深度演讲稿
演讲稿可以起到整理演讲者的思路、提示演讲的内容、限定演讲的速度的作用。在现在社会，用到演讲稿的地方越来越多，那么一般演讲稿是怎么写的呢？以下是小编收集整理的深度演讲稿，仅供参考，希望能够帮助到大家。
深度演讲稿1
体验决定深度，知识决定广度。你的人生是什么呢？
我有个有趣的观察，外企公司多的是25-35岁的白领，40岁以上的员工很少，二三十岁的外企员工是意气风发的，但外企公司40岁附近的经理人是很尴尬的。我见过的40岁附近的外企经理人大多在一直跳槽，最后大多跳到民企，比方说，唐骏。外企员工的成功很大程度上是公司的成功，并非个人的成功，西门子的确比国美大，但并不代表西门子中国经理比国美的老板强，甚至可以说差得很远。而进外企的人往往并不能很早理解这一点，把自己的成功90%归功于自己的能力，实际上，外企公司随便换个中国区总经理并不会给业绩带来什么了不起的影响。好了问题来了，当这些经理人40多岁了，他们的薪资要求变得很高，而他们的`才能其实又不是那么出众，作为外企公司的老板，你会怎么选择？有的是只要不高薪水的，要出位的精明强干精力充沛的年轻人，有的是，为什么还要用你?
从上面这个例子，其实可以看到我们的工作轨迹，二三十岁的时候，生活的压力还比较小，身体还比较好，上面的父母身体还好，下面又没有孩子，不用还房贷，也没有孩子要上大学，当个外企小白领还是很光鲜的，挣得不多也够花了。但是人终归要结婚生子，终归会老，到了40岁，父母老了，要看病要吃药，要有人看护，自己要还房贷，要过基本体面的生活，要养小孩……那个时候需要挣多少钱才够花才重要。所以，看待工作，眼光要放远一点，一时的谁高谁低并不能说明什么。
深度演讲稿2
大家好!
俗话说：“笑一笑，十年少”。其实，微笑不仅能让你年轻，还是一座沟通人际关系的桥梁，一剂化解人们矛盾的良药。
你听说过关于日本原一平先生的故事吗?
原一平本是一位极其普通平凡的保险推销员，他相貌平平，身高只有158厘米，但是，他为什么能成为日本家喻户晓，妇孺皆知的名人呢?正是因为他有事没事就研究微笑，对着一面随身携带的小镜子练习，并把这些微笑应用到工作中去，才走向了成功，成为鼎鼎有名的人。
原一平在工作中，在生活中，一共研究出了39种微笑，并且自己也将这39种微笑练得非常自然。有的微笑能让人感到温暖，有的微笑能让人感到亲切，有的微笑能带给人们力量，有的微笑能让烦躁不安的人立刻安静下来，有的.微笑能让你不由自主地去聆听。
正是他的微笑，才让人乐意购买他推销的保险，认为他推销的保险有百利而无一害;正是他的微笑，让客户与他成为无话不谈、无事不说的知心朋友。的确，微笑能沟通人的心灵，把彼此间的距离拉近，甚至帮助你走向成功。
记得一次去医院看病，我坐在椅子上排队等待，一个男的对着护士说：“你们这是怎么搞的?医生约了我上午9点整来，你自己看看都已经9点40分了。”我本以为护士肯定会以牙还牙，然后两人会大动干戈，谁知，护士却微笑着对那个男的说：“先生，实在很抱歉，人太多了，我进去帮您看看，也催一下。请您稍等。”过了一会儿，只看见那个护土微笑着说：“先生，到您了，请进去。”我不禁佩服起这个护士来，过了一会儿，那个男的出来了，他找到刚才一直对他微笑的护土，诚恳地说：“刚才实在对不起，请原谅。”护士依旧微笑着说：“没关系的。”
可见，微笑有时候还能化干戈为玉帛。
每天你给别人一个真诚的微笑，别人也会给你一个微笑。
微笑能让别人对你所怀的顾虑在一瞬间消失;微笑能让你与别人的关系融洽;微笑是沟通彼此心灵的无声语言。既然如此，那么，朋友，就请大方起来，请别吝啬你的微笑。
谢谢大家!
