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信息论 开放分类： 哲学、信息总述 （来源: 信息论 南丰公益书院 ）信息论 信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科。信息论将信息的传递作为一种统计现象来考虑，给出了估算通信信道容量的方法。信息传输和信息压缩是信息论研究中的两大领域。这两个方面又由信息传输定理、信源－信道隔离定理相互联系。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。这一文章部分基于哈里·奈奎斯特和拉尔夫·哈特利先前的成果。在该文中，香农给出了信息熵（以下简称为“熵”）的定义：H = - ∑ pilogpi i 这一定义可以用来推算传递经二进制编码后的原信息所需的信道带宽。熵度量的是消息中所含的信息量，其中去除了由消息的固有结构所决定的部分，比如，语言结构的冗余性以及语言中字母、词的使用频度等统计特性。南丰公益书院信息论中熵的概念与物理学中的热力学熵有着紧密的联系。玻耳兹曼与吉布斯在统计物理学中对熵做了很多的工作。信息论中的熵也正是受之启发。互信息(Mutual Information)是另一有用的信息度量，它是指两个事件集合之间的相关性。两个事件X和Y的互信息定义为：I(X,Y) = H(X) + H(Y) - H(X,Y) 其中 H(X,Y) 是联合熵(Joint Entropy)，其定义为：H(X,Y) = - ∑ p(x,y)logp(x,y) x,y 互信息与多元对数似然比检验以及皮尔森χ2校验有着密切的联系。应用信息论被广泛应用在：南丰公益书院编码学 密码学与密码分析学 数据传输 数据压缩 检测理论 估计理论 信息论第一定律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。 信息就是一种消息，它与通讯问题密切相关。1984年贝尔研究所的申农在题为《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，它迫切要求突破申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。 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。 ——摘自《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）
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。
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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。
信息论的创始人是美贝尔电话研究所的数学家香农（C.E.Shannon1916——），他为解决通讯技术中的信息编码问题，突破老框框，把发射信息和接收信息作为一个整体的通讯过程来研究，提出通讯系统的一般模型；同时建立了信息量的统计公式，奠定了信息论的理论基础。1948年申农发表的《通讯的数学理论》一文，成为信息论诞生的标志。 申农创立信息论，是在前人研究的基础上完成的。1922年卡松提出边带理论，指明信号在调制（编码）与传送过程中与频谱宽度的关系。1922年哈特莱发表《信息传输》的文章，首先提出消息是代码、符号而不是信息内容本身，使信息与消息区分开来，并提出用消息可能数目的对数来度量消息中所含有的信息量，为信息论的创立提供了思路。美国统计学家费希尔从古典统计理论角度研究了信息理论，苏联数学家哥尔莫戈洛夫也对信息论作过研究。控制论创始人维纳建立了维纳滤波理论和信号预测理论，也提出了信息量的统计数学公式，甚至有人认为维纳也是信息论创始人之一。 在信息论的发展中，还有许多科学家对它做出了卓越的贡献。法国物理学家L.布里渊（L.Brillouin）1956年发表《科学与信息论》专著，从热力学和生命等许多方面探讨信息论，把热力学熵与信息熵直接联系起来，使热力学中争论了一个世纪之久的“麦克斯韦尔妖”的佯谬问题得到了满意的解释。英国神经生理学家（W.B.Ashby）1964年发表的《系统与信息》等文章，还把信息论推广应用于生物学和神经生理学领域，也成为信息论的重要著作。这些科学家们的研究，以及后来从经济、管理和社会的各个部门对信息论的研究，使信息论远远地超越了通讯的范围。因此，信息论可以分成两种：狭义信息论与广义信息论。 狭义信息论是关于通讯技术的理论，它是以数学方法研究通讯技术中关于信息的传输和变换规律的一门科学。广义信息论，则超出了通讯技术的范围来研究信息问题，它以各种系统、各门科学中的信息为对象，广泛地研究信息的本质和特点，以及信息的取得、计量、传输、储存、处理、控制和利用的一般规律。显然，广义信息论包括了狭义信息论的内容，但其研究范围却比通讯领域广泛得多，是狭义信息论在各个领域的应用和推广，因此，它的规律也更一般化，适用于各个领域，所以它是一门横断学科。广义信息论，人们也称它为信息科学。关于信息的本质和特点，是信息论研究的首要内容和解决其它问题的前提。信息是什么？迄今为止还没有一个公认的定义。 英文信息一词（Information）的含义是情报、资料、消息、报导、知识的意思。所以长期以来人们就把信息看作是消息的同义语，简单地把信息定义为能够带来新内容、新知识的消息。但是后来发现信息的含义要比消息、情报的含义广泛得多，不仅消息、情报是信息，指令、代码、符号语言、文字等，一切含有内容的信号都是信息。哈特莱第一次把消息、情报、信号、语言等等都是信息的载体，而信息则是它们荷载着的内容。但是信息到底是什么呢？申农的狭义信息论第一个给予信息以科学定义：信息是人们对事物了解的不确定性的消除或减少。这是从通讯角度上下的定义，即信源发出了某种情况的不了解的状态，即消除了不定性。并且用概率统计数学方法，来度量为定性被消除的量的大小：H（x）为信息熵，是信源整体的平均不定度。而信息I（p）是从信宿角度代表收到信息后消除不定性的程度，也就是获得新知识的量，所以它只不在信源发出的信息熵被信宿收到后才有意义。在排除干扰的理想情况下，信源发出的信号与信宿接收的信号一一对应，H（x）与I（p）二者相等。所以信息熵的公式也就是信息量的分式。式中的k是一个选择单位的常数，当对数以2为底时，单位称比特（bit）,信息熵是l0g2=1比特。 在申农寻信息量定名称时，数学家冯.诺依曼建议称为熵，理由是不定性函数在统计力学中已经用在熵下面了。在热力学中熵是物质系统状态的一个函数，它表示微观粒子之间无规则的排列程度，即表示系统的紊乱度，维纳说：“信息量的概念非常自然地从属于统计学的一个古典概念——熵。正如一个系统中的信息量是它的组织化程度的度量，一个系统的熵就是它的无组织程度的度量；这一个正好是那一个的负数。”这说明信息与熵是一个相反的量，信息是负熵，所以在信息熵的公式中有负号，它表示系统获得后无序状态的减少或消除，即消除不定性的大小。 信息一般具有如下一些特征：1可识别；2可转换；3可传递；4可加工处理；5可多次利用（无损耗性）；6在流通中扩充；7主客体二重性。信息是物质相互作用的一种属性，涉及主客体双方；信息表征信源客体存在方式和运动状态的特性，所以它具有客体性，绝对性；但接收者所获得的信息量和价值的大小，与信宿主体的背景有关表现了信息的主体性和相对性。8信息的能动性。信息的产生、存在和流通，依赖于物质和能量，没有物质和能量就没有能动作用。信息可以控制和支配物质与能量的流动。 信息论还研究信道的容量、消息的编码与调制的问题以及噪声与滤波的理论等方面的内容。信息论还研究语义信息、有效信息和模糊信息等方面的问题。广义信息论则把信息定义为物质在相互作用中表征外部情况的一种普遍属性，它是一种物质系统的特性以一定形式在另一种物质系统中的再现。信息概念具有普遍意义，它已经广泛地渗透到各个领域，信息科学是具有方法论性质的一门科学。信息方法具有普适性。 所谓信息方法就是运用信息观点，把事物看做是一个信息流动的系统，通过对信息流程的分析和处理，达到对事物复杂运动规律认识的一种科学方法。它的特点是撇开对象的具体运动形态，把它作为一个信息流通过程加以分析。信息方法着眼于信息，揭露了事物之间普遍存在的信息联系，对过去难于理解的现象从信息观点作出了科学的说明。信息论为控制论、自动化技术和现代化通讯技术奠定了理论基础，为研究大脑结构、遗传密码、生命系统和神经病理象开辟了新的途径，为管理的科学化和决策的科学批提供了思想武器。信息方法为认识当代以电子计算机和现代通讯技术为中心的新技术革命的浪潮，为认识论的研究和发展，将进一步提高人类认识与改造自然界的能力。
