信息科技与信息化论文参考文献
信息技术的论文
在个人成长的多个环节中，许多人都写过论文吧，论文是一种综合性的文体，通过论文可直接看出一个人的综合能力和专业基础。那么一般论文是怎么写的呢？以下是我收集整理的有关信息技术的论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
摘要： 随着信息技术的发展，人类已经步入了信息社会，信息技术为人们提供了一种全新的生产和生活方式，并深深地影响着人类社会的政治、经济、科技等各个领域。通过信息技术的概念及发展趋势进行简要分析，粗浅地谈了信息技术给人类社会带来的一些影响。
关键词 ：信息技术；发展；影响
一、什么是信息技术
信息伴随着人类社会的出现而存在，从广义来看，凡是能扩展人的信息功能的技术，都可以称为信息技术。
信息技术是指利用电子计算机和现代通信手段获取、传递、存储、处理、显示信息和分配信息的技术。（新华词典）
目前，信息技术主要包括计算机技术、微电子技术、通信技术、传感技术等。信息技术的发展趋势：多元化、多媒体化、网络化、智能化及虚拟化。人类社会各个领域的活动都将在网络系统中完成，而信息技术的智能化却成为令人瞩目的发展方向，2010年的上海世博会，日本的机器人用小提琴演奏《茉莉花》就是其中的一个例子。
二、信息技术的影响
信息技术在日常生活、教育、科学研究、通信服务、金融商业、医疗保健、工业生产、军事、航天等方面已经广泛应用，对人类社会各个领域的发展产生了巨大的推动作用，将从根本上改变人们的生活方式、行为方式和价值观。
信息技术对人类社会的影响，其主流是积极的，但是一些负面影响也是客观存在的。在此，笔者粗浅地谈谈信息技术的正面和负面影响。
（一）正面影响
1.促进社会发展
随着信息技术的发展，人类社会进入信息社会。信息技术在人类社会各个方面、各个领域的广泛应用，加快了社会生产力的发展和人们生活质量的提高。
信息技术的发展使得世界变成一个地球村，人们能分享社会进步带来的成果，减少地域差别和经济发展造成的差异，这样不仅促进了不同国家、不同民族之间的文化交流和学习，还使文化更具开放性和更加大众化。
2.信息技术促进了世界经济的发展
信息技术推出了新型的行业——互联网行业，基于互联网的电子商务模式使得企业产品的营销与销售及售后服务等都可以通过网络进行，企业与供货商、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。而传统的行业为了适应互联网发展的要求，纷纷在网上提供各种服务。
3.推动科技进步
信息技术促进新技术的变革，推动了科学技术的进步。计算机技术的应用，使得原本用人工需要花费几十年甚至上百年才能解决的复杂计算，如今可能用几分钟就能完成；应用计算机仿真技术可以模拟现实中可能出现的各种情况，便于验证各种科学的假设。以微电子技术为核心的信息技术，带动了空间开发、新能源开发、生物工程等尖端技术的发展。此外，信息技术在基础学科中的应用以及和其他学科的融合，促进了新兴学科和交叉学科（如人工智能）的产生和发展。
4.改善了人们的生活和学习
信息技术的广泛应用促进了人们的工作效率和生活质量的提高。足不出户可知天下事，人不离家照样能办事。如在家上班、网上信息交流。网上信息交流是现今网络技术最为广泛的应用，人们使用计算机来生产、处理、交换和传播各种形式的信息（如书籍、商业文件、报刊、电影、语音、影像等）。网上学习、网上购物、写博客微博、网上会议、网上娱乐、收发电子邮件等几乎是当下人们每天都会做的事。这些无疑可以扩大人们的交流半径，拓宽人们知识信息的来源和途径。
（二）负面影响
1.危害人们的身心健康
①网恋
