基于移动学习的深度学习研究
基于智能手机的移动学习困境分析及应对策略
基于智能手机的移动学习困境分析及应对策略随着智能手机的普及和移动互联网的发展，移动学习已经成为现代教育的一个重要组成部分。
人们可以利用智能手机随时随地获取到丰富的教育资源，进行自主学习和知识获取。
虽然移动学习具有诸多优势和便利性，但也存在着一些困境和挑战。
本文将对基于智能手机的移动学习困境进行分析，并提出相应的应对策略。
一、移动学习困境分析1. 分散注意力问题在移动学习过程中，学习者难以集中注意力，容易被手机中的社交软件、游戏等吸引，导致学习效果不佳。
尤其是对于学习动力不足的学生来说，更容易偏离学习重点，浪费时间。
2. 学习内容不丰富尽管智能手机上有大量的学习资源，但质量参差不齐。
很多学习者难以获取到丰富、权威、深入的学习内容，导致无法完成深度学习和系统学习。
3. 依赖手机学习产生的压力随着智能手机技术的发展，学生开始对手机上的学习工具过度依赖，甚至完全取代了传统的学习方式。
这种过度依赖使得学生面临着学生和社交之间的矛盾。
4. 缺乏有效的学习管理随着学习资源的丰富，很多学生对于如何有效获取和管理这些学习资源缺乏经验和能力，导致学习效率偏低。
以上困境使得移动学习的效果难以得到保障，也给学生学习带来了一定的阻碍。
要想解决这些困境，需要采取一系列的应对措施。
二、应对策略1. 确定学习目标和学习计划学习者在进行移动学习之前，需要明确自己的学习目标和学习计划，并且进行有效的时间规划。
这样可以帮助学习者更好地掌控学习节奏，提高学习效率。
2. 持续培养学习兴趣学习者应该逐步养成持续学习的习惯，培养学习兴趣。
可以通过阅读各种书籍、文献，关注一些学科领域的前沿研究，扩展自己的知识面，激发学习的兴趣。
3. 打造良好学习环境在学习时尽量减少外界干扰，可以选择在宁静的环境中进行学习，远离诸如社交软件和游戏等可能分散注意力的因素。
4. 选择优质学习资源学习者需要选择一些权威、丰富的学习资源进行学习。
可以通过一些知名的学术网站和教育资源平台获取到具有可靠性的学习资源，保证学习的深度和广度。
基于深度学习的移动机器人路径规划算法设计
01
深度学习技术为移动机器人路径规划提供了强大的工具，能够
处理复杂的动态环境和不确定性。
算法目标
02
通过训练神经网络模型，使机器人能够自主地规划出安全、高
效、平滑的路径，以完成导航、避障等任务。
算法流程
03
输入环境信息，通过神经网络模型进行路径规划，输出机器人
应执行的路径。
神经网络模型设计
网络结构
损失函数
定义合适的损失函数，用于评 估神经网络模型预测的路径质 量。
优化算法
采用梯度下降法、随机梯度下 降法等优化算法，根据损失函 数进行模型参数的调整和优化 。
训练过程
通过不断迭代更新模型参数， 使模型逐渐适应各种场景下的 路径规划任务，提高规划效果
。
05
实验与分析
实验设置与数据集
数据集
为了训练和测试算法，我们使用 了具有不同环境特征的多个数据 集，包括室内、室外、动态障碍
卷积神经网络
适用于处理具有空间结构的问题，如障碍物识别 和地图构建，有助于提高路径规划的准确性和实 时性。
强化学习与深度学习的结合
利用深度学习进行状态和行为的建模，结合强化 学习中的智能体与环境交互进行路径规划决策。
04
基于深度学习的移动机器人路 径规划算法设计
算法设计概述
深度学习在路径规划中的应用
采用卷积神经网络（ CNN）或循环神经网络 （RNN）等结构，根据 具体任务需求进行选择
和设计。
输入层
接收环境信息，如障碍 物位置、目标点坐标等
。
隐藏层
通过神经元之间的连接 传递信息，进行特征提
取和路径规划决策。
输出层
输出机器人应执行的路 径，如一系列坐标点或
合肥市教育局关于公布2020年度合肥市教育信息技术研究课题立项的通知
合肥市教育局关于公布2020年度合肥市教育信息技术研究课题立项的通知文章属性•【制定机关】合肥市教育局•【公布日期】2020.09.10•【字号】合教秘〔2020〕111号•【施行日期】2020.09.10•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】教育信息化正文合肥市教育局关于公布2020年度合肥市教育信息技术研究课题立项的通知各县（市）区教育主管部门，各市管学校：根据市教育局《关于组织申报安徽省和合肥市教育信息技术研究2020年度课题工作的通知》要求，在各县（市）区、市管学校推荐申报的基础上，经专家组审核，推荐申报了36项省级教育信息技术研究课题，并确定80项为2020年度市教育信息技术研究课题，现予以公布。
请各单位高度重视，督促并指导各课题组做好以下工作：一、各课题组尽快制定详实的课题实施方案，在三个月内组织开题，并将课题实施方案和开题报告报送到县（市）区教育信息技术研究课题管理部门，集中后报市装备电教中心。
二、各课题组严格按照《安徽省教育信息技术研究课题管理办法(试行)》和《关于加强合肥市教育信息技术研究课题管理的意见》的要求，认真开展课题研究，严格过程管理，确保课题研究取得预期成效。
课题承担单位要做好课题研究的时间、经费等各项研究条件的保障工作。
三、各课题组要按照申报的研究时间完成课题研究。
因特殊原因不能按时完成的，必须在结题期限的3个月前向市装备电教中心提出书面延期申请，经批准后方可延期，只能延期一次，延期时间不超过1年。
逾期不能完成课题研究任务，撤销立项，其课题负责人在三年内不得再申报教育信息技术研究课题。
各县（市）区教育信息技术研究课题管理部门负责对所属范围内的市级立项课题实施日常管理和指导，积极参与课题单位的研究工作，组织教育信息技术研究课题专家对研究的关键环节进行指导。
联系人：郭老师，电话：63505180，E-mail:CLOUDY70＠。
附件：2020年度合肥市教育信息技术研究立项课题一览表合肥市教育局2020年9月10日附件2020年度合肥市教育信息技术研究立项课题一览表。
基于深度学习的目标检测技术研究与应用
基于深度学习的目标检测技术研究与应用引言深度学习作为机器学习领域的一个重要分支，近年来在众多领域取得了突破性的进展。
