分布式神经网络训练方法研究论文

神经网络的是我的毕业论文的一部分4．人工神经网络人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。人工神经网络学习的原理人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。人工神经网络的优缺点人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:（1）并行分布性处理因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。（2）可学习性一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境(称为有教师学习)，或者对输入进行自适应学习(称为无教师学习)，不断地自动学习，完善知识的存储。（3）鲁棒性和容错性由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。（4）泛化能力人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。它能充分逼近复杂的非线形关系。当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点:（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件(结点) 之间的相互作用而进行的。由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。通过对经验样本的学习，将专家知识以权值和阈值的形式存储在网络中，并且利用网络的信息保持性来完成不精确诊断推理，较好地模拟了专家凭经验、直觉而不是复杂的计算的推理过程。但是，该技术是一个多学科知识交叉应用的领域，是一个不十分成熟的学科。一方面，装备的故障相当复杂;另一方面，人工神经网络本身尚有诸多不足之处:（1）受限于脑科学的已有研究成果。由于生理实验的困难性，目前对于人脑思维与记忆机制的认识还很肤浅。（2）尚未建立起完整成熟的理论体系。目前已提出了众多的人工神经网络模型，归纳起来，这些模型一般都是一个由结点及其互连构成的有向拓扑网，结点间互连强度所构成的矩阵，可通过某种学习策略建立起来。但仅这一共性，不足以构成一个完整的体系。这些学习策略大多是各行其是而无法统一于一个完整的框架之中。（3）带有浓厚的策略色彩。这是在没有统一的基础理论支持下，为解决某些应用，而诱发出的自然结果。（4）与传统计算技术的接口不成熟。人工神经网络技术决不能全面替代传统计算技术，而只能在某些方面与之互补，从而需要进一步解决与传统计算技术的接口问题，才能获得自身的发展。虽然人工神经网络目前存在诸多不足，但是神经网络和传统专家系统相结合的智能故障诊断技术仍将是以后研究与应用的热点。它最大限度地发挥两者的优势。神经网络擅长数值计算，适合进行浅层次的经验推理;专家系统的特点是符号推理，适合进行深层次的逻辑推理。智能系统以并行工作方式运行，既扩大了状态监测和故障诊断的范围，又可满足状态监测和故障诊断的实时性要求。既强调符号推理，又注重数值计算，因此能适应当前故障诊断系统的基本特征和发展趋势。随着人工神经网络的不断发展与完善，它将在智能故障诊断中得到广泛的应用。根据神经网络上述的各类优缺点，目前有将神经网络与传统的专家系统结合起来的研究倾向，建造所谓的神经网络专家系统。理论分析与使用实践表明，神经网络专家系统较好地结合了两者的优点而得到更广泛的研究和应用。离心式制冷压缩机的构造和工作原理与离心式鼓风机极为相似。但它的工作原理与活塞式压缩机有根本的区别，它不是利用汽缸容积减小的方式来提高汽体的压力，而是依靠动能的变化来提高汽体压力。离心式压缩机具有带叶片的工作轮，当工作轮转动时，叶片就带动汽体运动或者使汽体得到动能，然后使部分动能转化为压力能从而提高汽体的压力。这种压缩机由于它工作时不断地将制冷剂蒸汽吸入，又不断地沿半径方向被甩出去，所以称这种型式的压缩机为离心式压缩机。其中根据压缩机中安装的工作轮数量的多少，分为单级式和多级式。如果只有一个工作轮，就称为单级离心式压缩机，如果是由几个工作轮串联而组成，就称为多级离心式压缩机。在空调中，由于压力增高较少，所以一般都是采用单级，其它方面所用的离心式制冷压缩机大都是多级的。单级离心式制冷压缩机的构造主要由工作轮、扩压器和蜗壳等所组成。压缩机工作时制冷剂蒸汽由吸汽口轴向进入吸汽室，并在吸汽室的导流作用引导由蒸发器(或中间冷却器)来的制冷剂蒸汽均匀地进入高速旋转的工作轮3(工作轮也称叶轮，它是离心式制冷压缩机的重要部件，因为只有通过工作轮才能将能量传给汽体)。汽体在叶片作用下，一边跟着工作轮作高速旋转，一边由于受离心力的作用，在叶片槽道中作扩压流动，从而使汽体的压力和速度都得到提高。由工作轮出来的汽体再进入截面积逐渐扩大的扩压器4(因为汽体从工作轮流出时具有较高的流速，扩压器便把动能部分地转化为压力能，从而提高汽体的压力)。汽体流过扩压器时速度减小，而压力则进一步提高。经扩压器后汽体汇集到蜗壳中，再经排气口引导至中间冷却器或冷凝器中。二、离心式制冷压缩机的特点与特性离心式制冷压缩机与活塞式制冷压缩机相比较，具有下列优点： (1)单机制冷量大，在制冷量相同时它的体积小，占地面积少，重量较活塞式轻5～8倍。 (2)由于它没有汽阀活塞环等易损部件，又没有曲柄连杆机构，因而工作可靠、运转平稳、噪音小、操作简单、维护费用低。 (3)工作轮和机壳之间没有摩擦，无需润滑。故制冷剂蒸汽与润滑油不接触，从而提高了蒸发器和冷凝器的传热性能。 (4)能经济方便的调节制冷量且调节的范围较大。 (5)对制冷剂的适应性差，一台结构一定的离心式制冷压缩机只能适应一种制冷剂。 (6)由于适宜采用分子量比较大的制冷剂，故只适用于大制冷量，一般都在25～30万大卡／时以上。如制冷量太少，则要求流量小，流道窄，从而使流动阻力大，效率低。但近年来经过不断改进，用于空调的离心式制冷压缩机，单机制冷量可以小到10万大卡／时左右。制冷与冷凝温度、蒸发温度的关系。由物理学可知，回转体的动量矩的变化等于外力矩，则 T=m(C2UR2-C1UR1) 两边都乘以角速度ω，得 Tω=m(C2UωR2-C1UωR1) 也就是说主轴上的外加功率N为： N=m(U2C2U-U1C1U) 上式两边同除以m则得叶轮给予单位质量制冷剂蒸汽的功即叶轮的理论能量头。 U2 C2 ω2 C2U R1 R2 ω1 C1 U1 C2r β 离心式制冷压缩机的特性是指理论能量头与流量之间变化关系，也可以表示成制冷 W=U2C2U-U1C1U≈U2C2U （因为进口C1U≈0）又C2U=U2-C2rctgβ C2r=Vυ1/(A2υ2) 故有 W= U22(1- Vυ1 ctgβ) A2υ2U2 式中：V—叶轮吸入蒸汽的容积流量（m3/s） υ1υ2 ——分别为叶轮入口和出口处的蒸汽比容（m3/kg） A2、U2—叶轮外缘出口面积(m2)与圆周速度(m/s) β—叶片安装角由上式可见，理论能量头W与压缩机结构、转速、冷凝温度、蒸发温度及叶轮吸入蒸汽容积流量有关。对于结构一定、转速一定的压缩机来说，U2、A2、β皆为常量，则理论能量头W仅与流量V、蒸发温度、冷凝温度有关。按照离心式制冷压缩机的特性，宜采用分子量比较大的制冷剂，目前离心式制冷机所用的制冷剂有F—11、F—12、F—22、F—113和F—114等。我国目前在空调用离心式压缩机中应用得最广泛的是F—11和F—12，且通常是在蒸发温度不太低和大制冷量的情况下，选用离心式制冷压缩机。此外，在石油化学工业中离心式的制冷压缩机则采用丙烯、乙烯作为制冷剂，只有制冷量特别大的离心式压缩机才用氨作为制冷剂。三、离心式制冷压缩机的调节离心式制冷压缩机和其它制冷设备共同构成一个能量供给与消耗的统一系统。制冷机组在运行时，只有当通过压缩机的制冷剂的流量与通过设备的流量相等时，以及压缩机所产生的能量头与制冷设备的阻力相适应时，制冷系统的工况才能保持稳定。但是制冷机的负荷总是随外界条件与用户对冷量的使用情况而变化的，因此为了适应用户对冷负荷变化的需要和安全经济运行，就需要根据外界的变化对制冷机组进行调节，离心式制冷机组制冷量的调节有：1°改变压缩机的转速；2°采用可转动的进口导叶；3°改变冷凝器的进水量；4°进汽节流等几种方式，其中最常用的是转动进口导叶调节和进汽节流两种调节方法。所谓转动进口导叶调节，就是转动压缩机进口处的导流叶片以使进入到叶轮去的汽体产生旋绕，从而使工作轮加给汽体的动能发生变化来调节制冷量。所谓进汽节流调节，就是在压缩机前的进汽管道上安装一个调节阀，如要改变压缩机的工况时，就调节阀门的大小，通过节流使压缩机进口的压力降低，从而实现调节制冷量。离心式压缩机制冷量的调节最经济有效的方法就是改变进口导叶角度，以改变蒸汽进入叶轮的速度方向(C1U)和流量V。但流量V必须控制在稳定工作范围内，以免效率下降。

