我们在路边看到萌犬可爱至极，然后却不知道这个是哪种狗；看见路边的一个野花却不知道叫什么名字，吃着一种瓜，却不知道是甜瓜还是香瓜傻傻分不清…… 细粒度图像分析任务相对通用图像任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。 细粒度分类目前的应用场景很广泛，现在的网络大多分为有监督的和半监督的。 有监督的做法基于强监督信息的细粒度图像分类模型，是在模型训练时，为了获得更好的分类精度，除了图像的类别标签外，还使用了物体标注框（bounding box）和部位标注点（part annotation）等额外的人工标注信息。 基于弱监督信息的细粒度图像分类模型，基于强监督信息的分类模型虽然取得了较满意的分类精度，但由于标注信息的获取代价十分昂贵，在一定程度上也局限了这类算法的实际应用。因此，目前细粒度图像分类的一个明显趋势是，希望在模型训练时仅使用图像级别标注信息，而不再使用额外的partannotation信息时，也能取得与强监督分类模型可比的分类精度。 了解了大体的做法，我将从一些paper入手，讲解目前细粒度图像分析的具体实现。 是基于深度学习的细粒度图像检索方法。在SCDA中，细粒度图像作为输入送入Pre-Trained CNN模型得到卷积特征／全连接特征，如下图所示。 区别于传统图像检索的深度学习方法，针对细粒度图像检索问题，作者发现卷积特征优于全连接层特征，同时创新性的提出要对卷积描述子进行选择。 不过SCDA与之前提到的Mask-CNN的不同点在于，在图像检索问题中，不仅没有精细的Part Annotation，就连图像级别标记都无从获取。这就要求算法在无监督条件下依然可以完成物体的定位，根据定位结果进行卷积特征描述子的选择。对保留下来的深度特征，分别做以平均和最大池化操作，之后级联组成最终的图像表示。 很明显，在SCDA中，最重要的就是如何在无监督条件下对物体进行定位。 通过观察得到的卷积层特征，如下图所示，可以发现明显的"分布式表示"特性。 对两种不同鸟类／狗，同一层卷积层的最强响应也差异很大。如此一来，单独选择一层卷积层特征来指导无监督物体定位并不现实，同时全部卷积层特征都拿来帮助定位也不合理。例如，对于第二张鸟的图像来说，第108层卷积层较强响应竟然是一些背景的噪声。 基于这样的观察，作者提出将卷积特征（HxWxD）在深度方向做加和，之后可以获得Aggregation Map（HxWx1）。 在这张二维图中，可以计算出所有HxW个元素的均值，而此均值m便是该图物体定位的关键：Aggregation Map中大于m的元素位置的卷积特征需保留；小于的则丢弃。 这一做法的一个直观解释是，细粒度物体出现的位置在卷积特征张量的多数通道都有响应，而将卷积特征在深度方向加和后，可以将这些物体位置的响应累积--有点"众人拾柴火焰高"的意味。 而均值则作为一把"尺子"，将"不达标"的响应处标记为噪声，将"达标"的位置标为物体所在。而这些被保留下来的位置，也就对应了应保留卷积特征描述子的位置。 实验中，在细粒度图像检索中，SCDA同样获得了最好结果；同时SCDA在传统图像检索任务中，也可取得同目前传统图像检索任务最好方法相差无几（甚至优于）的结果，如下图所示。 RA-CNN算法不需要对数据做类似bounding box的标注就能取得和采用类似bounding box标注的算法效果。在网络结构设计上主要包含3个scale子网络，每个scale子网络的网络结构都是一样的，只是网络参数不一样，在每个scale子网络中包含两种类型的网络：分类网络和APN网络。 数据流是这样的：输入图像通过分类网络提取特征并进行分类，然后attention proposal network（APN）网络基于提取到的特征进行训练得到attention区域信息，再将attention区域crop出来并放大，再作为第二个scale网络的输入，这样重复进行3次就能得到3个scale网络的输出结果，通过融合不同scale网络的结果能达到更好的效果。 针对分类网络和APN网络设计两个loss，通过固定一个网络的参数训练另一个网络的参数来达到交替训练的目的. 如下图所示，网络能够逐渐定位attention area，然后再将此区域放大，继续作为第二个scale网络的输入。
硕士论文大纲如何写
论文提纲由作者在完成论文写作后，纵观全文，写出能表示论文主要内容的信息或词汇，这些信息或词汇，可以从论文标题中去找和选，为大家分享了硕士论文大纲，一起来看看吧！
硕士论文大纲1
中文摘要 4-6
Abstract6-7
中英文缩略语对照表 8-10
第一部分文献综述10-26
1中医对类风湿关节炎的认识及合并肺间质病变的中医研究进展10-19
中医对RA的'认识10-16
中医对RA-ILD研究进展16-19
2类风湿关节炎继发肺间质病变的研究进展19-26
的病因及发病机制19-20
临床表现20-22
治疗22-24
预后24-25
结语25-26
第二部分临床研究26-52
第一章前言26-27
第二章资料与方法27-32
1病例来源27
2病例选择27-30
3观察项目30
4观察方法30-31
5统计方法31-32
第三章结果与分析32-46
1不同证候RA患者继发ILD的情况比较32-33
2一般情况33-37
3临床表现37-38
4实验室指标38-41
5双手X片分级及关节功能分级41-43
6RA-ILD的症状、体征、动脉血气、肺功能、胸部HRCT分析43-46
