多教師網路知識蒸餾

❶ 知識蒸餾綜述:網路結構搜索應用

【GiantPandaCV導語】知識蒸餾將教師網路中的知識遷移到學生網路，而NAS中天然的存在大量的網路，使用KD有助於提升超網整體性能。兩者結合出現了許多工作，本文收集了部分代表性工作，並進行總結。

知識蒸餾可以看做教師網路通過提供soft label的方式將知識傳遞到學生網路中，可以被視為一種更高級的label smooth方法。soft label與hard label相比具有以下優點：

那麼知識蒸餾在網路結構搜索中有什麼作用呢？總結如下：

知識蒸餾在很多工作中作為訓練技巧來使用，比如OFA中使用漸進收縮訓練策略，使用最大的網路指導小網路的學習，採用inplace distillation進行蒸餾。BigNAS中則使用三明治法則，讓最大的網路指導剩下網路的蒸餾。

目標：解決教師網路和學生網路的匹配問題（知識蒸餾中教師網路和學生網路匹配的情況下效果更好）。

在知識蒸餾中，選擇不同的教師網路、不同的學生網路的情況下，最終學生網路的性能千差萬別。如果學生網路和教師網路的容量相差過多，會導致學生難以學習的情況。Cream這篇文章就是為了解決兩者匹配問題。

普通的SPOS方法如左圖所示，通過采樣單路徑子網路進行訓練。右圖則是結合了知識蒸餾的方法，Cream提出了兩個模塊：

Cream中心思想是，子網路可以在整個訓練過程中協作學習並相互教導，目的是提高單個模型的收斂性。

消融實驗如下：

目標：通過教師引導各個block特徵層的學習，根據loss大小評判各子網的性能。

這是一篇將NAS和KD融合的非常深的一個工作，被CVPR20接收。之前寫過一篇文章進行講解，這里簡單回顧一下。

DNA是兩階段的one-shot NAS方法，因此其引入蒸餾也是為了取代普通的acc指標，提出了使用子網路與教師網路接近程度作為衡量子網性能的指標。

在訓練的過程中，進行了分塊蒸餾，學生網路某一層的輸入來自教師網路上一層的輸出，並強制學生網路這一層的輸出與教師網路輸出一致（使用MSELoss)。在搜索過程結束後，通過計算各子網路與教師網路的接近程度來衡量子網路。

目標：通過改進KL divergence防止學生over estimate或者under estimate教師網路。

上圖展示了OFA,BigNAS等搜索演算法中常用到的蒸餾方法，子網使用的是KL divergence進行衡量，文中分析了KL 散度存在的局限性：即避零性以及零強制性。如下公式所示，p是教師的邏輯層輸出，q是學生邏輯層輸出。

AlphaNet提出了一個新的散度衡量損失函數，防止出現過估計或者低估的問題。如下所示，引入了 。

其中 不為0或者1，這樣如下圖所示：

藍色線對應example 2表示，當 為負值，如果q過估計了p中的不確定性， 的值會變大。

紫色線對應example 1表示，當 為正數，如果q低估了p中的不確定性， 的值會變大

同時考慮兩種情況，取兩者中最大值作為散度：

目標：提出了衡量學生網路和教師網路 內部激活相似度 衡量指標，通過表徵匹配可以用來加速網路結構搜索。

這部分其實是屬於知識蒸餾分類中基於關系的知識，構建的知識由不同樣本之間的互作用構成。

具體的指標構成如上圖所示，是一個bsxbs大小的矩陣，這個在文中被稱為Representational Dissmilarity Matrix，其功能是構建了激活層內部的表徵，可以通過評估RDM的相似度通過計算上三角矩陣的關系系數，比如皮爾遜系數。

該文章實際上也是構建了一個指標P+TG來衡量子網的性能，挑選出最優子網路。

如上圖所示，RDM的計算是通過衡量教師網路的feature以及學生網路的feature的相似度，並選擇選取其中最高的RDM相似度。通過構建了一組指標，隨著epoch的進行，排序一致性很快就可以提高。

