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这个只有多看别人的论文，然后找出可以改进的地方
管理是人类各种活动中最普通和最重要的一种活动。近百年来，人们把研究管理活动规律所形成的管理基本理论与方法，统称为管理学。自从人们开始组成群体来实现个人无法完成的目标以来，管理工作就成为协调个体努力必不可少的因素了。由于人类社会越来越依赖集体的努力以及越来越多的、有组织的群体规模的扩大，管理人员的任务也就愈发重要了。因此，管理者必须具有敬业精神和服务意识，还要有解决突发性事件的能力，最重要的是要靠得住，会办事，能共事，不出事等各方面的素质。 《管理学》这门课是我在上期末选修的。当初我选，是因为，我认为我将来就是一个企业家或是一个公司老板，首先面临的问题就是“人才”，然而，间接面对的就是“管理”，曾听说过“天时不如地利，地利不如人和”，这句话也从侧面说明了管理的重要，因为，要留住人才，关键就在于管理，因此，我选修了这门课。 光阴似箭，时至第十周，这门课也即将修完。我想由于某些原因，我先说明，我写的算不上什么“体会”只能算是“心得”罢了。所谓“心得”即心里年得到的，就这一点，我想每个人只要接触了什么，也都会自然而然的有一点儿心得。因此，我写的是我自己的心得。 谈其事，必先谈其人。先说说我自己吧，本人没有缺席这门课的任何一节，也只是迟到了两次罢了。我想就这一点，老师能够原谅。每节课，我都是认认真真地听课，并且认认真真地做笔记。我的态度是没有把它当作一门选修课，而是一门我的必修课。当然，我是毕恭毕敬了，当然，我是大有心得。 再说说另一个人，自然就是我们的老师了，我想，我的感受绝对跟大多数人的一样。上我们这门课的是经 管院的老师，他姓杨，曰，“杨老师”。不胖不高，不黑也不白，眼睛近视，自然就有一幅眼镜了。顽愚中透露着绅士风度；和谐、自然，因为他从不摆老师的架子；严肃认真，因为他又从不失老师的本性；风趣、幽默是他的最大亮点；尽职尽责是他的无形中的典范模样。因为他的课“与民同乐”：笑，大家一起笑，静，大家都安静。因为他完全没有生搬硬套地照做书本上的知识，而是尽量多举例，多提问，以来丰富课本的空洞和繁琐。每每讲课，他总是繁简得当，浅显易懂的，一笔带过，深奥抽象的，耐人询问的是他的耐心！我曾在上面说过，我没有把它当作一门选修课，而是一门我的必修课。当然，我就肯定有许多心得了！第一：了解了这门学科的组成：《管理学》的出现和发展，古代以及现代的经典《管理学》原理。这一章里，我们学习到了许多经典的管理学榜样。首先，管理的最重要原则——以人为本。这和现代的管理理念一致，到处都是听说的“以人为本”，因此，在这里，我才真正的在书上接触到了这个观念。其次，管理者中的“人际技能”，这又映证了“天时不如地利，地利不如人和”。一个优秀的管理者必须处理好人际关系。同时“人际关系”也是一个人立足社会的基本点。再次：分工与协作，分工要求各尽其职，协作便又是现在热炒的“团队精神”。老师在总结这一章时，提出了以下一些令人受益匪浅的五点意见：1：自我超越（pemonal mastey）;2：改善心智模式（improving mental modls）;3：建立共同的愿望（building shared vision）；4：团体学习（team leaning）;5：系统思考（systems thinking）。第二：了解了这门课的一些基本思想。首先是“道德与社会责任”，我想无论是那门课，这都是非常非常重要的，在这个竞争异常激烈的社会，“道德与责任”便成了我们在这个社会能够得以生存的关键。人生观，价值观，价值取向也被提到了。其次，全球化管理。这一点是当今社会非常流行的，因为现代社会的发展就是面向世界，面向未来，面向21世纪。还有就是“信息管理”，这是一个新观念，因为以往没有，这也是为了适应当今社会的发展而提出的。Internet的建立，改变了人们的思想方式，同时也改变了人类的行为模式，这就不断要求现代人要专门化的从事这门管理。第三：管理的几个方面：决策与计划，组织，领导以及控制和创新。在提到决策时，老师曾说了两句他人的名言：“做一件事情，在没有最好意见之前最好不要做决定（即集思广益）。如果一件事情，看上去只有一种方法，则此种方法可能是错误的。”我想这便说明了我们在做一件事情决策时候应把握的两个基本观点。它教导我们不要“唯心主义”，同时自己也要有自己的观点！同时老师不拘书本上的知识，概括地提出了以下6W和3H的思想，“WHAT、WHY、WHEN、WHICH、WHO、WHERE，HOW、HOW MUCH”，有了这些，我们便能更好的决策一件事了！
