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YOLO是“You Only Look Once”的简称，它虽然不是最精确的算法，但在精确度和速度之间选择的折中，效果也是相当不错。YOLOv3借鉴了YOLOv1和YOLOv2，虽然没有太多的创新点，但在保持YOLO家族速度的优势的同时，提升了检测精度，尤其对于小物体的检测能力。YOLOv3算法使用一个单独神经网络作用在图像上，将图像划分多个区域并且预测边界框和每个区域的概率。 YOLOv3仅使用卷积层，使其成为一个全卷积网络（FCN）。文章中，作者提出一个新的特征提取网络，Darknet-53。正如其名，它包含53个卷积层，每个后面跟随着batch normalization层和leaky ReLU层。没有池化层，使用步幅为2的卷积层替代池化层进行特征图的降采样过程，这样可以有效阻止由于池化层导致的低层级特征的损失。Darknet-53网络如下图左边所示。 输入是 。输出是带有识别类的边界框列表，每个边界框由 六个参数表示。如果 表示80个类别，那么每个边界框由85个数字表示。 在YOLO中，预测过程使用一个 卷积，所以输入是一个特征图。由于使用 卷积，因此预测图正好是特征图大小（ 卷积只是用于改变通道数）。在YOLOv3中，此预测图是每个cell预测固定数量的边界框。 如上图所示，预测图的深度为75，假设预测图深度为 ， 表示每个cell可以预测的边界框数量。这些 个边界框可以指定检测到一个物体。每个边界框有 个特征，分别描述中心点坐标和宽高（四个）和物体分数（一个）以及 个类置信度（上图中 ）。YOLOv3每个cell预测三个边界框。 如果对象的中心（GT框中心）落在该cell感受野范围内，我们希望预测图的每个单元格都能通过其中一个边界框预测对象。其中只有一个边界框负责检测物体，首先我们需要确定此边界框属于哪个cell。 为了实现上面的想法，我们将原始图像分割为最后预测图维度大小的网格。如下图所示，输入图像维度为 ，步幅为32（最后的预测图降采样32倍），最后预测图维度为 ，所以我们将原始图像划分为 的网格。 直接预测框的宽高会导致训练时不稳定的梯度问题，因此，现在的很多目标检测方法使用log空间转换或者简单的偏移（offset）到称为锚框的预定义默认边界框。然后将这些变换应用到锚框以获得预测，YOLOv3具有三个锚框，可以预测每个单元格三个边界框。 锚框是边界框的先验，是使用k均值聚类在COCO数据集上计算的。我们将预测框的宽度和高度，以表示距聚类质心的偏移量。 以下公式描述了如何转换网络输出以获得边界框预测：这里 分别是我们预测的中心坐标、宽度和高度。 是网络的输出。 是网格从顶左部的坐标。 是锚框的维度（见下图）。 通过sigmoid函数进行中心坐标预测，强制将值限制在0和1之间。YOLO不是预测边界框中心的绝对坐标，它预测的是偏移量：相对于预测对象的网格单元的左上角；通过特征图cell归一化维度。 例如，考虑上面狗的图像。如果预测中心坐标是 ，意味着中心在 （因为红色框左上角坐标是 ）。但是如果预测的坐标大于1，例如 ，意味着中心在 ，现在中心在红色框右边，但是我们只能使用红色框对对象预测负责，所以我们添加一个sidmoid函数强制限制在0和1之间。 通过对输出应用对数空间转换，然后与锚框相乘，可以预测边界框的尺寸（如上面的计算公式）。 物体分数表示一个边界框包含一个物体的概率，对于红色框和其周围的框几乎都为1，但边角的框可能几乎都为0。物体分数也通过一个sigmoid函数，表示概率值。 类置信度表示检测到的物体属于一个具体类的概率值，以前的YOLO版本使用softmax将类分数转化为类概率。在YOLOv3中作者决定使用sigmoid函数取代，原因是softmax假设类之间都是互斥的，例如属于“Person”就不能表示属于“Woman”，然而很多情况是这个物体既是“Person”也是“Woman”。 为了识别更多的物体，尤其小物体，YOLOv3使用三个不同尺度进行预测（不仅仅只使用 ）。三个不同尺度步幅分别是32、16和8。这意味着，输入 图像，检测尺度分别为 、 和 （如下图或者更详细如图2所示）。 YOLOv3为每种下采样尺度设定3个先验框，总共聚类9个不同尺寸先验框。在COCO数据集上9个先验框分别是： 。下表是9个先验框分配情况： 我们的网络生成10647个锚框，而图像中只有一个狗，怎么将10647个框减少为1个呢？首先，我们通过物体分数过滤一些锚框，例如低于阈值（假设）的锚框直接舍去；然后，使用NMS（非极大值抑制）解决多个锚框检测一个物体的问题（例如红色框的3个锚框检测一个框或者连续的cell检测相同的物体，产生冗余），NMS用于去除多个检测框。 具体使用以下步骤：抛弃分数低的框（意味着框对于检测一个类信心不大）；当多个框重合度高且都检测同一个物体时只选择一个框（NMS）。 为了更方便理解，我们选用上面的汽车图像。首先，我们使用阈值进行过滤一部分锚框。模型有 个数，每个盒子由85个数字描述。将 分割为下面的形状：box_confidence： 表示 个cell，每个cell5个框，每个框有物体的置信度概率；boxes： 表示每个cell5个框，每个框的表示；box_class_probs： 表示每个cell5个框，每个框80个类检测概率。 即使通过类分数阈值过滤一部分锚框，还剩下很多重合的框。第二个过程叫NMS，里面有个IoU，如下图所示。 下图给出更加详细的输入输出情况： 文章原文： 论文原文： YOLOv3深入理解： keras实现YOLOv3博客： What new in YOLOv3?：
可使用方括号。在论文正文中所引用的参考文献，应该使用方括号，用阿拉伯数字，.等按顺序以右上角标形式标注在引用的地方，当引用多篇文献的时候，需要将个篇参考文献的序号在方括号内列出来，各个序号用“，”的形式，如果是连续序号，那么可以标注讫序号。参考文献的引用顺序，也就是后面的编码顺序，顺序不可以乱。
经典的目标检测网络RCNN系列分为两步，目标proposal和目标分类。而Faster-RCNN中把目标proposal和目标分类作为一个网络的两个分支分别输出，大大缩短了计算时间。而Yolo系列则把这两个分支都省了，只用一个网络同时输出目标的位置和分类。
输入：一张图片
输出：把每张图片分成SxS个方格，对每个方格，输出一个B*5+C维的数组。其中B是该方格预测方框的数目，包含(x,y,w,h,s)，s表示方框的置信度，C表示需要预测的类别数。
在YOLO中，S=7, B=2，PASCAL VOC有20类，所以C=20，B*5+C=30。
