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现在知网收录的刊物最贵,一版都要求2版起发的,版面费下来基本都在1500-2000以上一篇,教育和医学专刊都会偏贵点,基本都在2000-3000以上的版面费了
在核心期刊上发表一篇论文要花多少钱？随着企业对员工要求的不断提高，许多技术人员通过撰写和发表职称论文来提高自己的专业技能，因此核心论文的发表成为他们最关心的问题，核心论文的价格可以说很高，发表难度大，成功率低，困扰了无数人。一般来说，南核、北核、科技技术核心的价格都是几万。如果费用太便宜就不要相信了。很多人认为发表核心期刊不仅难度大，而且成本高，因此认为能不发就不发。核心期刊的发表论文价格虽然高，但其价值也是显而易见的。一般来说，南核、北核和科技技术核心的价格会更高。如果太便宜就不要相信。如果你自己发，没有一定的关系网是很难发出去的，而且很大一部分期刊杂志都是只接熟人的，而且走量，发表起来相对可靠一些，省去了很多的中间麻烦。因此，如果你想发表了一篇核心论文，就需要找一家靠谱的机构来帮你完成。那么发表一篇核心期刊论文需要多少钱呢？国家级核心期刊的版面费，主要还是看其期刊本身的权威性。好的核心期刊一个版面费上万也有可能。一般期刊发表版面费几百上千的都有。这就要你根据自己的实际情况与投稿要求来定。如何判别核心论文发表的价格是否合理1、上网搜一下期刊，在都是正规期刊的前提下，一般影响因子越高的期刊网上发表越贵。2、相对而言，知网收录的期刊，比其它网站收录的能贵些。3、这个是最简单的，直接询问杂志社或中介。论文发表之前，了解自身单位评定职称与发表论文的要求，阅读单位与职称协会发布的相关文件，如：中级职称，要求CNissn刊号的两篇以上的论文发表，字数不得低于4000字!当然也不是所有评职称都明确规定，就拿核心期刊发表为例，这个时候往往并不是你单位的要求，而是你的文章质量有多高，你能出多少钱给杂志社作为版面费，因此，此类发表价格十分昂贵!总之，核心论文发表的版面费相对较高，但是每本期刊的具体价格还是不太一样，一般来说找正规论文机构发表论文的价格都在1万元以上，价格太低的不要轻易相信，因为核心期刊本身版面费就高。
发表一篇论文需要多少钱？这个想必是大家投稿的时候很关心的问题，一般来说，肯定是在自己能力范围之内以及期刊符合要求的前提下，越便宜越好。那么在回答这个问题之前，首先大家要明白，学术期刊很多都是收费发表，而不是像有些作者认为的，不仅不需要花钱，还能得到稿费，因为学术期刊和发行类杂志不一样，除了能得到资金扶持以维持杂志社运营的期刊外，剩下的期刊都是需要自负盈亏，而学术期刊本身的特性（专业性强、枯燥乏味）注定了其无法通过发行量和广告来获得主要收入，便只能收取版面费。投稿能得到稿费的，一般是发行类杂志以及常年征稿的公主号等。诚然，像是一些高端期刊，比如学报、核心期刊等，免收版面费的有很多，或者即便是收费，收得也不多，而且如果是非常优质的稿件还可以免费甚至得到稿费，关键就在于文章质量如何（还要看作者的资历是否达标）。但能写出高水平文章的终归还是少数，大部分人发的还是普刊（前提是毕业论文、保研、评职称、评奖学金等加分认可普刊）。那么发表一篇普刊论文版面费是多少呢？这个真没有统一的答案，普刊里其实也有免费的期刊，但投稿难度非常大，甚至可能和核心比肩，这种的就不多说了，单说收费普刊，这些期刊里，就目前而言，便宜的有两千多，贵的四五千、五六千甚至更贵的都有，不过特别贵的和相对便宜的都是少数，一篇3-4版的文章投稿普刊，起发费用基本是在三四千，当然教育类的期刊和医学类的期刊整体会偏贵一些，尤其是名字稍微好听点的（就是期刊名和教育、医学稍微沾边的）。注意：以上只是普刊的大概收费情况，具体收费如何要结合具体的期刊来，毕竟期刊都是自行定价，而每本期刊的定价都不一样。总会碰到有作者问，为什么现在期刊都这么贵了？以前不是很便宜吗？一篇论文一两千甚至几百就能搞定。没错，以前确实是便宜，那个时候不仅便宜，投稿难度也没这么大，如今即便是一个非知网收录的普刊，但毕竟是以前，以前什么不便宜？房价没有飙升得这么离谱，蔬菜水果也没这么贵，就连一支平平无奇的雪糕都能卖出天价......而现在，就说期刊吧，整个期刊行业经过整改后（目前其实也还在整改中，并未停止），很多期刊的起发版面都调整为至少3-4版，即便单版收费维持原来的不变，乘以三或四之后，单篇论文的总费用也上来了。而起发版面增多，导致期刊每期可安排的论文篇数也大幅下降，然后发表论文的需求量并未减少，供不应求的情况下，只能涨价以控制收稿量（或者提高收稿要求）。有些期刊是出于控制收稿量的目的涨价（或者提高收稿要求），有些是跟风，有些则是迫于无奈，别人都涨价，就它不涨，那大家投稿的时候肯定都会优先选择它，因为便宜啊，这样一来，其收稿量自然也会增多，审稿都审不过来了，这时候要么暂停收稿一段时间，先把已收的稿件消化完，要么就是涨价以控制收稿速度，当然还有一招：提高收稿要求或者缩减收稿范围，如此就可以退掉部分稿件， 而且因为投稿难度增加了，就算便宜，后面的收稿量也会慢慢的相对减少。不过说实话，今年期刊涨价确实过于离谱，真是什么乱七八糟的期刊都能涨到天价......如今发表一篇论文的费用越来越贵，而且涨价势头目前来看也并未停止，所以建议大家，如果发表论文是刚需，越早投稿越好，便宜且容易，以后即便是普刊，难度和费用预计都会不断提高，这从今年的收稿情况就可以看出来。以上讨论范围仅限知网、万方、维普收录的普刊，至于现在几百元还可以发的，都是龙源或者期刊网收录的期刊，这些期刊是什么情况，大家应该多少都懂吧。有时候感觉，如果发一篇普刊论文需要五六千的费用，还不如发一篇专科学报划算，毕竟学报比普刊整体上高了个档次，一般加分的时候也会更多些。
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要看你写的怎么样咯，现在神经网络方面大体上已经比较完善了，你要选择一个很细的点来做研究，审稿人觉得你这研究有理有据，之前没人细致研究过你这个点，就很容易发啦
图神经网络好发论文吗如下：
图神经网络将深度学习的预测能力应用于丰富的数据结构中，这些数据结构将物体及其对应关系描述为图中用线连成的点，图神经网络读博好。在图神经网络中，被称为“节点”的数据点通过被称为“边”的线连接，各种元素均以数学形式表达，这使机器学习算法可以在节点、边或整个图的层面做出有用的预测。
这个理科生应该都清楚，图有点(Vertex)和边(Edge)两部分组成，一个图就代表了各个实体节点（node）之间的关系（edge）：每个节点或者边都可以包含它的一些属性信息，比如如果一个节点表示一个人，那么就可以包含这个人的姓名、性别、身高、体重之类的..我们研究需要的信息。而这些信息，都可以用通用的向量的形式存入其中：
还有别忘了一点，边是可以有方向的，按此我们还能分为有向图或是无向图。边的方向代表了信息的传递方向，例如a是b的微信好友，那b也是a的微信好友，好友关系自然是没方向的，而比如a是b的爹，那显然b就不是a的爹，此时叫爹的关系就是有有方向的。图结构的构建是非常灵活的，可以根据个人的设计构建出各种不一样的图。而作为开发者显然要结合实际解决的问题来构建合适的图。