第四章讨论46-51
1RA-ILD的中医探讨46-47
2流行病学47
3RA继发ILD危险因素的探讨47-49
4RA-ILD发病机制的初步探讨49-50
5RA-ILD临床表现50
6问题与展望50-51
第五章结论51-52
参考文献52-60
致谢60-62
个人简历62-64
附表一64-66
摘要 4-7
Abstract 7-10
文缩略词 11-12
目录 12-14
前言 14-16
第一章 氧化应激模型的建立 16-29
引言 16-17
第一节 实验方法 17-20
1 仪器与材料 17-18
2 N2a细胞的培养 18-19
3 氧化应激模型的建立 19-20
4 在光学显微镜下观察细胞之形态 20
第二节 实验结果 20-26
1 不同浓度过氧化氢对N2a细胞作用相同时间的结果 20-24
3 80μM过氧化氢氧化损伤N2a细胞不同时间的形态变化 24-26
第三节 讨论 26-28
第四节 结论 28-29
第二章 氧化应激状态下CDK1对caspase-2活性及高尔基体形态的影响 29-51
引言 29-30
第一节 实验方法 30-38
1 仪器与材料 30-31
2 N2a细胞培养 31
3 流式细胞术及Hoechst染色检测细胞凋亡情况 31-33
4 Western blot检测caspase-2的表达 33-36
5 分光光度法检测caspase-2活性 36-37
6 免疫荧光观察高尔基体形态 37-38
7 统计学分析 38
第二节 实验结果 38-46
1 抑制CDK1活性对氧化应激中N2a细胞凋亡率的影响 38-40
2 Caspase-2的表达及活性的变化 40-41
3 免疫荧光观察高尔基体形态 41-45
4 Hoechst染色观察细胞核 45-46
第三节 讨论 46-50
1 高尔基体应激 46
2 CDK1对氧化应激中N2a细胞损伤的影响 46-47
3 CDK1对高尔基体形态的影响 47
4 CDK1与caspase-2活性的关系 47-48
5 总结 48-50
第四节 结论 50-51
参考文献 51-55
综述 55-61
参考文献 58-61
致谢 61-62
论文的进展情况要分多个角度写：选定题目、收集材料、拟定论文提纲、开题报告撰写、初稿和修改稿的完成时间、定稿等过程的具体时间；还有材料的收集、文章的撰写和改动等都要有明细的安排，要考虑到论文课题研究中的每个阶段的重难点，且要根据毕业论文答辩时间来安排自己论文的进度。
论文进展写作步骤：
1、查阅了大量的相关资料，包括国内外有关文献，国内外众学者的相关论文、专著，以及国内外相关新闻报道等，对所要着手研究的课题作全面地了解与认识。
2、在对所搜集资料认真研究的基础上，拟定论文题目，填写开题报告。
3、对论文作初步构思，构建主体框架，写出论文提纲。
4、在老师的指导下，完成论文的初稿。
论文写作几大要素：
1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。
2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）
3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。
4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。
主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。
所谓研究进展，就是对相关方面研究的前沿动态所作的总结性的文章。根据我的相关经验，就从能找到的相关文章中提取内容，用自己的话按一定逻辑顺序组织起来，注明参考文献。研究进展的内容常常包括新的发现，用途，功能等方面。主体之前写一些前言，文章的最后再写下自己对其未来发展的看法，即展望。一定要分条叙述。差不多完成了。
进展就是你所研究的领域现在发展到什么水平了。你可以从你研究的东西的起源开始写，是怎么发现的。然后在写有哪些人做过这个研究并得出了什么结论或哪些方面做过研究，有哪些人做。最后要总结一下，做了这么多研究有哪些不足，这个不足就是你要研究的东西。也就是你研究的价值。 我的论文是在导师的指导下，从选题开始，经过了收集资料、编制论文提纲、完成开题报告等论文撰写过程，现在论文初稿已基本完成，取得了阶段性的成果。 我的论文主要研究礼貌原则视角下委婉语的差异，通过运用对比，分析，举例例证等写作手法进行研究，总结委婉语在中英生活中的运用差异，怎样更好运用委婉语，进而达到使跨文化交际更顺畅的目的。 在资料收集阶段，由于相关的资料文献较多，针对什么什么，需要在什么什么基础上中大量搜集较为新颖的例证，并进行较深入的思考，我耗费了大量的精力和时间来阅读、观看电影、思考、分析和整理。接下来，按照预期的工作进度，下一步，首先要针对论文的文字、格式和内容进行基本的修改，使之精简和升华；其次我需要多翻阅一些参考文献、更有针对性的在什么什么中寻找例证来支持论点，之后需要在老师的指导之下，再对我论文进行梳理，看能否再找出一些创新点来使论文更加出彩。从毕业论文开始以来，我严格按照指导老师的要求，采用一丝不苟的学习态度，从图书馆从因特网详细查找了与消费心理、消费行为以及广告策略相关的文献资料，设计制作了调查问卷并进行实地调查，并以论文任务书和开题报告为立足点，按部就班，已初步完成设计的大部分工作，以下是具体进展情况。