深度学习的技术原理及应用

深度学习的技术原理及其应用

1.计算机视觉的应用 (3)

2.深度学习背后的技术原理 (4)

3.基于深度学习的人脸识别算法模型 (9)

4.基于DeepID算法的人脸搜索项目 (15)

目前，深度学习几乎成了计算机视觉领域的标配，也是当下人工智能领域最热门的研究方向。计算机视觉的应用场景和深度学习背后的技术原理是什么呢?下面让我们来一探究竟。

1.计算机视觉的应用

什么是计算机视觉呢?形象地说，计算机视觉就是给计算机装上眼睛(照相机)和大脑(算法)，让计算机可以感知周围的环境。目前计算机视觉研究主要集中在基础应用场景，像图片分类、物体识别、人脸的3D建模等。

识别物体是图片分类的一个比较常见的应用，例如一个简单的猫咪识别模型，我们首先要给计算机定义模型，然后准备大量猫咪的照片去训练这个模型，让计算机能识别出来，输一张图片的时候能识别出图片是不是猫咪。正常情况下计算机模型能识别得比较准确，但是当我们输入

了一些有遮挡、形态多变或者角度、光照不一的图片时，之前我们建立的模型就识别不出来。这就是计算机视觉在应用中存在的难点问题。

2.深度学习背后的技术原理

机器学习

在计算机视觉领域中是怎么运用深度学习来解决问题的呢?深度学习作为机器学习的一种，这里先简单介绍下机器学习。

机器学习的本质其实是为了找到一个函数，让这个函数在不同的领域会发挥不同的作用。像语音识别领域，这个函数会把一段语音识别成一段文字;图像识别的领域，这个函数会把一个图像映射到一个分类;下围棋的时候根据棋局和规则进行博弈;对话，是根据当前的对话生成下一段对话。

机器学习离不开学习两个字，根据不同的学习方式，可以分为监督学习和非监督学习两种方式。

监督学习中，算法和数据是模型的核心所在。在监督学习中最关键的一点是，我们对训练的每个数据都要打上标签，然后通过把这些训练数据输入到算法模型经过反复训练以后，每经过一次训练都会减少算法模型的预计输出和标签数据的差距。通过大量的训练，算法模型基本上稳定下来以后，我们就可以把这个模型在测试数据集上验证模型的准确性。这就是整个监督学习的过程，监督学习目前在图片分类上应用得比较多。

再来看非监督学习。跟监督学习不同的地方是，非监督学习不需要为所有的训练数据都打上标签。非监督学习主要应用在两个大类，第一类是做聚类分析，聚类分析是把一组看似无序的数据进行分类分组，以达到能够更加更好理解的目的;另外是做自动编码器，在数据分析的时候，原始数据量往往比较大，除了包含一些冗余的数据，还会包含一些对分析结果不重要的数据。自动编码器主要是对原始数据做降维操作，把冗余的数据去掉，提高后面数据分析的效率。

通过不同的学习方式获取到数据后，算法是接下来非常重要的一环。算法之于计算机就像大脑对于我们人类，选择一个好的算法也是特别重要的。

上面是ImaegNet竞赛的结果，2012年以前图片分类采用的机器学习的模型是特征+支持向量机的模型，2012年以后是卷积神经网络的模型，卷积神经网络在计算机视觉领域发挥着至关重要的作用。为什么2014年以后卷积神经网络才发挥它的作用呢?我们先来看看神经网络。神经网络

神经网络是受人脑神经元结构的启发，研究者认为人脑所有的神经元都是分层的，可以通过不同的层次学习不一样的特征，由简单到复杂地模拟出各种特征。

上图是计算机应用数学的方式来模拟人脑中神经元的示意图。a1到ak是信号的输入，神经元会对输入信号进行两次变换。第一部分是线性变换，因为神经元会对自己感兴趣的信号加一个权重;第二部分是非线性变换。

神经网络就是由许多的神经元级联而形成的，每一个神经元都经过线性变换和非线性变换，为什么会有非线性变换?从数学上看，没有非线性变换，不管你神经网络层次有多深都等价于一个神经元。如果没有非线性变换，神经网络深度的概念就没有什么意义了。

这是大家知道的神经元网络整体的模型，我们具体怎么来训练神经网络呢?

第一步，定义一个网络模型，初始化所有神经网络的权重和偏置。定义好网络模型以后再定义好这个模型的代价函数，代价函数就是我们的预测数据和标签数据的差距，这个差距越小，说明模型训练得越成功。第一次训练的时候会初始化所有神经元的参数。输入所有训练数据以后，通过当前的模型计算出所有的预测值，计算预测值以后和标签数据比较，看一下预测值和实际值有多大的差距。

第二步，不断优化差距，使差距越来越小。神经网络根据导数的原理发明了反向传播和梯度下降算法，通过N次训练后，标签数据与预测值之间的差距就会越来越小，直到趋于一个极致。这样的话，所有神经元的权重、偏置这些参数都训练完成了，我们的模型就确定下来了。接下来就可以在测试集上用测试数据来验证模型的准确率。

卷积神经网络

以上所讲的都是一般的全连接神经网络，接下来进入卷积神经网络。卷积神经网络是专门针对图片处理方面的神经网络。卷积神经网络首先会输入一张图片，这张图片是30×30，有三个颜色通道的数据，这是输入层。下面是卷积层，有一个卷积核的概念，每一个卷积核提取图片的不同特征。

提取出来以后到池化层，就是把卷积层的数据规模缩小，减少数据的复杂度。卷积和池化连起来我们叫做一个隐层，一个卷积神经网络会包含很多个隐层，隐层之后是全连接层，全连接层的目的是把前面经过多个卷积池化层的特征把数据平铺开，形成特征向量，我们把特征向量输入到分类器，对图片进行分类。

简单来说，卷积神经网络更适合计算机视觉主要有两个原因，一是参数共享，另外一个是稀疏连接。

3.基于深度学习的人脸识别算法模型

以上是深度学习在计算机视觉领域的相关应用以及它背后的技术原理，接下来看看基于深度学习的人脸识别算法模型。

先看一下人脸识别的应用场景，主要分三个方面：一是1：1的场景，如过安检的时身份证和人脸比对、证券开户;二是1：N的场景，比如说公安部要在大量的视频中检索犯罪嫌疑人;三是大数据分析场景，主要是表情分类，还有医学的分析等。

上图主要是人脸识别简单的流程，右边的是训练模型，有人脸的大数据库，经过Gabor、LBP 等经验描述子，或深度学习算法提取特征模型，这个模型部署在应用上，应用通过摄像头、视频获取到人脸以后做预处理，进行特征提取，特征比对，最后输出结果，这是比较通用的人脸识别的流程。