YOLO网络结构主要分为两个部分，第一部分是特征提取网络，主要是为了提取物体的通用特征，一般在ImageNet上进行预训练；第二部分是后处理网络，目的是回归出待检测物体的坐标和类别。
第一个版本的YOLO的特征提取网络有24个卷积层和2个全连接层。网络结构如下图。
可以看出，这个网络中主要采用了1x1卷积后跟着3x3卷积的方式。
特征提取网络采用了前20个卷积层，加一个avg-pooling层和一个全连接层，对ImageNet2012进行分类，top-5正确率为88%，输入分辨率为224x224。
检测时，将输入分辨率改为448x448，因为网络结构是全卷积的，所以输入分辨率可以改变，整个网络输出为7x7x30维的tensor。
接下来要重点将一下这个损失函数。
用网络直接回归物体的坐标是很难的，这里对要回归的物体的坐标进行了一些转化。物体方框的长w和宽h分别除以图片的长和宽；x和y坐标分别表示对应方格坐标的偏移，分别除以方格的长和宽；它们都在0到1之间。
损失函数分为多个部分：
其中，其中i表示第i个方格，j表示该方格预测出的第j个方框。 表示物体obj的实际方框与第i个方格有 对应关系 ，即obj的中心落在第i个方格中； 表示物体obj的实际方框与第i个方格预测的第j个方框有 对应关系 ，即obj的中心落在第i个方格中，并与它的第j个预测方框的IOU最大。
可以看到损失函数包括5个部分。第一部分是x,y坐标；第二部分是w,h，采用根号使得小方框size变化的损失比大方框size变化的损失大；第三部分是方框置信度损失，回归目标是预测方框与实际方框的IOU值；前三部分都只在预测方框和实际方框有对应关系时才计算loss；第四部分是没有对应物体的方框置信度损失，实际的置信度都是0；第五部分是分类损失，当方格与物体有对应关系时，才计算分类损失。
因为在图片中很多方格都不包含物体，使得方格预测方框的置信分数趋于0。所以对包含物体的方格加大权重，对不包含物体的方格减小权重。论文中有 。
YOLO-v2在YOLO-v1的版本上做了一些改进。
主要利用了NIN的思想。有19个卷积层和5个maxpooling层，实现了的top-1正确率和的top-5正确率。在448x448的分辨率上，实现了的top-1正确率，和的top-5正确率。网络结构如下图所示。
修改成detection网络时，删除了最后的卷积层，添加了3个3x3x1024的卷积层，和一个1x1x125的卷积层，在最后的3x3x512层和导数第二层之间添加了一个paththrough进行特征concat。
开始学习率是，在60和90个epoch时乘以。
另外，YOLO-v2利用WordTree，将分类和检测任务进行联合训练，对于没有方框标注的物体也能预测出其方框，能够对词典中9000个概念进行预测。YOLO-v2也叫做YOLO9000。
YOLO-v3在YOLO-v2的基础上进行了一些改进。
Darknet-53和Resnet-152正确率相同，但速度是2倍。
总的来说，我觉得，YOLO的发展完全展现了汲取众家之长的力量。还是要多看paper，以上。
参考文献： [1] Redmon, Joseph, et al. "You only look once: Unified, real-time object detection." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016. [2] Redmon J, Farhadi A. YOLO9000: better, faster, stronger[J]. arXiv preprint, 2017. [3] Redmon, Joseph, and Ali Farhadi. "Yolov3: An incremental improvement." arXiv preprint arXiv: (2018).
本文是我对YOLO算法的细节理解总结，本文的阅读前提是已读过YOLO相关论文，文中不会谈及YOLO的发展过程，不会与其他对象检测算法进行对比，也不会介绍YOLO9000相关的内容，只总结YOLOv3算法的具体流程和实现细节。所以，下文中所有提到的YOLO，如非特别说明，均指YOLOv3。 如果需要了解更多对象检测算法，可以参考以下部分相关论文： R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN SSD YOLOv1 YOLOv2 YOLOv3 RetinaNet 最新关于对象检测的综述文献可以参考这篇论文： Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey 在YOLO算法发表之前，大部分表现比较好的对象检测（Object Detection）算法都是以R-CNN为代表两阶段算法，这样的算法存在一个很明显的问题，那就是速度太慢，对于实时性要求很高的应用场景是不适用的。YOLO算法的作者没有走优化算法第一阶段或者第二阶段的老路子，而是直接提出一步完成预测，而且是在一个CNN网络模型中完成图片中所有位置对象的box和类别预测，推理速度大大提升，完全可以满足实时对象检测。 YOLO算法创新性地提出了将输入图片进行N*N的栅格化（每个小单元叫grid cell），然后将图片中某个对象的位置的预测任务交与该对象中心位置所在的grid cell的bouding box。简单理解的话，可以认为这也是一种很粗糙的区域推荐（region proposal），在训练的时候，我们通过grid cell的方式告诉模型，图片中对象A应该是由中心落在特定grid cell 的某个范围内的某些像素组成，模型接收到这些信息后就在grid cell周围以一定大小范围去寻找所有满足对象A特征的像素，经过很多次带惩罚的尝试训练后，它就能找到这个准确的范围了（说明不是瞎找，如滑动窗口），当然这个方位不仅是指长宽的大小范围，也包括小幅度的中心位置坐标变化，但是不管怎么变，中心位置不能越过该grid cell的范围。这大大限制了模型在图片中瞎找时做的无用功。这样将位置检测和类别识别结合到一个CNN网络中预测，即只需要扫描一遍（you only look once）图片就能推理出图片中所有对象的位置信息和类别。举例如下图。 以上是我个人理解的YOLO算法的核心思想，不管是YOLOv1还是v2、v3，其主要的核心还是以上所述，只是在bounding box的拟合方式、骨干网络的设计、模型训练的稳定性、精度方面有所提升罢了。下面对整个模型的网络结构、实现和训练细节进行阐述。 既然已经有了you only look once的想法，那接下来就要将这个想法数学化，这样才能用数学的方法训练模型学习拟合坐标和类别的特征，用于后期的预测。