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摘要：香农于1948年10月发表于《贝尔系统技术学报》上的论文《A Mathematical Theory of Communication》（通信的数学理论）作为现代信息论研究的开端。1984年贝尔研究所的香农在题为《通讯的数学理论》的论文中系统地提出了关于信息的论述，创立了信息论。信息论主要研究信息的本质和度量方法。它是系统论和控制论的理论基础，也是信息科学的理论基础。关键字：信息概念，熵，美国数学家香农参考书目：1。《信息论》 南丰公益书院； 2．《安全科学技术百科全书》（中国劳动社会保障出版社，2003年6月出版）；3．《安全工程大辞典》（化学工业出版社，1995年11月出版）(安全文化网)；4．部分资料摘取自互联网。（一）信息的内涵1948—1949年，美国数学家香农（）发表了《通信的数学理论》和《在噪声中的通信》两篇论文，提出了度量信息的数学公式，标志着信息论这门学科的诞生。信息论主要研究信息的本质和度量方法。它是系统论和控制论的理论基础，也是信息科学的理论基础。它是关于事物运动状态的规律的表征，其特点是： （1）信息源于物质运动，又不是物质和运动；（2）信息具有知识的秉性，是任何一个系统的组织程度和有序程度的标志；（3）只有变化着的事物和运动着的客体才会有信息，孤立静止的客体或永不改变的事物不会有信息；（4）信息不遵守物质和能量的“守恒与转化定律”, 同样的信息，大家可以共同使用，信息不会减少，相同的信息，能够用不同物质载体进行传播，同一种物质，也可以携带不同的信息，信息不会变化。信息论是一门研究信息传输和信息处理系统中一般规律的学科。香农在他的《通讯的数学理论》中明确提出：“通讯的基本问题是在通讯的一端精确地或近似地复现另一端所挑选的消息。”信息是“人们在选择一条消息时选择的自由度的量度”。消息所带的信息可以解释为负熵，即概率的负对数。威沃尔指出，‘信息’一词在此理论中只在一种专门的意义上加以使用，我们一定不要把它和其通常用法混淆起来”。也就是说，这里的信息不是我们通常使用的概念（各种消息、情报和资料的总称），而是一个变量，它表示信息量的大小。而信息量则是某种不确定性趋向确定的一种量度，消息的可能性越大，信息就越少。如果一个系统是有序的，它不具有很高的混乱度或选择度，其信息（或熵）是低的。信息论是一门用数理统计方法来研究信息的度量、传递和变换规律的科学。它主要是研究通讯和控制系统中普遍存在着信息传递的共同规律以及研究最佳解决信息的获限、度量、变换、储存和传递等问题的基础理论。 信息论的研究范围极为广阔。一般把信息论分成三种不同类型： (1)狭义信息论是一门应用数理统计方法来研究信息处理和信息传递的科学。它研究存在于通讯和控制系统中普遍存在着的信息传递的共同规律，以及如何提高各信息传输系统的有效性和可靠性的一门通讯理论。 (2)一般信息论主要是研究通讯问题，但还包括噪声理论、信号滤波与预测、调制与信息处理等问题。(3)广义信息论不仅包括狭义信息论和一般信息论的问题，而且还包括所有与信息有关的领域，如心理学、语言学、神经心理学、语义学等。信息有以下性质：客观性、广泛性、完整性、专一性。首先，信息是客观存在的，它不是由意志所决定的，但它与人类思想有着必然联系。同时，信息又是广泛存在的，四维空间被大量信息子所充斥。信息的一个重要性质是完整性，每个信息子不能决定任何事件，须有两个或两个以上的信息子规则排布为完整的信息，其释放的能量才足以使确定事件发生。信息还有专一性,每个信息决定一个确定事件，但相似事件的信息也有相似之处，其原因的解释需要信息子种类与排布密码理论的进一步发现。信息论是一门具有高度概括性、综合性，应用广泛的边缘学科。信息论是信息科学的理论基础，它是一门应用数理统计方法研究信息传输和信息处理的科学，是利用数学方法来研究信息的计量、传递、交换和储存的科学。随着科学技术的发展，信息论研究范围远远超出了通信及类似的学科，已延伸到生物学、生理学、人类学、物理学、化学、电子学、语言学、经济学和管理学等学科。（二）信息论发展历史香农被称为是“信息论之父”。人们通常将香农于1948年10月发表于《贝尔系统技术学报》上的论文《A Mathematical Theory of Communication》（通信的数学理论）作为现代信息论研究的开端。1984年贝尔研究所的香农在题为《通讯的数学理论》的论文中系统地提出了关于信息的论述，创立了信息论。维纳提出的关于度量信息量的数学公式开辟了信息论的广泛应用前景。1951年美国无线电工程学会承认信息论这门学科，此后得到迅速发展。20世纪50年代是信息论向各门学科冲击的时期，60年代信息论不是重大的创新时期，而是一个消化、理解的时期，是在已有的基础上进行重大建设的时期。研究重点是信息和信源编码问题。到70年代，由于数字计算机的广泛应用，通讯系统的能力也有很大提高，如何更有效地利用和处理信息，成为日益迫切的问题。人们越来越认识到信息的重要性，认识到信息可以作为与材料和能源一样的资源而加以充分利用和共享。信息的概念和方法已广泛渗透到各个科学领域，它迫切要求突破香农信息论的狭隘范围，以便使它能成为人类各种活动中所碰到的信息问题的基础理论，从而推动其他许多新兴学科进一步发展。目前，人们已把早先建立的有关信息的规律与理论广泛应用于物理学、化学、生物学等学科中去。一门研究信息的产生、获取、变换、传输、存储、处理、显示、识别和利用的信息科学正在形成。香农把“熵”这个概念引入信息的度量。1965年法国物理学家克劳修斯首次提出这一概念，后来这一概念由19世纪奥地利物理学家L.玻尔茨曼正式提出。信息论和控制论又赋予了“熵”更新更宽的含义。 熵是一个系统的不确定性或无序的程度，系统的紊乱程度越高，熵就越大；反之，系统越有序，熵就越小。控制论创始人维纳曾说：“一个系统的熵就是它的无组织程度的度量。”熵这个概念与信息联系在一起后，获得这样的思路：信息的获得永远意味着熵的减少，要使紊乱的系统（熵大的系统）有序化（减少熵）就需要有信息，当一个系统获得信息后，无序状态减少或消除（熵减少）；而如果信息丢失了，则系统的紊乱程度增加。一个系统有序程度越高，则熵就越小，所含信息量就越大，反之无序程度越高，则熵越大，信息量就越小，信息与熵是互补的，信息就是负熵，两者互为负值。 信息量=系统状态原有的熵-系统状态确定后的熵 电讯系统不存在功能性因素，即人的主观能动因素，因此不能照搬，但对计算社会信息的量，仍有参考价值。如研究新闻的信息量时就非常有意义。一则新闻讯息中所含信息量的大小是不确定程度的大小决定的，能够最大限度地消除人们对新闻事件认识上的不确定性的讯息，信息量就大，而不能减少受众对新闻事件的认识的不确定的，信息量就小，这与讯息的长度、字数和篇幅无关，不是版面大小、字数多寡、“本报讯”多少就能说明信息的大小的。信息科学是人们在对信息的认识与利用不断扩大的过程中，在信息论、电子学、计算机科学、人工智能、系统工程学、自动化技术等多学科基础上发展起来的一门边缘性新学科。它的任务主要是研究信息的性质，研究机器、生物和人类关于各种信息的获取、变换、传输、处理、利用和控制的一般规律，设计和研制各种信息机器和控制设备，实现操作自动化，以便尽可能地把人脑从自然力的束缚下解放出来，提高人类认识世界和改造世界的能力。信息科学在安全问题的研究中也有着重要应用。1949年，香农和韦弗提出了有关传播的数学模式。 信源—>消息—>编码—>信号—>信道—>信号+噪声—>译码—>消息—>信宿 噪声—>信道 对上图的概念解释如下： 信源：信源就是信息的来源，可以是人、机器、自然界的物体等等。信源发出信息的时候，一般以某种讯息的方式表现出来，可以是符号，如文字、语言等，也可以是信号，如图像、声响等等。 编码：编码就是把信息变换成讯息的过程，这是按一定的符号、信号规则进行的。按规则将信息的意义用符码编排起来的过程就是编码过程，这种编码通常被认为是编码的第一部分。编码的第二部分则是针对传播的信道，把编制好的符码又变换成适于信道中传输的信号序列，以便于在信道中传递，如声音信号、电信号、光信号等等。如信息源产生的原始讯息是一篇文章，用电报传递的时候，就要经过编码，转换成电报密码的信号，然后才能经过信道传播。 信道：就是信息传递的通道，是将信号进行传输、存储和处理的媒介。信道的关键问题是它的容量大小，要求以最大的速率传送最大的信息量。 噪音：是指信息传递中的干扰，将对信息的发送与接受产生影响，使两者的信息意义发生改变。 译码：是对信息进行与编码过程相反的变换过程，就是把信号转换为讯息，如文字、语言等，这是第一步。第二步译码则是指将讯息还原为信息意义的过程。 信宿：是信息的接受者，可以是人也可以是机器，如收音机、电视机等。作为方法论，香农的这一信息系统模式可以被适用于许多系统，如通信系统、管理系统、社会系统等。传播学学者对这一模式进行改造之后，成为表述人类信息传播的基本模式之一，成为传播学领域最基本的研究范式，而信源、编码、译码、信宿等概念也成为传播学研究的基本概念。 香农的信息论为传播学领域提供了基本的范式，它使以前模糊的信息概念变得在数学上可以操纵。香农的信息论与维纳的控制论是相互影响的，维纳也是最早认识信息论价值的学者，并与香农共同发明了有关信息的熵度量法则。
We propose a new learning paradigm, Local to Global Learning (LGL), for Deep Neural Networks (DNNs) to improve the performance of classification problems. The core of LGL is to learn a DNN model from fewer categories (local) to more categories (global) gradually within the entire training set. LGL is most related to the Self-Paced Learning (SPL) algorithm but its formulation is different from trains its data from simple to complex, while LGL from local to global. In this paper, we incorporate the idea of LGL into the learning objective of DNNs and explain why LGL works better from an information-theoretic perspective. Experiments on the toy data, CIFAR-10, CIFAR-100,and ImageNet dataset show that LGL outperforms the baseline and SPL-based algorithms. 我们为深度神经网络（DNN）提出了一种新的学习范式，即从局部到全局学习（LGL），以提高分类问题的性能。LGL的核心是在整个培训集中逐步从更少的类别（本地）学习更多的类别（全局）DNN模型。LGL与自定进度学习（SPL）算法最相关，但其形式与SPL不同。SPL将数据从简单训练到复杂，而将LGL从本地训练到全局。在本文中，我们将LGL的思想纳入了DNN的学习目标，并从信息论的角度解释了LGL为什么表现更好。对玩具数据，CIFAR-10，CIFAR-100和ImageNet数据集的实验表明，LGL优于基线和基于SPL的算法。 