DeepID算法

DeepID算法的目的是识别两张图片，最后的输出是两张图片的相似度。输入图片A和图片B，经过DeepID卷积神经网络模型会计算出向量A和向量B，合并成向量AB。然后将向量AB 输入分类器，算出向量AB的相似度，最后以这个相似度区分这两个图片是不是同一类。

这里要提到的两个模型，一是DeepID的模型，二是分类器的模型。DeepID模型是用卷积神经网络算法训练的，最后的应用是把卷积神经网络后面的softmax分类层去掉，得到softmax 前面的特征向量;分类器模型是比较经典的如支持向量机/联合贝叶斯分类。训练过程中，把训练样本分成五份，四份用来训练卷积神经网络，一份用来训练分类器，可以相互印证。

DeepID除了在网络模型上做的工作，还会对图片做预处理。像Patch的处理，按照图片以人脸的某一个部位为中心生成固定大小的图片，然后对每一个特定的Patch训练卷积神经网络。一张图片输入后，切分成多个patch，分别输入到对应的卷积神经网络。每一个卷积神经网络输出一个向量，通过降维的算法，把所有patch对应的输出向量进行处理，去除冗余信息，得到人脸的向量表示。

最后在比较两张人脸时，就是分别将两张人脸的这个向量输入分类器得到相似度结果的。这里多patch切分有一个优势，比如在现实应用中有一些人的脸部是被遮挡的，由于它是分为不同的patch，这样的场景下鲁棒性会比较好。

DeepFace算法

再来看DeepFace算法。这是人脸对齐的流程，这张图是史泰龙的侧脸图片，第一步是把人脸截取出来，对人脸上面68个基本点，描述出基本点以后，用三角剖分的算法把68个基本点连起来，然后将标准的人脸模型运用到三角剖分上，这样标准的人脸模型就具备了这样的深度。经过仿射变形后，将侧脸模型转成正脸模型，最后把这个模型应用到具体的图片上，就得到了人的正脸图片。这个算法的主要作用是通过一些模型将人物的侧脸转成正脸，以便做进一步的人脸识别/人脸分类。

DeepFace神经网络如图所示，前面三个卷积层比较普通，是用来提取脸部的一些基本特征;后面三个卷积层有一些改进，用的是参数不共享的卷积核，我们提到卷积核的基本特征有一个是参数是共享的，因为研究认为图片中不同的部位一些基本特征是相似的。

但在这个算法中，经过人脸对齐之后，它的不同的区域会有不同的基本特征，所以这里运用了参数不共享的卷积核。参数不共享，就不会发挥出卷积核参数少的优势，这样可能增加训练的复杂度。

FaceNet算法

FaceNet算法是谷歌人脸识别的一种算法，FaceNet算法提出三元组的概念：三张图片放在一起，两张图片是同一个人的，一张图片不是同一个人的。如果一个三元组中，同一个人的图片的距离要大于不同人之间的距离，那么经过学习以后，这个三元组中同一个人的图片之间的距离，会小于不同人的图片之间的距离。它不用做分类，直接计算出两张图片之间的距离。其他算法

其他算法如FR+FCN，通过神经网络去训练，当你得到一个人侧脸照的时候，可以通过神经网络生成正面照;Face+baidu是传统的卷积网络，建立在大数据的基础上，训练了数百万张人脸。Pose+Shape+expression augmentation，这篇论文是通过三个变量扩充数据集，让数据搜集工作变得容易;CNN-3DMM，它在标准的3D人脸模型基础上，训练一个神经网络，来给标准3D模型生成不同的参数，这个神经网络会根据不同的图片生成不同的参数，给个体建立不一样的3D模型。

4.基于DeepID算法的人脸搜索项目

污水深度处理与回用技术浅析

污水深度处理与回用技术浅析陈柱慧 (湖南城建职业技术学院，湖南湘潭411101) 摘要:污水的深度处理与回用是解决当今节水治污两大问题的最有效的途径。本文介绍了污水深度处理的内涵及其在国内外发展的历史与现状，并对污水深度处理常用方法作了简要分析。关键词:深度处理;回用;方法中图分类号：X703 文献标识码：A 水是人类社会赖以生存、发展的最宝贵的自然资源，然而随着世界经济的迅速发展，人口的增加及工业化和城市化步伐的加快，城市用水量和污水排放量急剧增加，目前，缺水现象已成为一个世界性的问题。为解决大量的工业生产用水和市政或生活辅助用水，污水回用成为可靠的第二水源。污水深度处理与回用不仅可以缓解供水不足、水污染和改善生态环境等问题，而且还提高了回用水的水质、水量及其经济附加值，具有广泛的应用空间，并能创造更多的经济效益。 1 污水深度处理的内涵污水深度处理是指城市污水或工业废水经一级、二级处理后，为了达到一定的回用水标准使污水作为水资源回用于生产或生活的进一步水处理过程。针对污水（废水）的原水水质和处理后的水质要求可进一步采用三级处理或多级处理工艺。常用于去除水中的微量COD 和BOD有机污染物质，SS及氮、磷高浓度营养物质及盐类[1]。 2 国外污水深度处理与回用的历史与现状污水深度处理在经济发达国家已在推广，甚至普及。污水处理与回用在美国的发展，可以追溯到20世纪20年代，但城镇污水处理设施的大规模建设和普及始于60年代末，而产业化的污水回用设施建设的全面展开则是自80年代末期开始的。目前，再生水作为一种合法的替代水源，在美国正在得到越来越广泛的利用，成为城市水资源的重要组成部分。20 世纪80 年代美国污水回用量已达260万m3/d,其中62% 用于农业灌溉，31.5% 用于工业，5% 用于地下水回灌，其余用于城市市政杂用等。日本最初的深度处理设施为1976年东京都多摩川流域下水道南多摩污水处理厂。到1996年，日本全国有162座污水处理厂有再生水设备，利用再生水量为48万m3/d。日本污水回用工程已见显著成效，目前福冈、高松市、琦玉县、长崎等各地已开始实施深度处理水利用计划。随着城市的发展，日本用于改善环境的再生水量会进一步增加。以色列是在再生水回用方面最具特色的国家。以色列地处干旱半干旱地区，人均年水资源占有量仅为476m3，其解决水资源短缺的主要对策是农业节水和城市污水深度处理与有效利用。现在，以色列几乎100% 的生活污水和72% 的城市污水已经回用。处理后42% 的再生水用于农灌，30% 用于地下水回灌，其余用于工业和市政等。该国建有127 座再生水水库，其中地表再生水水库123 座，再生水水库与其他水库联合调控统一使用。再如，在1993年，德国的污水二级处理普及率就已经达到90%，污水深度处理普及率达48%，芬兰的污水二级处理普及率与深度处理普及率也达到了77% 和88%, 瑞典的这两项指标则分别为95%和67% 。世界上其他国家，如阿根廷、巴西、智利、墨西哥、科威特、沙特阿拉伯等，在污水深度处理与有效利用中也做了许多工作。 3 国内污水深度处理与回用的历史与现状 [收稿日期] 2010－06 [作者简介] 陈柱慧(1981-), 女,湖北荆州人,硕士,湖南城建职业技术学院设备系教师，研究方向:污水处理[联系方式] 电话：130xxxxxxxx；Email:xxxx@https://www.360docs.net/doc/b512615602.html,

