优点：
（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。
自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。
（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
（3）具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
缺点：
（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。
（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。
（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。
（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。
扩展资料：
神经网络发展趋势
人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。
人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。
将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。
神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。
由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。
参考资料：百度百科-人工神经网络
神经网络的搭建，输入，隐藏与输出的设置。应用到遗传算法中，我们制定一个规则，什么样的坦克是好坦克：比如杀一个坦克+15，按存活时间+10，死亡后-25；这样判别优秀的坦克基因；然后遗传给下一代重新训练。应用越来越多，但都以战斗系统，自动优化路径为主要应用方向，缺少新的方向与研究内容。将遗传算法与宠物养成游戏相结合，不仅可以增加游戏可玩性，给游戏玩家带来新鲜的游戏体验，丰富游戏玩家渴求惊喜与刺激的游戏心理，又可以丰富遗传算法的应用领域与辐射面。将优质宠物模拟为食物，模仿鸟群吃食物的行为，每三名宠物为一个单位，构建排名二、三名的宠物向第一名求偶的路径，并在达到一定距离时发出摇尾巴的动作。第二三名宠物有概率和第一名的宠物繁衍出新的一代，不断迭代。在屏幕活动范围内，对靠近，对齐，避免碰撞的三个原则设置参数、权重，以此获取宠物下一时刻位置。
首先来看一下神经网络的缺点：1. 黑盒子神经网络最可能被人知晓的缺点是它们的“黑盒子”性质（也就是说你不知道神经网络是如何以及为什么会产生一定的输出）。例如，当你将一张猫的图像放入神经网络，预测结果显示它是一辆汽车时，这让人很难理解。而在某些领域，可解释性非常重要。很多银行之所以不使用神经网络来预测一个人是否有信誉，是因为他们需要向客户解释为什么他们没有获得贷款。像Quora这样的网站也是如此。如果他们因为机器学习算法而决定删除用户账户，他们需要向用户解释为什么这样做。如果将机器学习运用与重要的商业决策时，你能想象一个大公司的首席执行官会在不明白为什么应该完成的情况下做出数百万美元的决定吗？仅仅因为“计算机”说他需要这样做？2. 发展的可持续时间虽然有像Keras这样的库，让神经网络的开发变得相当简单，但有时您需要更多地控制算法的细节。您可能还会使用到Tensorflow，但是由于它相对复杂，开发需要的时间也更长。对于公司管理层来说，如果用简单的算法就可以更快地解决问题，则让他们花高昂的费用和较长的时间去开发一些东西，显然是不合适的。3. 数据量与传统的机器学习算法相比，神经网络通常需要更多的数据，至少需要数千数百万个标记样本。而如果使用其它算法，许多机器学习问题可以用较少的数据很好地解决。虽然在某些情况下，神经网络需要处理少量数据（大多数情况下它们不需要）。而像朴素贝叶斯这样的简单算法也可以很好地处理少数数据。4. 计算代价高昂通常，神经网络比传统算法的计算代价更高。对于最先进的深度学习算法，完成深度神经网络从头到尾的完整训练，可能需要几周的时间。而大多数传统的机器学习算法则只需要少于几分钟到几个小时或几天的时间即可。神经网络所需的计算能力很大程度上取决于数据的大小，同时也取决于网络的深度和复杂程度。然后就是神经网络的优点：ANN 有能力学习和构建非线性的复杂关系的模型，这非常重要，因为在现实生活中，许多输入和输出之间的关系是非线性的、复杂的。ANN 可以推广，在从初始化输入及其关系学习之后，它也可以推断出从未知数据之间的未知关系，从而使得模型能够推广并且预测未知数据。与许多其他预测技术不同，ANN 不会对输入变量施加任何限制（例如：如何分布）。此外，许多研究表明，ANN 可以更好地模拟异方差性，即具有高波动性和不稳定方差的数据，因为它具有学习数据中隐藏关系的能力，而不在数据中强加任何固定关系。这在数据波动非常大的金融时间序列预测中非常有用。神经网络的发展主要为：启蒙时期（1890-1969），低潮时期（1969-1982），复兴时期（1982-1986），新时期（1986至今）
随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!
人工神经网络的发展及应用
摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用
随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
1人工神经网络概述
关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程
萌芽时期
在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。
低谷时期
在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。
复兴时期
美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。
稳步发展时期
随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。
随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。
3人工神经网络的应用
在信息领域中的应用
人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。
在医学领域的应用
人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。
在经济领域中的应用
经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。
在其他领域的应用
人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。
4总结
随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。
参考文献
[1]徐用懋，冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展，1993(5)：8-12，20.
[2]汤素丽，罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用，2009(10)：59-61.
[3]李会玲，柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46.
[4]过效杰，祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利，2004(1)：22-23.