Researchers have spent decades to develop the theory and techniques of Deep Neural Networks (DNNs). Now DNNs are very popular in many areas including speech recognition [9], computer vision [16, 20], natural language processing [30] etc. Some techniques have been proved to be effective, such as data augmentation [32, 29] and identity mapping between layers [10, 11]. Recently, some researchers have focused on how to improve the performance of DNNs by selecting training data in a certain order, such as curriculum learning [3] and self-paced learning [17]. Curriculum learning (CL) was first introduced in 2009 by Bengio et al [3]. CL is inspired by human and animal learning which suggests that a model should learn samples gradually from a simple level to a complex level. However, the curriculum often involves prior man-made knowledge that is independent of the subsequent learning process. To alleviate the issues of CL, Self-Paced Learning (SPL) [17] was proposed to automatically generate the curriculum during the training process. SPL assigns a binary weight to each training sample. Whether or not to choose a sample is decided based on the sample’s loss at each iteration of training. Since [17], many modifications of the basic SPL algorithm have emerged. Moreover, [13] introduces a new regularization term incorporating both easiness and diversity in learning. [12] designs soft weighting (instead of binary weight) methods such as linear soft weighting and logarithmic soft weighting. [14] proposes a framework called self-paced curriculum learning (SPCL) which can exploit both prior knowledge before the training and information extracted dynamically during the training. 研究人员花费了数十年的时间来开发深度神经网络（DNN）的理论和技术。现在，DNN在很多领域都非常流行，包括语音识别[9]，计算机视觉[16、20]，自然语言处理[30]等。一些技术已被证明是有效的，例如数据增强[32、29]和层之间的身份映射[10，11]。近来，一些研究人员致力于通过按特定顺序选择训练数据来提高DNN的性能，例如课程学习[3]和自定进度学习[17]。课程学习（CL）由Bengio等人于2009年首次提出[3]。CL受人类和动物学习的启发，这表明模型应该从简单的层次逐步学习到复杂的层次。但是，课程通常涉及先前的人造知识，而这些知识与后续的学习过程无关，为了缓解CL的问题，提出了自定进度学习（SPL）[17]在培训过程中自动生成课程表。SPL将二进制权重分配给每个训练样本。是否选择样本取决于每次训练迭代时样本的损失。自[17]以来，已经出现了对基本SPL算法的许多修改。此外，[13]引入了一个新的正规化术语，在学习中兼顾了易用性和多样性。[12]设计了软加权（而不是二进制加权）方法，例如线性软加权和对数软加权。[14]提出了一种称为自定进度课程学习（SPCL）的框架，该框架可以利用训练之前的先验知识和训练期间动态提取的信息。 However, some SPL-based challenges still remain: 1) It is hard to define simple and complex levels. CL defines these levels according to prior knowledge, which needs to be annotated by human. This process is extremely complicated and time consuming, especially when the number of categories is large. Another solution is to choose simple samples according to the loss like SPL. However, the samples’ losses are related to the choice of different models and hyper-parameters, since it is likely that the loss of a sample is large for one model but small for another; 2) SPL4748 based algorithms always bring additional hyper-parameters. One must tune hyper-parameters very carefully to generate a good curriculum, which increases the difficulty of training the model. 但是，仍然存在一些基于SPL的挑战：1）很难定义简单和复杂的级别。CL根据需要由人类注释的先验知识定义这些级别。此过程极其复杂且耗时，尤其是类别数量很大时。另一种解决方案是根据损耗（如SPL）选择简单样本。但是，样本损失与选择不同的模型和超参数有关，因为一个模型的样本损失可能很大，而另一模型的损失却很小。2）基于SPL4748的算法总是带来附加的超参数。必须非常仔细地调整超参数以生成好的课程表，这增加了训练模型的难度。 To address the above two problems, we propose a new learning paradigm called Local to Global Learning (LGL). LGL learns the neural network model from fewer categories (local) to more categories (global) gradually within the entire training set, which brings only one hyper-parameter ( inverse proportional to how many classes to add at each time) to DNN. This new hyper-parameter is also easy to be tuned. Generally, we can improve the performance of DNN by increasing the value of the new hyper-parameter. The intuition behind LGL is that the network is usually better to memorize fewer categories1 and then gradually learns from more categories, which is consistent with the way people learn. The formulation of LGL can be better understood by comparing it with transfer learning shown in Figure 1. In transfer learning, the initial weights of DNNs are transferred from another dataset. But in LGL, the initial weights of DNNs are transferred from the self-domain without knowledge of other datasets. The traditional methods randomly initialize the weights, which do not consider the distributions of the training data and may end up with a bad local minimum; whereas LGL initializes the weights which capture the distributions of the trained data. So LGL can be also seen as an initialization strategy of DNNs. In this paper, we explain the methodology of LGL from the mathematical formulation in detail. Instead of concentrating on sample loss (as in SPL), we pay attention to training DNN effectively by continually adding a new class to DNN. There are three main contributions from this paper: 为了解决上述两个问题，我们提出了一种新的学习范式，称为本地到全球学习（LGL）。LGL在整个训练集中逐渐从较少的类别（局部）到更多的类别（全局）学习神经网络模型，这仅给DNN带来一个超参数（与每次添加多少个类成反比）。这个新的超参数也很容易调整。通常，我们可以通过增加新的超参数的值来提高DNN的性能。LGL的直觉是，网络通常可以更好地记住较少的类别1，然后逐渐从更多的类别中学习，这与人们的学习方式是一致的。通过将LGL的公式与图1所示的转移学习进行比较，可以更好地理解LGL的公式。在转移学习中，DNN的初始权重是从另一个数据集中转移的。但是在LGL中，DNN的初始权重是在不了解其他数据集的情况下从自域传递的。传统方法是随机初始化权重，这些权重不考虑训练数据的分布，最终可能会导致不良的局部最小值。而LGL会初始化权重，以捕获训练数据的分布。因此，LGL也可以视为DNN的初始化策略。在本文中，我们将从数学公式详细解释LGL的方法。我们不专注于样本丢失（如SPL），而是通过不断向DNN添加新类来关注有效地训练DNN。