演講稿的內(nèi)容要根據(jù)具體情境、具體場合來確定，要求情感真實(shí)，尊重觀眾。在日常生活和工作中，在很多情況下我們需要用到演講稿，那么你有了解過演講稿嗎？下面是范文網(wǎng)小編分享的實(shí)用的學(xué)習(xí)的演講稿范文4篇 向身邊的榜樣學(xué)習(xí)演講稿，供大家閱讀。
實(shí)用的學(xué)習(xí)的演講稿范文1
大家好，今天非常高興、非常榮幸能參加這樣一個(gè)盛會(huì)。今天我給帶來的演講是我的一點(diǎn)學(xué)習(xí)心得，題目叫做自學(xué)習(xí)的人工智能。首先大家都知道在60周年之際，我們首先應(yīng)該記住的是這位人工智能的先驅(qū)，圖靈。在他的問題的感召下，我們就有了今天這樣的一個(gè)盛會(huì)和今天人工智能的飛速發(fā)展。他的問題，機(jī)器可以思維嗎?可以從不同的維度來解釋，那么首先人類對人工智能的一個(gè)探索也可以圍繞對問題不同解釋的探索。
第一個(gè)探索，應(yīng)該說是在邏輯層面的探索。60年代人工智能的這些先驅(qū)就考慮用邏輯和搜索來研究人工智能，比如下棋、推理，比如說可以去做路徑規(guī)劃等等。那么他們有一個(gè)很強(qiáng)的假設(shè)，這個(gè)假設(shè)應(yīng)該說從某種程度上來說是非常直觀的。智能包括計(jì)算機(jī)可能賦予的智能，是來自于計(jì)算物理符號(hào)的排列組合，我們只要能很聰明的把這些物理符號(hào)排列組合的話，人類是可以從一系列的零和一的組合來得到。有了一些成就之后也發(fā)現(xiàn)這樣的假設(shè)是有它的瓶頸的。在之后大家又有一部分人著力于研究能夠有學(xué)習(xí)功能的人工智能，就有不同的學(xué)習(xí)算法，機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算法被研究出來。其中包括大家都熟悉的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
人工智能的幾個(gè)里程碑我們現(xiàn)在也很熟悉，第一個(gè)大家公認(rèn)的是里程碑是深藍(lán)，這個(gè)比賽意味著幾件事。一個(gè)是說在大規(guī)模的搜索的狀態(tài)下，在可能的狀態(tài)空間的搜索，實(shí)際上是一個(gè)在物理符號(hào)的空間的排列組合。也就是說在60年代人們的那些假設(shè)有一部分是正確的，我們確實(shí)可以從這種搜索和物理符號(hào)的排列組合獲得很多的智能。
緊接著的階段是，知識(shí)就是力量，這是隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)到來的一個(gè)熱潮，從網(wǎng)上，從不同的媒體我們會(huì)獲得很多數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)經(jīng)過沉淀變成知識(shí)，我們就可以贏得像這樣一個(gè)電視大賽中的人機(jī)對戰(zhàn)。
這個(gè)之后，剛剛芮勇博士也深入的回顧了一下最近的人工智能的突破，就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突破從計(jì)算上來說有幾個(gè)好處，其中一個(gè)好處是說它把一個(gè)全局計(jì)算的需求變成一個(gè)本地計(jì)算的需求，在做到這樣的一個(gè)同時(shí)呢，又不失掉很多的信息，這個(gè)是計(jì)算機(jī)里面無數(shù)成就的一個(gè)中心點(diǎn)。這樣的一個(gè)成功就使得我們能夠在不同的層次來觀察同一個(gè)數(shù)據(jù)，同樣就可以獲得我們所謂的大局觀。就像這個(gè)圖，我們在不同的層次可以得到不同的特征。