其中，基于深度学习的目标检测技术无疑是一项具有广泛应用前景的研究方向。
本文将就基于深度学习的目标检测技术在计算机视觉领域的研究与应用进行探讨。
一、深度学习的发展与应用1.1 深度学习的基本原理深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法。
其核心思想是模仿人脑神经网络的结构和功能实现机器学习任务。
深度学习通过多个神经网络层次的组合学习，实现对大规模数据的高维特征提取与表示，从而达到高效学习和预测的目的。
1.2 深度学习在图像识别中的应用深度学习在图像识别领域的应用是其最为成功的一个方向之一。
通过使用卷积神经网络（CNN）结构，深度学习可以自动学习图像中的特征，并达到和甚至超越人类的识别准确率。
基于深度学习的目标检测技术也是图像识别中的一个重要应用方向。
二、目标检测技术的背景和挑战2.1 目标检测技术的定义与作用目标检测技术是指在图像或视频中准确地定位和识别出特定目标的一种计算机视觉任务。
其在人工智能、自动驾驶、安防监控等领域起到了至关重要的作用。
然而，由于目标的位置、大小和姿态各异，以及背景噪声的干扰，目标检测技术面临着一系列的挑战。
2.2 传统目标检测方法的局限性传统的目标检测方法通常基于手工设计的特征提取算法和分类器进行目标识别。
然而，这种方法面临着特征表达能力有限、难以适应复杂场景和变化目标的问题。
因此，需要引入深度学习技术来提升目标检测的准确性和鲁棒性。
三、基于深度学习的目标检测技术研究与方法3.1 基于深度学习的目标检测框架目前，基于深度学习的目标检测技术主要有两个框架，即基于区域提取的方法（Region Proposal-based）和基于密集预测的方法（Fully Convolutional Detection）。
前者通过在图像中提取一系列候选区域来进行目标检测，后者则通过将整个图像输入网络进行密集预测。
基于深度学习的目标跟踪与运动估计研究
基于深度学习的目标跟踪与运动估计研究摘要：目标跟踪与运动估计是计算机视觉中的重要研究领域，有着广泛的应用价值。
近年来，深度学习技术的快速发展为目标跟踪与运动估计提供了强大的工具。
本文将介绍基于深度学习的目标跟踪与运动估计的研究现状和方法，并探讨其在实际场景中的应用前景。
1. 引言目标跟踪与运动估计在自动驾驶、视频监控、机器人导航等领域中具有重要意义。
传统的方法主要基于手工设计的特征和机器学习算法，但随着深度学习的兴起，基于深度学习的目标跟踪与运动估计技术逐渐成为研究热点。
2. 基于深度学习的目标跟踪基于深度学习的目标跟踪方法主要包括两个阶段：目标检测和目标跟踪。
目标检测利用深度神经网络对图像或视频中的目标进行定位和分类，而目标跟踪则利用前一帧目标的位置信息和当前帧图像进行目标位置的估计。
针对目标检测，目前最常用的方法是基于卷积神经网络（CNN）的目标检测器，例如Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
这些方法具有较高的准确性和实时性，能够在复杂背景和目标遮挡的情况下进行准确的目标检测。
在目标跟踪领域，深度学习方法也取得了显著的进展。
常见的深度学习目标跟踪算法包括Siamese网络、RPN、MDNet 等。
这些方法利用神经网络学习目标的特征表示，并通过匹配目标特征和背景特征来进行目标跟踪。
从而实现目标在视频序列中的稳定跟踪。
3. 基于深度学习的运动估计运动估计是指根据连续帧之间的差异来估计目标的运动信息。
在基于深度学习的运动估计领域，常用的方法包括基于光流的运动估计和基于深度神经网络的运动估计。
基于光流的运动估计通过分析图像中像素点的移动情况来估计物体的运动轨迹。
然而，由于光流估计对光照变化和遮挡敏感，其在复杂背景和遮挡情况下的准确性较低。
为了克服光流估计的缺点，研究人员提出了基于深度学习的运动估计方法。
这些方法通过利用深度神经网络学习图像序列之间的关系来估计物体的运动。
通过深度学习的特征表示和非线性建模，基于深度学习的运动估计方法在复杂场景中具有较高的准确性和鲁棒性。
信息技术与教学融合优秀课题
信息技术与教学融合优秀课题
以下是一些信息技术与教学融合的优秀课题示例，这些课题旨在探索如何将信息技术有效地应用于教育教学中，以提高学习效果和教学质量：
1. 基于人工智能的个性化学习系统设计与应用
研究如何利用人工智能技术，根据学生的个体差异和学习特点，提供个性化的学习路径和资源推荐，以提高学习效率和兴趣。
2. 利用虚拟现实技术的沉浸式学习环境构建
探索如何利用虚拟现实技术创建沉浸式学习环境，让学生在虚拟场景中进行实践操作和体验式学习，提高学习参与度和实践能力。
3. 基于移动学习的教学模式创新与实践
研究如何利用移动设备和移动学习应用程序，实现随时随地的学习，促进学生自主学习和合作学习，提高学习的灵活性和便利性。
4. 大数据驱动的教学评价与反馈机制研究
利用大数据分析技术，收集和分析学生的学习行为数据，以提供及时的教学评价和反馈，帮助教师调整教学策略和改进教学效果。
5. 互联网+教育背景下的翻转课堂教学模式实践
探索在互联网+教育背景下，如何利用翻转课堂教学模式，将课堂时间更多地用于互动和深度学习，提高学生的学习主动性和创造力。
6. 智慧教育环境下的教学资源共享与协同教学
研究如何利用智慧教育平台实现教学资源的共享和协同教学，促进教师之间的合作和交流，提高教学质量和效率。
这些课题都涉及信息技术与教学的融合，旨在推动教育的创新和发展，提高教育教学的效果和质量。
当然，具体的课题选择应根据实际情况和教学需求进行确定。
移动学习对学生学习方式的影响与挑战
移动学习对学生学习方式的影响与挑战随着科技的不断发展，移动学习已经成为现代教育的重要组成部分。
移动学习是指通过移动设备来进行学习的一种方式，如智能手机、平板电脑等。
移动学习的兴起对学生的学习方式产生了积极的影响，但同时也带来了一些挑战。
本文将探讨移动学习对学生学习方式的影响与挑战。
一、影响1. 提供便利的学习途径移动学习的最大优势在于它可以随时随地进行学习。
学生不再受制于传统的学习场所和时间，可以在任何地方、任何时间通过移动设备进行学习。
