在新时代教育数字化背景下，数字技术与课堂教学的深度融合成为教育改革的重要方向.本文以深度学习理论为指导，结合“5E”教学模式，依托GeoGebra动态教学软件，构建高中数学实验课的教学模型，并以椭圆“垂径定理”为案例开展实践探究.通过创设数学实验情境，引导学生从被动接受转向主动探究，借助GGB的可视化功能，将抽象数学概念具象化，促进知识的内化与迁移.研究发现，该模式能有效激发学生的高阶思维，通过实验操作、代数证明及迁移应用，帮助学生实现从感性认识到理性认知的跨越，同时借助多元评价推动元认知发展.论文进一步提出教学实施建议，为数字技术赋能数学深度学习提供实践参考.

化工废水是一种较为常见的工业废水，它所含有的污染物较为复杂，不易于进行处理，因此需要将其进行深度处理。现阶段我国对于化工废水的深度处理技术已经有了一定程度上的研究和发展，但是在实际应用过程中仍然存在一些问题。针对化工废水的深度处理技术研究，需要将其与资源化利用技术结合起来，在技术水平提升的同时实现资源的高效利用。文章在对化工废水深度处理技术进行概述的基础上，结合我国现阶段化工废水资源化利用技术发展现状，对其应用进行了进一步研究，旨在为今后化工废水资源化利用工作提供一定的参考价值。

随着现代通信和电子技术的飞速发展，射频器件作为关键组件，其性能对系统整体性能起着决定性作用。传统射频器件建模与仿真方法在效率和精度上存在局限，难以满足日益增长的需求。本研究提出深度学习驱动的射频器件参数化建模与仿真加速方法，通过选用合适的深度学习模型，如卷积神经网络和循环神经网络，构建模型结构以提取射频器件特征并实现参数化表示，同时优化仿真流程，减少不必要计算环节。实验结果表明，该方法显著节省了计算资源与时间，有效提升了仿真效率。研究成果为射频领域提供了新的技术思路，有望推动射频器件设计与应用的进一步发展。

随着科技的飞速发展，智能采矿学与人工智能技术的融合成为矿业领域的重要趋势。在当今资源需求不断增长且开采环境日益复杂的背景下，这种融合为采场优化设计提供了新的途径与方法。通过运用机器学习、深度学习等人工智能技术，实现对采场数据的智能分析与决策支持，从而优化采场布局和开采顺序。然而，融合过程面临数据安全与隐私、技术实施难度以及人才短缺等挑战。针对这些挑战，可采取数据安全保障、技术改进创新以及人才培养引进等策略。智能采矿学与人工智能技术的融合已取得一定成效，未来有望与物联网、大数据等新兴技术进一步融合，实现更高程度的智能化，推动矿业行业的可持续发展。

随着工业化和城市化的快速发展，环境问题日益严峻，空气质量成为影响人类生活的重要因素。多源环境监测数据融合技术通过整合地面监测站、卫星遥感和移动监测设备等多种数据来源，能够有效提升空气质量预报的准确性。本研究采用机器学习和深度学习算法，构建了一种新的空气质量预报模型，该模型在输入层、隐藏层和输出层的设计上均进行了优化，以更好地利用融合数据。通过实际案例验证，新模型在预报准确率和时效性方面均优于传统模型。此研究为改善空气质量提供了技术支持，对环境保护和人类健康具有重要意义。

本文探讨了建筑信息模型（BIM）技术与人工智能（AI）融合在建筑工程施工进度智能预测中的应用。通过分析传统施工进度预测方法的不足，阐述了BIM技术与AI技术结合的必要性和优势。详细介绍了BIM技术与AI技术的理论基础，以及两者融合的架构和应用案例。结果表明，BIM与AI的融合能够显著提高施工进度预测的准确性和可靠性，从而提升施工管理的效率与水平。最后，讨论了融合技术在应用过程中面临的挑战及应对策略，并对未来的发展趋势进行了展望。

对于小学音乐，深度学习之下的要求就是学生要培养音乐技能和艺术素养。然而，小学生的音乐理解能力较弱，思维发展水平较低，基本达不到这一教学要求。同时大多数小学音乐教师只注重音乐教学任务的完成，没有看到学生通过课堂教学进行音乐的深化理解和迁移应用，最终完成音乐深度学习的重要性，导致小学音乐课堂教学效率较低，教学观念落后，学生的深度学习难以得到提升。基于此，本文笔者基于深度学习视域探讨小学音乐课堂教学策略，以期提升音乐教学质量，促进学生音乐素养发展。

