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没有问题，需要的话我可以。
请问你现在还有这些吗？我现在准备写毕业论文···需要用到····好人一生平安。
摘要：中国自古以来素有“礼仪之邦”的美誉，在大力提倡社会主义精神文明与构建和谐社会的今天，讲文明，懂礼貌是每一位公民必须具备的社会公德。而我们大学生以后进入社会更免不了与他人打交道的机会，所以学习社交礼仪、提高礼仪修养显得尤为重要。关键词：礼仪 修养 礼貌 大学生随着时代的进步，人际交往的日趋频繁和密切，作为交往润滑剂的礼仪也越加显得重要。讲究礼仪，遵从礼仪规范，可以有效地展现一个人的教养、风度与魅力，更好地体现一个人对他人和社会的认知水平和尊重程度，从而使个人的学识，修养和价值得到社会的认可和尊重。适度、恰当的礼仪，不仅能给公众以可亲可敬、可合作、可交往的信任和欲望，而且会使与公众的合作过程充满和谐与成功。礼仪是良好品德修养的表现形式，也是良好道德品质养成重要途径之一，良好的道德品质需用彬彬有礼的方式去体现。礼仪可以分为好几个部分，个人礼仪、交往礼仪、餐饮礼仪等等。个人礼仪，包括自身的仪容、举止、服装等。我们每个人都应注意自己的个人礼仪，一个人的穿着打扮、举止行为，不但事关对方对自己个人形象的印象好坏，而且也是个人教养与素质的最形象的展示。站姿：女人的站立姿势应该是：抬头，挺胸，收腹，两腿稍微分开，脸上带有自信，也要有一个挺拔的感觉。坐姿：正确的坐姿是你的腿处于基本站立的姿态，后腿能够碰到椅子，轻轻坐下，两个膝盖一定要并起来，不可以分开，腿可以放中间或放两边。行姿：正确的行姿是：抬头，挺胸，收腹，肩膀往后垂，手要轻轻地方在两边，轻轻地摆动，步伐要轻。蹲姿：正确的方法应该弯下起盖，两个起盖应该并起来，不应该分开的，臀部向下，上体保持直线，这样的蹲姿就典雅优美了。仪表礼仪1.化妆要视时间场合而定。在工作时间、工作场合只能允许工作妆（淡妆）。浓妆只有晚上才可以用。外出旅游或参加运动时，不要化浓妆，否则在自然光下会显得很不自然。2.不要非议他人的化妆。由于文化、肤色等差异，以及个人审美观的不同，每个人化的妆不可能是一样的。切不可对他人的化妆品头论足。3.吊唁、丧礼场合不可化浓妆，也不宜抹口红。发型与服饰礼仪穿礼服：女士在比较庄重的场合，穿礼服时，可将头发挽在颈后，显得端庄、高雅；穿连衣裙：如果穿V字领连衣裙，就可将头发盘起，如果穿外露较多的连衣裙，可选择披肩发或束发；穿西装：因西装给人以端庄整洁的感觉，发型也要梳得端庄、大方，不要过于蓬松。交往礼仪，这是人际交往中最基本的行为规范。如何称呼、介绍、握手、交谈等都有许多礼仪规范需要遵守。我们在交往礼仪上存在很大的误区，这更在很大程度上说明了交往礼仪的重要性。握手的顺序在社交场合中，握手作为一种礼节，其顺序根据握手人的社会地位、年龄、性别和身份来确定，社会地位高者、年长者、女士、主人享有握手的主动权。朋友、平辈见面，先伸出手者则表现出更有礼貌。握手的规矩握手作为见面时的一种礼节，有约定俗成的规矩和要求。戴手套的男士握手前应脱下手套，放好或拿在左手上，再和人握手。多人同时握手时，注意不要交叉握手，不可左手右手同时与两个人相握，也不宜隔着中间的人握手。不妨等别人握完再伸手。男女握手时，女士只需要轻轻地伸出手掌；男士稍稍握一下女士的手指部分即可，不能握得太紧，更不要握得太久。握手时，应友善地看着对方，微笑致意。切不可东张西望，漫不经心。在社交活动中，熟悉和遵守握手的规矩，与人打交道时方能够做到应付自如，彬彬有礼，以便建立和保持和谐、融洽的人际关系。谈话的表情要自然，语言和气亲切，表达得体。说话时可适当做些手势，但动作不要过大，更不要手舞足蹈。谈话时切忌唾沫四溅。参加别人谈话要先打招呼，别人在个别谈话，不要凑前旁听。若有事需与某人说话，应待别人说完。第三者参与谈话，应以握手、点头或微笑表示欢迎。谈话中遇有急事需要处理或离开，应向谈话对方打招呼，表示歉意。
同学，你把模板发给我看看。
舒适的坐姿角度至今，围绕最佳坐姿的研究仍寥寥可数。美国的一项于1999年进行的整合分析研究指出，身体躯干和大腿呈100度至130度角的坐姿最能令脊柱放松。苏格兰的一项于2007年发表了论文的研究发现，角度为135度的后仰坐姿对防止背部酸痛最为有利。戈卢比奇博士表示，虽然这些研究令人颇感兴趣，但对于大多数人来讲，如此精确地拿捏坐姿角度或许并不可行。久坐伤身克里夫兰诊所治疗过患有多种慢性疾病的病人。几乎所有这类患者都是每天久坐不动。2002年，美国总统健康及运动委员会(President's Council on Physical Fitness and Sports)为应对久坐的生活方式所带来的日益严峻的问题创造了一个新词──体力活动缺乏综合症(Sedentary Death Syndrome)。戈卢比奇博士称：“有关体力活动缺乏综合症的研究表明，久坐数个小时可能引发腰痛、高胆固醇、糖尿病及肥胖症等多种疾病。”换句话说，不管用哪种坐姿整天坐着，对你的身体都颇为有害。最佳坐姿身体姿势是对呼吸效果起决定性作用的因素。戈卢比奇博士说，“放松，坐直”──保持身体核心稳定、打开但别绷紧肩胛骨并挺直脊柱──“挺胸，深呼吸……你会感觉到更有活力，更能集中精力”。为保持这样的坐姿，你需要和椅背保持一定距离，以防止自己瘫靠在椅子上，同时你的双脚应该稳稳地踩在地上。有些时候，他会让患者把一个蓝色的圆点贴纸带回家贴到电脑上，以此提醒患者在感觉到酸痛时，应该坐直、舒展身体并深呼吸。另外，有一款名为PostureTrack的应用程序可以在用户弯腰驼背时发出警报。弯腰驼背的害处并不是说坐没坐相会让你在一天之内变成驼背，但戈卢比奇博士称：“如果长此以往，你的肌肉又不够强壮，你全身的骨骼就会变形。据我所知，还没有哪项课题就人坐直时和驼背时内脏（如肝脏和脾脏）的体积变化进行过研究。但是我们知道的是，当你驼背时，你会传递出令人感觉你萎靡不振和情绪低落的信号。”他补充道，当你坐直时，“给人感觉你的心理状态比较好”。腰痛发出的信号如果你还不习惯于直坐，你可能会感觉到腰痛──这说明你需要进行核心力量训练并提高身体的综合素质。基本上，戈卢比奇会建议所有的患者开始练习瑜伽：“在瑜伽课上，我们最先学习的就是正确的坐姿。”多走并避免久坐底线：戈卢比奇博士称，坐姿如何远不及坐的时间长短对身体的影响大。他本人会尽可能频繁地离开书桌，和同事们“边走路边开会”，并到室外接打电话。他说：“如果你没有条件走动，至少该多站站。”
