深部开采深度分类
深部开采深度分类、开拓与采准
一、开采深度分类
根据开采工作转向深部面临的问题，开采深度可分为以下几类：
（一）开采深度小于300m，称浅部开采。在此深度内开采金属矿床，一般地压显现不严重。即使发生地压活动亦属静压问题，易于处理。
（二）开采深度介于300～600m，称为中等深度开采。在此深度内采矿时根据矿体赋存条件，矿岩的物理力学性质，在掘进采准巷道或开拓巷道的过程中，可能发生轻度岩爆，如岩石弹射等。苏联金属矿山从70年代开始有59座矿山出现深部地压活动，至1984年9月止，于北乌拉尔矾土矿、塔什塔戈尔矿和克里沃罗格矿区，分别记录到125、55和14次岩爆。其塔什塔戈尔矿第一次岩爆发生在开采深度为300m 的地方。南非威特沃特斯兰德金矿发生岩爆的深度为600m。我国盘古山钨矿，杨家杖子钼矿，也不同程度地出现了岩石弹射。张家洼小官庄铁矿在开凿地下破碎机硐室（距地表500m以下）时，也发生过岩石从硐室顶板弹射下来的现象。（三）开采深度在600～2000m，为深部开采。在此深度开采时，具有二类变形特征的岩石会发生频繁的岩爆。而且某些采矿方法在深度超过700m时，将会遇到难以克服的困难，因而难于或甚至无法在采场中进行正常回采工作。如吉林石
咀子铜矿应用留矿法，当开采深度大于300m时，矿房间矿柱不等矿房回采完毕，即遭强烈地压作用压碎，行为安全受到威胁，上下盘围岩收敛使采场中矿石难于放出。
（四）回采深度大于2000m为超深开采，目前处于超深开采的矿山不多。
二、开拓与采准
（一）深部矿床开拓
深部矿床开拓大多数是属于在生产矿山原有的开拓工程的基础上进和的延深工作，但也有的是属于深埋矿体的首次开拓工程。不论何种情况必须进行设计前的可行性研究，以便根据矿床的赋存条件，采矿技术水平及经济条件，合理确定深部矿床开拓深度。根据开拓深度确定深部矿床工拓方案，选择开拓方案的原是和方法以及深部矿床的开拓任务与浅部矿床开拓基本相同。
在具体设计中，必须根据深部开采的特点，确定采用单一开拓抑或联合开拓；考虑井筒的类型、位置、数目的提升段数。采用25～50t箕斗多绳提升机一段提升深度可达2000m。南非“布雷尔”多绳缠绕式提升最大提升深度为2442m。所以对埋深延展深度小于2000m的矿床，根据矿床倾角要采取单一开拓方式，井筒由地表一次或分次掘至设计深度；或采取联合开拓（竖井—竖井；竖井—斜井）。
在一般条件下，为保证通风及运输材料需要，深部开拓的辅
助井筒数目村多于浅部及中等深度开采时辅助井筒数目。
随开采深度增大，原岩应力增大，巷道开凿后失稳的可能性增大，尤其采准巷道在采动影响下更易失稳。如据江西大吉山钨矿（开采深度450m）测量原岩应力得知，于矿体下盘分布着一个应力升高区（图1）。在苏联克里沃罗格矿区开采深度大于400m时，亦得出同样结论。因此，在考虑开拓、采准巷道布置时，必须顾及此点。尤其在采用崩落法开采厚矿体时，在矿体下盘分布的应力升高区范围较大，导致位于矿体下盘的阶段巷道受地压作用而破坏，巷道维护费用增加。为保证深部开采时，阶段采准巷道免遭采动影响而破坏，阶段采准巷道的位置应避开下盘的应力升高区。一般设于距矿体30～60m处。
图1 大吉山钨矿下盘应力分布图
（二）采准巷道布置
采准巷道的布置应保证采场有贯通风流及必要的风量。
深部开采时，在设计之前必须了解开采阶段的原岩应力场的特点，即应力的大小及作用方向。根据原岩应力的大小，垂直应力与水平应力分量比，最大主应力作用方向等，合理选择巷道断面形状及其布置方位。设计巷道断面时，尽量使巷
道断面水平轴尺寸与垂轴尺寸之比等于原岩应力水平分量与垂直分量之比。并且将其长轴布置于最大来压方向，以使巷道周围岩体中形成一均匀的环向压应力圈，使巷道的稳定性从二次应力场的特征上得到保证。
为些，在深部地压大的地段，主要巷道均应拥有曲线形断面（圆形、椭圆形）。
（三）巷道技护
开采深度超过600m时，不是任何矿山都发生具有动压特征的地压活动，因此可根据岩性及岩体结构特点，地压大小，选择支护方法。目前广泛应用于深部开采矿山的支护类型有：加固岩石（自强）的喷锚，喷锚网支护；辅强类型的可缩性钢支架，刚性的混疑土支护等。根据对南非深矿井巷道周围岩石破坏观察和巷道支护经验，可根据原岩应力垂直应力分量（σzz）与岩石单向抗压强度（σc）之比确定是否需要技护类型。
σzz/σc＝0.1 巷道稳定，不需支护；
σzz/σc＝0.2 巷道帮发生轻微片帮，可用锚喷支护；
σzz/σc＝0.3 巷道帮发生严重片邦，需支护，可用锚喷支护；σzz/σc＝0.4 需加强支护，可用金属拱形支架支护；
σzz/σc＝0.5 有发生岩爆可能，可采用锚喷网支护。
南非开采深度大的金矿多采用混凝土支护做为二次支护的永久支护，一般用500号混凝土，墙厚1m。采用锚喷或锚
喷网时，锚杆长度为巷道宽度0.5倍，金属网规格为6×6～10×10cm，钢丝直径为4.6mm。
深度优先与广度优先
深度优先搜索和广度优先搜索的比较 （一）深度优先搜索的特点是： （1）从上面几个实例看出，可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种各样的。有的搜索深度是已知和固定的，如例题2-4，2-5，2-6；有的是未知的，如例题2-7、例题2-8；有的搜索深度是有限制的，但达到目标的深度是不定的。 但也看到，无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同，它们的程序结构都是相同的，即都是深度优先算法（一）和深度优先算法（二）中描述的算法结构，不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。 （2）深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。一般的，当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时，用递归方法设计好，它可以使得程序结构更简捷易懂。