计算机硕士的论文

经过几天或者十几天的奋斗终于把论文写完了，查重后就又心头一紧，查重率高达90%。这可不是随便乱说的，曾经就有过这样的学生，因为他参考其他论文又引用了大量网络上查找的文献，直接复制过来。所以你懂的，论文查重是毕设过程中又一道不小的坎。有些人花钱在一些app或者网站上用智能降重功能解决，可那毕竟是电脑，怎么可能和我们人脑比，所以那些人花完钱才发现效果并不理想，不通顺的语句，不符常理的逻辑应有尽有。还是老老实实慢慢敲吧，用自己的话来讲述重复率就不会那么高了。少则两三天，多则四五天，只要自己肯动手，基本上都会降下来。还有人通过增加字数来降低查重率。有位学生说过这么一句话：既然查重率的算法是重复字数/总字数，那么我增加总字数同样可以达到降重的效果。最后他的论文打印出来有三四十张A4纸。当然，作为计算机专业的你，却有近路可走——代码。计算机专业是可以将代码写在论文上的，而代码的查重率却极低。所以计算机专业的小伙伴们有福了，适当地在你的论文里添加一些你觉得有必要罗列的代码，比如我想把实现这个步骤的代码附加上去，或者赋值跳转的同样没问题，将会非常有效降低你论文的查重率。所以不要害怕改文论，比起答辩来说，这只是开胃小菜。最后献上一些常用的查重工具1、paperpass2、paperyy3、paperfree4、freecheck5、paperdatas备注：本文章为六月雪毕业设计网所有

如果你是一名大四学生，又或者你是大三即将上大四的学生，又又或者你是大学生，你将毕业的时候都要写毕业论文，如果你是工科，那么你还可能要拿出你的毕业作品出来。想要从大学毕业，拿到本科证，就必须要写毕业论文，还要通过学校的答辩环节，才能拿到毕业证书，算一名大学生。相信今年大四的学生，除了计算机专业外，有很多专业的学生已经把毕业论文写完了，比如市场营销、会计系等等。虽然近期受到疫情的波动影响，但是毕业论文这事是不能停止脚步的，唯一可能的就是稍微推迟答辩时间，论文的初审和查重，都应该按照学校安排好的时间来执行。那么如何快速的写一篇计算机的论文呢？1、选题：当你要准备毕业选题的时候，最好找个老师，跟老师商量一下，选个你擅长领域方面的毕业论题2、网上查找相关文献：从知网或者图书馆查看相关文献，并记下以后论文要用到的内容知识点3、毕业作品实现：首先应该先规划一下毕业作品，有哪些功能、怎么实现、如何衔接，最后做出一个作品出来4、根据你的作品开始撰写论文：（论文包括）a、前言b、正文部分（主要说一下正文怎么写）根据的你选题，展开论述（说一下背景、目标、意义）根据你的选题，进行分析（可行性、特点、设计思想、总体规划）根据你的选题，说明开发工具、开发模式和主要架构针对你的系统功能逻辑，进行一一描述针对你的系统功能实现，进行一一描述说说你的难点，和一些环境的搭建c、结论如果想要快速的写出一篇论文出来，根据上面的步骤来，还是比较容易的。如有不懂可以留言

最近我贴了很多关于计算机专业的帖子，不过总体感觉比较散，在这里总结一下，表达以下我的观点，适用对象：计算机科学与技术的同学和其他专业想转计算机专业或者极其爱好计算机专业的同学。一、给计算机专业的同学 1.首先请你热爱这个专业。只有这样，你才会从抽象的理论中找到实实在在的快乐。如果你不热爱她，或者只因为这是个热门专业，那么极力要求你放弃这个专业，因为计算机是一把双刃剑，学好了你会飞黄腾达，学不好你毕业后会极其痛苦，高不成低不就，没有发展潜力，如同学英语专业的人到了美国一样。 2.不要用功利眼光对待这个学科，这绝对不是点点鼠标就能挣钱的专业。不要去想做网站挣钱，不要想靠点击率增加广告，这个在4年前已经过时，如果你现在仍然这么想，千万别说出来，因为我会觉得你很土。计算级专业的成就感总是伴随着身体上的痛苦而来，肩周炎，颈椎病，眼睛干涩，掉头发，腰椎间盘突出，关节炎，不夸张，这么帅的我工作了两个月以后发现开始掉头发了。 3.搞明白计算机“科学”与“技术”的含义。做网页，做图片，做flash，玩游戏，上网，听歌，录mp3,搞电影字幕，装windows,改注册表，为软件皮肤……这通通不叫计算机科学与技术，如果你是计算机的学生，会做以上事情，那是你应该的，不会做，也没什么丢人的，我们需要的不是让别人称作“高手”。 