卷积神经网络可视化篇1
以上文章都结合卷积神经网络模型对交通标志分类做了大量的研究，避免了复杂的人工特征提取算法的设计，研究结果具有一定的参考性。在现有卷积神经网络模型的启发下，以上文章都采用分类器。而训练分类器需要大量样本，因而在小样本数据下，采用分类器容易造成过拟合，降低网络的泛化性。同时，由于SVm分类器在小样本数据集上具有出色分类性能，本文提出一种基于卷积神经网络和多类SVm分类器[[4]的交通标志识别模型。此模型利用卷积神经网络强大的特征提取和泛化能力，使得算法在复杂环境中依然具有可靠的识别结果。 首先，本文通过迁移学习策略「51L61对alexnet网络[7]特征提取部分进行微调，并将微调结果作为本文的特征提取器。然后将卷积神经网络提取的特征作为多类SVm分类器的输入。同时为了进一步防止过拟合现象的发生，本文在SVm分类器中加入dropout层，利用随机置零策略进行参数选择。最后，文章通过实验结果证实本文提出的分类模型相比于采用softmax分类器有更好的准确率、在复杂背景中具有较高的识别率和较强的鲁棒性棒。1卷积神经网络和SVm
1.1 alexnet网络
alexnet网络是著名的卷积分类网络，可成功实现对1000类别物体的分类。其结构可以分为特征提取器和分类器两部分。
特征提取器主要由卷积层、池化层、激活函数组成。卷积层由大小不同的卷积核组成，卷积核类似于传统视觉中的特征提取算子。但区别于传统视觉算子，卷积核参数由网络自己学习得到，可以提取图像从底层到高层的不同特征信息。池化层常连接在卷积层之后，一般常用最大池化操作。池化层可以加强网络对平移变化的鲁棒性。激活函数为网络引入非线性因素，使得网络可以逼近任意函数形式。
分类层主要由全连接层和多类逻辑回归函数组成。全连接层学习用合理的方式组合特征，可以看为函数映射。逻辑回归函数进行类别概率判别，逻辑回归判别见公式。同时，为了防止全连接层过拟合，alexnet网络引入dropout层，dropout[9]采用随机置零的方式，防止神经元以特定的方式组合工作，从而防止深度网络的过拟合。p}Y}}}=j1二(‘);B)=艺 e醉x})丫‘eBtx}'}e' j代表类别，二(i)为输入，k代表类别总数，8，表示将样本x}')映射到j类的参数，B代表er,r=i,z,~… ,，组成的矩阵，p(少‘)=j}x(仍表示x}'}属于j类的概率。1.2标准SVm SVm是基于结构风险最小化理论的有监督学习算法，通过寻找最优分割超平面来实现分类[}10}。相比于神经网络，SVm在小样本数据集上也能表现出良好的分类效果，因而得到广泛使用。标准的SVm通过寻求公式(2)的最优解来找到最优超分割平面。minw,b含，，w，，(2)yc>(w·二(‘)+b)>_1，i=1,2,……，m尹)代表第i个样本标签，x}'}代表第i个样本特，m为训练集大小。分类模型设计
本文提出的分类模型主要分为两部分，特征提取部分和多类SVm分类器。整体结构如图1所示。
图1中，特征提取器主要对输入图片进行特征提取和融合，最终得到图像的高阶特征并将提取到的信息特征送入多类SVm分类器。dropout层进行参数随机丢失步骤，此步骤通过随机失活神经元可有效防止过拟合的发生;然后结合不加正则化项的SVm算法进行分类，得到最终输出结果。
2.1特征提取器
卷积神经网络可视化篇2
【关键词】视频行为识别检测
近年来，各种视频监控越来越深入我们的生活中。因其实时性、直观性以及设备成本日益降低在各行各业中而倍受青睐。但视频监控系统还是依靠人工来控制，没有进入数字化的全天实时监测、智能分析图像数据。要实现完全数字化的监控的关键在于人体行为的智能识别。
早些时候有人提出并且应用了智能图像识别的卷积神经网络，它是在原始的输入中应用可训练的滤波器和局部邻域池化操作，来得到一个分级的且逐渐复杂的特征表示。实践表示，采用合适的规则化项来训练，它可以达到非常好的效果。比较好的地方是对姿势、光照和复杂背景存在不变性，单只受限在2D输入的舞台。本文文章提出了一个新的3D卷积神经网络模型，用于运动识别。该模型可以从空间和时间的维度提取特征，然后进行3D卷积，以捕捉从多个连续帧得到的运动信息。为了有效的综合运动信息，文中通过在卷积神经网络的卷积层进行3D卷积，以捕捉空间上、时间上的维度，让其都具有区分性的特征。
3D卷积是通过堆叠多个连续的帧组成一个立方体，然后在立方体中运用3D卷积核。在其中，卷积层中每一个特征map都会与上一层中多个邻近的连续帧相连，以捕捉运动信息。一个卷积map的某一位置的值是通过卷积上一层的三个连续的帧的同一个位置的局部感受得到的。要强调的是：3D卷积核只能从cube中提取一种类型的特征，因为在整个cube中卷积核的权值都是一样的，也就是共享权值，都是同一个卷积核。可以采用多种卷积核，以提取多种特征。有一个通用的设计规则就是：在后面的层（离输出层近的）特征map的个数应该增加，这样就可以从低级的特征maps组合产生更多类型的特征。本文中的3D卷积神经网络架构包含一个硬连线hardwired层、3个卷积层、2个下采样层和一个全连接层。每个3D卷积核卷积的立方体是连续7帧，每帧patch大小是60x40。
在第一层，应用了一个固定的hardwired的核去对原始的帧进行处理，产生多个通道的信息，然后对多个通道分别处理。最后再将所有通道的信息组合起来得到最终的特征描述。这个实线层实际上是编码对特征的先验知识，这比随机初始化性能要好。
每帧提取五个通道的信息，分别是：灰度、x和y方向的梯度，x和y方向的光流。其中，前面三个都可以每帧都计算。然后水平和垂直方向的光流场需要两个连续帧才确定。所以是7x3+（7-1）x2=33个特征maps。然后用一个7x7x3的3D卷积核（7x7在空间，3是时间维）在五个通道的每一个通道分别进行卷积。为了增加特征map的个数（实际上就是提取不同的特征），在每一个位置都采用两个不同的卷积核，这样在C2层的两个特征maps组中，每组都包含23个特征maps。23是（7-3+1）x3+（6-3+1）x2前面那个是：七个连续帧，其灰度、x和y方向的梯度这三个通道都分别有7帧，然后水平和垂直方向的光流场都只有6帧。54x34是（60-7+1）x（40-7+1）。
在紧接着的下采样层S3层maxpooling，在C2层的特征maps中用2x2窗口进行下采样，这样就会得到相同数目但是空间分辨率降低的特征maps。下采样后，就是27x17=（52/2）*（34/2）。C4是在5个通道中分别采用7x6x3的3D卷积核。为了增加特征maps个数，在每个位置都采用3个不同的卷积核，这样就可以得到6组不同的特征maps，每组有13个特征maps。13是（（7-3+1）-3+1）x3+（（6-3+1）-3+1）x2前面那个是：七个连续帧，其灰度、x和y方向的梯度这三个通道都分别有7帧，然后水平和垂直方向的光流场都只有6帧。21x12是（27-7+1）x（17-6+1）。
S5层用的是3x3的下采样窗口，所以得到7x4.到这个阶段，时间维上帧的个数已经很小了。在这一层，只在空间维度上面卷积，这时候使用的核是7x4，然后输出的特征maps就被减小到1x1的大小。而C6层就包含有128个特征map，每个特征map与S5层中所有78（13x6）个特征maps全连接，这样每个特征map就是1x1，也就是一个值了，而这个就是最终的特征向量了。
经过多层的卷积和下采样后，每连续7帧的输入图像都被转化为一个128维的特征向量，这个特征向量捕捉了输入帧的运动信息。输出层的节点数与行为的类型数目一致，而且每个节点与C6中这128个节点是全连接的。采用一个线性分类器来对这128维的特征向量进行分类，实现行为识别。模型中所有可训练的参数都是随机初始化的，然后通过在线Bp算法进行训练。
3D卷积神经网络模型的输入被限制为一个少的连续视频帧，因为随着输入窗口大小的增加，模型需要训练的参数也会增加。当然有些人的行为是跨越很多帧的，所以在3D卷积神经网络模型中，有必要捕捉这种高层的运动信息。需要用大量的帧来计算运动特征，然后把这些运动特征作为辅助输出去规则化3D卷积神经网络模型。
对于每一个需要训练的行为，提取其长时间的行为信息，作为其高级行为特征。这个运动信息因为时间够长，所以要比卷积神经网络的输入帧的立方体包含的信息要丰富很多。然后我们就迫使卷积神经网络学习一个非常接近这个特征的特征向量。这可以通过在卷积神经网络的最后一个隐层再连接一系列的辅助输出节点，然后训练过程中，使提取的特征更好的逼近这个计算好的高层的行为运动特征向量。
试验中，在原始的灰度图像中计算稠密sift描述子，然后通过这些sift描述子和运动边缘历史图像（meHi）组合构造bag-of-words特征作为辅助特征。因为灰度图保留了外观信息，运动边缘历史图像只关心形状和运动模式，所以可以提取这两个互补的信息作为两个连续帧的局部特征bag。先简单的计算两帧间的差分，这样就可以保留运动信息，然后对其执行一次Canny边缘检测，这样可以使得观测图像更加清楚简洁。最总的运动边缘图像就是将历史的这些图像乘以一个遗忘因子再累加起来得到。
本文中，构造不同的3D卷积神经网络模型，它可以从输入捕捉潜在的互补信息，然后在预测阶段，每个模型都针对一个输入得到对应的输出，然后再组合这些输出得到最终的结果。
作者简介：
卷积神经网络可视化篇3
关键词：图像分类；深度学习；Caffe框架；卷积神经网络
中图分类号：tp18文献标识码：a文章编号：1009-3044（2016）35-0209-03
ResearchandimplementationofimageClassificationBasedonConvolutionneuralnetwork
wanGChao
（informationengineeringinstitute，eastChinaUniversityoftechnology，nanchang330013，China）
abstract：theproblemofimageclassificationhasbeenthecoreproblemincomputervision.agoodsolutionisdevelopedbyfurtherstudywhichcansolvetheproblemofextractingimagefeaturesinimageclassification.inordertolearnimagefeaturesefficiently，constructingthemachinelearningmodelwithhiddenlayeraswellastrainingalargenumberofimagedatawilleventuallypromotetheaccuracyofimageclassificationorprediction.thispaperisintendedasanin-depthCaffelearningframeworktoconstructasmallimagedata-base.theconvolutionalneuralnetworkprovidedbyCaffeframeworkwillmakeatraininganalysisofthedatasetandthenextracttheinformationoftargetimagefeatures.thesecanbeusedforthefinalpredictionofthetargetimage.Comparedwiththetraditionalimageclassificationalgorithm，theaccuracyofthepredictionwillbegreatlyimproved.
