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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 SPL.SPL 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。 3.self-Paces 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 process.In 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 processed.From 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。信息产业的融合有助于提高信息产业的生产效率，改善信息产业的管制方式，加速传统产业的升级改造以及促进信息技术的扩散和渗透。因此，深入研究产业融合理论以及产业融合对于我国信息产业发展的影响，对推动我国的信息化进程，促进产业结构的优化升级具有重要的理论和现实意义。
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。
《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
摘要：香农于1948年10月发表于《贝尔系统技术学报》上的论文《A Mathematical Theory of Communication》（通信的数学理论）作为现代信息论研究的开端。1984年贝尔研究所的香农在题为《通讯的数学理论》的论文中系统地提出了关于信息的论述，创立了信息论。信息论主要研究信息的本质和度量方法。它是系统论和控制论的理论基础，也是信息科学的理论基础。关键字：信息概念，熵，美国数学家香农参考书目：1。《信息论》 南丰公益书院； 2．《安全科学技术百科全书》（中国劳动社会保障出版社，2003年6月出版）；3．《安全工程大辞典》（化学工业出版社，1995年11月出版）(安全文化网)；4．部分资料摘取自互联网。（一）信息的内涵1948—1949年，美国数学家香农（C.E.Shannon）发表了《通信的数学理论》和《在噪声中的通信》两篇论文，提出了度量信息的数学公式，标志着信息论这门学科的诞生。信息论主要研究信息的本质和度量方法。它是系统论和控制论的理论基础，也是信息科学的理论基础。它是关于事物运动状态的规律的表征，其特点是： （1）信息源于物质运动，又不是物质和运动；（2）信息具有知识的秉性，是任何一个系统的组织程度和有序程度的标志；（3）只有变化着的事物和运动着的客体才会有信息，孤立静止的客体或永不改变的事物不会有信息；（4）信息不遵守物质和能量的“守恒与转化定律”, 同样的信息，大家可以共同使用，信息不会减少，相同的信息，能够用不同物质载体进行传播，同一种物质，也可以携带不同的信息，信息不会变化。信息论是一门研究信息传输和信息处理系统中一般规律的学科。香农在他的《通讯的数学理论》中明确提出：“通讯的基本问题是在通讯的一端精确地或近似地复现另一端所挑选的消息。”信息是“人们在选择一条消息时选择的自由度的量度”。消息所带的信息可以解释为负熵，即概率的负对数。威沃尔指出，‘信息’一词在此理论中只在一种专门的意义上加以使用，我们一定不要把它和其通常用法混淆起来”。也就是说，这里的信息不是我们通常使用的概念（各种消息、情报和资料的总称），而是一个变量，它表示信息量的大小。而信息量则是某种不确定性趋向确定的一种量度，消息的可能性越大，信息就越少。如果一个系统是有序的，它不具有很高的混乱度或选择度，其信息（或熵）是低的。信息论是一门用数理统计方法来研究信息的度量、传递和变换规律的科学。它主要是研究通讯和控制系统中普遍存在着信息传递的共同规律以及研究最佳解决信息的获限、度量、变换、储存和传递等问题的基础理论。 信息论的研究范围极为广阔。一般把信息论分成三种不同类型： (1)狭义信息论是一门应用数理统计方法来研究信息处理和信息传递的科学。它研究存在于通讯和控制系统中普遍存在着的信息传递的共同规律，以及如何提高各信息传输系统的有效性和可靠性的一门通讯理论。 (2)一般信息论主要是研究通讯问题，但还包括噪声理论、信号滤波与预测、调制与信息处理等问题。(3)广义信息论不仅包括狭义信息论和一般信息论的问题，而且还包括所有与信息有关的领域，如心理学、语言学、神经心理学、语义学等。信息有以下性质：客观性、广泛性、完整性、专一性。首先，信息是客观存在的，它不是由意志所决定的，但它与人类思想有着必然联系。