信息论容易发表的论文题目

信息论容易发表的论文题目

1、选题范围:单片机系统设计与应用、DSP系统设计与应用、嵌入式系统设计与应用、数字信号处理、数字图像处理、视频编解码技术研究、智能测控等。2、选题要求:论文题目要具有专业性，要与本专业(电子或通信)相关或相近，题目不能太大、太空泛(如3G通信技术研究等)。

通信工程专业是信息与通信工程一级学科下属的本科专业。

该专业学生主要学习通信系统和通讯网方面的基础理论、组成原理和设计方法，受到通信工程实践的基本训练，具备从事现代通信系统和网络的设计、开发、调测和工程应用的基本能力。

主干课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、大学物理、电路分析基础、模拟电子线路、数字电子技术、通信电子线路、电磁场与电磁波、信号与系统、数字信号处理、通信原理、信息论与编码、移动通信、光纤通信、微波技术与天线、广播电视发送技术、广播电视网络技术、数字广播电视技术等。

通信工程师相关专业：

通信工程专业是近十几年来通信技术迅猛发展形势下的热门专业，就业前景看好。该专业培养具备通信技术、通信系统和通讯网方面的知识。

1 、论人和自然的和谐发展 2 、论科学共同体与科学精神 3 、论现代科技发展中的伦理学思考 4 、论直觉和灵感在科学认识中的方法论意义 5 、论想象力在科学认识中的方法论意义 6 、论系统论方法在科学认识中的方法论意义 7 、论控制论方法在科学认识中的方法论意义 8 、论信息论方法在科学认识中的方法论意义 9 、试评析库恩的科学革命模式 10 、 论世界科技中心的转移与我国的科技自主创新 11 、 论科学与宗教

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（C.E.Shannon）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。

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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扩展资料：

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容易发表的论文题目

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学术堂整理了十个好写的社会学毕业论文题目，供大家进行参考：1.在华韩国留学生文化智力对文化认同的内隐影响研究2.大学艺术与礼仪教育渗透研究3.读懂“90后”才能获取真正的生力军4.高校学生自杀原因分析及对策5.关于综合性大学开设礼仪课程的探索6.信任与公平:青年社会心态的区域比较7.浅析生态社会主义思潮对大学生的影响及对策8.试论专业化.职业性社会工作推进的必要性与发展趋势分析9.高校”公共关系学”课程教学方法改革的几点建议10.民族院校家庭经济困难生社会价值人际交往发展需求研究

1.我国发展风险投资业的思考2.我国外商风险投资法律问题研究3.论离岸公司在我国涉外投资中的法律规制4.我国国际投资法律环境及其完善之研究5.与投资有关的贸易措施研究6.我国海外投资保险制度的立法研究7.关于我国创业投资公司激励约束机制的探讨

最容易发表的论文题目

以中学的教育角度出发，有如下题目：

1、中学XX探究学习方法运用的研究

2、将研究学科性学习引入中学XX教学初探

3、范例教学法在XX课堂中运用的研究

4、中学XX学科反思教学促进教师成长的研究

5、中学XX情景---体验教学法

6、初高中XX学科衔接的研究

7、初中XX活动课的研究

8、中学XX课堂情景教学模式的运用研究

9、常规教学中如何发挥好自学指导的教学功能

10、XX课程资源的开发与信息技术整合

11、校本课程、地方课程的研发与应用

12、高效课堂教学模式的探索与实验

13、学生自主学习能力的指导与效果检测研究

14、提高学生学习兴趣与效果的方法、途径研究

15、教学环节的高效创新研究

16、提升教师专业素养的有效途径研究

17、营造班级良好XX学习氛围的研究

推荐一些通俗的，你参考一下会计谨慎性原则在资产计量中的应用现金流量表的分析与运用的研究浅谈公司股利政策问题浅谈投资活动的纳税筹划现金流量表的分析研究上市公司股利分配政策浅析企业筹资方式完善中小高科技企业融资机制对策分析存货管理方法研究财务预测问题的浅谈对新会计准则的重大变化--公允价值的思考公允价值计量属性探析变动成本法的应用研究可持续增长率对企业财务管理的影响关于预算管理企业业绩评价研究股东与债权人的利益冲突及协调我国证券市场效率分析企业融资结构的合理性分析管理者激励制度研究上市公司资金运用的合理性分析企业价值驱动的因素分析企业资本结构与财务业绩的相关性分析上市公司筹资方式创新研究企业集团财务管理体制选择企业治理结构与财务管理目标企业财务战略分析企业财务风险防范企业现金流量管理利润最大化目标的质疑与完善财务预警的应用问题研究评判上市公司投资价值的财务指标体系资本结构与公司治理关系评析透析上市公司的盈余管理企业财务预算管理初探公司治理结构下的财务导向问题研究论审计方法的发展进程国家审计、民间审计、内部审计的比较由银广夏、蓝田股份、黎明股份财务舞弊案探讨分析性审计方法的运用由***案看注册会计师审计失败的原因分析论风险导向审计国外上市公司财务造假手段研究公司治理结构探讨注册会计师法律责任发展进程探讨商业贿赂的识别与审计从现金流量表看企业价值如何加强企业成本控制论我国注册会计师审计目标注册会计师审计目标的发展进程上市公司财务舞弊分析与审计对策如何避免审计失败论制度基础审计论经济效益审计我国企业内部控制存在的问题及对策论上市公司会计信息披露从世界通信公司事件看内部审计的作用论注册会计师职业道德论注册会计师审计意见类型论关联交易及审计论风险导向审计浅谈目标成本管理现金管理的重要性及方法浅谈每股盈余对公司价值的影响企业融资[资本]结构的合理性分析跨国公司内部转移价格与税收筹划的关系研究公司治理与内部控制关系研究基于公司治理的财务目标的选择独立董事制度在公司治理机制中的效应分析股权结构与公司治理