YOLO算法几乎是输入原图就直接预测出每个grid cell“附近”是否有某个对象和具体的 box位置，那最终这个想法数学化后便体现在loss函数上，这里我先不给出loss函数的具体公式，因为在提出loss函数之前要先了解三个概念：anchor box、置信度(confidence)和对象条件类别概率(conditional class probabilities)。作者提出，在网络最后的输出中，对于每个grid cell对应bounding box的输出有三类参数：一个是对象的box参数，一共是四个值，即box的中心点坐标（x,y）和box的宽和高（w,h）;一个是置信度，这是个区间在[0,1]之间的值；最后一个是一组条件类别概率，都是区间在[0,1]之间的值，代表概率。下面分别具体介绍这三个参数的意义。 anchor box最初是由Faster RCNN引入的。anchor box(论文中也称为bounding box prior，后面均使用anchor box)其实就是从训练集的所有ground truth box中统计(使用k-means)出来的在训练集中最经常出现的几个box形状和尺寸。比如，在某个训练集中最常出现的box形状有扁长的、瘦高的和宽高比例差不多的正方形这三种形状。我们可以预先将这些统计上的先验（或来自人类的）经验加入到模型中，这样模型在学习的时候，瞎找的可能性就更小了些，当然就有助于模型快速收敛了。以前面提到的训练数据集中的ground truth box最常出现的三个形状为例，当模型在训练的时候我们可以告诉它，你要在grid cell 1附件找出的对象的形状要么是扁长的、要么是瘦高的、要么是长高比例差不多的正方形，你就不要再瞎试其他的形状了。anchor box其实就是对预测的对象范围进行约束，并加入了尺寸先验经验，从而可以有效解决对象多尺度的问题（Faster RCNN论文中指出的作用）。 这篇文章 对anchor box的作用进行了另外的解释，个人觉得也很有道理，将部分内容翻译如下： 要在模型中使用这些形状，总不能告诉模型有个形状是瘦高的，还有一个是矮胖的，我们需要量化这些形状。YOLO的做法是想办法找出分别代表这些形状的宽和高，有了宽和高，尺寸比例即形状不就有了。YOLO作者的办法是使用k-means算法在训练集中所有样本的ground truth box中聚类出具有代表性形状的宽和高，作者将这种方法称作维度聚类（dimension cluster）。细心的读者可能会提出这个问题：到底找出几个anchor box算是最佳的具有代表性的形状。YOLO作者方法是做实验，聚类出多个数量不同anchor box组，分别应用到模型中，最终找出最优的在模型的复杂度和高召回率(high recall)之间折中的那组anchor box。作者在COCO数据集中使用了9个anchor box，我们前面提到的例子则有3个anchor box。 那么有了量化的anchor box后，怎么在实际的模型中加入anchor box的先验经验呢？我们在前面中简单提到过最终负责预测grid cell中对象的box的最小单元是bounding box,那我们可以让一个grid cell输出（预测）多个bounding box，然后每个bounding box负责预测不同的形状不就行了？比如前面例子中的3个不同形状的anchor box，我们的一个grid cell会输出3个参数相同的bounding box，第一个bounding box负责预测的形状与anchor box 1类似的box，其他两个bounding box依次类推。作者在YOLOv3中取消了v2之前每个grid cell只负责预测一个对象的限制，也就是说grid cell中的三个bounding box都可以预测对象，当然他们应该对应不同的ground truth。那么如何在训练中确定哪个bounding box负责某个ground truth呢？方法是求出每个grid cell中每个anchor box与ground truth box的IOU(交并比)，IOU最大的anchor box对应的bounding box就负责预测该ground truth，也就是对应的对象，后面还会提到负责预测的问题。 到此，还有最后一个问题需要解决，我们才能真正在训练中使用anchor box，那就是我们怎么告诉模型第一个bounding box负责预测的形状与anchor box 1类似，第二个bounding box负责预测的形状与anchor box 2类似？YOLO的做法是不让bounding box直接预测实际box的宽和高(w,h)，而是将预测的宽和高分别与anchor box的宽和高绑定，这样不管一开始bounding box输出的(w,h)是怎样的，经过转化后都是与anchor box的宽和高相关，这样经过很多次惩罚训练后，每个bounding box就知道自己该负责怎样形状的box预测了。这个绑定的关系是什么？那就是下面这个公式： 其中， 和 为anchor box的宽和高， 和 为bounding box直接预测出的宽和高， 和 为转换后预测的实际宽和高，这也就是最终预测中输出的宽和高。你可能会想，这个公式这么麻烦，为什么不能用 这样的公式，我的理解是上面的公式虽然计算起来比较麻烦，但是在误差函数求导后还带有 和 参数，而且也好求导 (此观点只是个人推测，需要进一步查证) 。 既然提到了最终预测的宽和高公式，那我们也就直接带出最终预测输出的box中心坐标 的计算公式，我们前面提到过box中心坐标总是落在相应的grid cell中的，所以bounding box直接预测出的 和 也是相对grid cell来说的，要想转换成最终输出的绝对坐标，需要下面的转换公式： 其中， 为sigmoid函数， 和 分别为grid cell方格左上角点相对整张图片的坐标。作者使用这样的转换公式主要是因为在训练时如果没有将 和 压缩到(0,1)区间内的话，模型在训练前期很难收敛。 最终可以得出实际输出的box参数公式如下，这个也是在推理时将输出转换为最终推理结果的公式：关于box参数的转换还有一点值得一提，作者在训练中并不是将 、 、 和 转换为 、 、 和 后与ground truth box的对应参数求误差，而是使用上述公式的逆运算将ground truth box的参数转换为与 、 、 和 对应的 、 、 和 ，然后再计算误差，计算中由于sigmoid函数的反函数难计算，所以并没有计算sigmoid的反函数，而是计算输出对应的sigmoid函数值。