随着大数据和人工智能技术的发展，未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿，还能实现损失干预，具体到人身险方面，以下是我精心整理的大数据和人工智能论文的相关资料，希望对你有帮助!
基于大数据和人工智能的被保险人行为干预
【摘要】随着大数据和人工智能技术的发展，未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿，还能实现损失干预，具体到人身险方面，则可以实现对被保险人行为的干预，降低给付发生的概率和额度，提高人民健康水平。基于此，文章介绍了利用大数据和人工智能技术对被保险人行为干预的优点及干预方式，并预期可能实现的干预结果，最后对保险公司进行被保险人行为干预提出了阶段建议。
【关键词】大数据 人工智能 行为干预
近年来随着大数据和人工智能技术的发展，越来越多的领域应用这些技术来提高自身的专业水平。保险作为基于大数法则进行风险管理的一种方式，对数据的处理和应用要求更高。目前大数据技术在保险业的应用主要是精准营销、保险产品开发和理赔服务等，但在保险中的防灾防损方面的应用还不够。如果能够深入挖掘大数据在被保险人行为方面的研究，再结合人工智能进行智能干预，则可以对被保险人实现有效的风险管理，提高被保险人的身体健康状况，从而极大程度的提升客户效用，提高社会整体福利水平。
一、被保险人行为干预简介
行为干预是通过对环境进行控制从而使个体产生特定行为的方式，目前主要在教育，医疗等方面发挥作用。但在被保险人管理方面，行为干预应用很少。现行的对被保险人的管理主要集中在投保审核的过程中，而在投保后提供的服务和干预很少，一般也就是提供健康体检等服务，而对被保险人投保后的日常生活行为方式，健康隐患则基本处于放任自流的状况。而被保险人行为干预则是通过对被保险人日常生活行为，饮食习惯等进行实时数据收集和分析，然后制定干预方式进行针对化管理的模式。
二、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的优点
实现精准、良好的对被保险人的行为干预，需要利用大数据和人工智能技术。大数据相比传统数据具有海量、高速、多样等特点，它实现了对信息的全量分析而不是以前的抽样分析。在被保险人行为干预模式中，需要对每一个个体的日常生活作息，行为，饮食，身体健康指标的进行实时数据采集，然后进行分析，这用传统的数据统计方法是难以做到的。利用大数据技术进行分析能从海量信息中获取被保险人的风险状况，从而为精准干预提供基础。简单的干预难以实现特定的干预结果，而人工智能则让干预显得更加自然，让被保险人更加易于接受，从而很大程度上提高了干预效果。
三、如何利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预
利用大数据和人工智能进行被保险人的行为干预主要有以下步骤：
首先利用人工智能设备进行被保险人数据收集，除了目前的手机APP，网络等软件和设备上的数据能够被收集外，未来人工智能家居能提供更多的被保险人信息。例如提供体重、坐姿等数据的椅子，提供饮食时间和品种的筷子，提供身体运动和健康数据的智能穿戴式设备等等。数据收集后，需要利用大数据技术对海量数据进行清洗，去噪等技术处理，然后对数据进行分析。第三步是根据数据分析结果，制定具体的行为干预方案。最后一步是根据制定的方法，利用人工智能进行干预，如智能椅子调整坐姿，智能厨具减少含油量，针对性的健康食谱推荐，锻炼提醒，智能家居辅助锻炼等等。与此同时，新一轮的数据收集又开始了，整个过程是连续进行，不断循环的。
四、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的预期成果
对被保险人来说，这种干预方式能有效的进行健康管理。未来的健康保险将成为个人真正的健康管家，从日常生活行为，到身体机能都能提供很好的干预，并且让良好生活方式的养成更加容易，从而提高自身的健康状况，达到更好的生活状况。但另一方面，全面数据化，智能化的方式可能会带来很大的数据泄露风险，所以如果保护客户私密数据是另一个值得研究的问题。另外，对于投保前健康状况较差的客户，或者是对行为干预较为抵制，干预效果较差的客户，可能需要承担更多的保费。当然对于优质客户和乐于提升和改变的客户则可以享受到更加优惠的费率。也就是说在大数据和人工智能技术下，客户进行了进步一步细分。
对保险人来说，行为干预能够降低被保险人的风险，很多疾病能实现防范于未然，降低赔偿程度。另外，借助大数据和人工智能，保险人还能根据分析结果，被保险人对干预的反应等进行客户的进一步分类，从而实现区块化管理。但这对保险公司也提出了更高的技术要求，尤其在前期，可能会带来加大的成本。
五、保险公司推进被保险人行为干预的建议
对于保险公司来说，目前的一些人工智能技术还未能实现，或者成本高昂，难以普及。所以现阶段对保险公司来说首先是提高大数据能力。
具体来说，首先是利用大数据对公司已有客户信息进行数据挖掘，包括承保数据，理赔数据等，从而一定程度挖掘出客户的特征，并提供服务。如根据挖掘出的性别差异，地区差异，年龄差异等，提供不同的生活建议。
如果公司已经充分进行了自身客户已有数据的挖掘，则可以利用目前的手机APP，佩戴设备进行数据的进一步收集。例如，利用薄荷、饮食助手、微信运动、春雨掌上医生、血糖记录、小米手环等数据进行用户数据收集。同时可以针对被保险人开发专门的手机APP，集数据收集和服务于一身。
更进一步，保险公司可以尝试与其他高科技企业合作，开发一些智能穿戴式设备，智能家居等，逐步实现对被保险人的行为干预。
参考文献
[1]彼得・迪亚曼迪斯.将会被人工智能和大数据重塑的三个行业[J].中国青年，2015，23：41.
