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在生命科学领域中，人们已经对遗传(Heredity)与免疫(Immunity)等自然现象进行了广泛深入的研究。六十年代Bagley和Rosenberg等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上，借鉴其相关内容和知识，特别是遗传学方面的理论与概念，并将其成功应用于工程科学的某些领域，收到了良好的效果。时至八十年代中期，美国Michigan大学的Hollan教授不仅对以前的学者们提出的遗传概念进行了总结与推广，而且给出了简明清晰的算法描述，并由此形成目前一般意义上的遗传算法(GeneticAlgorithm)GA。由于遗传算法较以往传统的搜索算法具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人工智能等领域。另一方面，Farmer和Bersini等人也先后在不同时期、不同程度地涉及到了有关免疫的概念。遗传算法是一种具有生成+检测 (generate and test)的迭代过程的搜索算法。从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。然而，在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下，随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。在某些情况下，这种退化现象还相当明显。另外，每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息或知识。然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。这无疑对算法的通用性是有益的，但却忽视了问题的特征信息对求解问题时的辅助作用，特别是在求解一些复杂问题时，这种忽视所带来的损失往往就比较明显了。实践也表明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法，在模仿人类智能处理事物的能力方面还远远不足，还必须更加深层次地挖掘与利用人类的智能资源。从这一点讲，学习生物智能、开发、进而利用生物智能是进化算法乃至智能计算的一个永恒的话题。所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借助其中的有关知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来，以建立新的进化理论与算法，来提高算法的整体性能。基于这一思想，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(ImmuneAlgorithm)IA。下面将会给出算法的具体步骤，证明其全局收敛性，提出免疫疫苗的选择策略和免疫算子的构造方法，理论分析和对TSP问题的仿真结果表明免疫算法不仅是有效的而且也是可行的，并较好地解决了遗传算法中的退化问题。
免疫学的发展是人们在实践中不断探索、不断总结和不断创新的结果。下面我给大家分享一些免疫学技术论文，大家快来跟我一起欣赏吧。
心理神经免疫学研究
摘要心理神经免疫学(Psychoneuroimmunology)是一门探索人类心身健康奥秘的新型边缘学科。它研究神经系统如何将心理因素转换为可以影响健康的生理状态的机制，特别是脑和行为如何影响免疫系统，又如何受到免疫系统的影响的。免疫系统和神经系统之间是否真正存在联系一直有争论，我们实验室围绕高级神经活动对免疫系统的作用开展了研究。工作包括：条件反射性免疫抑制和增强、情绪应激与免疫、心理行为干预与癌症等。这些工作不仅证实了心理调控，比如信号刺激、情绪和意念想象等，确实可以影响免疫系统的功能，而且对有关机制进行了探讨。
关键词心理神经免疫学，条件反射性免疫，情绪应激，心理行为干预。
分类号B845
有人统计，人类疾病有2/3与心理刺激、生活境遇有关，其中心身疾病占1/3。实际上，心理因素可以影响生理因素的观点是各国文化群体都普遍认可的。也就是说，精神和躯体之间是互相联系的。然而心理因素如何影响健康和疾病却一直是个谜。随着科学的发展，一门新兴交叉型边缘学科，心理神经免疫学(Psychoneuro- immunology)诞生了。它融合了心理学、生物化学、免疫学、行为学、解剖学、分子生物学和临床医学等多种学科，研究神经系统如何将心理因素转换为可以影响健康的生理状态的机制，特别是脑和行为如何影响免疫系统，又如何受到免疫系统的影响的。这些研究对认识精神活动在健康和疾病中的作用打开了科学之窗。人们看到了免疫系统，这一保护机体免受传染病和肿瘤侵袭的防御系统，是精神和躯体之间的桥梁[1,2]。但是，尽管已经有很多研究表明神经系统可以影响免疫系统，依然有不少生理学家认为免疫系统是独立的自我调节系统。实际上这涉及一个由来已久的争议问题，即心身分离还是心身交互作用的问题。本文的目的就是依据我们自己的工作，阐明心理行为因素在调节免疫功能中的作用及其相应的机制。这些工作包括了条件反射性免疫抑制和增强、情绪应激的免疫效应、心理行为干预与癌症等。
1心理神经免疫调节的研究
条件反射性免疫抑制和增强
条件反射性免疫是中枢神经系统调节免疫系统的重要证据。自从Ader和Cohen在1975年第一次发表关于条件反射性免疫抑制(conditioned immunosuppression, CIS)的工作以来，这一实验范式得到了广泛的关注。在这种实验范式中，一种对于实验动物来说在味觉上新异的溶液，比如糖精水，被用作条件刺激(conditioned stimulus, CS)，而免疫抑制剂如环磷酰胺、环孢霉素A等具胃肠道毒副效应的药物作为非条件刺激(unconditioned stimulus, UCS)，二者配对呈现。随后再次给与条件刺激，则发现实验对象出现了条件性味觉厌恶的行为现象，而且免疫功能也受到了显著的抑制。针对这一现象的解释是有争议的。有的认为这是条件反射性的调节作用，是中枢神经系统调控免疫功能的重要证据之一。另一些则认为可能是应激的作用。动物对糖精水的厌恶行为也即味觉厌恶性条件反射的建立不能排除某种程度的应激的存在，而应激则会引起肾上腺皮质激素的升高，从而抑制免疫功能[3]。为弄清条件性免疫抑制的实质，我们分别采用一次性和两次性的CS-UCS结合训练方式，并在不同时程呈现条件刺激，观察由条件刺激引起的味觉厌恶性行为与条件反射性免疫抑制的关系，发现两者的表现方式和表现程度并不同步，条件反射性免疫抑制并非是厌恶行为反应或情绪应激的伴随产物 [3,4]。并进一步发现不具明显毒性作用的生物免疫抑制剂作为UCS时，也能建立条件性的免疫抑制效应[5]。条件刺激不仅可诱发动物的细胞免疫抑制反应而且可诱发体液免疫反应的抑制作用，并且随着强化水平的增加，条件反射性免疫抑制效应增强[6]。这些实验证明条件反射性免疫抑制是条件刺激的作用，而不是应激效应。对CIS的合理的解释是脑中CS―UCS的联想学习过程，中枢神经系统储存了对条件刺激(CS)的知觉信息，该条件刺激与UCS的免疫抑制反应相偶联，CS再次呈现时就产生一个直接信号激活免疫系统引起反应。
利用联想学习原理，条件反射性免疫调节应该是双向的。也就是说，条件刺激可以产生免疫抑制效应，也就可以产生免疫增强效应。建立起条件反射性免疫增强(conditioned immuno-enhancement, CIE)的模式将更有利于证明条件反射性免疫调节是中枢神经系统调控免疫系统的结果。而且由于CIE所用药物的免疫效应与CIS有所不同，CIE模式将为脑和免疫系统相互作用的研究提供新视角。为次，我们在国际上首次尝试以卵清白蛋白(ovalbumin, OVA)抗原作为非条件刺激，糖精水作为条件刺激，经过一次配对，在初次抗体反应曲线的上升阶段再次单独呈现条件刺激时，诱导出条件反射性抗OVA抗体生成的增加[7]。虽然该条件性抗体增强的幅度较低，但从统计学上看，条件反射组和非条件反射组之间有了临界值差异。但该模式最初没有得到完全成功的验证[8]。为重复检验条件性抗体增强效应，再次分别用糖精水和电针作为条件刺激，进一步观察和分析条件性抗体增强的动态反应，对条件反射性抗体增强的发生发展过程做一完整的描述。
在用糖精水作为条件刺激的重复实验中[9]，不同于先前工作的是，再次单独呈现条件刺激的时间是放在初次抗体反应的下降段，而不是放在初次抗体反应曲线的上升段。这是考虑到在基础抗体值比较低时，条件反射本身的效应可能得到充分体现。而实验结果也证实了这一点。统计学数据表明，抗体水平在条件反射组和其他控制组之间的差异均达到了p<甚至的水平。
我们还发现，条件刺激诱发的抗体生成曲线在动力学上与抗原再次进入体内引起的二次抗体反应曲线很相似。单独给予条件刺激后约15天左右出现明显的抗OVA抗体水平增高，20、25天左右达到峰值，以后明显下降并逐渐接近正常水平[10]。这一结果不仅仅证明了联想学习可以调节免疫功能，而且发现了条件反射性免疫过程与抗原引发免疫应答过程的基本规律是类似的。这些工作从免疫增强的方向论证了信号刺激的免疫调节作用，建立了稳定可靠的CIE模型。
从临床角度出发，条件反射性免疫增强的重要意义在于通过脑的调控提高免疫力，增强机体对疾病的抵抗力。考虑到CIE模式在人类临床应用的可能性，寻找合适的条件刺激很重要。因为甜味饮料是人类日常生活中经常会遇到的，从新异性的角度考虑，糖精水或甜味饮料都不太适用于人类。因此尝试将一种躯体感觉信号――外周电针刺激――作为条件刺激，考察它能否诱发特异性抗体增强反应。 电刺激信号是通过两支刺入肌肉5mm的细钢针发送的。为了减少实验误差，选择传统医学中的穴位足三里作为针刺的位置，因此这种条件刺激物也可以称为电针。在这个研究中我们选择的电压强度分别为2伏特和4伏特[11]。
在本研究中，先是将电针刺激和腹腔注射OVA进行一次配对。经过一段时间的间隔，再次对动物实施电针。然后分别在第二次电针后的第10，17，24和31天经尾静脉取血，检测抗体值。结果发现，不管是2伏特还是4伏特的电针，均能显著提高抗体浓度，在第10和第17天时最为明显。研究还发现，甚至在麻醉状态下，电针和卵清白蛋白也可以实现配对，也就是说，在条件反射训练时麻醉的动物也出现了反射性抗体生成增加。没有发现电针本身对抗体生成有任何影响。这些结果进一步证实，仅需经过条件刺激和非条件刺激的一次配对，再次呈现的条件刺激即可诱发出条件反射性免疫反应。验证了条件反射性抗体增强的客观存在性和普遍性。而且，电针被用作为一个有效的条件刺激物，将为把条件反射性免疫调节在临床上得到应用提供了一种可能性。
条件反射性免疫调节的神经机制
条件反射性免疫抑制效应和免疫增强效应都表明与免疫无关的信号刺激能转变为具有触发免疫反应的非条件刺激的性质，这种转换必然发生在脑内，因而可以说这是脑对免疫系统调控的直接证据，但脑内究竟发生了什么并不清楚，条件反射性免疫调节的相关神经回路和脑机制还远远没有弄清[2]。为了直接洞察脑的变化，探讨脑内中枢整合机理，找寻直接观察脑内活动的指标是必要的。
C-fos蛋白是神经元激活的一个标志物。它通常处于不活动或表达很低的状态，但在受刺激时能作出短暂而迅速的反应，可成为神经元兴奋水平的客观指标。利用免疫组化技术，我们发现，再次单独呈现条件刺激可以导致包括脑干，边缘系统和大脑皮质在内的区域大量c-fos蛋白的表达。其中有一些脑区尤为重要。不论是条件性抑制范式还是条件性增强范式，再次单独呈现条件刺激都可以引起岛叶皮质、杏仁中央核和下丘脑室旁核c-fos蛋白的大量表达。这些结果表明，条件性免疫反应是和大脑的活动相关联的[10,12,13]。