目標：固定教師網路，搜索最合適的學生網路。

對於相同的教師網路來說，不同的架構的學生網路，即便具有相同的flops或者參數，其泛化能力也有所區別。在這個工作中選擇固定教師網路，通過網路搜索的方法找到最優的學生網路，使用L1 Norm優化基礎上，選擇出與教師網路KL散度差距最小的學生網路。

目標：在給定教師網路情況下，搜索最合適的學生網路。

神經網路中的知識不僅蘊含於參數，還受到網路結構影響。KD普遍方法是將教師網路知識提煉到學生網路中，本文提出了一種架構感知的知識蒸餾方法Architecture-Aware KD （AKD），能夠找到最合適提煉給特定教師模型的學生網路。

Motivation: 先做了一組實驗，發現不同的教師網路會傾向於不同的學生網路，因此在NAS中，使用不同的教師網路會導致模型傾向於選擇不同的網路結構。

AKD做法是選擇使用強化學習的方法指導搜索過程， 使用的是ENAS那種通過RNN采樣的方法。

目標：從集成的教師網路中學習，並使用NAS調整學生網路模型的容量。NAS+KD+集成。

這篇文章之前也進行了講解，是網路結構搜索，知識蒸餾，模型集成的大雜燴。

詳見： https://blog.csdn.net/DD_PP_JJ/article/details/121268840

這篇文章比較有意思，使用上一步中得到的多個子網路進行集成，可以得到教師網路，然後使用知識蒸餾的方法來引導新的子網路的學習。關注重點在於：

AdaNAS受Born Again Network（BAN）啟發, 提出Adaptive Knowledge Distillation（AKD)的方法以輔助子網路的訓練。

集成模型選擇 ：

從左到右代表四次迭代，每個迭代中從搜索空間中選擇三個模型。綠色線框出的模型代表每個迭代中最優的模型，AdaNAS選擇將每個迭代中最優subnet作為集成的對象。

最終集成的時候還添加了額外的weight參數w1-w4：

最終輸出邏輯層如下所示：（這個w權重也會被訓練，此時各個集成網路的權重是固定的，只優化w）

Knowledge Distillation

目標：解決知識蒸餾的效率和有效性，通過使用特徵聚合來引導教師網路與學生網路的學習，網路結構搜索則是體現在特徵聚合的過程，使用了類似darts的方法進行自適應調整放縮系數。ECCV20

文章總結了幾種蒸餾範式：

最後一種是本文提出的方法，普通的特徵蒸餾都是每個block的最後feature map進行互相蒸餾，本文認為可以讓教師網路的整個block都引導學生網路。

具體如何將教師網路整個block中所有feature map進行聚合，本文使用的是darts的方法進行動態聚合信息。(a) 圖展示的是對group i進行的可微分搜索過程。(b)表示從教師到學生的路徑loss構建，使用的是CE loss。(c)表示從學生到教師網路的路徑loss構建，使用的是L2 Loss。其中connector實際上是一個1x1 卷積層。