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。
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。
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。
1,序列比对(Sequence Alignment) 序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式找出蛋白质和DNA序列中的信息成分序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的. 2, 蛋白质结构比对和预测 基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性.蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构.同源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴.同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构.然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要. 3, 基因识别,非编码区分析研究. 基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制.显然,DNA序列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中.分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法.在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(Hidden Markov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等. 4, 分子进化和比较基因组学 分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似性.通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的.早期研究方法常采用外在的因素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为进化的依据.近年来较多模式生物基因组测序任务的完成,人们可从整个基因组的角度来研究分子进化.在匹配不同种族的基因时,一般须处理三种情况:Orthologous: 不同种族,相同功能的基因；Paralogous: 相同种族,不同功能的基因；Xenologs: 有机体间采用其他方式传递的基因,如被病毒注入的基因.这一领域常采用的方法是构造进化树,通过基于特征(即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统的聚类方法(如UPGMA)来实现. 5, 序列重叠群(Contigs)装配 根据现行的测序技术,每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列,如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列全体构成了重叠群(Contigs).逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配.从算法层次来看,序列的重叠群是一个NP-完全问题. 6, 遗传密码的起源 通常对遗传密码的研究认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物的共同祖先里,一直延续至今.不同于这种"冻结"理论,有人曾分别提出过选择优化,化学和历史等三种学说来解释遗传密码.随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材. 7, 基于结构的药物设计 人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域.为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物.这一领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益. 8.生物系统的建模和仿真 随着大规模实验技术的发展和数据累积，从全局和系统水平研究和分析生物学系统，揭示其发展规律已经成为后基因组时代的另外一个研究 热点-系统生物学。目前来看，其研究内容包括生物系统的模拟（Curr Opin Rheumatol，2007，463-70），系统稳定性分析（Nonlinear Dynamics Psychol Life Sci，2007，413-33），系统鲁棒性分析（Ernst Schering Res Found Workshop， 2007，69-88）等方面。以SBML（Bioinformatics，2007，1297-8）为代表的建模语言在迅速发展之中，以布尔网络 （PLoS Comput Biol，2007，e163）、微分方程（Mol Biol Cell，2004，3841-62）、随机过程（Neural Comput，2007，3262-92）、离散动态事件系统等（Bioinformatics，2007，336-43）方法在系统分析中已经得到应 用。很多模型的建立借鉴了电路和其它物理系统建模的方法，很多研究试图从信息流、熵和能量流等宏观分析思想来解决系统的复杂性问题（Anal Quant Cytol Histol，2007，296-308）。当然，建立生物系统的理论模型还需要很长时间的努力，现在实验观测数据虽然在海量增加，但是生物系统的模型辨 识所需要的数据远远超过了目前数据的产出能力。例如，对于时间序列的芯片数据，采样点的数量还不足以使用传统的时间序列建模方法，巨大的实验代价是目前系 统建模主要困难。系统描述和建模方法也需要开创性的发展。 9.生物信息学技术方法的研究 生物信息学不仅仅是生物学知识的简单整理和、数学、物理学、信息科学等学科知识的简单应用。海量数据和复杂的背景导致机器学习、统 计数据分析和系统描述等方法需要在生物信息学所面临的背景之中迅速发展。巨大的计算量、复杂的噪声模式、海量的时变数据给传统的统计分析带来了巨大的困难， 需要像非参数统计（BMC Bioinformatics，2007，339）、聚类分析（Qual Life Res，2007，1655-63）等更加灵活的数据分析技术。高维数据的分析需要偏最小二乘（partial least squares，PLS）等特征空间的压缩技术。在计算机算法的开发中，需要充分考虑算法的时间和空间复杂度，使用并行计算、网格计算等技术来拓展算法的 可实现性。 10, 生物图像 没有血缘关系的人，为什么长得那么像呢？ 外貌是像点组成的，像点愈重合两人长得愈像，那两个没有血缘关系的人像点为什么重合？ 有什么生物学基础？基因是不是相似？我不知道，希望专家解答。 11, 其他 如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学,成为系统生物学的重要研究方法.从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代.我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识.