1.毕业设计(论文)工作任务的进展情况（1）提交开题报告，参加开题答辩。（已完成）（2）编写调查问卷，进行调研活动。（已完成）。（3）撰写论文初稿。（已完成）（4）修改论文初稿，完成正稿。（进行中）已经认真写好开题报告，并在规定日期交给张俊老师。已经完成调研活动，主要以调查问卷为主，实印刷50份调查问卷，随机发放给本校学生，实收回48份。经过对数据的整理分析，总结出当代大学生消费特点、消费倾向、消费存在的问题，分析了形成这些现象的主观原因及客观原因。已经完成论文的初稿撰写。研究本题目的意义：大学生的消费行为，与其他消费者一样，也要经历认识过程、情感过程和意志过程。大学生所受教育的经历和所处的特殊的校园环境，使得他们成为社会上一个比较特殊的消费群体，产生了与其他消费者不同的消费需求，具有比较特殊的消费心理，外观为不同的消费行为。如果能够充分认识大学生的消费心理以及由此而进行的消费行为特征，便可以为商家进行针对大学的广告策略提供有力的理论指导和实际数据依据。大学生消费的方面：主要有基本生活消费、学习消费、休闲娱乐消费、人际交往消费等几个方面。大学生消费特征：包换潮汐性、独特性与普遍性共存、符号性、情感指导性。大学生的消费容易出现潮汐现象。即一个新事物、新品牌在大学生市场的渗透会在某一个节点出现突然的高峰。原因可以从多角度解释，但根源在于：大学生高度一致的群体认同感。当代大学生追求个性，希望自己被视为有独特风格的人。于是，他们追求独特、新奇、时髦的产品。但与此同时，特特、新奇带来的往往是流行、普及，从个体消费走向普遍消费，有时过程并不复杂。商品除了使用价值和交换价值以外，还具有另外一种价值属性，那就是符号价值。一件商品，越是能够体现消费者的社会地位和社会声望，越是能够将消费者与其他人区别开来，它的符号价值也就越高。这种“重视商品所传达的社会和个人信息的消费行为，就叫做符号消费”。于是，大学生们选择和消费的产品或品牌成了自我表现、体现个性的工具，成为社会群体文化的符号象征，成了人与人之间相互认同获取分的标记。大学生是一个特殊的消费阶层，其消费行为体现出追求新潮、时尚、情趣的特点，相对其他群体而言则带有更多的情感因素。因为他们不仅希望商品能够在实用性方面满足人的需要，还希望商品能让人在使用和观赏中获得精神的愉悦与心理的满足。大学生消费心理主要包括：求知求存心理、追求时尚心理、好奇心理、模仿心理、发泄心理等。影响大学生消费的主要因素：修改心理的影响，社会环境的影响，家庭的影响，同龄群体的影响，相关教育的薄弱。当代大学生消费心理和消费行为对广告策略的影响：对广告表现策略的影响：立体式全方位包围大学生的生活，以张扬个性、凸显自我为主的传播核心。对广告媒体策略的影响：传统与现代传播渠道并进，使大学生无时无刻不生活在广告的冲击中。对广告推进策略的影响：以折价广告，赠品广告，兑奖广告为主要推进手段，使大学生相信自己在购买中获得了额外收益。对广告实施策略的影响：赋予大学生生必要的特权，利用名人的影响力，保证大学生群体的自我优越感，刺激他们的购买欲。结论：只有充分了解和掌握了当代大学生的生活习惯和消费趋势，才能有效的改善产品自身的不足，满足消费者的心理需要；才能迎合当代大学生的欣赏口味，制定出专属于他们的广告营销策略，才能在这个商品飞速发展的时代里，使企事业立于不败之地。2.工作中所遇到的问题在论文撰写的过程中，对论文的结构与逻辑的控制能力不够强，后期写作时，出现了偏离。没有及时与指导教师进行相关的沟通，导致论文内容与题目不符，需要大篇幅的修改。在撰写时对论文中涉及到的相关概念理论没有及时学习掌握，导致论文写作出现停滞，需要花费时间进行相关学习。3.下一步工作打算在导师的指导下，对初稿进行系统的修正：仔细查找论文中存在的问题，思考每一个字每一句话是否得体；完善论文的逻辑与结构，把握论文整体；删除多余的内容，对内容进行提炼；按要求上交论文成稿，准时参加答辩。另外，我还应该多加强自己的语言表达能力，应该再加强与指导老师的交流和沟通，更深层次的认识论文的写作宗旨。总之，我相信自己会保持积极的态度，在指导老师的悉心点拨下，能够快速有效展开接下来的论文流程，顺利完成毕业论文的撰写工作。希望能帮上忙。 你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
毕业论文进展情况分为三个阶段，准备阶段、实施阶段和结题阶段。
1、第一阶段：准备阶段
(1)组建课题团队，确定研究课题，撰写开题报告。
(2)制定调研方案，完成前期调研资料整理汇总。
(3)设计调查问卷，开展问卷调查，汇总调查结果并分析、归纳，撰写报告。
2、第二阶段：实施阶段
(1)整合教学资源，设计课件模板，并通过教学实践进行调整、改进。
(2)建立教学资源共享机制，设计课件定制订单模板，开展个性化的课件定制服务，不断修改、完善。
(3)开展教学实践，整理研究资料。
3、第三阶段：结题阶段
(1)整理研究数据，形成研究报告。
(2)组织内部评估。
(3)整理课题建设材料，进行总结、评估，完成结果分析并撰写相关论文，申报并迎接评审。
课题研究进度安排，只是计划，在实际研究过程中，可能会遇到其他的情况。但进度安排依旧不可少，可以为我们明确研究方向，让个人更清晰，知道要做什么。同时，课题负责人也要根据研究课题的实际情况，来合理调整，以便更好地完成课题研究任务。