[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学，2006.
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神经网络的是我的毕业论文的一部分4．人工神经网络人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。人工神经网络学习的原理人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。 如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。人工神经网络的优缺点人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:（1）并行分布性处理因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。（2）可学习性一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境(称为有教师学习)，或者对输入进行自适应学习(称为无教师学习)，不断地自动学习，完善知识的存储。（3）鲁棒性和容错性由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。（4）泛化能力人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。它能充分逼近复杂的非线形关系。当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点:（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件(结点) 之间的相互作用而进行的。由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。通过对经验样本的学习，将专家知识以权值和阈值的形式存储在网络中，并且利用网络的信息保持性来完成不精确诊断推理，较好地模拟了专家凭经验、直觉而不是复杂的计算的推理过程。但是，该技术是一个多学科知识交叉应用的领域，是一个不十分成熟的学科。一方面，装备的故障相当复杂;另一方面，人工神经网络本身尚有诸多不足之处:（1）受限于脑科学的已有研究成果。由于生理实验的困难性，目前对于人脑思维与记忆机制的认识还很肤浅。（2）尚未建立起完整成熟的理论体系。目前已提出了众多的人工神经网络模型，归纳起来，这些模型一般都是一个由结点及其互连构成的有向拓扑网，结点间互连强度所构成的矩阵，可通过某种学习策略建立起来。但仅这一共性，不足以构成一个完整的体系。这些学习策略大多是各行其是而无法统一于一个完整的框架之中。（3）带有浓厚的策略色彩。这是在没有统一的基础理论支持下，为解决某些应用，而诱发出的自然结果。（4）与传统计算技术的接口不成熟。人工神经网络技术决不能全面替代传统计算技术，而只能在某些方面与之互补，从而需要进一步解决与传统计算技术的接口问题，才能获得自身的发展。虽然人工神经网络目前存在诸多不足，但是神经网络和传统专家系统相结合的智能故障诊断技术仍将是以后研究与应用的热点。它最大限度地发挥两者的优势。神经网络擅长数值计算，适合进行浅层次的经验推理;专家系统的特点是符号推理，适合进行深层次的逻辑推理。智能系统以并行工作方式运行，既扩大了状态监测和故障诊断的范围，又可满足状态监测和故障诊断的实时性要求。既强调符号推理，又注重数值计算，因此能适应当前故障诊断系统的基本特征和发展趋势。随着人工神经网络的不断发展与完善，它将在智能故障诊断中得到广泛的应用。根据神经网络上述的各类优缺点，目前有将神经网络与传统的专家系统结合起来的研究倾向，建造所谓的神经网络专家系统。理论分析与使用实践表明，神经网络专家系统较好地结合了两者的优点而得到更广泛的研究和应用。离心式制冷压缩机的构造和工作原理与离心式鼓风机极为相似。但它的工作原理与活塞式压缩机有根本的区别，它不是利用汽缸容积减小的方式来提高汽体的压力，而是依靠动能的变化来提高汽体压力。离心式压缩机具有带叶片的工作轮，当工作轮转动时，叶片就带动汽体运动或者使汽体得到动能，然后使部分动能转化为压力能从而提高汽体的压力。这种压缩机由于它工作时不断地将制冷剂蒸汽吸入，又不断地沿半径方向被甩出去，所以称这种型式的压缩机为离心式压缩机。其中根据压缩机中安装的工作轮数量的多少，分为单级式和多级式。如果只有一个工作轮，就称为单级离心式压缩机，如果是由几个工作轮串联而组成，就称为多级离心式压缩机。在空调中，由于压力增高较少，所以一般都是采用单级，其它方面所用的离心式制冷压缩机大都是多级的。单级离心式制冷压缩机的构造主要由工作轮、扩压器和蜗壳等所组成。 压缩机工作时制冷剂蒸汽由吸汽口轴向进入吸汽室，并在吸汽室的导流作用引导由蒸发器(或中间冷却器)来的制冷剂蒸汽均匀地进入高速旋转的工作轮3(工作轮也称叶轮，它是离心式制冷压缩机的重要部件，因为只有通过工作轮才能将能量传给汽体)。汽体在叶片作用下，一边跟着工作轮作高速旋转，一边由于受离心力的作用，在叶片槽道中作扩压流动，从而使汽体的压力和速度都得到提高。由工作轮出来的汽体再进入截面积逐渐扩大的扩压器4(因为汽体从工作轮流出时具有较高的流速，扩压器便把动能部分地转化为压力能，从而提高汽体的压力)。汽体流过扩压器时速度减小，而压力则进一步提高。经扩压器后汽体汇集到蜗壳中，再经排气口引导至中间冷却器或冷凝器中。 二、离心式制冷压缩机的特点与特性 离心式制冷压缩机与活塞式制冷压缩机相比较，具有下列优点： (1)单机制冷量大，在制冷量相同时它的体积小，占地面积少，重量较活塞式轻5～8倍。 (2)由于它没有汽阀活塞环等易损部件，又没有曲柄连杆机构，因而工作可靠、运转平稳、噪音小、操作简单、维护费用低。 (3)工作轮和机壳之间没有摩擦，无需润滑。故制冷剂蒸汽与润滑油不接触，从而提高了蒸发器和冷凝器的传热性能。 (4)能经济方便的调节制冷量且调节的范围较大。 (5)对制冷剂的适应性差，一台结构一定的离心式制冷压缩机只能适应一种制冷剂。 (6)由于适宜采用分子量比较大的制冷剂，故只适用于大制冷量，一般都在25～30万大卡／时以上。如制冷量太少，则要求流量小，流道窄，从而使流动阻力大，效率低。但近年来经过不断改进，用于空调的离心式制冷压缩机，单机制冷量可以小到10万大卡／时左右。 制冷与冷凝温度、蒸发温度的关系。 由物理学可知，回转体的动量矩的变化等于外力矩，则 T=m(C2UR2-C1UR1) 两边都乘以角速度ω，得 Tω=m(C2UωR2-C1UωR1) 也就是说主轴上的外加功率N为： N=m(U2C2U-U1C1U) 上式两边同除以m则得叶轮给予单位质量制冷剂蒸汽的功即叶轮的理论能量头。 U2 C2 ω2 C2U R1 R2 ω1 C1 U1 C2r β 离心式制冷压缩机的特性是指理论能量头与流量之间变化关系，也可以表示成制冷 W=U2C2U-U1C1U≈U2C2U （因为进口C1U≈0） 又C2U=U2-C2rctgβ C2r=Vυ1/(A2υ2) 故有 W= U22(1- Vυ1 ctgβ) A2υ2U2 式中：V—叶轮吸入蒸汽的容积流量（m3/s） υ1υ2 ——分别为叶轮入口和出口处的蒸汽比容（m3/kg） A2、U2—叶轮外缘出口面积(m2)与圆周速度(m/s) β—叶片安装角 由上式可见，理论能量头W与压缩机结构、转速、冷凝温度、蒸发温度及叶轮吸入蒸汽容积流量有关。对于结构一定、转速一定的压缩机来说，U2、A2、β皆为常量，则理论能量头W仅与流量V、蒸发温度、冷凝温度有关。 按照离心式制冷压缩机的特性，宜采用分子量比较大的制冷剂，目前离心式制冷机所用的制冷剂有F—11、F—12、F—22、F—113和F—114等。我国目前在空调用离心式压缩机中应用得最广泛的是F—11和F—12，且通常是在蒸发温度不太低和大制冷量的情况下，选用离心式制冷压缩机。此外，在石油化学工业中离心式的制冷压缩机则采用丙烯、乙烯作为制冷剂，只有制冷量特别大的离心式压缩机才用氨作为制冷剂。 三、离心式制冷压缩机的调节 离心式制冷压缩机和其它制冷设备共同构成一个能量供给与消耗的统一系统。制冷机组在运行时，只有当通过压缩机的制冷剂的流量与通过设备的流量相等时，以及压缩机所产生的能量头与制冷设备的阻力相适应时，制冷系统的工况才能保持稳定。但是制冷机的负荷总是随外界条件与用户对冷量的使用情况而变化的，因此为了适应用户对冷负荷变化的需要和安全经济运行，就需要根据外界的变化对制冷机组进行调节，离心式制冷机组制冷量的调节有：1°改变压缩机的转速；2°采用可转动的进口导叶；3°改变冷凝器的进水量；4°进汽节流等几种方式，其中最常用的是转动进口导叶调节和进汽节流两种调节方法。所谓转动进口导叶调节，就是转动压缩机进口处的导流叶片以使进入到叶轮去的汽体产生旋绕，从而使工作轮加给汽体的动能发生变化来调节制冷量。所谓进汽节流调节，就是在压缩机前的进汽管道上安装一个调节阀，如要改变压缩机的工况时，就调节阀门的大小，通过节流使压缩机进口的压力降低，从而实现调节制冷量。离心式压缩机制冷量的调节最经济有效的方法就是改变进口导叶角度，以改变蒸汽进入叶轮的速度方向(C1U)和流量V。但流量V必须控制在稳定工作范围内，以免效率下降。
