一、农业发展的主要障碍是什么？

农业发展的主要障碍有:

一、高素质的农业劳动力缺乏，难以满足现代农业发展的需求

我国农业劳动力主体的文化教育程度普遍较低，农村受过较高教育、年富力强的农村“精英”大多流出就业，留下从事农业生产的多为素质较为低下的妇女和老人，由于缺乏文化知识，阻碍了接受新事物、学习新技术的能力，“谷贱伤农”现象频频发生。也由于缺乏科技知识，也使一些高新技术成果难以推广和运用，难以实现生产过程机械化、生产技术科学化。低素质、低技能农业劳动力过剩，高素质、高技能劳动力短缺，农业向高端升级遭遇劳动力技能障碍。

二、农业产业化水平欠佳，难以强化现代农业发展的基础

我国总体上处于传统农业向现代农业过渡阶段，产业化进程缓慢，仍然没有跳出小规模、低水平、传统粗放生产方式，农业机械化作业水平低，生产效率低下。细碎化的土地小规模经营和兼业化的养殖方式，造成专业化和标准化程度低，农产品产量低、质量次，无法满足规模化农产品加工业对成片规划化种植和养殖基地的需求，许多加工企业要从众多分散种植的小农户手中收购农产品，大大增加了收购成本。

三、农产品质量不高，难以保障现代农业发展

我国正处于工业化和城镇化加速阶段，该阶段正是能源资源消耗、污染排放强度较大的时期，扭曲的市场机制拉动工业畸形增长。工业、城市用水急剧增加，与农业用水的矛盾越来越难以调和，由于缺乏严格的保护和治理措施，水质性污染导致水资源质量进一步下降。在这些因素共同影响下，我国可用水资源的供给更加匮乏。工业污染导致不少农产品原料质量偏低，达不到加工业对农产品质量要求，还有一些农业生产者受利益驱使，滥用化肥农药，导致农产品安全问题，加工品出口和国内市场销售受影响，进而影响现代农业发展进程。

四、综合服务体系不够健全，难以推进现代农业发展

农业社会服务体系是为农业生产提供的产前、产中、产后全程综合配套服务的专业组织，服务内容涉及销售、信息、科技、物资、加工、劳务、金融、经营决策、政策和法律服务等诸多方面。我国很多地区各类行业协会与专业合作组织发展不平衡，整体规模小、服务形式单一，如何推进现代农业发展的布局规划、项目可研、决策咨询及相关的农业担保、保险等系列服务还较欠缺。

二、机器学习发展的主要阶段有

机器学习发展的主要阶段有多个，从最初的概念形成到如今的应用广泛，经历了不断的发展和演进。在过去几十年里，机器学习技术取得了巨大的突破和进步，推动着人工智能领域的发展迅速增长。

机器学习的起源阶段

机器学习的起源可以追溯到上世纪50年代，当时学者们开始探索如何让计算机具有类似人类学习的能力。他们提出了一些最早的机器学习算法和模型，探索了神经网络和决策树等基本概念。

机器学习的发展阶段

随着计算机技术和数据处理能力的不断提升，机器学习开始进入快速发展的阶段。研究者们提出了更加复杂和高效的算法，例如支持向量机、深度学习等，这些算法被广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

机器学习的应用阶段

如今，机器学习已经成为各行各业的重要技术支持。从智能手机上的语音助手到自动驾驶汽车，机器学习算法无处不在，为人们的生活和工作带来了巨大便利。

机器学习的未来发展

未来，随着人工智能技术的不断完善和发展，机器学习也将迎来新的发展机遇和挑战。研究者们正在探索更加先进的算法和模型，以应对日益复杂的现实问题。

总的来说，机器学习发展的主要阶段经历了起源、发展、应用和未来发展等多个阶段，随着科技的不断进步，我们有理由相信机器学习将会在未来发挥越来越重要的作用。

三、澳大利亚经济发展的主要障碍？

澳大利亚的经济存在的首要问题是流动性缺少，细分为3个部分：

1、资源维护的问题由于澳大利亚能够接受寓居的陆地仅有占全国疆土的大约20%，其他西部和中部都是不适宜人居的沙漠和干旱的土地，所以相对而言，水资源显得特别的稀缺；

2、开发旅行资源与此同时对生态环境的维护问题澳大利亚的矿藏和海洋资源以及经济资源首要来自岛旅行开发，如大堡礁岛屿，但岛旅行资源开发过度的情况下，环境维护作业这些年来跟不上旅行业形成的消灭性伤害，我们在岛上看到许多游客丢掉的废物，塑料袋，特别是，它们不是能够在自然环境中降解的资料，看到海岸邻近有漂浮的废物，我们政府在生态环境维护作业要跟上节奏。