你不翻译了？？？

原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。

研究生论文训练方法

研究生论文写作技巧方法

一、研究生必备四本

俗话说好记性不如烂笔头，所以一定要首先养成做笔记的好习惯!作为研究生下面这几个本子是必不可少的

1，实验记录本(包括试验准备本)，这当然首当其冲必不可少，我就不多说了;

2，Idea记录本，每次看文献对自己有用的东西先记下，由此产生的idea更不能放过，这可是做研究的本钱，好记性不如烂笔头，以后翻翻会更有想法的;

3，专业概念以及理论进展记录本，每个人不可能对自己领域的概念都了如指掌，初入门者更是如此，这时候小小一个本子的作用就大了;

4，讲座记录本，这本本子可能有些零杂，记录听到的内容，更要记录瞬间的灵感，以及不懂的地方，不可小视!

这四本是你必不可少的，不过作为我们这些非英语专业的研究生来说，还有一个应该具备的本子就是英语好句记录本。二、论文写作要点

1、选题要小，开掘要深;不要题目很大，内容却很单薄。

2、写作前要读好书、翻阅大量资料、注意学术积累，在这个过程中，还要注重利用网络，特别是一些专业数据库

3、“选题新、方法新、资料新”的三新原则(老板教导的) 4、“新题新做”和“小题大做总之，一点之见即成文。

三、如何撰写实验研究论文(唐朝枢)

论文发表意识：基础研究成果的表达方式;是否急于发表(创新与严谨的关系);发表的论文与学位论文的区别(反映科学事实而不是反映作者水平)

论文格式：原著、快报、简报、摘要。不同于教科书、讲义，更不同于工作总结。

撰写前的准备工作：复习和准备好相关文献;再次审定实验目的(学术思想,Idea);实验资料完整并再次审核 :

问题的提出;研究的现状及背景;以前工作基础;本工作的目的;思路(可提假说); 对象;方法;结果。在… 模型上，观察 … 指标，以探讨 … (目的) 2. M & M

⑴ 材料的写法和意义; 伦理.

⑵ 程序与指标。操作程序：能序贯，可操作性;方法：多指标方法的排序;引出参照文献简述;改良之处;哪些详或简?⑶ 统计学处理 3. Results

⑴指标归类描述，忌流水帐。不分析不解释，但要体现思路 ⑵ 文字、图、表相对独立，但避免重复

⑶ 避免统计错误：对照，均衡，随即，重复。计量-计数、绝对值-相对值、专一指标 —综合指标的转换。盲判与非盲判。技术资料直接概率法与卡方检验;多组资料与两组资料;等级相关与直线相关;多因素与单因素分析;配对资料与独立样本资料;非正态分布资料;例数不当;平行管，混合样本;突出差异(绝对值， Δ值，变化%; 联合×、÷ 比值，分亚组等)有效位数的保留。统计学结论与专业结论。 4. Discussion

⑴ 背景材料：展开问题的提出;有关本研究的一些基本知识内容(不要离题太远)

⑵ 本实验结果分析：各指标的意义(与文献值比较)，结果说明什么问题 ⑶ 进一步对结果机理分析：结合文献

⑷ 本工作的意义、结语或小结，进一步提出的新问题其它注意点：

① 引证讨论文献知识太多(不同于学位论文)，掩盖了本工作的贡献 ② 分析不合逻辑，结论不当 ③ 讨论太浮浅，文献知识不熟悉 ④ 写成工作总结，缺乏学术高度

⑤ 要正确使用缩写词，尤其是组别缩写词 5. 参考文献：为什么要引文献

⑴ 立论依据的文献：新,权威性文献，不用快报或摘要 ⑵ 自己工作的自引：工作连续性

⑶ 实验结果与文献资料比较：新，可用快报, 会议及个人咨询资料 ⑷ 方法学：经典文献,注意引文准确，不要转引 6. 摘要：

问题的提出(Background);本工作目的;对象;方法(指标，分组);主要结果(数据，统计);结论与展望

7.再推敲文章题目：不切题，过大、过小

8.投稿：按杂志稿约修定(留底).引用该杂志文章.忌一稿两投

9.致命伤:目的不明确;重复性工作无创新;方法学问题致结果不可信.临床研究:伦理;病例和对照选择;临床关系充分分析

四、如何写好论文讨论部分：科学论文的讨论需要结构化

建议科学论文讨论部分使用的结构：陈述主要发现，本研究的长处和短处、同其它研究比较的长处和短处;特别要讨论结果中的差别、研究的意义、未解答的问题及今后的研究方向

讨论一开始要重新说明主要发现，用一个句子表示较为理想。接着全面说明本研究的长处和短处，两者不可偏废。实际上，编辑和读者最注意研究的短处，这是所有医学研究不可避免的。编辑和读者一旦发现研究的短处，而作者未加讨论，他们对文章的信任会发生动摇，心生疑窦：是否还有他们和作者都未发现的其它弱点呢?

其次，将该研究与以前的工作联系起来，不炫耀自己的工作比以前的工作如何好，而是比较其优劣。与其它研究进行对照，切忌将自己的缺陷掩盖起来。重要的是应该讨论为什么会得出不同于别人的结论，作者可以放开去推测;但是如果弄不清自己的研究结果为什么与别人的结果有差别，就不便作这种推测，也不该断言自已的研究结果正确，而别人的错误。

接着应该讨论自己的研究“表明”什么，如何解释自己的研究发现，以及对临床医生或决策者有什么意义?此刻，作者的境地是危险的，多数编辑和读者能够理解作者的谨慎，不逾实证界限。由读者自己去判断研究的意义：他们是会做到的。作者甚至可以指出研究结果证明不了什么，防止读者得出过度、不实的结论。最后，应点明哪些问题尚未解答，以及要继续做的工作。显然，编辑和读者不喜欢夸大的作法。事实上，作者对论文的这一部分常常写得乱糟糟的。虽然无法阻止作者写一篇充满推测的文章，但切不可因推测而毁了证据。

讨论部分有时也许需要别的小标题，但我们以为，现在提出的结构适合大多数研究论文。尽管统一结构有难度，甚至受限制，我们相信这种结构会降低总的文字长度，防止不恰当的推测和重复，减少报道偏差，提高报道的总体质量。这种设想是完全经得起检验的

。我们欢迎BMJ的作者和读者发表观点，如果反映好，我们将使用结构式讨论。五、关于写英文文章的秘诀

我老板平均每个毕业的博士都有6篇以上的SCI，他从来不强求学生发文章，只教如何做研究。下面的问题，他只和我说过一次，之后我的行动与之不相符就会被骂。现在成了习惯来这样思考，做事，发现真是事半功倍。

1. 你在做研究之前，想过结果能不能发表没有?往哪里发?

