新高考物理好课题有很多，以下列举几个例子：
1. 量子物理的发展及其对未来物理学的影响。量子力学作为物理学的基础理论，解释了原子和亚原子结构以及光、电、磁共振等许多自然现象。然而，随着量子力学的发展，其理论模型和实验结果的复杂性以及不确定性原理对未来物理学的影响也日益显现，这些都将有助于研究物理学的基本问题。
2. 新型材料及其应用。随着科技的发展，新型材料如石墨烯、碳纳米管、超导材料等不断涌现，它们在电子、机械、航空、医疗等领域有着广泛的应用前景。研究这些新型材料的性质、制备方法和应用前景，对于推动科技进步具有重要意义。
3. 气候变化与环境保护中的物理问题。气候变化是当前全球面临的重要问题之一，涉及到大气、海洋、地球系统等物理过程。研究这些物理过程及其相互作用，以及人类活动对气候变化的影响，有助于我们更好地理解环境问题，并寻求有效的解决方案。
4. 智能制造中的物理问题。智能制造是当前工业发展的趋势，涉及到机器人、自动化生产、3D打印等技术。研究这些技术中的物理问题，如机器人运动控制、材料变形与断裂、激光加工等，有助于提高制造效率和质量，推动工业发展。
5. 天体物理和宇宙学：天体物理研究宇宙中的天体和物理过程，如星系、恒星、行星、黑洞等，而宇宙学则研究宇宙的起源、演化和命运。这些课题涉及到高能物理、量子力学、相对论等物理学理论，需要深入的研究和探索。
这些课题都需要深入的研究和探索，但它们都是新高考物理好课题，具有很高的研究价值和意义。
题目：设计一个基于机器学习的智能过滤器，用于自动筛选网络上的不良信息。
一、背景：
随着互联网的普及，网络上的不良信息数量不断增加，给人们的生活带来很多困扰。传统的信息过滤方法主要依靠人工审核，效率低下且易出错。因此，设计一个基于机器学习的智能过滤器，能够自动筛选出不良信息，具有重要的现实意义。
二、知识点应用：
1. 机器学习：主要使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等，用于特征提取和模式识别。
2. 物理模型：可以利用物理模型建立数据和不良信息之间的关系，为机器学习提供支持。
三、解题思路：
1. 数据收集：收集网络上的不良信息和正常信息，进行标注。
2. 特征提取：利用物理模型，从信息中提取出与不良信息相关的特征，如关键词、图像特征等。
3. 模型训练：使用机器学习算法对标注好的数据进行训练，得到智能过滤器的模型。
4. 过滤过程：将待筛选的信息输入模型，根据模型的输出结果，判断是否为不良信息。
四、例题详解：
假设我们收集到一组网络上的图片信息，其中一部分包含不良信息（如色情、暴力等），另一部分为正常信息。我们可以使用物理模型（如图像识别算法）从图片中提取出特征，如颜色、纹理、形状等，并将这些特征作为机器学习模型的输入。通过训练，我们可以得到一个基于CNN或LSTM的智能过滤器模型。在过滤过程中，将待筛选的图片输入模型，根据模型的输出结果，判断是否为不良信息。如果输出为高风险，则判定为不良信息，需要进行过滤。
五、总结：
本题结合了物理和机器学习知识，通过设计一个智能过滤器，自动筛选出网络上的不良信息。在解题过程中，需要掌握机器学习的基本原理和方法，以及物理模型的应用。本题既考查了学生的知识应用能力，又与实际生活紧密相连，具有很好的现实意义。