3、鉴于上面提及的1和2点问题，就产生了第3个问题，就是在保证环保生态环境不受损坏的根本原则上，怎么有效地使用资源和开发资源的问题，这个标准怎么掌握的问题。

四、机器学习的几大主要流派

机器学习是人工智能领域中的一个重要分支，涉及许多不同的理论和方法。在机器学习的发展过程中，涌现出了几大主要流派，每个流派都有其独特的特点和应用领域。

统计机器学习

统计机器学习是机器学习中最为传统的一种流派，它主要基于统计理论和概率论。通过对大量数据的分析和建模，统计机器学习算法能够对数据进行预测和分类。常见的统计机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯等。

神经网络

神经网络是近年来备受关注的机器学习流派之一，受到深度学习的推动，神经网络在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。神经网络模仿人类大脑的工作方式，通过多层神经元相互连接来实现学习和预测。

强化学习

强化学习是一种与环境进行交互学习的机器学习方法，代表性算法包括Q学习、策略梯度等。强化学习通过试错的方式不断优化策略，以最大化累积奖励。在游戏、控制系统等领域有着广泛的应用。

深度学习

深度学习是机器学习中的一个分支，基于人工神经网络模型，通常包含多个隐层。深度学习能够处理复杂的非线性关系，广泛用于计算机视觉、语音识别等领域。深度学习的发展推动了神经网络的复兴。

结语

以上介绍了机器学习的几大主要流派，每种流派都有其独特的特点和应用场景。随着技术的不断进步和应用的拓展，机器学习将在各个领域发挥越来越重要的作用。了解不同流派的特点，能够更好地选择适合自己需求的机器学习方法，实现更精准的数据分析和预测。

五、机器学习的主要研究方向

机器学习的主要研究方向是人工智能领域中的一个重要分支，它在近年来得到了广泛的关注和应用。它通过让计算机系统从数据中学习，从而改善其性能，不需要对特定任务进行明确编程。这种方法已经在许多领域中取得了突破性进展，包括医疗诊断、自然语言处理、金融风险分析等。

监督学习

监督学习是机器学习中的一种重要方法，其主要思想是利用带标签的训练数据来建立模型，使模型能够预测新数据的标签。这种方法在分类和回归问题中得到了广泛应用，例如图像识别、邮件过滤等。

无监督学习

无监督学习是另一种重要的机器学习方法，其目标是从未标记的数据中学习模式和结构。这种方法常用于聚类和降维等任务，例如市场分割、图像压缩等。

增强学习

增强学习是一种通过试错来学习最优策略的方法，主要应用于智能系统中。这种方法通过与环境交互来实现学习，例如 AlphaGo 就是通过增强学习来学会下围棋。

深度学习

深度学习是机器学习中的一个重要分支，其核心是建立多层神经网络来实现学习。深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功，例如人脸识别、智能助手等。

强化学习

强化学习是一种智能算法，核心思想是智能体通过与环境的交互来实现学习，以尽量实现其预期目标。强化学习在自动驾驶、游戏策略等领域有着广泛的应用，如无人驾驶汽车、游戏智能体等。

机器学习的应用领域

• 医疗诊断：机器学习在医疗领域有着广泛的应用，如辅助医生进行病症诊断，提高诊断准确率。
• 自然语言处理：机器学习在语音识别、机器翻译等领域有着重要的作用，例如智能音箱、智能翻译等产品。
• 金融风险分析：机器学习可用于预测金融市场波动、信用风险评估等任务，提高金融机构的风险管理能力。
• 智能推荐系统：基于机器学习的推荐系统能够根据用户的偏好和行为提供个性化推荐，例如电商网站、音乐平台等。

