卷积神经网络的关键技术篇1

[关键词]西安市莲湖区中学生网络运用情况

随着网络技术的发展普及、信息时代的到来，网络成为了信息时代不可替代的新宠儿，网络越来越多的被日益广泛的运用到现代人的日常生活中，作为时展希望之所在的青年一代，网络对于他们当今生活的影响，又呈现出什么样的情况呢？团区委针对这一问题在我区20多所中学发放了20000多张关于青少年网络使用情况的调查问卷。现随机抽取其中5000余份进行有关分析思考。

该问卷调查对象是我区在校的初、高中的学生，随机发放，其中有效问卷21000份，回收率高达99%。

一、调查对象的基本情况

1.从调查对象的年龄来看，均为中学生，年龄在15—19岁之间，都属于青少年群体。

2.从所在学校来看，都为中学阶段，还属义务教育期间。

3.从被调查者的家庭背景来看，我区在回民街附近，学生家庭条件落差比较大，学生家长的文化素质参差不齐，学生接触网络情况存在一定的差距。

二、问卷调查结果

问卷具体从中学生上网的基本情况、上网目的、周围环境对其上网所持态度等主要方面做了详细调查。其中问卷分为学生卷和父母卷两个部分。具体统计结果如下：

（一）中学生大都上网，但对网络的正确认识程度不够。

问卷中“你是否登陆过互联网”这一项，调查结果表明绝大多数都选择了“登陆过”，但从每周上网时间，上网次数，网络对其学习、生活的重要性来看，他们对如何正确使用网络的认识还不够，上网多是以娱乐、体育、打游戏等为主，没有把网络的巨大作用发挥到日常的学习生活中，在校学生的网络合理使用情况不容乐观。

如下表所示：

（二）从网络对青少年的消极影响方面问题的统计结果来看：

针对“你是否通宵上网？”这一问题，选择“从未通宵上网”的人数占到总人数的59.8%，在“你是否为上网而旷课”这一项中选择从未因此而旷课的占到总人数的73%，而在“你的同学中，是否有人因为网络而出现了心理和行为上的严重问题”一项中，选择“有”的占到了3/5，选择“无”的占了1/5，选择“不清楚”的占到1/5。由以上统计结果可以看出现今网络对我区青少年的不良影响不大，虽然存在一部分迷恋网络的青少年，但所占比例极小。学校、家庭要加强对青少年关于网络有关知识的讲解，把存在网瘾的青少年早日带出泥沼，恢复正常向上的学习生活。

（三）青少年个人及学校、父母、老师对于中学生使用手机及上网的态度：

父母针对中学生使用手机及上网的态度问题，在随机抽取的5512份样本中，持“非常赞成”态度的有434人，赞成的共有1252人，“不赞成也不反对”的有2166人，“反对”的有809人，坚决反对的有883人。在班主任对学生上网的态度中，有682人非常赞成，有1145人赞成，有2012人既不赞成也不反对，有809人反对，有883人坚决反对。最后，对于中学生自己对使用手机的看法中，认为“有必要”的占到3/5，认为没必要的占到1/5。

三、关于西安市莲湖区青少年（在校中学生）网络应用中有关问题的思考和建议

不可否认网络上确实存在色情、暴力、等严重威害青少年心理健康的不良事物，然而，任何事物都存在双面性，网络自身的巨大优势也是其它媒介无法取代的，例如方便快捷、信息广泛、齐全等等。禁止青少年接触网络，他们失去的东西将无法估量，因为网络存在不可避免的缺点而拒绝、远离网络，后果将是相当可怕的。正是因为很多对互联网的负面评价，使得许多家长、老师都不允许青少年接触网络。然而，互联网真的这么恐怖呢？单就暴力这方面来说，有专家指出，暴力现象是人类几千年文明的伴生物，不能把几千年来都没有解决的问题简单地归罪于诞生只有几十年，在中国发展仅仅几年的一个新生事物。任何媒介都不可能单独起作用，暴力结果往往是综合因素使然。几万人甚至几十万人玩同一款游戏，但是暴力犯罪的只是极个别的人，这说明应该更多地寻找游戏之外的社会原因。专家强调，不能孤立地看待这些所谓游戏暴力事件。实际上，暴力问题常常是社会问题、家庭问题、伦理问题、教育问题的一种投影和折射，网络不应该承担也无力承担这些问题的责任。事实上，互联网只是一种传播工具，一种媒体，一种载体，或者说是一个虚拟世界，至于这个世界是什么样子的就不关互联网的事，就像世界里的人类社会的行为是什么样子的不关地球本身事一样。