2. 写文章的高手是先把文章大框写好，空出数据来，等做完实验，填完空就可以发了。正谓心中有沟壑。

3. 在想不清楚要写什么，要发到哪里去，自己做的与同行做的有什么出色之处，之前，就不要动手做事。去看文献，去想。想不清楚就做，不如不做

要想这样子做，就得先看文献不是?要知道如何把文章架起来，要知道别人是如何讨论的，要知道你自己的数据是不是说明了与别人不一样的东东或别人没有做过。这个过程就是看文献，想的过程，这些搞清楚了，写就简单了。要是先做事，做完发现别人做过，或无法用理论解释，岂不是冤大头? 六、写论文的技巧

优秀论文的要素：1、正确选题;2、合适的切入点;3、简洁明了;4、说清自己的贡献;

5、可靠的/可重现的结果;6、可重复的过程;7、好的.文章结构和逻辑流程;8、精选的参考文献

优秀论文的误区：1、Idea越多越好;2、一味追求革命性的，突破性的成果;3、数学、理论和公式越复杂越好——显示自己的聪明;4、追求最好，史无前例;5、显示权威性，引文中大量引用自己的论文。

写文章的条件：1、与研究工作相关，确实有了好的想法，不是为了写而写;2、取得了有价值的成果，对学术界有贡献;3、实验成熟，经得起检验;4、已经需要记录下来和其他人分享

写论文的要点：1、写出3~4层的纲要反复修改多次。2、从Introduction开写，回顾已有的工作。3、要声明文章结构，不要直接进入细节。4、声明工作的动机和基本原理，提出潜在的问题，自己进行回答。5、讲明自己工作与前人的不同，说明自己的贡献及其实际应用前景。6、最后写Summary和Abstract，反复斟酌后确定标题。

Reviewer Check List: 1、论文是否提出了一个新的问题或者给出了已有问题的一个新的解决方案。2、论文的主要结果是什么?3、实验结果是否充分?4、论文技术含量如何?

5、论文是否对所提出的技术/结果的有效性和局限性进行了评价?6、论文写作是否清晰，从而令本行业内多数研究人员可读?7、论文是否适当地引用和介绍了与之相关的历史文献 ?8、论文是否应该给予嘉奖?

IEEE Transactions on CSVT Review form: 1、在多大的程度上满足本期刊读者的兴趣?

2、论文所使用的方法的评价?3、结果是否具有新颖性?4、主要结果是否正确?5、论述是否清晰?6、是否具有一致性(前/后，论述/结果)?7、引文是否充足?8、Reviewer的意见：(Accept / Accept after a minor revision / Reject / Reject but resubmit a fter a major revision / Submit to another journal)。七、论文写作技巧：

1、宣传自己——说明论文的重要性。流程：a)问题X是重要的;b)前人的工作A、B曾经研究过这个问题;c)A、B有一些缺陷;d)我们提出了方法D;e)对D进行实验，和A、B进

行比较;f)实验证明D比A、B优越;g)解释为什么D是更优的，而其他的思路(比如E)是不行的;h)阐述D的有效性和局限性;i)对D进一步发展的讨论。要点：j)简洁最重要; k)不犯粗心的错误，仔细验证结果和适当选择用词。

2、细心修改。步骤：a)30%的时间细心思考，70%的时间认真写作初稿;b)把写好的论文放一段时间;c)逐字逐句地阅读论文;d)请其他人帮助阅读和修改;e)在修改的时候，从别人的角度来审视论文(Reviewer / boss / colleagues / proof-reader);f)仔细修改的次数 > 3;修改的总次数 > 5。要点：g)自己读自己的论文很乏味，并且不易找到错误;h)为了论文的小的层次提升，要付出大量劳动。

3、优化英语。步骤：a)自顶向下地组织论文(大纲/逻辑/流程);b)用其他的优秀论文 (尤其是同期刊/同系列的论文，优秀书籍)作为范例;c)请别人帮满阅读和修改语法和用词;d)记录自己用词和语法的错误，进行积累。要点：e)用词和语法固然重要，但是结构和逻辑更加重要。八、优秀论文结构范例：

1、Abstract—— 对自己工作及其贡献的总结：a)阐述问题;b)说明自己的解决方案和结果。

2、Introduction——背景，以及文章的大纲：a)题X是重要的;b)前人的工作A、B曾经研究过这个问题;c)A、B有一些缺陷;d)我们提出了方法D;e)D的基本特征，和A、B进行比较;f)实验证明D比A、B优越;g)文章的基本结构，大纲。

3、Previous Work——说明自己与前人的不同：a)将历史上前人的工作分成类别;b)对每项重要的历史工作进行简短的回顾(一到几句)，注意要回顾正确，抓住要点，避免歧义 ;c)和自己提出的工作进行比较;d)不要忽略前人的重要工作，要公正评价前人的工作，不要过于苛刻;e)强调自己的工作和前人工作的不同，最好举出各自适用例子。 4、Our Work——描述自己的工作，可分成多个部分：a)从读者角度阐明定义和表示法; b)提供算法的伪码，图解和相应解释;c)用设问的方式回答读者可能提出的潜在问题; d)复杂的冗长的证明和细节可以放在附录中，这里关键是把问题阐述清楚;e)特例和例外应该在脚注中给予说明。

5、Experiments——验证提出的方法和思路：a)合理地设计实验(简洁的实验和详尽的实验步骤);b)必要的比较，突出科学性;c)讨论，说明结果的意义;d)给出结论。 6、Conclusion——总结、前景及结文：a)快速简短的总结;b)未来工作的展望;c)结束全文。

7、References——对相关重要背景文献的全面引用：a)选择引文(众所周知的结论不必引用，其他人的工作要引用);b)与前文保持一致。 8、Others——致谢、附录、脚注。

处理被拒：1、理解被国际权威期刊拒稿是一件正常的事情(70%以上被拒)，保持良好心态。

2、感谢编辑和Reviewer的意见和工作。3、询问副主编，自己可以怎样处理这篇论文最合适(重投/改投/撤回)。4、继续新的研究或补充修改后改投其他杂志。

常见问题：1、是否可以一稿多投?千万不要!但是一篇会议论文经过修改以后可以再投期刊。2、是否可以建议副主编如何处理自己的论文呢?不行，但可建议他别让某人评阅。3 、如4月都未收到副主编回复怎么办?写一封友好的询问信，别催得太紧，别找主编。4、如和副主编意见严重不和怎么办?可以找主编，但是别经常这样做。5、如果和主编的最终决定严重不和怎么办?没有办法了

