深度森林论文发表

12个月之后。提取公积金要符合相应的条件：1、购买、建造、翻建、大修自住住房的可以提取公积金；2、离休、退休的可以提取公积金；3、完全丧失劳动能力，并与单位终止劳动关系的可以提取公积金；4、出境定居的可以提取公积金；5、偿还购房贷款本息的可以提取公积金；6、房租超出家庭工资收入规定比例的可以提取公积金。法律依据《住房公积金管理条例》第二十四条职工有下列情形之一的，可以提取职工住房公积金账户内的存储余额：（一）购买、建造、翻建、大修自住住房的；（二）离休、退休的；（三）完全丧失劳动能力，并与单位终止劳动关系的；（四）出境定居的；（五）偿还购房贷款本息的；（六）房租超出家庭工资收入的规定比例的。依照前款第（二）、（三）、（四）项规定，提取职工住房公积金的，应当同时注销职工住房公积金账户。职工死亡或者被宣告死亡的，职工的继承人、受遗赠人可以提取职工住房公积金账户内的存储余额；无继承人也无受遗赠人的，职工住房公积金账户内的存储余额纳入住房公积金的增值收益。

问题一：毕业论文展望怎么写 20分 毕业论文是高等教育自学考试本科专业应考者完成本科阶段学业的最后一个环节，它是应考者的总结性独立作业，目的在于总结学习专业的成果，培养综合运用所学知识解决实际问题的能力。从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行科学研究探索的具有一定意义的论说文。完成毕业论文的撰写可以分两个步骤，即选择课题和研究课题。 首先是选择课题。选题是论文撰写成败的关键。因为，选题是毕业论文撰写的第一步，它实际上就是确定“写什么”的问题，亦即确定科学研究的方向。如果“写什么”不明确，“怎么写”就无从谈起。 教育部自学考试办公室有关对毕业论文选题的途径和要求是“为鼓励理论与工作实践结合，应考者可结合本单位或本人从事的工作提出论文题目，报主考学校审查同意后确立。也可由主考学校公布论文题目，由应考者选择。毕业论文的总体要求应与普通全日制高等学校相一致，做到通过论文写作和答辩考核，检验应考者综合运用专业知识的能力”。但不管考生是自己任意选择课题，还是在主考院校公布的指定课题中选择课题，都要伐持选择有科学价值和现实意义的、切实可行的课题。选好课题是毕业论文成功的一半。 问题二：论文的总结和展望怎么写 10分 学术论文是某一学术课题在实验性、理论性、预测性上具有的新的科学研究成果、创新见解和知识的科学记录。学术论文也是某种已知原理应用于实际上取得新进展的科学总结，用以提供学术会议上宣读、交流、讨论或学术刊物上发表，或用作其他用途的书面文件。学术论文就是用系统的、专门的知识来讨论或研究某种问题或研究成果的学理性文章，具有学术性、科学性、创造性、学理性。按写作目的，学术论文可分为交流性论文和考核性论文。 问题三：论文结论未来展望怎么写？？？？ 5分 结论就是你做了哪些工作，适当地总结一下，怎么来衡量应收账款风险，你所用的衡量方法达到什么效果 展望的地方，每种方法都是扬长避短，各有好处，但不可能面面俱到，挑你没考虑到的部分，或者说文中不是特别强调的但是对这种衡量是有影响的说一下，不用太多，两三条就好了 问题四：结论与展望怎么写，MBA论文结论与展望 举个例子 综上所述，我们可以看到目前我国商业银行在中小企业贷款方面确实存在许多问题，但我们相信这种局面是暂时的.我们能够发现问题，认识到不足，同样也能找到解决问题的办法.我国银行商业化改革只有十一年的时间，能够取得今天的成就已属不易.商业银行对中小企业难贷款、中小企业从商业银行贷款难，这是一个世界性的难题，但能否突破这一“瓶颈”是关系国计民生的大事.我国商业银行必须摈弃以前的错误观念，对中小企业信贷问题不能因噎废食也不能冒险激进，应在独立、理性判断基础上几加快步伐进入中小企业信贷市场.要特别注重对于基础信息资料的积累和分析，对进入这个市场我国商业银行已花费了几年的时间进行试点准备，对于前进中出现的困难和损失不要大惊小怪、轻易言退，而要将其作为正常的进入成本，注重对成功的经验和失败的教训进行总结并以此作为未来战略决策的依据.随着我国相关法律法规的健全和完善，有了 *** 高度的重视和支持，我国商业银行必能成功进入中小企业这一巨大市场，商业银行对中小企业贷款难的问题定会逐步得到解决. 