不管是导师还是读者，评判论文的第一感是先审核题目，选题是撰写论文的奠基工程，在一定程度上决定着论文的优劣。下面我给大家带来2021各方向硕士论文题目写作参考，希望能帮助到大家!
计算机硕士论文题目选题参考
1、基于特征提取的图像质量评价及计算机辅助诊断
2、多功能体育馆音质控制计算机仿真实例对比研究
3、中职计算机应用基础课游戏化学习软件的设计研究
4、基于图像的计算机物体识别研究
5、中职计算机生态课堂高效教学策略的实践性研究
6、基于计算机视觉的胶囊缺陷检测系统的设计与实现
7、计算机网络信息安全风险评估标准与 方法 研究
8、基于计算机视觉的表面缺陷检测及应用
9、擦窗机伸缩臂计算机辅助设计系统研究
10、基于乳腺癌计算机辅助诊断的病理图像分析
11、面向创新创业的民办高校计算机基础课程教学改革研究
12、中职学校计算机类课程作业提交与评价系统研究
13、基于物联网的计算机监控系统设计与开发
14、基于计算机视觉的皮革测配色研究
15、基于计算机视觉的杂草种子鉴别
16、基于计算机视觉的花卉分级系统研究
17、计算机辅助景观表现研究
18、基于计算机视觉的水面智能监控研究
19、计算机辅助飞机铆钉连接优化设计
20、非相似平台管理计算机的余度管理技术研究
21、基于图像形状特征量的计算机辅助肝硬化检测研究
22、乳腺肿瘤超声剪切波弹性图像的计算机辅助诊断
23、面向老龄用户的计算机界面交互模式研究
24、培养中职计算机网络专业学生综合实践能力的 措施 研究
25、基于动态部分可重构FPGA的计算机组成原理实验平台设计
26、三值光学计算机解码器中并行感光阵列的设计
27、基于中国虹计算机的文件管理系统设计与研究
28、计算机网络虚拟实验教学平台的设计与实现
29、基于计算机视觉的油菜生长过程自动识别研究
30、基于计算机视觉的火焰三维重建算法的研究
31、企业内网计算机终端软件补丁管理系统的研究与设计
32、治安监控中基于计算机视觉的异常行为检测技术研究
33、集成无线体域网穿戴式计算机设计
34、基于计算机视觉的疲劳驾驶检测技术研究
35、基于MRI的肝脏病变计算机辅助诊断
36、基于模糊认知图的计算机在线证据智能分析技术研究
37、基于录像分析的高职计算机微课设计的案例研究
38、动态可重构穿戴计算机软件平台的设计与实现
39、计算机视觉中可变特征目标检测的研究与应用
40、基于计算机视觉的单体猪喘气行为视频特征表达方法研究
41、基于计算机视觉的指针式电表校验的关键技术研究
42、基于计算机视觉的车牌识别系统的算法研究
43、乐山计算机学校学生管理系统设计与实现
44、基于计算机视觉微测量技术研究
45、基于计算机视觉的枸杞分级方法研究
46、基于计算机视觉的外膜厚度测量方法的研究
47、基于计算机视觉的车道偏离预警算法研究
48、节能监管计算机联网多参数计量控制系统
49、点状开发建设项目水土保持方案计算机辅助编制系统研发
50、大学计算机课程实验教学平台的设计与实现
51、肠癌计算机辅助识别算法的研究
52、计算机联锁安全关键软件可靠性设计
53、计算机视觉在织物疵点自动检测中的应用研究
54、数字水印技术在计算机辅助评卷系统中的应用研究
教育 硕士论文题目
1、帮助学生掌握数学解题策略的实验与研究
2、中学数学合情推理教学现状调查和分析
3、中小学数学估算的教与学
4、培养中专生数学应用能力的研究
5、中美高中课程标准下数学探究的比较研究
6、 高中数困生良好数学思维品质培养研究
7、高一学生数学概括能力培养的实验 研究
8、网络环境下高中数学教学模式研究
9、新课标下促进学生数学学习正迁移的研究
10、基于新课程的初中数学自主学习课堂教学的实践与研究
11、中学生对数学公式的记忆特点研究
12、TI-92技术在高中数学新课程算法教学中的应用
13、数学史在中学数学教育中的教学价值
14、在数学教学中，指导学生掌握数学学习策略的实践研究
15、全国高考试题与高中数学竞赛试题相关性研究
16、新课程下初中数学学习过程评价的实验与研究
17、职高《数学》课程探究性学习的实践研究
18、培养数学学习迁移能力的课堂教学策略
19、在高中数学学习中自我监控能力培养策略的研究
20、中专班《数学实验》选修课的研究与实践
21、初中生数学思维过程的研究及数学思维能力的培养
22、培养高中生数学直觉思维能力的途径
23、论现行初中数学课堂练习及单元测验的改革
24、网络环境下“中学数学实验课”教学设计与评价的实践研究
25、高一学生函数概念学习障碍及教学对策
26、师范生数学语言表达能力的实验研究
27、职业中学数学教学中融入数学史教学的实践研究
28、高中数学教学中小组合作学习的实践与研究
29、高中数学新课程《球面上的几何》的教学实验与研究
30、数学发现法教学的课堂实施研究
31、开展初中“ 反思 性数学学习”的研究与实践
32、初中数学新课程下小组合作学习的研究与实验
33、以“教学反思”为载体的小学数学教师培训的研究
34、技校兴趣缺乏型数困生的现状及教学研究
35、中学数学课堂探究式教学模式的理论和实践研究
36、数学交流探究
37、论数学课程的情感与态度目标
38、数学课堂探究性教学的理论与实践研究
39、中学数学教师评价研究
40、五年一贯制师范数学课程设置研究
41、 高二数学 优秀生与学困生的解题策略比较研究
42、建构主义及其观点下的《全日制义务教育数学课程标准》(初中部分)解析
43、新课程标准下弗赖登塔尔数学教学原则在我国小学及初中低年级数学教学中的应用构想
44、在高中数学教学中运用《几何画板》进行数学实验的探索与实践
45、数学历史名题作为研究性学习的开发与实验研究
46、普通高中几何课程体系实施研究
47、中学数学中非语言表征的应用研究
软件工程专业硕士论文题目
1、 城轨线网数据标准与数据库设计研究
2、 基于秘密共享协议的移动数据库研究
3、 云环境下数据库同步服务的研究与实现
4、 列数据库SQL语言编译器的研究与实现
5、 面向复杂负载特征和性能需求的云数据库弹性动态平衡问题研究
6、 数据资源规划中主题数据库划分研究
7、 某某后方仓库综合数据库管理系统设计与实现
8、 SYBASE数据库的索引压缩的设计与实现
9、 分布式数据库中间件DBScale的设计与实现
10、 PostgreSQL数据库中SSD缓存模块的设计与实现
11、 数据库工具DBTool的设计与实现
12、 基于大型数据库的智能搜索与摘要提取技术研究