Keywords：imageclassification；deeplearning；Caffeframework；Convolutionalneuralnetwork
S着计算机与互联网技术的快速发展，我们已经进入了一个以图像构建的世界。但是面临有海量图像信息却找不到所需要的数据的困境，因而图像分类技术应运而生。通过各种机器学习算法使计算机自动将各类图像进行有效管理和分类，但是由于图像内容包含着大量复杂且难以描述的信息，图像特征提取和相识度匹配技术也存在一定的难题，要使得计算机能够像人类一样进行分类还是有很大的困难。
深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破，在图像识别中的应用取得了巨大的进步，传统的机器学习模型属于神经网络模型，神经网络有大量的参数，经常会出现过拟合问题，因而对目标检测准确率上比较低。本文采用卷积神经网络框架，图像特征是从大数据中自动学习得到，而且神经网络的结构深由很多层组成，通过重复利用中间层的计算单元来减少参数，在特征汇聚阶段引入图像中目标的显著信信息，增强了图像的特征表达能力。通过在图像层次稀疏表示中引入图像显著信息，加强了图像特征的语义信息，得到图像显著特征表示，通过实验测试，效果比传统的图像分类算法预测的准确度有明显的提升。
1基于卷积神经网络的图像分类方法
1.1人工神经网络
人工神经网络（artificialneuralnetwork，ann）是描述生物神经网络运行机理和工作过程的抽象和简化了的数学物理模型，使用路径权值的有向图来表示模型中的人工神经元节点和神经元之间的连接关系，之后通过硬件或软件程序实现上述有向图的运行[1]。目前最典型的人工神经网络算法包括：目前最典型的人工神经网络有Bp网络[2]Hopfield网络[3]Boltzmann机[4]SoFm网络[5]以及aRt网络人工神经网络[6]，算法流程图如图1所示[7]。
1.2卷积神经网络框架的架构
Caffe是ConvolutionalarchitectureforFastFeatureembedding的缩写[8]，意为快速特征嵌入的卷积结构，包含最先进的深度学习算法以及一系列的参考模型，图2表示的是卷积神经网络结构图。Caffe深度学习框架主要依赖CUDa，intelmKL，openCV，glog软件以及caffe文件。本文使用的各个软件版本说明，如表1所示。
Caffe深度学习框架提供了多个经典的卷积神经网络模型，卷积神经网络是一种多层的监督学习神经网络，利用隐含层的卷积层和池采样层是实现卷积神经网络特征提取功能，卷积神经网络模型通过采取梯度下降法最小化损失函数对网络中的权重参数逐层反向调节，通过频繁的迭代训练来提高网络的精度。卷积神经网络使用权值共享，这一结构类似于生物神经网络，从而使网络的复杂程度明显降低，并且权值的数量也有大幅度的减少，本文使用这些模型直接进行训练，和传统的图像分类算法对比，性能有很大的提升，框架系统训练识别基本流程如图3表示。
1.3图像分类特征提取
卷积神经网络的结构层次相比传统的浅层的神经网络来说，要复杂得多，每两层的神经元使用了局部连接的方式进行连接、神经元共享连接权重以及时间或空间上使用降采样充分利用数据本身的特征，因此决定了卷积神经网络与传统神经网络相比维度大幅度降低，从而降低计算时间的复杂度。卷积神经网络主要分为两个过程，分为卷积和采样，分别的对上层数据进行提取抽象和对数据进行降维的作用。
本文以Caffe深度学习框架中的CiFaR-10数据集的猫的网络模型为例，如图4所示，对卷积神经网络模型进行训练。CiFaR-10是一个标准图像图像训练集，由六万张图像组成，共有10类（分为飞机，小汽车，鸟，猫，鹿，狗，青蛙，马，船，卡车），每个图片都是32×32像素的RGB彩色图像。通过对数据进行提取和降维的方法来提取图像数据的特征。
2实验分析
将猫的图像训练集放在train的文件夹下，并统一修改成256×256像素大小，并对猫的图像训练集进行标记，标签为1，运行选择cpu进行训练，每进行10次迭代进行一次测试，测试间隔为10次，初始化学习率为0.001，每20次迭代显示一次信息，最大迭代次数为200次，网络训练的动量为0.9，权重衰退为0.0005，5000次进行一次当前状态的记录，记录显示如下图5所示，预测的准度在98%以上。而相比传统的图像分类算法Bp神经网络网络的收敛性慢，训练时间长的，网络的学习和记忆具有不稳定性，因而卷e神经网络框架在训练时间和预测准度上具有非常大的优势。
3结束语
本文使用Caffe深度学习框架，以CiFaR-10数据集中猫的网络模型为例，构建小型猫的数据集，提取猫的图象特征信息，最后和目标猫图像进行预测，并和传统的图像分类算法进行对比，预测的准确率有很大的提升。
参考文献：
[1]杨铮，吴陈沭，刘云浩.位置计算：无线网络定位与可定位性[m].北京：清华大学出版社，2014.
[2]丁士折.人工神经网络基础[m].哈尔滨：哈尔滨工程大学出版社，2008.
[3]mcClellandJL，RumelhartDe，pDpResearchGroup.paralleldistributedprocessing[J].explorationsinthemicrostructureofcognition，1986，2.
[4]HopfieldJJ.neuralnetworksandphysicalsystemswithemergentcollectivecomputationalabilities[J].proceedingsofthenationalacademyofsciences，1982，79（8）：2554-2558.
[5]ackleyDH，HintonGe，SejnowskitJ.alearningalgorithmforboltzmannmachines[J].Cognitivescience，1985，9（1）：147-169.
[6]Kohonenmapst.Self-organizedFormationoftopologicallyCorrectFeaturemaps[J].BiologicalCybernetics，1982，43（1）：59-69.
