发布时间：
在正文后引用参考文献不仅是对前人工作的尊重和认可，也是科技论文的重要组成部分，许多医师只重视论文正文的撰写，而忽略了参考文献的引用。参考文献可以是书籍，也可以是杂志发表的文章。目前国内同行在引用参考文献上存在的问题主要表现在一少一多：引用中文参考文献少，引用自己所发表的文章过多。恰当地引用参考文献，特别是引用中文参考文献，不仅可以促进个人的学术进步，更能够促进中国神经外科事业的发展。根据《中华神经外科杂志》20多年的办刊经验，在引用参考文献时应注意4个方面问题：⑴ 坚持引用必要的参考文献，希望多引用中文文献，⑵ 多引用权威学者的文章，⑶ 多引用权威杂志的文章，⑷ 多引用其他学者的文章。一、坚持引用必要的参考文献，希望多引用中文文献语言是传承一个民族文化的最重要载体，强势民族就可以体现出强势语言，强势语言可以影响其他民族的发展，甚至影响世界的发展。科技是否有国界?关键是看科技归谁所有和为谁所用。从近百年的科技发展史来看，先进的科学技术被不同的民族或不同的国家所拥有和使用，可以产生不同的效果。在坚持引用必要的参考文献的前提下，在神经外科学术论文中多引用中文参考文献，是发展具有中国特色的神经外科事业的必经道路，应该成为全体中国神经外科医师的一种责任。中国神经外科最大特点是临床病例多、病种齐全，医师的手术经验丰富。当我们总结出经验和教训并撰写出论文后，提倡首先在国内杂志发表，让广大的中国神经外科医师所借鉴和使用。这是语言爱国的最具体表现。然后可以翻译成外文到国外杂志发表，通过国际间的学术交流，让国外同行知道中国神经外科的实际水平。多引用中文参考文献也反映出中国神经外科学术的影响力在不断提高和扩大。在早期，我们多引用国外的参考文献是因为要向先进国家学习，经过几十年的发展，中国神经外科发表了许多高水平的文章，其先进性和学术性得到国内同行的认可，中文文章的被引用率自然就有所提高。根据中国科学技术信息研究所的统计，2005年中国临床医学类期刊引用中文参考文献的比例为37%(1)。《中华神经外科杂志》里中文参考文献的引用率1987年为19%，1997年为23%，2007年上升到34%。从此可以看出：随着中国神经外科水平的不断提高，反映到中文参考文献的引用率也在不断上升。我们提倡多引用中文参考文献，其目的在于尊重中国神经外科的发展和学术成就，并不断提升中国神经外科的整体水平。目前有相当多的作者在学术文章中很少引用中文参考文献，甚至全部是国外杂志的文献。我们应该承认国外的一些著名学术杂志水平很高，如Neurosurgery和J. Neurosurg，这2本杂志发表的文章体现了世界神经外科的最新技术和发展方向，代表了世界神经外科的水平。这是由于美国的国力强大，英语成为强势语言，许多非英语国家的医师将本民族语言的文章翻译成英语后投稿，从而吸引了世界上大多数高水平的文章。但是，并不是所有英文杂志都能达到他们的水平。有人认为文章在国外英文杂志发表后代表文章水平高，并非完全如此，并不是说英文杂志水平就一定比中文杂志水平高，不同语种的杂志是不能进行水平比较的。我们可以借鉴国外杂志的办刊经验，争取高水平的稿源，如果能集中我国本专业所有最好的文章到《中华神经外科杂志》来，我们的杂志就可以成为中国最好的杂志。随着中国国力的强大，中文完全有可能成为世界性的强势语言，那时，我们将会有更多、更好的稿源，甚至来自国外学者的稿源。二、多引用权威学者的文章当我们在论文中阐述某个学术观点时，应该首先看看在这个学术问题上全国比较大的神经外科中心或权威学者的观点和学术状况，其次也要了解广大基层医院或同行的水平，对两者进行分析和比较，就能全面地了解中国神经外科学界的真实水平。一般而言，权威学者本身具有良好的科学道德和严谨的学术素质，他们所发表的文章具有较高的学术水平，代表了学术发展方向。较大规模的神经外科中心积累的病例数较多，手术技术和学术水平较高，具有一定的权威性。我们在多了解广大基层医院神经外科水平的同时，要向规模大、学术强的神经外科中心学习，要向学识高的专家学习，多引用他们的文章，以此为标准，籍以指导并不断提高自己的学术水平和临床工作能力。同时了解该课题或研究的最高水平，努力达到这一目标。三、多引用权威杂志的文章目前科学技术发展很快，医学学术杂志众多。依据2007年《中国科技期刊引证报告(核心版)》的统计，国内有70种与神经外科有关的统计源期刊(神经精神类27种，外科学类43种)。