1明确自己的长处与短处在写论文之前，一定要想清楚专业都包括哪些领域，其中有哪些方向是自己比较擅长的。硕士论文是对专业水平的检测，当然不是随随便便就能够完成的。千万不要听说某个方向很热门、很有价值，就果断选了这个方向，如果等研究做到一半发现难度很大，进退两难，到最后无论是虎头蛇尾完成，还是重新选题研究，不仅写不好论文，也使论文写作这项工作失去了原有的意义。2掌握写作工具在这个阶段一定要掌握写作时合适的工具。要有一个外语可以非常流畅的阅读，要有一个让人可以看得懂文章的标题，这是起码的前提。一旦这个工具没有了，你的视野就会因此大受限制，因为语言就如同是一扇天窗，没有这个天窗你这房间就封闭住了。为什么你要看得懂标题？因为这样才不会有重要的文章而你不知道，如果你连标题都看不懂，你就不知道如何找人来帮你或是自己查相关的数据。其它的工具，不管是统计或是其它的任何工具，你也一定要多掌握，因为你将来没有时间再把这样的工具学会。3论文题目要有延展性对一个硕士生或博士生来说，如果选错了题目，就是失败，题目选对了，还有百分之七十胜利的机会。这个问题值得研一、博一的学生好好思考。你的第一年其实就是要花在这上面，你要不断的跟老师商量寻找一个有意义、有延展性的问题，而且不要太难。4养成遵照学术格式的写作习惯一个最基本的训练，就是平时不管你写一万字、三万字、五万字都要养成遵照学术规范的习惯，要让它自然天成，就是说你论文的脚注、格式，在一开始进入研究生的阶段就要培养成为你生命中的一个部分，如果这个习惯没有养成，人家就会觉得这个论文不严谨，之后修改也要花很多时间，因为你的论文规模很大，可能几百页，如果一开始弄错了，后来再重头改到尾，一定很耗时费力，因此要在一开始就养成习惯，因为我们是在写论文而不是在写散文，哪一个逗点应该在哪里、哪一个书名号该在哪里、哪一个地方要用引号、哪一个要什么标点符号，都有一定的规定，用中文写还好，用英文有一大堆简称。英文有一本TheChicagoManualofStyle就是专门说明这一些写作规范。各位要尽早学会中英文的写作规范，慢慢练习，最后随性下笔，就能写出符合规范的文章。5善用图书馆图书馆应该是研究生阶段最重要的地方，不必读每一本书，可是要知道有哪些书。图书馆应该是身为研究生的人们，最熟悉的地方。不过切记不重要的不要花时间去看，生活在信息泛滥的时代，要能有所取舍。6留下时间，深思熟虑还要记得给自己保留一些思考的时间。一篇论文能不能出神入化、能不能引人入胜，很重要的是在现象之上作概念性的思考，不是说一定要走理论的路线，而是提醒大家要在一般的层次再提升两三步。真切去了解，你所看到的东西是什么？整体意义是什么？整体的轮廓是什么？千万不要被枝节淹没，虽然枝节是你最重要的开始，但是你一天总也要留一些时间好好思考、慢慢沉淀。要提醒的是，在被很多材料和枝节淹没的时候，要适时跳出来想一想，所看到的东西有哪些意义？这个意义有没有广泛连结到更大层面的知识价值？7找到学习的楷模如果是第一次写论文，最好是找一篇优秀的论文范文放到一边。虽然这篇范文的课题与要写的论文没有关系，但是可以看它是如何引出问题、如何设置文章结构、结论如何升华主题，还可以看它脚注、引用是怎么设置的，会对接下来的论文写作产生很大帮助。

写论文的话其实没有什么技巧，就是看你自己的研究成果是怎么样的，然后就怎么写，至于说技巧格式那些都是外在的东西，那个背后看一下别人是怎么操作的就可以了。

在研究生初始阶段，其实最重要的不是锻炼写作的能力，而是整理素材的能力。

我学的是外国语言文学专业，研一第一学期时读了不下二十本原版的文学理论书籍，其实多数是通读，了解各种理论的大致方向，此时才确定自己想要研究且感兴趣的方向为：叙事学，于是从所读的理论书籍中筛选出关于叙事学的文章和书籍。

研一第二学期时，开始筛选自己喜欢的作家和作品，选择刚病逝的作家克里斯塔沃尔夫，并在其作品中选出未有中文译本的几本（这类基本很少人研究）。

选好作品之后开始长时间的阅读，并在阅读时注意理论与文本的联系，寻求关联，最终发现小说中的“元小说”叙事方式非常特别，于是作为论文的主题而最终确定。

此后开始，在阅读筛选出来的作家作品和文学理论是着重注意“元小说”的相关内容。

在正式写论文时，由于素材准备充分，写作时非常流畅。

建议：

1.尽快找到自己想要研究的方向，不断缩小范围，越细节越好。

2.在这个研究方向里不断收集素材，图书馆里的书借来之后可以复印保存，也可以用笔抄的方式。（我复印的资料堆了满满一个纸皮箱）

3.在网络上寻找素材，可以借助图书馆联网资源，比如北大的图书馆网页，甚至德国某高校的图书馆网页，如有同学在那里读书，又刚好有合适的素材，可以寻求帮助，请求其扫描发给自己。

4.想到什么观点时千万不要放过，好的观点有时只是一闪而过，尽快将其记录下来，说不定那个观点可以成为你论文里面的亮点。

总之，如果我看得比别人远是因为我站在巨人的肩膀上，收集素材无疑是一个研究生在论文方面的必修课啊。

PS.笔者不懂理工科的论文写作方式，可能需要实验啥的，那个就另当别论了。

本文整理自网络，仅供大家参考。想要进行论文查重同学，可以去Paperfree进行论文查重,准确率也是可以保证的。

军事训练方法研究论文

适当改一下就可以了:人们都说，军训会很苦很累，他不但会晒黑你的皮肤，而且会限制你很多自由。但即使如此，我依然没有退缩，依然满怀信心去迎接。忘不了，第一次站军姿。汗流浃背人站如松的情景;忘不了，第一次教官来，大家欢呼喜悦的样子;更忘不了，一人倒下，几人互相搀扶的画面······我不知道，是否很多的忘不了拼凑在一起回组成一本军训成长路。在这本成长录里，记录了我的成长和成熟。在军训中，最喜欢干的是莫过于和大家一起拉歌，唱军歌，也只有在那时，觉得大家亲如一家。有事把嗓子都喊哑了，也不愿意停下来，随着军训的推进，渐渐喜欢上了这个团结而又亲切的团体。渐渐喜欢上了严肃而又不失幽默的教官多想这种生活可以一直持续下去呀，可毕竟军训时只是我们生活中一个小片段，可这个小片段让我学会如何去面对挫折，如何再以后的路上走的更坚定，如何让我打造属于自己的一片天空，这个小片段，我将永远的珍藏。在剩下的日子里，我会用更多的热情投入其中，认真听取老师和教官的教诲，严格执行教官的命令。任凭骄阳如何猛烈，我都会坚持到底。像军人那样，不抱怨苦和累，严格执行命令，认真遵守铁的纪律，做合格的教科人。看!那烈日下与我们同甘苦、共患难的教官们。辛勤的汗水浇灌着一棵棵幼苗。每一个动作，每一个姿势，教官们都细心地教导，那循循善诱的精彩画面怎能不让我们感动?常言“一日为师，终身为父”。我们应该怀着一颗颗敬佩的心情，道一声:“教官们，你们辛苦不管前方是风雨，还是险滩，我们将与教官们走完这精彩的5天。让岁月珍藏一份经典的画卷。保存一份完美的回忆。我们坚信5天后的我们将会更完美。让我们用心去呼唤，让暴风雨来得更猛烈些吧!我们已经作了最充分的准备，用自己坚强的意志去挑战，去适应，去完美这5天的精彩而又刺激，艰苦而又快乐的生活。最后让我们用心灵去呼唤，用行动去感化，用自己最终的梦托起明天的太阳。献给天下最可爱的人。可敬的教官们，让我们12届新生一齐说一声:“你们辛苦了，我们非常感谢你们。”

