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英文引用及参考文献格式要求如下：
参考文献(即引文出处)的类型以单字母方式标识,具体如下:
M——专著C——论文集N——报纸文章
对于不属于上述的文献类型,采用字母“Z”标识。
对于英文参考文献,还应注意以下两点:
①作者姓名采用“姓在前名在后”原则,具体格式是:姓,名字的首字母.
如:MalcolmRichardCowley为:Cowley,.,
如果有两位作者,第一位作者方式不变,&之后第二位作者名字的首字母放在前面,姓放在后面,
如: FrankNorris与IrvingGordon应为:Norris,F.&.;
②书名、报刊名使用斜体字,如:MasteringEnglishLiterature, EnglishWeekly。
扩展资料：
参考文献类型及文献类型，根据GB3469-83《文献类型与文献载体代码》规定，以单字母方式标识：
1、专著M ； 报纸N ；期刊J ；专利文献P；汇编G ；古籍O；技术标准S ；
2、学位论文D ；科技报告R；参考工具K ；检索工具W；档案B ；录音带A ；
3、图表Q；唱片L；产品样本X；录相带V；会议录C；中译文T；
4、乐谱I； 电影片Y；手稿H；微缩胶卷U ；幻灯片Z；微缩平片F；其他E。
扩展资料来源：百度百科_参考文献
第一步、手机Safari浏览器打开NCBI Pubmed网站第二步、在NCBI Pubmed网站的搜索栏输入参考文献的文章题目,查找该文献的doi。第三步、选中要查看的参考文献,并获得该文献的doi。华夏图书馆
Researcher创建于2017年，是一个文献辅助工具app。在这里面，学术期刊相当于微博的大小V们，而我们就相当于微博的粉丝，当关注了某个大小V时，那这个V上最新发表的文献，都会以文献摘要或全文的形式出现在我们的主页上，任刷。Researcher上的大小V超过15000个，分布在以下10个领域： 可以说，你想看的，Researcher都有，包括Nature Springer， Elsevier， Cell Press，Science AAAS等出版巨头的顶级期刊和论文。目前，Researcher用户超过120万，还跟Web of Science这贵族好上了，可见认可度之高。Researcher的特征在于：1. 免费，操作界面和阅读效果好，微博式阅读2. 手机随时阅读，拥有类似微博的话题广场3. 聚焦目标研究领域的期刊和目标文献（关键词过滤）4. 手机、平板和PC同步管理，一账号走天下5. 与Mendeley和Zotero账号同步下面，介绍下Researcher的安装和使用：Researcher官网（），其app已在Google Play、苹果手机App Store和华为手机App Gallery上线，搜索即可下载。安装完成后，注册Researcher账户（支持QQ邮箱）。接着，选择研究领域。App依据你选择的研究领域，提供相应的科学期刊（即大小V们）的选择，跟着app即可。（提醒一下，目前Researcher仅支持英语显示）但在Researcher的使用上，值得注意的是，若想充分发挥它的作用，我们自身对期刊的了解和阅读需求也得配合。对期刊的了解，会决定我们在Researcher主页看到感兴趣的内容所占的比例。尽管CNS的地位无可撼动，如Nature和Science，两个均是综合期刊，发表的文章被包含在众多领域，如物理、化学、古生物学等，这些都是我们感兴趣的吗？或者，我们读的来吗？这样一来，一是目标性会被消弱，二是不感兴趣内容比例的增加，会给我们阅读欲望带来降温。期刊的选择上，各位可以多做尝试，毕竟可以follow与unfollow之间无限切换。但千万别丧失阅读的欲望，一个再好用的app，也得自己跟它去熟悉、配合，都会有一个过程的。在Researcher上，增加自己感兴趣的内容比例，主要有两大策略：一是选择合适的期刊，二是创建关键词进行过滤。关键词的创建，与自己的阅读需求密不可分。专注于某一个或几个点，还是广泛阅读？事实上，自己领域的权威期刊，发表的每篇文章也并非都我们感兴趣的主题。若是每篇都浏览，笔者认为，一是时间成本高，二是时间投入产出比低，这都是我们不太能接受的。因此，结合自己的阅读需求，对目标期刊的文献进行过滤，是一种高效率阅读所需的app操作。（依据需求，个性化设置）关于如何选择关键词？当清楚阅读需求时，关键词自然而然就来了。在关键词的构成上，不同需求对应着不同构成，如表型（焦虑症）+问题所属（免疫）+阐述层次（T细胞），仅供参考。
英文参考文献引用格式有两种：APA格式和MLA格式。
1、APA格式：APA（American Psychological Association）是一种标明参考来源的格式，主要使用在社会科学领域及其他学术准则中，国内很多期刊也是采用的APA格式。
APA文内注的参考文献格式是：“（作者姓氏，发表年份）”。
APA文末的参考文献目录格式是：Reference List, 必须以姓（Family name）的字母顺序来排列，基本结构为：
期刊类：【作者】【发表年份】【文章名】【期刊名】【卷号/期数：起止页码】Smith,J.（2006）.The title of the title of Journal,1,101-105。
非期刊类：【作者】【发表年份】【书籍名】【出版地：出版社】.（2002）.What computers can't York:Harp&Row。
2、MLA格式：MLA是美国现代语言协会（Modern Language Association）制定的论文指导格式，多用于人文学科（Liberal Arts）。
MLA文内注的基本格式：“（作者姓氏，文献页码）”。
MLA文末的参考文献目录格式：在MLA格式中称为Works Cited,同样是以姓（Family name）的字母顺序来排列，基本结构为：
期刊类：【作者】【“文章名”】【期刊名】【卷号或期数】【发表年份】起止页码】Nwezeh,.“The Comparative Approachto Modern African Literature.”Year book of General and Comparative Literature 28(1979):22。
非期刊类：【作者】【书籍名】【出版地：出版社】【发表年份】Winfield,Richard in Civil of Wisconsin P,1995。
文献引用不符合要求具体表现是：
1、所列文献范围过宽，凡所参阅过的均列出其中，如教材、内部刊物、获奖过但并未公开发表的成果报告等。
2、所列文献过多，如有些医生认为文献越多越好，将参阅过的文章书籍后的参考文献也悉数收录，有些文献作者并没有亲自阅读，只是认为跟自己的文章搭点边，也凑数其后。
3、所列文献过少，有些医生怕自己文章引述别人东西太多，被人认为抄袭，故意将一些重要参考文献略去。
4、对文献的理解偏面，以为只有引用文献原文才需要列出。
5、大而不当，将整期刊物甚至连续几期杂志或整张报纸作为参考文献。