以总被引频次和影响因子这2个期刊指标的平均值为例，在总被引频次平均值以上的神经精神类期刊有10种，外科学类期刊有15种;在影响因子平均值以上的神经精神类期刊有9种，外科学类期刊有24种。可以看出，在这2类期刊中，较权威的期刊约有30种，这些期刊发表的文章基本代表了国内本学科最高学术水平和学术发展方向。《中华神经外科杂志》在2007年度的全国医学类期刊中：总被引频次排名第41位(神经精神类期刊第3位)，影响因子排名第5位(神经精神类期刊第1位)。学术权威杂志应该是全国性的杂志，也是能被全国神经外科医师所认可和阅读的杂志。我们不可能阅读所有与神经外科有关的杂志，但我们应该有目的地阅读几本具有较高学术权威的杂志，以指导临床工作和科学研究。我们曾看到过有作者引用某地区卫校的校刊发表的文章为参考文献，这个校刊很少能被全国的读者看到，所以不具有权威性;同时也反映出作者没有阅读更多更好的学术杂志和文章。四、多引用其他学者的文章赞美他人是一种美德，这是中国神经外科医师应树立的人文素质，要坚决抛弃“文人相轻”的不良学风。个别医师在撰写论文引用参考文献时，过多地引用自己发表过的文章，而很少引用其他学者的文章。从杂志编辑部和读者这两个方面来讲，我们希望知道更多的国内外同行的相关研究情况(2，3)。引用自己发表过的文章，是为了体现自己在某个学术研究方面的传承和发展，无可厚非。但在引用自己发表过的文章同时，也要多引用国内其他学者的文章，尊重他人的学术成果，多学习和借鉴他人成功的经验，也分析他人失败的教训，从中获取感悟，这是提高自己学识非常好的方法。多引用国内其他学者的文章，使读者充分了解国内的研究状况，促进了国内学者之间的学术交流和发展。坦言之，多引用国内其他学者的文章，并没有降低自己文章的水平，对同一个问题提出不同的看法，是正常的学术争鸣，可以促进学术发展，不仅体现了你个人的包容胸怀，也树立了谦虚学习的形象。通过学术杂志这个平台，全国的神经外科医师就能达到以文会友、建立友情、交流学术、共同进步的目的。
脑出血的护理国内外研究现状：1、美国脑出血患者每人年平均费用125000美元，每年为所有脑出血患者支付的治疗费高达60亿美元，脑出血患者约40%在发病1月内死亡，66%的存活者致残。2、脑出血(ICH)护理(nursed)康复(rhabilitation)重视脑出血患者的护理是神经外科护理人员的首要任务。3、随着现代医学的发展和广大医务人员的努力，脑血出血患者的死亡率已有明显的下降，脑出血的致残率仍居高不下。
BP网络的误差逆传播算法因有中间隐含层和相应的学习规则，使得它具有很强的非线性映射能力，而且网络的中间层数、各层神经元个数及网络的学习系数等参数可以根据实际情况设定，有很大的灵活性，且能够识别含有噪声的样本，经过学习能够把样本隐含的特征和规则分布在神经网络的连接权上。总的说来，BP网络的优点主要有：(1)算法推导清楚，学习精度较高；(2)经过训练后的BP网络，运行速度很快，有的可用于实时处理；(3)多层(至少三层)BP网络具有理论上逼近任意非线性连续函数的能力，也就是说，可以使多层前馈神经网络学会任何可学习的东西，而信息处理的大部分问题都能归纳为数学映射，通过选择一定的非线性和连接强度调节规律，BP网络就可解决任何一个信息处理的问题。目前，在手写字体的识别、语音识别、文本一语言转换、图像识别以及生物医学信号处理方面已有实际的应用。同时BP算法与其它算法一样，也存在自身的缺陷：(1)由于该算法采用误差导数指导学习过程，在存在较多局部极小点的情况下容易陷入局部极小点，不能保证收敛到全局最小点：(2)存在学习速度与精度之间的矛盾，当学习速度较快时，学习过程容易产生振荡，难以得到精确结果，而当学习速度较慢时，虽然结果的精度较高，但学习周期太长：(3)算法学习收敛速度慢；(4)网络学习记忆具有不稳定性，即当给一个训练好的网络提供新的学习记忆模式时，将使已有的连接权值打乱，导致已记忆的学习模式的信息消失；(5)网络中间层(隐含层)的层数及它的单元数的选取无理论上的指导，而是根据经验确定，因此网络的设计有时不一定是最佳的方案。