关于anchor box训练相关的问题除了与loss函数相关的基本上都解释清楚了，但是预测的问题还没有解释清楚，还存在一个很关键的问题：在训练中我们挑选哪个bounding box的准则是选择预测的box与ground truth box的IOU最大的bounding box做为最优的box，但是在预测中并没有ground truth box，怎么才能挑选最优的bounding box呢？这就需要另外的参数了，那就是下面要说到的置信度。 置信度是每个bounding box输出的其中一个重要参数，作者对他的作用定义有两重：一重是代表当前box是否有对象的概率 ，注意，是对象，不是某个类别的对象，也就是说它用来说明当前box内只是个背景（backgroud）还是有某个物体（对象）；另一重表示当前的box有对象时，它自己预测的box与物体真实的box可能的 的值，注意，这里所说的物体真实的box实际是不存在的，这只是模型表达自己框出了物体的自信程度。以上所述，也就不难理解作者为什么将其称之为置信度了，因为不管哪重含义，都表示一种自信程度：框出的box内确实有物体的自信程度和框出的box将整个物体的所有特征都包括进来的自信程度。经过以上的解释，其实我们也就可以用数学形式表示置信度的定义了：其中， 表示第i个grid cell的第j个bounding box的置信度。对于如何训练 的方法，在损失函数小节中说明。 对象条件类别概率是一组概率的数组，数组的长度为当前模型检测的类别种类数量，它的意义是当bounding box认为当前box中有对象时，要检测的所有类别中每种类别的概率，其实这个和分类模型最后使用softmax函数输出的一组类别概率是类似的，只是二者存在两点不同：的对象类别概率中没有background一项，也不需要，因为对background的预测已经交给置信度了，所以它的输出是有条件的，那就是在置信度表示当前box有对象的前提下，所以条件概率的数学形式为 ;2.分类模型中最后输出之前使用softmax求出每个类别的概率，也就是说各个类别之间是互斥的，而YOLOv3算法的每个类别概率是单独用逻辑回归函数(sigmoid函数)计算得出了，所以每个类别不必是互斥的，也就是说一个对象可以被预测出多个类别。这个想法其实是有一些YOLO9000的意思的，因为YOLOv3已经有9000类似的功能，不同只是不能像9000一样，同时使用分类数据集和对象检测数据集，且类别之间的词性是有从属关系的。 介绍完所有的输出参数后，我们总结下模型最终输出层的输出维数是多少。假如一个图片被分割成S*S个grid cell，我们有B个anchor box，也就是说每个grid cell有B个bounding box, 每个bounding box内有4个位置参数，1个置信度，classes个类别概率，那么最终的输出维数是： 。 介绍完模型最终输出中有哪些参数后，我们应该可以定义loss函数了，作者使用了最简单的差平方和误差（sum-squared error）,使用的原因很简单，因为好优化。那我们试着给出loss函数的公式：如果看过YOLOv1的论文你会发现，这里的公式和论文中的公式虽然相似，但是差别还是很大的。其实，作者是在上面这个公式的基础上加了很多限制和优化参数，上面的公式只是我为了更好说明YOLO的loss公式而给出的对比公式，这样有助于更好的理解YOLO的loss函数公式中加入的每个参数的意义，下面给出真正的YOLO loss函数公式（这个公式是我根据YOLO三篇论文前后的发展总结出来的，v3论文中未给出此类似的公式）:细心的你一定也注意到了，这个公式和YOLOv1论文中的公式是不一样的。那是因为在YOLOv3中，作者将置信度和条件类别概率放到了每个bounding box中，即每个bounding box都有一对置信度和条件类别概率，而v1中所有的bounding box共用一个条件类别概率，上文中在说明输出的各个参数时，默认解释的是v3的输出格式，关于v1的细节不再赘述。下面几点是loss函数的几点细节: YOLO算法从三个不同的尺寸预测对象box，这三个不同的尺寸来自不同层级的卷积层的输出。该方法借鉴了feature pyramid network的思想: 由于卷积层每隔几层，特征映射(feature mapping)的宽和高就会减少，而通道数会增加，随着网络层次的加深，特征映射组成的形状类似于金字塔，如果将不同层级的特征映射转换为最终的输出，那么将有助于提升模型在对象不同尺度大小上的表现，即有助于提高模型从小目标到大目标的综合检测（box的精度）能力，关于feature pyramid network的具体内容，此处不详细展开，可参考 论文 。我们先看下YOLO模型的网络结构，我们以检测COCO数据集输入尺寸为416*416的网络结构为例(COCO数据集类别数为80，anchor box总数为9): 从上面的模型的网络结构图我们可以明显看出基于darknet-53的最新的模型结构有以下几个特点: 以上，就是我个人理解的YOLO算法的一些细节。 作者能力有限，不正确之处欢迎斧正。
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2.论文由内容摘要与关键词、论文正文和参考文献组成。一级标题“一、”;二级标题“(二)”;三级标题“3.”。
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(6) 四、五级标题序号分别为“(1)”和“①”，与正文字体字号相同，可根据标题的长短确定是否独占行。若独占行，则末尾不使用标点，否则，标题后必须加句号。每级标题的下一级标题应各自连续编号。
(7) 注释 (根据需要)：正文中需注释的地方可在加注之处右上角加数码，形式为“①、②……”(即插入脚注)，并在该页底部脚注处对应注号续写注文。注号以页为单位排序，每个注文各占一段，用小5号宋体。
书写格式
1.参考文献标注的位置。
2. 参考文献标标注方法和规则。
3. 参考文献标标注的格式。
2007年8月20日在清华大学召开的“综合性人文社会科学学术期刊编排规范研讨会”决定，2008年起开始部分刊物开始执行新的规范“综合性期刊文献引证技术规范”。该技术规范概括了文献引证的“注释”体例和“著者—出版年”体例。不再使用“参考文献”的说法。
以上内容参考：百度百科-参考文献
网页参考文献的格式怎么写
网页参考文献的格式怎么写，论文是很多大四的学生都要写的，论文的好坏直接影响了一个大学生能不能顺利毕业，在写论文的时候需要参考文献，那网页参考文献的格式怎么写，以下是我整理的`相关内容。
一、网页参考文献格式
[序号]主要责任者（专著作者、报告撰写人、论文集主编等）.电子文献题名[电子文献及载体类型标识].电子文献出处（文献类型及载体类型标识），或文献出处或电子文献的可获得地址，发表更新日期/引用日期.
