信息周刊发表论文容易吗
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正确的发表步骤应该是：了解期刊——选择合适的期刊——投稿——顺利发表。首先我们要确认需要发表什么等级的期刊，是发核心期刊、普通期刊、对期刊级别有没有要求。其次明确发表时间，一定要提前安排。如果是自己在官方投稿到录用，整个流程下来短则3个月，长则一年都有可能。一般审稿就需要半月以上了。投稿的期刊质量越高，等待的时间也就越长。最后就是投稿。投稿有两种方式：（1）在官方途径投稿。官方网站投稿系统、官方邮箱、寄送纸质稿等。一般官方投稿时间比较长。（2）中介。但是现在子比较多，一定要仔细鉴别。
1、第一步当然是写论文，写完论文之后，再选择合适的期刊去投稿。投稿后还得经过出版社的审核，审核通过之后就可以等待出版出刊了。然后去网上搜索就能搜索到自己的文章。流程虽然看着好像很容易，但整个过程真得可快可慢，很多人都卡在了审核这一步。2、怎么选期刊？按期刊分类，刊物可以分为按照注册地划分：CN类刊物所谓CN类刊物是指在我国境内注册、国内公开发行的刊物。该类刊物的刊号均标注有CN字母，人们习惯称之为CN类刊物。ISSN类刊物现在许多杂志则同时具有CN和ISSN两种刊号。所谓ISSN类刊物是指在我国境地外注册，国内、外公开发行的刊物。该类刊物的刊号前标注有ISSN字母。按主管部门划分：“国家级”期刊一般说来，“国家级”期刊，即由党中央、国务院及所属各部门，或中国科学院、中国社会科学院、各民主党派和全国性人民团体主办的期刊及国家一级专业学会主办的会刊。另外，刊物上明确标有“全国性期刊”，“核心期刊”字样的刊物也可视为国家级刊物。“省级”期刊即由各省、自治区、直辖市及其所属部、委办、厅、局主办的期刊以及由各本、专科院校主办的学报(刊)。核心期刊核心期刊是某学科的主要期刊。一般是指所含专业情报信息量大，质量高，能够代表专业学科发展水平并受到本学科读者重视的专业期刊。3、选择投稿方式投稿方式有2种：一种是官方自投，另一种是机构代投。选择哪一种要根据自身的情况选择。作者要结合自身的情况，注意出刊日期，出刊期有快有慢，快的1个月，慢的跨年，所以一定要提前发表，计算好时间。注意：千万不要直接百度普刊的杂志社官网，因为大部分都是广告中介！4、关于查重一般期刊投稿查重复制比率在15%-20%左右，同学们可以根据自身情况将重复率保持在这个区间之内。切忌！！！一定不要去抄袭篡改其他的期刊论文！！后果还是相当严重的！投稿前一定用查重软件查一下重复率，避免因为重复率高被退稿。现在互联网上更新的查重软件和系统真的很多，甚至出现很多免费的软件，当然他们相互之间在数据资源库方面的积累或者完善程度上肯定是不一样的。其中，例如万方检测等知名查重在这方面的查重技术实力上更加出色一点，对不同行业的期刊论文检测的过程中，能出具比较精准的数据报告，后期参考修改也比较方便一些。万方官网：（官方正规链接，其他链接注意区别）
从本科毕业论文开始，无论是研究生，还是博士生，哪怕已经出来工作了，也躲不掉发表论文的噩梦。怎么样才能高效发表一篇期刊论文呢？
一、最快的方法当然是找代投机构如果你还在苦苦等待官方投稿，那你真的是太天真了！不仅耗时长，流程也很繁琐，更不要说能在1-3月内顺利发表（普刊最快也要3个月）作为一个一次发表即成功的人，我必须要说，期刊论文其实没你想象的那么难，前提是有个好的老师指导你~
二、要明确期刊的发表要求
选对了期刊，就等于成功了一半。一般情况下，除非是有其他特殊要求，否则都是发普刊。根据我发表的经验，离不开这5大要求：
1，对收录的数据库有要求，比如维普、万方、知网等等。
2，对期刊名称有要求，必须和专业相关。
3，对期刊邮发代号有要求，比如CN、ISSN等，全国公开发行的正规刊物。
4，对期刊级别没有特别要求，只要能发表出去即可。