论文:论文地址： 论文题目:《Session-based Recommendation with Graph Neural Networks》SR-GNN github: 基于会话的推荐一般是将序列会话建模，将整个session进行编码，变成一个隐向量，然后利用这个隐向量进行下一个点击预测。但是这种方法没有考虑到item直接复杂的转换(transitions)关系，也就是item之间在点击的session中除了时间顺序外还有复杂的有向图内的节点指向关系，所以之前的方法不足以很好的对点击序列进行建模。 现有基于会话的推荐，方法主要集中于循环神经网络和马尔可夫链，论文提出了现有方法的两个缺点： 1）当一个session中用户的行为数量十分有限时，这些方法难以获取准确的用户行为表示。如当使用RNN模型时，用户行为的表示即最后一个单元的输出，论文认为只有这样并非十分准确。 2）根据先前的工作发现，物品之间的转移模式在会话推荐中是十分重要的特征，但RNN和马尔可夫过程只对相邻的两个物品的 单向转移关系 进行建模，而忽略了会话中其他的物品。 为了克服上述缺陷，本文提出了用图神经网络对方法对用户对session进行建模：下面具体介绍怎么进行图序列推荐 V = {v1,v2...vm}为全部的item，S = { }为一个session里面按时间顺序的点击物品，论文的目标是预测用户下一个要点击的物品vs,n+1，模型的任务是输出所有item的预测概率，并选择top-k进行推荐。 我们为每一个Session构建一个子图，并获得它对应的出度和入度矩阵。 假设一个点击序列是v1->v2->v4->v3，那么它得到的子图如下图中红色部分所示：另一个例子，一个点击序列是v1->v2->v3->v2->v4，那么它得到的子图如下：同时，我们会为每一个子图构建一个出度和入度矩阵，并对出度和入度矩阵的每一行进行归一化，如我们序列v1->v2->v3->v2->v4对应的矩阵如下：这个矩阵里面的值是怎么计算的呢？下面讲一下： 看左边的出度矩阵，第一行为 0 1 0 0 ，代表着v1->v2，因为v1，只有一个指向的item，所以为1；看第二行，0 0 1/2 1/2，因为v2有指向v3和v4的边，所以进行归一化后每一个值都变成了1/2。入度矩阵的计算方法也是一样的，就不再说了。 本文采用的是GRU单元进行序列建模，将图信息嵌入到神经网络中，让GRU充分学习到item之间的关系，传统的GRU只能学到相邻的两个物品之间的关系，加入图信息后就能学到整个session子图的信息。 计算公式如下：为了刚好的理解这个计算过程，我们还是使用之前那个例子：v1->v2->v3->v2->v4来一步步分析输入到输出的过程。 （1） 是t时刻，会话s中第i个点击对应的输入， 是n✖️2n的矩阵，也就是会话子图的完整矩阵，而 是其中一行，即物品vi所对应的那行，大小为1✖️2n，n代表序列中不同物品的数量。 如果按照例子来看，如果i取2，那么 为 [0 0 1/2 1/2 1/2 0 1/2 0] 进一步的，可以把 :拆解为[ , ] （2） 可以理解为序列中第i个物品，在训练过程中对应的嵌入向量，这个向量随着模型的训练不断变化，可以理解为隐藏层的状态，是一个d维向量。 (3) H是d*2d的权重向量，也可以看作是一个分块的矩阵，可以理解为H=[Hin|Hout]，每一块都是d*d的向量。 那么我们来看看计算过程： 1）[ ..., ] ，结果是d * n的矩阵，转置之后是n*d的矩阵，计作 2） : H相当于[ ]，即拆开之后相乘再拼接，因此结果是一个1 * 2d的向量。 上面就是完整的第i个点击的输入的计算过程，可以看到，在进入GRU计算之前，通过跟As,i矩阵相乘，把图信息嵌入到了神经网络中取，加深了神经网络学习到的item之间的交互信息。 此外，就是GRU的计算过程了，跟原始的GRU不一样的地方在于输入从xt变成了嵌入了图信息的as,i。 通样也有更新门和重置门，计算方法跟原始GRU一模一样。 这里的 其实就是相当于原始gru中的 ，只不过在SR-GNN里面，进行一轮运算的时候i是没有变化，相当于每个物品单独进去GRU进行计算，得到自己的向量，也就是说在GRU的计算过程中， 是不断变化的，看一下源码更易于理解： hidden就是公式里面的 ,在gru的每一个step计算中都会进行更新，这里我有个疑问，如果所有item的hidden都更新的话，那么应该是整个序列中所有的item并行进入GRU中进行计算，每一个step都得到自己的vector，当每个item的vector更新后，下一个step就重新根据新的 计算 ，接着计算下一个step。 计算过程大概就是下面这样：这里有四个GRU并行计算，没次更新自己的hidden状态，输入则考虑所有的hidden和图信息。 