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2019年毕业生论文致谢范文
在平平淡淡的日常中，大家肯定对论文都不陌生吧，论文可以推广经验，交流认识。相信很多朋友都对写论文感到非常苦恼吧，下面是我帮大家整理的2019年毕业生论文致谢范文，希望对大家有所帮助。
本研究及学位论文是在我的导师***副教授的亲切关怀和悉心指导下完成的。他严肃的科学态度，严谨的治学精神，精益求精的工作作风，深深地感染和激励着我。从课题的选择到项目的最终完成，郑老师都始终给予我细心的指导和不懈的支持。两年多来，郑教授不仅在学业上给我以精心指导，同时还在思想、生活上给我以无微不至的关怀，在此谨向郑老师致以诚挚的谢意和崇高的敬意。
在此，我还要感谢在一起愉快的度过研究生生活的电工楼105各位同门，正是由于你们的帮助和支持，我才能克服一个一个的困难和疑惑，直至本文的顺利完成。特别感谢我的师妹叶秋香同学，她对本课题做了不少工作，给予我不少的帮助。
在论文即将完成之际，我的心情无法平静，从开始进入课题到论文的顺利完成，有多少可敬的师长、同学、朋友给了我无言的帮助，在这里请接受我诚挚的谢意!最后我还要感谢培养我长大含辛茹苦的父母，谢谢你们!
光阴似箭，转眼间，四年的大学生活即将结束，依依不舍之情难以言表，总结大学四年的生活，感觉获益还是颇多的，在这里需要的感谢的人很多，是他们让我这大学四年从知识到人格上有了一个全新的改变。
感谢陕西师范大学，在这里，有环境舒适的学生公寓，为我的日常生活提供了很多方便;又西北五省最大的图书馆，为我的课余生活提供了依托;有一批知识渊博，身正为范的老师，为我开启学海之舟。在这里，我开阔了见识，增长了知识，锻炼了能力。四年前我带着崇敬之心来到了这里，四年里，亲身的体验让我更增加了对这所学校的热爱和不舍。
感谢历史文化学院的每一位老师，无论是从学识上，还是从人格上，他们都是最值得尊敬的的人大四毕业生论文致谢范文大四毕业生论文致谢范文。这些老师知识渊博，阅历丰富，讲课独具风格：曹维安老师讲课幽默风趣、李亚平老师讲课认真严谨、王大为老师讲课深入浅出、赵克礼老师讲课生动活泼、王玉华老师讲课纵贯古今 ，听他们的课是一种享受，享受知识、享受智慧、享受人格魅力。这些老师不但帮助我们构建知识，更在生活上给我们无微不至的关怀，指导我们处理生活中的许多问题，他们总能高屋建瓴地给我们的生活导航。是他们开启了我对历史的兴趣，激发了我对知识的渴望，同时我也从他们身上学到了很多难能可贵的精神：认真、感恩、负责、谦和，所有这些都让我终身受益。感谢您们!!
在这里我想特别感谢一位老师，那就是我的导师 赵克礼老师，赵老师教的是《历史教学论》，他的每一次讲课都能引发我对高中课堂的回忆，及对高中历史课堂教学的思考，听了几次课后，我开始产生对历史课堂教学法 讨论法 的兴趣，并开始研究这种教学法。后来我把我的想法告诉了赵老师，赵老师就鼓励我沿着这条路走下去，并给我讲述了一下当前教育界对这种方法的研究情况
他说这方面的研究还存在很大的发展空间，鼓励我大胆创新。
在写作过程中，赵老师还经常找我谈话，指导我把写作重点放在理论上，让我多借鉴高中其他科目课堂上 讨论法 的实践经验，然后结合结论，写出自己的特色大四毕业生论文致谢范文论文。
论文写完以后，赵老师还精心审阅了我的写作初稿，大到内容结构，小到标点符号、论文格式，都给我提供了宝贵的修改意见，在他的帮助下我的论文才得以顺利完成。
所以我的论文从选题到结构安排，从内容到文字润饰，都凝聚了他大量的心血，他这种一丝不苟的负责精神、质朴平实的治学风格、和蔼可亲的待人原则、关心后辈的的责任心使我深受感动，对我做人、做事、做学问都产生了积极影响。在此，我谨向尊敬的赵老师表示真挚的谢意。
本设计在***老师的悉心指导和严格要求下业已完成，从课题选择、方案论证到具体设计和调试，无不凝聚着**老师的心血和汗水，在四年的本科学习和生活期间，也始终感受着导师的精心指导和无私的关怀，我受益匪浅。在此向***老师表示深深的感谢和崇高的敬意。
感谢我的导师*** 教授，他们严谨细致、一丝不苟的作风一直是我工作、学习中的榜样;他们循循善诱的教导和不拘一格的思路给予我无尽的启迪。感谢我的**老师，这片论文的每个实验细节和每个数据，都离不开你的细心指导。而你开开朗的个性和宽容的态度，帮助我能够很快的融入我们这个新的实验室。
感谢我的室友们，从遥远的家来到这个陌生的城市里，是你们和我共同维系着彼此之间兄弟般的感情，维系着寝室那份家的融洽。四年了，仿佛就在昨天。四年里，我们没有红过脸，没有吵过嘴，没有发生上大学前所担心的任何不开心的事情。只是今后大家就难得再聚在一起吃每年元旦那顿饭了吧，没关系，各奔前程，大家珍重。但愿远赴**国的**平平安安，留守复旦的快快乐乐，挥师北上的**顺顺利利，也愿离开我们寝室的开开心心。我们在一起的日子，我会记一辈子的。
感谢我的爸爸妈妈，焉得谖草，言树之背，养育之恩，无以回报，你们永远健康快乐是我最大的心愿。
在论文即将完成之际，我的心情无法平静，从开始进入课题到论文的顺利完成，有多少可敬的师长、同学、朋友给了我无言的帮助，在这里请接受我诚挚的谢意。
本论文在***导师的悉心指导下完成的。导师渊博的专业知识、严谨的治学态度，精益求精的工作作风，诲人不倦的高尚师德，严于律己、宽以待人的崇高风范，朴实无法、平易近人的人格魅力对本人影响深远。不仅使本人树立了远大的学习目标、掌握了基本的研究方法，还使本人明白了许多为人处事的道理。本次论文从选题到完成，每一步都是在导师的悉心指导下完成的，倾注了导师大量的心血。在此，谨向导师表示崇高的敬意和衷心的感谢!在写论文的过程中，遇到了很多的问题，在老师的耐心指导下，问题都得以解决。所以在此，再次对老师道一声：老师，谢谢您!