13、 基于用户行为分析与识别的数据库入侵检测系统的研究
14、 面向内存数据库的快照机制和持久性支持研究
15、 面向海量高并发数据库中间件的研究与应用
16、 CUBRID数据库自动化测试框架的设计与实现
17、 KingbaseES数据库列存储测试的设计与实现
18、 网络数据库服务质量监测系统的设计与实现
19、 外包数据库完整性验证的研究
20、 云南省宗教基础数据库系统的研究与分析
21、 基于SQL Server数据库的银行 保险 数据管理系统的设计和实现
22、 邮政金融电子稽查系统的数据库设计与实现
23、 文档型数据库的存储模型设计和研究
24、 多数据库环境电子商务信息安全技术研究
25、 多数据库环境数据集成与转换技术研究
26、 应用于网络监控系统的数据库设计与实现研究
27、 车辆特征数据库管理系统设计与实现
28、 数据库共享容灾技术应用研究
29、 非关系数据库加密模型的研究
30、 “数据库原理课程”在线评卷系统的设计与实现
31、 基于日志挖掘的数据库入侵检测方法研究
32、 内存数据库在城市垃圾监控系统中的研究与应用
33、 基于B/S结构的数据库加密技术的研究与应用
34、 省级基础水文数据库的设计与实现
35、 多数据库系统数据仓库集成技术应用研究
36、 多数据库环境下数据迁移技术的研究与应用
37、 基于J2EE数据库业务系统代码生成工具的设计与实现
38、 基于智能设备的嵌入式数据库安全性研究
39、 基于药用动物图像数据库的设计与实现
40、 地震预警地质构造条件数据库管理系统的设计与实现
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随着社会的不断进步，人民对提高生活质量的需求，尤其是对视力保健的关注度越来越高。统计数据表明， 中国 在校小学生佩戴眼镜的人数比例达到30％，中学生为50％，而大学生则达到了75％，成为名符其实的眼镜王国”。 一、应社会需求 发展 起来的新学科 1988年，中国计量 科学 研究院(以下简称“计量院”)组织了新中国成立以来首次、也是北京市第一次眼镜市场的产品质量调查。根据英国标准化协会(BSI)的标准，京城20多家大眼镜店被抽查的上千副眼镜的质量合格率不足10％。 为此，我国著名光学专家王大珩院士率先向社会发出呼吁：眼镜是保健用品，不是一般的商品，全社会都应陔关注消费者的视力健康!一些政协委员和人大代表电纷纷提出提案，建议国家有关部门对眼镜行业进行治理和整顿。 眼镜质量问题引起了原国家技术监督局的高度重况和关注．眼镜立即在“质量万里行”活动中被列为重点监督的产品。计量院正是从这时开始涉足眼科光学领计量和检测标准的研究的。近20年过去了，具有中国旖色的眼科光学计量取得了长足的发展和进步。 二、眼科光学与相关产业密切结合、与其他学科相巨交叉 眼科光学是集眼科学、计量学、光学和光学仪器、验光学、眼镜学、像质评价技术、光电检测技术、光谱光度学、神经学、生物学、材料学、制造工艺等为一体的新兴的边缘学科。眼科光学计量是眼科诊断、 治疗 、视力矫正和眼保健的基础保证。 根据国际标准化组织(ISO)的专业划分，至少有五大产业领域与眼科光学密切相关，它们是眼镜镜片、眼科仪器、角膜接触镜、人工晶体和个体眼部防护用品。由此可见，眼科光学又是医疗卫生、眼镜行业和光学 工业 的结合体。 三、具有中国特色的眼科光学计量体系 根据日益增长的国际市场和贸易全球化的需要，20世纪80年代中期，ISO在IS0C172“光学和光子学”标准化技术委员会下面设立了SC7“眼科光学和仪器”标准化分技术委员会。由于信息不畅以及行业划分的制约，中国的眼科光学计量研究与国际IS0C172，sC7的建立虽然同步，却又毫不相干。而国际计量界的同行们，无论是德国联邦物理技术研究院(PTB)、美国国家标准与技术研究院(NIST)，还是英国国家物理实验室(NPL)，都还没有开展这一领域的研究。 命运注定，中国眼科光学计量的生存、确立和发展必须自主创新。 1。独创性 由于有了计量院这样一支实力雄厚的技术队伍的实质性介入，仅仅十几年，中国已经开始步人国际先进水平的行列。 在国家质检总局的大力支持下．计量院会同全国质监系统先后研究建立了顶焦度计量基准、验光机顶焦度工作基准、角膜接触镜顶焦度工作基准等一系列有代表性的基、标准装置，并在全国范围内建立了具有中国特色的顶焦度量值传递和溯源体系，如图1所示。 纵观国际眼科光学大家庭，中国的眼科光学计量颇具独创性。正如国际计量局局长瓦拉德于2005年下半年参观计量院眼科光学实验室时所说的：“我在你们这里看到了一片新天地。” 2．建标与量值传递的新模式 传统的计量工作，往往是先投入巨资研究检测装置，待建立计量基准或计量标准后，再对社会开展周期检定和量值溯源。 计量院在开展眼科光学计量研究的初期．面临着技术上走哪条路的抉择。由于服科光学计量服务的对象是一个个不同的生命体，从某种意义上说．如果初期没有选择好突破口，计量检定方法不能通过临床医学的考验，就不可能得到今天医学界的承认，更不会被国内外市场广泛使用并接受，也绝无可能发展到今天的规模和水平。回顾 历史 ，眼科光学计量所实现的突破在于： (1)选择了以动态或在线检测为研究目标 事实证明，这种模式能够较好地适应眼镜行业或医学界在使用现场进行动态测量或在线校准和检测的需求显然，传统的、基于静态或分量程的工业计量模式，以及高成本低使用率的计量建标和检定模式．不适于眼科临床医学的需求。而中国自主研发的各种眼科光学计量标准器具，如标准镜片和标准模拟眼等，则以其高科技含量、低成本高使用率、便于携带等显著特点．一下子就被国内外客户广泛接受，并占领了市场。 (2)以Map手段实现量值传递的新模式 面对具有3．6亿用户的眼镜市场，我们只有通过大面积的建标和计量检定，才能有效控制眼镜行业的产品质量，才能保证全国范围内顶焦度量值的统一。而Map了用客传递手段，就像勾画一张全国地图一样，把顶焦度一级或二级标准、验光机顶焦度标准、瞳距仪检定装置、透射比计量标准装置、角膜曲率计检定标准等通过自上而下的逐级推广、很快就覆盖了全国除 台湾 和西藏以外的大部分省、市地区计量所，甚至远销海外。这种新模式，满足了我国眼镜行业分布区域大、计量检定贯穿始终、无所不在的市场的需求。 四、计量基标准与科研成果转化 眼科光学领域内的基本物理量是顶焦度——VertexPowero 围绕着顶焦度这个重要物理量，我国先后研究建立了各项基(标)准，并将其迅速转化为市场上可流通的商用计量标准器具。