（ps: connector讓人想到VID這個工作）

❷ 如何有效使用網路教育資源

因而如何有效利用網路教育資源進行教育教學至關重要。
一、利用網路教育對教師進行計算機基礎知識和技能培訓，提高教師業務水平。 隨著社會的發展信息技術課已經悄悄進入課堂，對教師提出了更高的要求。要給學生一杯水老師必須要有一條奔騰的江水，這就迫切需要我們不斷充電。要使教師學會應用多媒體教學手段組織課堂教學和上課，對於大部分教師而言，無異於是思想領域的一場深刻革命。對於農村中小學來說信息比較閉塞，教師根本沒有大量的時間進行計算機培訓，即使培訓了因為沒有機會接觸計算機很快就忘了。因而可利用網路教育對教師進行計算機基礎知識和技能進行培訓。具體實施步驟如下： 1、網路教育管理員制定培訓計劃和實施方案，由網路教育管理員擔任輔導教師，有條件的學校可利用多媒體教室進行教學。培訓時要結合教師的實際情況進行分塊分類教學。 2、培訓過程中要注重教師的動手操作能力、學會基本的計算機操作技能。如計算機開關的操作、word文字處理、IE瀏覽器的使用、文件的下載和解壓縮處理、學會利用幻燈片製作課件。把培訓的內容與網路教育資源緊密結合起來，避免教師學了不會應用，從而失去學習計算機的信心。
二、利用網路教育資源進行集體備課，提高教學質量。 以往，教師在備課時往往以抄現成的教案為主，來應付即將到來的檢查。而上課時，還是憑借平時一貫的經驗來從事教學，備課僅成了一種被動的為了檢查而備的手段，早以失去了它本該有的意義。其次，教師的思想觀念滯後,將先進技術工具帶入課堂的積極性遠遠不夠，寧願這些儀器設備躺在貯藏室里耗費小學教育論文小學教育論文，也不願將它們帶進課堂而上一次漂亮的課。針對農村中小學的課堂教學現狀，具體實施措施如下： 1、學校領導應大膽創新，積極改革，開展利用網路教育資源進行集體備課論文的格式免費論文下載。備課前，要求教師認真查閱網路教育資源；備課中，先集體討論，給每一位教師充分表達的空間，針對每一課發表各自的見解，集思廣益。並且，每備一課，做到與農村網路教育資源的有機結合，為每一份新型教案的誕生的質量和可行性打下堅實的基礎。2、在集體討論的基礎上，小組再分任務執筆，執筆人根據討論意見來完善教學設計。這種舉措，讓種種教學經驗密切地交流，很好的上升為一種適合農村本土教學教案的藍本，為今後的實際教學提供了十分有益的設計框架。3、將各小組通過討論、反復修改得來的教案進行匯總，再進行指導性的審核，並提出意見，經過修改，最後存入電腦，作為永久性資料。在整個備課過程中，集體備課要有條不紊地進行著，它既解決了應付、抄襲的現象，又有效地減輕了教師教學負擔，從而調動了教師的積極性，也提高了教師的教學水平，激發了學生的學習熱情，從而推動了網路教育資源的縱深發展，促進了教育教學工作邁向了新的台階。
三、利用網路教育資源提高課堂教學效率 在教學過程中，教師能否合理地處理教材，也是影響教學效果的重要因素。其中如何突出教材重點、突破難點是至關重要的。而有效地利用網路教育技術，採用多媒體教學手段就成為教師在教學過程中突出教材重點、突破教學難點的有效手段。多媒體課件具有文字、圖片、動畫、聲音、圖像等直觀媒體信息可同步進行的優點。在同一屏幕上同時顯示相關的文本、圖像或動畫，這是其它教學媒體無法達到的。教學中，若能充分利用這一優點，變抽象為直觀，變靜為動，通過向學生展示教學情境，有效地完成教學任務。在課堂教學中，恰當地使用現代教育技術是創設情境的最佳途徑。如六年級下冊《思品與社會》中《動物的滅絕》，這是一篇關於環境保護的課文，其中「酸雨」產生的原因是這篇課文理解的難點，特別是產生的原因這個科學性的知識點學生不易理解小學教育論文小學教育論文，運用了多媒體，利用計算機中光碟中形象的影像把學生自然地引入到情景之中，把抽象的知識變成了形象的畫面，親眼目睹它的變化，如身臨其境，使學生對這一自然現象產生了濃厚的興趣，在通過閱讀課文的環節，進一步理解了課文。再如「日本的水俁病」、「長江被污染的水面」等。課文僅用了幾句話敘述，這對於知識貧乏的學生來說，單靠教師採用傳授、口述等一般媒體設境進行這一段語言文字教學，是難以掌握課文摘要以網路教育資源為平台，學科教研組學習為載體，促進教師與資源對話、與同伴對話，提倡在校本教研中有不同呼聲，在一個群體中有不同思想，鼓勵教師大膽批評，各抒己見。以教師提出的問題為研究內容，將問題入組，以組為單位制定計劃，開展研究。 網路教育為農村中小學帶來了先進的文明之光，是廣大師生了解世界和認識世界的窗口，是提高農村中小學教育教學質量的有效技術手段，是教師提高自身教學水平的有效途徑。

