演讲稿具有观点鲜明，内容具有鼓动性的特点。在社会发展不断提速的今天，需要使用演讲稿的事情愈发增多。那么你知道演讲稿如何写吗？下面我帮大家找寻并整理了一些优秀的演讲稿模板范文，我们一起来了解一下吧。
早恋的幽默演讲稿英语版篇一
今天是我第一次和雅虎的朋友们面对面交流，幽默搞笑演讲稿。
我希望把我成功的经验和大家分享，尽管我认为你们其中的绝大多数勤劳聪明的人都无法从中获益，但我坚信，一定有个别懒得去判断我讲的是否正确就效仿的人，可以获益匪浅。
让我们开启今天的话题吧!
世界上很多非常聪明并且受过高等教育的人，无法成功，就是因为他们从小就受到了错误的教育，他们养成了勤劳的恶习。
很多人都记得爱迪生说的那句话吧：天才就是99%的汗水加上1%的灵感。
并且被这句话误导了一生，勤勤恳恳地奋斗，最终却碌碌无为。
其实爱迪生是因为懒得想他成功的原因，所以就编了这句话来误导我们。
很多人可能认为我是在胡说八道，好，让我用100个例子来证实你们的错误吧!事实胜于雄辩。
世界上最富的人，比尔·盖茨，他是个程序员，懒得读书，他就退学了，他又懒得记那些复杂的dos命令，于是他就编了个图形的界面程序——叫什么来着?我忘了，懒得记这些东西。
于是全世界的电脑都长着相同的脸，而成了世界首富。
世界上最值钱的品牌，可口可乐，他的老板更懒，尽管中国的茶文化历史悠久，巴西的咖啡香味浓郁，但他实在太懒了，弄点糖精加上凉水，装瓶就卖。
于是全世界有人的地方，大家都在喝那种像血一样的液体。
世界上最好的足球运动员，罗纳尔多，他在场上连动都懒得动，就在对方的门前站着，等球砸到他的时候，踢一脚，幽默搞笑演讲稿。
这就是全世界身价最高的运动员了。
有的人说，他带球的速度惊人，那是废话，别人一场跑90分钟，他就跑15秒，当然要快些了。
世界上最厉害的餐饮业，麦当劳，它的老板也是懒得出奇，懒得学习法国大餐的精美，懒得掌握中餐的复杂技巧，弄两片破面包夹块就卖，结果全世界都能看到那个m的标志。
必胜客的老板，懒得把馅饼的馅装进去直接撒在发面饼上边就卖，结果大家都管那叫plzza比10张馅饼还贵。
还有更聪明的懒人，懒得爬楼，于是他们发明了电梯。
懒得走路，于是他们制造出汽车、火车和飞机。
懒得一个一个地杀人，于是他们发明了原子弹。
懒得每次计算，于是他们发明了数学公式。
懒得出去听音乐会，于是他们发明了唱片、磁带和cd。
这样的例子太多了，我都懒得再说了。
还有那句废话也要提一下：生命在于运动。
你见过哪个运动员长寿了?世界上最长寿的人还是那些连肉都懒得吃的和尚。
如果没有这些懒人，我们现在生活在什么样的环境里，我都懒得想。
人是这样，动物也是如此。
世界上最长寿的动物是乌龟，它们一辈子几乎不怎么动，就趴在那里，结果能活一千年，它们懒得走，但和勤劳好动的兔子赛跑，谁赢了?牛最勤快，结果人们给它吃草，却还要挤它的奶。
熊猫傻了吧唧的'，什么也不干，抱着竹子能啃一天，人们亲昵地称它为“国宝”。
回到我们工作中，看看你公司里每天最早来最晚走，一天像发条一样忙个不停的人，他是不是工资最低的?那个每天游手好闲，没事就发呆的家伙，是不是工资最高?据说还有不少公司股票呢!
我以上所举的例子，只是想说明一个问题，这个世界实际上靠懒人来支撑的。
世界如此精彩都是拜懒人所赐。
现在你应该知道你不成功的主要原因了吧!