例如：
[11]王明亮.关于中国学术期刊标准化数据库系统工程的进展[EB/OL],1998-10-04.
二、参考文献格式注意事项
1、如果同一文档需要在文档中多次引用时，一定要在第一次参考此文档时标明尾注。如需再次参考本文档时，先单击“插入|交叉参考”和“参考类型”，在选择“尾注”,引用的内容为“尾注编号”，最后选择其相应的文献，点击插入就可以了。
2、参考文献被引用内容不宜太多。写论文时，参考文献的数量最好不要超过15篇文章，评论的数量能稍微多点，但也不可以超过25篇文章。
如何写一份完美的标准版参考文献
参考文献是根据GB/TB7714-2005《文后参考文献著录规则》，适用于“著者和编辑编录的文后参考文献，而不能作为图书馆员、文献目录编辑者以及索引编辑者使用的文献编著录规则”。参考文献的书写样式不可随意更改，要按照标准仔细地进行排版。
参考文献的编写顺序是按照论文中引用文献的顺序进行编排，采用中括号的数字连续编号，
依次书写作者、文献名、杂志或书名、卷号或期刊号、出版时间。
参考文献的书写首先要明确的一点是，参考文献的全角和半角问题。其实很简单，英文标点+半角；中文标点+全角。可以自己试一下全角和半角的差别在哪，其实就是字符问题，全角字符占两个字节，半角是占一个。另外我们要了解一下关于参考文献都有哪些类型。一共是分为16种类型，如下图所示。
其中对于专著、论文集中的析出文献，其文献类型标识建议采用单字母“A”；对于其他未说明的文献类型，建议采用单字母“Z”。
我们可以具体的学习一下参考文献格式
[序号] 期刊作者．题名[J]．刊名．出版年，卷(期): 起止页码.
[序号] 专著作者．书名[M]．版次(第一版可略)．出版地：出版社，出版年∶起止页码.
[序号] 论文集作者．题名〔C〕．编者．论文集名．出版地∶出版社，出版年∶起止页码.
[序号] 学位论文作者．题名〔D〕．保存地点：保存单位，年份.
[序号] 专利所有者.专利文献题名〔P〕．国别：专利号．发布日期.
[序号] 标准编号，标准名称〔S〕.出版地：出版者，出版年.
[序号] 报纸作者．题名〔N〕．报纸名，出版日期(版次).
[序号] 报告作者．题名〔R〕．报告地：报告会主办单位,年份.
[序号] 电子文献作者．题名〔电子文献及载体类型标识〕．文献出处，日期.
例子 傅刚.大风过后的思考[N/OL].北京青年报，2000-04-12（14）[2002-03-06]. . [序号] 主要责任者．题名：其他题名信息[文献类型标志、文献载体标志]．出版地：出版者，出版年（更新或修改日期）[引用日期]．获取和访问路径（网址）．注明：[N/OL]为[文献类型标志、文献载体标志]文献类型标志如下：普通图书 M, 会议录 C, 汇编 G, 报纸 N, 期刊 J, 学位论文 D, 报告R，标准 S，专利 P，数据库 DB，计算机程序 CP，电子公告 EB。电子文献载体类型标志如下：磁带 MT，磁盘 DK，光盘 CD，联机网络OL
参考文献如果是网页的话应该按照相关要求进行书写。
网站类参考如下：
1、【格式】[序号]主要责任者.电子文献题名.电子文献出处[电子文献及载体类型标识].或可获得地址，发表或更新日期/引用日期。
2、【21】中科院报告:我国现代物流2007年将保持快速发展，中央政府门户网站，2007年2月24日，这里写具体网址。
3、【22】2006年全国物流运行情况通报，中国仓储与物流网，2007年4月29日，这里写具体网址。
参考文献注意事项：
一、引用文献不宜过于陈旧。文后参考文献的标引，在很大程度上取决于作者学术造诣的程度及对同类文献的检索水平、利用能力。作者在撰写论文的过程中，引用的参考文献较新颖，能反映同行业最新科研动态和学术水平。
二、引用文献类型应呈一定比例。根据相关规定，文后参考文献的类型主要有：专著、论文集、学位论文、报告、连续出版物(期刊)、论文集析出文献、报纸、标准、专利及电子文献等。
大数据论文【1】大数据管理会计信息化解析
摘要：
在大数据时代下，信息化不断发展，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
同时也面临着一些问题。
本文通过分析管理会计信息化的优势和应用现状以及所面临的的问题，以供企业在实际工作中对这些问题的控制和改善进行参考和借鉴。
关键词：
大数据;管理会计信息化;优势;应用现状;问题
在这个高速发展的信息时代，管理会计的功能已经由提供合规的信息不断转向进行价值创造的资本管理职能了。
而管理会计的创新作为企业管理创新的重要引擎之一，在大数据的时代下，管理会计的功能是否能够有效的发挥，与大数据的信息化，高效性、低廉性以及灵活性等特点是密不可分的。
一、大数据时代下管理会计信息化的优势及应用现状
在大数据时代下，管理者要做到有效地事前预测、事后控制等管理工作，在海量类型复杂的数据中及时高效的寻找和挖掘出价值密度低但是商业价值高的信息。
而管理会计信息化就能够被看做是大数据信息系统与管理会计的一个相互结合，可以认为是通过一系列系统有效的现代方法，
不断挖掘出有价值的财务会计方面的信息和其他非财务会计方面的综合信息，随之对这些有价值的信息进行整理汇总、分类、计算、对比等有效的分析和处理，
以此能够做到满足企业各级管理者对各个环节的一切经济业务活动进行计划、决策、实施、控制和反馈等的需求。
需要掌控企业未来的规划与发展方向就能够通过预算管理信息化来实现;需要帮助管理者优化企业生产活动就能够通过成本管理信息化对
供产销一系列流程进行监控来实现;需要对客观环境的变化进行了解以此帮助管理者为企业制定战略性目标能够通过业绩评价信息化来实现。
(一)预算管理信息化
在这个高速发展的信息时代下，预算管理对于企业管理而言是必不可少的，同时对企业的影响仍在不断加强。
正是因为企业所处的环境是瞬息万变，与此同此，越来越多的企业选择多元化发展方式，选择跨行业经营的模式，经营范围的跨度不断增大。
这就需要企业有较强的市场反应能力和综合实力，对企业的预算管理提出了新的发展挑战要求。