但是必须指出的是，在我们和其他作者报道的关于脑机制的研究中，所采用的条件刺激物都是糖精水。我们的实验已经证实，以电针作为条件刺激也可以很好地诱发出条件性免疫改变，而电针和糖精水所激活的脑区是大不相同的，因此在今后的研究中阐明以电针为条件刺激所激活的大脑区域将有助于进一步确定与条件反射性免疫调节有关的共同脑机制，排除刺激引起的非特异性相关。
目前关于条件反射性免疫的神经化学机制研究也很缺乏。由于中枢胆碱能系统被认为与学习记忆有很密切的关系，该系统的这些功能主要是由毒蕈样受体(muscarinic receptor, M受体)介导的。为再次验证条件反射性免疫与学习过程有关，实验采用对M受体具有阻断作用的药物东莨菪碱作为工具药，考察整个M受体系统在条件反射性免疫调节中的作用。结果发现在以电针为条件刺激的条件反射性抗体增强模式的学习阶段是中枢胆碱能M受体依赖的，但在条件反射的唤起阶段是非胆碱能受体依赖的。在条件反射训练前阻断M受体，条件反射性免疫不再发生。但在条件反射训练完成后再抑制乙酰胆碱的合成，则不会影响条件刺激诱发的免疫反应。这些结果表明中枢乙酰胆碱参与了学习阶段的记忆形成过程，但不影响已经形成的记忆的再提取。这从神经生化的角度论证了条件反射性抗体生成的增加与学习记忆有关[14]。
2情绪应激与免疫
除条件反射性免疫的研究外，应激与免疫的研究是进行精神行为因素对免疫功能作用研究的另一热点[2]。已经有很多证据表明，应激可以导致免疫功能改变。但是，相关的动物研究大多采用电击或束缚的方式来引起应激效应。尽管这些模型也含有心理应激的成分，但其主要成分是生理性的。为了考察情绪应激对行为、神经内分泌和免疫功能的影响，研究采用两种情绪应激的动物模型：一种是传统的，以电击装置为信号刺激诱发曾有过电击经历大鼠的情绪应激。另一种是本实验室新建的，用空瓶刺激诱发定时喂水大鼠的情绪应激。这两种类型情绪应激源激活的脑区有许多共同点[15]。
在传统的电击信号刺激模式中[16]，动物分成4组：电击组、情绪应激组、装置对照组A1和装置对照组A2。电击组动物用OVA免疫后2周内无规律给予10分钟/日，共6日的足电击，其余时间内无处置;情绪应激组动物除给予电击组动物电击的当天同样强度和频率的足电击外，在2周内的其余时间将其每天置于电击装置内10分钟而无电击(恐惧的情绪应激);对照组A1动物仅在给予电击组动物电击的当天被置于电击装置中10分钟而无电击;对照组A2的动物则每天被置于电击装置中10分钟而无电击。结果发现情绪应激组动物的呆滞行为和排泄行为显著增加;去甲肾上腺素、肾上腺素及皮质酮水平均显著提高。在抗OVA 抗体水平和脾脏指数上， 情绪应激组动物较装置对照组A2动物显著降低，而其余各组间无显著差异。并发现脾脏指数分别与肾上腺素含量和去甲肾上腺素含量呈显著负相关。
在空瓶刺激诱发的情绪应激模式中[17]，动物先进行一周2次/日的定时饮水训练，然后腹腔注射OVA抗原以激发特异性抗体反应。此后动物被分成3组：分别为情绪应激组、生理应激组、和对照组。情绪应激组的动物每天只有一次饮水的机会，而另一次则给予一只空的饮水瓶，持续14天，以产生情绪应激。生理应激组的动物也是只有一次饮水的机会，但并不另外再给一次空瓶的刺激。这种设置的目的是控制缺水本身可能造成的生理应激的影响。对照组保持每天两次饮水不变。结果发现情绪应激产生了很显著的行为改变，即攻击行为和探究行为显著增加;血浆皮质酮、肾上腺素和去甲肾上腺素的水平显著提高;白细胞计数和抗OVA抗体浓度显著下降。抗体水平和脾脏的重量与儿茶酚胺水平之间均存在显著的负相关。但情绪应激的时间作用点和时程对应激的免疫效应有影响 。与此相对的是，缺水导致的生理应激只能诱发探究行为，升高皮质酮水平，降低白细胞计数。但它不诱发攻击行为，不影响抗体水平和脾脏指数，也不激活交感神经系统。这些结果进行了反复的验证 [18~20]。
上述两种模式的研究结果都证明，情绪应激对免疫功能产生了抑制效应，激活了下丘脑-垂体-肾上腺轴(HPA)和交感神经系统(sympathetic nervous system, SNS)。由于抗体水平和脾脏指数与儿茶酚胺水平存在显著的负相关，而与皮质酮水平无关，提示交感神经系统的激活可能及情绪应激对体液免疫功能调节的中介机制。而皮质酮水平可能只是应激的一种反应。
为了进一步澄清HPA轴与SNS在情绪应激免疫调节中的作用 ，我们分别采用糖皮质激素合成抑制剂美替拉酮阻断HPA轴，外周交感神经末梢的6-OHDA损毁SNS的活动。结果发现，对SNS的阻断能消除情绪应激对体液免疫功能的抑制。而HPA轴的阻断没有这种作用。这些实验证明是交感神经系统介导了情绪应激所致的体液免疫抑制。进一步的证据是，非选择性β-肾上腺素能受体(β-adrenergic receptor, β-ADR)拮抗剂心得安可以逆转情绪应激诱发的体液免疫抑制作用，表明SNS是通过b-ADR介导情绪应激导致的体液免疫功能的抑制。在此基础上，进一步发现参与的受体亚型是选择性的b2-ADR而非b1-ADR[21,22]。
尽管以往大多数研究者认为，应激引起的免疫功能抑制主要是因为应激可以导致肾上腺皮质激素的释放，从而导致免疫功能下降。换句话说，免疫功能的抑制与应激激活的HPA轴有关。但采用我们的情绪应激模型，发现情绪应激引起的体液免疫功能抑制主要是由交感神经系统β-肾上腺素能受体介导的。这为阐明情绪应激的免疫抑制效应的机理提供了新资料。
3心理行为干预与癌症
正如上述研究发现的，心理因素比如情绪或者条件性学习可以引起动物的行为和免疫功能的改变。我们考虑是否可以通过心理行为干预手段来影响癌症病人的免疫功能。虽然有研究报道，癌症可以通过将心理、情绪等多种因素整合起来影响病人的整个机体，但研究结果并不一致[23]。为此，我们打算通过两个研究来考察行为干预对于癌症病人的作用。纳入第一个研究的是40个正在接受放疗的乳腺癌患者，根据年龄、教育程度、癌症分期和接受治疗的状况，她们被随机而匹配地分成两个组：一组接受为期一个月的心理行为干预，另一组作为对照。首先指导干预组病人学会渐进性肌肉放松，然后对她们进行想象训练。想象自己漫步在海滩上，初升的太阳照在脸上，海水轻柔地漫过脚面等等。然后想象免疫细胞如何杀死癌细胞，被杀死的癌细胞又是如何被海水冲刷掉。在干预的前后，分别采取病人的唾液和血液，测定NK细胞的活性。结果发现心理―行为干预可以显著提高NK细胞活性。而且需通过服药来克服放疗引起的白细胞计数降低的副作用的患者比例显著下降[24]。该研究表明，心理行为干预对免疫功能的改善和恢复具有非常显著的作用。
第二个研究纳入120名正在接受放化疗的癌症患者。同样的，依据匹配原则他们被分为一个干预组和一个控制组。除了干预的时间延长到3个月以外，其他的实验条件与上述研究基本相同。所测定的指标包括白细胞计数、NK细胞活性和免疫球蛋白(IgG，IgM，IgA)等。结果发现，干预组在所有免疫功能参数上都得到了不同程度的提高，其中NK细胞活性显著提高[25]，生活质量也都得到明显的改善，治疗引起的副作用在很大程度上也得到了缓解。不论是乳腺癌还是肺癌患者，不论是放疗患者还是化疗患者，干预组的生活质量评分，包括躯体功能、角色功能、情绪功能、认知功能和社会功能上都显著高于控制组。同时干预组的症状评分，包括疲劳、呕吐、疼痛和食欲不振等都有显著下降[26~28]。而且，通过行为干预，患者学会运用更为积极的认知方式来应对癌症，摒弃原先的逃避心理，从而使得情绪状态、身体机能和生活质量都得到很好的改善[29,30]。成长策略和社会支持有助于提高癌症生存者的生活质量，增加正性情感[31]。这些结果反复证明了，NK细胞的活性对认知行为干预的作用相当敏感，心理行为干预确实改善了癌症患者及其生存者的生活质量。免疫功能的提高， 特别是NK细胞活性的增强可能在心理行为干预中起着重要的中介作用。
4结语
中枢神经系统和免疫系统之间存在着相互作用。上述三个方面的工作证明某些心理过程，比如联想性学习、情绪、行为想象、和认知策略等确实可以对免疫功能产生影响。也即高级神经精神活动能调节免疫功能。但免疫系统的变化也能影响高级神经精神活动的功能。免疫系统的紊乱不仅导致疾病，也与衰老、性格和行为变化有关。如抑郁症或“病态行为”就与细胞因子如白细胞介素-1有关[32,33]。但这方面的研究尚需深入展开。随着中枢神经系统和免疫系统之间相互作用研究的深入，在人类健康的维护和疾病的防治上将会有新的前景。
致谢：作者感谢曾对本文的研究工作做出重要贡献的博士后、博士生、硕士生和研究助手，他们是王建平、李杰、邵枫、黄景新、陈极寰、王玮雯、刘艳、郑丽、李波、吕倩、卫星、郭友军。
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1绪论研究背景与研究目的意义中国互联网络信息中心（CNNIC，2018）发布了截至2018年12月的第43次中国互联网发展统计报告。根据该报告，截至2018年12月，中国互联网用户数量为亿，并且每年保持在5000多万增量。而且这种趋势将在未来几年继续保持。5G时代的来临将会加快促进互联网与其他产业融合，网络规模必然会进一步增大。传统的网络管理系统以分布式网络应用系统为基础，采用软件和硬件相结合的方式。SNMP协议是目前网络管理领域运用最为广泛的网络管理协议，它将从各类网络设备中获取数据方式进行了统一化，几乎所有的网络设备生产厂商都支持此协议。然而传统的基于SNMP的网络管理软件大多基于C/S架构，存在着扩展性和灵活性差，升级维护困难等缺点，对网为网络的管理带来了一定程度的不便。因此，基于三层的网管系统己经成为发展趋势，随着Web技术迅猛发展，诞生了以Web浏览器和服务器为核心，基于B/S ( Browser/Server)架构的“Web分布式网络管理系统”，它具有不依赖特定的客户端应用程序，跨平台，方便易用，支持分布式管理，并且可动态扩展和更新等优点。本文将重点研究基于BP故障诊断模型，实现了一种以接口故障为研究对象的智能网络管理系统模型，并以此为基础，设计与实现基于web的智能网络管理系统，不仅可以通过对网络数据实时监控，而且基于BP网络故障诊断模型可以诊断通信网中的接口故障，在一定程度上实现网络故障管理的自动化。该系统在保证网络设备提供稳定可靠的网络服务同时，也可以降低企业在维护网络设备上的成本。国内外研究现状网络设备管理是指对各种网络设备(如核心层、汇接层、接入层路由与交换设备、服务器和计算机)进行各种操作和相关配置，管理服务器（Manager）用来处理网络信息，配合管理服务器对网络信息处理并管理的实体被称为代理服务器（Agent），被管对象是指用于提供网络服务或使用网络服务等设备的全部资源信息，各种不同的被管对象构成了管理信息库。在实际的网络管理过程当中，管理服务器和代理服务器以及代理服务器和被管对象三种实体之间都是通过规范的网络管理协议来进行信息的交互（王鹤 2015）。相比国外的网络管理系统及产品，国内相应的网络管理系统和产品起步比较晚，但是随着互联网技术的发展网络管理软件发展势头迅猛，诞生了很多优秀的网络管理软件，这些软件已经广泛运用在我国网络管理领域。国外研究现状目前国外大型网络服务商都有与其产品相对应的网络管理系统。从最初步的C/S架构逐步过渡到现在的B/S架构。比较著名的:Cabletron系统公司的SPECTRUM,Cisco公司的CiscoWorks，HP公司的OpenView,Tivoli系统公司的TH NetView。这些网络管理产品均与自家产品相结合，实现了网络管理的全部功能，但是相对专业化的系统依旧采用C/S架构。NetView这款管理软件在网络管理领域最为流行。