Arjovsky M, Bottou L, Gulrajani I, et al. Invariant Risk Minimization[J]. arXiv: Machine Learning, 2019. 该文献为华为人工智能竞赛第一题的参考文献。 本文引入了不变风险最小化的方法（IRM），作为一种学习范例，用于估计多个分布之间的不变相关性。为了实现这一目标，IRM学习了一种数据的表达，使得在这种数据表达之上的最优分类器可以匹配所有的训练分布。通过理论和实验，我们展示了IRM学习到的不变性如何与控制数据的因果结构相关联，并实现了分布外的泛化。 我们考虑数据集 ，该数据集来自不同环境 。这些环境描述不同环境下测得的同一组随机变量。数据集 来自环境e，包含一些独立同分布的样本，分布为 。那么，我们的目标是使用这些多个数据集学习预测器 ，该模型可以很好的应用于相似环境 。也即，我们要最小化下式：其中 是环境e中的风险值。这里 包含了所有可能的实验条件，包括观测的和假设的。考虑下面这个结构模型：通过 预测 ，在环境e中，我们采用最小二乘预测 ，我们回归 ，得到 和 ；回归 ，得到 ， ；得到 和 。使用 回归是我们的第一个不变相关性，也即该回归预测效果不依赖于环境e。相反，第二个和第三个回归的预测效果依赖环境的变化。这些变化的（虚假的）相关性不能很好的推广到测试环境中。但并不是所有的不变性都是我们所关心的，比如从空集特征到Y的回归是不变的，但却没有预测效果。 是唯一的在所有环境 中不变的预测规则。进一步，该预测也是跨环境的对目标变量取值的因果解释。换句话说，这对目标变量随输入的变化提供了一种准确的描述。这是令人信服的，因为不变性是一个可检验的量，我们可以通过它发现因果关系。我们将在第4节详细讨论不变性和因果性的关系。但是首先，如何学习得到不变性，因果的回归？我们先回顾现有技术的一些局限性： 第一，我们可以直接使用所有的训练数据进行学习，使用所有特征来最小化训练误差。这就是传统的Empirical Risk Minimization（ERM）方法。在这个例子中，如果训练环境具有很大的 ，那么ERM方法将赋予 一个很大的正系数，这就远离了不变性。 第二，我们可以最小化 ，一种鲁棒性的学习策略，其中 是一个环境基准。设置这些基准为0就表明最小化在不同环境中的最大误差。选择这些基准是为了防止对嘈杂的环境为主导的优化。例如，我们可以选择 ，来最小化不同环境间的最大解释方差。虽然很有价值，但这就等同于鲁棒性的学习会最小化环境训练错误加权平均值。即选择最优的 ，使得 最小化。但是对于混合训练环境具有很大的 ，会给 赋予较大参数，但是测试环境可能具有较小的 。 第三，我们可以采取一种自适应策略来估计在所有环境中具有相同分布的数据表达 。这对于上述例子是不可能的，因为 的分布在不同的环境中是不同的。这就说明了为什么技术匹配的特征分布优势会增加不变性的错误形式。 第四， 我们可以紧跟这种不变性因果预测技术。这些变量的子集用于回归每一个环境，在所有环境中都会产生相同的回归残差。匹配残差分布不适用于上述例子，因为Y的噪声随环境发生变化。 总之，对于这个简单的例子都很难找到不变的预测。为了解决这个问题，我们提出了IRM方法，这是一种学习范式，可以提取跨多个环境的非线性不变预测变量，从而实现OOD泛化。 用统计学的话讲，我们的目标就是学习不同训练环境中不变的相关性。对于预测问题，这就意味这需要找到一种数据表达，使得在该数据表达之上的最佳分类器在不同的环境中都相同。可按如下定义方式： 定义3：考虑一种数据表达 ，如果有一个分类函数 适用于所有环境，则可导出的跨环境 的不变预测器 ，也即对于任意的 ，都有 。 为什么上述定义等价于与目标变量的相关性稳定的学习特征？对于损失函数如均方误差和交叉熵，最优的分类器可以写为条件期望。一种数据表达 可以产生的跨环境不变预测当且仅当对于 的所有焦点h处，对于任意的 ，都有 。 我们认为不变性的概念与科学中常用的归纳法是相抵触的。实际上，一些科学发现都可以追溯到发现一些不同的但潜在的相关现象，一旦用正确的变量描述，它们似乎遵循相同精确的物理定律。严格遵守这些规则表明它们在更广泛的条件下仍有效，如果牛顿的苹果和星球遵循相同方程，那么引力就是一件事。 为了从经验数据中发现这些不变性，我们引入了IRM方法，不仅具有好的预测结果，还是跨环境 的不变预测器。从数学上，可转为为如下优化问题(IRM)：这是一个有挑战性的两级优化问题，我们将其转化为另一个版本(IRMv1)：其中 是整个不变预测器， 是一个标量和一个固定的虚拟分类器，梯度形式惩罚是用来衡量每个环境e中虚拟分类器的最优性， 是预测能力（ERM）和预测 不变性的平衡调节参数。 我们将(IRM)中的硬性约束转化为如下的惩罚性损失：其中函数 表示了 使得 达到最小化的程度， 是平衡预测能力和不变性的超参数。在实际应用中，我们希望 关于 和 是可微的。 下面我们考虑 为线性分类器这一特殊情况。当给定数据表达 ，我们可以由 写出：且我们希望这两个线性分类器的差异越小越好，即 。我们将该方法用到中的实例中，令 ， ，则c控制了这个数据表达多大程度上依赖 。我们做出不变性损失随c的变化图见图1，发现 在 处是不连续的，而当c趋于0而不等于0时，利用最小二乘法计算 的第二个量将趋于无穷，因此出现了图1中蓝线的情况。图1中黄线表明在最小二乘中添加强的正则化不能解决这一问题。 为了解决这些问题，我们将最小二乘求 中的矩阵求逆去除，并按如下方式计算不变性损失：按照这种方式，得到图1绿线所示的情况。可见 是平滑的（它是 和 的多项式函数）。并且，当且仅当 时， 。 我们通过 最小化选择出的 是不唯一的，实际上对于可逆映射 ，我们可以重写不变预测器为：这意味着我们可以任意选择非零 作为不变预测器。因此，我们可以将搜索限制在给定 的所有环境最优分类的数据表达上。即：当 时，对于线性 ，上式的解 将趋于(IRM)的解 。 前文我们提出 是一个有效的分类器选择，这种情况下只有一部分的数据起作用。我们通过给出线性不变预测器的完整特征来说明这个悖论。下面的理论中的矩阵 ，为数据特征函数，向量 为最优分类器， 为预测向量 。 定理4：对于所有 ，令 为损失函数。一个向量 可以写为 ，其中 对于所有环境e，使得 同时达到最小，当且仅当对于所有环境e， 。所以，任何线性不变预测器可以被分解为不同秩的线性表达。特别的，我们研究 的情况，则有：后文将证明，不管我们是否限制IRM搜索秩为1的 ，这种形式的分解将会引入高秩的数据表达矩阵，且是分布外泛化的关键。 通过加入不变性损失和均方误差得到最终的IRMv1模型，可以写出一般的风险方程 ，其中 是一种可能的非线性数据表达。这种表达在任何损失下都最优匹配于常值分类器 。如果 返回的目标空间 具有多个输出，我们将它们全部乘以标量分类器 。 当使用小批量梯度下降估计目标（IRMv1）时，可以得到平方估计范数的无偏估计：其中 和 是环境e中的两个大小为b的随机小批量样本， 为损失函数，PyTorch例子见附件D。 假设不变最优分类器w是线性的有多严格？一种说法是只要给予足够灵活的数据表达 ，就可以将不变预测器写为 。然而，强制执行线性不变性可能使得非不变预测惩罚 等于0。例如，空数据表达 允许任何w为最优值。但是，当 时，这样产生的预测器 不是不变的。ERM项会丢弃这种无效的预测器。通常，最小化ERM项 将驱动 以至于将 在所有预测器中达到最优，尽管 是线性的。 针对这个研究，我们也为未来的的研究提出了几个问题。是否存在不会被ERM和IRM丢弃的非不变预测器？如果将w放宽到可从非线性中选取将有什么好处？我们如何构造非线性不变量不变性的惩罚函数 ? 新提出的IRM方法使得在训练环境 中具有更低的误差和不变特性。什么时候这些条件可以将不变性推广到所有环境中呢？更重要的时，什么时候这些条件可以使得在全部环境 中具有更低的误差，并导致分布外的泛化呢？并且在一个更基础的水平，统计不变性和分布外的泛化如何与因果理论中的概念相关？ 到目前为止，我们已经忽略了如何将不同环境应该与分布外的泛化相联系。这个问题的答案要追溯到因果理论。我们假设来自所有环境中的数据共享相同的基础结构方程模型。 定义5：控制生成向量 的结构方程模型 是一组结构方程： 其中 被称为 的双亲， 是独立于噪声的随机变量。如果 ，可记为“ causes ”。我们可以据此来绘制因果图，每个 看作节点，如果 ，则就有从 到 的一条边。我们假设该图是无环的。 