神经网络的是我的毕业论文的一部分4．人工神经网络人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。4.1人工神经网络学习的原理人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。 如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。4.2人工神经网络的优缺点人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:（1）并行分布性处理因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。（2）可学习性一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境(称为有教师学习)，或者对输入进行自适应学习(称为无教师学习)，不断地自动学习，完善知识的存储。（3）鲁棒性和容错性由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。（4）泛化能力人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。它能充分逼近复杂的非线形关系。当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点:（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。4.3神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件(结点) 之间的相互作用而进行的。由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。通过对经验样本的学习，将专家知识以权值和阈值的形式存储在网络中，并且利用网络的信息保持性来完成不精确诊断推理，较好地模拟了专家凭经验、直觉而不是复杂的计算的推理过程。但是，该技术是一个多学科知识交叉应用的领域，是一个不十分成熟的学科。一方面，装备的故障相当复杂;另一方面，人工神经网络本身尚有诸多不足之处:（1）受限于脑科学的已有研究成果。由于生理实验的困难性，目前对于人脑思维与记忆机制的认识还很肤浅。（2）尚未建立起完整成熟的理论体系。目前已提出了众多的人工神经网络模型，归纳起来，这些模型一般都是一个由结点及其互连构成的有向拓扑网，结点间互连强度所构成的矩阵，可通过某种学习策略建立起来。但仅这一共性，不足以构成一个完整的体系。这些学习策略大多是各行其是而无法统一于一个完整的框架之中。（3）带有浓厚的策略色彩。这是在没有统一的基础理论支持下，为解决某些应用，而诱发出的自然结果。（4）与传统计算技术的接口不成熟。人工神经网络技术决不能全面替代传统计算技术，而只能在某些方面与之互补，从而需要进一步解决与传统计算技术的接口问题，才能获得自身的发展。虽然人工神经网络目前存在诸多不足，但是神经网络和传统专家系统相结合的智能故障诊断技术仍将是以后研究与应用的热点。它最大限度地发挥两者的优势。神经网络擅长数值计算，适合进行浅层次的经验推理;专家系统的特点是符号推理，适合进行深层次的逻辑推理。智能系统以并行工作方式运行，既扩大了状态监测和故障诊断的范围，又可满足状态监测和故障诊断的实时性要求。既强调符号推理，又注重数值计算，因此能适应当前故障诊断系统的基本特征和发展趋势。随着人工神经网络的不断发展与完善，它将在智能故障诊断中得到广泛的应用。根据神经网络上述的各类优缺点，目前有将神经网络与传统的专家系统结合起来的研究倾向，建造所谓的神经网络专家系统。理论分析与使用实践表明，神经网络专家系统较好地结合了两者的优点而得到更广泛的研究和应用。离心式制冷压缩机的构造和工作原理与离心式鼓风机极为相似。但它的工作原理与活塞式压缩机有根本的区别，它不是利用汽缸容积减小的方式来提高汽体的压力，而是依靠动能的变化来提高汽体压力。离心式压缩机具有带叶片的工作轮，当工作轮转动时，叶片就带动汽体运动或者使汽体得到动能，然后使部分动能转化为压力能从而提高汽体的压力。这种压缩机由于它工作时不断地将制冷剂蒸汽吸入，又不断地沿半径方向被甩出去，所以称这种型式的压缩机为离心式压缩机。其中根据压缩机中安装的工作轮数量的多少，分为单级式和多级式。如果只有一个工作轮，就称为单级离心式压缩机，如果是由几个工作轮串联而组成，就称为多级离心式压缩机。在空调中，由于压力增高较少，所以一般都是采用单级，其它方面所用的离心式制冷压缩机大都是多级的。单级离心式制冷压缩机的构造主要由工作轮、扩压器和蜗壳等所组成。 压缩机工作时制冷剂蒸汽由吸汽口轴向进入吸汽室，并在吸汽室的导流作用引导由蒸发器(或中间冷却器)来的制冷剂蒸汽均匀地进入高速旋转的工作轮3(工作轮也称叶轮，它是离心式制冷压缩机的重要部件，因为只有通过工作轮才能将能量传给汽体)。汽体在叶片作用下，一边跟着工作轮作高速旋转，一边由于受离心力的作用，在叶片槽道中作扩压流动，从而使汽体的压力和速度都得到提高。由工作轮出来的汽体再进入截面积逐渐扩大的扩压器4(因为汽体从工作轮流出时具有较高的流速，扩压器便把动能部分地转化为压力能，从而提高汽体的压力)。汽体流过扩压器时速度减小，而压力则进一步提高。经扩压器后汽体汇集到蜗壳中，再经排气口引导至中间冷却器或冷凝器中。 二、离心式制冷压缩机的特点与特性 离心式制冷压缩机与活塞式制冷压缩机相比较，具有下列优点： (1)单机制冷量大，在制冷量相同时它的体积小，占地面积少，重量较活塞式轻5～8倍。 (2)由于它没有汽阀活塞环等易损部件，又没有曲柄连杆机构，因而工作可靠、运转平稳、噪音小、操作简单、维护费用低。 (3)工作轮和机壳之间没有摩擦，无需润滑。故制冷剂蒸汽与润滑油不接触，从而提高了蒸发器和冷凝器的传热性能。 (4)能经济方便的调节制冷量且调节的范围较大。 (5)对制冷剂的适应性差，一台结构一定的离心式制冷压缩机只能适应一种制冷剂。 (6)由于适宜采用分子量比较大的制冷剂，故只适用于大制冷量，一般都在25～30万大卡／时以上。如制冷量太少，则要求流量小，流道窄，从而使流动阻力大，效率低。但近年来经过不断改进，用于空调的离心式制冷压缩机，单机制冷量可以小到10万大卡／时左右。 制冷与冷凝温度、蒸发温度的关系。 由物理学可知，回转体的动量矩的变化等于外力矩，则 T=m(C2UR2-C1UR1) 两边都乘以角速度ω，得 Tω=m(C2UωR2-C1UωR1) 也就是说主轴上的外加功率N为： N=m(U2C2U-U1C1U) 上式两边同除以m则得叶轮给予单位质量制冷剂蒸汽的功即叶轮的理论能量头。 U2 C2 ω2 C2U R1 R2 ω1 C1 U1 C2r β 离心式制冷压缩机的特性是指理论能量头与流量之间变化关系，也可以表示成制冷 W=U2C2U-U1C1U≈U2C2U （因为进口C1U≈0） 又C2U=U2-C2rctgβ C2r=Vυ1/(A2υ2) 故有 W= U22(1- Vυ1 ctgβ) A2υ2U2 式中：V—叶轮吸入蒸汽的容积流量（m3/s） υ1υ2 ——分别为叶轮入口和出口处的蒸汽比容（m3/kg） A2、U2—叶轮外缘出口面积(m2)与圆周速度(m/s) β—叶片安装角 由上式可见，理论能量头W与压缩机结构、转速、冷凝温度、蒸发温度及叶轮吸入蒸汽容积流量有关。对于结构一定、转速一定的压缩机来说，U2、A2、β皆为常量，则理论能量头W仅与流量V、蒸发温度、冷凝温度有关。 按照离心式制冷压缩机的特性，宜采用分子量比较大的制冷剂，目前离心式制冷机所用的制冷剂有F—11、F—12、F—22、F—113和F—114等。我国目前在空调用离心式压缩机中应用得最广泛的是F—11和F—12，且通常是在蒸发温度不太低和大制冷量的情况下，选用离心式制冷压缩机。此外，在石油化学工业中离心式的制冷压缩机则采用丙烯、乙烯作为制冷剂，只有制冷量特别大的离心式压缩机才用氨作为制冷剂。 