深度演讲稿3
小学六年级的时候，经过几次选拔，拿到了外国语学校的考试资格，内心感到无比的光荣。为此，我做了很多努力。但是最后还是考不上，让我觉得无比痛苦，也是人生第一次挫折。回到家，父亲安慰我说：“别灰心，我儿子乔是最好的！其实人生之路就是这样的。你会遇到很多坎河。这需要你用勇敢的心去面对。在社会上，竞争是如此残酷。但是，如果你成功地青睐有准备的人，你相信你能做到！”听了父亲的鼓励，我之前的自信又燃烧起来。我明白人生总有成功和失败。当你不在乎成败，而去想你经历过的`考验，你付出的努力，你会更好。
我的父亲与别人的有点不一样，他是一名出色的警察，在外人眼中他总是那么酷酷的，很少言语甚至让人看着会心惊胆战，但他却是我最可爱的爸爸。我的父亲在家从来都是一副小赖皮的样子，我可以叫他任何“花名”—赖皮狗、蠢材、死蠢、阿才……
父爱没有延长的柔水，没有体贴的温馨的话语，不是随时可以带在身边的一丝祝福，也不是日日夜夜陪你度过的温度，古今中外有多少人赞美父爱，每当读到这样的诗文，我就感到无比的亲切，那愉快的一刹那，感动的心情，一字一句，都打动着我的心灵，让我想到我亲爱的父亲。
深度演讲稿4
敬爱的老师，亲爱的同学们：
大家好!
著 名的文学家托尔斯泰曾经说过：“世界上只有两种人：一种是观望者，一种是行动者。大多数人想改变这个世界，但是没人想改变自己。”想要改变现状，就要改变自己;要改变自己。就得改变自己的观念。一切成就，都是从正确的观念开始的。一连串的失败，也都是从错误的观念开始的。要适应社会，适应环境，适应变化，就要学会改变自己。
柏拉图告诉弟子自己能够移山，弟子们纷纷请教方法，柏拉图笑道，说：“很简单，山若不过来，我就过去。”弟子们一片哗然。
这一个世界上根本就没有移山之术，的一个移动山的方法就是：山不过来，我便过去。同样的道理，人不能改变环境，那么我们就要改变自己。
一个黑人小孩在他父亲的葡萄酒厂看守橡木桶。每天早上，他用抹布将一个个木桶擦干净，然后一排排地整齐地放好。令他生气的是，往往一夜之间，风就把他排列整齐的木桶吹得东倒西歪。
小男孩很委屈地哭了。父亲摸着小男孩的头说：“孩子，不要哭，我们可以想办法去征服风。”
于是小男孩擦干了眼泪坐在木桶边想啊想，想了半天终于想出了一个办法，他从井边挑来一桶又一桶的清水，然后把它们倒进那些空空的橡木桶里，然后他就忐忑不安地回家睡觉了。第二天，天刚蒙蒙亮，小男孩就匆匆地爬了起来，他跑到放桶的地方一看，那些橡木桶一个一个排列得整整齐齐，没有一个被风吹倒的，也没有一个被风吹歪的。小男孩开心地笑了，他对父亲说：“要想木桶不被风吹倒，就要加重木桶的重量。”男孩的父亲赞许地微笑了。
是的，我们不能改变风，改变不了这个这个世界上的许多东西，但我们可以改变自己，给自己加重，这样我们就可以适应变化，不被打败!
在威斯敏斯特教堂地下室里，英国圣公会主教的墓碑上写着这样一段话：当我年轻自由的时候，我的想象力没有任何局限，我梦想改变这个世界。当我渐渐成熟明智的时候，我发现这个世界是不可改变的，于是我将眼光放得短浅了一些，那就只改变我的国家吧!但我的国家似乎也是我无法改变的。当我到了迟暮之年，抱着最后一丝努力的希望，我决定只改变我的.家庭、我最亲近的人——但，唉!他们根本不接受改变。现在我在临终之际，我才突然意识到：如果起初我只改变自己，接着我就可以依次改变我的家人。然后，在他们的激发与鼓励下，我也许能改变我的国家。再接下来，谁又知道呢，也许我连整个世界都可以改变。
人生如水，人只能去适应环境。如果不能改变环境，就改变自己，只有这样，才能克服更多的困难，战胜更多的挫折，实现自我。如果不能看到自己的缺点与不足，只是一味地埋怨环境不利，从而把改变境遇的希望寄托在改变环境上，这实在是徒劳无益。
虽然我们不能改变世界，但是我们可以改变自己，让我们用爱心与智慧来面对一切环境。
深度演讲稿5
地平线机器人联合创始人 地平线机器人技术软件副总裁
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(raw data)学习其表达(learning representations)。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(cost function)，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、batch normalization、residual networks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(memory networks);第二是学习如何关注与取舍(attention model)，把注意力集中到需要关心的细节上;第三个是增强学习(reinforcement learning)，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(memory cell)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1999年提出的，近几年又有一些新的改进如Gated Recurrent Unit，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(Neural Turning Machine)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(Memory Network)，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(Attention Model)，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(Reinforcement Learning)。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(policy function)，另外一部分是如何评价评估自己可能取得的这些收益(value function)。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(policy network)和评价网络(value networks)。
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!