互联网是属于全人类的，网络也是属于青少年的。网络塑造青少年，青少年创造网络。广大青少年是网络的主体，网络对青少年的学习、生活和工作产生了积极的影响。青少年也是推动网络发展的重要力量，他们以充满创造精神的网络产品和网络实践焕发了互联网的勃勃生机。

本次调查问卷的被访者，无论从家庭背景还是学校教育上都能很容易地让学生接触互联网。家庭上，家长文化水平较高，能有效地指导孩子上网；学校里，老师们基本上都配置有能连接互联网的电脑，并且可以布置需要上网查资料的作业给学生。然而，从实际情况看来，学校里并没有相应的网络素养教育课程，多数教师只知道布置作业，却没有教导学生们上网查资料时如何保护自己不受不良信息的骚扰侵蚀。而对于学生，他们一旦接触互联网，大多都会受到这个虚拟世界的吸引，好奇心驱使他们去自主地探索这个未知的、可能比现实世界更好的学习、交流平台，这是了不起的一种学习精神和态度！在孩子探索的过程中，家长和老师是其第一指导者。然而，当孩子充满激情地探索并认真地询问有关互联网的相关知识时，很多家长不以为然：一是自身对互联网这个新事物不了解，网络的相关知识不够；二是观念没有得到及时的更新，搪塞应付。据调查报告显示，绝大多数家长和教师对青少年接触互联网持保守甚至抵制的态度，有42%的家长和53%的教师反对学生去网吧，相当一部分家长和教师对孩子上网忧心忡忡。

据此，笔者建议：1、教育部门应该密切联系学校，定期给在校中小学生做积极有效的宣传并印发有关网络法律规章、上网相关知识等内容的宣传资料、推荐健康有益的网站等指引资料给学生、老师和家长，老师在更新网络观念的基础上负责基本的网络素养的指导。2、家长和学生一起来学习上述的材料。3、家长学习孩子的心理，尤其是青春期时的心理，并有效地了解孩子经常可能浏览的网站和聊天的对象，最好能有时间每日与孩子谈心或者闲聊；4、国家有关部门对网站进行审查分类分级，同时直接打击非法网站，规范网吧经营管理。全社会，特别是各大网站以积极倡导净化网络环境为己任，努力创建绿色网上空间，推进网络文明建设。5、各学校、教育部门应建立适合中小学生浏览悠闲的网站，密切关注他们的文化需求，并顺应之引导之。

据中国公安部消息，自2010年全国加大力度打击专项行动开展以来，社会各界尤其是广大网民对专项行动十分关注，反响强烈，纷纷通过电话、互联网举报并提供了大量有价值的线索，为打击，净化网络环境发挥了积极作用。推进网络文明建设已经上升为国家的行为，这是国家对千万青少年能在文明洁净的网络环境下成长的承诺，可喜可贺！

四、美好的前景：从新的历史高度来认识青少年与互联网的关系

当今世界，科学技术日新月异。特别是第二次世界大战以后，世界科学技术发生了新的重大突破，以计算机信息科学等为标志的现代科学技术突飞猛进，不仅给世界生产力的发展带来了巨大的推动，也给人类的生产方式和生活方式带来了深刻影响。计算机网络，特别是全球互联网作为人类的一项伟大发明，是信息科学的组成部分，已经成为人类现代文明发展的重要推动力。而且，这场革命的主导者、参与者，已经不是高龄的专业人员，而是以创新为最终竞争力的新一代青年，全球互联网的出现和迅猛发展，立即在全球范围内推动着一股新的年轻的领导力量的觉醒。

世界各国，特别是各大国，已经把计算机特别是计算机网络教育作为基础教育的主要内容来对待。我们的基础教育不仅要使新一代人具有基本的计算机知识和使用技能，避免成为新时代的数字文盲，还要进一步培养青少年应用技术的能力，使他们能够通过计算机技术进行有效筛选、获取有用信息，并进行创造性的加工处理。我们应该把从互联网上获取知识的技能，作为读、写、算一项终身有用的技术能力来对待。这是新时代的要求，也是历史的潮流。

总之，在数字化的时代，我们要提高青少年科技文化知识，提高青少年的素质，才能更好地走向新时代，迎接新挑战。

[参考文献]

[1]摘自《中国网友报》

[2]摘自《中国青少年网络协会第一次会员代表大会直播实录》原文出处：中青网

卷积神经网络的关键技术篇2

关键词：组织生活创新模式党建

一、引言

党的基层组织是党的全部工作和战斗力的基础，党的组织生活制度是我党长期以来坚持的一项基本制度，是党组织对党员加强教育和管理的基本形式和主要渠道，在对党员的宣传教育、监督管理中发挥重要阵地和载体作用。在信息化网络技术飞速发展的今天，面对庞大的互联网带来的机遇和挑战，如何与时俱进地提高组织生活的质量，增强组织生活的活力，调动广大教工党员参与组织生活的积极性，时刻保持教工党员的先进性，真正发挥高校教工党支部在教学、科研中心工作中的战斗堡垒作用，是当前高校加强执政能力建设和先进性建设的重要环节。