5，或者要求必须是国家/省级，并对发型周期也有要求。除此之外，还要保证文章的原创度，不能赶过30%，这一点是非常重要的。字数上不要太多，3k左右，刚好够一个版面。
三、如何写一篇合格的期刊论文？
通常来说，不同类型的论文，会有不同的写作要求和格式要求。但是同样一点的要求是，开始落笔前，一定要有个写作框架。①标题：用最简短的字表达文章的核心主旨。千万注意不要过于宽泛，范围太广不利于自己的内容写作。②摘要：一章的摘要很重要，能否被审稿人一眼就看中，凭的就是摘要内容，摘要质量好不好直接决定审稿人会不会看你的稿子，所以一定要
③引言：这部分主要阐述的是你为什么要做这项研究，说明研究它的意义与价值。一个好的引言，应该是具有实用性和有趣性的结合。它的内容一般是：我们研究的问题是什么？研究价值在哪里？它有什么局限？自己对这个研究有什么发现，最后阐述研究的意义。
④内容：这个部分是整个文章的核心。文章怎么写，要有一个清晰的思路。之后就是发表了，这里要注意发表时间。一般周期都比较长，最短的有1个月，最长能达到1年！而且被网站收录后，还要再后延1-2个月。
中文信息期刊投稿容易吗
电机学报和电工学报都不太好发，电力系统及自动化和高电压技术相对容易发一点，非EI的核心更容易，比如电力电子技术、电工电能新技术、电力系统及其自动化学报、中国电力等一大堆。听说微电机比较好发呀！上品 优刊发吧，这家伙专业的，望采纳
TP 自动化技术,计算机技术：1. 软件学报2. 计算机学报3.计算机研究与发展4. 计算机辅助设计与图形学学报5. 自动化学报6. 中国图象图形学报7. 计算机工程与应用8. 系统仿真学报9. 计算机工程10.计算机集成制造系统11.控制与决策12. 小型微型计算机系统13.控制理论与应用14.计算机应用研究15.机器人16. 中文信息学报17.计算机应用18.信息与控制19. 计算机科学 20.计算机测量与控制21. 模式识别与人工智能22.计算机仿真23. 计算机工程与科学24.遥感技术与应用25.传感器技术(改名为:传感器与微系统) 26. 计算机工程与设计27.测控技术28. 传感技术学报29.控制工程30.微电子学与计算机31.化工自动化及仪表TM 电工技术：1．中国电机工程学报2. 电力系统自动化3. 电工技术学报4.电网技术5. 电池6. 电源技术7. 高电压技术8. 电工电能新技术9. 中国电力10. 继电器（改名为：电力系统保护与控制）11. 电力自动化设备12. 电力系统及其自动化学报 13.电力电子技术14. 高压电器15. 微特电机16. 电化学17. 电机与控制学报18. 华北电力大学学报19. 变压器20. 微电机21. 电气传动22. 磁性材料及器件23.电机与控制学报24.华东电力25.绝缘材料26低压电器. 27. 电瓷避雷器28.蓄电池29.电气应用30.大电机技术31.电测与仪表 32.照明工程学报TN 无线电电子学,电信技术：1．电子学报2. 半导体学报3. 通信学报4. 电波科学学报5. 北京邮电大学学报6.光电子、激光7. 液晶与显示8.电子与信息学报9.系统工程与电子技术10.西安电子科技大学学报11. 现代雷达12. 红外与毫米波学报 13. 信号处理14.红外与激光工程 15半导体光电16. 激光与红外17. 红外技术18. 光电工程19.电路与系统学报20.微电子学21. 激光技术 22. 电子元件与材料23. 固体电子学研究与进展 24.电信科学25.半导体技术26. 微波学报27. 电子科技大学学报28. 光通信技术29. 激光杂志30. 光通信研究31. 重庆邮电学院学报.自然科学版(改名为:重庆邮电大学学报.自然科学版)32.功能材料与器件学报33.光电子技术34. 应用激光35.电子技术应用36. 数据采集与处理37.压电与声光38.电视技术39.电讯技术40.应用光学41. 激光与光电子学进展42.微纳电子技术43.电子显微学报
都有一定的难度，
核心期刊好发。