2020北师大理论物理考研招分析、参考书目、考试大纲、经验指导

2020-2021年北师大理论物理考研招生情况、分数线、参考书目、考试大纲、经验指导一、北师大理论物理考研招生情况 070201理论物理 01统计物理 02非线性物理 03引力和相对论 04生物物理 05粒子物理与核物理理论考试科目： ①101思想政治理论 ②201英语一 ③726普物综合（力热电） ④959量子力学复试内容：面试招生人数： 2019年本专业拟招收20人，含接收推免生14人左右二、北师大理论物理考研参考书目推荐北师大近几年开始不公布参考书目，以下是学长学姐推荐书目，供大家参考——

726普物综合（力热电）《新概念物理教程》（力学、电磁学、热学、光学）赵凯华等高等教育出版社 959量子力学《量子力学导论》北京大学出版社曾谨言三、2018年北师大理论物理考研复试分数线四、2018 北师大理论物理考研拟录取名单录取名单请关注“北师大考研联盟”微信公众号查阅！五．北师大理论物理专业课考研复习指导考研跟一般的学习还是不一样的，比如说要过初试的话，一定要好好的把教材和习题，看一看，做一做。如果考北师大的话，量子力学就是看曾谨言的书，普通物理的话比较杂，我个人认为看什么书都可以的。关键在于题目，是不是符合某一个学校考研初试那个题目的难度和方向。我当时量子力学是看的Cohen的书，这本书洋洋洒洒1600多页，但是我读起来还是比较津津有味的，因为在任何时候都可以找到对应知识点，讲得非常详细，并且有深度。虽然书厚了点，但是作为学生选择性地读的话还是比较好的，我们不需要一页页的看过去，我们只需要选择我们需要看的地方就可以。这就导致了我们考试的时候有一

技术盛宴丨第七代无线技术802.11ax详解

802.11ax，也称为高效无线网络(High-Efficiency Wireless - HEW)，通过一系列系统特性和多种机制增加系统容量，通过更好的一致覆盖和减少空口介质拥塞来改善Wi-Fi网络的工作方式，使用户获得理想的体验；尤其在密集用户环境中，为更多的用户提供一致和可靠的数据吞吐量，其目标是将用户的平均吞吐量提高至少4倍。也就是说基于802.11ax的Wi-Fi网络意味着前所未有的高容量和高效率。 802.11ax技术构成 ▲802.11ax技术构成模块示意图 ?802.11ax标准在物理层导入了多项大幅变更。然而，它依旧可向下兼容于802.11a/b/g/n与ac设备。正因如此，802.11ax STA能与旧有STA进行数据传送和接收，旧有客户端也能解调和译码 802.11ax封包表头（虽然不是整个802.11ax封包），并于802.11ax STA传输期间进行轮询。下图显示此标准修正重要的变更以及与现行802.11n和802.11ac的对照。

▲802.11n、802.11ac和802.11ax的关键PHY比较关键技术解析以下是在802.11ax当中使用到的关键技术 ?OFDMA ?MU-MIMO ?1024-QAM ?Spatial Reuse o BBS Coloring OFDMA（正交频分复用多址接入） OFDMA是通过将子载波子集分配给不同用户在OFDM系统中添加多址的方法。迄今为止，它已被许多无线技术采用，例如3GPP LTE。802.11ax是第一个将OFDMA引入WLAN网络的WLAN标准。此外，802.11ax标准也仿效LTE专有名词，将最小的子信道称为“资源单位(RU)”，每个RU当中至少包含26个子载波。 OFDMA允许同时提供具有不同带宽需求的多个用户，从而有效利用可用频谱。子载波被分成若干组，每组表示为具有最小尺寸为26个子载波（2MHz宽）和最大尺寸为996个子载波（77.8MHz宽）的资源单元（RU）。在用于传统WLAN技术的OFDM中，总信道带宽（例如，20MHz，40MHz等......）用于任何一

物理学最前沿八大难题

物理学最前沿八大难题当今科学研究中三个突出的基本问题是：宇宙构成、物质结构及生命的本质和维持，所对应的现代新技术革命的八大学科分别是：能源、信息、材料、微光、微电子技术、海洋科学、空间技术和计算机技术等。物理学在这些问题的解决和学科中占有首要的地位。我们可以从物理学最前沿的八大难题来了解最新的物理学动态。难题一：什么是暗能量宇宙学最近的两个发现证实，普通物质和暗物质远不足以解释宇宙的结构。还有第三种成分，它不是物质而是某种形式的暗能量。这种神秘成分存在的一个证据，来源于对宇宙构造的测量。爱因斯坦认为，所有物质都会改变它周围时空的形状。因此，宇宙的总体形状由其中的总质量和能量决定。最近科学家对大爆炸剩余能量的研究显示，宇宙有着最为简单的形状——是扁平的。这又反过来揭示了宇宙的总质量密度。但天文学家在将所有暗物质和普通物质的可能来源加起来之后发现，宇宙的质量密度仍少了2／3之多！难题二：什么是暗物质我们能找到的普通物质仅占整个宇宙的4％，远远少于宇宙的总物质的含量。这得到了各种测算方法的证实，并且也证实宇宙的大部分是不可见的。