深度演讲稿6
敬爱的教师，亲爱的同学们：
大家早上好！今日我演讲的题目是《尊重别人，就是尊重自己》。
生活中，我们每个人都渴望得到别人的尊重，即使是一个微不足道的处于社会底层的小人物。
记得几年前，我去商场买东西，走过一条马路时，迎面飞来一顶帽子，恰巧落在我的脚边。那帽子看上去很旧，脏兮兮的。抬头一看，对面一个拾荒者正颤巍巍地试图穿过马路来拾起他的帽子。我迟疑了一下，还是捡起那顶脏得要命的帽子，向对面晃了晃，示意我会拿给他。当我把帽子双手递给那老者手上时，我清楚地看到了他眼中的感激，他一连声地对我说：“多谢你，小姑娘，你长命百岁。”这一句话，在老者缺乏词汇的嘴里，可能是最真挚的感激和的尊重了吧！
我不明白“尊重”一词究竟深藏了多少的深情厚谊，但我由此明白了，一个人，一个生活在风尘大千世界中的人，不论你的地位多么的高或多么卑微，只要你尊重了别人，别人就会以百倍的尊重来回报你。所以尊重别人就是尊重自己。
尊重是一种品德，更是一种个人修养。
一个真正懂得尊重别人的人，不仅仅会尊重自己的上司和父母，更会尊重自己的下属和身边每一个地位卑微的`人。因为每一个人都渴望得到别人的尊重，而你的一次次尊重会让你的人格折射耀眼的光芒。正如教育家笛卡尔所说“尊重别人，才能让别人尊敬。”
尊重不仅仅体此刻语言上，更体此刻行动中。尊重需要真心实意，不是虚情假意。尊重，需要用一颗真心去感染对方，带给对方欢乐。让我们用原本清纯的本质，去对待身边的每一个人吧！
多谢大家！
深度演讲稿7
俗话说，乌鸦有反哺之意，羊有跪胸之恩。感恩节，感恩节月，感恩节雨温柔，雪无边；感恩山，感恩海，感恩树郁郁葱葱，鲜花芬芳；感激食物的甘甜，感激衣服的温暖，感激风景如画，感激水一样美妙的声音；感谢老师的教育，领导的理解，同事的帮助，社会的关心。当一切都是第一位的时候，要感谢父母。
父母之爱，厚如泰山，深如大海。是父母用他们的爱生下了我们，给了我们血肉，给了我们来到这个世界的力量；是父母省吃俭用，用一口牛奶一顿饭把我们养起来；很多个晚上，他们静静地做晚饭等我们玩完回来，或者站在楼顶一遍又一遍地喊着我们的名字。屋顶上炊烟弥漫的空荡村庄上空，声音总是飘得很远；我们被老师批评过多少次，被同学嘲讽过多少次，被隔壁孩子打骂过多少次，我们总是被冤枉，被扔到父母怀里；又有多少次，因为年轻的浮躁和叛逆让他们伤心。我们带给他们的是无尽的心，无尽的急，无尽的忧；无论我们走多远，长大后飞多高，都是他们放的风筝，永远是他们的牵挂；即使他们的太阳穴是灰色的，他们也会清晰的记得我们的第一个微笑，我们迈出的第一步，我们喊的第一句，我们生命的每一滴。在他们眼里，我们是如此重要，如此受重视和被爱。这让我时常想起母鸡对小鸡的照顾，想起动物的产犊情怀和护犊之心，曾经让我多次不敢小心。
父母的爱是最纯洁无私的，他们愿意不求回报！他们对生活不抱太大期望，也不希望我们给他们什么慷慨的东西，也不要求我们什么。他们只是默默的给孩子，直到生命之火燃尽。父母一直为孩子珍惜自己的生命。他们用宽广的胸怀和深沉的爱拥抱了一切，努力在我们的人生路上营造一个温暖而平静的空间，让我们的旅途少一些风雨。父母的爱是黑暗中的灯塔，是我们生活中的避风港和加油站。然而面对父母无私的爱，即使是华丽的语言也是苍白无力的`。