问题五：论文最后的总论与展望怎么写 总论与展望 1, 加强森林公园建设,保护森林资源 自然环境是由大大小小的生态系统组成的,必须保持相对平衡.森林是陆地最大的生态系统,是自然界物质和能量交换的重要枢纽,对于地上,地面,地下环境有多方面的影响,如果把森林看做单纯的木材生产基地去砍伐,而且是掠夺式的经营,不顾植被具有极为重要的防止环境恶化功能(涵养水源,保护水土,防风固沙,调节气候,维护生态平衡等等),那么最终破坏森林的恶果将是人类自身的灾难.从古巴比伦王国的消失到全球性的温室效应,无不证明了一这点. 森林公园则是在社会文明的发展中形成的一个相对独立的生态经济系统,是以人类,生物和环境的协同发展为原则,以自然资源的持续利用和生态环境的改善为宗旨,它们所追求的目标是:即满足当代人的生活需求,且自身得到发展,又要保护生态环境,不对后人的发展构成危害.这就为在此基础上开展各项生态旅游活动提供了一个理想的区域环境.1982年,我国建立了第一个森林公园--张家界国家森林公园,她以神奇的地貌和优美的环境向世人一展森林公园的风姿,为中国的生态旅游开创了一个成功的范例.截至1996年底,全国已建立不同类型,不同层次的森林公园811处,年吸引游客达5000多万人次.随着森林公园旅游人数的增加,旅游活动与生态环境的保护必然产生矛盾,引起诸如土壤,植被,水质和野生动植物的环境问题.另外我国森林公园大都是在国有林场的基础上建立和发展起来的,因经营方式的转变,这就带来了一个更新观念和提高对森林价值和生态环境的再认识问题.因此,有效地保护生态环境,加强森林公园建设是保证生态旅游持续发展的一项重要措施.中国资源的保护应注意以下两方面: (1) 加强生态管理,使之持久协调发展 森林是一个整体,森林除木头外,还有许多其它物种,它是一个由许多成份构成的复杂系统.如果把森林看做单纯的木材生产基地去砍伐,而且是掠夺式的经营,那么我们采了木头,却恶化甚至是毁灭了其它资源的生存环境,得不偿失.当然也不能发挥森林资源的全部效益.但我们保护森林,并不是完全任其自然.自然森林也会自然枯萎,如不砍伐,任其自生自灭,也是浪费资源.所以在不过度改变森林结构的前提下,进行采大留小有计划,有选择的开采,以实现生态,社会,经济三大效益的可持续发展. (2) 严厉打击森林犯罪 1998年10月21日,最高人民法院,最高人民检察院,国家林业局,公安部,监察部联合发出《关于严厉打击破坏森林资源违法犯罪活动专项斗争的通知》,经过全国各级森林公安机关和各部门的艰苦努力,打击处理了一批违法犯罪分子,收回了一批被毁坏和被长期占用的林地.截至1998年12月底,全国森林公安机关共查处各类森林和野生动物案件26369起,打击处理违法犯罪人员28131人,其中刑事拘留791人,逮捕681人,为国家挽回了直接经济损失2928万元,收缴木材46351立方米,野生动物209365头(只),收回林地58305亩,取得显著成绩.但是,林区治安的几个突出问题仍未从根本上得到解决,一些基层单位,干部法制观念淡薄,毁林开荒,乱占林地的现象仍时有发生;犯罪分子在严打斗争开展后仍顶风作案,如云南省昆明市现每月从市区运往外省的保护动物仍在1吨左右;盗伐,哄抢国有林木,非法运输,销售木材在一些地区仍很严重;有些地区地方保护主义严重,打击森林犯罪力度不够.因此针对上述情况,要加强森林立法工作,加强法制宣传教育,依法保护森林.只要我们按照法律严格执行,加大打击力度,森林建设就有了根本的保障. 2, 统一规化,有序开发 做好旅游开发规划,贯彻资源和环境保护的思想,这不仅是使开......>> 问题六：回顾与展望作文怎么写 转眼间，一个学年已经彻彻底底的挥手告别了，惆怅之余，感触也颇深。 的确，在这一年中，经历了好多，体验了好多，也学到了好多。 回想起在初入南实时懵懂青涩的我，充满稚气的脸，揣揣不安的心中怀着对知识的渴望、对成长的企盼。如今，长大了一岁，人，逐步成长；心，逐步成熟。历练多了，经验多了，心态也变了。毕竟，不是孩子了。 “我不想，我不想，不想长大/长大后世界就没童话……”还真是不想长大呢。可是时间，就像顽皮的孩子般，在我们的叹息中，匆匆溜去，挽不回的。 静静想想，初一的生活，获益匪浅。主持人、班长、领操员……一个个不同的职位；校运会、科艺节、读书节……一项项多彩的活动。