三、离心式制冷压缩机的调节 离心式制冷压缩机和其它制冷设备共同构成一个能量供给与消耗的统一系统。制冷机组在运行时，只有当通过压缩机的制冷剂的流量与通过设备的流量相等时，以及压缩机所产生的能量头与制冷设备的阻力相适应时，制冷系统的工况才能保持稳定。但是制冷机的负荷总是随外界条件与用户对冷量的使用情况而变化的，因此为了适应用户对冷负荷变化的需要和安全经济运行，就需要根据外界的变化对制冷机组进行调节，离心式制冷机组制冷量的调节有：1°改变压缩机的转速；2°采用可转动的进口导叶；3°改变冷凝器的进水量；4°进汽节流等几种方式，其中最常用的是转动进口导叶调节和进汽节流两种调节方法。所谓转动进口导叶调节，就是转动压缩机进口处的导流叶片以使进入到叶轮去的汽体产生旋绕，从而使工作轮加给汽体的动能发生变化来调节制冷量。所谓进汽节流调节，就是在压缩机前的进汽管道上安装一个调节阀，如要改变压缩机的工况时，就调节阀门的大小，通过节流使压缩机进口的压力降低，从而实现调节制冷量。离心式压缩机制冷量的调节最经济有效的方法就是改变进口导叶角度，以改变蒸汽进入叶轮的速度方向(C1U)和流量V。但流量V必须控制在稳定工作范围内，以免效率下降。
随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!
人工神经网络的发展及应用
摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用
随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
1人工神经网络概述
关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程
2.1 萌芽时期
在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。
2.2 低谷时期
在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。
2.3 复兴时期
美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。
2.4 稳步发展时期
随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。
随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。
3人工神经网络的应用
3.1 在信息领域中的应用
人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。
3.2 在医学领域的应用
人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。
3.3 在经济领域中的应用
经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。
3.4 在其他领域的应用
人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。
4总结
随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。
参考文献
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[2]汤素丽，罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用，2009(10)：59-61.
[3]李会玲，柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46.
[4]过效杰，祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利，2004(1)：22-23.
[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学，2006.
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相对好发，但是你要看你用来做什么，首先神经网络的目的要说清楚，再次，如果结合具体的对象就更好发了，因为如果你是专门做神经网络的话做深一点可以，如果是结合其他领域就用一下神经网络，还是能容易发文章的。
图神经网络好发论文吗如下：
图神经网络将深度学习的预测能力应用于丰富的数据结构中，这些数据结构将物体及其对应关系描述为图中用线连成的点，图神经网络读博好。在图神经网络中，被称为“节点”的数据点通过被称为“边”的线连接，各种元素均以数学形式表达，这使机器学习算法可以在节点、边或整个图的层面做出有用的预测。
这个理科生应该都清楚，图有点(Vertex)和边(Edge)两部分组成，一个图就代表了各个实体节点（node）之间的关系（edge）：每个节点或者边都可以包含它的一些属性信息，比如如果一个节点表示一个人，那么就可以包含这个人的姓名、性别、身高、体重之类的..我们研究需要的信息。而这些信息，都可以用通用的向量的形式存入其中：
还有别忘了一点，边是可以有方向的，按此我们还能分为有向图或是无向图。边的方向代表了信息的传递方向，例如a是b的微信好友，那b也是a的微信好友，好友关系自然是没方向的，而比如a是b的爹，那显然b就不是a的爹，此时叫爹的关系就是有有方向的。图结构的构建是非常灵活的，可以根据个人的设计构建出各种不一样的图。而作为开发者显然要结合实际解决的问题来构建合适的图。
你不翻译了？？？
深度神经网络（DNNs）是 AI 领域的重要成果，但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。 一些前沿生物医学研究，也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。 在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后，相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力，并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络，已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。 用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成为主流方向的当下，有研究小组却选择用神经生物学的方法重新审视计算机学界发明的DNNs。 而他们发现，诸如改变初始权重等情况就能改变网络的最终训练结果。这对使用单个网络来窥得生物神经信息处理机制的普遍做法提出了新的要求：如果没有将具有相同功能的深度神经网络具有的差异性纳入考虑的话，借助这类网络进行生物大脑运行机制建模将有可能出现一些随机的影响。要想尽量避免这种现象，从事 DNNs 研究的计算神经科学家，可能需要将他们的推论建立在多个网络实例组的基础上，即尝试去研究多个相同功能的神经网络的质心，以此克服随机影响。 而对于 AI 领域的研究者，团队也希望这种表征一致性的概念能帮助机器学习研究人员了解在不同任务性能水平下运行的深度神经网络之间的差异。 人工神经网络由被称为 “感知器”、相互连接的单元所建立，感知器则是生物神经元的简化数字模型。