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电子信息工程是一门应用计算机等现代化技术进行电子信息控制和信息处理的学科，主要研究信息的获取与处理，电子设备与信息系统的设计、开发、应用和集成。电子信息工程已经涵盖了社会的诸多方面。电子信息工程专业是集现代电子技术、信息技术、通信技术于一体的专业。下面学术堂整理了十五个电子信息工程毕业论文题目，供大家进行参考。1、计算机电子信息技术与工程管理分析2、自动化技术在电子信息工程设计中的应用探究3、电子信息工程中计算机网络技术分析4、电子信息工程现代化技术中的弊端及改善对策5、电子信息工程发展现状与保障策略研究6、浅析电子信息工程中的现代化技术7、电子信息工程的现代化技术探讨8、试论电子信息工程的现代化技术9、关于电子信息工程发展现状及保障措施的研究10、浅析计算机网络技术在电子信息工程中的实践11、计算机网络技术在电子信息工程中的应用方法探讨12、电子工程的现代化技术探究13、刍议电子信息工程发展14、电子信息工程中计算机技术运用与分析15、关于电子信息工程中的计算机网络技术
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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。
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。
1 、论人和自然的和谐发展 2 、论科学共同体与科学精神 3 、论现代科技发展中的伦理学思考 4 、论直觉和灵感在科学认识中的方法论意义 5 、论想象力在科学认识中的方法论意义 6 、论系统论方法在科学认识中的方法论意义 7 、论控制论方法在科学认识中的方法论意义 8 、论信息论方法在科学认识中的方法论意义 9 、试评析库恩的科学革命模式 10 、 论世界科技中心的转移与我国的科技自主创新 11 、 论科学与宗教
《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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构建高中英语高效课堂的几点做法2多版本高中英语教材红色文化融入的比较研究3学科核心素养导向的高中英语学习活动设计4指向核心素养的高中英语整本书阅读教学实践5中国文化融入高中英语教学现状调查——以赤城县第一中学为例6核心素养视域下高中英语教学与信息技术深度融合7高中与大学英语教学衔接存在的问题及对策分析8论学习策略训练在高中英语阅读教学中的运用9高中英语阅读学习需求分析研究10多元智能理论在高中英语教学中的应用11基于信息化视野下的高中英语教学模式探究12高中英语写作教学以读促写教学模式初探13深度学习理论指导下的高中英语课外阅读教学14新理念下信息技术在高中英语教学中的应用策略简析15高中英语教学中文化品格培养路径分析与实践研究16浅谈以评促写在高中英语教学中的应用17核心素养视域下的高中英语写作教学实践探究——以Unit 4 Astronomy:The Science of The Stars为例18活动观视域下高中英语混合式教学实践研究19中华文化素材在高中英语书面表达中的应用20形成性评价在高中英语词汇教学中的应用21“互联网+教育”背景下的高中英语阅读高效课堂构建22【译】面子理论在高中英语课堂师生互动中的应用
在最近的一次主题为中学生课余时间上网的英语班会上，同学们对上网的利弊争论不休，意见不能统一。作为班长，请你根据下列信息，作总结性发言。要求： 1. 覆盖以上内容，可作适当发挥；2. 发言的开头和结尾已给出（不计入总词数）； 3. 词数：120左右。 Attention, please! I’m going to give you a summary of today’s discussion about whether we shouldgo on line in our spare time.