论文的进展情况要分多个角度写：选定题目、收集材料、拟定论文提纲、开题报告撰写、初稿和修改稿的完成时间、定稿等过程的具体时间；还有材料的收集、文章的撰写和改动等都要有明细的安排，要考虑到论文课题研究中的每个阶段的重难点，且要根据毕业论文答辩时间来安排自己论文的进度。
论文进展写作步骤：
1、查阅了大量的相关资料，包括国内外有关文献，国内外众学者的相关论文、专著，以及国内外相关新闻报道等，对所要着手研究的课题作全面地了解与认识。
2、在对所搜集资料认真研究的基础上，拟定论文题目，填写开题报告。
3、对论文作初步构思，构建主体框架，写出论文提纲。
4、在老师的指导下，完成论文的初稿。
论文写作几大要素：
1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。
2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）
3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。
4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。
主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。
机器人等级证书有用。机器人等级证书可以纳入中国专业人才库，纳入国家人才储备。RA国际机器人大赛隶属于“RA机器人联盟”，自2011年起，与中国企业、协会、大学、研究院所、政府部门合作成立“RA国际机器人大赛”，以机器人教育、竞赛、游学活动帮助青少年实现科技梦想。多年来，RA机器人联盟致力于以发展世界STEAM教育为目标，以鼓励和激发青少年实现科学梦想为核心，以培养世界科技人才为已任，联合国内外权威科研中心、学术机构，为广大的青少年机器人爱好者们搭建一个可以释放梦想、展示创意的舞台。
RAL期刊是2区。RAL期刊审稿是独立的。首先RA-L审稿人审稿结束，将意见上交到Conference里，也就是说ICRA的编辑会综合RA-L和ICRA本身审稿人的意见决定是否录用。这个杂志的优点是在投RA-L的同时可以选择是否将论文投给ICRA或者IROS。
doi对显示效果的影响大吗？回答如下：影响很大的，需要安装插件修复，解决问题的计划清晰合理，问题的网友的认可度高。一起加油，谢谢采纳！
RA就是证书注册审批系统，该系统具有证书的申请、审批、下载、OCSP、LDAP等一系列功能，为整个机构体系提供电子认证服务。 RA作为CA认证体系中的一部分，能够直接从CA提供者那里继承CA认证的合法性。能够使客户以自己的名义发放证书，便于客户开展工作。 数字证书注册中心，又叫RA，是数字证书认证中心的证书发放、管理的延伸。主要负责证书申请者的资讯录入、稽核以及证书发放等工作，同时，对发放的证书完成相应的管理功能。发放的数字证书可以存放于IC卡、硬碟或软盘等介质中。RA系统是整个CA中心得以正常运营不可缺少的一部分。
“CE”标志是一种安全认证标志，被视为制造商开启并进入欧洲市场的护照。CE代表欧洲统一（CONFORMITE EUROPEENNE）。凡是贴有“CE”标志的产品就可在欧盟各成员国内销售，无须符合每个成员国的要求，从而实现了商品在欧盟成员国范围内的自由流通。 电磁相容性electromagic patibility(EMC)装置或系统在其电磁环境中能正常工作且不对该环境中的任何事物构成不能承受的电磁骚扰的能力。电磁相容性包括两方面：EMI(电磁干扰)，EMS(电磁耐受)两方面。其中EMI包括：CE（传导干扰），RE（辐射干扰），PT(干扰功率测试)等等；EMS包括：ESD(静电放电），RS（辐射耐受），EFT/B(快速脉冲耐受)，surge（雷击），CS（传导耐受）等等。 CE认证包含20多个指令，例如MD, LVD, EMC, PPE, CPR, PED等等，EMC是CE认证中的一个指令。
GSP是《药品经营质量管理规范》的简称。GSP认证就是：药品监督管理部门对药品经营企业实行（GSP）全面质量管理规范进行检查、评价并决定是否发给GSP认证证书的过程。 GMP是《药品生产质量管理规范》的简称，GMP认证就是：药品监督管理部门对药品生产企业实行（GMP）全面质量管理规范进行检查、评价并决定是否发给GMP认证证书的过程。 两者之间没有必然的关系，但是GMP、GSP认证是对整个药品质量（从生产到销售环节）实行全面质量管理规范，保障人民用药安全、有效的重要保证。 除了GMP《药品生产质量管理规范》和GSP《药品经营质量管理规范》之外， 还有：GLP《药物非临床研究质量管理规范》、GCP《药物临床试验质量管理规范》、 GAP《中药材生产质量管理规范》。这就是国家药品监督管理部门对药品研制、生产、经营使用单位实施相应质量管理规范并进行检查、评价并决定是否发给相应认证证书，实行的药品全面质量管理。
JATE认证是日本对于接入公网的通讯产品强制认证，TELEC认证是日本对于中短距离的无线产品强制认证，VCCI认证是日本对于普通类电子产品强制认证，希望回答对您有所帮助，如有需要进一点咨询请百度我们即可～
TUV是一个认证检测机构，GS是一个德国的认证。TUV可以发GS证书，当然也可以发其它证书，如CE证书，TUV证书（TUV自己发的证书）等。也可以做测试，发测试报告，如LFGB，欧洲食品级测试，PAHS测试。
而GS的发证机构比较多，如ITS，SGS等也可以发GS证书。在没有相应认证种类，但客户又需要TUV来发证，则TUV会发他们自己证书，即TUV mark证书，到时产品上打上TUV标志。这种主要是做零部件认证时比较多。