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 = 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。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 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，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。
深度神经网络（DNNs）是 AI 领域的重要成果，但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。 一些前沿生物医学研究，也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。 在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后，相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力，并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络，已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。 用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成为主流方向的当下，有研究小组却选择用神经生物学的方法重新审视计算机学界发明的DNNs。 而他们发现，诸如改变初始权重等情况就能改变网络的最终训练结果。这对使用单个网络来窥得生物神经信息处理机制的普遍做法提出了新的要求：如果没有将具有相同功能的深度神经网络具有的差异性纳入考虑的话，借助这类网络进行生物大脑运行机制建模将有可能出现一些随机的影响。要想尽量避免这种现象，从事 DNNs 研究的计算神经科学家，可能需要将他们的推论建立在多个网络实例组的基础上，即尝试去研究多个相同功能的神经网络的质心，以此克服随机影响。 而对于 AI 领域的研究者，团队也希望这种表征一致性的概念能帮助机器学习研究人员了解在不同任务性能水平下运行的深度神经网络之间的差异。 人工神经网络由被称为 “感知器”、相互连接的单元所建立，感知器则是生物神经元的简化数字模型。人工神经网络至少有两层感知器，一层用于输入层，另一层用于输出层。在输入和输出之间夹上一个或多个 “隐藏” 层，就得到了一个 “深层” 神经网络，这些层越多，网络越深。 深度神经网络可以通过训练来识别数据中的特征，就比如代表猫或狗图像的特征。训练包括使用一种算法来迭代地调整感知器之间的连接强度（权重系数），以便网络学会将给定的输入（图像的像素）与正确的标签（猫或狗）相关联。理想状况是，一旦经过训练，深度神经网络应该能够对它以前没有见过的同类型输入进行分类。 但在总体结构和功能上，深度神经网络还不能说是严格地模仿人类大脑，其中对神经元之间连接强度的调整反映了学习过程中的关联。 一些神经科学家常常指出深度神经网络与人脑相比存在的局限性：单个神经元处理信息的范围可能比 “失效” 的感知器更广，例如，深度神经网络经常依赖感知器之间被称为反向传播的通信方式，而这种通信方式似乎并不存在于人脑神经系统。 然而，计算神经科学家会持不同想法。有的时候，深度神经网络似乎是建模大脑的最佳选择。 例如，现有的计算机视觉系统已经受到我们所知的灵长类视觉系统的影响，尤其是在负责识别人、位置和事物的路径上，借鉴了一种被称为腹侧视觉流的机制。 对人类来说，腹侧神经通路从眼睛开始，然后进入丘脑的外侧膝状体，这是一种感觉信息的中继站。外侧膝状体连接到初级视觉皮层中称为 V1 的区域，在 V1 和 V4 的下游是区域 V2 和 V4，它们最终通向下颞叶皮层。非人类灵长类动物的大脑也有类似的结构（与之相应的背部视觉流是一条很大程度上独立的通道，用于处理看到运动和物体位置的信息）。 这里所体现的神经科学见解是，视觉信息处理的分层、分阶段推进的：早期阶段先处理视野中的低级特征（如边缘、轮廓、颜色和形状），而复杂的表征，如整个对象和面孔，将在之后由颞叶皮层接管。 如同人的大脑，每个 DNN 都有独特的连通性和表征特征，既然人的大脑会因为内部构造上的差异而导致有的人可能记忆力或者数学能力更强，那训练前初始设定不同的神经网络是否也会在训练过程中展现出性能上的不同呢？ 换句话说，功能相同，但起始条件不同的神经网络间究竟有没有差异呢？ 这个问题之所以关键，是因为它决定着科学家们应该在研究中怎样使用深度神经网络。 在之前 Nature 通讯发布的一篇论文中，由英国剑桥大学 MRC 认知及脑科学研究组、美国哥伦比亚大学 Zuckerman Institute 和荷兰拉德堡大学的 Donders 脑科学及认知与行为学研究中心的科学家组成的一支科研团队，正试图回答这个问题。论文题目为《Individual differences among deep neural network models》。 根据这篇论文，初始条件不同的深度神经网络，确实会随着训练进行而在表征上表现出越来越大的个体差异。 此前的研究主要是采用线性典范相关性分析（CCA，linear canonical correlation analysis）和 centered-kernel alignment（CKA）来比较神经网络间的内部网络表征差异。 这一次，该团队的研究采用的也是领域内常见的分析手法 —— 表征相似性分析（RSA，representational similarity analysis）。 该分析法源于神经科学的多变量分析方法，常被用于将计算模型生产的数据与真实的大脑数据进行比较，在原理上基于通过用 “双（或‘对’）” 反馈差异表示系统的内部刺激表征（Inner stimulus representation）的表征差异矩阵（RDMs，representational dissimilarity matrices），而所有双反馈组所组成的几何则能被用于表示高维刺激空间的几何排布。 两个系统如果在刺激表征上的特点相同（即表征差异矩阵的相似度高达一定数值），就被认为是拥有相似的系统表征。 表征差异矩阵的相似度计算在有不同维度和来源的源空间（source spaces）中进行，以避开定义 “系统间的映射网络”。本研究的在这方面上的一个特色就是，使用神经科学研究中常用的网络实例比较分析方法对网络间的表征相似度进行比较，这使得研究结果可被直接用于神经科学研究常用的模型。 最终，对比的结果显示，仅在起始随机种子上存在不同的神经网络间存在明显个体差异。 该结果在采用不同网络架构，不同训练集和距离测量的情况下都成立。团队分析认为，这种差异的程度与 “用不同输入训练神经网络” 所产生的差异相当。 