俗话说，“你必须尊重你的父母。”子曰：“今日之孝，谓能养。至于狗和马，可以养，不尊重。为什么不呢？”要感恩父母，关键在于发自内心的爱他们。其实父母一直在我们心里，只是我们中国人的传统不善于表达，还是为他们做点什么吧。比如，如果你有时间打电话回家询问他们的健康状况，虽然你知道他们会说“家里没事，不用担心”；比如有时间经常回家看看，默默陪爸爸抽一包烟，帮妈妈烧火提水桶；比如，尽量节省，让他们的肩膀不要弯得太快；比如我们要尽可能的勤快，不要辜负他们对成龙的期待之心，让他们在同事面前昂首挺胸，身体挺直，脸上少点忧愁多点阳光。
据说父亲节在六月庆祝，因为六月的阳光是一年中最热的，象征着父亲对孩子炽热的爱。父爱像一座山，高大高耸，让我不敢攀登；父爱如天，粗糙而深远，让我感到怜惜，不敢尖叫；父爱深刻，伟大，纯洁，单恋，却苦涩，难以理解，忧郁，高不可攀。父亲就像一棵树，总是沉默不语，但让他茂盛坚实的臂膀为我们遮风挡雨，在树下创造阴凉。岁月如流水般从指缝间滑过。不知不觉中，我们已经长大了，但是树老了，甚至新发现的叶子也不再充满活力。每年六月的第三个星期天是父亲节。让我们发自内心地说：爸爸，我爱你！
父亲节快乐！
深度演讲稿8
老师们，同学们：
大家好!
今天我演讲的题目是《微笑着面对失败》。
在我开始演讲之前，我想首先请教大家一个问题，请问谁是成功的母亲?其实正确答案是“失败”，常言道“失败乃成功之母”。在我们生活中，我们会遇到成功，成功往往使我们快乐，使我们获得一种成就感。但是，我们也常常会遇到失败，在失败的时候，不少人可能会变得颓废、消沉。同学们，我们可曾想过，这些失败可能是我们走向成功的垫脚石呢?同学们知道歌星周杰伦成名背后的故事吗?他父母离异，自幼生活在单亲家庭里。在学校里，老师都认为他有自闭症，所以都不太关心他。尽管如此，周杰伦没有沉沦，他十七、八岁时，开始尝试把自己创作的歌曲送去唱片公司，可惜的是唱片公司不但没有接纳他的'作品，而且把他的作品视为“垃圾”。
当时，年仅十八岁的周杰伦受到的打击可想而知。可贵的是周杰伦从来没有放弃过努力，他很快就从失败中走出来，继续创作他喜欢的歌曲，他的才华也渐渐得到社会的认同。现在，周杰伦已经成为音乐界里的创作歌手、家喻户晓的青春偶像。胜不骄，败不馁。在我们成功的时候，我们不应骄傲，应该努力争取更好的成绩。但是当我们遇到挫折的时候，决不应该轻言放弃。体操运动员桑兰在一次训练中不幸摔成高位截瘫。无情的命运剥夺了她作为运动员的一切权利，这是她面临的的挫折。但是她并没有放弃对运动的热诚，经过不懈地努力，最后成长为一名的伤残体育记者。周杰伦和桑兰的不懈努力和他们的成功都有密切的关系，因为当他们遇到失败的时候，他们没有放弃。试想，如果他们在挫折面前裹足不前，那么他们可能取得今天的成功吗?所以，我希望大家记住：当我们遇到失败的时候，大家要微笑，并且要永远微笑。
微笑着面对失败，才能永远立于人生的不败之地!我的演讲完毕。
【深度演讲稿】相关文章：
环保演讲稿环保的演讲稿12-22
歌颂劳动演讲稿，赞颂劳动者的演讲稿11-19
学生演讲稿10-18
青春的演讲稿10-29
六一演讲稿11-01
安全的演讲稿11-02
大学演讲稿11-03
奶奶演讲稿12-03
护士演讲稿10-19