三年寒窗，所收获的不仅仅是愈加丰厚的知识，更重要的是在阅读、实践中所培养的思维方式、表达能力和广阔视野。很庆幸这三年来我遇到了如此多的良师益友，无论在学习上、生活上，还是工作上，都给予了我无私的帮助和热心的照顾，让我在一个充满温馨的环境中度过三年的大学生活。感恩之情难以用言语量度，谨以最朴实的话语致以最崇高的敬意。
致谢
时间飞逝，大学生活很快就要过去，在这四年的学习生活中，收获了很多，而这些成绩的取得是和一直关心和帮助我的人分不开的。
在本次论文设计过程中，周老师对该论文从选题，构思到最后定稿的各个环节给予细心指引与教导,使我得以最终完成毕业论文设计。在学习中,老师严谨的治学态度、丰富渊博的知识、敏锐的学术思维、精益求精的工作态度以及侮人不倦的师者风范是我终生学习的楷模，导师们的高深精湛的造诣与严谨求实的治学精神，将永远激励着我。这三年中还得到众多老师的关心支持和帮助。在此，谨向老师们致以衷心的感谢和崇高的敬意!
最后，我要向在百忙之中抽时间对本文进行审阅，评议和参与本人论文答辩的各位老师表示感谢。
致谢
时间飞逝，大学的学习生活很快就要过去，在这四年的学习生活中，真的收获了很多，
以前上课的时候，老觉得什么都与自己的生活没有关联，什么课程都是无关紧要的，直到真正步入社会的第一步才发现，课题里的知识都是社会知识的缩小版，是精华所在，不知道学习重要性的人，永远都不会有所成长。
看了许多与优衣库有关的书籍，才真正感受到学习的重要性，柳井正的思想影响着整个优衣库，也影响着我，在近三十年的时间里，他的大脑思考几乎就没有停止过，他不断的学习新东西，不断的运用到优衣库中来，正因为他不断的创新，不断的改革，优衣库才会一直有行业里较为先进的运营模式，才会越来越出色。思路决定出路，所以，翻然醒悟之后，抓住一切机会学习吧!
致 谢
本文是在指导老师的精心指导和修改下完成的，在此，我特别要感谢我的导师老师。指导老师以其严谨求实的治学态度、高度的敬业精神、孜孜以求的工作作风和大胆创新的进取精神对我产生重要影响，从论文的选题、修改到最终的论文定稿，从内容到格式，从标题到标点，他都细心讲解。没有指导老师的辛勤栽培、谆谆教诲，就没有我论文的顺利完成。
在论文的写作过程中，也得到了许多同学的宝贵建议，以及许多其他朋友的支持和帮助，在此一并致以诚挚的谢意。
时间的仓促及自身专业水平的不足，整篇论文肯定存在尚未发现的缺点和错误。恳请阅读此篇论文的老师、同学，多予指正，不胜感激!
四年的本科生生涯已接近尾声。本论文即将完成之际，请允许我对四年来本科生学习生活中那些引导我、帮助我、激励我的老师们、同学们和家人们说一声谢谢!
首先我要向我的导师杨业华教授致以衷心的感谢和崇高的敬意。我的论文从选题到拟定提纲、修改定稿都是在杨老师悉心的指导和帮助下完成的，杨老师敏锐的洞察力、渊博的知识、严谨的治学态度、精益求精的工作作风给我留下了刻骨铭心的印象。这些都让我受益匪浅，他无私奉献的敬业精神更让我感动。
真诚的感谢各位老师的指导，他们不仅在学术上给我指引，而且在生活上予以帮助，从他们身上我学到很多知识。与同学熊经常在一起探讨问题，使我获益良多。感谢政治学的同窗张弓、李雁华、覃灿、闫文霞、潘德鑫、陈路、高昕、韩俊在四年的本科生生活中给予的帮助、支持，让我充分体会到了马克思主义学院大家庭的温暖。
此外，还要感谢的是一直以来含辛茹苦养育、支持我的父母，家人以及时常关心、鼓励我的朋友李莉玲、李亮、秦梦莹、周曦、陈丽娟、付天，是你们让我能常常感受到 、融融暖意，无论身在何方，我的世界都充满了你们无私的付出与馈赠，我时刻活在亲情和友情责任与感动屮，正因为有了你们的支持才让我坚持的走到今天。
论文写作的过程，也是自我学习、自我提高的过程。虽然我竭尽全力来完成论文，但限于学识水平，论文必定存在许多不足。本论文不足之处，敬请批评指正。
谨此，向所有关心与帮助我的人献上最衷心的感谢!