由于网络环境的虚拟化，网络中的匿名化活动，导致好多的人去网恋，在现实生活中是一种身份，在网络虚拟世界中扮演另一种身份，这样容易使人产生双重性格。“网恋”会引发人的感情纠葛，导致各种情感问题，造成心理的创伤。网恋的影响并不仅仅限于网民之中，长时间泡网无疑会缩减自己与亲人、朋友、同事交流的时间，自然也会给自己的家庭、生活和工作带来不良影响。因此，我们要杜绝网恋的危害。
②网游、网瘾
网络中精彩的游戏、影视等让很多人沉迷网络，有了网瘾。由于花费过多时间上网，以至于损害了现实的人际关系和学业、事业，尤其青少年的控制力差，很容易沉迷网络。长时间上网不仅会影响青少年的身心健康、导致学习成绩下降，还会弱化青少年的道德意识、影响人际交往能力的正常发展和正确人生观和价值观的形成。近期，我国公众对未成年人“网络成瘾”问题给予很高关注。
③网络吸毒
随着网络的发展普及，从2009年开始，又出现了网络吸毒贩毒的毒品违法犯罪形式，涉毒人员把现实中的吸毒过程搬进了虚拟空间。2011年10月30日的《焦点访谈》播报了公安部门首次破获的网络涉毒大案。这是公安部门在全国范围内组织侦办的首例利用互联网视频交友平台进行涉毒活动的新类型毒品案件。让人震惊的`是，在这些人群中，35岁以下的超过了65%，年龄最小的只有15岁。
这样一个残酷的事实摆在面前，无疑再次敲响了警钟：网络监管任重道远，不容松懈。一个文明健康的网络环境，关系到青少年的健康成长，关系到社会的和谐稳定。因此，净化网络环境刻不容缓。在此我呼吁，一方面社会有关部门应该加强网络管理，尤其网络运营商应该担负起社会责任；另一方面，要注重对社会广大青少年的思想教育。在此我提议未成年人要正确认识网络，要适度、合理地使用网络获取知识、技能，进行娱乐、休闲等。
2.信息污染
各种信息资源中混杂了大量干扰性、欺性、误导性甚至破坏性的虚假伪劣等各种有害及无用信息，造成了人类精神世界的信息污染，使得人们对错难分，真假难辨。所以我建议人们要认真分析、鉴别信息，这样就不容易上当。
3.信息泛滥
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。网络传播速度快、范围广、监管难，使虚假信息严重滋生蔓延，导致了信息泛滥，人们消耗了大量的时间却找不到有用的信息。
4.信息犯罪
随着信息技术的应用和普及，人们对网络的依赖性越来越大，
信息安全成为一个很严重的问题。一些不法分子利用信息技术手段及信息系统本身的安全漏洞，进行犯罪活动，主要有信息窃取、信息欺、信息攻击和破坏等，造成了严重的社会危害。因此，我们不仅要加强信息安全防范，还要提高自己的法律意识。
总之，当今信息技术的发展对社会的影响是全方位的。从长远来看，信息技术会越来越深入地影响人们的生活、思想观念。当然我们不能光看其积极的一面，也要清醒认识到其负面影响的客观存在。如今，网络上的不良现象越来越多地滋生、蔓延，并不断挑战道德和法律的底线，尤其网络对青少年的危害，我们更是要严加提防、马虎不得。因此净化网络环境刻不容缓。
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在学习、工作中，大家都跟论文打过交道吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。你知道论文怎样才能写的好吗？下面是我为大家收集的计算机论文参考文献，欢迎阅读与收藏。
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教育信息化是实现我国东部与西部教育平衡发展的桥梁,实现东部与西部的教育信息化均衡是我国教育的关键。下面是我为大家整理的教育信息化优秀论文，供大家参考。
摘要:随着以计算机和网络为基础的信息技术飞速发展，信息技术在教育领域已经得到广泛的应用。将信息技术作为一种工具与科学课程的教与学融为一体，达到改变传统的教学模式、培养学生的创新实践能力。