这年头太多，实在不放心可以去找国淘论文写作。毕业论文正文：包括前言、本论、结论三个部分。前言（引言）是论文的开头部分，主要说明论文写作的目的、现实意义、对所研究问题的认识，并提出论文的中心论点等。前言要写得简明扼要，篇幅不要太长。本论是毕业论文的主体，包括研究内容与方法、实验材料、实验结果与分析（讨论）等。在本部分要运用各方面的研究方法和实验结果，分析问题，论证观点，尽量反映出自己的科研能力和学术水平。结论是毕业论文的收尾部分，是围绕本论所作的结束语。其基本的要点就是总结全文，加深题意。
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确实，不知道是不是水军呀。具体回答你这个问题，至少要几千个子才能说明白。
深度嵌入聚类算法研究 基于机器视觉的行人重识别算法的分析与实现 基于动力学模型的属性网络重叠社团发现 基于Spring-Boot框架的一体化运维监控应用的研究与实现 Android系统中基于手写密码与笔迹信息的综合认证技术研究 公交线路准点预测方法研究 基于深度学习的医学图像分割算法研究 基于CNN的高速公路流量预测 服务器安全防护与管理综合平台实现 JavaScript全栈视频播放系统设计与实现快速行人检测算法的研发 基于数据挖掘的药物分子筛选方法研究 基于消息队列的自定义审批流程管理系统设计与实现 基于CRF的初等数学命名实体识别 基于多尺度 CNN的图片语义分割研究 基于图像分割技术的连通区域提取算法的研究 基于背景因素推理的目标关系识别算法研究与实现 基于智能移动设备的非接触式人机交互系统设计与实现 分布式数据库物理查询计划调度优化算法研究 基于遮挡的人脸特征提取算法研究与实现 表情识别应用系统的设计与实现 基于CloudSim的云计算与大数据系统的可靠性仿真研究 多源数据库数据采集系统设计与实现 基于Android和WiFi的无线自组织网络P2P通信系统设计与实现 矩阵分解中的流形结构学习研究 基于无监督的OSN恶意账号检测 深度学习在基于视频的人体动作识别上的应用 用户评分的隐式成分信息的研究 线性规划求解算法的实现与应用 基于freeRTOS的嵌入式操作系统分析与实验设计 基于深度强化学习的信息检索的研究与实现 CPM语言编译链接系统的实现 基于SSD的Pascal Voc数据集目标检测设计与实现 复杂网络关键节点识别算法比较研究 基于对抗网络和知识表示的可视问答 基于FPGA实现存储器及虚拟存储器管理 匿名可信身份共享区块链的设计与实现 基于图像的场景分类算法的设计与实现 恶意APK静态检测技术研究与实现 车辆再识别技术研究
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为0.88（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}=0.5 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为0.9，学习速率延迟为0.0005。Learning schedule为：第一轮，学习速率从0.001缓慢增加到0.01（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持0.01速率到75轮；然后在后30轮中，下降到0.001；最后30轮，学习速率为0.0001。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为0.5；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