年年岁岁花相似，岁岁年年人不同。又到了毕业的时候，去年送走毕业师兄师姐的场景犹在眼前，回想起这四年在浙大求学的日子和今后未知的航程，思绪万千。求是园读书的四年是我人生中最值得纪念的四年，也是青春最后绽放的四年，太多太多的人和事让我回忆和感激。
首先，我要感谢我的导师xxx教授。x老师为人和蔼，对学生、对工作认真负责，拥有丰富的工程经验，和国内很多企业有着深入的项目合作。在读书的四年里，先后在x老师的带领下参加了多项省重大科技专项项目，开拓了我的眼界，也极大的锻炼了我的科研能力。x老师给我最大的帮助就是教会我看待问题的角度和高度，使我能够站在一个较高的高度上看待问题，在解决工程项目问题的时候更多的能从宏观方面去考量，这是我毕生的财富。
我要感谢xxx老师，x从老师治学严谨，理论基础扎实。在我遇到问题的时候给我很大的帮助，使我能够将项目顺利的开展下去，在生活上x老师给我很大的帮助，知道我性子急躁，经常告诫我路要一步一步走，做事情要一点一点来，在x老师这里我学到了对待人生的态度和做学术的.方法。
我要感谢xxx，在实验室里和徐剑一起坐了整整四年，我们一起打球、一起科研，xx乐观的性格和做事方法深深的感染了我，在我写毕业论文的期间给了我很大的帮助，在生活中是我的好哥们，在学术上是我的好老师。
我要感谢我的师兄，在刚进实验室的时候给我学习和生活上的指引，xx师兄曾教我UG、ANSYS等软件，教给我很多宝贵的经验，xxx师兄在我蹉跎的时候带我毅行、跑马拉松，将我从宅男改造成运动爱好者，在这里我再次感谢他们给予我的帮助。
我要感谢我的好哥们，和他们一起在学生会体育部工作的日子是我难忘的记忆之一，从他们身上我感受到了什么是卓越的领导能力，在我工作上遇到困难的时候总能帮我想到解决办法，我们一起打篮球、一起筹划篮球赛，虽然毕业了天各一方，但是我们永远都是好朋友。
最后，我要感谢我的父母，妹妹和亲朋好友。在杭州求学前后已快四年，每当想起父母日渐苍白的头发，回家时的嘘寒问暖，总会潸然泪下。在这些年父母从物质和精神上竭尽所能的支持着我，我却没能帮助父母多少，深感惭愧，希望能通过自己的努力让父母颐养天年。感谢我的妹妹，在大学的四年里，她从初中考到高中，时刻都在关心着我的状态，每年都盼望我能早点回家，哥哥以后会更加关心你，成为一个称职的兄长。
纸短情长，回忆至此，太多太多的记忆充斥着我的脑海，对于那些关心过我、帮助过我的人，我想说：谢谢你们，让我青春更加灿烂。
我能完成这篇论文，首先需要感谢的是我的导师。我毕业论文动手时间很短，大四下学期三月份得时候才选的导师。李老师不仅帮我选定课题，还教导我如何安排时间，按时检查我工作进度，教我如何查找相关文献，如何写作论文，如何分析数据，论文写完后又帮我再三修改，如此种种，不在细表。总之，没有李老师的帮助，我根本写不出这篇论文。
其次，我最需要感谢的是我师兄温*。以前上课时我对古地磁也就知道个基本原理，实验仪器我根本就不会运用，数据根本不知如何处理。师兄手把手的教会了我如何使用交变退磁仪、超导磁力仪，教我如何测样，如何制作样品支架。在教会我后更守在我身边不时为我解疑释难。研究钻孔783个样品所有样品的磁化率值全是由师兄测出。交变退磁样品共测了277个样品，其中有71个样品是师兄帮我测的。热退磁样品共测了39个，样品从100℃到675℃一共测了14步，每步样品加热全是由师兄负责。在论文写作过程中，师兄还教我如何从参考文献中查找有用信息，如何将样品数据转换成图等等。如果说，李老师为我论文支起了骨架，温师兄就给我论文增添了血肉。
另外，袁*师兄也在我测样、写作过程中提供了很大的帮助。举个简单例子来说，有一次在对热退磁样品加温过程中，样品区的温度始终上不去，是袁师兄帮我们查出了问题。还有古地磁实验室的胡**胡老师在我测样过程中也给了我多番照顾。没有胡老师，实验室的超导测磁仪状态不可能这么稳定，如此可能到现在我的样品还没有测完。实验室的热退磁仪曾有一度坏掉了，是胡老师积极联系将其尽快修好的。
另外，我还要感谢江苏省地调院的工作人员。研究钻孔是他们出野外打的，样品由他们送来，野外岩性描述也有地调院工作人员提供，没有江苏省地调院的工作人员，我的论文没有样品，根本做不了。在这里，我向他们致以真挚的谢意。
最后，我在这里还要感谢我宿舍里的舍友。我伤心时，他们陪我喝酒耍疯，K歌搞怪;我生病时，他们对我嘘寒问暖，关心呵护。平时大家都在忙毕业论文，有时候我想松懈了，想放松了，不想去实验室了，看看大家，想想在一起的一年里，巩伟明几乎每晚都会在实验室里呆到十一点，独自一人，自得其乐，有的实验甚至要跑到南古所去做，未曾有半分推诿懈怠;陈晓锋上半年居无定所，图书馆、南园教学楼自习各种给力，下半年宿舍不到锁门时间宿舍里看不到其身影;邬斌整天嚷嚷实验数据不合格需要重测，仪器不给力还得待修，论文有点小问题需要重新修改;徐颖峰大帅风范，做事不紧不慢，每天早出晚归，天天都泡在实验室里;刘宝论文动手最早，文献查找，资料考证，信息提取，导师不在国内，自己一人搞定;李刈昆为了论文独自一人直闯京师，历时三月，方得小成。大家这么努力，我有怎能懈怠。我的毕业论文能按时完成，舍友之功不可埋没。
四年时光悠悠走过，在这里，我度过了人生中最为美丽的时光，在这里，我由做梦少年转变为意气青年，在这里，我初步踏上了科研之路，在这里，我的人生之路得以确立。在这四年里，虽然我一直在抱怨学校住宿条件差，学校网络速度慢，学校食堂饭难吃，学校美女实在少，校园生活实在沉闷。而今，马上就要毕业了，我却对你依依不舍。舍不得你那虬枝古树，舍不得你那冲天水杉，舍不得我那可爱同学，舍不得我那可敬老师。教学楼中，讲座曾听一百四，场场爆满;图书馆内，小说已览二百八，本本上心。我在玲珑驿中打过字，大操场上做过操，龙王山内踏过坟，名人园中爬过树，除了女生宿舍，我哪里没去过!我住过浦口七舍，宿过仙林一舍，而今就在鼓楼五舍，可谓睡遍长江两岸。你若问我有何遗憾，一恨学术未精研，搞篇论文焦头烂额;二恨口才没练好，说个问题笨嘴拙舌;三恨实习没做好，白把机会浪费了;四恨四次表白全被拒!