这为学生提供了更多自主学习的机会，能够适应不同的学习节奏和学习风格。
2. 拓宽学习资源的获取渠道移动学习通过互联网为学生提供了丰富多样的学习资源，例如电子书籍、在线课程等。
学生可以根据自己的需求选择合适的学习材料，且可以通过在线交流平台与他人进行讨论和学习互动，进一步扩展了学生的学习领域。
3. 提高学习兴趣和积极性移动学习采用多媒体技术和互动性强的学习方式，能够激发学生的学习兴趣和积极性。
通过视听效果的优化和游戏化学习的方式，移动学习使学习过程更加有趣，帮助学生更好地理解和记忆知识。
二、挑战1. 分散注意力和浅度学习移动学习的便利性也让学生容易分散注意力，难以集中精力进行深度学习。
在移动设备上存在着大量的社交网络和娱乐应用，容易让学生转移注意力，过多地消耗在娱乐和社交上，导致学习效果受到影响。
2. 自我管理能力的挑战移动学习需要学生具备较好的自我管理能力，能够在没有监督的情况下自觉完成学习任务。
然而，不少学生缺乏自我管理和控制的能力，容易陷入拖延和学习计划不合理的困境，从而影响学习效果。
3. 缺乏线下互动和实践机会移动学习以在线学习为主，缺乏与老师和同学的线下互动和实践机会。
这样会导致学生在交流、合作和实际操作方面的能力得不到充分发展，仅凭纯粹的理论知识难以应对现实生活的挑战。
三、解决方案1. 培养学生的自主学习能力学校和家长应该重视培养学生的自主学习能力，引导他们解决学习任务时的问题和困惑。
基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术研究
基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术研究随着机器人技术的不断发展，自主移动机器人已经开始进入人们的日常生活中。
自主移动机器人的导航技术是机器人能够自主移动的关键技术之一。
本文将介绍基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术研究的相关内容。
1. 自主移动机器人导航技术的发展历程自主移动机器人导航技术起源于20世纪70年代。
70年代中期，人们开始进行机器人路径规划方面的研究，目的是指导机器人在有限的环境中自主移动。
80年代，由于人们对机器学习的兴趣增加，自主移动机器人导航技术开始采用机器学习方法。
开始运用一些简单的神经网络和遗传算法来解决一些基本的导航问题。
近年来，深度强化学习技术的出现，为自主移动机器人导航技术的发展提供了新的思路。
2. 基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术原理深度强化学习技术是指在强化学习中使用深度学习神经网络。
其原理是通过将环境和机器人的行为映射到一组数字来对机器人的决策进行优化。
具体而言，深度强化学习是指通过学习来建立环境和机器人行为之间的映射关系。
因此，基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术可以使用一个深度神经网络来发现有关机器人如何移动的规律，然后该神经网络可以对机器人做出的行动做出评估。
在这种方法中，神经网络根据它接收到的环境信息来预测机器人的决策，这是通过跟踪机器人在环境中的行动来完成的。
一旦深度强化学习系统确定了评估一个行动的方法，并将其与当下情况相匹配，那么机器人就可以自主地决定它应该采取哪些行动。
3. 基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术研究进展基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术在学术界和工业界都得到了广泛的关注和应用。
实际上，研究者们已经针对这个问题做了很多工作。
例如，时间相关神经网络是一种能够帮助机器人在复杂的环境中导航的技术。
它的主要思想是根据前几步的经验来预测下一步的行动，最后到达目标点。
还有一种基于高斯过程的方法，将机器人周围的环境看作一个高斯过程，并且通过深度学习引擎来优化高斯过程的参数，以此来预测机器人的行为。
云班课支持下的知识建构教学设计与实践研究
云班课支持下的知识建构教学设计与实践研究在当今数字化教育的浪潮中，云班课作为一种新兴的在线教学平台，为知识建构提供了有力的支持。
知识建构强调学习者通过积极的互动和协作，共同构建知识体系，以实现深度学习和创新思维的培养。
本文将探讨在云班课支持下的知识建构教学设计与实践，旨在为提升教学质量和促进学生的全面发展提供有益的参考。
一、云班课的特点与功能云班课是一款基于移动互联网的教学辅助工具，具有以下显著特点和功能：1、便捷性学生和教师可以通过手机、平板电脑等移动设备随时随地接入云班课，进行学习和教学活动。
这种便捷性打破了时间和空间的限制，使得学习不再局限于传统的课堂环境。
2、互动性云班课提供了丰富的互动方式，如讨论区、投票、作业互评等。
学生可以在平台上与教师和同学进行实时交流，分享观点和经验，促进知识的共建共享。
3、资源丰富教师可以在云班课上上传各种教学资源，如课件、视频、文档等，学生可以根据自己的需求自主学习。
同时，云班课还支持链接外部资源，拓展了学习的渠道。
4、学习过程跟踪云班课能够记录学生的学习行为和学习成果，如签到情况、作业完成情况、参与讨论的次数等。
教师可以通过这些数据了解学生的学习状态，及时调整教学策略。
二、知识建构的理论基础知识建构是一种以学习者为中心的教学理念，其理论基础主要包括建构主义学习理论和社会文化理论。
建构主义学习理论认为，学习是学习者在原有知识经验的基础上，通过与环境的交互作用，主动建构新知识的过程。
学习者不是被动地接受知识，而是通过自己的思考和实践，对知识进行理解和重组。
社会文化理论强调学习是在社会文化背景下进行的，个体的学习离不开与他人的互动和合作。
知识是在社会交往中共同建构的，学习者通过参与社会活动，逐渐掌握文化工具和思维方式。
基于以上理论，知识建构教学设计应注重创设情境，引导学生自主探究和合作学习，促进知识的社会性建构。