总的来说，机器学习的主要研究方向涵盖了监督学习、无监督学习、增强学习、深度学习、强化学习等多个方法和技术。这些方法在人工智能领域中发挥着重要作用，推动着科技的发展和进步。未来随着技术的不断进步和创新，机器学习的应用将变得更加广泛和深入，为人类社会带来更多的便利和进步。

六、机器学习算法的主要数学

机器学习算法的主要数学

机器学习作为人工智能的一个重要分支，在当今信息时代发挥着越来越重要的作用。其背后的原理涉及到众多数学知识，深刻理解这些数学概念对于掌握机器学习算法至关重要。

在机器学习中，数学贯穿始终。无论是监督学习的线性回归、逻辑回归，还是无监督学习的聚类、降维，甚至深度学习的神经网络等领域，都需要深刻理解数学背后的原理。

以下是机器学习算法中涉及到的一些主要数学概念：

• 线性代数： 线性代数是机器学习中最基础、最重要的数学工具之一。矩阵运算、向量空间、特征值分解等概念在机器学习领域被广泛应用。
• 微积分： 微积分则是描述机器学习算法优化过程的重要数学工具。梯度下降、偏导数等概念在优化算法中扮演着重要的角色。
• 概率论与统计： 作为机器学习的理论基础，概率论与统计提供了建立模型、评估模型的数学基础。贝叶斯定理、最大似然估计等概念是机器学习中不可或缺的工具。
• 信息论： 在模型选择、特征选择等方面，信息论有着重要的应用。熵、交叉熵等概念帮助我们理解数据的结构和模型的复杂度。
• 凸优化： 优化算法是机器学习中的核心问题之一，而凸优化理论则提供了许多高效的优化方法。凸函数、凸集等概念在优化算法中具有重要意义。

以上仅是机器学习算法中数学知识的冰山一角。深入探究这些数学概念，不仅有助于更好地理解算法原理，还能够为进一步探索机器学习的前沿领域奠定坚实的数学基础。

七、机器学习的主要领域

机器学习的主要领域是人工智能领域中备受关注的一个重要分支，它涉及人工智能系统随着经验的增加而自动改进性能的能力。在当今快速发展的科技领域中，机器学习扮演着至关重要的角色，为各行各业的发展提供了无限可能。

监督学习

监督学习是机器学习中的一个重要领域，它是一种从标记的训练数据中学习预测的方法。在监督学习中，我们需要给算法提供带有正确答案的训练数据，以便让算法学会预测正确的结果。常见的监督学习方法包括回归分析和分类算法。

无监督学习

与监督学习相对的是无监督学习，这是一种从无标记数据中学习模式和结构的方法。无监督学习的目标是通过发现数据中的隐藏结构或模式来进行学习，而无需提前给出答案。聚类和降维是无监督学习中常见的技术。

半监督学习

半监督学习是监督学习和无监督学习的结合，旨在利用同时拥有标记和无标记数据的情况下进行学习。这种学习方法能够充分利用有限的标记数据，同时从无标记数据中获取更多信息来改善预测性能。

强化学习

强化学习是一种通过观察行为和环境来学习最优行为策略的方法。在强化学习中，智能体（agent）通过与环境互动，获得奖励或惩罚来调整其行为，从而学会执行最佳动作。这种学习方式在人工智能的各个领域中都有广泛的应用。

深度学习

深度学习是机器学习中的一个重要分支，它模仿人类大脑的神经网络结构，通过多层次的神经元连接来实现复杂的学习任务。深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了巨大成功，是机器学习领域的热门话题之一。

自然语言处理

自然语言处理是机器学习的主要领域之一，它涉及计算机与人类语言之间的交互和通信。通过自然语言处理技术，计算机能够理解、解释和生成人类语言，实现与人类的自然交流。在机器翻译、信息提取和情感分析等应用中有着广泛的应用。

计算机视觉

计算机视觉是利用机器学习和模式识别技术实现对图像和视频的自动分析和理解的领域。通过计算机视觉技术，计算机可以识别物体、场景和动作，实现图像识别和视频内容理解等功能。计算机视觉在人脸识别、智能监控和医学影像分析等领域有着广泛的应用。

数据挖掘

数据挖掘是机器学习的重要应用领域，它涉及从大规模数据中发现隐藏模式、规律和信息的过程。数据挖掘技术可以帮助企业发现潜在的商业机会、分析市场趋势和预测未来发展。通过数据挖掘，可以从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。