同时，信息又是广泛存在的，四维空间被大量信息子所充斥。信息的一个重要性质是完整性，每个信息子不能决定任何事件，须有两个或两个以上的信息子规则排布为完整的信息，其释放的能量才足以使确定事件发生。信息还有专一性,每个信息决定一个确定事件，但相似事件的信息也有相似之处，其原因的解释需要信息子种类与排布密码理论的进一步发现。信息论是一门具有高度概括性、综合性，应用广泛的边缘学科。信息论是信息科学的理论基础，它是一门应用数理统计方法研究信息传输和信息处理的科学，是利用数学方法来研究信息的计量、传递、交换和储存的科学。随着科学技术的发展，信息论研究范围远远超出了通信及类似的学科，已延伸到生物学、生理学、人类学、物理学、化学、电子学、语言学、经济学和管理学等学科。（二）信息论发展历史香农被称为是“信息论之父”。人们通常将香农于1948年10月发表于《贝尔系统技术学报》上的论文《A Mathematical Theory of Communication》（通信的数学理论）作为现代信息论研究的开端。1984年贝尔研究所的香农在题为《通讯的数学理论》的论文中系统地提出了关于信息的论述，创立了信息论。维纳提出的关于度量信息量的数学公式开辟了信息论的广泛应用前景。1951年美国无线电工程学会承认信息论这门学科，此后得到迅速发展。20世纪50年代是信息论向各门学科冲击的时期，60年代信息论不是重大的创新时期，而是一个消化、理解的时期，是在已有的基础上进行重大建设的时期。研究重点是信息和信源编码问题。到70年代，由于数字计算机的广泛应用，通讯系统的能力也有很大提高，如何更有效地利用和处理信息，成为日益迫切的问题。人们越来越认识到信息的重要性，认识到信息可以作为与材料和能源一样的资源而加以充分利用和共享。信息的概念和方法已广泛渗透到各个科学领域，它迫切要求突破香农信息论的狭隘范围，以便使它能成为人类各种活动中所碰到的信息问题的基础理论，从而推动其他许多新兴学科进一步发展。目前，人们已把早先建立的有关信息的规律与理论广泛应用于物理学、化学、生物学等学科中去。一门研究信息的产生、获取、变换、传输、存储、处理、显示、识别和利用的信息科学正在形成。香农把“熵”这个概念引入信息的度量。1965年法国物理学家克劳修斯首次提出这一概念，后来这一概念由19世纪奥地利物理学家L.玻尔茨曼正式提出。信息论和控制论又赋予了“熵”更新更宽的含义。 熵是一个系统的不确定性或无序的程度，系统的紊乱程度越高，熵就越大；反之，系统越有序，熵就越小。控制论创始人维纳曾说：“一个系统的熵就是它的无组织程度的度量。”熵这个概念与信息联系在一起后，获得这样的思路：信息的获得永远意味着熵的减少，要使紊乱的系统（熵大的系统）有序化（减少熵）就需要有信息，当一个系统获得信息后，无序状态减少或消除（熵减少）；而如果信息丢失了，则系统的紊乱程度增加。一个系统有序程度越高，则熵就越小，所含信息量就越大，反之无序程度越高，则熵越大，信息量就越小，信息与熵是互补的，信息就是负熵，两者互为负值。 信息量=系统状态原有的熵-系统状态确定后的熵 电讯系统不存在功能性因素，即人的主观能动因素，因此不能照搬，但对计算社会信息的量，仍有参考价值。如研究新闻的信息量时就非常有意义。一则新闻讯息中所含信息量的大小是不确定程度的大小决定的，能够最大限度地消除人们对新闻事件认识上的不确定性的讯息，信息量就大，而不能减少受众对新闻事件的认识的不确定的，信息量就小，这与讯息的长度、字数和篇幅无关，不是版面大小、字数多寡、“本报讯”多少就能说明信息的大小的。信息科学是人们在对信息的认识与利用不断扩大的过程中，在信息论、电子学、计算机科学、人工智能、系统工程学、自动化技术等多学科基础上发展起来的一门边缘性新学科。它的任务主要是研究信息的性质，研究机器、生物和人类关于各种信息的获取、变换、传输、处理、利用和控制的一般规律，设计和研制各种信息机器和控制设备，实现操作自动化，以便尽可能地把人脑从自然力的束缚下解放出来，提高人类认识世界和改造世界的能力。信息科学在安全问题的研究中也有着重要应用。1949年，香农和韦弗提出了有关传播的数学模式。 信源—>消息—>编码—>信号—>信道—>信号+噪声—>译码—>消息—>信宿 噪声—>信道 对上图的概念解释如下： 信源：信源就是信息的来源，可以是人、机器、自然界的物体等等。信源发出信息的时候，一般以某种讯息的方式表现出来，可以是符号，如文字、语言等，也可以是信号，如图像、声响等等。 编码：编码就是把信息变换成讯息的过程，这是按一定的符号、信号规则进行的。按规则将信息的意义用符码编排起来的过程就是编码过程，这种编码通常被认为是编码的第一部分。