本文主要有三点贡献： We propose a new learning paradigm called Local to Global Learning (LGL) and incorporate the idea of LGL into the learning objective of DNN. Unlike SPL, LGL guides DNN to learn from fewer categories (local) to more categories (global) gradually within the entire training set. • From an information-theoretic perspective (conditional entropy), we confirm that LGL can make DNN more stable to train from the beginning. • We perform the LGL algorithm on the toy data, CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet dataset. The experiments on toy data show that the loss curve of LGL is more stable and the algorithm converges faster than the SPL algorithm when the model or data distributions vary. The experiments on CIFAR-10, CIFAR100 and ImageNet show that the classification accuracy of LGL outperforms the baseline and SPL-based algorithms. 我们提出了一种新的学习范式，称为本地到全球学习（LGL），并将LGL的思想纳入DNN的学习目标。与SPL不同，LGL指导DNN在整个培训集中逐步从较少的类别（本地）学习到更多的类别（全局）。•从信息理论的角度（条件熵），我们确认LGL可以使DNN从一开始就更稳定地进行训练。•我们对玩具数据，CIFAR-10，CIFAR-100和ImageNet数据集执行LGL算法。对玩具数据的实验表明，当模型或数据分布变化时，LGL的损失曲线更稳定，并且收敛速度比SPL算法快。在CIFAR-10，CIFAR100和ImageNet上进行的实验表明，LGL的分类精度优于基线和基于SPL的算法。 SPL has been applied to many research fields. [24] uses SPL for long-term tracking problems to automatically select right frames for the model to learn. [28] integrates the SPL method into multiple instances learning framework for selecting efficient training samples. [27] proposes multi-view SPL for clustering which overcomes the drawback of stuck in bad local minima during the optimization. [31] introduces a new matrix factorization framework by incorporating SPL methodology with traditional factorization methods. [8] proposes a framework named self-paced sparse coding by incorporating self-paced learning methodology with sparse coding as well as manifold regularization. The proposed method can effectively relieve the effect of nonconvexity. [21] designs a new co-training algorithm called self-paced co-training. The proposed algorithm differs from the standard co-training algorithm that does not remove false labelled instances from training. [18] brings the ideaof SPL into multi-task learning and proposes a frameworkthat learns the tasks by simultaneously taking into consideration the complexity of both tasks and instances per task. Recently, some researchers have combined SPL withmodern DNNs. [19] proposes self-paced convolutional network (SPCN) which improves CNNs with SPL for enhancing the learning robustness. In SPCN, each sample is assigned a weight to reflect the easiness of the sample. A dynamic self-paced function is incorporated into the learning objective of CNNs to jointly learn the parameters ofCNNs and latent weight variable. However, SPCN seemsto only work well on simple dataset like MNIST. [2] showsthat CNNs with the SPL strategy do not show actual improvement on the CIFAR dataset. [15] shows that whenthere are fewer layers in the CNN, an SPL-based algorithmmay work better on CIFAR. But when the number of layers increases, like for VGG [23], the SPL algorithm performs almost equal to that of traditional CNN training. [25]proposes a variant form of self-paced learning to improvethe performance of neural networks. However, the methodis complicated and can not be applied to large dataset likeImageNet. Based on the above analysis of SPL’s limitations, we develop a new data selection method for CNNscalled Local to Global Learning (LGL). LGL brings onlyone hyper-parameter (easy to be tuned) to the CNN and performs better than the SPL-based algorithms. SPL已应用于许多研究领域。[24]使用SPL解决长期跟踪问题，以自动选择合适的框架供模型学习。[28]将SPL方法集成到多个实例学习框架中，以选择有效的训练样本。[27]提出了一种用于聚类的多视图SPL，它克服了优化过程中卡在不良局部极小值中的缺点。[31]通过将SPL方法与传统因式分解方法相结合，引入了新的矩阵因式分解框架。文献[8]提出了一种框架，该框架通过将自定进度的学习方法与稀疏编码以及流形正则化相结合，提出了自定进度的稀疏编码。所提出的方法可以有效地缓解不凸性的影响。[21]设计了一种新的协同训练算法，称为自定步距协同训练。提出的算法与标准的协同训练算法不同，后者不会从训练中删除错误标记的实例。[18]将SPL的思想带入了多任务学习，并提出了一个通过同时考虑任务和每个任务实例的复杂性来学习任务的框架。 最近，一些研究人员将SPL与现代DNN相结合。文献[19]提出了一种自定速度的卷积网络（SPCN），它利用SPL改进了CNN，从而增强了学习的鲁棒性。在SPCN中，为每个样本分配了权重以反映样本的难易程度。动态自定步函数被纳入CNN的学习目标，以共同学习CNN的参数和潜在权重变量。但是，SPCN似乎只能在像MNIST这样的简单数据集上很好地工作。[2]显示，采用SPL策略的CNN在CIFAR数据集上并未显示出实际的改进。[15]表明，当CNN中的层数较少时，基于SPL的算法在CIFAR上可能会更好地工作。但是，当层数增加时，例如对于VGG [23]，SPL算法的性能几乎与传统CNN训练的性能相同。[25]提出了一种自定进度学习的变体形式，以提高神经网络的性能。但是，该方法很复杂，不能应用于像ImageNet这样的大型数据集。基于以上对SPL局限性的分析，我们为CNN开发了一种新的数据选择方法，称为本地到全球学习（LGL）。LGL仅给CNN带来一个超参数（易于调整），并且比基于SPL的算法性能更好。 There are still two learning regimes similar to our workcalled Active Learning [6] and Co-training [4] which also select the data according to some strategies. But in active learning, the labels of all the samples are not known when the samples are chosen. Co-training deals with semisupervised learning in which some labels are missing. Thus,these two learning regimes differ in our setting where the labels of all the training data are known. 仍然有两种与我们的工作类似的学习方式称为主动学习[6]和联合训练[4]，它们也根据某些策略选择数据。但是在主动学习中，选择样本时不知道所有样本的标签。联合培训涉及缺少某些标签的半监督学习。因此，这两种学习方式在我们设置所有训练数据的标签的环境中是不同的。 Learning Let us first briefly review SPL before introducing LGL. Let L(yi, g(xi, w)) denote the loss of the ground truth label yi and estimated label g(xi, w), where w represents theparameters of the model. The goal of SPL is to jointlylearn the model parameters w and latent variable v =[vi, . . . , vn]T by minimizing: 在介绍LGL之前，让我们首先简要回顾一下SPL。