如上图所示，研究团队通过计算对应 RDM 之间的所有成对距离，比较 all-CNN-C 在所有网络实例和层、上的表示几何。 再通过 MDS 将 a 中的数据点（每个点对应一个层和实例）投影到二维。各个网络实例的层通过灰色线连接。虽然早期的代表性几何图形高度相似，但随着网络深度的增加，个体差异逐渐显现。 在证明了深度神经网络存在的显著个体差异之后，团队继续探索了这些差异存在的解释。 随后，研究者再通过在训练和测试阶段使用 Bernoulli dropout 方法调查了网络正则化（network regularization）对结果能造成的影响，但发现正则化虽然能在一定程度上提升 “采用不同起始随机种子的网络之表征” 的一致性，但并不能修正这些网络间的个体差异。 最后，通过分析网络的训练轨迹与个体差异出现的过程并将这一过程可视化，团队在论文中表示，神经网络的性能与表征一致性间存在强负相关性，即网络间的个体差异会在训练过程中被加剧。 总而言之，这项研究主要调查了多个神经网络在最少的实验干预条件下是否存在个体差异，即在训练开始前为网络设置不同权重的随机种子，但保持其他条件一致，并以此拓展了此前与 “神经网络间相关性” 有关的研究。 除了这篇 这篇 研究以外，“深度学习三巨头” 之一、著名 AI 学者 Hinton 也有过与之相关的研究，论文名为《Similarity of Neural Network Representations Revisited》，文章探讨了测量深度神经网络表示相似性的问题，感兴趣的读者可以一并进行阅读。 Refrence： [1] [2]
可以论电子商务的发展，网络营销的出现与变化；网络营销当下的表现形态；电子商务未来的商业模式；电子商务与网络营销的关系；网络营销的常用方法；后微商时代；创业企业如何开展网络营销；等等 简单地说，可以分为纯学术研究型和实用型两大类去写你的论文。
1.关于电子商务时代网络营销教学改革的思考2.电子商务背景下网络营销研究3.关于电子商务背景下网络营销的实现与发展4.中小企业开展电子商务的有关问题分析
一位客户在大半年前还是一个百分之百的电脑盲，现在却可以就网络营销侃侃而谈几个小时。从她的谈话中，笔者看到了部分有前瞻性的中小型企业管理者正在用他们自己的方法来接近网络营销。企业走近网络，无疑是件令人鼓舞的事情；但是与此同时，对这个过程中的挫折和苦涩也无法视而不见。要帮助管理者们缩短这个痛苦的摸索过程，首先，就需要从消除对网络营销的一些误解开始。 三个误区随着网络全面渗透到企业运营和个人生活当中，网络营销也逐渐为越来越多的企业所认识与采用。然而，由于网络营销是一种很新型的营销手段，因此在实施的过程中，企业难免出现诸多误区，造成投入与产出的效果总是未能如愿，让满怀信心希望的企业受到打击，也或多或少地影响了网络营销这种21世纪最有发展前景的营销手段的发展。第一个误解——“建网站帮企业赚钱”。这句话本身没问题，错就错在大多数人把这句话理解成“有了网站就一定能够赚到钱”。其实，企业建网站，只代表企业走出了开展网络营销的第一步。有了网站，就有了通过互联网络展示产品、展示服务的窗口。但在茫茫网海中，如何建立你的品牌，让更多的人了解你的产品和服务，这才是网络营销真正要解决的核心问题。第二个误解——“网上广告就是网络营销”。投放网站广告，只是网络营销体系中网络推广的一种方式，仅仅是网络营销体系的冰山一角。成功的网络营销，不仅仅是一两次网络推广，而是集品牌策划、广告设计、IT技术、销售管理和市场营销等于一身的新型销售体系。应该有完整周详的策划，加上准确有效的实施，才能够得到期待的效果。第三个误解——“中小企业没有实力做网络营销”。恰恰相反，中小企业完全有实力做网络营销，缺乏的只是意识。网络营销相对于传统的宣传途径来说，价格最低廉，如3721的网络实名最低价格在500元/年，正适合中小企业采用。今年初，广州的一家普通的礼品公司，把自己的网站投入了3721的实名搜索产品，在上半年内，通过在3721中搜索“礼品”和“礼品公司”主动联络的潜在客户每天都在10～15个。花费只有2000元/月，仅仅是登陆搜索引擎的半年的时间。要开展网络营销，首先自身要有畅通的网络通讯渠道，才能在营销过程中保持信息来源的通畅，并能够给客户更迅速的反馈和跟进。这包括两个大的方面：一是建立上网的环境，建立内部网络，并以高效安全的方式，实现公司内部与互联网的连接，让公司的销售人员、客户服务人员，能够方便、紧密地与外部网络接触；二是建立稳定安全的信息交流和接收系统，这里特指的是企业邮件系统，让公司的员工可以通过电子邮件进行交流、互联，也可以通过电子邮件接收到客户的咨询、订单和投诉，并做出迅速、稳妥的反应和跟进。有了以上的两个预备，我们就可以开始第一阶段的网络推广了。根据最新的调研报告，的互联网用户通过搜索引擎去找寻网站。通过搜索引擎进行推广，绝对不只简单地登记一下而已。同一行业、提供相同产品和服务的企业有很多，他们的网站也会登记在搜索引擎上，而且采用的关键字也很类似。而据统计，超过九成的搜索引擎用户，只会阅读并点击第一、二页所显示的网站链接，排名越前，得到注意并点击的机会越大。同一行业、提供相同产品和服务的企业有很多，要令自己网站的排名能够更靠前，可以根据不同的搜索引擎的排名标准，改造网站以适应搜索引擎；另外，现在也可以选择“3721搜索排名”给付一定的费用，就可以在许多3721合作的搜索引擎上得到最前面的排名。网络信息搜集信息搜集是网络营销中很重要的一步，也比较容易为大家所忽视。中小企业在信息渠道方面往往都是依靠长期的传统营销中的经验，其实互联网就是一个信息的宝库，只不过这些信息是散乱分布的。如果掌握了方法，完全可以利用互联网找到大量的商业情报、目标客户的信息和市场反映与投放效果等营销信息。网络信息搜集的形式，主要包括前期的网上调查、中期的反馈跟进和后期的信息整理。增值的网络营销对于有条件的中小型企业，也可以进一步开展建立增值的网络营销，例如“一对一”网络营销。以“一对一”的网络营销方式为例：一个可能大家都很熟悉的规律就是，争取一个新的客户，要比维系一个旧客户的投入高5倍。所以，在“一对一”网络营销中，重要的并非是你对所有客户了解多少，而是你对每位客户了解多少。在传统上，要实现与客户相互的交流需要投入大量的资源，只有一些针对性很强的产品和服务，或者一些投入规模很大的企业，才会采用这种营销的方式。但随着网络的来临，许多中小型企业，在先进的IT技术支持下，都有条件以较低的成本投入，开展起“一对一”网络营销。“一对一”网络营销的概念很宽广，可以覆盖前面所提到的网络营销的每一个范畴：“一对一”的网站服务、“一对一”的网络推广、“一对一”的市场调研……现在国际上，“一对一”网络营销已经相当盛行，在国内，也正是方兴未艾。中小型企业如果能够适当地采取准确高效的网络营销，就能够在网络社会争取自己的一席之地，出奇而制胜。当然，真正的网络营销范畴远不止这些，但针对一般的中小型企业，这就是一个建立网络营销体系的基本步骤。其实在这些步骤之前，都应该有一个专业的策划服务，结合自己的行业特点和投入、现有资源，拟定一个整体策划，在整个实施过程中，将会起到一个事半功倍的效果。在实施网络营销的过程中，最后给大家两个建议：1.找专业的网络营销策划顾问公司。国内企业普遍不愿意重视策划和顾问，其实，一个专业的网络营销顾问为你所做的发展策划，往往可以节省许多后面的投入。就北京而言，紫博蓝科技、龙拓互联、天地先锋、奇致互动等都是网络营销方面的专业机构。2.量力而为，循序渐进。不要以为网络营销可以让你一步登天，网络营销虽然有反馈快的特点，但也是需要机遇和时间的配合。所以在投入网络营销的同时，也要有量力投入、长期投入的准备。由于现在国内提供此种服务的公司良莠不齐，许多公司可能会为了自己的利益，尽力去说服企业做最大的一次投入，其实这对企业网络营销体系的建立和发展并没有好处，正确的发展方式应该是循序渐进，因势而为的。对于中小型企业而言，推广资金有限始终是无法高效地形成规模营销。网络营销正为中小型企业带来了一个能够以较少的资金，得到更广泛推广范围、更迅速反馈的营销手段。一直以来，许多中小型企业会认为，网络这种新兴的高科技事物，只有大企业才能够掌握，于是对网络敬而远之。现在，随着网络逐渐的平民化，越来越多的中小型企业已经开始感觉到，网络并非一个很遥远的东西，是到了该试试网络营销的时候了。
