数学是一门与实际生活联系密切的学科，最终服务于生活，高效率课堂教学模式的建立首要条件是转变教学观念，建立以学生为主体的学习模式。本文是我为大家整理的浅谈小学数学课堂教学论文，欢迎阅读! 浅谈小学数学课堂教学论文篇一 摘要：随着新课改的进行，小学 教育 的形式与内容在一定程度上也得到了继承和发展。数学作为小学基础教学的重要组成部分，其教学形式与教学内容也得到不断的丰富与革新。但是，在实际教学中，仍旧存在一些问题，基于此，本文从小学数学教学的形式、内容等方面展开分析、归纳，探究有效的教学策略，为提高教学效率做好充分准备。 关键词：小学数学;教学现状;对策分析 探究课堂教学的状及问题，针对这些问题对症下药，对顺利推动素质教育的开展，减轻学生的课业负担方面发挥着重要作用。尽管素质教育渗透的主要途径是课堂，但是，仍然有很多问题需要解决，这些问题显然是和素质教育的要求不符的。因此，本文就这些问题，展开有效策略，目的在于推动教学进程。 1常见的课堂教学现状 忽略学生综合能力的培养：在课堂教学中，很多数学教师只重视课堂知识的讲解以及学生的解题能力，但是却忽略了学生综合能力的培养。只是通过大量的习题让学生巩固和掌握学习的知识，但是，并没有让学生自主学习，独立思考，学生的 创新思维 也没有得到有效锻炼。这样教学显然是违背了素质教育的教学要求的。 课堂情境设计流于形式，缺乏针对性：情境教学可以说是新课标教学中非常重要的一项教学形式，通过情境教学为学生营造良好的教学氛围，提高学生的思维活性与参与积极性。但是，现阶段的教师在引入情境教学的过程中，仍旧存在一定的认识误区，造成为了情境而设计情景的教学局面。在设计教学情境时，很多教师盲目地开展活动，制造一些和数学知识不相关的情境，尽管这样的教学能提高学生的学习兴趣，活跃课堂学习气氛，但是，并不能将教学情境和数学学习有机结合起来，导致了课堂资源的浪费，这样的教学也不能取得预期的教学效果。 自主学习变成了放任自流：新课改要求培养学生自主学习的能力，但是并不是要求教师在教学的过程中放任学生自己。但是，很多教师对自主学习的认识过于片面，认为自主学习就是学生自己的事情，教师只要组织了丰富的自主学习的形式，让学生自己进行探究学习就行了，实际上，教师在这个过程中，并没有给学生制定出一定要求和必要的指导，自主学习活动也过于敷衍，目的性不强，学习目标不明确，这样的教学不仅不能达到自主学习的目的，有时候还浪费了课堂宝贵的时间，降低了课堂的教学效果。 2针对现状对症下药 从简教学，不给学生造成学习难的压力：作为教师的我们首先要把课本“吃透”。所谓“吃透”，既要熟悉相关的知识点，而且还能用学生普遍都能接受的方式表达出来使学生轻松接受。对于课下作业，要遵循着少而精的原则，不能一味地采用多做题的手段来使学生强化记忆。教师也要多联系学生家长，共同谈论学生的学习存在的问题与困惑。和家长配合好，不要让家长一味给学生报补习班增大学生压力。在 学习 方法 ，学习空间与学习理念上尽可能保持一致，传授给学生一些科学的学习方法，尽量少给他们增添心理上的学习负担。 转变教学观念：数学是一门与实际生活联系密切的学科，最终服务于生活，高效率课堂教学模式的建立首要条件是转变教学观念，要建立以学生为主体的学习模式，引导学生想学、会学、善学。小学生不能单纯地对数学学习和教学活动进行模拟，更不能依赖教师讲解和习题模拟，在新课改理念背景的引导下，应提倡小学生要动手实践、自主探索以及合作交流，教师要带领学生走出课堂，使学生感受到数学和生活的联系，用数学思维观察周围的实物，提高学生的学习能力。此外，教师还也将具有实际生活意义的教学方式引入到课堂教学当中，目的是为了培养学生的发散性思维，促进学生的全面发展服务的。 更新教育理念，明确教学目标：时代的快速发展要求学校以培养创新型的素质人才为目标，教育系统、学校、教师都应该深化素质教育的理念。每一位教师首先都要明白自己的责任，在教学的过程中也要主动使用正确的知识结构，在教授专业知识的同时注重对学生全方位的培养。例如，在实际教学过程中，教师要注意对学生的情感引导，注重激发他们的创新能力，为增强学生的学习自信心打下坚实的基础。 丰富课堂活动，强化学生能力培养：教师在教学过程中也要把握住讲课的时间、节奏，严防教学中出现机械的讲解，让学生感到枯燥，被动接受知识的灌输等现象的发生。要主动将新教学模式带进课堂教学中，结合实际课堂教学目标匹配出恰当的教学形式，这样，既能提高学生的学习兴趣，同时还不会偏离原有的教学目标，有助于提高课堂的教学效果。此外，也能帮助学生提高学生的积极动手能力，让学生都有激情主动探究知识，不至于因为乏味而上课不认真、开小差。 实施合作学习：合作学习可以将学生联系在一起，每个小组在完成任务中，小组成员之间也要相互探讨，彼此分析。在这种环境下，学生的创新思维与独立思考问题的能力很大程度上都能得到锻炼，团队合作意识也会得到有效发展。合作学习的有效开展还能促使学生参与到活动中来，有利于培养他们的自主学习意识，提高学习成绩。综上所述，数学教师在指导教学中，必须具备完备的数学学科知识以及丰富的教学手段，与时俱进，及时吸收新的教学理念，掌握新的教学思想和方法，不断提高教学水平，结合现状，对症下药，为促进小学生综合素质的全面发展做好准备。 作者:朱雪松 单位:河北省沧州市盐山县实验小学 参考文献: [1]陈金晶，张国秀.因地制宜因材施教———农村山区小学拼音教学现状分析与对策[J].教育革新2011年12期. [2]孙江波.以培养科学素养为宗旨的科学教育———小学科学教学现状分析与建议[J].湖南教育(上)2016年01期. [3]李柳英.小学数学“简便计算”教学现状分析与策略研究[J].小学教学参考2014年26期. 浅谈小学数学课堂教学论文篇二 摘要：近年来在新课程标准的不断推进中，我国小学数学课堂的 教学方法 一直在创新。其中，对话教学就是一种新的教学理念。对话视角下的小学数学课堂教学能够有效突出学生的主体地位，提高课堂教学的活跃性，同时还有利于培养小学生的数学 逻辑思维 ，优化小学数学课堂，提高数学教学质量。 文章 就从对话视角下分析小学数学课堂教学的模式，并提出几点优化课堂教学的策略。 关键词：对话视角;分析;小学数学;课堂教学 小学数学是小学教育中一门重要的基础学科，这阶段学生的数学学习情况将直接影响着学生将来的数学发展。但是小学数学教材中蕴含着大量抽象性、难理解的知识，导致学生的学习兴趣不高。而对话视角下的小学数学教学，充分抓住了学生的兴趣点，为学生与教师建立了一个互相平等的沟通平台，在教学中通过师生对话、生生对话、教材对话等开展教学活动。在这种教学环境中，学生有自由的发言权、主动权，从而可以有效地提高学生的数学学习效率，提升学生的数学学习能力。 一、创设情境，设置悬念 传统的小学数学教学中，教师的教学方法单一、枯燥，导致学生的学习兴趣不高，且在课堂教学中时常会出现跑神的现象，这样的教学模式与教学观念不利于学生的学习。对此，在对话教学中，教师可以通过创设问题境为学生设置悬念，引发 学生的好奇心，激发学生的学习兴趣，增强师生间在课堂上的交流。例如，教师在讲到“认识周长”这一教学内容时，讲课前可以为学生创设问题情境：“同学们知道‘周’是什么意思吗?”这时学生可能回答“姓氏”“星期”“周围”“一圈儿”等，教师据此可为学生引出教学内容“周长”。在讲课之前，教师可以让学生回答周长是什么意思，以了解学生对周长的理解情况。在学生回答之后，教师可以对学生的回答做出 总结 ，并引出周长的概念：“首尾相连的封闭图形一周的长度叫周长。”教师可以借助多媒体制作出相关动画，如：出示一张长方形的图片，然后用红色的笔标出长方形的周长，并告知学生红色笔标出的长度，就是该长方形的周长。在讲解之后，为了解学生的理解情况，教师可以设置问题：“你能指出我们身边物理表面的周长吗?”从学生的回答中了解学生对数学知识的掌握情况，然后根据学生的掌握情况做出有针对性的讲解。通过这种师生对话式的教学方式，可以提高学生学习数学的效率。 二、联系生活，激活思维 教育来自于生活，而又高于生活。所以在小学数学课堂教学中，教师可以根据教学内容，联系生活实际，并考虑到学生的认知规律，为其做出有针对性的教学设计。