令L（yi，g（xi，w））表示地面真值标签yi和估计标签g（xi，w）的损失，其中w表示模型的参数。SPL的目标是共同学习模型参数w和潜在变量v = [vi，...，vn] T通过最小化： In the above, v denotes the weight variables reflecting the samples’ importance; λ is a parameter for controlling the learning pace; f is called the self-paced function which controls the learning scheme. SPL-based algorithms are about to modify f to automatically generate a good curriculum during the learning the original SPL algorithm [17], v ∈ {0, 1}^n, and fis chosen as: Another popular algorithm is called SPLD (self-paced learning with diversity) [13] which considers both ||v||1 and the sum of group-wise ||v||2. In SPLD, f is chosen as: In general, iterative methods like Alternate Convex Search (ACS) are used to solve (1), where w and v are optimized alternately. When v is fixed, we can use existing supervised learning methods to minimize the first term in (1) to obtain the optimal w∗. Then when w is fixed,and suppose f is adopted from (2), the global optimum v∗= [vi∗, . . . , vn*]T can be explicitly calculated as: 通常，使用迭代方法（如交替凸搜索（ACS））求解（1），其中w和v交替优化。当v固定时，我们可以使用现有的有监督学习方法来最小化（1）中的第一项，以获得最佳w ∗。然后，当w固定时，假设从（2）中采用f，则全局最优v ∗ = [v ∗ i，。。。，v ∗ n] T可以明确地计算为： From (4), λ is a parameter that determines the difficulty of sampling the training data: When λ is small, ‘easy’ samples with small losses are sent into the model to train; When we gradually increase λ, the ‘complex’ samples will be provided to the model until the entire training set is the above analysis, the key step in an SPL algorithm is to adjust the hyper-parameter λ at each iteration of training. In reality, however, we do not know the loss of each sample before training. Therefore sometimes one needs to run a baseline (a training algorithm without SPL) first to observe the average loss at each iteration and then set an empirical value for λ to increase. For more complex algorithms like SPLD from (3), researchers must control two parameters λ and γ, which makes the training difficult. To avoid the difficulty of tuning parameters in the SPL-based algorithms, we introduce our easy-to-train LGL algorithm. 从（4）中，λ是一个参数，它确定对训练数据进行采样的难度：当λ较小时，将损失较小的“简单”样本发送到模型中进行训练；当我们逐渐增加λ时，将向模型提供“复杂”样本，直到处理完整个训练集为止。根据以上分析，SPL算法中的关键步骤是在每次训练迭代时调整超参数λ。但是，实际上，我们不知道训练前每个样本的损失。因此，有时需要先运行基线（无SPL的训练算法）以观察每次迭代的平均损耗，然后为λ设置一个经验值以增加。对于（3）中的SPLD等更复杂的算法，研究人员必须控制两个参数λ和γ，这使训练变得困难。为了避免在基于SPL的算法中调整参数的困难，我们引入了易于训练的LGL算法。
《信息论与编码》，专业基础课，4学时/周；四届，180人 《信息论基础》，专业必修课，4学时/周；五届，1000人 《电子信息工程专业导论》，专业必修课，4学时/周；二届，400人 《信息论与编码》（研究生），专业必修课，4学时/周；五届，200人 《多媒体信息压缩与编码》（博士研究生），专业必修课，2学时/周；二届，12人 承担的实践性教学 本科课程设计，45人/年 本科生毕业设计，5人/年 硕士生毕业论文，6人/年 博士生毕业论文，2人/年 主持的教学研究课题 考试成绩评定方法研究，合肥工业大学教学研究项目，2005-2006，主持 信息安全专业的教学与实践研究，安徽省教育厅教学重点研究项目，2003-2006，第二主持 计算机科学与技术专业实践教学与创新体系研究，安徽省教育厅教学重点研究项目，2007-2009，主要参与 计算机科学与技术专业本科教学课程体系建设与改革研究，安徽省教育厅省级教学研究项目，2005-2007，主要参与 发表的教学相关论文培养具有高尚道德的拔尖人才，研究生教育，2001年 卷积编码原理的解释，电气电子教学学报，2007年 一种BCH/CRC混合差错控制编码方法，第17届计算机科学与技术应用学术会议论文集，2006年 一种改进的等范数最近邻码本矢量搜索算法，合肥工业大学学报(自然科学版)，2007年 部分国外电子信息类教材编写特点，合肥工业大学学报(社会科学版)，2007年 获得的教学表彰/奖励 安徽省教学名师，安徽省教育厅，2007年 安徽省优秀教师，安徽省教育厅，2004年 国家政府特殊津贴，国务院，1997年 第二届TI中国DSP大奖赛“特殊贡献奖”，竞赛组织委员会，2006年 第二届TI中国DSP大奖赛算法组一等奖的指导教师，2006年 第三届TI中国DSP大奖赛系统组一等奖的指导教师，2008年 第五届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛“园丁奖”，竞赛组织委员会，1997年 首届安徽省大学生挑战杯课外学术科技作品竞赛一等奖的指导教师，2005年 合肥工业大学本科毕业设计（论文）优秀指导教师，合肥工业大学，2006年
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摘 要:随着技术革新的不断发展，产业融合正日益成为产业经济发展中的重要现象。产业融合产生的前提是技术融合、业务融合、市场融合以及产业管制环境的变化。按照技术发展的方向，产业融合有产业渗透、产业交叉和产业重组三种形式。由于信息技术的渗透性、带动性、倍增性、网络性和系统性等特征，信息产业的产业融合呈现加速发展的趋势。
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摘要：香农于1948年10月发表于《贝尔系统技术学报》上的论文《A Mathematical Theory of Communication》（通信的数学理论）作为现代信息论研究的开端。1984年贝尔研究所的香农在题为《通讯的数学理论》的论文中系统地提出了关于信息的论述，创立了信息论。信息论主要研究信息的本质和度量方法。它是系统论和控制论的理论基础，也是信息科学的理论基础。关键字：信息概念，熵，美国数学家香农参考书目：1。《信息论》 南丰公益书院； 2．《安全科学技术百科全书》（中国劳动社会保障出版社，2003年6月出版）；3．《安全工程大辞典》（化学工业出版社，1995年11月出版）(安全文化网)；4．部分资料摘取自互联网。（一）信息的内涵1948—1949年，美国数学家香农（）发表了《通信的数学理论》和《在噪声中的通信》两篇论文，提出了度量信息的数学公式，标志着信息论这门学科的诞生。信息论主要研究信息的本质和度量方法。它是系统论和控制论的理论基础，也是信息科学的理论基础。它是关于事物运动状态的规律的表征，其特点是： （1）信息源于物质运动，又不是物质和运动；（2）信息具有知识的秉性，是任何一个系统的组织程度和有序程度的标志；（3）只有变化着的事物和运动着的客体才会有信息，孤立静止的客体或永不改变的事物不会有信息；（4）信息不遵守物质和能量的“守恒与转化定律”, 同样的信息，大家可以共同使用，信息不会减少，相同的信息，能够用不同物质载体进行传播，同一种物质，也可以携带不同的信息，信息不会变化。信息论是一门研究信息传输和信息处理系统中一般规律的学科。香农在他的《通讯的数学理论》中明确提出：“通讯的基本问题是在通讯的一端精确地或近似地复现另一端所挑选的消息。”信息是“人们在选择一条消息时选择的自由度的量度”。消息所带的信息可以解释为负熵，即概率的负对数。威沃尔指出，‘信息’一词在此理论中只在一种专门的意义上加以使用，我们一定不要把它和其通常用法混淆起来”。也就是说，这里的信息不是我们通常使用的概念（各种消息、情报和资料的总称），而是一个变量，它表示信息量的大小。而信息量则是某种不确定性趋向确定的一种量度，消息的可能性越大，信息就越少。如果一个系统是有序的，它不具有很高的混乱度或选择度，其信息（或熵）是低的。信息论是一门用数理统计方法来研究信息的度量、传递和变换规律的科学。它主要是研究通讯和控制系统中普遍存在着信息传递的共同规律以及研究最佳解决信息的获限、度量、变换、储存和传递等问题的基础理论。 信息论的研究范围极为广阔。一般把信息论分成三种不同类型： (1)狭义信息论是一门应用数理统计方法来研究信息处理和信息传递的科学。它研究存在于通讯和控制系统中普遍存在着的信息传递的共同规律，以及如何提高各信息传输系统的有效性和可靠性的一门通讯理论。 (2)一般信息论主要是研究通讯问题，但还包括噪声理论、信号滤波与预测、调制与信息处理等问题。(3)广义信息论不仅包括狭义信息论和一般信息论的问题，而且还包括所有与信息有关的领域，如心理学、语言学、神经心理学、语义学等。信息有以下性质：客观性、广泛性、完整性、专一性。首先，信息是客观存在的，它不是由意志所决定的，但它与人类思想有着必然联系。同时，信息又是广泛存在的，四维空间被大量信息子所充斥。