人工神经网络至少有两层感知器，一层用于输入层，另一层用于输出层。在输入和输出之间夹上一个或多个 “隐藏” 层，就得到了一个 “深层” 神经网络，这些层越多，网络越深。 深度神经网络可以通过训练来识别数据中的特征，就比如代表猫或狗图像的特征。训练包括使用一种算法来迭代地调整感知器之间的连接强度（权重系数），以便网络学会将给定的输入（图像的像素）与正确的标签（猫或狗）相关联。理想状况是，一旦经过训练，深度神经网络应该能够对它以前没有见过的同类型输入进行分类。 但在总体结构和功能上，深度神经网络还不能说是严格地模仿人类大脑，其中对神经元之间连接强度的调整反映了学习过程中的关联。 一些神经科学家常常指出深度神经网络与人脑相比存在的局限性：单个神经元处理信息的范围可能比 “失效” 的感知器更广，例如，深度神经网络经常依赖感知器之间被称为反向传播的通信方式，而这种通信方式似乎并不存在于人脑神经系统。 然而，计算神经科学家会持不同想法。有的时候，深度神经网络似乎是建模大脑的最佳选择。 例如，现有的计算机视觉系统已经受到我们所知的灵长类视觉系统的影响，尤其是在负责识别人、位置和事物的路径上，借鉴了一种被称为腹侧视觉流的机制。 对人类来说，腹侧神经通路从眼睛开始，然后进入丘脑的外侧膝状体，这是一种感觉信息的中继站。外侧膝状体连接到初级视觉皮层中称为 V1 的区域，在 V1 和 V4 的下游是区域 V2 和 V4，它们最终通向下颞叶皮层。非人类灵长类动物的大脑也有类似的结构（与之相应的背部视觉流是一条很大程度上独立的通道，用于处理看到运动和物体位置的信息）。 这里所体现的神经科学见解是，视觉信息处理的分层、分阶段推进的：早期阶段先处理视野中的低级特征（如边缘、轮廓、颜色和形状），而复杂的表征，如整个对象和面孔，将在之后由颞叶皮层接管。 如同人的大脑，每个 DNN 都有独特的连通性和表征特征，既然人的大脑会因为内部构造上的差异而导致有的人可能记忆力或者数学能力更强，那训练前初始设定不同的神经网络是否也会在训练过程中展现出性能上的不同呢？ 换句话说，功能相同，但起始条件不同的神经网络间究竟有没有差异呢？ 这个问题之所以关键，是因为它决定着科学家们应该在研究中怎样使用深度神经网络。 在之前 Nature 通讯发布的一篇论文中，由英国剑桥大学 MRC 认知及脑科学研究组、美国哥伦比亚大学 Zuckerman Institute 和荷兰拉德堡大学的 Donders 脑科学及认知与行为学研究中心的科学家组成的一支科研团队，正试图回答这个问题。论文题目为《Individual differences among deep neural network models》。 根据这篇论文，初始条件不同的深度神经网络，确实会随着训练进行而在表征上表现出越来越大的个体差异。 此前的研究主要是采用线性典范相关性分析（CCA，linear canonical correlation analysis）和 centered-kernel alignment（CKA）来比较神经网络间的内部网络表征差异。 这一次，该团队的研究采用的也是领域内常见的分析手法 —— 表征相似性分析（RSA，representational similarity analysis）。 该分析法源于神经科学的多变量分析方法，常被用于将计算模型生产的数据与真实的大脑数据进行比较，在原理上基于通过用 “双（或‘对’）” 反馈差异表示系统的内部刺激表征（Inner stimulus representation）的表征差异矩阵（RDMs，representational dissimilarity matrices），而所有双反馈组所组成的几何则能被用于表示高维刺激空间的几何排布。 两个系统如果在刺激表征上的特点相同（即表征差异矩阵的相似度高达一定数值），就被认为是拥有相似的系统表征。 表征差异矩阵的相似度计算在有不同维度和来源的源空间（source spaces）中进行，以避开定义 “系统间的映射网络”。本研究的在这方面上的一个特色就是，使用神经科学研究中常用的网络实例比较分析方法对网络间的表征相似度进行比较，这使得研究结果可被直接用于神经科学研究常用的模型。 最终，对比的结果显示，仅在起始随机种子上存在不同的神经网络间存在明显个体差异。 该结果在采用不同网络架构，不同训练集和距离测量的情况下都成立。团队分析认为，这种差异的程度与 “用不同输入训练神经网络” 所产生的差异相当。 如上图所示，研究团队通过计算对应 RDM 之间的所有成对距离，比较 all-CNN-C 在所有网络实例和层、上的表示几何。 再通过 MDS 将 a 中的数据点（每个点对应一个层和实例）投影到二维。各个网络实例的层通过灰色线连接。虽然早期的代表性几何图形高度相似，但随着网络深度的增加，个体差异逐渐显现。 在证明了深度神经网络存在的显著个体差异之后，团队继续探索了这些差异存在的解释。 随后，研究者再通过在训练和测试阶段使用 Bernoulli dropout 方法调查了网络正则化（network regularization）对结果能造成的影响，但发现正则化虽然能在一定程度上提升 “采用不同起始随机种子的网络之表征” 的一致性，但并不能修正这些网络间的个体差异。 最后，通过分析网络的训练轨迹与个体差异出现的过程并将这一过程可视化，团队在论文中表示，神经网络的性能与表征一致性间存在强负相关性，即网络间的个体差异会在训练过程中被加剧。 总而言之，这项研究主要调查了多个神经网络在最少的实验干预条件下是否存在个体差异，即在训练开始前为网络设置不同权重的随机种子，但保持其他条件一致，并以此拓展了此前与 “神经网络间相关性” 有关的研究。 除了这篇 这篇 研究以外，“深度学习三巨头” 之一、著名 AI 学者 Hinton 也有过与之相关的研究，论文名为《Similarity of Neural Network Representations Revisited》，文章探讨了测量深度神经网络表示相似性的问题，感兴趣的读者可以一并进行阅读。 Refrence： [1] [2]
论网络新闻编辑规律 ——兼析网络新闻受众的多元需求 栾 轶 玫 中、英文摘要 二、前 言： 第一部分：问题的提出和研究的维度 第二部分：理论基点——网络传播特点与网络新闻编辑基本规律 第三部分：宏观视角——网络新闻编辑思想与网络新闻受众的需求 第四部分：中观视角——网络新闻编辑策划与网络新闻受众的需求 第五部分：微观视角——网络新闻编辑实务与网络新闻受众的需求 结束语： 八、索引与参考书目： 论文：（以下为索引链接列表） 题目：《论网络新闻编辑规律——兼析网络新闻受众的多元需求》 一、问题的提出与研究的维度； 二、网络传播特点与网络新闻编辑基本规律 1、 网络传播的特点； 2、 开放式——网络新闻编辑的基本规律； 三、网络新闻编辑思想与网络受众的多元需求； 1、 网络新闻编辑定位和受众的多元需求； 2、 网络新闻编辑功能分析与受众心理的引导； 3、 网络新闻编辑思想与受众多层次需求的满足； 四、网络新闻编辑策划与网络新闻受众的需求； 1、 网络新闻编辑策划的定义、内容； 2、 网络新闻编辑策划的功能分析与受众需求的满足； 3、 网络新闻编辑策划的特点； 五、网络新闻编辑实务与网络新闻受众的需求； 1、 网络新闻编辑内容研究与对受众的“迎合”与“引导”； 2、 网络新闻编辑形式研究与有效传通局面的形成； 3、 网络新闻编辑中的特殊手段； 网络媒体——这一二十世纪最后几年才出现的全新媒体，被人们称为继报刊、广播、电视之后的“第四媒体”，它的出现给传播领域带来全方位的深刻变革。