无论如何，在这里我想说：南大，我爱你!在这里，我郑重的感谢母校对我的培养。
时光荏苒，日月如梭，三年的时间匆匆而过。在兰州大学大气科学学院进行博士学位的攻读过程中，深深的体会到了母校厚重的学风及浓郁的科研氛围。在毕业论文即将完成的时刻，回首前尘，往事历历，酸甜苦辣尽在其中。
我首先感谢我的老师王式功教授，是王老师将我从一个气象学的门外汉领进了气象科研的大门。王老师倾注了大量的心血，将我本身所学习的计算机学科和医学气象学相结合。王老师总是能对我的文章的不足之处进行不厌其烦的指导，您提出的方案犹如黑夜中指路的明灯。无论是在工作和学习中，王老师以他广博的知识、严谨求实的治学之道、一丝不苟的工作态度和高尚的人格魅力都在潜移默化的影响着我。还要感谢和蔼可亲的尚可政老师，他为我解答在气象学学习及研究中遇到的许多问题。
深深感谢我的好友兰州大学公共卫生学院的董继元老师，你在专业方面的素养令我敬佩，在论文上给我的意见和建议让我受益匪浅，我们在一起讨论问题的那些日日夜夜令我终身难忘。由衷的感谢师姐王金玉、王金艳，师兄任余龙、师妹张莹，你们一直以来对我的支持和帮助，给了我莫大的鼓舞。
感谢养育我的父母，在三十七年的人生路上，是你们无私的爱一直陪伴着我令我能够安心的完成学业；感谢我的妻子王春艳，在我繁忙的学习及工作中是你挑起了家庭的重担，令我没有后顾之忧；感谢我的宝宝翟一清，是你给我带来了无尽的欢乐，每当看到你，繁重的学习及工作压力便荡然无存。
感谢所有支持及帮助过我的朋友，我爱你们。
【1】
踉踉跄跄地忙碌了两个月，我的毕业设计课题也终将告一段落。点击运行，也基本达到预期的效果，虚荣的成就感在没人的时候也总会冒上心头。但由于能力和时间的关系，总是觉得有很多不尽人意的地方，譬如功能不全、外观粗糙、底层代码的不合理……数不胜数。可是，我又会有点自恋式地安慰自己：做一件事情，不必过于在乎最终的结果，可贵的是过程中的收获。以此语言来安抚我尚没平复的心。
毕业设计，也许是我大学生涯交上的最后一个作业了。想籍次机会感谢四年以来给我帮助的所有老师、同学，你们的友谊是我人生的财富，是我生命中不可或缺的一部分。我的毕业指导老师###老师，虽然我们是在开始毕设时才认识，但她却能以一位长辈的风范来容谅我的无知和冲动，给我不厌其烦的指导。在此，特向她道声谢谢。
大学生活即将匆匆忙忙地过去，但我却能无悔地说：“我曾经来过。”大学四年，但它给我的影响却不能用时间来衡量，这四年以来，经历过的所有事，所有人，都将是我以后生活回味的一部分，是我为人处事的指南针。就要离开学校，走上工作的岗位了，这是我人生历程的又一个起点，在这里祝福大学里跟我风雨同舟的朋友们，一路走好，未来总会是绚烂缤纷。
【2】
本论文在xxx导师的悉心指导下完成的。导师渊博的专业知识、严谨的治学态度，精益求精的工作作风，诲人不倦的高尚师德，严于律己、宽以待人的崇高风范，朴实无法、平易近人的人格魅力对本人影响深远。不仅使本人树立了远大的学习目标、掌握了基本的研究方法，还使本人明白了许多为人处事的道理。本次论文从选题到完成，每一步都是在导师的悉心指导下完成的，倾注了导师大量的心血。在此，谨向导师表示崇高的敬意和衷心的感谢!在写论文的过程中，遇到了很多的问题，在老师的耐心指导下，问题都得以解决。所以在此，再次对老师道一声：老师，谢谢您!
时光匆匆如流水，转眼便是大学毕业时节，春梦秋云，聚散真容易。离校日期已日趋渐进，毕业论文的完成也随之进入了尾声。从开始进入课题到论文的顺利完成，一直都离不开老师、同学、朋友给我热情的帮助，在这里请接受我诚挚的谢意!在此我向xxxx学校xxxxxxx专业的所有老师表示衷心的感谢，谢谢你们三年的辛勤栽培，谢谢你们在教学的同时更多的是传授我们做人的道理，谢谢三年里面你们孜孜不倦的教诲!
三年寒窗，所收获的不仅仅是愈加丰厚的知识，更重要的是在阅读、实践中所培养的思维方式、表达能力和广阔视野。很庆幸这三年来我遇到了如此多的良师益友，无论在学习上、生活上，还是工作上，都给予了我无私的帮助和热心的照顾，让我在一个充满温馨的环境中度过三年的大学生活。感恩之情难以用言语量度，谨以最朴实的话语致以最崇高的敬意。
最后要感谢的是我的父母，他们不仅培养了我对中国传统文化的浓厚的兴趣，让我在漫长的人生旅途中使心灵有了虔敬的归依，而且也为我能够顺利的完成毕业论文提供了巨大的支持与帮助。在未来的日子里，我会更加努力的学习和工作，不辜负父母对我的殷殷期望!我一定会好好孝敬他们，报答他们!爸妈，我爱你们!
“长风破浪会有时，直挂云帆济沧海。”这是我少年时最喜欢的诗句。就用这话作为这篇论文的一个结尾，也是一段生活的结束。希望自己能够继续少年时的梦想，永不放弃。
丁佳伟，1990年出生，男，江苏南通人，历史学博士，研究方向为秦汉史。在《史学月刊》《古代文明》《中南大学学报（哲社版）》等CSSCI期刊发表学术论文多篇，出版译著《儒学与女性》（江苏人民出版社“海外中国研究系列”丛书，2015年版），获2019年度南京师范大学优秀博士学位论文奖。获江苏省高校青年教师教学大赛一等奖、江苏师大青年教师教学大赛二等奖等奖项。开设《中国古代史》《中国历史文选》《秦汉史》等课程。
张艺谋编剧团队丁家伟编剧是谁？答案如下:是38岁李维民，他出生于1983年,因为个人发展原因,当时他的父母都不在身边的。个人前景较好，工作积极向上！
论文存在严重逻辑错误的，涉嫌抄袭的会被撤销学位1、硕士毕业后论文抽检（已获得硕士学位）不会判定为不合格，只会判定为是否抄袭。2、如果论文判定为抄袭则会被取消学位证。3、如果只是判定为论文质量或者水平不高则不会被取消学位证，因为这不是学生的问题而是指导老师和答辩老师的问题。主要检查重复率
硕士论文抽检每年进行一次，抽检具体范围授予硕士学位的论文。每篇硕士学位论文聘请3位外省同行专家进行评审。根据学位授予单位和学科硕士学位授予规模情况，按3-5%的抽检比例，确定抽检论文的数量。 3位专家中有2位以上（含2位）的专家评议意见为“不合格”的学位论文，将认定为“存在问题的学位论文”。3位专家中有1位专家评议意见为“不合格”的学位论文，将再送2位同行专家进行复评。复评中出现1位及以上专家评议意见为“不合格”，则该篇论文被认定为“存在问题学位论文”。
扩展部分：
中国知网，由《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司主办。导航内容覆盖自然科学、工程技术、农业、哲学、医学、人文社会科学等各个领域，囊括了基础研究、工程技术、行业指导、党政工作、文化生活、科学普及等各种层次的期刊。收录期刊大部分回溯至创刊，最早的回溯到1915年。读者可直接浏览期刊基本信息，按期查找期刊文章[2]。
继翟天临学术造假事件后，教育部要花800万抽检博士论文
教育部日前公布了“2019年部门预算”，其中提到，按照《博士硕士学位论文抽检办法》要求，2019年拟抽检学位论文约6000篇，抽检比例为上一学年度授予博士学位数的10%左右。每篇学位论文送3位同行专家进行通讯评议，如3位专家中有1位专家评议意见为“不合格”的.学位论文，将再送2位专家进行复评。
在预算安排上，2019年学位论文抽检预算为800万元，全部用于委托教育部学位与研究生教育发展中心开展博士学位论文抽检通讯评议，主要包括专家评审费和相关工作经费。
继翟天临学术造假事件后，不断有关于学术造假的新闻曝光。
4月2日晚，湖南大学官微公布了关于刘梦洁硕士学位论文涉嫌学术不端问题的调查处理说明，撤销了该同学硕士学位，导师洪源被警告处分，并取消导师资格，调离教学岗位。湖南大学称，经查认定刘梦洁的硕士学位论文《腐败对我国企业逃税的影响研究》存在抄袭，构成学术不端行为。
教育部4月3日在其官网公开曝光了南京大学教师梁莹学术不端问题，据悉，南京大学教师梁莹违反教学纪律，敷衍教学；违反学术规范，研究生在读期间抄袭、重复发表多篇论文，使用抄袭的论文作为自己的成果，在职称申报中弄虚作假。
论文存在严重逻辑错误的，涉嫌抄袭的会被撤销学位.