当搜索深度较大时，如例题2-5、2-6。当数据量较大时，由于系统堆栈容量的限制，递归容易产生溢出，用非递归方法设计比较好。 （3）深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。广义的理解是，只要最新产生的结点（即深度最大的结点）先进行扩展的方法，就称为深度优先搜索方法。在这种理解情况下，深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。而狭义的理解是，仅仅只保留全部产生结点的算法。本书取前一种广义的理解。不保留全部结点的算法属于一般的回溯算法范畴。保留全部结点的算法，实际上是在数据库中产生一个结点之间的搜索树，因此也属于图搜索算法的范畴。 （4）不保留全部结点的深度优先搜索法，由于把扩展望的结点从数据库中弹出删除，这样，一般在数据库中存储的结点数就是深度值，因此它占用的空间较少，所以，当搜索树的结点较多，用其他方法易产生内存溢出时，深度优先搜索不失为一种有效的算法。 （5）从输出结果可看出，深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。例如例题2-8得最优解为13，但第一个解却是17。 如果要求出最优解的话，一种方法将是后面要介绍的动态规划法，另一种方法是修改原算法：把原输出过程的地方改为记录过程，即记录达到当前目标的路径和相应的路程值，并与前面已记录的值进行比较，保留其中最优的，等全部搜索完成后，才把保留的最优解输出。 二、广度优先搜索法的显著特点是： （1）在产生新的子结点时，深度越小的结点越先得到扩展，即先产生它的子结点。为使算法便于实现，存放结点的数据库一般用队列的结构。 （2）无论问题性质如何不同，利用广度优先搜索法解题的基本算法是相同的，但数据库中每一结点内容，产生式规则，根据不同的问题，有不同的内容和结构，就是同一问题也可以有不同的表示方法。 （3）当结点到跟结点的费用（有的书称为耗散值）和结点的深度成正比时，特别是当每一结点到根结点的费用等于深度时，用广度优先法得到的解是最优解，但如果不成正比，则得到的解不一定是最优解。这一类问题要求出最优解，一种方法是使用后面要介绍的其他方法求解，另外一种方法是改进前面深度（或广度）优先搜索算法：找到一个目标后，不是立即退出，而是记录下目标结点的路径和费用，如果有多个目标结点，就加以比较，留下较优的结点。把所有可能的路径都搜索完后，才输出记录的最优路径。 （4）广度优先搜索算法，一般需要存储产生的所有结点，占的存储空间要比深度优先大得多，因此程序设计中，必须考虑溢出和节省内存空间得问题。
江南营_江南深度研学之旅(1)
诗梦江南，入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践之旅 【课程简介】 一道水，一架桥，一支橹声，隽秀婉约的聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南，同时感受一场从远古传说，到春秋的吴越文化，到南北朝的文人风骨，再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中，同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里，穿越历史，冶爱国之志，体悟文化魅力；一起走进园，欣赏宋代江南私家园林的秀美景观，探寻园林蕴含的文化涵；一起游历西湖，领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景；一起走进综合性人文科学博物馆博物馆、中国黄酒博物馆，全面了解历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】
上午探访安昌古镇漫游小桥流水梦回江南水乡游历江南小镇，画笔描绘 第五天 下午乘坐高铁前往：车次G60东-西 15:22-19:48辅导员送站一次相聚一生情谊备注：因天气交通等原因，组委会保留调整活动顺序及个别项目的权力，保证活动总量不变。 【活动费用】 2900/人；包含火车（往返高铁）及活动期间所有的费用。 ?【人文积淀-理性思维】·第一天下午·钱塘江·六和塔 钱塘江潮被誉为“天下第一潮”，是世界一大自然奇观，它是天体引力和地球自转的离心作用，加上湾喇叭口的特殊地形所造成的特大涌潮。六和塔位于省市西湖之南，钱塘江畔 月轮山上，是中国现存最完好的砖木结构古塔之一。 小任务1：学生面对浩渺的钱塘江，接受审美教育，并结合手册提示，探究钱塘江大潮的在科学原理； 小任务2：学生走进六和塔，收集关于六和塔的传说故事，留下自己与六和塔最美的合照； ?【审美情趣-人文积淀】·第二天上午·西湖·省博物馆 西湖，是一首诗，一幅天然图画，一个美丽动人的故事，不论是多年居住在这里的人还是匆匆而过的旅人，无不为这天下无双的美景所倾倒。平湖秋月、断桥残雪、柳浪闻莺、花 港观鱼、雷峰夕照、双峰插云、南屏晚钟、三潭印月，西湖十景个擅其胜。省博物馆是省规 模最大的综合性人文科学博物馆，文物品类丰富，年代序列完整。 小任务1：集体创绘，全体学生齐动手，集体协作，面对美景，协作创作最美的西湖； 小任务2：走进博物馆，寻访国宝，找一找最能代表江南文化的文物，向小组同学分享并交流；