从上面的图看来，每一个item都要进行T个step得到自己的item-vec，所以经过T个step后，我们就得到了序列中所有item的向量，即：图中用蓝色框框画出来的向量，有了这些向量后，我们怎么得到预测结果呢？这就引入了下一个问题。 观察上面的模型结构，我们看到attention，没错，我们认为一个session中的这些item-vec并不都对预测结果产生影响，有些item对结果影响很大，有些影响很小，所以我们进行了加权求和。同时，论文认为session对最后一个item-vec，s1=vn是重要的，所以单独拿出来：公式(6)就是简单的attention操作，其实从公式上来看就是计算每个vi跟最后一个向量vn的权值，然后进行加权求和。 在最后的输出层，使用sh和每个物品的embedding进行内积计算，这里vi应该是item的embedding层出来的向量，而不是后面一直更新的hidden：最后通过一个softmax得到最终每个物品的点击概率： 损失函数为交叉熵损失函数：从数据上来看，SR-GNN超过了经典的GRU4REC，这也说明了图信息的嵌入能带来更好的推荐效果。 本论文很巧妙的将图信息嵌入的神经网络中，更高地让GRU学习到每个item之间的关系，不再局限于相邻的物品之间进行学习。近年来，图神经网络的思想和方法屡屡被用在推荐系统中，学好图神经网络应该是推荐系统的下一个热潮。
随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!
人工神经网络的发展及应用
摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用
随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
1人工神经网络概述
关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程
萌芽时期
在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。
低谷时期
在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。
复兴时期
美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。
稳步发展时期
随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。
随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。
3人工神经网络的应用
在信息领域中的应用
人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。
在医学领域的应用
人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。
在经济领域中的应用
经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。
在其他领域的应用
人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。
4总结
随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。
参考文献
[1]徐用懋，冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展，1993(5)：8-12，20.
[2]汤素丽，罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用，2009(10)：59-61.
[3]李会玲，柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46.
[4]过效杰，祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利，2004(1)：22-23.
[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学，2006.