例如：“顶焦度标准镜片”、“主观式和客观式标准模拟眼”、“接触镜顶焦度专用标准镜片”、“眼镜片透射比测量装置”、“瞳距仪计量检定装置”和“商用瞳距仪样机”、“角膜曲率计标准器”等。 上述计量标准器具均可直接用于对眼科光学计量仪器进行强制检定和计量校准，且具有包容性强、较长期的适应性、研究费用低廉、易于操作和大范围推广等优点，有利于调动地方质监部门的积极性。 上下齐抓共管大好局面的形成，使我国政府对眼科光学领域的产品质量实施市场监督的目标能够落到实处。 五、发挥龙头作用、形成计量院与地方技术机构双赢的局面 眼科光学计量之所以能够在短短十几年里取得如此快速的发展．并为提高我国眼镜行业产品质量的提高作出举足轻重的贡献，除了计量院自身的努力之外，另一个重要的原因就是这项工作得到了全国各地质监部门的积极响应和大力协助。 目前．除台湾、西藏以外的大多数省市级的计量和质检机构都开展了眼科光学计量检定和产品质量监督工作．各地技术机构直接使用计量院提供的计量标准器具。这种“统一研制、统一推广、统一培训、统一周期检定”的“四个统一”模式有效解决了巨大市场需求下的量值溯源和量值统一问题，使将原来看起来十分复杂和困难的技术管理和市场监督工作变得简化和顺畅起来。 眼科光学计量走出了一条计量为国民 经济 服务、为社会发展服务、为提高人民生活质量和身体健康服务的新思路，不但使社会和国民从中受益，也形成了计量院与地方技术机构双赢共进的新局面。 六、中国眼科光学计量研究实现“从零的突破到质变的跨越” 眼科光学计量所走过的路。为计量科学技术的发展开拓了广阔的研究领域，使计量科学更贴近生活，更贴近国民经济。也锻炼和造就了一批了解市场、了解 企业 需求。通过为社会服务而发现和寻找科研方向的新型的科技人员。 顶焦度计量标准(基准)、验光机工作基准、角膜接触镜顶焦度工作基准的相继研发成功。确立了计量院在国内眼科光学领域的“科研龙头”地位．同时。为提高中国在国际眼科光学界的地位赢得了关键的一票。
建筑学毕业论文参考文献大全
接地气的大学生活即将结束，毕业论文是每个大学生都必须通过的，毕业论文是一种的检验学生学习成果的形式，怎样写毕业论文才更能吸引眼球呢？以下是我精心整理的建筑学毕业论文参考文献，仅供参考，大家一起来看看吧。
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[20]张巍巍.城市湿地公园开发模式研究——以唐山南湖城市湿地公园为例[D].北京：北京交通大学，2011.
附 ：建筑学毕业论文选题
1、室内外气温对建筑围护结构吸收太阳能的影响
2、鲁西南地区门墩石造型、纹样初探
3、室外气温和保温层位置对间断供暖房间能耗特征的影响
4、极少主义室内光环境设计研究
5、建筑工程项目成本控制研究
6、老年人建筑的自然光环境设计初探
7、杨凌城市色彩景观规划研究
8、襄城县古城墙遗址保护公园规划设计
9、光导管照明系统的配光及应用研究
10、BIM技术在钢结构工程建设阶段的应用
11、民营建筑企业项目团队核心利益相关者冲突管理研究
12、市政工程项目责任成本管理应用研究
13、长春七天酒店（火车站店）装饰工程的成本管理研究
14、国学中心项目施工成本控制研究
15、黑龙江移动枢纽楼建筑工程项目的成本控制研究
16、呼和浩特市建筑勘察设计研究院发展战略研究
17、包头市A装饰公司发展战略研究
18、南京国际金融中心续建工程项目成本控制研究
19、国有施工单位材料采购管理研究
20、基于互联网+的PMIS的运维管理研究
21、建发集团观澜丽景二期项目工程造价管理研究
22、俄侨文化影响下的中东铁路建筑及其历史价值研究
23、建筑艺术表现在房地产经营销售策略中的应用研究
24、吉林鼎鑫路桥建设有限公司发展战略研究
25、湘黔古镇聚居文化和建筑空间形态研究
26、“营改增”对建筑企业税负影响分析
27、BIM在建筑工程管理中的应用研究
28、基于FIDIC合同条件的承包商索赔研究
29、基于分项计量的空调系统能耗诊断的实用研究
30、基于VE工程项目成本控制的研究与应用
31、建筑施工项目安全文化建设研究
32、太阳能-空气源热泵系统在独立式住宅中的应用研究
33、青岛地区农村钢结构住宅热桥的热工分析
34、英谈村历史建筑保护与利用研究
35、我国建筑业营改增相关问题研究
36、延长油田中心化验室项目成本管理研究
37、低气压下噪声环境对人体舒适感影响机理的研究
38、青岛市住宅建筑室内热环境的实测与研究
39、晋鲁地区民居烟囱的建构技术与文化意义研究
40、挣值法在中铁一局二公司项目成本控制中的应用研究
41、我国工程承包企业进入国际市场的对策研究
42、冯坪办公楼项目工程造价管理与控制研究
43、ZHGY集团管道安装项目预算控制研究
44、延长石油南区采油厂办公楼建设项目成本管理研究
45、NK集团土地整理项目的成本管理优化研究
46、延长油田崖里坪住房小区工程项目成本管理研究
47、基于公司战略的建筑企业多项目管理研究
48、注册造价工程师诚信评价体系研究
49、HCE集团项目成本管理研究
50、K公司固定资产质量评价及优化对策研究
51、基于BIM的框架结构参数化设计研究
52、智能型太阳能LED路灯控制器的研究
53、青岛里院建筑保护与改造模式研究
54、基于博弈分析的绿色住宅发展研究
55、青岛市大型公建能耗现状评估与预测研究
56、符合被动式围护结构热工标准的“抬梁式”农村住宅构造方法研究
57、我国新型建筑工业化发展制约因素及对策研究
58、基于可操作性目标的城市色彩设计方法研究
59、基于BIM的规则建立在建筑设计阶段应用研究
60、建设工程网上招投标系统的研究与设计
61、工程招投标中违规行为分析与监督机制完善
62、BIM技术在工程项目全寿命周期成本管理中的应用
63、商品房住宅项目成本管控的研究
64、以“美居购”网为例探析家居软装电子商务经营
65、建筑行业新生代农民工的劳动权益保障问题研究
66、“营改增”对建筑业税负影响分析及对策
67、北方寒冷地区农村住宅保温结构一体化设计研究
68、北戴河新区国家级绿色建筑示范区创建研究
69、河北省建材产业物流指数研究
70、挣值法用于建筑工程成本控制的研究
71、高层住宅小区风环境数值模拟研究
72、绿色建筑运营阶段隐性成本估算模型研究
73、基于系统动力学的工程项目人工成本优化研究
74、工程项目供应链材料采购成本系统动力学仿真研究