二、高校基层组织生活的现状分析

随着我国改革开放的深入和市场经济体制的逐年完善，社会结构、经济形式、分配方式日趋多元化，党的建设面临新情况新挑战，对党的组织生活提出新要求。与此同时，高校党员在知识结构、思想意识等方面发生了很大变化。纵观高校基层组织生活的现状，总体来讲是有序和规范的，但是这种在教研室传达文件、口头宣讲、领导灌输为主的传统组织生活模式已经无法适应新时代的要求，在很大程度上影响党员教工政治学习的热情，挫伤同志们理论学习的积极性，降低学习新鲜感。这些问题主要表现如下：

1.基层党组织生活内容贫瘠、形式单一

高校基层党组织生活多以党内外文件学习、分组讨论的形式展开，内容较为单一，知识缺乏系统性和层次性，实际效果不太理想，达不到教育、提高党员，增强组织创造力、凝聚力、战斗力的目的。

2.组织生活计划性、预见性不强

部分高校基层组织生活没有系统和明确的阶段活动时间表，组织生活安排得较为随意，常常处于被动应付状态。会前材料准备不充分，导致会中难以调动起教工党员的积极性，削弱党组织生活的政治理论学习优势。

三、高校基层组织生活线上线下创新模式的现实意义

党支部组织生活是党的生活的重要内容，积极认真地参加组织生活是每个党员的基本义务。《中国共产程》第一章第八条明确规定：“每个党员，不论职务高低，都必须编入党的一个支部、小组或其他特定组织，参加党的组织生活，接受党内外群众监督。党员领导干部还必须参加党委、党组的民主生活会。不允许有任何不参加党的组织生活、不接受党内外群众监督的特殊党员。”由此可见，每一个党员都必须参加组织生活，自觉学习党内外文件和材料，了解党中央、上级组织和本党支部的各项决议精神，提高自身觉悟和政治修养，在群众中起到良好的带头作用。这就要求我们不仅系统地开展基层组织生活，而且注意在新形势下组织生活模式创新，利用互联网的优势，建立起一套线上线下组织生活的新模式，调动起每位教工党员的主动性和积极性，从而达到有针对性对党员进行思想教育，保证党员在思想上的纯洁性，从而巩固党的团结和统一，提高党的凝聚力和战斗力。

四、高校基层组织生活线上线下创新模式的探索

随着计算机技术和互联网技术的迅速发展，现如今网络已成为当代人生活的一部分。人们通过网络了解社会、进行日常沟通、开展网上交易、召开远程会议……利用互联网技术，开发线上组织生活模式，犹如给曾经口口相传、面对面交流的组织生活方式插上现代科技的翅膀，很大程度上调动教工党员参与组织生活的积极性和主动性。原中共中央党校常务副校长郑必坚教授认为，互联网既是一种新的认识武器、认识工具，又是一种新的交流工具，更是一种新的生产力。也就是说，在现代条件下，党组织生活如果同互联网相结合，就是同新的认识工具、新的交流工具和新的生产力相结合，这是中国共产党永远代表先进生产力发展要求的具体表现。

1.组织生活线上创新模式的特点

（1）多元性、交互性

通过互联网技术使线上组织生活内容的形态从一元走向多元，内容从平面化走向立体化，从静态的纸质文字变为动态的音视频文件，从单纯的传达式变为多人的互动式交流。教工党员可以利用线上网络平台、党支部QQ群及微博、博客等形式进行无障碍沟通。让每位党员以主人翁态度在互动中关注基层党组织的生活、党内外要闻、时事新闻。

（2）无时间空间的局限性

相比传统组织生活，组织生活的线上模式少了时空限制，沟通交流的环境更宽松和自由。少了以往对会议地点的硬性要求，节省了广大教工党员的车马劳顿，只要有网络的地方，时间安排合理，同志们就可以在虚拟的线上过组织生活了。同时可以将自建的组织生活线上形式跟网上已有的知名红色博客、红色网站进行链接，扩大党员们的视野，使组织生活更具时代感，更能发挥战斗堡垒的作用。

2.创新的组织生活模式应将线上与线下相结合

基层组织生活的线上模式具备许多优势，但是面临很多不足，如党员的思想问题通常比较复杂，单靠网络交流往往看不出症结所在。虚拟的线上组织生活缺乏真实场景里切实的互动、眼神沟通和人文关怀，所以在开拓新的组织生活模式的时候要将线上与线下有机结合在一起，坚持现实性和虚拟性相一致原则。在利用互联网开展组织生活的同时，应时刻牢记多年来线下组织生活积累的宝贵经验和教训。