[2]王和，鞠松霖.基于大数据的保险商业模式[J].中国金融，2014，15：28-30.
[4]尹会岩.保险行业应用大数据的路径分析[J].上海保险，2014，12：10-16.
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人体姿态识别的过程中我们首先需要进行关键点检测，我们需要生成高分辨率的heatmap，但是传统的特征提取网络如VGG网络会将我们的feature map分辨率降 的很低，损失了空间结构。我们知道VGG的结构是穿行结构，使用HRNet则是将VGG的穿行结构改变成了并行结构，将不同分辨率的feature map进行并联，下面我们看下HRNet系列吧。 应用领域： 人体姿态检测 方法：只选择高分辨率特征图 应用领域：人脸关键点检测 方法：利用所有分辨率的特征图,对低分辨率特征图上采样后与高分辨率特征图拼接，经过1*1卷积，softmax层生成分割预测图 应用领域：图像分类 方法：HRNet-Wx-C:4张不同分辨率特征图经过bottleneck层，通道数翻倍后，从高分辨率图依次经过strided convolution与低分辨率图进行元素加操作，在经过1*1卷积使通道翻倍(1024->2048)，全局平均池化后送入分类器。 应用领域：目标检测 方法：HRNetV2p:将HRNetV2拼接后的特征图经过不同尺度的平均池化操作产生不同级别的特征表示，经过1*1的卷积后形成特征金字塔 参考： [1] 关于HRNet的简介 [2] [论文阅读]HRNetV1,HRNetV2,HRNetV2p
参考： 姿态论文整理： 经典项目： 姿态识别和动作识别任务本质不一样，动作识别可以认为是人定位和动作分类任务，姿态识别可理解为关键点的检测和为关键点赋id任务（多人姿态识别和单人姿态识别任务） 由于受到收集数据设备的限制，目前大部分姿态数据都是收集公共视频数据截取得到，因此2D数据集相对来说容易获取，与之相比，3D数据集较难获取。2D数据集有室内场景和室外场景，而3D目前只有室内场景。 地址： 样本数：>= 30W 关节点个数：18 全身，多人，keypoints on 10W people 地址： 样本数：2K 关节点个数：14 全身，单人 LSP dataset to 10; 000 images of people performing gymnastics, athletics and parkour. 地址： 样本数：2W 关节点个数：9 全身，单人样本数：25K 全身，单人/多人，40K people，410 human activities 16个关键点：0 - r ankle, 1 - r knee, 2 - r hip,3 - l hip,4 - l knee, 5 - l ankle, 6 - l ankle， 7 - l ankle，8 - upper neck, 9 - head top,10 - r wrist,11 - r elbow, 12 - r shoulder, 13 - l shoulder,14 - l elbow, 15 - l wrist 无mask标注 In order to analyze the challenges for fine-grained human activity recognition, we build on our recent publicly available \MPI Human Pose" dataset [2]. The dataset was collected from YouTube videos using an established two-level hierarchy of over 800 every day human activities. The activities at the first level of the hierarchy correspond to thematic categories, such as ”Home repair", “Occupation", “Music playing", etc., while the activities at the second level correspond to individual activities, . ”Painting inside the house", “Hairstylist" and ”Playing woodwind". In total the dataset contains 20 categories and 410 individual activities covering a wider variety of activities than other datasets, while its systematic data collection aims for a fair activity coverage. Overall the dataset contains 24; 920 video snippets and each snippet is at least 41 frames long. Altogether the dataset contains over a 1M frames. Each video snippet has a key frame containing at least one person with a sufficient portion of the body visible and annotated body joints. There are 40; 522 annotated people in total. In addition, for a subset of key frames richer labels are available, including full 3D torso and head orientation and occlusion labels for joints and body parts. 为了分析细粒度人类活动识别的挑战，我们建立了我们最近公开发布的\ MPI Human Pose“数据集[2]。数据集是从YouTube视频中收集的，使用的是每天800多个已建立的两级层次结构人类活动。层次结构的第一级活动对应于主题类别，例如“家庭维修”，“职业”，“音乐播放”等，而第二级的活动对应于个人活动，例如“在屋内绘画”，“发型师”和“播放木管乐器”。总的来说，数据集包含20个类别和410个个人活动，涵盖比其他数据集更广泛的活动，而其系统数据收集旨在实现公平的活动覆盖。数据集包含24; 920个视频片段，每个片段长度至少为41帧。整个数据集包含超过1M帧。每个视频片段都有一个关键帧，其中至少包含一个人体，其中有足够的身体可见部分和带注释的身体关节。总共有40个; 522个注释人。此外，对于关键帧的子集，可以使用更丰富的标签，包括全3D躯干和头部方向以及关节和身体部位的遮挡标签。 