关键词:科学教育;信息技术;创新实践能力
一、利用信息技术的多样性激发学生兴趣，调动学生探究欲望
兴趣对智力起着促进作用，是开发智力的钥匙，它使个体的整个心理活动积极起来，处于“最佳状态”，从而促进智力的发展。如何激发学生的探究欲望是指导学生主动学习的关键。多媒体信息提供了多种外部刺激，如声音、图片、动画、文字等，他们具有直观形象、内容丰富、动态呈现、信息量大的特点。教师在进行教学设计时，可以根据学生实际和学习内容以及教学需要，恰当好处地运用多媒体信息技术创设教学情景，让学生走进情境，更好地体验学习。优美直观的情境，不但能有利地激发学生的探究欲望，而且有利于学生知识的获取、存储和建构，更有利于引导学生积极地去思考、发现、研究解决问题;既感受到信息技术带来的优势，又感受到学习综合实践的乐趣。
二、营造氛围，培养学生创新意识
教学是师生共同参与的教与学双边活动，建立平等、友好、民主的师生关系，营造情感交融的良好气氛，使学生敢于创新。而科学课程是实践性很强的课程，教学中极易扼杀学生的创新行为，民主、和谐的学习环境对教学很重要，更利于激发学生的创新意识。
1.教学中必须建立平等、和谐的人际关系。教师应尊重学生的爱好和人格，以平等、宽容的态度对待学生;善于发现学生的闪光点，鼓励学生发表自己独立的见解，提出质疑，为学生提供创造的空间和机会;尊重学生的观点，不强求统一，确保学生创新的积极性。这样，学生才会通过参与课堂教学活动产生归属感，表现出创新的意识。
2.给学生提供展示自我的机会。任何人只有在不断地思考、设计、创作中，提出问题、发现问题、解决问题，再探究再交流中，获得知识、获得自信、取得进步、培养能力，才能逐步的良性循环向更高更强的方面发展。所以我们在活动中要充分利用各种手段给学生一个大胆展示的机会，比如我们可以利用虚拟实验给学生展示自己设计实验展示探究结果的机会，让学生在展示中发现问题，这一举措不仅给学生提供了展示自我的机会，更肯定了他们辛勤创作的成果，从而激发他们的学习热情。
3.鼓励学生大胆创新。创新是主体性的最高体现，培养学生创新精神就要随时随地地激发学生的灵感，不拘泥一种表现成果。在八年级教材《网页制作》一课中，我们的做法就是让学生大胆实践，不要求使用固定的模式和内容镜来完成作品主题，让学生充分发挥自己的想象空间，制作出多种多样的网页图片。
4.充分体现学生在教学活动中的主体地位，确保学生全员参与到教学活动中。只有让学生成为独立自主的学习者，才能达到学习知识的最佳效果。所以，教师应注重营造以学生为中心的课堂氛围，通过分层教学的策略，让教师与学生、学生与学生之间合作学习、共同交流，使学生在个体思维的冲突中开拓自身的思路，激发创造性思维的活力。最终使每一个学生通过对不同层次问题的探究和学习，获得各自的成功，产生更强的创新热情和欲望。
5.给学生多留些想像的空间。如在开展“失重现象”的教学中，教师设计在存在重力而产生的现象中逆向思维的方法，让学生充分发挥自己的想象力，在有理论依据的基础上，假设若干情况，不限定学生的发散思维。这一教学方法的实践既巩固了他们重力的理解，又提高他们对知识的运用变通，久而久之养成了一种敢于创新的精神，受益终生。
三、激发思维兴趣，培育创新精神
兴趣是学生探索创造的源泉，只要学生对学习内容有了强烈的兴趣，那么他们的思想就会活跃起来，记忆和思维得到提高。因此，在教学中应激发起学生的好奇心，引发他们的学习兴趣，使学生变被动学习为主动参与，为培养创新精神奠定基础。
1.开展竞赛。好胜是人的天性，孩子尤为突出。在教学总创造机会让学生感受成功的快乐，对创新能力的培养是很重要的。在教学中可针对不同的学生开展分层知识抢答、主题活动设计等活动，发挥学生不同的特长，让他们在活动中展示自我，找到科学知识与生活的共通之处，培养创新的乐趣。