卷积神经网络可视化篇4
关键词：深度学习；网络安全；网络数据；计算机
随着信息化社会的进步，互联网与人们的生活紧密相关，人们可以通过互联网进行购物、社交、学习，为人们的生活带来便利的同时，也促进了社会经济的发展。然而，信息安全问题日益突出，存在数据外泄的风险[1]。网络病毒、数据泄露等问题一直在威胁着人们的信息安全，不仅会影响个人的信息安全，还会威胁国家网络信息安全，因此必须从多方面对互联网信息安全进行防护[2]。在计算机网络安全管理中，需要实时检测网络平台数据的安全状态。深度学习是一种通过模拟人脑对视觉和听觉的反应对图片和音频进行分析的一种模型[3]。基于此，本文构建基于深度学习的网络安全管理模型，利用深度学习模型对网络数据中的不安全因素进行分析。
1网络安全管理模型设计
1.1构建网络平台防护框架
计算机病毒是危害互联网信息安全的重要因素之一，一般隐藏在执行程序、数据和文件中，不容易被人们发现。感染计算机病毒的电脑存在泄露个人信息的风险，而个人信息泄漏也会使其他的信息安全遭到一定程度的威胁，影响了我国的互联网安全。在大数据背景下，针对不同的情况应采用不同等级的防御系统[4]。本文以系统安全性评价为基础，构建网络平台防护框架，如图1所示[5]。网络平台防护框架包括用户信息采集模块、用户信息认证模块、防火墙模块、常用存储模块、备用存储模块、报警模块、数据监控模块、网络数据库模块、中央处理器模块、信息安全监测模块、信息安全分析模块和信息安全处理模块。
1.2网络信息安全检测
黑客攻击手段分为非破坏性攻击和破坏性攻击两类，非破坏性攻击是利用拒绝服务等手段来影响操作系统的正常工作，破坏性攻击则是指通过非法方式进入其他计算机，以窃取重要的操作系统保密信息，从而攻击系统的重要数据[5]。在黑客进行攻击时，最常用的手段就是利用域名随机算法随机生成恶意域名。虽然国内已经开发出相对完善的查杀系统和网络监测体系，但是随着人工智能技术的发展，恶意域名的识别也更加困难[6-8]。因此，需要建立新的域名检测方式，加强对恶意域名的识别，保障网络环境安全。
1.3基于深度学习的恶意域名检测模型
基于深度学习的恶意域名检测模型拥有多层认知机制，可通过训练实现对不同网络数据的识别[9-11]。深度学习基础模型大致包括卷积计算神经网络模型、深度信任网络模型及堆栈式自编码网络模型。在应用模型的过程中，可利用卷积神经网络数据识别的优点，对网络系统中存在的数据风险进行准确分析。卷积神经网络通过卷积层、池化层、全连接层来模拟人视觉神经网络，卷积层能够保留数据特征，并经过池化层进行降维和分析，通过全连接层输出最终结果。该模型的兼容性较强，可先进行预处理后再识别域名数据，能够节省计算时间。卷积神经网络可以实现对数据的识别，并通过模型中的多层神经网来模拟人脑对数据的处理方式。由于基于深度学习的恶意域名检测模型具有较强的自主学习能力，因此能够有效执行异常数据识别等操作，有效实现对恶意域名的检测。基于深度学习的恶意域名检测模型的检测过程如图2所示。输入域名后对域名进行预处理，排除数据中的重复域名和大数据中已有的非法域名，并对正常域名和非法域名进行标记[12]。进入嵌入阶段，将域名中的字符通过特定方式映射为多维向量，然后对向量进行训练[13]。检测域名中是否包含特殊字符，识别特殊字符的恶意程度，因为域名长度不长且没有完整的语法结构，所以利用卷积算法进行计算[14-15]。将数据输入卷积层提取信息后，输送至折叠层构建矩阵，最后进入全连接层进行训练，输出结果。
2实验对比分析
为证实网络安全管理模型的实用性能，采用对比实验的方式进行验证，分别采用本文设计的基于深度学习的网络安全管理模型与传统模型对实验数据进行安全监测。
2.1实验准备
在选取数据时，筛选当天产生的恶意域名，选取可信度高的30万条域名作为实验数据，再选取30万条正常域名将两者混合进行实验，另外再选取6万条恶意域名和6万条正常域名作为测试数据，实验数据划分情况如表1所示。将实验数据分批次进行训练，实验环境配置表如表2所示。
2.2实验数据和分析
在实验过程中，将数据分为5组分别进行实验，得到的实验数据如表3所示。从表3可以看出，基于深度学习的检测模型在检测过程中能够正确识别的数量明显多于传统模型，便于对数据进行进一步处理。
3结语
卷积神经网络可视化篇5
1.烟草企业的改革，使职工观念大大改变
中国政府为了应对国际烟草业的竞争，做大做强国内烟草业，加快了卷烟企业改革的步伐，全国卷烟企业纷纷进行重组整合，我省卷烟企业也在经历了近一年的托管后，于2003年末由四家卷烟厂重组整合为一个总厂。这次改革与行业以往任何一次改革都不相同，除了企业及职工的身份地位变化之外，随之而来的是管理方式的改变，人员、机构的变更，而且企业之间互相整合重组后带来了文化和观念上的差异，这些变革给我们烟草企业职工的思想带来了极大的冲击，职工在这次改革的进程中，思想不断地变化着，状况十分复杂。
2.中国加入世贸后，大批国外先进企业进驻中国，带来了新的文化
多年来的专卖体制，使我国卷烟企业始终处于一种半封闭的状态，国家的宏观调控，地区的封锁，中央、省的直接管理，使得烟草企业职工工作和生活相对封闭和单一；由于与其他行业的管理和市场竞争内涵有很大不同，所以职工的思想一直是比较单纯而又稳定，对行业外的信息和情况烟草职工并不十分关心。但是自从中国加入世贸以后，大批进驻中国市场的国外先进企业，不但带来了他们的产品，更带来了大量的、新的理念，这些理念正在迅速占领中国人的思想领域，改变着中国人的一些传统观念。
因此，他们的思想从单一的努力从事现有工作，提高行业知识水平，转变为开始考虑新的出路，学习行业外的一些新知识；甚至一些大学毕业生为了避开被动改革，开始对自己的未来采取主动的手段，已经跳槽或开始考虑跳槽了。如果大部分职工存在这种思想，对于我省卷烟企业的发展是十分不利的。
3.网络文化的飞速发展和迅速传播，给整合后企业的职工思想带来新的冲击
网络时代是一个信息化时代，从电子商务的迅猛发展到网民的聊天、游戏，网络已经B透到经济、政治、文化等社会生活的各个层面，对人们的思想意识已经形成了巨大的冲击，这是人们无法回避的问题。而作为国内企业界龙头的烟草行业，网络建设在近几年更是迅猛发展。目前，总厂与分厂之间、分厂与分厂之间、部门之间的业务联系也大多在网络上进行；另外，由于烟草行业职工生活水平的不断提高，网络已经逐步普及到每个职工家庭，这就使每个职工的工作、生活方式、内容发生了极大的变化，而这些变化同样引起了职工思想上的变化。
二、企业思想政治工作应采取的对策
1.加快文化融合的步伐，建立适应企业发展的、具有特色的企业文化
首先，应尽快培养企业领导者的领袖地位。一个好的企业，其领导者在职工心目中往往都被“奉若神明”，领袖地位尤其是精神领袖地位无人能够撼动，一个成功的企业家可以成为企业的精神支柱，如松下幸之助、杰克・韦尔奇、张瑞敏、柳传志等等，在我们烟草企业内部，不难发现很多员工都在积极地做着这样的努力。因为这些领导者在企业中培养了其领袖地位，所以他们每一句话、每一个思想都铭记在职工心中，他的每一个决策都能够得到大家的拥护，他的每一项要求都能够得到最好的贯彻。这一切在我们整合初期的企业所起到的作用已经很突出地显现出来，领导班子的经营思想、工作理念、领袖魅力已经得到了全厂职工的认同，在统一干部职工思想、凝聚人心、维系情感上起到了不可估量的作用。
其次，培养员工的大局思想，对员工一视同仁，保持全面的平衡。对于刚刚进行了重组整合的企业，不管过去彼此之间是一种什么样的关系，也不管将来会怎样改革，现在却是在为着一个共同目标而努力了。如果企业领导对每个员工都是一视同仁，让各个部门和环节都能保持平衡，那么一定会消除与员工之间的隔阂。只有企业的领导者胸怀全局，职工们服从于大局，人人想企业发展之所想，急工作之所急，企业才会得以持续健康地发展。
2.通过教育培训的手段迅速改变职工的思想观念，以适应烟草企业改革和竞争的需要
首先，要通过教育培训的手段强化员工对党的方针政策的了解和理解，提高员工的政治素质。卷烟企业作为国有企业必须把宣传贯彻党的精神放在重要位置，利用理论学习时间，加强对职工的思想教育。联想集团在这方面做得是比较成功的，他们为了加强党组织对职工的思想教育，各大部门都配备了专门负责管理和思想工作的副经理，并规定：每个星期六下午抽出两个小时，雷打不动，由各部门分别召开学习讨论会。通过这种方式，使职工进一步统一思想，更深入了解公司总的战略意图，开展批评与自我批评，增强凝聚力。
其次，通过教育培训的手段学习、传播先进企业的文化，取长补短，提高员工的整体素质和自信心。面对越来越激烈的市场竞争、人才竞争，每个员工都渴望吸取新的知识，渴望进步。企业思想政治工作要满足职工的这一需要，有计划地开展新知识、新理念的学习。这样有利于剔除那些有悖于本企业发展的理念，有利于吸取精华，为我所用。
通过对职工思想文化的培训和心理素质的培训，及时疏导不良情绪，教育职工学会如何适应新形势，培养健康的心态，应该是未来企业思想政治工作的一项重点工作。
3.因势利导，利用网络开辟思想政治工作新天地
首先，我们必须充分认识网络给思想政治工作带来的机遇和挑战，从战略高度重视网络的发展，要充分利用这种形式，加快建立思想政治工作的调研网络和信息网络，有针对性地开展网上宣传，使网络成为开展思想政治工作的有效载体和途径。同时要引导干部职工正确使用网络，使网络真正为工作而用，为提高干部职工素质而用。