14个关键点：0 - r ankle, 1 - r knee, 2 - r hip,3 - l hip,4 - l knee, 5 - l ankle, 8 - upper neck, 9 - head top,10 - r wrist,11 - r elbow, 12 - r shoulder, 13 - l shoulder,14 - l elbow, 15 - l wrist 不带mask标注，带有head的bbox标注 PoseTrack is a large-scale benchmark for human pose estimation and tracking in image sequences. It provides a publicly available training and validation set as well as an evaluation server for benchmarking on a held-out test set (). PoseTrack是图像序列中人体姿态估计和跟踪的大规模基准。 它提供了一个公开的培训和验证集以及一个评估服务器，用于对保留的测试集（）进行基准测试。 In the PoseTrack benchmark each person is labeled with a head bounding box and positions of the body joints. We omit annotations of people in dense crowds and in some cases also choose to skip annotating people in upright standing poses. This is done to focus annotation efforts on the relevant people in the scene. We include ignore regions to specify which people in the image where ignored duringannotation. 在PoseTrack基准测试中， 每个人都标有头部边界框和身体关节的位置 。 我们 在密集的人群中省略了人们的注释，并且在某些情况下还选择跳过以直立姿势对人进行注释。 这样做是为了将注释工作集中在场景中的相关人员上。 我们 包括忽略区域来指定图像中哪些人在注释期间被忽略。 Each sequence included in the PoseTrack benchmark correspond to about 5 seconds of video. The number of frames in each sequence might vary as different videos were recorded with different number of frames per second. For the **training** sequences we provide annotations for 30 consecutive frames centered in the middle of the sequence. For the **validation and test ** sequences we annotate 30 consecutive frames and in addition annotate every 4-th frame of the sequence. The rationale for that is to evaluate both smoothness of the estimated body trajectories as well as ability to generate consistent tracks over longer temporal span. Note, that even though we do not label every frame in the provided sequences we still expect the unlabeled frames to be useful for achieving better performance on the labeled frames. PoseTrack基准测试中包含的 每个序列对应于大约5秒的视频。 每个序列中的帧数可能会有所不同，因为不同的视频以每秒不同的帧数记录。 对于**训练**序列，我们 提供了以序列中间为中心的30个连续帧的注释 。 对于**验证和测试**序列，我们注释30个连续帧，并且另外注释序列的每第4个帧。 其基本原理是评估估计的身体轨迹的平滑度以及在较长的时间跨度上产生一致的轨迹的能力。 请注意，即使我们没有在提供的序列中标记每一帧，我们仍然期望未标记的帧对于在标记帧上实现更好的性能是有用的。 The PoseTrack 2018 submission file format is based on the Microsoft COCO dataset annotation format. We decided for this step to 1) maintain compatibility to a commonly used format and commonly used tools while 2) allowing for sufficient flexibility for the different challenges. These are the 2D tracking challenge, the 3D tracking challenge as well as the dense 2D tracking challenge. PoseTrack 2018提交文件格式基于Microsoft COCO数据集注释格式 。 我们决定这一步骤1）保持与常用格式和常用工具的兼容性，同时2）为不同的挑战提供足够的灵活性。 这些是2D跟踪挑战，3D跟踪挑战以及密集的2D跟踪挑战。 Furthermore, we require submissions in a zipped version of either one big .json file or one .json file per sequence to 1) be flexible . tools for each sequence (., easy visualization for a single sequence independent of others and 2) to avoid problems with file size and processing. 此外，我们要求在每个序列的一个大的.json文件或一个.json文件的压缩版本中提交1）灵活的. 每个序列的工具（例如，单个序列的简单可视化，独立于其他序列和2），以避免文件大小和处理的问题。 