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。

随着媒体深度融合的持续推进，新闻短视频成为众多新闻媒体在转型过程中重点发力的内容品类。但在实际创作过程中，不少媒体在新闻短视频的题材选择、表达方式、传播策略等方面，都遇到了一些难题。本文从新闻短视频的自身属性、传播特点等方面出发，对新闻媒体如何提升新闻短视频内容生产能力，进行了分析和思考。

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。

文中分析了两种计算船舶抛锚贯入深度的方法,分析不同方法的特点及对于不同土参数的敏感性。以海洋20 m水深和25 m水深为例,分别使用两种方法计算不同海底土参数状况下抛锚的贯入深度。基于正交试验原理分别分析了能量法与微分方程法计算抛锚贯入深度时的参数敏感性。结果表明,基于能量方法计算得到的贯入深度大于微分法计算得到的贯入深度,且能量法对于内摩擦角最敏感,而微分法对于土的有效重度最敏感。

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。

由于新课标改革工作的相应要求，各学科教育需要进行创新与优化。当下，信息技术被广泛应用于课堂教学之中，能够很好地提高教学效率和教学质量，提高课堂教育效果，从而深受广大教师的青睐。但实际运用过程中，部分教师由于思维、能力等方面的影响，对信息技术没有引起足够重视，无法将其充分运用到学科教学中，影响了学生的学习成长。本文从小学音乐课堂教学出发，探究将信息技术和音乐课堂巧妙结合在一起的方法策略。

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。

“一带一路”倡议下中国与泰国高等教育深度合作，为两国经济、政治及文化的交流做出了贡献。为进一步探究“一带一路”倡议下中国与泰国高等教育深度合作模式，文章基于“一带一路”大背景对中国与泰国高等教育的合作需求进行了分析，而后从合作模式的角度分析了中泰两国高等教育合作的主要模式，最后提出“一带一路”倡议下中国与泰国高等教育深度合作的创新机制，从政府、高校两个角度论述了进一步加强中泰两国高等教育发展的路径。文章通过对“一带一路”倡议下中国与泰国高等教育深度合作模式探究的分析，以期为广大学者及高等教育深度合作提供参考帮助。

时代发展过程中，爱国主义的内涵和外延是在不断丰富不断拓展的，语文课堂应该发挥课程教学的灵活性和广泛性，立足课本，回归生活，反映成长，把爱国情怀和爱国主义教育深深根植于细节之中，让学生们通过语文课堂，获得独立的人格、健全的三观，规范、完整、健康的成长空间。

随着国家对学前教育的重视和改革发展的推进，学前教育专业人才培养模式也面临着新的挑战。目前，我国很多技师院校在人才培养过程中普遍存在“重理论、轻实践”，“重知识、轻能力”，“重专业、轻素质”等现象。这些现象的出现在很大程度上阻碍了技师院校学前教育专业的发展。为了培养出更多适应社会发展需求的学前教育人才，需要我们不断完善教育教学模式，充分发挥校企合作优势，创新校企深度融合下的学前教育专业人才培养模式，以产教融合为基础，以学生职业能力为核心，充分提高学生综合素质，从而实现应用型、技能型学前教育人才培养目标。

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。