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新的世纪即将到来，在祈祷和平的新千年钟声敲响之前，冷静地观察中国周边的国际形势，审慎地预期周边国际环境变化，对我国在未来一个时段内维护地区和平，集中力量发展经济是非常重要的。近年来我国周边地区出现了一些令人不安的事态。如印度和巴基斯坦不顾国际舆论的反对发展核武器；美国在亚洲地区继续推行军事同盟政策，而且试图建立可能破坏地区军事力量平衡的TMD系统；亚洲国家出现了军备竞赛的苗头；分裂主义和国际恐怖主义活动对一些国家正在构成严重挑战；等等。在意识到这些对和平与安全的威胁的同时，我们还必须从更全面的角度来观察周边国际力量关系的分布情况，观察各国对国家利益的确认与实现方式是否发生变化，以此对下一世纪的周边环境作出判断。 国际环境的新变化之一是，在中国周边地区正在形成一种多极的力量结构。这不是世界性的多极化趋势的产物，它只是一种地区性的结构。日本由于经济陷于停滞与低速发展，它与亚洲其他力量的差距在缩小。在此同时，日本在政治和安全领域发挥作用的意愿更强烈了。俄罗斯的经济经过严重的衰退后已经稳定下来，加上普金的当选，它的综合力量进入了恢复期。东盟的一体化进程虽然受到金融危机的冲击，但是没有受到根本的打击，东盟国家在经济、社会和政治方面的合作仍在加强与扩大。印度的经济状况因新经济的出现而得到改进，拥有核武器使它的军事威慑力在继续增加，印度在亚洲扮演大国角色的愿望已明显增强。中国的综合国力在继续增加，它在地区国际关系中的地位有所加强。美国是世界上唯一的超级大国，这一地位支撑了美国在亚洲的优势地位。但美国是一个非亚洲国家，而且力量分散于全球，它在亚洲的力量分布受到这两个因素限制。 由中国、日本、美国、俄国、东盟及印度这六种力量构成的多级结构将是一种相对稳定的均势结构。在可预见的时期内，任何一极，在这一地区都不可能单独取得优势。在多极均势结构中，结盟关系的变化及向两极化的发展是造成不稳定的主要原因。在可以预期的未来，美日同盟关系仍会保持稳定，但是其作用一是会受到中俄战略关系的制约，二是不会得到东盟和印度的无条件支持，没有什么利益会促使印度和东盟放弃他们长期遵循的独立与中立的对外政策，卷入美国同中俄的对抗中去。中国是本地区发展最快的国家，中国将继续奉行独立自主与和平的对外政策，中国将会对这一结构的稳定作出贡献。 这一多极结构的稳定性还在于即使是超级大国的美国也不能改变它。美国在亚洲的力量分布可以维持这一相对稳定的结构，但它要改变这一结构的话，如对中国采取“遏制”政策，其代价之大将是它无法承受的，而且还将远远超过其所得的收获。美国在亚洲地区将继续谋求“领导”地位，但如果它要建立单极霸权的话，它必然会受到其他力量联合的或各自的抵抗。 应当指出，中国周边的多极均势的稳定性会受到次区域力量和力量关系的影响。例如，南、北朝鲜是东北亚次区域平衡的重要力量；巴基斯坦和泰国是南亚和印度洋地区的重要力量；印尼和越南在东南亚地区可能发挥重大作用；哈萨克斯坦和阿富汗可能在中亚地区发挥重要影响。这些力量不仅在次地区的平衡中有重要作用，并且对中国等大国构成复杂的牵制，从而影响亚洲多极结构的稳定。这些情况表明，均势本身并不能防止各种不稳定因素的发生。 国际环境的另一新变化是，国际多边体制将成为维护周边和平与稳定的重要途径。多极结构的存在并不意味着中国的周边环境会平安无事。霸权主义国家谋求单方面经济和政治利益的行为，各极之间无序竞争都会对中国的周边安全造成严重损害。此外，构成其他无序因素的可能有周边国家的领土争端和军备竞赛，可能有非国家行为者的跨边境的恐怖主义与分裂主义活动，也可能是一些国家因贫困或其他原因产生的大量难民。这些无序竞争如不能被阻止和及时控制，中国周边地区的和平与稳定也是难以维持的。 亚洲各国经济上的相互依存程度正在不断加深，东亚国家的对外贸易有三分之二是在区域内完成的。这种共有的利益是推动它们在下一世纪进行合作的基本动力。信息与交通领域的技术革命正在消除亚洲各国间地理上的隔阂，为它们的相互沟通和加强信行提供了手段。