信息的一个重要性质是完整性，每个信息子不能决定任何事件，须有两个或两个以上的信息子规则排布为完整的信息，其释放的能量才足以使确定事件发生。信息还有专一性,每个信息决定一个确定事件，但相似事件的信息也有相似之处，其原因的解释需要信息子种类与排布密码理论的进一步发现。信息论是一门具有高度概括性、综合性，应用广泛的边缘学科。信息论是信息科学的理论基础，它是一门应用数理统计方法研究信息传输和信息处理的科学，是利用数学方法来研究信息的计量、传递、交换和储存的科学。随着科学技术的发展，信息论研究范围远远超出了通信及类似的学科，已延伸到生物学、生理学、人类学、物理学、化学、电子学、语言学、经济学和管理学等学科。（二）信息论发展历史香农被称为是“信息论之父”。人们通常将香农于1948年10月发表于《贝尔系统技术学报》上的论文《A Mathematical Theory of Communication》（通信的数学理论）作为现代信息论研究的开端。1984年贝尔研究所的香农在题为《通讯的数学理论》的论文中系统地提出了关于信息的论述，创立了信息论。维纳提出的关于度量信息量的数学公式开辟了信息论的广泛应用前景。1951年美国无线电工程学会承认信息论这门学科，此后得到迅速发展。20世纪50年代是信息论向各门学科冲击的时期，60年代信息论不是重大的创新时期，而是一个消化、理解的时期，是在已有的基础上进行重大建设的时期。研究重点是信息和信源编码问题。到70年代，由于数字计算机的广泛应用，通讯系统的能力也有很大提高，如何更有效地利用和处理信息，成为日益迫切的问题。人们越来越认识到信息的重要性，认识到信息可以作为与材料和能源一样的资源而加以充分利用和共享。信息的概念和方法已广泛渗透到各个科学领域，它迫切要求突破香农信息论的狭隘范围，以便使它能成为人类各种活动中所碰到的信息问题的基础理论，从而推动其他许多新兴学科进一步发展。目前，人们已把早先建立的有关信息的规律与理论广泛应用于物理学、化学、生物学等学科中去。一门研究信息的产生、获取、变换、传输、存储、处理、显示、识别和利用的信息科学正在形成。香农把“熵”这个概念引入信息的度量。1965年法国物理学家克劳修斯首次提出这一概念，后来这一概念由19世纪奥地利物理学家L.玻尔茨曼正式提出。信息论和控制论又赋予了“熵”更新更宽的含义。 熵是一个系统的不确定性或无序的程度，系统的紊乱程度越高，熵就越大；反之，系统越有序，熵就越小。控制论创始人维纳曾说：“一个系统的熵就是它的无组织程度的度量。”熵这个概念与信息联系在一起后，获得这样的思路：信息的获得永远意味着熵的减少，要使紊乱的系统（熵大的系统）有序化（减少熵）就需要有信息，当一个系统获得信息后，无序状态减少或消除（熵减少）；而如果信息丢失了，则系统的紊乱程度增加。一个系统有序程度越高，则熵就越小，所含信息量就越大，反之无序程度越高，则熵越大，信息量就越小，信息与熵是互补的，信息就是负熵，两者互为负值。 信息量=系统状态原有的熵-系统状态确定后的熵 电讯系统不存在功能性因素，即人的主观能动因素，因此不能照搬，但对计算社会信息的量，仍有参考价值。如研究新闻的信息量时就非常有意义。一则新闻讯息中所含信息量的大小是不确定程度的大小决定的，能够最大限度地消除人们对新闻事件认识上的不确定性的讯息，信息量就大，而不能减少受众对新闻事件的认识的不确定的，信息量就小，这与讯息的长度、字数和篇幅无关，不是版面大小、字数多寡、“本报讯”多少就能说明信息的大小的。信息科学是人们在对信息的认识与利用不断扩大的过程中，在信息论、电子学、计算机科学、人工智能、系统工程学、自动化技术等多学科基础上发展起来的一门边缘性新学科。它的任务主要是研究信息的性质，研究机器、生物和人类关于各种信息的获取、变换、传输、处理、利用和控制的一般规律，设计和研制各种信息机器和控制设备，实现操作自动化，以便尽可能地把人脑从自然力的束缚下解放出来，提高人类认识世界和改造世界的能力。信息科学在安全问题的研究中也有着重要应用。1949年，香农和韦弗提出了有关传播的数学模式。 信源—>消息—>编码—>信号—>信道—>信号+噪声—>译码—>消息—>信宿 噪声—>信道 对上图的概念解释如下： 信源：信源就是信息的来源，可以是人、机器、自然界的物体等等。信源发出信息的时候，一般以某种讯息的方式表现出来，可以是符号，如文字、语言等，也可以是信号，如图像、声响等等。 编码：编码就是把信息变换成讯息的过程，这是按一定的符号、信号规则进行的。按规则将信息的意义用符码编排起来的过程就是编码过程，这种编码通常被认为是编码的第一部分。编码的第二部分则是针对传播的信道，把编制好的符码又变换成适于信道中传输的信号序列，以便于在信道中传递，如声音信号、电信号、光信号等等。如信息源产生的原始讯息是一篇文章，用电报传递的时候，就要经过编码，转换成电报密码的信号，然后才能经过信道传播。 信道：就是信息传递的通道，是将信号进行传输、存储和处理的媒介。信道的关键问题是它的容量大小，要求以最大的速率传送最大的信息量。 噪音：是指信息传递中的干扰，将对信息的发送与接受产生影响，使两者的信息意义发生改变。 译码：是对信息进行与编码过程相反的变换过程，就是把信号转换为讯息，如文字、语言等，这是第一步。第二步译码则是指将讯息还原为信息意义的过程。 信宿：是信息的接受者，可以是人也可以是机器，如收音机、电视机等。作为方法论，香农的这一信息系统模式可以被适用于许多系统，如通信系统、管理系统、社会系统等。传播学学者对这一模式进行改造之后，成为表述人类信息传播的基本模式之一，成为传播学领域最基本的研究范式，而信源、编码、译码、信宿等概念也成为传播学研究的基本概念。 香农的信息论为传播学领域提供了基本的范式，它使以前模糊的信息概念变得在数学上可以操纵。香农的信息论与维纳的控制论是相互影响的，维纳也是最早认识信息论价值的学者，并与香农共同发明了有关信息的熵度量法则。
多媒体数据压缩方法分类数据的压缩实际上是一个编码过程，即把原始的数据进行编码压缩。数据的解压缩是数据压缩的逆过程，即把压缩的编码还原为原始数据。因此数据压缩方法也称为编码方法。目前数据压缩技术日臻恼，适应各种应用场合的编码方法不断产生。针对多媒体数据冗余类型的不同，相应地有不同的压缩方法。 按照压缩方法是否产生失真分类根据解码后数据与原始数据是否完全一致进行分类，压缩方法可被分为有失真编码和无失真编码两大类。 有失真压缩法会压缩了熵，会减少信息量，而损失的信息是不能再恢复的，因此这种压缩法是不可逆的。无失真压缩法掉或减少数据中的冗余，但这些冗余值是可以重新插入到数据中的，因此冗余压缩是可逆的过程。 无失真压缩是不会产生失真。从信息主义角度讲，无失真编码是泛指那种不考虑被压缩信息性质和压缩技术。它是基于平均信息量的技术，并把所有的数据当做比特序列，而不是根据压缩信息的类型来优化压缩。也就是说，平均信息量编码忽略被压缩信息主义内容。在多媒体技术中一般用于文本、数据的压缩，它能保证百分之百地恢复原始数据。但这种方法压缩比较低，如LZW编码、行程编码、霍夫曼（Huffman）编码的压缩比一般在2：1至5：1之间。 按照压缩方法的原理分类根据编码原理进行分类，大致有编码、变换编码、统计编码、分析－合成编码、混合编码和其他一些编码方法。其中统计编码是无失真的编码，其他编码方法基本上都是有失真的编码。 预测编码是针对空间冗余的压缩方法，其基本思想是利用已被编码的点的数据值，预测邻近的一个像素点的数据值。预测根据某个模型进行。如果模型选取得足够好的话，则只需存储和传输起始像素和模型参数就可代表全部数据了。按照模型的不同，预测编码又可分为线性预测、帧内预测和帧间预测。 变换编码也是针对空间冗余和时间冗余的压缩方法。其基本思想是将图像的光强矩阵（时域信号）变换到系统空间（频域）上，然后对系统进行编码压缩。在空间上具有强相关性的信号，反映在频域上是某些特定区域内的能量常常被集中在一起，或者是系数矩阵的发布具有某些规律。可以利用这些规律，分配频域上的量化比特数，从而达到压缩的目的。由于时域映射到频域总是通过某种变换进行的，因此称变换编码。因为正交变换的变换矩阵是可逆的，且逆矩阵与转换置矩阵相等，解码运算方便且保证有解，所以变换编码总是采用正交变换。 统计编码属于无失真编码。它是根据信息出现概率的分布而进行的压缩编码。编码时某种比特或字节模式的出现概率大，用较短的码字表示；出现概率小，用较长的码字表示。这样，可以保证总的平均码长最短。最常用的统计编码方法是哈夫曼编码方法。 分析-合成编码实质上都是通过对原始数据的分析，将其分解成一系列更适合于表示“基元”或从中提取若干具有更为本质意义的参数，编码仅对这些基本单元或特征参数进行。译码时则借助于一定的规则或模型，按一定的算法将这些基元或参数，“综合”成原数据的一个逼近。这种编码方法可能得到极高的数据压缩比。 混合编码综合两种以上的编码方法，这些编码方法必须针对不同的冗余进行压缩，使总的压缩性能得到加强。
《信息论与编码》，专业基础课，4学时/周；四届，180人 《信息论基础》，专业必修课，4学时/周；五届，1000人 《电子信息工程专业导论》，专业必修课，4学时/周；二届，400人 《信息论与编码》（研究生），专业必修课，4学时/周；五届，200人 《多媒体信息压缩与编码》（博士研究生），专业必修课，2学时/周；二届，12人 承担的实践性教学 本科课程设计，45人/年 本科生毕业设计，5人/年 硕士生毕业论文，6人/年 博士生毕业论文，2人/年 主持的教学研究课题 考试成绩评定方法研究，合肥工业大学教学研究项目，2005-2006，主持 信息安全专业的教学与实践研究，安徽省教育厅教学重点研究项目，2003-2006，第二主持 计算机科学与技术专业实践教学与创新体系研究，安徽省教育厅教学重点研究项目，2007-2009，主要参与 计算机科学与技术专业本科教学课程体系建设与改革研究，安徽省教育厅省级教学研究项目，2005-2007，主要参与 发表的教学相关论文培养具有高尚道德的拔尖人才，研究生教育，2001年 卷积编码原理的解释，电气电子教学学报，2007年 一种BCH/CRC混合差错控制编码方法，第17届计算机科学与技术应用学术会议论文集，2006年 一种改进的等范数最近邻码本矢量搜索算法，合肥工业大学学报(自然科学版)，2007年 部分国外电子信息类教材编写特点，合肥工业大学学报(社会科学版)，2007年 获得的教学表彰/奖励 安徽省教学名师，安徽省教育厅，2007年 安徽省优秀教师，安徽省教育厅，2004年 国家政府特殊津贴，国务院，1997年 第二届TI中国DSP大奖赛“特殊贡献奖”，竞赛组织委员会，2006年 第二届TI中国DSP大奖赛算法组一等奖的指导教师，2006年 第三届TI中国DSP大奖赛系统组一等奖的指导教师，2008年 第五届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛“园丁奖”，竞赛组织委员会，1997年 首届安徽省大学生挑战杯课外学术科技作品竞赛一等奖的指导教师，2005年 合肥工业大学本科毕业设计（论文）优秀指导教师，合肥工业大学，2006年
你自己去幸福校园论文网里去找找 很多呢 我也在写 就是从那找的 你可以去搜搜看 参考一下[摘要]近年来，新兴的教育教学技术越来越受到教师的青睐，利用计算机多媒体课件组织教学已得到普遍认可。具有声像动感、交互性强、课堂互动性好等特点的多媒体教学手段成为了二十一世纪教育教学发展的方向。 随着计算机技术的迅猛发展，计算机应用已逐渐渗透到社会发展的各个领域，然而单机操作的时代已经满足不了社会发展的需要。社会资源的信息化、数据的分布式处理、各种计算机资源共享等种种应用的需求推动了通信技术和计算机技术的发展与结合，计算机信息技术就是现代计算机技术和通信技术和通信技术相结合的产物。本设计是制作计算机网络教学课件，通过文字、图像、动画和声音等多媒体效果的集合，使课件能更清晰、直观和容易理解。本文作为毕业设计的论文简单介绍了计算机信息技术基础这门课，以及制作课件所使用的软件moodle的功能。并详细介绍了制作课件的整个过程......
