深度学习论文发表

这个你其实检索一下就可以发现了。深度学习要比嵌入式发论文好得多。 嵌入式发表论文，最好得走交叉学科路线。

管理是人类各种活动中最普通和最重要的一种活动。近百年来，人们把研究管理活动规律所形成的管理基本理论与方法，统称为管理学。自从人们开始组成群体来实现个人无法完成的目标以来，管理工作就成为协调个体努力必不可少的因素了。由于人类社会越来越依赖集体的努力以及越来越多的、有组织的群体规模的扩大，管理人员的任务也就愈发重要了。因此，管理者必须具有敬业精神和服务意识，还要有解决突发性事件的能力，最重要的是要靠得住，会办事，能共事，不出事等各方面的素质。 《管理学》这门课是我在上期末选修的。当初我选，是因为，我认为我将来就是一个企业家或是一个公司老板，首先面临的问题就是“人才”，然而，间接面对的就是“管理”，曾听说过“天时不如地利，地利不如人和”，这句话也从侧面说明了管理的重要，因为，要留住人才，关键就在于管理，因此，我选修了这门课。 光阴似箭，时至第十周，这门课也即将修完。我想由于某些原因，我先说明，我写的算不上什么“体会”只能算是“心得”罢了。所谓“心得”即心里年得到的，就这一点，我想每个人只要接触了什么，也都会自然而然的有一点儿心得。因此，我写的是我自己的心得。 谈其事，必先谈其人。先说说我自己吧，本人没有缺席这门课的任何一节，也只是迟到了两次罢了。我想就这一点，老师能够原谅。每节课，我都是认认真真地听课，并且认认真真地做笔记。我的态度是没有把它当作一门选修课，而是一门我的必修课。当然，我是毕恭毕敬了，当然，我是大有心得。 再说说另一个人，自然就是我们的老师了，我想，我的感受绝对跟大多数人的一样。上我们这门课的是经 管院的老师，他姓杨，曰，“杨老师”。不胖不高，不黑也不白，眼睛近视，自然就有一幅眼镜了。顽愚中透露着绅士风度；和谐、自然，因为他从不摆老师的架子；严肃认真，因为他又从不失老师的本性；风趣、幽默是他的最大亮点；尽职尽责是他的无形中的典范模样。因为他的课“与民同乐”：笑，大家一起笑，静，大家都安静。因为他完全没有生搬硬套地照做书本上的知识，而是尽量多举例，多提问，以来丰富课本的空洞和繁琐。每每讲课，他总是繁简得当，浅显易懂的，一笔带过，深奥抽象的，耐人询问的是他的耐心！我曾在上面说过，我没有把它当作一门选修课，而是一门我的必修课。当然，我就肯定有许多心得了！第一：了解了这门学科的组成：《管理学》的出现和发展，古代以及现代的经典《管理学》原理。这一章里，我们学习到了许多经典的管理学榜样。首先，管理的最重要原则——以人为本。这和现代的管理理念一致，到处都是听说的“以人为本”，因此，在这里，我才真正的在书上接触到了这个观念。其次，管理者中的“人际技能”，这又映证了“天时不如地利，地利不如人和”。一个优秀的管理者必须处理好人际关系。同时“人际关系”也是一个人立足社会的基本点。再次：分工与协作，分工要求各尽其职，协作便又是现在热炒的“团队精神”。老师在总结这一章时，提出了以下一些令人受益匪浅的五点意见：1：自我超越（pemonal mastey）;2：改善心智模式（improving mental modls）;3：建立共同的愿望（building shared vision）；4：团体学习（team leaning）;5：系统思考（systems thinking）。第二：了解了这门课的一些基本思想。首先是“道德与社会责任”，我想无论是那门课，这都是非常非常重要的，在这个竞争异常激烈的社会，“道德与责任”便成了我们在这个社会能够得以生存的关键。人生观，价值观，价值取向也被提到了。其次，全球化管理。这一点是当今社会非常流行的，因为现代社会的发展就是面向世界，面向未来，面向21世纪。还有就是“信息管理”，这是一个新观念，因为以往没有，这也是为了适应当今社会的发展而提出的。Internet的建立，改变了人们的思想方式，同时也改变了人类的行为模式，这就不断要求现代人要专门化的从事这门管理。第三：管理的几个方面：决策与计划，组织，领导以及控制和创新。在提到决策时，老师曾说了两句他人的名言：“做一件事情，在没有最好意见之前最好不要做决定（即集思广益）。如果一件事情，看上去只有一种方法，则此种方法可能是错误的。”我想这便说明了我们在做一件事情决策时候应把握的两个基本观点。它教导我们不要“唯心主义”，同时自己也要有自己的观点！同时老师不拘书本上的知识，概括地提出了以下6W和3H的思想，“WHAT、WHY、WHEN、WHICH、WHO、WHERE，HOW、HOW MUCH”，有了这些，我们便能更好的决策一件事了！

深度学习如何管理学结合发论文。你这个要求太高了，完完全全是150个字解决不了的，因为你这个深度学习和管理学结合的话，那就相当于是什么，相当于是把两个学科弄在一起啊，开玩笑呢，这150个字哪能说得清楚。

首先，题主的问题是需要哪些方面的基础知识，可以看懂深度学习理论方面论文的数学推导。这个问题的答案其实非常宽泛，这里我默认题主已经熟练掌握了数分，高代，概率论，必要的统计知识和贝叶斯方面的理论基础。除此以外，近年来ICLR，ICML上的一些论文中用到的数学知识越来越深，包括但不限于实变，泛函，点集拓扑，微分几何，抽象代数。工科出身的话往往上去一看人家定义一堆希腊字母一堆花写字母就头大了，想要补一些数学基础也不知道该从哪里下手。我个人的体会是，做深度学习方向的工科生想要把这些课全部学一遍，既不现实又浪费时间。但是，以下这些内容即使是工科生也建议去学一下：实变函数（这个是论文里出现最多的部分。至少要知道什么是可测集，什么是不可测集，什么是可积，进一步的黎曼可积和勒贝格可积；理解下测度的概念）泛函，变分法（这门课真的难，我也只学了一部分，但是做机器学习的，变分法Euler-Lagrange方程必须得会吧）基础的拓扑概念（现在的论文里大家都喜欢用manifold这个词，只要说到高维数据就manifold，源头在这里。再比如WGAN里面那个完美分类器的证明，其实就是教科书里面度量空间和Hausdorff空间的一个很基础的证明）一点基础的度量知识（论文中出现的也非常多，不过感觉知道度量张量，知道指数映射，知道测地线方程就差不多了，更深的一些几何概念很少出现）再往下更深的数学，我也没学过。比如今年ICLR那篇球面CNN的文章我也是一脸懵逼一头雾水，不过上面那些基本上足以让你以高屋建瓴的视角看大多数深度方面的理论文章了。