毕业论文（graduationstudy）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。一般安排在修业的最后一学年（学期）进行。学生须在教师指导下，选定课题进行研究，撰写并提交论文。
目的在于培养学生的科学研究能力；加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练；从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。
论文题目由教师指定或由学生提出，经教师同意确定。均应是本专业学科发展或实践中提出的理论问题和实际问题。通过这一环节，应使学生受到有关科学研究选题，查阅、评述文献，制订研究方案，设计进行科学实验或社会调查，处理数据或整理调查结果，对结果进行分析、论证并得出结论，撰写论文等项初步训练。
写毕业论文主要目的是培养学生综合运用所学知识和技能，理论联系实际，独立分析，解决实际问题的能力，使学生得到从事本专业工作和进行相关的基本训练。
毕业论文应反映出作者能够准确地掌握所学的专业基础知识，基本学会综合运用所学知识进行科学研究的方法，对所研究的题目有一定的心得体会，论文题目的范围不宜过宽，一般选择本学科某一重要问题的一个侧面。
毕业论文的基本教学要求是：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。
3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。
毕业论文是毕业生总结性的独立作业，是学生运用在校学习的基本知识和基础理论，去分析、解决一两个实际问题的实践锻炼过程，也是学生在校学习期间学习成果的综合性总结，是整个教学活动中不可缺少的重要环节。
撰写毕业论文对于培养学生初步的科学研究能力，提高其综合运用所学知识分析问题、解决问题能力有着重要意义。
毕业论文在进行编写的过程中，需要经过开题报告、论文编写、论文上交评定、论文答辩以及论文评分五个过程，其中开题报告是论文进行的最重要的一个过程，也是论文能否进行的一个重要指标。
大概5%-10%左右，paperfree和知网查重差不了太多。
最后呢，还是建议你采用知网进行查重，毕竟是符合更多人的习惯，也是全国各高校常用的论文查重网站（途径）。
下面是中国知网的相关介绍：（有兴趣的话，可以看看）
中国知网，始建于1999年6月，是中国核工业集团资本控股有限公司控股的同方股份有限公司旗下的学术平台。知网是国家知识基础设（National Knowledge Infrastructure，NKI）的概念，由世界银行于1998年提出。CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目。2019年5月，“科研诚信与学术规范”在线学习平台在中国知网正式上线发布。2022年5月，市场监管总局依法对知网涉嫌垄断行为立案调查。随后，知网对此作出回应：坚决支持，全力配合，彻底整改。
Paperask论文查重结果达标了学校不一定通过的，Paperask论文查重是小众查重系统，查重结果跟知网学术不端检测系统差异较大，真实的查重率比知网系统要高一倍左右，所以最好是在知网查重一次。
论文查重的重复率多少可以通过呢？其实，这和学校的论文要求有直接的关系的，毕业论文的合格与否主要取决于查重，而重复率是检验论文合格与否的重要因素之一。因此，为了顺利毕业，许多学生在写完论文后会通过一些网站。不同学校对毕业论文查重的要求是不一样的。宽松的可能在25%左右，严格的可能在7%到12%左右。如果要求不严格，超过规定查重率导师同意签字也是可以。根据你所在学校的不同要求，只要符合同学们的要求以后就可以通过查重了。像一些本科毕业论文重复率在30%以下的可以申请答辩，重复率在15%以下的可以申请大学的优秀论文，10%以下的可以申请大学水平的优秀论文。另外，对于25%以上的论文，通常可以给予3天的修改机会，但如果修改后重复率仍不符合要求，可以暂缓回复。研究生论文重复率低于20%的，可以申请答辩。如果低于40%，可以修改两天，但如果超过40%，需要延期6个月甚至更长时间，所以在论文查重方面一定要注重，否则很难通过毕业。当然，以上这些根据某学校的论文查重要求进行给大家分析的，一般只要符合学校的论文查重要求就可以进行论文查重了。
答： 您学校要求15%确实挺严格的,那么您是否了解,这个15%是用知网重复率要求的,还是按照某些普通查重软件查的结果呢?如果您是学校普通软件或者知网查的,这个重...2020年2月26日-PaperPass论文检测系统是全球首个中文文献相似度比对系统,是可信赖的中文原创性检查和预防剽窃的在线网站。 其比对库涵盖了海量的中文文献和网络资源...2019年6月7日-PaperAsk免费论文查重检测-首款免费论文检测软件，为毕业生提供专业的论文重复率检测、论文降重、论文在线修改、论文格式规范等一站式服务2016年4月14日-论文查重 报告。 一般学校对于查重结果什么要求？ 不同学校要求也不同，当然... 如果担心自己参考的文献资料没被系统收录，可以使用 paperfree 的自建库功能... 被论文导师一句“大家的毕业论文写好了吗？学校会进行 论文查重 哦！”所惊醒。论文...2016年11月9日-不能顺利拿到学位证，职称评审无法通过，如果是这样的一种结果的话就得不... 相当一部分的人都会选择用paperfree论文查重来帮助自己的论文进行修改降低... 并且都需要论文查重，相信很多人都知道，论文跟中小学的作文不一样，作文可以发挥无...2021年7月1日-这样才能够顺利通过学校的查重系统，拿到毕业证。如果检测的结果和学校的不... paperask论文检测准确率，有强大的云服务架构以及论文检测速度，适...