其次，借助网络速度，强化思想政治工作的时效性。思想政治工作最讲究时机，如果错过了最佳时机，思想政治工作就难以取得应有的效果。我省卷烟工业在重组整合后，网络就成为最常用的手段，不但可以大大减少经费开支，还可以缩短时间，增强了思想政治工作的时效性和针对性。
卷积神经网络可视化篇6
【关键词】使用网络；中学生；身心健康
当今，互联网在我国呈超高速发展之势，其社会影响力日益凸显。这一先进传播工具既能造福人类，也会带来有悖社会文明的负面因素。中学生正处于求知欲旺盛时期，如何以健康的心理状态迎接挑战，积极地将网络这个时代的产物引入到有益于自己的学习和生活中来，这已成为一个迫在眉睫的问题。为了了解中学生使用网络及网络成瘾情况，探讨使用网络状况对中学生心理健康状况的影响，本文通过对中学生使用网络的情况进行调查，了解网络对中学生学习、人际交往、道德、身体健康等方面的负面影响，探讨其成因并提出合理化建议，旨在使网络成为中学生健康成长和学习、生活的良师益友，真正为中学生服务。
一、研究对象与研究方法
1.研究对象。泉州市第十五中学生为研究对象，初一、初二、初三年段各100人，年龄13-15周岁。
2.研究方法。一是问卷调查法。对上述300名中学生进行问卷调查，共发300份问卷，回收300份，回收率100%，有效问卷300份，有效率100%。二是访谈调查法与经常上网的部分中学生访问交谈，了解有关情况。三是分析法。对调查结果，结合与本研究有关的文献资料，进行分析研究。
二、结果与分析
1.中学生使用网络的基本状况。调查结果显示：调查对象中有281人有上网的经历，占调查人数93.7%。可以看出，互联网在中学生日常生活中扮演着重要的角色，他们已经成为网民的重要组成部分。
2.使用网络的主要目的和使用网络的地点。调查显示，中学生使用网络的目的有32%（96人）玩游戏；18%（54人）找人聊QQ；17%（51人）查找学习资料；12%（36人）关注新闻；11%（22人）收发e-mail，10%的人选择下载软件。上网地点方面，43%（129人）使用手机，20%（60人）在网吧，21%（63人）在家里，16%（48人）在学校。互联网为中学生提供了便捷的信息获取渠道，为他们的学习提供了方便，一些学生利用互联网来做作业，收集学习资料等等，但有相当比例的学生将网络用于娱乐用途，耗费了大量的时间和精力。
3.每周平均使用网络的时间及对网络的感受。调查结果发现，中学生每周平均上网4小时以下的有43%；4-10小时的有29%；10小时以上的有8%。绝大多数中学生能够合理安排上网时间，将每周上网时间控制在4小时内，但仍有少部分学生长时间沉溺于网络世界。48%的中学生认为网络是虚拟的，凡事不可当真，而20%持相反意见，认为网络是真实世界的反映，不容置疑。介乎于其间的44%则认为真真假假，取舍全靠自己，也有少数的（12%）认为无论虚拟与真实，网络都只是一个情绪发泄的垃圾场。
4.学校和家长对使用网络的引导。调查显示46%的家长是约束孩子上网的；8%的家长则是不管不问；46%的家长要求正确使用，避免不健康的东西。网络是一把双刃剑，大量的网络信息极大丰富了他们的学习方式、生活方式和课余生活，但是这些信息良莠不齐，思想单纯的中学生难辨真伪，极易受到网络负面影响。如果学校和家长对中学生正确的引导，使用网络还是起积极作用的。
5.使用网络对中学生身心健康的影响。据调查显示，79%的中学生认为长时间上网对身体有不良的影响，11%的学生认为没有影响。玩电子游戏后感到眼睛痛的占81%；脖子酸痛的占68%；头晕的占62%。76%的学生觉得长时间上网会产生睡眠障碍，睡中多梦等现象，58%的学生因长时间使用网络接触电脑导致视力下降。
6.使用网络对中学生学习能力的影响。因特网上的资源可以帮助中学生找到所需的学习材料，甚至是合适的学校和老师。据我们的问卷调查发现：网络上有不少中学生认为“我们是赞成使用网络的，作为学生我们不仅需要缓解学习压力，更需要不断地补充课外知识。”不可否认，我们当中的多数人上网是为了更好地学习。从这个意义上来说，学生使用网络是有好处的。但是，网络传播的形象化（图、文、音、像），强化了显示“看”的接受方式，而淡化了学生“想”的思维方式。经本次调查显示发现：常“泡”在网上的学生，其写作文、分析问题、评论和欣赏能力，要比接受传统学习的差一些。调查发现80%的中学生认为使用网络对提高学习成绩有帮助，15%认为没有作用，5%认为有副作用。在制作网页和小游戏方面，28%的学生回答会，72%的学生回答不会。49%的中学生表示在没人监控的情况下，不能自觉利用网络学习。11%的学生承认曾逃课去学校周边的网吧上网。
三、结论与建议
1.结论。一是互联网在中学生日常生活中扮演着重要的角色，调查对象中有93.7%有上网的经历；上网的主要目的依次是玩游戏、聊QQ、查找资料；上网时间基本控制在4小时内；46%的家长约束孩子上网。二是有79%的学生认为长时间的上网对身体有不良影响；80%的中学生认为使用网络对提高学习成绩有帮助。三是网络的信息化特征催生了中学生的现代化观念的更新，如学习观念、效率观念、全球意识等，它使中学生不断接触新事物、新技术，接受新观念的挑战。
2.建议。一是传播积极、先进的网络文化，引导中学生身心健康发展。网络文明的建构需要道德自律、法律约束与技术保障这三方面的合力，即需要道德、法治及技术三个层面的一体化。同时加大网络德育教育力度，大力加强以中华民族优秀文化为主体的正面网络内容的生产和传播，占领网络思想教育阵地，不断提供适合中学生阅读的内容，满足他们对信息资源的渴求。通过努力改进思想政治教育，扬网络之长、避网络之短来开辟网络德育的新天地，引导中学生身心健康发展。二是学校和家长要教育引导学生树立正确的使用网络观念。教师应多为学生树立榜样，激发他们进取的精神，教会学生必要的使用网络常识，指导和教育他们正确的使用网络，安全使用网络，科学使用网络，高尚使用网络。家长要引导孩子树立正确的择友观，引导他们参加社会活动，加强对他们的精神关怀，让网络在中学生身心成长中发挥积极作用。三是对中学生进行安全上网的教育，消除中学生对互联网的神秘心理。掌握网络的使用和有关知识，能使其消除网络的神秘感，了解互联网作为应用工具的实质，“网络心理障碍”的发生几率就会大大减少。教师和家长要引导、教育中学生学会筛选有用信息，提高抵制信息污染的能力，使中学生不仅成为电脑的使用者，更要做网络世界的建设者和真正的主人。四是加强网络安全管理，完善网络秩序。利用已建立的校园网络阵地，构筑我们自己的网络文化。
参考文献：
[1]孙银聪.中学生安全教育读本.海潮摄影艺术出版社
[2]俞国荣.试谈网络与中学生心理健康[eB/oL]
卷积神经网络可视化篇7
一、主要经济指标完成情况（1～6月份）
1.系统外销售××*箱，为全年任务的××％
2.金圣系列销售××*箱，为全年任务的××％
3.百牌号销售××*箱，为全年任务的××％；
4.名优烟销售××*箱，为全年任务的××％；
5.省外烟销售××*箱，为全年任务的××％。
二、主要抓了以下工作
㈠统一思想认识，明确工作目标
按照国家局要求，积极组织县（市）局领导班、客户经理代表及网建、业务、配送、电访等部门同志，参加了2月2日上午国家局召开的继续推进全国卷烟销售网络建设电视电话会议，会议的主要内容是认真贯彻落实全国烟草工作会议精神，按照保持平稳发展的工作，部署落实2005年的卷烟销售和网络建设工作，国家局何泽华副局长、中国卷烟销售公司总经理田忠振都作了重要讲话。田忠振在讲话中对2005年卷烟销售工作需要抓好的几项重要工作，即提高认识，把卷烟销量摆在各项工作的头等位置，继续推进卷烟销售网络建设，提高网建水平，加快传统商业向现代流转变等几项具体工作及何泽华副局长强调的首先要坚持平稳发展的方针，正确分析当前形势，努力保持卷烟销量稳定增长。其次要按照整体推进的要求，加快网络建设的步伐。第三，要根据国际一流的目标，全面提升网建水平（抓住服务和效率两个关键，努力做到三个满意，提升四种能力）。第四，要围绕提升中国烟草总体竞争实力的主要任务，积极构建新型工商关系，工商合力保证销售任务的完成。第五，要不断提高市公司的经营水平。对2005年网建工作提出了更高标准的要求，内容丰富详实，特别是参加会议收看人员之广是历年来所没有的，对会议精神在全体员工作了
进一步的传达和贯彻，按照国家局、省局网络建设要求，结合本地实际、制定了《景德镇市烟草专卖局（分公司）卷烟销售网络建设整体推进、全面提升实施方案》，并提出了具体目标和要求。经过一年的努力，按照省局要求到2005年底景德镇烟草网建达到或基本达到上海、大连水平。围绕一个目标建设好现代物流配送中心。调整好“二个观念”（即服务与效率），落实好“三个满意”（即工业企业满意、客户满意、消费者满意），着力提高“四种能力”（即培育资源整合能力、客户服务能力、科学管理能力、品牌培育能力）。通过“流程优化，实现管理集中；机构扁平化，实现职能集中；财务电算化，实现核算集中；管理信息化、实现数据集中”的要求，全面提升网建水平。具体要求为：1.按照规划要求，脚踏实地，认认真真地抓好网络建设的各项基础工作。2.进一步抓好规范经营。3.加大市场的整治和净化，努力营造一个良好的销售环境。4.建立城信服务，提升客户关系管理，构建新型工商合作伙伴关系，努力提高“三个满意”。5.做好客户“订单供货”月销售计划工作，根据市场需求，进行品牌结构调整，尽可能满足订单货源的需求，促进卷烟销售正常提高，保证全年销量稳定增长。6.进一步加强队伍建设和作风建设，提高员工素质，为
做好营销网络提供保障。
㈡完善网络功能，提高网建水平。
1.