❸ 知識蒸餾-Distilling the knowledge in a neural network

「很多昆蟲在幼蟲形態的時候是最擅長從環境中吸取能量和養分的，而當他們成長為成蟲的時候則需要擅長完全不同能力比如遷移和繁殖。」在2014年Hinton發表的知識蒸餾的論文中用了這樣一個很形象的比喻來說明知識蒸餾的目的。在大型的機器學習任務中，我們也用兩個不同的階段 training stage 和 deployment stage 來表達兩種不同的需求。training stage（訓練階段）可以利用大量的計算資源不需要實時響應，利用大量的數據進行訓練。但是在deployment stage （部署階段）則會有很多限制，比如計算資源，計算速度要求等。知識蒸餾就是為了滿足這種需求而設計的一種模型壓縮的方法。

知識蒸餾的概念最早是在2006年由Bulica提出的，在2014年Hinton對知識蒸餾做了歸納和發展。知識蒸餾的主要思想是訓練一個小的網路模型來模仿一個預先訓練好的大型網路或者集成的網路。這種訓練模式又被稱為 "teacher-student"，大型的網路是「老師」，小型的網路是「學生」。

在知識蒸餾中，老師將知識傳授給學生的方法是：在訓練學生的過程中最小化一個以老師預測結果的概率分布為目標的損失函數。老師預測的概率分布就是老師模型的最後的softmax函數層的輸出，然而，在很多情況下傳統的softmax層的輸出，正確的分類的概率值非常大，而其他分類的概率值幾乎接近於0。因此，這樣並不會比原始的數據集提供更多有用的信息，沒有利用到老師強大的泛化性能，比如，訓練MNIST任務中數字『3』相對於數字『5』與數字『8』的關系更加緊密。為了解決這個問題，Hinton在2015年發表的論文中提出了『softmax temperature』的概念，對softmax函數做了改進：

這里的 就是指 temperature 參數。當 等於1 時就是標準的softmax函數。當 增大時，softmax輸出的概率分布就會變得更加 soft（平滑），這樣就可以利用到老師模型的更多信息（老師覺得哪些類別更接近於要預測的類別）。Hinton將這樣的蘊含在老師模型中的信息稱之為 "dark knowledge"，蒸餾的方法就是要將這些 "dark knowledge" 傳給學生模型。在訓練學生的時候，學生的softmax函數使用與老師的相同的 ，損失函數以老師輸出的軟標簽為目標。這樣的損失函數我們稱為"distillation loss"。

在Hinton的論文中，還發現了在訓練過程加上正確的數據標簽（hard label）會使效果更好。具體方法是，在計算distillation loss的同時，我利用hard label 把標準的損失（ ）也計算出來，這個損失我們稱之為 "student loss"。將兩種 loss 整合的公式如下：

這里的 是輸入， 是學生模型的參數， 是交叉熵損失函數， 是 hard label ， 是參數有 的函數， 是系數， 分別是學生和老師的logits輸出。模型的具體結構如下圖所示：

在上述公式中， 是作為超參數人為設置的，Hinton的論文中使用的 的范圍為1到20，他們通過實驗發現，當學生模型相對於老師模型非常小的時候， 的值相對小一點效果更好。這樣的結果直觀的理解就是，如果增加 的值，軟標簽的分布蘊含的信息越多導致一個小的模型無法"捕捉"所有信息但是這也只是一種假設，還沒有明確的方法來衡量一個網路「捕捉」信息的能力。關於 ，Hinton的論文中對兩個loss用了加權平均： 。他們實驗發現，在普通情況下 相對於 非常小的情況下能得到最好的效果。其他人也做了一些實驗沒用加權平均，將 設置為1，而對 進行調整。

Hinton的論文中做了三個實驗，前兩個是MNIST和語音識別，在這兩個實驗中通過知識蒸餾得到的學生模型都達到了與老師模型相近的效果，相對於直接在原始數據集上訓練的相同的模型在准確率上都有很大的提高。下面主要講述第三個比較創新的實驗：將知識蒸餾應用在訓練集成模型中。