NetView可以通过分布式的方式实时监控网络运行数据，自动获取网络拓扑中的变化生成网络拓扑。另外，该系统具有强大的历史数据备份功能，方便管理员对历史数据统计管理。OpenView具有良好的兼容性，该软件集成了各个网络管理软件的优势，支持更多协议标准，异种网络管理能力十分强大。CiscoWorks是Cisco产品。该软件支持远程控制网络设备，管理员通过远程控制终端管理网络设备，提供了自动发现、网络数据可视化、远程配置设备和故障管理等功能。使用同一家产品可以更好的服务，因此CiscoWorks结合Cisco平台其他产品针对Cisco设备可以提供更加细致的服务。Cabletron的SPECTRUM是一个具有灵活性和扩展性的网络管理平台，它采用面向对象和人工智能的方法，可以管理多种对象实体，利用归纳模型检查不同的网络对象和事件，找到它们的共同点并归纳本质。同时，它也支持自动发现设备，并能分布式管理网络和设备数据。国内研究现状随着国内计算机发展迅猛，网络设备规模不断扩大，拓扑结构复杂性也随之日益增加，为应对这些问题，一大批优秀的网络管理软件应运而生。像南京联创OSS综合网络管理系统、迈普公司Masterplan等多个网络管理系统。华为公司的iManager U2000网络管理系统，北京智和通信自主研发的SugarNMS开源网络管理平台，均得到较为广泛应用。Masterplan主要特点是能够对网络应用实现良好的故障诊断和性能管理，适用于网络内服务器、网络设备以及设备上关键应用的监测管理。SugarNMS具有一键自动发现、可视化拓扑管理、网络资源管理、故障管理、日志管理、支付交付等功能，并提供C/S和B/S两种使用方式。iManager U2000定位于电信网络的网元管理层和网络管理层，采用开放、标准、统一的北向集成，很大程度上缩短OSS集成时间，系统运行以业务为中心，缩短故障处理时间，从而减少企业故障处理成本。近些年来，随着人工智能技术的崛起，越来越多的企业开始将人工智能技术应用在网络管理上面，替代传统的集中式网络管理方式。为了减小企业维护网络的成本，提高网管人员工作效率，智能化、自动化的网络管理系统成为许多学者研究的热点。神经网络在网络管理中的适用性分析网络管理的功能就是对网络资源进行管控、监测通信网络的运行状态以及排查网络故障。管控网络资源，本质上就是管理员为了满足业务需求下发相关设备配置命令改变网络设备状态，以保证稳定的服务；监测网络运行状态一般是指周期的或者实时的获取设备运行状态进行可视化，以方便管理员进行分析当前设备是否正常运行。排查网络故障是管理员通过分析网络设备运行数据与以往数据进行比较或者根据自身经验进行分析，确定故障源头、故障类别、产生原因、解决方法。故障排除是针对前一阶段发现的网络故障进行特征分析，按照诊断流程得出结果，执行特定的指令动作来恢复网络设备正常运行（洪国栋，2016）。神经网络具有并行性和分布式存储、自学习和自适应能力、非线性映射等基本特点。当下最为流行的神经网络模型就是BP(Back-Propagation)神经网络，是一种按照误差逆向传播算法训练多层前馈神经网络，属于监督式学习神经网络的一种。该模型分为输入层、隐含层以及输出层，网络模型在外界输入样本的刺激不断改变连接权值，将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层逐层反转，使得网络输出不断逼近期望输出，其本质就是连接权值的动态调整。BP神经网络拥有突出的泛化能力，善于处理分类问题。BP网络是目前常用的误差处理方式，在众多领域得到了广泛的应用，它的处理单元具有数据量大、结构简单等特点，并且神经网络以对大脑的生理研究成果为基础，模拟大脑某些机制与机理组成十分繁杂的非线性动力学系统，其在处理网络设备运行中的数据时以及在比较模糊信号问题的时候，能够自主学习并得出需要的结果。能够将模型中输入输出矢量进行分类、连接、来适应复杂的传输存储处理。因此，本文会基于现有网络管理技术结合BP神经网络去解决网络故障问题。本文主要研究目标本文研究目标针对传统网络管理中故障方案的问题与不足，本文探究基于BP神经网络的方法来构建基于通信网接口故障诊断模型。通过构建的通信网接口故障诊断模型可以有效的诊断接口故障并判别出故障类型。推动现有网络管理系统更趋近于智能化。以此为基础，分析、设计、实现基于三层架构的智能网络管理系统技术路线智能网络研究首先要确定该系统的开发技术路线，课题研究的主要过程首先是在查阅相关科研资料的基础上，搭建实验环境。在保证网络正常通信的前提下采集各个端口的流入流出流量，记录设备的运行状态并对设备进信息进行管理。同时布置实验环境相应故障，包括：改变端口状态、更改端口ip地址、子网掩码，采集通讯网络接口故障发生时网络拓扑中产生的异常数据。查阅BP神经网络在故障在诊断方面的相关论文，基于网络通讯设备接口的常见故障以及相关故障文档构建BP神经网络故障模型，并判断故障模型的有效性。逐步地实现系统的全部功能。最后进行系统测试，得出结论，应用于实际。本文组织结构本文主要由六个章节构成，各章节主要内容如下：第一章绪论。本章首先简要介绍了网络管理系统当前的发展及应用现状从而进一步分析出建立智能网络管理系统的重要意义。阐述了网络管理系统国内外研究现状。最后论述了本文研究目的与组织结构。第二章相关概念及相关技术。本章对SNMP的相关技术进行详细介绍，SNMP组织模型 、SNMP管理模型、SNMP信息模型、SNMP通讯模型。然后对前端框架Vue和绘图插件Echarts技术进行介绍，其次介绍了常见的故障分析技术，专家系统、神经网络等，最后对神经网络基本概念和分类进行简要描述。第三章基于BP神经网络故障推理模型。介绍了BP神经网络的基本概念、网络结构、设计步骤、训练过程，以接口故障为例详细介绍了BP神经网络故障模型的构建过程。第四章智能网络管理系统分析与系统设计。首先进行了需求分析，其次对体系结构设计、系统总体模块结构设计进行说明，对系统各个功能模块分析设计结合活动图进行详细说明，最后对数据库设计进行简要说明。第五章智能网络管理系统的实现。对整体开发流程进行了说明，对用户管理模块、配置管理模块、设备监控模块、故障诊断模块实现流程进行描述并展示实现结果。第六章系统测试与结论。并对系统的部分功能和性能进行了测试，并加以分析。第七章总结与展望。总结本文取得的研究成果和存在的问题，并提出下一步改进系统的设想与对未来的展望。2相关概念及相关技术网络管理概述网络管理就是通过合适手段和方法，确保通信网络可以根据设计目标稳定，高效运行。不仅需要准确定位网络故障，还需要通过分析数据来预先预测故障，并通过优化设置来降低故障的发生率。网络管理系统的五大基本功能，分别为:配置管理、性能管理、故障管理、计费管理和安全管理：1）配置管理：配置管理是最重要和最基础的部分。它可以设置网络通讯设备的相关参数，从而管理被管设备，依据需求周期的或实时的获取设备信息和运行状态，检查和维护设备状态列表，生成数据表格，为管理员提供参考和接口以更改设备配置。2）性能管理：性能管理是评估系统网络的运行状态和稳定性，主要工作内容包括从被管理对象获取与网络性能相关数据，对这些数据进行统计和分析，建立模型以预测变化趋势、评估故障风险，通过配置管理模块修改网络参数，以确保网络性能最优利用网络资源保证通信网络平稳运行。3）故障管理：故障管理的主要功能就是及时辨别出网络中出现的故障，找出故障原因，分析并处理故障。故障管理一般分为四个部分：（1）探测故障。通过被管设备主动向管理站发送故障信息或者管理站主动轮询被管设备两种方式发现故障源。（2）发出告警。管理站发现故障信息之后，会以短信、信号灯等方式提示管理员。（3）解决故障。对故障信息进行分析，明确其故障原因和类型，找到对应方法得以解决。（4）保存历史故障数据。对历史故障数据进行维护备份，为以后的故障提供一定依据，使得处理网络故障更为高效。4）计费管理：计费管理主要功能是为客户提供一个合理的收费依据，通过将客户的网络资源的使用情况进行统计，例如将客户消费流量计算成本从而向客户计费。5）安全管理：目的就是保证网络能够平稳安全的运行，可以避免或者抵御来自外界的恶意入侵，防止重要数据泄露，例如用户的个人隐私泄露问题等。根据网络管理系统的体系结构和ISO定义的基本功能，基于Web的网络管理系统基本模型如图基于Web的网络管理系统基本模型所示，整个模型包括六个组成部分:Web浏览器，Web服务器，管理服务集，管理信息库，网络管理协议，被管资源。 SNMP协议简单网络管理协议SNMP(Simple Network Management Protocol)，既可以作为一种协议，也可以作为一套标准。事实上SNMP己经成为网络管理领域的工业标准，从提出至今共有八个版本，在实践中得到广泛应用的有三个版本，分别是SNMPv1, SNMPv2c和SNMPv3（唐明兵2017）。最初的SNMPv1主要是为了满足基于TCP/IP的网络管理而设计的，但是随着网络管理行业的迅猛发展，第一版本的SNMP协议已经不适应网络行业的发展，身份验证、批量数据传输问题等暴露导致SNMPv1难以支持日益庞大的网络设备。第二版本就演变成了一个运行于多种网络协议之上的网络管理协议，较第一版本有了长足的进步，不仅提供了更多操作类型，支持更多的数据类型而且提供了更加丰富的错误代码，能够更加细致的区分错误，另外支持的分布式管理在一定程度上大大减轻了服务器的压力。但是SNMPv2c依旧是明文传输密钥，其安全性有待提高。直到1998年正式推出SNMPv3，SNMPv3的进步主要体现在安全性能上，他引入USM和VACM技术，USM添加了用户名和组的概念，可以设置认证和加密功能，对NMS和Agent之间传输的报文进行加密，提升其安全性防止窃听。VACM确定用户是否允许特定的访问MIB对象以及访问方式。 SNMP管理模型与信息模型SNMP系统包括网络管理系统NMS（Network Management System）、代理进程Agent、被管对象Management object和管理信息库MIB（Management Informoation Base）四部分组成.管理模型图如图所示：1）NMS称为网络管理系统，作为网络管理过程当中的核心，NMS通过SNMP协议向网络设备发送报文，并由Agent去接收NMS发来的管理报文从而对设备进行统一管控。NMS可以主动向被管对象发送管理请求，也可以被动接受被管对象主动发出的Trap报文。2）Agent相当于网络管理过程中的中间件，是一种软件，用于处理被管理设备的运行数据并响应来自NMS的请求，并把结果返回给NMS。Agent接收到NMS请求后，通过查询MIB库完成对应操作，并把数据结果返回给NMS。Agent也可以作为网络管理过程中的中间件不仅可以使得信息从NMS响应到具体硬件设备上，当设备发生故障时，通过配置Trap开启相应端口，被管设备也可以通过Agent主动将事件发送到NMS，使得NMS及时发现故障。3）Management object指被管理对象。一个设备可能处在多个被管理对象之中，设备中的某个硬件以及硬件、软件上配置的参数集合都可以作为被管理对象。4）MIB是一个概念性数据库，可以理解为Agent维护的管理对象数据库，里面存放了被管设备的相关变量信息。MIB库定义了被管理设备的一系列属性：对象的名称、对象的状态、对象的访问权限和对象的数据类型等。通过读取MIB变量的值， Agent可以查询到被管设备的当前运行状态以及硬件信息等，进而达到监控网络设备的目的。Agent可以利用修改对应设备MIB中的变量值，设置被管设备状态参数来完成设备配置。SNMP的管理信息库是树形结构，其结构类型与DNS相似，具有根节点且不具有名字。