这一切一切，都为自己曾经期盼已久的初中生活抹上了绚烂的色彩。 科艺节上出色的朗诵；校运会上可贵的奖牌；读书节上精彩的表现……一张张金灿的奖状，印证了我逐步的成长。 老师同学们都很好呢。经过一年的相处，我逐渐与同学打成一片，也敢于向老师质疑了。感谢老师，是他们给了我学习的动力；感谢同学，是他们给了我前进的勇气。 回想起初主持时的紧张，回想起初入校时的恐惧，回想起初来班时的拘谨，回想起曾经的一切，再看看现在，嘴角不禁勾勒起一个满足的微笑。在各式各样的历练中，我，不再是曾经那个胆怯羞涩的曾颖菲了。 一年来，收获颇多，学习方面也是如此。 这学期的英语较上学期而言有明显提高，但还不算稳定。语文作文方面，似乎也找到突破点了。副科上，也都取得了不错的成绩。 但是，在丰收之余，好好的反思也是必不可少的。 近期的学习，有些松懈了，在基本功上面，不够扎实了。面对期末考的失败，在伤心沮丧之余，也是该反省一下近期的状态了。不该错的错了，不该失的分失了，这恐怕是最大的失败吧。所以，当时的我，很沮丧。 但是，记得级长赠过一句名言：“不要总以为站立，因为站立仍有倒下的趋势；不要总以为倒下，因为倒下仍有站立的必然。”是呵，跌倒了，拍拍灰尘，好好反思，像张海迪那样：“即使跌倒一百次，也要在一百零一次地站起来”，这才是成功者的做法呀。 好好努力，争取在初二突破自我，这是我现在最大的目标。在初二这个承上启下的年段里，我是以一个学姐、班长的身份，做好榜样，铺好未来的成功之路，明德乐群，勤思踏实，为初三打下良好契机。 所以，初二，在语文方面，要在保证基础不失分的情况下扩大知识面、博览群书，还要在作文上有新的突破，要有深度、有意境。从初二起，就要学写议论文了，对时事的关注也是必不可少的。 在数学方面，粗心大意的毛病切不可再犯。还要多做题，多思考，多质疑，多拓展。 在英语方面，要多说、多练、多背、多听、多积累，还要掌握语法、答题技巧。另外，作文上也要争取有新突破。 在新增的物理方面，要勤奋学，打好一个坚实的基础。课后落实方面也切不可放松。 在其它科上，也要认真对待，争取做个全面发展的学生，向着级第一的目标努力。 满载梦想与希望的航船，伴着成长的岁月，向着成功的彼岸--------出发！ 问题七：毕业论文的研究展望要从哪几方面写起？ 大方向：发展，绿色，环保，科技，人文等方面 问题八：在线答疑系统毕业论文总结与展望怎么写 其实就是总结和建议，总结你就写你从前面你的分析中得到的具体结论，例如，中国GDP在逐年提高，但居民满意度却降低了。建议就写如何才能改变不好的结论，例如，加强精神文明建设，与物质文明同步。 问题九：本科毕业论文的结论和展望算字数吗 以我写论文的经验，首先你要确定你论文的中心是什么，就是你主要要论什么。在定题了以后，要列一个论文的大纲，整个论文大概分为几部分，每一部分要写什么。实在不会写，也没有关系师哥帮你写。

摘 要 人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题，其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等，有着非常广泛的应用价值。随机森林以它自身固有的特点和优良的分类效果在众多的机器学习算法中脱颖而出。随机森林算法的实质是一种树预测器的组合，其中每一棵树都依赖于一个随机向量，森林中的所有的向量都是独立同分布的。本文简单介绍了随机森林的原理，并对近几年来随机森林在姿势识别和人脸识别中的应用进行讨论。 1.人体识别概述 人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题，其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等。其研究方法几乎囊括了所有的模式识别问题的理论与技术，例如统计理论，变换理论，上下文相关性，分类与聚类，机器学习，模板匹配，滤波等。人体识别有着非常广泛的应用价值。 绝大多数人脸识别算法和人脸表情分析算法在提取人脸特征之前,需要根据人脸关键点的位置(如眼角,嘴角)进行人脸的几何归一化处理。即使在已知人脸粗略位置的情况下,人脸关键点精确定位仍然是一个很困难的问题,这主要由外界干扰和人脸本身的形变造成。 