三、云班课支持下的知识建构教学设计1、教学目标设计明确知识建构的目标，不仅包括知识的掌握，更要注重学生的批判性思维、创新能力和合作能力的培养。
移动终端中的深度学习算法研究
移动终端中的深度学习算法研究一、引言随着移动终端技术的不断发展和普及，深度学习技术在移动终端领域的应用也越来越广泛。
移动终端中的深度学习算法是指在移动设备上集成深度学习模型，使用本地计算资源进行模型训练和推断，以提高移动设备的智能化和响应速度。
本文将从深度学习算法在移动终端中的应用、优化和研究方向等方面进行探讨。
二、深度学习算法在移动终端中的应用随着移动终端的普及，用户对移动设备的需求也变得更加多样化。
人工智能技术的应用可以极大地提高移动设备的智能化水平，为用户带来更好的体验。
移动终端中深度学习算法的应用主要有以下几方面：1. 图像识别和处理移动设备中的照相机和图像处理功能已经成为用户最常使用的功能之一。
利用深度学习算法可以进行图像的识别和处理，例如人脸识别、识别输入的手写字母和数字等。
深度学习模型可以训练出更加准确和精细的图像识别和处理算法，提高用户的使用体验。
2. 语音识别和处理语音助手已经成为现代人生活中的一部分，用户对于语音助手的需求也在不断提高。
利用深度学习技术，可以提高语音识别的准确率和处理速度，为用户带来更快捷的使用体验。
3. 自然语言处理移动终端中的文字输入和处理也是用户经常使用的功能之一。
深度学习技术可以在翻译、语音输入、智能推荐等方面进行应用，提供更加智能和高效的服务。
三、深度学习算法在移动终端中的优化与云端部署相比，移动终端的计算资源和存储容量有一定的限制，需要对深度学习算法进行优化，以保证模型的精度和速度。
以下是一些常用的深度学习算法优化方法：1. 小型模型设计移动设备中使用的模型需要占用较小的存储空间和计算资源。
为此，一些研究人员提出了一些小型模型的设计方法来满足这一要求。
例如MobileNetv3、EfficientNet等。
2. 超参数搜索深度学习算法的训练中涉及到很多超参数的设置，例如学习率、批处理大小等。
通过对这些超参数进行优化，可以提高模型的精度和速度。
目前，一些自动化的超参数搜索技术在移动设备中也有不错的应用，例如Bayesian优化、Gradient-based优化等。
基于深度强化学习的移动机器人路径规划研究
基于深度强化学习的移动机器人路径规划研究目录1. 内容概括 (3)1.1 研究背景 (4)1.2 研究意义 (4)1.3 研究现状 (5)1.4 研究内容与方法 (7)2. 相关理论基础 (8)2.1 深度学习概述 (9)2.2 强化学习基础 (10)2.3 路径规划概述 (12)2.4 移动机器人技术 (13)3. 移动机器人路径规划问题 (15)3.1 路径规划的类型 (17)3.2 移动机器人的移动模型 (17)3.3 环境感知与地图构建 (19)3.4 障碍物和动态障碍的考虑 (20)4. 深度强化学习方法 (22)5. 移动机器人路径规划算法设计 (23)5.1 问题建模 (24)5.2 强化学习环境的设置 (26)5.3 神经网络的架构设计 (28)5.4 奖励函数的设计 (30)5.5 多层感知器和卷积神经网络在路径规划中的应用 (31)6. 实验设计与仿真验证 (32)6.1 实验环境与平台 (34)6.2 实验设置 (35)6.3 仿真结果分析 (37)6.4 对比分析 (38)7. 性能评估与优化 (39)7.1 性能指标 (40)7.2 优化算法 (42)7.3 实验数据的收集与分析 (44)7.4 泛化能力与鲁棒性 (45)8. 案例研究 (47)8.1 实际应用场景 (48)8.2 案例分析 (49)8.3 难点与解决方案 (50)9. 结论与展望 (52)9.1 研究成果总结 (53)9.2 存在问题 (54)9.3 未来研究方向 (56)1. 内容概括简要介绍移动机器人路径规划的重要性、现有技术局限性以及引入深度强化学习可能带来的改进。
强调这项研究对于推动机器人技术和人工智能领域的交叉融合具有重要意义。
阐述本研究的总体目标，包括设计一个适合移动机器人路径规划的深度强化学习模型，以及开发相应的算法来实现有效的环境探索、避障、导航等功能。
研究的目标还将涉及评估所提出的算法在复杂环境下的性能，并与传统路径规划方法作比较，以证明其优越性。
基于深度学习的移动图像增强算法研究
基于深度学习的移动图像增强算法研究移动设备如今已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分，而移动摄像头更是成为许多人记录生活中每一个精彩瞬间的必备工具。
然而，由于画面质量、光线环境等各种因素，我们拍摄的照片或视频质量往往难以达到预期。
因此，在移动设备上采用图像增强技术来提高拍摄质量，已成为当前热门的研究方向之一。
本文将从深度学习入手，探讨基于深度学习的移动图像增强算法。
一、深度学习在图像增强中的应用深度学习是一种可以从数据中学习特征表示形式的机器学习方法，已在图像分类、目标检测、分割等领域中得到广泛应用。
在图像增强领域中，深度学习通过深度卷积神经网络（CNN）等模型的学习和建模能力，可以提取图像的底层特征、高级语义特征和全局上下文特征，从而实现图像增强。
二、基于深度学习的移动图像增强算法在基于深度学习的移动图像增强算法中，主要涉及到以下三个方面：1. 图像去噪在移动拍摄中，噪声是常见的情况之一，其原因包括：光照不足、高ISO、摄像头质量差等。
对于这种情况，我们可以采用基于深度卷积神经网络的图像去噪算法。
如：Deep Retinex Decomposition（DRD），其采用三个网络，分别处理来自RGB通道的信息，最终将图像分解成三个具有不同对比度的图像，再将它们组合起来，得到一个更加清晰的图像。
2. 图像增强除了去噪，图像增强中还有了对图像的曝光、色彩、对比度等修饰的需求。
而在这种情况下，我们可以采用U-Net结构的网络来实现。
如：Retinex-Net，其采用轻量化的U-Net结构，通过对直方图均衡化、颜色平衡等技术的应用，实现了对移动设备上的图像进行增强处理的目的。
