学习物理

摘要： 一、课题研究的背景新课程指出,物理课程要促进学生自主学习,让学生积极参与,乐于探索,勇于实验,勤于思考。通过各种教学方法,帮助学生学习物理知识和技能,培养学生的科学探究能力,逐步形成科学态度和科学精神。因此,物理实验教学方法亟待改革。目前在应试教育的影响下,物理实验教学难以发挥它应有的作用。

摘要： 科学实验是小学生进行科学探究,掌握科学原理,了解科学知识,培养动手操作能力的重要途径。全面分析和把握小学科学实验教学的现状,有针对性地开展科学实验活动,能让孩子从小树立崇尚科学、注重实践、认真求实的观念,为进入中学阶段学习物理、化学、生物打好坚实的基础,让学生亲身经历、主动探究,这样才能牢固地掌握所学的科学知识。笔者从具体教学实践出发,分析了小学科学实验教学中存在的普遍性、基础性问题,深入探究实施科学实验有效教学的重要性,同时在科学实验教学中探寻有益的实践对策,从提供科学实验素材、选取科学实验方法、设计合理的科学实验架构等层面进行阐述,以期获得良好的实验教学实效。

摘要： 在素质教育的发展背景下,深度学习理念也被得到高度重视,社会各界不再将注意力放在提升学生的学科成绩上,更加注重的是培养其专业的学科思维和良好的学习习惯,深化深度学习思想。初中的物理学科涉及的概念较为复杂,对学生的思维逻辑能力也有一定的要求,在其中融入深度学习理念有助于其在学习物理初期便树立正确的学科思想,为今后的学习和发展打下坚实的基础。

摘要： 在初中物理项目式教学实践中应主动呼应客观问题,通过目标催动、兴趣驱动、探索带动和评价推动的综合作用,使学生能透过现象看本质,主动探索物理知识的本源,进而在学物理、用物理、感知物理的过程中,收获学习物理的快乐体验,成功体验,真正从被动学习转向主动学习,实现自身综合素养的有力突破。

摘要： 随着新课改的不断深入,如何充分调动学生学习物理的积极性,成为很多物理教师深入探讨、研究的问题。在物理课堂教学过程中,教师要根据物理学科的特点精心设计教学内容,利用物理实验,进一步激发学生学习物理的兴趣,让学生从实验现象中认识客观事物发展的规律。下面,笔者结合自身多年教学经验,从五个方面对培养学生物理学习兴趣展开论述,以期为其他同仁提供帮助。

摘要： 前言:小物和小理是2名普通的高中生,他们酷爱物理,在学习物理的过程中,小物经常向小理提出许多刁钻而有趣的物理问题,了解他们的故事也能让你的物理达到新的高度.1对话录小物:嗨,小理,我最近在复习物理知识的时候,发现咱们高中里有好多关于“场”的概念和知识,感觉“场”的知识掌握起来可真不容易.

摘要： 前言:小物和小理是2名普通的高中生,他们酷爱物理,在学习高中物理的过程中,小物经常向小理提出许多刁钻而有趣的问题,了解他们的故事也能让你的物理达到新的高度.1对话录小物:高一上学期学习物理时我觉得挺简单的,但到高一下学期学习曲线运动后,我有点犯晕,觉得物理还是不适合我啊!小理:哈哈,这就开始着急了?从曲线运动开始才能真正体现物理学的研究思想和方法哦!

摘要： 这是一项光明的事业,患者那种重见光明的喜悦,对于医生来说,是一种强烈的幸福感。“我当时酷爱学习物理,高考时第一志愿是北京航空航天大学,结果就差几分,被分配到衡阳医学院。”湖南省人民医院眼科主任兼眼视光中心主任王华回想起来,仍然觉得当时命运跟他开了个玩笑。

摘要： 在高中的整个教学过程中,物理是一门很重要的学科,物理中不仅有很多丰富的理论知识以及原理,还有很多实验。高中物理学习对大多数高中生来说难度比较大,学生在学习物理的过程中兴趣也比较低,那么教师就应该改变教学策略,不断地提高学生的物理兴趣,如教师可以引入情境教学法进行教学。如今在核心素养的大背景下,利用情境教学法开展课堂教学,是每一位教师都应该关注的重点问题,教师可以在整个情境中创设丰富的内容,不断地加强教师与学生之间的沟通和交流,不断地提高学生在物理方面的思维能力。