音乐陶冶小学生心灵、培养其审美、鉴赏能力等都有极其重要的作用，但需要教师合理应用教学方法、引导策略。传统教学手段过于生硬，课堂氛围紧张沉闷，难以取得理想的教学效果。信息技术具有多项功能，用以开展音乐教学，优化课程内容、实践活动等，能够将小学生迅速带入音乐情境，达到教学需求，并在潜移默化中促进其音乐素养良好发展。本文就信息技术与小学音乐教学深度融合的实践进行了研究，以供参考。

声学技术是水下勘探的主要技术手段,研究典型工况下主要声学设备声波频率与其底泥穿透能力的关系,将为改进底泥分层探测方案和声学设备的选取提供技术依据。本文在典型水域(滨海、河道、水库)应用不同声波频率进行定点底泥穿透深度试验,并在同一点利用定深采样钻采集底泥柱状样,以5～10 cm间隔分层并检测每层含水率,以含水率为指标对底泥进行分类,最后,对底泥柱状样本和声波底泥穿透深度结果进行对比分析。结果表明,12～33 k Hz频段声波可穿透河床到达浮泥、流泥层。在滨海水域中,低频声波可穿透部分淤泥层,且频率越低,穿透深度越大。12 k Hz频率的双频换能器相比24 k Hz和33 k Hz具有更强的穿透能力,可满足对浮泥、流泥及部分淤泥层的探测。

信息技术时代，人工智能、大数据等发展日新月异，给我们的学习、工作、生活带来了方方面面的影响，在数据分析的时代，整本书阅读中的全面深入的调查问卷和广泛精准的数据反馈，能有效地节省教师的费时劳动，留下更多的时间进行深度阅读思考和课程设计，必然能够对整本书阅读的教学起到巨大的推动作用。

随着教育改革的不断深化，项目化学习在高中数学教学中的应用日益受到关注。本文旨在探讨项目化学习在高中数学教学中的具体应用，通过分析数学思维在项目化学习任务设计中的作用，探讨如何深化学生对数学知识的理解，并聚焦于核心素养的培养，以丰富项目化学习的策略。本文从运算思维、逆向思维、综合思维等角度出发，阐述了项目化学习任务设计的思路；通过逻辑推理、联系生活、学科融合等方式，拓展了学生深度理解的途径；并借助微课、对比转换、动手操作等手段，提升了学生的数学核心素养。这些策略的实施，有助于提高学生的数学学习兴趣和问题解决能力，进而促进高中数学教学的质量提升。

本文探讨了项目化学习在高中数学教学中的应用。通过分析数学思维在项目化学习任务确立中的重要性，本文提出了基于运算思维、逆向思维和综合思维的任务设计方法。文章还讨论了如何通过逻辑推理、联系生活和学科融合来深化学生对数学知识的理解。最后，文章聚焦于核心素养的培养，提出了利用微课、对比转换和动手操作等策略来丰富项目化学习的手段。这些方法和策略旨在提高学生的数学素养和解决问题的能力。

本文探讨了深度学习背景下小学数学微课的开发与运用。在信息化教育的浪潮下，微课以其独特的教学形式以及高效资源利用特点，正逐渐成为小学数学课堂的重要辅助工具。本文将深入探索小学数学微课的制作策略，并广泛拓展其在教学实践中的应用，期望能为提高小学数学教学的质量提供参考。

在音乐教学中，如何更好地运用软件和小程序搜索资源、编辑处理音视频、备课和上课以及如何甄别、使用、借鉴、学习等一系列的问题都值得我们去思考与研究。笔者结合多年来的信息技术与音乐教学融合实践，从痛点分析、融合策略、技术融合几个方面展开论述。

随着新课程改革的不断深入，深度学习作为一种新的学习理念，对小学道德与法治教育提出了新的要求。生命教育作为道德与法治教育的重要组成部分，其主题的实施策略需要与深度学习理念相结合，以培养学生的生命意识和法治观念。因此，小学道德与法治教师应积极探索与深度学习理念相契合的教学方法，创新教学模式，以适应新时代教育的需求。