75、高温影响的舒适度模型研制及在我国南方城市的应用
76、唐华清宫景区气候适宜性空间格局初探
77、施工现场建筑工人作业疲劳的影响因素研究
78、基于热管置入式墙体的小型建筑能耗数值分析
79、中铁咨询集团公司财务与资本运营子战略研究
80、某公司可持续发展的实践研究
81、ZH公司CM科技园项目成本管理研究
82、风险理论在工程安全监理实践中的应用研究
83、某研发中心与产业基地可行性研究
84、中铁工程设计咨询集团发展战略研究
85、青岛中山路商业街历史建筑保护修复研究
86、某市建筑节能检测平台建立与运行维护研究
87、基于BIM技术的建筑性能辅助商品房定价
88、建筑企业隐性知识转移影响机制研究
89、建筑施工企业工程质量诚信体系建设研究
90、现代建筑空间与水要素研究
91、算量软件在建筑工程上的应用及问题探讨
92、政府项目代建制合同管理体系研究
93、建筑企业工程项目管理信息化探讨
94、建筑供应链环境下的材料联合库存优化研究
95、建筑材料“暴露”手法在建筑空间设计中的应用研究
96、虚实相生对空间意境营造的作用机制研究
97、基于Matlab对DEA工程建设项目评标模型的应用研究
98、西方文艺复兴绘画名作中建筑图景及其历史价值研究
99、房地产开发项目成本控制研究
100、建设工程合同信用对合同管理绩效的影响研究
附：建筑学研究生毕业论文
摘要：在今天的企业施工过程中，为了保证工程的效率性，做好建筑工程质量监督的工作是很有必要的。合理地制定建筑工程质量监督的条约，加大监督的管理力度，将工程的质量问题放在首要位置，保证了建筑本体的安全性，也体现了以人为本的思想。本文针对建筑工程质量方面缺乏的相关法律条例、建筑企业质量监督的态度浅薄以及监督人员的专业素质差异过大进行讨论，根据此情况对提高工程质量的监督能力、加强施工单位的监督作用以及提高管理人员的综合素质提出几点看法和建议，也希望政府能够大力发挥宏观调控的作用，使建筑工程的质量问题得到有效根治。
关键词：建筑工程;质量监督;难题;管理方式
由于我国的经济发展迅猛，刺激了城市化进度的加深，作为城市化标志之一，建筑工程在不断发展的同时，也带来了一些质量监督方面的问题。对此，国家与建筑业相关部门开始对建筑工程的质量问题进行深究。经过一段时间的努力，各方面的尽力配合，积极响应国家的号召，使得建筑工程的一些管理模式得到优化，也成功解决了一部分难题，但是对于日益增多的建筑工程项目来说，这些措施还是远远不够的。所以，在我们保持关注建筑工程质量监督问题的基础上，对于在工程进行中出现的问题进行理解和归纳，总结出一套完善的管理体系，保证建筑工程施工质量的安全性，也对建筑工程的健康发展起到了至关重要的'作用。
一、建筑工程质量监督存在的难题
(一)相关的法律法规不够健全
当前我国建筑工程质量监督的能力还有待提高，是因为没有一个完整的体系去制约建筑工程中出现的质量问题，而一部分的法律政策太过片面，监督力度明显不足以约束一个庞大的建筑工程。所以，在进行建筑工程项目时，如果施工方不遵守规定，在施工质量上大打折扣，那么对于这种情况也没有一个专门细致的惩处管理条例。为了改善这种不良环境，我国应该针对具体情况做出相应措施，完善建筑工程质量监督的相关法律，政府在宏观上加大对工程的监督力度，一个官方的、完整的约束条例对于建筑工程的需要来说，已经是迫在眉睫。
(二)建筑企业质量监督的态度浅薄
建筑工程质量监督的管理之所以疏松，其中一个原因就是负责监督的企业专员对待质量监督没有一个积极的态度，缺乏监督的意识，这样一种不负责任的工作态度对于建筑工程的质量产生了极坏的影响，相关的工作无法进行。同时，企业部门对于这种消极的影响也放任不管，一个工程项目的整体都缺少相关的监督措施，导致监督体制最终只是一个可有可无的形态，使得建筑工程质量监督的管理力度越来越小，也就无法保证工程的效率。
(三)监督人员的素质差异过大
从某个方面来讲，负责质量监督的人员素质也决定了建筑工程质量监督能否有效开展。在今天，一些工程项目中安排了专门的人员进行质量监督，但是这些监督人员的专业素质有高有低，在面对质量问题时，一些人会严把大关，另一些人可能会有所放松，这种情况使得政府的监督工作无法继续进行。所以，如果负责建筑工程质量监督的人员素质过低，不仅难以保证建筑工程的质量，也会使得政府的监督力度大打折扣。
二、建筑工程质量监督的管理方式
(一)制定建筑工程质量监理制
工程质量监理制度的实行，能够大大加强建筑工程质量监督的力度，对于工程的正确实施有着推动作用。所以，政府在大体方向上监督的同时，也要加强建筑工程监理制的规划，使得建筑工程监理制得以健全自己的形势内容，而且把监理制合法化，加强负责建筑工程质量监督工作者的认真态度，使这些工作者负责的工程项目与法律挂钩，一旦玩忽职守就意味着违法。对于建筑工程质量监理的专门人员要进行精挑细选，这些人在工作时一定要遵守工程项目的监理机制，确保工程项目的顺利进行。
(二)加强对设计单位和设计人员的监督力度
建筑工程里许多的组合因素中，设计方案的可行性有着至关重要的作用。所以建筑工程在正式开工前，对于设计人员的来历要有一个细致的了解，对于指派他的企业或者组织要进行深刻的调查，确保人员的选择没有问题。然后，对于设计人员提交的设计方案进行仔细研究，多次检查其合格性，一旦发现任何不妥之处立刻要求其做出修改，保证设计方案的正确性、完整性，对建筑工程起到决定的作用。
(三)提升管理人员的综合素质
在建筑工程质量监督中，相关的工作者综合素质必须要高，对于工程质量要时刻进行监督，才能使建筑工程质量监督的方针得到有效实行。但是，相当一部分企业只把重点放在怎样获取较高的经济利润上，忽视了建筑工程的质量，使得建筑工程没有得到相应的保护措施，其中产生的许多问题在未来更加难以解决。所以，企业在挑选管理人员时要制定相应的选拔规则与制度，对于施工人员也要仔细选择，确保每一个工作位置都要有任务、有效率地进展，对建筑工程质量监督人员定期开展相关知识方面的工作，加强管理人员的质量监督意识，使他们认识到监督的重要性，提升管理人员的素质，为建筑工程的顺利实施提供有力保障。
三、结语