信息技术的论文
在个人成长的多个环节中，许多人都写过论文吧，论文是一种综合性的文体，通过论文可直接看出一个人的综合能力和专业基础。那么一般论文是怎么写的呢？以下是我收集整理的有关信息技术的论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
摘要： 随着信息技术的发展，人类已经步入了信息社会，信息技术为人们提供了一种全新的生产和生活方式，并深深地影响着人类社会的政治、经济、科技等各个领域。通过信息技术的概念及发展趋势进行简要分析，粗浅地谈了信息技术给人类社会带来的一些影响。
关键词 ：信息技术；发展；影响
一、什么是信息技术
信息伴随着人类社会的出现而存在，从广义来看，凡是能扩展人的信息功能的技术，都可以称为信息技术。
信息技术是指利用电子计算机和现代通信手段获取、传递、存储、处理、显示信息和分配信息的技术。（新华词典）
目前，信息技术主要包括计算机技术、微电子技术、通信技术、传感技术等。信息技术的发展趋势：多元化、多媒体化、网络化、智能化及虚拟化。人类社会各个领域的活动都将在网络系统中完成，而信息技术的智能化却成为令人瞩目的发展方向，2010年的上海世博会，日本的机器人用小提琴演奏《茉莉花》就是其中的一个例子。
二、信息技术的影响
信息技术在日常生活、教育、科学研究、通信服务、金融商业、医疗保健、工业生产、军事、航天等方面已经广泛应用，对人类社会各个领域的发展产生了巨大的推动作用，将从根本上改变人们的生活方式、行为方式和价值观。
信息技术对人类社会的影响，其主流是积极的，但是一些负面影响也是客观存在的。在此，笔者粗浅地谈谈信息技术的正面和负面影响。
（一）正面影响
1.促进社会发展
随着信息技术的发展，人类社会进入信息社会。信息技术在人类社会各个方面、各个领域的广泛应用，加快了社会生产力的发展和人们生活质量的提高。
信息技术的发展使得世界变成一个地球村，人们能分享社会进步带来的成果，减少地域差别和经济发展造成的差异，这样不仅促进了不同国家、不同民族之间的文化交流和学习，还使文化更具开放性和更加大众化。
2.信息技术促进了世界经济的发展
信息技术推出了新型的行业——互联网行业，基于互联网的电子商务模式使得企业产品的营销与销售及售后服务等都可以通过网络进行，企业与供货商、零部件生产商以及分销商之间也可以通过电子商务实现各种交互。而传统的行业为了适应互联网发展的要求，纷纷在网上提供各种服务。
3.推动科技进步
信息技术促进新技术的变革，推动了科学技术的进步。计算机技术的应用，使得原本用人工需要花费几十年甚至上百年才能解决的复杂计算，如今可能用几分钟就能完成；应用计算机仿真技术可以模拟现实中可能出现的各种情况，便于验证各种科学的假设。以微电子技术为核心的信息技术，带动了空间开发、新能源开发、生物工程等尖端技术的发展。此外，信息技术在基础学科中的应用以及和其他学科的融合，促进了新兴学科和交叉学科（如人工智能）的产生和发展。
4.改善了人们的生活和学习
信息技术的广泛应用促进了人们的工作效率和生活质量的提高。足不出户可知天下事，人不离家照样能办事。如在家上班、网上信息交流。网上信息交流是现今网络技术最为广泛的应用，人们使用计算机来生产、处理、交换和传播各种形式的信息（如书籍、商业文件、报刊、电影、语音、影像等）。网上学习、网上购物、写博客微博、网上会议、网上娱乐、收发电子邮件等几乎是当下人们每天都会做的事。这些无疑可以扩大人们的交流半径，拓宽人们知识信息的来源和途径。
（二）负面影响
1.危害人们的身心健康
①网恋
由于网络环境的虚拟化，网络中的匿名化活动，导致好多的人去网恋，在现实生活中是一种身份，在网络虚拟世界中扮演另一种身份，这样容易使人产生双重性格。“网恋”会引发人的感情纠葛，导致各种情感问题，造成心理的创伤。网恋的影响并不仅仅限于网民之中，长时间泡网无疑会缩减自己与亲人、朋友、同事交流的时间，自然也会给自己的家庭、生活和工作带来不良影响。因此，我们要杜绝网恋的危害。
②网游、网瘾
网络中精彩的游戏、影视等让很多人沉迷网络，有了网瘾。由于花费过多时间上网，以至于损害了现实的人际关系和学业、事业，尤其青少年的控制力差，很容易沉迷网络。长时间上网不仅会影响青少年的身心健康、导致学习成绩下降，还会弱化青少年的道德意识、影响人际交往能力的正常发展和正确人生观和价值观的形成。近期，我国公众对未成年人“网络成瘾”问题给予很高关注。
③网络吸毒
随着网络的发展普及，从2009年开始，又出现了网络吸毒贩毒的毒品违法犯罪形式，涉毒人员把现实中的吸毒过程搬进了虚拟空间。2011年10月30日的《焦点访谈》播报了公安部门首次破获的网络涉毒大案。这是公安部门在全国范围内组织侦办的首例利用互联网视频交友平台进行涉毒活动的新类型毒品案件。让人震惊的`是，在这些人群中，35岁以下的超过了65%，年龄最小的只有15岁。
这样一个残酷的事实摆在面前，无疑再次敲响了警钟：网络监管任重道远，不容松懈。一个文明健康的网络环境，关系到青少年的健康成长，关系到社会的和谐稳定。因此，净化网络环境刻不容缓。在此我呼吁，一方面社会有关部门应该加强网络管理，尤其网络运营商应该担负起社会责任；另一方面，要注重对社会广大青少年的思想教育。在此我提议未成年人要正确认识网络，要适度、合理地使用网络获取知识、技能，进行娱乐、休闲等。
2.信息污染
各种信息资源中混杂了大量干扰性、欺性、误导性甚至破坏性的虚假伪劣等各种有害及无用信息，造成了人类精神世界的信息污染，使得人们对错难分，真假难辨。所以我建议人们要认真分析、鉴别信息，这样就不容易上当。
3.信息泛滥
由于互联网的自由和开放性，它也成了制造和传播虚假的重要工具。网络传播速度快、范围广、监管难，使虚假信息严重滋生蔓延，导致了信息泛滥，人们消耗了大量的时间却找不到有用的信息。
4.信息犯罪
随着信息技术的应用和普及，人们对网络的依赖性越来越大，
信息安全成为一个很严重的问题。一些不法分子利用信息技术手段及信息系统本身的安全漏洞，进行犯罪活动，主要有信息窃取、信息欺、信息攻击和破坏等，造成了严重的社会危害。因此，我们不仅要加强信息安全防范，还要提高自己的法律意识。
总之，当今信息技术的发展对社会的影响是全方位的。从长远来看，信息技术会越来越深入地影响人们的生活、思想观念。当然我们不能光看其积极的一面，也要清醒认识到其负面影响的客观存在。如今，网络上的不良现象越来越多地滋生、蔓延，并不断挑战道德和法律的底线，尤其网络对青少年的危害，我们更是要严加提防、马虎不得。因此净化网络环境刻不容缓。
参考文献：
[1]徐福荫，李文郁.信息技术基础[M].广东教育出版社，2007-07.
[2]董爱堂，赵冬梅.信息技术基础教程[M].北京理工大学出版社，2004-01.
[3]罗南林.计算机信息技术基础[M].清华大学出版社，2004-09.
[4]杜茂康.计算机信息技术应用基础[M].北京交通大学出版社，2011-07.
初中信息技术论文范文
无论是在学校还是在社会中，说到论文，大家肯定都不陌生吧，通过论文写作可以培养我们独立思考和创新的能力。相信写论文是一个让许多人都头痛的问题，以下是我收集整理的初中信息技术论文范文，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
题目： 初中信息技术教学之我见
【摘要】正随着现代科学技术的发展，特别是以计算机的发明和应用为主要标志的第三次人类科技革命浪潮的推动，人们的生活步入了信息时代。信息时代的到来，给现代教育提出了新的要求，那就是要想真正适应社会的发展和需要，必须要掌握信息技术。
【关键词】信息技术教学；信息技术的课程；课堂教学过程；计算机
信息技术教学总目标是通过各种形式的教育，使学生将信息的获取、分析、加工、利用等能力，内化为自身的思维习惯和行为方式，从而形成影响人的一生的品质。通过几年的教学实践，本人获得几点心得体会，与大家交流。
一、信息技术教学过程中最常用的教学方法有以下几种
（一）直观感知法。虽然在一些小学已开设信息技术课程，但对学生来说，还是一门新兴的、新颖的课程，因而对计算机更是充满着一种神秘感，很想知道计算机是怎么工作的，主机箱内到底有些什么东西，它们各有什么用途？对此，我常通过现场实物展示来让学生看一看、摸一摸、做一做，认识一下什么是硬盘、主板、内存、显卡等，然后再简单地解释其作用。通过直觉的感官认识，学生就会对心中的疑团有所解开，并在脑海里建立起一个对计算机基本结构的模型，这样学生就能对教材中基础知识部分很轻松地掌握了。
（二）对比、类比讲解法。比如在讲Windows基础知识时，经常用到对比教学方法。如讲授资源管理器，可通过观察“我的电脑”窗口来进行对比，比较两者窗口界面的不同，来加强学习的效果。再比如讲“复制”、“移动”文件或文件夹时，运用对比教学法，教学效果不错。
另外，在信息技术知识方面有许多“相似”的知识点，在备课过程中，我注意对教学内容进行分类，善于归纳知识要点。具体说来要注意做到将“相似”的知识点合起来讲，操作方法“相同”的挑一个来讲。例如，在讲解Word中“图文混排”一节时，我将图片、艺术字和文本框的插入方法和格式的设置合在一起来讲，只给同学们讲解并演示了图片的插入和格式的设置方法，而艺术字和文本框的插入与格式设置留给同学们通过自己动手操作和小组内的合作学习自己去完成学习目标。虽然一节课我只讲了7分钟左右的时间，由于同学们有了充足的操作和交流时间，却起到了很好的学习效果。