4.明确你最终的专业方向是软件还是硬件。方向是网络？网络不是专业方向。网络是最优秀的软件工程师、最优秀的硬件工程师与最优秀的通信工程师的智慧结晶。如果你是软件方向，请你在学精一揽子数学、数据结构、算法设计、数值分析、汇编语言、操作系统、编译原理、数据库原理、软件工程之类课程后，仔细的听一听硬件课程，他对你有用。软件工程绝对不是背背就能过的课，计算机理论可能是一个人就能研究出来，软件工程是成千万网软件工程师几十年来失败的教训凝结成的结晶，请认真听课。不要问我应该学什么语言，计算机专业的人必须具备任何语言1小时上手的能力，最起码要在10分钟把"hello world"做出来。如果说有必须学的两种语言，那他们是c++与java,学他们不是在学语言，而是在学thinking in c++,thinging in java，一个是软件的基础理论，一个是面向对象的基础理论，从来没有人听说过“thinking in basic”。如果你说c++过时了，那么千万别告诉别人你的名字，因为很丢人。山科大的老师只会教给你c，不会教给你++，所以不要被他蒙蔽，大胆的问他++，如果他不会，干脆换老师。学硬件的同学在认真听听以上课程后，学精除了政治以外的其他课程。 5.即使你学好了以上课程，我们仍然差得很远，我们只弄清学什么了，但是还不知道做什么。我们的课程设计太小儿科了，别对你在国外的同学说，否则会被笑话，所以我们要尽可能的多做设计，别一个人们闷着头做，两三个人合作一个项目，不会交流的计算机人员30岁以后肯定会下岗。题目呢，尽量是一些简单的底层开发，可以去国外大学网站上搜一搜，要自信你一定能做出来，毕竟不是什么难题，而是我们应当具备的素质。 6.如果你对网络有意，在具备了一定动手能力后从协议或者底层硬件的角度去学习它。否则你是自甘从一名高贵的计算机专业人员堕落为做着沉重机械体力劳动的民工。对网络安全感兴趣，那么你就在学会使用各种工具的一个月后从编程的角度深入学习网络协议和操作系统吧！只会用工具攻击无知人员的漏洞是一种意淫的行为，如果乐此不疲，并到处叫嚷“黑客”，那么这种行为可以被称作“手淫”。网上呼吁中美、中日黑客战时，希望你安心学习课程，或者睡觉休息，或者去运动娱乐，不要给祖国抹黑。 7.正确对待认证。绝大部分认证不是高薪的敲门砖，而是你上岗前的智商水平测试。如果你考过了认证，别对别人说这个认证是垃圾，请告诉别人你在学习中懂得了那些知识，如果你没有懂得知识，那么你是个paper，认证不是垃圾，你是垃圾。如果你连认证都没考就到处喊它垃圾，那么你就亲自考考试试，考过了，懂了，那么你随便；如果过了但是不懂，认证不是垃圾你是垃圾，如果没考过，那么看这个帖子的所有人都知道你是什么了。MCSE、CCNA、CIW等等都有它存在的意义，只要你有钱都值得一学，他们是最正规的知识来源，是经过理论、实践、时间与市场考验的产品。

作者 | 神经小兮2019 年转眼已经接近尾声，我们看到，这一年计算机视觉（CV）领域又诞生了大量出色的论文，提出了许多新颖的架构和方法，进一步提高了视觉系统的感知和生成能力。因此，我们精选了 2019 年十大 CV 研究论文，帮你了解该领域的最新趋势。我们看到，近年来，计算机视觉（CV）系统已经逐渐成功地应用在医疗保健，安防，运输，零售，银行，农业等领域，也正在逐渐改变整个行业的面貌。而今年，CV 领域依然硕果累累，诞生了多篇优秀论文。我们选择了其中十篇论文，以供大家参考、学习，了解该领域的最新趋势与前沿技术。这十篇论文涵盖了卷积网络的优化，计算机视觉中的无监督学习，图像生成和机器生成图像的评估，视觉语言导航，使用自然语言为两个图像标注变化等。