訓練集成模型（訓練多個同樣的模型然後集成得到更好的泛化效果）是利用並行計算的非常簡單的方法，但是當數據集很大種類很多的時候就會產生巨大的計算量而且效果也不好。Hinton在論文中利用soft label的技巧設計了一種集成模型降低了計算量又取得了很好的效果。這個模型包含兩種小模型：generalist model 和 specialist model（網路模型相同，分工不同）整個模型由很多個specialist model 和一個generalist model 集成。顧名思義generalist model 是負責將數據進行粗略的區分（將相似的圖片歸為一類），而specialist model（專家模型）則負責將相似的圖片進行更細致的分類。這樣的操作也非常符合人類的大腦的思維方式先進行大類的區分再進行具體分類，下面我們看這個實驗的具體細節。
實驗所用的數據集是谷歌內部的JFT數據集，JFT數據集非常大，有一億張圖片和15000個類別。實驗中 generalist model 是用所有數據集進行訓練的，有15000個輸出，也就是每個類別都有一個輸出概率。將數據集進行分類則是用Online k-means聚類的方法對每張圖片輸入generalist model後得到的軟標簽進行聚類，最終將3%的數據為一組分發給各個specialist，每個小數據集包含一些聚集的圖片，也就是generalist認為相近的圖片。
在specialist model的訓練階段，模型的參數在初始化的時候是完全復制的generalist中的數值（specialist和generalist的結構是一模一樣的），這樣可以保留generalist模型的所有知識，然後specialist對分配的數據集進行hard label訓練。但是問題是，specialist如果只專注於分配的數據集（只對分配的數據集訓練）整個網路很快就會過擬合於分配的數據集上，所以Hinton提出的方法是用一半的時間進行hard label訓練，另一半的時間用知識蒸餾的方法學習generalist生成的soft label。這樣specialist就是花一半的時間在進行小分類的學習，另一半的時間是在模仿generalist的行為。
整個模型的預測也與往常不同。在做top-1分類的時候分為以下兩步：
第一步：將圖片輸入generalist model 得到輸出的概率分布，取概率最大的類別k。
第二步：取出數據集包含類別k的所有specialists，為集合 （各個數據集之間是有類別重合的）。然後求解能使如下公式最小化的概率分布q作為預測分布。

這里的KL是指KL散度（用於刻畫兩個概率分布之間的差距） 和 分別是測試圖片輸入generalist 和specialists(m)之後輸出的概率分布，累加就是考慮所有屬於 集合的specialist的「意見」。

由於Specialist model的訓練數據集很小，所以需要訓練的時間很短，從傳統方法需要的幾周時間減少到幾天。下圖是在訓練好generalist模型之後逐個增加specialist進行訓練的測試結果：

從圖中可以看出，specialist個數的增加使top1准確個數有明顯的提高。

本文結合Hinton在2014年發表的論文對知識蒸餾和相關實驗做了一個簡單的介紹，如今很多模型都用到了知識蒸餾的方法，但知識蒸餾在深度學習中還是非常新的方向，還有非常多的應用場景等待研究。

項目地址： https://momodel.cn/explore/5dc3b1223752d662e35925a3?type=app

[1]Hinton G, Vinyals O, Dean J. Distilling the knowledge in a neural network[J]. arXiv preprint arXiv:1503.02531, 2015.
[2] https://nervanasystems.github.io/distiller/knowledge_distillation.html
[3] https://www.youtube.com/watch?v=EK61htlw8hY&t=3323s

❹ 精餾和蒸餾的區別，詳細的，最好再有些化工基礎知識．

精餾
是多次簡單蒸餾的組合。
精餾是石油化工、煉油生產過程中的一個十分重要的環節回，其目的是答將混合物中各組分分離出來，達到規定的純度。精餾過程的實質就是迫使混合物的氣、液兩相在塔體中作逆向流動，利用混合液中各組分具有不同的揮發度，在相互接觸的過程中，液相中的輕組分轉入氣相，而氣相中的重組分則逐漸進入液相，從而實現液體混合物的分離。一般精餾裝置由精餾塔、再沸器、冷凝器、迴流罐等設備組成。
精餾塔底部是加熱區，溫度最高；塔頂溫度最低。
精餾結果，塔頂冷凝收集的是純低沸點組分，純高沸點組分則留在塔底。
蒸餾
一種分離液體混合物的方法
蒸餾的原理