這里我們要特別強(qiáng)調(diào)的是人工智能也在另外一個(gè)方面潛移默化的默默的在耕耘，這個(gè)就叫做強(qiáng)化學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)該說是用來做人工智能規(guī)劃的有力工具，但不是唯一的規(guī)矩。規(guī)劃這個(gè)領(lǐng)域相對深度學(xué)習(xí)應(yīng)該說更古老，研究的力度也很多。但在很長時(shí)間一段處于靜默狀態(tài)，這個(gè)原因是因?yàn)樗谟?jì)算上有很大的瓶頸，不能有很大得數(shù)據(jù)量。一個(gè)例子就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)在很長時(shí)間以來只能解決一些玩具型的問題，非常小的數(shù)據(jù)。但是最近的一個(gè)突破是Google的DeepMind，把深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)合在一起，這樣的一個(gè)議題使得很多強(qiáng)化學(xué)習(xí)所需要突破的瓶頸，就是狀態(tài)的個(gè)數(shù)能隱藏起來。這種隱藏就使得強(qiáng)化學(xué)習(xí)能夠大規(guī)模的應(yīng)付數(shù)據(jù)，就是說應(yīng)付大數(shù)據(jù)。它突出的一點(diǎn)叫做端到端的學(xué)習(xí)，就是說我們在這里看到一個(gè)計(jì)算機(jī)的游戲，這個(gè)游戲的影像是輸入端，輸出端就是你要進(jìn)行的下一個(gè)動(dòng)作。這個(gè)動(dòng)作是正確還是不正確，到最后會(huì)獲得一個(gè)反饋，這個(gè)反饋不一定是現(xiàn)在得到，也許是后面幾步得到的。這一點(diǎn)和我們剛剛講的深度學(xué)習(xí)在圖像上面的應(yīng)用，就大不一樣。就更加復(fù)雜，更加契合人的行為，所以強(qiáng)化學(xué)習(xí)也是下一個(gè)突破。
我們看到這種端到端的深度學(xué)習(xí)，應(yīng)用在強(qiáng)化學(xué)習(xí)上，使得DeepMind到今天在很古老的單人的計(jì)算機(jī)游戲上已經(jīng)把人類完全擊倒，它做到這樣是通過完全的自學(xué)習(xí)，自我修煉、自我改正，然后一個(gè)一個(gè)迭代。這個(gè)就是它迭代的一些結(jié)果，從左到右是一個(gè)時(shí)間軸，從下到上是它得到的效果。我們看到每一個(gè)游戲它的要求都是在不斷成長的，就像我們一個(gè)學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程當(dāng)中學(xué)到的知識(shí)越來越多，這個(gè)完全是自我實(shí)現(xiàn)，一個(gè)自學(xué)習(xí)的過程。
包括現(xiàn)在的AlphaGo也應(yīng)用了很多自學(xué)習(xí)的這種效果，使得我們現(xiàn)在終于認(rèn)清原來人工智能從60年代到20xx年的物理符號(hào)的假設(shè)，也就是說以搜索為中心，以邏輯為中心的這種努力并沒有白費(fèi)，這種努力也是需要的。另外學(xué)習(xí)也是必不可少的，像我們熟知的深度學(xué)習(xí)。所以AlphaGo對我們的啟示，就是我們把兩者結(jié)合起來，才是一個(gè)完整的智能機(jī)器。這個(gè)我們可以叫做人工智能的通用性，也就是說我們對于這兩個(gè)技術(shù)的某種結(jié)合，比方說多一點(diǎn)搜索，少一點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)，或者反之我們夠可以得到用來解釋不同的人類的智能行為。這種通用型，端到端的學(xué)習(xí)，可以用這個(gè)例子來表達(dá)。就是這個(gè)雞可以吃不同的食物，但是它下的蛋都是對人類有用的。
這里我要特別提到一點(diǎn)，我們并不是找到了最后的目標(biāo)，這也是在不同的人工智能、強(qiáng)化學(xué)習(xí)，等等之類的實(shí)驗(yàn)當(dāng)中我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)特點(diǎn)。就是我們不能完全的依靠機(jī)器去全部自動(dòng)化的自我學(xué)習(xí)，至少到現(xiàn)在我們還沒有摸索出這樣一個(gè)路徑。這里是大學(xué)的例子，中文是永動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)，就是說這個(gè)機(jī)器不斷的在網(wǎng)上爬一些網(wǎng)頁，在每個(gè)網(wǎng)頁里面都學(xué)到一些知識(shí)，把這些知識(shí)綜合起來，變成幾千萬條知識(shí)，這些知識(shí)又會(huì)衍生新的知識(shí)。那么我們看到從下到上是隨著時(shí)間，知識(shí)量的增長。