通过具体的策略，让学生从数学教材中发现问题，引导学生将自己的生活 经验 与课堂教学知识联系起来，从而激活学生对教材之间的对话，最终使学生通过探究解决问题。例如，在“小数的初步认识”这一节中，事实上，三年级的学生对小数已经不陌生了，如超市物品的价位表都是以小数的形式呈现的，对此，教师可以在课前为学生布置任务：“发现并搜集生活中的小数。”学生在任务的完成过程中，可能会思考小数为什么这样写?然后，教师可以充分抓住学生的好奇心理为学生布置自学任务：“预习课本，也可以查阅相关学习资料，讲一讲小数为什么这样写?小数点前、后的数字分别有什么意义?”通过这样的教学方式，可以增加学生与教材之间的对话，使学生在自习的过程中对生活中常见的一些数学现象有初步的理解，如超市价位表、自己的成绩等。另外，在课堂教学中，教师可以为学生设置一些思考性的问题，如“与的哪个大哪个小”激发学生的数学思维。这时学生在之前的自习中会发现“小数末尾去掉或加上0，小数的大小不变”。由此，学生可以知道与是一样大的。通过这样的方式可将学生的生活与教学相联系，从而有利于学生学以致用。 三、巧设疑问，启发思维 在小学数学教学中，教师应明确小学数学课堂教学的目标之一，就是培养学生的质疑能力。所以，在小学数学教学中，教师可以为学生设置探究性的话题，引导学生在小组合作中学习，加强学生与学生之间的对话，为学生营造和谐的学习氛围，然后引导学生之间互相提问、互相启发，在合作学习与合作探究中提升学生数学学习的有效性。例如，教师在讲到“三角形中三角形的三边关系”这一知识点时，课前，教师可以将班级学生分成若干小组，在分组时应根据学生的学习情况、性别、性格等将与班级学生相近水平的学生平均分在各组，且尽量保证各组学生男女比例相同、性格互补，以保证教学活动的顺利进行。然后教师可以给每组学生每人准备三根小木棍，并向学生提出问题：“三根不同长度的小木棍可以拼成一个三角形吗?”教师可以引导学生动手操作一下。这时，有的学生发现可以拼成，而有的学生发现不能拼成。这时教师可以再次提出问题：“这是为什么呢?”让学生提出自己的猜想，学生1猜想：两根小木棍的总和等于第三根才可以拼成;学生2猜想：随便两根小木棍的和大于第三根长度才可以拼成。教师可以让学生互相讨论之后，再次通过实验验证猜想，这时学生就能得出正确的结论。在实验结束后，教师可以根据学生的实验情况做出总结。通过这样的小组合作实验形式，可以增加学生之间的对话交流。四、设计对话，延伸知识在对话视角下进行小学数学课堂教学，教师可设计对话主题进行知识的延伸，构建新旧知识之间的联系，培养学生的创造意识与创新能力。小学生内心往往充满了对知识的好奇和探索，渴望从学习过程中有所发现和收获，得到教师和学生的肯定与认可。为此，小学数学教师需明确对话主题，让学生主动学习和探究新知识，以促进其数学能力的提升。比如，在“通分(最小公倍数;通分)”教学实践中，教师可设计这样一个对话主题：3/8-2/7=____，他们在学习通分知识之前，接触到的分数加减法都在分母相同的情况下计算，在遇到这种分母不同的现象时，往往难以着手，不知道该如何计算。要想解决这一习题，小学生需要运用新的数学知识，探究欲望被激发，教师可顺利引出新知识——通分，让他们在遇到此类问题时，可寻求两个分母的最小公倍数，从而可以很快得出8和7的最小公倍数是56，然后将3/8转化为21/56，2/7转化为16/56，很快得出计算结果。通过这样的对话教学，可让学生主动回顾旧知识，拓展新能力，主动参与对话，利用探究性的数学练习题还能够锻炼他们的思维能力，引发小学生建立新旧知识的关联，并构建完善的数学知识体系，使他们的学习思路得以拓展，知识得以延伸。总而言之，对话视角下的小学数学课堂教学中，教师可以通过情景的创设增加师生间的对话;通过联系生活实际，加强学生与教材之间的对话，然后通过探究问题，加强生生间的对话。同时在课堂教学中，教师应注意引导学生的对话形式，为学生构建多元化对话平台，从而提高学生的数学学习效率。 作者:陈艳 单位:甘肃省山丹县城关小学 参考文献： [1]夏李平.对话视角下的小学数学课堂教学策略分析[J].数学学习与研究,2015(24). [2]陈惠芳.小学数学生态课堂“对话式教学”的实践与思考[J].教育理论与实践,2014(5). 浅谈小学数学课堂教学论文篇三 【摘要】讲求教学艺术的目的，是为了提高学生的学习兴趣，实现教育教学的高效.教师如何把知识“呈现”给学生，其中大有学问，需要不断的理论学习和实践探索.小学数学与其他学科相比，显得比较单调和枯燥，这就需要我们数学教师要更加勤奋，深入钻研，用多种多样艺术化的教学方法来激发学生的学习兴趣，提高学生的感悟能力，把“知识教育”真正变为“启智教育”. 【关键词】小学数学;教学艺术;激趣;启智 小学生一般都是7—13岁之间的孩子，喜欢游戏、玩耍、娱乐，习惯于形象化、直观化的思维模式.这就需要数学教师要用适合小学生年龄特点的方式和方法把单调、抽象的数学知识“呈现”给学生，让他们能够乐于接受，趣在其中，美在其中，乐在其中.教师如何把知识“呈现”给学生，其中大有学问，需要不断的理论学习和实践探索.小学数学与其他学科相比，显得比较单调和枯燥，这就需要我们数学教师要更加勤奋，深入钻研，用多种多样艺术化的教学方法来激发学生的学习兴趣，提高学生的感悟能力，把“知识教育”真正变为“启智教育”. 一、问题设计的趣味化 孔子曰：“学之者，不如好之者;好之者，不如乐之者”.数学是从问题开始的，是以解决生产和生活中的现实问题为目的的.有趣的提问能够激发学生的学习兴趣，引导学生的思维，成为学生积极思考的桥梁.好奇心是孩子的天性，小孩子思维活跃，对新鲜事物特别感兴趣，总想探个究竟，弄懂其中的奥妙所在.尤其是在导入新课的时候，有趣的提问能够勾住学生的魂，让学生如饥似渴地想弄明白其中的道理.比如，我在上《比例尺》一节时，首先向学生提问：同学们，你们谁知道自己的家乡距离首都北京有多远?学生纷纷推断和猜测，但都很不准确.这时我亮出了中国地图，并且说：那就让我们来量一量吧.学生听说在地图上可以量出从家乡到首都北京的距离，都表现得大为惊奇，兴趣盎然.这时我们顺利地进入新课讲解，就能够牢牢地吸引住孩子们的注意力，让他们把老师讲的每一句话都视为金科玉律，并且牢牢地记在心里，印入脑海. 二、情境设计的生活化 有用才是真理，有用才是真知.要想让学生对数学知识感兴趣，就必须让学生感到数学知识有用，能够切实解决现实生活中的疑难问题.理论来源于实践，又反过来应用于实践.为此，数学教师在讲授数学知识的时候，要遵循“从实践中来，到实践中去”的唯物辩证法原理，把抽象的数学概念和公式、公理建立在现实生活中的具体应用之上.比如，我在讲授《圆的周长》一节时，首先向学生提出了这样的问题：同学们，六一 儿童 节即将来临，我们学校要开 田径运动 会.你们可知道：如何才能够精确地测量出我们学校操场跑道的长度呢?学生相互讨论，大家一致认为：用米尺实测是最好的办法.接着我又说：操场跑道将分为内外6圈，怎样才能够又快又精确地测量出各圈跑道的精确长度呢?这下子大家都傻眼了，面 面相 觑，不知所云.他们其中有人不得不发出这样的感叹：4个边的直线距离容易丈量，而4个圆角处的跑道长度就很难快速丈量出来.这时我就告诉同学们说：我这里有一种最便捷、最快速的丈量和计算方法，大家愿不愿意学呢?这时同学们都异口同声地回答：愿意!这样学生的兴趣就被充分地调动了起来，注意力高度集中，教学效果必然是最理想的. 三、教学方法的多样化 长期的、丰富多彩的教育教学实践，形成了多种多样的教学方法，比如自主探究法、小组讨论法、拼图法、实践操作法、游戏活动法、情境教学法、多媒体演示法，等等.其实，不同的教学方法就是对不同教学内容的最佳“呈现”方式，是能够最大限度地体现教育效果的方式方法.数学教师要灵活应用各种教学法，把不同类型的数学知识最有效地传授给学生，以锻炼学生的自主探究能力、实践操作能力、观察想象能力和逻辑思维能力等.比如，在教学《2、3、5的倍数的特征》时，我采用了让学生自主探究的学习方法;在教学《梯形面积的计算》时，我采用的是拼图法和实践操作法;在教学《三角形的分类》时，我采用的是多媒体演示法.教师所拥有的知识的多少与教学能力是不相同的，教师专业成长需要实践性的量的积累，是一个厚积薄发的过程.