3.关于构建支部组织生活线上平台的构想

通过前期查阅大量相关党建文献资料，了解目前高校基层组织生活的现状和存在的主要问题，针对如何改善当前高校基层组织生活内容和形式过于单一、程序化、呆板化，缺乏计划性、预见性设计调查问卷，并发放到本支部成员和向来关心党建的热心群众中，预计发放50份问卷。在设计问卷的时候应同时兼顾效度和信度，并组织有序的问卷发放过程，给受试者留够作答时间和空间。收回问卷，并进行分析、统计和筛选。利用文献资料法、访谈法和数据分析法，对所得数据资料进行梳理。通过具体数据分析和广泛征集的意见和建议，构建出高校基层组织生活线下创新的模式；通过学习网络平台构建的相关知识和技术和请教计算机领域专业人士，设计网络平台各个模块，搭建教工组织生活网络平台，最终构建出高校基层组织生活线上线下创新的模式。

五、结语

互联网是现代人沟通交流、获取信息资料的主要渠道，充分利用网络这一党建工作的新载体，将线上与线下组织生活相结合，积极拓宽高校教工党员党的理论学习的信息传输渠道，探索出一种适合高校基层组织生活的新模式，使浩瀚无边的互联网成为党建工作的新平台，成为高校有效开展基层党组织生活的新载体。

参考文献：

[1]高燕.以网络为平台提高党组织生活实效性[J].当代青年研究，2009（3）.

[2]于泓.网络党建”――党建科学化的新推手[J].新长征，2011（5）.

卷积神经网络的关键技术篇3

关键词：全卷积神经网络；显著性预测；缩略图生成

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044（2017）14-0149-02

1概述

缩略图是一种经压缩方式处理后的图片，在小尺度下包含了原图像大部分有效信息，可广泛应用于图像快速索引、网页超链接等多个领域。目前相关算法多采用固定分辨率缩放及中央裁剪等固定规则进行缩略图生成，而忽视图像自身具有的内容信息。为提高缩略图携带的有效信息，该文利提出一种利用全卷积神经网络对图像进行显著性预测，再由显著点密度自动获取图像中包含最有意义信息的区域进行截取，进而生成图像内容相关缩略图的算法。

2算法设计

为生成面向图像信息的自适应缩略图，该方法由两部分组成。第一部分为图像识别模块，主要工作是得到图像的显著性图；第二部分为自适应滑动窗口模块，主要工作是得到窗口内平均显著度最强的窗口坐标。

2.1显著性A测

该文在缩略图截取区域识别阶段采用显著性预测算法作为识别手段。显著性预测是目前非常活跃并正在不断取得突破性进展的机器视觉领域下的一个子领域，是一种模拟人类注意力机制的算法。其主要目标是对图像（画面）中吸引人注意的地方（显著性区域）进行自动的识别与提取，并生成与输入图像尺度对应的一张灰度图。其生成的灰度图中的高亮度区域代表具有显著性物体，如汽车、人脸、字母等，并且服从高斯分布。根据特征融合理论（FeatureIntegrationTheory），目前已有多种基于卷积神经网络的显著性预测算法被提出（如DeepFix、SALICON等），并极大的提高了显著性识别的精度。

2.2卷积神经网络概述

为生得到面向内容的缩略图截取坐标，首先需要对图像内容进行识别，并对图像每个区域的重要程度进行分类。近年来由于GPU并行运算性能的突破性进步以及基于大数据技术的训练数据集扩充，深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeu-ralNetworks，DCNNs）在包括图像识别、目标跟踪及显著性预测等多个图像处理领域上的任务都取得了极大的提升。而预训练参数（Pretraining）与转移学习（TransferLearning）等技术进一步提升了CNNs在多项图像处理任务中的泛化能力及可用性，因此该文采用截断VGG19模型为预训练网络，进行显著点识别及缩略图。全卷积神经网络与传统的全连接神经网络类似，均采用梯度下降算法对权值进行更新。不同点在于，全卷积神经网络每次更新的值包括卷积核的值以及该卷积核的权值。

2.3网络结构

该文所采用的全卷积神经网络采用截断的VGGl9预训练模型的前10层组成。VGGl9由进行图像识别（物体分类）的ImageNet数据集训练而成，可精确识别数据集中1000中物体分类，故其所学习的卷积核参数包含有丰富的物体信息。