总结

综上所述，机器学习的主要领域涵盖了监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和数据挖掘等多个方面。这些领域相互交叉、相辅相成，共同推动着人工智能技术的发展与应用。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，机器学习领域将会迎来更广阔的发展空间与新的挑战。

八、障碍跑的发展历史？

在田径场地跑道上跑越一定障碍的竞赛项目。它不但要求运动员具有长跑的耐力和技术，还要掌握跨越障碍和水池的本领。起初只有男运动员比赛这个项目。19世纪中叶，英国最早举行障碍赛跑。第4届距离为3200米。1920年奥运会确定为3000米,迄今未变。到了1954年,国际业余田径联合会才正式承认3000米障碍的世界纪录。60年代以前,专门从事这个项目的运动员很少，往往都由中长跑运动员兼跑,成绩也不很高。1936年第11届奥运会上，3000米障碍跑冠军的成绩是9′3″8,40年代被瑞典运动员提高到8′59″6。60年代以后,世界纪录提高较快。比利时的G.罗兰茨于1963年创造了8′29″6的新成绩。经过10年，肯尼亚运动员B.吉普乔又创造了8′14″的新纪录。世界纪录是肯尼亚运动员H.罗诺于1978年创造的,成绩为8′05″4 。 1956年以前，中国没有开展这个项目。1956年白良武创造了9′2″6的第1个全国纪录。1978年李文亮把纪录提高到8′47″1。

