Hi,我是AI文档助手,可以帮您快速写作
写作
QQ登录 微信登录 注册或点击登录代表您同意《熊猫办公用户协议》
欢迎来到熊猫办公
首页 > Word模板 > 校园教育 > 说课稿 > 初中生物《神经元是神经系统结构和功能的基本单位》教案教学设计及说课

初中生物《神经元是神经系统结构和功能的基本单位》教案教学设计及说课

收藏
预览结束,下载后可获得完整文档 立即下载

本作品内容为初中生物《神经元是神经系统结构和功能的基本单位》教案教学设计及说课, 格式为 docx, 大小1 MB, 页数为4, 请使用软件Word(2010)打开, 作品中主体文字及图片可替换修改,文字修改可直接点击文本框进行编辑,图片更改可选中图片后单击鼠标右键选择更换图片,也可根据自身需求增加和删除作品中的内容, 源文件无水印, 欢迎使用熊猫办公。 如认为平台内容涉嫌侵权,可通过邮件:tousu@tukuppt.com提出书面通知,我们将及时处理。

立即下载
1+1 75 0
  • 软件 Word 查看教程
  • 格式 docx
  • 大小 1 MB
  • 页数 4
  • 作者
  • 版权说明 相关字体/摄影图/音频仅供参考 i
    版权声明

    此作品是由熊猫办公签约设计师设计上传,熊猫办公拥有版权;未经熊猫办公书面授权,请勿作他用。人物肖像,字体及音频如需商用需第三方额外授权;

    熊猫办公尊重知识产权,如知识产权权利人认为平台内容涉嫌侵权,可通过邮件:tousu@tukuppt.com提出书面通知,我们将及时处理。

    熊猫办公对作品中含有的国旗、国徽等政治图案不享有权利,仅作为作品整体效果的示例展示,禁止商用。另外您必须遵循相关法律法规规定的使用范围和使用方式,禁止以任何形式歪曲、篡改。

懒得动手,帮我代做Word
最新相关作品 更多 >
美术学科教案设计word模板 一年级上册美术教案word模板 “认识恐龙”美术手工课教案word模板

神经元Word模板推荐

论文扩写:
径向基函数网络是一种前馈神经网络,包含三层网络,分别是输入层,隐含层,输出层。隐含层的每一个节点选择一个径向基函数作为激活函数,输出层的网络()x是径向基函数和神经元参数的线性组合,其公式表示如下:
论文扩写: 径向基函数网络是一种前馈神经网络,包含三层网络,分别是输入层,隐含层,输出层。隐含层的每一个节点选择一个径向基函数作为激活函数,输出层的网络()x是径向基函数和神经元参数的线性组合,其公式表示如下:
0 0
立即下载 收藏
反向神经网络的w和b的更新过程

对于一个训练样本,我们首先前向传播计算输出结果,得到神经网络的输出值。
然后,我们计算输出值和实际值之间的误差,并使用误差通过反向传播算法向后传递,计算每一层的误差项和梯度。
最后,我们使用误差和梯度来更新每个神经元的权重和偏置项。
假设当前正在训练的样本是训练集中的第i个样本,第1层有n_1个神经元,第(I-1)层有n_(I-1)个神经元。以w_(l)i,j和b(l)i为例,w(l)i,j表示第(I-1)层的第j个神经元到第1层的第i个神经元的权重,b(l)_i表
反向神经网络的w和b的更新过程 对于一个训练样本,我们首先前向传播计算输出结果,得到神经网络的输出值。 然后,我们计算输出值和实际值之间的误差,并使用误差通过反向传播算法向后传递,计算每一层的误差项和梯度。 最后,我们使用误差和梯度来更新每个神经元的权重和偏置项。 假设当前正在训练的样本是训练集中的第i个样本,第1层有n_1个神经元,第(I-1)层有n_(I-1)个神经元。以w_(l)i,j和b(l)i为例,w(l)i,j表示第(I-1)层的第j个神经元到第1层的第i个神经元的权重,b(l)_i表
0 0
立即下载 收藏
CNN是一种带有卷积结构的前馈神经网络,卷积结构可以减少深层网络占用的内存量,其中三个关键操作——局部感受野、权值共享、池化层,有效的减少了网络的参数个数,缓解了模型的过拟合问题。

卷积层和池化层一般会取若干个,采用卷积层和池化层交替设置,即一个卷积层连接一个池化层,池化层后再连接一个卷积层,依此类推。由于卷积层中输出特征图的每个神经元与其输入进行局部连接,并通过对应的连接权值与局部输入进行加权求和再加上偏置值,得到该神经元输入值,该过程等同于卷积过程,CNN也由此而得名1
CNN是一种带有卷积结构的前馈神经网络,卷积结构可以减少深层网络占用的内存量,其中三个关键操作——局部感受野、权值共享、池化层,有效的减少了网络的参数个数,缓解了模型的过拟合问题。 卷积层和池化层一般会取若干个,采用卷积层和池化层交替设置,即一个卷积层连接一个池化层,池化层后再连接一个卷积层,依此类推。由于卷积层中输出特征图的每个神经元与其输入进行局部连接,并通过对应的连接权值与局部输入进行加权求和再加上偏置值,得到该神经元输入值,该过程等同于卷积过程,CNN也由此而得名1
0 0
立即下载 收藏
《生理学》_第一节神经元活动的一般规律_中医世家
《生理学》_第一节神经元活动的一般规律_中医世家
0 0
立即下载 收藏
摘要:立论依据:母体免疫激活(MIA)被认为与孤独症谱系障碍(ASD)的高发率密切相关。研究表明,炎性细胞因子IL-17影响小鼠社会行为,并能激活与神经元分化、轴突迁移、突触可塑性及认知功能相关的MAPK/ERK通路。本研究拟采用MIA动物模型探究IL-17及其介导的MAPK/ERK通路在母体孕期免疫激活致子代孤独症的作用机制。
设计思路:建立MIA的孤独症模型,检测子代大鼠不同脑区内IL-17含量变化和MAPK/ERK通路的激活情况;进一步采用IL-17特异抗体阻断母鼠IL-17信号传导后,验证能否预
摘要:立论依据:母体免疫激活(MIA)被认为与孤独症谱系障碍(ASD)的高发率密切相关。研究表明,炎性细胞因子IL-17影响小鼠社会行为,并能激活与神经元分化、轴突迁移、突触可塑性及认知功能相关的MAPK/ERK通路。本研究拟采用MIA动物模型探究IL-17及其介导的MAPK/ERK通路在母体孕期免疫激活致子代孤独症的作用机制。 设计思路:建立MIA的孤独症模型,检测子代大鼠不同脑区内IL-17含量变化和MAPK/ERK通路的激活情况;进一步采用IL-17特异抗体阻断母鼠IL-17信号传导后,验证能否预
0 0
立即下载 收藏
中医针灸治疗运动神经元病病案分析专题报告
中医针灸治疗运动神经元病病案分析专题报告
27 2
立即下载 收藏
使用DNN网络模型训练crop数据,需要有训练过程和模型保存的过程,以及加载单张图片完成预测的过程。