亚洲各国还有着反对外来干涉、维护独立自主的历史传统，它们珍视自己的文化与价值观。这种文化上的多元主义倾向是它们相互谅解和相互妥协的基础。因此，在进入21世纪后，中国与周边各国将更努力地谋求合作，利用国际体制(即各种国际组织和国际制度)来共同地维持和平、稳定和发展的环境。 除了联合国及其附属机构外，在中国和周边国家有着以下一些较重要的国际多边体制：亚太经济合作组织、东南亚国家联盟、东盟地区论坛、东盟后部长级会议、东盟加中日韩会议、朝鲜问题四方会谈、“上海五国”机制、欧亚首脑会议，等等。这些国际多边体制包含不同的成员，在不同的领域中发挥功能，有不同的优先处理的问题，其产生的决定或共识有不同的约束力，但是它们共同的特点是：推动着相关国家认识他们共有的利益，并通过合作互谅互让来共同获益。在经济和社会领域方面，这些机制已经在起非常积极的作用。亚太经济合作组织正在推动贸易自由化，这一进程使亚洲各国的经济合作得到了显著加强。今年5月初，在泰国清迈召开的东盟与中、日、韩财政部长会议上，各方一致同意建立一个亚洲货币保护机制，以避免再次发生造成严重冲击的金融危机。这表明亚洲国家已将它们的合作从贸易领域扩大到了金融与货币领域。 在安全方面，由于亚洲各国的共同努力，联合国在柬埔寨的维和行动取得了显著成功。同时，一些国际多边体制已经在加强相互信任措施、共同打击恐怖主义和分裂主义活动等方面起着积极作用。今年4月，“上海五国”的国防部长进行了会晤，部长们决定要采取集体行动，防止国际恐怖主义、好战的分裂主义和宗教极端主义对五国边境地区的威胁。进入新世纪后，只要各国都能将和平共处作为合作的基本原则，放弃冷战思维，国际多边体制就能够在解决领土争端、控制军备竞赛、建立区域性集体安全机制、防止武器扩散等方面起重要作用。在新世纪的初期，东盟地区论坛可能发展成为东亚地区的多边安全合作体制。在中亚地区，“上海五国”机制经过扩展，也可能发挥类似功能。但一个能涵盖东亚、南亚和中亚所有国家的多边体制暂时还没有可能性。 在中国周边存在着一些地区安全问题。这些问题包括克什米尔问题、朝鲜半岛问题、阿富汗内战问题，这些问题不同程度存在着国际因素卷入的背景。这些问题如处理不好就可能酿成重大冲突，对中国的安全带来严重威胁。但是，如何发挥国际多边体制作用，寻求最终解决或者缓解其紧张程度，现在还没有得到有关国家的充分重视。例如印度一直拒绝国际组织调解克什米尔冲突，这不仅长期拖延了这一问题的解决，而且已经使这一问题变得更加复杂化，在印巴两国都拥有核武器以后，冲突的延续将具有更大的危险性。中国和其他国家应当向印巴两国进一步施加影响，促使他们通过调解来求得双方可接受的解决，并意识到任何强加于人的想法都是行不通的。这也应成为下一世纪亚太地区解决国际安全问题的一条基本规范。 可以预计，通过国际体制进行国际合作将是下一世纪国际关系的重要表现方式，但是还存在如何主导国际体制的问题。中国是亚洲地区的主要大国，中国可以，而且也应当在国际体制中发挥主导性作用。只要是坚持尊重主权、国家平等、互利互惠、不干涉内政等国际体制的基本原则，中国积极参与国际体制活动不仅会受到多数周边国家的积极评价，而且还会产生良性的互动作用。这将成为中国主动影响周边国际环境的重要手段。 国际体制的意义是重要的，但是它不可能解决所有问题，其有效性也不会在短期内迅速扩大。因此进一步加强我国的综合国力，确保周边地区的多极结构不发生根本性的变化，将是维护我国和平稳定的国际环境的基本手段。不断加强综合国力，积极参与国际体制，中国在下一世纪的全面复兴与强盛是大有希望的。-周边安全环境这里是指国家周边有无危险和受到威胁的情况及条件。是一个国家对其周边国家或集团在一定时期内对自己国家主权、领土完整是否构成威胁、有无军事人侵、渗透颠覆等情况的综合分析和评估。它是关系国家和民族兴衰存亡的大事，是制定国防战略的首要依据。 一、我国周边概况和海洋国土观念 （一）周边概况 我国地处亚洲东方，陆地边界线总长2．2万余公里，海岸线总长1．8万公里。