那么它到了某一個(gè)程度實(shí)際上是不能再往上走了，因?yàn)橹R(shí)會(huì)自我矛盾。這個(gè)時(shí)候就需要人進(jìn)來進(jìn)行一部分的調(diào)節(jié)，把一部分不正確的知識(shí)去掉，讓它繼續(xù)能成長。這個(gè)過程為什么會(huì)發(fā)生呢?是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)一個(gè)很嚴(yán)重的現(xiàn)象，就是自我偏差，這種偏差就可以體現(xiàn)在這種統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)重要的概念，就是我們獲得的數(shù)據(jù)也許是一個(gè)有偏數(shù)據(jù)，我們可能建了一個(gè)模型，對大部分的數(shù)據(jù)都有用，但其中有一些特例。我們?nèi)绾蝸硖幚磉@些特例，如何來處理我們訓(xùn)練數(shù)據(jù)和應(yīng)用數(shù)據(jù)之間的偏差，這個(gè)是我們下一步要研究的內(nèi)容。
一個(gè)非常有希望的技術(shù)叫做遷移學(xué)習(xí)，比方說這個(gè)是在深度學(xué)習(xí)的模型上，在上面這一部分是一個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)訓(xùn)練好的模型。那么在一個(gè)新的領(lǐng)域，如果這兩個(gè)領(lǐng)域之間有某種聯(lián)系、某種相似性的話，我們就不一定在新的領(lǐng)域需要那么多的數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)，你只需要一小部分。我們之所以能做到這一點(diǎn)是我們可以把大部分的模型給遷移過來，我們?nèi)擞羞@種能力，但是我們在做這種數(shù)據(jù)遷移的過程中，我們一定要牢記把這種有偏的數(shù)據(jù)偏差給消除掉。如果能做到這點(diǎn)我們就能做到不同形式的數(shù)據(jù)之間的知識(shí)遷移，比方說我們可以讓一個(gè)計(jì)算機(jī)來讀很多文字，這樣的一個(gè)計(jì)算機(jī)去識(shí)別圖像，應(yīng)該比沒有讀這些文字，直接去學(xué)習(xí)圖像來的要容易。這個(gè)就更像我們?nèi)祟惖膶W(xué)習(xí)。這種學(xué)習(xí)也離不開從下到上，從粗到細(xì)這樣的一種特征的'選擇。
所以我們又得到另外一個(gè)概念，就是特征工程。深度學(xué)習(xí)給我們的一個(gè)有力的工具是能夠自動(dòng)的進(jìn)行不同層次，進(jìn)行大規(guī)模的新特征的抽取和特征的制造。那么這種特征在搜索引擎、廣告系統(tǒng)上面，可以達(dá)到萬億級，也就是說這個(gè)已經(jīng)完全不是人類所可以控制的級別了。那么智能在這樣的級別上才可以產(chǎn)生。
但是現(xiàn)在人工智能仍然有一些困境，比方說如何能夠讓人工智能來深層的理解文字，有一個(gè)著名的類似于圖靈測試的比賽，深層次理解文字，這個(gè)是在自然語言上問一些有歧異的問題，計(jì)算機(jī)如果要能正確的回答這個(gè)問題，那個(gè)模型不僅僅理解這些文字，而且要理解深層的背景文字，要理解周邊的文字，有很多文化在里面，如何能達(dá)到這一點(diǎn)?也是我們需要解決的。
同時(shí)深度模型還可以把它反轉(zhuǎn)，成為一種生成膜型。它不僅可以去對數(shù)據(jù)做一個(gè)決策，它還可以自己產(chǎn)生數(shù)據(jù)，可以產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。比方說這個(gè)是Google的一些研究員把一個(gè)深層模型里面的感知最深刻的那些圖像給描述出來，結(jié)果是這樣的，就非常有趣的生成膜型。
剛剛講的不同數(shù)字格式之間，文字和圖像之間，如果在深層實(shí)際上它們的區(qū)別已經(jīng)消失了。那這樣我們就可以對圖像去問文字的問題，甚至對文字去問圖像的問題。這樣數(shù)據(jù)的形式也就不重要了。
如果我們達(dá)到了遷移學(xué)習(xí)的要點(diǎn)，我們想問下一步是不是可以把所有人類經(jīng)歷過的這些學(xué)習(xí)的任務(wù)給沿著時(shí)間軸串起來，能夠讓機(jī)器向人一樣的，它的學(xué)習(xí)能力，它的智能在不斷的增長，隨著時(shí)間。那么它所需要學(xué)習(xí)的努力程度，樣本數(shù)也是逐漸減少的。這個(gè)也是我們在努力的一個(gè)方向。
