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。

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。

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。

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。

为提高对虾饲料的利用率，减少养殖成本，提高养殖效益，提出了一种基于自注意力机制(self-attention, ATTN)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)-长短期记忆网络(long short term memory, LSTM)的对虾投饵量预测模型(CNN-LSTM-ATTN),以水温、溶解氧、对虾的数量与质量作为预测模型的输入数据，通过CNN挖掘输入数据间的内在联系，提取出数据特征信息，利用LSTM的长期记忆能力保存数据特征信息，使用ATTN突出不同时间节点数据特征的重要性，进一步提升模型的性能。结果表明，本研究中提出的CNN-LSTM-ATTN预测模型的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差分别为0.816、0.681和0.018,均小于BP(back propagation)神经网络、LSTM和CNN-LSTM 3个基准模型，其模型预测能力和稳定性优于其他模型。研究表明，本研究中构建的模型能较好地实现对虾投饵量的准确预测，可为对虾养殖投饵量的管理调控提供参考依据。

为解决真实养殖环境下，水下成像模糊、失真等导致鱼群检测准确率低的问题，提出一种融合视觉注意力机制SKNet (selective kernel networks)与YOLOv5(you only look once)的养殖鱼群检测方法(SK-YOLOv5模型),该方法首先采用UNet(convolutional networks for biomedical image segmentation)对图像进行预处理，得到清晰的鱼群图像，然后将SKNet融合到YOLOv5的Backbone端构成关注像素级信息的特征提取网络，加强对模糊鱼体的识别能力，并在水下模糊鱼群图像数据集上进行了消融试验和模型对比试验，以验证SK-YOLOv5的有效性。结果表明：在鱼群检测任务上，SK-YOLOv5的识别精确率和召回率分别达到了98.86%和96.64%,检测效果比YOLOv5分别提升了2.14%和2.29%,与目前检测准确率较高的水下目标检测模型XFishHmMp和FERNet相比，SK-YOLOv5取得了较好的检测效果，与XFishHmMp模型相比，识别精确率和召回率分别提升了5.39%和5.66%,与FERNet模型相比，识别精确率和召回率分别提升了3.59%和3.77%,实现了真实养殖环境下鱼群的准确检测。研究表明，融合SKNet与YOLOv5的养殖鱼群检测方法，有效地解决了水下模糊图像鱼群检测准确率低的问题，提升了养殖鱼群检测和识别的整体效果。

为评估金枪鱼延绳钓系统运行质量、降低人工成本,以及从金枪鱼延绳钓系统电子监控EMS系统中提取浮球、金枪鱼数量等信息,本文提出一种基于深度学习YOLOV5网络模型的金枪鱼延绳钓电子监控系统浮球及金枪鱼目标检测方法,从HNY722远洋渔船EMS系统视频监控数据中截取包含有目标浮球和金枪鱼的15 578帧关键帧,将所有关键帧及其标记文件划分为14 178个训练数据及1 400个验证数据,基于YOLOV5s、YOLOV5l、YOLOV5m、YOLOV5x等4种YOLOV5神经网络模型,设计分组训练试验对比训练效果。结果表明:参与训练的4种神经网络模型均可完成金枪鱼延绳钓电子监控系统的目标检测任务,但网络模型的选择对广义交并比损失(GIoU loss)、目标检测损失(objectness loss)、准确率(precision)、召回率(recall)、多类别平均精度值(mAP)等参数具有显著性影响(P<0.05),对目标分类损失(classification loss)参数无显著性影响(P>0.05);检测效果表现较好的模型是YOLOV5l和YOLOV5m,二者的mAP@0.5值分别为99.1%和99.2%,召回率分别为98.4%和98.3%,但YOLOV5m网络模型在GIoU损失等表现上劣于YOLOV5l。研究表明,4种网络模型中YOLOV5l模型是最适合应用于金枪鱼延绳钓电子监控系统目标检测的网络模型。

为解决渔业标准命名实体识别任务中部分实体语料分布稀疏导致的效果不佳问题,提出了基于多元组合数据增广(data augmentation method based on multiple combination, MCA)的渔业标准命名实体识别方法,该方法融合了基于领域词典的联合替换算法(joint replacement algorithm based on domain dictionary, DDR)、基于槽点保护的随机删除算法(random deletion algorithm based on slot protection, SPD)和基于槽点保护的随机插入算法(random insertion algorithm based on slot protection, SPI)进行语料库的数据增广,首先构建"水产品名称"同类词词典和领域同义词词典,通过两个词典分别对"水产品名称"类实体和随机词进行同类词替换和同义词替换,生成新的句子,以增加目标实体数量和句子的多样性,然后在基于槽点保护的情况下对原句子分别进行随机删除和随机插入操作,在保留实体及上下文特征的情况下进一步丰富语料的多样性,提高模型的泛化能力。结果表明,采用基于融合注意力机制的BERT+BiLSTM+CRF网络模型和多元组合数据增广方法进行渔业标准命名实体识别,准确率、召回率、F1值分别达到了91.73%、88.64%、90.16%,具有较好的效果。研究表明,基于多元组合数据增广的渔业标准命名实体识别方法有效解决了部分实体样本稀疏问题,提升了渔业标准命名实体识别的整体效果。