其中网络的具体成分主要由10层卷积模块及3层最大池化层组成，而卷积模块依次由一层卷积层，一层批量归一化层以及一层ReLU（RectifiedLinearUnit）激活函数层组成。其中前8层卷积层由普通3×3大小，1×1步长的卷积核组成，后两层卷积层由带2×2洞的3×3大小（故实际感受野为5×5），步长1×1的卷积核组成。

网络结构如图1所示。

2.4缩略图生成

由全卷积神经网络识别并得到的显著性图为灰度值为0-255的灰度图，大的灰度值代表高显著性激活度。在得到对应图像的显著性图之后，方法采用步长为10像素的滑动窗口对显著性图进行遍历，并选择所窗口内激活程度最高的区域所处坐标作为缩略图截取坐标。对于有多个相同激活值的区域则选取距离图像中心最近的区域所处坐标为缩略图截取坐标。最后通过对原始输入图像中对应缩略图截取坐标进行截取，得到最终缩略图。

3实验设计

根据算法流程，该方法中实验设计也可分为两部分：第一部分为训练用于得到显著点坐标的全卷积神经网络，第二部分为设计并实现基于显著性图的动态步长滑动窗口方法。

3.1网络参数及训练数据设置

该方法训练数据选自开放数据集MIT1003及SALI-CONt31。实验采用批量训练方法，每批数据由128个样本组成，共训练2000个批次。网络采用绝对平均误差（MeanAbsoluteError，MAE）为损失函数（如公式1所示），并采用改进的梯度下降算法Adam算法进行权值更新，以提高网络鲁棒性及收敛性。网络收敛曲线如图2所示。

3.2滑动窗口设计

在得到输入图像的显著性图之后，所提方法通过滑动窗口截取缩略图，并通过自适应步长降低算法的时间复杂度。自适应步长通过由当前窗口内显著性图的平均激活值得到。步长的最大分辨率为40像素，最小分辨率为5像素，当当前窗口内平均激活值小于预设阈值时，下一次窗口的滑动步长增加为当前步长2倍，直至增大到最大分辨率步长。当当前窗口呢平均激活值大于预设阈值时，则每一次滑动减小位原步长的1/2，直至衰减到最小分辨率步长。

3.3实验结果

在验证及测试阶段，采用的测量标准为AUC-Judd，相关系数（CorrelationCoefficient）以及KL散度（Kullback-LeiblerDiver-gence）。其中AUC-Judd越大越好，KL散度越小越好。训练收敛后以以上测量标准在MIT1003数据集上进行了验证测试，所得结果如表一所示。表一表面该方法在显著性预测上超过了传统方法，取得了较好的结果。

图3对所提方法得到的缩略图进行了直观展示。从中可知所提方法在缩略图生成的过程中对图像本身信息进行了有效提取且得到了有效的显著性图，并由该显著性图通过滑动窗口得到了缩略图所需的正确截取坐标。最后得到的缩略图对于原图像本身信息具有高代表性，且并未损失分辨率信息。

卷积神经网络的关键技术篇4

一、互联网企业人力资源培训体系存在的问题

（一）缺乏完整的培训计划

与传统企业固定的人力组织形式不同，互联网企业应该建立起较为柔性且灵活的人力资源体系，这要求互联网企业的工作人员具有高度责任心和工作热情，积极配合企业发展。因此，需要建立一项完整的人力资源培训计划，以提高员工的工作能力和自身素质。网络信息技术的不断发展进步决定了互联网企业对内部员工的培训是一项长期的工作，但是很多企业错误地认为培训是一个短期的学习任务，一年组织一两次就足够，这种没有整体计划性的培训缺乏对企业长远发展的考虑，导致培训不仅没有起到预期效果反而浪费了大量的人力物力。另外，企业通常是采取自上而下布置任务的方式来开展培训工作，由高一级给低一级布置学习任务，这就导致培训计划无法形成一个统一的流程，甚至变成一项形式工程而影响了培训工作的效果。

（二）培训缺乏针对性

很多互联网企业在对员工进行培训之前忽视了对员工实际信息操作能力的考察，这就导致企业的培训工作有一定的盲目性。一方面，企业的培训课程与培训对象的要求不相符合，这导致员工在未来的工作过程中遇到一些技术性问题，但无法及时采取有效措施解决；另一方面，不同工作特点的员工需要采取不同培训方法，否则会造成培训课程不够专业，无法给员工提供正确的工作指导，这意味着培训的价值降低，培训收效甚微。另外，许多互联网企业对员工的培训过于理论化和形式化，不注重对员工信息技术实践操作能力的培训，这种不符合信息技术发展要求的培训内容已经不能满足信息化社会的需求，无法起到提高员工业务技能的作用。