什么样的知识应该采取什么样的教学方法，不仅要课前精心预设，而且要观察效果;不仅要进行广泛的实践交流，而且要进行深刻的教学 反思 ，以便总结经验，不断丰富自己的实践性知识.数学课堂应该是丰富多彩的，教师要结合教材内容，借助多样化的教学方法来构建高效的数学课堂.数学课堂应该是张弛有度的，既要让学生学到知识，又能够让学生轻松愉快、心情舒畅. 四、施教对象的分层化 由于每一名学生的基础知识不同，智力方面存在着差异，在数学学习过程中必然会表现出优劣来.对于相同的问题和作业，优等生早已算出了答案，还有空闲时间，中等学生还在求解之中，而学困生却显得抓耳挠腮，无可奈何.针对学生客观存在的差异，就要采取差别化原则，有针对性地进行分层施教.在授课方面，在对教材内容的学习和领会上，对不同层次的学生应该有不同的要求，不能千篇一律，整齐划一.对于优等生，要以放为主，鼓励他们独立学习，多元求解，积极进行高难度的拓展练习.对于中等生，应该半扶半放，在教师点拨、合作交流的基础上进行提高性练习.对于学困生，要以扶为主，在师生讨论、小组交流的基础上进行巩固练习.教师的评价对学生的学习情绪有着很大的影响，在实施分层教学的过程中，评价标准也要有区别，尤其是对学困生，要让他们感到有收获，有成就感，以提高他们的学习信心和参与度. 作者:王晓红 单位:临泽县城关小学
在小学数学教学中，要想使学生的创新能力得到培养和提高，其前提和基础是要充分发挥学生的 发散思维 ，鼓励他们从不同的角度进行观察和实践，探索多种解题思路，激发他们的 创新思维 。下文是我为大家整理的小学 四年级数学 教学论文 范文 ，欢迎阅读!
一、人教版小学数学实验教材的分析
人教版小学数学实验教材是秉持“以人为本”的基本设计思想来设计编排的，其实现了将数学知识点由难到易的排版，让学生有一个循序渐进的学习过程。教材在教学内容上与生活实践相联系，让学生学会在生活中运用数学知识。比如，在三年级下册的教材中，就有“制作年历”和“校园设计”这两个实践活动，这两个实践活动能够锻炼学生在实际生活中运用数学知识来解决问题的能力，而在数学算法的要求上更是多样化，这样能够帮助学生培养多方面思考问题的能力，避免学生学得的知识范围过于狭隘。
二、教学实践的具体要求
1.结合教材要求，站在学生的立场进行教学安排
教师对教材的使用也是影响学生学习效果的一个主要因素。教师在教学中，应当更多地与学生进行沟通与交流，了解学生的学习动向，结合本班学生学习的实际情况，制订有效的实践教学方案。在实际教学中发现学生学习的薄弱点，然后进行针对性的训练，帮助学生完成小学数学学习。比如，在第二册数学实验教材中，要求学生学会认识时间，而一些学生在对时间的学习上存在着一定的困难。在进行时间认识的教学前，教师可以先问学生：“同学们知道现在是第几节课吗?”树立起学生的时间观念，在接下来的课堂教学时，可以先讲解时针的转动规律，接着介绍分针与秒针，由难及易，步步深入。
2.将课堂作为教学实践基地，激发学生的学习热情
小学数学的教学形式主要是课堂教学，教师应当充分地利用课堂教学的时间，指导学生学习数学知识，而激发学生的学习热情是学生学好小学数学的关键，教师可以进行教学方式多元化的教学，结合教材要求，开展一些与数学学习相关的实践活动，激发学生的学习兴趣。激趣的最好 方法 就是进行游戏教学，比如，在进行10以内的加减教学时，教师可以结合实际生活，设置一个让学生买菜的情境，让学生在买菜的过程中体会到数学加减法在实际生活中的运用情况，帮助学生进行算术练习。
3.课后进行教学 反思 ，优化教学方式
每次的实践教学结束后，教师应该及时地对教学进行反思，找到教学中存在的不足，并且在今后的教学中不断地优化。在教学工作中，不断地吸取先进的教学理念，结合实际情况进行教学。小学数学实践教学是一个漫长的探索过程，教师应当很好地结合小学数学实验教材，在新课标的要求下进行教学，让学生更加全面地学好小学数学知识，为学生今后的数学学习打下坚实的基础。
作者：邵小洁 工作单位：江西省上饶市实验小学
一、创新情境数学教学模式
在小学数学教学中引入情境式的教学模式对于培养小学生的创新思维具有积极的促进作用。在课堂教学活动中通过不同的情境来讲授知识能够激发和培养小学生的创造性的思维，由情境可认启发学生对解题思路的独特的想法与思路，这一过程既是形成数学构思的过程，也是展开合理解题思路的思维过程。在情境教学模式中，教师要鼓励学生展开创新思维，并积极主动地发表对解题思路的见解，从积极参与教学的实践中，学生的创新思维也就培养起来了。此外，在小学数学教学中，教师还要注意数学语言的使用要与课程内容以及学生的理解能力相适应，循序渐进地提高学生学习数学的积极性，更加积极地参与到情境教学模式中，不断提高学生的创新意识。例如，在教学“圆柱和圆锥的体积”这一章节时，教师可以准备各种圆柱形的实验品，如圆柱的玻璃器皿、圆柱木块等，分发给学生要求其动手量出长、宽、高等所需数据，并通过实践来求得体积。通过实验启发学生自己 总结 出计算圆柱体的体积公式，并引导学生是否可以用切割、计算体积差等方式求得体积。
二、提高学生学习数学的兴趣
小学生具有活泼好动，稳定性差的特点，在数学教学中提高学生学习数学的兴趣是非常重要的。“兴趣是最好的老师”，只有在兴趣的驱使下，小学生才能积极主动地学习数学课程，才能在兴趣的驱使下展开更多的创造性思维。数学教学本身具有理论性强的特点，理论的讲解枯燥乏味，难以吸引小学生的兴趣，也有很多小学生对数学课程有着厌学情绪，这时教师就要注意采用新鲜多样的方式来吸引小学生的兴趣。例如，利用多媒体、幻灯片等形式，以形象生动的方式展现数学的乐趣，提高学生在学习数学上的兴趣。数学课上教师还要注重将数学与实践紧密结合起来，拉近数学与小学生之间的距离，激发他们学习数学、应用数学的兴趣，从而提高小学数学的教学效率。例如，在学习“认识左右、上下、前后”这一内容时，教师可以通过座位编号的方式，利用学生的座位编号并进行确认练习，学生在相互认识的互动中对左右、前后、上下形成认识，这样能够有效提高他们对学习数学的兴趣。
三、通过交互合作的方式来培养小学生的创新意识
在小学数学课程教学中开展学生之间的交互式合作能够形成学生之间思想的交流，对其创新意识培养具有很好的促进作用。在交互式的合作中学生通过交流可以对所讨论的问题产生不同角度的认识和思考，有利于拓展学生的思维，激发其创新意识。通过交互式的合作，在学生之间能够对问题进行广泛讨论，也能找到更多的解决问题的方法。例如，在实践活动中教师带领学生走曲径小路，观赏美景时就可以假设问题：对于曲折的小路，如何计算出它的长度?并号召学生展开讨论，学生有的说用尺子，有的说用步测……通过学生之间交互式的合作讨论的方式，能够对学生的思维产生启发，这对创新思维的培养是非常重要的。创新型的 思维方式 对于创新意识的培养是至关重要的，在创新思维的引导下，小学生对学习数学的兴趣势必会增强。在小学数学教学中创新思维的培养可以通过一些有效的训练方法来实现，例如 逆向思维 的训练，有时会对数学问题的解答产生更为简便高效的作用;联想思维的训练，能够帮助学生从多角度来思考问题，对全面思考问题具有很好的效果，联想能够拓展思维的广度和深度，是创新意识培养的基础。
四、通过实践活动的方式培养小学生的创新意识
小学数学课程中要更多地加入实践课，让学生在实践中形成对数学知识的认识，在实践中创造并感知，从而激发小学生创新意识的养成。实践能够在小学生的头脑中形成更为稳定的知识，因为从具体形象的事中才能强化人们对知识内容的感知和记忆。例如，“100以内数的认识”这一章节的教学，教师就可以组织学生通过数一些玩具木棒、数花生等方式来加强学生学习的兴趣和强化知识内容。实践活动的方式还包括课下练习内容，安排练习题时可以设计一些具有乐趣的实践活动，让学生通过自身的探索活动加强对知识的感知和认识，小学生在自己的实践探索过程中不但会加强知识的认识，还会形成自己动手的成就感，也会提高对数学学习的兴趣。
五、结语