编码的第二部分则是针对传播的信道，把编制好的符码又变换成适于信道中传输的信号序列，以便于在信道中传递，如声音信号、电信号、光信号等等。如信息源产生的原始讯息是一篇文章，用电报传递的时候，就要经过编码，转换成电报密码的信号，然后才能经过信道传播。 信道：就是信息传递的通道，是将信号进行传输、存储和处理的媒介。信道的关键问题是它的容量大小，要求以最大的速率传送最大的信息量。 噪音：是指信息传递中的干扰，将对信息的发送与接受产生影响，使两者的信息意义发生改变。 译码：是对信息进行与编码过程相反的变换过程，就是把信号转换为讯息，如文字、语言等，这是第一步。第二步译码则是指将讯息还原为信息意义的过程。 信宿：是信息的接受者，可以是人也可以是机器，如收音机、电视机等。作为方法论，香农的这一信息系统模式可以被适用于许多系统，如通信系统、管理系统、社会系统等。传播学学者对这一模式进行改造之后，成为表述人类信息传播的基本模式之一，成为传播学领域最基本的研究范式，而信源、编码、译码、信宿等概念也成为传播学研究的基本概念。 香农的信息论为传播学领域提供了基本的范式，它使以前模糊的信息概念变得在数学上可以操纵。香农的信息论与维纳的控制论是相互影响的，维纳也是最早认识信息论价值的学者，并与香农共同发明了有关信息的熵度量法则。
作为从业出版行业7年的人士，从我的经验来看；最容易发表这个问题就提得不对，为什么，因为不存在最容易发表的，每个期刊都有它的征稿范围、收稿方向，你的稿件如果研究有亮点、有干活，被这个期刊拒了，可能是它的收稿方向不符合，不是你文章不好，你只能找适合你的文章方向的期刊再投；所以是不存在容易发表的核心；核心期刊编辑每天会收到大量作者的投稿，中国学术研究的人这么多，作者投稿多，编辑的时间有限，所以首先会看你文章的题目和摘要是否有亮点、学术创新、以及是否符合本刊的收稿方向；如果不适合，就不会往下看了，直接pass ；另外有的期刊对作者单位、学历也有要求，例如必须硕士或副教授以上，否则也pass ；每个期刊都有它的规矩；还有很多很多审稿要求，不一一列举；但是万变不离其宗，你的稿子需要有创新点，比较新的知识，否则到哪里都会被嫌弃；包括我们推荐发表的稿子，或指导的稿子，质量都是很干活，给对应期刊的编辑打招呼，才能及时发表；所以如果你的稿子质量很差，即使走关系稿渠道也发不了的；打铁还需自身硬；当然还有一种，就是有的作者自己的稿子转让成果的，这种可以直接署名过来；目前计算机 发的比较多的，当然不一定是最好发的有 ；《计算机XX仿真》、《激光XX》、《现代电子技术XX》、计算机EI、计算机的 三区 四区的SCI等；祝你早日顺利发表，回答如果有用，可以给个赞，谢谢
有肯定是有的，因为别人文章好，当然好通过，但是核心可是最难发表的呢
核心 很好发，发了很多 计算机比如说，计算机仿真 这一本期刊
学术堂整理了一部分好写的社会学毕业论文题目供大家进行参考：合作模式下社区人民调解组织的社会化运作社会变迁中的农民合作与村庄秩序单位制变革与劳动力市场中的性别不平等英国公共广播电视兴衰的原因分析超越传统：现代法国组织社会学研究碰撞与融合：信息技术嵌入政府部门运作的机制研究文化认同与社会网络：转型期民间艺术的发展路径农民工社会保障实践中的合作问题分析互动论视角下的我国当代城市社区建设城市女性婚姻移民的社会适应和社会支持研究经济全球化背景下的当代中国城市贫困问题研究资产建设：解决低收入群体住房问题的重要途径近代中国机器缫丝技术应用与社会结构变迁社会转型期城郊农民教育投入行为选择的研究劳动与姐妹分化：中国女性农民工个案研究
编号论文题目1. 国际石油价格研究2. 亚洲共同市场展望3. 人民币升值的利弊评估4. 国民经济可持续性发展与环境保护5. 切实注重“三农问题”6. 全面取消农业税的意义与作用研究7. 如何看待“房地产热”8. 我国企业年金制度研究9. 振兴中华商业，弘扬“老字号”传统10. “长三角”地区经济发展的战略思考11. 中小企业融资结构研究12. 中小企业治理结构研究13. 银行不良资产构成研究及解决对策。14. 企业研发项目投资与企业绩效研究15. 企业资金约束对企业绩效的影响16. 日本式企业管理和企业文化17. 论战后日本东亚区域合作政策及其走势18. 美、日企业公司治理结构比较研究及启示19. 日本通货紧缩时期的宏观经济政策及其效果评价20. 日本经济的重振与中日经贸关系21. 如何引导房地产业健康有序地发展22. 就业和再就业研究23. 提高企业经济效益的途径和意义24. 我国民营企业的现状和进一步发展的对策25. 农业产业化研究26. 电子商务对我国国际贸易的影响27. 电子商务下的市场营销28. 国有商业银行的股份制改造29. 国有银行商业化的障碍与改革措施30. 