2.目标驱动。合理的任务将激发学生的学习兴趣和积极性，围绕既定任务展开活动，激励学生为完成任务努力。我们在教学目标的设计必须以学生为主体，遵循实践性、自主性和创造性原则，在教和学方面富有探索性，使学生在学习知识技能过程中不断提高创新能力。如在讲幻灯片制作时，可以将带有时尚动画的文档向学生进行展示，自然而然地激发学生的好奇心，使他们想动手尝试。
3.创设情境。创设真实的情境对培养学生创新思维是非常必要的。教师可以通过与教学内容相关的生活情境将学生带入其中，引导他们在情境中产生兴趣和想法，激发创新思维。如在学习《人体的应激反应》时，教师设计学习蜈蚣爬行和模仿秀让学生体验，这样学生便会将自己融入情境中，发挥主动性和创造性。信息技术既是科学教育实践活动探究的重要内容和特殊领域，又是有效实施开展科学探究活动的重要手段。在科学教育活动实施的过程中，积极应用网络信息技术手段、媒体技术手段，拓展科学教育教学活动的时空范围，提高科学教育对学生能力培养，思维创新意识的强化作用，从而实现信息化教育对教育教学活动的助推作用。
摘要：当前我国的国际化进程正处于历史的关键时期，成人教育作为终身教育的一种重要教育形式，推进成人教育的信息化建设是教育现代化和信息化的必经途径，是保障当前成人教育能够适应时代发展的重中之重，是推进经济全面均衡发展的有效途径。文章指出，大力推动成人教育信息化能够有效、合理地分配教育资源，使成人教育受众能够获得全面、完备、均衡和完善的教育资源，为成人教育、继续教育和终身学习提供优质的教育网络信息资源，促进现代远程成人教育和教育信息化水平的提高。
关键词：成人教育;信息化;策略
1问题的提出
近年来，随着教育信息化推进力度不断加大，全国各高校的信息化建设取得了长足的发展。成人教育作为我国教育产业的重要组成部分，其信息化建设却一直未能得到重视，关于成人教育的信息化方式和途径一直存在较为模糊的认知，在制定成人教育信息化的相关方案时，也未能与国家的整体规划或地方的统筹规划相调配，在政策层面上没有凸显成人教育与职业教育和普通高等教育的不同，在服务和政策支持上缺乏一定的力度。
高校对成人教育重视不够
各级地方高校在响应信息化的同时积极成立了教育信息化指导机构，职业院校也将信息化进程搬上日程，然而很大一部分高校却缺失成人教育的信息化建设。成人教育的信息化建设异常不顺，相对于其他同类高校的信息化建设，成人教育信息化存在师资力量缺乏、教育经费不足、中高端人才短缺和规划方案缺失等问题。一方面，是由于政府的支持力度不够;另一方面，也与当前的软硬件环境相关，在注重网络资源、计算机设备等硬件设备的前提下，又会忽视信息化教程、多媒体信息化软资源的配套跟进，未能形成有效的保障体制和机制，难以满足大力发展成人教育的要求。由于政府经费投入不足、各级教育部门对成人教育重视不够等原因，成人教育的信息建设还不能很好地满足信息社会和网络环境下成人教育教学的实际需要。成人高校信息化设施建设不平衡，信息资源匮乏，使用率低下，导致成人教育信息化建设的效能不高，工作进度相对缓慢。
教师队伍信息化水平有限
教师队伍是推动成人教育教学信息化的原动力，教师队伍信息化水平不高，严重制约成人课程教学信息化的发展。首先是教师对于教育信息化的开放性、共享性、交互性和协调性等方面认识还不够。很多老教师在教学过程中过分依赖传统的教育教学手段，对先进的教学理论认识不足，不敢大胆尝试。这种缺乏全面科学的认识导致了思想和行动上的偏差。认识的不足、信息化概念的不清晰造成了成人教育信息化资源的利用仍然处于初级层次，有些信息化设施设备成为摆设，给信息技术的推动带来了一定的阻力。其次是教师整体的信息化技术水平和应用能力偏低。多数教师应用的主要软件是Word，Excel和IE的操作，像数据库、网页制作、图象处理、课件制作等更深层次的软件使用能力更欠一筹。这就直接导致多媒体课件制作、教学平台的操作等方面的欠缺。造成成人教育教学教师队伍信息化水平不高的原因一个是大多数教师均来自非计算机专业而对信息化设备驾驭不够好。另一个就是成人高校对教师在信息化培训方面不系统。只有解决教师自身驾驭信息化设备的能力，才能推动成人教育课程教学的信息化，从而推动整个成人教育信息化建设。