在MIB功能中，每个设备都是作为一个oid树的某分支末端被管理。每个OID（object identifier，对象标识符）对应于oid树中的一个管理对象且具有唯一性。有了树形结构的特性，可以高效迅速地读取其中MIB中存储的管理信息及遍历树中节点，读取顺序从上至下。目前运用最为广泛的管理信息库是MIB-Ⅱ，它在MIB-Ⅰ的基础上做了扩充和改进。MIB-Ⅱ结构示意图如图如所示：（1）system组：作为MIB中的基本组，可以通过它来获取设备基本信息和设备系统信息等。（2）interfac组：定了有关接口的信息，例如接口状态、错误数据包等，在故障管理和性能管理当中时常用到。（3）address translation组:用于地址映射。（4）ip组：包含了有关ip的信息，例如网络编号，ip数据包数量等信息。（5）icmp组：包含了和icmp协议有关信息，例如icmp消息总数、icmp差错报文输入和输出数量。（6）tcp组：包含于tcp协议相关信息，例如tcp报文数量、重传时间、拥塞设置等。应用于网络拥塞和流量控制。（7）udp组：与udp协议相关，可以查询到udp报文数量，同时也保存了udp用户ip地址。（8）egp组：包含EGP协议相关信息，例如EGP协议下邻居表信息、自治系统数。（9）cmot组：为CMOT协议保留（10）transmission组：为传输信息保留（11）snmp组：存储了SNMP运行与实现的信息，例如收发SNMP消息数据量。 SNMP通讯模型SNMP规定了5种协议基本数据单元PDU，用于管理进程与代理进程之间交换。（1）get-request操作：管理进程请求数据。（2）get-next-request操作：在当前操作MIB变量的基础上从代理进程处读取下一个参数的值。（3）set-request操作：用于对网络设备进行设置操作。（4）get-response操作：在上面三种操作成功返回后，对管理进程进行数据返回。这个操作是由代理进程返回给管理进程。（5）trap操作：SNMP代理以异步的方式主动向SNMP管理站发送Trap数据包。一般用于故障告警和特定事件发生。SNMP消息报文包含两个部分：SNMP报头和协议数据单元PDU。根据TCP/IP模型SNMP是基于UDP的应用层协议，而UDP又是基于IP协议的。因此可以得到完整的SNMP报文示意图如下：（1）版本号表示SNMP版本，其中版本字段的大小是版本号减1，如果SNMPv2则显示的字段值是1。（2）团体名（community）本质上是一个字符串，作为明文密钥在管理进程和代理进程之间用于加密传输的消息，一般默认设置成“public”。 （3）请求标识符(request ID)用于消息识别。由管理进程发送消息时自带一个整数值，当代理进程返回消息时带上该标识符。管理进程可以通过该标识符识别出是哪一个代理进程返回的数据从而找到对应请求的报文。（4）差错状态(error status)表示出现错误时由代理进程返回时填入差错状态符0～5中的某一数字，数字对应相关错误信息。差错状态描述符如下表：（5）差错索引(error index)表示在通信过程当中出现上表的差错时，代理进程在应答请求时设置一个整数，整数大小对应差错变量在变量列表中偏移大小。（6）变量名-值对以key-value的方式存储变量名称和对应值。（7）trap报文是代理进程主动向管理进程发送的报文，不必等待管理进程下一次轮询。SNMPv2的trap报文格式较SNMPv1的trap报文格式更趋近于普通的SNMP响应报文，更加统一化。以SNMPv2为例的trap报文格式如下：trap类型已定义的特定trap共有7种，后面的则是由供养商自己定制。Trap类型如下表所示： SNMP组织模型SNMP代理组织分成分散式和集中式模型。在分散模型中，每一个服务器对应一个SNMP代理，可以理解为一一对应的关系，管理站分别与每个被管服务器上的代理进行通信。集中模型当中，在管理服务器上只创建一个SNMP代理。管理站只与管理管理服务器上的SNMP代理进行通信， SNMP代理接收来自某一固定区域的所有数据。如图所示： Vue为实现前后端分离开发的理念，Vue应运而生。作为构建用户界面框架的简单易上手使得前端开发人员不必再编写复杂的DOM操作通过this来回寻找相关节点，很大程度上提高了开发的效率。通过MVVM框架，可以自动完成视图同步数据更新，在对实例new Vue（data:data）进行声明后data中数据将与之相应的视图绑定，一旦data中的数据发生变更，视图中对应数据也会发生相应改变。基于MVVM框架实现了视图与数据一致性，MVVM框架可以分为三个部分：Model、ViewModel、View。MVVM框架模式：的理念是“一切皆为组件”，可以说组件是的最强大功能。组件可以扩展HTML元素，将HTML、CSS、JavaScript封装成可重用的代码组件，可以应用在不同的场景，大大提高效率。它与传统的JavaScript相比，采用虚拟DOM渲染页面。当有数据发生变更时，生成虚拟DOM结构与实际页面结构对比，重新渲染差离部分，进一步提供了页面性能。 EchartsEcharts（Enterprise Charts），它是由百度公司研发的纯JavaScript图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上。ECharts兼容当前主流浏览器，底层依赖轻量级Canvas库ZRender，Echarts提供直观、生动、交互性强、高度自定义化的可视化图标。ECharts包含了以下特性：1）丰富的可视化类型：既有柱状图、折线图、饼图等常规图，也有可用于地理数据可视化的热力图、线图等，还有多维数据可视化的平行坐标。2）支持多种数据格式共存：在版本中内置的dataset属性支持直接传入包括二维表中。3）多维数据的支持：可以传入多维度数据。4）移动端优化：特别针对移动端可视化进行了一定程度优化，可以使用手指在坐标系中进行缩放、平移。5）动态类型切换：支持不同类型图形随意切换，既可以用柱形图也可以用折线图展示统一数据，可以从不同角度展现数据。6）时间轴：对数据进行可视化的同时，可以分为周期或者定时进行展示，所有利用时间轴可以很好的动态观察数据的变化。目前常见的故障诊断方法基于专家系统的故障诊断方法专家系统是目前最常使用的诊断方法。通俗来讲，专家系统就是模拟人类专家去解决现实中某一特定领域的复杂问题。专家系统接收用户界面数据，将数据传递到推理引擎进行推理，做出决策并执行。专家系统作为人工智能的前身，从上世纪60年代开始到现在专家系统的应用已经产生了巨大的经济效益和社会效益，灵活可靠、极高的专业水平和良好的有效机制使得专家系统已经成为最受欢迎、最活跃的领域之一。基于模糊理论的故障诊断方法在实际的工业生产过程当中，设备的“故障”状态与“正常”状态之间并没有严格的界限，它们之间存在一定的模糊过渡状态，并且在特征获取、故障判定过程中都中存在一定的模糊性。 因此，该方法不需要建立精确的数学分析模型，本质上是一个模式识别问题。 根据建议的症状参数，得出系统状态。 通常选择“择近原则”和“最大隶属原则”作为基本诊断原理（尤海鑫，2012）。基于免疫算法的故障诊断方法通过模拟自然生物免疫系统的功能，即快速识别外来生物和外来生物，最后通过自我排斥将异物排出体外。生物免疫系统还建立了一套算法来测试各种条件，主要是在线检测，通过不合格的自我和外部组织消除系统来实现故障识别的能力。免疫算法的故障诊断方法属于并行处理能力，可以进行很多复杂的操作和处理。同时可以与遗传算法等其他智能优化算法结合使用，以增强自适应能力和自学习能力。从公开的文献中，学者们并不热衷于这种原理的方法。一般来说，在故障诊断领域，目前人工免疫理论的研究尚处于萌芽阶段。基于神经网络的故障诊断方法神经网络是由大量简单的神经节点组成的复杂网络，以网络拓扑分布的方式存储信息，利用网络拓扑分布和权重实现对实际问题的非线性映射调整，并运用使用全局并行处理的方式，实现从输入空间到输出空间的非线性映射。该方法属于典型的模型诊断模式，不需要了解内部诊断过程，而是使用隐式方法完全表达知识。在获取知识时，它将自动生成由已知知识和连接节点的权重构成的网络的拓扑结构，并将这些问题完全连接到互连的网络中，有利于知识的自动发现和获取。并行关联推理和验证提供了便利的途径；神经网络通过神经元之间的交互来实现推理机制。
抖音短视频国外研究现状抖音自从在国内发展稳健后，便将主要精力集中在东南亚地区市场，起初之时，发展并不顺利，源于用户接受度不高，且有相似品牌在其中。但随着抖音APP的不断改进和功能完善，用户逐渐尝试接受新鲜血液的出现，每一年抖音的用户数据都在极速攀升，达到数亿用户的它立马占据海外市场。无论抖音怎么改变，也无法磨灭它在悄然无息中也改变我们原有的生活轨道。
目前大多数以影视剧为素材的切条搬运类“二创”短视频，其创作、传播行为若不能被认定为合理使用，则面临侵权风险《云南虫谷》创纪录的3200余万元侵权赔偿金额，被认为贯彻了司法定价围绕市场定价的总体思路，以及数额裁量不离价值基准的根本遵循作为众多利益参与方中最重要的两端，维护内容创作空间的清朗，依赖版权方和平台方同向而行文 |《瞭望》新闻周刊记者 于雪 贾雯静我国影视剧版权侵权司法判赔金额创下新高——近日，陕西省西安市中级人民法院对电视剧《云南虫谷》被侵权案作出一审判决，法院认定某短视频平台构成帮助侵权行为，判决赔偿3200万元，其中涉嫌被侵权的16集内容平均每集获得赔偿200万元，并向版权方支付42万元合理维权费用。这一赔偿金额及标准一度冲上热搜，引起社会热议。一段时间以来，伴随短视频平台的兴起和移动互联网的发展，对优质视频内容进行剪辑、切条、解说、搬运、速看等“二创”短视频内容充斥网络空间，“二创”短视频侵权案件时有发生。《琅琊榜》《延禧攻略》《春风十里不如你》等热门作品的版权方，都曾与短视频平台对簿公堂。相关判决对短视频播出平台“帮助侵权”的认定，及其可能带来的示范效用同样引人关注。人们想要知道：以原创作品为素材的“二创”短视频是否构成侵权？合理使用原创作品进行二次创作的边界在哪？是否还有创作空间可为？如何通过构建现代知识产权保护体系，助推内容创作理性繁荣？重点打击 王鹏图/本刊合规“二创”的边界在哪里此次判决的高额侵权赔偿，引起社会对二次加工、创作视频边界的讨论。北京市京都律师事务所合伙人常莎认为，按照著作权法，影视剧等视听作品的版权在无特别约定的情况下由制片方享有，二次加工、创作一般需征得版权方同意。专家提醒，如果制片方将版权转让给某网络视频播放平台，那么使用原创视频应取得这一网络视频播放平台同意。若未经过版权方许可，合规二创则需满足合理使用原则。据了解，界定是否合理使用，一看使用性质。若使用者为个人学习、研究或欣赏，使用他人已经发表的作品；为介绍、评论某一作品或说明某一问题，在作品中适当引用他人已经发表的作品；为报道新闻，在报纸、期刊、广播电台、电视台等媒体不可避免地再现或引用已经发表的作品等情况时，属合理使用，无需征得版权方同意。二看使用比例。目前法律没有明确规定合理使用的具体比例，但“二创”短视频中引用部分占原作品比例越大，越难以构成合理使用。三看使用内容。常莎解释说，如果引用内容属于他人作品的核心部分，能够反映原作者的独创性思想，并能对影视剧的市场价值造成影响，即使只占他人作品的小部分，仍可能违反合理使用原则。也就是说，合理使用既要注意引用他人作品的“量”，也要注意引用他人作品的“质”。专家表示，目前在未获得版权方许可的前提下，合理使用原则之外的抄、拆、剪、编、搬、配等形式，都可能被认定为侵权。这也意味着，目前大多数以影视剧为素材的切条搬运类“二创”短视频，其创作、传播行为若不能被认定为合理使用，则面临侵权风险。