利用液體混合物中各組分揮發度的差別，使液體混合物部分汽化並隨之使蒸氣部分冷凝，從而實現其所含組分的分離。是一種屬於傳質分離的單元操作。廣泛應用於煉油、化工、輕工等領域。
http://ke..com/view/135935.htm

❺ 關於蒸餾的知識點

它利用混合液體或液-固體系中各組分沸點不同，使低沸點組分蒸發，再冷凝以分離整個組分的單元操作過程，是蒸發和冷凝兩種單元操作的聯合。與其它的分離手段

❻ 如何有效開展網路教研活動

近幾年，隨著互聯網得快速發展，很多學校建設了校園網路，有部分學校的網路還比較先進。校園網路為教師上網提供了平台，有些學校即使沒有校園網路，也有很多教師家裡通過ADSL等方式上網。教師除了使用聊天、游戲、查找資料、收發電子郵件等一般性的功能，如何有效的利用網路與專家進行點對點的零距離交流以及和全國各地教育同仁就教育教學問題進行深入切磋已經成為教師群體共同的需求。筆者是一名信息技術教師，接觸網路有好幾年的時間了，現就教師如何開展網路教研與大家一起探討，相互學習。

一、 網路教研的特點

1、教學資源豐富

網站擁有大量的教學資源，主要是教師平時設計的教案和課例，是教師們經驗的匯聚，是教師們在長期教學過程中辛勤勞動的結晶。教學資源主要以文檔的形式掛到網站上，方便其他老師下載，大大地提高教師們的備課效率。利用這些資源能夠讓教師在教學上舉重若輕，在分享同行經驗的同時，提高自我，形成良性循環。
2、時效性強

網站上的內容，包括教案、課例、論文以及國內外的教研動態，都是在最短的時間里上傳上去的。只要打開教研網站，點擊相應的文章，就可以得到最新的消息。這樣，有利於教師跟上時代步伐，走在前列。例如，今天有老師上示範課，前一天就已經把整理好的教案上傳到網站上，其他教師可以根據教案里的設計思路對上課教師的教學加以評價，大大提高了教研的效率。
3、能突破空間的限制

網路的最大優勢就在於能讓處於不同地方的人能夠互相協作，取長補短，高效完成任務。網路教研正是利用這種優勢，使區內、市內、國內甚至國外都能夠在同一個網站上交流學習，學習別人的優點，改進自己的教學。在這個方面，我們的教研網站已經在區內發揮著重要的作用。教師們隨時隨地都能夠根據自己的需要，參與區內的教研活動，突破空間的限制，只要擁有一台上網的電腦，就能夠擁有大量的教學資源。這樣可以加大教研力度，增強教研效率，形成濃厚的教研氛圍。
二、 學科教研網路的構建

1、制定詳細的教研計劃，按年級組劃分為不同的教研小組，各小組負責自己級組的教研工作。

我們把一到六年級分成低年級組、中年級組和高年級組，每個年級組都有負責教師。這樣，我們就可以把任務有計劃地分到每個年級組的手上。再由負責教師按照具體的工作計劃，確定教研專題，制定本學期的工作目標。
2、網路資源的收集，主要根據本年級組的實際情況進行資源的收集工作。

我們收集的資源大部分是本小組教師設計的優秀課例和教案。在本學期當中分階段收集，包括開學初教材分析，期中的公開課教案設計，期末復習指導等，提供給其他教師參考；也可以是其他的教學資源，例如原創性的論文、教案、課件；也可以是網路中的優秀教學資源。此項工作有專人負責，有詳細的資源收集記錄。
3、對收集的資源進行分門別類的整理，形成各教研小組的資源庫。