目标检测（object detection）是计算机视觉中非常重要的一个领域。在卷积神经网络出现之前，都利用一些传统方法手动提取图像特征进行目标检测及定位，这些方法不仅耗时而且性能较低。而在卷积神经网络出现之后，目标检测领域发生了翻天覆地的变化。最著名的目标检测系统有RCNN系列、YOLO和SSD，本文将介绍RCNN系列的开篇作RCNN。 RCNN系列的技术演进过程可参见 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 。 目标检测分为两步：第一步是对图像进行分类，即图像中的内容是什么；第二步则是对图像进行定位，找出图像中物体的具体位置。简单来说就是图像里面有什么，位置在哪。 然而，由于不同图片中物体出现的大小可能不同（多尺度），位置也可能不同，而且摆放角度，姿态等都可以不同，同时一张图片中还可以出现多个类别。这使得目标检测任务异常艰难。上面任务用专业的说法就是：图像识别+定位两个不同的分支分别完成不同的功能，分类和定位。回归（regression）分支与分类分支（classification）共享网络卷积部分的参数值。 还是刚才的分类识别+回归定位思路。只是现在我们提前先取好不同位置的框，然后将这个框输入到网络中而不是像思路一将原始图像直接输入到网络中。然后计算出这个框的得分，取得分最高的框。 如上，对于同一个图像中猫的识别定位。分别取了四个角四个框进行分类和回归。其得分分别为0.5,0.75,0.6,0.8，因此右下角得分最高，选择右下角的黑框作为目标位置的预测（这里即完成了定位任务）。 这里还有一个问题——检测位置时的框要怎么取，取多大？在上面我们是在257x257的图像中取了221x221的4个角。以不同大小的窗口从左上角到右下角依次扫描的话，数据量会非常大。而且，如果考虑多尺度问题的话，还需要在将图像放缩到不同水平的大小来进行计算，这样又大大增加了计算量。如何取框这个问题可以说是目标检测的核心问题之一了，RCNN，fast RCNN以及faster RCNN对于这个问题的解决办法不断地进行优化，这个到了后面再讲。 总结一下思路： 对于一张图片，用各种大小的框将图片截取出来，输入到CNN，然后CNN会输出这个框的类别以及其位置得分。 对于检测框的选取，一般是采用某种方法先找出可能含有物体的框（也就是候选框，比如1000个候选框），这些框是可以互相重叠互相包含的，这样我们就可以避免暴力枚举所有框了。讲完了思路，我们下面具体仔细来看看RCNN系列的实现，本篇先介绍RCNN的方法。 R-CNN相比于之前的各种目标检测算法，不仅在准确率上有了很大的提升，在运行效率上同样提升很大。R-CNN的过程分为4个阶段： 在前面我们已经简单介绍了selective search方法，通过这个方法我们筛选出了2k左右的候选框。然而搜索出的矩形框大小是不同的。而在AlexNet中由于最后全连接层的存在，对于图像尺寸有固定的要求，因此在将候选框输入之前，作者对这些候选框的大小进行了统一处理——放缩到了统一大小。文章中作者使用的处理方法有两种： （1）各向异性缩放因为图片扭曲可能会对后续CNN模型训练产生影响，于是作者也测试了各向同性缩放的方法。有两种方法： 此外，作者对于bounding box还尝试了padding处理，上面的示意图中第1、3行就是结合了padding=0，第2、4行结果采用padding=16的结果。经过最后的试验，作者发现采用各向异性缩放、padding=16的精度最高。 卷积神经网络训练分为两步：（1）预训练；（2）fine-tune。 先在一个大的数据集上面训练模型（R-CNN中的卷机模型使用的是AlexNet），然后利用这个训练好的模型进行fine-tune（或称为迁移学习），即使用这个预训练好的模型参数初始化模型参数，然后在目标数据集上面进行训练。 此外，在训练时，作者还尝试采用不同层数的全连接层，发现一个全连接层比两个全连接层效果要好，这可能是因为使用两个全连接层后过拟合导致的。 另一个比较有意思的地方是：对于CNN模型，卷积层学到的特征其实就是基础的共享特征提取层，类似于传统的图像特征提取算法。而最后的全连接层学到的则是针对特定任务的特征。譬如对于人脸性别识别来说，一个CNN模型前面的卷积层所学习到的特征就类似于学习人脸共性特征，然后全连接层所学习的特征就是针对性别分类的特征了。 