3. 图像解模糊在拍摄运动场景或者快速移动的人物时，由于移动造成的模糊不可避免。
在实际运用中，我们需要解除图像的运动模糊。
这时，我们可以采用深度学习中的去模糊算法，如：DeepDeblur，其通过建立多层CNN来实现图像去模糊操作，具有较高的去模糊处理效果。
《移动边缘计算环境下基于深度强化学习的多目标任务卸载策略研究》范文
《移动边缘计算环境下基于深度强化学习的多目标任务卸载策略研究》篇一一、引言随着移动互联网的飞速发展，移动设备在计算、存储、数据传输等方面的需求日益增长。
然而，由于移动设备的资源有限，处理复杂任务时常常面临性能瓶颈。
移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC）作为一种新兴的计算模式，通过在网络的边缘提供计算、存储和数据处理服务，有效缓解了这一问题。
在此背景下，多目标任务卸载策略成为提升移动设备性能的关键技术之一。
本文针对移动边缘计算环境下的多目标任务卸载策略进行研究，提出了一种基于深度强化学习的卸载策略。
二、研究背景与意义随着物联网、人工智能等技术的快速发展，移动设备需要处理的任务越来越复杂，对计算和存储资源的需求也不断提高。
传统的计算模式在处理大量复杂任务时往往面临计算能力不足、时延过高等问题。
移动边缘计算的引入，使得设备可以将部分任务卸载到边缘服务器上，从而充分利用边缘服务器的计算资源，提高任务的执行效率。
然而，如何合理地将任务卸载到边缘服务器上，成为了亟待解决的问题。
本文提出的基于深度强化学习的多目标任务卸载策略，可以有效地解决这一问题。
三、相关工作目前，针对移动边缘计算环境下的任务卸载策略，已有许多研究工作。
其中，基于传统优化算法的卸载策略和基于机器学习的卸载策略是两种主要的研究方向。
然而，传统优化算法在处理复杂任务时往往难以找到最优解，而基于机器学习的卸载策略则可以更好地适应任务的动态变化。
本文所提出的基于深度强化学习的多目标任务卸载策略，充分利用了深度强化学习的优势，可以在动态环境中自动学习和调整卸载策略。
四、方法与技术本文提出的基于深度强化学习的多目标任务卸载策略，主要包括以下步骤：1. 定义问题：将多目标任务卸载问题定义为一个多决策问题，考虑了任务的执行时间、时延、能量消耗等多个目标。
2. 构建模型：采用深度强化学习模型，通过神经网络来学习任务的卸载策略。
模型中包含了状态空间、动作空间和奖励机制等关键组件。
基于MobileNet V2参数迁移学习的作物病虫害识别研究
基于MobileNet V2参数迁移学习的作物病虫害识别研究基于MobileNet V2参数迁移学习的作物病虫害识别研究近年来，作物病虫害对农业生产造成了巨大的损失，为了提高作物的产量和质量，开展作物病虫害的早期识别和防控工作显得尤为重要。
然而，传统的作物病虫害识别方法存在着许多问题，如复杂的图像处理技术、时间成本高等。
因此，利用深度学习技术进行作物病虫害的自动识别成为了一个研究的热点。
本文的研究目的是基于MobileNet V2参数迁移学习，设计一种高效准确的作物病虫害识别模型，提高作物病虫害的预测和识别能力。
MobileNet V2是一种轻量级的深度学习网络模型，适合在移动设备和嵌入式系统上进行部署，具有较低的计算和内存消耗。
通过使用MobileNet V2进行参数迁移学习，可以充分利用预训练模型的特征提取能力，加快模型训练过程，提高识别精度。
首先，收集了大量的作物病虫害图像数据集。
在实验中，我们选择了常见的水稻病虫害和玉米病虫害作为研究对象，包括细菌性枯萎病、纹枯病、锈病、水稻白叶枯病、玉米通心粉虱、玉米叶斑病等常见病虫害。
这些图像数据集包含了不同类型的病虫害以及其对应的健康植株图像，以便进行对比研究和模型训练。
然后，利用MobileNet V2预训练模型对图像数据集进行迁移学习。
预训练模型是在大规模图像数据集上进行训练得到的，具有良好的特征提取能力。
通过固定预训练模型的参数，只更新最后的全连接层参数，可以快速训练得到一个适用于作物病虫害识别的模型。
在迁移学习过程中，使用随机梯度下降法进行优化，设置适当的学习率和迭代次数。
接下来，对训练好的模型进行测试和评估。
选取一部分测试数据集进行准确率和召回率等指标的计算和评估。
同时，通过比较MobileNet V2模型和其他常见的深度学习模型，如ResNet和Inception等，对模型的识别性能进行对比分析。
实验结果表明，基于MobileNet V2参数迁移学习的作物病虫害识别模型具有较高的准确率和召回率。
深度学习技术的研究调研报告
深度学习技术的研究调研报告随着信息技术的飞速发展，深度学习技术已经成为了当今科技领域的热门话题。
它在图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域取得了显著的成果，为人们的生活和工作带来了极大的便利。
本文将对深度学习技术进行深入的研究和探讨。
一、深度学习技术的概念和原理深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术。
它通过构建多层的神经网络模型，自动从大量的数据中学习特征和模式。
与传统的机器学习方法相比，深度学习具有更强的表示能力和泛化能力。
深度学习的核心原理是通过反向传播算法来优化网络的参数，使得网络的输出与期望的输出尽可能接近。
在训练过程中，数据被输入到网络中，网络根据当前的参数计算输出，并与真实的标签进行比较，然后通过反向传播算法调整参数，以提高网络的性能。
二、深度学习技术的发展历程深度学习技术的发展可以追溯到上世纪 50 年代，当时就已经有了关于神经网络的研究。
然而，由于计算能力的限制和数据的缺乏，神经网络的发展一度陷入停滞。
直到近年来，随着硬件技术的进步和大数据的出现，深度学习技术才得以迅速发展。
2006 年，Geoffrey Hinton 等人提出了深度信念网络（DBN），为深度学习的发展奠定了基础。
此后，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等各种类型的神经网络不断涌现，并在图像识别、语音识别等领域取得了突破性的进展。