目前的难点在于法律条文对“合理使用”的认定存在一定模糊空间。受访专家表示，比如规定中“适当”引用的尺度划在哪里合适，以及如何认定所引用部分是否为他人独创思想等缺乏明晰界定，使得“二创”短视频侵权认定存在争议。知识产权如何合理定价《云南虫谷》被侵权案中的赔偿金额及标准是如何确定的？通常而言，法院对损害赔偿数额的合理认定也被称为司法定价。对著作权进行司法定价，既是客体市场价值的最终体现，也反映出对知识产权的保护程度。受访专家表示，此次判决结果贯彻了司法定价围绕市场定价的总体思路，以及数额裁量不离价值基准的根本遵循。据了解，知识产权侵权损害赔偿的计算方式大体有三种。一是按实际损失确定赔偿。这在法律上称为“填平原则”，即将影视剧版权方的损失全面填补，版权方损失多少，侵权人就赔偿多少。但如何准确核定实际损失、由谁举证等，容易在实践中引发争议。二是按侵权获利确定赔偿。在短视频侵权案中，由于侵权获利与视频质量、视频播放量和视频互动量都有关，想精确计算侵权获利往往并不容易。三是按合理使用许可费赔偿。当实际损失与侵权获利均难以判断时，可由法院根据案件具体情况，参照商业合理许可使用费确定赔偿数额。此时需要参考的因素包括：涉案视频的使用传播情况、影视剧版权方获得授权的具体范围及类型、涉案视频的商业模式、收费标准等。北京市中同律师事务所律师、海润影视法律顾问王文彬介绍，根据著作权法、民法典等法律，当存在故意侵犯著作权或情节较为严重时，还可以在上述认定方法的基础上，增加一倍以上五倍以下的惩罚性赔偿。在《云南虫谷》被侵权案中，法院综合考量涉案作品类型、知名程度、可能承受损失、预期收益，被告侵权行为实施规模、持续时间、主观恶意、可能获益等因素，在判决书中对各种参酌因素条分缕析，进行阐述和逻辑验证。受访专家表示，相较于以往同类裁判范例中笼而统之的抽象化、模块化、定式化表述，这一判决更加清晰地界定了司法定价在数额确定上的运用策略和实施路线，对加强原创作品合法权益的保护、推动平台经济规范健康发展提供了实例化、可视化的样本。专家同时表示，知识产权司法保护的总体趋势是加大保护力度、提高判赔金额、增加违法成本。“如此，能产生震慑侵权行为的寒蝉效应，体现国家对知识产权保护的重视。”王文彬说。倒逼短视频平台主动合规专家认为，《云南虫谷》被侵权案的又一瞩目之处，在于对短视频播出平台“帮助侵权”的认定。“该判例很可能在一定程度上倒逼平台主动合规，尝试探索法律框架范围内的版权保护模式。”据了解，与以往版权方维权对象为侵权人不同，《云南虫谷》版权方的维权对象是播放侵权短视频的平台。法院审理认定，平台构成帮助侵权，应立即采取有效措施删除、过滤、拦截相关视频，并赔偿相应经济损失及合理费用。专家表示，作为侵权行为的实施主体，“二创”短视频创作者需承担主要责任，但短视频平台的主体责任也不容推卸。特别是一些短视频平台信奉“流量是第一生产力”，在“发生侵权时，网络服务提供商在被告知侵权后，若及时删除，就不视为侵权”这一“避风港原则”的庇护下，为追逐利益默许甚至纵容侵权行为，甚至滥用算法推荐技术，助推、诱导违规视频大肆传播。短视频平台的困难在于，由于短视频数量大、传播快等因素，平台较难在第一时间清楚判断其是否构成侵权。在常莎看来，实践中，这增加了平台的过滤审查成本，平台履责积极性不高。“当前，关于短视频侵权的法律体系还存在空白点，通过一批知识产权侵权损害赔偿救济的典型案例，能够倒逼创作者和平台主体提高法律意识、社会责任意识和媒介素养。”王文彬说。专家认为，版权方在确保权益不受侵犯的同时应看到，以原创作品为基础，百花齐放的“二创”短视频有助于引爆网络舆论热潮，进而形成全方位、立体式的宣传矩阵。平台方也应看到，通过与“二创”短视频作者的利益分成，平台能从流量中获得收益，确保创作合规是平台规避法律风险，获取最大收益的前提。因此，同济大学上海国际知识产权学院教授许春明建议，由短视频平台牵头，与影视剧版权方合作探索借助正版作品数据库，在保护版权与鼓励创新之间寻求平衡、谋求共赢。“与其将合规成本转嫁给单个创作者而平台承担高昂的审查成本，不如平台主动与版权方达成某种合作，既能降低法律风险，又能吸引更多短视频博主，带来新的创作繁荣。”许春明表示，社会上一直呼吁建立正版作品数据库，但因版权方和短视频平台之间的利益难以平衡，迟迟难以推进。“影视剧版权方和短视频平台若能从利益平衡和产业发展的角度寻求合作，不仅能有效遏制侵权行为，还有助于厚植创新土壤，培育产业繁荣沃土。”在许春明看来，未来可探索集体管理模式、开放许可模式、平台一揽子许可模式等，为“二创”短视频涉嫌侵权问题提供解决方案，形成合作共治的良好生态。专项行动 程硕图/本刊避免“原创危机”引导“二创”短视频创作走向合规，加快短视频市场信用体系建设是又一关键。“二创”短视频的创作方既可能是侵权方，也可能是侵权行为的受害者。比如大量“二创”短视频在涉嫌侵权的同时，也面临被洗稿的风险。业内人士认为，当前以短视频为代表的互联网内容创作领域出现的诸多乱象，与市场主体缺乏知识产权意识有关，侵权短视频野蛮成长在带来“原创危机”的同时，也阻碍了短视频平台自身的高质量发展。长久来看，为避免网络世界的内容创作陷入“互害”模式，需积极探索建立短视频市场信用体系。许春明解释说，短视频市场信用体系是知识产权保护的制度基础，类似于个人征信系统，它会记录短视频领域每一个市场主体的失信、违法等行为，并规定相应惩戒机制，规范市场主体行为。常莎建议，短视频市场信用体系可以法律法规、标准规范、平台规范和行业自律为基础，以信用大数据、信用指标体系、评价模型和信用监管为核心，由信用服务平台、运营平台与政府监管部门等主体合力打造。许春明表示，二次创作是短视频创作的主要方式之一，在某种程度上，可以说任何创作都站在前人作品的基础之上。信用体系的建立有助于引导二次创作走向规范，推动形成支持内容创新的、可供实践的重要制度。必须注意到，互联网空间中的版权治理并非零和博弈，如何最大化各方的价值，创造共治共享的创作生态是各方的共同目标。原创作品与“二创”作品不仅是竞争关系，还有互补关系，需要兼顾各方利益，既要促进视频产业生态健康发展，也要帮助公众获取自身所希望的信息、资源。而作为众多利益参与方中最重要的两端，维护内容创作空间的清朗，依赖版权方和平台方的同向而行。■
传播学抖音短视频成功原因与问题探析论文
在日常学习和工作中，大家都接触过论文吧，论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。一篇什么样的论文才能称为优秀论文呢？下面是我收集整理的传播学抖音短视频成功原因与问题探析论文，仅供参考，大家一起来看看吧。
摘要：作为短视频界的一匹“黑马”，抖音app在2018年风靡全国，成为一款现象级产品，在获得成功的同时，抖音也存在诸多问题。本文将借助拉斯韦尔的“五W模式”，从用户定位、传播内容、传播渠道、传播效果方面分析抖音app的成功原因，反思其所产生的社会效应。
关键词：抖音app；成功原因；社会效应
抖音是今日头条旗下的一款音乐创意短视频app，于2016年9月上线，用户可以在抖音随机选择一首背景音乐进行自我展示，经过后期剪辑，创作出一条短视频并发布，短视频的时长限制是15秒。2018年一季度，抖音下载量达4580万次，成为苹果应用商店全球下载量最高的iPhone应用。[1]截止2018年7月12日，笔者在iphone的“摄影与录像类”免费app排行榜中看到，抖音排名第一位。在获得成功的同时抖音也存在诸多问题，其内部整改的步履始终未停。2018年3月1日至3月31日期间，抖音清理了27231条短视频，永久封禁15234个账号；2018年4月10日，抖音上线反沉迷系统；4月11日，抖音进行了全面升级，升级期间，关闭了直播和评论功能。五W模式是美国学者拉斯韦尔提出的传播模式，其中指出了传播过程中的五种基本要素：谁-说了什么-通过什么渠道-向谁说-有什么效果。本文将借助拉斯韦尔的五W模式，从传播渠道、传播内容、用户和传播效果方面分析抖音app风靡的原因及存在的问题。
一、抖音app成功原因探析
(一)定位年轻用户，算法分发利好草根。抖音的用户定位是20-29岁之间的年轻时尚群体，这一群体本身有着较高的网络活跃度，在社交需求上表现出较强的`媒介依赖心理和行为，如在现实中交流较少，更倾向于虚拟空间中的交流，且更易受到虚拟环境的影响。面对这类“手机症候群”，抖音首先满足了用户的社交需求。抖音在内容分发方面采用算法分发＋人工精选的推荐机制，即根据用户的观看喜好为用户推荐相关内容，同时将人工精选出来的优质内容推送给用户。这种内容分发机制使用户接收的内容更为多元化、个性化，同时更看重内容的优质性和吸引力，为内容生产的一方提供了更多“被看”的机会。
(二)多元内容满足用户使用需求。抖音在内容生产方面采用了PUGC的模式，即以UGC的形式，生产出相对专业的内容。在内容生产上，抖音具有以下特点：
1.内容海量多元，娱乐性强，尤其是以个人才艺、技能为主的内容易受追捧。
2.内容的碎片化。新媒体环境培养了公众的碎片化阅读习惯和短时注意力特征，抖音的视频长度限定为15秒，迎合了用户的心理需求。
3.个性化和虚拟化。抖音以“我”为中心，为用户提供了个性化的服务。如拍摄中可以调节视频的快慢，拍摄后可以进行创意混剪，让用户充分发挥自己的创造性。同时，各种滤镜、特效工具满足了用户的自我心理期待。
4.发起话题挑战，增强用户黏性。话题挑战是指以某个话题或某首背景音乐作为主题，让用户按照规则录制内容进行挑战，从而引导用户发布视频，进一步增强用户黏性。
(三)多渠道传播模式。今日头条通过多种渠道对抖音进行推广：
1.借助电视综艺节目进行广告营销。如抖音先后在《快乐大本营》、《天天向上》、《中国有嘻哈》等电视综艺节目投放广告。
2.邀请明星入驻，利用名人效应。目前已经入住抖音的明星有岳云鹏、鹿晗、关晓彤、何炅等。明星入驻引发名人效应，进而带动了粉丝入驻。
3.利用外链分享，拓展传播渠道。抖音在发展初期，利用微博、微信的社交分享功能，从这两个平台获得流量。随后，抖音又与淘宝进行合作，进一步聚拢了电商入驻抖音。
二、存在的问题
(一)过度娱乐化导致人的迷失。抖音的内容具有很强的娱乐性，且是一种低门槛的娱乐。娱乐是媒介的功能之一，可以为人们带来精神上的愉悦和放松，但是过度娱乐化将会导致人精神上的空虚和迷失，正如尼尔波兹曼在《娱乐至死》中所说，“人们会因为享乐而失去自由，我们将毁于我们所热爱的东西”。抖音的娱乐性还体现在形式上。以视频形式播出的内容更具有感官刺激性，而缺少逻辑理性，用户在观看视频的时候，只需要沉浸在背景音乐和画面的感官刺激中，无需过多理性的思考。长此以往，用户越来越注重感官刺激，逻辑思考能力却越来越低。同时，抖音的碎片化特征在迎合用户思维习惯的同时，也进一步培养了用户的碎片化思维。
(二)媒介对人的控制：谁是谁的奴隶。麦克卢汉曾说，媒介是人的延伸。在麦克卢汉看来，媒介是工具，延伸了人的知觉能力，然而当下的“拇指族”在利用工具的同时，也产生了对工具的依赖和沉迷。对这类社交媒体的依赖和娱乐性内容的沉迷，不仅消耗了大量的时间，长此以往用户日渐进化为“容器人”，反而导致了社交障碍以及人的空虚和焦虑。
(三)抖音里的虚假、低俗内容。由于审核机制的缺乏，抖音上不乏虚假、低俗的信息。抖音通过外链分享和淘宝合作，吸引淘宝商家入驻。在拓展盈利模式的同时，假货也开始在抖音上横行，有制假售假者在抖音平台上公然兜售假冒伪劣商品。此外，在抖音上出现了许多低俗乃至价值观扭曲的内容，向其他用户传递着错误的价值观念，造成恶劣影响。
三、参考文献：
[1]抖音下载量全球第一科达股份为其TOP营销伙伴[DB/OL].
[2]刘夏，李小晔.抖音短视频的营销推广策略研究[J].新闻研究导刊，2018年3月.