摘要：分析了我国现阶段中小企业办公局域网建设的现状，对局域网组建的目的、原则及网络结构设计等做了阐述，重点对中小型企业办公局域网组建的几种形式进行了探讨。 关键词：中小企业；办公局域网；网络建设；组网方案；网络协议；服务器；防火墙 自己从网上找一些说计算机网络介绍替换上边内容然后翻译成英语！英语可以用在先翻译翻译过来写到这！ 引 言 目前，我国中小企业数量已超过1 000万家。在国民经济中，6o％ 的总产值来自于中小企业，并为社会提供了7O％ 以上的就业机会。然而，在中国国民经济和社会发展中一直占据着至关重要的战略地位的中小企业，其信息化程度却十分落后。今后如何应对瞬息万变、竞争激烈的国内外市场环境以及如何利用网络技术迅速提升企业核心竞争力就成为企业成败的关键。 这里也自己找点内容替换上面话 第一部分 需求分析 1．1沈阳四海旅游有限公司网络需求描述 把公司名称自己替换掉 公司背景：公司成立与2008年2月21日，位于沈阳太原街商业区，现有员工18人，主要经营业务是省内国内游，业务范围中国大陆、香港地区。 公司管理结构： 公司现有计算机情况：外联客户是本公司的主要业务部门，所有员工每人一台计算机，接待部2台，省内导游3台省外导游3台财务部每人1台。 1．2网络系统建设目标 根据对四海公司总经理及业务部门的调研，确定四海公司网络设要实现的目标如下 目标分类 目标描述 实现方法 综合布线 综合布线是公司计算机网络的基础物理通信平台，应重点考虑网络带宽，使之满足当前文件传输的需要，兼顾未来开展电子商务、多媒体应用的需求。 布线系统采用国际标准的星型拓扑结构。 布线系统设计及安装符合ISO/IEC 11801标准。 采用统一的线路规格和设备接口。 采用超五类双绞线进行布线。 局域网络 计算机局域网是公司办公网络的基础，设计时要考虑当前公司办公网络应用最多的文件传输，兼顾未来开展电子商务、多媒体应用如网络会议等的需求。 服务器采用性能稳定、I/O较好的PC级服务器。 采用全交换网络，实现全部100M交换到桌面。 交换机、网卡采用性价比合理、兼容性好的品牌 打印服务 公司有一台打印设备HP2000C，它让公司内的基层员工与总经理共同打印文件，但是规定要让总经理的紧急文件能够优先打印。 打印设备型号替换掉 利用共享打印机、打印优先级设置来实现。 第二章 网络结构设计 2．1总体功能设计 四海旅游有限公司的机构设计包括以下几项： 1、 网络拓扑结构设计； 2、 系统综合布线设计； 3、 网络设备的选择； 2．2 网络拓扑结构设计 1、拓扑结构设计原则： 1）灵活性：当用户需求时有变化，设计的拓扑结构应具有易于重新配置网络的特点； 2）可靠性：网络可靠性对信息系统的可靠运行至关重要，因此拓扑的设计要使网络故障的检测和故障隔离较为方便； 3）费用低：根据管理信息系统建设的实际情况选择相应的拓扑结构，以降低介质的安装费用。 根据以上设计网络拓扑结构的原则及现在常用的总线型、星型、环型拓扑结构的特点，设计世纪纸业公司的网络结构时采用星型拓扑结构， 2、网络拓扑结构示意图如下： 2．3 系统综合布线设计 2．3．1 系统综合布线的原则 依据综合布线系统设计规范，综合布线系统要遵循以下原则： 1、 按照综合布线系统设计规范的有关标准进行综合布线设计。 2、 布线要符合国际标准，充分保证计算机网络系统的高速运行和信息的可靠传输。 3、 布线既满足目前的通信技术要求，又满足未来需要，能够实现数据通信和实时的语音通讯、图象传输。 4、 布线的接插件都应是模块化的标准件，以便于将来的发展。 5、 布线要具有高可靠性。 6、 要能满足网络系统设计和通信系统设计的通用性和灵活性。 2．3．2、综合布线子系统设计 四海旅行有限公司综合布线包括工作区子系统、水平布线子系统、配线间子系统三部分。 工作区布线系统设计 工作区子系统是由终端设备连接到信息插座的连接线和信息插座组成，通过插座就可以引出数据信息接口。 信息插座分布及工作区设置完全按照用户需求设置。 介质选型：根据各楼信息系统的情况和具体需要，选用超五类双绞线和五类信息插座，以满足高速传输数据的需要。它们可和双孔面板一起，安装固定在墙壁、地板或其他指定位置。 按增强型综合布线系统标准，每个工作区设两个双口五类信息插座，共设计信息点44个。 在进行工作区系统的设计时，考虑到公司的实际需求，为公司选用了AMP模块。此模块美观易于安装。 水平布线系统设计 由信息插座至配线间的线缆部分称之为水平子系统。 介质选型：为适应信息系统网络发展之需要，保证未来多媒体技术应用，线缆选用五类非屏蔽双绞线，由放置在配线间的管理配线架引出，经墙面线槽引至用户端的墙式信息插座。每一单孔插座拉1根五类UTP支持数据/话音传输。 在进行水平布线系统的设计时，考虑到公司的实际需求，为公司选用了AMP超五类双绞线。 配线间子系统设计 每个配线间管理相应的区域，以确保每个信息点的水平线缆长度不超过90米。管理子系统由配线架、跳线组成。根据世纪纸业公司的办公室分布情况，在会议室设一个配线间。 考虑到配线间尽量少占用建筑空间，我们用米的19"机柜作为配线柜，柜内可安放AMP超五类48口配线架。 2．3．3 综合布线设计示意图 2．3．4 综合布线系统设备清单 把这些东西名称修改一下 序号 设备名称 规格 单位 数量 单价（元） 合价（元） 备注 1 机柜 奇胜42U 个 1 2100 2100 2 双绞线 AMP超五类 米 1500 1．6 2500 3 跳线 AMP超五类跳线 根 48 10 480 4 配线架 AMP超五类48口 个 1 1200 1200 5 RJ45头 AMP超五类RJ45 个 100 1．5 150 6 RJ45模块 AMP超五类模块 个 50 23 1150 7 双口面板 AMP双口面板 块 50 3 150 8 线盒 TCL 个 50 4．5 225 9 PVC线槽 根 40 15 600 总计 8555 2．4 网络设备选择 2．4．1 网络设备选择原则 四海旅游有限公司的核心是计算机局域网，在计算机局域网的设计过程中我们将按如下原则进行设计。这些套话都没有去网上找点替换下面的内容，自己找内容把下面的东西改掉！!!!!! 实用性与先进性： 在网络的设计中，首先要考虑的是实用性和易于操作性，易于管理和维护，易于用户掌握和学习使用。采用技术成熟的网络技术和设备及通信技术，同时要考虑对现有设备和资源的充分利用。保护原有的投资。 当前网络技术发展迅速，新的设备不断涌现并趋于成熟。在现实、实用和可行的基础上 ，坚持高起点，尽量选用先进的网络技术及通信设施，将计算机网络应用的技术水平定位在一个较高的层次上，以适应未来发展的需要。 考虑公司的应用及满足未来发展的需要，世纪纸业公司计算机局域网采用快速以太网技术，实现100M全交换到桌面，能保证今后电子商务、网络会议应用带宽。 开放性原则： 只有开放的，符合国际标准的网络才能够实现多厂家产品的互连，也就是说，要使网络的硬件环境、通讯环境、软件环境、操作平台之间的相互依赖减至最小，发挥各自优势。同时，要保证网络的互联，为信息的互通和应用的互操作创造有利的条件。快速以太网技术已经成熟，被世界各国广泛采用，各厂家设备（如Bay、3Com、Cisco、Intel）均能满足设计要求，我们计划采用Intel的网络设备来实现四海旅游有限公司网络 可扩充性原则： 网络系统结构要能够灵活的扩充，满足用户对网络需求的不断增长。具有良好扩充性的网络系统能够让用户以较小的代价，通过产品升级，采用新的技术来扩充现有网络设备的功能，有效地保护用户的投资。 本系统采用星型的网络拓扑结构，完全可满足扩充需求。网络中采用模块化的交换机，便于系统升级。 可靠性原则： 对于实时性要求很严的用户，网络系统必须具有一定的容错能力，保障在意外情况下不中断用户的正常工作。本系统主要在网络结构上采用星型结构，保证系统的可靠性。 选择著名厂家的产品： 选择著名厂家的产品可以保护用户的投资：满足网络系统不断扩展、升级的需求。 2．4．2 网络设备选型 根据前面网络建设原则的要求，通过综合比较，我们认为选择Intel的网络产品具有合理的性能价格比、技术成熟、用户群广泛、产品系列全面的特点，各类交换机应有尽有，能满足各种服务需求，下面就该系统所涉及的网络设备进行逐一介绍。 