【CN109918507A】一种基于TextCNN改进的文本分类方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910174176.1 (22)申请日 2019.03.08 (71)申请人 北京工业大学 地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号 (72)发明人 张涛 王露瑶 陈才 朱安琥 (74)专利代理机构 北京思海天达知识产权代理 有限公司 11203 代理人 沈波 (51)Int.Cl. G06F 16/35(2019.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称一种基于TextCNN改进的文本分类方法(57)摘要本发明公开了一种基于TextCNN改进的文本分类方法，本方法采用改进后的TextCNN，改进后的TextCNN包括输入层，循环的卷积层与半池化层，全局池化层，输出层。输入层：通过词向量word embeddings将自然语言中的字词转为计算机理解的稠密向量Dense Vector。假设定义词向量的维度是n，定义句子最大限度包含单词数量为m，构成一张m*n的二维矩阵。循环的卷积与半池化层：等长卷积层，残差连接，循环叠加卷积与半池化。全局池化层：将以3,4,5个单词为单位同时进行卷积池化后的向量横向相加，增加特征的维度。输出层：该层的输入为全局池化层，经过SoftMax层作为输出层，进行分类。对于多分类问题使用SoftMax层,对于二分类问题使用一个含 有sigmoid激活函数的神经元作为输出层。权利要求书1页 说明书4页 附图3页CN 109918507 A 2019.06.21 C N 109918507 A
答深度优先搜索算法的特点是
习题 3 1、答：深度优先搜索算法的特点是 ①一般不能保证找到最优解； ②当深度限制不合理时，可能找不到解，可以将算法改为可变深度限制； ③方法与问题无关，具有通用性； ④属于图搜索方法。 宽度优先搜索算法的特点是 ①当问题有解时，一定能找到解； ②当问题为单位耗散值，并且问题有解时，一定能找到最优解； ③效率低； ④方法与问题无关，具有通用性； ⑤属于图搜索方法。 2、答：在决定生成子状态的最优次序时，应该采用深度进行衡量，使深度大的 结点优先扩展。 3、答：（1）深度优先 （2）深度优先 （3）宽度优先 （4）宽度优先 （5）宽度优先 4、答：如果把一个皇后放在棋盘的某个位置后，它所影响的棋盘位置数少，那 么给以后放皇后留下的余地就大，找到解的可能性也大；反之留下的余地就小，找到解的可能性也小。 并不是任何启发函数对搜索都是有用的。 6、讨论一个启发函数h在搜索期间可以得到改善的几种方法。 7、答：最短路径为ACEBDA，其耗散值为15。 8、解：（1）（S，O，S0，G） S：3个黑色板和3个白色板在7个空格中的任何一种布局都是一个状态。 O：①一块板移入相邻的空格； ②一块板相隔1块其他的板跳入空格； ③一块板相隔2块其他的板跳入空格。 S0： B B B W W W G： W W W B B B W W W B B B W W W B B B
W W W B B B W W W B B B W W W B B B W W W B B B （2）1401231231234567333377 =???????????=?P P P （3）定义启发函数h 为每一白色板左边的黑色板数的和。 显然，)()(n h n h *≤，所以该算法具有可采纳性。 又，?? ?≤-=),()()(0)(j i i j n n c n h n h t h ，所以该启发函数h 满足单调限制条件。 9、解： ((( ),( )),( ),(( ),( ))) ((S,( )),( ),(( ),( ))) ((A,( )),( ),(( ),( ))) ((A,S),( ),(( ),( ))) ((A,A),( ),(( ),( ))) ((A),( ),(( ),( ))) (S,( ),(( ),( ))) (A,( ),(( ),( ))) (A,S,(( ),( ))) (A,A,(( ),( ))) (A,(( ),( )))
Text-CNN 文本分类
Text-CNN 文本分类 1.简介 TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法，由Yoon Kim 在“Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” 一文(见参考[1]) 中提出. 是2014年的算法. 图1-1 参考[1] 中的论文配图
图1-2 网络盗图 合理性: 深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就. 在NLP 也是可以的. 卷积具有局部特征提取的功能, 所以可用CNN 来提取句子中类似n-gram 的关键信息. 2.参数与超参数 ?sequence_length Q: 对于CNN, 输入与输出都是固定的，可每个句子长短不一, 怎么处理? A: 需要做定长处理, 比如定为n, 超过的截断, 不足的补0. 注意补充的0对后面的结果没有影响，因为后面的max-pooling只会输出最大值，补零的项会被过滤掉.
?num_classes 多分类, 分为几类. ?vocabulary_size 语料库的词典大小, 记为|D|. ?embedding_size 将词向量的维度, 由原始的|D| 降维到embedding_size. ?filter_size_arr 多个不同size的filter. 3.Embedding Layer 通过一个隐藏层, 将one-hot 编码的词投影到一个低维空间中. 本质上是特征提取器，在指定维度中编码语义特征. 这样, 语义相近的词, 它们的欧氏距离或余弦距离也比较近. 4.Convolution Layer 为不同尺寸的filter 都建立一个卷积层. 所以会有多个feature map. 图像是像素点组成的二维数据, 有时还会有RGB三个通道, 所以它们的卷积核至少是二维的. 从某种程度上讲, word is to text as pixel is to image, 所以这个卷积核的size 与stride 会有些不一样. ?x i x i∈R k, 一个长度为n的句子中, 第i 个词语的词向量, 维度为k. ?x i:j x i:j=x i⊕x i+1⊕...⊕x j 表示在长度为n的句子中, 第[i,j] 个词语的词向量的拼接.