抖音App是一款社交类的软件，通过抖音短视频App你可以分享你的生活，同时也可以在这里认识到更多朋友，了解各种奇闻趣事。[22]
四、拓展资料：抖音短视频主要功能
抖音实质上是一个专注年轻人的音乐短视频社区，用户可以选择歌曲，配以短视频，形成自己的作品。它与小咖秀类似，但不同的是，抖音用户可以通过视频拍摄快慢、视频编辑、特效（反复、闪一下、慢镜头）等技术让视频更具创造性，而不是简单的对嘴型。
抖音平台一般都是年轻用户，配乐以电音、舞曲为主，视频分为两派：舞蹈派、创意派，共同的特点是都很有节奏感。也有少数放着抒情音乐展示咖啡拉花技巧的用户，成了抖音圈的一股清流。
抖音最新的内测版中加入了一个新的社交功能 ——“朋友聊天室”，支持抖音强大的滤镜美颜和道具功能。
2021年3月24日，抖音推出了“老友计划”，该计划致力于提升老年用户使用体验，丰富老年用户生活，还在产品和运营活动上推出以下举措。
2021年6月28日，IT之家消息，抖音 App 再次更新，本次内测了一些新功能，同时抖音音乐正式上线，大大提高了用户之间的互动性，向社交领域再次迈出一大步。
2022年2月25日，抖音官方本周发布公告宣布多举措预防网暴，首家上线“评论发文警示”等功能。
日前，新媒体用户不断扩大以及短视频形式在日常得到不断的应用，短视频内容的不断多元化，形成了巨大的商业价值和文化传播价值。短视频形式与各种媒介互相渗透，彼此融合，传播形势不断走向全面化，也正因为如此，短视频这种新兴的传播形式不断受到重视，发展日益扩大。短视频做为一种依托社交与文化传播平台传播，移动端传播，以其相较于其他媒介传播形式所不具备的内容丰富价值，艺术价值，文化传播价值。中国互联网信息中心数据显示，截至2018年2月，中国网络视频用户规模达亿，网络视频用户使用率为，其中手机视频用户规模亿，手机网络视频的使用率为。带有短、平、快特性的短视频形式正随着媒介技术的发展成为传播行业的风口浪尖，丰富了用户的碎片化时间。短视频已经从无到有不断的发展开来，截至目前，短视频已经成为了一项重要的传播媒介。（一）短视频发展现状（一）短视频的特性短视频的属性之一是短视频的时长。随着技术门槛的降低和受众对于短视频这种视频形式接受度的提高，短视频长度也逐渐从最开始的数十秒扩展到数分钟乃至十几分钟。其中以3分钟之内内容为主要时常分布。可以发现网络上存在大量的以3分钟为计时单位的短视频。创作者可利用3分钟时间，为用户解释清楚一个简单的概念或专有名词，使用
本文适合刚入门物体检测的人群学习，不涉及公式推理。 相比于图像分类，图像中物体检测是计算机视觉中一个更加复杂的问题，因为图像分类只需要判断出图像属于哪一类就行，而在物体检测中，图像里可能有多个物体，我们需要对所有物体进行种类判别和位置确定，所以比图像分类更具有挑战性，应用于物体检测的深度学习模型也会更加复杂。本文将会着重介绍几种基于深度学习的物体检测方法。待识别的物体有20类： person bird, cat, cow, dog, horse, sheep aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitor Detection Label (Ground truth)格式： 提交结果文件格式： 有YOLO、SSD、rcnn、fast rcnn及faster rcnn等 注：后边部分内容会对算法进行详细介绍 针对单个物体实例而言，通常由于图像采集过程中光照条件、拍摄视角、距离的不同，物体自身的非刚体形变以及其他物体的部分遮挡使得物体实例的表观特征产生很大的变化，给视觉识别算法带来了极大的困难。 属于同一类的物体表观特征差别比较大，其原因有前面提到的各种实例层次的变化，但这里更强调的是类内不同实例的差别，例如图 3(a)所示，同样是椅子，外观却是千差万别；其次是类间模糊性，即不同类的物体实例具有一定的相似性，如图 3(b)所示，左边的是一只狼，右边的是一只哈士奇，但我们从外观上却很难分开二者；再次是背景的干扰，在实际场景下，物体不可能出现在一个非常干净的背景下，往往相反，背景可能是非常复杂的、对我们感兴趣的物体存在干扰的，这使得识别问题的难度大大加大。 困难与挑战与图像的视觉语义相关，这个层次的困难往往非常难以处理，特别是对现在的计算机视觉理论水平而言。一个典型的问题称为多重稳定性。如图所示，图 3(c)左边既可以看成是两个面对面的人，也可以看成是一个燃烧的蜡烛；右边则同时可以解释为兔子或者小鸭。同样的图像，不同的解释，这既与人的观察视角、关注点等物理条件有关，也与人的性格、经历等有关，而这恰恰是视觉识别系统难以很好处理的部分。 bounding box:矩形框 SPP：Spatial Pyramid Pooling SVM:支持向量机 RPN：Region Proposal Network区域检测模块主要处理图像检测区域窗口的问题。根据获得区域待检测窗口方法的不同，物体检测方法大致可分为稠密检测窗提取（蛮力搜索）和稀疏检测窗两类方法。稠密检测窗提取方法，比如滑动窗法，相对比较简单，它是通过使用训练好的模板在输入图像的多个尺度上图像金字塔上进行滑动扫描，通过确定最大响应位置找到目标物体的矩形窗口。稀疏检测窗提取方法，则一般利用某些先验或其他图像任务的结果，选择最有可能成为物体的检测窗口，比如选择性搜方法，对图像分割的结果进行利用，通过区域融合生产目标检测窗。（算法具体内容自行了解，比如边缘盒算法，选择性算法） 这是最重要和最关键的步骤，传统的特征提取方法，比如HOG、SIFT特征，通过计算图像局部区域的梯度特征，得到图像边缘或角点特征。相比现在深度学习的提取特征方法，这些方法都是根据图像的某些性质通过人工设计相应的特征。缺点很明显，第一人工设计很麻烦，第二很具有局限性，特征提取不够完整，而深度卷积神经网络就可以客服这些不足。 分类器模块是物体图像检测与分类系统的结果输出，用于评价整个检测系统的性能。在模式识别和机器学习领域中，常用的分类器包括：逻辑回归、softmax、SVM、ada-boost等。在深度学习模型中一般采用SVM和softmax。 暂时略 既然传统的物体检测方法局限性很大，此时随着深度学习的发展，基于深度学习的物体检测算法R-CNN横空出世了。 Fast-RCNN主要贡献在于对R-CNN进行加速，只有速度够快，才能做到实时处理。那么Fast-RCNN是改进了R-CNN哪些地方提高了处理速度呢？ SPP：Spatial Pyramid Pooling（空间金字塔池化） 它有两个特点: 1.结合空间金字塔方法实现CNNs的多尺度输入。 一般CNN后接全连接层或者分类器，他们都需要固定的输入尺寸，因此不得不对输入数据进行crop或者warp，这些预处理会造成数据的丢失或几何的失真。SPP Net的第一个贡献就是将金字塔思想加入到CNN，实现了数据的多尺度输入。在卷积层和全连接层之间加入了SPP layer。此时网络的输入可以是任意尺度的，在SPP layer中每一个pooling的filter会根据输入调整大小，而SPP的输出尺度始终是固定的。 2.只对原图提取一次卷积特征 在R-CNN中，每个候选框先resize到统一大小，然后分别作为CNN的输入，这样是很低效的。所以SPP Net根据这个缺点做了优化：只对原图进行一次卷积得到整张图的feature map，然后找到每个候选框zaifeature map上的映射patch，将此patch作为每个候选框的卷积特征输入到SPP layer和之后的层。节省了大量的计算时间。 Fast-RCNN正是通过融合了SPP的设计（这一层称之为ROI Pooling），有了以上这两个优点，使得Fast-RCNN比R-CNN快多了。 原来的方法：许多候选框（比如两千个）-->CNN（两千次卷积）-->得到每个候选框的特征（不同尺度特征图不行）-->分类+回归 现在的方法：一张完整图片-->CNN（一次卷积）-->得到每张候选框的特征（可以不同尺度特征图不行，因为这里加了一层SSP net 称之为ROI Pooling）-->分类+回归 其还有个贡献是多任务Loss层：将分类和边框回归进行合并（又一个开创性的思路），通过多任务Loss层进一步整合深度网络，统一了训练过程，从而提高了算法准确度。 Fast-RCNN虽然加快了不少速度，但是其选择性搜索，找出所有的候选框，这个也非常耗时，于是有人就在Fast-RCNN的基础上解决了这个问题，提出了更快的Faster-RCNN。 Faster-RCNN特点（创新点）：候选框提取不一定要在原图上做，特征图上同样可以，在低分辨率上做意味着计算量减小。 那么怎么在特征图上做候选框提取呢：于是有人提出了用神经网络去做，加入一个边缘提取的神经网络，称之为Region Proposal Network(RPN)。 具体加入方法： • 将RPN放在最后一个卷积层的后面 • RPN训练好后能使用其直接得到候选区域 暂时略 1. . 2. . 3. . 4.黄凯奇，任伟强，谭铁牛.图像物体分类与检测算法综述,中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室智能感知与计算研究中心,12(36),2013:1225-1240. 5.夏源.基于深度学习的图像物体检测与分类,北京邮电大学，2016. 6. 7. 8.
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
演化算法在20世纪60年代被提出时并未受到普遍重视，主要原因有三点，一是这些方法当时并不成熟；二是这些方法运行需要较大的计算量，当时计算机速度跟不上要求；三是当时解决类似难题人工智能方法可以得出很好的结果，人们难以过多的关注其他算法。传统人工智能解决问题的局限性在20世纪80年代初被凸显出来，当时计算机速度已经明显提高并且普及，制约演化计算的一大瓶颈已经不复存在。演化计算在机器学习，工程优化，过程控制等领域取得极大地成功，这引起了包括数学，物理学在内的各个学科及工程应用领域专家的兴趣。某些学者研究了演化计算的灵现行为(Emergent Behavior)后声称,演化计算与混沌理论、分形几何将成为人们研究非线性现象和复杂系统的新的三大方法,并将与神经网络一起成为人们研究认知过程的重要工具。自20世纪80年代中期以来，世界上许多国家都掀起了演化计算的研究热潮。目前，以演化计算为主题的国际会议在世界各地定期召开，如IEEE。随着演化计算的广泛应用，一些杂志都设置专栏介绍这方面的文章，现在还出版了两种关于演化计算的影响力较大的新杂志《Evolutionary Computation》和《IEEE Transactionson Evolutionary Computation》。演化计算是一种通用的问题求解方法,具有自组织、自适应、自学习性和本质并行性等特点,不受搜索空间限制性条件的约束,也不需要其它辅助信息。因此,演化算法简单、通用、易操作、能获得较高的效率,越来越受到人们的青睐。演化计算在大型优化问题求解、机器学习、自适应控制、人工生命、神经网络、经济预测等领域取得的成功，引起了包括数学、物理学、化学、生物学、计算机科学、社会科学、经济学及工程应用等领域科学们的极大兴趣。现在，演化计算的研究内容十分广泛，例如演化计算的设计与分析、演化计算的理论基础以及在各个领域中的应用等。随着演化计算的理论研究的不断深入和应用领域的不断扩展，演化计算将会取得很大的成功，必将在当今社会占据更重要的位置。
进化计算的三大分支包括：遗传算法(Genetic Algorithm ，简称GA)、进化规划(Evolu-tionary Programming，简称EP)和进化策略(Evolution Strategies ，简称ES)。这三个分支在算法实现方面具有一些细微的差别，但它们具有一个共同的特点，即都是借助生物进化的思想和原理来解决实际问题。 遗传算法是一类通过模拟生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，由美国Holand J教授于1975年首次提出。它是利用某种编码技术作用于称为染色体的二进制数串，其基本思想是模拟由这些串组成的种群的进化过程，通过有组织的、然而是随机的信息交换来重新组合那些适应性好的串。遗传算法对求解问题的本身一无所知，它所需要的仅是对算法所产生的每个染色体进行评价，并根据适应性来选择染色体，使适应性好的染色体比适应性差的染色体有更多的繁殖机会。遗传算法尤其适用于处理传统搜索方法难于解决的复杂的非线性问题，可广泛用于组合优化、机器学习、自适应控制、规划设计和人工生命等领域，是21世纪有关智能计算中的关键技术之一。 1964年，由德国柏林工业大学的RechenbergI等人提出。在求解流体动力学柔性弯曲管的形状优化问题时，用传统的方法很难在优化设计中描述物体形状的参数，然而利用生物变异的思想来随机地改变参数值并获得了较好效果。随后，他们便对这种方法进行了深入的研究和发展，形成了进化计算的另一个分支——进化策略。 进化策略与遗传算法的不同之处在于：进化策略直接在解空间上进行操作，强调进化过程中从父体到后代行为的自适应性和多样性，强调进化过程中搜索步长的自适应性调节;而遗传算法是将原问题的解空间映射到位串空间之中，然后再施行遗传操作，它强调个体基因结构的变化对其适应度的影响。 进化策略主要用于求解数值优化问题。 进化规划的方法最初是由美国人Fogel LJ等人在20世纪60年代提出的。他们在人工智能的研究中发现，智能行为要具有能预测其所处环境的状态，并按照给定的目标做出适当的响应的能力。在研究中，他们将模拟环境描述成是由有限字符集中符号组成的序列。 进化算法与传统的算法具有很多不同之处，但其最主要的特点体现在下述两个方面： 进化计算的智能性包括自组织、自适应和自学习性等。应用进化计算求解问题时，在确定了编码方案、适应值函数及遗传算子以后，算法将根据“适者生存、不适应者淘汰"的策略，利用进化过程中获得的信息自行组织搜索，从而不断地向最佳解方向逼近。自然选择消除了传统算法设计过程中的-一个最大障碍：即需要事先描述问题的全部特点，并说明针对问题的不同特点算法应采取的措施。于是，利用进化计算的方法可以解决那些结构尚无人能理解的复杂问题。 进化计算的本质并行性表现在两个方面： 一是进化计算是内在并行的，即进化计算本身非常适合大规模并行。 二是进化计算的内含并行性，由于进化计算采用种群的方式组织搜索，从而它可以同时搜索解空间内的多个区域，并相互交流信息，这种搜索方式使得进化计算能以较少的计算获得较大的收益。
新冠肺炎的袭来，然人们由最初的惊吓、恐慌，变成了如今的严谨应对，面对战疫，我们没有退缩，下面给大家分享2020关于疫情 议论文 800字精选.欢迎阅读!