三、深度学习技术的应用领域1、图像识别深度学习技术在图像识别领域取得了巨大的成功。
例如，人脸识别技术已经广泛应用于安防监控、支付认证等领域；物体识别技术可以帮助机器人更好地理解周围的环境。
2、语音识别语音识别技术使得人们可以通过语音与计算机进行交互。
智能语音助手如 Siri、小爱同学等就是基于深度学习技术实现的。
3、自然语言处理深度学习在自然语言处理方面也有出色的表现，如机器翻译、文本分类、情感分析等。
4、医疗健康在医疗领域，深度学习可以用于疾病诊断、医学影像分析等，帮助医生提高诊断的准确性和效率。
基于深度学习的大规模多模态数据分析研究
基于深度学习的大规模多模态数据分析研究近年来，随着互联网和移动设备的普及，我们进入了一个信息爆炸的时代，无数的数据在我们面前呈现。
这些数据蕴含着巨大的价值，但如何挖掘和分析这些数据却成为了一个挑战。
传统的数据分析方法在面对大规模、复杂、多模态的数据时已经显得力不从心，需要更加高效、准确的方法。
基于深度学习的大规模多模态数据分析研究在此背景下应运而生。
基于深度学习的数据分析是一种前沿的数据分析方法，它利用神经网络的多层次结构，通过学习数据的特征来提高模型的表现力和准确性。
深度学习算法能够处理多种类型的数据，包括图像、视频、音频、文本等多种形式的数据，可以有效地解决大规模多模态数据的分析问题。
下面我们将从图像、视频、音频、文本四个方面介绍深度学习在大规模多模态数据分析中的应用。
一、基于深度学习的图像分析基于深度学习的图像分析是目前深度学习领域中应用最广泛的领域之一。
深度学习算法可以自动学习图像的特征，实现图像分类、目标检测、图像分割等多个应用。
深度学习算法通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）作为基础模型来处理二维图像数据。
CNN使用卷积和池化操作来提取图像的特征，并通过全连接层来实现分类。
在图像分类方面，深度学习算法已经在多个领域达到了国际领先水平。
在物体识别方面，基于深度学习的模型在ImageNet图像识别比赛中取得了全球最好成绩。
同时，在目标检测、图像分割等领域，深度学习算法也有极高的准确率。
二、基于深度学习的视频分析基于深度学习的视频分析是近年来深度学习领域的重要研究方向之一。
相较于图像，视频的数据量更大，信息更加丰富。
视频分析涉及到视频的检索、分类、行为识别等多个方面，在保障社会安全、智能视频监控、视频广告投放等方面应用广泛。
近年来，基于深度学习的视频分析取得了重要进展。
例如，视频分类方面，研究者利用深度学习算法来对视频进行分类，应用极为广泛。
机器学习方法改进基于移动群智感知数据分析
机器学习方法改进基于移动群智感知数据分析近年来，移动群智感知（Mobile Crowd Sensing，MCS）技术的兴起为城市数据采集和分析带来了新的机遇。
MCS利用大规模的移动用户参与，通过感知设备（如智能手机）收集的数据，可以应用于交通管理、环境监测、社会建模等领域。
然而，MCS数据的分析面临着众多挑战，其中最主要的问题是数据量庞大、噪声干扰多以及数据分布不均衡。
为了解决这些问题，研究者们借鉴机器学习方法，提出了一系列改进算法，以提高MCS数据的分析质量和效率。
首先，基于移动群智感知的数据分析可以利用机器学习方法进行数据预处理。
由于移动群智感知数据通常由大量移动设备收集而来，数据中常常存在着较多的噪声和异常值。
因此，通过运用机器学习中的异常检测算法，可以对数据进行筛选和清洗，提高数据的质量和准确性。
此外，机器学习方法还可以应用于数据的降维处理，如主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）等，从而有效地减少数据维度，提高后续算法的运行效率。
其次，机器学习方法对于MCS数据的分类和聚类分析具有重要意义。
在MCS系统中，感知数据通常包含多个属性和标签，需要对其进行分类和聚类，以便进一步进行预测和分析。
传统的分类算法如决策树、支持向量机等已被广泛应用于MCS数据的分类任务中，但受限于数据量和特征空间的问题，效果有限。
针对这一问题，研究者们提出了基于集成学习、深度学习、迁移学习等机器学习方法，为MCS数据的分类和聚类分析提供了新的思路和解决方案。
通过综合利用多个分类器的优势，集成学习可以显著提高分类模型的准确性和稳定性。
而深度学习方法如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等，可以从多个层次抽取特征，提高分类和聚类的效果。
此外，迁移学习方法可以利用已有的模型和知识，对新数据进行分类和预测，适用于数据量相对较小的情况。
《2024年移动边缘计算环境下基于深度强化学习的多目标任务卸载策略研究》范文
《移动边缘计算环境下基于深度强化学习的多目标任务卸载策略研究》篇一一、引言随着移动互联网的飞速发展，移动设备上运行的应用程序日益复杂，计算需求不断增加。
然而，由于移动设备的计算资源和能源限制，无法满足所有计算需求。
因此，任务卸载成为了一种有效的解决方案，即将部分或全部计算任务转移到具有更强计算能力的设备上执行。
在移动边缘计算（MEC）环境下，通过将计算任务卸载到边缘服务器上，可以有效地缓解移动设备的计算压力，提高任务处理效率。
近年来，深度强化学习在多目标任务卸载策略中的应用受到了广泛关注。
本文将探讨在移动边缘计算环境下，基于深度强化学习的多目标任务卸载策略的研究。
二、背景与相关研究随着物联网、云计算和大数据等技术的快速发展，移动设备上的计算任务日益增多。
传统的移动设备处理方式已无法满足日益增长的计算需求。
因此，任务卸载技术应运而生，即将部分或全部计算任务转移到其他设备上执行。
在移动边缘计算环境下，任务卸载策略对于提高系统性能和资源利用率具有重要意义。
近年来，深度强化学习在多目标任务卸载策略中得到了广泛应用。
深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优点，能够有效地处理复杂的问题和决策问题。