九、学习数学的心理障碍？

　　数学是自然科学最基础的学科，是中小学教育必不可少的的基础学科，对发展学生智力，培养学生能力，特别是在培养人的思维方面，具有其它任何一门学科都无法替代的特殊功能。我们研究中学生数学学习的心理障碍与消除的目的是：（1）便于对数学教学活动进行较为全面系统的回顾和反思，以总结经验，找准问题，发扬成绩，纠正错误；（2）把握中学生学习数学的心理状态，加强教学活动的针对性，提高数学课程教学的质量和效益；（3）试图探讨影响数学教学质量的因素及与素质教育相悖的有关问题，使数学学科价值能够在教育过程中得到充分展现和有效发挥，更好地为实施“科教兴国”战略和现代化建设服务。 　　　　一、中学生数学学习的有哪些心理障碍　　　　中学生数学学习的心理障碍，是指影响、制约、阻碍中学生积极主动和持久有效地学习数学知识、训练创造性思维、发展智力、培养数学自学能力和自学习惯的一种心理状态，也即是中学生在数学学习过程中因“困惑”、“曲解”或“误会”而产生的一种消极心理现象。其主要表现有以下几个方面：　　　　1.依赖心理数学教学中，学生普遍对教师存有依赖心理，缺乏学习的主动钻研和创造精神。一是期望教师对数学问题进行归纳概括并分门别类地一一讲述，突出重点难点和关键；二是期望教师提供详尽的解题示范，习惯于一步一步地模仿硬套。事实上，我们大多数数学教师也乐于此道，课前不布置学生预习教材，上课不要求学生阅读教材，课后也不布置学生复习教材，习惯于一块黑板、一道例题和演算几道练习题。长此以往，学生的钻研精神被压抑，创造潜能遭扼杀，学习的积极性和主动性逐渐丧失。在这种情况下，学生就不可能产生“学习的高峰体验”——高涨的激励情绪，也不可能在“学习中意识和感觉到自己的智慧力量，体验到创造的乐趣”。 　　　　2.急躁心理急功近利，急于求成，盲目下笔，导致解题出错。一是未弄清题意，未认真读题、审题，没弄清哪些是已知条件，哪些是未知条件，哪些是直接条件，哪些是间接条件，需要回答什么问题等；二是未进行条件选择，没对问题所需要的材料进行对比、筛选，就急于猜解题方案和盲目尝试解题；三是被题设假象蒙蔽，未能采用多层次的抽象、概括、判断和准确的逻辑推理；四是忽视对数学问题解题后的整体思考、回顾和反思，包括“该数学问题解题方案是否正确？是否最佳？是否可找出另外的方案？该方案有什么独到之处？能否推广和做到智能迁移等等”。 　　　　3.定势心理定势心理即人们分析问题、思考问题的思维定势。在较长时期的数学教学过程中，在教师习惯性教学程序影响下，学生形成一个比较稳固的习惯性思考和解答数学问题的思维格式和惯性。虽然这种解决数学问题的思维格式和思维惯性是数学知识的积累和解题经验、技能的汇聚，它有利于学生按照一定的程序思考数学问题，比较顺利地求得同类数学问题的最终答案，但另一方面这种定势思维的深化和习惯性增长又带来许多负面影响，使学生的思维向固定模式方面发展，解题适应能力提高缓慢，分析问题和解决问题的能力得不到应有的提高。 　　　　4.偏重结论偏重数学结论而忽视数学过程，这是数学教学过程中长期存在的问题。从学生方面来讲，同学间的相互交流也仅是对答案，比分数，很少见同学间有对数学问题程的深层次讨论和对解题方法的创造性研究。至于思维变式、问题变式更难见有涉及。从教师方面来讲，也存在自觉不自觉地忽视数学问题的解决过程，忽视结论的形成过程，忽视解题方法的探索，对学生的评价也一般只看“结论”评分，很少顾及“数学过程”。从家长方面来讲，更是注重结论和分数，从不过问“过程”。教师、家长的这些做法无疑助长了中学生数学学习的偏重结论心理，发展下去的结果是，学生对定义、公式、定理、法则的来龙去脉不清楚，知识理解不透彻，不能从本质上认识数学问题，无法形成正确的概念，难以深刻领会结论，致使其智慧得不到启迪，思维的方法和习惯得不到训练和养成，观察、分析、综合等能力得不到提高。 　　　　此外，还有自卑心理、自谅心理、迷惘心理、厌学心理、封闭心理等等。这些心理障碍都不同程度地影响、制约、阻碍着中学生学习数学的积极性和主动性，使数学教学效益降低，教学质量得不到应有的提高。 　　　　中学生产生数学学习心理障碍的原因是复杂的，既有教师、家长、社会方面的因素，也有中学生自身的因素。具体地讲，存在的影响因素有如下一些：①“应试教育”大气候影响，片面追求升学率、题海战术使得教师和学生都忙于应付；②对素质教育缺乏科学的全面的理解；③教育质量评估体系和标准有待于进一步完善；④数学学科价值还未真正被广大教师和学生所认识；⑤教法单调死板，缺乏针对性、趣味性和灵活性；⑥学法指导不够，学生学习方法不对头；等等。 　　　　笔者认为，必须转变教学观念，从“应试教育”转到素质教育的轨道上来，坚持“四重、三到、八引导”，把握学生的心理状态，调动学生学习数学的积极性和创造性，使学生真正领悟和体会到学习数学的无穷乐趣，进而爱学、乐学、会学、学好。 　　　　（一）“四重”，即重基储重实际、重过程、重方法。 　　　　1.