认证
认证，是一种信用保证形式。按照国际标准化组织(ISO)和国际电工委员会(IEC)的定义，是指由国家认可的认证机构证明一个组织的产品、服务、管理体系符合相关标准、技术规范(TS)或其强制性要求的合格评定活动。
PMI：PMI的全称是Project Management Institute，中文名称叫美国专案管理协会，它成立于1969年，是全球领先的专案管理行业的倡导者，创造性地制定了行业标准，由PMI组织编写的《专案管理知识体系PMBOK指南》已经成为专案管理领域最权威教科书，被誉为专案管理“圣经”。 PMP：PMP是专案管理专业人士资格认证，是一项严格评估专案管理人员知识技能是否具有高品质的资格认证考试，其目的是为了给专案管理人员提供统一的行业标准
PMP是由PMI发起的， 目前，全球PMP人数已经超过80万人。中国已经成为仅次于美国的PMP人数最多的国家。PMP人数已经超过14万。
海关-商贸反恐联盟(Customs-Trade Partnership Against Terrori *** ，简称C-TPAT)，旨在与相关业界合作建立供应链安全管理系统，以确保供应链从起点到终点的运输安全、安全资讯及货况的流通，从而阻止恐怖分子的渗入。 全球安全验证（Global Security Verification，简称GSV），是一项国际领先的商业服务体系，为全球供应链安全策略的开发和实施提供支援，涉及到工厂的保安、仓库、包装、装货和出货等环节。GSV体系的使命是与全球的供应商和进口商合作，促进全球安全认证体系的开发，帮助所有成员加强安全保障和风险控制、提升供应链效率，并降低成本。
CCC认证是强制性的国家认证，目录产品不通过认证，不能上市销售。。 泰尔认证是邮电行业的 自愿性认证，对于取得行业准入有一定的作用。。
CCC是我国强制性电子产品检测认证要求标志是属于中国质量中心，泰尔是属于工信部下面的国家实验室，就是这样。希望回答对您有所帮助，如有需要进一点咨询请百度我们即可～
Adobe 创意大学（Adobe Creative University）计划是Adobe 公司联合行业专家、行业协会、教育专家、一线教师、Adobe技术专家，面向国内动漫、平面设计、出版印刷、eLearning、网站制作、影视后期、 RIA开发及其相关行业，针对专业院校、培训机构和创意产业园区创意类人才的培养，以及中小学、网路学院、师范类院校师资力量的建设，基于Adobe 核心技术，为中国创意产业生态全面升级和教育行业师资水平和技术水平的全面强化而联合打造的全新教育计划。 Adobe 创意大学计划旨在与国内专业院校、培训机构、创意产业园区以及国家教育主管部门联合，为中国创意行业和教育行业培养更多专业型、实用型、技术性的高阶人才，并帮助学生和从业人员快速完成职业和专业能力塑造，迅速提高岗位技能和职业水平，强化个人的市场竞争力，高质、高效地步入工作岗位。 专业院校、培训机构、创意产业园区人才培养平台均可加入Adobe 创意大学计划，并获得Adobe的最新技术支援和人才培养方案，通过对相关专业技术和专业知识、行业技能的严格考核，完成创意人才、教育人才和开发人才的培养。
有机发光二极管又称为有机电激光显示（Organic Light-Emitting Diode，OLED），由美籍华裔教授邓青云在实验室中发现，由此展开了对OLED的研究。OLED显示技术具有自发光的特性，采用非常薄的有机材料涂层和玻璃基板，当有电流通过时，这些有机材料就会发光，而且OLED显示屏幕可视角度大，并且能够节省电能。
丝印oh是贴片二极管，并且能够节省电能，还是很好用的。
丝印oh是贴片二极管，并且能够节省电能，还是很好用的。。
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论文: Characterizing signal propagation to close the performance gap in unnormalized ResNets
BatchNorm是深度学习中核心计算组件，大部分的SOTA图像模型都使用它，主要有以下几个优点：
然而，尽管BatchNorm很好，但还是有以下缺点：
目前，很多研究开始寻找替代BatchNorm的归一化层，但这些替代层要么表现不行，要么会带来新的问题，比如增加推理的计算消耗。而另外一些研究则尝试去掉归一化层，比如初始化残差分支的权值，使其输出为零，保证训练初期大部分的信息通过skip path进行传递。虽然能够训练很深的网络，但使用简单的初始化方法的网络的准确率较差，而且这样的初始化很难用于更复杂的网络中。 因此，论文希望找出一种有效地训练不含BatchNorm的深度残差网络的方法，而且测试集性能能够媲美当前的SOTA，论文主要贡献如下：
许多研究从理论上分析ResNet的信号传播，却很少会在设计或魔改网络的时候实地验证不同层数的特征缩放情况。实际上，用任意输入进行前向推理，然后记录网络不同位置特征的统计信息，可以很直观地了解信息传播状况并尽快发现隐藏的问题，不用经历漫长的失败训练。于是，论文提出了信号传播图(Signal Propagation Plots,SPPs)，输入随机高斯输入或真实训练样本，然后分别统计每个残差block输出的以下信息：