在多目标任务卸载中，深度强化学习可以根据任务特性和系统状态，智能地选择合适的卸载策略，以达到多个目标的同时优化。
三、研究问题与目标本文旨在研究移动边缘计算环境下基于深度强化学习的多目标任务卸载策略。
研究问题包括：如何设计有效的深度强化学习算法来处理多目标任务卸载问题？如何根据任务特性和系统状态智能地选择卸载策略？如何评估不同卸载策略的性能和资源利用率？研究目标包括：提出一种基于深度强化学习的多目标任务卸载策略，该策略能够根据任务特性和系统状态智能地选择卸载策略，以达到多个目标的同时优化。
同时，评估不同卸载策略的性能和资源利用率，为实际应用提供理论依据和指导。
四、方法与实验本文采用深度强化学习算法来解决多目标任务卸载问题。
基于深度学习的移动机器人语义SLAM方法研究
基于深度学习的移动机器人语义SLAM方法研究
王立鹏;张佳鹏;张智;王学武;齐尧
【期刊名称】《哈尔滨工程大学学报》
【年(卷),期】2024(45)2
【摘要】为了给移动机器人提供细节丰富的三维语义地图,支撑机器人的精准定位,本文提出一种结合RGB-D信息与深度学习结果的机器人语义同步定位与建图方法。
改进了ORB-SLAM2算法的框架,提出一种可以构建稠密点云地图的视觉同步定位与建图系统;将深度学习的目标检测算法YOLO v5与视觉同步定位与建图系统融合,反映射为三维点云语义标签,结合点云分割完成数据关联和物体模型更新,并用八叉
树的地图形式存储地图信息;基于移动机器人平台,在实验室环境下开展移动机器人
三维语义同步定位与建图实验,实验结果验证了本文语义同步定位与建图算法的语
义信息映射、点云分割与语义信息匹配以及三维语义地图构建的有效性。
【总页数】8页(P306-313)
【作者】王立鹏;张佳鹏;张智;王学武;齐尧
【作者单位】哈尔滨工程大学智能科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP242.6
【相关文献】
1.基于RGB-D信息的移动机器人SLAM和路径规划方法研究与实现
2.基于改进ORB算法的移动机器人视觉SLAM方法研究
3.基于改进RBPF算法的移动机器人
SLAM方法研究4.基于语义ORB-SLAM2算法的移动机器人自主导航方法研究5.基于语义信息的SLAM特征提取方法研究
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习者 的高级思维 ， 引导学 习者进行 更深层 次的学 习， 能 恰
解 决 移 动 学 习 面 临 的 浅层 问题 。 因此 ， 文通 过 分 析 移 动 本 学 习 中浅 层 学 习 的 成 因 ， 针 对 这 些 问 题 提 出 相 应 策 略 ， 并
浅 层 学 习 是 一 种 机械 式 的学 习方 式 ， 习者 被 动 地 接 学
种 新 的 互 动 方式 ， 现 了学 习 者 与 情境 之 问 的互 动 。 实
了一种崭新的学 习形 式—— 移动学 。移动学 习足移动
通信技术与移动计算技术在教育 中的应用 ， 它为信息时代
的 学 习 和 终 身 学 习 提 供 了 条件 。作 为 一 种 新 型 的 学 习 模
（） ３ 交互快捷性 。移动 学 习以群 体协 作 和个体 探究
２ 改 善 移 动 设 备 ． 改善 移 动 设备 首先 要 调 整 显 示 屏 的 尺 寸 ， 使屏 幕 能 尽 可 能 地 满 足 学 习 者 的 需 要 ， 学 习 者能 轻松 、 快 的学 习 。 让 愉
响 。 而 移 动 设 备 本 身 存 在 许 多局 限 ， 此 也 必 然 导 致 学 习 因
仅能评价出教 育功能 的实现程 度 ， 更能促进学 习者 的积极
学 习 。 在 移 动 学 习 中对 学 习者 的学 习进 行 评 价 ， 反 思 他 能 们 的 学 习 方 法 和 学 习 成 果 ， 养 他 们 的 学 习 自主 性 和 自信 培
目前 ， 大部分人都认为移动设备 ， 如手机 、 携式 电脑 便
（ ） 习 便捷 性 。移 动 学 习 用 手 机 、 携 式 电腑ｉＰ Ａ １学 便 、Ｄ 等作 为 学 习 工 具 ， 便 且 易 于 携 带 ； 动 学 习 可 以 在 任 何 方 移
联 系 在 一 起 ， 新 知 识 与 旧知 识 整 合 在 一 起 进 行 思 考 ， 把 建 构 自 己的 知 识 。 （ ） 度学 习 意 味 着 迁 移 与 应 用 。学 习 者 能 够 将 学 ３深
３ 深度 学 习 ．
使学习者在移动学 习中实现深度学习。
一
、
相 关概念
１移动学 习 ．
移 动学 习 到 目前 为 止 还 没 有统 一 的定 义 过 ， 基 、不 维 百科 （ ｋ ｅ ｉ） 站上 提 供 了 一 个 相 对 有 用 的定 义 。 移 Ｗｉｉ ｄａ 网 ｐ 动学 习是 手 持 式 移 动 技 术 支 持 的 学 习或 跨 越 各 种 情 境 或
点的学习。 … 简单 地 说 ， 动学 习 可 以理 解 为 利 用 汁算 机 技 术 移 移
（ ） 度 学 习 意 味 着 理 解 与 批 判 。 深 度 学 习 是 在 理 １深 解 的基 础 上进 行 的学 习 ， 学 习 者 主 动 获 取 知 识 ， 知 识 是 对 进 行 思 考 、 工 ， 判 性 记 忆 的 一 种 学 习状 态 。 加 批
（ ） 境 相 关 性 。移 动 学 习 活 动 是 在 具 体 的情 境 中 ２情 开 展 的 。情 景 有 利 于增 强学 习者 的意 义 ， 习者 主动 获 取 学
江 苏广 播 电 视 大 学瀑 报 。 ０ 笋 ２¨
２ ５
题 ， 知 识 、 题 进 行 批 判 性 学 习 ， 把 所 学 知 识 与其 他 知 对 问 并
陈 意
摘 要： 目前 的移动 学习中， 在 由于学习者对使用移动设备进行 学习的认识不足 、 移动学 习设备 自身的局限性 以及
移 动 学 习 时 间 、 点 的 随机 性 等 问题 ， 地 导致 移 动 学 习停 留在 较 浅 层 面 ， 不 到 较 好 的 学 习 效 果 。 通 过 加 深 达 学 习 者 对移 动 学 习的 认 识 、 善 移 动 设 备 以 及 设 计 恰 当的 学 习 资 源 等 途 径 ， 以 实 现 深 度 学 习 ， 高 移 动 改 可 提