根据因果图的拓扑顺序，运行结构方程 ，我们可以从观测分布 的得到一些样本。同样，我们还可以以不同的方式操纵（干预）一个唯一的SEM，以e为指标，来得到不同但相关的 。 定义6：考虑一个 。用干预e作用到 上（包括替换一个或几个方程）以得到干预 ，结构方程为： ，若 或者 ，则变量 是一种干预。 类似的，通过运行干预 的结构方程，我们可以从干预分布 中得到一些样本。例如我们可以考虑在例1中干预 ，控制它为趋于0的常数，因此将 的结构方程替换为 。每个干预e都产生了一个干预分布为 的新环境e。有效的干预e不会损坏太多的目标变量Y的信息，从而形成了大环境 。 先前的工作考虑的是有效的干预不会改变Y的结构方程，因为对方程的任意干预都不可能预测。在这个工作中，我们也允许改变Y的噪声，因为在真实问题中会出现变化的噪声水平，这些并不会影响最优的预测规则。我们将其形式化如下： 定义7：考虑一个 控制随机向量 ，以及基于X预测Y的学习目标。那么，所有的环境集合 由干预产生的所有干预分布 得到。只要(i)因果图是无环的，(ii) ，(iii) 保持有限方差，则该干预 是有效的。 如果在定义 中考虑环境特定的基线，条件(iii)可以去除，与哪些出现在鲁棒性学习目标 相似。我们留下一些分布外泛化的其它量化作为以后的工作。 先前定义了因果性和不变性之间建立的基础联系。另外，可以证明一个预测 是跨环境 的不变预测，当且仅当它能达到最佳的 ，当且仅当它只使用Y的直接因果双亲来预测，也即， 。本节的其它部分将根据这些思想去展示如何利用跨环境的不变性实现所有环境中的分布外的泛化。 IRM的目的就是建立一种可以产生out-of-distribution的预测，也即，实现在整个环境 中具有更低的误差。为此，IRM致力于在环境 中同时减少误差以及保证不变性。这两者之间的桥梁由如下两步实现：第一步，可以证明 环境中更低的误差和不变性将导致 中更低的误差。这是因为，一旦估算出在环境 中数据表达 产生的不变预测 ， 的误差将控制在标准误差界中。第二步，我们测试其余条件使得在环境 中具有更低的误差，即在什么条件下，训练环境 中的不变性意味着所有环境 中的不变性？ 对于线性IRM，我们回答这个问题的起点是不变因果预测理论（ICP）。这里，作者（书40）证明了只要数据(i)是高斯分布的，(ii)满足线性的SEM，(iii)从特定类型的干预中得到，那么ICP重获目标的不变性。定理9表明即使上述三个假设都不成立，IRM也能学到这种不变性。特别的，我们容许非高斯数据，将观测结果作为稳定和虚假相关性的变量的线性变换来处理。 定理的设定如下。 有一个不变相关性变量 ，它是一个未观察的潜在变量，具有线性关系为 ， 独立于 。我们能观测到的是 ，它是 和另一个与 和 任意相关的变量 的干扰组合。简单的使用 回归将不计后果的利用了 (因为它给出了关于 和 额外的虚假的信息)。为了实现分布外的泛化，数据表达必须丢弃 且保留 。 在展示定理9之前，我们需要先做一些假设。为了学习有用的不变性，必须要求训练环境具有一定程度的多样性。一方面，从大数据集中随机抽取两个子集样本并不会导致环境的多样性，因为这两个子集服从相同的分布。另一方面，以任意变量为条件将大数据集分割可以产生多样性的环境，但是可能会引入虚假相关性且破坏我们需要的不变性。因此，我们需要包含足够多样性且满足基本不变性的训练环境。我们将这种多样性需求形式化为需要环境在linear general position。 假设8：训练环境 在linear general position的程度为r， ， ，且对于所有的非零 :直观上，这种linear general position的假设限制了训练环境共线性的程度。每个处在linear general position的新环境都将其不变解空间减少一个自由度。幸运的是，理论10表明不满足一个linear general position的叉积 集合为0。使用这种linear general position的假设，我们通过IRM学习的不变性可以从训练环境转化到全部环境。 下面这个定理表明，如果在 中找到一个秩为r的数据表达 导出的不变预测 ，且 在linear general position的程度为r，那么 将是整个环境
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现代人力资源管理现状与对策—以深圳华为技术有限公司为例论文编号:RL045 字数：13972，页数：20 摘 要 二十一世纪的世界经济呈现出明显的知识化特征，知识要素在经济发展中起决定性作用，从某种意义上说是以知识产业为主导的经济。高素质的知识型员工是软件企业最宝贵的资产，科学高效的人力资源管理是软件企业成功的关键。同时知识型员工的个性特点和软件企业工作流程的特点，对企业的人力资源管理提出了新的挑战。而华为公司由于自身行业、地域、发展背景等方面的特殊性，又面临着比较独特的问题。 本文首先对研究的背景、意义和内容方法做了简要说明，然后对人力资源及人力资源管理的概念、人力资源管理的发展阶段、现代人力资源管理的内容、现代人力资源管理同传统人事管理的区别以及人力资源管理在企业管理中的意义和作用等有关问题进行了阐述，接着分析说明了华为技术有限公司概况以及人力资源相关状况。本文通过深入研究，了解了企业在人力资源管理方面存在的问题，并在此基础上，对华为公司在人力资源管理方面面临的挑战和存在的不足进行了综合分析。提出了改善人力资源管理的具体建议。文章最后对研究中得出的主要结论和存在的不足进行了简要总结。 本文希望以深圳华为技术有限公司的这次案例分析，能够总结一些目前人力资源方面的问题，希望引起相关部门的重视，同时也提出了完善的对策建议，相信会对大部分企业的人力资源工作有所帮助。 关键词:华为公司，人力资源管理，知识型员工 大纲第1章 前言 1第2章 人力资源理论综述 2第3章 华为公司概况 5第4章 华为公司人力资源管理现状和问题分析 9第5章 人力资源管理完善的对策建议 13第6章 结语 16参考文献 17 参考文献 [1] 秦志华.人力资源管理[M].第二版.北京:中国人民大学出版社. [2] 杨文士，焦叔斌，张雁.管理学[M].第二版.北京:中国人民大学出版社.2003:4 [3] 加里·德斯勒，刘昕，吴雯芳译.人力资源管理[M].第六版.北京:中国人民大学出版社.1999:4 [4] 周斌.现代薪酬管理[M].成都:西南财经大学出版社.2006:7 [5] 邵冲. 人力资源管理案例[M].北京:清华大学出版社.2006:11 [6] 舒尔茨．论人力资本投资[J]．北京:北京经济学院出版社．1990:11 [7] 张鹏.华为:一小步，一大步[J].北京:IT经理世界.2000，19期:14 [8] 刘海霞，胡同泽.民营IT企业人力资源管理存在问题分析—以重庆民营计算机开发公司为例[J]重庆:重庆大学学报.2004:20 [9] 陈国海,方华,刘春燕.组织行为学[M].北京:清华大学出版社.2003:22 [10] 张岩林,周瑜宏,李健.人力资源管理案例精选精析[M].北京:中国社会科学出版社.2006:25 [11] 刑传,沈坚.中国人力资源管理问题报告[M].北京:中国发展出版社.2004:25-26 [12] Bob Nelson.点燃员工心中之火[J].世界经理人.2006:27 [13] 徐芳.组织中培训与开发项目的效果评估—面临的问题与应采取的方法[J].北京:北京行政学院学报.2003:28以上回答来自:
为手机出口到海外的主要方式是经过香港，然后转口到其他国家或地区。2014年，华为手机经过香港转口出口的手机销售额为25亿美元，在出口总额中所占比例为。其中缅甸、哥伦比亚、委内瑞拉、阿联酋是华为手机的主要目的出口市场，成交额分别为亿美元、亿美元、亿美元和亿美元，。华为在2015年将在全世界10多个主要目标市场进行重要布局，并对该领域内的龙头：苹果以及三星发出挑战。华为手机2014年海外消费者终端市场销售额在总销售额中的所占比例为52%，2015年华为将提高海外消费者终端市场销售额在总销售额中的比例，达到60%，并且荣耀也会在全球14个国家重点设立B2C电商平台，全方位进军全球消费者终端市场。数据来源：旭日移动终端产业研究所现在华为在全世界范围内已经有11个主要国家手机市场所占比例突破5%。这当中占白俄罗斯手机市场份额达到13%，占中国手机市场比例为，占缅甸手机市场比例达到50%，占南非手机市场比例为，占巴基斯坦手机市场份额达到13%，占荷兰手机市场比例为，占意大利手机市场比例为7%，占西班牙手机市场比例为。中国手机在2014年上半年出口量依然保持稳定的上市趋势，然而因为平均出口价格回落的不利影响因素，中国手机的出口成交额增涨幅度小于出口量增涨幅度。2014年6月份，中国手机的整体出口单价是81美元。华为作为国产手机品牌的一员，所出口的手机价格也很低廉。截止到2012年出口的39种机型包括：HUAWEI T8300、HUAWEI T8100、HUAWEI C8600、HUAWEI C8500S、HUAWEI C8800、HUAWEI C8500、HUAWEI U8110、HUAWEI U8500等，其出口价格从50到200美元不等。处于低端的手机出口贸易。但2013年华为P6在英国伦敦面世，海外销售价格为469欧，同样2014年发布的华为P7海外销售价格为499欧，华为Mate7海外销售价格为599欧，2015年4月15号华为P8的海外销售价格发布，高配版销售价格为599欧元，标配版销售价格为499欧元。经过高档产品的不断面世，华为手机渐渐获取了一定程度的市场肯定，特别是精品手机市场。3.加速开发海外市场的原因2014年华为海外消费者市场的开拓进度进一步加快，2014年5月份华为在法国巴黎面世最新研发的智能手机 P7之后，华为又将目标定位于东南亚，在泰国将P7面世。除此之外，在美国，华为建立了B2C电商网站，向顾客面对面销售Ascend Mate 2，目的在于和消费者形成一种直接的交流渠道，为了塑造华为的品牌知名度；在欧洲市场，华为经过大量的体育营销工作让销售量有了极大的的上涨。许多迹象显示，华为正在逐渐从中低端手机市场向高端手机市场过度，加快了其全球消费者终端市场的渗透力度，减少其与老牌三星、苹果的不足。中国智能手机市场竞争激烈品牌多、款式多、网络结构复杂、竞争激烈、利润低是中国手机终端市场的现状。手机销售商如果缺少海外手机终端市场的利润反馈将会不利于与其他厂商的竞争。Gartner首席分析师盛陵海认为，现在中国智能手机终端市场已经逐渐饱和，尤其是大量国际互联网品牌手机进入中国智能手机终端市场，竞争愈发激烈。同样对于华为来看，发展重点除了中国智能手机终端市场，还得在全球市场特别是欧洲市场实现巨大发展。“毕竟相对来看，欧洲手机终端市场比美国有优势，就是其更加开放同样也会更加有机会。” 国际品牌衰退明显从全球市场来看，因为诺基亚、摩托罗拉、LG、索尼、爱立信等世界著名品牌衰落显著，空缺了巨大的市场份额，盈利增加，竞争变小，以上逐渐在吸引着中国手机品牌加快了向海外进军的步伐。华为手机出口现状华为技术有限公司是中国著名的民营高新科技公司，其在全球电信通信技术领域居于领先地位。2003年开始进入手机领域，经过10多年的发展，取得了一定程度的成功。 华为概况1987年华为技术有限公司在中国深圳正式成立，总部在中国广东省深圳市龙岗区，是一家生产和销售电信通信设备的民营高新科技公司。华为公司的主要业务范围包括通信网络中的交换网络、传输网络、无线及有线固定接入网络和数据通信网络及无线终端产品，在全球范围内华为为许多电信通讯运营商及专业网络拥有者提供包括硬件设备、软件开发、专业服务和高操作性解决方案在内的多种业务。2007年华为在中国电子领域盈利和缴纳税收排名第一。截止到2008年底，华为在全球市场上为100多个国家和地区提供服务，排名国际前50名的电信通讯运营商中就有45家运用华为提供的产品、服务和解决方案。华为公司提供的产品、服务和解决方案目前已经运用在国际上170多个国家和地区，服务全球33%的人口。国际市场越来越成为华为公司销售收入的重要来源。华为公司2009年的合同销售收入为302亿 美元，比2008年增长30%，并且有大于2/3的销售收入来源于全球市场。2010年合同销售收入达到340亿美元，预测2011年的销售收入将达到400亿美元。Dell'Oro是一家全球著名的市场研究公司，他的一份数据报告表示，华为已经成为国际第二大通讯设备商，赶超了阿尔卡特－朗讯和诺基亚—西门子，在2009年华为获得全球第一个商用的LTE网络，而挪威的4G移动网络合同更使得整个行业震惊。在“2010年最具创新力公司”排名中（美国专业商业媒体公司Fast Company排名），华为排名第五，前四位为Facebook，Amazon，苹果和google。随着20多年的艰辛发展，华为渐渐成长为一个国际化公司。在国外建立了22个地区部，100多个分支机构，让华为可以最大程度的了解顾客，了解客户的要求并迅速反应。并且华为在美国、印度、瑞典、俄罗斯和中国等地建立了17个研究基地，各个研发基地的开发重心和方向都不相同。运用全球化的同步研究开发体系，汇集全世界的高新科技、经验及优秀人才来进行新产品的研发，让新产品刚面世，科技就与全球同步。除了这些，华为还在全世界建立了36个培训基地，为东道国培训技术人才，并努力实现员工的本地化。全世界本地化推动，不但促进了华为对当地市场的熟悉，而且为东道国的社会经济发展作出了许多贡献。数据来源：IDC 2012年3月 华为手机出口状况 华为手机全球销量 国际市场研究公司IDC的数据表示，2012年第四季度，华为智能手机全世界供应量达到1080万部，位居全球第三大智能手机销售商，拥有全球智能手机4%的份额，而2013年华为同样在全球智能手机销量排行榜中位列第三。2012、2013 年面向终端用户的智能手机销量（以千部计算）数据来源：Gartner 2014年4月2014年全世界智能手机供应量达到了亿部，较上年同比增加了，并且国产手机品牌供应量达到了4亿5千万多部，在全球智能手机供应量中拥有40%的份额。同时，全世界智能手机供应量前十强手机供应商中，中国智能手机厂商拥有六个名额。如此喜人的业绩，大部分来源于高性价比的中国手机和全球对于智能手机的巨大需求。2014年全球智能手机出货量排行榜数据来源：TrendForce,Jan,20152014年华为智能手机供应量达到7500万部，同比增长70%，全球智能手机供应量排行榜上华为位居第五。其中52%的销售额来源于国外，同时也是华为海外销售额第一次超过中国市场销售额。数据来源：旭日移动终端产业研究所2014年华为消费者终端业务成交额为122亿美元，第一次超过百亿美元，比2013年增长30%；并且，智能手机供应量达到7500万部，比2013年增长45%。有资料显示，华为消费者终端业务销售额有52%来源于海外市场，中国海关数据显示，2014年华为出口智能手机量达到万台，价值为38亿美元，平均每一手机价格为131美元。2015年第一季度全球智能手机供应量排名中，三星在2015年第一季度中全球市场份额为％，居于第一位，同比2014年第四季度增长了将近13％，同时三星的老牌对手苹果则同比衰落了14％，全球市场所占份额为％，居于第二位。2015年第1季度全球智能手机供应量排行榜数据来源：居于全球智能手机供应量第三位的华为在中国市场排名第一，占中国智能手机供应量份额为％，中国品牌联想的国内市场份额为％，居于第二位。按比例计算，华为2015年第一季度智能手机供应量已超过2000万，同时联想2105年第一季度智能手机供应量为1750万。