完善网络功能，实行全市大配送。我局（分公司）按照省局要求，克服条件差没有场地困难，租赁场地创造条件，实行了“电话订货”和“卷烟配送”两个集中，电话订货面达100％，订货成功率98％以上，卷烟统一由分公司打码到户，集中送货面达100％。两个集中真正体现了以分公司为经营主体基本格局，同时也有利于县级局（营销中心）的职能转变，使县级局（营销中心）能够集中精力管好市场，做好市场。
2.
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㈢诚信经营，实现“三个满意”
1.认真做好明码标价工作，规范价格行为，今年4月12日，在公司金叶大酒店召开了40位各级别经营户代表座谈会，共同商定卷烟条、包不同的零售价格，市工商、公平交易局也派员参加，与会代表逐一对所投放的品牌达成了统一共识，并在4月15日全市逐一经营户换发新印制的统一条、包零售价格标签，进一步提高了市场零售价格规范行为，特别是条、包不同价位，比较符合市场零售及消费者购物心理和实际状况。
2.为进一步提高客户满意度，改善卷烟零售户销售环境，我司制定了近260个美观、大方、实用的卷烟专用零售柜台，免费租赁给一级户，城市、主要街道给逐一签订了协议书，交到了经营户的一流好评，许多经营户都表示要规范经营，扩大零售，也争取得到卷烟柜台。
3.6月份市局（分公司）与价格检查局联合下发了开展卷烟零售经营价格诚信评比活动的实施办法，拟在全市评选出一批价格诚信经营户，这无疑给我市的明码标价，特别是明码实价工作带来新的成效。通过开展价格诚信活动，进一步强化经营者自律意识，规范经营者的价格行为，促进我市烟草零售市场公平、公正的合法竞争，有利于建立健全符合市场经济体制要求的社会经济体制要求的社会经济制度。
4.严格实行限量供货。我们始终坚持按销售级别对月、日供量及单品牌限量要求进行供货，对80元／条以上的省产名优烟适当增量外，其它均按去年所定限量要求，较好地控制了批发性的大户货源，使中小客户不断壮大，稳定了市场零售价，同时在4.5月份对三、四级根据其销售情况，进行了级别调整。目前，全市一、二、三级客户达2382户，比去年年初的2009户增加373户，中小户的壮大增加了零售户对烟草公司的依存度。
5.密切工商协作，搞好网络销售。一是在营销过程中牢固树立服务意识、品牌意识，通过实施“订单供货”月计划作，使我们及时有效的掌握了市场卷烟销售结构的变化、品牌需求的变化，促进了市场占有率的进一步提高。通过对主导品牌上柜要求，有力地促进了名优、百牌号卷烟销售和对新品牌的认识和选择，有力的促进了品牌的培育和宣传。二是进一步调整销售结构，进行市场货源优化，加大品牌培育和宣传，积极引导消费，加大对市场调研和发展新品牌主动性，争取新上市的品牌销售都能获得市场占有率成功。
6.积极组织调入适销对路货源，满足市场需求。一是按照定单供货要求，组织调入适销对路，批零差价合理的卷烟。二是想办法多调入四、五类烟，以满足农村市场需求。三是在正常调入省产烟情况下，争取多调入一些市场具有一定潜能，有一定品牌培育价值的省外烟、名优烟及百牌号卷烟，以满足市场正常流通。由于调入卷烟基本符合市场需求要求，而且又具有一定的利润空间，品牌结构较为合理，深受广大经营户的欢迎，而且市场的乱渠道进货，卖假冒烟的情况得到了进一步遏制。
7.加强专销结合，狠抓规范经营。我局（公司）把规范经营作为事关行业稳定健康发展的大事抓紧做好，坚持规范、严谨踏实的工作作风，坚决贯彻执行烟草专卖法及其法律、法规，落实国家局、省局杜绝体外循环的有关规定，认真扎实地做好本地市场的培育和销售。一是狠抓制度建设，相继出台和完善了许多规范性文件，使大家工作职责更明确、措施更得力、管理更到位。二是抓制度的落实和考评，更加注重过程管理，对查出的问题坚决按规范要求，严肃处理。上半年内部查处不规范行为2起，中队长被免职1人、辞退员工1人，有关人员共有15人被处以经济处罚。通过狠抓规范经营，杜绝了体外循环，制止了卖大户，刹住了超量供货等现象。
8.制定了客户投诉管理办法。为进一步提升网建水平，提高客户满意度，规范工作行为，加大社会的有效监督，建立快捷有效的客户投诉渠道和投诉受理管理机制。县（市）局（营销中心）、分公司网建科都设立了客户投诉电话，并有专人负责受理客户投诉。对烟草公司的政策、规定及对“四员”的工作情况、服务态度及建议和要求都在受理范围之内。
㈣加强队伍建设，提高员工素质
随着网建的整体推进，全面提升的要求，对网建人员整体素质也提出了更高的要求，网络人员怎样适应工作职能工作流程，工作方法的变化，都需要我们认真思考和探索的问题。因此我们要引进激励机制、新的营销理念、新的工作思维、强化技能培训和组织学习、自学相结合方式，同时把人才关，以提高网建人员的业务技能和知识水平，努力塑造一支高素质的网络队伍。上半年以来，我们主要从以下几个方面着手：
1.树立“营销网络”是企业不断发展和立足之本的理念，进一步增强员工的责任感和使命感。
2.关心员工遇到的问题和困难，加强情感交流，增强企业凝聚力和向心力。
3.加强员工的培训，提高其综合素质，上半年我市共举办各类培训班共4期，培训人数共260余人。
4.充分利用网点日、周例会进行政治、业务、报刊等方面学习和讨论。
5.认真做好2005版营销管理系统的切换工作。
按照省局布置，我市按照把新的营销管理系统的上线工作纳入重要议事日程，由于前期准备工作充分，培训工作到位，部门间配合，4月底切换成功，并且利用五一节日期间，休息时间，对电访、配送、业务等上线情况跟踪和逐项问题的进一步解决营销软件运行基本正常，同时对一号工程工作极为重视，信息中心指派一人自5月份中旬以来经常仓库指导仓储人员对购进品牌进行打码，对出现的问题进行总结和汇报，按照省局要求，确保7月实现卷烟生产经营决策管理系统全面稳定进行。
三、网建工作存在的差距与不足
上半年，景市网建工作在省局（公司）正确领导下取得了一定的进步，得到一定提升，但仍存在许多不足。
1.与上海、大连网建水平相比，我市网建基础工作还有差距，网络的功能还没有得到最大发挥。
2.队伍的整体素质还不高，特别是客户经理的水平还不能完全适应现代流通要求。
3.省外卷烟调销进度缓慢，市场占有份额较少，特别是四、五类卷烟矛盾相对突出。
4.城区电子结算率不高。
5.管理体制和考核机制还不够健全。
四、下半年的工作打算
㈠、完成以分公司为经营主体的网络组织机构
1.按照省局（公司）统一规划要求，进行组织架构调整到位，成立营销中心、物流中心、督察中心、信息中心，按照业务流程再造，按照程序化、规范化要求，整合流程，使业务流程更加科学、规范、合理。
2.根据流程需求，进一步整合线路和人员，使线路更优化，用工更合理，降低运行成本，提高工作效率。
㈡、加强管理，真抓实干
管理是永恒的主题，只有加强制度管理工作的前提，才能真抓实干，下大力气抓好制度建设，完善管理机制，对网建的每项工作都要落到实处，不断提升网建水平，正视工作中的困难和不足，找到解决问题的办法，抓好典型推广，要按照分公司的部署达到上海、福建管理模式，紧扣景德镇烟草实际，不断探索、勇于创新、精心策划、狠抓落实，要自我加压、自逼快上，同时，要充分发挥县（市）局（营销中心）的骨干作用，把主要精力集中到网建工作上来。
㈢、狠抓规范经营，努力提高市场占有率
首先要从思想上彻底解决规范经营问题，要引导营销人员不能把不规范经营看作是完成任务的有效途径。二是要从考核体制上彻底解决不规范经营行为。三是彻底解决虚假入网的不规范经营行为。四是通过分级限量，彻底解决批发大户再次批发的行为。五是通过“两个专项整顿”全面、彻底解决不规范经营的各种行为。