擘 习 质量 关键 词 ： 动 学 习 ； 移 深度 学 习 ； 浅层 学 习 ； 略 策 中 图分 类 号 ：４ ４ 文 献 标 识 码 ： 文 章 编 号 ：０ ８— ２７ ２ １ ） ｌ ０ ２ ０ 收 稿 日期 ：０ ０— ９—１ Ｃ３ ｏ Ａ １０ ４ ０ （０ １Ｏ 一 ０ ４— ３ ２１ ０ ８
受 学 习 内 容 ， 书本 知 识 或 教 师 讲 授 的 内 容进 行 简 单 记 忆 对 或 复 制 ， 是 对 其 中 内 容 却 不 求 甚 解 。 浅 层 学 习 中 的 学 但 习 者 为 了过 关 而被 动地 学 习 ， 一般 以记 忆 、 诵 为 主 ， 不 背 而 对 知识 加 以理 解 、 移 等 ， ～ 种 孤 立 的 学 习 。 迁 是
有 许 多 原 因导 致 学 习 者 不 能 深 入 学 习 ， 停 留 在 浅 层 面 而
上 。归 纳 起 来 有 以下 几 点 ：
４ 移动 学 习 效果 难 以 评 价 ．
评 价 在 教 学 中发 挥 着 重 要 作 用 ， 个 好 的评 价 体 系 不 一
１ 对 使 用 移 动 设备 进 行 学 习的 认 识 不 足 ．
学 习 为 典 型组 织 形 式 。超 强 的交 流 互 动 功 能 是 移 动 设 备
的 重要 持性 ， 借助 于 它 的 强 大 动 力 ， 习 者 可 以 在 完 成 个 学
式 ， 动 学 习 已在 世 界 范 围 内 备 受 关 注 。 然 而 ， 量 教 学 移 大
实践表明 ， 目前 的 移 动 学 习还 存 在 许 多 问 题 ， 动 学 习 在 移
地 点 发 生 的学 习 。 因此 ， 动 学 习包 括 那 些 使 用 移 动 或 个 移
深 度 学 习是 指 在 理 解 学 习 的 基 础上 ， 习 者 能 够 批 判 学
地 学 习 新 的 思 想 和 事 实 ， 将 它 们 融 人 原 有 的 认 知 结 构 并
中 ， 够在 众 多思 想 问进 行 联 系 ， 能 够 将 已有 的 知 识 迁 能 并
自己究 竟 学 到 了什 么 ， 什 么 不 足 ， 能 很 好 地 进 行 反 思 。 有 不
移 动 学 习 设 备 对 学 习 者 进 行 移 动 学 习 具 有 很 大 的 影
三 、 动学 习中的 深度学 习策略 移
１ 加 深 学 习者 对 移 动 学 习 的认 识 ． 学 习 者 只 有 对 移 动 学 习 有 了 正 确 、 入 的 认 识 ， 能 深 才 正 确 使 用 移 动 设备 进 行 学 习 ， 能 高 效 、 入 的 进 行 移 动 才 深 学 习 。这 需 要 教 师 、 动 学 习 开 发 者 等 全 社 会 的 共 同 努 移 力 ， 提 高 学 习 者 利 用 移 动设 备进 行学 习 的 意 识 。 来
在 浅层 学 习 上 。
２ 移 动 学 习设 备 自身 的 局 限 性 ．
心 。 然 而 ， 动 学 习存 在 的 一 个 重 大 问 题 就 是 对 学 习 者 学 移
习效 果 的 评 价 问 题 。 目前 移 动 学 习 还 没 有 一 个 完 善 的 评
价体系 ， 因此学 习者对 自己的学 习效果 并不 清楚 ， 不知 道
移 到 新 的情 境 中 ， 出决 策 和 解 决 问题 的 学 习 。 做
深 度 学 习 主 要有 以下 三个 特 点 ：
人 设 备 支 持 的 课 堂 学 习 和 扩 增 实 境 性 学 习 （ ｕｍ ｎｅ Ａ ｇ ｅｔ ｄ Ｌａｎｎ ） 或 把 固 定 和 移 动技 术 结 合 起 来 跨 越 许 多 不 同 地 ｅｒｉ ， ｇ
者不能进行深度学 习。
（） １ 移动学习设 备屏 幕 小。移 动学 习设 备 的屏 幕 大 小 直接影 响了移动学 习中信息 资源 的获 取。在 移动学 习
中 ， 习 者 需 要 浏 览 大 篇 幅 的 资料 、 片 等 学 习 资 源 ， 由 学 图 而 于 移 动设 备 屏 幕 太 小 ， 读 不 方 便 ， 习 者 要 长 时 间 保 持 阅 学 高度 的 注 意力 ， 仅 容 易 造 成 视 觉 疲 劳 ， 低 学 习 者 的 学 不 降 习兴 趣 ， 容 易 使 学 习 者 感 到 烦 躁 ， 能 对 学 习 知 识 进 行 还 不
（） ３ 由于 移 动 学 习 发 生 的 随 机 性 ， 习 者 往 往 处 在 孤 学 立 的 、 人 的 学 习 状 态 中 ， 此 在 学 习 时 就 缺 少 与 同 伴 的 个 因 交流 、 合作 ， 样 就 不 能 与 其 他 学 习 者 讨 论 问 题 、 享 自 己 这 分 的 经 验 、 习 成 果 ， 此 知 识 在 很 大 程 度 上 不 能 产 生 联 系 学 由
体探 究 学 习 的过 程 中 ， 过 各 种 不 同 的 方 式 与 世 界 范 围 内 通 的各 类 人 群 开 展 群 体 协 作 学 习 。
２ 浅层 学 习 ．
很 大程 度 上 仅 停 留在 一 种较 浅 的水 平 ， 没有 使 学 习者 更 并 深 入 的思 考 问题 ， 习效 果 不 佳 。 而 深 度 学 习 叮 以激 发 学 学
（ ） 度 学 习意 味 着 联 系 与 构 建 。 各 个 知 识 点 之 间 ２深 是 相 互 联 系 的 ， 度 学 习要 求 学 习 者 在 学 习 中把 各个 知 识 深
动通 信技 术 进 行 的 随 时 随地 的 学 习 。移 动 学 习 具 有 学 习 便
动 学 习 发 生 在 人 群 嘈 杂 的 汽 车 上 、 铁 内 ， 是 吵 闹 的 宿 地 或
识 联 系起 来 以 到 达 更 深 程 度 理 解 的 一 种 学 习状 态 。本 人
认 为 ， 种 状 态 下 进 行 的学 习 ， 是 深 度 学 习 。 这 就
舍 中 ， 种 学 习环 境 容 易 造 成 学 习者 注 意 力 分 散 ， 此 不 这 因 能专注地思 考问题 ， 样 必然不能进行深度学习。 这