下一页分享更优秀的<<<人工智能神经网络论文
研究的肯定是有的，但是专门研究的就不能肯定了，现在只有孔子才是全球公认的
《山海经》对我们的影响首先表现在日常生活中，甚至可以说对孩子们的启蒙发挥着巨大的作用。众所周知，《山海经》中记载着许多的远古神话故事，比如我们耳熟能详的盘古开天辟地的故事在《山海经》中就有类似内容。所以说，我们小时候听的很多故事的雏形都来自于《山海经》，这些奇异的故事丰富了我们的童年。
其次，《山海经》中除了我们熟知的神话内容外，还有丰富的地理、宗教祭祀、医学方面的内容，可以说是涵盖远古时代的方方面面。这对于我们理解上古时代的中国有着重大意义。《山海经》中记载的地域、山川河流的信息也引发当代人的论证和探索。其中对于矿产信息的记载更是对我们有指导性的作用。
再次，《山海经》与今天的商业文化联系越来越密切。随着大众审美趣味的提升，对于文化产业的要求也越来越高。要求作品足够震撼、但又不能是毫无出处的胡编乱造。《山海经》凭借着瑰丽的想象又重新回到大众视野。最近热播的《秦岭神树》中也有对《山海经》的引用。
虽然很多人都在怀疑《山海经》的真实性，但不得不说，《山海经》作为文学作品，在写作上还是给我们留下了丰富的经验。其中想象和修辞手法的运用，直至今天，也让人叹为观止。大学时候，老师经常提起《山海经》，每次都会提到它是中国文学史上不可缺少的重要环节。
即使《山海经》的内容荒诞不经，但并不妨碍它成为经典，因为它的价值不止在这些内容上。
可以方便我们知道那个时代的思想，以及我们通过观看山海经，可以拓宽想象力，并让我们学会创造。
有的，不过很多西欧国家对《山海经》的研究主要集中于几个方面：第一，作者的身份。《山海经》传入西欧国家以后，引起了不少学者的兴趣和关注，他们认为，尽管这部书不知道作者是谁，但很可能不是一时编辑成的，而是经过了很多时代才完成的。有任海认为作者很有可能是，战国晚期到西汉时期的人。第二 整体结构。《山海经》这部著作不是一部单纯的地理学著作，而是包括，历史、植物、动物、矿物、神话各个方面的记载，可以说是一部百科全书式的作品。第三 文学价值。《山海经》的文学价值，也备受西欧学者的关注。他们认为，《山海经》的文学性不是很高，但是从中可以反映出中国历史文化和文化精神的价值趋向。第四 浪漫主义思想。西欧作者，对于《山海经》中的浪漫主义神话，有着较浓厚的兴趣。这部作品中所包含的丰富想象力，深刻的影响了后来浪漫文学的创造。其中大量的神话资料，也是后世传奇、小说取之不竭的创作源泉。综上所述，西欧学者对《山海经》还是进行了比较广泛而深入的研究，如一位意大利学者，曾经写过一部著作：《古代中国的神话和宇宙》；此外一名法国学者，出版了一部著作：《关于古代中国神话和民族学的研究》
伯克利仿生技术公司以洛克希德-马丁公司的HULC外骨骼模型为基础，设计出这种外骨骼系统。研究人员将HULC外骨骼进行了改进，使得“eLEGS”外骨骼使用起来更方便。在“eLEGS”外骨骼上，有一个粘扣带，一个背包式的夹子和肩部背带，任何人都可以在一、两分钟内迅速穿上或脱下。据伯克利仿生技术公司介绍，这种外骨骼很薄、很轻，操作起来很容易。
机械外骨骼原理就是用高功率密度的驱动装置，非刚性连接套装在人体外，辅助人类肢体运动。是一种柔性、智能驱动系统。有几个特点，首先，在力学传动原理上，与汽车的助力转向系统类似；载重汽车最早使用液压助力转向系统，现在也有液压与机电混合，或者单纯电动的助力转向系统，有的轿车上也开始采用啦。通俗地说，就是原来要用100牛顿·米的扭矩转动汽车的方向盘，有了助力装置，将可能用10牛顿·米的扭矩就可以转动汽车的方向盘了。然后机械外骨骼的动力驱动系统应当非自锁，通俗地说，就是人强制扭动就能对抗助力系统的驱动，避免助力系统非正常驱动而造成被驱动人体骨折。例如汽车雨刮、汽车电动锁、汽车车窗驱动系统，一般是采用蜗轮传动副，本身就有自锁特点，简单地说，当切断电源，就不能用手转动雨刮，对于助力系统，就将人的姿态给“定格”下来了。