当前比较流行的算法有：基于启发式规则的方法、主成分分析(PCA)、独立元分析(ICA)、基于K-L 变换、弹性图匹配等。 2.随机森林综述 随机森林顾名思义，使用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的死后，就让森林的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类能被选择最多，就预测这个样本为那一类。 随机森林是一种统计学习理论，其随机有两个方面：首先是在训练的每一轮中，都是对原始样本集有放回的抽取固定数目的样本点，形成k个互不相同的样本集。第二点是：对于每一个决策树的建立是从总的属性中随机抽取一定量的属性作分裂属性集，这样对于k个树分类器均是不相同的。由随机生成的k个决策树组成了随机森林。 对于每一个决策树来讲，其分裂属性是不断的选取具有最大信息增益的属性进行排列。整个随机森林建立后，最终的分类标准采用投票机制得到可能性最高的结果。 下图是随机森林构建的过程： 图1 随机森林构建过程 3.随机森林在人体识别中的应用 3.1 随机森林应用于姿势识别 以[1]一文来讨论，论文中所涉及到的人体识别过程主要分为两步，首先是，身体部位标记：对于从单张景深图像中对人体进行分段，并标记出关键节点。之后进行身体关节定位，将标记的各个人体部分重新映射到三维空间中，对关键节点形成高可靠的空间定位。 图2 深度图像-身体部位标记-关节投影 文的最主要贡献在于将姿势识别的问题转化成了物体识别的问题，通过对身体不同部位的空间位置的确定来实现，做到了低计算消耗和高精确度。在身体部位标记的过程中，将问题转化成了对每个像素的分类问题，对于每个像素点，从景深的角度来确定该点的局域梯度特征。该特征是点特征与梯度特征的良好结合。 举个例子，对于不同点的相同属性值的判别，如下图，图a中的两个测量点的像素偏移间均具有较大的景深差，而图b中的景深差则明显很小。由此看出，不同位置像素点的特征值是有明显差别的，这就是分类的基础。 图3 景深图像特质示例 文中对于决策树的分裂属性的选择来说。由于某两个像素点、某些图像特征选取的随意性，将形成大量的备选划分形式，选择对于所有抽样像素对于不同的分裂属性划分前后的信息熵增益进行比较，选取最大的一组ψ=(θ, τ)作为当前分裂节点。（信息增益与该图像块最终是否正确地分类相关，即图像块归属于正确的关键特征点区域的概率。） 图4 决策时分类说明 决策树的建立后，某个叶子节点归属于特定关键特征点区域的概率可以根据训练图像最终分类的情况统计得到，这就是随机森林在实际检测特征点时的最重要依据。 在人体关节分类中，我们由形成的决策森林，来对每一个像素点的具体关节属性进行判断，并进行颜色分类。随机森林这种基于大量样本统计的方法能够对由于光照、变性等造成的影响，实时地解决关键特征点定位的问题。 如图所示，是对于景深图像处理后的结果展示。 图5 姿势识别处理结果 应该这样说，这篇文章在算法的层面对随机森林没有太大的贡献。在划分函数的形式上很简单。这个团队值得称道的地方是通过计算机图形学造出了大量的不同体型不同姿势的各种人体图像，用作训练数据，这也是成为2011年CVPR Best Paper的重要原因。正是因为论文的成果运用于Kinect，在工业界有着巨大的作用，落实到了商用的硬件平台上，推动了随机森林在计算机视觉、多媒体处理上的热潮。 3.2 随机森林应用于人脸识别 基于回归森林的脸部特征检测通过分析脸部图像块来定位人脸的关键特征点，在此基础上条件回归森林方法考虑了全局的脸部性质。对于[2]进行分析，这篇论文是2012年CVPR上的论文，本文考虑的是脸部朝向作为全局性质。其主要描述的问题是如何利用条件随机森林，来确定面部10个关键特征点的位置。与之前不同的是，在随机森林的基础上，加入了面部朝向的条件约束。 图6 脸部10个特征点 对于面部特征标记的问题转化成了对大量图像块的分类问题。类似于人体识别中的局域梯度特征识别。本文中，对于每一个图像块来说，从灰度值、光照补偿、相位变换等图像特征，以及该图像块中心与各个特征点的距离来判断图像块的位置特征。在决策树的分裂属性确定过程，依然使用“最大信息熵增益”原则。 