华为的2015年消费者终端业务的供应量预期销量是1亿部（2014年智能手机销售量为7500万部），高档机型（销售价格为2000元以上价位）所占比例突破30%，海外销售额所占比例突破60%，全年销售额预期达到160亿美元。 自身实力增强最近几年华为在全球智能手机终端市场的表现值得称赞，不管是销售数量还是品牌知名度都有巨大的提升。据研究机构的数据显示，华为手机2013年的品牌国际知名度突破到52％，比2012年增长110％。4 华为手机国际化进程优劣势分析华为手机在国际化的进程中不断发展，从2003年开始进入手机领域，到2009年进入智能手机领域，2012年华为手机全球供应量位居全球第二。在这一进程中华为存在自身的优势也有劣势。 华为手机国际化进程劣势分析 所占的市场份额小2009年华为进入智能手机终端领域开始，到2012年实现手机供应量位居全球第三，所占全球智能手机供应量的份额达到5%，2013年至今出货量一直稳居全球前五。但却与同为全球出货量前五的三星以及苹果差距甚大。华为、三星、苹果全球销售份额表（百分比） 国际品牌开始重视对低端市场的开发国外的品牌在以往的市场开发过程中忽视了对低端市场的开发，考虑到国际市场的低端市场有庞大的消费群体，近几年三星，索尼、诺基亚等也增强了对低端市场的开发，相继推出了多款低端市场的机型， 取得了不错的销售业绩。这样使得华为手机所占份额较大的中低端市场竞争更为激烈，虽然华为现在的目标是在中高端手机市场站稳脚跟，自2013年到今，发布了多款中高端机型，但依然改变不了低端手机在其全球出货量中占有较大份额。设备供货条约会不利于美国国家安全，让华为对北美市；这并不是华为遇到的第一个涉及安全问题的麻烦，20；6月30日中国出口的无线网卡受到欧盟的反倾销和保；营销模式落后；第一，全球化的初期，华为都用国内销售团队，将他们；第二，缺少进入发达国家市场竞争的经验以及进入发达；必要的冲突和市场不稳定因素的出现；人民币升值；人民币升值使得中国手机出口到海设备供货条约会不利于美国国家安全，让华为对北美市场的开拓受到不利影响。这并不是华为遇到的第一个涉及安全问题的麻烦，2003年华为与思科公司出现IOS产权异议，北美以及欧洲市场一直把华为作为主要防范目标，尤其是美国市场，虽然3COM公司与之形成攻守联盟但也毫无作用。华为公司依照美国人的处理方法，聘请游说机构去白宫、去国会山公关，同时采取了涉及公布源代码、批准检查设备产品、同意顾客选择是否由华为提供服务等在内的全方位措施。但依旧无济于事。美国依旧对华为提供的产品和技术的安全隐患发出警告。8月25日，Sprint公司在参加参议院的一次会议中受到警告，如果公司同意和华为公司的合作，Sprint公司与美国政府的合作条约就会出现阻力。6月30日中国出口的无线网卡受到欧盟的反倾销和保障措施的调查 ，9月16日，欧盟又一次推动第三类调查，同时是欧盟首次对中国出口的相同产品同时发起三种调查。如果欧盟发起的对中国出口的无线网卡“反补贴”检查实现，中国高新科技行业整体都会承受连坐式的贸易壁垒。 营销模式落后第一，全球化的初期，华为都用国内销售团队，将他们派去海外，希望他们把国内的好的经验运用到全球市场。采取和国内相一样的直销模式，直接和国外的通讯运营商谈判。但后来通过经验证明，这只是在一部分发展中国家取得了较好的成绩，在南美乃至在发达国家是完全行不通的。发达国家市场的扩张需要更大的海外投资规模，需要实现本土化，利用东道国高素质的营销人才和创建新的营销网络。第二，缺少进入发达国家市场竞争的经验以及进入发达国家的学习成本高。 华为的主要国际市场仍然集中在广大的发展中国家的市场，运营与管理经验也大多来自于发展中国家经营的实践总结。然而就发达国家而言，其市场经济环境、政策外交形式、法律法规实施、技术创新与社会文化环境都极大地区别于发展中国家，是华为需要继续探索与学习的。华为想要在发达国家市场进行发展，就必须跨越这些门槛，熟悉了解并能够适应发达国家的市场环境及市场机制；了解并运用发达国家的政策，深入了解外交形式；学习当地的法律法规，在保护自身利益的基础上加以合理的运用，深入了解当地的社会文化、宗教信仰，避免不必要的冲突和市场不稳定因素的出现 人民币升值人民币升值使得中国手机出口到海外价格变高，将会减少海外消费者的购买欲望，使得消费者购买力下降；因为消费者变少，手机出口量也会随之变少，不利于手机的出口。 华为手机国际化进程优势分析 深厚的电信通信技术优势截止到2014年，华为的海外收入已经突破220亿美元，凭借优质的产品以及服务方案成功得打开了以德国、法国、英国、美国等为代表的共计14个发达国家的大门。同时在全世界成功建立了9个地区部、55个代表处和技术服务中心。随之逐渐的努力和开拓，使得产品的销售和服务网络覆盖全球。华为从1996 年开始国际化的发展，但在1996年- 2000年的时候，其主要销售区域仍然是中国大陆市场。但到2000年华为的国外市场的销售收入第一次超过 1 亿美元 。2002年华为加入了国际电信联盟。2003年华为开始进军阿联酋电信通讯市场，和东道国通讯公司合作，将UMTS网络运用于全国。2004 年华为进军欧洲市场，和西门子设立合资公司，研发TD - SCDMA解决方案，和荷兰电信通信运营商Telfort 合作，达成价值突破2500万美元的网络设备合约。2005年，华为顺利进军英国市场 。为BT2 1世纪网络公司提供多项业务服务；随后与泰国的CA T 达成价值1 .87亿美元的合约 ，为泰国设立覆盖全国的3 G网络。2009 年1 月，华为在北欧和瑞典爱立信联合建设全球第一个运用于商业的LT E网络，同北欧通讯运营商TeliaSonera 达成两项4GLTE 商用合约。到2010 年末，华为的产品服务已经运用于全球160个国家，支撑着全世界20多亿人每天打电话、上网和发短信。仅在2010年，华为在全球的销售收入就达280亿美元，比上年同比增长二十八个百分点，海外成交额达到亿元，在总成交额中所占比例达到65%。华为现已成为全球第二大通讯供应商，成功占领国际市场，但其国际化进程仍在不断推进。数据来源：互联网资源 强大研发能力与创新能力1995年开始华为就已经意识到到知识产权对于公司发展的重要性，于是在公司内部建立了独立的知识产权机构，并建立了北京研发中心。因为华为是一个研发型的高新技术公司，所以为确保华为的成功，最关键核心在于高新技术与产品研发系统。华为在每年销售额中取出可观的收入进行科技研究开发，而且，高新技术的开发将在研究费用中占10%的份额比例。华为采用全球同步的国际化技术开发体系，产品的研 究和开发聚集了全球有经验的技术型人才 ，这使得华为的产品和服务一开始，在科技上就与国际接轨，增强了华为的国际竞争力和影响力。 截止到2011年2月，在全世界范围内华为所申请的专利数量已经达到49040件，并且有17765 件获得专利授权，包括3060 件的海外专利授权。在国内，统计到2010年年底之前，华为申请专利的个数达到31869件，PCT国际专利申请达到 8892件。 华为核心专利数在 LTE / EPC领域居全球领先地位 。利用拥有较高科研技术及知识水平的国家的高新技术优势、科技商品化优势以及产业化优势，采用多元化发展的思想，在全球范围内开展技术合作及共同开 发研究项目，成功的取得了高新技术的商品化和产业化 。5 华为手机国际化进程所遇问题的策略分析随着华为手机国际化进程的不断进行，也不断的遇到各种问题，华为手机想要不断地发展，就得对问题详细的分析，并采取行之有效的策略。 建立完善的售后服务体系华为的B2C商务平台华为商城已经上线，销售华为终端电子产品。华为面临的挑战巨大，如果想在全球范围内在3G、4G领域拥有足够的话语权，不但要加强广告媒体的投入以及宣传力度，以获得消费者对华为品牌的认知度以及信誉度，增强华为品牌的产品对顾客的吸引力，以培养顾客的忠诚度。