研学方案
“研学旅行”实施方案 一、项目实施背景 从2013年发布《国民休闲旅游纲要》到2016年的《关于推进中小学生研学旅行的意见》，国家教育部等多部门发文要求大力推进研学旅行。研学旅行有利于促进学生培育和践行社会主义核心价值观，激发学生对党、对国家、对人民的热爱之情；有利于推动全面实施素质教育，创新人才培养模式，引导学生主动适应社会，促进书本知识和生活经验的深度融合；有利于加快提高人民生活质量，满足学生日益增长的旅游需求，从小培养学生文明旅游意识，养成文明旅游行为习惯。近年来，各地积极探索开展研学旅行，部分试点地区取得显著成效，在促进学生健康成长和全面发展等方面发挥了重要作用。二、定位与宗旨 目前大多数研学旅行还处在研究开发状态，良莠不齐，市场认可度不够，家长热度不高（尤其省内）。这是我们的机遇，也是挑战，我们的定位是要打造出一个学校认可、家长认可、学生认可的研学品牌，让学生在研学中学到东西。 三、具体实施 （一）方案A：纯旅游研学 本方案以若干旅游景点为研学地点，前期采取跟旅行社合作的方式（合作方式有待探讨），研学的核心（课件+“内容”）内容采取跟大学历史系或者旅游系的老师合作。 该方案的优点：该方案采用跟旅行社合作，研学路线可以借用
旅行社的优势，资源充分整合，老师和家长的路线选择多，可以极大丰富学生的课外知识，并且可以开展夏令营和冬令营活动。缺点是要综合考虑各个年龄段的学生，路线过多，会导致前期工作准备不够充足。 方案细节初步安排如下： 1、前期工作（3月20日-3月30日）： （1）与某个旅行社达成合作关系（目前有合作意向的有康辉旅行社）； （2）与某个大学的历史或者旅游系老师达成合作关系，负责研学核心内容的开发，包括路线的选择和内容的开发 （3）完成计划的策划和确定具体实施细节。 2、中期工作（4月1日-5月30日） （1）4月1日-4月15日与旅行社和老师确定最终的研学路线； （2）4月15日-5月30日一个半月的时间根据最终具体的研学路线，来做具体的研学课件和研学内容，研究出研学到底应该让学生学到什么，怎么保证学生能学到这些； （3）同时根据最终确定的研学方案做好定价方案，在这个过程中要充分进行调研，进学校、访家长，做到收费合理； （4）根据做好的方案做好线上推广，把做好的资料全部上传到线上，可以参考北京世纪明德。
图的深度优先遍历算法课程设计报告
合肥学院 计算机科学与技术系 课程设计报告 2013～2014学年第二学期 课程数据结构与算法 课程设计名称图的深度优先遍历算法的实现 学生姓名陈琳 学号1204091022 专业班级软件工程 指导教师何立新 2014 年9 月 一：问题分析和任务定义 涉及到数据结构遍会涉及到对应存储方法的遍历问题。本次程序采用邻接表的存储方法，并且以深度优先实现遍历的过程得到其遍历序列。
深度优先遍历图的方法是，从图中某顶点v 出发： （1）访问顶点v ； （2）依次从v 的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v 有路径相通的顶点都被访问； （3）若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。 二：数据结构的选择和概要设计 设计流程如图： 图1 设计流程 利用一维数组创建邻接表，同时还需要一个一维数组来存储顶点信息。之后利用创建的邻接表来创建图，最后用深度优先的方法来实现遍历。 图 2 原始图 1.从0开始，首先找到0的关联顶点3 2.由3出发，找到1；由1出发，没有关联的顶点。 3.回到3，从3出发，找到2；由2出发，没有关联的顶点。 4.回到4，出4出发，找到1，因为1已经被访问过了，所以不访问。
所以最后顺序是0,3,1,2,4 三：详细设计和编码 1.创建邻接表和图 void CreateALGraph (ALGraph* G) //建立邻接表函数. { int i,j,k,s; char y; EdgeNode* p; //工作指针. printf("请输入图的顶点数n与边数e(以逗号做分隔符)：\n"); scanf("%d,%d",&(G->n),&(G->e)); scanf("%c",&y); //用y来接收回车符. for(s=0;s
Deep-Learning深度学习译文
深度学习 【编者按】三大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton在深度学习领域的地位无人不知。为纪念人工智能提出60周年，最新的《Nature》杂志专门开辟了一个“人工智能+ 机器人”专题，发表多篇相关论文，其中包括了Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton首次合作的这篇综述文章“Deep Learning”。本文为该综述文章中文译文，深入浅出地介绍了深度学习的基本原理和核心优势。 原文摘要：深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著的改善，包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域，例如药物发现和基因组学等。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。它是利用BP算法来完成这个发现过程的。BP算法能够指导机器如何从前一层获取误差而改变本层的内部参数，这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破，而递归网络在处理序列数据，比如文本和语音方面表现出了闪亮的一面。 机器学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功能：从Web搜索到社会网络内容过滤，再到电子商务网站上的商品推荐都有涉足。并且它越来越多地出现在消费品中，比如相机和智能手机。 机器学习系统被用来识别图片中的目标，将语音转换成文本，匹配新闻元素，根据用户兴趣提供职位或产品，选择相关的搜索结果。逐渐地，这些应用使用一种叫深度学习的技术。传统的机器学习技术在处理未加工过的数据时，体现出来的能力是有限的。几十年来，想要构建一个模式识别系统或者机器学习系统，需要一个精致的引擎和相当专业的知识来设计一个特征提取器，把原始数据（如图像的像素值）转换成一个适当的内部特征表示或特征向量，子学习系统，通常是一个分类器，对输入的样本进行检测或分类。特征表示学习是一套给机器灌入原始数据，然后能自动发现需要进行检测和分类的表达的方法。深度学习就是一种特征学习方法，把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的，更加抽象的表达。通过足够多的转换的组合，非常复杂的函数也可以被学习。对于分类任务，高层次的表达能够强化输入数据的区分能力方面，同时削弱不相关因素。比如，一副图像的原始格式是一个像素数组，那么在第一层上的学习特征表达通常指的是在图像的特定位置和方向上有没有边的存在。第二层通常会根据那些边的某些排放而来检测图案，这时候会忽略掉一些边上的一些小的干扰。第三层或许会把那些图案进行组合，从而使其对应于熟悉目标的某部分。随后的一些层会将这些部分再组合，从而构成待检测目标。深度学习的核心方面是，