我国陆地与15个国家相接壤，与8个国家的大陆架或200海里专属经济区相连接，还与美国等许多国家隔海（洋）相望。我国既是一个陆地型大国，也是一个海洋型大国，陆地国土面积为960万平方公里，海洋国土面积300余万平方公里，陆海相连，总面积达1260万平方公里，疆域辽阔，美丽富饶。 旧中国在长期封建地主阶级的统治下，国弱民贫。从元末明初起，帝国主义先后对我国发动大规模侵略战争20余次，腐朽没落的清政府前后与帝国主义列强签订了500多个不平等条约，割地赔款，丧权辱国。仅1842年、1860年、1895年、1901年，列强四次侵华战争，清政府就割让国土160余万平方公里，赔款7．1亿两白银。由于外敌人侵，至今我国边界仍遗留很多历史问题，陆地疆界尚有2600公里还没最后划定，隶属我国的海洋国土还有100余万平方公里存在重大争议。岛屿被侵占，海域被分割，资源遭掠夺的严酷事实依然摆在我们面前。亚太地区一些国家和地区近年来在经济上有所发展的同时，国防拨款明显增加，纷纷制定国防发展新战略，武装力量悄然崛起，有的已向世界军事强国迈进，必然对我国的安全产生重大影响。 （二）海洋国土观念 我国濒临黄海、东海、南海，不仅拥有内海渤海，而且拥有漫长的海岸和 6500多个岛屿。根据联合国《海洋法公约》，应划归我国管辖的海洋国土，除内海，领海，毗连区外，还包括大陆架和经济专属区，共计300余万平方公里。辽阔的海洋国土蕴藏着丰富的渔业资源、油气矿产资源和海洋能源。守护我们的海洋国土，开发利用我们的海洋资源是历史赋于我们的神圣职责和权力。1996年5月，国务院副总理李岚清在视察祖国沿海地区时，明确提出我国人民要增强海洋国土意识，这是大势所趋，形势所迫。我国人民对于祖祖辈辈用汗水和生命开垦和保卫的每一寸土地有着深厚的感情，守土意识非常强烈。而对海洋和海洋权益则缺乏应有的关注，对海洋国土的丢失和海洋资源被掠夺，缺少应有的“疼痛感”，与西方发达的资本主义国家相比，反差相当明显。 海权是国家的一种综合力量，是国家安全的门户，操之在我则存，操之在人则亡。新中国成立之前100多年我国被侵略和掠夺的历史告诉我们，没有海权唇亡而齿寒，国家无安宁可言；海洋及海洋国土是我国经济发展的战略资源，与我们中华民族今后的生存与发展息息相关。科学家预言，21世纪将是海洋世纪，在海洋经济时代，谁拥有海洋，谁能在海洋开发中占有优势，谁就能在世界上取得更多的利益、更大的生存权力。事实上当今世界为争夺海洋国土和海洋权益的斗争日趋激烈，越来越多的国家早已将目光投向海洋，海洋上的经济争夺，军事斗争已向我们提出了严峻挑战。我们是社会主义国家，我们不要别人的一寸土地、一滴海水，但也决不容许他人侵占我国的滴水、寸土！这就要求我们全国人民强化海洋国土意识，抓住机遇，发展经济，不断增强我国的综合国力，在捍卫我国领土主权和海洋权益的斗争中，掌握主动权，在公正合理的基础上解决与有关国家的争端.
晕！帮一下好了 高技术战争的以上特征，对军事上的影响，可以说是革命性的。它要求国家战略、国防经济、国防科技和军品生产、军事思想、战争样式和作战方式、军队建设和管理、战争准备、战略战术、后方保障等各个方面，都要进行深刻的改革。高技术战争的出现，迫使从事战争的人们重新看待一些传统的观念、理论和原则，重新衡量以前的战略、政策和一些具体做法。 （一）对国家安全战略的影响 在高技术战争条件下，从保卫国家的安全角度来说，仅仅考虑核威胁、核保护战略已远远不够了。航天战略（或宇宙战略）将成为国家战略的重要内容。一个国家的高技术水平是这个国家威慑力量中不可分割的一部分。国家的安全除了有赖于必要的常规武器、核武器外，更加有赖于高技术武器。 （二）对国防经济的影响 高技术的发展，对国防经济要求很高，国家要以相当的经费来支持高技术武器的发展。这是一个方面。另一方面，很多军事高技术与国家科技的发展密不可分，如用于外层空间的一些武器和设备，对开发宇宙资源和地球资源大有益处。开始，需要国家经济投资，但不久就可受益，反而促进国家经济的发展。高技术战争的基础是高技术，发展高技术仅仅用有限的国防经费是不够的，需要有国防经济整个系统来支撑。