还必须改变华为一直以来的售后服务体系，建设有创造力有效率和高执行力的团队，从而增加华为手机的市场份额。 提升品牌价值手机供应商发展面临的一个重要问题那就是手机的品牌问题，并且，随着科技的不断发展，未来一个手机品牌能否取得成功，关键在于全面实力的竞争，这当中品牌在其中具有巨大作用。目前的现状是老牌的龙头公司在手机领域具有极大的知名度，比如：三星、苹果等，但华为现在在国际上的知名度却远远不如。这样的现状就要求华为要塑造良好的品牌形象，并为品牌注入深厚的内涵，使其能长远的发展下去。华为长久以来一直要求产品的研究开发要体现公司的自身品牌形象以及品位,要实现理念与个性的结合，突破自我，勇于创新。并同时加强广告投放力度。华为一直以来都十分注重对公司形象广告的投放，公司的形象广告费用占公司整体广告费用的30%，这样有利于消费者对公司形成良好的企业形象。使得消费者对华为的产品冠以可信赖、可靠、质量优等赞美，同时也能为公司培养高忠诚度的顾客。所以，华为手机想要塑造良好的品牌形象，提升手机的品牌价值，缩小与三星、苹果等的差距。从中长期来看，想要达成上述目标，华为公司不但要明确公司的品牌定位，而且还要加强对广告方面的投放力度，加强宣传强度，逐渐提升消费者对华为品牌的认知度及肯定度，形成高忠诚度的顾客群体。 国家的支持中国拥有世界上最多的企业，但中国企业走出去的道路却最为艰辛，每每都会遇到各种各样的贸易壁垒以及形式多样的调查。这就是目前中国企业走出去的现状。因此需要一个政治和文化体系，它不但能够保护商业的发展，在企业国际化的进程中能够保驾护航，并且要能够确保商业的独立地位。这才是全球市场经济背后最真实的政商形态，而这也是促进中国企业走向强大的必由之路，在这样的道路中，华为的国际化道路也将会更加平坦。 渠道模式要具有针对性发达国家和地区的市场，销售继续以直销为主，将华为的服务网络进一步扩大。运用直销网络的特性提升市场的反应速度以及及时性，将顾客的建议及要求快速高效的反馈到研发及服务体系，以对客户的承诺来培养客户对公司的忠诚度。但是北美市场的开发需要一定数量的专业代理商，同直销商一起实现市场的开拓。落后国家的市场，设立有权威的渠道，同时科学控制分支机构的规模和成本，实现产品市场整体结构上的布局工作。发展中国家市场，华为在发展中国家和地区的市场上，项目研究不彻底，销售额有上升空间，市场存在巨大的开发潜力。加大营销网络拓展的投入力度，不但科学增加分支机构，而且要设立代理和分销渠道系统，用以加强市场关系的覆盖面，把市场的拓宽到顾客的第一线。 继续加强技术研发手机要想不断的发展与进步离不开科技技术的创新，随着智能手机不断展现其巨大的发展前景以及盈利空间，国内外的许多著名手机品牌都纷纷加大了研发的投入。同样在研发上，华为也是很有魄力, 从1995年起，华为每年都将杏色额的10%用于科技研发。根据专利合作条约组织统计, 到2011 年2 月 份为止，华为在全球范围内所申请的专利已经累计49040件，其中获17765 件获得专利授权。众所周知，中国的电子类产品在出口方面一直面临着专利问题的困扰，总是会受到美国、欧盟等国家的专利调查；结论；随着科学技术的快速发展，手机日益成为人们生活中不；华为取得成功的基础是其在全球电信通讯领域的地位以；出口既有优势前提下，不断进行科技研发，研发高档机；参考文献；［1］李伟玲．中国手机出口的国际竞争力分析．时代；［2］邹艳．中国电信制造业国际化经营启示—对中兴；［3］袁卓君．徐亚楠．刘雪晴．华为国际目标市场选；［4］安是会受到美国、欧盟等国家的专利调查。处于尴尬的境地。但华为手机自出口以来很少受到专利方面的调查，原因就在于华为其强大技术研发能力。结 论随着科学技术的快速发展，手机日益成为人们生活中不可分割的一部分，为人们的日常生活带来巨大的便利。尤其是手机越来越智能化的今天，同时智能手机也显示出其巨大的盈利空间，导致全球各大知名手机品牌投入巨资进行研发。华为于2009年进入智能手机领域，经过几年的不断发展，在全球手机领域取得了巨大的成功。华为取得成功的基础是其在全球电信通讯领域的地位以及超强的科研能力，但同时也要意识到华为与手机领域的巨头三星、苹果相比还存在着巨大的差距于不足，在全球手机出货量中华为所占份额还太小，并且主要集中在低档手机出口，高档手机完全被三星、苹果等所垄断，但与此同时，国际知名手机品牌也已经加强了对低档手机的研发。华为手机如果想要不断取得发展，就得保证在低档手机出口既有优势前提下，不断进行科技研发，研发高档机型，树立在高端手机领域的地位，从而塑造良好的高知名度的华为品牌。
就是把你要写的论文的基础部分，把别人的很多观点也用起来，组成一篇以此为基础的维修
参考文献2018(2)意思是2018年的第2刊。一般学术期刊文献的格式是年月日+页码+卷号+期刊号，期刊号需加括号。
Researcher创建于2017年，是一个文献辅助工具app。在这里面，学术期刊相当于微博的大小V们，而我们就相当于微博的粉丝，当关注了某个大小V时，那这个V上最新发表的文献，都会以文献摘要或全文的形式出现在我们的主页上，任刷。Researcher上的大小V超过15000个，分布在以下10个领域： 可以说，你想看的，Researcher都有，包括Nature Springer， Elsevier， Cell Press，Science AAAS等出版巨头的顶级期刊和论文。目前，Researcher用户超过120万，还跟Web of Science这贵族好上了，可见认可度之高。Researcher的特征在于：1. 免费，操作界面和阅读效果好，微博式阅读2. 手机随时阅读，拥有类似微博的话题广场3. 聚焦目标研究领域的期刊和目标文献（关键词过滤）4. 手机、平板和PC同步管理，一账号走天下5. 与Mendeley和Zotero账号同步下面，介绍下Researcher的安装和使用：Researcher官网（），其app已在Google Play、苹果手机App Store和华为手机App Gallery上线，搜索即可下载。安装完成后，注册Researcher账户（支持QQ邮箱）。接着，选择研究领域。App依据你选择的研究领域，提供相应的科学期刊（即大小V们）的选择，跟着app即可。（提醒一下，目前Researcher仅支持英语显示）但在Researcher的使用上，值得注意的是，若想充分发挥它的作用，我们自身对期刊的了解和阅读需求也得配合。对期刊的了解，会决定我们在Researcher主页看到感兴趣的内容所占的比例。尽管CNS的地位无可撼动，如Nature和Science，两个均是综合期刊，发表的文章被包含在众多领域，如物理、化学、古生物学等，这些都是我们感兴趣的吗？或者，我们读的来吗？这样一来，一是目标性会被消弱，二是不感兴趣内容比例的增加，会给我们阅读欲望带来降温。期刊的选择上，各位可以多做尝试，毕竟可以follow与unfollow之间无限切换。但千万别丧失阅读的欲望，一个再好用的app，也得自己跟它去熟悉、配合，都会有一个过程的。在Researcher上，增加自己感兴趣的内容比例，主要有两大策略：一是选择合适的期刊，二是创建关键词进行过滤。关键词的创建，与自己的阅读需求密不可分。专注于某一个或几个点，还是广泛阅读？事实上，自己领域的权威期刊，发表的每篇文章也并非都我们感兴趣的主题。若是每篇都浏览，笔者认为，一是时间成本高，二是时间投入产出比低，这都是我们不太能接受的。因此，结合自己的阅读需求，对目标期刊的文献进行过滤，是一种高效率阅读所需的app操作。（依据需求，个性化设置）关于如何选择关键词？当清楚阅读需求时，关键词自然而然就来了。在关键词的构成上，不同需求对应着不同构成，如表型（焦虑症）+问题所属（免疫）+阐述层次（T细胞），仅供参考。