虽然不同企业的经营目标各不相同，但对通过环境的有效分析和企业战略的充分把握，从而进行研究和预测市场的需求是如出一辙的。
企业对需求的考量进而反应到企业的开发研发、成本控制以及资金流安排等各个方面，最终形成预算报表的形式来体现企业对未来经营活动和成果的规划与预测，
从而完成对企业经营活动事后核算向对企业经营活动全过程监管控制的转变。
然而从2013国务院国资委研究中心和元年诺亚舟一起做的一项针对大型国有企业的调研结果中得出，仅仅有4成的企业完成了预算管理的信息化应用，
大型的国有企业在预算管理信息化应用这方面的普及率都不高，足以说明我国整体企业的应用情况也不容乐观。
所以从整体上来讲,预算管理信息化的应用并未在我国企业中获得广泛的普及。
(二)成本管理信息化
企业由传统成本管理企业向精益成本管理企业转换是企业发展壮大的必然选择。
而基于大数据信息系统能够为企业提供对计划、协调、监控管理以及反馈等过程中各类相关成本进行全面集成化管理。
而进行成本管理的重中之重就是对企业价值链进行分析以及对企业价值流进行管理。
企业能够通过成本管理信息化对有关生产经营过程中的原材料等进行有效地信息记录及进行标示，并结合在财务信息系统中产生的单独标签，
使与企业有关的供应商、生产经营过程和销售等的过程全都处于企业的监控。
以此企业可以做到掌握生产经营的全过程，即能够通过财务信息系统实时了解到原材料的消耗，产品的入库及出库等一切企业生产经营活动。
同时，结合价值链的分析和价值流管理，企业通过将生产过程进行有效地分解，形成多条相互连接的价值链，运用信息化手段对企业的
每条价值链的成本数进行有效的追踪监管和综合分析，以此为基础为企业提出改进方案，并使用历史成本进行预测，达到减少企业的不需要的损失及浪费，最终达到优化生产经营过程。
虽然成本管理信息化是企业发展的一个重要趋势，以大数据信息技术为基础的信息系统可以使得企业完成全面的成本管理，给企业的成本管理带来了巨大的推动力。
然而信息化在成本控制方面的实施效果并不是很理想。
(三)业绩评价信息化
业绩评价是对企业财务状况以及企业的经营成果的一种反馈信息，当企业的绩效处于良好状态，代表企业的发展状况良好，
也反映了企业现阶段人才储备充足，发展处于上升期，由此企业定制扩张战略计划。
而当企业的绩效不断减少，代表企业的发展状况在恶化，也反映了企业的人才处在流失状态，企业在不断衰退，此时企业应该制定收缩战略计划。
企业进行业绩评价信息化的建设，通过对信息系统中的各类相关数据进行综合分析，有效地将对员工的业绩评价与企业的财务信息、顾客反馈、学习培训等各方面联系在一起。
对于企业而言，具备一套完善且与企业自身相适应的业绩评级和激励体系是企业财务信息系统的一个重要标志，也是企业组织内部关系成熟的一种重要表现。
然而，如今对于具备专业的业绩评价信息化工具平衡分卡等在企业的发展过程中并未得到广泛的应用。
其中最大的原因应该是对业绩评价的先进办法对于数据信息的要求比较简单，通常可以由传统方式获得。
所以，现如今能够完全将业绩评价纳入企业信息系统，并能够利用业绩评价信息化来提高企业管理效率的企业数量并不多。
二、大数据时代下管理会计信息化存在的主要问题
(一)企业管理层对管理会计信息化不重视
我国企业管理层对企业管理会计信息化建设存在着不重视的问题。
首先，对管理会计信息化概念和建设意义没有正确的认识，有甚至由于对于企业自身的认识不够充分，会对管理会计信息化的趋势产生了质疑和抵触心理。
再者，只有在一些发展较好的企业中进行了管理会计信息化的建设工作及应用，但是，企业应用所产生的效果并不是很理想，进而促使管理会计信息化在企业的发展速度缓慢。
(二)管理会计信息化程度较低
大数据时代下，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
但是，由于管理会计在我国受重视程度不够，企业在进行管理会计信息化建设的过程中对与软件的设计和应用也要求较高，所以与管理会计信息化建设相关的基础建设还相对较落后。
(三)管理会计信息化理论与企业经管机制不协调
虽然随着国家政策鼓励和扶持，很多行业的不断涌现出新的企业，企业数量不断增多，但是由于这些企业在规模以及效益等方面都存在着较大的差距，同时在管理决策方面也产生了显著地差别。
很多企业在发展的过程中并没有实现真正的权责统一，产生了管理层短视行为，没有充分考虑企业的长远利益等管理水平低下的问题。
三、管理会计信息化建设的措施
(一)适应企业管理会计信息化发展的外部环境
企业在进行管理会计信息化建设时，要结合企业所处的外部环境进行全方面的规划和建设。
在企业进行规划和建设时，国家的法律法规等相关政策占据着十分重要的位置，需要对市场经济发展的相关法律法规进行充分理解和考虑，为企业管理会计信息化建设提供好的法律环境。
管理会计信息化系统的正常运转要求企业处于相对较好的环境之中，以此充分发挥出其应有的作用。
(二)管造合适的管理会计信息化发展内部环境
企业管理会计信息化的良好发展要求企业能够提供良好的内部环境。
树立有效推进企业管理会计信息化建设的企业文化，企业文化作为企业股东、懂事、管理层以及每个员工的价值观念体现，
有利于各级员工都能够正确认识到管理会计信息化建设的重要性，接受管理会计信息化的价值取向。
再者，企业要储备足够的管理会计人才,为管理会计信息化的建设提供源源不断的血液。
同时，为企业管理会计信息化建设提供强大的资金保障。
最后，对企业内部控制体系不断完善，为企业创造长足的生命力，为管理会计信息化赖以生存的环境。
(三)开发统一的企业信息化管理平台
在大数据时代下，信息化不断发展，对于企业而言，会同时使用多种不同的信息系统进行组合使用，并且这种情况在未来也可能将持续下去，企业需要建立综合统一的企业信息化管理平台。
四、结束语
管理会计信息化已经成为企业发展的重要趋势。
同时也面对着一些问题。
因此，相应的措施和不断地完善和改进是必不可少的，以此才能够促进管理会计信息化的不断发展。
作者：李瑞君 单位：河南大学
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[3]韩向东.