成人院校信息化应用水平不高
教学、科研和实验等多个环境的契合度不高，整体而言，当前很多院校的教育信息化仍然停留在将课本中内容照搬到多媒体平台上，传统的课本宣读方式仍是成人教育信息化的主流方式，将大量的优质资源排斥在外，优质的信息化课程资源未能与学生的实际操作平台和实验平台相结合。
2研究策略
大力推进信息化建设进程，将信息化技术与当前实际的成人教育课程相结合，以课程教育来驱动信息化建设的进程，将信息化的建设落实到具体的教学中，在教学中使成人学生的学习方式从传统的教材学习方式转换为信息化的学习方式，提升成人学生的学习效率和学习热情，全面提升成人教育的学生质量和教学质量。为此，应着重以下几点信息化建设的策略研究。
加大力度建设成人教育教学资源库及其平台，实现成人教育教学平台信息资源共享
成人院校的教育教学网站建设是信息化建设的一个重要方面。在构建教育资源教学库时，要时刻保持以《教育资源建设技术规范》为蓝本，以实际教学、媒体化方法、实验仿真教学和在线学习为重心，推进课程资源的优质优化，在优化教育资源库统筹建设的同时，推动信息资源的平滑转化，从当前结构化的离散型数据资源向结构化的主题丰富性资源进行平滑过渡，在知识形态上从单一不变的技术性资源向动态智慧型资源迁移，整体的管理方式由集中性资源收缩方式转而向开发性资源共享方式进行平稳过渡，力求课程资源的多样性、丰富性、生动性、灵活性和共享性。构建多门类多元素的课程学习资源，保证成人学生能够获得丰富、有效的学习资源，达到全面发展的目的。
努力建设一支具备信息化应用能力的成人教育师资队伍，提升成人教育教师的信息化素养
教育信息化首先是人的信息化，因此，当务之急是做好师资的信息化培养和培训。从根本上讲，教师队伍的素质深刻影响成人教育质量的高低乃至整个成人教育事业的成败。无论教学方法如何改革，无论教育政策如何要求加快成人教育信息化的步伐，成人教育教师运用信息技术服务于课程教学的能力都是成人教育信息化的最直接、最原始的动力。拥有丰富教学经验和教学水平的师资力量是一所成人院校成功和进步的标志，在保障当前教学正常进行的前提下，努力培养和发展一支具备现代化教学方法和教学经验的师资力量，加快推动成人教学信息化的进程是当前成人院校建设和发展的重点。成人教育应当更加贴近实际，深入调查和分析，在教学中探索更为有效的教学方式，按照专业教师的学科不同、年龄不同，分层次、有步骤地开展信息化技术培训工作。培训的要义首先要对教师的认知理念进行培训，使得教师认可当前的成人教育信息化方式是一种更加合理和有效的方式，是更加适合成人学生的方式，能够推动成人教育的整体事业全新的发展，打消他们对计算机的偏见。成人教育师资队伍的信息化教育理念、认知、能力能否跟上设施设备更新的步伐，适应操作软件升级的节奏，是开展成人教育信息化的第一步。在成人教育教师有了信息化服务教学的意识以后，逐步进行专职教师信息化能力的培训，这时就要以计算机的普及教育和计算机辅助教学作为重点，着力于培养成人教育教师应用计算机等信息化设备的能力，并逐步更新培训内容，组织部分基础好、专业对口的教师开展信息技术与课程整合的培训与学习，强调学以致用，加强学习过程的监督和学习成果的展现，加强技术交流与研讨。最后，在掌握基本技能的基础上，要面向全体教师开展信息安全意识和信息道德行为规范、网络安全和病毒防护、学校管理系统应用等培训，不断提高成人教育教师的信息化素养，提高成人教育的质量和效益。