㈣、
在营销中牢固树立服务意识，注重工作过程和实数。⑴坚持以市场为导向，积极组织改进适销对路的货源，特别是加大省外名优、百牌号烟的销售，满足不同消费群体需求。⑵进一步调整卷烟销售结构，进行市场货源优化，加大品牌的宣传和推介力度，培育好品牌。⑶要通过客户经理的工作，在实施“订单供货”月计划工作中，解释引导工作要到位，增强零售户对他公司的依存度和满意度，要不断完善“订单供货”月计划工作流程和考核办法，使之更贴近市场、贴近经营户，使我们有效地掌握掌声卷烟销售结构的变化，以最大可能地组调货源给予满足。⑷继续抓好主导品牌上柜工作，促进名优、百牌号卷烟销售以及消费者对新品牌的认知和选择，促进品牌的培育和宣传。
㈤、
创新工作思维，不断推进客户关系管理，提高服务质量和管理水平，提高工作效率，以客户满意作为我们服务的追求，对客户实行差异化、亲情化服务和沟通能力，要熟练运用crm，提高市场分析、预测能力，认真做好各项具体工作，注重工作实效，全面掌握经营户基础信息情况，特别是抓好电子结算，明码实价，诚信管理等工作，不断提高月计划制定准确率，促进客户经营能力、经营利润的提高、品牌规范意识增强。
卷积神经网络可视化篇8
关键词：网络环境；网络资源；高职英语听力课程
中图分类号：G712文献标志码：a文章编号：1674-9324（2015）34-0234-02
一、背景
目前，就信息技术在高校英语教学中的应用情况看，大多是通过建立在线学习系统的数字化学习环境，建设精品课课程网站，或是通过购买数字化资源、数字化学习系统、考试系统、评价系统等创建网络化学习环境，一定程度上发挥了信息技术的优势，运用信息技术改善了“英语教与学的环境”；但基于信息技术应用的教学环境对教学效果的影响来看，网络资源冗余造成学生信息焦虑；网络教学内容过于泛化，缺乏针对性；网络资源更新不利，影响学生学习兴趣；网络自主学习缺乏足够动力和监督难以持续等现象比比皆是，进而使得虽然网络资源内容丰富，形式多样，但合适的教学资源少，并且大多数网络资源和课程教学缺乏系统性的整合，致使网络环境下的英语教学活动和教学效果差强人意。就网络资源对于英语听力课程教学而言，其不仅可以提炼真实语境，扩充教学内容，创建互动协作空间，还可以帮助学生进行动态的意义建构和技能实践，实现网络环境下的课程辅助功能，从而营造教师、学生和教学资源的多向互动，有望改善教学效果。所以，探讨网络环境下网络资源与高职英语听力课程的整合设计对该课程互动活动的开展、教学效果的提升很有必要。
二、调查问卷
课题组立足于本校的学生特点和教学实际，设计并发放了《网络资源及网络环境下英语听力课程学习现状调查》的问卷，发放班级为2014年开设《英语听力》的教学班，共4个班近160名学生，回收有效问卷125份，其中针对关键词“网络资源”的问卷中，就“你最喜欢的有利于英语学习的网络资源形式？”，42%选择了“课堂资源的深加工，既有课堂内容的讲解分析，又有网络资源辅助下的拓展”，31%选择了“相关知识点的微课”，只有5%选择了“网友推荐的有趣的学习资源，比如电影等”；就有关“利用网络资源进行英语学习时，你遇到过下列哪些困难”的问卷中，“搜索网络英语学习资源浪费时间”占38%，“网上资源多又杂，不知如何辨析适合的英语学习资料”占25%；可见学生对于网络资源的态度是基于课程学习基础上的网络资源的再利用，服务于课程学习，同时缺乏足够的搜索整理和合理利用的手段和能力。针对关键词“网络资源与英语听力课程”的问卷中，就“你认为英语听力网络教学资源应该包括哪些内容”问卷中，37%选择了“辅助课程内容的加工编辑后的网络资源”，28%为“课程录像”，18%为随机试题库或习题集。可见学生对网络资源的认可是围绕课程学习，进行课堂内容的深化、拓展和自我检测。关于“网络环境下的英语课程学习现状”中，28%认为缺乏及时有效的指导与评价，25%认为“无法随时了解自己的学习现状”，24%认为“缺乏趣味性和个性化”，从中可以看出网络环境下的课程学习亟须营造的是教师、资源与学生的三方互动、学习与评价相伴以及自主学习环境。
三、网络环境下网络资源在高职英语听力课程中的应用设计
1.网络资源在高职英语听力课程中的整合优化。人本主义代表人物罗杰斯认为“人类具有天然的学习潜能，但是真正有益的学习只发生在所学内容与学习者具有相关性和学习者能主动参与时”，基于此，将信息技术和网络资源应用在英语听力课程设计中，使认知和情感的高度统一成为可能，也使英语听力课程中信息技术应用和网络资源补充和拓展成为一种必然。克拉申的语言输入假设理论认为语言习得需要有效语言输入的量和难度稍高于学生当前的语言水平，因此，教师在系统进行教学设计的前提下，细化教学任务，以听力课程的教学任务为主题，补充课本之外的相关网络资源，激发学生对任务主题的认知、理解和体验，从而有效完成相应的学习任务，建构自己的知识体系。建构主义理论认为学习不是被动接收信息刺激，而是根据自己的经验背景，对外部信息进行主动的选择、加工和处理，从而建构获得自己的意义，强调学生对信息资源的主动选择和运用，因此，利用网络资源的整合优化丰富密集课程学习内容，同时将信息技术应用在网络资源的自主组合创建中，非常有利于学生在本课程下的自主选择资源、自主安排学习进度并形成个人风格的学习策略。因此，网络资源的整合优化对听力课程教学中教师课程设计能力的提高、学生自主学习能力的培养以及网络资源的分享共建扩建而言，是必须和可行的。网络资源在英语听力课程中的应用的前提是对其进行优化整合，即从针对性、实用性、适度性、时代性及启发性出发，结合课程任务设定的主题，进行网络资源的整理与编辑，以课程导学、知识点讲授、课业辅助、课后拓展以及文库分享的形式服务于课程。与课程相结合的网络资源大致分为以下几类：课程资源类，即以微课为主要形式，在5～10分钟进行一个知识点的讲解。可以来源于网络微课，自制微课或者将公开课的定点截取，后冠以合适的标题推送，便于学生通过零存整取的方式将知识“碎片”整合为课程任务主题的认知与学习。此类课程资源可以课程导学供学生预习；课程讲授中进行重难点辅助；留存在文库分享，供学生课后查阅。比如听力课程中的语音学习部分，搜集和加工了来自中国微课大赛语音讲解的比赛作品，整合进入语音教学部分，通过全国各路英语教师风格各异的语音微课，从不同角度丰富补充了学生的语音课堂内容，也提高了语音学习的兴趣。课业资源类，即提供相应的学生作品范例，或明星英语秀视频等，同时在视频播放中，结合课程任务主题，设置思考题，或设置规范，或引以借鉴，或增添趣味，使学生与资源之间形成有效互动，辅助听力任务的实施。此类资源可以课程导学激发学生兴趣，或以课业辅助进行教学提示或补充，还可以作为课程拓展，比如语音听力教学意选择上届学生语音失误典型化的作品，设置找错题，引起学生关注；还使用优酷视频中各路明星如林书豪、汤唯、谢霆锋、陶吹刃阌⒂锏氖道与大家分享讨论。课后拓展中结合听力内容和听力主题进行资源搜集，将影视资源、演讲视频、英语新闻进行片段截取，集趣味性、知识性和时代性于一体，听同一主题下不同的表达，积累听力经验，激发学生想听懂，能听懂，敢交流的欲望。本学期进行自我介绍听力任务时，截取了12部影片中主人公自我介绍的视频，还有马云、刘强东、黄西等等英语演讲或表演视频中有关自我介绍的部分，让学生听不同调的英语，摒弃干巴巴的英语自我介绍三板斧后无语的窘态，用心体会自我介绍下的语言逻辑和丰富个性，总结自己独具个性和特色的英语自我介绍，这种角色代入式的体验和参与，带给学生的不仅是资源声色画效果的冲击，更多的是对主题任务下个人式体验的积极反思和个人听说模式的建立或习惯的培养，真正做到了教师―资源―学生的三方互动。