以下是我们精选的 10 篇论文目录，先一睹为快：1.EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural NetworksEfficientNet：卷积神经网络模型缩放的反思2.Learning the Depths of Moving People by Watching Frozen People通过观看静止的人来学习移动的人的深度3.Reinforced Cross-Modal Matching and Self-Supervised Imitation Learning for Vision-Language Navigation增强的跨模态匹配和自我监督的模仿学习，用于视觉语言导航4.A Theory of Fermat Paths for Non-Line-of-Sight Shape Reconstruction非视线形状重构的费马路径理论5.Reasoning-RCNN: Unifying Adaptive Global Reasoning into Large-scale Object DetectionReasoning-RCNN：将自适应全局推理统一到大规模目标检测中6.Fixing the Train-Test Resolution Discrepancy修复训练测试分辨率差异7.SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural ImageSinGAN：从单个自然图像中学习生成模型8.Local Aggregation for Unsupervised Learning of Visual Embeddings视觉聚合的无监督学习的局部聚合9.Robust Change Captioning强大的更改字幕10.HYPE: A Benchmark for Human eYe Perceptual Evaluation of Generative ModelsHYPE：人类对生成模型的 eYe 感知评估的基准接下来，我们将从核心思想、关键成就、未来技术应用等方面，详细介绍这 10 篇论文。限于篇幅，我们将解读分为上、中、下三个篇章，欢迎大家持续关注后续内容推送。1《EfficientNet：卷积神经网络模型缩放的反思》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf摘要 卷积神经网络（ConvNets）通常是在固定资源预算下开发的，如果有更多资源可用，则会进行扩展以获得更高的精度。在本文中，我们系统地研究了模型缩放，并发现仔细平衡网络的深度，宽度和分辨率，可以带来更好的性能。基于此观察结果，我们提出了一种新的缩放方法，该方法使用简单而高效的复合系数来均匀缩放深度/宽度/分辨率的所有维度。我们证明了此方法在扩展 MobileNets 和 ResNet 方面的有效性。更进一步，我们使用神经体系结构搜索来设计一个新的基准网络，并对其进行扩展以获得称为 EfficientNets 的模型系列，该模型系列比以前的 ConvNets 具有更高的准确性和效率。特别是，我们的 EfficientNet-B7 在 ImageNet 上达到了最先进的 84.4％top-1 / 97.1％top-5 精度，同时比现有最佳 ConvNet 缩小了 8.4 倍，推理速度提高了 6.1 倍。我们的 EfficientNets 还可以很好地传输并在 CIFAR-100（91.7％），Flowers（98.8％）和其他 3 个传输学习数据集上达到最先进的精度，而参数要少几个数量级。源代码链接：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet.。本文核心思想 CNN 的深度（层数），宽度和输入分辨率应以特定的比例放大，而不是任意放大。此外，由于模型缩放的有效性在很大程度上取决于基线网络，因此研究人员利用神经体系结构搜索来开发新的基线模型，并将其按比例缩放以获得一个称为 EfficientNets 的模型系列。您可以根据可用资源，选择 EfficientNets 中的一种模型。关键成就 EfficientNets 在 8 个数据集中的 5 个上，获得了最优的精度，平均参数减少了 9.6 倍。特别是，具有 66M 参数的 EfficientNet 在 ImageNet 上达到了 top-1 准确率 84.4%，top-5 准确率 97-1%，比之前最先进的 CNN - GPipe(参数557M )小了 8 倍，快了 6 倍。