（三）培训效果不能及时反馈

一个完整的培训体系应与本企业的发展战略、人力资源管理战略和培训需求相关联，但是部分互联网企业对培训反馈不够重视，导致培训过程及结果无法得到及时反馈，影响了企业各项战略的制定。在企业培训过程中，要进行有效监督，在培训结束后要及时反馈培训效果，避免企业的培训制度流于形式。

（四）缺乏对员工的培训激励机制

目前国内互联网产业仍属于新兴产业，其发展并不成熟，企业内部的员工也多为年轻工作者，不能正确认识参加培训对其自身的重要意义，在参加培训的过程中懒惰懈怠甚至逃避培训。这就需要在企业内部建立起员工培训激励机制，将培训与员工个人的工资奖金以及职称升职等挂钩，从而提高员工参加培训的积极性。

二、构建完善的互联网企业人力资源培训体系

（一）分析培训需求

开展培训工作的第一步就是对实际的培训需求进行分析，具体分为企业分析、人员分析和工作分析。

第一，进行企业分析。首先，要将员工培训需求与互联网企业的经营理念相结合，保证培训方向与信息化社会发展的方向相一致。其次，应进行人力资源需求分析，使企业员工的能力水平与互联网企业发展相适应。最后，要进行企业效率分析，争取通过培训使企业的信息处理效率达到最高水平。

第二，进行人员分析。人员培训的首要目的是使技能水平不符合工作要求的员工通过培训得到进步，而信息属性存在差异，每个员工的工作任务和技能水平也各不相同。因此，人员分析的关键在于明确员工之间的技能差距，在开展培训之前将每个员工的技能水平进行调查记录，为培训任务的制定提供参考。

第三，进行工作分析。工作分析可细分为工作任务分析、工作责任分析和组织关系分析。通过工作任务分析，明确工作行为、确定工作的中心和关键任务、准备好工作的设备和材料；通过工作责任分析，确定相关责任人，为员工配备相应权限，实现权责统一；通过组织关系分析，明确工作的协作关系和人员的隶属关系，以书面文件的形式对培训的具体标准进行规范、准确地描述。

（二）确定培训目标

（1）高层人员培训目标。在互联网技术高度发展的今天，互联网企业的高层领导者已经不再是单纯的技术专家，而应该是具有创新精神的互联网人才，可以利用互联网技术创造新的产品和服务。因此，互联网企业对员工的要求应该不断提高，在对高层员工进行培训时，要强调对被培训者能力的提升，在对其进行培训时可以应用研讨会的形式或者短期学习、相关信息部门参观考察等方法，帮助其了解当今科技行业最先进的信息技术和最新的网络市场需求，从而掌握最先进的经营知识，增强企业在同行业的竞争力。高层员工应该通过培训提高决策能力和领导水平，通过实际能力带领企业走向更光明的发展道路。

（2）中层人员培训目标。对于中层员工，主要要求其学习当前技术行业领先的工作技能，更好地配合上级的工作，同时领导下级的工作。在对中层员工进行培训时，可以采用网络技术研讨会、组织案例研究或者处理简单信息事务等方法，并注重培养员工的集体协作精神，从而加强上下级之间的沟通，提高整个部门的工作效率。另外，为了扩大互联网企业中的人才队伍，企业应该更加注重从中层人员中挑选出具有发掘潜质的员工并对其进行重点培训。

（3）基层人员培训目标。对于基层人员，主要要求其学习工作过程中必须掌握的基础知识和基本技能。一般企业在对基层员工进行培训时主要采取课堂讲座、实践操作教学等方法，目的在于用最直接和实际的方法提高基层员工的业务处理能力，但是在进行内部员工培训的实际过程中，也会根据员工实际情况的不同采取更多的培训方法，以最大限度地增强培训效果。为了提高基层人员对工作的适应能力，企业应该敢于任用年轻的员工，鼓励其在接受培训的过程中尝试负责企业中的关键岗位甚至管理岗位的部分工作，促进其在实际工作中提高自身的素质。

（三）制定培训规划

（1）建设优质的培训队伍。由于互联网企业属于新兴企业，其从业人员多为年轻工作者，工作经验不足，而与互联网相关的技术又在不断发展。因此，为了让员工的素质水平企业发展的需要相适应，需要加强对工作者的技术培训。首先，在员工入职前，为了让其更加充分地了解企业现状和其自身的工作情况，需要对其进行入职培训，学习与专业相关的基础知识和技能，尽快融入工作团队中。另外，要使培训取得良好的效果，就要严格挑选符合培训要求的高素质讲师。由于互联网公司经营范围的无限性，所以要在招聘讲师的过程中扩大招聘范围。例如，高薪聘请来自国外网络公司的信息技术员工，为受训员工传授操作经验；网络技术开发人员可以为受训员工提供创新理念；网络市场专家可以为受训者提供市场经验等。所以企业在对员工进行培训时，要针对不同的培训项目配备相应的讲师，建设起一支优秀的培训队伍。