The MS COCO file format is a nested structure of dictionaries and lists. For evaluation, we only need a subsetof the standard fields, however a few additional fields are required for the evaluation protocol (., a confidence value for every estimated body landmark). In the following we describe the minimal, but required set of fields for a submission. Additional fields may be present, but are ignored by the evaluation script. MS COCO文件格式是字典和列表的嵌套结构。 为了评估，我们仅需要标准字段的子集，但是评估协议需要一些额外的字段（例如，每个估计的身体标志的置信度值）。 在下文中，我们描述了提交的最小但必需的字段集。 可能存在其他字段，但评估脚本会忽略这些字段。 At top level, each .json file stores a dictionary with three elements: * images * annotations * categories it is a list of described images in this file. The list must contain the information for all images referenced by a person description in the file. Each list element is a dictionary and must contain only two fields: `file_name` and `id` (unique int). The file name must refer to the original posetrack image as extracted from the test set, ., `images/test/023736_mpii_test/`. 它是此文件中描述的图像列表。 该列表必须包含文件中人员描述所引用的所有图像的信息。 每个列表元素都是一个字典，只能包含两个字段：`file_name`和`id`（unique int）。 文件名必须是指从测试集中提取的原始posetrack图像，例如`images / test / 023736_mpii_test / `。 This is another list of dictionaries. Each item of the list describes one detected person and is itself a dictionary. It must have at least the following fields: * `image_id` (int, an image with a corresponding id must be in `images`), * `track_id` (int, the track this person is performing; unique per frame),` * `keypoints` (list of floats, length three times number of estimated keypoints in order x, y, ? for every point. The third value per keypoint is only there for COCO format consistency and not used.), * `scores` (list of float, length number of estimated keypoints; each value between 0. and 1. providing a prediction confidence for each keypoint), 这是另一个词典列表。 列表中的每个项目描述一个检测到的人并且本身是字典。 它必须至少包含以下字段： *`image_id`（int，具有相应id的图像必须在`images`中）， *`track_id`（int，此人正在执行的追踪;每帧唯一）， `*`keypoints`（浮点数列表， 长度是每个点x，y，？的估计关键点数量的三倍 。每个关键点的第三个值仅用于COCO格式的一致性而未使用。）， *`得分`（浮点列表，估计关键点的长度数;每个值介于0和1之间，为每个关键点提供预测置信度）， 数据集有360万个3D人体姿势和相应的图像，共有11个实验者（6男5女，论文一般选取1，5，6，7，8作为train，9，11作为test），共有17个动作场景，诸如讨论、吃饭、运动、问候等动作。该数据由4个数字摄像机，1个时间传感器，10个运动摄像机捕获。 由Max Planck Institute for Informatics制作，详情可见Monocular 3D Human Pose Estimation In The Wild Using Improved CNN Supervision论文 论文地址： 1，单人姿态估计的重要论文 2014----Articulated Pose Estimation by a Graphical Model with ImageDependent Pairwise Relations 2014----DeepPose_Human Pose Estimation via Deep Neural Networks 2014----Joint Training of a Convolutional Network and a Graphical Model forHuman Pose Estimation 2014----Learning Human Pose Estimation Features with Convolutional Networks 2014----MoDeep_ A Deep Learning Framework Using Motion Features for HumanPose Estimation 2015----Efficient Object Localization Using Convolutional Networks 2015----Human Pose Estimation with Iterative Error 2015----Pose-based CNN Features for Action Recognition 2016----Advancing Hand Gesture Recognition with High Resolution ElectricalImpedance Tomography 2016----Chained Predictions Using