此论文在人工智能界的荣誉 该论文在机器学习领域的顶尖会议 ICML 2019 上被重点介绍。未来的研究领域 作者在 Google AI 博客上表示，他们希望 EfficientNets「充当未来计算机视觉任务的新基础」。有哪些可能的业务应用程序？这项研究的结果对于商业环境中的计算机视觉应用非常重要，因为提出的方法可以更快，更便宜地从 CNN 获得更准确的结果。在哪里可以获得实现代码？作者已发布了其 TensorFlow EfficientNet 实现的源代码：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet 。还可用 PyTorch 实现：https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch2通过观看静止的人来学习移动的人的深度论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.11111.pdf摘要 我们提出了一种在单目摄像机和人都可以自由移动的情况下，预测密集深度的方法。现有的用于从单目视频恢复动态非刚性物体的深度的方法，对物体的运动施加了强烈假设，并且可能仅恢复稀疏的深度。在本文中，我们采用数据驱动的方法，从新的数据来源中学习人物深度先验：成千上万的人们模仿人体模型的互联网视频，即以各种自然姿势冻结，而手持摄像机则在现场浏览。因为人是静止的，所以可以使用多视图立体重建来生成训练数据。在推理时，我们的方法使用来自场景的静态区域的运动视差线索来指导深度预测。我们通过移动手持摄像机捕获的复杂人物动作的真实世界序列展示了我们的方法，显示了对前沿的单目深度预测方法的改进，并显示了使用我们预测的深度产生的各种 3D 效果。本文的核心思想 这项研究解决了在一个有人类主体的自然场景中，当主体和单个摄像机同时移动时，映射深度的挑战。作者使用 YouTube 上模仿人体模型的人的视频数据库 Mannequin Challenge（人体模型挑战数据集）训练了一个深度神经网络，该深度可以通过现有的立体声技术进行映射。该网络以 RGB 图像、人类区域掩码和环境初始深度作为输入，然后输出包括环境和人类在内的整个图像的稠密深度图。假设人类在移动而场景的其余部分是静止的，则通过视频中两个帧之间的运动视差来估计初始深度。关键成就 提出的模型与现有方法相比，能够为人类及其周围环境以明显更高的精度，重新创建移动场景的深度图。引入了 Mannequin Challenge 数据集，这是 2,000 个 YouTube 视频的集合，在这些视频中，当摄像机绕着场景转圈时，人们在其中姿势不动。此论文在人工智能界的荣誉 该论文在计算机视觉和模式识别的领先会议 CVPR 2019 上获得了最佳论文奖（荣誉奖）。未来的研究领域是什么？扩展模型以适用于移动非人类物体，例如汽车和阴影。一次将两个以上的视图合并到模型中，以消除暂时的不一致。有哪些可能的业务应用程序？产生精确的 3D 视频效果，包括合成景深，可感知深度的修补以及将虚拟对象插入 3D 场景。使用多个框架扩展视野，同时保持准确的场景深度。在哪里可以获得实现代码？代码和模型在 GitHub 上地址为：https://github.com/google/mannequinchallenge。3用于视觉语言导航的，增强跨模态匹配和自我监督模仿学习论文地址：https://arxiv.org/pdf/1811.10092.pdf摘要 视觉-语言导航（Vision-language navigation，VLN）任务是指在真实的三维环境中让具有实体的智能体进行导航并完成自然语言指令。在这篇论文中，我们研究了如何解决这个任务中的三个重点挑战：跨模态参照，不适定反馈，以及泛化问题。我们首先提出了一种新的强化跨模态匹配（RCM）方法，它可以通过强化学习的方式同时促进局部和全局的跨模态参照。具体来说，我们使用了一个匹配指标，它成为了鼓励模型增强外部指令和运动轨迹之间匹配的固有反馈；模型也使用了一个推理导航器，它用来在局部视觉场景中执行跨模态参照。在一个 VLN benchmark 数据集上进行的评估结果表明，我们提出的 RCM 模型大幅超越已有模型，SPL 分数提高了 10%，成为了新的 SOTA。