创新意识对个人发展具有极其重要的意义，因此要从小学阶段就着重培养学生的创新意识，这也是当前 教育 教学改革的一项重要内容，对此本文结合小学数学教学对如何培养小学生的创新意识进行了研究探讨。笔者针对小学数学教学的特点提出了四个方面的建议，包括情境时教学模式的采用、提高小学生学习数学的兴趣、交互式合作的方式以及实践活动的方式。小学数学教师要积极地探索多样化的教学方式来不断提高小学生的创新意识，为其今后的人生发展奠定良好的基础，为国家的人才培养奠定基础。
作者：林维旭 工作单位：山东省莱西市望城冯北小学
去图书馆吧 找一些不怎么出名的外国名人 找他们书里不怎么显眼的跟你的话题有关的话 动不动就引用 弄的谁不查资料也看不下去就可以了 自己事先记录你自己引用的话的意思什么的 防止老师看不懂刁难你什么的 一般的老师就会直接让你过 记得多引用 避开你老师专长的国家跟学派 加油 经验之谈 呵呵 记得给追分
呵呵,我们得先明白什么是议论文的深度,议论文的深度表现在哪些方面.我觉得首先应该考虑文章的立意（命题作文除外）,尤其是给你一段材料让你自己立意的那种,换个角度写出大多数人考虑不到的东西（这个得自己把握,把握不好就成了偏离题意）,其次就是语言,语言功底是提高议论文深度必不可少的.语言要达到优美含蓄有深意或铿锵有力、气势磅礴.再者就是材料使用.忌使用老旧、普通事例. 说句实话,要是讲话估计一节课都不一定讲完,还得结合相应材料分析.在这里,我只能写这些了,希望能帮到你.你得自己去悟.唯有自己静下心来想,才能真正提高议论文的深度,提高作文水平.
邀请创作 一篇论文，首先要选个好题目，注意新颖和创新性，或者研究角度比较创新。切忌一般化或者过于空泛。 其次，是写好摘要。摘要的重要性不言而喻，摘要在某种程度上就是这篇论文的主要内容。注意，期刊论文跟学位论文的摘要有很大区别。学位论文，尤其是硕士学位以上，一般都要求摘要有1000字左右，包括了选题背景、意义等。而期刊论文结论教学医学职称论文发表指导的摘要都要求言简意赅，一般字数为200字左右就行了，研究背景、意义之类的话，一句带过，重点是文章研究了什么，有什么新的研究结果，创新点在哪。摘要里，切忌自我评价，不要出现笔者、本文等之类的第一人称。 第三，在文章架构上，弄好思路层次，逻辑紧密。这就是为什么要先列提纲再写文章的重要性了。有些大侠，觉得自己很牛，直接就动笔写，写到哪算哪，这样的弊端就是无法顾及文章整体的逻辑衔接，有时候还会出现前言不搭后语的情况，而且还特容易出现观点杂乱的情况，最后你自己都不知道这篇论文到底要研究什么！！！提纲，就是为了进行文章架构，主题明确、层次清晰，论证合理。 第四，文章内容安排上，一般都是表达一个观点，然后论证。论点一定要突出，有自己的独特见解，不要重复别人的观点或思想。有了论点就要论证。论证，也是很重要的部分。有时候大家只表达自己论点，不会论证，显得观点很单薄，甚至是否能站得住脚，都不得而知。论证部分，有实证论证的，通过现实里做具体的调查统计，也有通过例举名家教授的观点，也有通过分析政府官网相关数据来得出结论论证的。若涉及到数据统计，奉劝大家一定真实，因为核心期刊不仅有专家外审，还有专门的数学博士、教授等审查你统计数据的真实性，是不是真的做调查统计了，他们一眼就能看出来，瞎编的数据在合理性、数学概率等等方面都有明显的漏洞。一旦被编辑看出你的数据是瞎编的，不管你写得有多么好，文章都作废，而且你也会被列入杂志黑名单，再也不会发表你的论文。 第五，文章研究角度一定要与时俱进，也是创新性、新颖性。大家都在研究信息时代的时候，你还在那研究如何“鸿雁传书”。这样当然给人陈词滥调又相当落后的感觉。 第六，很多论文在创新性、学术性、文章架构等方面都好，就是深度不够。研究深度不够，是很多论文最后不能发表的主要原因。如何拓展文章的研究深度，首先就要提高自己研究事物的高度，比如你站在屋顶上，肯定能看到前门和后门位置，而且很容易就知道从前门到达后门的最短路线，如果你只站在地面上，则是看不到这些的。从一定的高度上、全局上来研究事物，更能得出事物的全貌，不知不觉研究深度就加深了。 最后，注意一点。就是结论或者结尾，也很重要。切忌虎头蛇尾。结论既是总结，也是瞻望下一步。 毕业论文和课题论文，学术论文不一样！学生的课题论文，教授的学术论文自然对学校来说是更有 社会 价值的，容易被推荐审阅。 比如山东 体育 学院他自己就有学刊，而且是全国50家 体育 核心期刊之一，他肯定是优选让自己的学生，教授用资源，其影响力和权威性显然不一样。举我自己的一个例子：《拯救直拍之管见——兼谈乒乓球新型直拍打法的发展方向》这篇论文在山东 体育 学刊反反复复审核了两年才在2017年第五期上全国刊登发表。这是绝对罕见的事情，但是事实就是这样的，可见不易啊！
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核心观点
2019年中国数字阅读行业市场规模达亿元
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019年中国数字阅读行业市场规模达亿元，受疫情影响，居家在线阅读需求的增加，预计2020年中国数字阅读市场将达亿元，环比增长。艾媒咨询分析师认为，国家对网络信息内容的政策收紧等外部环境变化，为行业带来更好的发展环境，平台更聚焦于业务创新，持续释放数字阅读价值。
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疫情推动用户人数增长、阅读时长增加，中国数字阅读市场外部环境整体向好，行业持续发展。目前中国在线阅读行业积极拓展平台业务范围。平台依托优质内容，授权数字版权，跨界打造头部 IP，布局有声书音频市场;打造优质内容，实行作者扶持;扩宽内容渠道，涉猎教育领域。
在线阅读 探索 新的盈利模式，布局版权衍生和免费阅读是关键
2020年以来，行业内 探索 新的盈利模式，在维持和做大原有核心付费用户的基础上，加强布局版权衍生业务、切入免费阅读市场将是未来增长的关键。在线阅读平台作品数量庞大，核心受众群体众多，热门 IP形成资源聚集，变现率高，但认可度较低。平台用户已形成付费习惯，但接受额度普遍较低，竞争下沉市场，仍需加强免费阅读推广。
以下为报告节选内容
中国数字阅读定义
数字阅读指阅读数字化。主要包含阅读对象数字化以及阅读方式数字化。随着互联网技术的发展，大众阅读生活变革升级，阅读不仅限于纸质出刊物单一方式。其中，阅读对象数字化指阅读内容通过数字化呈现，包括电子书、网络小说等;阅读方式数字化指用户可通过PC端、手机终端、阅读专用终端等数字终端进行阅读。
中国数字阅读行业市场规模
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019年中国数字阅读行业市场规模达亿元，受疫情影响，居家在线阅读需求增加，预计2020年中国数字阅读市场将达亿元，环比增长。艾媒咨询分析师认为，国家对网络信息内容的政策收紧等外部环境变化，为行业带来更好的发展环境，平台更聚焦于业务创新，持续释放数字阅读价值。
中国数字阅读行业战略：依托优质内容，开拓业务范围
中国数字阅读行业市场现状
中国数字阅读内容累计规模
中国数字阅读平台作品规模排行
中国数字阅读行业作者规模
中国数字阅读行业平台作者规模
中国数字阅读行业用户规模
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，截止至2020年6月，中国数字阅读行业用户规模达亿人。艾媒咨询分析师认为，居家隔离期间，人们在休闲 娱乐 的时间支出增长， 娱乐 需求激增，用户参与度提升，而纸质书购入困难，在线阅读的优势更加凸显。
中国数字阅读行业产业图谱
中国数字阅读市场发展潜力
2020年以来，中国数字阅读市场外部环境整体向好，行业持续发展。疫情推动用户人数增长、阅读时长增加，行业内 探索 新的盈利模式，与出版业等跨界合作，引来资本巨头入场，头部企业加速出海。
中国数字阅读市场竞争格局
中国数字阅读用户画像
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示， 在线阅读用户呈现出分散化特征。男性用户较多，达。26-45岁用户是数字阅读用户主力，总占比达。
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，大部分用户来自经济发达的华东地区以及华南地区，仅有用户来自西北地区。用户学历分布上，高中学历以及初中学历用户占据了大多数。