加强信息化基础设施建设，逐步完善成人教育信息化办公平台
信息化建设最依赖硬件资源和软件资源的支持。硬件资源是指信息化中需要的一些必须的硬件设备，软件资源是指信息化建设需要的师资力量。因此，在进行信息化建设时，必须兼顾硬件资源和软件资源，以可靠的硬件资源作为支持，同时吸纳更新鲜的互联网资源和信息化资源作为成人学生的实践资源，构建以多媒体设备、教学实践设备和互联网在线学习为主流的信息化硬件平台。在推动信息化软实力的同时，一方面要加强原有师资力量的稳定提升，一方面要吸收外来新鲜的资源作为提升，为当前的环境带来一些不一样的血液，在进步中前进，在前进中进步。成人教育的信息化不仅包括硬件设施的信息化，还包括所有的用户界面。在加强硬件管理和资源库建设的同时应着力建设用户平台。最终应以成人院校的网络平台主页为轴心逐步建成对外宣传界面、对内教学资源库、在线教学系统、在线测试系统、行政办公系统等子系统群。逐步开展各教研组、各学科的课程教学网站建设，大力提倡成人教育教师建设个人课程教学网站，链接到网络学习的平台，随时可以浏览课程相关学习内容和信息。部分成人院校已经在使用教务管理系统对学生成绩等信息进行科学管理，而学生学籍管理几乎是各个学校的缺口，成人学生都要登录到学信网查询学籍、学历，而成人院校也没有对学信网的使用规则和流程给出相应的指导性和说明性文件，校园网和学信网没有达到有效链接，严重阻碍了学生对学籍、学历查询的需求。因此，成人院校还要逐步实现和完善成人院校的教务教学管理、学生成绩管理、招生信息管理、学籍学历管理、政教管理、教研管理、后勤总务管理等综合性信息化应用，达到成人教育工作业务的综合性、共享性信息化管理，各部门实时共享信息数据，消除“信息孤岛”，实现真正意义上的无纸化办公，极大地提高成人院校日常管理与教学工作的效率。
3问题与展望
存在的问题
首先是成人院校往往独立于总校的自动化办公系统而自成体系地单独管理。具体体现在，大多数高等院校已经投入使用办公自动化系统，但总校下属的成人教育部门往往没有参与其中，而是有自己的管理方法，这可能是成人教育的教学模式与其他教育形式不同导致的。其次是在教学平台上，师生互动模块使用率较低，无论是老师还是学生更喜欢使用微信、QQ等即时通讯工具进行交流，分析其原因应该是平台上的互动模块不具备即时性，学生提出的问题老师不能及时看到并回复，不如微信等通讯工具直接、便捷。第三是成人教育专业教师的信息化应用能力有差距。这个问题是无法避免的，总体情况是青年教师比中老年教师有优势，接受新事物快，信息化掌控能力强。计算机专业教师比其他专业教师更容易掌握专业的应用软件和工具，对多媒体课件的开发和设计更得心应手。虽然在成人教育信息化建设的进程中会出现一些问题，但这些问题可以随着信息化进程的发展，把影响减到最小，不仅不会影响成人教育信息化发展的大局，更有利于激发新课题的研究和探索，使成人教育的信息化建设向更高要求迈进。
未来展望
成人教育信息化可以说是一场革命，它改变了学习者的认知方式，改变了教育者的思维定势，改变了师生间的关系和教学形态。这场革命将成人教育引领到了一个新的境界、新的高度，积极参与其中是教师的历史使命，更是一种教育行为的自觉，以深化信息技术与成人教育课程的整合，加强信息化建设环境下的教学模式、教学方法的研究和应用指导，建立信息化学习支持服务体系，推动教师运用现代信息手段的终身学习。成人教育工作者应全力以赴，以提升办学质量为己任，倾力打造一个装备信息化、管理信息化、思想现
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信息通信的论文参考文献
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导语：电子信息工程的论文参考文献有哪些呢?下面是我分享的电子信息工程的论文参考文献，欢迎大家阅读。