1、 Intel Express 460T交换机你把所有机器设备型号和名称全部给替换掉，要不你的论文就是抄袭过来的！ 自己上网找不同的交换机厂商交换机和网卡把下面表格内容替换了！ 将快速以太网性能扩展至桌面，利用可选模块，该款16/24端口交换机可提供1000M的上连模块。 特性 优势 先进的流量控制（） 减少拥塞并防止数据包丢失 链路集合 集合多个端口来支持更高带宽的连接，并提供额外的网络伸缩能力。 IP多点广播修整 当向多个台式机广播通信时可减少拥塞。 冗余电源 容错、可靠。 2、 Intel系列网卡 PILA8460C3 PRO/100桌面网卡有远程唤醒,远程启动 PILA8470C3 PRO/100 服务器网卡 性能介绍 符合PCI局部总线规范版本或者更高 PCI 32位Bus Master体系结构提供了CPU低占用率前提下的高吞吐量 100Mbps方式下支持5类非屏蔽双绞线 2．4．3 网络设备清单 序号 设备名称 规格 单位 数量 单价（元） 合价（元） 备注 1 交换机 Intel Express 460T/24 台 2 8350 16700 2 网卡 PILA8470C3 块 1 650 650 3 网卡 PILA8460C3 块 14 250 3500 总计 20850 2．5 网络服务器、用户计算机选型 2．5．1 网络服务器选择 目前市场上的主流PC服务器主要有HP、IBM和COMPAQ等厂家的产品，它们均针对不同的应用规模，提供了不同系列的产品，采用了高级系统体系结构和内存子系统，能够提供强劲卓越的性能和有最佳的I/O带宽。在没有明显的技术差别的情况下，良好售后服务体系、及时全面的技术支持便成为选型的一个重要标准。 我们建议选择IBM NF1000系列产品，因为它具有革新的可用性特点，例如：智能热交换、内置双工装置，以及选用的智能冗余电源供应，能够最大程度地保护数据和减低停机时间，并且包括管理工具，可以简化网络和服务器管理工作。更重要的是，IBM能够提供及时和全面的支持，从而保护用户所作出的珍贵投资。同时，由于服务器已经适应INTEL公司最新的PentiumⅢ的芯片而推出新的性能优异的Pentium Ⅲ芯片机型，所以便成为进行文件共享、高速通信和数据库应用的理想选择。 品牌 IBM NF5000 性能介绍 Pentium Ⅲ 550MHz处理器，512KB Catch IBM 128MB EDO DIMM ,热交换SCSI磁盘模块 inch Hard Drive 安装托盘（一套三件，非热交换） 32CD 2．5．2 用户计算机选择 用户计算机选择经济实惠的兼容机。为财务部、人事部各配置一台。其他部门及员工使用已有计算机接入网络。 从网上找一个打印服务器配置的过程加到这里！
《人工智能与机器人研究》是一本关于人工智能的期刊，该期刊杂志上发表的文章包含这些领域：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人工智能其他学科等等。另外，这本期刊就是一本开源期刊，与传统期刊相比，采用了同行评审的方法审稿，具体开源期刊的特点可以百度了解更多；而且发表了的文章传播范围更广，受众更多，文章的影响力也更大。
是。tnnls是在美国电气和电子工程师协会（IEEE）人工智能及机器学习领域国际顶级期刊，旨在出版神经网络和学习系统方面的理论、设计和应用的技术文章，是属于顶尖期刊文章。
隐私权是现代社会中一项重要的人格权，近些年计算机网络技术的迅猛发展，网络技术的普及应用，使网络中个人隐私权遭遇了许多新问题，如何强化对网络个人隐私的保护，已经成为全社会关注的焦点问题。
一、隐私权和网络隐私权的概述
（一）隐私权概述
隐私权是指自然人享有的私人生活安宁与私人信息秘密依法受到保护，不被他人非法侵扰、知悉、收集、利用和公开的一种人格权，而且权利主体对他人在何种程度上可以介入自己的私生活，对自己是否向他人公开隐私以及公开的范围和程度等具有决定权。网络隐私权是指自然人在网上享有的与公共利益无关的个人活动领域与个人信息秘密依法受到保护，不被他人非法侵扰、知悉、收集、利用和公开的一种人格权；也包括第三人不得随意转载、下载、传播所知晓他人的隐私，恶意诽谤他人等。
（二）什么是网络隐私权
网络隐私权是指公民对于自己在网络上的个人隐私信息享有哪些方面的权利。从广义上讲，网络隐私权的内容应该包括： 网络隐私隐瞒权网络隐私支配权和网络生活安宁权。
1.网络隐私隐瞒权：网络隐私隐瞒权是指公民对于自己在网上的隐私信息享有不为他人所知悉的权利。
2.网络隐私支配权：网络隐私支配权是指公民对自己的网络隐私信息享有使用、 维护、 修改和删除的权利。公民对自己的网络隐私信息有使用权，可以依据自己的意愿来决定其使用的范围、 时间、 频率和使用方式等，他人不得非法干涉。公民对于自己在网上的那些与他人利害无关的私人信息， 享有修改、 维护和删除的权利。
3.网络生活安宁权：网络生活安宁权是指公民享有的私人网络活动不受他人干扰的权利。例如个人的浏览踪迹不受他人非法跟踪、 监控；自己的电子邮箱、 聊天账户等私人网络空间不受恶意访问， 不受垃圾信息侵扰等。
三、网络时代侵犯隐私权的特点
由于网络自身的特征，一些信息在网络的传播途径非常之快，传播空间及对信息的浏览，技术支持服务等中介服务者对他人利用其所提供的服务进行的侵犯隐私权的行为，涉及到复杂的技术问题，相互转发传播，往往比较难以判断和认定。现在很多营销企业把普通人的资料也列为企业资料之一，个人资料也具有经济价值，也经常成为被侵犯的对象。由于传播方式的便捷，使得在预防侵犯隐私方面又增加了不可控制的因素。还有，运用高科技方法侵犯隐私权。
网络时代的个人隐私2000字论文
两块钱的稍高级公车从桥上经过。
以白灰二色为楼房主调的建筑群构成一个城市的颜色。
这是我雨伞满脸狼狈跌坐在座位上十分钟后唯一能想到的事情。
旁边的女孩子穿质地轻盈的淡绿色裙子，线条极其简单的凉鞋，看上去特别凉。
我把白色外套披在黑色半袖上，形成强烈对比。
广州的城市底色是灰的，无论表面的颜色多么斑斓。
这像一只苍白的手，修甲后画上精致的图案，举起盛满红酒的玻璃杯，足以诱惑许多人，然而去掉颜色，它也只是简单的手，掌控巴掌大的东西，缺失魅力。
有人叫我去北京，一来完成研究生课程，二来尝试在另一个城市生活工作。
北京的色调有点红，据说一块砖掉下来砸死五个人，两个是博士三个是研究生。
我在那个地方生活过两个月，毫无亲切感，节奏的连续与满地飞舞的京片子让人紧张。
在网络上撕开生活的内里给人看。
陌生或者不陌生的人。
婉说那是需要勇气的事情。
指尖透着烟的清香。
中午跟三个人去吃饭，喝酒，抽烟，肆意说话。
坐在东北人的炕子上，盘腿或者屈膝，喝一斤米酒，度数似乎很高。
我对烟这东西动不了真感情，甚至每次经历烟雾缭绕后会厌烦齿间残留的尼古丁味道。
祥子说要亲自包顿饺子给我们吃，在他摆满瓶酒的家里。
我依旧惦记着他家那只斑点狗，去年他给小狗穿上毛衣拍了照，我看了哈哈大笑，觉得这穿毛衣的小家伙真的可爱至极。
可是祥子说他把斑点狗送人了。
我问他，真舍得？冰在一旁笑我笨：如果把喜爱的东西送给喜爱的人，就会舍得。
也许心有灵犀，亲近的人都说要来看我。
他们觉得我过得不好。
可是我觉得自己其实还好。
真的，不你。
张说一年半的工作被领导虐待得没了主意和脾气，我以前也是，现在不了。
慢慢找回“性格”二字，重新戴上黑玫瑰戒指。
本来就不是属于红玫瑰的女子，娇艳欲滴，带着刺刺进男人的心。
黑玫瑰的比喻贴切一点，不矫情，凋不凋谢褪不褪色也无所谓，是坚韧固执的花。
平时沉默在红色海洋里默默无闻，然而肆意开放时却足以成为一片红中另类的视点。
他们说喜欢我的手。
张劝我得把它好好保养起来，祥子说你在帮我修理电脑时那手跳动在键盘上我觉得它真好看。
我记得开始写这类日记式的散文就是从手的蜕皮开始的，谁都不知道它在经历每年夏天丑陋的蜕变后才有这个温暖的冬天。
然而这也是第一次从手得到美丽的经验：保持蜕变，不曾停。
在某个孩子的小本子上看到《东京爱情故事》里经典的台词，是喜欢的那种对话。