中国数字阅读平台阅读场景分布
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，在阅读场景分布中，碎片化阅读趋势愈加明显，包括等人、如厕等碎片化场景成为用户首要阅读场景，占比达。而睡前以及通勤途中同时也是用户重要的数字阅读场景，占比分别为和。
中国数字阅读用户平台阅读渠道分布
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，用户偏好用电子书APP以及电子书网站进行阅读，占比达和，有声书则随着近年来的强势发展，占据第三。艾媒咨询分析师认为，数字阅读移动化趋势凸显，同时有声书凭借近年来平台的加紧布局、网络技术优化、用户体验的提升，已逐渐成为用户日常阅读的主流渠道方式。
数字阅读行业创新发展趋势盘点
行业生态越趋完善，行业发展逐步深化的大背景下，在线阅读行业的头部企业正在着手产业创新。当前在线阅读行业创新呈现出往内容上往有声书布局、免费阅读生态布局、打造多元 IP、开拓国际市场等几大趋势。
数字阅读载体发展趋势——文本到音频
中国数字阅读音频CP综合竞争力排行
在2020年上半年中国数字阅读音频CP综合竞争力排行中，中文在线旗下子公司鸿达以太凭借在业内多年的积累经验以及行业领先的内容储备，占据市场发展先机。在技术储备上，鸿达以太实现了包括AI、TTS等技术的应用，同时与全网多个音频平台渠道达成深度合作，在市场整体竞争的综合实力上处于行业领先水平。
中文在线：优质内容+跨界合作的有声书布局
数字阅读盈利发展趋势 ——付费到免费
中文在线：多方携手+响应需求的免费市场布局
数字阅读内容发展趋势——IP多元开发
中文在线：打造IP影视化最短路径
数字阅读市场版图趋势——中国到世界
相较于国内饱和的在线阅读市场，国外的中国文学市场有待 探索 。中华文化和文学作品一直在国际上享誉盛名，而国际市场上少有中文文学作品上线，这一市场空缺为中国在线阅读行业的国际化布局提供可能。从前景来看，网文出海作为一种文化输出，能够让出海企业在海外的业务基础更加坚实，在寻找高粘性用户之余，能够在细分产业上有更多上下游的布局。
中文在线：内容出海+海外投资的国际化布局
中国数字阅读市场未来发展趋势
优质内容争夺 作者体系将影响企业发展
艾媒咨询分析师认为，随着行业发展进入成熟阶段，头部企业扩大业务版图，互联网巨头纷纷入场，行业竞争点逐步转移至优质内容争夺。无论是高质量内容生产，还是打造头部 IP，都与平台所拥有的作者资源密不可分，优质作者资源将是未来行业竞争的主要方向。如何吸引作者、留住作者，关键在于平台给予作者的福利待遇和发展空间，以及对作者版权权益的保护。而部分平台为竞争下沉市场，推广免费阅读的同时降低作者福利待遇，更改作者合约，不利于平台建设优质作者资源。
国家政策收紧 平台内部自查将成常态
艾媒咨询分析师认为，在国家重视规范互联网生态环境的当下，未成年人保护、淫秽色情内容清理等政策上的收紧，要求平台把握住政策动向，主动响应国家号召，完成平台内部的规范化。一方面，平台需加强对已发行内容的检查和审阅，采用两级、多级筛查制度，初查时使用大数据技术对敏感词进行筛查，复查时使用人工进一步核实。另一方面，平台需向作者明确国家政策走向，要求作者响应政策号召，对未发行和尚未定稿的作品提前进行整改。
影视改编和有声书持续走热 平台需考虑媒介产品特性
进军国际市场 平台需跟紧国家战略布局
艾媒咨询分析师认为，依托中华文化、文学作品的吸引力和海外中文文学作品的市场空缺，在线阅读行业纷纷进军国际市场，打造海外版中国文学平台，建设社交型阅读平台，投资海外优质中文阅读平台。海外中文文学市场不同于国内，对于企业而言，其把握受众需求更难、收益更难以获取、商业模式更需调整，因此企业需跟紧国家战略调整自身战略布局，在“一带一路”、“亚太经济圈“等对外项目中进行布局，助力国家对外传播发展，谋求更多发展机遇。
毫无疑问，我的生活正因为科技的进步、经济的发展而发生着变化。不知从何时起，我渐渐习惯了电子文档中密密麻麻的各科分数，习惯了电视屏幕下方滚动播放的灾害死亡人数，习惯了《时代》上刊印的每周重要数字??从某种意义上来说，数字化的生活是高效的、便利的，而我也正享受着它带来的福利。分数能直观反映我的成绩，摄氏度能告诉我何时该添衣，而计算机更是一个巨大的数字集合体。但数字也像病毒一样，慢慢侵占着我的生活，直到牢牢掌控一切，让我在虚拟的世界里，深陷其中，不能自拔。罗杰·科恩曾在《纽约时报》上说，生活在21世纪的人是幸福的，而对数字的依赖却让人们变得不幸。数字仿佛在使生活变得便捷、有条理，却在某种程度上让事实变得模糊不清。曾在某杂志上看到过“幸福指数排名”，编辑们用百分比计算出人们的幸福，并一较高低。而这榜单的“权威性”让我深深怀疑。我曾在高幸福指数的国度，看见英国老人在后院寂寞地喝着红茶，也曾在“不幸福”的土地上，看见孩子们快乐地玩耍??数字化的生活企图用集体意识来取代主观感受，用标准而又空洞的数字来诠释人们内心复杂而多变的情感，而这样的尝试，只会让我们离真实的生活越来越远。更何况，在数字化的过程中，人们的情感会抽离肉身，变得麻木不仁。当我看到那一串串的数字死亡人数、死伤率、失踪率时，我和多数人一样，显得无动于衷。而人毕竟不是冷血动物，而是我们所习惯的数字化生活选择性地遗漏了太多的情感信息。我看不到那数字背后年轻母亲丧子的伤痛，看不到新婚夫妻蜜月的甜蜜，看不到孩子渴望上学的眼神??我想，数字化的生活让我失去了太多太多。正如尼采所说“在大海中被渴死是可怕的。”和许多人一样，数字化生活在带给我优质的物质生活时，却让我的精神世界一贫如洗。
。。原作名: Reader, Come Home: The Reading Brain in a Digital World 。。ISBN: 9787521724530 。。内容简介。。 数字时代，电子设备已经占据了人们的大部分阅读时间。纸质阅读日渐式微，人们的思维方式和大脑处理信息的方式也在逐渐向适应屏幕阅读转化。随之而来的是，人们的阅读习惯和阅读方式正在发生巨大的变化。这种变化默默无声，潜移默化，你可能还来不及觉察，它就已经在改变你。 面对数字媒介和传统媒介这两种阅读方式，我们应如何应对？下一代人从小就深受数字媒介的侵染，这是否会影响他们的专注力和深度阅读的能力？儿童应如何整合大脑的深度学习过程，从而提高专注力和阅读能力？新时代应如何高效地阅读？在作者看来，新的阅读方式给我们带来困境和挑战的同时，也提供了发展的契机。数字阅读的影响不全是负面的。相反，适应了这种阅读方式的大脑将具有极强的处理繁杂信息的能力，这是传统阅读模式下的大脑所不具备的。 我们既不应放任自己被数字媒体吞噬，也不必视电子设备为洪水猛兽。只要掌握好的应对方法， 就能获得高效的阅读体验。。。作者简介。。 玛丽安娜·沃尔夫（Maryanne Wolf），美国塔夫茨大学儿童发展心理学教授，阅读与语言研究中心主任。曾获富布莱特奖，并因出色的教学和科研工作，获得美国心理学会、美国国家儿童健康与人类发展研究所以及国际阅读障碍者协会颁发的奖项。作品《普鲁斯特与乌贼》获得2008年玛格•梅尔克年度最佳阅读图书奖。《华盛顿邮报》称赞她“说的任何事都具有一定的意义，她真正预言了计算机文化对‘阅读思维’的影响”。。。精彩短评。。 # 并不是说本书写得神乎其技，毫无瑕疵，相反，作者有过分掉书袋的嫌疑和国外同类书举例啰嗦的问题，但是作者思考的两大话题"深度阅读的意义"和"数字时代不阅读的危害"真是发人深省。至少在写作目的、技巧和逻辑上，作者充分显示出阅读的价值——逻辑清晰，论据详实，条理分明又言辞恳切。 作者在书中提出诸多思考，对我而言，犹如醍醐灌顶，比如1.人可以培养阅读脑；2.数字时代，年轻人越来学把信息当娱乐而非能力和思考；3.越是速食阅读，越很难深度阅读和思考等等。 # 人类并非天生拥有阅读脑，这一点已经是毋庸置疑的事实，更重要的是，作者提出，数字阅读对人深度阅读能力，注意力，记忆力和写作能力，可能是有损害的。当然，既然下一代注定是数字原住民，作者提出不妨在适当的时候，让孩子先接触纸媒，再接触数字语言，比如sratch # 作者在书中仔细的将“阅读”进行了拆分，从脑，环境，心理，思维等方面，解释了阅读是什么，会给我们带来什么，我们如何通过其调动自身的资源，又如何培养我们更多的能力。阅读是一种能力，所以，不要以为会认几个字，就等于会阅读了。与此，作者在面对当下信息、技术的时代，人们该如何学习阅读，提出了一些教育观和方法，适合一些家长阅读。作者写了这么多，自然不是和网络化阅读形成对立，而是告诉了我们，当你能够培养起深度阅读的能力，你便能更好的利用好网络。