如上所述，很多不同種類的信息，不進行整理是雜亂無章的。我們需要按照網站上的不同欄目，放到其適當的位置上，方便教師查閱。要是內容越來越多，我們還設計網站自帶的搜索引擎，大大地提高效率。此外，我們還定期或者不定期的對資源庫進行更新和刪除，盡量做到資源的最優化整理。
4、定期對資源進行上傳。

根據教研計劃，及時對資源庫內的資源進行上傳，形成區內資源庫，對所有的資源進行共享，實現資源的最優化，體現網路教研的優勢———開放、交互動態的網路教研平台。可以說，只要有新的資源，我們都會以最快的速度上傳到網站上去。教師如果在同一天不同時刻瀏覽我們的網站，都會發現有資料的增加。很高的瀏覽率點擊率證明教研氣氛非常活躍。
5、期末對網站進行總結交流，定期進行網路教研的總結和經驗交流，不斷提高網路教研的實效性和實用性，對出現的問題積極探求解決方法，同時也可以通過校園網站對出現問題進行及時反饋。
三、 教研網路的完善與利用
1、 更新教研觀念

教育科研必須以教師發展為本，必須確立教師在教育科研工作中的主體地位，讓教師成為科研的主人。通過科研來培養教師、提高教師素質，為教師的自我發展服務。教育科研必須以學生發展為本，要研究學生，遵循學生的身心發展規律，尤其要解決學生發展過程中存在的疑難問題，講求實效。正是因為當前教育具有多元性，傳統的教育理念已經難以滿足教師和學生的學習要求，要高效、高質地完成教育任務，就要依靠現代化先進的信息技術，具備現代化的教育工具，學習網路知識，掌握有效的途徑進行教研學習，讓新的教研理念深入人心。
2、 全面提升教師的信息素養

必要的信息素養是貫徹新觀念的重要條件。我們向英語教師提出開展網路教研要求，要求教師具備打字和上網的能力，懂得怎樣使用計算機以及在網路上與他人交流。開展網路教研，整體提高教師利用現代教育技術開展教學研究的水平，提高教研活動的質量和效益。
網路教研在我區實施已經一年，取得了較大的成績。我們在假期里把教師們優秀的課例設計好，並在開學前把教案放到網站上。在每個學期的教材分析會上給教師們提供網站的地址及信息存放的位置。掌握了網路知識以後，教師們就能夠參考優秀課例。在教學的過程中，教師們遇到的問題可以及時在網站上專門的話題區提出來，發表自己的看法和意見。
3、 充分收集教學資源，豐富教研網站

小學英語課堂教學需要教學資源，特別是教學課件。小學生的年齡特點決定了他們喜歡從視聽覺上捕捉新鮮事物，活潑生動的畫面能給他們留下深刻的印象，起到事半功倍的作用。其次，學習前人優秀的教學經驗和方法也是達到成功的一條有效捷徑。我們可以通過網路看到他人優秀的經驗和論文，學習別人課例的設計方法，從而使自己的自身發展得到快速的提高。所有這些資源，我們都可以通過網路得到，可以說網路是有效吸收別人的經驗和方法的有效途徑，它必然成為教師學習的有力工具。因此，收集教學資源，豐富教研網站，應該成為每一位教育科研老師的能力和需要。
4、創設濃厚的教研氛圍

創設濃厚的教科研學術氛圍，鼓勵教師進行網路教研。定期在教研網站上發表自己的教研心得體會，提供好的課例教案以及優秀的課件等。表揚做得好的教師，利用有效的獎懲措施幫助教師們增強教科研意識，提高教師參與的積極性和主動性，採用新老教師結對子的方式，利用新教師的活力結合老教師的經驗形成優勢互補，就會將網路教研如火如荼的開展起來。

❼ 精餾和蒸餾的區別,詳細的,最好再有些化工基礎知識．

精餾是多次簡單蒸餾的組合.精餾是石油化工、煉油生產過程中的一個十分重要的環節,其目的是將混合物中各組分分離出來,達到規定的純度.精餾過程的實質就是迫使混合物的氣、液兩相在塔體中作逆向流動,利用混合液中各組...