我国加入WTO后的国际贸易发展趋势31. 中国城镇就业问题研究32. 经济增长对就业的拉动作用研究33. 利率市场化的宏观经济效应研究34. 国有企业改革问题研究35. 中国制造业发展分析36. 中国养老金投资及其与资本市场发展之间的关系37. 中国投资连接保险产品的发展历史与现状38. 中国汽车贷款问题研究39. 中国城市用水的水价问题研究40. 控制城市空气污染的政策性工具分析41. 我国可持续经济增长问题42. 我国中小企业融资难及其对策43. 如何提高我国出口商品的国际竞争力44. 我国金融风险的防范策略45. 振兴我国农村经济的思考46. 建立可持续经济发展的和谐社会47. 加速第三产业的发展48. 略论我国居民收入差距不断扩大的问题49. 中国品牌（产品品牌和企业品牌）的现状与问题50. 我国社会保障制度的改革与完善51. 区域经济一体化发展和中国对外区域经济战略52. CEPA实施对大陆和港澳的影响53. 中国—东盟自由贸易和东亚经济合作54. 利率自由化对我国银行业的影响55. 中国汇率制度改革的必要性和可行性56. 当前外国直接投资的发展及其特点57. 美元汇率变动的影响58. 石油价格变动的影响和中国的能源战略59. 中国纳税人意识研究60. 预扣制下所得税意识研究61. 电子商务税收问题62. 个人所得税的收入调节功能分析63. 增值税改革研究64. 我国商业银行信用风险的成因与对策分析65. 跨国银行人力资源激励机制研究66. 外商对华直接投资“独资化”趋势的动因分析67. 论国有商业银行股份制改造及上市68. 中国汇率制度的选择分析69. 银监会与中国银行业监管和改革70. 我国农村金融问题研究71. 我国政策性银行改革研究72. 我国农村信用社改革与风险防范研究73. 国际金融监管模式比较研究74. 论内地与港澳更紧密经贸关系的意义75. 收入分配方式与政策分析76. 海峡两岸经济的互补性77. 中国与东盟国家建立自由贸易区的意义78. 发达国家主张人民币升值的原因79. 中国中、东、西部地区经济差距扩大的主要原因80. 东北经济发展的分析81. 中国外贸进出口结构的变化与特点82. 中国屡遭国外反倾销起诉的主要原因83. 中国如何利用WTO规则参与全球公平竞争84. 和谐企业建设的分析85. 对企业领导层实行年薪制的评析86. 中国汽车业发展前景研究87. 中国机电产品国际竞争力研究88. 外商投资优惠政策国际比较89. 中国市场经济地位问题的研究90. 论外贸出口中的“以质取胜”的战略意义91. WTO与区域合作的互补竞争92. 中国—东盟自由贸易区的基础与障碍93. 人民币汇率调整对中国外贸的影响94. “入世”后中国反倾销的特点及前景95. 电子商务对国际贸易的影响及有关对策96. 经济全球化与中国经济发展分析97. 工业化过程中的农业问题98. 房地产泡沫研究99. 房地产价格分析100. 收入差异分析101. 中国农业保险初探102. 保险投资的风险与防范103. 投资银行问题研究 104. 公司财务105. 行为金融学有关问题的研究106. 中国证券市场实证分析107. 组织行为学中的自组织行为与社会实践108. 沟通与冲突化解的案例思考109. 理性人假设与经济学思维110. 人力资源配置中的同质化弊端111. 劳动力流动的障碍与成本112. 中国养老金制度改革研究113. 中国医疗保险制度改革研究114. 金融混业经营研究115. 中国经济对外开放研究116. 市场竞争中的企业行为研究117. 当代国际贸易中政府的作用118. 金融监管与金融自由化119. 经济转轨与俄罗斯民族资本的发展120. 投资自由化对中国经济的影响121. 投资自由化对世界经济的影响122. 内地与澳门特色经贸关系进展与展望123. 21世纪中国国际投资政策建议124. 外国直接投资对我国经济增长的影响125. 外国直接投资的技术溢出效应126. 反倾销问题研究127. 技术性贸易壁垒问题128. 贸易自由化与区域经济一体化问题129. 提高财政资金使用效益的方式130. 对财政权与事权关系问题的认识131. 基层财政问题及解决途径132. 论政府间财政关系得协调133. 中国预算管理体制改革的方向134. CEPA的实施与港商对内地投资的机遇和前景135. 国际风险投资政策与投资新动向136. PDI与国内汽车行业重组137. PDI与国内信息产业重组138. PDI与国内家电产业重组139. PDI与国内高科技产业重组140. PDI与国内纺纺织业重组141. 科学发展观与中国经济发展142. 经济改革模式研究143. 农村金融发展的分析144. 次贷危机分析145. CPI对居民消费的影响146. 农村土地流转研究147. 中国旅游产业发展分析148. 企业核心竞争力分析149. 企业文化建设150. 中国货币政策效应分析151. 改革开放以来中国产业结构变化的分析152. 改革开放以来居民消费结构变化的分析