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android论文参考文献「范文」
Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统，主要使用于移动设备，如智能手机和平板电脑，由Google公司和开放手机联盟领导及开发。以下是关于android论文参考文献，希望对大家有帮助!
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信息论论文参考文献
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（）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。
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 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。 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 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 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。
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小学语文教学中信息技术应用问题分析论文
摘要： 随着信息时代的来临，信息技术已经渗透到了社会的各个领域中，人们的生活方式、学习方式也出现了很大的变化。当前，现代信息技术也被普遍应用到教育教学中，特别是在小学语文教学中信息技术得到了广泛的应用，它不仅为语文课堂注入了新鲜的血液，实现了语文教学资源的整合，更对语文教学质量的提高意义非凡。因此，将探讨小学语文信息技术教学现状与教学措施。
关键词： 信息技术；存在问题；解决措施
在社会时代飞速发展的同时，科学技术也取得了长足的进步，现代信息技术越来越广泛地被应用于教育教学中。众所周知，学校是宣传教育的关键场所，利用信息技术来开展小学语文课堂教学，无疑能够增强教学效果，提高学生学业成绩和教师教学水平，可见普及信息技术非常必要。然而，一味追求课堂教学的信息化，却造成该教学模式发展效果不理想的现状。为此，这就要求语文教师合理科学地运用现代信息技术，才能更好地促进我国教育事业的发展。
一、小学语文应用信息技术教学的问题分析
（一）教学观念有待更新
虽然信息技术越来越广泛被用于教育教学，然而，我国小学语文教师长期受传统教学观影响，无法更好地利用信息技术来开展教学活动，对其应用持忽略态度。由于传统教学以教师讲解为主，学生听讲为辅，这种填鸭式教学侧重教师在教学中的领导地位，而忽视学生学习的主体地位，以至于学生只能死记硬背，不会创新，严重制约了学生创新能力与思考能力的发展，更不利于学生学习兴趣的提高。
（二）师生之间缺乏有效互动
当前，小学教学中越来越广泛地应用信息技术，其虽然声像合一、信息量大且内容丰富，能够有效吸引学生的注意力。然而，正是因为信息技术在教学中的普及，导致部分由教师口述或学生动手就能完成的教学内容完全被信息化，以致于增大了学生对信息技术的依赖性。甚至在这种教学环境中，师生间严重匮乏互动交流，致使教学氛围呆滞，师生关系疏离，学生课堂主导地位被忽略，严重影响了学生的学习。
二、小学语文应用信息技术高效教学策略
（一）合理制作教学课件