最后，利用训练好的模型对候选框提取特征。 关于正负样本的问题：由于选取的bounding box不可能与人工label的完全相同，因此在CNN训练阶段需要设置IOU阈值来为bounding box打标签。在文章中作者将阈值设置为0.5，即如果候选框bounding box与人工label的区域重叠面积大于0.5，则将其标注为物体类别（正样本），否则我们就把他当做背景类别（负样本）。 作者针对每一个类别都训练了一个二分类的SVM。这里定义正负样本的方法与上面卷积网络训练的定义方法又不相同。作者在文章中尝试了多种IoU阈值（0.1~0.5）。最后通过训练发现，IoU阈值为0.3的时候效果最好（选择为0精度下降了4个百分点，选择0.5精度下降了5个百分点）。即当IoU小于0.3的时候我们将其视为负样本，否则为正样本。 目标检测问题的衡量标准是重叠面积：许多看似准确的检测结果，往往因为候选框不够准确，重叠面积很小。故需要一个位置精修步骤。在实现边界回归的过程中发现了两个微妙的问题。第一是正则化是重要的：我们基于验证集，设置λ=1000。第二个问题是，选择使用哪些训练对(P,G)时必须小心。直观地说，如果P远离所有的检测框真值，那么将P转换为检测框真值G的任务就没有意义。使用像P这样的例子会导致一个无望的学习问题。因此，只有当提案P至少在一个检测框真值附近时，我们才执行学习任务。“附近”即，将P分配给具有最大IoU的检测框真值G（在重叠多于一个的情况下），并且仅当重叠大于阈值（基于验证集，我们使用的阈值为0.6）。所有未分配的提案都被丢弃。我们为每个目标类别执行一次，以便学习一组特定于类别的检测框回归器。 在测试时，我们对每个提案进行评分，并预测其新的检测框一次。原则上，我们可以迭代这个过程（即重新评估新预测的检测框，然后从它预测一个新的检测框，等等）。但是，我们发现迭代不会改进结果。 使用selective search的方法在测试图片上提取2000个region propasals ，将每个region proposals归一化到227x227，然后再CNN中正向传播，将最后一层得到的特征提取出来。然后对于每一个类别，使用为这一类训练的SVM分类器对提取的特征向量进行打分，得到测试图片中对于所有region proposals的对于这一类的分数，再使用贪心的非极大值抑制（NMS）去除相交的多余的框。再对这些框进行canny边缘检测，就可以得到bounding-box(then B-BoxRegression)。 参考： Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. RCNN-将CNN引入目标检测的开山之作-晓雷的文章 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN R-CNN 论文翻译
汉字是我们国家的文化知识,也就是我们现在所说的汉语,对于一个我们国家的人来讲要是你学不好语文,你就对不起我们中国的经典文化,高中语文怎样学要想学好语文并不是说说而已,你还是要注意培养良好的学习习惯.
老师讲课
高中语文怎样学的关键步骤首先需要注意的就是要培养好的学习习惯,这是很关键的一个步骤.
语文还是要靠累积,不要着急把这些都堆积起来,这也就是自己的.关于语文学习特别关键,正如有的历史系的教授对学生说,你假如能积聚20000张历史卡片,那么你将成为史学界的权威.所以,有四分之一(当然不是说四分之一的孩子研讨历史)的孩子要好好准备了.
第一记,还要会记,控制科学的记忆习气.科学的记忆方式,无论是联想法,还是其他,记住一条,合适本人就是最好的,把记忆和时间联络起来,考试要在一定的时间内,其实生命的根本单位不是时间吗?一定把学习任务和时间联络起来,而且要及时温习,语文不是短时间能出成果的,但是不要以为一次的好成果,就忘乎所以.
第二爱读书的习气.读中外名着或伟人传记,不要光认为是名人的着作就是光看看封面,而伟人传记,这些的体现就是会看出来文章的一些特性都是能看清楚的,还有之前的一些文章的需求量.培育健全的人格,而且学生那个年龄可塑性大,伟人的感染力、教育力.