另外最近發(fā)表了一篇文章也說明了遷移學(xué)習(xí)的重要性。這個(gè)文章叫做bayesianprogram learning，這是從一個(gè)例子就能學(xué)會(huì)，我們知道深度學(xué)習(xí)是千萬個(gè)例子的。實(shí)際上它用了我們過去沒有涉及到的概念，就叫做結(jié)構(gòu)，如果我們了解了一個(gè)問題的結(jié)構(gòu)，那么這個(gè)結(jié)構(gòu)的一個(gè)具體的形式只用一個(gè)例子就可以學(xué)會(huì)了。其他的部分，需要很多例子的那一部分可能是參數(shù)、統(tǒng)計(jì)，這一部分我們實(shí)際上可以通過遷移學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)。也就是說整個(gè)這個(gè)圓就圓滿了，就是一個(gè)閉環(huán)了。
同時(shí)人工智能的應(yīng)用也不僅僅是在圖像方面，這里的一個(gè)例子是亞馬遜的倉儲(chǔ)機(jī)器人。亞馬遜的倉儲(chǔ)機(jī)器人是在一個(gè)很大的空間，這些機(jī)器人會(huì)把這些貨架，每個(gè)貨架上面都有不同的貨品，把這些貨架偷到工人的面前，讓工人從貨架上面拿所需的貨品到箱子里面，然后快遞給客戶。為什么是這樣呢?因?yàn)楝F(xiàn)在的機(jī)器人技術(shù)在選擇，從貨架上選擇物體還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如人的熟練程度，但是它在路徑規(guī)劃，在機(jī)械的啟動(dòng)、抬起、放下已經(jīng)超過人了。所以亞馬遜的就很聰明的把機(jī)器的優(yōu)點(diǎn)和人的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合在一起，變成一個(gè)新的商業(yè)模式。如果過去建一個(gè)倉儲(chǔ)在支持這個(gè)城市亞馬遜所有的物流的話，需要三個(gè)月時(shí)間，他用了這個(gè)把所有的傳送帶拆掉，變成機(jī)器人以后只用三天時(shí)間，這個(gè)收益是非常巨大的，也就是我們可以借鑒，可以拓展的一個(gè)經(jīng)驗(yàn)。
下面要講的，不僅在機(jī)器人，在圖像識(shí)別，實(shí)際上在我們的生活當(dāng)中，人工智能已經(jīng)深入了。這里舉的一個(gè)例子是我和我的一個(gè)學(xué)生戴文淵，建的一個(gè)公司，第四范式，這個(gè)公司可以讓過去在金融領(lǐng)域只能由人來服務(wù)重要的客戶，由人工智能來把這個(gè)能力拓展到幾千萬人，讓每個(gè)人都享受到優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)。這是一個(gè)非常大的工程。它背后的技術(shù)就是機(jī)器學(xué)習(xí)，我們所熟知的深度學(xué)習(xí)、知識(shí)學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
最后我要說幾點(diǎn)，我們看到這么多人工智能的努力，人工智能的有失敗的時(shí)候，有成功的時(shí)候，我們到現(xiàn)在能總結(jié)出什么經(jīng)驗(yàn)?zāi)?我覺得現(xiàn)在的人工智能的成功離不開高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)，但是并不是未來的人工智能的成功一定需要大數(shù)據(jù)。那么我們下面要問是不是在未來有小數(shù)據(jù)也可以讓人工智能成功，這就是今天我覺得在大學(xué)里面應(yīng)該做的一個(gè)研究，在工業(yè)上大家還在開疆拓土，利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢在發(fā)現(xiàn)新的應(yīng)用利于。
第二個(gè)，就是要培養(yǎng)出更多的人工智能的人才。這些人才才可以來設(shè)計(jì)算法，這個(gè)也是我們今天在大學(xué)里面需要努力的一個(gè)方向。當(dāng)然這些都離不開計(jì)算能力。