模型的网络结构如下(参考),可以自行修改网络结构,提交训练的准确率和预测结果图片,及网络结构代码



"""
model=models.Sequential()
model.add(layers.Dense(600,input_dim=28*28,activation='relu'))
model.add(layers.Dropout(0.3))#放弃30%的神经元

model.ad
使用DNN网络模型训练crop数据,需要有训练过程和模型保存的过程,以及加载单张图片完成预测的过程。 模型的网络结构如下(参考),可以自行修改网络结构,提交训练的准确率和预测结果图片,及网络结构代码 """ model=models.Sequential() model.add(layers.Dense(600,input_dim=28*28,activation='relu')) model.add(layers.Dropout(0.3))#放弃30%的神经元 model.ad
0 0
立即下载 收藏
优化以下文字至730字以下摘要:立论依据孤独症谱系障碍(ASD)是一组神经发育障碍类疾病,可引起社交障碍及重复刻板行为和兴趣狭隘。母体免疫激活(MIA)影响的ASD患病率高,导致社会负担加重。有研究表明,IL-17这种炎性细胞因子与小鼠社会行为活动有关,可激活MAPK/ERK这一与神经元分化、轴突迁移、突触可塑性及认知功能密切相关的信号通路。本研究拟采用MIA动物模型探究IL-17及其介导MAPK/ERK信号通路在母亲孕期免疫激活致子代孤独症的作用机制。
设计思路建立MIA的孤独症模型,检测子代
优化以下文字至730字以下摘要:立论依据孤独症谱系障碍(ASD)是一组神经发育障碍类疾病,可引起社交障碍及重复刻板行为和兴趣狭隘。母体免疫激活(MIA)影响的ASD患病率高,导致社会负担加重。有研究表明,IL-17这种炎性细胞因子与小鼠社会行为活动有关,可激活MAPK/ERK这一与神经元分化、轴突迁移、突触可塑性及认知功能密切相关的信号通路。本研究拟采用MIA动物模型探究IL-17及其介导MAPK/ERK信号通路在母亲孕期免疫激活致子代孤独症的作用机制。 设计思路建立MIA的孤独症模型,检测子代
0 0
立即下载 收藏
3000字关于神经元数据标注的实习总结
3000字关于神经元数据标注的实习总结
0 0
立即下载 收藏
卷积层是CNN的核心层,也是CNN命名的来源,该层的主要作用是提取输入图像的不
同特征,因此,卷积层又被称为特征提取层。经过卷积层提取的特征随着层数的增加越来越
抽象。在卷积层中有若干个神经元被称为是卷积核(也称为滤波器或者特征提取器),通常一
个卷积核代表学习输入图像的一个特征,卷积核的个数代表深度(depth)。对于一副给定的
图像,给定一个卷积核,卷积操作就是按一定的步长在图像上滑动卷积核,进行像素加权求
和。这里的步长指的是卷积核在图像上每次向右移动的距离。通过卷积操作之后会得到特征
映射
卷积层是CNN的核心层,也是CNN命名的来源,该层的主要作用是提取输入图像的不 同特征,因此,卷积层又被称为特征提取层。经过卷积层提取的特征随着层数的增加越来越 抽象。在卷积层中有若干个神经元被称为是卷积核(也称为滤波器或者特征提取器),通常一 个卷积核代表学习输入图像的一个特征,卷积核的个数代表深度(depth)。对于一副给定的 图像,给定一个卷积核,卷积操作就是按一定的步长在图像上滑动卷积核,进行像素加权求 和。这里的步长指的是卷积核在图像上每次向右移动的距离。通过卷积操作之后会得到特征 映射
0 0
立即下载 收藏
神经元性膀胱健康教育
神经元性膀胱健康教育
0 0
立即下载 收藏
构建神经元模型的系统毕业设计中期报告
构建神经元模型的系统毕业设计中期报告
0 0
立即下载 收藏
在线时间:9:00-22:00
点击咨询 常见问题 >
官方交流群:878574663
点击加入
5
签到领取 5积分成功 明天再来哦~
恭喜您获得 3天设计分类会员 明天再来哦~
签到抽奖得会员 每日签到送惊喜,连续签到更享心动奖励
+10 积分
+5 积分
+10 积分
随机礼包
+5 积分
+10 积分
随机礼包
点击签到 注:每周一重置签到奖励
积分:

加载中...

积分明细 去抽奖 >
签到记录 抽奖记录