而且光有钱还不是唯一的条件，国防技术人才和国防技术设施要与高技术的发展相适应。为了发展高技术，需要动员整个国家的尖端技术力量，而不单纯是军事技术力量。经费和技术，是发展高技术的必不可少的物质基础。 （三）对战争样式和作战方式的影响 高技术武器用于战争，使战争的样式和作战方式有了很大发展。除了已经出现的用高技术手段进行的军事冲突和小型局部战争之外，还将有可能出现如外层空间的军事冲突和小型战争，以及星球大战和世界性高技术战争等等新的战争样式。这些新的战争样式，反映了现代复杂的国际关系，影响着战争的规模和结局。对于核武器，美苏等国正在从高技术中寻找防御的积极手段。现在已有不少人相信，运用高技术武器就可以有效地抗击核武器。因而，风靡一时的核威胁战略将受到挑战。高技术战争发动的方式和进行的方式与以往也有很大不同。远战可能多于近战，导弹战可能多于枪炮战，电子战可能充斥整个战场。作战双方利用智能武器和借助现代指挥工具进行的斗争将日益突出出来。 （四）对军队编制装备的影响 高技术战争将影响军队的组成、编制和装备。如将增加新的军种和兵种——天军、深海部队、机器人部队、飞行器分队等。军兵种的比例也将发生变化，天军、空军的比例将逐渐增大，陆军的比例将缩减。海军中深海潜艇的比例也将加大。军队人员的知识结构，必须要与高技术的装备水平相适应。军队的文化水平将大大提高，工程科技人员的比例将增大。军队人员要有高度的政治觉悟，高度的组织纪律性，坚强的体魄，娴熟的军事技能，能吃苦耐劳，克服困难，坚韧不拔，具有献身精神。军队有良好的训练水平和科学的管理水平。 （五）对作战行动的影响 作战空间增大。不光是同一作战单位的任务，正面、纵深大于以往作战，而且空中的支援和防护一般可分为超低空、低空、中空、高空，超高空以及高天（外层空间） 6 个层次。从几万米高空扩大到几百公里的外层空间。 由于远程火器增多，部队机动速度加快，作战部队的任务纵深大大地加大了。 作战行动的突然性增大。在谋略思维上能够跳出常规，在复杂的战争现象中，寻找出其不意攻其不备之点，在谋求突然性的优势中居主导地位。但是指挥决策的快速性和作战行动的快速性，无疑有助于突然性的达成。而后者，在高技术战争中是司空见惯的。 杀伤破坏程度空前残酷。既有大面积杀伤武器，又有精确制导的杀伤点状目标的武器。点面结合，破坏面积大，杀伤目标准，对人类带来的灾难超过以往。如果高能激光武器使用于战场，对其破坏杀伤力目前还没有找到抗御的方法。战场探测器材十分发达，凡是暴露的目标，一般都可侦知，凡是侦知的目标，一般都可摧毁。在这种情况下，如何保存战场上的有生力量是个十分重要的问题。如果进攻者不能在冲击前对防御一方进行十分有效的压制，那末防御者就有可能在瞬间将暴露的进攻军队予以毁伤，而将在此以前的损失和消耗捞回来。克劳塞维茨说防御是较强的作战形式，在高技术战争中这句名言将再次得到证实。 电磁频谱的斗争更加激烈。这方面的斗争不单单是象以往那样主要反映在干扰和反干扰方面，除了干扰反干扰的斗争外，还将反映在侦察反侦察、制导反制导、 C3I 系统与反 C3I 系统等方面。高技术战争中，雷达是双方很注目的目标。电子干扰对方制导系统也将日益重要。破坏对方的指挥控制系统更有积极意义。电子压制斗争是火力压制的前提，否则，很难保障火力压制的效果。所以电磁环境的优势往往伴随着胜利。 在高技术作战中，发现目标是第一位的。包括侦察卫星在内的众多的探测器对战场目标的发现并不难。由于作战双方采取的伪装、隐形、隐蔽、设置假情报、发射假信号等手段，发现的目标是鱼龙混杂，真假难辨的。如何在发现目标之后识别真假是个复杂的问题。 打击目标是继发现识别目标后的积极行动。打击一般指火力打击，主要是空中火力和地面火力打击，同时包括采取电子摧毁的打法，或将目标杀伤，或使目标摧毁，或将目标给予破坏。这是高技术战争中最积极的手段。能否大量地歼灭对方的有生力量，在任何战争中都是有决定意义的，高技术战争也不例外。 占领或保护目标一般是作战的目的，这是继火力打击以后的行动，往往是歼灭敌方有生力量的结果。就一般的进攻（或防御）作战行动来说，占领（或保护）目标是衡量完成作战任务的标志之一。