Convolutional Neural Networks 2016----CPM----Convolutional Pose Machines 2016----CVPR-2016----End-to-End Learning of Deformable Mixture of Parts andDeep Convolutional Neural Networks for Human Pose Estimation 2016----Deep Learning of Local RGB-D Patches for 3D Object Detection and 6DPose Estimation 2016----PAFs----Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using PartAffinity Fields （openpose） 2016----Stacked hourglass----StackedHourglass Networks for Human Pose Estimation 2016----Structured Feature Learning for Pose Estimation 2017----Adversarial PoseNet_ A Structure-aware Convolutional Network forHuman pose estimation (alphapose) 2017----CVPR2017 oral----Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation usingPart Affinity Fields 2017----Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation 2017----Multi-Context_Attention_for_Human_Pose_Estimation 2017----Self Adversarial Training for Human Pose Estimation 2，多人姿态估计的重要论文 2016----AssociativeEmbedding_End-to-End Learning for Joint Detection and Grouping 2016----DeepCut----Joint Subset Partition and Labeling for Multi PersonPose Estimation 2016----DeepCut----Joint Subset Partition and Labeling for Multi PersonPose Estimation_poster 2016----DeeperCut----DeeperCut A Deeper, Stronger, and Faster Multi-PersonPose Estimation Model 2017----G-RMI----Towards Accurate Multi-person Pose Estimation in the Wild 2017----RMPE_ Regional Multi-PersonPose Estimation 2018----Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation “级联金字塔网络用于多人姿态估计” 2018----DensePose: Dense Human Pose Estimation in the Wild ”密集人体：野外人体姿势估计“（精读，DensePose有待于进一步研究） 2018---3D Human Pose Estimation in the Wild by Adversarial Learning “对抗性学习在野外的人体姿态估计”
幼儿正处于人生的初始阶段，一切都要学习,可塑性强，自控能力较差，既是养成良好行为习惯的关键时期，又是沾染不良行为习惯的危险阶段，如果不适时培养良好的行为习惯，便会错失良机，养成不良行为习惯。而积习难改，习惯成自然，会给将来的发展带来难以弥补的缺憾。如著名教育家叶圣陶先生说：“什么是教育？简单一句话，就是要养成良好习惯。”应当培养幼儿哪些良好的习惯呢？。叶圣陶先生指出：“我们社会主义社会的教育，就是要培养学生在社会主义社会里生活的一切良好习惯。在德育方面，要养成待人处事和工作的良好习惯；在智育方面，要养成寻求知识和熟悉技能的良好习惯。”具体有道德行为习惯、劳动习惯、生活习惯、卫生习惯、学习习惯、社交习惯等。鉴于幼儿身上发育的特点，从不剩饭，自己穿脱衣服，不随地吐痰，不随地大小便，用完的东西放回原处，按时睡觉，按时起床的习惯等。有了良好的生活习惯，就为形成良好的道德习惯、劳动习惯、卫生习惯等打下基础。 一、循循善诱，向幼儿提出明确而严格的要求。 在提出每一点要求的时候，事先都经过周密考虑，做到要求合理。根据幼儿能力，提出的要求逐步提高，循序渐进。开头的时候，我只要幼儿掌握简单的生活规则。比如，上课的时候，要安静地坐好，不防碍别人等。接着，提出关于社会行为的要求，比如，待人要有礼貌，看到老师阿姨要问好，接受人家的礼物，或者得到人家的帮助要道谢等。 从幼儿的能力来看，既是履行一些内容极其简单的要求，也要做出巨大的努力。如果教师对他们提出的要求不合理，他们接受不了，那么这样的要求就会落空。当幼儿做不到教师的有些要求时，往往会对自己的能力丧失信心，并且对教师的话产生怀疑，不信任教师了。 当我向幼儿提出要求的时候，注意做到内容具体、明确、语言通俗、简练；适合幼儿的年龄特征。比如，要求幼儿对人要有礼貌。我就这样告诉幼儿：早上入园的时候要向老师、小朋友问声好；回家的时候要说声“再见”；跟别人讲话的时候要专心，别人说话的时候不要插嘴；，要求幼儿讲卫生，我就说，我们要做个讲卫生的孩子，不随地吐痰；不随地大小便；要求幼儿午睡时脱下的衣服裤子叠好放在固定的地方……..这样要求具体明确，幼儿才好照着去做。幼4家4儿童 二、不断鼓励，让幼儿在练习中慢慢养成良好行为习惯。 幼儿的意志力不能持久，注意力很难长期集中。根据幼儿的这个特点，我采取不断鼓励的办法，矫正幼儿不良的行为。比如，大家在午睡的时候，往往有个别幼儿起来小便，脚步走的很重，就给他一个暗示，提醒他矫正；当幼儿小心走路的时候，就微笑着点头表示他做的对。又如我们班有个新小朋友叫魏晓蕾，胆子特别小，他不习惯集体生活，不相信自己的力量，即使是最简单的事情，也往往不敢去做。对于他来说，我们需要让他养成合群的习惯。我就运用各种方法来鼓励他。先是让他做一些简单的事。如上美工课的时候，让他来分发美工纸；吃午饭时候，让他来分筷子。经过一次两次的锻炼。他的胆子慢慢大起来了。接着，我还训练他在大众面前讲话的习惯。一次在学习儿歌《老师的手》的时候，我提问全班的幼儿：“老师的手可以做什么？”这是一个非常简单的问题，提问之后我就有意识这样说：“老师准备请一个勇敢的小朋友来回答这个问题。大家看看谁最近以来比过去勇敢了？”