所以從這幾點(diǎn)上來看人工智能的努力也不是像有些人說的，今天的人工智能的發(fā)展完全在工業(yè)，人工智能的發(fā)展也應(yīng)該一部分依靠大學(xué)，一部分依靠工業(yè)。就像我們所說的大數(shù)據(jù)和人才的培養(yǎng)，小數(shù)據(jù)的研究。那么大數(shù)據(jù)的開疆拓土更多的應(yīng)用，和更多的計(jì)算能力，確實(shí)來自于工業(yè)。所以這兩種結(jié)合我覺得是我們今后發(fā)展的一個(gè)方向。
最后我要說一點(diǎn)，就是說我們應(yīng)該說已經(jīng)了解很多深度學(xué)習(xí)了，這個(gè)可以作為我們昨天的一個(gè)成就。那么今天我們在剛剛開始去獲得強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一個(gè)紅利，那么這個(gè)可能還不是在很多的領(lǐng)域得到應(yīng)用的，但是我要告訴大家的是，強(qiáng)化學(xué)習(xí)比大家想象的要更有用，比方說它不僅僅是在圍棋或者是在計(jì)算機(jī)游戲上。在金融，在我們?nèi)粘Ｉ町?dāng)中，甚至在教育上，機(jī)器人的規(guī)劃都離不開強(qiáng)化學(xué)習(xí)。那么這些應(yīng)該說都是富人的游戲，也就是說只有富人才能有這么多的大數(shù)據(jù)，有這么多的計(jì)算量去支持深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)這樣的實(shí)際應(yīng)用。那么我們明天要看到的應(yīng)該是遷移學(xué)習(xí)，因?yàn)檫w移學(xué)習(xí)能夠讓我們把大數(shù)據(jù)得到的模型遷移到小數(shù)據(jù)上面，使得千千萬萬的人都能夠受益，也就是說人人都能享受人工智能帶來的紅利。我今天講到這兒，謝謝大家。
實(shí)用的學(xué)習(xí)的演講稿范文2
各位領(lǐng)導(dǎo)，各位老師，親愛的同學(xué)們：
大家上午好!
今天我有幸代表所有小學(xué)生在這里發(fā)言，心里無比激動(dòng)。我是四年一班代曉琳，首先我要感謝老師和同學(xué)，沒有他們的幫助，就沒有我今天這么好的成績。
作為學(xué)生，首要任務(wù)就是學(xué)習(xí)。我很高興能在這里與大家分享我對如何提高學(xué)習(xí)效率的想法。
我認(rèn)為學(xué)習(xí)首先要制定一個(gè)學(xué)習(xí)目標(biāo)，有了目標(biāo)才會(huì)主動(dòng)學(xué)習(xí)，才會(huì)為理想打拼。這樣不僅能提高學(xué)習(xí)的積極性，還能培養(yǎng)自己的耐心。
其次，上課要認(rèn)真聽講，開動(dòng)腦筋。積極回答問題也是非常重要的。一節(jié)課四十分鐘，只有充分利用起來，不浪費(fèi)每分寶貴時(shí)間，才能提高學(xué)習(xí)效率。當(dāng)然把這四十分鐘牢牢把握住，也不是件容易的事，得努力才行。每個(gè)人都有自己的學(xué)習(xí)方法，上課的時(shí)候認(rèn)真聽老師講課，作業(yè)要按時(shí)完成，一定要復(fù)習(xí)好當(dāng)天的知識(shí)。
再次，認(rèn)真復(fù)習(xí)和提前預(yù)習(xí)知識(shí)，也是不可缺少的重要一環(huán)。把學(xué)過的知識(shí)復(fù)習(xí)幾遍，這樣在腦海中加深記憶，對以后的學(xué)習(xí)就會(huì)有很大的幫助，積極預(yù)習(xí)是學(xué)習(xí)新知識(shí)的關(guān)鍵，預(yù)習(xí)到位了等到學(xué)習(xí)的時(shí)候，老師一點(diǎn)就通了。
第四、“不懂就要問!”如果遇到不懂的問題，我想許多同學(xué)都會(huì)查找答案，但我卻不會(huì)這樣，不到萬不得已，我也不會(huì)查找答案，
而是先自己思考一下，如果真的不會(huì)，我就問老師、家長或同學(xué)。 另外我還經(jīng)常多看課外書，第一：可以提高自己的閱讀能力，第二：可以積累一些好詞佳句。
總之，在四年的學(xué)習(xí)中，我一直都離不開“五多”：“多看”——看書，“多問”——遇到不懂的問題要刨根問底;“多聽”——聽英語，“多說”——多與別人交談;“多寫”——寫作文、日記。
同學(xué)們，以上都是我的個(gè)人想法，為了我們都能夠提高成績，為了我們美好的明天，我們一起加油吧。
謝謝大家!