通过以上几大方面可知，完善建筑工程质量监督的体系对于建筑工程来说是势在必行的，但是在实施的过程中有着较多的阻碍因素，这些因素分散于各个施工单位或者个人，如何集中这些因素并进行妥善处理是建筑工程质量监督的一大难点。所以负责工程质量监督管理的相关工作者要处理好自己的工作重心，对于工程项目中实行的监督管理监制要大力提倡并严格执行，政府在宏观调控的同时，对于单位及个体要及时加大监督力度，在整个过程中起到了推波助澜的作用，这样对于建筑工程的质量将起到良好的监督作用，在良好的监督作风下，建筑工程的质量问题才能得到有效解决，这样的建筑物才能够被安全地放入市场中，人们对于建筑成品的使用才能感到放心如意。
参考文献：
[1]彭淑芬.浅析建筑工程质量监督管理[J].山西建筑,2011,02(03):210-211.
[2]林星友.新时期建筑工程质量监督创新管理措施[J].中国科技信息,2011,10(19):86.
[3]鞠录平.试论建筑工程质量监督管理体系构建[J].赤峰学院学报(自然科学版),2016,07(06):129-130.
[4]宋献博.关于新形势下建筑工程质量监督中几个问题的思考[J].工程质量,2014，11S2:144-146.
论文: Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design
目前，轻量级网络的注意力机制大都采用SE模块，仅考虑了通道间的信息，忽略了位置信息。尽管后来的BAM和CBAM尝试在降低通道数后通过卷积来提取位置注意力信息，但卷积只能提取局部关系，缺乏长距离关系提取的能力。为此，论文提出了新的高效注意力机制coordinate attention，能够将横向和纵向的位置信息编码到channel attention中，使得移动网络能够关注大范围的位置信息又不会带来过多的计算量。 coordinate attention的优势主要有以下几点：
Coordinate Attention可看作增强移动网络特征表达能力的计算单元，接受中间特征 作为输入，输出与 大小相同的增强特征 。
Coordinate Attention基于coordinate information embedding和coordinate attention generation两个步骤来编码通道关系和长距离关系。
channel attention常用全局池化编码全局空间信息，将全局信息压缩成一个标量，难以保留重要的空间信息。为此，论文将全局池化改造成两个1维向量的编码操作。对于输入 ，使用池化核 和 来编码水平方向和垂直方向特征，即第 维特征的输出为：
上面的公式从不同的方向集成特征，输出一对方向可知的特征图。对比全局池化的压缩方式，这样能够允许attention block捕捉单方向上的长距离关系同时保留另一个方向上的空间信息，帮助网络更准确地定位目标。
为了更好地利用上述的coordinate infomation，论文提出了配套的coordinate attention generation操作，主要基于以下三点准则进行设计：
首先将公式4和公式5的输出concatenate起来，使用 卷积、BN和非线性激活进行特征转化：
为包含横向和纵向空间信息的中间特征， 为缩减因子。这里两个方向的特征没有做激烈的融合，concatenate的主要目的我觉得是进行统一的BN操作。随后将 分为两个独立的特征 和 ，使用另外两个 卷积和sigmoid函数进行特征转化，使其维度与输入 一致：
将输出 和 合并成权重矩阵，用于计算coordinate attention block输出：
coordinate attention block与se block的最大区别是，coordinate attention block的每个权重都包含了通道间信息、横向空间信息和纵向空间信息，能够帮助网络更准确地定位目标信息，增强识别能力。
将coordinate attention block应用于MobileNetV2和MobileNeXt上，block结构如图3所示。
基于MobileNetV2进行模块设置的对比实验。
不同注意力结构在不同主干网络上的性能对比。
对目标检测网络的性能对比。
对语义分割任务的性能对比。
论文提出新颖的轻量级通道注意力机制coordinate attention，能够同时考虑通道间关系以及长距离的位置信息。通过实验发现，coordinate attention可有效地提升模型的准确率，而且仅带来少量的计算消耗，十分不错。
论文: Context-aware Attentional Pooling (CAP) for Fine-grained Visual Classification
论文认为大多数优秀的细粒度图像识别方法通过发掘目标的局部特征来辅助识别，却没有对局部信息进行标注，而是采取弱监督或无监督的方式来定位局部特征位置。而且大部分的方法采用预训练的检测器，无法很好地捕捉目标与局部特征的关系。为了能够更好地描述图片内容，需要更细致地考虑从像素到目标到场景的信息，不仅要定位局部特征/目标的位置，还要从多个维度描述其丰富且互补的特征，从而得出完整图片/目标的内容。 论文从卷积网络的角度考虑如何描述目标，提出了context-aware attentional pooling(CAP)模块，能够高效地编码局部特征的位置信息和外观信息。该模块将卷积网络输出的特征作为输入，学习调整特征中不同区域的重要性，从而得出局部区域的丰富的外观特征及其空间特征，进而进行准确的分类。 论文的主要贡献如下：
论文算法的整体流程如上图所示，输入图片，输出具体从属类别，包含3个组件(3组参数)：
[图片上传失败...(image-bc43b-1644805770766)]
定义卷积网络输出的特征为 ，CAP的模块综合考虑像素级特征、小区域特征、大区域特征以及图片级特征的上下文信息进行分类。
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像素级特征的上下文信息主要学习像素间的关联度 ，在计算 位置的输出时根据关联度综合所有其他像素特征，直接使用self-attention实现，特征转化使用 卷积。这一步直接对主干网络输出的特征进行操作，但没在整体流程图中体现。
为了更高效地学习上下文信息，论文在特征图 上定义不同粒度级别的基本区域，粒度级别由区域的大小决定。假设 位置上的最小的区域为 为例，可通过放大宽高衍生出一系列区域 ， ， 。在不同的位置产生相似的区域合集 ，得到最终的区域合集 。 覆盖了所有的位置的不同宽高比区域，可以提供全面的上下文信息，帮助在图片的不同层级提供细微特征。