（2）制定科学的管理办法。要对培训工作进行有效管理，需要制定一个规范化、书面化、程序化的管理方案，确定培训工作的指导思想和实施原则，在培训工作的实际开展过程中记录培训流程以及各个环节的具体情况。另外，还要考虑组织培训所需要的经费条件以及设备保障，由有关部门对培训顺利完成所需经费进行一个合理的预算，填写报表并向上级部门提出经费申请，以争取管理部门的支持和相关部门的配合。另外，还要采取必要的员工激励措施对其进行管理。由于互联网企业的特殊性，其员工有很多个性化需求。例如，工作时间自由、精神补偿多元化、生活方式舒适健康等。所以，针对这种情况，互联网企业应该对员工采取一些激励措施。例如，放宽员工的工作时间和工作地点，采取弹性工作制和自助式福利制度等。同时，对于企业的战略型人才，企业还可以利用利润分享、转赠股权、业绩单位等多种形式对人才进行中长期激励。

（四）实行培训方案

培训计划的实行是整个培训工作的重要环节，在培训初始阶段，要在讲师和学员之间提供必要的帮助，尽快建立融洽的学习氛围，便于学员进入学习状态并获得更好的学习效果；在培训的中间阶段要注意观察突发情况并采取适当的干预措施；在培训结束时对培训前所设定的培训目标完成情况进行考察，并制定一套培训项目调查问卷，该问卷由学员亲自填写。企业要在培训活动中针对员工在技能方面的欠缺进行相应的课程规划，为不同的员工开设不同的培训课程，有效弥补员工在知识技能方面的不足，提高员工的业务水平和工作能力，使受训员工成为满足企业发展及信息网络行业进步需要的新鲜血液。

（五）评估培训效果

对培训结果进行评估是人力资源培训工作的重要组成部分，评估是以员工的反应、学习成绩、工作成效等为标准的，在最终进行培训评估时要将这些标准综合起来，用实际反馈检验培训是否起到了应有的作用，以便今后更好地改进培训的方法和内容。第一，根据受训者的反应进行评估。在一个阶段的培训工作结束后，可以将接受培训的员工组织起来，借助问卷调查的方法，收集受训员工对培训结果的反应。问卷调查的内容可以包括：对培训工作是否满意、对培训老师的授课方法是否适应、培训设施是否完善等等问题。在将这些问卷调查结果进行统计之后，对培训效果进行综合评估。第二，根据受训者绩效考核成绩进行评估。在员工接受培训后，借由考试的形式对员工的培训效果进行评估，可分为卷面考试和实际操作测试，对员工的理论知识掌握情况和操作技术进行考核判断，检验培训工作完成后是否达到了预期目标。第三，对受训者的工作行为进行评估。这种评估方法要在培训结束后较长的一段时间内进行，主要是观察受训员工能否把培训中学到的先进技能实际应用到日后的工作之中，以及其接受培训之后的工作效率是否有所提高。第四，对培训结果进行评估。检验培训是否使企业效益得到了提高，以及客户对企业各部门的评价是否有所提高，通过这样的评估分析，企业就可以更直观地了解到培训带给企业的实际收益。

三、结语

卷积神经网络的关键技术篇5

【关键词】图像识别；数学建模；分类算法；深度学习

引言

随着微电子技术及计算机技术的蓬勃发展，图像识别应运而生，图像识别是研究用计算机代替人们自动地去处理大量的物理信息，从而代替人的脑力劳动。随着计算机处理能力的不断强大，图像识别从最早的文字识别、数字识别逐渐发展到人脸识别、物体识别、场景识别、精细目标识别等，所采用的技术也从最早的模板匹配、线性分类到广泛使用的深层神经网络与支持向量机分类等方法。

1.图像识别中的数学问题建模

1.1飞行器降落图像智能识别建模

在复杂地形环境下，飞行器进行下降过程，需要采集图像并且判断是否符合降落要求。在对飞行器进行最终落地点的选择时，如果降落点复杂程度较高，采集的图像中将会产生大量的训练样本数目，图像配准过程中，极大地增加了运算量，造成最佳降落点选择的准确率降低。提出了利用图像智能识别进行最佳降落点的建模。利用伪Zemike矩能够对降落点的图像形状进行准确的描述，利用Procrustes形状分析法提取最佳降落点的特征，利用Rank的融合决策法最终实现最佳降落点选择的目的。