论文对常见的BN-ReLU-Conv结构和不常见的ReLU-BN-Conv结构进行了实验统计，实验的网络为600层ResNet，采用He初始化，定义residual block为 ，从SPPs可以发现了以下现象：
假如直接去掉BatchNorm，Average Squared Channel Means和Average Channel Variance将会不断地增加，这也是深层网络难以训练的原因。所以要去掉BatchNorm，必须设法模拟BatchNorm的信号传递效果。
根据前面的SPPs，论文设计了新的redsidual block ，主要模拟BatchNorm在均值和方差上的表现，具体如下：
根据上面的设计，给定 和 ，可根据 直接计算第 个residual block的输出的方差。为了模拟ResNet中的累积方差在transition block处被重置，需要将transition block的skip path的输入缩小为 ，保证每个stage开头的transition block输出方差满足 。将上述简单缩放策略应用到残差网络并去掉BatchNorm层，就得到了Normalizer-Free ResNets(NF-ResNets)。
论文对使用He初始化的NF-ResNet进行SPPs分析，结果如图2，发现了两个比较意外的现象：
为了验证上述现象，论文将网络的ReLU去掉再进行SPPs分析。如图7所示，当去掉ReLU后，Average Channel Squared Mean接近于0，而且残差分支输出的接近1，这表明是ReLU导致了mean-shift现象。 论文也从理论的角度分析了这一现象，首先定义转化 ， 为任意且固定的矩阵， 为作用于独立同分布输入 上的elememt-wise激活函数，所以 也是独立同分布的。假设每个维度 都有 以及 ，则输出 的均值和方差为：
其中， 和 为 的 行(fan-in)的均值和方差：
当 为ReLU激活函数时，则 ，意味着后续的线性层的输入都为正均值。如果 ，则 。由于 ，如果 也是非零，则 同样有非零均值。需要注意的是，即使 从均值为零的分布中采样而来，其实际的矩阵均值肯定不会为零，所以残差分支的任意维度的输出也不会为零，随着网络深度的增加，越来越难训练。
为了消除mean-shift现象以及保证残差分支 具有方差不变的特性，论文借鉴了Weight Standardization和Centered Weight Standardization，提出Scaled Weight Standardization(Scaled WS)方法，该方法对卷积层的权值重新进行如下的初始化：
和 为卷积核的fan-in的均值和方差，权值 初始为高斯权值， 为固定常量。代入公式1可以得出，对于 ，有 ，去除了mean-shift现象。另外，方差变为 ， 值由使用的激活函数决定，可保持方差不变。 Scaled WS训练时增加的开销很少，而且与batch数据无关，在推理的时候更是无额外开销的。另外，训练和测试时的计算逻辑保持一致，对分布式训练也很友好。从图2的SPPs曲线可以看出，加入Scaled WS的NF-ResNet-600的表现跟ReLU-BN-Conv十分相似。
最后的因素是 值的确定，保证残差分支输出的方差在初始阶段接近1。 值由网络使用的非线性激活类型决定，假设非线性的输入 ，则ReLU输出 相当于从方差为 的高斯分布采样而来。由于 ，可设置 来保证 。虽然真实的输入不是完全符合 ，在实践中上述的 设定依然有不错的表现。 对于其他复杂的非线性激活，如SiLU和Swish，公式推导会涉及复杂的积分，甚至推出不出来。在这种情况下，可使用数值近似的方法。先从高斯分布中采样多个 维向量 ，计算每个向量的激活输出的实际方差 ，再取实际方差均值的平方根即可。
本文的核心在于保持正确的信息传递，所以许多常见的网络结构都要进行修改。如同选择 值一样，可通过分析或实践判断必要的修改。比如SE模块 ，输出需要与 的权值进行相乘，导致信息传递减弱，网络变得不稳定。使用上面提到的数值近似进行单独分析，发现期望方差为，这意味着输出需要乘以2来恢复正确的信息传递。 实际上，有时相对简单的网络结构修改就可以保持很好的信息传递，而有时候即便网络结构不修改，网络本身也能够对网络结构导致的信息衰减有很好的鲁棒性。因此，论文也尝试在维持稳定训练的前提下，测试Scaled WS层的约束的最大放松程度。比如，为Scaled WS层恢复一些卷积的表达能力，加入可学习的缩放因子和偏置，分别用于权值相乘和非线性输出相加。当这些可学习参数没有任何约束时，训练的稳定性没有受到很大的影响，反而对大于150层的网络训练有一定的帮助。所以，NF-ResNet直接放松了约束，加入两个可学习参数。 论文的附录有详细的网络实现细节，有兴趣的可以去看看。
总结一下，Normalizer-Free ResNet的核心有以下几点：
对比RegNet的Normalizer-Free变种与其他方法的对比，相对于EfficientNet还是差点，但已经十分接近了。
论文提出NF-ResNet，根据网络的实际信号传递进行分析，模拟BatchNorm在均值和方差传递上的表现，进而代替BatchNorm。论文实验和分析十分足，出来的效果也很不错。一些初始化方法的理论效果是对的，但实际使用会有偏差，论文通过实践分析发现了这一点进行补充，贯彻了实践出真知的道理。
论文: Do Deep Networks Transfer Invariances Across Classes?