随着高新技术的迅猛发展和在军事上的广泛应用，不仅对军队的武器装备作战理论，编制体制产生巨大的影响，而且对军事人才提出了新的要求。作为构成战争基本要素的人，武器装备及人与武器的组合方式，都与科学技术密切相关。高技术战争，实质上是高科技的较量与对抗。作为战争主体的人，谁掌握了先进的科学技术并把其科学有效地运用于战场上，谁就可以获得战场上的主动与优势。一、正确认识高技术条件下人与武器的关系人与武器的关系问题，是确立正确的高技术战争认识观的首要问题。在这个问题上，毛泽东早就明确指出：“武器是战争的重要因素，但不是决定因素。决定因素的是人不是物”这一科学论证，正确揭示了人和武器在战争中表现出来的辩证统一关系。在现代条件下，武器装备的发展不仅没有而且也不可能削弱人的决定作用，相反却显得更加重要，更加突出了，这是因为，人永远是战争的主体，这也是我们建立正确的技术战争认识军事人才的关键。（一）高素质的人是高技术战争中决定性因素的关键要素。在高技术广泛运用于军事领域的今天，高素质的人与低素质的人不是简单的能力差，而是战斗力的质量差，而以不同的二者形成的人的群体，军队，部队或战斗团体，在战争胜负的决定性作用上，具有本质的差别。因为高技术战争所涉及的技术与科学知识十分广阔，人的体力与体能在战争中的作用大幅度下降，而人的智能作用居于绝对优势的地位。在科学技术还十分发达的情况下人与武器的结合是件很容易的事，稍加训练就会提高技能，可以形成和提高战斗力。武器装备也要靠人去掌握和使用。同样的武器，在不同人的手中将发挥不同的效能。两伊战争，伊拉克和伊郎各自得到了苏联和美国的一些新式武器装备，但由于双方军队的素质不高，结果是用先进的武器打了一场落后的战争。智能化的武器需要智能化的士兵来掌握。海湾战争中，多国部队的全胜与伊拉克的惨败，二者在科技素质上的悬殊差别是一个重要原因，而霍克导弹现象足以证明这一点。霍无导弹是美国雷锡恩公司1954年研制，60年代初装备部队的一种全天侯中低空的地对空导弹。经过近些年的高技术改造，在90年代初仍是比较先进的高技术兵器，它是美陆军、海军、陆战队标准的野战防空的中程防空导弹，可以用来拦截飞机，巡航导弹和地对空导弹。海湾战争前夕，美军卖给科威特140枚导弹及发射控制系统，当科威特陷落后，这140枚霍无导弹自然成为伊军的战利品，但由于霍克导弹采用了先进的制导方式，操作与发射过程十分复杂，由于伊军缺乏技术人才，尽管在90年8月份占缴获到手，但一直到1991年1月17日战争爆发，还没有掌握操纵，控制与发射的本领。尽管战场十分需要防空兵器，但由于缺乏高素质的人才，只能让其在库中睡大觉，造成了巨大的浪费。霍克导弹现象则进一步说明高素质的人在战争中的决定性作用。相反，低素质的人尽管再多，但它的作用很小，有时甚至是没有作用。有的同志说战争就要投入大量的兵力，其实不然，下面我给大家讲一讲第二个问题：（二）人的数量优势不再是战争胜负的决定性优势，战斗力不仅来自人质量，也来自人的结合体－武器的质量。在武器装备水平较低的时代，兵力兵器的数量是军力大小强弱的主要标志数量优势可以弥补质量上的劣势，成为制约战争胜负决定性因素。“多兵之旅必胜”几乎成为战争制胜的名言，而现代高技术的今天，是用数量无法弥补的。海湾战争中，占尽兵优势的伊军，由于军力，经济和政治组织力方面的质量差，不仅一次象样的抵抗都没有，简直成为战场上的聋子，瞎子和靶子，只是被动挨打，丝毫没有还手的余地，因此人的决定性因素－不在数量优势。高素质的人与武器结合，才能生长和提高战斗力。（三）人心向背在决定战争胜负的决定性作用更为突出。毛泽东同志历来把人心向背作为决定战争胜负的重要因素来看待，这也是他建立无产阶级战争观的基本出发点。在高技术战争的今天，人心向背，战争的正义性问题仍在战争胜负中起着重要作用。海湾战争更为深刻的说明这一点。（1）从战争的起源上，是由于伊拉克侵略科威特，因而遭到全世界人民的反对。特别是伊拉克置联合国十项决议而不顾，一意孤行，形成了100多个国家参加反伊的联盟和30多个国家组成多国部队；（2）从战争力量的形成上，由于伊拉克的侵略行径，在全世界空前孤立，几乎全世界都反对伊拉克，伊拉克真正成了孤家寡人。而多国部队似乎具有了战争的“正义性”以美国为首的多国部队要人有人要钱有钱，再不像美军侵略越南，奇袭利比亚那样遭到世界及国内的反对与遣责，原因不正是伊拉克的人心向背问题吗？就连生活中也是这样，如一个需要积极向上的整体，某名同志不顾制度及要求，自行行事，犯了于集体“摸黑”的错误，必然招来全体的反对。坚持“人民是历史的创造者”这一思想切不可有丝毫的动摇。二、人的因素在现代高技术出现的几种新的特点（1）人的因素将更多地通过“物化”形式表现出来。现代军事科技的发展，使人的作用在更加广阔的领域内和更高层次上得到充分发挥。如人借助“外脑”和其他先进的技术装备，成倍地提高大脑的功能；电子技术，计算机技术广泛运用，把人的“智力”开发推向一个新领域；“机器人”参战也由幻想变为现实等等。这些都足以说明，人的因素的作用，将更多“物化”形式表现出来。（2）人的因素在“寂静战场的的对抗中更加突出”以往的战争，众人们习惯考虑双方打起来之后如何战胜对方。而在科学技术发达的今天，则要求把和平时期各个领域的广泛较量，即在“寂静战场”上的较量，视为“热战场”较量砂可分割的重要部分，作为战胜对方的新手段。当今世界，威慑理论的广泛研究和运用。凭借高精尖技术兵器，力图给对方构成一种威慑，达到“不战而屈人之兵”的目的。在这一过程中，人的素质，观念及军事理论现代化，具有重要的决定作用。（3）人的因素将更多地在间接对抗中发挥作用。新的技术兵器大量运用于战场几乎是强制性地改变着传统作战方法。打赢现代化战争不仅要靠直接操纵者，而且要靠保障者和组织者。人的因素将更多地表现为斗智斗谋。军事科学技术的发展，战争方式和作战方法的改变，作战理论的更新，归根到底是人创造活动的结果。就连技术发展的美国1986年《作战纲要》指出：“战争是由人而不是由机器去进行并取胜的。一如既往，人的因素将在未来的战役战斗中起决定作用”。三、现代军事人才产生的途径1、在严格训练中成才。军事人才要经过系统严格的科学文化知识和军事知识的教育，更要经过直接或间接的军事实践的锻炼。战争条件靠战争实践学习战争，在和平时期则要靠训练，靠苦练，邓小平指出：“在没有战争的条件下，要把军队的教育训练提高到战略地位”。提高军队的；军事素质和部队整体作战能力，做到“政治合格，军事过硬，作风优良，纪律严明，保障有力”。 2、努力提高科学文化知识。在新的历史时期，我军肩负着抵御外来侵略，维护国家稳定和统一任务。现代战争出现了许多新情况、新特点，需要更要有较高的科学文化素质，毛泽东说过：“没有文化的军队是愚蠢的军队，而愚蠢的军队是不能战胜敌人的”。熟练掌握和运用现代军事技术，努力探索未来高技术条件下克敌制胜的战法。 3、坚持多形式多渠道自学成才道路。培养现代高素质军事人才，除上述主要途径外，随着科学技术的发展，从实际出发，不断解放思想，实事求是，开辟军事人才的新途径，谋求21世纪战略主动，在军队建设上，实现收数量规模型向质量效能型，由人力密集型向科技密集型的转变，实现质量建军，科技强军的战略思想。你再整理一下，减少些字。