深度神经网络（DNNs）是 AI 领域的重要成果，但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。 一些前沿生物医学研究，也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。 在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后，相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力，并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络，已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。 用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成为主流方向的当下，有研究小组却选择用神经生物学的方法重新审视计算机学界发明的DNNs。 而他们发现，诸如改变初始权重等情况就能改变网络的最终训练结果。这对使用单个网络来窥得生物神经信息处理机制的普遍做法提出了新的要求：如果没有将具有相同功能的深度神经网络具有的差异性纳入考虑的话，借助这类网络进行生物大脑运行机制建模将有可能出现一些随机的影响。要想尽量避免这种现象，从事 DNNs 研究的计算神经科学家，可能需要将他们的推论建立在多个网络实例组的基础上，即尝试去研究多个相同功能的神经网络的质心，以此克服随机影响。 而对于 AI 领域的研究者，团队也希望这种表征一致性的概念能帮助机器学习研究人员了解在不同任务性能水平下运行的深度神经网络之间的差异。 人工神经网络由被称为 “感知器”、相互连接的单元所建立，感知器则是生物神经元的简化数字模型。人工神经网络至少有两层感知器，一层用于输入层，另一层用于输出层。在输入和输出之间夹上一个或多个 “隐藏” 层，就得到了一个 “深层” 神经网络，这些层越多，网络越深。 深度神经网络可以通过训练来识别数据中的特征，就比如代表猫或狗图像的特征。训练包括使用一种算法来迭代地调整感知器之间的连接强度（权重系数），以便网络学会将给定的输入（图像的像素）与正确的标签（猫或狗）相关联。理想状况是，一旦经过训练，深度神经网络应该能够对它以前没有见过的同类型输入进行分类。 但在总体结构和功能上，深度神经网络还不能说是严格地模仿人类大脑，其中对神经元之间连接强度的调整反映了学习过程中的关联。 一些神经科学家常常指出深度神经网络与人脑相比存在的局限性：单个神经元处理信息的范围可能比 “失效” 的感知器更广，例如，深度神经网络经常依赖感知器之间被称为反向传播的通信方式，而这种通信方式似乎并不存在于人脑神经系统。 然而，计算神经科学家会持不同想法。有的时候，深度神经网络似乎是建模大脑的最佳选择。 例如，现有的计算机视觉系统已经受到我们所知的灵长类视觉系统的影响，尤其是在负责识别人、位置和事物的路径上，借鉴了一种被称为腹侧视觉流的机制。 对人类来说，腹侧神经通路从眼睛开始，然后进入丘脑的外侧膝状体，这是一种感觉信息的中继站。外侧膝状体连接到初级视觉皮层中称为 V1 的区域，在 V1 和 V4 的下游是区域 V2 和 V4，它们最终通向下颞叶皮层。非人类灵长类动物的大脑也有类似的结构（与之相应的背部视觉流是一条很大程度上独立的通道，用于处理看到运动和物体位置的信息）。 这里所体现的神经科学见解是，视觉信息处理的分层、分阶段推进的：早期阶段先处理视野中的低级特征（如边缘、轮廓、颜色和形状），而复杂的表征，如整个对象和面孔，将在之后由颞叶皮层接管。 如同人的大脑，每个 DNN 都有独特的连通性和表征特征，既然人的大脑会因为内部构造上的差异而导致有的人可能记忆力或者数学能力更强，那训练前初始设定不同的神经网络是否也会在训练过程中展现出性能上的不同呢？ 换句话说，功能相同，但起始条件不同的神经网络间究竟有没有差异呢？ 这个问题之所以关键，是因为它决定着科学家们应该在研究中怎样使用深度神经网络。 在之前 Nature 通讯发布的一篇论文中，由英国剑桥大学 MRC 认知及脑科学研究组、美国哥伦比亚大学 Zuckerman Institute 和荷兰拉德堡大学的 Donders 脑科学及认知与行为学研究中心的科学家组成的一支科研团队，正试图回答这个问题。论文题目为《Individual differences among deep neural network models》。 根据这篇论文，初始条件不同的深度神经网络，确实会随着训练进行而在表征上表现出越来越大的个体差异。 此前的研究主要是采用线性典范相关性分析（CCA，linear canonical correlation analysis）和 centered-kernel alignment（CKA）来比较神经网络间的内部网络表征差异。 这一次，该团队的研究采用的也是领域内常见的分析手法 —— 表征相似性分析（RSA，representational similarity analysis）。 该分析法源于神经科学的多变量分析方法，常被用于将计算模型生产的数据与真实的大脑数据进行比较，在原理上基于通过用 “双（或‘对’）” 反馈差异表示系统的内部刺激表征（Inner stimulus representation）的表征差异矩阵（RDMs，representational dissimilarity matrices），而所有双反馈组所组成的几何则能被用于表示高维刺激空间的几何排布。 两个系统如果在刺激表征上的特点相同（即表征差异矩阵的相似度高达一定数值），就被认为是拥有相似的系统表征。 表征差异矩阵的相似度计算在有不同维度和来源的源空间（source spaces）中进行，以避开定义 “系统间的映射网络”。本研究的在这方面上的一个特色就是，使用神经科学研究中常用的网络实例比较分析方法对网络间的表征相似度进行比较，这使得研究结果可被直接用于神经科学研究常用的模型。 最终，对比的结果显示，仅在起始随机种子上存在不同的神经网络间存在明显个体差异。 该结果在采用不同网络架构，不同训练集和距离测量的情况下都成立。团队分析认为，这种差异的程度与 “用不同输入训练神经网络” 所产生的差异相当。 如上图所示，研究团队通过计算对应 RDM 之间的所有成对距离，比较 all-CNN-C 在所有网络实例和层、上的表示几何。 再通过 MDS 将 a 中的数据点（每个点对应一个层和实例）投影到二维。各个网络实例的层通过灰色线连接。虽然早期的代表性几何图形高度相似，但随着网络深度的增加，个体差异逐渐显现。 在证明了深度神经网络存在的显著个体差异之后，团队继续探索了这些差异存在的解释。 随后，研究者再通过在训练和测试阶段使用 Bernoulli dropout 方法调查了网络正则化（network regularization）对结果能造成的影响，但发现正则化虽然能在一定程度上提升 “采用不同起始随机种子的网络之表征” 的一致性，但并不能修正这些网络间的个体差异。 最后，通过分析网络的训练轨迹与个体差异出现的过程并将这一过程可视化，团队在论文中表示，神经网络的性能与表征一致性间存在强负相关性，即网络间的个体差异会在训练过程中被加剧。 总而言之，这项研究主要调查了多个神经网络在最少的实验干预条件下是否存在个体差异，即在训练开始前为网络设置不同权重的随机种子，但保持其他条件一致，并以此拓展了此前与 “神经网络间相关性” 有关的研究。 除了这篇 这篇 研究以外，“深度学习三巨头” 之一、著名 AI 学者 Hinton 也有过与之相关的研究，论文名为《Similarity of Neural Network Representations Revisited》，文章探讨了测量深度神经网络表示相似性的问题，感兴趣的读者可以一并进行阅读。 Refrence： [1] [2]