管理会计信息化的应用现状和成功实践[J].
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大数据论文【2】大数据会计信息化风险及防范
摘要：
随着科学技术的不断进步和社会经济的不断发展，大数据时代的发展速度加快，同时也推动着会计信息化的发展进程，提高了企业会计信息化工作的效率和质量，资源平台的共享也大大降低了会计信息化的成本。
但大数据时代下会计信息化的发展也存在一定的风险。
本文将会对大数据时代下会计信息化中所存在的风险给予介绍，并制定相应的防范对策，从而使大数据时代在避免给会计
信息化造成不良影响的同时发挥其巨大优势来促进会计信息化的发展进程。
关键词：
大数据时代;会计信息化;风险;防范
前言
近年来经济全球化进程不断加快，经济与科技的迅猛发展，我国在经历了农业、工业和信息时代以后终于踏入了大数据时代。
大数据是指由大量类型繁多、结构复杂的数据信息所组成的`数据集合，运用云计算的数据处理模式对数据信息进行集成共享、
交叉重复使用而形成的智力能力资源和信息知识服务能力。
大数据时代下的会计信息化具有极速化、规模性、智能性、多元化、和即时高效等特点，这使得会计从业人员可以更方便快捷的使用数
据信息，并在降低经济成本的同时有效实现资源共享，信息化效率逐渐增强。
但同时大数据时代下的会计信息化也面临着风险，应及时有效地提出防范对策，以确保会计信息化的长久发展。
一、大数据时代对会计信息化发展的影响
(一)提供了会计信息化的资源共享平台
进入大数据时代以来，我国的科学技术愈加发达，会计信息化也在持续地走发展和创新之路，网络信息资源平台的建立使数据与信息资源可以共同分享，平台使用者之间可以相互借鉴学习。
而最为突出的成就便是会计电算化系统的出现，它改变了传统会计手工做账的方式，实现了记账、算账和报账的自动化模式，
提高了会计数据处理的正确性和规范性，为信息化管理打下基础，推进了会计技术的创新和进一步发展。
但是“信息孤岛”的出现证明了会计电算化并没有给会计信息化的发展带来实质性的变化。
毕业论文参考文献可以从图书馆或者中国知网上找。
毕业论文指的是你在大学期间对你所学专业的现实或理论问题进行科学探索且是有一定意义的论文，一般大学生在大三下半学期就可以为毕业论文做准备了，因为大四的上半学期要准备实习，下半学期要准备毕业答辩，等大四再去慢慢准备毕业论文时间是很仓促的。毕业论文的撰写过程要求是相当高的，学生要在相关教师的指导下，选定要写的课题才行，这也是从总体上考察一名大学生大学四年的学习成果。
毕业论文一般都包含以下部分：题目、署名、中文摘要、中文关键词、英文摘要、英文关键词（其中英文摘要和关键词要与中文摘要和关键词相对应）、引言（前言)、正文、参考文献、致谢辞和附录。其中对参考文献的要求和格式都特别严格，查找参考文献的过程也特别浪费时间，下面我将讲讲一些找参考文献的方法。
1.确定方向
不管你要找什么类型的参考，首先都要确定你的毕业论文写作方向，然后根据根据你的毕业论文主题去寻找你所需要的参考文献。所以，定方向是至关重要的一步。
2.找信息
找信息这一步是最耗费心血也是工作量最大的一步了，因为就算你明确了你要找的参考文献目标，但是这一类的参考文献实在太多了，所以找起来也不方便。这些都是你要面临的挑战。找参考文献的话主要有两种方法：①图书馆。不过这个图书馆的范围就有点大了，你可以利用学校的图书馆，毕竟每一所高校的图书馆都提供了很多的资源供大家使用。同时要是学校图书馆的还是不能找到你所需的参考文献，你也可以去当地的图书馆，每一个县级以上的地区都设有它们专门的图书馆，你可以去看看。
②网站信息。随着大数据时代的来临，我们查找资料也越来越方便了，只用动动手指就可以在网上查找到你所需要的资料。现在网上也有专门的网站为大家提供寻找参考文献的便利。比如中国知网和全国学术快报等。
3.信息来源
毕业论文的参考文献不仅仅是局限于一些专著，它还可以包括论文集、辞书、研究报告、期刊文章和报纸文章等。
所以其实找毕业论文的参考文献其实有多种途径，能找的文献也很多，只是在找的过程中比较麻烦，还有就是一定不要抄袭，要是在毕业论文出现抄袭现象后果是很严重的。
在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. 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[8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文
写论文的时候，通常要求大家以后写十篇左右的参考文献。参考文献的要求应该和你写的题目有关。你写的是会计论文，后面的参考文献是体育论文，是完全不行的。下面和小编一起来了解论文怎么查参考文献？ 论文参考文献通常需要10~15个左右，有些学校需要两个英文参考文献。参考文献通常有自己独特的格式，参考文献主要分为期刊和论文。许多学生不知道如何查看这些参考文献，其实并不难。最简单的方法就是直接从查重报告上抄下来。小编推荐的查重系统是Paperfree，将论文上传到该系统进行查重，通常等待15-30分钟左右，会有详细的查重报告。本查重报告将列出本文引用的一些参考文献，因此您只需将本查重报告上的一些参考文献原封不动地复制到您的论文中。这种查找参考文献的方法是最简单方便的，可以原封不动的复制，也可以保证参考文献的格式不会出错。 另一种方法是在早期写论文时阅读大量的参考文献，许多学生会记录这些参考文献的名称。您还可以阅读以前做的阅读笔记，并将这些参考文献摘录到论文中。
足球论文参考文献范例