大学生与军训教育自从进入大学以来，学校开展了一系列军训教育，从上学期的军事技能训练到这学期的军事理论课程，以此加强大学生的国防观念和军事素质。而作为受教育者的我，也经历着一系列的变化和提高，汗水与欢笑、感动与深思、激动与忧虑以及一股不可遏制的爱国激情冲击着我的心，在其中我受益匪浅。在短暂而漫长的人生旅程中，我第一次与祖国母亲贴得那么近，由衷地体会到对她的爱，深切地感受到她的脉动，也真心地为她的安危担忧。孙子云：“兵者，国之大事也，死生之地，存亡之道，不可不察也。”学习军事理论，就大的方面来说，是让我们以一种居安思危的心态来认识国防，汲取各种军事理论的精华，放眼世界，立足当今。对个人而言，学习《国防教育》能加强我们的修养，陶冶我们的情操，开阔我们的胸怀。因而，我深刻的感受到在高校开展学生军训教学工作的必要性，它既是加强国防建设的重要措施，也是一项具有战略意义的正确决策，它既能体现人才培养和国防后备力量建设的和谐统—，增强学生的国防观念利国防意识，培养大学生的基本军事技能，又有力地促进了大学生素质的全面提高。对于军训教学对大学生提高综合素质的意义我想有以下四点：一、增强国防意识什么是国防？国防是指“国家为防备和抵抗侵略，制止武装颠覆，保卫国家的主权、统一、领土完整和安全所进行的军事活动，以及与军事有关的政治经济外交科技教育等方面的活动。历史经验告诉我们“国无防不立，民无兵不安”，所以，必须加强全民的国防教育，增强国防观念。近代中国充满血和泪的屈辱史对中国人民来说是刻骨铭心的，是永远不会忘记的。一个国家要有强大的经济实力和国防才能自立于世界民族之林。而如今，虽然随着苏联的解体，苏美争霸世界的冷战局面结束了，但我们应当清楚地看到，霸权主义和强权政治依然存在，局部战争、地区战争不断，天下并不太平。以美国为首的北约从一个防御性的组织变成了一个进攻性的军事组织，不经联合同授权就自行对不听它话的国家进行武装干涉，对世界和平构成重大威胁。刚刚结束的伊拉克战争，迟迟未决的台湾问题，剑拔弩张的日本与朝鲜等等这一系列不安定因素不得不引起我们在和平年代的忧思。因此必须加强国防，一个国防的国防建设是其主权的保证、发展的基础；一个人的国防观念是其爱国精神及综合素质的体现。那么如何加强国防观念呢？军训教育就是一个重要措施。通过军训教育使大学生认识国防、了解国防，让学生们深刻体会到国防与我们息息相关，这对提高学生的精神境界，健全学生的人生观世界观，拓宽学生眼界，端正学生的爱国热情有着极其重要的意义。因此增强国防意识是维护祖国的必须也是个人发展的必须。二、端正爱国精神爱国精神是衡量一个人的综合素质的重要标准。什么是爱国精神呢？其实这是个比较复杂的概念，但有一点可以肯定绝不是盲目的热爱。其实爱国精神包含很多内涵，它既是一个人知识是水平的体现，也是一个人道德水准的反映，也是一个人思想觉悟的展示，可以说爱国主义精神是一个人综合素质的集中体现。有人也许会问：爱国不是简单的爱国吗，还能有什么内涵？其使这是很多人包括与多大学生对爱国精神的误解。爱国主义精神也是有层次的，一个要高层次爱国主义精神的人必定要有高层次的综合素质，而军训教学正是为了培养我们的这种素质。通过军训教学大学生建立了积极的爱国精神，正确的爱国态度，科学的报国方法，存而提高大学生的综合素质。三、拓宽眼界，顺应时代当今世界是一个极度全球化的世界，随着科技的进步，尤其是互联网的发展和交通工具的升级，使世界各国之间的交往越来越密切，一个崭新的“地球村”是的世界已初步形成。因此，在现代社会不能只关注眼前，在全球化的浪潮中只有拓宽视野、放眼世界，才能在竞争中占据优势。而这种情况在军事应用计国防建设中尤显突出。通过学习，我了解到当今世界复杂的形势，美国称霸的野心，日本崛起的企图，欧洲在世界上的角色，俄罗斯与我国的关系，第三世界的发展以及我国在国际舞台的地位。通过学习，我了解到了当今前沿科技的发展，在军事上各种武器的应用，各种先进的战略系统应用，各种战术策略的实施。通过学习，我初步了解了军队建设的各方面问题，步兵的基本军事技能，毛泽东军事思想的伟大贡献。这些知识极大的拓宽了我的眼界，丰富和健全了我的知识结构，使我进一步适应当今社会大发展。四、坚韧精神品质在军事技能训练中，教官严厉的军人作风是我的楷模，烈日炎炎的炙热考验是对我的磨炼，艰苦繁重的训练是对我的提升，整齐标准的列队动作是对我的规划。从中我学会了一种坚韧的品质。在军事理论教学中，无数英雄人物感动着我，董存瑞、黄继光、邱少云、胡修道，在他们身上都印证了一种坚韧的品质，正如竹子“千磨万击还坚劲，任尔东西南北风”。而这种品质是成就人生，取得事业辉煌和美满家庭的重要品质，是适应社会积极人生的宝贵品质。而作为新时代的大学生我们应如何投身国防呢？我想主要有以下八点：一、增强国防观念，认识国防的重要意义。积极学习国防教育理论，理解研究国防知识。只有我们具有了一定的国防观念，才可能积极学习国防知识和军事技能、主动旅行国防义务。国无防不立，民无防不安，国防是关系到国家和民族生死存亡的根本大计，国防与中华民族每一个成员息息相关。二、认识历史，增强爱国情操从近代历史很容易的可以看出，落后就要挨打，不团结，不爱国就会面临亡国灭种的危险。国家兴亡匹夫有责，作为大学生，作为华夏子孙，我们要用自己的身躯捍卫我们的国土。三、认识世界，认识现实多看国际新闻，了解现实，了解世界形势，国家状况。关心国家大事。不难从国际形势中看到虽然表面上和平，但仍然存在危险。我们应该时刻警惕。四、努力学好科学知识作为学生，学习才是主业。只有我们学好了科学知识，有了一技之能，才能谈得上报效祖国。只有学好了科学知识我们才能成为合格的四有新人，成为合格的接班人。五、掌握国防知识我们应当了解和掌握有关的国防基本知识和基本理论。例如：国防基础理论、军事知识、国防历史、国防形势、国防法制……六、积极参加军事训练军事训练是我们大学生必须得学习的一种国防课程。在这些实践性的教育环节中进一步巩固我们所学的国防知识。军事训练中我们可以学会基本的军事技术，在突发的战争中可以及时的为国家增加军事人员，补充军力，并且我们还可以从中丰富知识、增强体魄，还可以培养我们的无私奉献的责任意识、令行禁止的纪律观念、扎实奋斗的拼搏精神促进我们的全面发展.。七、自觉履行国防义务。按时，保质保量的完成应该履行的义务。自觉形成“为国防尽义务光荣”的良好社会风尚。八、积极参加课余国防教育演讲,实践.参加和宣传国防教育理论和知识.及全民教育,提高全体大学生以及全民的国防意识.我们是生长在新世纪的一代大学生，是肩负祖国建设勇往的一代，我们是幸福的，我们在和平中快乐的成长，父母把我们从天真浪漫的的童年时代小心翼翼地扶我们走过来，在温暖和无微不至的怀抱中，得到了严父的教诲和慈母的重爱。对于我们已踏入青年的行列有了独特的思维完整的性格和较稳定的人生观，正缺乏一种精神的指列，一种“我以我血荐轩辕”的激情。我们是祖国国防建设的后备军，国家兴亡匹夫有责，纵观国际形势，我们需要培养一种世界的眼光，军事理论课就是培养我们基本的国防知识和积极投身国防建设和为国效力的精神。现代战争告诉我们战争就是人民的战争，战争取得胜利的关键必须依靠于人民的力量，我们就是未来战争而需要的复合型人才，曾记得一位教官说过：“你们是具有高素质的一代，如果我们的军队就是你们，那么这支军队此是一个所向披，不可战胜的军人。”祖国的重任肩负于我们身上，祖国仍需加强发展，因此我们必须努力学习，增强民族意识学成报效祖国，祖国明天辉煌关系于我们，我们相信祖国明天会更好！