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优秀的泛化能力需要模型具备忽略不相关细节的能力，比如分类器应该对图像的目标是猫还是狗进行响应，而不是背景或光照条件。换句话说，泛化能力需要包含对复杂但不影响预测结果的变换的不变性。在给定足够多的不同图片的情况下，比如训练数据集包含在大量不同背景下的猫和狗的图像，深度神经网络的确可以学习到不变性。但如果狗类的所有训练图片都是草地背景，那分类器很可能会误判房子背景中的狗为猫，这种情况往往就是不平衡数据集存在的问题。 类不平衡在实践中很常见，许多现实世界的数据集遵循长尾分布，除几个头部类有很多图片外，而其余的每个尾部类都有很少的图片。因此，即使长尾数据集中图片总量很大，分类器也可能难以学习尾部类的不变性。虽然常用的数据增强可以通过增加尾部类中的图片数量和多样性来解决这个问题，但这种策略并不能用于模仿复杂变换，如更换图片背景。需要注意的是，像照明变化之类的许多复杂变换是类别无关的，能够类似地应用于任何类别的图片。理想情况下，经过训练的模型应该能够自动将这些不变性转为类无关的不变性，兼容尾部类的预测。 论文通过实验观察分类器跨类迁移学习到的不变性的能力，从结果中发现即使经过过采样等平衡策略后，神经网络在不同类别之间传递学习到的不变性也很差。例如，在一个长尾数据集上，每个图片都是随机均匀旋转的，分类器往往对来自头部类的图片保持旋转不变，而对来自尾部类的图片则不保持旋转不变。 为此，论文提出了一种更有效地跨类传递不变性的简单方法。首先训练一个input conditioned但与类无关的生成模型，该模型用于捕获数据集的复杂变换，隐藏了类信息以便鼓励类之间的变换转移。然后使用这个生成模型来转换训练输入，类似于学习数据增强来训练分类器。论文通过实验证明，由于尾部类的不变性得到显著提升，整体分类器对复杂变换更具不变性，从而有更好的测试准确率。
论文先对不平衡场景中的不变性进行介绍，随后定义一个用于度量不变性的指标，最后再分析不变性与类别大小之间的关系。
定义输入 ，标签 属于 ， 为类别数。定义训练后的模型的权值 ，用于预测条件概率 ，分类器将选择概率最大的类别 作为输出。给定训练集 ，通过经验风险最小化（ERM）来最小化训练样本的平均损失。但在不平衡场景下，由于 的分布不是均匀的，导致ERM在少数类别上表现不佳。 在现实场景中，最理想的是模型在所有类别上都表现得不错。为此，论文采用类别平衡的指标来评价分类器，相当于测试分布 在 上是均匀的。 为了分析不变性，论文假设 的复杂变换分布为 。对于不影响标签的复杂变换，论文希望分类器是不变的，即预测的概率不会改变：
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为了度量分类器学习不变性的程度，论文定义了原输入和变换输入之间的期望KL散度（eKLD）：
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这是一个非负数，eKLD越低代表不变性程度就越高，对 完全不变的分类器的eKLD为0。如果有办法采样 ，就能计算训练后的分类器的eKLD。此外，为了研究不变性与类图片数量的关系，可以通过分别计算类特定的eKLD进行分析，即将公式2的 限定为类别 所属。 计算eKLD的难点在于复杂变化分布 的获取。对于大多数现实世界的数据集而言，其复杂变化分布是不可知的。为此，论文通过选定复杂分布来生成数据集，如RotMNIST数据集。与数据增强不同，这种生成方式是通过变换对数据集进行扩充，而不是在训练过程对同一图片应用多个随机采样的变换。 论文以Kuzushiji-49作为基础，用三种不同的复杂变换生成了三个不同的数据集：图片旋转（K49-ROT-LT）、不同背景强度（K49-BG-LT）和图像膨胀或侵蚀（K49-DIL-LT）。为了使数据集具有长尾分布（LT），先从大到小随机选择类别，然后有选择地减少类别的图片数直到数量分布符合参数为的Zipf定律，同时强制最少的类为5张图片。重复以上操作30次，构造30个不同的长尾数据集。每个长尾数据集有7864张图片，最多的类有4828张图片，最小的类有5张图片，而测试集则保持原先的不变。
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训练方面，采用标准ERM和CE+DRS两种方法，其中CE+DRS基于交叉熵损失进行延迟的类平衡重采样。DRS在开始阶段跟ERM一样随机采样，随后再切换为类平衡采样进行训练。论文为每个训练集进行两种分类器的训练，随后计算每个分类器每个类别的eKLD指标。结果如图1所示，可以看到两个现象：