摘要： 现阶段我国物理作业的设计、布置以及评价仍存在较多问题,一定程度上挫伤了学生学习物理的积极性,不利于物理教育的健康发展。农村地区与城市地区相比,作业中存在的问题更加严重。一些专家给出的策略虽然有较强的理论指导意义,但与农村学校的学情不能完全匹配,不能完整地落地实施。“双减”政策实施前,学校的做法是给学生订购练习册,每天安排适当的任务。不再使用练习册后,学校没有适合学生实际情况的初中物理作业,而物理教师也不具备设计高质量作业的能力。

摘要： 兴趣是个体积极探究某种事物或进行某种活动，并在其中产生积极情绪体验的心理倾向，也是人才成长的起点。学习兴趣是指学生对学习活动产生的心理上的爱好和追求的倾向。在实践中，兴趣对人的活动将产生巨大的推动作用。一旦对学习发生兴趣，就会充分发挥自己的积极性和主动性。浓厚的兴趣将是人们刻苦钻研、勇于攻关的强大动力。重视对学生科学探究能力的培养是当今物理教学中的重要组成部分。

摘要： 本发明涉及一种方法，对用于基于深度学习的装置的学习的虚拟世界模拟器的物理引擎进行标定，包括：步骤(a)，若获取到与虚拟环境上的虚拟当前状态相对应的虚拟当前帧信息，则标定装置执行(i)向基于深度学习的装置发送虚拟当前帧信息，输出虚拟动作信息，(ii)向物理引擎发送虚拟当前帧信息和虚拟动作信息，输出与虚拟当前帧信息和虚拟动作信息相对应的虚拟下一帧信息，(iii)向真实状态网络发送虚拟当前帧信息和虚拟动作信息，输出预测的真实下一帧信息，真实状态网络经学习对真实动作信息响应而输出多个预测下一帧信息；以及步骤(b)，对上一标定参数进行标定，生成当前标定参数。

摘要： 需要一种兼顾了小型化或便携化、以及磁场的校正精度的维持或提高的物理封装。3轴磁场校正线圈(96)设置在包围配置有原子的时钟跃迁空间(52)的真空室(20)的内部。3轴磁场校正线圈(96)形成为如下形状：针对穿过时钟跃迁空间(52)的3个轴的方向的磁场的成分，能对常数项、空间1阶微分项、空间2阶微分项或3阶以上的空间高阶微分项、或者它们的任意的组合进行校正。3轴磁场校正线圈(96)例如在光晶格钟的物理封装(12)中使用。

摘要： 本发明的目的在于实现一种也能应对物理封装的小型化或便携化的新的磁场校正线圈。3轴磁场校正线圈(96)在穿过配置有原子的时钟跃迁空间的X轴方向上具备第1线圈组和第2线圈组。第1线圈组是亥姆霍兹型线圈，其形成为以时钟跃迁空间(52)为中心而点对称的形状。第2线圈组是非亥姆霍兹型线圈，其在X轴的方向上形成为以时钟跃迁空间(52)为中心而点对称的形状，线圈尺寸、线圈形状或线圈间距离与第1线圈组不同。

摘要： 一种基于迁移学习和物理约束的三维温度场重构方法，涉及三维温度场重构技术，解决现有技术无法实现对极少量已知测点的条件下进行温度场的重构问题，该方法包括添加物理约束、预训练和最终训练，本发明通过相似场景下的其他任意工况数值模拟丰富数据预训练得到源模型再迁移至目标试验测点数据下，利用迁移学习的方法捕捉相似场景下不同工况间的温度分布特征相似性，从而实现根据极少量测点重构整个三维温度场，相比现有数据驱动的重构技术每次都需要重新跑一遍训练流程可以大大节约时间，提高重构效率。

摘要： 本公开提供了一种基于深度学习的物体宏观物理属性预测方法及系统，包括：基于给定的变形方式及几何微结构，获得变形后的等效基材料属性以及体素化微结构单元；基于预先训练的深度学习模型及获取的变形后的等效基材料属性和体素化微结构单元，获得每个微结构单元体素在受到多方向单位应变下的位移；基于所述位移，获得变形几何微结构的物理性质指标；其中，所述深度学习模型基于U‑Net网络结构，包括顺序连接的卷积块、上采样块以及卷积层，所述卷积块包括顺序连接的第一卷积层、第一归一化处理模块、激活函数、第二卷积层、第二归一化处理模块及激活函数；所述模型的输入为四维向量，第一维为变形后的等效基材料属性，其余三维为体素化微结构单元。