中国的军事战略和理论"……坚决履行好捍卫国家主权,统一,领土完整和安全的神圣职责……"———胡锦涛概述中国的军事理论家制订了一项实施理论推动下的改革框架,以建立一支能够打赢"信息化条件下的局部战争"的军队.这一理念强调现代信息技术作为力量乘数的作用,从而使解放军能够在中国边境以外更远的距离上实施精确打击的军事行动.通过汲取外国战争,尤其是包括"持久自由行动"在内的,美国领导的战役的教训,苏联和俄罗斯的军事理论,以及解放军自己尽管很有限的作战历史经验,中国的军事计划人员正在寻求改造整个中国军队.这些改革的速度和规模给人留下深刻印象.然而,解放军仍未在现代战争方面经受检验.这种作战经验的匮乏使外界对解放军在实现其军事理论抱负方面进展的评估复杂化.中国的高级文职领导人当中的内部评估和决策的情况也是如此.他们基本上缺乏直接的军事经验,因而在发生危机时更可能会做出错误的估计.这种失算同样会带来灾难,不论其所依据的是毫无作战经验的指挥官的建议,还是脱离现代战场现实情况的"科学"作战模型.军事战略指针中国并不发表与美国的《国家军事战略》相当的文件.因此,外部观察家对领导层有关动武的思考或影响到解放军兵力结构和理论的应急情况,都缺乏直接的洞察.对权威性的讲话和文件的分析结果表明,中国依靠一系列总原则和称为"军事战略指针"的指导来计划和管理军队的发展和动用.解放军并没有提供这些"指针"的内容供外界研究.学术研究表明,目前的"指针"很可能可以追溯到1993年."指针"反映出1991年的波斯湾战争和苏联解体对中国军事战略思维的影响,为10年来解放军的很大一部分改造奠定了基础.然而,一次次讲话,权威评论和新的军事训练指导方法都表明,1993年的"指针"的一些内容最近可能经过了修改.这些修正看来反映出中国对其所处的安全环境和现代战争(即"信息化条件下的局部战争")性质的看法,中国军事现代化方面的进展和从中汲取的教训,从"建设"用于信息时代的现代战争的军队向为了"打赢"这种战争而训练的转变,以及中国领导人的意识形态底色."指针"的作战或"积极防御"成分看来保持完好.按照"积极防御"所主张的防御性军事战略,中国并不发动战争,或者进行侵略战争,而是仅仅为了捍卫国家主权和领土完整而战.然而,北京有关对其主权或领土攻击的定义模糊不清.在中国现代战争的历史所充斥的实例中,中国领导人都声称,军事上的先发制人是战略防御行动.例如,中国将其对朝鲜战争(1950年—1953年)的干预称之为"抗美援朝战争".类似地,权威说法还把与印度之间的(1962年),与苏联(1969年)和与越南(1979年)的边境冲突称为"自卫反击".这种逻辑表明,如果动武能够维护或推进其核心利益,包括其领土要求(例如解决台湾问题和尚未解决的边界或海上的领土要求等),中国就可能会发动军事上先发制人的打击,也许是在远离其边境的地方.中国正在制订一项先发制人的战略吗 10年来,随着解放军从一支以步兵为主和力量投射能力有限的军队转变成拥有远程精确打击资源的比较现代的军队,中国获得了武器系统,采纳了使之能够在周边地区发动先发制人的军事攻击(包括突然袭击)的作战理念.·截止到2006年10月,解放军第二炮兵的武库中有大约900枚短程弹道导弹.由于获取了苏—30攻击机和F—10战斗机———两者都装备着各种精确制导武器———中国的进攻性空中力量得到了改进.解放军还正在加强信息战,电脑网络作战和电子战能力.而这些能力都可以用于先发制人的攻击.·解放军的作者们说,当遇到更加强大的敌人时,先发制人是必要和合乎逻辑的.中国的军事理论材料强调,静态的防御不足以在现代军队的高速和破坏力基础上保卫领土.其结果是,解放军的作战理念寻求阻止敌军集结和利用进攻性打击来掌握主动权,从而使敌人不知所措.解放军的理论家们认为,有效的防御包括在敌人领土上,赶在其能够动用之前摧毁敌人的实力.中国获得了力量投射资源,包括远距离的军事通信系统,空中指挥,控制和通信用飞机,耐久力很强的潜艇,无人战斗机(UCAVs),以及新的精确制导空对地导弹.这些都表明,解放军正在形成采取先发制人军事行动的更强实力.解放军的训练注重"出其不意的"远程打击训练或针对敌人海军舰只群的协调一致的空中/海军打击.这也可能显示出,它打算赶在本地区爆发危机之前采取先发制人的军事选择.根据解放军的《战役学》文件(2000年),一旦敌对行动开始,"'积极防御'的要旨就是主动歼灭敌人.……虽然从战略上讲,要以积极防御为指针,但'在军事战役中'重点要放在掌握主动和积极进攻上面.只有这样,才能实现积极防御的战略目标".除了开发歼灭敌军的实力之外,解放军还正在探索动用有限武力的选择方案.中国的战役理论把这种选择定义为武力的"非战争"用途———政治胁迫的延伸,而不是全面的战争行为.1995年和1996年在台湾海峡进行的两栖演习和导弹发射就是武力的"非战争"用途的实例.然而,这一概念还包括空中和导弹打击,暗杀和破坏等.这种文章突出显示了中国做出错误估计的可能性,因为任何这种行动的打击对象,即使不是范围更加广泛的国际社会,都会视之为战争行为.有关战争的一项全面观点20年来,中国的文职与军事战略家一直就现代战争的性质问题进行辩论.这些辩论汲取中国战略传统及其历史经验内部的来源,以提供对"军事革命","非对称战争"和"信息化战争"的看法.这种辩论突出表明了中国对战争的非动能手段的兴趣,以及经济,金融,信息,法律和心理工具在中国的战争计划工作中的作用的增强.解放军军事科学院文件《军事战略科学》(2000年)突出表明了中国军方全面和多方面的战争观点.文件说:"战争不仅是军事斗争,而且还是政治,经济,外交和法律战线上的全面竞争."最近,中国的军事战略家对国际法越来越感兴趣,把它当作在战斗前对敌手产生威慑的一项工具.在台海背景下,中国可能会利用一场信息战,把第三方的干预描绘成按照国际法属于非法.中国还试图影响国际舆论,使之有利于对《联合国海洋法公约》的曲解,通过在学术意见和国家观点中放弃长期公认的航行自由规范,而接受有关在200海里专属经济区,其上空,可能还有外层空间享有更大主权的解释.非对称战争确认和利用非对称性是中国战略和军事思维的一个根本方面,尤其是作为一支较弱的军队打败比较强大的军队的手段.自从1991年的波斯湾战争和"联军行动"以来,中国的军事战略家一直注重采取非对称对策来利用技术上占优势的对手的弱点.1999年《解放军报》的一篇社论明确阐述了这一点:"占绝对优势的强大敌人当然并非没有较弱的一方可以利用的弱点.……我们的军事准备的直接宗旨必须是找到利用强敌弱点的策略."中国对非对称战争选择的探索可以在其大量投资于弹道和巡航导弹系统方面看到.这些系统包括先进的反舰巡航导弹,水下作战系统(包括潜艇和先进的水雷),太空对抗系统,电脑网络作战和特别行动部队.中国军事战略中保密性和诡计的作用中国军事战略中对在冲突中掌握主动权和使敌手不知所措的注重,带来了对在战略,作战和战术层次上采用诡计的重视.中国的军事理论材料把战略诡计定义为"引诱对方形成错觉……并在造成人力和物资方面的最小代价情况下,以一种有组织和有计划的方式产生各种假象,从而使自己获得战略上的优势地位."除了信息战和常规的掩护,隐蔽和诡计之外,解放军还汲取中国的历史经验,并从战略和诡计在中国的治国之道方面所起的一贯作用中汲取智慧.最近几十年,解放军内部重新掀起研究孙子,孙膑,吴起和商鞅等中国经典军事人物及其著作的热潮.这些著作全都包含有关运用诡计的戒律.中国共产党对保密性的严重依赖与军事上的诡计共同作用,限制了国家安全决策,军事实力和战略意图方面的透明度.然而,过度的信心可能是由于军事领导人迷恋于战略和诡计所带来的捉摸不定的好处.此外,指挥官用来对付敌手的技能也可以用于掩盖解放军系统内部的坏消息的传播.而这种传播是中国长期存在的一个问题.因此,保密性和诡计可能是一把双刃剑,它不仅给中国的敌手,而且给中国领导人造成迷惑