为解决因外来海洋生物领域实体复杂且实体间存在嵌套导致命名实体识别效果较差等问题,提出基于融合注意力机制的卷积神经网络(CNN)-双向门控循环单元网络(BiGRU)-条件随机场(CRF)网络模型进行外来海洋生物命名实体识别,并构造词向量、词性特征向量等特征作为网络模型的联合输入,以提升网络模型识别效果。结果表明:使用融合多特征向量的CNN-BiGRU-CRF网络模型对外来海洋生物名称实体、时间实体、地名实体3类实体上的命名实体识别结果平均准确率达到了90.62%,平均召回率达到了89.50%,平均F1值达到了90.05%,较传统命名实体识别方法均有较大提高。研究表明,本研究中提出的网络模型可以充分提取文本特征,解决了文本的长距离依赖问题,对外来海洋生物领域的命名实体识别具有较好的识别效果。

思维型教学法是一种非常好的教学方法，可以指导学生进行深层学习。鉴于当前高中物理课堂教学效率低下乃至无效，探索建立思维型课堂、提升教育实效的对策是非常必要的。在教学过程中，老师要充分调动学生的学习动力，在进行理念和试验的过程中，使他们能够更加活跃地参加到课堂中来，建立起自己的物理知识和思维能力，从而将他们的核心素养培育出来。

实验教学是初中物理教学中的一项重要内容，具有直观、动态展示事物物理属性。对于初中阶段的学生而言，物理是引导他们走向科学世界的途径，是激活他们科学思想的关键。这就需要教师在实际教学过程中,需认真思考和分析如何开展实验教学,如何借助实验提高学生的核心素养。同时，在课堂上运用理论知识和实验实践相结合的一种教学方式提促进学生深度学习，对学生全面发展和步入高校深造具有积极意义。

在深度学习视野下开展小学语文古诗词教学，要求学生在老师的指导下，在自己原有的知识积累基础上，主动探索、欣赏古诗词，在交流中，加深对古诗词的理解。针对这一现状，小学语文教师应改变对古诗词的传统教学方式，避免学生对古诗的认识出现肤浅的认识。本文以深度学习理论为指导，对小学古诗教学进行了具体的改革，以期对提高古诗词课堂教学效率起到一定的推动作用。

随着信息技术的迅猛发展和教育改革的不断深入，深度学习作为一种新兴的技术和教育理念，已经开始逐步改变传统的教学模式。群文阅读是高中语文古诗教学的一条有效途径，它可以使学生更好地领会古诗的精神实质，从而促进学生对诗歌作品的欣赏。本文拟从深度学习的角度，对高中古诗教学中如何运用群文阅读进行了较为系统的研究，希望能为我国古代诗歌教学探索出一条新的途径。

在深度学习背景下，小学语文古诗词教学应注重学生的个体差异，结合他们的年龄、性格、思维及认知水平，对传统教学模式进行创新。教师应致力于激发学生的古诗词学习兴趣，培养他们的思维能力，并不断提升其审美情趣与情感感知能力，为他们的全面发展筑牢基石。在实际教学中，教师可充分利用各类教学资源，引导学生自主研究、鉴赏古诗词，鼓励他们勇于分享见解，从而锻炼学习能力和思维能力。

随着智能交通系统的快速发展，高效可靠的交通流量优化控制预测显得尤为重要。本文将深度学习技术引入边缘计算，在不影响系统性能的前提下，实现边缘控制与大型数据模型的协同优化。首先分析了利用深度学习进行交通流量预测的模型构建过程，并通过边缘计算实现实时预测结果的反馈。之后对大模型在边缘计算下的优化算法进行了深入设计和研究，以减少数据计算压力，提高系统的智能化水平。最后的结果表明，所提方法在预测精度、计算效率、系统鲁棒性等方面均优于传统方法，具有非常好的实用价值和广阔的应用前景。结合广泛的实证数据，进一步证明了深度学习与边缘计算结合在智能交通系统中的高效性与可行性，为未来智能交通系统的发展提供了新的研究途径。

中华文化源远流长，古诗词是古代文人给我们留下的宝贵财富。古诗词描绘祖国壮美河山，抒发爱国情怀，催人励志。学习古诗词可以丰富中学生的文学知识，提高写作水平和观察能力，提升审美情趣。古诗文是初中语文教学中的重点和难点。教师应该改变传统的填鸭式教学，以激发学生的兴趣为教学切入点，教学中积极创设教学情境，充分利用现代教学手段，以多种教学手段调动学生学习积极性，引导学生由浅入深地进行古诗文的学习和赏析，提高古诗词教学效率。

在我国全面实施新课程改革后，“深度学习”强调学生的自主学习，培养学生的讲解问题和创新思维的能力，是提高古诗词教学效率的一种新途径，语文是高中的一门重要课程，也是衡量学生综合素质的关键。古诗词作为高中语文的一个主要内容，它的作用是非常大的，是推进高中古诗深度学习的根本途径。

“以人为本”“生本教育”等教育理念逐步成为课堂教育的重要指导思想，激发学生独立思考、创新学习、合作探究、解决问题、应用知识就成为了高中语文教学的关键。高阶思维问题进行驱动旨在突破传统教学困境，以问题解决思维、独立思考习惯、合作探究素养、总结概括能力等高阶思维问题为引导，以深度学习为目标开展教学。文章概述了高阶思维问题驱动开展教学的基本概念，论述了以高阶思维问题驱动高中生深度参与诗词课堂的策略。