给钱。教育部论文抽检，会支付专家评审费和相关工作经费。教育部2019年学位论文抽检预算为800万元，全部用于委托教育部学位与研究生教育发展中心开展博士学位论文抽检通讯评议。
不是，硕士生论文也进行抽查。
《博士硕士学位论文抽检办法》对其有相应的规定：
第三条 学位论文抽检每年进行一次，抽检范围为上一学年度授予博士、硕士学位的论文，博士学位论文的抽检比例为10%左右，硕士学位论文的抽检比例为5%左右。
第四条 博士学位论文抽检从国家图书馆直接调取学位论文。硕士学位论文的抽取方式，由各省级学位委员会和中国人民解放军学位委员会自行确定。
扩展资料：
《博士硕士学位论文抽检办法》相关法条：
第六条 每篇抽检的学位论文送3位同行专家进行评议，专家按照不同学位类型的要求对论文提出评议意见。3位专家中有2位以上（含2位）专家评议意见为“不合格”的学位论文。
3位专家中有1位专家评议意见为“不合格”的学位论文，将再送2位同行专家进行复评。2位复评专家中有1位以上（含1位）专家评议意见为“不合格”的学位论文认定为“存在问题学位论文”。
第九条 专家评议意见由各级抽检部门向学位授予单位反馈。硕士学位论文抽检的专家评议意见还应同时报送国务院学位委员会办公室。
参考资料来源：百度百科-《博士硕士学位论文抽检办法》
博士研究生毕业首先需要完成毕业论文，字数上万，其次就是在学校有学术的要求，需要发表文章。
第一条 为保证学位授予质量，做好博士、硕士学位论文抽检工作，制定本办法。
第二条 博士学位论文抽检由国务院学位委员会办公室组织实施，硕士学位论文抽检由各省级学位委员会组织实施；其中，军队系统学位论文抽检由中国人民解放军学位委员会组织实施。
第三条 学位论文抽检每年进行一次，抽检范围为上一学年度授予博士、硕士学位的论文，博士学位论文的抽检比例为10%左右，硕士学位论文的抽检比例为5%左右。
第四条 博士学位论文抽检从国家图书馆直接调取学位论文。硕士学位论文的抽取方式，由各省级学位委员会和中国人民解放军学位委员会自行确定。
第五条 按照学术学位和专业学位分别制定博士学位论文评议要素和硕士学位论文评议要素。
第六条 每篇抽检的学位论文送3位同行专家进行评议，专家按照不同学位类型的要求对论文提出评议意见。
第七条 3位专家中有2位以上（含2位）专家评议意见为“不合格”的学位论文，将认定为“存在问题学位论文”。
第八条 3位专家中有1位专家评议意见为“不合格”的学位论文，将再送2位同行专家进行复评。2位复评专家中有1位以上（含1位）专家评议意见为“不合格”的学位论文，将认定为“存在问题学位论文”。
第九条 专家评议意见由各级抽检部门向学位授予单位反馈。硕士学位论文抽检的专家评议意见还应同时报送国务院学位委员会办公室。
第十条 学位论文抽检专家评议意见的使用。
（一）学位论文抽检专家评议意见以适当方式公开。
（二）对连续2年均有“存在问题学位论文”，且比例较高或篇数较多的学位授予单 位，进行质量约谈。
（三）在学位授权点合格评估中，将学位论文抽检结果作为重要指标，对“存在问题 学位论文”比例较高或篇数较多的学位授权点，依据有关程序，责令限期整改。经整改仍无法达到要求者，视为不能保证所授学位的学术水平，将撤销学位授权。
（四）学位授予单位应将学位论文抽检专家评议意见，作为本单位导师招生资格确定、研究生教育资源配置的重要依据。
第十一条 学位论文抽检坚决排除非学术因素的干扰，任何单位和个人都不得以任何方式干扰抽检工作的正常进行，参与评议工作的专家要公正公平，独立客观地完成评议工作。
第十二条 本办法由国务院学位委员会办公室负责解释。
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]
这两天在公司做PM实习，主要是自学一些CV的知识，以了解产品在解决一些在图像识别、图像搜索方面的问题，学习的主要方式是在知网检索了篇国内近3年计算机视觉和物体识别的硕博士论文。由于时间关系，后面还会继续更新图片相似度计算（以图搜图）等方面的学习成果 将这两天的学习成果在这里总结一下。你将会看到计算机视觉在解决特定物体识别问题（主要是卷积神经网络CNNs）的基础过程和原理，但这里不会深入到技术的实现层面。
计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 ————维基百科 通常而言，计算机视觉的研究包括三个层次： （1）底层特征的研究： 这一层次的研究主要聚焦如何高效提取出图像对象具有判别性能的特征，具体的研究内容通常包括：物体识别、字符识别等 （2）中层语义特征的研究： 该层次的研究在于在识别出对象的基础上，对其位置、边缘等信息能够准确区分。现在比较热门的：图像分割；语义分割；场景标注等，都属于该领域的范畴 （3）高层语义理解： 这一层次建立在前两层的基础上，其核心在于“理解”一词。 目标在于对复杂图像中的各个对象完成语义级别的理解。这一层次的研究常常应用于：场景识别、图像摘要生成及图像语义回答等。 而我研究的问题主要隶属于底层特征和中层语义特征研究中的物体识别和场景标注问题。
人类的视觉工作模式是这样的： 首先，我们大脑中的神经元接收到大量的信息微粒，但我们的大脑还并不能处理它们。 于是接着神经元与神经元之间交互将大量的微粒信息整合成一条又一条的线。 接着，无数条线又整合成一个个轮廓。 最后多个轮廓累加终于聚合我们现在眼前看到的样子。 计算机科学受到神经科学的启发，也采用了类似的工作方式。具体而言，图像识别问题一般都遵循下面几个流程