学生与巨匠为伍、与伟人成为一个阶段的情况之下,你们应该都知道教育不是说说而已,一旦构成习气,学生会终生受益.现在我们来看看哪些成功人士他们的书都读了多少书,还是因为什么原因,没有一个人从从生下来就很聪明,都是要经过后天的培养.欲成大事,必先做好小事.
最后也就是从是实际的情况来讲就是要有一定的意义,可能关于今天没有挨过饿的孩子来说,是有点难了解了.还可以看一些得过高分的作文,几在用旧的资料,所谓新瓶装老酒.
先前你们需要培育的就是要把自己喜欢写字的习惯培育出来,你还可以记录下俩自己每天都在干什么,经过日记能够看出一个学生很多方面的问题.不要以为大作家都了不起,其实还不是都写出来的,真正的文章不是比技巧.
学生学习的氛围
在上面的文章里面我给你们说了一些高中语文怎样学的方法,高中生你们应该都知道了吧,我只是给你们说一些方法,你学会了这是一种原因,但是你她把他们都利用起来还是要看你自己,要培养良好的学习习惯.
习惯是人生在光下的影子,习惯是过程,但习惯也是结果. 成功的结果在不良习惯的面前总归失败,失败的结果在良好习惯的面前有时就是成功. 一个人如果能保持良好的习惯向着他的梦想的方向行进,努力经营他所向往的生活, 他就一定可以获得意想不到的成功. 良好的习惯是一条通向成功的道路,它不一定是一条捷径,但选择它的人一定是正确的 良好习惯的养成往往需要一个人长久的努力,甚至是一生的努力. 如果说生活是一个随即函数,那么习惯一定就是这个随即函数的程序,它决定了人生的 结果.程序的编辑者是自己,我们自己把生活的每一个细节都转化成代码编辑入程序;良好 习惯是简洁明了的程序,不良的习惯则是复杂无序的有可能是无法运行的程序. 在成功之前要经过漫长的等待和煎熬,过程是必由之路,只有懂得习惯,并在习惯中承 受磨练和打击,才能得到结果.成功是习惯的结果,生活是习惯的过程,所以习惯无须假如 成功和失败只在一念之间. 成功的人往往是习惯了生活的人,他的行为举止像水一般的温润,让你觉得没什么不妥 使生活许多可能不好的事物变得妥帖起来. 当你抵达生活的核心时,你会觉得习惯的过程蕴涵在一切事物中,甚至在看不到光明的 眼睛里.当黑暗笼罩世界时,良好的习惯可以让理想光芒四射,灿烂无比. 一个人的身边不缺乏成功或者成功从未离我们远去,只是习惯改变了它的方向. （自己再添点吧）
习惯素材材料一：养成良好习惯的重要性。 1、巴尔扎克：“只有那些懂得控制自己的缺点，而不让这些缺点控制自己的人，才是强者。” 2、美国成功学大师拿破仑"希尔说：“习惯能够成就一个人,也能够摧毁一个人”。 3、记得著名教育专家安文铸教授在他的“让孩子在快乐中健康成长、成才、成人”讲座中举了这么一个例子：在一九八八年那次世界各国诺贝尔奖得主的巴黎聚会上，有人问一位诺贝尔科学奖得主：“您在哪所大学、哪个实验室学到了您认为是最重要的东西呢？”这位白发苍苍的老学者回答道：“是在幼儿园。”“在幼儿园能学到什么东西呢？”“把自己的东西分一半给小伙伴们；不是自己的东西不要拿；东西要放整齐；吃饭前要洗手；做错事要表示歉意；午饭后要休息；要善于观察周围的大自然……” 材料二：怎样养成良好的学习习惯。 叶圣陶先生特别强调习惯的重要性，他说：“什么是教育？简单一句话，就是要养成习惯。”对中学生来说，善于独立思考，能够科学利用时间，正确处理学习与娱乐的关系等等，都是应当养成的良好习惯。 （一)、独立思考的习惯。古代有句名言叫“学源于思”，就是说求学问要开动脑筋，思考问题。从思维角度说，独立思考主要指思维的独立性，包括独立的发现和分析问题，提出解决问题的思路和方法。学习中善于独立思考，不迷信权威（包括课本），不企望现成的答案，遇事总能问个为什么，总能运用自己的头脑去观察思考，创造性地去认识事物，探索解决问题的途径。