最有可能的暗物质成分是中微子或其他两种粒子： neutralino和axions（轴子），但这仅是物理学的理论推测，并未探测到，据说是没有较为有效的测量方法。又这三种粒子都不带电，因此无法吸收或反射光，但其性质稳定，所以能从创世大爆炸后的最初阶段幸存下来。如果找到它们的话，很可能让我们真正的认识宇宙的各种情况。难题三：中微子有质量不久前，物理学家还认为中微子没有质量，但最近的进展表明，这些粒子可能也有些许质量。任何这方面的证据也可以作为理论依据，找出4种自然力量中的3种——电磁、强力和弱力——的共性。即使很小的重量也可以叠加，因为大爆炸留下了大量的中微子，最新实验还证明它具有超过光速的性质。难题四：从铁到铀的重元素如何形成暗物质和可能的暗能量都生成于宇宙初始时期——氢、锂等轻元素形成的时候。较重的元素后来形成于星体内部，核反应使质子和中子结合生成新的原子核。比如说，四个氢核通过一系列反应聚变成一个氢核。这就是太阳发生的情况，它提供了地球需要的热量。当然也还有其它的种种核反应。当核聚变产生比铁重的元素时，就需要大量的中子。因此，天文学家认为，较重的原子形成于超新星爆炸过程中，有大量现成的中子，尽管其成因还不很清楚。另外，最近一些科学家已确定，至少一些最重的元素；如金、铅等，是形成于更强的爆炸中。还有一点需要确定，即当两颗中子星相撞还会塌陷成为黑洞。

arcnet网络协议解析设备设计

arcnet网络协议解析设备设计篇一：ARCNET局域网的协议剖析和应用技术 ARCNET局域网的协议剖析和应用技术 1 引言 ARCNET最初由美国Datapoint公司于1977年成功开发并用于办公局域网中，后来以太网以其更快的传输速率和大量的数据传输量使办公室网络的需求由ARCNET转向以太网。而ARCNET时间的确定性，数据传输的可靠性和组网的灵活性，使其在工业实时控制系统中找到了新的应用途径―嵌入式控制系统的应用。 ARCNET广泛应用于实时控制的各个领域，诸如印刷、电力、船舶、铁路运输、楼宇自动化等领域都可以见到它的身影。 ARCNET常常嵌入到具体系统中，国外很多仪器设备都设有ARCNET网络接口标准。目前全球已有大约1000万个ARCNET节点应用于工业控制领域中[2]。国内的应用也有一定发展，一些技术人员开始尝试用ARCNET网络构造实时控制系统，完成国外进口产品的升级换代。但其发展还远远不够，为了更好地推广ARCNET技术，促进工业自动化的发展，本文从ARCNET的技术及应用等角度，加以介绍。

2 ARCNET工作机制 ARCNET局域网采用了优化的令牌总线协议（），除了具有令牌总线网的一般特点外，还具有如下特点： ①网络中每个节点保存有下一个节点的逻辑地址，可以生成一个网络活动节点地址表。②为了避免目的节点没有空闲缓冲区而引起信息的丢失，设置了空闲缓冲区查询帧，通过查询可以减少不必要的数据重传，提高了网络运行效率。 ARCNET是一个真正开放标准协议，1999年成为美国国家标准ANSI/。从OSI参考模型来看，它提供了网络的物理层和数据链路层服务，说明ARCNET能方便地在两个节点之间实现数据包的发送和接收。逻辑环的建立在ARCNET网络中，每个节点均有一个唯一的MAC（Medium Access Control）地址，其取值范围为0～255，其中0是网络广播地址。每个节点在系统初始化或重构时确定它在逻辑环中的下一个节点，并将下一个节点的ID值保存在各自专用的寄存器NID（Next ID）中，并按MAC地址从小到大的顺序构成一个逻辑环路。图1是一个典型的4个节点的逻辑环。 a 网络拓扑结构 b 逻辑环

深度学习人工智能在无人驾驶上的应用

深度学习人工智能在无人驾驶上的应用 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

深度学习人工智能在无人驾驶上的应用摘要⑹錾疃妊?习的概念及深度学习人工智能在环境感知技术上的应用，详细阐述深度学习的工作原理以及其应用前景。关键词人工智能无人驾驶环境感知技术深度学习中图分类号：TP29 文献标识码：A 机器深度学习是近年来在人工智能领域的重大突破之一，它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域都取得了不少成功。由于车辆行驶环境复杂，当前感知技术在检测与识别度方面无法满足无人驾驶发展需要，深度学习被证明在复杂环境感知方面有巨大优势。视觉感知技术是无人驾驶的核心技术。无人驾驶一般包括四个等级或者五个等级，不管哪个等级都会包含环境感知、规划决策和执行控制等三个方面。其中环境感知方式主要有视觉感知、毫米波雷达感知和激光雷达感知，其中的视觉感知是无人驾驶感知的最主要的方式。中国的路况较为复杂，雨天、雾霾天以及下雪天。另外，像马车、吊车以及摩托车，还有摩托车拉猪、卡车拉树的现象在我们生活中经常遇到，这些场景对视觉是一个

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理论物理专业深度解析

理论物理专业深度解析一、专业介绍 1、概述：理论物理是从理论上探索自然界未知的物质结构、相互作用和物质运动的基本规律的一门学科。它既是物理学的理论基础,又与物理学乃至自然科学其它领域的很多重大基础和前沿研究密切相关。其研究领域涉及粒子物理与原子核物理、统计物理、凝聚态物理、宇宙学等，几乎包括物理学所有分支的基本理论问题，它将推动整个物理学乃至自然科学向前发展。 2、研究方向：理论物理的研究方向主要有： 01.粒子物理及量子规范理论 02.场论与弦理论 03.宇宙学 04.中高能核物理理论 05.原子核结构理论 06.核天体物理 07.计算物理 08.凝聚态理论（注：各大院校的研究方向有所不同，以北京大学为例） 3、培养目标：本学科培养的研究生应具备系统的理论物理基础和系统的专业知识及较强的数学功底，了解本学科的前沿领域和国际上的发展动向，掌握研究物质的微观及宏观现象所用的模型和方法等专业理论以及相关的数学及计算方法，有严谨求实的科学态度和作风，具备从事前沿课题研究的能力。还应较为熟练地掌握一门外国语，能够熟练地阅读本学科的外文文献，并具有初步撰写外文科研论文的能力。毕业后能胜任高等院校、科研院所及高科技企业的教学、研究、开发和管理等工作。 4、研究生入学考试科目：（1）101思想政治理论（2）201英语一（3）604量子力学（4）804经典物理(含电动力学、热力学与统计物理) （注：各大院校的考试科目有所不同，以北京大学为例） 5、与之相近的一级学科下的其他专业粒子物理与原子核物理、原子与分子物理、等离子体物理、凝聚态物理、声学、光学、无线电物理。 6、课程设置：（以中国科学技术大学为例）英语、政治等公共必修课和必修环节按研究生院统一要求。基础课：高等量子力学、近代物理进展、物理学中的群论、量子场论(Ⅰ)、粒子物理(Ⅰ)、非线性物理、高等统计物理、原子分子理论(Ⅰ)、弦理论(Ⅰ)、量子多体理论(Ⅰ) 专业课：现代数学物理方法、非线性动力学、量子场论(Ⅱ)、粒子物理(Ⅱ)、广义相对论与宇宙学、规范场理论(Ⅰ)、高等统计物理专题A——量子统计理论、高等统计物理专题