对于小学生尤其是男同学而言，语文是一门相对其他科目更冗杂的科目。小学语文涉及面广、信息量大且内容丰富，但小学生因年龄等客观因素自身缺乏丰富的生活经验，即便教师将知识完全告诉学生，他们也难以消化理解。所以，教师在制作教学课件的过程中，要充分深入地研究语文教材，把握教学中的重难点，借助直观形象的信息化教学手段，为学生营造良好的学习氛围，以实现师生双方的有效互动。例如，在《落花生》教学中，教师可收集花生整个生长过程的音像资料，然后根据课文内容将资料进行合理分段，再融合文字背诵让学生切实感知文章内容，进而调动学生的学习兴趣和积极性。又如，在《狮子和鹿》教学中，备课时教师要深入了解当前授课班级学生的实际情况，再借鉴网上成功有效的教学案例，并将二者相结合设计出适合所教学生的方案。首先，导入环节向学生呈现课文主题的两种动物，然后，通过表格对比形式学习课文，同时配以恰当的背景音乐引导学生进行有感情的朗读，最后，在学生对课文基本理解后，再利用课件使其深刻体会文中隐藏的'内涵，从而完成教学任务达到教学目标。
（二）合理创设教学情境
语文学科是九年制义务教育的基础性课程，对学生阅读和表达的能力要求极高。教学中应用信息技术无疑能够提供更丰富的知识给学生，使其增强语言文字运用能力。同时，信息技术也能提高学生教学的参与程度。但由于小学生知识构造和自身阅历的问题，其知识范围与认知能力相对较低，为此，教师要结合学生的生活实际，通过信息技术创设生活教学情境。这样才能有效培养学生的学习兴趣和习惯，并更加深刻地理解和记忆教学内容。例如，在《雷雨》教学中，教师可截取话剧片段，让学生去观看欣赏黑夜、雷雨、人物等形象直观的视频画面，然后再将学生分为若干学习小组进行自学。这种通过视频引导激发学生兴趣的方法，能够让学生不由自主地展开学习，进而更加深入地感悟教学内容。或是在《两只鸟蛋》教学中，利用多媒体播放不同种类鸟儿的图片声音，让学生充分感知到生活中的小鸟，欣赏和感受它们的美丽与鸣叫欢快。这样既能吸引学生的注意力惊叹鸟类的美丽可爱，又能使其更加期待新课的教学。紧接着教师可通过制作动画片讲故事的形式，将“两只鸟蛋”通俗易懂地讲解给学生听，以此调动其学习积极性，从而循序渐进地随着两枚鸟蛋开始惊险又刺激的冒险旅程，在进行真实体验的过程中自觉说出爱护鸟类的话语，深刻理解教学的重难点，而且这种教学相对教师单纯的口头呼吁爱护鸟类效果更明显。信息技术对于教育教学来说是一把双刃剑。这就要求语文教师在教学中恰当把握信息技术使用度，既要保证用到位又要避免过度使用，以免导致师生间失去有效的情感沟通。近年来，信息技术的广泛应用，不断提高了对教师的要求，教师必须从真正意义上认识到其作用含义，再结合教学实际开展教学，才能真正满足符合当代小学生的语文学习需求。
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论文的参考文献是按照论文引用参考文献的顺序排列的，这一点很重要。因为论文中的引文需要标注，标注的时候需要和参考文献联系起来，所以参考文献一定要按顺序排列，因为如果不标注引文，就会被计入整个论文的重复率，严重影响论文的重复率。参考文献在我们的毕业论文当中是占有相当重要成分的组成部分，它不仅能为我们论文中的论点提供强有力的论据，同时也可以精练文字节约篇幅，增加论文的信息量，而且还具有很高的信息价值。 参考文献的格式是什么样的？论文中的参考文献有一定的格式，但要明确列出序号、作者姓名、期刊名称、出版年份和字号、专著序号等。有些参考文献是论文，有些参考文献是书籍，有些参考文献是期刊。所以对不同格式的参考文献有不同的要求，你需要根据论文写作提纲中参考文献格式设置的要求来设置。参考文献设置好后，此时将整篇论文的引用部分插入到注释中，整篇论文此时完成。最后一步是检查引用部分是否全部插入评论，然后再次检查整篇文章的格式。如果没有问题，那么你的论文就完成了。