《中国高考评价体系》中指出：“注重语文必备的知识能力考查，注重从不同的角度阅读，提升语文综合素养。”近几年来，在“一核四层四翼”的高考评价体系下，语文文学类文本阅读题虽然还以小说为主，但是在小说鉴赏的考查上，更侧重对小说语言、构思、艺术形式、意蕴情感等方面的考查，尤其是小说的叙事艺术。因此，教师在教学中应注重多角度地引导学生欣赏作品，从而获得叙事的审美体验。

我国素质教育中明确提出要重点培养学生的综合能力，尤其是阅读能力。而深度阅读是新课改深入贯彻落实的表现，可以使得小学生更好的感知文章内容的深层含义和价值。因此，本文通过如何应用深度阅读来提高小学生的小古文阅读能力进行阐述。

近年来，深度学习算法在图像处理领域应用有显著突破，尤其在计算机视觉任务性能方面。本研究基于此探讨芯片技术在图像处理中的应用。先梳理深度学习算法原理与发展，重点分析卷积神经网络结构与特点，然后设计实现基于深度学习的图像处理系统，以高性能芯片为平台用 CNN 模型。结果表明，该系统在多项任务中准确率和处理速度高。此外，还讨论芯片技术优化算法计算性能的策略。本研究为相关应用提供探索，奠定基础。

本论文旨在探讨深度学习技术在航空摄影测量中的应用，以提高地图制图、地理信息系统和土地管理等领域的效率和精度。通过综合研究现有文献和技术，本文提出了深度学习在航空摄影测量中的三个关键应用方向，包括特征提取与匹配、三维重建和遥感图像分类。在每个应用方向中，分析了深度学习的具体方法和技术，并讨论了其优点和挑战。最后，本文强调了跨学科合作和国际合作的重要性，以推动深度学习在航空摄影测量中的应用。通过本文的研究，可以为相关领域的研究者提供有关深度学习技术的详尽信息，以指导未来的研究和实践。

图像分割是图像处理中十分重要的一部分，是计算机视觉至关重要的预处理。图像分割技术应用于现代生活的各个领域，如：医学影像、人脸识别、交通控制、遥感工程等，因此图像分割质量的好坏，对后续的相关工作的影响非常的大。目前，各种分割方法技术均比较成熟，根据不同的分割标准，研究了基于边缘、区域、阈值、深度学习、超像素五种图像分割的方法，并进行了性能的分析总结。

自从2014年生成对抗网络（GAN）被首次提出，它已经逐渐成为深度学习研究的焦点话题。GAN在随机噪声与真实数据之间通过构造2个竞争网络即生成器与判别器来进行映射。在图像合成方面,GAN显示出较强的生成能力并能产生高质量图像，从而解决传统图像合成方法所存在的部分问题。本论文的研究目的是对GAN应用于图像合成技术进行深入的探讨，并对该技术的发展状况及未来发展趋势进行分析。

近年来信息技术的发展进程逐渐加快，并且与教育领域发生融合，给教育工作者提供了新的教学模式。初中生正处于身心发展的关键时期，良好的教学模式不仅可以提升学生的逻辑推理、运算等方面的能力，也可以提升学生对数学教学内容的兴趣，从而达到两者深度融合的教学效果。

针对深度学习常用人脸识别方法训练不易收敛、图像分辨率低影响大等问题，提出了一种基于通道注意力模块的多尺度特征融合残差神经网络(channel attetion multi-scale fusion)CAMF-ResNet。该方法基于残差块和softmax损失的人脸识别方法，改进了残差网络，利用特征金字塔提取不同层次的特征进行信息融合，并融合了不同尺度的特征，它可以获得更多的描述性信息，提高图像表示的性能。在端到端网络特征提取中，利用注意机制提取相应的高阶特征表示，得到描述能力强的图像表示。实验结果表明，该方法能有效解决深层网络退化和参数过多的缺陷，提高对细粒度图像判别性区域的精细化能力进而提高模型分类精度以获得更高描述性信息特征表示。

随着大数据和深度学习技术的发展，智能图像识别和标注在计算机视觉领域具有重要意义。本研究主要探讨了基于大数据与深度学习的图像识别及智能标注技术。首先，针对海量图像数据，提出一个高效的图像特征提取与表示方式，通过与传统方法的对比验证其优越性。其次，针对深度学习模型的训练研发了一种适合于大规模图像数据的深度学习网络结构，并进行了实验验证。然后，根据这些技术，设计并实现了一种基于深度学习的图像识别及智能标注系统，并对系统的效果进行了评估。

作为一种受到幼儿喜欢的一种学习活动，构建游戏是幼儿园老师的一种主要的教育手段，在提高幼儿园的生活和学习品质方面发挥着很大的作用。在生活化的游戏场景中进行游戏活动，可以有效地将幼儿的生活与知识学习相联系，可以将他们的学习积极性完全地激发出来，为他们建立健全的知识体系打下坚实的基础。本文以构建游戏开展为基础，探讨了在建立游戏中引导幼儿深度学习的可能性，并提出了相关的对策，以推动幼儿深度学习能力的发展。