❽ 網路研修的主要措施

（1）加大投入，建設硬體
教體局投入必要的資金不斷完善網路教研的硬體設施，並列支專項經費保證網路教研活動的開展。各學校也要列支一定的專項經費用於網路教研活動。
（2）辦好欄目，構建平台
建好三個網站，並派專人對網頁進行日常管理與維護。
信息平台：
資源平台：
交流平台： （1）加強學習 轉變教研觀念
各學科教研員必須加強學習，轉變傳統的教研理念，樹立新的資源觀、教研觀和共建合作觀，具備一定的信息技術素養，做到會使用計算機和網路，能在網上收集、整合、發布各種教育信息和教學資源，不斷提高網路教研的能力和實效。
（2）加強培訓 提高技術水平
要加強對教研員和廣大教師的網路技術培訓。培訓內容包括基本網路知識、電腦處理文字、學會在網上收集各種教育信息和教育資源、學會建立博客、學會應用電子郵箱傳遞電子文檔等。市網路教研工作領導小組和各學校要定期有計劃地組織教研員和教師培訓學習，不斷提高網路教研技術水平。
A、培訓教研員隊伍
由教研室先培訓各學科教研員，為其學科帶動打下技術基礎。
B、網路教研三級培訓
一級培訓：教研室培訓各中心校的專干；
二級培訓：各中心校的專干再培訓所轄學校的專干；
三級培訓：各學校的專干最後培訓本校的教師。
C、利用一切培訓機會對教師進行網路教研技能的培訓 （1）以學科教研員為核心，以學科博客群組為平台，進行聯動式主題教研。
我們每個教研員都在這個平台上建立自己的教育博客，並以學科為龍頭建立博客群組，定期確立討論主題，傳達課改信息，解決學科難題，與同學科的教師進行教研交流，調選精華日誌。如果老師們遇到問題，也可以在教研員或學科帶頭人的博客中留言，請求指導。教研員們穿行於基層老師們的博客群中，做到親切交流、及時回復，追蹤問題、定期話題、跟進管理、多元評價，為教師提供最有力的思想和技術上的支持。 充分利用了名師資源，形成了良性的互動。
（2）以學科教研員為核心，以資源庫和研修茶座為平台進行觀課議課。
初中語文學科率先進行網路教研的嘗試，我們整合資源庫和研修茶座的優勢，探索利用網路進行觀課議課活動。首先利用教學資源庫，提供視頻課例，約定在同一時間，大家同看一課例，看的同時，並利用QQ群的「中語在線」進行即時交流。這樣克服了以前觀課時交流范圍的局限性。看課後，老師們在研修茶座博客進行反思交流。以研課為主，依託網路，進行觀課議課的課例研討模式，加強了區域間的合作與交流，提高課堂教學的有效性，促進教師的專業成長。2008年上半年，我們共開展了六期的網上觀課議課活動，獲得老師們的一致好評。
（3）以中心校為核心，以研修茶座為平台，進行集體備課。
各中心校所轄學校，所處比較分散，而每個學校的規模又比較小，怎樣才能更好的開展集體備課呢。具體做法是：
A、每學期開學初，中心校制定網路集體備課的實施方案，並召開省、市骨幹教師和備課組長會議，研究制定本期各級各科的教學進度和網路集體備課的篇目和內容。
B、主備教師在學校教研組成員的共同參與下，根據教學進度，提前一周將自己的教學設計發至中心校網路備課專用郵箱，中心校將其上傳「研修茶座」 博客網上的相應中心校的博客上，供廣大教師參閱。
C、同級同科教師在第一時間內上網閱覽，並進行實名評論，提出自己的觀點、建議或修改意見，形成自己的教學方案。
D、各位教師結合自己的教學實際和學生實際，組織課堂教學，根據教學過程中的成功和不足寫出自己的教後反思，在相應教案後以評論的形式上傳。
各位教師在進行網上評論的過程中，求同存異，共同研討，共同提高。同時，網路集體備課還吸引了許多兄弟鄉鎮學校的教師進行留言評論，真正做到了教師間的交流互動，為實現優質教學資源共享，提高教師能力和授課水平。