大学生社会学毕业论文题目，更多素材可以去教育大论文下载中心看看中国女大学生的女性意识研究当代女大学生如何看待美丽当代中国女大学生的情爱观念调查研究从女大学生就业看就业市场上的性别差异高校农村女大学生现代化过程研究报告当代大学生的时尚追求调查研究中国大学生的交往方式研究当代大学生宿舍人际关系研究当代大学生的健康意识研究当代大学生的环境意识研究当代大学生的性道德意识研究当代大学生责任意识研究社会转型期大学生感恩意识的实证研究大学生的信用状况研究助学贷款与个人信用制度建立研究大学生诚信认知及行为的调查与思考大学生考试诚信的社会学研究走向信用时代——对影响大学生信用观的重要因素的研究当代大学生阅读状况研究大学生打工现状及其社会问题大学生兼职状况调查研究大众传媒对大学生道德认知的影响研究高校贫困生现状分析与对策研究当代中国大学生政治参与研究大学生网络政治参与研究大学生“英语热”现象的社会学研究校园乡亲：大学中的老乡群体研究大学生留学决策与社会阐释大学考研决策与社会阐释大学生村官的抉择与社会阐释中西文化交流中当代大学生生命价值观境况研究大学中的社会分层现状研究大学班级文化研究大学生专业认同研究大学生自主创业研究大学生就业质量研究大学生就业过程中的社会支持网分析当代大学生的就业取向和家庭背景的相关研究就业政策对大学生就业的影响研究大学生消费行为研究社会资本与大学生就业研究大学毕业生社会适应大学生自杀现象的社会学分析传统与当代大学生的价值取向论当代大学校园文化热点的变迁与大学生价值取向的调适当代大学生对待中西节日的态度分析从当代大学生的节日观看文化传统的变迁大学生心理健康教育存在的困难以及对策研究影响当代青年择偶观的社会因素研究我国大学本科教学问题的社会学分析 题目 中国女大学生的女性意识研究当代女大学生如何看待美丽当代中国女大学生的情爱观念调查研究从女大学生就业看就业市场上的性别差异高校农村女大学生现代化过程研究报告当代大学生的时尚追求调查研究中国大学生的交往方式研究当代大学生宿舍人际关系研究当代大学生的健康意识研究当代大学生的环境意识研究当代大学生的性道德意识研究当代大学生责任意识研究社会转型期大学生感恩意识的实证研究大学生的信用状况研究助学贷款与个人信用制度建立研究大学生诚信认知及行为的调查与思考大学生考试诚信的社会学研究走向信用时代——对影响大学生信用观的重要因素的研究当代大学生阅读状况研究大学生打工现状及其社会问题大学生兼职状况调查研究大众传媒对大学生道德认知的影响研究高校贫困生现状分析与对策研究当代中国大学生政治参与研究大学生网络政治参与研究大学生“英语热”现象的社会学研究校园乡亲：大学中的老乡群体研究大学生留学决策与社会阐释大学考研决策与社会阐释大学生村官的抉择与社会阐释中西文化交流中当代大学生生命价值观境况研究大学中的社会分层现状研究大学班级文化研究大学生专业认同研究大学生自主创业研究大学生就业质量研究大学生就业过程中的社会支持网分析当代大学生的就业取向和家庭背景的相关研究就业政策对大学生就业的影响研究大学生消费行为研究社会资本与大学生就业研究大学毕业生社会适应大学生自杀现象的社会学分析传统与当代大学生的价值取向论当代大学校园文化热点的变迁与大学生价值取向的调适当代大学生对待中西节日的态度分析从当代大学生的节日观看文化传统的变迁大学生心理健康教育存在的困难以及对策研究影响当代青年择偶观的社会因素研究我国大学本科教学问题的社会学分析1、关于农村医疗保障制度（之前我做过这方面调查）2、农村教育制度的改革3、中美社会保障的差异4、经济危机给农村带来的影响（农民工的影响）5、改革开发对农村社区的影响（主要对社区规模、特征的影响）这些都是我自己想，可能不太全面，我也是学社会学，可能以后也会写这样的题材