1.2人脸面部表情图像识别的隐马尔科夫建模

人有喜怒哀乐，目前有一种利用隐马尔科夫模型的建模方法，可以实现对人脸表情中的情感进行识别。具体的是：首先，采用子窗口对人脸面部表情图像进行采样，然后利用离散余弦变换提取所需要的特征向量，通过对人脸面部图像进行隐马尔科夫建模，使用获得的特征向量作为观测向量对人脸面部图像的隐马尔科夫模型进行训练，再使用训练后的隐马尔科夫模型对JAFFE人脸图像测试集中地人脸表情图像进行情感识别。

2.典型的图像识别算法

2.1基于Gabor变换和极限学习机的贝类图像种类识别

对贝类图像进行Gabor变换，提取其图像特征，确定了图像特征维数；采用2DPCA方法，对变换后的特征进行降维，并利用极限学习机（ELM）进行贝类图像的分类识别。与BP神经网络和支持向量机（SVM）实验对比发现，极限学习机分类器用于贝类识别不仅速度极快而且泛化性良好，算法具有较高的精度。其特点对高维图像识别精确度高，但算法的复杂度和设计一个精确的分类器都显得难以把握。因此该类图像识别算法很难普遍推广使用，识别对象必须是贝类图像。

2.2利用公开的全极化SAR数据，研究基于SAR图像的检测、极化分解和识别算法

首先根据四个线极化通道合成伪彩色图像，从而对场景进行初步认知。利用一维距离像分析全极化各通道的信噪比强度，通过对目标进行Pauli分解得到目标的奇次散射分量和偶次散射分量，从而完成对海杂波、建筑物和舰船的相干分量的研究。其特点过程简单易掌握，但识别对象有限。

2.3基于SVM的离线图像目标分类算法

基于SVM的离线图像目标分类算法，先对训练集预处理，然后将处理后的图像进行梯度直方图提取最后对图像目标的分离器进行检测，但是这种图像识别算法只是有效，实用性不强。

3.深度学习在图像识别的应用

3.1Deeplearning的原理

深度学习是一种模拟人脑的思考方式，通过建立类似人脑的神经网络，实现对数据的分析，即按照人类的思维做出先关解释，形成方便人们理解的图像、文字或者声音。深度学习的重点是对模型的运用，模型中需要的参数是通过对大量数据的学习和分析中得到的。

深度学习有两种类型：有监督学习和无监督学习。学习模型根据学习框架的类型来确定。比如，卷积神经网络就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网就是一种无监督学习下的机器学习模型。

3.2深度学习的典型应用

深度学习是如今计算机领域中的一个夺人眼球的技术。而在深度学习的模型中研究热度最高的是卷积神经网络，它是一种能够实现大量图像识别任务的技术。卷积神经网络的核心思想是局部感受野、权值共享以及时间或空间亚采集。通常卷及神经网络使用最后一层全连接隐层的值作为对输入样本所提出的特征，通过外部数据进行的有监督学习，从而可以保证所得的特征具有较好的对类内变化的不变性。

3.2.1基于深度学习特征的人脸识别方法。

卷积神经网络在人脸识别领域取得了较大突破，为了更加有效的解决复杂类内变化条件下的小样本人脸识别问题，使用深度学习的方法来提取特征，与基于稀疏表示的方法结合起来，实验证明了深度学习所得的人脸特征具有很好的子空间特性，而且具有可迁移性以及对类内变化的不变性。

3.2.2基于深度学习的盲文识别方法。

目前盲文识别系统存在识别率不高、图片预处理较为复杂等问题。针对这些问题，利用深度模型堆叠去噪编码器自动、全面学习样本深层次特征，避免人为手工选取特征存在的多种弊端，并用学习的特征作为神经网络的输入，更大程度地避免了传统神经网络由于随机选取初值而导致结果陷入局部极值的问题。

3.2.3基于深度学习的手绘草图识别。

目前的手绘草图识别方法存在费时费力，较依赖于手工特征提取等问题。基于深度学习的手绘草图识别方法根据手绘草图时缺失颜色、纹理信息等特点，使用大尺寸的首层卷积核获得更多的空间结构信息，利用训练浅层模型获得的模型参数来初始化深度模型对应层的模型参数，以加快收敛，减少训练时长，加入不改变特征大小的卷基层来加深网络深度等方法实现减小错误率。

4.结论

图像识别是当代人工智能的热门研究方向，其应用领域也是超乎人类想象的，相信通过技术的不断创新，图像识别技术会给人们的生活带来智能化、个性化、全面化的服务。

参考文献：

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[2]杨靖尧，里红杰，陶学恒.基于Gabor变换和极限学习机的贝类图像种类识别[J].大连工业大学学报，2013（04）.

[3]马晓，张番栋，封举富.基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法[J].智能系统学报，2016（11）.