一个全新的媒体、一个全新的传播领域正吸引着学界对它的深入研究。 “网络新闻编辑学”是网络传播学众多研究内容中的一个重要且实用的方面。本文选取它作为研究的主题， 以受众的多元需求作为研究的出发点，文中的所有考察都与受众密切相联。 本文从三个层面： “宏观视角——网络新闻编辑思想与受众的多元需求”、 “中观视角——网络新闻编辑策划与受众的多元需求”、 “微观视角——网络新闻编辑实务与受众的多元需求”进行分类研究。提出网络新闻编辑应该具有“全历史”、“全社会”、“全受众”“全天候”的编辑思想；指出“‘开放式’是网络新闻编辑的基本规律”；此外，本文还从“网络新闻策划的内容”、“网络新闻策划的功能”、“网络新闻策划的特点”等几方面入手，探讨了经济功能在网络新闻策划中的“度”的把握的问题；本文微观方面，通过对网络新闻编辑“内容建构”、“形式呈现”两方面现状的考察，提出相应的内容与形式的良性建构标准。 主题词： 网络新闻编辑规律、编辑思想、编辑策划、编辑实务、开放式、受众的需求 Abstract Emerging in the last decade of 20th Century, INTERNET is regarded as the Fourth Media after Press, Radio and TV and now leading a widerange revolution in mass communication. More and more studies and research works concentrate on the new form of media and the new sector. Internet News Editing is one of the most important and practical aspects of the studies. Staring from the diversified demands of audience, this article deals with the Internet News Editing which is closely related with audience. The article takes three points of views to carry out its classified studies: a) a macro study which focus on Principles of Internet News Editing and the diversified demands of audience; b) an intermediateview study which focus on internet news planning and the diversified demands of audience; and c) a micro study which focus on internet news editing practice and the diversified demands of audience. The principles of historical fullcoverage, wholesociety coverage, entireaudience coverage and alltime coverage should be applied to the Internet News Editing since boundlessness is the basic law in editing news accessing internet. Furthermore, studies are given to the functioning control of economic role in Internet News Editing in respects of the contents, functions and characteristics relating to internet news planning. The standards of welldesigned and wellwritten news are proposed in this article through microstudies given to contents structuring and page layout. Key Words: Basic Law of Internet News Editing, Editing Principles, Editing Planning, Editing Practice, Boundlessness, Demands of Audience 网络传播是一个全新的传播模式，基于“技术”而生的网络特点赋予网络传播一些全新面貌，对网络传媒这样一个“崭新的、上升的”媒体进行研究有着很强的现实指导意义。 本文在网络传播学众多的研究方向中，选取其中一个方面——“网络新闻编辑学”作为研究主题； 在众多的研究方法与研究视角中，选取目前网络传播研究中选用较少的心理学视角，从受众的多元需求出发，探索网络新闻编辑规律。 为了全方位反映“网络新闻编辑学”的各个方面，本文从三个层面： “宏观视角——网络新闻编辑思想与受众的多元需求”、“中观视角——网络新闻编辑策划与受众的多元需求”、“微观视角——网络新闻编辑实务与受众的多元需求”进行分类研究。在研究的过程中，注重“网络媒体与传统媒体的比较研究”、注重“传受双方‘良与不良’的互动研究”、注重“传播理论与新闻实例相结合的研究”。 本文第二部分，通过对网络传播特点的深入分析，提出“‘开放式’是网络新闻编辑的基本规律”这一论点。文中各个部分的论述都是基于对这一基本规律认识的基础之上的。 本文第三部分用了大量篇幅探讨网络新闻编辑工作中“编辑思想”的重要作用，提出网络新闻编辑应该具有“全历史”、“全社会”、“全受众”“全天候”的编辑思想”。 本文第四部分对于“网络新闻策划”的研究是网络编辑研究中一个崭新的领域，学界目前对这一命题的研究还显不足。文中从“网络新闻策划的内容”、“网络新闻策划的功能”、“网络新闻策划的特点”等几方面展开论述。 特别注意到了“经济功能对于网络新闻策划的要求与影响”、“网络新闻策划中如何实现经济与社会双收益？”“网络新闻策划的特殊形式”等问题，尝试通过粗浅的论述探索“经济功能在网络新闻编辑策划中‘度’的把握”这一命题。 本文第五部分将研究聚焦于“网络新闻编辑实务”这一微观层面，通过对“网络新闻内容媚俗化倾向”的分析，提出了相应的 “网络新闻编辑内容建构标准与规律”；通过对“网络新闻形式呈现方面不良现状”的分析，提出了相应的 “网络新闻编辑形式呈现标准与规律”。文中还首次提出了一些基于技术而形成的网络新闻编辑中的特殊手段——“邮发之最 / 阅读之最新闻之上的新闻”、“推销内容”等。 研究过程中，注重“网络媒体与传统媒体的比较研究”、注重“传受双方‘良与不良’的互动研究”、注重“传播理论与新闻实例相结合的研究”。 第一部分 问题的提出与研究的维度 一、问题的提出： 本文论题的选定与论述的确立基于这样一个现实层面：自1995年因特网在全世界出现，此后数以万千计的大小网站雨后春笋般地成长、发展。尽管各网站主营内容、经营模式纷繁复杂，但是提供信息与服务几乎是所有网站共同的目标。在这期间，诞生了一个全新的职业：网络新闻编辑——以向受众提供信息及信息服务为工作任务的全新职业。