视听理论在多媒体课件设计中的应用这个题目吧，这个比较好写意谢我觉得。一、 综合类 1、学生大论文中心 2、蜂朝无忧论文网 门类很全。 3、论文下载中心 门类很全。 4、论文帝国 5、蓝之韵论文 门类较全。 二、 教育类 1、教研论文交流中心 以中小学教育为主，基础教育、英语教学文章居多。 2、教育教学论文网 以教育论文为主，包含：语文论文 美术论文 物理论文 化学论文 英语论文 历史论文 德育论文 教学论文 数学论文 音乐论文 生物论文 自然论文 体育论文 地理论文 摄影论文 劳动技术 农村教育 毕业论文 素质论文 医学论文 电子电器学 思维科学 计算机论文 活动课教学 书法篆刻论文 创新教育研究 心理健康教育 西部教育论文 信息技术论文 3、教育论文 4、中国园丁网论文大观 5、北大附小学校教师的文章： 三、 专业类 1、优秀论文杂志 以科技类为主。 2、论文资料网 以财经经济管理类为主。 3、法律图书馆 文如其名。 4、法学论文资料库 文如其名。 5、中国总经理网论文集 6、mba职业经理人论坛 7、中国农业在线-农业论文 8、体育论文 9、财经学位论文下载中心 10、公开发表论文_深圳证券交易所 11、中国路桥资讯网论文资料中心 12、论文商务中心 13、法律帝国： 四、 论文写作教学类 1、学术论文 其实是学术论文的写作网站。 五、 博硕士论文 1、论文统计 实际上就是万方的论文统计。 2、台湾博硕士论文咨讯网 3、北京大学学位论文样本收藏 4、学位论文 （清华大学） ] 中国科技论文在线 论文中国 : 新浪论文网分类: 中国论文联盟: 大学生论文库 论文资料网: 论文下载中心: 毕业论文网: 学位论文: 无忧论文网: 北京语言文化大学论文库:
会计专业本科毕业论文参考题目1．完善会计准则体系的研究 2．收入确认方法研究3．资产计量方法探讨-4．责任会计与财务会计关系的研究5．关于责任会计与财务会计结合方法的研究6．关于第×号具体会计准则的研究7．完善会计理论体系之我见8．衍生金融工具与会计9．关于第×号具体审计准则的研究10．连环替代法改进的研究11．股票定价策略研究12．会计报表勾稽关系的研究 13．经济环境与会计计量模式14．实证会计方法研究15．会计教育体系研究16．中美会计异同研究17．关于复式簿记的发展趋势研究 18．社会中介审计与政府审计研究19．审计抽样方法研究20．注册会计师执业监督研究 21．审计风险评估方法研究22．中国注册会计师事业发展模式研究23．筹资策略研究24．货币时间价值运用研究 25．企业与会计组织模式研究26．适合编制现金流量表的账簿体系研究 27．现金流量表软件研究28．会计软件的保密和防删改方法研究29．合并会计报表的软件研究 30．财务分析软件研究31．试论会计谨慎性原则的应用32．关联方关系及其交易披露若干问题的探讨33．会计信息的质量特征34．论财务报告中关于收益的不同观点的比较35．现金流量表若干问题的探讨36．谈现金流量表的分析与利用
所谓选题，顾名思义，就是选择毕业论文的论题，即在写论文前，选择确定所要研究论证的问题。 在论述选题问题时，我们首先应当把课题、论题、题目三个概念搞清楚。这三者同属于某一学科中的学术问题，但又有所区别。首先，论题不同于课题。课题通常是指某一学科重大的科研项目，它的研究范围比论题大得多。比如，社会主义精神文明建设就是一个大课题，其中包括许多论题，如精神文明的地位和作用，精神文明的内容和特点，精神文明和物质文明的关系，精神文明中的文化、教育、科学的发展，思想道德的建设，等等。其次，论题又不同于题目。题目是指论文的标题， 它的研究范围一般比论题要小。 比如作者选定的论题是研究企业思想政治工作的，就可以选择很多具体题目来写论文： 《新时期企业思想政治工作的特点》、《外资企业中党组织的建设问题》、《论企业思想政治工作的疏导方针》、《思想政治工作要掌握人的思想规律》，等等。 正确而又合适的选题，对撰写毕业论文具有重要意义。通过选题，可以大体看出作者的研究方向和学术水平。爱因斯坦曾经说过，在科学面前，“提出问题往往比解决问题更重要”。提出问题是解决问题的第一步，选准了论题，就等于完成论文写作的一半，题目选得好，可以起到事半功倍的作用。 毕业论文的成果与价值，最终当然要由文章的最后完成和客观效用来评定。但选题对其有重要作用。选题不仅仅是给文章定个题目和简单地规定个范围，选择毕业论文题目的过程，就是初步进行科学研究的过程。选择一个好的题目，需要经过作者多方思索、互相比较、反复推敲、精心策划的一番努力。题目一经选定， 也就表明作者头脑里已经大致形成了论文的轮廓。正如我国著名哲学家张世英所说：“能提出象样的问题，不是一件容易的事，却是一件很重要的事。说它不容易，是因为提问题本身就需要研究；一个不研究某一行道的人，不可能提出某一行道的问题。 也正因为要经过一个研究过程才能提出一个象样的问题，所以我们也可以说，问题提得象样了，这篇论文的内容和价值也就很有几分了。这就是选题的重要性之所在。”(转引自《怎样写学术论文》王力、朱光潜等著，第59 页)论文的选题有意义，写出来的论文才有价值，如果选定的题目毫无意义， 即使花了很多的功夫， 文章的结构和语言也不错， 也不会有什么积极的效果和作用。一个好的毕业论文题目，能够提前对文章作出基本的估计。这是因为，在确定题目之前， 作者总是先大量地接触、 收集、 整理和研究资料， 从对资料的分析、选择中确定自己的研究方向，直到定下题目。