實(shí)用的學(xué)習(xí)的演講稿范文3
尊敬的老師，親愛的同學(xué)們：
首先，我們心中要有一個(gè)意識(shí)：真正的適合自己的學(xué)習(xí)方法，從來不是能夠被傳授的，而是要通過對自己的思考而領(lǐng)悟的。無論是學(xué)習(xí)方法，時(shí)間安排，應(yīng)試技巧，都是要靠自己總結(jié)的。
所以，我能在此談?wù)摰?，也只是我個(gè)人的一點(diǎn)思考和總結(jié)。希望對同學(xué)們有所啟發(fā)。
韓愈在《師說》中寫及：“小學(xué)而大遺，吾未見其明也”把零散的知識(shí)點(diǎn)弄懂，并不是件難事，但考試是把各種小知識(shí)點(diǎn)排列組合，顯得錯(cuò)綜復(fù)雜。如果平常在學(xué)習(xí)時(shí)就把大的方面弄懂，把散亂的知識(shí)點(diǎn)加以整理，正如我們班主任老師甘林蛟老師說的“構(gòu)建知識(shí)框架”，考試時(shí)你將更容易將題意理清，從而找到解題思路。
同學(xué)們不難注意到，現(xiàn)階段在全年級領(lǐng)跑的人，大部分從初中開始就已經(jīng)有了領(lǐng)先的地位，我們也不難推理出，好的成績是建立在長時(shí)間的知識(shí)積累上的，但無論我們多么悔恨懊惱，我們都不可能再回到初中去打基礎(chǔ)。已往不諫，來者可追。無論高一還是高二，從現(xiàn)在開始扎實(shí)積累，仍不算晚，厚積才能薄發(fā)，現(xiàn)在無言的積累，在高三總能迎來遍地碩果。
我之前從來沒有想象過我會(huì)浸入題海。確實(shí)，我們不提倡題海戰(zhàn)術(shù)，但我們?nèi)缛裟馨炎鲞^的題，錯(cuò)過的題加以分析總結(jié)，可能題海戰(zhàn)術(shù)就是提升成績的必由之路了。另外，無論老師還是家長都倡導(dǎo)勞逸結(jié)合，但當(dāng)你學(xué)習(xí)許久，準(zhǔn)備去放松時(shí)，得知?jiǎng)e人都在“勞”，你“逸”得安心嗎？壓力是由自身給予的，即使是老師、家長施加的壓力，也要先轉(zhuǎn)變成了自我壓力才能起作用。我身邊就有這樣的例子。他是寄宿生，朋友在星期天下午邀他下樓打籃球，他因?yàn)榕鲁龊沽藳]時(shí)間洗澡而拒絕了，朋友問他怎么沒時(shí)間洗澡，他說要搞學(xué)習(xí)。他就是385班的熊鏡宇同學(xué)，這次考試他的成績是年級第四。
同時(shí)，學(xué)習(xí)也是能夠自己掌控的。我們的物理老師常對我們說：“你們以為還有一年嗎？除掉假期，休息，你們的時(shí)間遠(yuǎn)不沒一年了！”所以，我們要更加惜時(shí)。要將每一分鐘過得無悔確實(shí)不易，但我們能試著去保證每天都過得充實(shí)。
海森堡的不確定性原理告訴我們命運(yùn)是未知的，狹義相對論限制了我們的最大速度，而廣義相對論又告訴我們大質(zhì)量的堅(jiān)持是可以壓縮時(shí)空的。