小朋友们不约而同提到了魏晓蕾，他也就大胆地站起来回答了这个问题。当幼儿受到鼓励的时候，他们为了要从自己的行为中得到愉快，也就会自觉地制止那些不好的行为了。 三、注意矫正幼儿任何一点细小行为的错误 幼儿往往从细小的过错中，慢慢地养成不良的行为习惯。在日常生活中常常发生这些事情：有些幼儿容易发脾气，躺在地上拼命用两只小脚踩地板，大哭大叫；有些幼儿喜欢玩某些玩具的时，就要人家无条件的给他……对这些行为都不能采取姑息的态度，听任它发展下去。刚上小班的时候幼儿习惯较差，吃饭不专心、东张西望、吃得很慢，加上随着幼儿年龄的增长，幼儿之间交往的需要也不断的增加，吃饭时讲话的现象也多起来，教师的提醒不是解决问题的好办法，调动幼儿的内在因素，激发他们的上进心，才能让幼儿变被动为主动，自觉遵守纪律，于是“最佳餐桌”在我们班级产生了，怎样才能成为“最佳餐桌”呢？经过商量我们列出标准，即吃饭吃得认真，不讲话、吃得较快、不挑食，评出以后分别得到一颗小红花。教师也给全班幼儿提出要求，进步大的也可以荣获“最佳餐桌”的称号，进步的人多了，我们还可以办两个“最佳餐桌”。现在不在象以前那样处处让教师提醒，吃饭讲话、不专心、东张西望、吃得很慢等坏习惯减少了很多，吃饭不再成为孩子们的难题了 四、通过游戏活动，培养幼儿的良好行为习惯 游戏是幼儿的主导活动，在游戏中幼儿心情愉快，思维活跃，接受能力强。幼儿通过游戏的活动过程，能学会正确处理人与人之间的关系，比较容易形成一些良好的品质。同时，一些不良的行为习惯也容易表现出来，有利于教师及时发现，给予纠正。如有一次，我组织小朋友玩“美食店”的游戏，游戏一开始，李琳和张波突然争吵起来，我走过去一问，原来是因为争新的煤气灶,都不愿意要旧的煤气灶,怎么办呢?新的煤气灶只有一个,我思索了一会,便拿起旧的煤气灶放在耳朵上,过了一会儿,我对两个小朋友说:“旧煤气灶刚才对我说，它也可以用，小朋友都不喜欢它，它好伤心，它想找一位好朋友，谁愿意帮助它？”我这样一说，李琳就去拿了旧的煤气灶。两个小朋友笑着说：“老师，我们以后不争了。”我对他们这一行为给予了肯定，并以此教育小朋友们要讲文明，懂礼貌，同伴之间要互相谦让，争做好孩子。 五、老师以身作则，做幼儿表率 幼儿有很强的可塑性和模仿能力，他们模仿的最直接的对象是老师，对老师言谈举止，观察最细，感受最强，而且不加选择地模仿老师的言行。对于幼儿，老师的话可以说是“最高指示”，经常可以听到孩子们为自己的言行辩解：“老师就是这样说的……”这就对老师的言行提出了较高要求。因此，我们注意从自身做起，严于律己；凡要求孩子们做的，自己首先做到；不让孩子做的，自己千万不能违反，一旦违反，要在孩子们面前勇于承认错误。记得有一次下课我无意中走进教室，看见有两位小朋友坐在桌子上谈话。我当场批评了他们，过后其中的一位孩子悄悄的说：“老师有时也坐在桌子上讲话。”他的话让我大吃一惊，仔细一想，自己也确实有过这样的现象。我就对这位小朋友说：“真的？你怎么不早点给我指出这个坏毛病呢？今后，我们互相监督，不让坏毛病再出来好吗？”正如古人所言：“言教不如身教，其身正，不令而行；其身不正，虽令不从。”所以教师应规范自己的言行举止，为幼儿起表率作用。 六、家园配合，共同促进幼儿良好习惯的形成。 最近几年，对幼儿的早期教育越来越受到家庭的重视，这种趋势是十分可喜的，但是有不少望子成龙、望女成凤心切的家长，只注重开发孩子的智力，却不注意孩子早期行为习惯的培养。这要求家庭和幼儿园要把培养孩子的良好行为习惯放在首位.因此,对部分只注重学习知识的家长,我给他们出了一道选择题:A、一天教会你的孩子写10个字。B、帮助孩子10天改掉一个坏毛病，让幼儿从小养成良好的行为习惯。多数家长会笑着选择后者。 总之，培养幼儿的良好行为习惯是一件任重而道远的事，必须贯彻落实在幼儿一日生活的各个环节，成人严格要求，反复抓，抓反复，让幼儿养成良好的习惯。
你的如何培养幼儿养成良好的行为习惯的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。开题报告作为毕业设计(论文)答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一.此报告应在指导教师指导下,由学生在毕业设计(论文)工作前期内完成,经指导教师签署意见审查后生效.课题名称课题名称就是课题的名字。这看起来是个小问题，但实际上很多人写课题名称时，往往写得不准确、不恰当，从而影响整个课题的形象与质量。这就是平常人们所说的“只会生孩子，不会起名字”。那么，如何给课题起名称呢?1、名称要准确、规范准确就是课题的名称要把课题研究的问题是什么，研究的对象是什么交待清楚，比如“小学语文指导自主教学模式研究”，这里研究对象就是小学语文教学，研究的问题就是指导自主教学法。有时候还要把研究方法写出来，例如“小学生心理健康教育实验研究”，其研究的对象是小学生，研究的问题是心理健康教育，研究的主要方法是实验法，这就说得很清楚，别人一看就知道这个课题是研究什么。而有些课题名称则起得不是很准确。如，“集中识字，口语突破”这个名称，别人只看题目，就无法看出研究的是什么问题，好象是语文，又象是英语，是中学或是小学，是小学高年级还是小学低年级更没办法看出来。若改为“集中识字，口语突破——小学英语教学模式研究”，这样就一目了然了。总之，课题的名称一定要和研究的内容相一致，要准确地把你研究的对象、问题概括出来。规范就是所用的词语、句型要规范、科学。如“培养学生自主学习能力，提高课堂教学效率”，这个题目如果是一篇经验性论文，或者是一个研究报告，笔者觉得不错，但作为课题的名称就不是很好，因为课题就是我们要解决的问题，这个问题正在探讨，正开始研究，不能有结论性的口气。2、名称要简洁，不能太长 不管是论文或者课题，名称都不能太长，要简明扼要，通俗易懂，能不要的文字就尽量不用，一般不要超过20个字。但要尽可能表明三点:研究对象、研究问题和研究方法。 课题研究的目的、意义首先，要阐明课题研究的背景，即根据什么、受什么启发而进行这项研究的。因为任何课题研究都不是凭空来的，都有一定的背景和思路。其次，要阐明为什么要研究这个课题、研究它有什么价值，能解决什么问题。第三，要认真、仔细查阅与本课题有关的文献资料，了解前人或他人对本课题或有关问题所做的研究及研究的指导思想、研究范围、方法、成果等。把已有的研究成果作为自己的研究起点，并从中发现以往的不足，确认自己的创意，从而确定自己研究的特色或突破点。这样既可以更加突出本课题研究的的价值、意义，也可以使自己开阔眼界，受到启发，拓展思路。一般可以先从现实需要方面去论述，指出现实中存在这个问题，需要去研究，去解决，本课题的研究有什么实际作用，然后，再写课题的理论和学术价值。这些都要写得具体，有针对性，不能漫无边际地空喊口号，写成诸如坚持党的教育方针、实施素质教育、提高教育教学质量等一般性的口号。有位老师在课题申请表中对它的课题意义是这样说的:“高考实施3十X方案后，化学学科作为一门选考科目，其教育、教学必将受到一定影响。如何在当前的形势下进一步提高高中化学教学和教育水平，这是化学工作者所面临的一个急待解决的问题。