江南营江南深度研学之旅1
江南营-江南深度研学之旅（1)
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诗梦江南，入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践 之旅 【课程简介】 一道水,一架桥，一支橹声,隽秀婉约的杭州绍兴聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南，同时感受一场从远古传说，到春秋的吴越文化，到南北朝的文人风骨,再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中，同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里,穿越历史,陶冶爱国之志,体悟文化魅力；一起走进沈园,欣赏宋代江南私家园林的秀美景观，探寻园林蕴含的文化内涵；一起游历西湖,领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景；一起走进综合性人文科学博物馆浙江博物馆、中国黄酒博物馆，全面了解浙江历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】 时间课程安排课程主题课程链接 第一天上午乘坐高铁前往杭州:车次G63 济南-杭州东 0７:23-1１：５３辅导员接站读万卷书行万里路下午参观钱塘江、六和塔看天下第一潮登镇潮六和塔追寻江畔的历史故事 晚上研学课程指导分组讨论课程，研学收获分享 实践－辅导员指导学生完成课程手 册 第二天上午 游历杭州西湖置身如画美景感受西湖柔情参观苏堤、孤山、曲院风荷 浙江博物馆参观历史展品考察浙江文化感受历史文化的沉淀 下午灵隐寺、飞来峰登山览胜景寺宇悟佛心登山参观庙宇,了解佛教文化 晚上研学课程指导分组讨论课程，研学收获分享实践-辅导员指导学生完成课程手册 第三天上午探访鲁迅故里探寻书中世界亲访三味书屋追寻鲁迅先生的足迹 下午 游览沈园漫步江南园林,探寻文化内涵 人文－体味江南风情/建筑-江南园林建 筑风格 参观黄酒博物馆参观历史文物体悟江南魅力历史-绍兴历史文化 晚上 大善塔 仓桥直街 漫步古城小道欣赏绍兴夜色实践-实地感受，见景抒情 第四天上午书圣故里历史街区历游文人旧地感受文化魅力人文-文人旧所、大家荟萃
机器学习算法汇总：人工神经网络、深度学习及其它
学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习： 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network） 非监督式学习：
在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习： 在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。 强化学习：
人工智能深度优先算法课程设计报告
人工智能课程报告 题目： 深 度 优 先 算 法 班级：XXXXXXXXXXX 学号：XXXXXXXXXXX 姓名：XXXXXXXXXXX
【摘要】结合生活中解决搜索问题所常用的思考方法与解题方法，从深度优先探讨了提高程序效率的适用技巧。 【关键词】1搜索顺序；2搜索对象；3搜索优化； 一、深度优先搜索的优化技巧 我们在做事情的时候，经常遇到这类问题——给出约束条件，求一种满足约束条件的方案，这类问题我们叫它“约束满足”问题。对于约束满足问题，我们通常可以从搜索的顺序和搜索的对象入手，进而提高程序的效率。 二、搜索的顺序及对象： 在解决约束满足问题的时候，问题给出的约束条件越强，对于搜索就越有利。之所以深度优先搜索的效率在很大程度上优于穷举，就是因为它在搜索过程中很好的利用了题目中的约束条件进行优化，达到提高程序效率的目的。 显然，在同样的一棵搜索树中，越在接近根接点的位置利用约束条件优化效果就越好。如何在搜索中最大化的利用题目的约束条件为我们提供剪枝的依据，是提高深度优先搜索效率的一个很重要的地方。而不同的搜索顺序和搜索对象就直接影响到我们对于题目约束条件的运用。 三、搜索特点 1.由于深度搜索过程中有保留已扩展节点，则不致于重复构造不必要的子树系统。 2.深度优先搜索并不是以最快的方式搜索到解，因为若目标节点在第i层的某处，必须等到该节点左边所有子树系统搜索完毕之后，才会访问到该节点，因此，搜索效率还取决于目标节点在解答树中的位置。
3.由于要存储所有已被扩展节点，所以需要的内存空间往往比较大。 4.深度优先搜索所求得的是仅仅是目前第一条从起点至目标节点的树枝路径，而不是所有通向目标节点的树枝节点的路径中最短的路径。 5.适用范围：适用于求解一条从初始节点至目标节点的可能路径的试题。若要存储所有解答路径，可以再建立其它空间，用来存储每个已求得的解。若要求得最优解，必须记下达到目前目标的路径和相应的路程值，并与前面已记录的值进行比较，保留其中最优解，等全部搜索完成后，把保留的最优解输出。 四、算法数据结构描述 深度优先搜索时，最关键的是结点扩展（ＯＰＥＮ）表的生成，它是一个栈，用于存放目前搜索到待扩展的结点，当结点到达深度界限或结点不能再扩展时，栈顶结点出栈，放入CLOSE表（存放已扩展节点），继续生成新的结点入栈OPEN 表，直到搜索到目标结点或OPEN栈空为止。 具体算法如下： ①把起始结点S放到非扩展结点OPEN表中(后进先出的堆栈)，如果此结点为一目标结点，则得到一个解。 ②如果OPEN为一空表，则搜索失败退出。 ③取OPEN表最前面(栈顶)的结点，并把它放入CLOSED的扩展结点表中，并冠以顺序编号ｎ。 ④如果结点ｎ的深度等于最大深度，则转向２。 ⑤否则，扩展结点ｎ，产生其全部子结点，把它们放入OPEN表的前头(入栈)，并配上指向ｎ的返回指针；如果没有后裔，则转向２。 ⑥如果后继结点中有任一个为目标结点，则求得一个解，成功退出；否则，转向２。