懒不是傻懒，如果你想少干，就要想出懒的办法，要懒出风格，懒出境界。
像我从小就懒，连肉都懒得长，这就是境界。
飞机在一阵剧烈的颤抖之后，空中小姐突然表情凝重地为每个乘客都发了一张纸和一枝笔，随后，机长那浑厚而压抑的声音出现在广播里：“很不幸地告诉大家一个消息，由于飞机出现故障，将在4分钟后坠毁，请大家尽快书写遗言，交给乘务员。
否则，您将失去与亲人的最后一次联系机会!”人们把脸贴到窗上往外看，没错，正往上飞的云告诉他们飞机正在跌落。
“天哪!”机舱中一片骚动，几个女人开始哭泣。
“请抓紧时间吧!”机长再次催促。
人们无奈地握起笔，开始给亲人写信。
飞机坠毁在一片丛林里，机上乘客无一幸免。
搜救人员找到了装有乘客遗书的特殊装置，发现大部分遗书都是关于思念亲人和遗产分配的，但也有几封非常特殊，引人深思。
一位第三者写给她的情人：我想这是报应，我破坏了你的家庭，伤害了你的妻子，最终却没能拥有你。
不论我是飞到天堂还是下到地狱，我的灵魂都不会安息，为你、为她也为我们大家，永远忏悔!
一位官员写给他妻子：对不起老婆，我有两件事瞒着你，一是我私存了一笔钱，有5万余元，存折就放在卫生间中装手纸的匣子下面，密码是你的生日。
二是我一直想和你离婚，但却没有勇气，我实在是厌倦了你的唠叨。
但这回不必了，老天替我们办了离婚手续。
孩子就交给你了。
一位癌症患者写给他的父母：本想在跳入大海前写给你们，可是来不及了，事故让我连这最后的愿望都没能实现。
如果还能找到我的尸体的话，请一定将骨灰撒入大海。
不孝儿，绝笔!
一位诗人写给一位编辑：这一刻，我的心真正飞了起来。
不过，恐惧是翅膀，目的地是死亡。
一位企业家写给他的副手：和某某官员的关系继续搞，和某某公司的竞争继续来;某某厂的货钱继续欠，某某银行的贷款继续赖。
某某秘书就不要用了，给她结清工资，让她回家。
一位外逃贪官写给远在美国的情-妇：都他妈的是你催的!
早恋的幽默演讲稿英语版篇二
1.我以为我很颓废，今天我才知道，原来我早报废了。
2.不成熟男人的标志是可以为了理想壮烈的牺牲，成熟男人的标志的可以为了理想卑贱的活着。
3.年轻的时候，我们常常冲着镜子做鬼脸;年老的时候，镜子算是扯平了。
4.要努力!!为了你的奥迪我的迪奥。
5.我诅咒你一辈子买方便面没有调料包。
6.不吃饱哪有力气减肥啊。
7.见到骨头你就笑，急了你还把墙跳。生人来了拼命叫，人类有你真真好。
8.下岗男工不回头，手拿两把大斧头，碰见大款一声吼，该出手时就出手。
9.妈妈问我有男朋友了么，我说没有，妈妈说这个可以有，我说这个真没有……
10.理想很丰满，现实却很骨感。
早恋的幽默演讲稿英语版篇三
猫妈妈有三只小猫，小猫们慢慢长大了，学会了一些知识。可是，骄傲的小猫们却觉得自己学得很好了，不想再听猫妈妈讲更多知识。它们偷偷跑到乡下的小河边，去抓鱼了。
在离河边不远的地方，一个树洞里藏着一只老鼠。这只老鼠是害怕猫妈妈而逃到乡下的。
老鼠被三只小猫捉鱼时笨拙的声音吵醒了，躲在树后面偷偷观察三只小猫，心里想：“这一定是刚出生的小猫，连小鱼都抓不到!”