按照上一步，在特征图上得到 个区域，大小从最小的 到最大的 ，论文的目标是将不同大小的区域表示为固定大小的特征，主要采用了双线性插值。定义 为坐标转换函数， 为区域坐标，对应的特征值为 ，则转换后的图片 的 坐标上的值为:
为采样函数， 为核函数，这里采用的是最原始的方法，将目标坐标映射回原图，取最近的四个点，按距离进行输出，最终得到池化后的固定特征 。
这里，论文使用全新的注意力机制来获取上下文信息，根据 与其他特征 的相似性进行加权输出，使得模型能够选择性地关注更相关的区域，从而产生更全面的上下文信息。以查询项 和一组关键词项 ，输出上下文向量 ：
参数矩阵 和 用来将输入特征转换为查询项核关键项， 为非线性组合， 和 为偏置项，整体的可学习参数为 ，而注意力项 则代表两个特征之间的相似性。这样，上下文向量 能够代表区域 蕴含的上下文信息，这些信息是根据其与其他区域的相关程度获得的，整体的计算思想跟self-attention基本相似。
上下文向量 描述了区域的关键程度和特点，为了进一步加入空间排列相关的结构信息，论文将区域的上下文向量 转为区域序列(论文按上到下、左到右的顺序)，输入到循环神经网络中，使用循环神经网络的隐藏单元 来表达结构特征。 区域 的中间特征可表示为 ， 采用LSTM， 包含LSTM的相关参数。为了增加泛化能力和减少计算量，上下文特征 由 进行全局平均池化得到，最终输出上下文特征序列 对应的隐藏状态序列 ，后续用于分类模块中。
[图片上传失败...(image-aab286-1644805770766)]
为了进一步引导模型分辨细微的变化，论文提出可学习的池化操作，能够通过组合响应相似的隐藏层 来整合特征信息。论文借鉴NetVLAD的思想，用可导的聚类方法来对隐藏层的响应值进行转换，首先计算隐藏层响应对类簇 的相关性，再加权到类簇 的VLAD encoding中：
[图片上传失败...(image-2d95b2-1644805770766)]
每个类簇都有其可学习的参数 和 ，整体思想基于softmax，将隐藏层的响应值按softmax的权重分配到不同的类簇中。在得到所有类簇的encoding向量后，使用可学习的权值 和softmax进行归一化。因此，分类模块 的可学习参数为 。
[图片上传失败...(image-d9e014-1644805770766)]
在不同的数据集上，对不同方法进行对比。
不同主干网络下的准确率对比。
不同模块输出特征的可视化，图b是加入CAP后，主干网络输出的特征。
论文提出细粒度分类解决方案CAP，通过上下文感知的注意力机制来帮助模型发现目标的细微特征变化。除了像素级别的注意力机制，还有区域级别的注意力机制以及局部特征编码方法，与以往的视觉方案很不同，值得一看。
车辆自动变速器及其控制技术和自动巡航控制技术都是智能汽车非常重要的内容,是目前我国智能汽车发展急需解决的核心技术之一。论文选择在我国很有发展前景的集自动巡航控制和电控机械式自动变速器于一体的复合控制系统作为研究对象,针对系统研制开发中的一些关键技术难题进行了研究。论文主要由六部分内容组成:(1)概括介绍了智能汽车及其先进的控制系统的主要内容、现状和发展方向;介绍了目前智能汽车自动变速器的主要类型、发展过程和特点;阐述了AMT国内外的研究现状和发展趋势及我国AMT目前需要解决的技术问题;介绍了自动巡航控制技术及其目前应用现状;阐述了论文研究方向提出的背景、课题的来源和论文的主要研究内容以及研究的意义。(2)阐述了作者参与研制开发的AMT控制系统具有的基本功能和设计要求;介绍了该系统的结构、主要组成部分和基本工作原理,并针对AMT系统设计中的几个关键内容:电子控制单元ECU设计;液压动力源设计;离合器、选换挡及节气门控制单元的设计;AMT控制系统的抗干扰设计;AMT控制系统的故障诊断和容错控制设计,详细阐述了作者的设计思想和研究成果,独立自主地设计和研制出了与桑塔纳2000型轿车适配的、具有自主知识产权的、便于国产化的AMT硬件系统。目前整个硬件系统已运行四年多时间、汽车在各种路况下已行驶10万多公里,试验证明所设计的硬件系统不仅满足了整个控制系统的要求,而且具有较高的可靠性和性能价格比。(3)阐述了模糊控制和仿人智能控制的基本思想和重要的理论基础知识;分析了他们的特点和适用范围;概括了模糊控制系统和仿人智能控制系统的设计内容和设计方法;并针对模糊控制的不足之处,将仿人智能控制技术与模糊控制相结合,提出了一种仿人智能模糊控制器,给出了该控制器的结构和控制算法。仿真分析和实际应用证明,仿人智能模糊控制器的设计不需要对象精确的数学模型,且实现比较简单,实时控制效果好。它具有响应速度快、超调小、鲁棒性强等优点,具有一定的应用价值。(4)针对作者研制的电液式节气门执行器的控制问题进行了研究。分析了被控对象的控制技术难点;介绍了电液式节气门执行器的控制系统结构,提出了基于多模态的仿人智能控制器,给出了控制器的结构和控制算法,以及在桑塔纳2000样车上获得的试验测试结果;为了进一步提高电液式节气门执行器位置控制系统的性能,又将作者提出的仿人智能模糊控制应用于该系统,给出了基于查表法的仿人智
钢丝帘布裁断机控制系统的设计有机/无机纳米复合薄膜电双稳特性影响因素的探讨新型含二苯并硅杂环戊二烯单元聚合物的合成及其光物理性能高精度测控系统中的实用电磁兼容设计技术研究面向加速度检测的MEMS微环谐振腔传感关键技术研究基于SU-8微透镜及其阵列制造方法GDI发动机的轨压控制研究单根碳纳米线圈上激光光力、光热转换及其应用研究环境搜索与路径规划算法的研究仿人机械手中医按摩手法的建模与柔顺控制三苯胺衍生物的合成及光学性能研究吲哚咔唑化合物的合成及研究分析新型光电自准直经纬仪关键技术研究掺杂和发光层退火对Ir(piq)_3电致磷光性能的影响基于双目视觉轮式机器人的目标检测与定位跟踪研究含氮杂环共轭化合物的合成及光学性能研究城市轨道交通运营设备设施安全评价体系研究电场与小尺度火焰相互作用的实验研究及模拟分析白色有机电致发光器件的制备及研究核/壳结构锌基化合物量子点的电致发光特性的研究ZnO量子点的合成及与MEH-PPV复合电致发光器件的研究武汉城市圈中高职衔接的教学模式研究新型高效红色磷光铱配合物发光特性的研究基于LabVIEW的带式输送机监测系统研究煤矿电机应急调速系统研究分析智能型生态厕所的绿色研究和开发研究
目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料，希望对你有帮助!