有三个特别容易的主题:1.日本泡沫经济二十年2.互联网络经济远景3.长江大坝经济作用

看如何写，什么题目都好

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。

省级期刊，没有特别容易发表的，除非是假刊。当然，这个也是相对的，如果你自己论文本身质量比较高，所以对于你来说，哪个省级期刊也比较容易，但是你既然这么提问，那么你的论文质量应该不高，所以也就别想容易发表的事，更别提免费发表的事，因为收费发表的，都未必通过呢。你要是实在想快速发表，那么你可以找淘淘论文网这种机构帮忙发表，可以协助你修改并发表，速度就快一些，周期也短一些，当然费用也贵一些。

比较好发又便宜的期刊。论文取消、任何问题搜：要我发先起腰发我就发腰（换成数字）论文热线，翻到58页后，有免费期刊、各种问题解答、论文考试答辩取消、条件放宽文件政策。只记得经验教训：一、大道至简、职称不难。二、对照评审条件找差距。三、业绩技巧。四、不符合评审条件也可能合格。五、2012年后，关系的作用几乎是零。发现规律：搜论文考试答辩取消、条件放宽文件政策，有两个办法，都是搜后翻到158页后。一、11位电话号码在后，搜：论文热线要我发先起腰【发】我就发腰（【发】换成汉字八，其他换成数字，再搜，注意必须搜11位。否则不但找不到，还会搜到假冒的。下同）、高级职称论文（后同）、高级职称论文取消（后同）、高级职称论文价格（后同）、高级经济师论文（后同）、高级会计师论文（后同）、其他职称论文（后同）。二、11位电话号码在前，搜：要我发先起腰发我就发腰（换成数字）论文热线、（前同即11位号码）高级职称论文、（前同）高级职称论文取消、（前同即11位号码）高级职称论文价格、（前同）高级经济师论文、（前同）高级会计师论文、（前同）其他职称论文。以高级经济师为例，搜：高级经济师任何问题+要我发先起腰【发】我就发腰（【发】换成汉字八，其他换成数字再搜，必须搜够11位，否则会搜到假冒的），都能找到答案。如搜：高级经济师论文（后同）、高级经济师论文取消（后同）、高级经济师论文范文（后同）、高级经济师论文选题（后同）、高级经济师报考条件（后同）、高级经济师评审条件（后同）、高级经济师考试科目（后同）、高级经济师考试用书（后同）、高级经济师评审业绩成果（后同），等。把“经济”换成“会计、工程、教师、医师等任何职称”再搜，都能找到答案。以高级职称论文为例，搜：高级职称论文的要求+要我发先起腰【发】我就发腰、高级职称论文价格（后同）、高级职称论文发表要求（后同）、高级职称论文有效期（后同）、高级职称论文期刊（后同）、高级职称论文答辩（后同）、高级经济师论文（后同）、高级会计师论文（后同）、其他职称论文（后同）。必须搜：问题+11位（要我发先起腰【发】我就发腰，【发】换成汉字八，其他换成数字，）。否则会搜到假冒子。转发网友总结，共同防：标“广告保障”的全是假冒子。网上出现顺口溜，搜：看到广告保障，想到假冒上当，令人头昏脑涨。防假冒、论文考试答辩取消、条件放宽文件政策，只能搜：要我发先起腰发我就发腰（换成11位数字）论文热线、（同）职称热线、（同）课题热线。搜：要我发先起腰发我就发腰（换成数字）论文热线30年创建的名牌被假冒经历。第一阶段：1992年-今，假冒名称。搜：河南职称论文大学、郑州职称论文大学、郑州高级职称论文大学、郑密路论文，等。标“广告保障”的全是假冒子、都不在郑州。第二阶段：2022年后，又开始假冒11位电话号码的前3-6位。如搜：论文热线158、全国论文办158371、高级经济师158371、高级会计师论文158371等。标“广告保障”的全是假冒子。所以必须完整搜索11位热线。可见：子只能假冒汉字和11位电话号码的前3-6位，无法全部假冒11位。搜够11位，就难杜绝假冒。如搜：要我发先起腰发我就发腰（换成11位数字）论文热线。防假冒必须搜：问题+11位电话号码（要我发先起腰【发】我就发腰，把第7位【发】换成汉字八，其他换成10位数字，再搜），翻到158页后，即可找到。