完治：喂，我一直搞不懂，背这么大的包，里面都放了些什么东西呀？莉香：爱情和希望！赤名莉香是我一直喜欢的女子，然而日剧里再也出现不了第二个赤名莉香。
我常抚摩大学时省吃俭用买下的全套VCD，感觉快乐。
有时候我就只是想做莉香那样简单直接的乖小孩。
可是可以么？范玮琪在MV里翻唱朴树的《那些花儿》：有些故事还没讲完那就算了吧！那些心情在岁月中已经难辨真假，如今这里荒草丛生没有了鲜花，好在曾经拥有你们的春秋和冬夏。
他们都老了吧？他们在哪里呀？我们就这样各自奔天涯。
啦啦啦啦，想她。
啦啦啦啦，她还在开吗？啦啦啦啦，去呀！她们已经被风吹走散落在天涯。
从凌晨开始到两点半我一直折腾博客的模板设置。
弄上了花花草草，鲜艳的绿打底，还有几张小图片。
如果岁月带走了生命中的春秋和冬夏，如果复杂带走了这个城市的清新和美丽，那么我想在网络里找到它们，并延续下去。
张爱玲在《谈音乐》里写过这么一句：颜色这样东西，只有没颜落色的时候是凄惨的；但凡让人注意到，总是可喜的，使这世界显得更真实。
其实我知道，即便这个城市只剩下灰色，它也能使到这个世界显得更真实。
看同桌的私密长篇作文
我和同桌的秘密上初中的时候，我有了一位调皮捣蛋出了名的同桌。
由于大名鼎鼎，所以他成了老师的重点关照对象。
可是在如此艰难困苦的环境下，我的同桌还能带着我在老师的眼皮底下玩的不亦乐乎。
有一次我们的英语老师出差不能来上课，换了一个老师来代课。
如此千载难逢的机会，同桌是绝对不会错过的，他用胳膊碰碰我，然后塞给我一张纸。
我把纸慢慢展开一看，一张最常见的草稿纸，上面画了很多井字形的格子。
我小声问他：“干嘛？”他诡异的笑笑说：“我们来下五子棋吧！”“这里？怎么下啊？”我极为诧异的说。
“用这个格子做棋盘啊，我画圆圈，你画叉叉，棋子就有了。
”他说。
那时候我的胆子还是蛮小的，想到被老师发现后的严重后果就不寒而栗。
他见我不答应就说：＂你回头看看。
”我趁老师不备回头一看，原来后面好几排都在下的热火朝天，只有老师还不知道。
我吐了吐舌头转回身，看见同桌一脸坏笑的对我说：“现在可以下棋了吧？”......初一的时候，教政治的老师有个口头禅，说完一句话就在结尾加上一个“啊”的拖音，发音极为滑稽搞笑。
渐渐的，同桌和我发现了这个秘密。
同桌有个大胆的提议：我们来数一数一节课老师要说多少个“啊”。
初次统计过后，我们发现这是个惊人的数字。
于是我们对这项工作愈发有兴趣起来，每次都是我负责听，他负责记。
每听到一次我们都忍不住窃笑不止。
直到学期结束，老师都搞不明白为什么这两个学生总是在笑。
到初三的时候，聊天、开小差变得愈发困难了。
同桌又想到了一个好办法，早读课的时候，趁着教室里声音嘈杂，老师分不清读书和说话的声音，我们便把课本摊在桌上，聊天的时候，两个人都面对着书，彼此不看对方的脸，也不露出任何表情，老师察觉不到，便于伪装，呵呵，一切就能在眼皮底下进行了（PS：犯困的时候，还可以用笔顶着下巴小睡一会儿，很难被识破）......这些小秘密都是都是我和同桌之间共同的回忆，离初中时代很遥远了，可是很多还记忆犹新，最后很杯具的一件事就是同桌后来去了别的学校读书，现在大家都长大了却反而陌生了，路上遇见的时候已是形同陌路，只有这些小小的秘密还停留在回忆里，权且当做一个小小的纪念吧。
帮忙找一个 关于网络信息安全的文章 800字
自己裁剪一下：浅论计算机网络安全的现状及对策【摘要】 本文以计算机安全的主要因素为突破口，重点探讨了防范各 种不利于计算机网络正常运行的措施，从不同角度分析了影响计 算机网络安全的情况，认为要确保计算机网络安全应将不利因素解决在萌芽状态。
【关键词】 计算机网络 系统安全 网络权限 加密 一、影响计算机网络安全的主要因素 （1）网络系统在稳定性和可扩充性方面存在。
由于设计的系统不规范、不 合理以及缺乏安全性考虑，因而使其受到影响。
（2）网络硬件的配置不协调。
一是文件服务器。
它是网络的中枢，其运行稳定性、功能完善性直接 影响网络系统的质量。
网络的需求没有引起足够的重视，设计和选型考虑欠周密，从而使网络功能发挥受阻，影响网络的可靠性、扩充性和升级换代。
二是网卡用工 作站选配不当导致网络不稳定。
（3）缺乏安全策略。
许多站点在防火墙配置上无意识地扩大了访问权限，忽视了这些权限可能会被其他人员滥用。
（4）访问控制配置的复杂性，容易导致配置错误，从而给他人以可乘之机。
（5）管理制度不健全，网络管理、维护不力。
二、确保计算机网络安全的防范措施 1.网络系统结构设计合理与否是网络安全运行的关键 全面分 析网络系统设计的每个环节是建立安全可靠的计算机网络工程的首要任务。
应在认真的基础上下大气力抓好网络运行质量的设计方案。
在总体设计时要注意以下几个 问题：由于局域网采用的是以广播为技术基础的以太网，任何两个节点之间的通信数据包，不仅被两个节点的网卡所接收，同时也被处在同一以太网上的任何一个节 点的网卡所截取。
因此，只要接入以太网上的任一节点进行侦听，就可以捕获发生在这个以太网上的所有数据包，对其进行解包分析，从而窃取关键信息。
为解除这 个网络系统固有的安全隐患，可采取以下措施： （1）网络分段技术的应用将从源头上杜绝网络的安全隐患问题。
因为局域网采用以交换机为中心、 以路由器为边界的网络传输格局，再加上基于中心交换机的访问控制功能和三层交换功能 ，所以采取物理分段与逻辑分段两种，来实现对局域网的安全控制，其目的就是将非法用户与敏感的网络资源相互隔离，从而防止非法侦听，保证信息的安全畅通。
（2）以交换式集线器代替共享式集线器的方式将不失为解除隐患的又一方法。
2.强化计算机管理是网络系统安全的保证 （1）加强设施管理，确保计算机 网络系统实体安全。
建立健全安全管理制度，防止非法用户进入计算机控制室和各种非法行为的发生；注重在保护计算机系统、网络服务器、打印机等外部设备和能 信链路上狠下功夫，并不定期的对运行环境条件（温度、湿度、清洁度、三防措施、供电接头、志线及设备）进行检查、测试和维护；着力改善抑制和防止电磁泄漏 的能力，确保计算机系统有一个良好的电磁兼容的工作环境。
（2）强化访问控制，力促计算机网络系统运行正常。
访问控制是网络安全防范和保护 的主要措施，它的任务是保证网络资源不被非法用户使用和非常访问，是网络安全最重要的核心策略之一。
第一，建立入网访问功能模块。
入网访问 控制为网络提供了第一层访问控制。
它允许哪些用户可以登录到网络服务器并获取网络资源，控制准许用户入网的时间和准许他们在哪台工作站入网。
用户的入网访问控制可分为3个过程：用户名的识别与验证；用户口令的识别与验证；用户账号的检查。
在3个过程中如果其中一个不能成立，系统就视为非法用 户，则不能访问。
网络用户的用户名与口令进行验证是防止非法访问的第一道防线。
网络用户注册时首先输入用户名与口令，远程服务器将验证所输入的用户名是否 合法，如果验证合法，才能进一步验证口令，否则，用户将被拒之门外。
网络管理员将对普通用户的账号使用、访问网络时间、方式进行管理，还能控制用户登录入网的站点以及限制用户入网的工作站数量。
第二，建立网 络的权限控制模块。
网络的权限控制是针对网络非法操作所提出的一种安全保护措施。
用户和用户组被赋予一定的权限。
可以根据访问权限将用户分为3种类型：特 殊用户（系统管理员）；一般用户，系统管理员根据他们的实际需要为他们分配操作权限；审计用户，负责网络的安全控制与资源使用情况的审计。
第三，建立属性安全服务模块。
属性安全控制可以将给定的属性与网络服务器的文件、目录和网络设备联系起来。
属性安全在权限安全的基础上提供更进一步的安全 性。
网络属性可以控制以下几个方面的权限：向某个文件写数据、拷贝一个文件、删除目录或文件的查看、执行、隐含、共享及系统属性等，还可以保护重要的目录 和文件，防止用户对目录和文件的误删除、执行修改、显示等。
第四，建立网络服务器安全设置模块。
网络服务器的安全控制包括设置口令锁定服务 器控制台；设置服务器登录时间限制、非法访问者检测和关闭的时间间隔；安装非法防问设备等。
安装非法防问装置最有效的设施是安装防火墙。
它是一个用以阻止 网络中非法用户访问某个网络的屏障，也是控制进、出两个方向通信的门槛。
的防火墙有3种类型：一是双重宿主主机体系...