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摘要: 在教学发展进程中需要根据时代的要求进行教学设计的不断创新。微课在小学信息技术教学中的应用能够增强教学效果，使得教学设计更加科学、合理，获得更好的教学成效。
关键词: 微课；小学信息技术；教学设计
1、引言
微课教学具有短小精悍的特点，能够极大地提升教学效率，而且针对不同学生掌握情况还可以进行合理调整，对相关知识进行快速浏览或者仔细重复地观看学习。在小学信息技术课程中，在应用微课的基础上进行教学设计能够达到事半功倍的效果，拉近学生与信息技术之间的距离，提升学生学习的积极性，使信息技术教学顺利达到预期效果。
2、微课教学的特点分析
学习内容碎片化微课的内容需要与教学内容相一致，将原有的结构化的知识进行分解，使其成为构成微课的知识碎片。在微课设计中需要抓住教学的重点与难点，通过多媒体技术的辅助去提升学生的学习兴趣，使学生在更加轻松的环境中去学习相关知识。但是教师应该注意不能为了满足微课的简洁性而省略一些必要的教学程序。学习时间零散化利用微课开展教学能够大大缩短教学时间，一般控制在10～15分钟，主要是通过微视频的方式进行知识的教学，学生可以在任何时间通过网络或教学平台去进行视频的观看与学习，时间上更加自由。
而且这种学习方式为学生提供了更加开放的学习空间，学生的学习可以在课堂或课下进行，实现移动学习及远程学习。学习资源情境化微课教学在发展中实现了技术上的不断进步与创新，学生能够利用微课程展开自主学习活动，而且资源库中能够找到丰富的教学资源，形成比较完善的情境化资源包，有利于学生积极主动地进行学习。
3、基于微课的小学信息技术教学设计原则
教师主导与学生主体相结合的原则教师主导是指教师设计并决定教学的进程、内容、方法及具体实施；学生主体是指学生不是消极被动地学习，而是作为认知和发展的主体积极主动地去开展学习活动[1]。这两种概念的结合中，教师主导的发挥是前提，教师可以在教学中充分调动学生积极主动的情绪，引导学生开展思维活动，主动去获取知识，然后将知识结合自身的理解去应用到实际的.生活与学习之中。这种教师主导和学生主体相结合的原则与学生的认知发展规律是相符的。信息技术知识的学习，需要学生更多地去理解与应用，学生只有在亲身操作和探索的基础上进行思考探究，才可以真正地将学习到的知识转变成自己的知识。因此，在以这一原则为指导进行教学设计过程中需要注意：
1）教师需要充分发挥出主导性作用，能够对自己设计的教学内容的知识结构、重难点等有足够的理解；
2）教师需要掌握所教学生具备的实际知识水平与接受能力，这样在教学中才能选择有效的方法去调动学生的积极性，让学生的主体作用得到充分发挥；
3）教师的教学方式应该是灵活的，设置的学习任务也应该难度适中，能够引导学生主动去思考一些问题，逐步达到一定的教学目标，这样信息技术的教学效果才能得到有效增强。以学习目标为导向的原则在实际的教学中需要按照教材中的内容以及具体的教学情况，为学生制定合适的学习目标，学习目标明确后，教师需要把学习目标作为教学设计及实施的依据[2]。学习目标与教学设计之间关系密切，影响这教学具体实施的步骤及方法等内容。同时，学习目标对学习者通过学习后会达到的某种程度进行了明确，能够有效地激发学生的学习动机，学习活动也更加有目的性。
通过学习目标，学生能够对自己取得的实际成果进行客观评价，在学习过程中获得成就感。学习目标可以说是学生学习的指明灯，使自己一直朝着目标前进。在小学信息技术教学中，教师在进行教学设计时需要充分理解课程标准中相关的教学目标说明，理解不同环节中教学方面的实际要求，根据学生的能力水平去设计一个合理的学习目标，对学生的学习起到良好的引导作用。
4、基于微课的小学信息技术教学设计策略
结合知识类型特点设计微课信息技术知识可以分为陈述性知识、程序性知识及策略性知识这三类：第一类主要是信息技术相关的概念、事实、原理等内容；第二类是通用方法与应用技能，这部分内容比例最大；第三类属于一种特殊的程序性知识，主要关注的是学生内部思维的发展[3]。在小学信息技术微课教学设计中包含的主要是前两种知识类型，其具备的设计特点也是不同的。陈述性知识的微课教学设计主要应该关注学生对这类知识学习所需要的基础性知识内容。
微课所呈现出来的画面与声音也需要与小学不同年级阶段学生的认知特点相符合，增强画面的形象、生动性，声音也要尽量清晰，表达明确，注意对教学重点的突出。程序性知识的微课教学重点应该是注重对学生计算机操作技能的训练，提供给学生更多的机会去进行计算机操作实践，通过实践练习加深对相关概念的理解，还能使自身技能得到提升。小学阶段的程序性知识微课教学的操作比较简单，操作步骤也应该是比较容易理解与模仿的，在不同的操作步骤之间需要留有一定的停顿，让学生能够进行重复性练习。比如在指法练习中的基准键位学习中，先通过微课视频对正确的基准键位指法进行示范，然后留出几秒钟的时间让学生对自己的基准键位指法进行调整。学生能够在这一过程中反思自己的基准键位指法，然后在微课视频的引导下进行正确的操作与练习。
加强其他学科与信息技术的联系学科之间的知识都有一定的内在联系，不同学科之间存在一种相互补充、交叉的状态，信息技术与其他学科之间也是如此[4]。比如信息技术中相关的发展进程及概念，与数学中的数学运算以及语文中的言语理解之间存在关联，信息技术的编程知识与英语学科存在一定的联系。信息时代的发展使信息技术课程的学习愈加重要，在学习中应该注重信息技术与其他学科的联系，获得更好的学习效果。比如在学习“键盘与指法练习”时，学生掌握的语文知识状况会对拼音打字的速度产生直接影响，在生疏的字词面前，学生的打字速度就会下降。同时，英文字母和汉语拼音相对应的熟练程度对打字速度也有密切的影响。因此，在学习“键盘与指法练习”这部分技能时，需要根据学生实际的语文及英语知识水平，设计难度适中的指法练习内容。
5、结束语
微课已经成为现代教学过程中一个重要的辅助性手段，微课教学的适用性是比较广泛的。在小学信息技术教学中通过微课教学方式能够提升教学效率，提升学生学习的独立性，为课堂教学提供很好的辅助，学生也会更加积极主动地加入学习中，找到适合自己的学习方法与模式，进而提高信息技术方面的专业素养。
参考文献
[1]黎标.基于微课的小学信息技术教学设计研究[D].南昌:南昌大学,2014.
[2]钟奇澎.基于微课程的小学信息技术课教学设计与应用[D].辽宁:渤海大学,2016.
[3]熊开武.微课在小学信息技术教学中的设计与应用[J].中国信息技术教育,2014(9):42-44.
[4]李娜.基于微课的小学信息技术教学设计探讨[J].中小学电教,2016(1):53.
信息技术课改论文
虽然新课改中明确提出了开展信息技术教育的重要性，但是目前的高考科目中却并未涉及这一科，只是将其作为一个学业水平考试科目，这就导致学校与任课教师也一直将信息技术课程看作“副科”，使得高中信息技术课程常常被边缘化。而造成这些现象的原因。以下是我整理的信息技术课改论文，欢迎阅读。