为了提高学习到的策略的泛化性，我们还进一步提出了一个自监督模仿学习（SIL）方法，通过模仿自己以往的良好决策的方式探索未曾见过的环境。我们证明了 SIL 可以逼近出更好、更高效的策略，这极大程度减小了智能体在见过和未见过的环境中的成功率表现的差别（从 30.7% 降低到 11.7%）。本文的核心思想 视觉语言导航需要一台机器来解析语言指令，将这些指令与视觉环境匹配，然后根据语言指令中的子短语来导航该环境。 为了解决这一艰巨的任务，研究人员介绍了一种新颖的跨模态匹配方法，该方法利用外部奖励和内在奖励来进行强化学习：它包括一个推理导航器，该导航器从自然语言指令和本地视觉场景中学习，以推断出要重点关注的短语以及查找的位置。该 agent 配备有一个匹配的注释程序，该注释程序根据从中重构原始指令的可能性来评估执行路径。另外，细粒度的内在奖励信号会鼓励代理更好地理解文本输入，并对选择不符合指令的轨迹进行惩罚。 本文还介绍了一种自我监督的模仿学习（SIL）方法，用于探索以前看不见的环境：导航器执行多次滚动，然后由匹配的注释器确定良好的轨迹，随后将其用于导航器模仿。关键成就 RCM 框架在以下方面优于 R2R 数据集上的最新视觉语言导航方法：将 SPL 分数从 28％ 提高到 35％；成功率提高了 8.1％。此外，使用 SIL 模仿 RCM agent 先前在训练集上的最佳体验，会导致平均路径长度从 15.22m 下降到 11.97m，并且对 SPL 度量的结果甚至更好（38％）。此论文在人工智能界的荣誉 该论文获得了三项「强烈接受」（Strong Accept）同行评审，并在计算机视觉和模式识别的顶尖会议 СVPR 2019 上被重点介绍。未来的研究领域是什么？使用 SIL 方法探索其他看不见的环境。有哪些可能的业务应用程序？引入的框架可以在许多实际应用中使用，包括：按照指示在家庭或办公室中移动的家用机器人；私人助理接受口头指示并在复杂的环境中导航以执行某些任务。

毕业论文题目高校学生考勤系统的设计与实现访古旅游网站的设计与实现影院网上订票系统的设计与实现基于web的京东商城的设计与实现升达ACM协会比赛管理系统河南旅游网站的设计与实现晨曦网上投票系统设计与实现基于Java音乐播放器的设计与实现基于HTML5的校园微官网的设计与实现基于JSP的网上书店的设计与实现小蝴蝶少儿学习网站的开发与设计基于JSP的学生宿舍管理系统的设计与实现升达ACM协会网站讨论版基于Android的校园闲置物品交易平台欧美潮牌服装销售网站的设计与实现失物招领网站的设计基于HTML5的线上购物网站的设计与实现中国美食文化店铺网站的开发与实现服装网购系统的设计与实现基于asp的土特产商城的设计与实现升达ACM协会竞赛交流系统基于Asp.net的杭州旅游网站实现基于ASP.NET的蓝莓美食网的设计与实现基于Python的新浪微博爬虫程序设计基于WEB的学生选课系统的设计与实现基于JSP的大学生平台购物网站的设计与实现氧气网上书店的开发与设计网上商城服务系统的设计与实现升达ACM协会图书管理系统基于Java的在线乐器购物网站设计与实现快乐宠物专营店在线销售网站互动式弹幕网站设计与实现二手车交易网站的设计与实现基于JSP的酒店连锁预订系统的开发与设计网上作业管理系统的开发基于java的学生作业管理系统升达ACM协会会员管理系统基于Java的百货商城的设计与实现风南小区物业管理系统的设计与实现基于Unity的陆地之王游戏的实现网上人才招聘管理系统的设计与实现基于SSH框架的企业内部新闻fault系统的设计与实现基于.NET的物业管理系统的设计与实现河南特色产品商城的设计与实现基于匹配算法的物流管理系统影视游戏资讯网站的设计与实现PLF汽摩网站的设计与实现基于微信小程序的互联网商城设计与实现基于JSP的企业网站设计与实现基于Python技术的网上书城的开发与实现八号店网上购物系统的开发基于web的宾馆客房管理系统的设计与实现鹤携旅游网站的设计与实现基于asp.net服装商城的设计与实现环宇网上拍卖平台的设计与实现基于ASP.NET的电影网站设计与开发