802.11ac 测试规范

Agenda
一、IEEE 802.11ac Key Features 二、IEEE 802.11ac Modulation 三、IEEE 802.11ac TX 測試規範及定義四、IEEE 802.11ac Rx 測試規範及定義
2014-8-11

?5 GHz RF Band only(幹擾更少) ?Wider Channel Bandwidth – Mandatory 80 MHz channel bandwidth ? Doubles PHY rate at negligible cost increase – Optional 160 MHz channel bandwidth ? Contiguous or 80+80 MHz noncontiguous ?Enhanced Constellation Mapping(速率上升33%) – Optional 256QAM 3/4 and 5/6 coding rates – Used for both 802.11ac 80 MHz and 160 MHz ?Enhanced MiMo Features – “Multi-User” MiMo capabilities(多使用者的MIMO ) – Based on spatial multiplexing of multiple streams(高達8個空間流，802.11n最多4個)
一、IEEE 802.11ac Key Features
2014-8-11

一、IEEE 802.11ac Key Features
2014-8-11

深度学习的应用

深度学习是一类方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法： [2] (1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。 [2] (2)基于多层神经元的自编码，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的两类( Sparse Coding)。 [2] (3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。 [2] 通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。由此可将深度学习理解为进行“特征学习”（feature learning）或“表示学习”（representation learning）。 [3] 以往在机器学习用于现实任务时，描述样本的特征通常需由人类专家来设计，这成为“特征工程”（feature engineering）。众所周知，特征的好坏对泛化性能有至关重要的影响，人类专家设计出好特征也并非易事；特征学习（）则通过机器学习技术自身来产生好特征，这使机器学习向“全自动数据分析”又前进了一步。 [3] 近年来，研究人员也逐渐将这几类方法结合起来，如对原本是以有监督学习为基础的卷积神经网络结合自编码神经网络进行无监督的预训练，进而利用鉴别信息微调网络参数形成的深度置信网络。与传统的学习方法相比，深度学习方法预设了更多的模型参数，因此模型训练难度更大，根据统计学习的一般规律知道，模型参数越多，需要参与训练的数据量也越大。 [2] 20世纪八九十年代由于计算机计算能力有限和相关技术的限制，可用于分析的数据量太小，深度学习在模式分析中并没有表现出优异的识别性能。自从2006年， Hinton等提出快速计算受限玻耳兹曼机(RBM)网络权值及偏差的CD-K算法以后，RBM就成了增加神经网络深度的有力工具，导致后面使用广泛的DBN(由 Hinton等开发并已被微软等公司用于语音识别中)等深度网络的出现。与此同时，稀疏编码等由于能自动从数据中提取特征也被应用于深度学习中。基于局部数据区域的卷积神经网络方法今年来也被大量研究。 [2] 深度学习、人工智能和机器人等高科技技术及应用的发展引起了社会各界人士的广泛关注各种科技技术的迅速发展也为智能机器人的发展提供了充足的动力使其智能化程度不断提高.智能机器人是人工智能、神经学、机械学等众多学科的融合其中深度学习的运用也使得机器人的处理和分析能力更加高效特别是深度学习在智能机器人的图像识别和语音识别方面起到了重大的作用.深度学习使机器人在工业服务、家庭服务等方面的能力都得到了提高同时也使得机器人在具体工作过程中的动作准确度、指令执行能力以及多机器人的协调配合能力得到了提高。[3] 卷积神经网络结构包括:多个卷积层、池化层、全连接层深度网络对新目标抓取判别的鲁棒性能和机器人抓取判别的最后得到的数据集在这个部分进行处理.精确性得到了有效提高. 在建立深度网络模型时把测试特为了方便使用时在不同数集上实现算法的研究与结果分征分布偏离训练特征视为一类噪化通过引入降噪自动编码析设计一个系统原型软件主要包括模型训练模块、模型测和稀疏约束条件实现网络权值的学习;在网络学习中先对训试模块和识别结果显示模块.练数据进行噪化再对其进行降噪编码.在实际运用过程中在实际应用中机器人在文字位置检测时需机器人在拥有场景图的情况下首先要对目标

工业废水深度处理与回用技术评价导则

《工业废水深度处理与回用技术评估导则》（征求意见稿）编制说明编制单位：轻工业环境保护研究所二〇一二年四月

目录 1.前言1 1.1 标准编制的背景1 1.2 标准编制的必要性和意义1 2 国内外技术评估方法发展现状2 2.1 常用技术综合评估方法概述2 2.2 国内外技术评估现状5 2.3 技术评估的原则5 2.4 技术评估的标准7 3 导则的编制过程7 4 适用范围8 5 导则编制的原则、方法及技术依据8 5.1 导则编制的基本原则8 5.2 导则编制的工作方法和技术依据9 6 技术评估指标体系建立10 6.1 现有废水处理技术评估指标体系研究10 6.2 国家文件对评估指标体系建立的要求12 6.3 评估指标体系建立的原则13 6.4 评估指标确定的依据14 6.5 评估指标体系建立流程14 6.6 评估指标的建立15 7 技术评估指标权重值研究15 7.1主观赋权法16 7.2客观赋权法17 7.3本导则指标权重确定方法18 8 导则实施建议18 8.1 管理措施建议18 8.2 实施方案建议19

《工业废水深度处理与回用技术评估导则》编制说明 1.前言 1.1 标准编制的背景为进一步开展工业废水深度处理与回用吗，保护人体健康和生态环境，规范企业在工业废水深度处理与回用技术选用与实施过程中的监督管理，制定《工业废水深度处理与回用技术评估导则》国家标准，项目承担单位为轻工业环境保护研究所。 1.2 标准编制的必要性和意义随着废水排放标准越来越严格以及废水资源化的迫切要求，近年来才开始广泛地重视、推广废水深度处理及回用技术。工业和信息化部印发的“关于进一步加强工业节水工作的意见”中指出：积极推进企业水资源循环利用和工业废水处理回用。采用高效、安全、可靠的水处理技术工艺,大力提高水循环利用率,降低单位产品取水量。加强废水综合处理,实现废水资源化,减少水循环系统的废水排放量。加快培育节水和废水处理回用专业技术服务支撑体系。鼓励专业节水和废水处理回用服务公司联合设备供应商、融资方和用水企业,实施节水和废水处理回用技术改造项目。在造纸、钢铁等行业,逐步推广特许经营、委托营运等专业化模式,提高企业节水管理能力和废水资源化利用率;开展废水“零”排放示范企业创建活动,树立一批行业“零”排放示范典型。鼓励各级工业园区、经济技术开发区、高新技术开发区采取统一供水、废水集中治理模式,实施专业化运营,实现水资源梯级优化利用。目前，我国对再生水利用遵循“分质使用”的原则，只有广泛意义上界定的各再生水水质标准，针对性不强，不能对行业技术起到很好的指导作用；此外种类繁多的工业废水深度处理与回用技术，各技术参差不齐现象，处于无序的市场竞争阶段，技术市场较为混乱，最终导致多数污水处理厂在对工业废水处理与回用技术的选择和应用上存在偏差和盲从性，使很多真正较好的工业废水处理与回用技术不能被有效的转化和推广，导致成本的加大，更有甚者造成了环境的二次污染，不能在根本上解决我国目前工业企业废水回收利用率不高等问题，企业废