（三）自由作业法。如在讲Word中“综合应用”这一节时，根据学生对前三节的内容已掌握，所以我在这节课上运用自由作业法，在课上不是纯粹的要求学生按照书本上的详细操作步骤进行，而是让学生在根据自己掌握基本技巧与理论知识前提下，自由发挥。(信息技术教学论文)然后教师选取具有代表性、典型性的学生在多媒体教学平台上演示给大家看，让全班学生一起进行讲评，比一比谁做得更简捷、更方便，从而使学生能触类旁通，共同学习与提高。
（四）讲授与练习相结合。利用现代教学手段，驾驭课堂教学。俗话说“工欲善其事，必先利其器”，相信“多媒体网络教室”系列软件大家都不陌生，它为我们的教学提供了很大的方便。教学过程中，教师一边演示，一边讲解。教师一边教，学生一边学，然后再加上教师有目的、有意义的指导和分组讨论学习，从而达到教学目的，这也是信息技术教学中常用的一种教学方法。
（五）互动式合作学习。针对初中学生的个性和本学科的特点，经过几年来的实践，我在教学中也采用“互动式合作学习”的教学方法，取得了良好的教学效果。它是一种以个人为主体，以小组为单位，以互动、合作为精髓的学习方式，其优势在于：1.能够引导学生主动参与到学习实践过程之中。2.能在充分挖掘学生的个人表现欲望的.同时，培养集体荣誉感。3.小组成员间能相互取长补短，培养合作学习的能力，在增进友谊的同时，也培养了同学们的竞争意识。4.形成了有效的师生之间、生生之间、课上与课下之间的立体互动，有效地落实了课堂教学的三维目标。例如在讲“收发电子邮件”这一课时，我在课下了解到班里有三分之一的学生已有电子邮箱，并经常收、发邮件。在备课时，我把本课的知识点做成专题网站，在课上采用“互动式合作学习”，收到了很好的教学效果。
二、信息技术教学中应注意的问题
（一）在教学中教师做到少讲、精讲；学生做到多练，把更多的时间留给学生通过动手操作、合作学习来达成学习目标。
（二）教师角色的转变。教师要参与到学生的活动中，要由过去的学习控制者、权威者转变为学习活动的参与者、合作者、引导者、咨询者。这点也是新课改对教师的要求。
（三）学生角色的转变。教师要正确引导学生由以往的知识接受者向知识传授者的转变。让学生把在操作过程中得到的启发、体会，或是把“无意间”学到的新知识、新方法谈出来，给大家演示与大家交流。
（四）重交流评赏，轻定位评判。课堂上学生完成的作品或任务，在他们心中往往是“自我感觉良好”的，教师在进行作业的评价过程中，应注意多引导同学们去欣赏、分析作品，让学生谈出自己的创意、体会或演示自己的制作方法，让其他同学得以借鉴，相互取长补短，实现共同进步。
课堂教学不仅是一门科学，而且是一门艺术，科学而又精妙的方法，是教学成功与否的关键。信息技术课程的建设之路还有一段路要走，作为教师，
我们都将和新课程一道成长。在这漫长的征途当中，我们都会继续做出自己的努力，为学生成长和课程建设贡献自己的教育智慧！
难，还是自己努力写吧
浅谈信息化与教育变革的融合之路摘要：随着经济社会的发展，人类社会也由此步入了一个信息化时代，其势必会对我国教育产生影响，继而引发教育领域前所未有的大变革。以教育信息化带动教育现代化，促进教育的创新与变革，教育信息化充分发挥现代信息技术优势，信息技术与教育的全面深度融合，在提高教育质量，推动教育理念的变革和培养创新人才等方面具有重要作用。未来十年，教育信息化要从应用整合走向融合创新，需要教育的全面革新：观念变革是先导、组织创新是载体、教育实施是途径、制度革新是保障。探索信息化下教育变革的道路，必将为我国经济实力、科技实力和综合国力的显著增强带来无限生机。关键词：信息化;教育变革;应对措施;融合之路一、信息化教育的提出与必要性自上世纪90年代起，信息技术日益深入应用到人类活动的各个领域，人类社会进入崭新的信息时代。教育信息化，就是在教育的改革与发展进程中广泛运用现代信息技术，是构建现代国民教育体系、形成学习型社会的内在要求，是教育现代化的重要标志，是推动教育思想、观念、模式、内容和方法全面创新和深刻变革的重要条件。信息技术科学的不断发展对教育产生了深刻的影响，促使教育面向信息化，校园网络的建立，和教育信息化硬件化境已经初具规模。信息化教育在目前的小学教育体系中战有举足轻重的地位，信息化教育是教育现代化的必要需求，其主要是认识、了解信息化技术知识，学习利用信息技术，培养学生信息素质道德，是促进信息社会化的必要手段。近年来，随着信息化时代的来临，学校课堂愈来愈广泛地运用信息技术。应当说，信息技术的运用为提高教学质量和效益提供了良好的条件和可能。然而，这仅仅是一种条件和可能，而要使这种“条件和可能”成为现实，则有一个在课堂教学中如何恰当运用信息技术的问题，其中实现信息技术与课堂教学的整合是当前值得重视和探讨的一个重要课题。信息技术不仅从深度上促进了教育的发展，让学生增广见识，提高学习兴趣，改善了学生的心理和性格问题，方便了教师提高自己的教学技术水平，而且拓宽了教育的发展范围，学校教育的主体地位有所转移，学生自学教育占据了一定的地位，对于学生而言，学习方式变得灵活多样，有助于学生的全面发展和可持续发展。未来社会是一个学习化的社会教师为适应不断发展的科学技术哟具备自我发展自我完善的能力不断的提高自我素质和接受新知识新技术的能力再教育观念上跟上时代的潮流，使新的教学技术融入到平时的教学当中来真正地做到，挖掘，培养，肩负起培养新时代人才的重任。教育信息化必须通过全体社会成员的共同努力才能实现，这就要求教育信息化必须坚持“以人为本，广泛发动”的方针。以人为本就必须广泛发动群众，调动一切积极因素。要使教育者和学习者强化信息意识，树立信息化观念，重视信息化工作，投身信息化事业，用人的信息功能推动教育信息化。广大教育工作者和受教育者是教育信息化的主力军，担负着提高自身信息素养和实现教育信息化的双重责任。二、信息化对教育变革的促进影响当信息技术，特别是网络技术、多媒体技术和信息高速公路迎面袭来时，我国社会、经济、科学、文化、教育、卫生等等方面也发生了日新月异的变化。为适应及有效利用高速发展的信息技术，我国教育必将迎来深刻的变革，而这决不简单表现为教学中使用计算机网络这么简单。因此，我们既要适应信息化时代的教育变革，又要采取积极有效的措施，迎接这一挑战。自20世纪90年代以来，由于计算机网络技术的迅猛发展，多媒体技术的广泛运用，推动了面向社会的信息改革，使信息化在新世纪异军突起，对现代社会、科学、经济、文化、教育等产生了深刻的影响，显示出强大的生命力。信息化的到来对教育的影响也十分深刻，而且意义重大。主要体现在以下几个方面：(一)改变了教师的教育理念和学生的思想观念。从老师的角度来看，运用现代化信息技术获取信息，是教师提升专业技能的重要途径。现代信息化社会要求教师成为学生学习的指导者和信息源，教师会经常教育学生善于利用信息达到学习的目的，而不只是传统的直接“灌输法”。从学生的角度来看，在他们眼里普通的信息化设备已经不再属于“高科技”，如果是他们感兴趣的内容，他们接收的信息和从网上学到的知识远远超过他们的老师，远远超过过去大人们所掌握的知识。信息技术在短时间内迅速改变了一代人的行为习惯，进而改变了他们的思维模式。(二)推动了教育的普遍性和终身化。随着信息资源网络化的发展，社会的许多就业者，通过各种获取信息的渠道实现了他们所需要接受的教育，而不一定非得走进学校才能获取知识，如网络教育、网校培训和各类学习网站等。另外，我们可以通过信息资源网络化的平台实现终身教育。(三)打破传统教学的局限，丰富了教育手段和教育方法。传统的教学系统是由教师、学生和教材这三个要素构成的，传统课堂教学往往总是单一、枯燥、乏味、静止的。但是在现代化教学环境下，教学系统增加了多媒体，将信息技术运用到课堂教学，利用其音像效果、网络信息覆盖面广和计算机技术的快速、高效等优势来克服了传统教学的弊端，激发了学生的兴趣，从而有利于教师创造性地“教”。在教学方法上， 如将讲授的特点和媒体播放的特点结合起来的讲授演播法;强调学生积极主动学习过程的探索发现法;培养学生思维能力的问题教学法等等。三、教育信息化支撑教育改革新一轮课程改革是在教育信息化发展过程中提出来的。无论是过去、现在或将来，持弱化甚至否定信息技术在推进课程改革过程中发挥着不可或缺作用的观点是极其错误的。实践证明，从这一视角重新审视信息技术在教育改革特别是基础教育课程改革发展中的作用，科学地推进基础教育课程改革，更符合信息社会对于教育发展和培养创新型人才的新要求。在信息时代，不注重发挥信息技术巨大作用的课程改革必定是低效和失败的。信息技术对改革创新教学方式、学生学习方式、师生交互方式、课程评价方式发挥着巨大的支撑作用。(一) 教育信息化为学生创新实践能力提供支撑。信息时代学校要生存和发展就必须实施教育信息化。教育信息化为素质教育、创新教育教学提供环境、条件和保障。学生通过检索、收集、分析、处理和创造信息，实现主动提出、分析和解决问题，改进学习方法，培养学生的探索精神和学习能力，以适应社会对创新人才的要求。