的确，小猫们还没学会捉鱼呢。在河边等了好一会儿，也没有等到一条小鱼游过来。
于是，老鼠走了出来，骗小猫们说：“你们这些小笨猫，连小鱼躲在沙子里都不知道。”
三只小猫不认识老鼠，听信了老鼠的鬼话，在沙子里找了好长时间，一直到天黑，也没找到一条鱼。
回到家，小猫们对猫妈妈说：“今天我们遇见了一只尖嘴巴、长尾巴、灰色皮毛的动物。”听了小猫们的话，猫妈妈苦笑不得地说：“让你们不认真学知识，连大坏蛋老鼠都不认识。”
小猫们自以为是、自高自大，连老鼠都不认识，还上了老鼠的当，我们可不要学小猫啊!
早恋的幽默演讲稿英语版篇四
大家好，我是杨铭。非常荣幸有这样的机会跟大家分享我们对深度学习研究发展新趋势的一些思考和总结，我们将这些新发展的首字母缩写成一个单词mars。这是和我的同事黄畅博士共同的一些讨论。
简单介绍一下，我是去年夏天加入地平线的，负责软件工程。在此之前我在facebook人工智能实验室负责人脸识别算法研究和后端系统开发，也曾在nec美国实验室和徐伟一起工作，学到很多东西。
在谈论深度学习的新趋势之前，我们应该首先明确一下深度学习的定义和它现在的发展状态。非常幸运，学术圈对于深度学习的定义有比较清楚的共识。深度学习是指从原始的数据通过不断地学习、不断地抽象，得到这些数据的表达或描述。所以简单地说，深度学习是从原始数据(rawdata)学习其表达(learningrepresentations)。这些原始数据可能是图像数据，可能是语音，也可能是文字;这种表达就是一些简洁的数字化的表达。深度学习的关键就是怎么去学这个表达。这个表达是通过多层的非线性的复杂的结构学习的，而这个结构可能是神经网络，也可能其他的结构。关键是希望通过端到端的训练，从数据直接学习到到表达。
如果谈到深度学习的起源还是要回到1957年，从一个非常简单的结构单元——“感知机(perception)”开始。一些输入信号被权重加权后，和一个阈值比较得到输出。为什么说这是深度学习的起源?因为这些权重不是由规则预先设计的，而是训练学习得到的。最开始的“感知机”是硬件设计，这些连接就是物理连线，这些权重可能是通过调节电阻实现的。当时媒体就预测，这是一个智能计算机的雏形，能很快学会走路、说话、看图、写作，甚至自我复制或者有自我意识。那么过了60年，目前进展到看图和写作中间的阶段，希望至少再需要至60年能学会自我复制。
深度学习从出现之后，大体上经过了两个落起。一开始大家非常乐观，但很快发现有一些非常简单的问题它解决不了。从20xx年开始，在hinton/lecun/bengio/ng等几位教授的推动下，深度学习得到了一种爆发式的发展，在图像识别、语音识别、语义理解，和广告推荐等问题上，有一些突破性的提高。最新的进展就是今年3月的alphago围棋比赛，以一种很直观的方式让社会大众感受到了深度学习进展。我们希望再过五年，深度学习的技术能够真正用到千家万户的日常生活中去，让每个设备都可以运行深度学习的模块。
在这几次起落中，深度学习基本的学习方式和网络结构其实没有本质性的变化，还是一种多级的人工神经网络的结构。像这幅图中看到的，输入层是一些原始数据，并且有标注。无论希望学到什么内容，只要有个评价误差的函数(costfunction)，评价神经网络的误差是多少，那么有了这个输入输出之后，深度学习或者深度神经网络就可以作为一个黑盒子学习这个目标。人工神经网络从结构上讲就是多层的神经元和它们之间的连接，组合成很多层。开始时可能有一个输入和一个目标，比如你希望从人脸图像识别出这个人是谁。这时候神经网络肯定识别不出来，因为它从来没有见过。我们会给神经网络随机设一些值，让它预测这个识别结果，开始最后输出层几乎肯定会是一个错误的识别结果。这也没有关系，我们把这个输出层的误差慢慢地反向传播回去，一点点的修改这些神经元的内部参数和他们之间的连接。通过这种一点点地修改，慢慢通过大量的数据，这个网络就学会了一个非常复杂的函数功能。从八十年代到目前，这30年间，这个基本的结构和学习算法是没有变化。