在这一研究过程中，客观事物或资料中所反映的对象与作者的思维运动不断发生冲撞， 产生共鸣。正是在这种对立统一的矛盾运动中， 使作者产生了认识上的思想火花和飞跃。这种飞跃必然包含着合理的成分，或者是自己的独到见解，或者是对已有结论的深化，或者是对不同观点的反驳，等等。总之，这种飞跃和思想火花对于将要着手写的毕业论文来讲，是重要的思想基础。如本书第十二章“毕业论文例文评析”中收入的《浅析领导者突出工作重点的方法与艺术》一文，作者周建平长期以来从事党政领导工作，先后担任过乡镇党委书记、区委书记、县委组织部副部长、县劳动人事局局长、县财税局局长等领导职务。在工作实践中，他深深体会到，领导干部担任的职务不同，工作岗位也要经常变动，乡镇工作管辖范围不大，但“麻雀虽小，五脏俱全”，上面一根针，下面干条线，样样都要管。担任县机关部门的领导，虽然职能相对比较单一，但线长点多范围广。作为主要领导，如何有效地领导好本地区、本部门的工作，这里就有一个科学的领导方法和领导艺术问题。在中央党校函授学院大专毕业论文选题时，他在多方收集材料，深思熟虑的基础上，运用唯物辩证法， 结合自己的工作实际，选择了抓工作重点的领导方法和领导艺术这一题目，取得了成功。 （论文、秘书第一我们在研究客观资料的过程中，随着资料的积累，思维的渐进深入，会有各种各样的想法纷至杏来，这期间所产生的思想火花和各种看法，对我们都是十分宝贵的。 但它们尚处于分散的状态，还难以确定它们对论文主题是否有用和用处之大小。因此，对它们必须有一个选择、鉴别、归拢、集中的过程。从对个别事物的个别认识上升到对一般事物的共性认识， 从对象的具体分析中寻找彼此间的差异和联系，从输入大脑的众多信息中提炼，形成属于自己的观点，并使其确定下来。正是通过从个别到一般，分析与综合，归纳与演绎相结合的逻辑思维过 程，使写作方向在作者的头脑中产生并逐渐明晰起来，毕业论文的着眼点、论证的角度以及大体的规模也初步有了一个轮廓。 选题还有利于弥补知识储备不足的缺陷，有针对性地、高效率地获取知识，早出成果，快出成果。撰写毕业论文，是先打基础后搞科研，大学生在打基础阶段，学习知识需要广博一些，在搞研究阶段，钻研资料应当集中一些。而选题则是广博和集中的有机结合。在选题过程中，研究方向逐渐明确，研究目标越来越集中，最后要紧紧抓住论题开展研究工作。爱因斯坦说过，“我不久就学会了识别出那种能够导致深邃知识的东西，而把其它许多东西撇开不管，把许多充塞脑袋，并使它偏离主要目标的东西撇开不管。”(引自《纪念爱因斯坦译文集》第7 页，上海科技出版社 1979 年版)要做到这一点，必须具备较多的知识积累。对于初写论文的人来说，在知识不够齐备的情况下，对准研究目标，直接进入研究过程，就可以根据研究的需要来补充、收集有关的资料，有针对性地弥补知识储备的不足。这样一来，选题的过程，也成了学习新知识，拓宽知识面，加深对问题理解的好时机。 对于大学生来说， 撰写毕业论文并不是一件轻松的事。如果毕业论文的题目过大或过难，就难以完成写作任务；反之，题目过于容易，又不能较好地锻炼科学研究的能力，达不到写作毕业论文的目的。因此，选择一个难易大小合适的题目，可以保证写作的顺利进行。 选题有利于提高研究能力。 通过选题，能对所研究的问题由感性认识上升到理性认识，加以条理使其初步系统化；对这一问题的历史和现状研究，找出症结与关键，不仅可以对问题的认识比较清楚，而且对研究工作也更有信心。科学研究要以专业知识为基础，但专业知识的丰富并不一定表明该人研究能力很强。有的人书读得不少，可是忽视研究能力的培养，结果，仍然写不出一篇象样的论文来。可见，知识并不等于能力，研究能力不会自发产生，必须在使用知识的实践中，即科学研究的实践中，自觉地加以培养和锻炼才能获得和提高。选题是研究工作实践的第一步，选题需要积极思考，需要具备一定的研究能力，在开始选题到确定题目的过程中， 从事学术研究的各种能力都可以得到初步的锻炼提高。选题前，需要对某一学科的专业知识下一番钻研的功夫，需要学会收集、整理、查 阅资料等项研究工作的方法。选题中，要对已学的专业知识反复认真地思考，并从一个角度、一个侧面深化对问题的认识，从而使自己的归纳和演绎、分析和综合、判断和推理、联想和发挥等方面的思维能力和研究能力得到锻炼和提高。 毕业论文的选题是在教师的指导下进行的， 有的学生自己不作独立思考，完全依赖教师给出题目；有的学生缺乏研究分析，不加思索，信手拈来，拿过题目就写。这些做法都是不正确的，因为它一方面不利于作者主观能动性的再调动，限制主观能动性的再发挥，不利于增长知识，提高能力。同时，撰写毕业论文不经过选题这一具有重要意义的研究过程，文章的观点、论据、论证方法“胸中无数”，材料的准备更显不足，这样勉强提笔来写，就会感到困难重重，有时甚至一筹莫展，可能推倒重来。 要能够正确而恰当地选题，首先要明确选题的原则，明确了选题原则，就能比较容易地选定一个既有一定学术价值，又符合自己志趣，适合个人研究能力，因而较有成功把握的题目。一般来说，选择毕业论文题目要遵循以下几条原则。 毕业论文的题材十分广泛， 社会生活、 经济建设、 科学文化事业的各个方面、各个领域的问题，都可以成为论文的题目。马克思主义认识论告诉我们，理论来源于实践，理论为实践服务。