本课题正是以3十X对高中化学教学的影响为引线，以1999届至2001届为观察样本，运用观察、统计、访问等现代教育科学研究方法，……研究如何在3十X实施过程中调整教学模式，提高学生综合素质等问题，为在教学改革的新形势下提高高中化学教学水平进行有益的探讨”。这样有针对性地写使别人一看就觉得科学性、实用性比较强，的确有价值。课题研究的目标课题研究的目标就是通过研究，要达到什么目标?要解决哪些具体问题?研究的目标是比较具体的，不能笼统地讲，必须清楚地写出来。只有目标明确而具体，才能知道工作的具体方向是什么，才知道研究的重点是什么，思路就不会被各种因素所干扰。下面是“学科教学与素质教育”研究实验方案所写的课题研究目标:1、通过实验研究，总结出中小学各学科实施素质教育的特点和规律;2、提出在中小学学科教学中实施素质教育的意见；3、制定中小学各学科教学中实施素质教育的目标和评价方案；4、初步形成素质教育机制下的中小学学科教学基本理论；5、全面提高实验学校学生的素质，促进实验学校教育质量的大面积提高；6、促进实验学校教师素质的提高，造就高水平的科研队伍。确定课题研究目标时，一方面要考虑课题本身的要求，另一方面要考虑课题组实际的工作条件与工作水平。 课题研究的基本内容有了课题的研究目标，就要根据目标来确定这个课题要研究的内容，研究内容要比研究目标写得更具体、明确。目前在这方面存在的主要问题是:1、只有课题而无具体研究内容;2、研究内容与课题不吻合;3、课题很大而研究内容却很少;4,把研究的目的、意义当作研究内容。 课题研究的方法任何科学研究除了要应用哲学方法和一般科学方法之外，还要有具体的研究方法、技术手段。“研究方法”这部分，主要反映一项课题的研究通过什么方法来验证我们的假设，为什么要用这个方法?以及要“做什么”、“怎么做”。教育研究的方法很多，包括历史研究法、调查研究法、实验研究法、比较研究法、理论研究法、行动研究法等。一个大的课题往往需要多种方法，小的课题可能主要是一种方法，但也要利用其它方法。我们在应用各种方法时，一定要严格按照每一具体科研方法的要求，不能凭经验、常识去做。比如，我们要通过调查了解情况，我们如何制订调查表，如何进行分析，不是随随便便发一张表，搞一些百分数、平均数就行了。这是在今后的科研工作中必须解决的问题。 课题研究的步骤和计划课题研究的步骤，就是课题研究在时间和顺序上的安排。研究的步骤要充分考虑研究内容的相互关系和难易程度，一般情况下，都是从基础性问题开始，分阶段进行，每一阶段从什么时间开始，至什么时间结束都要有规定。每一阶段的工作任务和要求，不仅要胸中有数，还要落实到书面计划中。从而保证课题研究按时保质保量完成，课题研究的管理也可据此对课题研究进行检查、督促和管理。没有科学周密的开题报告，没有对研究设计的精心准备，就没有科研活动的发生，更不会有什么真正意义上的学术突破。
我们坐着写作业的时候，就一定要坐正，身体和凳子成90度的直角，这样对于矫正是有很好的作用。
首先良好的坐姿习惯，然后每隔一段时间就要调整坐姿。这样才能慢慢改变自己的不良坐姿。
电子工程专业论文提纲
论文提纲并没有同学们想象的那么麻烦，只需要简单说明论文的成文思路即可。下面是我为您搜集整理的电子工程专业论文提纲，欢迎阅读借鉴。
篇一：论文提纲
题目：红外成像系统性能分析的计算机模拟
为适应红外热成像系统的发展要求，本文采用面向对象的程序设计语言—DelPhi语言，对红外热成像系统性能的计算机辅助设计探讨了一条有效的途径。 本文对研究课题采用类和目标的定义方法，描述了红外热成像系统中目标、背景、大气传输、红外接收和信号处理等子系统，通过理论分析，在比较的基础上，建立了验证热成像仪静态性能的数学模型，运用Delphi语言和数据库，将数据输入，静态性能计算，结果输出和文件管理等融为一体，形成一个较完整的软件包。达到了直观、方便的操作效果。 完成的程序对机载前视红外仪、医用热像仪等具有代表性的几种热像仪进行性能分析，得到的调制传递函数(MTF)，噪声等效温差(NETD)等性能参数的数据表格和曲线图，同野外实验所得数据相差误差在10%～20%左右，该模型基本反映系统特性，满足用户使用和二次开发的需要。
中文摘要3-4
英文摘要4-5
目 录5-6
第一章 绪论6-15
引言6-8
论文的提出和内容8-10
红外系统性能分析的概况10-11
论文在Delphi语言的实现11-15
第二章 研究对象的类分析15-26
黑体辐射类15-21
大气传输的类建立21-26
第三章 数学模型的建立26-42
热像仪组成和基本技术参数26-30
静态性能模型的建立30-40
视距估算模型的建立40-42
第四章 性能分析的计算机模拟实验42-50
数据模型在Delphi上实现的流程图42-44
类和对象在Delphi上实现的源程序44-47
主程序界面47-50
第五章 实验结果与分析50-56
第六章 结论56-57
致 谢57-58
参考文献58-60
附 录60-74
篇二：论文提纲
题目：激光识别与通信系统若干问题的研究
本文对激光识别与通信系统的激光发射子系统、PIN光电接收子系统和APD回波接收子系统建立了数学模型。以此为出发点，对其进行了深入的理论分析和实验研究，给出了硬件电路设计的理论依据。据此解决了PIN光电接收的抗强背景光饱和与抗背景光干扰的问题;用单片机模糊控制技术实现了某APD光电探测器偏压补偿的.实时化和智能化。 对安装面角误差影响随动光轴平行性的问题也建立了数学模型，以此为出发点进行理论分析，给出了分析结果;提出用三坐标测量机测量安装面，通过拟合得到安装面的角误差;从而为减小这一误差源对随动光轴平行性的影响铺平了道路。 对稳定转台进行了分析，设计了数字PID结合微分顺馈的控制软件，满足控制要求。
中文摘要3-4
英文摘要4-5
目录5-7
第一章 绪论7-10
引言7
国外研究概况7-9
激光识别与通信系统的研制、功能和本文内容9-10
第二章 激光识别与通信系统的组成10-13
系统组成及工作原理10
激光发射与APD回波接收部分10
PIN光电接收部分10-12
主机控制部分12
调制解调键盘显示与控制部分12
稳定转台部分12-13
第三章 激光发射子系统13-18
激光器的调制特性和光束生成13-15
半导体激光器的主要参数15-16
激光发射方式16-17
激光发射子系统的组成17-18
第四章 PIN光电接收子系统18-29
激光功率探测和接收视场18-19
背景辐射与背景噪声19-21
开关键控(OOK)误码率21-24
PIN光电接收子系统的设计24-25
大气对激光接收子系统的影响25-26
PIN光电接收子系统的灵敏度26-29
第五章 APD回波接收子系统29-51
直接探测技术29-33
背景辐射33-35
APD光电探测器的基本特性及应用35-41
光电信号的检测与负载电阻41-42
判决门限的选择42-44
APD回波接收子系统的设计44-51
第六章 安装面误差与随动光轴的平行51-60
概述51-52
随动光轴的角误差分析52-58
安装面角误差的获得58-60
第七章 转台60-67
转台的组成和稳定原理60-61
稳定转台的控制系统61-62
控制算法和控制软件62-67
结论67-68
致谢68-69
参考文献69-70
不知道同学是要多少字的，我知道哈