物理学最前沿八大难题资料

物理学最前沿八大难题

TOP20 物理学家简介

物理学家简介 1 伽利略伽利略·伽利莱（Galileo Galilei，1564年2月15日－1642 年1月8日），意大利物理学家。其成就包括改进望远镜和其所带来的天文观测，以及支持哥白尼的日心说。史蒂芬·霍金说，“自然科学的诞生要归功于伽利略。”阿尔伯特·爱因斯坦称他为现代科学之父。伽利略的所有试验中，最著名的该算是“质量相异者同时落地”，这个试验推翻了亚里士多德的关于落体速度与其质量成正比的理论。 2 牛顿艾萨克·牛顿（Sir Isaac Newton，1643年1月4日－1727 年3月31日），英格兰物理学家。他在1687年发表的论文《自然哲学的数学原理》里，对万有引力和三大运动定律进行了描述。这些描述奠定了此后三个世纪里物理世界的科学观点，并成为了现代工程学的基础。一则著名的故事称，牛顿在受到一颗从树上掉落的苹果启发后，阐示出了他的万有引力定律。漫画作品更认为，掉落的苹果正好砸中了牛顿的脑门，它的碰撞让他不知何故地明白了引力。 3 托马斯·杨托马斯·杨（Thomas Young，1773年6月14日－1829 年5月29日），英国医生、物理学家，光的波动说的奠基人之一。托马斯·杨在物理学上作出的最大贡献是关于光学，特别是光的波动性质的研究。1801年他进行了著名的杨氏双缝实验，证明光以波动形式存在，而不是牛顿所想象的光粒子（Corpuscles）。二十世纪初物理学家将杨的双缝实验结果和爱因斯坦的光量子假说结合起来，提出了光的波粒二象性，后来又被德布罗意利用量子力学引申到所有粒子上。

奥古斯丁·菲涅耳（Augustin Fresnel，1788年5月10日－1827年7月14日），法国物理学者，是波动光学理论的主要创建者之一。菲涅耳专门对光的属性做理论与实验研究。他的发现与数学演绎，发扬光大托马斯·杨的实验工作，将光的波动学扩展至更多的光学现象。 5 法拉第迈克尔·法拉第（Michael Faraday，1791年9月22日－ 1867年8月25日），英国物理学家，也精于化学，在电磁学及电化学领域有所贡献。虽然法拉第只受过很少的正式教育，这使得他的高等数学知识（例如微积分）相对有限，但不可否认，法拉第仍是历史上最有影响力的科学家之一。某些科学史学家认为他是科学史上最优秀的实验主义者。 6 麦克斯韦詹姆斯·麦克斯韦（英语：James Clerk Maxwell），1831 年6月13日－1879年11月5日），英国理论物理学家和数学家。经典电动力学的创始人，统计物理学的奠基人之一。麦克斯韦被普遍认为是对二十世纪最有影响力的十九世纪物理学家。他对基础自然科学的贡献仅次于艾萨克·牛顿、艾尔伯特·爱因斯坦。

深度处理工艺技术

深度处理工艺深度处理工艺是指城市污水或工业废水经一级、二级处理后，为了达到一定的回用水标准使污水作为水资源回用于生产或生活的进一步水处理过程。针对污水（废水）的原水水质和处理后的水质要求可进一步采用三级处理或多级处理工艺。常用于去除水中的微量COD和BOD 有机污染物质，SS及氮、磷高浓度营养物质及盐类。污水经生化处理后，废水的BOD已经很低，废水中的COD难以再用生化方法处理。要进一步满足更严格的排放标准和回用要求，需要采用化学及物理的方法，即通过增加深度处理系统，才能进一步去除水中污染物。深度处理单元可采用强氧化、絮凝沉淀、过滤的方法，去除水中难以降解的污染物。深度处理工艺的方法有：絮凝沉淀法、砂滤法、活性炭法、臭氧氧化法、膜分离法、离子交换法、电解处理、湿式氧化法、蒸发浓缩法等物理化学方法与生物脱氮、脱磷法等。深度处理方法费用昂贵，管理较复杂，除了每吨水的费用约为一级处理费用的4-5倍以上。深度处理工艺在城市和工业污水回用处理中扮演着非常重要的角色。在传统的生物方法之后，深度处理用于去除额外的污染物、特殊金属以及其他有害成分。现在已有的深度处理方法包括颗粒介质过滤、吸附、膜技术、高级氧化和消毒等。声技术是一种正在发展的、重要的，并且能够得到高质量再生水源的污水回用技术。不断的深入研究将会带来更为有效的污水回用技术的改进，并在未来的污水回用中更为广泛的使用。思源深度处理工艺是以芬顿处理器+高效混凝机械澄清器+活性砂过滤器为主体设备开发出来的，实际应用效果良好。污水回用可为城市的发展提供或补充充足的水源。目前，污水回用的一些研究热点包括： (1)与痕量有机物质相关的健康风险评价; (2)评价微生物性质的监测方法的改进; (3)用于制造高质量再生水的膜技术的应用; (4)再生水储存效果的评价; (5)再生水中微生物、化学物质、有机污染物的评价; (6)中小型生活污水处理与回用设备设计;