随着时代不断地发展，国有企业也需要与时俱进，不断创新突破，在思想上通过党建及党风廉政建设的武装，并且将其和业务工作之间融合起来，才能在各个方面更上一层楼。基于此本文主要讨论了国有企业党建和党风廉政建设与业务工作深度融合的实践与思考。

本研究基于VisionSense技术，致力于实现实时图像超分辨率重建算法。详细介绍了VisionSense算法的设计与原理，突出了其在图像处理领域的先进性。提出了一个创新性的实时图像超分辨率算法，包括算法框架、数据预处理与特征提取、深度学习模型选择与设计等关键步骤。通过合理的算法设计，旨在提高图像的空间分辨率，实现更清晰、更细致的图像重建。

观察飞秒激光辅助白内障超声乳化术治疗浅前房白内障的临床效果。方法：2020年10月到2022年2月，选取200例浅前房白内障患者进行研究，按照随机数字表法分组，每组有100例。对照组采用传统白内障超声乳化术治疗，观察组采用飞秒激光辅助白内障超声乳化术治疗，比较两组患者的裸眼视力、前房深度、术后并发症率。结果：手术前观察组裸眼视力与对照组比较无差异（P＞0.05），术后1d、术后6周、术后12周观察组裸眼视力高于对照组（P＜0.05）。手术前、术后1d、术后6周、术后12周观察组前房深度与对照组比较无差异（P＞0.05）。统计术后并发症率，观察组是2.00％，对照组是11.00％，观察组小于对照组（P＜0.05）。结论：浅前房白内障患者应用飞秒激光辅助白内障超声乳化术治疗，可提高裸眼视力，可减少术后并发症，值得临床推广普及。

对于我国现代社会的发展来说，航天器的质量直接关乎于我国航天力量的发展，而在大数据支持的背景下，多种信息技术运用到飞船的质量数据统计上，可以帮助对我国先进太空经济发展进行有力的支持，采用这些手段可以帮助对大量数据资料加以采集并进行管理和分析，很大程度上改善飞船的总体品质。文章主要针对大数据技术展开研究，并论述了航天器的质量数据特征，旨在为我国现代化的航天产品建设提供帮助与参考。

乳腺癌的早期诊断和治疗是提高患者生存率的关键。为探索诊断和治疗乳腺癌的新思路，本文以乳腺癌数据集为研究对象，提出一种基于BP神经网络的乳腺癌分类预测模型。结果显示，结合BP神经网络能够较好地解决非线性的映射问题，BP神经网络模型在乳腺癌分类任务上具有较高的准确性和鲁棒性，为乳腺癌的分类、预测问题提供了建设性的依据。

在我国城市化进程不断深入的今天，各个领域随着社会经济水平的提高而得到了较大程度的发展，在这个过程中对地质矿产资源的需求量也在不断增加。就从目前的情况看来，地质矿产资源在社会发展过程中占据着非常重要的地位，不过部分地质矿产企业并没有对勘探工作予以足够的重视，这样就会导致实际工作当中会存在一些问题，还会对企业发展带来较大程度的影响。为此。地质矿产企业要对勘探工作进行充分分析和了解，结合实际的情况来增加勘探深度，这样才能够找到更多的地质矿产资源。

针对以书名、简介、作者图书元数据不能满足用户精确检索图书的问题，本文提出了将用户浏览、评论、标签、打分等社交行为信息与图书元数据信息进行融合，利用深度学习技术建立了一个社会图书检索模型，该模型由基于社会信息的图书建模、基于用户兴趣的查询建模和了交互社会信息的图书检索深度排序模型三部分组成。该模型首先将社交信息融入到图书模型中，然后利用提取用户查询中的关键词，最后将图书模型和用户关键词作为输入到图书检索深度排序模型中进行查询结果输出。

随着深度学习领域中的人工智能技术逐渐发展成熟，图像识别、分类、检测等多个领域都开始尝试与深度神经网络技术融合应用。语言智能作为人工智能技术的重要组成部分。其自身的发展与人工智能技术的进步有着紧密关联。自然语言技术经过多年的发展已经取得了突破性的进步，尤其是以深度学习作为基础的自然语言处理技术，在语音识别、智能问答等方面的精准性优势十分明显。本文基于深度学习下的自然语言处理技术研究，在简单分析深度学习的自然语言处理技术应用优势的前提下，结合目前自然语言技术的应用、发展，展望了未来自然语言处理技术在深度学习加持下的发展趋势。

高中生物学作为一门非常重要的学习科目，在学习过程中有很多抽象的内容需要学生理解。随着信息技术的迅猛发展和教育改革的深入推进，信息技术与高中生物教学的深度融合已成为教育领域的重要趋势。本文针对信息技术与高中生物的深度融合展开详细研究，并提出几点建议。

探讨基于深度学习技术在图像识别与优化领域的最新进展。首先介绍了深度学习在图像处理中的重要性及其在提高识别准确度和效率方面的优势。随后讨论了当前主流的深度学习模型及其在图像识别任务中的应用，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。进一步分析了优化算法在模型训练和性能提升中的关键作用，如梯度下降和自适应学习率调整。最后，针对图像识别中的挑战和未来发展趋势进行了展望，强调了跨学科合作和大数据驱动的研究方向。