伴随着新兴事物而来，学术领域可能更为关心“受众的需求对网络新闻编辑工作的影响”以及“受众的需求在网络新闻编辑过程中的具体体现”这一命题。具体来讲，就是要求学界从受众需求的角度对以下问题展开研究：“什么样的信息及服务是受众关心的？怎样提供这些信息与服务被证明是有效的？有没有一些切实可循的标准可供参考？网络新闻编辑应涉及和不应涉及的领域是哪些？涉及的深度、广度是怎样的？网络新闻编辑过程中所涉及的受众、传者（编辑）、传播技术、信息等诸要素之间是何种关系？如何在它们之间形成一种良性互动？ 研究网络新闻编辑——这一网络传播中的重要内容，源于现实的需要与紧迫性： 网络传播是一个全新的事物。 对于整个互联网来说，它至今仍然处于儿童期（从 1995年到今天，不足6年），相对于传统媒体来讲，缺乏经验的累积与规律的探索。全新的事物犹如空白的纸张，充满着待垦的诱惑。 二、网络传播是一个上升的领域。 全新充满着悬疑，而“上升趋势”则意味着研究更有价值。不论从全球还是我国范围来看，整个网络事业仍然处在一个迅速发展的阶段，网民数量连月增加、网页内容不断翻新、网络普及范围日益深广。这一切都说明，对于网络传播的研究有前瞻与实际意义。 三、网络传播的研究依然不足。 相较于传统媒体，对于网络传播这样一个全新领域，国内外的研究都比较薄弱。台湾学者在1997年曾经做过一项对“全球资讯网传播学术资源”的研究，他们利用关键词查询“与大众传播相关的网站”，在亚太地区共找到56个中英文传播研究和教育网站，其中台湾有38个，澳大利亚有9个，香港有3个，新加坡2个，日本2个，泰国1个，新西兰1个。至于中国大陆则未找到任何网站。（参见：雷跃捷、辛欣著《网络新闻传播概论》第16页，北京广播学院出版社2000年） 虽然到目前国内也有了类似“中国传播学评论”的传播学术网站，但关于网络传播的学术研究与日益增多的网络传播现象相比，在研究的深度与广度方面依然显得不足。 心理学视角研究网络新闻编辑规律有自身优势与独特性。 本文在研究网络新闻编辑规律时选择心理学视角，从受众多方需求的角度审视网络新闻编辑工作，在论述中，更为关注受众需求的多样性特征、传受者的心理互动机制、以及网络新闻编辑工作在满足受众需求方面的“足”与“不足” 等问题。 我们知道，技术赋予网络的交互特征，使得传、受者的心理互动较之传统媒体而言更为经常更为深入，而传受者的心理互动深刻影响着网络传播过程的各个方面，因此，从这一视角研究网络新闻编辑规律更易贴近与深入问题的实质。从另一方面来讲，目前学界对于网络传播的研究仍较多地停留在宏观层面的理论探讨上，例如：目前的研究主要集中在：“1）探讨第四媒体对大众传播理论的影响；2）探讨第四媒体与传播新闻传媒的关系；3）探讨新闻媒体网络的建设与经营；4）对国内外网络法规的评介；5）调查新闻从业人员使用网络的状况。”（参见《网络新闻传播概论》第16页）而对于微观层面，比方说用心理学视角、从受众需求的角度对网络传播实务进行的研究还不是很多。本文则试图从这一角度进行一些学理意义的尝试性探讨。 由于技术的密切介入，与传统新闻编辑不同，网络新闻编辑从诞生之日起就决定着它的内容、趋势等都将更多也更密切地受到技术的影响，网络新闻编辑工作将随着技术的进步而不断发展变化，每一次技术的革新都将影响网络新闻编辑工作的内容与方式方法。这种影响可能表现为渐进式，也可能表现为瞬间突破性。正是技术的深度介入，使得网络新闻编辑工作表现为更多的动态性、开放性。因此，对它的研究也必然应该选取动态、多维、开放的视角。 二、研究的维度： 传统意义上的编辑研究一般关注报道方针、报道策划、报道实务等三方面。这三方面立体地构成了编辑学的全部内容。 网络新闻编辑虽然是一门全新课题，但对它的研究依然离不开上述三个层面的内容。因此，本文在研究维度的选择上采用了传统编辑学的方法，从宏观网络新闻编辑思想、中观网络新闻编辑策划、微观——网络新闻编辑实务三个层面进行研究。 宏观——网络新闻编辑思想和受众的多元需求： 本文将“编辑思想”做为论述的一个重要方面，除了“编辑思想”是传统编辑学研究的一个方面的原因外，更重要的是，在网络传播过程中，“编辑思想”一度被人忽视或者说从来被人重视不够，这或许由于网络传播的“技术决定论”或许是“传播主体多元化”导致的网络编辑工作的“唯技术”或“人人皆为传者，无需编辑”的现实倾向；而对网络编辑工作理解上的错觉与误读已经并且还在给现时的网络编辑工作带来不利影响。正本清源——从源头上的重新认识将有助于网络新闻编辑具体操作的良性发展。本文从“更好地满足受众多样性需求”出发，提出“全历史、全社会、全受众、全天候”的网络新闻编辑思想，着重强调了网络新闻编辑应该具有的对历史、对社会、对受众的全面负责态度。 中观——网络新闻编辑策划和受众的多元需求： 长期以来，对于编辑学研究的重要组成部分——新闻策划的研究一直没有受到应有的重视，近些年来，随着媒介产业化进程，这一问题又重新进入学术研究的视野。毫无疑问，对于网络新闻编辑研究来讲，网络新闻策划是一个极其重要的方面。网络新闻策划的目标是为了让自己的新闻产品能被更多的受众接受、喜爱，因此，对于它的研究一定是基于对受众的心理特点、多元需求仔细分析基础之上的。 网络新闻从诞生之日起，就始终立于媒介产业化的前沿，较传统媒体而言，它带有更强的商品属性、经济功能。这使得网络新闻策划在功能与模式上都有自己的独特之处。本文试图探讨“经济功能对于网络新闻策划的要求与影响”、“网络新闻策划中如何实现经济与社会双收益？”“网络新闻策划的特殊形式”等等一系列问题。目的就是尝试通过粗浅的论述探索“经济功能在网络新闻编辑策划中‘度’的把握”这一命题。 微观——网络新闻编辑实务和受众的多元需求： 对宏观编辑思想与中观编辑策划的研究，目的是勾勒出网络新闻编辑工作应有的一种宽广视界与胸怀，它们是隐性的、稳定的，更多的表现为一种常态。而具体到“每篇稿件的选择、每个网页的建构、每条链接的设计”这些属于编辑实务方面的具体编辑工作，则更多表现为显性的、动态的、受众能够直接感受到的编辑成果。因此，对它的深入研究最具现实指导性。 通过对网络新闻编辑内容选择方面的“长与短”、“新与旧”、“软与硬”、“深与浅”“真与假”、“原创与整合”的研究；通过对网络新闻编辑形式呈现方面的“网页空间”、“信息编排”“版面色彩”“导航结构”的研究；通过对基于网络技术而形成的特殊编排手段——“新闻之上的新闻”、“推销内容的编辑手段”等等专题的研究，有助于更好地回答“什么是受众讨厌的？”“什么是受众喜欢的？”、“如何满足并提升受众的喜好？”等一系列问题。 从而为传受良性互动与网络新闻的高效传播找到实现途径。 网络新闻以网络为传播平台。一方面，网络传播的特点势必影响着网络新闻编采特点；另一方面，网络新闻在编采过程中也要时时刻刻注重网络传播的特点，只有这样网络新闻才能更好地发扬技术带来的优势，才能有别于传统媒体的新闻形式，有独立存在的理由与持续发展的可能性。 本部分将通过对网络传播特点的分析、以及网络编辑与传统媒体编辑工作的对比研究，探索网络新闻编辑的基本规律——开放式规律。以下各部分的论述都将建立于这一基本规律之上。 一 、 网络传播特点分析 关于网络传播的特点，目前存在多种解说。 例如：有将网络媒体特点归结为：1）超越时空限制；2）海量信息；3）多媒体；4)交互性；5）小众化（实质上强调的是个性化服务）；（参见：张海鹰、腾谦编著《网络传播概论》第77页----第80页，复旦大学出版社）有将网络传播特点归结为：1）传播主体多元化；2）传播方式多媒体；3）传播关系的交互性；4）信息接收的个人化和主动化；5）信息传播的快捷性；6）传播内容的广泛性；7）传播环境的全球化；（参见：雷跃捷、辛欣主编《网络新闻传播概论》第54页---第70页，北京广播学院出版社）还有将网络传播特点归结为：1）交互性；2）海量性；3）即时性；4)超文本信息检索方式；5）媒体个人化；（参见：《网络季风丛书：人人都是国王》，山东文艺出版社） 将散见于各报章、论著中的表述归结起来，尽管各方表述在选取词汇与着重要素方面有所不同，但是在网络传播的基本特点方面，大家还是有一定的共识。