这两天在公司做PM实习，主要是自学一些CV的知识，以了解产品在解决一些在图像识别、图像搜索方面的问题，学习的主要方式是在知网检索了篇国内近3年计算机视觉和物体识别的硕博士论文。由于时间关系，后面还会继续更新图片相似度计算（以图搜图）等方面的学习成果 将这两天的学习成果在这里总结一下。你将会看到计算机视觉在解决特定物体识别问题（主要是卷积神经网络CNNs）的基础过程和原理，但这里不会深入到技术的实现层面。
计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 ————维基百科 通常而言，计算机视觉的研究包括三个层次： （1）底层特征的研究： 这一层次的研究主要聚焦如何高效提取出图像对象具有判别性能的特征，具体的研究内容通常包括：物体识别、字符识别等 （2）中层语义特征的研究： 该层次的研究在于在识别出对象的基础上，对其位置、边缘等信息能够准确区分。现在比较热门的：图像分割；语义分割；场景标注等，都属于该领域的范畴 （3）高层语义理解： 这一层次建立在前两层的基础上，其核心在于“理解”一词。 目标在于对复杂图像中的各个对象完成语义级别的理解。这一层次的研究常常应用于：场景识别、图像摘要生成及图像语义回答等。 而我研究的问题主要隶属于底层特征和中层语义特征研究中的物体识别和场景标注问题。
人类的视觉工作模式是这样的： 首先，我们大脑中的神经元接收到大量的信息微粒，但我们的大脑还并不能处理它们。 于是接着神经元与神经元之间交互将大量的微粒信息整合成一条又一条的线。 接着，无数条线又整合成一个个轮廓。 最后多个轮廓累加终于聚合我们现在眼前看到的样子。 计算机科学受到神经科学的启发，也采用了类似的工作方式。具体而言，图像识别问题一般都遵循下面几个流程
（1）获取底层信息。获取充分且清洁的高质量数据往往是图像识别工作能否成功的关键所在 （2）数据预处理工作，在图像识别领域主要包括四个方面的技术：去噪处理（提升信噪比）、图像增强和图像修复（主要针对不够清晰或有破损缺失的图像）；归一化处理（一方面是为了减少开销、提高算法的性能，另一方面则是为了能成功使用深度学习等算法，这类算法必须使用归一化数据）。 （3）特征提取，这一点是该领域的核心，也是本文的核心。图像识别的基础是能够提取出足够高质量，能体现图像独特性和区分度的特征。 过去在10年代之前我们主要还是更多的使用传统的人工特征提取方法，如PCA\LCA等来提取一些人工设计的特征，主要的方法有（HOG、LBP以及十分著名的SIFT算法）。但是这些方法普遍存在（a）一般基于图像的一些提层特征信息（如色彩、纹理等）难以表达复杂的图像高层语义，故泛化能力普遍比较弱。（b）这些方法一般都针对特定领域的特定应用设计，泛化能力和迁移的能力大多比较弱。 另外一种思路是使用BP方法，但是毕竟BP方法是一个全连接的神经网络。这以为这我们非常容易发生过拟合问题（每个元素都要负责底层的所有参数），另外也不能根据样本对训练过程进行优化，实在是费时又费力。 因此，一些研究者开始尝试把诸如神经网络、深度学习等方法运用到特征提取的过程中，以十几年前深度学习方法在业界最重要的比赛ImageNet中第一次战胜了SIFT算法为分界线，由于其使用权重共享和特征降采样，充分利用了数据的特征。几乎每次比赛的冠军和主流都被深度学习算法及其各自改进型所占领。其中，目前使用较多又最为主流的是CNN算法，在第四部分主要也研究CNN方法的机理。
上图是一个简易的神经网络，只有一层隐含层，而且是全连接的（如图，上一层的每个节点都要对下一层的每个节点负责。）具体神经元与神经元的作用过程可见下图。
在诸多传统的神经网络中，BP算法可能是性能最好、应用最广泛的算法之一了。其核心思想是：导入训练样本、计算期望值和实际值之间的差值，不断地调整权重，使得误差减少的规定值的范围内。其具体过程如下图：
一般来说，机器学习又分成浅层学习和深度学习。传统的机器学习算法，如SVM、贝叶斯、神经网络等都属于浅层模型，其特点是只有一个隐含层。逻辑简单易懂、但是其存在理论上缺乏深度、训练时间较长、参数很大程度上依赖经验和运气等问题。 如果是有多个隐含层的多层神经网络（一般定义为大于5层），那么我们将把这个模型称为深度学习，其往往也和分层训练配套使用。这也是目前AI最火的领域之一了。如果是浅层模型的问题在于对一个复杂函数的表示能力不够，特别是在复杂问题分类情况上容易出现分类不足的弊端，深度网络的优势则在于其多层的架构可以分层表示逻辑，这样就可以用简单的方法表示出复杂的问题，一个简单的例子是： 如果我们想计算sin(cos(log(exp(x))))， 那么深度学习则可分层表示为exp(x)—>log(x)—>cos(x)—>sin(x)
图像识别问题是物体识别的一个子问题，其鲁棒性往往是解决该类问题一个非常重要的指标，该指标是指分类结果对于传入数据中的一些转化和扭曲具有保持不变的特性。这些转化和扭曲具体主要包括了： （1）噪音（2）尺度变化（3）旋转（4）光线变化（5）位移
该部分具体的内容，想要快速理解原理的话推荐看[知乎相关文章] ( )， 特别是其中有些高赞回答中都有很多动图和动画，非常有助于理解。 但核心而言，CNN的核心优势在于 共享权重 以及 感受野 ，减少了网络的参数，实现了更快的训练速度和同样预测结果下更少的训练样本，而且相对于人工方法，一般使用深度学习实现的CNN算法使用无监督学习，其也不需要手工提取特征。
CNN算法的过程给我的感觉，个人很像一个“擦玻璃”的过程。其技术主要包括了三个特性：局部感知、权重共享和池化。
CNN中的神经元主要分成了两种： （a）用于特征提取的S元，它们一起组成了卷积层，用于对于图片中的每一个特征首先局部感知。其又包含很关键的阈值参数（控制输出对输入的反映敏感度）和感受野参数（决定了从输入层中提取多大的空间进行输入，可以简单理解为擦玻璃的抹布有多大） （b）抗形变的C元，它们一起组成了池化层，也被称为欠采样或下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的容错性。 （c*）激活函数，及卷积层输出的结果要经过一次激励函数才会映射到池化层中，主要的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout等。
也许你会抱有疑问，CNN算法和传统的BP算法等究竟有什么区别呢。这就会引出区域感受野的概念。在前面我们提到，一个全连接中，较高一层的每个神经元要对低层的每一个神经元负责，从而导致了过拟合和维度灾难的问题。但是有了区域感受野和，每个神经元只需要记录一个小区域，而高层会把这些信息综合起来，从而解决了全连接的问题。
了解区域感受野后，你也许会想，区域感受野的底层神经元具体是怎么聚合信息映射到上一层的神经元呢，这就要提到重要的卷积核的概念。这个过程非常像上面曾提到的“神经元与神经元的联系”一图，下面给大家一个很直观的理解。
上面的这个过程就被称为一个卷积核。在实际应用中，单特征不足以被系统学习分类，因此我们往往会使用多个滤波器，每个滤波器对应1个卷积核，也对应了一个不同的特征。比如：我们现在有一个人脸识别应用，我们使用一个卷积核提取出眼睛的特征，然后使用另一个卷积核提取出鼻子的特征，再用一个卷积核提取出嘴巴的特征，最后高层把这些信息聚合起来，就形成了分辨一个人与另一个人不同的判断特征。
现在我们已经有了区域感受野，也已经了解了卷积核的概念。但你会发现在实际应用中还是有问题： 给一个100 100的参数空间，假设我们的感受野大小是10 10，那么一共有squar（1000-10+1）个，即10的六次方个感受野。每个感受野中就有100个参数特征，及时每个感受野只对应一个卷积核，那么空间内也会有10的八次方个次数，，更何况我们常常使用很多个卷积核。巨大的参数要求我们还需要进一步减少权重参数，这就引出了权重共享的概念。 用一句话概括就是，对同一个特征图，每个感受野的卷积核是一样的，如这样操作后上例只需要100个参数。