在小学数学的教学中，将教学与信息技术有机整合起来，一方面可以激发学生的学习兴趣，提高课堂教学的质量和效率；另一方面，信息技术与小学数学教学的整合，可以实现小学数学课堂教学的改革和创新，这也是符合国家新课程改革理念的一种有效教学模式。那么，在小学数学的教学中，教师应当顺应怎样的整合原则，实现小学数学教学与信息技术的有机整合呢？
1.小学数学教学与信息技术整合的原则
1.1 适度性原则。所谓“适度性”原则，是指教师在使用信息技术与小学数学教学的整合过程中，要把握好“度”，把握好多媒体技术辅助教学的“辅助”地位，而不是主导地位。在课堂教学中，教师不能过度使用多媒体教学，应当根据教学的和学生的兴趣爱好特点，采取合适的教学模式，实现课堂教学效率的最大化发展。
1.2 去繁就简原则。在小学数学的教学中。任何一种教学模式的使用，都是以提高课堂教学的效率，提高学生的综合素质为根本目的。
1.3 层次性原则。层次性原则指将应用与创新相结合。在活动中，既要有普遍达标式的应用型任务，也要留给学生创新的时间和空间，使创新能力的培养落到实处。"应用"让学生理解新的知识与技能，而"创新"需要学生发挥想象力，是对学生更高的要求。
2.信息技术与小学数学教学整合的意义
在小学数学教学中，信息技术与小学数学教学具有很多积极的意义，主要如下：
2.1 利用信息技术可以缓解课堂教学的压力。数学是一门理论性很强的学科。利用信息技术教学可以在一定程度上缓解上课的压力，让枯燥的教学转换为轻松的教学方式。小学生对整个世界还充满好奇和憧憬的状态，他们在面对新鲜事物的时候会有很大兴趣。
2.2 教学课件有利于学生的复习。小学数学的信息技术课件可以根据不同的教学任务来不断增添和修改，将小学数学教学的最新成果作为小学数学教学的背景资料，更有助于更新学生对小学数学的了解方向，从而建立更为开阔的视野。信息技术设备便于操作，并且便于保存。
3.小学数学教学与信息技术整合的策略分析
3.1 立足学生实际，制作有效的教学课件。在小学数学PPT课件的制作过程中，教师应当立足于新课程改革的理念和思想，对学生的实际情况做一个彻底充分的了解，例如学生的兴趣爱好，学生的性格特征、数学思维养成情况、数学基础水平、数学理解能力、数学思考能力等等，都需要教师有一个充分的了解和把握，以帮助教师在课件制作的过程中，最大程度地做到因材施教。其次，教师应当研究教学并对它在知识体系中的地位、与其他知识之间的联系、重难点所在等等进行探究和深入了解。教师在课件制作的过程中，应当秉承简单性的原则，避免过度花哨的教学课件喧宾夺主。教师应当重视的是课件的，而不教学课件的展现形式。总之，教师在课件制作的过程中，应当坚持目的性原则、简洁性原则，以确保教学课件真正达到实效性。
3.2 重视学生学习兴趣的培养。兴趣是最好的老师。在小学数学的教学中，教师将信息技术与小学数学教学有机整合起来，可以实现教学与教学模式的创新，激发小学生的学习兴趣。教师在授课的过程中，采用声音、图像以及信息技术课件的方式来表现媒体的功能，将教学融入到一定的情景当中，凝聚学生的注意力，这也在充分激发这着学生的学习兴趣和好奇心，用这种带有趣味性的学习方式引导学生学习，有利于发挥教学中寓教于乐的优势。在讲课的过程，如果能够给学生直接的感官刺激，对学生要学的传递十分有效。
3.3 利用信息技术渗透生活化的教学。新课程改革强调教师在课堂教学中，要强化教学与生活的联系性，不断提升学生的生活实践能力。因此，在小学数学信息技术的教学课堂上，教师应当将利用信息技术，搜索一些与教学相关的生活实例，并借助多媒体课件给学生展示出来，不断提升学生的生活实践能力。此外，在课堂教学中，教师还可以借助多媒体课件，创设一些生活化的教学情境，实现教学生活化的目的，实现学生生活实践能力的不断提升。
3.4 利用信息技术实践教学活动。数学课堂要多有活动教学，通过多媒体的展示，让学生有代入感，从而鼓励学生参与课堂实践。教师应积极引导学生参与实践活动，让整个实践活动中，学生能积极融入、参与，并且认真实践、积极去思考。实践活动的形式可以多种多样，不仅是对相关问题进行实践操作，还可以通过观察来提出问题，通过PPT 播放相关材料，对各种信息手段加以搜集。鼓励小学生积极去总结相关，并发现其中的奥妙，在此之后，教师帮助学生得出相关的答案。这样的教学模式，可以提高学生的实践能力，也可以促进学生综合素质的全面提升。
综上所述，小学数学是一门很重要的课程，在小学阶段中显得尤为重要。在信息化的社会背景之下，教师在小学数学的教学中，应当将课堂教学与信息技术有机整合起来，实现小学数学教学的创新性和现代性，实现小学数学教学改革的又好又快发展。
新课程改革的号角已经吹起，再使用传统的教育方式，已经不能完全适应现代教育的需求，那么现代教学课堂也就不能完全沿用老的教学方法了。各学科如此，信息技术作为一门特别的学科，更是如此，理由有三：（1）它是一门新的学科。我国在2000年教育部颁发的《中小学信息课程指导纲要（试行）》将“计算机课”改为“信息技术课程”，并列为中小学教育阶段的必修课；（2）它的核心目标使然。在2003年教育部颁布的《普通高中信息技术标准》中明确提出把提升学生的信息素养作为核心目标；（3）该课程本身所具有特点使然。它的两个最突出的特点就是操作性与应用性。所以该学科就要在教学理念，教学方式，教学方法上有所创新，有所突破。要搞好信息技术学科的教学，信息技术教师是关键，那么什么样的教师才算是一名合格的信息技术教师呢？结合本人多年来在信息技术教学过程中的体验，我想从以下五个方面谈谈。
一、要更新教育思想
著名教育家杜威提出：“学生是学习的主人，教师是学生学习的仆人”。我想，这也是一名合格的高中信息技术老师首先应具有的一种心态，我国著名的教育改革先锋崔其声说过，“学习的敌人是依赖，教师的悲哀是包办”，因此，一名好的信息技术教师不在于他的课讲得有多好，而在于他的学生能否积极主动的学习。信息技术课程是一门新的课程，现成的教育学习模式很少，况且也不一定适合自己所教的学生，只要激发起学生的学习热情，让学生有了学习的动力，一切的技术问题都会迎刃而解的。
二、要提升教师自身的魅力
正所谓“亲其师，信其道”。教师必须在学生心目中树立威信，而威信的树立又要求教师具有较高的素质。这种素质包含两方面：一是道德修养，教师对学生多一分关爱，多一分理解，多一分宽容；二是专业技能，教师要不断学习，提高专业素质，对所用教材全面理解，高度把握，融会贯通。
三、要有克服困难的勇气和自信
令信息技术课教师最头疼的事情就是在机房上课时的纪律问题。我想很多同行都遇到过这种情况，学生人数多，供学生用的微机少，而课时安排更少。同时由于与学生接触时间少，甚至很多同学名字都叫不出来，那么，要深入学生内心深处进行有针对性的辅导无异于上青天，如若再遇上一些不听话的学生，致使课堂纪律不尽如人意……这时就要求我们老师要有一种舍我其谁的精神，有一种相信自己有能力解决所有问题的信心和决心。
四、要把提高学生的信息素养作为教学的核心目标
提高学生的信息素养要落实在每一节课的学习中，信息技术课内要有很多操作性的内容，教师应从实际需求出发引导学生合理化的学习，既不能专为技术而学习，又不能放弃技术纸上谈兵。由于信息技术学科的应用性很强，老师还可以将该学科的学习整合到其他学科当中，这样做更有利于学生信息素养的培养。
五、要重视这门学科，信息技术课也是“主科”
教育就是要提升学生的综合素质，所以学科教学应“排名不分先后”，信息技术老师应首先更新自身观念，即信息技术课也是主科。很多教师，甚至是学校领导都认为信息技术学科是副科，甚至还不如美术课、体育课，学校轻视，教师不重视，甚至连自己都这样认为，那信息技术老师的自信在哪儿？又何谈能搞好这门学科呢！为了能保证这门学科的健康良性的发展，不仅我们信息技术教师要坚信信息技术课也是主科，在此也想提醒那些学校领导们要更新教育观念了，别再唯升学是举，也重视一下学生素质的培养吧！
信息技术课教学的关键在信息技术学科教师，只要我们能从以上几个方面反思自己、提高自己，我们的信息技术课就能越上越有滋味，我们的信息技术教师就会越教越起劲，学生们的学习热情也会越来越高涨，那么，我们国家的信息化能力必然会越来越强。让我们付出行动，为做一名合格的信息技术教师而努力吧！