人工智能发展现状与未来发展
一、人工智能概述
人工智能自诞生几十年来， 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注，尽管学术界有各种不同的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究、设计和应用智能系统，来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器，来模仿、延伸和扩展人类的智能思维，从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的研究历史
(一)1956年-1970年
人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”，或者说是计算机具有智能，1965年夏季，在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家，在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题，并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而，一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。
(二)1971年-80年代末
在科学上，前进的道路从来就不是平坦的，成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此，自它诞生至发展一段时间后，就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下，仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时，从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
(三)20世纪80年代至今
人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透，从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势，其渗透的结果现在还不是很明显，还需要时间的考验。目前，人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。
三、人工智能应用领域
目前 ， 人工智能在许多领域都得到了应用，其应用领域如下：
(一)在企业管理中的应用
刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》中提到要把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系，从企业的发展目标出发，深入了解人工智能的内涵，搭建人工智能的应用平台，研究并开发企业智能化软件，这样一来，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
(二)在医学领域中的应用
人工智能在国外发展很快，在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人，此外，在不久的将来，就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初，我国已成功将人工智能应用于医学，且在这方面有了新的突破，例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功地应用于临床。
(三)在矿业中的应用
第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等，为矿业的开采带来了方便。1980年以来，美国的矿业公司在人工智能上加大了投资，其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。
(四)在技术研究中的应用
人工智能在技术研究中的应用，首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域，目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质，大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力，另外这些技术的应用，使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高，为无损评价奠定了良好的判定基础。
(五)在电子技术方面的应用
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展，网络问题日益突出，网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进，，大力发展挖掘技术、免疫技术，及开发智能机器，人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。
四、人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国，发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，在智能电脑方面有了新的突破，成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑，而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露，预计该超级电脑研制成后，其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外，其他公司也加紧了这方面的研究，估计在未来几年内其成果更为惊人。
国内发展现状。二十一世纪是信息化时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国，很长一段时间，专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关，而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下，经过十年攻关和钻研，于2000年，成功地研制出我国第一台类人性机器人。
五、未来发展
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
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. 兰亭序 <周杰伦> 2. 魔杰座 <周杰伦> 3. 天亮了
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 0.3来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为0.5。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为0.5 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有0.2个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为0.5的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化45.3%的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是0.29，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