图7 条件随机森林算法说明 文中提出了更进一步基于条件随机森林的分类方法，即通过设定脸部朝向的约束对决策树分类，在特征检测阶段能够根据脸部朝向选择与之相关的决策树进行回归，提高准确率和降低消耗。此论文还对条件随机森林，即如何通过脸部朝向对决策进行分类进行了说明，但这与随机森林算法没有太大关系，这里就不再继续讨论了。随机森林这种基于大量样本统计的方法能够对由于光照、变性等造成的影响，实时地解决关键特征点定位的问题。 另一篇文章[3]对于脸部特征标记，提出了精确度更高、成本更低的方法。即，基于结构化输出的随机森林的特征标记方式。文中将面部划分为20个特征点，对于各个特征点来说，不仅有独立的图像块分类标记，还加入了例如，点4，对于其他嘴唇特征点3,18,19的依赖关系的判断。这样的方法使特征点标记准确率大大增加。 该方法依然是使用随机森林的方法，有所不同的是引入了如式中所示的与依赖节点之间的关系。对于决策树的建立依然是依赖信息熵增益原则来决定，叶子节点不仅能得到特征的独立划分还会得到该特征对依赖特征的贡献，最终特征节点的判断会综合原始投票及空间约束。 图8 脸部特征标记 图9 决策树依赖关系 例如当对下图中人脸特征点进行分类时，使用简单的随机森林方法，经过判断会将各个点进行标注，可以看到 红色的点，标注出的鼻子特征。如果利用依赖节点进行判断，鼻子的点会被局限在其他鼻子特征点的周围，进行叠加后，得到了这个结果。显然，对于此节点的判断，利用结构输出的方式，准确度更高了。 图10 结构化输出结果 4.随机森林总结 大量的理论和实证研究都证明了RF具有很高的预测准确率，对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合。可以说，RF是一种自然的非线性建模工具，是目前数据挖掘算法最热门的前沿研究领域之一。具体来说，它有以下优点： 1.通过对许多分类器进行组合，它可以产生高准确度的分类器； 2.它可以处理大量的输入变量； 3.它可以在决定类别时，评估变量的重要性； 4.在建造森林时，它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计； 5.它包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度。 6.它提供一个实验方法，可以去侦测变量之间的相互作用； 7.学习过程是很快速的； 8.对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合； 随机森林的缺点： 1.对于有不同级别的属性的数据，级别划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的； 2.单棵决策树的预测效果很差：由于随机选择属性，使得单棵决策树的预测效果很差。 参考文献： [1] Shotton, J.; Fitzgibbon, A.; Cook, M.; Sharp, T.; Finocchio, M.; Moore, R.; Kipman, A.; Blake, A., “Real-time human pose recognition in parts from single depth images,”Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011 IEEE Conference on , vol., no., pp.1297,1304, 20-25 June 2011 [2] Dantone M, Gall J, Fanelli G, et al. Real-time facial feature detection using conditional regression forests[C]//Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on. IEEE, 2012: 2578-2585. [3] Heng Yang, Ioannis Patras, “Face Parts Localization Using Structured-output Regression Forests”, ACCV2012， Dajeon, Korea. 本文转自：，仅供学习交流