机械外骨骼的动力驱动系统最难实现的关键是要重量轻，驱动力矩大而且非“自锁”，且不说在动力系统的设计上，非“自锁”的驱动装置功率密度一定要远远低于“自锁”的驱动装置；这套装置既要能辅助老年人和运动障碍人士搬运重物、攀爬楼梯，又要求自重轻；同时要求可靠性高，动力寿命长，简单地说，就是平均发生故障的时间长，不产生恶性人体伤害事故。以中国一般的工业基础能力，一套机械外骨骼的总重量低于200公斤都困难，所以就没有实用价值。对于非作战的、日常生活实用的机械外骨骼系统自身的重量，工业发达国家可以做到50公斤的数量级，其价格同时也居高不下。这就是功率密度和功率重量指标。机械外骨骼系统的驱动系统基本上都是高强度、加工精确、十分耐磨、韧性好的金属材料，碳纤维之类的复合材料没有多少用武之地，国内的冶炼水平差距巨大；加工的机床设备国内差距也一样遥远。例如要使用非圆曲面的齿轮加工、缸体研磨、优秀的热处理等等先进加工手段。通常的旋转电动机驱动系统、液压动力系统，都可以用于机械外骨骼，从发展上来看，可以是传统的谐波挠性传动机构、历史悠久的记忆合金、新兴的人工肌肉。气动机构不适合于应用在这种场合。因为北京的李海峰不乐意开展相关的工作，她手下闲置的机床不允许加工示范装置，她指挥物业公司严密限制相关的准备工作，就不多谈了。中国的工业基础薄弱，连轻武器都做不过西方工业发达国家，咋去做高功率密度的装置？？去国家的钱，炮制论文倒是好题材。这个领域没有啥好研究挖掘的，基础工业上去后，一切就水到渠成啦。追问………………囧……回答表面材料还有人体适配性都是题外话题，无关紧要。金属材料冶炼要领先，机械加工要准确，刀具与加工设备要过硬。其他运动仿真、动力学、运动干涉验证仿真等等都是人的把戏。过去早就全面回答过啦，去百度网站知道栏目检索就有了。这些专业国外是有限制地，专业有管制，关键实验室不给非结盟国家留学生进入，华裔的企图和习惯，价值观念，惯用手法，地球人都知道，就别装了。李海峰就是危害国家安全的高官！！！！！在中国，没有关系、没有背景、没有后台，你想去做尖端科技、军事工业，妄想罢了。
最早的外骨骼可以追溯到1890年。当时一位叫尼古拉斯·亚根的俄罗斯人发明了一种用压缩空气包为动力的类外骨骼系统。1960年，通用电气开发出的一只机械外骨骼手臂真正意味着外骨骼在成为现实。 1978年，麻省理工学院加入这一行列。 1983年，斯蒂芬·雅克布森（Stephen Jocabsen）创建了公司Sarcos(XOS). 2000年，XOS从14个类似的装备中脱颖而出，被美国国防部高级研究计划署——就是这个机构发明了互联网——选中，并且把打算它应用在军队中。 2000年，美国国防部研究计划署（DARPA）征求人体能力增强系统的建议书，很快将会签约并开始外骨骼的开发。 2004年，日本筑波大学的机械人专家三阶吉行和他的同事们在2004年创建了一个叫做“Cyberdyne”的公司，他们花了十年时间研制的动力外骨骼推向市场。这种动力外骨骼叫做HAL——人体辅助义肢（Hybrid Assistive Limb），要用于医疗领域，帮助残障者行动和伤患复健。随着科技的发展，越来越多的公司加入了机械外骨骼的竞争之中，但是它所能触及的领域依旧小的可怜，因为要做到量产对现如今的科技而言还有一定的难度。 第一，材料。机械外骨骼必须选择轻质且坚韧的复合材料，不至于让它的存在本身成为负担。 第二，流畅的机械动作。要符合生物机械学，以适应人类灵活的身体，可是很明显这是如今的技术难题，依旧无法得到解决。 第三，能源。即使选用了轻质的复合材料，能源也要足够完成几个小时的任务执行时间且便于携带并达到一定程度的推重比。汽油，电力等能源都无法满足机械外骨骼的长时间续航行动。 �第四，噪音。这一点对于军用领域而言尤为重要，在现代信息化战争中将自己暴露在阳光外，那么恭喜你预定了死亡。 