在各领域中，大家最不陌生的就是论文了吧，论文是学术界进行成果交流的工具。写论文的注意事项有许多，你确定会写吗？以下是我为大家整理的足球论文参考文献范例，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
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四、体育论文的撰写格式及表述要点（一）体育论文的题目题目是全文的名称，具有概括性，要涵盖全文的内容。题目要反映体育论文的特点，反映出所要表述的特殊性内容。这样，一篇论文的名称才会与同类其它论文有所区别。例如，《加强教师培训，提高教学水平》这样的体育论文题目，很难反映出该文的特殊性，即使文中有些独到的见解，可惜还是没能从题目中反映出来。体育论文题目要确切，避免过于宽泛。题目中的名词概念，不要用的太大。例如，《改进体育教学方法，提高教学质量》、《通过体育教学，发展学生智力》，这里的“教学质量”和“发展智力”都比较宽大，一篇三五千字的文章，很难说明这么大的概念，如果小一些，“沿着改进了什么方法？”、“提高哪方面的质量？”、“发展了哪一种智力？”这样的思路思考和命题，题目就可能比较准确、切实。《改进途中跑技术，提高短跑速度》这样的体育论文题目就比前面的题目小，表达得就比较确切，而且，只有这样，论文才容易写，才可能写出一些实实在在的内容，题目大而不当，内容就十分容易流于空泛。反之，题目太小也很难体现研究价值，如《剃光头与提高游泳速度》。题目的逻辑关系应当准确，防止同义重复和概念不清之类的问题。例如《加强体育教学中的美育》这样的体育论文题目，严格地说是有逻辑缺陷的，因为体育教学本身就是美育的一种内容和途径，题目有时限于字数仍不明确时，可以在下边加一个副标题，对文章的内涵进一步的提示。（二）体育论文的署名这是体育论文归属性的标记，也是表示作者对论文既承担责任，也享受权益，因而应该署出作者单位的全称和姓名。署名应符合研究与撰写的实际情况，如果是合作完成的，主要合作者不要遗漏，向期刊投稿或参与学术征文和讨论，应标明通讯地址、电话、电子信箱等。（三）体育论文的引论（也称：辅论或副论）引论部分的作用是引导读者对于体育论文的轮廓有一个大致的了解，引起读者对于下文主要内容的重视和兴趣，并为阅读全文作好思想准备。引论部分包括题目的解释，选题的缘起，同类体育论文已有的成果，以及此研究成果的实践意义，这一部分具有自我评价的性质，因而要力求客观、公正、适当。既不溢美吹嘘，也不客套做作。引论文字不要太长，包括关键词，一般也不超过全文的1/10或1/8。（四）体育论文的本论（也称：主论或正论）这部分是体育论文的实质性内容所在。具有创建性的命题作为论点提出，相继大量篇幅则是充分论证观点的正确与合理。一篇优秀的体育论文，必定提出了明确的论点，而且或多或少地具有创建性，不少体育论文在这方面明显不足，主要表现在论点含糊不清，也缺少新意，有些经验性的体育教学论文，所提论文还没有形成明确的命题陈述形式，仅仅还是散乱地隐含在事实的叙述之中，比如有的论文强调“三基”，有的强调增强体质，但都没有提出新的论点，所以难以升华。其次论证思路要清晰有序，依据充分，要用典型事例来证明其论点。（五）体育论文的结论与建议为了给读者深刻的印象，要特别重视结论。结论可以独立成为体育论文的一个部分，结论要简明，篇幅一般短于引言。如对于成功还是不足之处，是大面积推广还是继续实验？还应提出准确、评价性的建议。（六）体育论文的参考文献体育论文撰写过程中所引用的参考文献一般采用“顺序编码”制在文后著录，即按论文所引用文献的先后顺序连续编码，并将序号置于方括号中。1.专著的著录项目及格式为：主要作者.书名.版本.出版地:出版者，出版年.页数例如：[1]孙绍荣.教育信息理论.上海：上海教育出版社.2000，212.连续出版物的著录项目格式为：作者.题名.原文献题名,版本:在原文献中的位置例如：[1]耿培新、曹卫民.对开发体育校本教材的几点认识.中国学校体育，2005（4）：4参考文献主要是索引性的，它明确标示引自他人的学术思想、理论、成果和数据，既体现对他人劳动的尊重，又表明了学术的继承性和严肃性，以便读者进一步检索有关资料，核实数据或共享资源。五、体育论文的撰写（一）选题。体育论文的选题反映了研究者的信仰、知识、习惯、兴趣以及价值观念，因而应该通过自已选题，自觉地发挥主观能动性。（二）结合写作进行专题学习。通过学习，既可以继承前人已有的研究成果作为自己立论的起点，又能通过收集有关必要的资料，作为引用的论据。为此，积极地储备资料是非常有必要的。（三）注意定义的准确性。体育论文中涉及的主要概念性定义，应做出此定义的界定表述，以便交流讨论，避免引起误解。（四）文章从写提纲、修改提纲开始。有了好的提纲，才可能写出好的论文，提纲可以写成两级或三级标题的形式，成文后也免去大的改动。（五）数据要准确。体育论文中希望提供量化的内容和数据，必须是准确为前提，测量与调查的原始数据尤其要准确，测试条件要规范统一。运用数量统计分折所得出的结论性效果，一定要进行体育统计学的检验。（六）文字要力求平实。论文的科学性要求论文撰写尽可能运用规范的书面语言，文风力求平凡朴实，不用描写，形容与渲染，也要忌避粗俗语言，论文的语言美就在于简练严谨。（七）注意体育教学的特殊性。体育教学不同于科学技术行为，它是研究教师的教育和学生的学习、锻炼行为效果和规律为主的。因此，体育 教学论文的撰写是科学研究的行为之一，只有对体育教学研究得越深，才能得到理想的效果。（八）写关键词。可将文中最能表达论点的关键用语表述在“摘要”前，引起读者的关注。