文库分享中的资源按课程听力主题进行了资源分类，保存形式分为视频类、音频类、文档类和课件类，将网易公开课、teD演讲片段、新东方英语微课堂、教师课程录像，课程音视频库、微课程，名人英语秀，影视片段集锦、网络热门视频等分门别类进行整理，同时也以课业的形式邀请学生进行资源共建，更新，填补更多主题下的资源。同时，还设立了互动资源神器库，搜集整理了有利于英语听说练习的神功利器，鼓励学生进行个性化、自主式学习，集学习过程体验与学习效果检测于一体，充分让学生和资源、学生和同伴，语言和能力之间互动起来。比如，绘声绘影软件加字幕，师生都可以针对输入的视频或音频，进行台词字幕加工，将重难点处进行台词听写，随时检测或者自测；利用英语趣配音软件，学生通过给追了很久的动漫、英美剧配音，提高英语听辨模仿能力，将口型准确度达到最高，使学生在娱乐体验中激发学习欲望，同时还可以将配音分享到朋友圈，瞬间接受众人点赞，秀出个性或大摆英语模仿秀擂台，以赛会友，共同提高英语听辨模仿和表达能力；利用aBoBoo软件针对发音、语调、流利度、音量精确评分，快速提高和诊断学生的听力和口语水平；还可以将听力课堂内容或感兴趣的音视频文件作为学习资料，自动断句，进行听力、口语、复读练习，同时还可以自主制作课件并分享，同时获得别人分享的课件，形成良性互动，共同促进英语听力口语水平的提升。可以说，所搜集的互动资源神器，主要以app为主，因其随身便携、自主学习、自由加工、互动无限、释放个性，与其他网络资源一起共同服务于英语听力课程教学，服务于学生自主学习模式的培养和英语听说能力的提高。
卷积神经网络可视化篇9
关键词：残差网络；人脸图像：年龄分类：非受限条件：adience数据集
中图分类号：tp391文献标识码：a文章编号：1009-3044（2017）14-0169-02
1概述
人脸图像包含很多信息，如身份、表情、姿态、性别和年龄。其中，年龄是人的重要生物特征，可以应用于多种场景，如基于年龄的人机交互系统、基于年龄的访问控制、电子商务中个性营销及刑事案件侦查中的年龄过滤等n，。很多研究者在人脸图像年龄估计方面做了大量研究，早期，主要用Gabor，LBp，SFp和BiF等提取特征以及SVm方法进行年龄分类，这些人工提取特征的方法在受限条件下的人脸数据集上获得了不错的结果，但是在非受限条件下的人脸年龄分类任务中效果不佳；近几年，深度卷积神经网络（DCnn）成为了计算机视觉领域的研究热点。从5层的Lenet，到8层的alexnet，再到19层的VGGm和22层的Googlenet，直到上千层的Resnets，无论是网络的学习能力还是深度都得到显著提高。因此，越来越多的学者采用DCnn解决年龄分类问题，并证明其在非受限条件下能获得明显优于手工提取特征方法的结果。
在人脸年龄分类中，人脸图像往往受到面部姿态、光线、化妆和背景等影响，极大地限制了人脸年龄分类的准确性。针对非受限条件下人脸图像年龄分类困难的问题，本文提出了一种基于深度残差网络的非受限条件下人脸年龄分类方法。
234层残差网络
He等提出了深度残差网络（Resnets），该网络采用残差块作为网络的基本组成部分，可以很大程度上解决DCnn随着深度增加而带来的网络退化问题。Resnets在原始卷积层外部加人越层连接（shoacut）支路构成基本残差块RB，使原始的映射H（X）被表示为H（X）=F（X）+x。Resnets通过残差块结构将网络对爿（X）的学习转化为对F（X）的学习，而对F（X）的学习较H（X）更为简单。基于残差块更易学习的特性，Resnets通过顺序累加残差块成功地缓解了DCnn的退化问题，提高了网络性能。
Resnet-34结构如图1所示，残差块的具体表达式如下，函数F（x）表示残差映射，x和y分别代表残差块的输入和输出。当x和F数相同时，采用式（1），此时越层连接既没有增加额外参数也没有增加计算复杂度。当x和F维数不同时，采用式（2），通过越层连接执行1×1卷积映射G（x）以匹配维数。
Resnet-34网络输入图像大小为224×224。首先经过卷积层，卷积核为7×7，步长为2，输出特征图为112×112；再经过最大池化层；其次经过四组不同残差块，各残差块组的残差块数量分别为3、4、6和3，并且同组中的残差块输入输出维度相同，分别为64、128、256和512，各组输出特征图大小依次为56×56、28×28、14×14、7×7。最后经过平均池化层和全连接层，通过softmax分类器，输出分类结果。
3数据集
adience数据集来自人们从智能手机设备自动上传到网络相册的图像。这些图像在上传之前并没有经过人工过滤，且这些图像都是在非受限条件下拍摄的。这些图像在头部姿势、面部表情和光线条件质量等方面都存在很大差异，所以在adi-ence数据集下的人脸图像年龄分类任务面临巨大挑战。
adience包含2284个人的26580张人脸图像，年龄范围为0-100岁，共8个年龄段（0-2，4-6，8-13，15-20，25-32，38-43，48-53，60-），年龄分布如表1。
4实验结果与分析
为了提升网络的人脸分类性能，本文选用Resnet-34在人脸图像adience数据集上做年龄分类。训练和测试时动量值为0.9，权重衰减为0.0001。batch大小设为64，epoch设为164，初始学习率为0.1，在81和122个epoch之后学习率分别降为0.01和0.001。本文实验模型采用nvidiatitanXGpU训练，运行环境torch7。
本文采用文献[7]中的交叉验证方法，将adience数据集分成五组不同图像（fold-0，fold-1，fold-2，fold-3，fold-4），令其中一组图像作为测试集，其余四组图像作为训练集，共构成五种检测方式。通过计算平均分类准确度和1-off值作为评估标准。在fold-0测试的年龄分类准确度的曲线图如图2所示，由此可知网络能够很好地收敛。
为了验证本文方法的有效性，将现有在adience数据集上的年龄分类方法与本文方法对比，各方法人脸年龄分类结果如表2所示。由表2可以看出本文提出的方法获得了除DeXw/imDB-wiKipretrain方法以外的最高年龄分类准确度，主要由于文献[10]用大规模人脸数据集imDB-wiKi微调网络。不经过大数据集对网络微调时，本文提出的基于深度残差网络的年龄分类方法获得了最高年龄分类准确度。
卷积神经网络可视化篇10
关键词：大学英语教学；人文素养；教师
中图分类号：G40-012文献标志码：a文章编号：1009—4156（2013）05—113—02
一、大学英语中相关人文素养教与学的现状调查分析
对当前大学英语教学的情况进行调查，不仅能够发现大学英语教学的优势与不足之处，也能够明确提高学生人文素养的必要性和实施的方法路径。笔者调查问卷的主要内容大体分为学生对大学英语学习的心得与收获、学生对大学英语教学作用的认识、课堂内外教与学的情况等三个部分。在问卷调查之后，又对问卷涉及的问题追加访谈，进一步了解了学生对问卷所做回答的真实原因。本次问卷调查的对象为哈尔滨工程大学2010级、2011级的非英语专业的312位学生。为了避免学生因为题目涉及自己的授课教师而产生顾虑，问卷采取不记名方式进行。全部问卷均由学生代表负责派发并回收，授课教师不参与学生问卷填写的全过程，以保证调查结果的真实性和客观性。本次调查共发放问卷320份，收回有效问卷312份，有效问卷的回收率为97.5%。最后，对问卷结果采用SpSS12.0进行了数据统计分析。