机械外骨骼由幻想映入现实，于是有了第一个机械外骨骼，又从现实映入了幻想，于是有了钢铁侠，当幻想再一次映照现实的时候，单兵外骨骼将会成为现实。 即便机械外骨骼有着这样那样的不足之处，但是无数的金钱还是在机械外骨骼的身上不停的燃烧，到了现在市场上也已经出现了不少应用到了现实中的产品。 1、 赛百达因Hal-5。 日本科技公司“赛百达因”(Cyberdyne)研制的HAL-5是一款半机器人，拥有自我拓展和改进功能。 2、 救援机器人T52 Enryu T52。Enryu由日本公司Tmsuk 于1994年3月设计，它是机器人家族的一个大块头，重量近5吨，身高达到3米。 3、 松下充气式外骨骼。 松下充气式外骨骼在设计上用于帮助瘫痪患者。 它的肘部和腕部装有传感器，允许手臂控制8块人造肌肉。人造肌肉内装有压缩空气，用于挤压瘫痪部位。 4、 伯克利·布里克外骨骼。 伯克利·布里克外骨骼由美国国防高级研究计划局(DARPA)设计，致力于帮助士兵、营救人员、野火消防员以及其他所有应急人员。 5、 机甲外骨骼。 机甲外骨骼是科幻小说中经常出现的机甲的一种复制品，高度达到18英尺（约合米），由美国阿拉斯加州的工程师卡洛斯·欧文斯发明。 6、 Stelarc外骨骼。 Stelarc外骨骼是一款肌肉机器人，外形与蜘蛛人类似，长有6条腿，直径达到5米。它是一种混合人机，充气和放气之后便可膨胀和收缩，与其他外骨骼相比具有更高的灵活性。 7、 脑控外骨骼系统。 这种外骨骼能够实现骨骼、肌肉与神经系统之间的交互作用。所有骨骼和肌肉都由大脑直接控制。脑控外骨骼系统由美国密歇根州大学的神经力学试验室设计。 8、 Springwalker外骨骼。 Springwalker外骨骼能够像所有动物一样奔跑跳跃。借助于这种外骨骼，佩戴者的奔跑速度最快可达到每小时35英里（约合56公里），跳跃高度可达到5英尺（约合米）。 9、 被谋杀教授步行辅助设备。 这款步行辅助设备用于帮助少肌症患者恢复身体机能。 10、 引力平衡腿部矫形器。 引力平衡腿部矫形器在设计上用于帮助佩戴者在不受引力影响下走路。 外骨骼——百度百科 机械外骨骼——百度百科 如今的机械外骨骼还位于辅助地位，但是想一想这几年科技的猛烈发展，如今智能时代到来，很多以前的技术难题都将会在智能进化的时代得到解决，也许我们很快就会进入一个机械外骨骼的时代。 请对机械外骨骼的未来充满期待！
进而企业若想真正实现战略性发展就必须在制定、实施国际市场营销策略的过程中保证创新性和发展性。在此,本论文将对国际营销的本质以及发展现状进行分析并提出相关策略,以期利于企业以及营销汲取儒家文化精华，构建有中国特色的市场营销理论市场营销学新领域从消费需求的变化看我国企业产品营销观念的转变当代市场营销的三次革命现代美国市场营销教学与研究 西方银行市场营销观念的演进与我国商业银行营销策略树立现代市场营销观市场营销专业建设之探索我对中国市场营销教育的一些看法论市场营销的两次革命浅谈西方金融营销的历史进程及发展趋势对市场营销专业教学改革的思考等级营销初探管理教学市场营销专业课程体系设计研究初探论近代早期资产阶级改良派的市场营销思想九十年代以来我国市场营销观念的变化论市场营销的第二次革命营销异化与营销深化21世纪市场营销新观念综述营销观念的发展与博弈均衡——兼谈旅游企业的市场决策。
你可以参照一些国内外的老总的思维和战略去对比着写！在充分了解了他们的思维后，去写出自己的东西！
找到了吗？我也在找