题目没好坏之分关键看怎么写
比较容易发的省级期刊：
1、医学类比较好发的省级期刊：《齐齐哈尔医学院学报》、《现代临床医学》、《大家健康》、《实用中西医结合临床》、《现代诊断与治疗》、《实用中医内科杂志》《岭南心血管病杂志》、《菏泽医学专科学校学报》、《中国民族民间医药》、《内蒙古中医药》、《医学信息》、《按摩与康复医学》。
2、经济类比较好发的省级期刊：《中外企业家》、《经济师》、《中国农业银行武汉培训学院学报》、《北方经贸》、《企业改革与管理》、《沿海科技与企业》、《北方经济》、《经营管理者》、《现代经济信息》、《商业经济》、《金融经济》、《投资与合作》、《时代经贸》、《新财经》等。
快速发表期刊论文
1、确定发表的期刊：期刊选择的时候可以通过查看CN/ISSN/邮发代号，还有数据库的收录、影响因子、期刊的级别等方面来参考，只有这些才能确保自己的论文是选择在正规期刊上发表的。
2、弄清楚期刊发表的时间：在期刊上发表论文时有的需要在规定的时间内发表才有效果，所以这个时候需要作者注意时间，毕竟有的学校或者单位需要论文录用证明，而有的则需要论文见刊或者在数据库中检索到才可以。
3、怎么快点发表自己的论文：自己发表的话可以到知网或者万方等数据库中找期刊，这些数据库中找到的期刊都是正规的，而且期刊中也含有一些联系方式，点进去可以查看，非常的简单方便。
找论文发表机构发表论文的话一定要核实清楚机构的信息是否真实，切莫去淘宝等地方选机构，否则一旦发生问题，最后自己得不偿失。总的来说，选择论文机构投稿是非常省心的，可以帮匹配到最合适的期刊，而且在找刊还有审核的速度上也都要快很多。
核心期刊，尽可能自己投，不要找中介，除非有确认的有关系才行。像一个中介一做做几十本核心期刊，不用考虑，100%是。我认识一个C刊的编辑，是经济类的，可以去杂志社直接和主编见面沟通或通过杂志社的主办的培训班才能发表，但需要有人引荐。当然了，其它的要求也比较高，要求副教授或博士，最好有省级以上课题。
我整理了一些热门期刊介绍；
一、 影响因子通过历年影响因子的变化，可以看出一本期刊稳定的水平区间。
二、发文量发文量的多少反应了期刊投稿的难度。而且，发文量还是影响因子的分母，如果没有特殊原因，发文量突然变大的期刊，后年的影响因子基本都会受影响。
三、版面费虽然可以报销，但对于一些资金较少的课题组，版面费的多少也是个重要的期刊选择指标。
四、论文发表网站不是万能很多作者想发表核心期刊，时间上卡得比较死，但是实在没办法通过正常投稿发表出去，于是想到了通过论文发表网站发表论文，且不说现在网上有很多，即便你找到了靠谱的论文发表网站，也并不是说，你给他们钱他们就能给你办好，一个是即便走特别渠道，也是要看论文质量，即便他们上手给你改稿子，也要审核，也是有退稿的可能。
所以，如果不是万不得已，不要找论文网站，尤其是学生，找他们发表费用比较贵，学生又没钱。如果实在避不开，没有其他办法了，那么建议你去淘淘论文网上阅读一些论文发表防知识，然后再去选择靠谱的机构发表论文。
大学生论文投稿的比较好的期刊如下：
1、意林杂志，是中国目前有影响力的杂志之一，意林的内容风格现实温暖，通常用一些故事和生活经历来吸引读者，在价值观的宣传上，意林强调励志和人文关怀。
2、读者杂志，是甘肃人民出版社主办的一份综合类文摘杂志，读者杂志发掘人性中的真善美，体现人文关怀，在刊物内容及形式方面与时俱进。
3、青年文摘杂志，由共青团中央主管、中国青年出版总社主办，是中国发行量最大的青年杂志，青年文摘杂志是一本以青少年为核心读者群的文摘类综合刊物。
投稿论文的好处：
1、首先就是在评职称的时候需要去发表论文，这是非常重要的一个环节，所以发表论文之后才能够去评职称，这也是最普遍的一种方式。
2、研究生毕业也需要发表论文，只有发表论文才能够完成学业，还有博士生都需要发表论文才可以。
3、医护人员，教师，还有科研院的一些工作人员企业员工等等，晋升高一级的职称都必须要通过发表期刊才能够完成，这也是一个必须要有的参考指标。
4、还有申报基金以及开新课题进行教育研究科技研究，等等很多的项目在开设之前都是需要去发表论文的。