引路者，势必要帮孩子们走好这一步。否则学生从开始就厌烦这一学科，觉得学习化学索然无味，在以后的学习中，就更提不起对它的兴趣，长期恶性循环，就相当于化学这门重要的科学对这样的孩子们关闭了大门。由此可见，应该想办法让学生对这一学科产生兴趣，才能进一步培养孩子们的能力。笔者认为在化学教学的课堂上，注意创设情境是让学生对本节课内容产生兴趣的一种最常见、最有效的途径和方法。该文是笔者在教学过程中对初中化学教学课堂上创设情境的几种方法的实践经验。     

如何培养小学生的数学习惯

如何培养小学生的数学习惯?笔者认为:在小学数学中,有序表现为从小到大或从大到小,由低到高或由高到低,由短到长或由长到短,由轻到重或由重到轻等.因此,要培养学生这些有序的习惯.古人云:"物以类聚".就是要我们在处理问题的时候把具有一类属性的事物划分在一起,分类是基本的数学思想.小学数学中的分类现象无处不在,不同的分类标准有不同的处理结果.因此,要培养学生分类的习惯.估算可以帮助我们了解事物的大概状况,做到办事心中有数,也就是人们经常说的,凡事"预则立,不预则废".因此,要培养学生估算的习惯.小学数学中常见的操作现象有摆一摆、折一折、画一画、分一分等,这些可以帮助学生把抽象的概念具体化,让学生在动手操作中验证事实,加深对概念的印象.因此,要培养学生操作的习惯等等.     

如何科学地学习初中语文

阅读不能把握作者观点的原因主要有两条:一是不能根据作者所写内容进行适当的概括提炼;二是虽然心里朦胧知道大概意思但不能按照要求准确作答.文言文要多注意实词虚词总结归纳,基本上参考书上有.文言文其实初中还不算难.基本上老师讲的你掌握了就差不多.而且考试之前老师还会划范围,所以考试的话,复习到位的话基本没有问题.以兴趣为主,主要在于积累.建议多利用空闲时间看中学生必读名著,看不懂没关系,多翻一翻.再就是多听老师的建议,培养兴趣.主要是多看参考书,看字词句.     

低算力深度学习下的图像卡通风格化研究

在深入研究图像风格迁移的基础上，提出了一种适用于图形处理器性能受限情况下，卡通（cartoon）图像风格迁移训练的生成式对抗网络(generative adversarial networks，GAN)．利用视觉几何组（visual geometry group，VGG）网络提取图片先验信息，实现学习过程的加速；裁剪cartoonGAN模型，在保证效果的基础上，使得低性能计算条件下的网络收敛成为可能；设计合理的损失函数，保证整体风格化效果．基于tensorflow 2.0构建试验平台，通过对试验结果分析可发现，该方法的迁移效果好，稳定性强，且收敛时间短．对算法的参数和初始化方法给出了相关讨论，并提出了进一步的解决方案．      

基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

2019年微纳米力学热点回眸

 微纳米尺度下材料的力学性能与样品的尺寸和表界面等物理量密切相关，因此纳米材料的力学性能可以在很大范围内进行高效的调节，使得纳米材料能够拥有超轻、超硬、以及高断裂强度和高韧性等卓越的力学性能。从尺度缺陷效应和生长机理、屈曲机理分析和应用、界面力学性能和应用、生物和软物质力学性能、软体机器人、机器学习等方面盘点了微纳米力学2019年取得的研究成果。