要想知道发到哪种期刊上好，就要了解这两种期刊的区别。核心期刊是我们国内的等级比较高的期刊。也是某学科的主要期刊。一般是指所含专业情报信息量大，质量高，能够代表专业学科发展水平并受到本学科读者重视的专业期刊。
可以说优秀的中文论文绝大部分都是要发表到核心期刊上的，或者是一些比较不错的学报上。而好的核心期刊也根本就不用发愁稿源和优秀的作者。而极少数的核心期刊也不用担心经费的问题，因为有国家财政拨款，所以这些核心期刊甚至可以不收版面费，有的甚至还可以给作者发放少量的稿费。
信息通信期刊投稿容易
核心期刊可以很容易查到，但是否需要审稿费就不太清楚了像：中国科学、电子学报、通信学报、电子与信息学报都是的比较行的话就采{}http://jingyan.baidu.com/article/ff42efa92122f0c19e220218.html{}
N无线电电子学、电信技术类核心期刊表1、电子学报 2、半导体学报 3、通信学报 4、电波科学学报 5、北京邮电大学学报 6、光电子、激光 7、液晶与显示 8、电子与信息学报 9、系统工程与电子技术 10、西安电子科技大学学报 11、现代雷达 12、红外与毫米波学报 13、信号处理 14、红外与激光工程 15、半导体光电 16、激光与红外 17、红外技术 18、光电工程 19、电路与系统学报 20、微电子学 21、激光技术 22、电子元件与材料 23、固体电子学研究与进展 24、电信科学 25、半导体技术 26、微波学报 27、电子科技大学学报 28、光通信技术 29、激光杂志 30、光通信研究 31、重庆邮电学院学报.自然科学版（改名为：重庆邮电大学学报.自然科学版） 32、功能材料与器件学报 33、光电子技术 34、应用激光 35、电子技术应用 36、数据采集与处理 37、压电与声光 38、电视技术 39、电讯技术 40、应用光学 41、激光与光电子学进展 42、微纳电子技术 43、电子显微学报TP自动化技术、计算机技术类核心期刊表1、软件学报 2、计算机学报 3、计算机研究与发展 4、计算机辅助设计与图形学学报 5、自动化学报 6、中国图象图形学报 7、计算机工程与应用 8、系统仿真学报 9、计算机工程 10、计算机集成制造系统 11、控制与决策 12、小型微型计算机系统 13、控制理论与应用 14、计算机应用研究 15、机器人 16、中文信息学报 17、计算机应用 18、信息与控制 19、计算机科学 20、计算机测量与控制 21、模式识别与人工智能 22、计算机仿真 23、计算机工程与科学 24、遥感技术与应用 25、传感器技术（改名为：传感器与微系统） 26、计算机工程与设计 27、测控技术 28、传感技术学报 29、控制工程 30、微电子学与计算机 31、化工自动化及仪表看您文章的具体的要求的
先是联系杂志社投稿，在等待审核，杂志社审核就是找专家评定你的论文，这个时间一般都会很长，所以建议去早发表网。
杂志名称】机械科学与技术 【杂志文章包含专业】理论研究 设计计算 机构分析 工艺.设备.材料 实验研究 CAD/CAM/CAE 【投稿联系方式】 【投稿费用】审稿费100，版面费每页约200－250，图片另收费（好像是10/张） 【杂志级别】中文核心期刊 中国科技论文统计源期刊 EI源 【稿酬回报】按字数不同，大约每页不到50 【投稿感受】只要有新意，比较容易投中，本人投了几篇，保持全中。只是发表周期有些长（从投到发1－1.5年）， 【其他】以前该刊在机械行业比较牛，但这两年有点下滑。不知是太牛了没和EI搞好关系，还是咋得，近两年一直没被收录，在唯EI是瞻的今天大大影响了吸引力。但在许多老教授心中其魅力依旧，所以可以投。 此外，该刊态度可以。 【杂志名称】核电子与探测技术 【杂志文章包含专业】主要包括核技术、电子类等 【投稿联系方式】北京8800信箱，100020 【投稿费用】每页140元，要想提前发表需每页再多交几十元，不收审稿费 【杂志级别】核心（EI收录） 【稿酬回报】200元左右 【投稿感受】投稿录用率很高，一般一两个月就可以知道是否录用，很少作修改，EI收录的概率很高，如果为了发表EI收录的，可以向该刊物投稿。 