近年来,社会经济与科学技术在不断发展,而人们的生活水平也在日益提高,手机的普及率也愈来愈高,对人们的工作、生活和学习都有非常重要的帮助,中国手机产业也在高速增长。中国智能手机市场已超越美国成为最大的智能手机销售市场。 国内手机市场也处于日趋激烈的竞争环境下,国产手机厂商因为自身存在的多方面的问题,如品牌意识、市场营销能力、核心技术、质量及售后服务等,竞争的优势正不断弱化,在市场上的占有率也在逐年下降,如何能够抢先把握机会,成功摆脱困境,增强核心竞争力,制定更加符合竞争环境的营销策略,形成持久的竞争优势,在世界市场站稳脚,是国产手机企业现在最需考虑的问题。 在这种形势下,本文研究分析了华为在进入手机市场初期的营销战略和策略,还分析了中国手机行业发展的宏观环境和发展现状,进一步根据华为自身条件的分析,分析了华为在国内开拓手机业务的优势、劣势、机遇和挑战。本文提出了华为手机起初要进入大中城市的市场,应该采取集中化等策略,而要满足各阶层消费者的需求,首先必须专业化,在取得优势后,再利用适当策略占据其他消费者市场。文章在最后结合市场营销理论、战略管理理论、管理经济学等理论,进一步优化了华为的销售策略,希望能使华为公司在激烈的竞争环境下保持良好发展,也希望能在发展战略和策略方面给其他的国产手机品牌一些参考和启示。
第一步、手机Safari浏览器打开NCBI Pubmed网站第二步、在NCBI Pubmed网站的搜索栏输入参考文献的文章题目,查找该文献的doi。第三步、选中要查看的参考文献,并获得该文献的doi。华夏图书馆
Arjovsky M, Bottou L, Gulrajani I, et al. Invariant Risk Minimization[J]. arXiv: Machine Learning, 2019. 该文献为华为人工智能竞赛第一题的参考文献。 本文引入了不变风险最小化的方法（IRM），作为一种学习范例，用于估计多个分布之间的不变相关性。为了实现这一目标，IRM学习了一种数据的表达，使得在这种数据表达之上的最优分类器可以匹配所有的训练分布。通过理论和实验，我们展示了IRM学习到的不变性如何与控制数据的因果结构相关联，并实现了分布外的泛化。 我们考虑数据集 ，该数据集来自不同环境 。这些环境描述不同环境下测得的同一组随机变量。数据集 来自环境e，包含一些独立同分布的样本，分布为 。那么，我们的目标是使用这些多个数据集学习预测器 ，该模型可以很好的应用于相似环境 。也即，我们要最小化下式：其中 是环境e中的风险值。这里 包含了所有可能的实验条件，包括观测的和假设的。考虑下面这个结构模型：通过 预测 ，在环境e中，我们采用最小二乘预测 ，我们回归 ，得到 和 ；回归 ，得到 ， ；得到 和 。使用 回归是我们的第一个不变相关性，也即该回归预测效果不依赖于环境e。相反，第二个和第三个回归的预测效果依赖环境的变化。这些变化的（虚假的）相关性不能很好的推广到测试环境中。但并不是所有的不变性都是我们所关心的，比如从空集特征到Y的回归是不变的，但却没有预测效果。 是唯一的在所有环境 中不变的预测规则。进一步，该预测也是跨环境的对目标变量取值的因果解释。换句话说，这对目标变量随输入的变化提供了一种准确的描述。这是令人信服的，因为不变性是一个可检验的量，我们可以通过它发现因果关系。我们将在第4节详细讨论不变性和因果性的关系。但是首先，如何学习得到不变性，因果的回归？我们先回顾现有技术的一些局限性： 第一，我们可以直接使用所有的训练数据进行学习，使用所有特征来最小化训练误差。这就是传统的Empirical Risk Minimization（ERM）方法。在这个例子中，如果训练环境具有很大的 ，那么ERM方法将赋予 一个很大的正系数，这就远离了不变性。 第二，我们可以最小化 ，一种鲁棒性的学习策略，其中 是一个环境基准。设置这些基准为0就表明最小化在不同环境中的最大误差。选择这些基准是为了防止对嘈杂的环境为主导的优化。例如，我们可以选择 ，来最小化不同环境间的最大解释方差。虽然很有价值，但这就等同于鲁棒性的学习会最小化环境训练错误加权平均值。即选择最优的 ，使得 最小化。但是对于混合训练环境具有很大的 ，会给 赋予较大参数，但是测试环境可能具有较小的 。 第三，我们可以采取一种自适应策略来估计在所有环境中具有相同分布的数据表达 。这对于上述例子是不可能的，因为 的分布在不同的环境中是不同的。这就说明了为什么技术匹配的特征分布优势会增加不变性的错误形式。 第四， 我们可以紧跟这种不变性因果预测技术。这些变量的子集用于回归每一个环境，在所有环境中都会产生相同的回归残差。匹配残差分布不适用于上述例子，因为Y的噪声随环境发生变化。 总之，对于这个简单的例子都很难找到不变的预测。为了解决这个问题，我们提出了IRM方法，这是一种学习范式，可以提取跨多个环境的非线性不变预测变量，从而实现OOD泛化。 用统计学的话讲，我们的目标就是学习不同训练环境中不变的相关性。对于预测问题，这就意味这需要找到一种数据表达，使得在该数据表达之上的最佳分类器在不同的环境中都相同。可按如下定义方式： 定义3：考虑一种数据表达 ，如果有一个分类函数 适用于所有环境，则可导出的跨环境 的不变预测器 ，也即对于任意的 ，都有 。 为什么上述定义等价于与目标变量的相关性稳定的学习特征？对于损失函数如均方误差和交叉熵，最优的分类器可以写为条件期望。一种数据表达 可以产生的跨环境不变预测当且仅当对于 的所有焦点h处，对于任意的 ，都有 。 我们认为不变性的概念与科学中常用的归纳法是相抵触的。实际上，一些科学发现都可以追溯到发现一些不同的但潜在的相关现象，一旦用正确的变量描述，它们似乎遵循相同精确的物理定律。严格遵守这些规则表明它们在更广泛的条件下仍有效，如果牛顿的苹果和星球遵循相同方程，那么引力就是一件事。 为了从经验数据中发现这些不变性，我们引入了IRM方法，不仅具有好的预测结果，还是跨环境 的不变预测器。从数学上，可转为为如下优化问题(IRM)：这是一个有挑战性的两级优化问题，我们将其转化为另一个版本(IRMv1)：其中 是整个不变预测器， 是一个标量和一个固定的虚拟分类器，梯度形式惩罚是用来衡量每个环境e中虚拟分类器的最优性， 是预测能力（ERM）和预测 不变性的平衡调节参数。 我们将(IRM)中的硬性约束转化为如下的惩罚性损失：其中函数 表示了 使得 达到最小化的程度， 是平衡预测能力和不变性的超参数。在实际应用中，我们希望 关于 和 是可微的。 下面我们考虑 为线性分类器这一特殊情况。当给定数据表达 ，我们可以由 写出：且我们希望这两个线性分类器的差异越小越好，即 。我们将该方法用到中的实例中，令 ， ，则c控制了这个数据表达多大程度上依赖 。我们做出不变性损失随c的变化图见图1，发现 在 处是不连续的，而当c趋于0而不等于0时，利用最小二乘法计算 的第二个量将趋于无穷，因此出现了图1中蓝线的情况。图1中黄线表明在最小二乘中添加强的正则化不能解决这一问题。 为了解决这些问题，我们将最小二乘求 中的矩阵求逆去除，并按如下方式计算不变性损失：按照这种方式，得到图1绿线所示的情况。可见 是平滑的（它是 和 的多项式函数）。并且，当且仅当 时， 。 我们通过 最小化选择出的 是不唯一的，实际上对于可逆映射 ，我们可以重写不变预测器为：这意味着我们可以任意选择非零 作为不变预测器。因此，我们可以将搜索限制在给定 的所有环境最优分类的数据表达上。即：当 时，对于线性 ，上式的解 将趋于(IRM)的解 。 前文我们提出 是一个有效的分类器选择，这种情况下只有一部分的数据起作用。我们通过给出线性不变预测器的完整特征来说明这个悖论。下面的理论中的矩阵 ，为数据特征函数，向量 为最优分类器， 为预测向量 。 定理4：对于所有 ，令 为损失函数。