（1）获取底层信息。获取充分且清洁的高质量数据往往是图像识别工作能否成功的关键所在 （2）数据预处理工作，在图像识别领域主要包括四个方面的技术：去噪处理（提升信噪比）、图像增强和图像修复（主要针对不够清晰或有破损缺失的图像）；归一化处理（一方面是为了减少开销、提高算法的性能，另一方面则是为了能成功使用深度学习等算法，这类算法必须使用归一化数据）。 （3）特征提取，这一点是该领域的核心，也是本文的核心。图像识别的基础是能够提取出足够高质量，能体现图像独特性和区分度的特征。 过去在10年代之前我们主要还是更多的使用传统的人工特征提取方法，如PCA\LCA等来提取一些人工设计的特征，主要的方法有（HOG、LBP以及十分著名的SIFT算法）。但是这些方法普遍存在（a）一般基于图像的一些提层特征信息（如色彩、纹理等）难以表达复杂的图像高层语义，故泛化能力普遍比较弱。（b）这些方法一般都针对特定领域的特定应用设计，泛化能力和迁移的能力大多比较弱。 另外一种思路是使用BP方法，但是毕竟BP方法是一个全连接的神经网络。这以为这我们非常容易发生过拟合问题（每个元素都要负责底层的所有参数），另外也不能根据样本对训练过程进行优化，实在是费时又费力。 因此，一些研究者开始尝试把诸如神经网络、深度学习等方法运用到特征提取的过程中，以十几年前深度学习方法在业界最重要的比赛ImageNet中第一次战胜了SIFT算法为分界线，由于其使用权重共享和特征降采样，充分利用了数据的特征。几乎每次比赛的冠军和主流都被深度学习算法及其各自改进型所占领。其中，目前使用较多又最为主流的是CNN算法，在第四部分主要也研究CNN方法的机理。
上图是一个简易的神经网络，只有一层隐含层，而且是全连接的（如图，上一层的每个节点都要对下一层的每个节点负责。）具体神经元与神经元的作用过程可见下图。
在诸多传统的神经网络中，BP算法可能是性能最好、应用最广泛的算法之一了。其核心思想是：导入训练样本、计算期望值和实际值之间的差值，不断地调整权重，使得误差减少的规定值的范围内。其具体过程如下图：
一般来说，机器学习又分成浅层学习和深度学习。传统的机器学习算法，如SVM、贝叶斯、神经网络等都属于浅层模型，其特点是只有一个隐含层。逻辑简单易懂、但是其存在理论上缺乏深度、训练时间较长、参数很大程度上依赖经验和运气等问题。 如果是有多个隐含层的多层神经网络（一般定义为大于5层），那么我们将把这个模型称为深度学习，其往往也和分层训练配套使用。这也是目前AI最火的领域之一了。如果是浅层模型的问题在于对一个复杂函数的表示能力不够，特别是在复杂问题分类情况上容易出现分类不足的弊端，深度网络的优势则在于其多层的架构可以分层表示逻辑，这样就可以用简单的方法表示出复杂的问题，一个简单的例子是： 如果我们想计算sin(cos(log(exp(x))))， 那么深度学习则可分层表示为exp(x)—>log(x)—>cos(x)—>sin(x)
图像识别问题是物体识别的一个子问题，其鲁棒性往往是解决该类问题一个非常重要的指标，该指标是指分类结果对于传入数据中的一些转化和扭曲具有保持不变的特性。这些转化和扭曲具体主要包括了： （1）噪音（2）尺度变化（3）旋转（4）光线变化（5）位移
该部分具体的内容，想要快速理解原理的话推荐看[知乎相关文章] ( )， 特别是其中有些高赞回答中都有很多动图和动画，非常有助于理解。 但核心而言，CNN的核心优势在于 共享权重 以及 感受野 ，减少了网络的参数，实现了更快的训练速度和同样预测结果下更少的训练样本，而且相对于人工方法，一般使用深度学习实现的CNN算法使用无监督学习，其也不需要手工提取特征。
CNN算法的过程给我的感觉，个人很像一个“擦玻璃”的过程。其技术主要包括了三个特性：局部感知、权重共享和池化。
CNN中的神经元主要分成了两种： （a）用于特征提取的S元，它们一起组成了卷积层，用于对于图片中的每一个特征首先局部感知。其又包含很关键的阈值参数（控制输出对输入的反映敏感度）和感受野参数（决定了从输入层中提取多大的空间进行输入，可以简单理解为擦玻璃的抹布有多大） （b）抗形变的C元，它们一起组成了池化层，也被称为欠采样或下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的容错性。 （c*）激活函数，及卷积层输出的结果要经过一次激励函数才会映射到池化层中，主要的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout等。
也许你会抱有疑问，CNN算法和传统的BP算法等究竟有什么区别呢。这就会引出区域感受野的概念。在前面我们提到，一个全连接中，较高一层的每个神经元要对低层的每一个神经元负责，从而导致了过拟合和维度灾难的问题。但是有了区域感受野和，每个神经元只需要记录一个小区域，而高层会把这些信息综合起来，从而解决了全连接的问题。
了解区域感受野后，你也许会想，区域感受野的底层神经元具体是怎么聚合信息映射到上一层的神经元呢，这就要提到重要的卷积核的概念。这个过程非常像上面曾提到的“神经元与神经元的联系”一图，下面给大家一个很直观的理解。
上面的这个过程就被称为一个卷积核。在实际应用中，单特征不足以被系统学习分类，因此我们往往会使用多个滤波器，每个滤波器对应1个卷积核，也对应了一个不同的特征。比如：我们现在有一个人脸识别应用，我们使用一个卷积核提取出眼睛的特征，然后使用另一个卷积核提取出鼻子的特征，再用一个卷积核提取出嘴巴的特征，最后高层把这些信息聚合起来，就形成了分辨一个人与另一个人不同的判断特征。
现在我们已经有了区域感受野，也已经了解了卷积核的概念。但你会发现在实际应用中还是有问题： 给一个100 100的参数空间，假设我们的感受野大小是10 10，那么一共有squar（1000-10+1）个，即10的六次方个感受野。每个感受野中就有100个参数特征，及时每个感受野只对应一个卷积核，那么空间内也会有10的八次方个次数，，更何况我们常常使用很多个卷积核。巨大的参数要求我们还需要进一步减少权重参数，这就引出了权重共享的概念。 用一句话概括就是，对同一个特征图，每个感受野的卷积核是一样的，如这样操作后上例只需要100个参数。
池化是CNN技术的最后一个特性，其基本思想是： 一块区域有用的图像特征，在另一块相似的区域中很可能仍然有用。即我们通过卷积得到了大量的边缘EDGE数据，但往往相邻的边缘具有相似的特性，就好像我们已经得到了一个强边缘，再拥有大量相似的次边缘特征其实是没有太大增量价值的，因为这样会使得系统里充斥大量冗余信息消耗计算资源。 具体而言，池化层把语义上相似的特征合并起来，通过池化操作减少卷积层输出的特征向量，减少了参数，缓解了过拟合问题。常见的池化操作主要包括3种： 分别是最大值池化（保留了图像的纹理特征）、均值池化（保留了图像的整体特征）和随机值池化。该技术的弊端是容易过快减小数据尺寸，目前趋势是用其他方法代替池化的作用,比如胶囊网络推荐采用动态路由来代替传统池化方法，原因是池化会带来一定程度上表征的位移不变性，传统观点认为这是一个优势，但是胶囊网络的作者Hinton et al.认为图像中位置信息是应该保留的有价值信息，利用特别的聚类评分算法和动态路由的方式可以学习到更高级且灵活的表征，有望冲破目前卷积网络构架的瓶颈。