比较有前景的物理学专业

比较有前景的物理学专业：一、应用物理学应用物理，工程物理，或者核技术专业等，都包含在应用物理专业当中。随着19世纪末，20世纪初物理学的进步，以及核技术的崛起，应用物理专业逐渐作为一个单独的学科从物理专业中细分出来，应用物理专业更强调物理学在国民工业当中的应用，物理专业则侧重于理论的研究。我国有的高校的物理系则是既包含物理学专业，也包含了应用物理专业。我国大部分高校都设有应用物理专业，并且也有比较长久的历史。1926年，清华大学物理系成立。许多著名物理学家如叶企孙、吴有训、任之恭、周培源等教授都曾在物理系任教。清华物理系培养出了不少著名科学家，如王淦昌、钱伟长、周光召等是其中的优秀代表。诺贝尔物理学奖获得者：李政道、杨振宁博士都曾在清华物理系学习过。解放以来，应用物理专业作为物理系的一个专业方向，在各大高校逐渐设立，几乎所有的高等学府都建立了物理学系，其中据不完全统计，设有应用物理专业的院校共有170余所。解放以后，我国曾进行了大规模院系调整，很多原工科院校的物理系合并调整，有的工科院校干脆就不再设物理学专业，只留下部分物理教学人员。另一方面，根据国务院的指示，为培养理工结合的新型人才，开创和发展我国的原子能科学技术，在部分学校成立了工程物理系。当时的工程物理系或者应用物理系基本上相当于现在的核工程与核技术专业。现在仍旧能够看到这一遗留现象，很多应用物理专业的主要研究领域仍旧是核专业。目前，我国很多高校提出建设一流的综合性大学，在这种背景之下，很多高校恢复了物理系或者应用物理系。现在我国大多数高等院校都设有应用物理系，或者在物理系内设应用物理专业，一大批理工结合的人才从应用物理专业涌现出来，近10年来应用物理专业又大力加强了电子技术和计算机技术方面的基础研究。如现在我国的北京大学物理系、中科大的应用物理专业、上海交通大学应用物理系、西安交通大学的理学院应用物理专业、北京科技大学（原北京钢铁学院）应用物理专业、中科院物理所等等。国际上最著名的学府如美国麻省理工学院、美国宾夕法尼亚大学、英国剑桥大学、日本的东京大学等都设有应用物理专业（AppliedPhysics），主要研究的课题包括核技术、宇航技术、固体物理、凝聚态物理、声、光、电学的基础开发和应用等。四、专业就业状况及趋势应用物理学专业的毕业生主要在物理学或相关的科学技术领域中从事科研、教学、技术开发和相关的管理工作。科研工作包括物理前沿问题的研究和应用，技术开发工作包括新特性物理应用材料如半导体等，应用仪器的研制如医学仪器、生物仪器、科研仪器等。应用物理专业的就业范围涵盖了整个物理和工程领域，融物理理论和实践于一体，并与多门学科相互渗透。应用物理学专业的学生如具有扎实的物理理论的功底和应用方面的经验，能够在很多工程技术领域成为专家。我国每年培养本科应用物理专业人才约12000人。和该专业存在交叉的专业包括物理专业，工程物理专业，半导体和材料专业等。人才需求方面，我国对应用物理专业的人才需求仍旧是供不应求。

关于深度学习应用技术的学习体会报告

关于深度学习应用技术的学习体会报告学院：计算机学院专业：计算机科学与技术班级：XXXX 姓名：XXX 学号：XXXXXXXX 时间：XXXXXXX

目录概述--------------------------------------- 2 对于深度学习的理解------------------------- 2 对于卷积网络的认识------------------------- 6 对于深度学习的认识和心得------------------- 12 参考论文----------------------------------- 15

关于深度学习应用技术的学习体会报告一．概述在本学期，有幸选择了xxx老师的深度学习应用技术这门选修课，通过吴老师的介绍，给我打开了人工智能的大门，对于老师课上所讲授的关于人工智能方面的知识有了一定的认识，通过对相关论文和资料的查找学习，对于该领域有了一点自己粗浅的认识，下面就主要是从我对人工智能应用现状和背景，利用卷积进行图像识别、卷积层的相关知识以及自己的心得来汇报一下我的收获二．对于深度学习的理解如果把一个具有深度学习的神经网络比作一台机器，那么要让这个机器把输入数据变成理想的结果，就得先让这台机器自我训练，然后把最理想输出结果时的各个权重值以及阈值给保存下来，正常工作时，我们只要把数据输入给这台机器，那么就可以获得最理想的输出结果，而这个机器的自我训练方法就是：事先组织一批输入数据和与其对应的理想输出结果数据，例如输入【1，0】->【1】，【1，1】->【2】，【1，2】->【3】，把这些数据通过机器的学习端口灌入给这台机器，让其自己先进行学习处理，并把学习的最终结果(机器的各种权重值和阈值)保存下来。这台机器的工作原理就是基于神经网络，卷积运算，池化处理。其中神经网络又分为卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN，又称为前馈型神经网络)等。

工业废水深度处理与回用技术导则

百度文库- 让每个人平等地提升自我《工业废水深度处理与回用技术评估导则》（征求意见稿）编制说明编制单位：轻工业环境保护研究所二〇一二年四月

目录《工业废水深度处理与回用技术评估导则》 (1) （征求意见稿） (1) 编制说明 (1) 编制单位：轻工业环境保护研究所 (1) 二〇一二年四月 (1) 《工业废水深度处理与回用技术评估导则》编制说明 (1) 1.前言 (1) 标准编制的背景 (1) 标准编制的必要性和意义 (1) 2 国内外技术评估方法发展现状 (2) 常用技术综合评估方法概述 (2) 国内外技术评估现状 (5) 技术评估的原则 (5) 技术评估的标准 (7) 3 导则的编制过程 (7) 4 适用范围 (8) 5 导则编制的原则、方法及技术依据 (8) 导则编制的基本原则 (8) 导则编制的工作方法和技术依据 (9) 6 技术评估指标体系建立 (10) 现有废水处理技术评估指标体系研究 (10) 国家文件对评估指标体系建立的要求 (12) 评估指标体系建立的原则 (13) 评估指标确定的依据 (14) 评估指标体系建立流程 (14) 评估指标的建立 (15) 7 技术评估指标权重值研究 (15) 主观赋权法 (16) 客观赋权法 (17)

本导则指标权重确定方法 (18) 8 导则实施建议 (18) 管理措施建议 (18) 实施方案建议 (19)