一个向量 可以写为 ，其中 对于所有环境e，使得 同时达到最小，当且仅当对于所有环境e， 。所以，任何线性不变预测器可以被分解为不同秩的线性表达。特别的，我们研究 的情况，则有：后文将证明，不管我们是否限制IRM搜索秩为1的 ，这种形式的分解将会引入高秩的数据表达矩阵，且是分布外泛化的关键。 通过加入不变性损失和均方误差得到最终的IRMv1模型，可以写出一般的风险方程 ，其中 是一种可能的非线性数据表达。这种表达在任何损失下都最优匹配于常值分类器 。如果 返回的目标空间 具有多个输出，我们将它们全部乘以标量分类器 。 当使用小批量梯度下降估计目标（IRMv1）时，可以得到平方估计范数的无偏估计：其中 和 是环境e中的两个大小为b的随机小批量样本， 为损失函数，PyTorch例子见附件D。 假设不变最优分类器w是线性的有多严格？一种说法是只要给予足够灵活的数据表达 ，就可以将不变预测器写为 。然而，强制执行线性不变性可能使得非不变预测惩罚 等于0。例如，空数据表达 允许任何w为最优值。但是，当 时，这样产生的预测器 不是不变的。ERM项会丢弃这种无效的预测器。通常，最小化ERM项 将驱动 以至于将 在所有预测器中达到最优，尽管 是线性的。 针对这个研究，我们也为未来的的研究提出了几个问题。是否存在不会被ERM和IRM丢弃的非不变预测器？如果将w放宽到可从非线性中选取将有什么好处？我们如何构造非线性不变量不变性的惩罚函数 ? 新提出的IRM方法使得在训练环境 中具有更低的误差和不变特性。什么时候这些条件可以将不变性推广到所有环境中呢？更重要的时，什么时候这些条件可以使得在全部环境 中具有更低的误差，并导致分布外的泛化呢？并且在一个更基础的水平，统计不变性和分布外的泛化如何与因果理论中的概念相关？ 到目前为止，我们已经忽略了如何将不同环境应该与分布外的泛化相联系。这个问题的答案要追溯到因果理论。我们假设来自所有环境中的数据共享相同的基础结构方程模型。 定义5：控制生成向量 的结构方程模型 是一组结构方程： 其中 被称为 的双亲， 是独立于噪声的随机变量。如果 ，可记为“ causes ”。我们可以据此来绘制因果图，每个 看作节点，如果 ，则就有从 到 的一条边。我们假设该图是无环的。 根据因果图的拓扑顺序，运行结构方程 ，我们可以从观测分布 的得到一些样本。同样，我们还可以以不同的方式操纵（干预）一个唯一的SEM，以e为指标，来得到不同但相关的 。 定义6：考虑一个 。用干预e作用到 上（包括替换一个或几个方程）以得到干预 ，结构方程为： ，若 或者 ，则变量 是一种干预。 类似的，通过运行干预 的结构方程，我们可以从干预分布 中得到一些样本。例如我们可以考虑在例1中干预 ，控制它为趋于0的常数，因此将 的结构方程替换为 。每个干预e都产生了一个干预分布为 的新环境e。有效的干预e不会损坏太多的目标变量Y的信息，从而形成了大环境 。 先前的工作考虑的是有效的干预不会改变Y的结构方程，因为对方程的任意干预都不可能预测。在这个工作中，我们也允许改变Y的噪声，因为在真实问题中会出现变化的噪声水平，这些并不会影响最优的预测规则。我们将其形式化如下： 定义7：考虑一个 控制随机向量 ，以及基于X预测Y的学习目标。那么，所有的环境集合 由干预产生的所有干预分布 得到。只要(i)因果图是无环的，(ii) ，(iii) 保持有限方差，则该干预 是有效的。 如果在定义 中考虑环境特定的基线，条件(iii)可以去除，与哪些出现在鲁棒性学习目标 相似。我们留下一些分布外泛化的其它量化作为以后的工作。 先前定义了因果性和不变性之间建立的基础联系。另外，可以证明一个预测 是跨环境 的不变预测，当且仅当它能达到最佳的 ，当且仅当它只使用Y的直接因果双亲来预测，也即， 。本节的其它部分将根据这些思想去展示如何利用跨环境的不变性实现所有环境中的分布外的泛化。 IRM的目的就是建立一种可以产生out-of-distribution的预测，也即，实现在整个环境 中具有更低的误差。为此，IRM致力于在环境 中同时减少误差以及保证不变性。这两者之间的桥梁由如下两步实现：第一步，可以证明 环境中更低的误差和不变性将导致 中更低的误差。这是因为，一旦估算出在环境 中数据表达 产生的不变预测 ， 的误差将控制在标准误差界中。第二步，我们测试其余条件使得在环境 中具有更低的误差，即在什么条件下，训练环境 中的不变性意味着所有环境 中的不变性？ 对于线性IRM，我们回答这个问题的起点是不变因果预测理论（ICP）。这里，作者（书40）证明了只要数据(i)是高斯分布的，(ii)满足线性的SEM，(iii)从特定类型的干预中得到，那么ICP重获目标的不变性。定理9表明即使上述三个假设都不成立，IRM也能学到这种不变性。特别的，我们容许非高斯数据，将观测结果作为稳定和虚假相关性的变量的线性变换来处理。 定理的设定如下。 有一个不变相关性变量 ，它是一个未观察的潜在变量，具有线性关系为 ， 独立于 。我们能观测到的是 ，它是 和另一个与 和 任意相关的变量 的干扰组合。简单的使用 回归将不计后果的利用了 (因为它给出了关于 和 额外的虚假的信息)。为了实现分布外的泛化，数据表达必须丢弃 且保留 。 在展示定理9之前，我们需要先做一些假设。为了学习有用的不变性，必须要求训练环境具有一定程度的多样性。一方面，从大数据集中随机抽取两个子集样本并不会导致环境的多样性，因为这两个子集服从相同的分布。另一方面，以任意变量为条件将大数据集分割可以产生多样性的环境，但是可能会引入虚假相关性且破坏我们需要的不变性。因此，我们需要包含足够多样性且满足基本不变性的训练环境。我们将这种多样性需求形式化为需要环境在linear general position。 假设8：训练环境 在linear general position的程度为r， ， ，且对于所有的非零 :直观上，这种linear general position的假设限制了训练环境共线性的程度。每个处在linear general position的新环境都将其不变解空间减少一个自由度。幸运的是，理论10表明不满足一个linear general position的叉积 集合为0。使用这种linear general position的假设，我们通过IRM学习的不变性可以从训练环境转化到全部环境。 下面这个定理表明，如果在 中找到一个秩为r的数据表达 导出的不变预测 ，且 在linear general position的程度为r，那么 将是整个环境
近年来,社会经济与科学技术在不断发展,而人们的生活水平也在日益提高,手机的普及率也愈来愈高,对人们的工作、生活和学习都有非常重要的帮助,中国手机产业也在高速增长。中国智能手机市场已超越美国成为最大的智能手机销售市场。 国内手机市场也处于日趋激烈的竞争环境下,国产手机厂商因为自身存在的多方面的问题,如品牌意识、市场营销能力、核心技术、质量及售后服务等,竞争的优势正不断弱化,在市场上的占有率也在逐年下降,如何能够抢先把握机会,成功摆脱困境,增强核心竞争力,制定更加符合竞争环境的营销策略,形成持久的竞争优势,在世界市场站稳脚,是国产手机企业现在最需考虑的问题。 在这种形势下,本文研究分析了华为在进入手机市场初期的营销战略和策略,还分析了中国手机行业发展的宏观环境和发展现状,进一步根据华为自身条件的分析,分析了华为在国内开拓手机业务的优势、劣势、机遇和挑战。本文提出了华为手机起初要进入大中城市的市场,应该采取集中化等策略,而要满足各阶层消费者的需求,首先必须专业化,在取得优势后,再利用适当策略占据其他消费者市场。文章在最后结合市场营销理论、战略管理理论、管理经济学等理论,进一步优化了华为的销售策略,希望能使华为公司在激烈的竞争环境下保持良好发展,也希望能在发展战略和策略方面给其他的国产手机品牌一些参考和启示。