【杂志名称】数据采集与处理 【杂志文章包含专业】主要涉及信号处理、通信、数据采集等内容 【投稿联系方式】南京御道街29号，210016 【投稿费用】每页160元，审稿费100元 【杂志级别】核心，EI收录 【稿酬回报】200元左右 【投稿感受】投稿时可以在寄两份打印费时同时寄出审稿费100元，以加快审稿速度，审稿很认真，不管是否录用都回寄审稿意见，只要文章有些创新就可以录用，审稿周期在三个月左右。 【其他】很多重点大学都很认可该刊物，在它还不是核心期刊时，就得到西安交大等学校的公认，是核心类期刊中比较正规、稿件质量较高的刊物之一。 【杂志名称】系统工程与电子技术 【杂志文章包含专业】计算机应用、电路设计、电子、信息等 【投稿联系方式】北京142信箱32分箱，100854 【投稿费用】版面费600元，审稿费100元 【杂志级别】核心，EI收录 【稿酬回报】100－200元 【投稿感受】投稿录用率较高，是电子信息类投稿较容易的期刊之一，发表周期在6－10个月。 【杂志名称】电波科学学报 【杂志文章包含专业】电磁场、电波传播、电子信息类等
容易发表论文的信息期刊
以下这几个省级期刊相对而言比较容易发布
1.四川精神卫生杂志
《四川精神卫生》(双月刊)创刊于1988年，由绵阳市精神卫生中心主办。本刊旨在立足我省精神医学研究的特点和科技实力，向全国交流精神医学经验和成果，力求内容和质量达到国内外水平，以临床实用性为重点，更新我省精神卫生工作者的知识，提高精神疾病的预防水平，为我省人民保健事业服务。
四川精神卫生优化编辑委员会、审查团队结构，期待临床和科研人员参加本刊审查专家、青年审查人才队伍和编辑委员会，共同推进精神医学事业的发展。目前，杂志汇集了一些全国精神障碍和心理问题的着名专家，对论文进行了审查和指导。
2.微创医学杂志
《微创医学》(双月刊)创刊于1982年，由广西卫生厅主管、广西医学科学信息研究所主办、同济大学微创医学研究所和北京微创医院的国内外公开发行的全国专业医学学术期刊。微创理论研究、微创基础医学、微创手术、内镜技术、腔镜技术、介入技术、显微外科(骨科、口腔科、眼科等)、微创美容、针灸、物能技术(介入超声波、介入x线/CT、x刀、γ刀、射频消融术等)、微创设备和器械等相关论文，欢迎内科、外科、妇科、骨科、耳鼻喉科、眼科、针灸科、麻醉科、神经外科、肿瘤外科、放射科、化疗科、放射治疗科、胸外科、泌尿外科、超声科、整形美容科等微创医学工作者写的论文、临床研究、经验、交流文件、微创医学报告、各类医疗本刊发表的论文是晋升职务、科研审查、成果鉴定和业绩审查的有效依据。本刊根据读者至上的精神，在短时间内审查原稿，安排发行。
3.海南医学杂志
《海南医学》杂志的前身是创刊于1973年的《海南卫生》，具有悠久的历史基础。该刊是海南省卫生厅主管、海南省医学会主办的综合性医学科技期刊，1989年经国家新闻出版署批准向国内外公开发行(半月刊)。自创刊以来，遵守国家有关科技期刊出版的法律法规，以面临床、面向基层、突出实用性为宗旨，和、丰富、栏目多样化为特点。传播医学信息，交流学术思想，探讨医学新理论、新技术和新方法，介绍防治工作中的经验，注重科学性、创新性、实用性和可读性，以临床推广为主，提升为辅，立足海南，面向全国，辐射国外，为发展我国医学事业，保护人民健康服务。
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信息论容易发表的论文
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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