综合所有调查结果分析可得出这样的结论，即大学英语教学实施人文素养培育符合学生需求。第一，兴趣是学习的最好的老师。学生对英语学习是有浓厚的兴趣，但仍需要授课教师在教学过程中予以加强，以激发他们更深层次的学习兴趣。这为非英语专业学生人文素养培养的实施提供了有力的基础条件，与此同时，人文的发挥也会散发出一种无形的影响力，推动学生不断完善自我。第二，学生对异国文化很好奇，因此，对英语语言文化的学习产生了兴趣。文化元素是大学英语教学的特点，也是其魅力所在，为此，在教学中强化文化意识，能够让学生真正领悟语言的真谛，对加强英语的领悟力，提高语言的运用能力，以及提升民族精神都有积极作用。第三，人文素养的培育要以学生为本，注重学生在语言学习中的主体地位，加强学生学习的主动性、积极性和自主性，引导学生积极参与互动式学习，帮助学生在英语教学实践中全面提高英语语言的应用能力。
二、构建大学英语文化教学体系。促进大学生人文素养培养
大学英语文化教学的方针是，将人文素养和人文精神教育渗透到教学理念、教学模式、教学方法以及教学手段中，让学生通过英语语言学习潜移默化地接受文化的教育，培养学生对不同文化采取积极的态度，同时也具备对多元文化的包容力、敏感性和鉴别力，促进学生心智的健康发展，培养学生的国际意识，提升其语言交际能力。
1.创设大学英语情景教学，培育人文知识底蕴。笔者所在学校的大学英语教学主要有读写、视听说和小班辅导等三种课型，文化情境教学主要以前两门课程为主，并适当加以拓展。在读写课的授课环节中，授课教师在词汇、语用、语篇、文体等各个层面进行中西文化的对比，能够让学生更好地掌握西方国家的文化特征，特别有关西方国家的经济、政治、宗教、历史、风土人情等文化信息，大大地扩展了学生的知识储备，让学生对学习各种文化具有积极态度，有效地提高了学生的综合文化素养，能够让学生更好地适应社会的发展与国际交流的需要。
在视听说课中，教师尽可能地创设情景式教学环境，通过不同话题让学生进行不同形式的现场模拟化跨文化交际操练，利用教材中提供的或者教师自己收集到的视听材料创设出一系列生动的文化交际情境，并组织学生进行小组讨论、小组辩论、角色扮演、配音表演，以及模仿表演等课堂活动，让学生在多样化的跨文化境遇中获得具体的交流技能。同时，也注重让学生领略跨文化交际过程中的手势语、体态语等非言语交际的层面，让学生学到和运用一些实用的交际文化知识。
2.构建大学英语视听说自主学习网络平台，提供学生丰富精神食粮。目前，笔者所在学校打造的大学英语视听说自主学习网络平台已经初具模型。此平台依托网考，在引入语言测试理论的基础上拟构建“网络自主学习区”的基本模型，借助网络和动画技术，将文本、视频、音频等相关资料进行整合，形成集视频播放、音频播放、信息交互功能为一体的网络自主学习平台，包括七大模块：其一，视听新闻快递。包括Voa、BBC、Cnn三大新闻媒体的简介及视频新闻库，每则新闻均以网考题型为参照，让学生有针对性地对不同主题的新闻进行视听训练。其二，名校开放课程。此模块涵盖了来自哈佛、耶鲁、mit和斯坦福四所世界顶级高校的包括文学、历史、宗教、哲学、经济学、心理学、法学、生物、物理、计算机等五十余门学科，容量一百余G的原声课程视频。其三，teD名人演说。teD演讲是专业讲座，观点响亮，种类繁多，看法新颖，并且每个演讲都配有相应的与网考题型相似的练习与答案，让学生在接受思想启迪的同时，也有效地进行了听说练习。其四，寓教于乐。此模块分为配音练习和娱乐学习两个子模块。学生可根据人数和兴趣自行选择电影片段进行配音；在娱乐学习的子模块中可以观赏到各大颁奖典礼，在娱乐中潜移默化地了解了英美国家的文化和资讯。其五，原声电影评鉴。此模块中采用了本校选修课英文电影赏析中筛选的十部经典电影，并配有电影介绍、理解评价、听力练习、小组讨论等多个针对听力和口语的训练环节。其六，英文歌曲欣赏。此模块按爵士、摇滚、乡村音乐以及流行音乐等将英文歌曲分成不同类别，并分别进行讲解和介绍。其目的在于让学生不仅有机会欣赏英文歌曲，还能够了解到作品的背景、歌手的简介以及歌词中核心词汇的用法。由于英文歌曲中融入了包括重音、节奏、连读、爆破音变化、语速变化等众多语音技能，学生在欣赏和学习英文歌曲的同时，能够改善自己的语音面貌，也能对歌曲中出现的词汇句型乃至文化背景知识有进一步地理解。此外，课件中还有一个singandlearn的子模块，挑选了一些歌词清晰易学的英文歌，让学生在给歌曲填词的同时，也能学唱，真正达到了寓教于乐的学习目的。其七，BBS互动平台。此模块目的是建成校内英语交流BBS论坛，包括“每日英语”、“学习交流”、“休闲娱乐”等栏目。论坛中将收录学校优秀主讲教师的讲课视频、课件及讲义，学生可以选择进入任何一门课程，每个课程下面设置的子版面里都有留言板内容，上面由不同学习者记载自己所学该门课程的心得体会，有利于学生之间的学习交流。整个论坛采用匿名注册的形式，方便学生能随时进行注册登录。学生使用不同的身份与他人进行交流，可以有效避免面对面交流时的紧张与尴尬，并保护学生的隐私。该教学网络平台的设计与开发，目的在于借助多媒体把知识性和趣味性有机地结合起来，着眼于增强学生相关的背景知识，激发和培养学生的内动力，提高学生的学习效率，同时为学生参加教育部即将推行的网考打下良好的基础。
3.加强英语社团建设，促进学生人文素养的提升。首先，英才基地的建设与实施。人文素养的培养应该大力开展课外实践活动。哈尔滨工程大学的英才基地于2010年9月16日获批准正式成立。该基地旨在面向校内学生，面向国内赛事，通过兴趣引导与课外辅导，搭建社团、竞赛、论坛等平台，营造英语学习氛围，提高学生英语能力，促进人才培养的内涵式建设。英才基地的辅导教师多为学校的教学骨干力量，承担了英语英语俱乐部、英语文学社、演讲协会、模拟联合国等多个社团的组织和指导工作。在课题的实施过程中，注重社团活动的多样性和丰富性，由教师指导学生组织定期举办了文学讲座、文化知识竞赛，英文演讲比赛、英文话剧大赛等不同形式的活动，让学生主动参与各种实践活动，提高学生的自信心和行动力，培养学生形成踏实的学习态度和高尚的做人理念。其次，注重教师自身人文素养的提高。在提倡“以学生为主体，教师为主导”这一教学原则时，不能忽视教师在整个教学环节中的促进作用。教师自身素质的高低最终影响并决定着人文素质教育的成败。如何在英语语言学习中有效地进行人文素质教育，这要求授课教师在知识范畴、能力范畴以及品格层面都应该具有较高的层次。实践证明，只有当教师本人的综合素质提高之后，才可能更有效地实施人文素质教育。
现代教学理论认为，教师应担任以下六种角色：组织者（organizer）、控制者（controller）、检测者（assessor）、启发者（promoter）、参与者（participant）以及信息源。由此可见，英语教师只有足够了解西方国家有关民族、文化、历史、社会以及政治经济的背景知识，才能因材施教，胜任信息源的角色，才能在教学过程中得心应手，寓人文精神于大学英语教学之中。此外，教师本身也应该具备崇高的师德修养和人格魅力，能够让学生体会到“亲其师而信其道”。教师是组织者、控制者和启发者，起着辅助和引导的积极作用，学生在教师的引导之下，能够充分发挥其主观能动性，有效地学习、理解和挖掘教材的深层内容，积极参与课内外的教学实践活动，最终获取所需文化养料，从而实现教育目的。