CNN总体来说是一种结构，其包含了多种网络模型结构，数目繁多的的网络模型结构决定了数据拟合能力和泛化能力的差异。其中的复杂性对用户的技术能力有较高的要求。此外，CNN仍然没有很好的解决过拟合问题和计算速度较慢的问题。
该部分的核心参考文献： 《深度学习在图像识别中的应用研究综述》郑远攀,李广阳,李晔.[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. 深度学习技术在计算机图像识别方面的领域应用研究是目前以及可预见的未来的主流趋势，在这里首先对深度学习的基本概念作一简介，其次对深度学习常用的结构模型进行概述说明，主要简述了深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成式对抗网络（GAN）、胶囊网络（CapsNet）以及对各个深度模型的改进模型做一对比分析。
深度学习按照学习架构可分为生成架构、判别架构及混合架构。 其生成架构模型主要包括： 受限波尔兹曼机、自编码器、深层信念网络等。判别架构模型主要包括：深层前馈网络、卷积神经网络等。混合架构模型则是这两种架构的集合。深度学习按数据是否具有标签可分为非监督学习与监督学习。非监督学习方法主要包括：受限玻尔兹曼机、自动编码器、深层信念网络、深层玻尔兹曼机等。 监督学习方法主要包括：深层感知器、深层前馈网络、卷积神经网络、深层堆叠网络、循环神经网络等。大量实验研究表明，监督学习与非监督学习之间无明确的界限，如：深度信念网络在训练过程中既用到监督学习方法又涉及非监督学习方法。
[1]周彬. 多视图视觉检测关键技术及其应用研究[D].浙江大学,2019. [2]郑远攀,李广阳,李晔.深度学习在图像识别中的应用研究综述[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. [3]逄淑超. 深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究[D].吉林大学,2017. [4]段萌. 基于卷积神经网络的图像识别方法研究[D].郑州大学,2017. [5]李彦冬. 基于卷积神经网络的计算机视觉关键技术研究[D].电子科技大学,2017. [6]李卫. 深度学习在图像识别中的研究及应用[D].武汉理工大学,2014. [7]许可. 卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[D].浙江大学,2012. [8]CSDN、知乎、机器之心、维基百科
虽然我们大多数人都惊叹为什么DL这么好？在使用大量数据进行训练时，它在准确性方面非常出色。近几年随着深度学习算法的发展，出现了很多深度学习的框架，这些框架各有所长，各具特色。下面将为大家介绍2019年最受欢迎的十大深度学习框架。
谷歌的Tensorflow可以说是当今最受欢迎的深度学习框架。Gmail，Uber，Airbnb，Nvidia以及其他许多知名品牌都在使用。TF是目前深度学习的主流框架，Tensorflow主要特性：
TensorFlow优点：
Tensorflow之后用于深度学习的主要框架是PyTorch。PyTorch框架是Facebook开发的，已被Twitter和Salesforce等公司使用。
PyTorch基本特性：
PyTorch优点：
Sonnet深度学习框架是建立在TensorFlow的基础之上。它是DeepMind用于创建具有复杂架构的神经网络。
Sonnet基本特性：
Sonnet优点：
Keras是一个机器学习框架，如果您拥有大量数据和/或你想快速入门深度学习，那么Keras将非常适合学习。Keras是TensorFlow高级集成APi，可以非常方便的和TensorFlow进行融合。这是我强烈推荐学习的一个库。
Keras基本特性：
Keras优点：
顺便说一下TensorFlow和Keras的对比：
PS：Tensorflow处于底层框架：这和MXNet，Theano和PyTorch等框架一样。包括实现诸如广义矩阵 - 矩阵乘法和诸如卷积运算的神经网络原语之类的数学运算。
Keras处于高度集成框架。虽然更容易创建模型，但是面对复杂的网络结构时可能不如TensorFlow。
MXNet是一种高度可扩展的深度学习工具，可用于各种设备。虽然与TensorFlow相比，它似乎没有被广泛使用，但MXNet的增长可能会因为成为一个Apache项目而得到提升。
MXNet基本特性：
MXNet优点：
虽然它不像TF那么受欢迎，但MXNet具有详细的文档并且易于使用，能够在命令式和符号式编程风格之间进行选择，使其成为初学者和经验丰富的工程师的理想选择。
Gluon是一个更好的深度学习框架，可以用来创建复杂的模型。GLUON基本特性：
GLUON优点：
当你听到Swift时，您可能会考虑iOS或MacOS的应用程序开发。但是如果你正在学习深度学习，那么你一定听说过Swens for Tensorflow。通过直接与通用编程语言集成，Swift for TensorFlow可以以前所未有的方式表达更强大的算法。SWIFT基本特性：
SWIFT优点：
直到CMU的DyNet和Facebook的PyTorch出现之前，Chainer是动态计算图或网络的领先神经网络框架，它允许输入数据长度不一致。chainer基本特性：
Chainer优点：
那些使用Java或Scala的人应该注意DL4J（Deep Learning for Java的简称）。DL4J的基本特性：
DL4J优点：
ONNX项目诞生于微软和Facebook，旨在寻找深度学习模型呈现的开放格式。ONNX简化了在人工智能的不同工作方式之间传递模型的过程。因此ONNX具有各种深度学习框架的优点。
ONNX基本特性：
ONNX优点：
那么您应该使用哪种深度学习框架？下面是几点建议：