养成这种习惯不仅有利于搞好现在的学习，发展自己的思维能力，也能为将来的学习乃至终身的事业奠定基础。 （二）、认真倾听的习惯。听讲是课堂上接受信息的第一道大门。这道大门通畅，信息输入就顺利；此门堵塞，信息输入就受阻。因此听讲能力强弱与否，是决定接受信息多寡的首要因素。专家们认为听课要做到下列几点：1．上课铃一响就要做好听课的准备；2．密切注意教师，眼睛跟着教师转；3．注意听教师的提示；4．仔细听其他学生的发言或回答；5．记好笔记；6．适应各个教师的教学方法；7．比教师先想出问题；8．防止注意力分散；9．听课时要进行分析理解。 （三）、练习反思的习惯。学习过程中总要做练习，但做完题目并非大功告成，重要的在于将知识引申、扩展、深化。因此，反思是解题之后的重要环节。一般说来，习题做完后要从五个层次反思：1．怎样做出来的？（解题采用的方法）2．为什么这样做？（解题依据的原理）3．为什么想到这种方法？（解题的思路）4．有无其他方法？哪种方法最好？（多种途径，培养求异思维）5．能否变通一下成为另一类习题？（一题多变促进思维发展）。 同样，如果发生错误，更应进行反思：错解的根源是什么？解答同类题目应注意哪些事项？如何克服常犯的错误？从而“吃一堑，长一智”，不断完善自己。 （四）、总结归纳的习惯。每章每节的知识是相对独立的，要想形成知识体系，课后必须有小结，对所学的知识进行概括，抓住应掌握的重点和关键。每学习一个单元，要把分散在各章中的知识点连成线、织成面、结成网，使学到的知识系统化、规律化、结构化，这样运用起来才能联想畅通，思维活跃。 叶圣陶先生曾语重心长地说：“好习惯养成了，一辈子受用；坏习惯养成了，一辈子吃亏，想改也不容易了。”愿同学们养成良好的学习习惯。 材料三：怎样养成良好的行为习惯。 1、行为习惯是自我调节的结果。班图拉的自我调节论认为，人的行为不仅要受外在因素的影响，人们也可以通过自我生成的因素，自己调节自己的行为。他指出："如果行为仅仅由外部报酬或惩罚所决定，人就会像风向标一样，不断地改变方向，以适应作用于他们的各种短暂影响......事实上，除了在某种强迫压力下，当面临时各种冲突时，人们具有自我指导的能力，使得人们可通过自我的结果为自己的思想感情和行为施加某种影响。"因此，良好的行为习惯形成的过程是一个人将外在的要求内化为自身需要的过程。 2、习惯是动力定型。任何习惯的形成，都是在条件反射的基础上建立的。习惯形成的过程人们通常分成三个层次，最低层次就是不自觉阶段，依靠外力的督促教育，不断强化已形成的条件反射就形成了习惯。就是第二个层次了，成为自觉行为。这需要一定的意志努力，靠内部的自我监督，不需要外部监督了。第二个层次也是经过反反复复，多次重复以后，一旦这种行为习惯被破坏以后，就内部调整了。但是要有意志努力。第三个层次就是自动化，达到类似本能的程度。到了自动化以后，也不需要监督，也不需要意志努力，而是行为习惯。一旦学生形成了良好的学习习惯，如：认真的学习态度，以学习为乐趣；自觉地看书、写字，积极动耳、动眼、动手、动口的习惯；自学的习惯，课前预习、课后及时复习，这是最佳的教育习惯。 3、"习惯成自然"就是能力。什么是"成自然"呢？叶圣陶先生举例说，"走路和说话是我们最需要的两种基本能力。这两种能力的形成是因为我们从小就习惯了，'成自然'了；无论哪一种能力，要达到习惯成自然的地步，才算我们有了那种能力。如果不达到习惯成自然的程度，只是勉勉强强地做一做，就说明我们还不具有那种能力"。 4、目标是行动的指南针。一个人如果确立了自己的目标，那么他也就有了努力的方向，即使前面有重重困难，他也能够为了目标而坚持下去。面对高中学习，老师要从知识、能力、行为等方面引领学生坚持期待、憧憬和希望，消除迷盲和不安，确立阶段目标和要求，不断以积极的心态享受着充实而紧张的高中生活。 5、再坚持一下就是胜利。任何成功的到来，总是需要时间的，因此坚持就显得极其重要了。“骐骥一跃，不能十步，驽马十驾，功在不舍。”也说明了成功是建立在坚持之上的。 6、心若改变，你的态度跟着改变；态度改变，你的习惯跟着改变；习惯改变，你的性格跟着改变；性格改变，你的人生跟着改变。