摘要： 本发明公开了一种基于多层极限学习机的微波天线物理参数设计方法和系统，其中设计方法包括：构建带标签的第一样本集和不带标签的第二样本集；构建微波天线物理参数设计网络，该网络由K层极限学习机和高斯模型级联组成，输入为S曲线采样值，输出为天线物理参数的设计值；采用第二样本集对设计网络前K‑1层极限学习机进行无监督训练；采用第一样本集对设计网络第K层极限学习机和高斯模型进行训练；如果训练后的网络误差值大于预设的误差阈值，采用PSO算法对第K层极限学习机和高斯模型参数进行精调；将待设计微波天线设计指标输入训练好的设计网络，其输出即为微波天线物理参数的设计值。该方法能够根据设计指标来获取天线物理参数，实现微波天线的设计。

摘要： 本发明公开了一种基于物理先验自监督学习的卫星组件热布局温度场预测方法，包括：建立卫星组件布局的结构模型；基于结构模型，生成多个第一类训练数据和多个第二类训练数据；利用卫星组件布局包含的物理先验信息构建物理先验驱动训练损失函数，基于物理先验驱动训练损失函数，利用第一类训练数据对预设深度学习模型进行预训练，获取预训练模型；利用第二类训练数据对预训练模型进行训练以拟合卫星组件布局与温度场的映射关系，获取预测模型；利用预测模型进行卫星组件布局的温度场预测。本发明能够利用组件布局内含的物理信息和不带标签训练数据的信息，避免对大量带标签训练数据的依赖，减少训练所需的带标签训练数据的数量，降低优化设计成本。

摘要： 本发明涉及电磁散射技术领域，旨在提供一种基于物理和深度学习的有限长圆柱体散射特性的计算方法。包括：确定有限长圆柱体的散射幅度函数的参数对象，生成多输入参数下的SAF实部和虚部数据；将数据批量输入深度神经网络模型中进行训练后，再给定输入参数的取值和入射波、散射波方向，输入模型得到散射幅度函数输出，即为散射特性的预测值可用于结果分析。本发明能实现散射体SAF的高精度学习，同时结果在互易性定理等物理性质上同样满足；相比VPM‑Tmat方法具有更高的计算效率，相比之间的端到端深度学习方案具有更好的物理解释性；更加考虑介电常数和柱体尺寸等柱体自身信息，对参数反演问题和极化体散射领域实现了很好的应用效果。

摘要： 本发明公开了一种基于元学习的内嵌物理知识的神经网络初始化设计方法，该方法用于卫星组件布局板温度场重构计算，该方法包括：步骤S1：构建内嵌物理知识的神经网络；步骤S2：利用元学习训练神经网络，获取神经网络的元初始化参数；步骤S3：神经网络加载元初始化参数，利用测点温度重构待测卫星组件布局板的温度场，并利用测点温度构建损失函数，通过训练最小化损失函数得到最优的性能参数，从而获取待测卫星组件布局板的温度场的最优代理模型。由此，在该方法中，可以通过较少的样本参数，并降低计算数据成本，能够在较短的时间内对卫星组件布局板温度场进行有效地重构计算。

摘要： 本实用新型公开了一种物理实验器械学习装置，包括底座、展示板和操作台，底座之上对称竖直固定设置有调节支撑杆，底座之上固定设置有柜体，调节支撑杆包括穿插连接的套杆和支杆，展示板固定设置于支杆的上端之间，展示板的正面开设有展示槽以及镶嵌有显示器，展示槽之内通过纵横交错的隔板分隔为器械放置室和备注室，操作台通过对称固定设置的电动伸缩杆架设于柜体之上，操作台之上架设有摄像头，本实用新型展示板和操作台均可根据需求调节高度位置，展示板的正面开设有展示槽以及镶嵌有显示器，展示槽内可摆放器材且可备注说明，显示器可实时播放实验视频，操作台可具体操作演示实验器械使用方法。