研学
第一单元 课题人与自我?我自信，会成功 学习目标正确认识自我，能够说出自己的优点和不足；增强自我调控、承受挫折、适应环境的能力；了解树立自信心的方法，培养健全的人格和良好的心理素质；提高心理健康水平，增强自我教育能力，形成健康、自信的人生观。参考主题（1）我自信，会成功；（2）克服考试焦虑；（3）消除孤独感。 实践方式心理测试；收集资料；手工制作。 方法引导发表意见的技巧；如何对调查结果进行统计与分析。 学科整合与心理健康教育、品德与社会、语文等学科整合。关注心理健康，形成健康的生活态度；善于发现其他同学身上的优点并虚心学习；学习名人名言，领悟其深刻含义，并激励自己；进行小制作设计。 课时安排5课时 教学流程 第一课时 研究准备 我们一天天地长大，从妈妈怀里的婴儿，长成了少年。想想自己在成长过程中有哪些烦恼？你是怎么解决的？ 同学们根据自己的兴趣自主确定设计研究方案，其方法一般是: 1、我的烦恼及解决的办法 2、我自信，会成功 3、消除孤独感 以上方案进行研究、讨论、尝试初步建立印象。 第二课时 我自信，会成功 一、研究实施 自信对我们走向成功非常重要。今天，就我们一起通过探究活动来寻找自信，增强自信！ 二、方法与引导： 发表意见的技巧 1、态度诚恳、谦逊。多采用“我个人认为”、“我目前的想法是”等表达方式； 2、不能只发表否定性意见，对好的方面要充分肯定； 3、对事不对人，只针对事情发表意见； 4、通过举例等方式，引导他人发现存在的问题； 5、避免个人垄断话题，邀请不善于发表意见的组员参与讨论。 三、“我自信，会成功”研究方案 主题名称研究时间 研究目的1、正确认识自己，发现自己的优点与不足 2、
数据结构实验报告图的深度优先遍历算法
题目: 图的深度优先遍历算法 一、实验题目 前序遍历二叉树 二、实验目的 ⑴掌握图的逻辑结构； ⑵掌握图的邻接矩阵存储结构； ⑶验证图的邻接矩阵存储及其深度优先遍历操作的实现。 三、实验内容与实现 ⑴建立无向图的邻接矩阵存储； ⑵对建立的无向图，进行深度优先遍历；实验实现 #include
typedef struct EdgeNode { int adjvex; struct EdgeNode *next; }EdgeNode; typedef struct VertexNode { VertexType data; EdgeNode *firstedge; }VertexNode,AdjList[MaxVex]; typedef struct Graph{ AdjList adjList; int numVertexes,numEdges; }Graph,*GraphAdjList; typedef struct LoopQueue{ int data[MaxVex]; int front,rear; }LoopQueue,*Queue; void initQueue(Queue &Q){ Q->front=Q->rear=0;
} Bool QueueEmpty(Queue &Q){ if(Q->front == Q->rear){ return TRUE; }else{ return FALSE; } } Bool QueueFull(Queue &Q){ if((Q->rear+1)%MaxVex == Q->front){ return TRUE; }else{ return FALSE; } } void EnQueue(Queue &Q,int e){ if(!QueueFull(Q)){ Q->data[Q->rear] = e;
研学课程质量管理方案
XXXX中小学研学旅行课程质量管理 一、指导思想 全面贯彻党的教育方针，以《国家中长期教育改革和发展规划纲要》《基础教育课程改革纲要》《国民旅游休闲纲要》为指导，认真落实立德树人的育人目标，以培养学生的综合实践能力和创新能力为核心，以学生发展为本，全面提升学生综合素质。 二、课程设计原则与课程内容 (一)课程设计原则 1.开放性原则:充分利用校内外资源体现目标的多元性，内容的广泛性，时间空间的广域性，展示的多样性和评价的灵活性。 2.整合性原则:以研学旅行资源及教学内容、方法和师资情况为基础，结合学生认知能力和社会实际整合开发课程，保证课程的时效性，实现课程的生成性。 3.体验性原则:尊重学生主体地位，以人为本，以学生活动为主，突出体验实践，培养学生创新精神和实践能力，变知识性的课堂教学为发展性的体验教学。 4.生活性原则:着眼于生活实际的观察视角，把学生从最简单熟悉的生活层面引领到更加广阔的社会生活舞台，加强教育的生活性，突出生活的教育化程度。 (二)课程内容
1.了解社会状况。通过研学旅行活动，了解当前社会实践活动中迫切需要解决的现实问题，如交通、卫生、网络、饮食、环境、动植物保护以及人口老龄化、就业压力、就医入学等现实状况。 2.探究学科问题。包括物理、化学、生物、地理、数学、语文、英语、政治、历史、通用技术、信息技术、体育、音乐、美术以及学科交叉知识的探究，发现一些值得研究的新问题。 3.前沿科技应用。在研学活动中，学习和研究前沿科学技术在生活、生产实践和科学实践领域的应用。如3D打印、AR/VR、无人机、无人驾驶等。 三、课程实施 （1）课程开发要立足教育性。 要使研学旅行做到立意高远、目标明确、活动生动、学习有效，避免出现“只旅不学”或“只学不旅”的现象，就必须把教育性原则放在首位，寻找适切的研学主题和课程教育目标，深度促进研学旅行活动课程与学校课程的有机融合。作为中小学教育教学实践的重要组成部分，研学旅行的活动课程既要结合学生身心特点、接受能力和实际需要，又要注重知识性、科学性和趣味性。 在课程目标的制订上，要与学校的综合实践活动课程统筹考虑，活动中的知识性目标、能力性目标、情感、态度、价值观领域的目标和核心素养的目标等等，都应该是落实课标的核心要点。 （2）研学旅行课程突出实践性 正是我国推动全面实施素质教育的一种重要创新。研学旅行的课