火电厂热控系统是保障火力发电过程顺利运行的重要组成部分。本文针对热控系统存在的故障检测和诊断问题，结合现有技术手段和实际需求，提出了一种基于深度学习的热控系统故障检测与诊断方法，并进行了有效性验证。详细介绍该方法构建过程、模型选择及训练等关键环节，并通过矿场实测数据处理结果与准确度的评估证明了本文所述方法能够更加快速地发现潜在的系统故障源并作出之后的响应调整，为受损组件或设备精密化管理和协助平稳生产决策提供了可靠的技术支持。

音乐是一门非常复杂的艺术学科，不易理解，且具有较强的实践性。纵观当前中小学音乐教育现状，学校的教学手段比较单一，说教的现象比较多，实践活动非常少，忽略师生互动和学生的音乐创造，学生参与度不高，难以融入其中，导致真正对音乐感兴趣的学生寥无几，跟不上教育改革的步伐。音乐课程的性质是人文性、审美性、实践性，为了让音乐课堂回归本真，教师应积极提高自身业务素养，改变原有的备课模式，在教学中积极引导学生在实践中体验音乐、创造音乐，充分发挥学生的主动性，重视课堂生成，从而让学生真正“乐”学。

为了补偿功放的非线性失真和记忆效应,本文基于一种基于深度学习的Transformer模型用于射频功放非线性建模的数字预失真算法。该模型具有长时序依赖捕获和交互能力，可以很好地表征功放的强非线性失真和记忆效应。为了验证该模型的建模性能和线性化效果，对比了当下流行的数字预失真器模型，实验结果表明，相比于FFNN模型和LSTM模型，建模精度提高了～2.1dB,同时模型参数量减少了～21%。

为解决水产养殖区遥感提取过程中近岸坑塘养殖目标和网箱养殖目标地物背景复杂，受房屋、植被、海水和船只等干扰提取精度较低等问题，提出了一种联合空间变换和置换注意力机制的近岸水产养殖区信息提取方法SA-STN-Net,选取海南省文昌市八门湾和万宁市坡头港为研究区域，先利用光谱特征和纹理特征构建水产养殖目标先验知识，然后在U-Net模型基础上联合空间变换网络(spatial transformer network, STN)和置换注意力机制(shuffle attention, SA),用于增强养殖目标空间特征、减少复杂地物的干扰并聚焦近岸水产养殖区域。结果表明：与原始U-Net模型相比，SA-STN-Net模型的总体提取精度和平均交并比提高了3.3%和5.7%;与当前较为先进的A2fpn、Swin-Transformer和Dc-Swin等深度学习分割算法相比，SA-STN-Net模型具有更好的分割性能，F1分数分别提高了6.7%、4.2%和7.2%。研究表明，本文提出的SA-STN-Net模型能适应近岸水产养殖目标地物背景复杂的情况，可对近岸养殖目标进行有效提取，本研究结果可为近岸规划与管理部门提供技术支持。

为了解决传统的微藻检测方法依赖于复杂的设备和大量的人工操作，不仅耗时长且检测结果易受检测人员技术经验影响等问题，结合微藻显微图像特征，采用K-means++算法聚类锚框，并基于YOLO v7模型，提出一种轻量级实时检测微藻的方法YOLO v7-MA。该方法将GhostNet引入YOLO v7模型中作为主干特征提取网络，以减少网络的参数量，同时将特征融合网络中的普通卷积块替换为深度可分离卷积块，进一步降低模型的计算复杂度，并在特征融合网络中加入CBAM注意力模块，以提高网络的特征表达能力。结果表明：在14种微藻数据集上的试验显示，本研究中提出的YOLO v7-MA模型的平均精度均值为98.56%,召回率为96.88%,F1值为97.42%,参数量为22.64×10～6,浮点运算次数(FLOPs)为38.45×10～9;相较于YOLO v7模型，YOLO v7-MA模型平均精度均值提高了0.95%,召回率和F1值分别提高了1.15%、0.23%,参数量和FLOPs分别降低了14.63%和66.55%;相较于FasterRCNN-VGG16、FasterRCNN-Resnet50、YOLO v4、YOLO v4-Mobilenet v3、YOLO v4-VGG16、YOLO v4-Resnet50和YOLO v5s等模型，YOLO v7-MA模型的平均精度均值也均有提高，参数量均有减少。研究表明，YOLO v7-MA模型能够为微藻的识别分类提供一种轻量化的实时高效检测方法，大大降低了检测人员的工作量。