随着经济全球化和信息技术的日新月异，IT产业将得到迅猛发展，IT产业化将对世界经济结构产生巨大影响。下文是我整理的it新技术论文，希望能对大家有所帮助!it新技术论文篇一：《浅析IT信息技术的应用及发展》 摘要：现代信息技术的普及带来了劳动生产率的提高，正从根本上改变人们的生产方式、生活方式乃至 文化 观念，促进世界各国产业结构升级，并成为了世界经济新的增长点。信息技术革命加快了劳动力与科技人才在不同产业、不同国家之间的流动，并促使企业经营管理、组织结构和人事制度发生深刻变革。现代信息技术的迅猛发展和全球信息化浪潮的掀起，促使人类走向新的文明。本文从现代信息技术发展与全球信息化背景着手，主要研究现代信息技术对现代 企业管理 的影响和对城市发展的影响 关键词：现代信息技术 全球信息化 现代企业管理 城市发展 物流产业发展 0 引言 现代社会中信息技术(IT)无处不在，信息技术产业化也已初具规模。随着经济全球化和信息技术的日新月异，IT产业将得到迅猛发展，IT产业化将对世界经济结构产生巨大影响。我们都知道，在现在的社会中，人们对IT信息技术已经不陌生，随着其新技术快速的发展，其甚至成为推动社会前进的杠杆，并已深人到社会生活的方方面面，信息技术推动生产力突破传统的束缚，实现跨越式发展，广泛渗透到经济和社会的各个领域。因此更应该成为人文社会科学家和哲学家们研究的重大时代课题。 随着信息技术的发展，企业的产品和生产过程正在被现代信息技术正在改变着，甚至企业和产业的发展也被现代信息技术改变着。做为一个企业管理者，要有敏锐的眼光和判断，应该知道怎样利用信息技术来为企业创造持久的竞争优势，同时也应该深刻认识到信息技术的广泛影响和深刻含义。 因此，把信息技术看作是辅助或服务性的工具已经成为过时的观念，无疑，一场关系到企业生死存亡的技术革命已经到来，快速发展的信息技术正在改变着企业家们习以为常的经营之道。企业必须迎接挑战，我们必须引起足够的重视，以便立于不败之地。 1 现代信息技术发展与全球信息化背景 我们知道，随着微电子技术、计算机硬件与软件技术、信息 网络技术 、系统集成技术等现代信息技术的发展，信息产业逐渐成为知识经济时代的先导产业。特别是20 世纪80 年代以来，世界信息产业高速发展。信息技术日新月异，其发展速度越来越快，有力地推动着社会生产力的发展和进步。 尤其在企业的发展中，信息技术起着越来越重要的作用，据有关统计资料表明，实施企业信息化可使企业大大提高工作效率，降低成本，例如：劳动生产力率提高10%一30%，库存降低30%一60%，流动资金周转速度提高60%一200%，新产品开发周期缩短90%以上。所以，对一个企业来讲，决定其生存和发展的关键之一是运用信息技术的能力和程度。 因此，许多国家认为提高生产率的最重要办法就是最优先发展信息技术。随着信息技术的发展，信息科学技术革命已变为科技发展与科技进步的核心和主流，可以这样说，在未来的经济竞争中，谁能拥有高度发达的信息科学技术，谁便迅速获得信息并使之转化为经济优势，谁就获得发展的主动权。据有关部门提供的资料，我国每生产一美元产品所消耗的能、原材料约为发达国家的二至五倍，而消耗的信息量却只有世界平均水平的十分之一。可见，发达国家在国民生产中大量的利用了无形的科技知识等信息资源，而我国生产的增长主要靠有形的物质资源消耗。 2 现代信息技术对现代企业管理的影响 2.1 信息技术对企业管理的作用 现代信息技术正在改变着产品和生产过程、企业和产业、甚至竞争本身的性质。把信息技术看作是辅助或服务性的工具已经成为过时的观念，管理者应该认识到信息技术的广泛影响和深刻含义，以及怎样利用信息技术来创造用力而持久的竞争优势。正是在这样的大背景下，信息技术就成为管理的一个重要对象，并且资讯管理上升到企业发展的战略地位。重视程度和原来远远不一样，与生产管理、营销管理、 财务管理 、人事管理和研发管理鼎足而立，因此企业管理者需要深刻认识到信息技术的作用，树立资讯意识，在企业中建立全面的资讯管理(Total Information Management)。 信息技术的崛起因其自身特有的经济技术特性而改变了社会经济发展的方方面面，管理作为经济发展中最重要的一环也必然深受其影响。信息技术不仅使整个社会经济结构发生了巨大变化，而且为企业的管理 方法 、手段注入了新的活力，并进一步推动了管理理论、管理思想的发展，导致了管理水平的大幅提升。 2.2 信息化建设人才的需求分析 信息化建设人才现在是企业紧缺的人才，企业要想生存、发展，增强在市场上的竞争力，就必须采用先进的现代化信息管理手段。目前我国大多数企业生产和经营和管理方面,电子商务软件、ERP软件以及CRM软件已正逐步地被使用,但由于信息部门仅重视软件的技术开发和设备维护,信息资源的管理显得非常薄弱，由于没有专门的信息化管理人才,需求定位出现偏差,使用效果并不理想。 因此对企业人员进行信息化培训，提高企业中普遍人群的信息化应用能力和核心技术，使之与先进的技术和管理理念同步，是当务之急。与大型企业相比，中小企业信息化面临的最大难题是信息化建设的人才匮乏，由于待遇和企业重视程度等因素决定了中小企业召到和留住高素质信息化建设人才比较困难。 2.3 建立企业网站、开展电子商务 网站和电子商务等手段，已经早被一些企业运用的炉火纯青，国际互联网作为近年崛起的网络技术革命的代表，其互联互通性不仅为人们的生活带来了便利，还为企业展出现广阔的市场发展前景。同传统媒介相比，企业网站作为一种新的形象传播途径，这样就可以帮助企业与消费者建立更亲密、更稳固的联系，对受众更具有亲和力与吸引力。因此，很多企业开始倾注更多的时间和精力，因为网站的易用性与实用性可全面充分地发挥品牌已经具有的价值，有必要采取更加行之有效的数字化策略来建立和提升网站形象，这一点已经被广大企业所深刻认识到。 2.4 信息技术与企业管理 我们知道，计算机信息技术的发展日新月异，其在企业的生产、管理、经营和财务等方面起着越来越重要的作用，它甚至决定了企业的竞争力水平，一个完整的企业信息管理系统应当至少包含三个层面的内容： ①业务运作层。简单的讲，它可以使资源得到最合理的配置，帮助企业合理的规划企业的所有运作资源，目的是得到最大限度的获利，在有限资源的前提下，帮助控制企业的运作成本。 ②业务支持层。这也是一个主要功能，通过它，对企业财务及资金状况、企业管理成本的比率等会有一个比较充分的了解，可以清楚了解员工对企业资产的使用程度，企业的满意度状况。 ③企业决策层。它是必不可少的一个主要内容，能使企业能够事先避免出现的危机，立于不败之地。它可以帮助监控和判断企业的现状，及时调整企业的管理战术，它的操作不仅仅停留在帮助企业的决策者模拟和决定企业的管理战略上，对现代企业来说，更为实用。 3 结束语 综上所述，企业要想获得竞争优势，企业家们要充分认识到信息技术对原有企业管理模式所产生的深刻影响，必须认识到信息技术是一种新的生产力，能对内外环境作出快速反应，提高工作效率，降低企业成本，使企业的竞争力得到极大提升，使其企业内部信息传递环节减少，速度加快。 参考文献： [1]《信号与系统(第二版)》A.V.Oppenheim西安交通大学出版社 2000年. [2]《数字与模拟通信系统》Leon W.Couch，II电子工业出版社. [3]邓泽平.一种多用途电度表的红外通讯问题[J].湖南电力，2003，4. [4]朱磊，郭华北，朱建.单片机89C52在多功能电度表中的应用研究[J].山东科技大学学报(自然科学版)，2003，2. [5]罗兆虹，詹学文，戴学安.红外通讯技术在电能表数据交换中的应用[J].电测与仪表，2002，12. [6]吴叶兰，廉小亲，石芹侠.电能计量芯片组AT73C500和AT73C501及其应用[J].电测与仪表，2002. [7]蒋俊峰.基于单片机的红外通讯设计[J].电子设计应用，2003，11. [8]曾庆立.远距离红外通讯接口的硬件设计与使用[J].