网络带给我们什么 作文
这几年，计算机普及程度日益提高，数字化概念主导着人们的思维方式和行为方式，我们的生活无处不烙上了“网络”的烙印。
瞅瞅时下大家见了面聊的话儿：“今儿上网看新闻了吗？”、“啥时咱们在聊天室里碰碰头？”、“给我发个E-mail”，都是一股子网络味道。
据统计，我国上网人数已从1995年的1万人增加到今年上半年的1600多万人，网络用户数今年占到亚太地区的第一位。
可移动的办公室、没有教室的学校、家中的购物天堂、屏幕上的“白衣天使”、网络咖啡屋、数字图书馆等等正改变着我们的生活，网络引领我们走进了一个新的时代。
网脉伸入百姓的衣食住行俗话说得好“民以食为天”，如今餐馆、饭铺在网上开了张，买菜也成为“在线”。
在国家经贸委、财政部和国家国内贸易局的倡议和指导下，中国蔬菜流通协会、中商铁蔬菜有限责任公司等共同创办了一个为全国蔬菜生产、加工、存储、包装、运输和销售等部门、企业和个人提供综合服务的专业型门户网站———绿篮网。
根据市场的新变化，绿篮网将先期推出“南菜北运”、“三绿工程”、“在线市场”和“绿篮行情”等栏目，吸引各产销商参与全国性“菜篮子”商品市场调控，引导业内人士参与“三绿工程”建设，完善“菜篮子”流通体系。
既然可以“吃”在网上，网上购物、网上消费就不在话下。
目前，许多商家把消费者放在第一位，改传统销售方法为网络销售。
我国大型零售商店———上海第九百货商店，日前成为了第一家真正意义上的网上商店。
网民如需购买“九百”的商品，只要进入“阿拉灯电子商务网站”，就可买到大至彩电、冰箱，小到铅笔、橡皮等数万种称心的商品，极大地方便了顾客，“九百”的营业额也大大增加了。
再看看“衣食住行”的“行”。
从今年10月21日起，全国铁路将配合新运行图的实施，正式开展全路联网售票。
北京和上海已经开始相互发售对方10对直通始发车的车票，京沪线南京、蚌埠、徐州、济南、天津站间，京哈线锦州、沈阳北、沈阳、长春、哈尔滨站，京广线石家庄、郑州、汉口、武昌、长沙、广州站，陇海线兰州、西安站，京九线南昌站和其它各线较大客运站间相互发售异地始发车票也将陆续开通，9月中旬全面实现全路联网车站相互发售异地始发车票。
届时，不论“十一”、“五一”、暑期、春运，您都走得了，走得好，走得快。
眼下正值暑期，大学报考、招生、录取一时间忙得不亦乐乎，网络在这其中可出了不少力。
从7月15日起，教育部学生司在网上主办了为期四天的“招生咨询大会”。
全国各地考生只要登录“中国大学生———高考招生信息咨询网”，就可向专家咨询高考招生情况。
考生和家长还可浏览全国近千所高校概况、专业介绍，院校招生计划，往年录取分数线等信息。
有关专家及各校招生办主任还作客网站现场答疑。
这是目前为止最大规模的一次网上现场高考招生答疑，为广大考生和家长开辟了一条权威、迅速、准确的高考信息咨询新途径。
许多省、市也实行了网上招生。
8月10日晚，教育部、中央电视台还携手在中央电视台第一套节目，首次以直播方式向社会展示2000年普通高等院校远程网上录取工作情况，轰动一时。
网络的缺陷“想着你的好，念着你的妙，没有网络的生活过不了，可是有了网也苦恼”。
围棋名将聂卫平是一只不折不扣的“网虫”，老聂上网为的是下棋和打桥牌，而且从来都是“行不更名、坐不改姓”，一律以真名示人；除此之外，老聂还喜欢用自己小儿子的名字“青青”上网，久而久之，“网迷”们也都知道“青青”就是聂卫平了。
可不久前，老聂在网上打出了“聂卫平”三字，未曾想却招致众多网迷的围攻，打假之声不绝，无论他怎样解释都无济于事。
老聂出师不利又心有不甘，旋即将名字换做“青青”，但依然未能博得网迷的信任。
屡受挫折的老聂最终不得不放弃了过瘾的机会，下网了事。
这还算好，要是赶上一系列诸如网络安全及计算机犯罪、假新闻、黄毒泛滥、知识产权侵犯、个人隐私泄露以及利用网络行等问题，那更令人头疼。
黑客，这个电脑系统的非法入侵者让多少人谈之色变，他要么闯入禁区、要地，盗走机密，要么乱搞恶作剧，干扰你的系统。
据统计，世界平均每20秒钟就发生一起黑客入侵事件。
我国互联网研究与发展中心近日发布的《中国电子商务指数报告》调查显示，我国的计算机被病毒侵袭过，直接造成的经济损失占电子商务交易额的比重为。
方兴未艾的电子商务，真是“钱”途漫漫。
交易的安全性、网站内容的丰富性、完善的售后服务、较大的折扣率以及高效率的产品配送体系等都影响用户的消费意向。
英国的一项调查表明，英国消费者对网上购物的安全程度缺乏信心。
在对2000名成年人进行的调查中，40%的被调查者表示，用信用卡进行网上购物时，提交的信用卡号码、到期日期等信息是否能得到妥善保护，非常令人担忧。
一些消费者认为，不能亲手检查过商品后再决定购物，是网上购物的另一大缺点。
明天的网络生活会更好自从网络出现，天下便让它“一网打尽”，连未来的经济都冠名为“网络经济”。
如何勾画这宏伟的网络经济蓝图？“要想...
求一篇关于网络的英语作文
If we want to enjoy these services, we have to provide much private information, including our names; we can buy and sell by it. We can do almost everything on the Inter, gender. Due to the poor Inter administration and weak neork security, our information might be open; we can entertain by it. Even sometimes the information will be misused by the criminals。
Considering the above-mentioned, we must enhance the alertness when using the Inter1）网络几乎已经渗透到人们生活和工作的方方面面，包括我们的一些个人隐私2）网络会对个人隐私产生哪些影响3）你认为应该如何保障我们在网络上的个人隐私Inter has perated into all the aspects of our life and work; we can municate by it. First, when we need Inter service, and almost anywhere anytime。
However, at the same time Inter provides services for us, it is inevitably invading our privacy to some degree. The services on most websites require our registering, stolen or sold, address, telephone number and sometimes bank account, we should always log on those big legal websites. Second. We can study and work by it; we can find a job by it
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不知道你写的是本科的还是研究生的论文，那如果是研究生的论文，我觉得论文的难点主要在文献综述。有很多的学生写论文的时候，喜欢把所看的文献的一些点罗列出来，而不是把它归纳出来。所以文献综述真的很重要，也很难要多看文献，多找出相同的观点，多总结。
论文三要素:论点，论据，论证。关键是论证，要穿插在论据之间，深入浅出地阐述！aqui te amo。