简言之，就是普遍承认网络传播在如下方面拥有与传统媒体完全不同的特点：交互性、海量性、多媒体、即时性、个人化、超文本等。 1）交互性：传统媒体将信息单向传递给受众，网络传播则提供一种双向传输的信息渠道。用“逻辑拓朴结构”（它是描述不同网络系统中信息传输逻辑过程的方法）分析，传统媒体的逻辑拓朴结构是星型结构，即中心制作，四面传输。其特点是1）中心节点：报社、电台、电视台是传播中的唯一信息来源；2）单向流动：信息由信息源向终端点“受者”流动；3）终端点彼此孤立，没有联系；4）中心节点批量复制同样信息，单向传诸终端点。这种结构使得传统媒体基本上只根据自己的判断决定什么样的信息，受众只能照单全收，形成了“我传你受”的传播定势。网络媒体基于完全不同的一个平等交流的信息平台。网络传播的逻辑拓朴结构是环形分布式的，其特点为：1）拓朴结构中无中心节点，每个节点都可向其他节点发送信息成为信息源；2）双向流动：任何节点都可以向发送信息的节点传回反馈信息；3）网络各节点之间不是孤立的，任意两点可以通过网络进行双向信息交流；4）任意两点间的交流路径不只一条。采用这种逻辑拓朴结构的网络传播本身就具有双向交流的特点，这使得传受双方较之传统媒体而言，双向交流的发生更为经常也更为深入。（参见：雷跃捷、辛欣主编《网络新闻传播概论》，北京广播学院） 2）海量性：因特网将全世界的计算机和计算机连接起来，从而形成了一个巨大无比的数据库。世界上任一时间任一地点发生的任一事件都有可能成为网络的信息被广泛传播。与传统媒体相比，由于它得天独厚的技术优势，它可以逃脱报纸版面、广播电视固定时段、节目容量等诸多限制。技术创造的电脑网络时空，几乎可以将全世界的新闻信息全部包揽；此外，由于传播主体的多元化，“人人皆可成为信息源”——使得网络信息得以最大限度的源源不断；其次，由于数据库的存在，得以纵向保存历史新闻信息，正是信息集纳的广度与深度形成了网络传播的海量特点。 3）多媒体：报纸通过纸质媒介利用文字和图片传递新闻，广播以声音发送信息，电视借助声画播放节目。网络媒体则兼容了文字、图表（片）、声音、动画、影像等多种传播手段保存信息、表现信息、发送信息。网络传播的多媒体特点最大限度地实现了各种传播形式的“兼容并包”，丰富了新闻传播的手段。受众也有了众多的自由选择，他们可以根据自己的喜欢选择有字无声、有声有像、图文并茂等多种形式，各种感官得以充分调动。 4）即时性：报纸使用纸质媒介传递信息，传递速度受制于交通手段和零售环节；广播电视采用无线电磁信号的形式，由于受到信号传输覆盖面的限制，传输范围之外的地方还需其他手段帮助来获得信号，增加环节会大大影响传播速度； 网络新闻传播的载体是光纤通讯线路，光纤传递数字信号的速度为每秒30万公里，瞬间可达世界上任何地方，从而在技术环节上保证了网络新闻传播的即时特点。此外，传统媒介需要制作周期，有截稿时间的限制。而网络新闻传播则不受此限，新闻稿件可以随到随发，24小时不间断发稿，受众可以在第一时间知道所发生的一切。 5）个人化：尼葛洛庞帝在《数字化生存》中曾指出：大众传媒应该重新定义为“发送和接收个人化信息和娱乐的系统”。网络传播的个人化特征非常明显，技术带来的优势可以使得受众从容地利用各种检索工具在各类数据库中“各取所需”；受众还可以自由的选择信息接收的时间、地点以及媒介的表现形式；与此同时，作为网络传播另一端的传者也可用一种“信息推送技术”，根据用户的需求为他推送信息的专门化服务。信息的传播在网络中显得个性张扬、特色鲜明。 6）超文本：与传统媒体不同，网络传播是建构在超文本、超链接之上的全新传播模式。超文本，与用字符串来表达，以线性形式进行组织的传统文本信息的处理方式有很大不同。它不是以字符，而是以结点（Node）为单位组织各种信息，一个结点是一个“信息块”，结点内的信息可以是文本、图像、图形、动画、声音或其组合；它的信息在组织上采用网状结构，结点间通过关系链加以链接，从而构成表达特定内容的信息网络。它对信息的存储可以按照交叉联想的方式，从一处迅速跳到另一处，打破了原文本系统只能按顺序、线性存取的限制，可以方便灵活的检索。超文本赋予网络传播许多优势，比如说，形成网状的复杂信息结构，系统能按不同查询条件链接，从而使网络传播拥有强大的检索功能；此外，它有良好的编辑功能，可以进行多窗口编辑，使得网络编辑可以方便地容纳更多元素。 二、 开放式——网络新闻编辑的基本规律 对于报纸、广播、电视等传统的新闻编辑工作而言，除了共同遵守的诸如宏观的“把关”、“发言”以及微观的“文稿（声像）通顺”、“节（栏）目整体感强”等编辑规律外，它们还有各自突出的、根本的特性，比如说，报纸编辑突出“版面和谐”，广播编辑强调“口语化、符合听觉规律”，电视编辑则非常重视“声画合一”。正是这些特性构成了不同媒介的不同编辑规律，那么网络新闻编辑的根本特点、基本规律是什么呢？ 网络是一个平台，它本身可以容纳报纸、广播、电视的所有的传播功能，因此，可以说，在网络新闻编辑中，如果偏向文字（如网络报纸）则要重视“版面和谐”、偏向声音（如网络广播）则要重视“口语化、符合听觉规律”、偏向声像（如网上电视）则要重视“声画合一”。从这一角度讲，网络新闻编辑要遵循传统媒介编辑的所有规律。但是它有没有自己的规律呢？有没有自己区别与他者而独享的又是最基本的规律呢？ 本文认为，除去一切表象的呈现，更深入研究网络新闻编辑，我们发现“开放式”是网络新闻编辑的基本规律，是渗透到网络新闻编辑工作各个环节中的一条主线，它是网络新闻编辑区别于他类媒体编辑工作的一个基本特点。 因特网实质上是一个时空开放的网络空间。正是这种“时间与空间上的最大限度开放”赋予网络传播以“交互性、海量性、即时性、多媒体、个人化、超文本”等众多特征。通过对网络的这些传播特征深入分析，不难发现“开放式”是它们共有的也是最基本的特性。所以，笔者以为，如同报纸的“版面和谐”、广播的“口语化、符合听觉规律”、电视的“声画合一”等为上述媒体的基本编辑规律一样，“开放式”规律是网络媒体的基本规律。 这里指出的“开放式”包含三个层面：时间层面的开放、空间层面的开放、技术层面的开放。下面我们依次对网络传播的“交互性、海量性、即时性、多媒体、个人化、超文本”6大特征进行分析：以此论证 “开放式”规律是网络媒体的基本规律这一命题。 1）交互性：交互性包含“一人对一人、一人对多人、多人对一人、多人对多人”的传播方式。交互的形成正是时间层面、空间层面上的开放性带来的。时空开放，从而可以实现“此时与彼时、此地与彼地、此人与彼人”的共时或异时、同地或异地传播，时空的开放赋予传播更多的深度与广度。 2）海量性：海量性特征可以从三个方面理解：其一、网络传播实现了地域上的全球覆盖（这是空间上的开放性导致的）；其二、网络传播实现了信息的海量存储（这是时间上与空间上的开放性导致的——网络传播可以横向容纳世界各地的所有信息，巨大的数据库可以纵向容纳历史信息）；其三、网络传播中信息存储的质的多样性（网络传播中的信息可以以“文字、图像、声音、动画”等多种形式存储，这是技术开放性带来的结果） 3）即时性：得益于技术带来的优势，因特网可以不受印刷、运输、发行等因素的限制，实现信息的“瞬间”传输，传播速度快、时效强。时间上的开放性是新闻即时传播的前提与保证；此外，每一个网民都是一个新闻线索提供者，也是新闻发布者。“地球上没有一家报社、广播公司或电视机构有实力把他们布置到世界上所有的地区，去应付突发事件” （参见：网络季风丛书---《人人都是国王》----山东文艺出版社）， 从这个意义上讲，网络传播即时性的前提正是在于“空间上的开放性”。 4）多媒体：网络传播实现了“文字、声音、图像、动画”等多种手段组合的多媒体传播，这正是技术开放性带来的直接成果。技术的开放增强了网络本身的容纳力，技术的开放延伸并调动了人类的各个感觉系统。 5）个人化：个人化特点意味着受众“可以自由地选时收看”（时间上的开放性）、“可以自由地选择世界各地、古往今来的内容”（时空上的开放性）、“可以自由地选择接收模式（有声有像或有声无像或图文并茂——不同媒介功能的任意组合）”（技术上的开放性）。正是时间、空间、技术上的开放性使得“个人报纸”、“我的新闻”等个人
