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信息技术与信息化刊物

信息技术与信息化期刊级别为省级期刊，出刊周期为双月刊，期刊创办于1976年。信息技术与信息化是山东省经济和信息化委员会主管、山东电子学会主办的学术性期刊。信息技术与信息化主要栏目设有：综述、信息化建设、解决方案、网络与信息安全、信息处理与模式识别、人工智能与知识工程、数据库与数据仓库、计算机技术与应用。信息技术与信息化已被国家图书馆馆藏、上海图书馆馆藏、知网收录(中)、维普收录(中)、万方收录(中)收录。信息技术与信息化获得荣誉情况：中国期刊全文数据库（CJFD）、中国核心期刊遴选数据库。上一篇：计算机时代是什么期刊下一篇：农业网络信息是什么期刊延伸阅读微电子学与计算机是什么期刊电脑与信息技术是什么期刊计算机系统应用是什么期刊中国信息技术教育是什么期刊江苏通信是什么期刊首页电话咨询在线咨

是。《信息技术与信息化》（月刊）创刊于1976年，是山东省经济与信息化委员会主管、山东电子学会主办的省级核心期刊。期刊，定期出版的刊物。如周刊、旬刊、半月刊、月刊、季刊、半年刊、年刊等。

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信息技术论文发表刊物

学术堂整理了几个计算机论文期刊,并做了相关介绍,供大家参考:一、《计算机光盘软件与应用》发表900元一个版面,1.5个版面起发,一个版面2000字符《计算机光盘软件与应用》杂志是由中国科学院主管、中国大恒电子音像出版社主办的国内外公开发行的综合性国家级学术期刊.本刊致力于创办以创新、准确、实用为特色,突出综述性、科学性、实用性,及时报道国内外计算机技术在科研、教学、应用方面的研究成果和发展动态,为国内计算机同行提供学术交流的平台. 国际标准刊号:ISSN 1007-9599 国内统一刊号:CN 11-3907/TP 邮发代号:18-160二、《电子技术与软件工程》1000元一个版面,一个版面2500字符2012年11月由《电子游戏软件》变更而来,《电子技术与软件工程》杂志,是由中国科学技术协会、中国电子学会主办的国内外公开发行的国家级期刊.国内刊号:CN10-1108/TP;国际刊号:ISSN2095-5650;综合性的科技类学术刊物.三、《移动信息》发表900元一个版面,2500字符《移动信息》杂志是重庆云锦广告传媒旗下的一本以通讯、数码产品为主的大众型导购刊物,面向全国发行.历经七年的发展《移动信息》已经成为相当成熟的媒体,秉持专业精神的《移动信息》追求的是信息的大量化以及编辑的最优选择性,面向的读者群为18岁~28岁的新锐消费群体.整体风格以人文的方式感知社会的进步,技术的创新,专业、时尚的栏目设置和栏目内容,使《移动信息》成为"中国极具导购性的数码人文杂志",并成为年轻消费人群的必备手册.四、《硅谷》发表900元一个版面,一个版面2800字符.1,5个版面起发《硅谷》杂志是由中国科学技术协会主管,中国科技新闻学会主办,经国家新闻出版总署批准,国内外公开发行的国家级科技类学术刊物,已被《中国学术期刊网(光盘版)》、《万方数据数字化期刊群》、《中文科技期刊数据库》《龙源国际期刊》等网络媒体收录,属中国核心期刊(遴选)数据库来源期刊.五、《软件》发表900元一个版面,2个版面起发.4000字符《软件学报》是一本刊登计算机软件各领域原创性研究成果的期刊,所刊登的论文均经过严格的同行专家评议.《软件学报》主要面向全球华人计算机软件学者,致力于创办与世界计算机科学和软件技术发展同步的以中文为主的"中文国际软件学术期刊",为全球华人同行提供学术交流平台.六、《电脑编程技巧与维护》900元一个版面,2个版面起发.《电脑编程技巧与维护》自1994年创刊以来,我们始终坚持"实用第一、质量第一、读者第一"的原则,与时俱进,不断创新的办刊理念,以振兴民族软件工业为己任,努力为广大电脑编程爱好者、专业计算机系统维护人员和软件开发人员提供第一手的技术资料和编程维护技术.在栏目内容上,选题覆盖面广、涉及技术领域多、信息量大,给程序员提供开阔视野;在技术水平上,我刊始终把握计算机技术发展的大方向,提供详尽的准确的技术指导,同时在长期的工作中与国际型大公司建立了良好合作关系,为读者提供全球最新最全的文章;在实用性上,稿源来自软件产业一线的工作者和有实践工作经验的广大程序员.在业内获得一致好评,受到广大编程和维护人员肯定.在本刊发表的文章具有较强的权威性,所发表的论文、文章可做调职、职称评定、升学、就业、评奖学金的主要依据.七、《电子制作》发表900元一个版面,一个版面2700字符《电子制作》杂志是经中国新闻出版总署批准,北京市工商局备案,国内外公开发行的国家级科技类优秀期刊.八、《中国新通信》发表1000元一个版面,2200字符,1.5个版面起发1.国家级正规期刊,国家新闻出版总署备案可查.(国家新闻出版部署查不到的都是假刊).2.电子方面的文章可以发.3.评职称是否认可要根据当地规定,如果规定发表在省级或国家级以上正规期刊就可以,肯定认可.如果要求必须发核心那就不认了,因为《中国新通信》是国家级.以下是期刊详细信息:《中国新通信》(国家级)主管:工业和信息化部主办:电子工业出版社ISSN:1673-4866CN:11-5402/TN邮发代号: 2-76周期: 半月出版地:北京市

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《计算机工程与应用》国际刊号：ISSN 1002-8331 中国刊号：CN11-2127/TP 邮发代号：82-605 国外代号：4656M 主管单位：中华人民共和国信息产业部 主办单位：华北计算技术研究所 级别：核心级计算机类刊物 《计算机学报》国际标准刊号 ISSN0254-4164 国内统一刊号 CN11-1826/TP 邮发代号 2-833 主办：中国计算机学会与中国科学院计算技术研究所 刊物内容：《计算机学报》刊登的内容覆盖计算机领域的各个学科，以论文、技术报告、短文、研究简报、综论等形式报道以下方面的科研成果：计算机科学理论、计算机硬件体系结构、计算机软件、人工智能、数据库、计算机网络与多媒体、计算机辅助设计与图形学以及新技术应用等。 级别：国家级优秀刊物 《科技信息》国内统一刊号：CN37-1021/N；国际统一刊号： ISSN 1001-9960 主管：山东省科学技术厅 级别：综合类优秀国家级科技刊物 《电脑知识与技术》 国内统一刊号：CN34-1205/TP 国际标准刊号：ISSN 1009-3044 邮发代号：26－188 主管单位：安徽省科技厅，主办单位：安徽省科技情报学会、中国计算机函授学院。 栏目设置：数据库与信息管理、网络通讯及安全、研究开发、教育论坛：计算机教学等 评价; 主要面向广大的科技工作者、高等院校、各公共图书馆、情报所（室）、研究所以及厂矿，它对科技工作者、科学研究人员、广大教师、研究生、博士生都具有重要的参考价值。 级别：中国核心期刊（遴选）数据库收录期刊 地区：安徽、旬刊 2个国家级期刊。2个省级期刊 我在淘宝有论文发表的店铺。有问题和我联系

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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。

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。

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。

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