给作文教学一座田园、一座花园——浅析语文作文教学如何与大自然教育相结合

随着社会的发展,传统的作文教学思想观念和方法已滞后,而新型的语文作文与自然教育相结合的理念被越来越多的教师所接受并运用于课堂教学之中。语文作文教学与自然教育结合的过程中会遇到一些结合的问题,我们要找到更好的结合方式让二者更好地融合在一起。本文结合多年教育工作经验,就此展开深入论述。     

小学语文个性化作文教学策略

小学生写作水平与语文学科的成绩息息相关,文本首先分析了小学语文作文教学中存在的不足,然后针对存在的不足之处提出有效的解决措施,即教师引导学生积累写作素材和观察生活;教师注重学生的情感差异,强化学生的真情实感;教师鼓励学生并采用人性化评价方法,以供参考。     

基于卷积神经网络的手写数字识别研究

随着科技的不断发展,卷积神经网络被广泛应用于各个领域之中,研究热点之一就是手写数字的识别。文章基于深度学习卷积神经网络,用MNIST数据集作为训练集和测试集,同时对卷积神经网络中的卷积层、池化层和全连接层以及激活函数进行介绍,并在Python的环境下输入手写数字图片,然后通过卷积神经网络经典模型运用到所提供的数据集进行效果识别,将卷积神经网络数据集进行训练,在训练好的卷积神经网络中取得了较好的实验效果,最终该手写数字识别实验准确精度可以达到99.1%。     

大数据深度挖掘技术下的数字资源推送平台设计应用

随着现代社会的发展,科学技术手段在不断的创新,大数据成为了现下时代的标志。在大数据的时代背景下,丰富的数字资源为人们的生活和工作带来了极大的便利,但是如何能够在海量的信息中快速的筛选有效的信息也是当前面临的一个重大的挑战。在文章的阐述过程中,针对数据的深度挖掘技术进行分析和研究,设计了基于数据深度挖掘技术的数字资源推送平台,更加详细的描述了推送平台的流程和相关的服务方式。     

数据挖掘经典算法分析

信息爆炸的大数据时代、互联网+环境下如何从大数据中挖掘提取有用的知识,如何过滤无用的垃圾信息,是一个急待解决的问题。数据挖掘的作用正是从大数据中挖掘有用的知识或模式,可帮助人们缓解和改善此问题。本文研究了数据挖掘经典算法的应用及未来发展趋势。     

一种基于深度学习的数据预测方法

随着深度学习的发展,基于深度学习的数据预测将发挥至关重要的作用。准确的数据预测结果不仅对系统的调度运行和生产有很大影响,而且有助于提高系统的稳定性和安全性。但在进行多变量时序预测时,传统时间序列方法所预测出的结果误差较大,训练时间也较长。针对以上缺陷,本文使用一种基于深度学习神经网络的多变量时序数据预测方法,该方法基于长短期记忆(LSTM)神经网络,并使用该方法对某地电力负荷值进行预测。通过实验证明本文所提出的方法预测结果较为精准。     

基于计算机视觉的零件缺陷检测系统

本文介绍了计算机视觉和机器学习的概念和国内外发展现状,并且详细介绍了对于本次零件缺陷检测相对应的算法,和具体的处理流程,交代了算法的优越性以及使用原因。同时对于模型的局限性进行了总结并提出了解决方案。