從明天起做一個(gè)忙碌的人，不發(fā)呆不幻想，用好手中的每段時(shí)分，無畏早晨，無畏夜深，不因昨日悔恨，不為明日沉淪。既然我們已毅然踏上這條路，便只顧風(fēng)雨兼程。
謝謝大家！
實(shí)用的學(xué)習(xí)的演講稿范文4
尊敬的老師，親愛的同學(xué)們：
期中考試在大家緊張、忙碌的身影中悄然而去，卻將各種不同的感受留在我們的心中：或是因有所進(jìn)步而喜悅，或是因?yàn)榭荚嚨牟蝗缫舛趩?。總之，有人幸福著，有人痛苦著。但不管怎樣，我們都?yīng)該微笑著去面對生活，面對成長當(dāng)中的各種挫折。
挫折是幸福的路障，同時(shí)也是幸福的烘托者。每個(gè)人的生活中都會(huì)有或多或少的挫折，而因?yàn)榇煺勰サZ取得的成功才會(huì)更加值得去珍惜。作為高中生的我們，處于人生發(fā)展的黃金時(shí)期，對于生活學(xué)習(xí)上的挫折，更要調(diào)整好心態(tài)，掌握正確的方法去面對。
積極正視挫折。挫折之所以存在，是因?yàn)槲覀儗τ谧约旱母咭?。從豐滿的幻想中醒來，遭受骨感的現(xiàn)實(shí)打擊，這種距離和落差感就是挫折。往往我們會(huì)對別人高不可攀的成績抬頭仰視，羨慕嫉妒甚至恨他們看似輕易就取得的成功，而經(jīng)常忽視了他們背后付出的超乎常人的努力。我們在迷茫中找尋成功捷徑的時(shí)候，孰不知?jiǎng)e人早已一步步到達(dá)山腰。懼怕走遠(yuǎn)路、多走路的挫敗感才是真正的死路。人生就像一顆茶葉蛋，挫折造成的裂痕只會(huì)讓它更加入味。我們班的楊玉英、胡馨丹、姚志豪等同學(xué)總是孜孜不倦的學(xué)習(xí)，他們將學(xué)習(xí)的難題化作動(dòng)力，厚厚的學(xué)習(xí)筆記本更是全班傳閱。對待挫折他們沒有窮酸秀才式的抱怨、也沒有祥裝成天賦異稟，更多的是正視挫折，然后戰(zhàn)勝。
樂觀面對挫折。當(dāng)有一道數(shù)學(xué)百思不得其解時(shí)，當(dāng)文理分科遭到自己意愿和父母沖突時(shí)，先冷靜下來，深吸一口氣，舒緩緊繃的神經(jīng)。在清晰的頭腦中思考解決的途徑，把每次挫折當(dāng)做一次經(jīng)驗(yàn)。也許下次考試時(shí)遇到做過一遍的難題時(shí)，你會(huì)慶幸自己的運(yùn)氣，其實(shí)不然，是自己面對挫折的鍛煉積累了運(yùn)氣。事情是否是挫折并非來源于事情本身，而是個(gè)人對他的觀念決定，扭轉(zhuǎn)心態(tài)，生活其實(shí)可以很幸福。
每個(gè)人都有心中理想的前途，挫折會(huì)阻擋奮斗的激情，但微笑面對，腳步就不會(huì)停下來。
最后，我想將文學(xué)大師冰心的話和每一位同學(xué)分享：“成功的花，人們只驚羨她現(xiàn)時(shí)的明艷！然而當(dāng)初她的芽兒，浸透了奮斗的淚泉，撒遍了犧牲的血雨。”所以，要想讓青春之花開得更加明艷，我們無論身處何境，都請用微笑去面對吧！
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