《工业废水深度处理与回用技术评估导则》编制说明 1.前言标准编制的背景为进一步开展工业废水深度处理与回用吗，保护人体健康和生态环境，规范企业在工业废水深度处理与回用技术选用与实施过程中的监督管理，制定《工业废水深度处理与回用技术评估导则》国家标准，项目承担单位为轻工业环境保护研究所。标准编制的必要性和意义随着废水排放标准越来越严格以及废水资源化的迫切要求，近年来才开始广泛地重视、推广废水深度处理及回用技术。工业和信息化部印发的“关于进一步加强工业节水工作的意见”中指出：积极推进企业水资源循环利用和工业废水处理回用。采用高效、安全、可靠的水处理技术工艺,大力提高水循环利用率,降低单位产品取水量。加强废水综合处理,实现废水资源化,减少水循环系统的废水排放量。加快培育节水和废水处理回用专业技术服务支撑体系。鼓励专业节水和废水处理回用服务公司联合设备供应商、融资方和用水企业,实施节水和废水处理回用技术改造项目。在造纸、钢铁等行业,逐步推广特许经营、委托营运等专业化模式,提高企业节水管理能力和废水资源化利用率;开展废水“零”排放示范企业创建活动,树立一批行业“零”排放示范典型。鼓励各级工业园区、经济技术开发区、高新技术开发区采取统一供水、废水集中治理模式,实施专业化运营,实现水资源梯级优化利用。目前，我国对再生水利用遵循“分质使用”的原则，只有广泛意义上界定的各再生水水质标准，针对性不强，不能对行业技术起到很好的指导作用；此外种类繁多的工业废水深度处理与回用技术，各技术参差不齐现象，处于无序的市场竞争阶段，技术市场较为混乱，最终导致多数污水处理厂在对工业废水处理与回用技术的选择和应用上存在偏差和盲从性，使很多真正较好的工业废水处理与回用技术不能被有效的转化和推广，导致成本的加大，更有甚者造成了环境的二次污染，不能在根本上解决我国目前工业企业废水回收利用率不高等问题，企业废

读《深度教学》心得体会

读《深度教学》心得体会今天终于读完了郭教授的《深度教学研究》，收益颇丰！此书分四部分，第一部分是深度教学的理念与价值论基础，第二部分是深度教学的知识论基础，第三部分是深度教学的学习论基础，最后一部分干货满满，它是深度教学的教学过程改进。所谓的“深度学习”是指在教师引领下，学生围绕具有挑战性的学习主题，全身心积极参与、体验、成功、获得发展的有意义的学习过程。学生的学习不仅仅是让我们得学生简单的学会了我们平时的“记会了，背会了”，而是应该让学生从不同的维度目标，在教师的引导下进行深度的学习。在教学中，教师就要为深度学习而展开教学，教师要在教学设计的起点就转变自己的观念，从认知、人际和自我认知三个领域设计相应的教学目标，并将其计划成具体可行的学习目标，选择有效的教学策略。教学方法不要单纯停留在只教会学生知识表面，教师要多钻研教材、挖掘教材，联系生活，结合学生实况，寻找最好的设计，牵动学生的学习细胞和逻辑思维能力，让学生对知识的掌握应该达到运用知识解决实际问题的层面。以努力实现新课程的三维目标为最终目标，在教学过程中进行以下几点尝试和思考：一、理解、转化、迁移是教学的全部过程 1.理解是教学的根本基础，为理解而教教学是以知识理解为载体促进学生学生发展的过程。

（1）理解事物和事务的本质；（2）理解关系及其规律；（3）理解情感并体验情感；（4）理解思想并形成思想。 2.转化是教学的全部艺术：为生成而教（1）课程知识转化为学生个人知识；（2）课程知识转化为学生的思想和思维；（3）课程知识转化为学生学科能力；（4）课程知识转化为学生学科经验。 3.深度教学的课堂发展性品质及其标准。二、构建理解性的课堂，不是灌输性的课堂 1.以对知识的内在本质和意义、思维和方法的理解为基础； 2.对不同类型的知识作不同教学方式的处理：陈述性知识、概念性知识、程序性知识、元认知知识。 3.注重学生新知识结构的形成。三、建构性的课堂，不是接受性的课堂 1.注重学生对知识意义的自我叙述和自我表达； 2.以学科知识结构、学科能力、学科思想、学科问题解决的方法为学生的建构目标。反思性的课堂，不是表演性的课堂； 3.学生的自我总结、归纳与感悟； 4.学生的自我反思：理解性、结构性、意义感。

物理学专业文献综述

题目：学校：所在学院：专业:班级：学号：作者姓名：

高中物理教学法文献综述姓名：班级：学号：前言：目前我国高中新课程改革已经进入全面实施和调整阶段，本文研究了新课程标准实施以来基于新课标下高中物理课堂有效教学策略诸多文献。从现有的研究现状出发，对新课改实施中高中物理课堂有效教学策略进行了梳理和站在学生的角度去感受，提出了一些方法，去应对新课程的变化，以及促进高中物理教育健康深入发展。一、现在存在的问题新课程实施以来，随着新的教学理念的传播，新的教学方法和技术手段的使用，再加上广大教师的改革热情，我们的中小学课堂发生了诸多喜人的变化。但课堂教学实践中高耗低效的现象依然存在。[1]部分教师仍将把让学生掌握知识和技能作为教学的唯一目标，从而使得教师教得累，学生学得苦，导致中学物理课堂失去了生机和活力，变得死气沉沉，导致学生学习兴趣不高；有的课堂的确很“活跃”，但只是形式上追求“热闹”，实际上教师的教学目标并不明确，时间观念不强，而且对教学内容处理随意性很大，导致学生学不到真正的东西。这些现象或做法不仅造成了课堂教学的无效或低效，而且漠视了学生的生命成长和健康发展，同时也不利于教师自身的发展和改革的顺利进行。二、国内已有的研究我国的有效教学起步比较晚，有效教学的研究始于20世纪90年代下半叶，比较有代表性的研究者有华东师范大学崔允漷教授、孙亚玲等。崔允都撰写的《有效教学理念与策略》对有效教学的内涵、核心思想作了清晰的界定，他提出有效教学的理念：一是“有效教学关注学生的进步或发展”，教师必须确立学生的主体地位，树立“一切为了学生的发展”的思想；二是“有效教学要关注教学效益，要求教师有时间与效益的观念”；三是“有效教学更多地关注可测性或量化”，如教学目标尽可能明确与具体；四是“有效教学需要教师具备一种反思的意识”；五是“有效教学也是一套策略”。有些专著和论文从不同侧面为后面学者研究各个学科的有效教学提供了借鉴。但针对新课程目标下如何开展有效性教学的研究是有欠缺的。这些欠缺归结起来有两个方面：一是大多只针对新课程改革以前的论述和研究，即大多关注学生基础知识、基本技能的学习和掌握，教师教学行为改变方面也只是从培养教师成为“技术熟练者”的角度考虑，针对新课程改革的有效性教学的论述和研究较少，特别是对将“三维"课堂教学目标整合起来进行课堂教学有效性的研究关注的很不够。二是这些研究大多是针对教师教的角度即教师如何有效地开展教学来研究，很少针对学生学的角度即如何促