神经网络研究论文

白行健（右）此前获COO金牌第一名

高中生开始研究图神经网络

白行健的论文为《基于自适应性图卷积神经网络的暴力用户检测》，目前已经成功入围总决赛。

文章提出了⼀种新的⾃适应图卷积神经⽹络模型（Adaptive Graph Convolutional Neural Networks，简称AdaGCN），在传统的GCN模型的基础上进⾏了改进和创新。为了解决参数增加带来的模型难以训练和过拟合情况，文章引入了标签平滑假设，对边权的训练施加了额外的监督，从⽽实现了和GCN模型的⾃然结合。

白行健的数据集包含了10万余名Twitter⽤户和200余万条社交关系，其中⼤约5千名⽤户被标记是否为暴⼒⽤户。实验结果表明，AdaGCN的AUC得分为，F1得分为，得分⾼于所有对⽐⽅法，包括传统的GCN模型，图注意⼒⽹络 (GAT)，标签传播算法（LPA），⽀持向量机（SVM）等等。此外， AdaGCN模型的结果具有最低的标准差，这表明AdaGCN模型具有很强的稳定性。在线社交平台可以利⽤本⽂提出的⽅法来更好地评估、检测暴⼒⽤户，防⽌暴⼒⽤户伤害他⼈并传播仇恨⾔论。同时，⾃适应图卷积神经⽹络模型也可以⽤来评估不同类型的暴⼒⾔论造成的社会影响。

开挂的学霸少年

此次入围丘成桐奖之前，白行健从2018年开始多次参加相关竞赛获得好成绩：

白行健（右）

在生活方面，白行健也有很多其他尝试，他目前就读北京师范⼤学附属实验中学国际部⾼三，对数学和计算机科学非常感兴趣，担任学校计算机社社长和⼈⽂社社长。

图 | 微博

而今年的丘成桐中学科学奖中，白行健选择用图神经网络为切入点，对网络暴力用户进行检测。很大一部分原因也是身边有好友经历过网络暴力：

“2018年2⽉10⽇，⼀个名叫Ted Senior的22岁男孩在林地上吊⾃杀，原因是⼀些⼈在社交媒体上恶意地分享和评判他与⼀名⼥孩的聊天内容。在我身边，我的同学好友在学校论坛发表观点，但是遭受匿名的辱骂和攻击，这种羞辱让他感到⾮常痛苦。我深深地被这些可恨的⾏为和可怕的后果所触动。计算机科学带来了信息时代，社交⽹络改变了我们的⽣活，我们期望技术会让世界更美好。但没有什么是尽善尽美的。⽹络暴⼒是信息技术⽆意中带来的⼀个问题，我渴望找到⼀种⽅法来发现和控制它们。”

而目前对于网络暴力，目前已经有不少基于深度学习的网络欺凌模型。比如Instagram去年推出「增强版的评论过滤器」，通过对照片、文字的检测分析，对其中的恶意行为采取过滤等措施。、

Facebook和Twitter也推出了类似的举措来限制其平台上的欺凌行为。Twitter在去年十月制定了一个时间表，以便从其平台中删除裸露和仇恨图像等内容。去年Facebook添加了一些工具，允许用户一次隐藏或删除多条评论，并允许用户代表朋友或家人报告欺凌或骚扰。

科技的发展真实的改变着我们的生活，我们享受其便利、承受其弊端。而像白行健这样的年轻人将越来越早的进入改变世界的行列，用技术影响着我们。

看来未来不仅仅是「同辈压力」了，「后辈压力」也追着我们跑来了。毕竟当你还在拼命打排位的时候，高中生已经论文已经发起来了......

足球训练方法的研究论文

足球论文参考文献范例

在各领域中，大家最不陌生的就是论文了吧，论文是学术界进行成果交流的工具。写论文的注意事项有许多，你确定会写吗？以下是我为大家整理的足球论文参考文献范例，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。

[1]袁静.论校园足球回归育人本原之思考[J].广州体育学院学报，2016，36(01):40-42+96.

[2]教育部，国家体育总局全国青少年校园足球活动实施方案[A].体群字[2009]54号

[3]陈珂琦.对加强校园足球课程教学体系建设的认识与建议[J].中国学校体育，2015(5):9

[4]颜中杰，何志林，玄刚.上海市校园足球活动的困境与出路[J].体育科研，2011(1):65-68

[5]李纪霞，董众鸣，颜中杰.我国青少年校园足球活动管理体制创新研究[J].山东体育学院学报，2012(3):85-89

[6]董众鸣，袭波，颜中杰.开展校园足球活动若干问题的探讨[J].上海体育学院学报，2011(2):78-82

[7]梁伟，刘新民.校园足球可持续发展的推进策略[J].体育文化导刊，2014(3):151-153

[8]肖佳川.构建校园足球文化促进足球运动的可持续发展[J].兰州教育学院报，2015(6):165-166

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