从20xx年开始，深度学习有爆发式增长，归结于下面几个理由。首先是利用了海量的数据，这些大数据的使用使得原来这种深度神经网络一些问题，比如对噪声数据敏感，容易在一个小的数据集性能很好，但无法泛化到大的数据集，这些问题都不再是问题了。能够使用这些大数据学习，需要很高的并行运算的能力。当然，也有算法上的改进，比如dropout、batchnormalization、residualnetworks等，能避免过拟合梯度消失这些问题。但本质上这次深度学习的爆发发展还是通过大数据和计算能力实现的。之前说神经网络本身像黑盒子，结构设定没有很好的指导意见，这个目前还是这个现状。
深度学习为什么这几年能得到这么大的关注?关键原因是性能准确度是随着数据的增长而增加的。其他的机器学习的方法可能随着数据的增加，性能提高到某一个点就饱和了。但目前为止对于深度学习我们还没有观察到这点，这可能是它最值得关注的一点。目前深度学习也取得很多成功，比如如何做好图像分类的问题。对于一个1000类图像分类测试，经过大概不到五年的时间，错误率从25%降到3.5%的水平，已经比人类的识别准确率还要高。这就是我们目前深度学习或者深度神经网络取得的主要的成功点，即学会了如何识别、如何分类。
回到我们的正题，目前深度学习研究的新趋势?我们总结了四个方向。首先是学习如何记忆(memorynetworks);第二是学习如何关注与取舍(attentionmodel)，把注意力集中到需要关心的细节上;第三个是增强学习(reinforcementlearning)，学习如何控制主动行动;第四个整体学习任务结构上的新趋势，就是序列化(sequentialization)。我们取首字母，缩写成mars。
第一个是学习然如何记忆。常规的前向神经网络有一个特点：你每次输入和输出是确定的关系，对于一副图像，无论何时输入进神经网络，我们一层一层计算后就会得到一个确定的结果，这是跟上下文不相关的。我们如何把记忆的能力引入到神经网络中去?最简单的一个思路是，在神经网络中加入一些状态，让它能记住一点事情。它的输出不仅取决于它的输入，也取决于它本身的状态。这是一个最基本的递归神经网络的思路。输出取决于本身的状态，我们也可以将其展开成一个时序系列的结构，就是说当前状态的输入不仅包括现在输入，也包含上一时刻的输出，这样就会构成一个非常深的网络。这种办法可以让神经网络记住一些之前的状态。那么输出就取决于在这些状态和现在的输入的结合。但是这个方法有一个局限：这些记忆不会很长久，很快就会被后面的数据冲掉了。之后的深度学习的发展就是长时短时记忆，提出了一个记忆单元(memorycell)的概念，这个单元中加入了三个个门，一个输入门，一个输出门，一个遗忘门。输入门可以控制你的输入是否影响你的记忆当中的内容。输出门是影响你的记忆是否被输出出来影响将来。遗忘门是来看你的记忆是否自我更新保持下去。这种方式使你的记忆得到灵活的保持，而控制记忆如何保持的这些门本身是通过学习得到的，通过不同的任务学习如何去控制这些门。这个长短时记忆单元是提出的，近几年又有一些新的改进如gatedrecurrentunit，简化成只有两个门，一个是更新门，一个重置们，控制记忆内容是否能继续保存下去。
这些方法其实可以把记忆保存得更长一点，但实际上还是很有限。更新的一些研究方法提出了一种神经图灵机(neuralturningmachine)的概念：有一个永久的的内存模块，有一个控制模块去控制如何根据输入去读取存储这些内存，并转换成输出。这个控制模块，可以用神经网络实现。举个例子，比如做排序的工作，有一些乱序的数字，希望把它排成顺序的序列。我们之前需要设计不同的排序算法，而这个神经图灵机的思路是我们给定这些输入输出，让这个神经网络自己去学习如何把这些数字通过储存和取出来排序。某种意义上，让神经网络学习如何实现编程实现任务。这也是一个类似的工作，记忆网络(memorynetwork)，学习去管理这种长时间的记忆，在应用于问答系统后，可以学到一些推理的能力。