自然语言处理NLP之文本分类
自然语言处理NLP之文本分类 文本分类是自然语言处理中最基本而且非常有必要的任务，大部分自然语言处理任务都可以看作是个分类任务。 1.文本分类流程 在许多自然语言处理（NLP）下游任务中，例如情感分析，主题标记，自动问答和对话行为分类，文本分类（给文本指定某一预定义标签的过程）是一项意义重大且十分必要的任务。在信息爆炸时代，对海量的文本数据进行人工手动处理和分类，既费时又存在许多操作困难。除此之外，人工文本分类的准确性很容易受到人为因素的影响，例如疲劳和专业知识。因此，我们渴望使用机器学习的方法来使文本分类过程自动化，以产生结果更可靠、判定更少主观的结果。此外，通过从文本中定位所需信息，可以用来帮助提高信息检索效率并缓解信息过载的问题。 上图展示出了基于浅层和深度学习的文本分类方法中所涉及的操作步骤的流程图。文本数据不同于数字，图像或信号数据。它要求NLP技术具有能够进行十分精细化处理的能力。而首先重要的一步是对输入模型的文本数据进行预处理。浅层学习模型通常需要通过人工标注的方法来获得良好的样本特征，然后使用经典的机器学习算法对其进行分类。因此，该方法的有效性在很大程度上受限制于特征提取结果的好坏。但是，与浅层模型不同的是，深度学习通过学习一系列的非线性变换模式将特征工程直接映射到输出，从而将特征工程集成到模型拟合过程中。
2.模型 2.1文本分类模型 文本分类就是从原始文本语料中提取语义特征，并基于这些特征预测文本数据的主题类别。过去的几十年中，出现了各式各样的用于文本分类的模型。对于浅层学习类型的模型来说，朴素贝叶斯方法是开创了文本分类任务的模型的先河。此后，涌现出了更多通用的分类模型（习惯上称之为分类器），比如KNN，SVM和RF，它们在文本分类任务上都运用很广泛。最近，XGBoost和LightGBM这两类模型表现出优异的分类性能。对于深度学习类模型，到目前为止TextCNN仍然占据这类模型的最高引用量，其首次使用卷积神经网络来解决文本分类问题。BERT 虽然不是专门为处理文本分类任务而设计的，但由于考虑到它在众多文本分类数据集中的有效性，因此在设计文本分类模型时也已被广泛借鉴。 2.2浅层学习模型 浅层学习模型加快了文本分类速度，提高了准确性，并扩大了浅层学习的应用范围。首先是对原始输入文本进行预处理，以训练浅层学习模型，该模型通常包括分词，数据清理和数据统计。然后，文本表示旨在以对计算机来说更容易的形式来表达预处理的文本，并最大程度地减少信息丢失，例如词袋（BOW），N-gram，术语频率倒排文档频率（TF-IDF），word2vec [94]和GloVe [95]。BOW的核心是用字典大小的向量表示每个文本。向量的单个值表示对应于其在文本中固有位置的词频。与BOW相比，N-gram考虑相邻单词的信息，并通过考虑相邻单词来构建字典。TF-IDF使用单词频率并反转文档频率来对文本建模。word2vec 使用本地上下文信息来获取单词向量。GloVe -具有局部上下文和全局统计功能-训练单词-单词共现矩阵中的非零元素。最后，根据所选特征将表示的文本输入分类器。
青海研学l旅游发展的SWOT分析
青海省研学旅游发展SWOT分析 （一）优势（strength） 1.旅游资源丰富多样 截至目前，全省旅游A级景点多达106处，其中5A级3家；4A级19家，3A级65家，2A级19家。自然与人文旅游资源丰富多样，著名的景区有青海湖景区，金银滩景区、祁连风光旅游区、茶卡盐湖旅游区等，人文旅游资源有藏传佛教塔尔寺景区、互助土族故土园景区、原子城、湟源丹葛尔古城等，独特的地质条件与多样的民族风情为青海省开展研学旅游提供了强大的物质基础。 2.地质旅游资源优势明显 青海省地域辽阔,在漫长的地球演化过程中,在内外力地质共同作用形成、发展并遗留下来类型众多的不可再生的地质资源,青海省凭借丰富的旅游地质资源,现已获批多处地质资源集中分布区开发建设为国家地质公园，知名的有坎布拉国家地质公园、互助北山国家地质公园、贵德国家地质公园、昆仑山国家地质公园等，形成了红色砂砾岩的丹霞地貌、冰蚀地貌景观、高原岩溶景观、古地震鼓包遗迹等地貌景观，除了具有不可估量的科研价值外，还具有开展研学旅游，建设研学旅游教育基地的广阔前景。 （二）劣势（weakness） 1.景区间通达性差 作为研学旅游目的地其集聚性较差，包尤其是潜在的旅游资源，重要景区间的连接道路、景区内的交通体系、景区的道路标示系统等有待进一步加强，与现代“快旅慢游”需求和“井喷式”增长严重不匹配，缺乏全面系统的交通网将研学旅游景区串联起来。旅游各景区发展不平衡，基础设施、服务配套远不能适应人民群众日益增长的多旅游需求。 2.旅游季节差异性明显 旅游季节性是旅游活动的固有特征，青海省旅游季节性明显，由于气候因素旅游旺季集中在夏季，导致旺季游客量多，而到了冬季，气候比较寒冷，草木凋零，研学旅游开展较为困难、使得旅游景点、宾馆饭店、旅行社等资源和设施大量闲置、出租率下降、运营成本上升，旅游企业为争夺客源进而采取降价竞争，导致经济效益低下。 （三）机遇（opportunity） 1.政策支持焕发旅游活力 近年来，一系列决策为全省旅游业提档升级提供了强大的政策支撑。一是《国务院关于促进旅游业改革发展的若干意见》以及全国旅游发展“515战略”，将旅游业定位为战略性支柱产业和人民群众满意的现代服务业和实现脱贫的重要产业，破除了旅游发展的认识障碍和制度障碍；二是青海省委、省政府出台了《关于促进旅游业改革发展的实施意见》、《2015年—2020年青海省旅游业行动计划》，将推动县域旅游业发展提向更高层次、更大格局迈进；三是地方政府对各地旅游业的重要战略部署。随着研学旅游的深入开展，其巨大的经济效益、社会效益和生态效益毫无疑问将得到各级政府的高度重视，不断获得政策支持力度，实现研学旅游又好又快发展，引领“旅游+”产业新风向。 2.研学旅游竞争力将持续增强 随着旅游的飞速发展，我省已形成一批骨干旅游企业，将继续提升旅游市场主体的竞争力。旅游发展环境全面改善，形成设施齐全、功能配套、优质高效的
深度优先算法与广度优先算法的比较