自20世纪90年代末起，中国在深海勘查方面获得了一批创新性成果。这些成果具体体现在5个方面：第一，深海生物资源探测与保藏取得显著成效，彻底改变了我国在国际海底基因资源研发领域的状况。获得大量深海微生物资源，分离了近1万株微生物，建立了第一个深海菌种库，目前库藏海洋微生物2.2万株，涵盖3400多个种，国际领先；构建了第一个深海微生物宏基因组大片段基因库，完成了近300株海洋微生物的基因组测序；构建了国内第一个深海微生物代谢物库与信息库，库藏馏份达1.5万份。第二，系统开展资源应用潜力评估，获得一批深海知识产权，在医药、环保、工业、农业等领域展现了良好的应用前景。完成了4000多株微生物资源在海洋药物、生物农药、环境保护、生物技术、工业酶应用等方面的潜力评估，申请国际国内发明专利200多项；建立有海洋微生物中试平台；多项研究成果已经完成应用示范，部分实现了产业化应用。第三，深海生物基础研究硕果累累。发表SCI论文500多篇；完成100多个海洋微生物新物种分类与系统进化研究，使我国成为国际上深海微生物新物种发现与分类的重要力量；在深海微生物功能与代谢机制研究方面取得重要进展，其“海洋石油降解菌研究”成果入选“2014年中国海洋十大科技进展”。第四，大洋生物勘探技术显著提高，形成了“三龙”深海探测，微生物海底长期原位培养等系列创新性深海装备。目前，我国海洋调查船队已增加至近40艘，逐步形成了以“蛟龙”“海龙”“潜龙”为代表的“三龙”深海装备体系。特别是载人潜水器蛟龙号的应用，显著提高了精确获取生物样品的可能性和准确性。此外，还形成了完善的深海生物实验室研究平台，为我国海洋生物科学研究提供有力支撑。第五，积极参与国际合作，国际影响力日益提升。推进与法国、日本、美国、德国等国家在大洋生物资源探测方面的合作交流，我国科研人员在某些领域逐渐发挥主导作用。由大洋协会支持发起的国际深海微生物研讨会，目前已在中国、法国、日本、韩国等国家举行了6届。中国海洋微生物菌种保藏管理中心已加入世界微生物联盟，充分展示了我国在海洋微生物资源管理方面的贡献。
Staaterman 等人在 2017 年和 2018 年记录的 Bocon toadfish (Amphichthys cryptocentrus) 复杂的“boop、grunt、swoop”叫声。学分：生命百科全书
在大约 250,000 种已知的海洋物种中，科学家认为所有约 126 种海洋哺乳动物都会发出声音——例如座头鲸的“thwop”、“muah”和“boop”，或者小须鲸的“boing”。至少有 100 种无脊椎动物，世界上 34,000 种已知鱼类中的 1,000 种，甚至可能还有数千种，都能听到声音。
现在，一个由来自 9 个国家的 17 名专家组成的团队设定了一个目标，即在一个平台上收集大量水生生物的声音，并使用新的支持技术进行扩展——从高度复杂的海洋水听器和人工智能学习系统到电话应用程序以及公民科学家使用的水下 GoPro。
全球水下生物声音图书馆“GLUBS”将支持一种新颖的非侵入性、负担得起的方式，让科学家们可以聆听海洋、微咸水和淡水中的生命，监测其不断变化的多样性、分布和丰度，并识别新物种。使用水下声景的声学特性也可以表征生态系统的类型和条件。
该团队的论文发表在《 生态与进化前沿 》杂志上。
澳大利亚海洋科学研究所的主要作者迈尔斯帕森斯说：“世界上最广泛的栖息地是水生的，它们富含各种动物发出的声音。”
“随着全球生物多样性的下降和人类无情地改变水下音景，有必要在水下动物声音可能消失之前记录、量化和了解它们的来源。”
该团队提议的基于网络的开放访问平台将提供：
随着技术的进步，PAM 的广泛用途正在扩大，提供了大量易于访问的水生生物数据。
目前的用途包括：
该论文指出，许多鱼类和水生无脊椎动物物种主要是夜间活动或难以找到，这使得目视观察变得困难或不可能。因此，“PAM 被证明是监测水生环境中视觉难以捉摸但有声音的物种的最有效方法之一，这可能有助于更有效地保护管理”，包括海洋公园区域的分区或渔业关闭，该论文说。
除了发出用于交流的声音外，许多水生物种在进食、游泳和爬行时会产生“被动声音”——通常在声学上不如主动声音复杂或独特，但对生态系统的声景有重要贡献。
“现在全世界总共有数百万小时的录音时间，可能会被评估为过多的已知和迄今为止未识别的生物声音。”
Wood's Hole 海洋研究所的合著者 Aran Mooney 说：“就像生物多样性的热带雨林一样，珊瑚礁充满了动物在寻求交流、保卫领土和吸引配偶时发出的声音。”
“生物多样性和我们的海洋生态系统陷入困境， 健康 的珊瑚礁以惊人的速度下降。这是一个问题，因为珊瑚礁提供了数十亿美元的支持，包括食物、风暴保护和药品。这个正在开发的图书馆是一种在珊瑚礁和其他海洋栖息地消失之前对生物多样性变化进行编目、监测和跟踪的关键方法，同时也有助于我们在寻求重建珊瑚礁时定义‘什么是 健康 的珊瑚礁’。”
科学家们说：“在某些方面，未知声音的数据库与已知来源的数据库一样重要。” “随着领域的进展，将会收集到新的未识别声音，并且可以将更多未识别声音与物种进行匹配。”
这可能“对于珊瑚礁等生物多样性高的系统尤其重要，在这些系统中，即使是简短的录音也可以捕捉到多种动物的声音。”
该论文称，现有的海底声音库“通常专注于主办机构研究人员所针对的感兴趣的物种”，其中一些是针对全国的。很少有图书馆能像拟建的全球图书馆那样确定其目录中缺少的内容。
“全球水下生物声音参考库将提高更多研究人员在更多地点扩大其数据集中评估的物种数量并识别他们个人无法识别的声音的能力，”该论文说。
“全球数据库可以解决更广泛的问题，例如确定水下声音产生的普遍趋势，而单独的专业存储库可以继续提供信息和详细说明其他主题，例如记录特定地区存在的声波物种。”
海洋生物的变化范围
科学家们指出，聆听大海的声音会发现巨大的鲸鱼在意想不到的地方游泳、新物种和新声音。
有了声音，“可以绘制出具有重要生物意义的区域；可以描绘产卵场、重要鱼类栖息地和洄游路径……如果我们有一个全球声音目录，就可以在更广泛的范围内询问这些问题和其他问题。”
同时，比较单个物种在广泛地区和时代的声音有助于了解它们的多样性和进化。
该论文称，许多海洋动物都是世界性的，“要么作为广泛漫游的个体，如大鲸鱼，要么作为广泛分布的物种，如许多鱼类。”
例如，长须鲸的叫声在北半球和南半球的种群之间以及不同季节会有所不同，而领航鲸的叫声在世界范围内是相似的，即使它们的栖息地没有（或不再）越过赤道。
一些鱼类甚至似乎在区域之间发展出地理“方言”或完全不同的信号结构，其中一些随着时间的推移而演变。
例如，马达加斯加的臭鼬海葵会发出与印度尼西亚不同的激动（与战斗有关）的声音，而在整个海洋盆地中观察到座头鲸的歌声存在差异。
“如果观察者知道目标物种的信号特征，这些声音可能更容易被检测到，但如果没有事先了解声音的存在或结构，通过噪音进行聆听可能会很困难，”该论文说。
“最近在世界各地不同水域经历的新冠病毒‘人类更年期’凸显了这一点。” 在大流行的早期，“去除一些音景的人为成分提供了一个机会来观察海洋动物的声音（以及因此存在），否则这些声音可能会消失在噪音中。”
正如人工智能已经实现了面部或语音识别，以及识别音乐、植物或鸟类的手机应用程序一样，人工智能有朝一日可以帮助科学家区分海洋生物的声音和噪音。然而，该论文补充说，需要大量（理想情况下为数千个）示例。
随着图书馆的扩展，它可以为人工智能训练奠定基础，这反过来也将有助于从数千个以前收集的录音中挖掘和提取海洋生物的声音。
电话应用程序、水下 GoPro 和公民科学
就像 BirdNet 和 FrogID 一样，水下生物声音和自动检测算法库不仅对科学、工业和海洋管理社区有用，而且对具有普遍兴趣的用户也有用。
“声学技术已经达到了可以将水听器连接到手机的阶段，这样人们就可以听到周围河流和海洋中的鱼和鲸的声音。因此，声音图书馆对于公民科学家和公众来说变得非常宝贵，”论文补充道。
公民科学家可以通过上传例如河流聆听应用程序的结果来为图书馆提供很大帮助，该应用程序鼓励公众聆听和记录河流和沿海水域中的鱼声。
低成本的水听器和录音系统（如 Hydromoth）越来越多，防水 娱乐 录音系统（如 GoPro）也可以收集水下生物声音。
该库将有助于标准化声音报告的格式。
科学家们说：“一个用于归档未知声音及其录音时间和地点的图书馆对于指导未来海洋生物声学和生物多样性的研究至关重要。” “这在很少被调查或来源识别特别成问题的地区尤其重要，例如暮光区和午夜区，对未知声音的描述可以让我们深入了解深海的生物多样性。”
“不断变化的环境和减少的生物多样性迫使记录基线声学观测。与数据收集相关的技术进步以及越来越多的研究人员和机构收集 PAM 数据提供了创建生物声学数据库的能力。”
“与此同时，人们意识到声学线索对水生动物群的重要性、噪音对它们的影响以及声学群落提供生态系统 健康 指标的潜力的认识已经达到了一个阶段，PAM 正逐渐成为更多物种的主流数据源和生态系统比以往任何时候。”
“最后，公众利益和对用户应用程序的访问意味着公民科学家可以推动广泛的知识共享。”
“现在是通过将声学、生态和生物信息学社区聚集在一起以实现水生声音共享平台来促进这一进展的时候了。”
刚好有，点我的头像
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