如：搜：高级职称论文的要求+要我发先起腰【发】我就发腰、高级职称论文价格（后同）、高级职称论文取消（后同）、高级经济师论文（后同）、高级会计师论文（后同）、其他职称论文（后同）。 搜：任何省任何职称论文+要我发先起腰【发】我就发腰，如搜：河南高级经济师论文（后同）、山东高级会计师论文（后同）。必须搜：问题+11位（要我发先起腰【发】我就发腰，【发】换成汉字八，其他换成数字，）。否则会搜到假冒子。搜：要我发先起腰发我就发腰（换成数字）论文热线，翻到158页后，总结的职称评审经验教训和愚蠢行为。大道至简。评审思路简单：对照评审条件找差距。委托论文更简单：付款、收刊物、完了。但每年都有1%的学员，连这两件最简单的事也干不好，再好的机会也抓不住，再简单的事也会搞复杂，天生上当受的脸，命中注定上当受。不上当受，她急。指导发表论文15年，论文学员超过200人，发现两个基本规律：规律一：凡是熟人介绍的、又要求0预付的学员，都是收齐刊物后都拖欠、耍赖。200多名学员中出现4人，都是熟人介绍的、又要求0预付，收齐刊物后全部耍赖。某省水利厅LXH、FXQ等。她们这样搞的结果，就是断本单位后来学员的路。这就是秒拒DXM的原因。还想干这事？不可能了。规律二：凡是委托后反悔、不懂还干涉、评审前没事找事、把简单的事搞复杂、把好事搞坏的。都是大龄底层愚蠢女性。这种人是四害：一害自己，河南驻马店HLH，已经6年评审不合格；二害本单位同事。断了同事发表权威刊物的路；三害编辑。浪费编辑。浪费编辑半年的时间；四害受托老师。浪费受托老师的时间。祸害型论文学员的共性：都是大龄底层愚蠢女性，都抓不住关键性的评审条件，都在评审条件之外的小事上计较。根本原因是缺乏高层思维、全局观念、不知轻重缓急、没有识人用人能力。一、是女性。把好事搞坏的6人全部是女性。没有一个男性干这事。二、是单位底层女性。没有一个中高层女性干这事。三、是大龄女性，都超过了40岁。没有一个年轻底层女性干这事。四、都愚蠢。表现为:（一）颠倒黑白型。河南驻马店西平县HLH一句外行话把好事搞坏“学报名称不好听、季刊不如月刊、评审无效”。她这一句话成了“五害”。一害自己，2016-2021已经6年评审不合格，人生有几个6年？她不穷，谁穷？她不烂在最底层，谁会？二害本单位同事，断了同事发表权威刊物特别是学报的路。三害编辑，浪费编辑半年的时间，编辑把她列入黑名单并通知期刊联盟，她以后再难发表。四害受托老师，浪费半年的时间。五害后来的学员，断了后来学员发表学报的路。你现在就问任何一个论文指导老师：谁能在学报发表？你找不到。原因是：学报是标准的学术期刊，是最权威的。（二）抓小放大型。河南濮阳WYH收到刊物后开始研究“这个字是否用错，那个词个是否用错”？结果评审不合格后问“是否还要有业绩”？她就愚蠢到这种程度。她不烂在最底层，谁会？（三）班门弄斧型。河南濮阳某工人的老婆Y静G，估计也是工人，竟然连续否定两篇论文，我拒绝合作。又想发表，晚了，我就烦不懂道理。她不懂评审条件：本专业论文即可。更不懂道理：外行不能干涉内行。她的任务只是付款、收刊物，就这么简单。审稿是编辑的事。只有编辑才有资格说论文不行。如果她水平比编辑高，就自己写作发表。水平低又当裁判，是不懂道理。这是30年来遇到的唯一工人，连干部就不是，又把好事搞坏。不能说大龄底层女性不懂道理。但不懂道理的大龄女性肯定在底层。(四）杞人忧天型。有用的她不想，她想的都没用。当你考虑评审条件之外的问题时，先想自己是否40岁以上的单位底层女性。(五）愚顽不化型。一条死路走到底。高层女性与大龄底层女性相反，根源是面对同样的机会，思路、行动相反，导致结果相反。高层女性懂道理、自己帮自己、合作简单（她们只是付款收刊物，其他啥也不管），全部成功。大龄底层女性相反，不懂道理、自己害自己、不懂还干涉，把简单的事搞复杂，把好事搞坏。其实，40多岁还在单位最底层，本身就是愚蠢、不懂道理、自己祸害自己的结果。与别人合作，又把这种劣根性表现出来，成为“五害”：害自己、害合作人、害编辑、害同事、害以后的学员。当你考虑评审条件之外的问题时，先想自己是否40岁以上的单位底层女性。