重基础就是教师要认真钻研大纲和教材，严格按照大纲提取知识点，突出重点和难点，让学生清楚教学内容的知识结构体系及其各自在结构体系中的地位和作用。 　　　　2.重实际一是指教师要深入调查研究，了解学生实际，包括学生学习、生活、家庭环境，兴趣爱好，特长优势，学习策略和水平等等；二是指数学教学内容要尽量联系生产生活实际；三是要加强实践，使学生在理论学习过程中初步体验到数学的实用价值。 　　　　3.重过程揭示数学过程，既是数学学科体系的要求也是人类认识规律的要求，同时也是培养学生能力的需要。从一定意义上讲，学生利用数学过程来学习方法和训练技能，较之掌握知识本身更具有重要的意义。一是要揭示数学问题的提出或产生过程；二是要揭示新旧知识的衔接、联系和区别；三是要揭示解决问题的思维过程和思维方法；四是要对解题思路、解题方法、解题规律进行概括和总结。总之，要以启发诱导为基础，通过学生自己的活动来揭示获取数学知识的思维过程，进而达到发展学生能力的目的。 　　　　4.重方法“数学方法是在数学活动中解决数学问题的具体途径、手段和方式的总称。”所谓重方法，一是要重视教法研究。既要有利于学生接受理解，又不包办代替，让学生充分动脑、动口、动手，掌握数学知识，掌握数学过程，掌握解题方法；二是要重视学法指导，即重视数学方法教学。数学学法指导范围广泛，内容丰富，它包括指导学生阅读数学教材，审题答题，进行知识体系的概括总结，进行自我检查和自我评定，对解题过程和数学知识体系、技能训练进行回顾和反思，等等。 　　　　（二）“三到”，即心到、情到、人到。 　　　　教师要能够真正做到想学生所想，想学生所疑，想学生所难，想学生所错，想学生所忘，想学生所会，想学生所乐，从而以高度娴熟的教育技巧和机智，灵活自如、出神入化地带领学生在知识的海洋遨游，用自己的思路引导学生的思路，用自己的智慧启迪学生的智慧，用自己的情感激发学生的情感，用自己的意志调节学生的意志，用自己的个性影响学生的个性，用自己的心灵呼应学生的心灵，使师生心心相印，肝胆相照。课堂步入一个相容而微妙的世界，教学成为一种赏心悦目、最富有创造性、最激动人心的“精神解放”运动。 　　　　（三）“八引导”，即学科价值引导、爱心引导、兴趣引导、目标引导、竞赛引导、环境引导、榜样引导、方法引导。 　　　　1.学科价值引导就是要让学生明白数学的学科价值，懂得为什么要学习数学知识。一是要让学生明白数学的悠久历史；二是要让学生明白数学与各门学科的关系，特别是它在自然科学中的地位和作用；三是要让学生明白数学在工农业生产、现代化建设和现代科学技术中的地位和作用；四是要让学生明白当前的数学学习与自己以后的进一步学习和能力增长的关系，使其增强克服数学学习心理障碍的自觉性，主动积极地投入学习。 　　　　2.爱心引导关心学生、爱护学生、理解学生、尊重学生，帮助学生克服学习上的困难。特别是对于数学成绩较差的学生，教师更应主动关心他们，征询他们的意见，想方设法让他们体验到学数学的乐趣，向他们奉献一片挚诚的爱心。 　　　　3.兴趣引导一是问题激趣。问题具有相当难度，但并非高不可攀，经努力可以克服困难，但并非轻而易举，可以创造条件寻得解决问题的途径，但并非一蹴而就；二是情景激趣。把教学内容和学生实际结合起来、创设生动形象、直观典型的情景，激起学生的学习兴趣。此外，还有语言激趣、变式激趣、新异激趣、迁移激趣、活动激趣等等。 　　　　4.目标引导数学教师要有一个教学目标体系，包括班级目标、小组目标、优等生目标和后进生目标，面向全体学生，使优等生、中等生和后进生都有前进的目标和努力的方向。其目标要既有长期性的又有短期性的，既有总体性的又有阶段性的，既有现实性的又有超前性的。对于学生个体，特别是后进生和尖子生，要努力通过“暗示”和“个别交谈”使他们明确目标，给他们加油鼓劲。 　　　　5.环境引导加强校风、班风和学风建设，优化学习环境；开展“一帮一”、“互助互学”活动；加强家访，和家长经常保持联系，征求家长的意见和要求，使学生有一个“关心互助、理解、鼓励”的良好学习环境。 　　　　6.榜样引导数学教师要引导学生树立自己心中的榜样，一是要在教学中适度地介绍国内外著名的数学家，引导学生向他们学习；二是要引导学生向班级中刻苦学习的同学学习，充分发挥榜样的“近体效应”；三是教师以身示范，以人育人。 　　　　7.竞争引导开展各种竞赛活动，建立竞争机制，引导学生自觉抵制和排除不健康的心理因素，比、学、赶、帮争先进。 　　　　8.方法引导在数学知识教学、能力训练的同时，要进行数学思维方法、学习方法、解题方法等的指导。 　　　　总之，中学生数学学习的心理障碍是多方面的，其消极作用是显而易见的，产生的原因也是复杂的。与此相应，引导中学生克服心理障碍的方法也应是多样的，没有固定模式。我们数学教师要不断加强教育理论的学习，及时准确地掌握学生的思维状况，改进教法，引导学生自觉消除数学学习的心理障碍，使他们真正成为学习数学的主人，让素质教育在数学教学这块园地中开出鲜艳的花朵，结出丰硕的果实。

十、机器学习研究的主要内容