吉首大学学报(自然科学版)，2001，4. it新技术论文篇二：《刍议企业IT网络信息安全性的技术》 【摘 要】如今全球已经步入了一个数字化信息时代，计算机网络技术在日常的工作中与平时的生活中占据了重要的地位。正是由于计算机网络技术的大力发展，为人们的工作和生活带来了巨大的便捷。本文针对企业IT网络信息安全性所存在的一些问题进行了阐述，并提出了一些建议性的 措施 。 【关键词】企业IT网络 网络信息 安全性 一、引言 在现代化的企业中，计算机已经成为了不可缺少的部分。在计算机硬件和软件的支持下，多数企业已经逐步形成了自动化一体办公，并且很多企业都构建了自己的专属网络以及专属办公平台，这为企业的工作带来了巨大的便利，并有效地提高了企业的办公效率。在网络的存在下，企业工作人员可以有效地进行资源共享，还可以对所需要的资料进行快捷的查询，实现了高度地信息整合化[1]。伴随着数字信息全球化，无论是在学习中、工作中还是生活中，人们已经不能离开计算机网络。但正是因为这些数字信息化的高效性、便利性也让人们产生了极大的依赖性。在企业使用网络进行办公的过程中，如何加强IT网络信息的安全性是摆在企业面前的重大难题。 二、企业IT管理中所存在的问题 (一)网络安全不能得到保障。 虽然在企业网络建设的过程中，会设置一定的网络安全保护措施，比如企业网络防火墙、企业专用病毒查杀软件等等。即便如此，企业的工作网络依然存在着一定的安全漏洞。企业用户一般都是通过Super Administrator root(超级用户权限)登录计算机并进行计算机系统操作。但是某些用户由于在计算机系统操作过程中使用不当，这会导致所使用的计算机受到外界病毒和木马的攻击。一旦企业中的某台计算机受到不良攻击，如果没有及时制止的话，将会产生一系列的恶性循环，甚至让企业的整个计算机网络处于瘫痪状态。因此，对企业计算机用户的使用权限进行合理地限制将有助于企业IT信息管理工作的实施[2]。 (二)工作人员计算机操作技术需要提高 部分工作人员的计算机操作水平较为低下，缺少专门的计算机知识，但是同时又具有超级用户权限，这会对企业的网络管理带来一定的不便。由于计算机系统是一个比较复杂的 操作系统 ，如果用户在使用的时候不具备一定的操作技能，将很容易产生一些误操作，而这些误操作可能会引发一些问题，导致局部性的故障产生。举例来说：某些工作人员由于缺乏一定的计算机 网络基础知识 ，在设置上网的过程中便会出现一些问题，很容易出现IP冲突的情况;在保存文件的时候，由于误操作导致文件不但没有有效地进行保存反而被删除了，如果该文件是较为重要的文件，所带来的损失是无法估量的;在浏览网站进行工作资料查询时，由于缺乏一定的安全意识，被一些非法网站或链接攻击，导致计算机系统瘫痪，从而对工作带来了一定程度的影响[3]。 (三)缺乏合理的管理 企业在IT网络信息上缺乏合理的管理。由于IT网络信息都是通过分散管理的模式进行管理，这使得这些信息资源可以被随便调用，这便带来了一定的安全隐患。企业也缺少相应的管理制度，即便存在管理制度由于执行力不够而不能保证制度的合理实施。在这种情况下，所谓的“信息管理部门”便显得可有可无，其工作不能得到落实，这给整个企业的网络信息带来了相当大的安全隐患。 (四)信息管理部门工作负担太大 在大多数企业中，都会存在着相应的信息管理部门对企业内部的IT网络信息进行综合性的管理。无疑，信息管理部门的工作人员还是具备一定的计算机 网络知识 和计算机操作能力，但是其他部门的工作人员在这方面却存在着很大的缺陷。这部分工作人员在计算机使用上对于系统的维护从不注意，一旦出现问题总是让信息管理部门的工作人员来进行解决，这无疑加大了信息管理部门的工作量，为信息管理部门带来了极大的负担，这给企业的正常运转带来了一定的阻碍。 三、如何保证企业IT网络的安全性 加强企业IT网络安全性建设可以从网络硬件和软件以及使用人员三个方面进行。 (一)加强计算机网络硬件建设 良好的硬件支持是企业IT网络信息安全性的重要保障。对于企业内部的一些陈旧硬件要进行相应地更换、更新。对于损坏或者出现故障的硬件进行相应地修复，对正常工作的硬件设备要给予定期的检查和维护。另外，也需要对企业内部工作人员进行一定的 硬件知识 培训，向他们传送一些基本的维护、维修技巧，让他们能够具备一定的解决硬件问题的能力，至少要保证他们对日常所用到的网络硬件能够进行正确的识别。总之，企业的计算机网络硬件设备是企业IT网络信息的承载基础，通过加强硬件设备的建设，让企业内部能够拥有一个良好的工作网络环境。 (二)加强计算机网络软件管理 在企业内部IT网络的建设中，计算机网络至始至终扮演着一个重要的角色，企业在日常办公中所使用的系统几乎都是微软公司的Windows系统，因为该系统具体广阔的使用范围和相对良好的兼容性和扩展性，所以受到了企业用户的欢迎。通过对SMS(微软公司系统配置服务)和BDD(客户端桌面组件)进行部署来保证计算机网络管理的实施。通过构建相应的物理网络、目录服务、文件服务、文件共享和储存与备份模块让企业内部IT网络信息的安全性得到应有的保障。 (三)对企业内部工作人员进行专业的技能培养 加强企业内部员工的专业技能培训，提高各部门员工的计算机基础知识和计算机操作能力，这样对于企业的IT网络建设工作具有极大的促进作用，同时也是信息安全的潜在保障。 四、结语 企业IT网络信息的安全性对于企业的发展具有重大的意义。伴随着计算机网络技术的高速发展，企业的工作模式也在发生着潜移默化，这给企业的IT网络建设也带来了一定的要求。通过加强计算机网络硬件建设和加强计算机网络软件管理并提高相关工作人员的计算机操作技能来促进企业的整体网络建设。 参考文献： [1]徐超，胡洲，朱彤.加强企业IT网络信息安全性的技术方案[J].2102(12)：121-123. [2]邱雪松，陈坚，郭海生，高志鹏.企业IT网络异常流量综合检测模型[J].2010(11)：112-113. [3]葛鸿伟，王俊标.IT网络综合预警系统的设计与实现[J].2011(03)：12-13. it新技术论文篇三：《浅谈计算机技术的发展趋势》 摘要：二十一世纪一个信息化的时代，以计算机技术为代表的信息技术已经逐步渗透到社会的各个领域，而且正在改变着人们的生产与生活甚至是学习。计算机的应用技术不仅是自身在飞速发展，而且已贯穿到许多其他学科，现在的各个科学领域的发展都得益于计算机技术的应用。本文主要从计算机技术涵义入手，探讨一些新型的计算机技术及计算机发展趋势。 关键词：计算机技术 发展趋势 一、前言 当前计算机技术获得了迅猛发展，广泛地应用于人们的生活中，给人们的生活带来了巨大的便利，计算机技术也从单一化领域逐步发展到多元化领域。但随着社会经济的发展，各行各业对计算机技术的要求越来越高，要适应社会需求，就必须深入研究计算机技术，以使计算机技术更好地满足社会需求。 何为计算机技术呢?计算机技术是指运用计算机综合处理和控制文字、图像、动画和活动影像等信息，使多种信息建立起逻辑链接，集成为一个系统并具有交互作用。这与传统的多种媒体简单组合是完全不同的。计算机技术是将视听信息以数字信号的方式集成在一个系统中，计算机就可以很方便地对它们进行存储、加工、控制、编辑、变换，还可以查询、检查。 二、计算机保持关键技术的发展 计算机技术将向超高速、超小型、平行处理、智能化的方向发展。尽管受到物理极限的约束，采用硅芯片的计算机的核心部件CPU的性能还会持续增长。超高速计算机将采用平行处理技术，使计算机系统同时执行多条指令或同时对多个数据进行处理，这是改进计算机结构、提高计算机运行速度的关键技术。同时计算机将具备更多的智能成分，它将具有多种感知能力、一定的思考与判断能力及一定的自然语言能力。除了提供自然的输入手段外，虚拟与现实技术是这一领域发展的集中体现。传统的磁存储、光盘存储容量继续攀升，新的海量存储技术趋于成熟，新型的存储器每立方厘米存储容量可达10TB。信息的永久存储也将成为现实，千年存储器正在研制中，这样的存储器可以抗干扰、抗高温、防震、防水、防腐蚀。 