教育信息化有助于学生吸收和更新知识，有助于培养学生利用网络和多媒体技术的能力，构建信息丰富、反思性的学习环境和工具;有助于学生批判性、创造性思维的形成和发展，提供自由探索和创造的前提条件;有助于加强课堂教育环境与现实社会的联系，打破时空限制，通过计算机仿真模拟，使学生获得与现实社会较为接近的体验，利用计算机网络使学校与校外社会连为一体。培养每一名学生的信息素养，是信息时代对教育提出的新要求。(二)教育信息化有助于教学方式、学习方式和教材形式的变革。在传统的教育中，教师是教学的主体，教师设计教学环节，组织教学过程，学生只能被动接受。而在信息化教学环境中，师生通过开展多种活动建构知识、探究真理、发展能力、加强沟通、陶冶情操的地方，教学活动采取"学生学，教师导"的方法，从而摒弃以往"先生讲，学生听"的方法，突破时空限制，赋予现代教学过程的开放性和广域性特征，教师从知识的传递者转变为学习的组织者和协调者。在传统的教育中，课本是知识的主要载体，学生学习方式则以听取教师讲授为主。在信息时代，学生的学习方式发生了根本性变革。现代教学强调的是学生主动参与、乐于探究、勤于动手，培养学生搜集和处理信息的能力、获取新知识的能力、分析和解决问题的能力以及交流与合作的能力。改变学生的学习方式，使学生能在学习中学会使用各种信息手段，形成对信息的判断力、选择力，以及搜集能力和处理能力，学会在学习过程中培养发现问题、思考问题的能力和创新能力。教育信息化条件下，教材的概念已不再局限于教科书和教学参考书。传统的教材仅作为引导学生认知发展、生活学习及人格建构的范例与中介，可被信息化的课程资源所代替。(三)教育信息化有助于建立新课程评价体系。课程评价要求依据一定的评价标准，通过系统地收集有关信息，采用各种定性、定量的方法，对课程的计划、实施、结果、问题等方面作出价值判断并寻求改进。建立科学的评价制度是确保基础教育健康发展的关键。采用信息技术，改变过去课程评价偏重甄别与选拔的功能，发挥评价促进学生发展、改进教学实践的功能，综合考量学生情绪、注意、参与、交往、思维、生成等状态因素，建立发展性的、非等级性的教学评价机制。(四)教育信息化有助于改善教学管理和信息资源环境。教育信息化将信息技术引入到教学与管理实践中，各种与之相适应的信息资源环境应运而生，如远程教育信息网络系统、学校的校园网、多媒体教室、电子阅览室以及用于教学管理和教育设施管理的各种信息系统，从而加快了教育思想、教育观念、教学方法的变革。(五)教育信息化有助于教育与信息产业融合。实践证明，教育信息化大大促进了教育理论创新，促进了教育的改革与发展。现代信息技术在教育中不断应用，有力地促进着教育理论的发展，也为信息产业和教育理论融合提供了有力的支撑和发展机遇。四、采取相应措施适应信息化的教育变革—融合之路(一)观念变革——走向融合的先导教育信息化首先是教育理念的深刻变革。这么多年了，无论什么场合，也不论是领导、专家还是教师，都在讲观念变革。无疑，大家都意识到了观念变革的重要性。但是，到底需要变革哪些观念，变革到哪儿才算到位，大多数人并不清楚，也不求甚解。转变观念似乎成了一句口号。而在实际应用中，多数的校长和教师还是自觉不自觉地拿信息技术用来为“应试教育”服务。观念和行动的落差，实际上反映了观念转变并未到位。思想是行动的先导。教育理念的深刻变革自然是走向融合的先导。信息技术与教育融合本质上是“教育”意义上的，教育的对象是学生。因此，要明确，信息技术无论发展多块，多么先进，都是为学生的学习和成长服务的，也就是说信息技术的教育教学应用要“以人为本”。同时，应当看到，信息技术的发展远远超乎人们的想象，它不仅变革着人们的生活方式、学习方式、工作方式，更变革着我们的思维方式。为了学生的未来，教育工作者除了适应、学习别无选择，如果一味排斥，那么我们极有可能会被未来的教育淘汰。在信息时代，教师的角色已经转变，他们是学习的管理者、组织者、指导者;课堂的形态已延伸到课外，家庭、社会都参与其中;学生不仅是知识、信息的接受者，而且也积极参与教学;课程形态也发生了转变，资源型教学使得各学科知识互相融合，学生的获取知识和锻炼能力有了更多的渠道和方式;学习评价和人才评价观念由“高分数”转向“高素质”。教育工作者须顺应时代的要求和教育变革的呼唤，跟踪学习最新技术，与时俱进地树立现代教育理念，为信息技术与教育的全面融合奠定思想基础。(二)组织创新——走向融合的载体与观念变革同步的是教育组织各环节的变革与创新。走向全面融合，需要创新教育模式和学习方式，将信息技术有效地融合于各学科课程的教学过程，努力营造一种新型的教学环境，通过情境设学科交叉、信息获取、开放交互、民主讨论、协作互助、作品生成等方式，实现以“自主、探究、合作”为特征的教与学方式，充分发挥学生的主动性、积极性、创造性，培养学生的创新精神与实践活动。要实现这样的融合，首先要对教学组织形态进行创新。举例来说，课堂不能仅仅限于40分钟或45分钟，要根据活动要求，交由教师与学生自主安排。如果人为限定课堂时间，必然打断师生的教学活动，影响教学效果!教学活动随时可能发生，无论在学校、家庭、社区甚或行进的路上，而信息技术也支持这样的变革，移动终端设备的大量应用，使实时教学成为可能。其次，需要创新教学组织形式。以往传统教学的单一组织形式往往把学生当做“规格”和“型号”完全相同的“材料”进行批量加工。信息技术的应用完全可以突破单一的班级授课制，无论对于组织或个体来说数字化的环境都能使其“重新定义自己的角色”。目前，可以采取的教学组织形式包括基于能力差异的分组教学、基于合作的分组教学、基于个别指导的开放教学、基于学校互动的协同教学、网络化教学、基于培养创新精神和实践能力的实践教学，等等。当然最好是把各种教学组织形式结合起来应用，才会起到“因材施教”的作用。(三)教育实施——走向融合的途径老师与家长可以利用现代信息技术实现家庭与学校的快捷，是实时沟通的教育网络平台。通过手机短信或互联网，教师可以将学生在校的动态信息发送给学生家长，促进了家长与教师的互动交流，使家长和学校零距离沟通。目前，对于农村的留守儿童来说，手机和互联网是儿童与父母的交流平台，也是父母对孩子的远距离教育的一种直接方式方法。对学生而言，手机或互联网是学生成长时期的完整笔记，是给学生以正确的人生观，价值观，及正确指导的有效桥梁。对家长而言，手机或互联网是家长获取子女在校信息的实时手段，是获得家庭教育和课堂培训的有效渠道。帮助教师和家长及时解决学生出现的问题让学生少走弯路，健康成长。对学校而言，手机或互联网是实现家校联系工作和教育教学工作量化管理的有效手段。(四)制度革新——走向融合的保障调查发现，教学改革方案确定后，只有16%的教师能自觉进行教学改革。观念是内隐的，行为是外在的，而制度则对教学活动进行规范和调控，为教学改革提供决策和支撑。三个层面应该整体联动，促进整个教学体系发生根本性变革。信息技术与教育的全面融合，不会自然发生，必须有强制力的约束和规范，因而必须进行教育体制机制的变革，从制度上引导或规范教师进行教学的创新。走向融合，离不开人力、物理、精力、信息等资源。换一种角度看，制度实际上是对各种教学资源的规范、组合与调控。没有制度作保证，理念再先进也不会落实，资源再丰富也会闲置，技术再先进，也会沦为一种时髦的包装。制度同时也是一套分类与激励机制，它对教学中的组织和个人予以分类，赋予一定的角色、地位、责任和权利，形成层级和差别。通过一定的激励措施促使组织和个人不断向上流动，从而最大限度地发挥组织与个人的潜能，促进有效教学的发生。制度的革新要以前述的先进理念为指导，以教学组织形式的变革为框架，重点改变传统的教学结构，建立新型的适应信息技术环境下教学的管理制度，对教学活动进行规划、组织、督查和调控。新型的教学制度应减少行政指令和行政干预，确立学校的主体地位，教师的主导地位;建立第三方教学评估机制、督使学校自我检查与评估，开展校本培训;筹建专门的信息技术与教学改革中心，为信息技术与教育的融合提供咨询;建立与新型教学一致的评价与激励制度，引导教师进行教学变革。制度的创新是一个复杂的过程，需要顶层设计、整体规划，因为它涉及到教育管理体制、人事制度、升学考试制度等等的变革。任何变革都不会轻松，走向信息技术与教育的全面融合是教育理念和教学模式的深刻变革，需要切实的行动。行动需要观念变革的引领，需要制度变革的规范，更需要教育工作者的决心和勇气。五、结束语教育信息化与新一轮基础教育改革紧密关联。教育信息化赋予新一轮基础教育课程改革以时代特色----即信息技术作用于课程改革各个方面、环节。教育信息化已经进入一个飞速发展的重要阶段。面对机遇和困难,要把握时代脉搏,不断研究新形势,总结新经验,探索新规律,制定新举措,积极主动做好教育信息化发展的各项工作,只有这样,才能开创一个面向世界,面向未来,面向教育信息化发展新局面。没有教育信息化，新一轮教育改革的目标任务形同虚设，无法实现。课程改革为教育信息化指明了发展目标，明确了创新任务。同时，课程改革还将为教育信息化提供源源不断的发展动力。只有教育信息化与课程改革在融合的基础上再融合，如此反复，教育信息化和课程改革才能在发展过程中优化耦合，共振创新，相得益彰。