第二个方向是把注意力模型(attentionmodel)，动态的将注意力集中到某些细节，提高识别性能。比如，看图说话图像理解，你可以根据一幅图生成一句话，很可能是非常宏观的。如果我们能够把注意力聚焦在这个机制的从引入到识别的过程中，根据目前的`识别结果，动态一步一步调整聚焦到图像的细节，那么可以生成一些更合理或者更精细的表达，比如在图像中，关注一个飞碟，我们可以调整关注区域在图像中把飞碟的找出来，提取它的特征进行识别，得到图像的更准确的文字描述。
第三个就是增强学习(reinforcementlearning)。在增强学习的框架中有两个部分，一部分是自主控制的单元(agent)，一部分是环境(environment)。自主控制单元是通过选择不同的策略或者行为，希望能够最大化自己的长期预期收益，得到奖励;而环境将接收策略行为，修改状态，反馈出奖励。在这个增强学习的框架中有两个部分，一个部分是如何选择这些行为(policyfunction)，另外一部分是如何评价评估自己可能取得的这些收益(valuefunction)。这个增强学习框架本身已经存在很多年了，和深度学习的结合就是指如何选择策略行为的函数，以及如何评估预期奖励的函数，由深度神经网络学习得到，例如alphago围棋中的走棋网络(policynetwork)和评价网络(valuenetworks)。
总而言之，从研究角度，深度学习正从有监督的学习慢慢向这种互动式的学习发展;网络结构由先向网络向有递归方式、考虑记忆、考虑时序的网络发;同时内容从静态的输入到动态的输入，在预测方式方面是从同时的预测慢慢变成一步一步序列化的预测。从20xx年和20xx年的发展情况来看，深度学习现在的非常简化的思路是，如果有个比较新的问题，要做的事情首先是把问题描述好，保证输入到最终的目的这个过程每步是可微分的，然后把其中最难的部分插入深度神经网络，实现端对端的学习。之前提到的几个新趋势，大体上都是这种思路。
无论是社会大众还是媒体，或者是研究人员自己，我们可能对深度学习还有一些不同角度的认识。我个人认为这是计算机科学领域非常纯粹的计算问题，探索如何把这些数据本质的内容和结构抽象理解得更好。希望今天提到的一些深度学习的新趋势，对大家有所帮助和借鉴。谢谢大家!
早恋的幽默演讲稿英语版篇五
作为新一代的我们理想是丰满的，我们对未来充满激情，但是我们却不得不承认，现实是骨感的!因为青春不仅仅需要激情，同时也需要一颗求实进取的心!
每一个人都有自己的梦想，然而梦想总是离现实相隔万里。有些人梦想成为教书育人的人民教师，有些人梦想成为救死扶伤的白衣天使，有的人梦想成为保家卫国的人民子弟兵，有的人梦想成为人类社会发展的工程师……不管是教师也好，医生、战士还是工程师，只要对国家、对社会奉献了自己的价值，他们都有同一个美丽的名字，叫做“人类绿色灵魂工程师”
青春是我们现在所拥有的最宝贵的财富，我们的生活应该充满激情!
青春，充满了梦想，然而我们的生活中有许许多多的无奈，
当我们经历了越来越多的坎坷，我们是否会对未来产生一丝迷茫，
我相信答案是肯定的!但是这并不是我们可以失败的理由，也绝不是我们就此
有这么一段话:生活赋予我们一种巨大的和无限高贵的礼品,这就是青春:充满着力量,充满着期待,充满着求知和斗争的志向,充满着希望和信心的青春!“的确如此,青，是绿色，是生命的颜色，春，是季节，是成长的季节，青春是人生最美好的季节,青春是人生最铿锵的篇章,青春是摧枯拉朽的豪情,青春是旭日东升力量,青春的我们意气风发,青春的我们敢为人先,青春的我们斗志昂扬!