从前面的分析可以看到，长尾数据集的尾部类对复杂变换的不变性较差。下面将介绍如何通过生成式不变性变换(GIT)来显式学习数据集中的复杂变换分布 ，进而在类间转移不变性。
如果有数据集实际相关的复杂变换的方法，可以直接将其用作数据增强来加强所有类的不变性，但在实践中很少出现这种情况。于是论文提出GIT，通过训练input conditioned的生成模型 来近似真实的复杂变换分布 。
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论文参考了多模态图像转换模型MUNIT来构造生成模型，该类模型能够从数据中学习到多种复杂变换，然后对输入进行变换生成不同的输出。论文对MUNIT进行了少量修改，使其能够学习单数据集图片之间的变换，而不是两个不同域数据集之间的变换。从图2的生成结果来看，生成模型能够很好地捕捉数据集中的复杂变换，即使是尾部类也有不错的效果。需要注意的是，MUNIT是非必须的，也可以尝试其它可能更好的方法。 在训练好生成模型后，使用GIT作为真实复杂变换的代理来为分类器进行数据增强，希望能够提高尾部类对复杂变换的不变性。给定训练输入 ，变换输入 ，保持标签不变。这样的变换能够提高分类器在训练期间的输入多样性，特别是对于尾部类。需要注意的是，batch可以搭配任意的采样方法(Batch Sampler)，比如类平衡采样器。此外，还可以有选择地进行增强，避免由于生成模型的缺陷损害性能的可能性，比如对数量足够且不变性已经很好的头部类不进行增强。
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在训练中，论文设置阈值 ，仅图片数量少于 的类进行数据增强。此外，仅对每个batch的 比例进行增强。 一般取，而 根据数据集可以设为20-500，整体逻辑如算法1所示。
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论文基于算法1进行了实验，将Batch Sampler设为延迟重采样(DRS)，Update Classifier使用交叉熵梯度更新，整体模型标记为 。all classes表示禁用阈值 ，仅对K49数据集使用。作为对比，Oracle则是用于构造生成数据集的真实变换。从图3的对比结果可以看到，GIT能够有效地增强尾部类的不变性，但同时也损害了图片充裕的头部类的不变性，这表明了阈值 的必要性。
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不同训练策略搭配GIT的效果对比。
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在GTSRB和CIFAR数据集上的变换输出。
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CIFAR-10上每个类的准确率。
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对比实验，包括阈值 对性能的影响，GTSRB-LT, CIFAR-10 LT和CIFAR-100 LT分别取25、500和100。这里的最好性能貌似都比RandAugment差点，有可能是因为论文还没对实验进行调参，而是直接复用了RandAugment的实验参数。这里比较好奇的是，如果在训练生成模型的时候加上RandAugment，说不定性能会更好。
论文对长尾数据集中的复杂变换不变性进行了研究，发现不变性在很大程度上取决于类别的图片数量，实际上分类器并不能将从大类中学习到的不变性转移到小类中。为此，论文提出了GIT生成模型，从数据集中学习到类无关的复杂变换，从而在训练时对小类进行有效增强，整体效果不错。
国际表征学习大会（简称：ICLR），是深度学习领域的顶级会议。
国际表征学习大会是公认的深度学习领域国际顶级会议之一，关注有关深度学习各个方面的前沿研究，在人工智能、统计和数据科学领域以及机器视觉、语音识别、文本理解等重要应用领域中发布了众多极其有影响力的论文。
ICLR采取完全公开评审规则，任何对论文有兴趣的研究者都可以参与到关于论文评审意见的讨论中。这使得ICLR论文评审的透明性和广泛性在深度学习顶级会议中独树一帜，同时也大大增加了论文被接收的难度。
扩展资料：
召开情况
2020年4月26日，ICLR 2020开始，由15个 workshops 拉开序幕，并于4月27至30举行主会议。
此次会议注册的人数相较于 2019 年增长了一倍多，根据大会官方统计的数字，线上演讲视频观看量已突破 10 万+，与之相关的 Zoom 讨论会议也有 1400 余次。4月30日，ICLR 2020落幕。