陈佳贵、罗仲伟在《中国工业经济》2001年第1期发表题为《网络经济对现代企业的影响》的文章，其主要观点如下：网络经济的兴起对现代企业的生产、经营和管理的各个环节都产生了重大的影响。更重要的是，经济全球化背景下网络经济的进一步发展完全有可能改变现代企业的基本商业动作模式，动摇在工业时代中业已成为经典的战略思想和卓有成效的管理方法。目前看来，网络经济对现代企业的影响至少可以简要地归纳为以下几个主要方面：1．对企业成长方式的影响。进入网络时代，经济正从由稳定的商品供应垄断者主宰转变为临时的商品供应垄断者主宰，大批量制造和大批量销售正在让位于大批量定制。网络经济时代市场竞争的焦点不再集中于谁的科技更优良，谁的规模更强大，谁的资本最雄厚，而是要看谁最先发现最终消费者，并能最先满足最终消费者的需求，以及在短期内占有满足这种需求的排他性。谁最先顺利地为消费者提供了其所需的商品或服务，谁就是成功者。2．对企业经营方式的影响。以网络化为基础的电子商务将极大地影响传统的企业经营方式，摆脱常规的交易模式和市场局限。电子商务将要求企业经营方式和经营活动按照电子商务的交易规律和模式进行重组。目前电子商务有三种较为流行的交易模式：第一种称为买方模式，可以利用买方强大的特点，向网络输送采购软件，通过网站与供应商保持固定联系，并向供应商收取佣金；第二种是卖方模式，即卖方建立供货网站，为购买者服务；第三种为单一产品供应商模式，许多销售通过网络促销同类产品。3．对企业生产组织方式的影响。在因特网的支持下，传统企业的生产组织方式将发生变化。这种生产组织方式以国际品牌为龙头，通过OEM的方式把生产过程分包给下游厂商，其极端的形式就是全部产品均为外包生产，品牌公司只负责设计和营销。企业生产组织方式的虚拟化体现在两个方面：其一，利用高信息技术手段，在全球范围内通过软性操作系统整合优势资源，既增加企业运行的效率和活力，又避免工业经济时代常规运行中的硬设施投入，从而降低了企业运行成本；其二，只需要保持对市场变化的高度敏感性和研发设计能力，而不必将自己耗费在低价值产出和常规的普通工业生产中，后者完全可以通过国际分工体系由订货或合营方式来完成。4．对企业内部机制和管理的影响。电子商务将使企业内部机制和管理进一步电子化、信息化，最后达到企业经营管理技术的变革。通过因特网实现企业内部的信息沟通、形成内部的高度整合是电子化的第一步。第二步是上网寻找客户、扩大新的销售渠道，成为新的管理职能。第三步是对价值链或供应链进行全面整合，实现电子化管理的高效动作，使企业内部机制和管理进一步发生实质性的变化。最后是通过网上销售扩大相关的服务范围，使企业的经营管理进一步完善。在BTOB的电子商务中，还要完成供应商与客户之间不同生产经营流程或价值链的高度整合，从而使企业的经营管理技术和水平得以空前提高。5．对企业组织结构的影响。网络经济使企业经营管理的手段得以创新，从而使管理更有效率。企业组织结构的网络化，既表现为企业内部的网络化，企业内部决策的层次越来越少，管理的幅度越来越宽，决策越来越分散于最接近客户的经营前沿；又表现为企业之间组织的网络化，形成了以专业化联合的资产，共享的过程控制和共同的集体目的为基本特征的企业间组织方式。
用命令savefilenamenet可以保存网络。人工神经网络或联结主义系统是受构成动物大脑的生物神经网络的启发但不完全相同的计算系统。人工神经网络是基于称为人工神经元的连接单元或节点所构成的集合，这些单元或节点松散地模拟生物大脑中的神经元。像生物大脑中的突触一样，每个连接可以将信号从一个人工神经元传输到另一个人工神经元。接收信号的人工神经元可以对其进行处理，然后向与之相连的附加人造神经元发出信号。
白行健（右）此前获COO金牌第一名
高中生开始研究图神经网络
白行健的论文为《基于自适应性图卷积神经网络的暴力用户检测》，目前已经成功入围总决赛。
文章提出了⼀种新的⾃适应图卷积神经⽹络模型（Adaptive Graph Convolutional Neural Networks，简称AdaGCN），在传统的GCN模型的基础上进⾏了改进和创新。为了解决参数增加带来的模型难以训练和过拟合情况，文章引入了标签平滑假设，对边权的训练施加了额外的监督，从⽽实现了和GCN模型的⾃然结合。
白行健的数据集包含了10万余名Twitter⽤户和200余万条社交关系，其中⼤约5千名⽤户被标记是否为暴⼒⽤户。实验结果表明，AdaGCN的AUC得分为0.80，F1得分为0.47，得分⾼于所有对⽐⽅法，包括传统的GCN模型， 图注意⼒⽹络 (GAT)，标签传播算法（LPA），⽀持向量机（SVM）等等。此外， AdaGCN模型的结果具有最低的标准差，这表明AdaGCN模型具有很强的稳定性。 在线社交平台可以利⽤本⽂提出的⽅法来更好地评估、检测暴⼒⽤户，防⽌暴⼒⽤户伤害他⼈ 并传播仇恨⾔论。 同时，⾃适应图卷积神经⽹络模型也可以⽤来评估不同类型的暴⼒⾔论造成的社会影响。
开挂的学霸少年
此次入围丘成桐奖之前，白行健从2018年开始多次参加相关竞赛获得好成绩：
白行健（右）
在生活方面，白行健也有很多其他尝试，他目前就读北京师范⼤学附属实验中学国际部⾼三，对数学和计算机科学非常感兴趣，担任学校计算机社社长和⼈⽂社社长。
图 | 微博
而今年的丘成桐中学科学奖中，白行健选择用图神经网络为切入点，对网络暴力用户进行检测。很大一部分原因也是身边有好友经历过网络暴力：
“2018年2⽉10⽇，⼀个名叫Ted Senior的22岁男孩在林地上吊⾃杀，原因是⼀些⼈在社交媒体上恶意地分享和评判他与⼀名⼥孩的聊天内容。在我身 边，我的同学好友在学校论坛发表观点，但是遭受匿名的辱骂和攻击，这种羞辱让他感到⾮常痛苦。我深深地被这些可恨的⾏为和可怕的后果所触动。计算机科学带来了信息时代，社交⽹络改变了我们的⽣活，我们期望技术会让世界更美好。但没有什么是尽善尽美的。⽹络暴⼒是信息技术⽆意中带来的⼀个问题，我渴望找到⼀种⽅法来发现和控制它们。”
而目前对于网络暴力， 目前已经有不少基于深度学习的网络欺凌模型。比如Instagram去年推出 「增强版的评论过滤器」 ，通过对照片、文字的检测分析，对其中的恶意行为采取过滤等措施。、
Facebook和Twitter也推出了类似的举措来限制其平台上的欺凌行为。Twitter在去年十月制定了一个时间表，以便从其平台中删除裸露和仇恨图像等内容。去年Facebook添加了一些工具，允许用户一次隐藏或删除多条评论，并允许用户代表朋友或家人报告欺凌或骚扰。
科技的发展真实的改变着我们的生活，我们享受其便利、承受其弊端。而像白行健这样的年轻人将越来越早的进入改变世界的行列，用技术影响着我们。
看来未来不仅仅是「同辈压力」了，「后辈压力」也追着我们跑来了。毕竟当你还在拼命打排位的时候，高中生已经论文已经发起来了......