疫情议论文1
2020年，正值迎新春佳节之日，一位访客(新型冠状病毒肺炎)悄然来临，它挥一挥手，带走了人们的健康，留下了疫病的种子。它肆无忌惮的蔓延着，最终迫使武汉封城。
瞧，躲在那阴暗角落里的他高兴坏了。但它又怎知，封城能锁住的只是病疫，却永远也锁不住人们之间互相关爱的心，为解决病疫无私奉献的心。
一座封锁的城市，城内身着白色衣裳的人们坚守在他们的岗位，他们无私的奉献着自已的时光，他们坚信武汉一定可以挺过此次难关。他们申请了一封又一封请战书，一个又一个血红色的手印在白色的纸张中展现。无数感人的 故事 时刻感动着每一个人。
王源媛，一名正在待命的神经内科护士，当她得知需要自已上“战场”时，她毫不犹豫的接下这份工作，以120%的工作状态坚守着，照顾着每一位病人。像这样的白衣天使不计其数，年老的院士始终坚守在第一战线;年轻的护士累了困了，也不过是靠着墙壁稍微缓一缓;刚刚康复的医生，第一个想到的却是自己是否还能继续工作。他们这样的无私奉献，是拿着自已的生命安全同病魔作斗争。这一刻无数的人们祝愿，感谢着这群圣洁的天使。
与此同时，这座只能进不能出的城市，一列高铁正飞速驶入。车上的这群人，他们不是迫切想要回家的游子，因为他们的家乡不在这里，他们的亲人不在这里，甚至这里没有他们牵挂的人，但他们来了，作为医生的他们积极响应号召，主动放弃与家人团圆的机会，带着医疗设备义无反顾的前来支援，帮助更多的病人康复，帮助武汉摆脱病疫。
一方有难，八方支援。不仅仅有这些可爱的医生们在战斗着，消防员，警察等也都在这不平凡的一年里为人民忙碌着。而身处病魔的发源地的人们，他们不害怕孤单，因为有许多人在关心，照顾着他们。
一道封锁线，唯一被隔离的只有病毒。人们无私奉献的心灵不受任何阻拦，来到他们想要传达的人的面前，鼓励人们勇往直前。为抗击病疫无私奉献的人们，感谢有你们的存在，每一位病人才更安心。也感谢每一位在新年里待在家中的朋友，配合政府缩减灾疫扩散的范围。
新年伊始，祝福的钟声响起，在新的一年里，祝福每一位病人平安出院，祝福每一位无私奉献的人们新年快乐。相信只要人人献出一点爱，病疫终究会被打败，灰溜溜的逃跑掉，希望更多的人为之做出贡献。
疫情议论文2
新年之际，本应是阖家欢乐，灯火阑珊的景象，然而，无声地一枪却从武汉打响，划破了苍穹，响彻了每一位中国人民心中——疫情来了!于是，无数逆行者奔赴前线，参与到这场与病毒做斗争的无声地硝烟中去。
我们能看到，年已八旬的钟南山院士毅然奔赴抗疫一线，以“不破楼兰终不还”的气势开始了与新冠病毒的抗争。“为什么我的眼里常含泪水，因为我对这片土地爱得深沉。”钟老先生在接受采访时，谈到武汉一定会渡过难关，不禁红了眼眶。耄耋之年却依旧把祖国放在心中最重要的位置，为后辈青年诠释了使命与责任的真正意义。
我们能看到，一群90后学着前辈的模样，披上白衣战袍，成为众人口中的“英雄”而去救死扶伤。但这世上，哪有什么天生的英雄，只因为有人需要，才有人愿意牺牲自己成为英雄。无数的白衣天使，汗水浸透他们的脊背，防护服在他们脸上勒出痕迹，他们只一笑而过，继续投入战斗。他们坚韧不拔，无私奉献，向后辈青年诠释了奋斗与担当的真正意义。
我们能看到，各界人士对疫情的关注与支持。村支书的花式喊话，爱国华人华侨从国外不远万里运送口罩等物资，热心志愿者主动为医院和警局提供帮助，一线记者对疫情的实时播报，韩红等慈善基金会对各大医院物资的调配捐赠……老百姓众志成城，为后辈青年诠释了爱国与团结的真正意义。
我们也能看到，全国乃至世界都齐心协力与疫情作斗争。科技实力的增强，也为疫情的控制提供了坚实的后备力量。前辈后辈、国内国外的学者，每日沉于抗疫药物的研究，即使一套又一套抗议方案接连推出，他们也绝不放松，誓与疫情斗到底!他们用理性的科研精神，为攻破疫情保驾护航，为后辈青年诠释了科研与从容的真正意义。
而00后的我们，即将步入社会，前辈们的谆谆教诲仍萦绕在耳畔。疫情给每个人的 教育 ，让每个人的信念又深了一分，让每个人的魄力又重了一分，让每个人对国家的自豪感又强了一分，让每个人对自己奋斗的方向又清晰了一分。我们相信天空的辽远蔚蓝，相信人间的大爱温暖，我们更相信，自己努力拼搏的明天!
抗日战争时期，西南联大顶着无比巨大的压力，培养出了无数惊才绝艳的学士。而抗疫的今天，青少年更应秉承先辈的教诲，将每一滴力量，每一丝信念，都化作朵朵浪花，汇入盛世的洪流;以坚韧的精神，将使命与责任赋予肩头，将国家与人爱怀于胸中;把我们能做的、应该做的、通过努力能做到的事情，做到最好!
正如《杀破狼》中所言：“倘若天下安乐，我等愿渔樵耕读，江湖浪迹;倘若盛世将倾，深渊在侧，我辈将万死以赴!”青年人应当如此，踏着疫情的灾难步步成长。待到樱花烂漫时，一腔热血洒中华!
疫情议论文3
除夕 夜，在全国团聚迎新年的时候，上海、广东等地的医生、武警等“最美逆行者”，乘着岁末迎春的列车奔赴武汉。大年三十本该是一个团圆的日子，只为一句“武汉需要你”，就逆行远去，舍弃了自己的团聚时光。正是这些“逆行者”，让这个 春节 增加一份温情，更添一份感动。
八十四岁的钟南山爷爷，本来可以避开病毒的危险，安度晚年，但是他在人民最需要他的时候，站了出来，就跟十七年前，sars病毒爆发的时候一样。十七年前，他曾坚定的说：“把病人都送到我这里来!”这斩钉截铁的话语，带给全世界无比的震撼。十七年来，这颗为人民服务的心，始终未改，为人民的安全逆行的志，始终不变。当医务人员脱下穿了12小时的防护服，满脸都是压痕与汗水，却依然露出微笑。
疫情面前，逆行回去参加战斗的绝对不止们，“以身犯险”投入这场没有硝烟的战争中的人还有很多。为了能让这个春节，有更多的人可以健康安心的过年，他们放弃了团圆，严阵以待、不顾自身安危。是他们给了大家希望，给了国人信心!
为了赢取防疫控疫的胜利，“逆行者们”在全国各地忙碌着。当许多人都在奔赴回家的路上时，武汉外地务工人员自觉的退了自己回家的车票、飞机票，只为阻止疫情蔓延的可能。在人们都远离公众场所的节点，铁路工作人员逆向而行，扎根人潮涌动之中，只为保障人们的回家旅途顺畅。这是职责所在，更彰显了大爱和担当。李荣浩的《同根》中写道“只为同根，想做点什么，能力范围内，哪怕给句安慰能安慰到谁吗，好多感人 事迹 ，好想哭想参与，别给感染任何机会”这是一位歌手用自己的力量与病毒抗争，他用自己的歌声赞“最美逆行者”!
岁月静好，不过是有人替你负重前行。“逆行者”注定是孤单的，我们更有责任为他们提供最有效的帮助，最大限度的关爱。面对新型冠状病毒肺炎疫情，没有人能够置身事外。在我们为“逆行者”点赞的同时，也要做好自己的分内事。外出戴口罩，注意饮食勤洗手，有身体不适的情况及时就医诊治，同时尽量少去人群密集的公共场所。我们做好自己，就是对“逆行者”的最大支持。
疫情议论文4
新冠肺炎的袭来让一切都变得那么不平静。人们的担忧，社会的恐慌，笼罩着这一场没有硝烟的战场，但时时刻刻又有种温暖人心、点燃希望的温情散发着永远的芬芳。 没有从天而降的英雄只有挺身而出的凡人。春节期间，本该是万家团圆的欢喜时刻，在大爱面前医护人员们选择了坚定的离别，整装待发，赶赴疫区的第一线。诺大的行李箱里除去必备的医疗器材，就是不少的成人纸尿裤。因为一旦脱下防护服就意味着需要重新换新的，为了节约物资他们不得不身穿长达九个小时的工作服。这些平凡的人是丈夫，是妻子，是父母心疼的孩子，也是孩子眼中的大树，但他们更是英雄，是最美的逆行者。
爱因博大而变得高贵。年过八旬的医者钟南山爷爷，曾在非典中担当大任，如今又挂帅出征，不知疲倦的拼搏在科技前沿，积极研究有效治疗方案。已经73岁的李兰娟院士每天睡不到三小时，为了让全国的人民安心，繁重的工作之余，接受了白岩松的专访在深夜为全国网友答疑解惑。
什么叫逆流而上?在生与死的考验面前与最爱的人道一声珍重，在危急时刻“我自己愿意来的，我愿意承担这一切”，这样简单的一句话足以展现爱的光芒，正是因为有了这些逆行者才有了我们每个人昂首阔步的前行。
然而，依旧有些令人气愤的是一些不法分子趁机哄抬物价，甚至单纯追求利益，把废弃口罩重新加工利用发国难财;一些无脑家属闹医，伤医，不顾大局任由自己撒泼耍赖;还有一些人顶风作案参加聚会走亲访友……雪崩之时没有一片雪花是无辜的，作为后方安全的我们不能深入到一线实干，但却也不能在后院起火兴风作浪。
那么作为一名普通人我们能做些什么呢?第一听党指挥，尽量减少外出。因为疫情严重性事关公共安全，宅在家不乱跑就是我们能做的最大贡献;第二拒绝野味，敬畏自然。没有买卖就没有杀害。保护野生动物的迫切性早已不单是保护生态环境这么单一。同样是地球上的生物，我们更应将自身置于其中，因为命运共同体我们同呼吸;第三积极宣传疫情防护 措施 ，号召大家捐献物资共渡难关。
回望历史，1998年抗洪抢险，生命之堤，齐心协力，决口奋战;2003年抗击非典，病毒来犯，生死之战，众志成城;2008年汶川地震，八方支援，同舟共济，重建家园……多少次患难与共的中华民族在危机中凝聚，聚沙成塔挺起中华民族的脊梁。如今的2020年的疫情我们同样不彷徨，“雷火”凭借中国速度托起武汉的重量，祖国的伟大，人民的团聚，让我们坚定相信这一切终将成为过往。
疫情议论文5
顺行者，常人之力可得之;逆行者，非坚韧不拔之志，忠胆为民之心，杏林春暖之德不可至哉!医者仁心,诚如斯言!