我帮你,这个非常简单 论文题目:绿色营销对策研究文献综述绿色营销的发展与研究己成为90年代以来现代营销学理论研究与发展的重要方向，成为21世纪市场营销的主流。从对市场营销理论与实践的研究来看，目前国内外对绿色营销的研究主要集中在绿色营销概念、绿色营销市场的细分、绿色产品的定价策略、绿色促销、绿色消费行为、绿色营销策略组合等问题。20世纪70年代以来，传统的主流市场营销理论就一直遭受着来自其它理论领域，包括非主流市场营销理论的批评。例如，营销战略导致的对自然环境的任意开采;对消费者的实际需求关系太少而生产出了太多的对健康和环境有害的产品;通过广告刺激、产品的差异化以及人为地缩短产品的生命周期导致了资源的浪费等等。在这种形势下，营销学界也围绕环境保护问题进行了卓有成效的讨论，并提出了一系列影响广泛的营销概念，其中，绿色营销最具代表性。在营销理论中，目前对可持续发展的支持主要体现在绿色营销理论的发展。绿色营销所强调和探讨的是企业应该以及如何适应消费者日益增长的对环境友好产品的需求。在绿色营销中，环境友好可能是一个营销工具和营销手段，也可能是一种营销理念，而且绿色营销中的环境已不只局限于生态环境。因此，绿色营销意味着，绿色市场的存在和不断扩大对于企业来说既是一种采取环境友好行为的压力，又是一种可以开发和利用的市场机会。绿色营销概念一经提出，立即受到了营销者的广泛欢迎和应用，现在，越来越多的企业已开始通过绿色产品、绿色分销、绿色广告等绿色营销策略，适应和满足市场日益增长的绿色需求和绿色消费，在环境保护方面发挥了积极的作用。尽管如此，绿色营销作为目前广泛使用的一个术语，内涵仍存在着许多争议，实践仍然局限在那些通过提供有限数量的绿色产品迎合有限数量的绿色消费者需求的绿色企业。当允许市场提供非绿色产品且这些产品能够甚至更多地为企业带来利润时，绿色营销的发展必然会受到限制。但总体看来，随着人们生活水平的提高以及消费者绿色意识的增强，绿色营销的发展将成为企业的必然选择。MiehaelJ叮 PolonskyandP址 汕e飞 erllx〔“〕，用战略的眼光来重新评价绿色营销，提出企业应注意自身生产与环境相协调，抓住绿色时机，依靠绿色营销领先于其他企业;chialinchen〔l2]对绿色产品的开发设计了基于质量模型的分析 ;DevashishPujari〔‘3〕等分析了绿色化和竞争力对环境新型产品的开发造成的影响。国内理论界、学术界介绍传播进而深入研究绿色营销这一理论基本始于20世纪90年代中后期。1997年3月，北京经济科学出版社出版的罗国民、彭雷清、王先庆三人著述的《绿色营销一环境与市场可持续发展战略研究》为国内绿色营销研究首开先河。1998年9月，复旦大学出版社出版了沈根荣编著的《绿色营销管理》;1998年11月，山西人民出版社出版了王方华、张向著著述的《绿色营销》;2000年1月，湖北人民出版社出版了万后芬、马瑞蜻、夏祖洋和钟沁异四人著述的《绿色营销研究》。这些著作主要研究:(1)绿色营销的有关理论，包括可持续发展理论、绿色营销观念、绿色营销与传统营销的区别;(2)企业的绿色营销战略问题，包括绿色市场供求分析、绿色企业形象战略的制定与实施、绿色产品开发战略;西南大学硕士学位论文(3)企业实施的绿色营销策略，包括绿色产品经营过程的组合与包装、商标策略、绿色产品的定价理论与价格策略、绿色产品分销渠道的选择、建立和管理、绿色产品的广告与促销等。由此，国内学者己经从传统营销学角度整体把握了绿色营销的相关理论及实施策略。近几年，由于可持续发展观的树立，学术界从更多方面、更多角度开展对绿色营销的研究。不光对绿色营销从微观角度分析绿色营销的含义，同时还指出了绿色营销的伦理涵义叫，其包含三方面内容:①有利于确立“天人合一”的生态价值观，正确处理人与自然的关系;②有利于确立可持续增长的科学发展观，妥善处理资源利用的代际公平问题;③有利于确立“以人为本”的社会功力观，正确处理经济效益和社会效益的关系。黄熙〔l5]认为绿色营销作为可持续发展的一个微观拓展，属于准公共物品，具有正外部性。但这种正外部性也给开展绿色营销的企业带来了负的效应，容易出现“成本独自承担，效益大家共享”的局面，即市场失灵。韦明与于晶丽〔16]认为开展绿色营销可以实现人、经济、社会等的多赢，但由于各方认识不同，在开展绿色营销方面遇到一些阻碍，所以利用博弈论来探讨绿色营销的困境和出路的。王成昌与吕永红〔l7J认为在开展绿色营销方面除了依靠企业和消费者的力量，也要靠政府规制.