有利的地形如制高点、战役战术要点，仍是兵家必争之地。 （六）对指挥的影响 由于卫星技术和其它遥感遥测技术广泛使用于军队指挥系统，获取战略情报和战场情报已不是十分困难的事；由于电子计算机成为军队指挥的重要工具，大大提高了对信息的储存、处理能力；而使用激光通信、光纤通信、传真通信和数据通信等手段，通信的可靠性和适时性提高了。自动化的指挥控制系统使军队指挥既快速又准确，尤其运用人工智能专家系统，可以提出决策建议和行动方案供指挥员选择参考，作出最佳抉择。以高技术为支撑的 C3I 系统，可供战略指挥（全国、全球、甚至外层空间）使用，也可供战役、战斗指挥使用，甚至单舰、单机、单车、单兵都可使用。这就要求指挥员和参谋人员必须既是军事专家，又是科学家和工程技术专家，熟悉自动化指挥程序和具有运用指挥设备的知识与能力。 （七）对后方保障的影响 高技术战争的极大消耗量对后勤保障提出了一个十分现实的问题：供应补给量与消耗量要成正比，要以极大的供应量来保障高技术战争的极大消耗量。假设消耗量为 N ，那末供应量应大于 N 。只有这样，才能保证战争的持续进行，如果供应量小于消耗量，那就要影响战争的进行，甚至发生粮尽弹绝的危险情况。做到及时大量的供应补给，要掌握四个环节：①预见和准备。对一场战争的可能消耗情况，预先要有足够的估计，并据以作充分的准备。如作好各类物资弹药油料等的预先储备等。②有充足而可靠的输送力量。根据战争的进展情况和各作战方向、作战地域的消耗情况，能够及时地组织输送力量，迅速地将所需物资送到。③现代化的多种输送、管理手段，包括两个方面，一是多种输送手段，如铁路、公路、飞机输送，或人力兽力输送。二是运用现代化的管理手段，掌握战场上消耗情况，控制输送力量，保障重点方向、重点物资的筹划和供应。④有应急措施和掌握预备力量。智者千虑，必有一失。问题是当出现“失着”时，有裕如的应急措施，手里有预备力量可供使用。 由于高技术战争使前方后方的界限更趋淡薄，为了组织后方的有效保障，必须注意组织对后方机构的有效防御，防止空中袭击、远程武器袭击及空降兵袭击、敌方迂回穿插部队的袭击等。因此，后方地域必须组织防空、防炮、防导弹以及对地面和对外层空间的防御。这样，才能可靠而有效地组织后方保障。 希望有用论中国国防建设在国家发展中的作用第一:国防建设可以带动经济发展,国防建设是由科技和工业实力所保证的,合理的国防建设可以促进工业的发展,盘活个企业间的联系,可以提高科技水平,促进科技发展 第二:强大的国防实力是保障贸易安全的重要因素,只有强大的国防实力才能保卫本国在海外的资产和贸易重要通道的安全,才能保卫本国公民在海外的人身安全 第三:提高国际威望.众所周知,在当今国际舞台上,已经不仅仅是经济因素等一系列硬实力的竞争了,还包括,国际威望等一些软实力的竞争,只有你在世界上有资格享有发言权,那么别的国家才敬佩你,才能尊重你,这样就有利于本国企业,文化,人口,等等在世界的发展. 其很大程度上要依靠强大的国防力量
结构，提高综合素质，增强国防概念。之于知识结构的改变，通过对中国近代国防历史的学习，我们认识到就中国之所以落后挨打，就是因为社会制度的落后,中国在近代领土被宰割，人民被屠杀，财富被掠夺,民族尊严被肆意践踏.中国人民经过无数次的探索、挫折、失败最后才找到了社会主义这条符合人类社会发展的客观规律的正确道路，从而走.上了独立富强的道路.因此,只有社会主义新中国的建立才使中国的命运发生了根本的改变。通过对这些的学习，我们知道了适合国家社会的制度:才能使我们的祖国繁荣昌盛，而这些历史的学习也是一-种爱国主义教育,爱国主义不仅是对祖国的无比深厚的感情和保卫祖国的英勇精神,而且更表现为是关心祖国的命运和前途,为祖国的前途,为祖国的繁荣富强和进步而奋斗的精神。中国只有强大起来，才会使任何国家都不敢侵略我们,只有社会主义オ能够使中国走向繁荣富强,所以,我们的爱国主义与热爱社会主义就是完全一致的。在今天的中国,热爱祖国就必须热爱社会主义,这是历史发展的客观规律所决定的,是中国人民必然的选择。