在我们身边，有这样一群人，他们本该青春洋溢，活力多彩，但他们披上白衣，剪去长发，奋战在死亡的一线;在我们眼中，有这样一类人，他们本该子孙绕膝，颐养天年，但高铁“逆行”，也无顾耄耋，无念生死。
他们是谁?他们身着最纯洁高尚的色彩，眼露最坚毅温暖的光辉。他们是一群兢兢业业恪守岗位的普通人——医者。
温馨地问一句,姐姐您今天吃饭了吗?
ICU灯光如霓虹光一般洒下，防护服如同华丽礼服一样多彩醒目，一张张动人的脸庞登上头条，被人铭记。恍恍惚惚间，医生仿佛一夜之间成为了最炫丽夺目的新星。其实，掀开面罩，摘下口罩，他们也只是平平凡凡，普普通通的人。他们也喜欢看小岳岳说相声，开怀大笑;他们也会头晕劳累，一病不起;他们也有家庭，有爱人，有孩子。他们为了抗击疫情推迟婚期，一句“幸福美满”的祝福足以让其无限甜蜜;他们为了救人双手裂纹遍布，一句“多注意自己身体”的叮咛，足以消除他们一夜的疲惫;他们为了他人抛小家为大家，一个对“我把妈妈和外公都借给你”的点赞，便可给予他们莫大的支持。他们不是神祗，只是你、我、他当中的一位母亲，一个孩子。
牵挂地留一句，逆行者，请平安归来。
孙思邈曾言：“人命至重，有贵千金，一方济之，德愈于此”。诚然，逆行者之德，有过之而无不及。他们之中，有老骥伏枥，再战疆场的钟南山;有十七年前“非典”母送子，现如今“子送女”的一家接棒三代;亦不乏各省各县迎难而上的万余人支援队伍。他们未曾恐惧，更无彷徨，因为前方是可亲可敬的战友，后方是心怀信仰、盼你平安归来的家人。逆行之路，虽荆棘丛生，但都有一盏灯，时时为你点亮。
诚心地赞一句，英雄，你无负此二字。
《黄帝内经》有言“上医医国，中医医人，下医医病”。然于你们而言，面对病毒，你们在医病;面对患者，你们在医人;面对武汉，面对中国，你们在医国。何谓英雄?身患绝症，永不止步，与时间赛跑的金银潭医院院长在用生命诠释这两个字;同为医生，亲为夫妻，在交接病人转院短暂碰面时，一句“交给你，我放心”，无愧对这二字;面对镜头，郭威医生“不想当英雄，只想父老乡亲不受病痛折磨”的心声赋予了这二字生命与活力。真心英雄，用双手托举生命的高度。
愿不久之日，见钟老笑颜，圆护士美梦，泣母子重逢。此日方觉，车水马龙，人声鼎沸，实乃太平之盛况!
没有一个冬天不可逾越，没有一个春天不会到来。最美“逆行”，最靓白衣，此一役，我中华必定凯旋!
一场突如其来的疫情防控阻击战，需要全国人民的参与，让我们一起打赢它!下面是我收集整理的关于疫情的议论文800字，欢迎阅读参考！
究竟什么是人类命运共同体?如果之前还有人存在疑问，如今应该有了深刻感触。
这个世界，各国相互联系、相互依存的程度空前加深，人类生活在同一个地球村里，生活在历史和现实交汇的同一个时空里，越来越成为你中有我、我中有你的命运共同体。
每一场疫情都是对全人类全方位的考验。病毒，地球上最古老的存在之一。它已诞生数十亿年，但是直到100多年前，人类才借助仪器观察到它的模样。从100多年前的西班牙大流感，到近20年来的SARS病毒、甲型H1N1病毒、MERS病毒、埃博拉病毒和新型冠状病毒……人类与病毒的斗争从不曾停止。但是，迄今为止，人类对病毒的认识依然少得可怜。
灾难来袭，呼唤担当。
信息分享透明高效，防控机制坚决有力，中国完成了一个个貌似不可能的任务：以前所未有的速度甄别出病原体并第一时间同世界分享有关病毒基因序列、10天建成两座医院、对近6000万人实施封锁……这是处于疫情中心的中国“做好自己事情”的担当。
“岂曰无衣，与子同袍”，从近邻日本到非洲兄弟赤道几内亚，从俄罗斯到西班牙，一架架带着爱心的航班飞抵中国。这是“风雨同舟”的担当。
知己知彼，方能百战不殆。应对病毒，离不开专家的专业能力。“逆行”人群中，有德国专家，有俄罗斯专家，有世界卫生组织牵头成立的国际专家组。这是“守望相助”的担当。
“凡是不能杀死我的，终将使我更强。”面对疫情，反思必不可少。随着人类社会的发展，全球气候开始发生意想不到的变化、野生动物的栖息地不断被挤压、城市化居住与日益频繁的人员流动则让病毒的传播防不胜防。有人说：“在把其他物种推向灭绝的过程中，人类也在忙着锯断自己栖息的那根树枝。”因此，不要把每次疫情当做单独事件处理，人类需要思考如何与自然和谐共处。这是“命运与共”的担当。
“面对疫情，我们都是中国。”德国小伙在“爆款”视频中声援中国。“留下来!跟中国朋友一起奋战!”法国人朱利安用留在中国表达信心。这是“患难与共”的担当。
宇宙只有一个地球，人类共有一个家园。疫情突袭，人们更加深刻地体会到人类命运共同体的内涵。“感谢中国，避免疫情进一步传播。”四面八方，感激之情，发乎内心。“全力支持”、“共同努力”，温暖之意，溢于言表。
这个世界，人与人命运相连，国与国命运相通。面对疫情，隔岸观火，要不得;恶意攻击，更是有悖人类良知。积极担当、共克时艰，才是正解。
已亥末，庚子春，荆楚大疫，染者数万计，众惶恐，举国防，皆闭户，南山镇守江南都，率白衣郎中数万抗之，且，九州一心，共战疫，待疫尽去，国泰民安。
这是一个不平凡的一年，又是一个极具特殊意义的年份，这一年，是全面建成小康社会和“十三五”规划收官之年，是5G商用元年，是奥运之年是……但这一切的一切都被突入而来的疫情给打破了……
从新年前夕当如今，我相信大多数同学和我一样，不断地从电视网络上接受前方的信息，也不断的冲击着我们认知的上限和下限，与十七年前不同的是，如今讯息密度达到每时每刻都在刷新，期间无数的负面消息，无疑是在放大我们的恐惧与愤怒。
但与十七年前相同的是，那些被冠以英雄称号的人们，他们依然在，是谈及人们在大街上唱国歌而哽咽的钟南山院士，是防疫一线人员与9岁女儿的隔空拥抱，是不辞辛苦给医疗队送蔬菜的秦师傅，是给警局送口罩不愿透露姓名的小伙子，是等妻子归来承包一年家务泣不成声的丈夫，是征集核酸检测小组直面危险时的.那简简单单的三个字“我做过”，是雷神山，火神山上那日夜兼程的工人师傅们，是奋战在防疫一线那累到虚脱的医生护士，是每一位被阴霾笼罩下的坚强的人们，他们都有一个共同的标签“伟大的中国人民”。
其实我本人是比较反感那些什么梦想、未来、希望这些被念叨很多次的词汇，但是有些东西，在灾难面前，谁真的又有勇气直面这样的危险？是啊，不是我这种每天呆在家，只能干揪心的人，更不是靠那些害虫蛀虫、“键盘侠”的那些人，靠的是那些“伟大的中国人民”。
人啊，总是要仰望些什么，那高远、崇高的又与市井不那么挂钩信念，我可能帮不上什么忙，只能为那些在防疫一线的工作人员加油，但只要有信仰在，没有什么困难在之面前能称之为困难，做好自己改做的事，相信他们，伟大的中国民万岁！
在新的一年里，新型冠状病毒的来临十分突然，让人猝不及防。下面是我收集整理的关于疫情的议论文，欢迎阅读参考！
以前热闹的街市，现已空无一人。被疫情吓坏的人们，已经在家里度过了十多天。但是，有一些战士们，永远都在前线战斗着。
被感染和被隔离的人，在病房中，是谁在与它们身上的病毒斗争?是医生，是白衣战士，他们不是英雄，也不是穿着铠甲，披着斗篷。他们只戴着口罩，穿着隔离衣，拿着自己的工具，去挽救一个个生命。
他们日夜奋战，疲惫不堪，但是他们没有说放弃。每救一个人，他们会无比开心、无比自豪。
钟南山院士的智慧，帮助我们走出困境，带着我们走进成功之门。而一些护士、大夫的殉职，也令我们无比地悲哀。
还有一些战士，他们不再拿着警棍，而是拿起了体温计，为了别人，宁愿放弃自己的幸福，坚守在岗位上，给回家的人们一份安全感，可陪伴他们的，只有孤独。
他们勇敢地“战斗”在第一线，毫不畏惧地与病魔做斗。我们只有“呆”在家中，才是对他们的帮助。
谢谢你们，就是因为有你们在，我们才能打败病毒。谢谢!
新年到了，老家门前的广场早早就挂起了大红灯笼，大街小巷也贴满了春联。春联贴了，福气自然也就到了。但是今年出现的一种新型冠状病毒，让全国人民这个新年过得心里很不畅快。
现在国家为了十几亿人民的安全，所有医护人员奋战在第一线。这其中就有我的妈妈，我觉得很骄傲。当然，我也很担心她的安全。为病毒传播不再继续扩大，她努力工作，放弃休假。
本来的计划是爷爷奶奶弟弟先回老家，我跟老妈在年三十坐高铁回去。可到了年二九，妈妈退掉了车票，郑重其事地和我说：“妈妈因为临时工作原因，不能陪你回去了。你已经长大了，可以独自去，希望你能理解。”当时我就懵了，一想到自己从没有一个人出门这么远，心里不理解，甚至有点气愤。一路上爸爸妈妈打来的好多电话，我也是带着情绪交流。
随着疫情带来的影响，加上爷爷奶奶不断开导我：“妈妈是医护人员，这是她的责任。”我慢慢释怀，理解了妈妈，知道妈妈就是电视上说的“最美逆行者”。
我在老家很无聊，就畅想楼下的情景：楼下的广场舞大妈翩翩起舞，烟花在天空中尽情绽放。广场上形成了一股人流，大家作揖拜年问候……现实却让人大失所望，广场空无一人。我一探脑袋，大声嚷道：“爷爷奶奶，今年广场怎么一个人都没有，我在家里难受啊!我想同学们了，真希望早点开学。”
家里最欢快的`，就数我那两岁的弟弟了。他时而冲出房间，时而扯着奶奶，时而拽着我。因为他，疫情好像并不存在，大家都沉浸在过年的喜悦中。
年夜饭上桌了，虽然比不了大酒店的色香味俱全，爷爷也准备了一天。辛辛苦苦做的一桌子菜，都是我喜欢吃的。我有时候在想：过年到底图什么?不就是图个团圆嘛。现在我深有体会了，妈妈舍小家为大家，虽不在身边，但是我心里觉得很幸福，也很光荣。我能做的就是减少出门，不去人多的地方。只要勤洗手，不去找病毒，病毒自然也不会来找我们。
最后，我想对在外的爸爸妈妈说一声：“新年快乐，我爱你们!”
原本春节是热闹的，可这一次的春节街上冷冷清清的，因为“新型冠状病毒”爆发了。
那什么是“新型冠状病毒”呢？原来“新型冠状病毒”是很小的，肉眼看不见，它通常外面是蛋白质外壳，里面是遗传物质DNA/RNA。它没有完整的细胞结构，只能寄生别的细胞内维持生命。它外面带有突起像皇冠一样，所以称作“新型冠状病毒”。
这一天，吃完午饭，坐在沙发上拿着手机看新闻的妈妈忽然叫了起来：“太可怕了，被感染的人又多了几十例！”爸爸听后，吓坏了，说“我这就去买口罩和菜！”说完就急急忙忙地开车去菜场和超市，买生活必须品了。
疫情发后生，我们家是一副死气沉沉的样子。我和弟弟在家里很无聊，每天在家不是看书就是写作业，休息时也只能玩玩具，在院子里玩玩无人机和遥控汽车。
妈妈每天在家只得做做饭菜，看看新闻，很无聊。
爸爸在家和我们一样也很无聊，他每天教弟弟认字，其他时间只好玩手机和睡觉。
我多么想吃烤肉，多么想出去玩呀！
加油中国！加油白衣天使们，希望你们能消灭病毒，让我们摘下口罩，在灿烂的阳光下自由奔跑吧！