三、新型计算机技术的应用 随着硅芯片技术的快速发展，硅技术也越来越接近物理极限，为了解决物理性对硅芯片的影响，世界各国都在加紧研制新技术，计算机领域将会出现一些新技术，给计算机的发展带来质的飞跃。虽然这些新型计算机技术还在发展中，但不久这些新型的量子计算机、光子计算机、生物计算机、纳米计算机等将会遍布我们生活的各个领域，获得广泛的应用。 1、量子计算机 这种计算机是根据量子效应设计出来的，借助链状分子聚合物的特性来实现开关状态，分子状态变化借助于激光脉冲改变，使相关的信息跟着聚合物转变，然后实现运算。量子计算机是立足于力学规律之上进行运算及存储信息的，量子计算机的存储量是非常大的，不仅能高速地处理数据，还有着安全的保密体系。量子计算机技术的发展是科学界一直追逐的梦想，现在还只是利用了量子点操纵、超导量子干涉等方面，此领域还有待更进一步的研究，量子计算机的应用必会给未来计算机技术发展带来新机遇。 2、光子计算机 光子计算机也就是全光数字计算机，就是用光子代替电子，用光互连代替导线互联，光硬件代替电子硬件，从而实现光运算代替电子运算。光与电子相比，其传播速度非常快，它的能力超过了现有电话电缆的很多倍，同时光子计算机在一般室温下就可以使用，不易出现错误，和人脑具有类似的容错性。这些优势必会提高计算机的效能，使光子计算机获得广泛的发展与应用。 3、生物计算机 生物计算机也即是分子计算机，其运算过程就是蛋白质分子与周围物理化学介质相互作用的过程。生物计算机的转换开关是由酶来担当的，要更好地显现出酶，就需要酶和蛋白质融合在一起。通过这种技术制作的生物计算机体积小，耗电少，存储量大，还能运行在生化环境或者有机体中，比较适合应用于医疗诊治及生物工程等。 4、纳米计算机 纳米属于计量单位，大概是氢原子直径的十倍。纳米技术从开始就受到了科学家们的关注，也是80年代初迅速发展起来的前沿技术，科学家们一直深入研究。现在纳米技术应用领域还局限于微电子机械系统，还没有真正应用于计算机领域。在微电子机械系统中应用纳米技术知识，是在一个芯片上同时放传感器和各种处理器，这样所占的空间较小。纳米技术如果能应用到计算机上，必会大大节省资源，提高计算机性能。 四、未来计算机技术的发展趋势 1、无线化趋势 计算机实现无线化一直是人们梦寐以求的，这与当前 笔记本 实现的无线是不同的，未来计算机无线化是指网络与设备间的无线连接，如果无线化得到了实现，未来在家中使用台式电脑比用笔记本还方便，因为 显示器 与主机不用再连线。也就是说实现无线显示器，这种技术被称为UWB技术，属于无线通信技术，可以为无线局域网和个人局域网提供方便，带来低功耗、高带宽的优势。 2、网络化趋势 目前，信息技术获得了快速发展，计算机也越来越普及，各种家用电器也开始走向智能化，未来有可能实现家电与计算机之间的网络连接，计算机可以通过网络调控家电的运作，也可以通过网络下载新的家电应用程序，从而提高家电的性能。同时利用互联网也可以远程遥控家中的家电，在办公室就能让家中的电器工作，为生活提供便利。 3、人性化趋势 计算机的普及必会要求计算机更好地为人服务，这就需要计算机与人之间的交流要人性化，这样人们才会真正使用计算机。要实现这个目标，计算机的交互方式将会走向多样化，可以通过书写控制，也可以通过语言控制、眼镜控制等。随着智能化的提升，计算机可以自动选择操作流程，使用起来较为简单，有可能达到与家用电器操作一样简单，使用者不需要专门学习就能操作。 五、 总结 语 科学技术是第一生产力，随着信息技术的发展，计算机给人们的生活带来了诸多便利，故大力发展计算机技术是必要的。目前，一些新型的计算机技术已经开始应用到一些领域，未来计算机技术的发展必会超出人们的预想。 参考文献 1、赵玉帅，有关计算机技术的讨论及未来的发展方向[J]，信息与电脑，2010年第3期 2、杨晔，未来计算机的发展趋势展望[J]，黑龙江科技信息，2007年第7期 3、冯航航，计算机技术的发展[J]，今日科苑，2011年第4期 猜你喜欢： 1. 计算机新技术论文 2. 浅谈技术创新管理论文 3. 软件开发技术论文范文 4. 计算机科学技术应用论文3000字 5. 关于科技论文3000字左右
浅谈新形势下信息科学的发展与社会发展 进入21世纪，我们已经进入信息时代，谈起信息科学，对我们来说已经不再陌生了。 自20世纪40年代中期计算机问世以来，在全世界范围内兴起的第一次信息革命对人类社会产生了空前的影响，信息产业应运而生，人类迈向信息社会。以网络化、多媒体化为特征的“信息高速公路”掀起的第二次信息革命，将使人类进入信息时代。它是信息时代的必然产物，是一门新兴的跨多学科的科学，它以信息为主要研究对象。信息科学的研究内容包括：阐明信息的概念和本质(哲学信息论)；探讨信息的度量和变换(基本信息论)；研究信息的提取方法(识别信息论)；澄清信息的传递规律(通信理论)；探明信息的处理机制(智能理论)；探究信息的再生理论(决策理论)；阐明信息的调节原则(控制理论)；完善信息的组织理论(系统理论)。扩展人类的信息器官功能，提高人类对信息的接收和处理的能力，实质上就是扩展和增强人们认识世界和改造世界的能力。这既是信息科学的出发点，也是它的最终归宿。 这里我想先从信息说起，某种意义来讲，信息是指对我们有用的消息，它严格要求一定时间性，被称为即时信息，英文全称：Instant messaging，简称IM。 随着信息的发展，信息技术（IT是Internation Technology的缩写）也就应运而生了。信息技术是关于信息的产生、发送、传输、接收、变换、识别、控制等应用技术的总称，是在信息科学的基本原理和方法的指导下扩展人类信息处理功能的技术。 信息技术包括通信技术、计算机技术、多媒体技术、自动控制技术、视频技术、遥感技术等 。其主要支柱是通讯（Communication）技术、计算机（Computer）技术和控制（Control）技术，即“3C”技术。通信技术是现代信息技术的一个重要组成部分。通信技术的数字化、宽带化、高速化和智能化是现代通信技术的发展趋势。计算机技术是信息技术的另一个重要组成部分。计算机从其延生起就不停地为人们处理着大量的信息，而且随着计算机技术的不断发展，它处理信息的能力也在不断地加强。现在计算机已经渗入到人们的社会生活的每一个方面。计算机将朝着并行处理的方向发展。现代信息技术一刻也离不开计算机技术。多媒体技术是80年代才兴起的一门技术，它把文字、数据、图形、语音等信息通过计算机综合处理，使人们得到更完善、更直观的综合信息。在未来多媒体技术将扮演非常重要的角色。信息技术处理的很大一部分是图象和文字，因而视频技术也是信息技术的一个研究热点。 信息科学与技术的发展不仅促进信息产业的发展，而且大大地提高了生产效率。事实已经证明信息科学与技术的广泛应用已经是经济发展的巨大动力，因此，各国的信息技术的竞争也非常激烈，都在争夺信息技术的制高点。 信息科学、生命科学和材料科学一起构成了当代三种前沿科学，信息技术是当代世界范围内新技术革命的核心。信息科学和技术是现代科学技术的先导，是人类进行高效率、高效益、高速度社会活动的理论、方法与技术，是管理现代化的一个重要标志。 随着社会的发展，信息对我门的作用越来越大，我们在推动社会进步的同时对对科学，对信息的依赖就进一步加深，对技术的要求越来越高，技术的进步就越信息化。越信息化就越带动社会进步。两者相辅相成。由此可的信息技术对我们的贡献功不可没。 当前历史条件下，信息科学正在迅速发展和完善，人们对其研究内容的范围尚无统一的认识。现在主要的研究课题集中在以下六个方面： 1、信源理论和信息的获取，研究自然信息源和社会信息源，以及从信息源提取信息的方法和技术； 2、信息的传输、存储、检索、变换和处理； 3、信号的测量、分析、处理和显示； 4、模式信息处理，研究对文字、图像、声音等信息的处理、分类和识别研制机器视觉系统和语音识别装置； 5、知识信息处理，研究知识的表示、获取和利用，建立具有推理和自动解决问题能力的知识信息处理系统即专家系统； 6、决策和控制，在对信息的采集、分析、处理、识别和理解的基础上作出判断、决策或控制，从而建立各种控制系统、管理信息系统和决策支持系统。 