池化是CNN技术的最后一个特性，其基本思想是： 一块区域有用的图像特征，在另一块相似的区域中很可能仍然有用。即我们通过卷积得到了大量的边缘EDGE数据，但往往相邻的边缘具有相似的特性，就好像我们已经得到了一个强边缘，再拥有大量相似的次边缘特征其实是没有太大增量价值的，因为这样会使得系统里充斥大量冗余信息消耗计算资源。 具体而言，池化层把语义上相似的特征合并起来，通过池化操作减少卷积层输出的特征向量，减少了参数，缓解了过拟合问题。常见的池化操作主要包括3种： 分别是最大值池化（保留了图像的纹理特征）、均值池化（保留了图像的整体特征）和随机值池化。该技术的弊端是容易过快减小数据尺寸，目前趋势是用其他方法代替池化的作用,比如胶囊网络推荐采用动态路由来代替传统池化方法，原因是池化会带来一定程度上表征的位移不变性，传统观点认为这是一个优势，但是胶囊网络的作者Hinton et al.认为图像中位置信息是应该保留的有价值信息，利用特别的聚类评分算法和动态路由的方式可以学习到更高级且灵活的表征，有望冲破目前卷积网络构架的瓶颈。
CNN总体来说是一种结构，其包含了多种网络模型结构，数目繁多的的网络模型结构决定了数据拟合能力和泛化能力的差异。其中的复杂性对用户的技术能力有较高的要求。此外，CNN仍然没有很好的解决过拟合问题和计算速度较慢的问题。
该部分的核心参考文献： 《深度学习在图像识别中的应用研究综述》郑远攀,李广阳,李晔.[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. 深度学习技术在计算机图像识别方面的领域应用研究是目前以及可预见的未来的主流趋势，在这里首先对深度学习的基本概念作一简介，其次对深度学习常用的结构模型进行概述说明，主要简述了深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成式对抗网络（GAN）、胶囊网络（CapsNet）以及对各个深度模型的改进模型做一对比分析。
深度学习按照学习架构可分为生成架构、判别架构及混合架构。 其生成架构模型主要包括： 受限波尔兹曼机、自编码器、深层信念网络等。判别架构模型主要包括：深层前馈网络、卷积神经网络等。混合架构模型则是这两种架构的集合。深度学习按数据是否具有标签可分为非监督学习与监督学习。非监督学习方法主要包括：受限玻尔兹曼机、自动编码器、深层信念网络、深层玻尔兹曼机等。 监督学习方法主要包括：深层感知器、深层前馈网络、卷积神经网络、深层堆叠网络、循环神经网络等。大量实验研究表明，监督学习与非监督学习之间无明确的界限，如：深度信念网络在训练过程中既用到监督学习方法又涉及非监督学习方法。
[1]周彬. 多视图视觉检测关键技术及其应用研究[D].浙江大学,2019. [2]郑远攀,李广阳,李晔.深度学习在图像识别中的应用研究综述[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. [3]逄淑超. 深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究[D].吉林大学,2017. [4]段萌. 基于卷积神经网络的图像识别方法研究[D].郑州大学,2017. [5]李彦冬. 基于卷积神经网络的计算机视觉关键技术研究[D].电子科技大学,2017. [6]李卫. 深度学习在图像识别中的研究及应用[D].武汉理工大学,2014. [7]许可. 卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[D].浙江大学,2012. [8]CSDN、知乎、机器之心、维基百科
虽然我们大多数人都惊叹为什么DL这么好？在使用大量数据进行训练时，它在准确性方面非常出色。近几年随着深度学习算法的发展，出现了很多深度学习的框架，这些框架各有所长，各具特色。下面将为大家介绍2019年最受欢迎的十大深度学习框架。
谷歌的Tensorflow可以说是当今最受欢迎的深度学习框架。Gmail，Uber，Airbnb，Nvidia以及其他许多知名品牌都在使用。TF是目前深度学习的主流框架，Tensorflow主要特性：
TensorFlow优点：
Tensorflow之后用于深度学习的主要框架是PyTorch。PyTorch框架是Facebook开发的，已被Twitter和Salesforce等公司使用。
PyTorch基本特性：
PyTorch优点：
Sonnet深度学习框架是建立在TensorFlow的基础之上。它是DeepMind用于创建具有复杂架构的神经网络。
Sonnet基本特性：
Sonnet优点：
Keras是一个机器学习框架，如果您拥有大量数据和/或你想快速入门深度学习，那么Keras将非常适合学习。Keras是TensorFlow高级集成APi，可以非常方便的和TensorFlow进行融合。这是我强烈推荐学习的一个库。
Keras基本特性：
Keras优点：
顺便说一下TensorFlow和Keras的对比：
PS：Tensorflow处于底层框架：这和MXNet，Theano和PyTorch等框架一样。包括实现诸如广义矩阵 - 矩阵乘法和诸如卷积运算的神经网络原语之类的数学运算。
Keras处于高度集成框架。虽然更容易创建模型，但是面对复杂的网络结构时可能不如TensorFlow。
MXNet是一种高度可扩展的深度学习工具，可用于各种设备。虽然与TensorFlow相比，它似乎没有被广泛使用，但MXNet的增长可能会因为成为一个Apache项目而得到提升。
MXNet基本特性：
MXNet优点：
虽然它不像TF那么受欢迎，但MXNet具有详细的文档并且易于使用，能够在命令式和符号式编程风格之间进行选择，使其成为初学者和经验丰富的工程师的理想选择。
Gluon是一个更好的深度学习框架，可以用来创建复杂的模型。GLUON基本特性：
GLUON优点：
当你听到Swift时，您可能会考虑iOS或MacOS的应用程序开发。但是如果你正在学习深度学习，那么你一定听说过Swens for Tensorflow。通过直接与通用编程语言集成，Swift for TensorFlow可以以前所未有的方式表达更强大的算法。SWIFT基本特性：
SWIFT优点：
直到CMU的DyNet和Facebook的PyTorch出现之前，Chainer是动态计算图或网络的领先神经网络框架，它允许输入数据长度不一致。chainer基本特性：
Chainer优点：
那些使用Java或Scala的人应该注意DL4J（Deep Learning for Java的简称）。DL4J的基本特性：
DL4J优点：
ONNX项目诞生于微软和Facebook，旨在寻找深度学习模型呈现的开放格式。ONNX简化了在人工智能的不同工作方式之间传递模型的过程。因此ONNX具有各种深度学习框架的优点。
ONNX基本特性：
ONNX优点：
那么您应该使用哪种深度学习框架？下面是几点建议：
研究生毕业论文发表 ,现在不是很容易,加上周期长,现有:全国中文核心期刊、国家级、省部级期刊多种 涉及内容 :政治、经济、法律、文学、艺术、物理、化学、工农医学、计算机科学、环境卫生、新闻传播、大众社科等各个领域
硕士深度学习毕业论文难吗深度学习毕业论文难度不一，取决于论文的选题、论文的内容、论文的技术要求、导师的要求等。因此，深度学习毕业论文的难度可能会有所不同，但一般来说，深度学习毕业论文的难度较高，因为需要深入研究论文的技术细节，同时也要充分利用所学的知识和技能。因此，深度学习毕业论文的难度较高，需要充分利用学习的时间，深入研究相关技术，做好论文准备工作，才能取得好的成绩。
现在写论文发论文是越来越难了，有什么查重率的要求。当然，关键还是看你研究的课题有没有创新点，如果有创新点，你的论文自然就有创新，那就很好发表了，尤其是要有关键的数据创新。
说实话，研究所发论文不容易，得有好的创新点