DFS与BFS的比较 姓名：班级：学号： 一、图的遍历 1.图的遍历的含义 图的遍历是指从图中某结点出发，按某既定方式访问图中各个可访问到的结点，使每个可访问到的结点恰被访问一次。 2.图的遍历方式：深度优先与广度优先 二、DFS与BFS的区别 1.概念 深度优先遍历可定义如下：首先访问出发点v，并将其标记为已访问过；然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。若w未曾访问过，则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历，直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点，则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程，直至图中所有顶点均已被访问止。 广度优先遍历可定义如下：假设从图中某顶点v出发，在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点，然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点，并使“先被访问的顶点的邻接点”先与“后被访问的顶点的邻接点”被访问，直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。若此时图中尚有顶点未被访问，则另选图中一个曾被访问的顶点作起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。 2. 路径 深度优先就是，从初始点出发，不断向前走，如果碰到死路了，就往回走一步，尝试另一条路，直到发现了目标位置。这种方法，即使成功也不一定找到一条好路，但是需要记住的位置比较少。 广度优先就是，从初始点出发，把所有可能的路径都走一遍，如果里面没有目标位置，则尝试把所有两步能够到的位置都走一遍，看有没有目标位置；如果还不行，则尝试所有三步可以到的位置。这种方法，一定可以找到一条最短路径，但需要记忆的内容实在很多，要量力而行。 3.算法实现 (1) 图的深度优先算法的一般性描述： long DFS(图s，结点v。) { // 从结点v。出发，深度优先遍历图s，返回访问到的结点总数 int nNodes; //寄存访问到的结点数目 访问v。;
深度学习相关知识
神经网络的定义 神经网络是一组大致模仿人类大脑构造设计的算法，用于识别模式。神经网络通过机器感知系统解释传感器数据，对原始输入进行标记或聚类。神经网络所能识别的模式是包含在向量中的数值形式，因此图像、声音、文本、时间序列等一切现实世界的数据必须转换为数值。神经网络帮助我们进行聚类和分类。可以将其理解为建立在你所存储和管理的数据之上的一个聚类与分类层。对于未标记的数据，神经网络可以按照输入样例的相似之处将数据分组；若能用已标记的数据集定型，神经网络就可以对数据进行系统分类。（更准确地说，神经网络提取特征，再输入其他算法进行聚类和分类；因此可以将深度神经网络视为更大的机器学习应用系统的一部分，这个系统中还包括强化学习、分类和回归分析的算法。） 神经网络的要素 深度学习系统指一系列由多个层堆叠组成的特定神经网络。每一层则由节点构成。运算在节点中进行，节点的运作模式与人类的神经元大致相似，遇到足够的刺激信息时就会激活并释放信号。节点将输入数据与一组系数（或称权重）结合，通过放大或抑制输入来指定其在算法学习任务中的重要性。输入数据与权重的乘积之和将进入节点的激活函数，判定信号是否继续在网络中传递，以及传递的距离，从而决定信号如何影响网络的最终结果，例如分类动 作。 节点层是一行类似神经元的开关，在输入数据通过网络时开启或关闭。从最初接收数据的第一个输入层开始，每一层的输出同时也是下一层的输入。 我们将输入特征与可调整的权重匹配，由此指定这些特征的重要性，即它们对网络的输入分
类和聚类方式有多大程度的影响。 深度神经网络的重要概念 顾名思义，深度学习网络与更常见的单一隐藏层神经网络的区别在于深度，即数据在模式识别的多步流程中所经过的节点层数。 传统机器学习系统主要使用由一个输入层和一个输出层组成的浅层网络，至多在两层之间添加一个隐藏层。三层以上（包括输入和输出层在内）的系统就可以称为“深度”学习。所以，深度是一个有严格定义的术语，表示一个以上的隐藏层。在深度学习网络中，每一个节点层在前一层输出的基础上学习识别一组特定的特征。随着神经网络深度增加，节点所能识别的特征也就越来越复杂，因为每一层会整合并重组前一层的特征。 这被称为特征层次结构，复杂度与抽象度逐层递增。这种结构让深度学习网络能处理大规模高维度数据集，进行数十亿个参数的非线性函数运算。 最重要的是，深度学习网络可以发现未标记、非结构化数据中的潜在结构，而现实世界中的数据绝大多数都属于这一类型。非结构化数据的另一名称是原始媒体，即图片、文本、音视频文件等。因此，深度神经网络最擅长解决的一类问题就是对现实中各类未标记的原始媒体进行处理和聚类，在未经人工整理成关系数据库的数据中，甚至是尚未命名的数据中识别出相似点和异常情况。 例如，深度学习网络可以处理一百万张图片，根据其相似之处进行聚类：一个角落是猫的图片，一个角落是破冰船的图片，还有一个角落都是你祖母的照片。这就是所谓智能相册的基础。 同样的原理还可以应用于其他数据类型：深度学习可以对电子邮件或新闻报道等原始文本进行聚类。通篇都是愤怒投诉的邮件可以聚集到向量空间的一个角落，而客户的满意评价或者垃圾邮件则可以聚集到别的角落。这就是各类信息过滤器的基础，也可以用于客户关系管理（CRM）。这对于语音消息同样适用。如果使用时间序列，数据可以按正常/健康行为或异常/危险行为进行聚类。由智能手机生成的时间序列数据可以用于洞悉用户的健康状况和生活习惯；而由汽车零部件产生的时间序列数据则可以用来预防严重故障。 与多数传统的机器学习算法不同，深度学习网络可以进行自动特征提取，而无需人类干预。由于特征提取是需要许多数据科学家团队多年时间才能完成的任务，深度学习可以用于缓解专家人数不足造成的瓶颈。较小的数据科学家团队原本难以实现规模化，而深度学习可以增强他们的力量。 用未标记数据定型时，深度神经网络的每一节点层会自动学习识别特征，方法是反复重构输入的样本，让网络猜测结果与输入数据自身几率分布之间的差异最小化。例如，受限玻尔兹曼机就以这种方式进行所谓的重构。 深度神经网络通过这一过程学习识别具体相关特征和理想结果之间的关联－它们在特征信号与特征所代表的含义之间建立联系，可以是完全重构，也可以利用已标记的数据。 深度学习网络最终有一个输出层：一个逻辑或softmax分类器，用于指定某一种特定结果或