信息过程普遍存在于生物、社会、工业、农业、国防、科学实验、日常生活和人类思维等各种领域，因此信息科学将对工程技术、社会经济和人类生活等方面产生巨大的影响。信息技术并科学技术，不仅仅是一种扩展人类信息器官的手段和工具体系，它还具有丰富的伦理和政治意义，信息技术体现着人类改造与控制自然的权利和体系。信息技术对人类社会发展的影响，并不能简单地一概论之。对社会的发展带来了巨大的影响，从两个方面来讲：一、信息技术的正面影响 信息技术扩展了人类器官功能。因此，信息技术的正面意义是毋庸置疑的。信息技术的正面影响深入到社会发展的各个领域、渗透到个人发展的各个角落。主要体现在以下方面。 (一) 信息技术增加了政治的开放性和透明度 其主要表现在以下几个方面： 1、信息化、网络化使得广大人民更加容易利用信息技术，通过互联网获取广泛的信息，并主动参与国家的政治生活。 2、政府纷纷在互联网上抢滩设点，将自己推向网络。各级政府部门不断深入开发电子政务工程。政务信息的公开增加了行政的透明度，加强了政府与民众的互动；各政府部门之间的资源共享增强了各部门的协调能力，从而提高了工作效率；政府通过其电子政务平台开展的各种信息服务，包括面向个人的各种申请服务以及面向企业的征税等服务，为广大人民提供了极大的方便。 (二)信息技术促进了世界经济的发展 其主要表现在以下几下方面： 1、表现在信息技术的产生和发展给传统行业造成的深远影响， 2、由它推出了一个新兴的行业——互联网行业。互联网直接“催生”的“互联网经济”(又称网络经济)与信息技术的关系是不言而喻的。 3、基于互联网的电子商务模式，一改传统的商务模式，使得企业产品的营销与销售以及售后服务等都可以通过网络进行，企业与上游供货商、零部件生产商以及分销商之间也可以通过电子商务实现各种交互。企业和消费者之间、企业和政府之间也可以通过互联网进行更多的互动。电子商务对企业研发、生产、营销、销售、管理、财务的各个方面都产生了巨大影响。 4、传统行业为了适应互联网发展的要求，也纷纷在网上提供各种服务。（三）信息技术的发展造就了多元文化并存的状态 其主要表现在以下几个方面： 1、信息技术使得文化产业迅猛地发展起来。 2、为信息技术重要组成部分的互联网技术的发展，使得网络媒体开始形成并逐渐成为“第四媒体”。 3、互联网更造就了一种新的文化模式——网络文化(cyberculture)。 (四)信息技术改善了人们的生活 其主要表现在以下几个方面： 1、从宏观角度而言，信息技术为整个社会的发展提供了很多有利因素，而作为社会中微小一分子的每一个普通个人也正享受着信息技术带来的各种便利。 2、信息技术使得远程教育也成了可能，从此异地教学逐渐风靡， 3、虚拟现实(virtual reality)技术，使得人们可以透过互联网尽情游览缤纷的世界。 (五)信息技术推动信息管理进入了崭新的阶段 其主要表现在以下几个方面： 1、信息作为一种资源，其各种功能并不能自然地发挥，而需要利用各种技术对其进行必要的搜集、处理、存储和传播。 2、信息技术作为扩展人类信息功能的技术集合，它对信息管理的作用十分重要，是信息管理的技术基础。现代信息技术的发展使得信息管理的手段发生了质的变化。二、信息技术的负面影响 任何事物都有其两面性。信息技术给人类带来各种利益的同时，也引发了一系列问题。主要体现在以下几个方面。 (一)知识产权侵权 1、信息技术给人类信息传播带来了质的飞跃，_尤其是互联网的出现为作品的发表、传播和使用带来了很大的便利，但是，网络的自由和共享也给知识产权，尤其是著作权的保护带来了极大的挑战。 2、通过网络媒体进行的知识产权侵权，尤其是著作权侵权现象非常严重。 3、互联网的发展和成熟还带来了其他的知识产权问题。 总之，信息技术引发的知识产权问题已经到了非常严峻的程度，各国的知识产权法律、法规都受到了前所未有的挑战。 (二)虚假信息泛滥 1、互联网为人们提供了一个空前自由的交流空间，使得人们的话语权和知情权得到了充分的重视。但是，正是由于互联网的自由和开放性，它也成了制造和传播虚假的重要工具。 2、目前，网络信息的社会公信力低下。究其原因，就是网络信息处理的诸多环节失控造成的。这些环节中，最主要的是信息源复杂，难以管理。 3、网络上的虚假新闻泛滥，尤其是娱乐新闻的捕风捉影，几成顽症。很多网络媒体不负责任地对待自己登载的假新闻的行为，从某种意义上讲，也是网络虚假信息泛滥的一个重要成因。 (三)信息污染成灾 1、随着信息技术日新月异的发展以及各种流通渠道的不断拓宽，人类社会知识信息的总量呈“爆炸式”增长，这其中，数以万计的信息中混入了大量干扰性、欺性、误导性甚至是破坏性的虚假伪劣等各种有害及无用信息，人们将其称之为信息“垃圾”，正是各种形形色色的信息“垃圾”造成了人类精神世界的信息污染。 2、互联网是一块自由的沃土，任何人都可以轻易地通过网络发布信息、传递信息，缺少“把关人”对信息内容的必要甄别，一些组织和个人趁机随心所欲，使得网络媒体上的垃圾信息甚至黄色信息日趋泛滥。 3、信息技术使得冗余信息大量产生，给信息的甄选与鉴别带来困难，使得人们虽然身处“信息的海洋”，却很难找到自己需要的有用信息。网络技术的发展为大量垃圾邮件的产生提供了条件。 (四)信息安全问题凸显 今天，计算机系统无时无刻不在经受着诸多安全问题的侵扰。很多计算机软件、系统本身漏洞百出，加上更新换代、层出不穷的网络病毒肆虐，技术精湛、危害严重的黑客横行，信息安全问题日渐凸显。 1、计算机技术、网络技术为代表的信息技术还处于发展的初级阶段，很多观点和想法都不甚成熟。 2、病毒肆虐是信息安全问题的又一巨大威胁。人们对计算机病毒可谓深恶痛绝，而计算机病毒却恰恰是屡见不鲜。 3、信息技术带来的问题还很多，诸如计算机、计算机偷窃、网络诽谤、网络恐怖主义等纷纷上演。 4、信息技术，尤其是互联网的发展引起的文化侵入问题、数字鸿沟问题、信息霸权主义等问题，也不得不引起人们的思考。 但是，尽管信息技术带来了种种负面效应，其正面价值还是不能否定的。信息技术只有被用于正当的场合，才能发挥最大的作用。而如何使信息技术被合法开发和利用，则有赖于各国政府、广大科学家以及世界上所有人民的共同努力。社会的发展，离不开信息科学技术的引导，只要从分发挥信息科学的优势，尽量避免起带来的不必要的冲击，就能较大限度的推动社会进步！！
类惊速度走工业文明步入信息代信息代临仅改变着产式式且改变着思维式习式二十世纪我毫犹豫说：信息技术改变着我 信息技术社发展着深刻影响仅提高社产力发展速度且社总体结构式全位影响引发史前例革命使我视野变更加阔沟通更加便捷类进入知识经济信息化社步伐加快 随着现代社发展信息、知识已经社基本资源信息产业社核产业信息素养已每公民必须具备基本素质信息技术逐步渗透社面面信息选取、析、加工、利用能力与传统听、说、读、写、算等面知识技能同重要些能力信息社新型才培养基本要求何快获取信息效析信息何利用信息形决策现代管理核商业及获信息效利用信息更企业存事信息技术改变我各面同使我教育教发翻覆变化于工作校园教师习、校园同说我亲身经历、亲自创造着信息技术引起教育模式变化 信息代知识爆炸科技新月异才需求提更高要求般应用型才书架型才、工匠型才已难适应代发展习型、创造型才培养今教育工作核充利用信息技术应该说培养新型才第步 信息技术普及发展能帮助我较代价获较收获用较少间精力获较教育习效获取专业知识同掌握定信息知识、信息能力具备定信息意识、信息观念能够灵应用信息处理工作习、现问题我教育重要面 同信息技术发展教育产深刻影响给教育注入新机力同给教育提更高要求于转变陈旧教育思想观念促进教内容、教、教结构教模式改革加快建设教育手段管理手段现代化起决定性作用尤其于深化基础教育改革提高教育质量效益培养面向现代化面向世界面向未创新才更具深远意义由难看：展信息化教育培养信息意识信息能力提高信息技术应用水平已前高等教育应该着重加强面