在学术界中，诚实和透明是非常重要的，因此大部分深度学习论文的实验数据都应该是真实可靠的。为了确保数据的真实性，研究人员应该遵循一系列共同约定的实践，比如采用一些常见的数据集，如MNIST、CIFAR、ImageNet等，或者充分公开数据集来源和预处理方法，在论文中详细描述实验步骤和参数设置，并允许其他人重复实验来验证其结果。而这些步骤在学术界中也经常被称为“实验复现”。但是，也存在一些在实验数据上作弊或篡改数据的行为。一些研究人员可能会使用实验结果的最佳情况，而隐藏失败的实验结果，或者通过微调模型或其他方式来优化结果。这种行为是不道德的，也违反了学术界的伦理道德。总的来说，在学术界中，大部分深度学习论文的实验数据都是真实可靠的，但仍需保持警惕，判断这些数据的可靠性需要综合考虑多种因素。
被誉为 深度学习的顶级论文首先，这个来头不小，由位列深度学习三大巨头之二的 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办。Yoshua Bengio 是蒙特利尔大学教授，深度学习三巨头之一，他领导蒙特利尔大学的人工智能实验室（MILA）进行 AI 技术的学术研究。MILA 是世界上最大的人工智能研究中心之一，与谷歌也有着密切的合作。而 Yann LeCun 就自不用提，同为深度学习三巨头之一的他现任 Facebook 人工智能研究院（FAIR）院长、纽约大学教授。作为卷积神经网络之父，他为深度学习的发展和创新作出了重要贡献。至于创办 ICLR 的原因何在，雷锋网尝试从 Bengio 和 LeCun 于 ICLR 第一届官网所发布的公开信推测一二。
活体检测是在一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测能通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作。可有效抵御照片、 换脸 、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段，从而帮助用户甄别欺诈行为，保障用户的利益。通俗地讲，就是在人脸识别的过程中证明你确实是个“活人”，不是照片、视频或其他神马，证明你是个人，你就是你。活体检测是依于人脸识别的，人脸活体检测系统V2.0，是一款移动端人脸活体检测软件，通过智能手机或Pad摄像头对准活体人脸，通过近红外算法，不需要动作指令组合（动作包含：眨眨眼、张张嘴），即可确认检测物体是否为活体人脸。支持Android、iOS平台，支持接口二次开发，提供Android开发JAR包，iOS平台.a静态库开发包。技术特色：可靠：人脸活体和静态物体的辨识准确率高达98.8%以上；快速：检测时间小于1秒；同一服务器可以开启多个进程活体检测流程:检测定位人脸，持续跟踪，防止人与人或人与照片的切换。持续检测防止中途切换人，直至验证通过。移动端活体检测SDK应用:互联网金融：人脸登录验证，网上支付安全验证等。银行场景：用户远程开户的身份验证等。驾校场景：考生身份认证，路考过程监督等。楼宇场景：门禁系统身份认证以及人脸识别锁等。运营商场景：SIM卡实名认证，移动支付等。防疲劳识别：识别司机疲劳程度，给予预警信息等。社保验证：针对社保远程开户以及认证等。
取出病变组织的一点点，送交有关科室进行仪器分析，准确性极高。没有疼痛感和伤口。