导读：2019 年转眼已经接近尾声，我们看到，这一年计算机视觉（CV）领域又诞生了大量出色的论文，提出了许多新颖的架构和方法，进一步提高了视觉系统的感知和生成能力。因此，我们精选了 2019 年十大 CV 研究论文，帮你了解该领域的最新趋势。我们看到，近年来，计算机视觉（CV）系统已经逐渐成功地应用在医疗保健，安防、运输、零售、银行、农业等领域，也正在逐渐改变整个行业的面貌。今年，CV 领域依然硕果累累，在各个顶尖会议中诞生了多篇优秀论文。我们从中精选了 10 篇论文以供大家参考、学习。限于篇幅，我们将解读分为了上、中、下三个篇章分期进行推送。以下是这 10 篇论文的目录：1.EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural NetworksEfficientNet：卷积神经网络模型缩放的反思2.Learning the Depths of Moving People by Watching Frozen People通过观看静止的人来学习移动的人的深度3.Reinforced Cross-Modal Matching and Self-Supervised Imitation Learning for Vision-Language Navigation增强的跨模态匹配和自我监督的模仿学习，用于视觉语言导航4.A Theory of Fermat Paths for Non-Line-of-Sight Shape Reconstruction非视线形状重构的费马路径理论5.Reasoning-RCNN: Unifying Adaptive Global Reasoning into Large-scale Object DetectionReasoning-RCNN：将自适应全局推理统一到大规模目标检测中6.Fixing the Train-Test Resolution Discrepancy修复训练测试分辨率差异7.SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural ImageSinGAN：从单个自然图像中学习生成模型8.Local Aggregation for Unsupervised Learning of Visual Embeddings视觉聚合的无监督学习的局部聚合9.Robust Change Captioning强大的更改字幕10.HYPE: A Benchmark for Human eYe Perceptual Evaluation of Generative ModelsHYPE：人类对生成模型的 eYe 感知评估的基准解读 | 2019 年 10 篇计算机视觉精选论文（上）接下来，我们将从核心思想、关键成就、未来技术应用等方面，详细介绍第 4-7 篇论文，同时欢迎大家继续关注后续的内容推送。4非视线形状重构的费马路径理论论文地址：http://1t.click/b49X摘要 我们提出了一个新的理论，即在一个已知的可见场景和一个不在瞬态相机视线范围内的未知物体之间的 Fermat path。这些光路要么遵守镜面反射，要么被物体的边界反射，从而编码隐藏物体的形状。我们证明费马路径对应于瞬态测量中的不连续性。然后，我们推导出一种新的约束，它将这些不连续处的路径长度的空间导数与表面法线相关联。基于这一理论，我们提出了一种名为 Fermat Flow 的算法，来估计非视距物体的形状。我们的方法首次允许复杂对象的精确形状恢复，范围从隐藏在拐角处以及隐藏在漫射器后面的漫反射到镜面反射。最后，我们的方法与用于瞬态成像的特定技术无关。因此，我们展示了使用 SPAD 和超快激光从皮秒级瞬态恢复的毫米级形状，以及使用干涉测量法从飞秒级瞬态微米级重建。我们相信我们的工作是非视距成像技术的重大进步。本文的核心思想 现有的对隐藏物体进行轮廓分析的方法，取决于测量反射光子的强度，这需要假设朗伯反射和可靠的光电探测器。研究小组建议通过依靠费马原理施加的几何约束，来重构非视线形状：费马路径对应于瞬态测量中的不连续性。具体而言，可以将瞬态测量中的不连续性识别为有助于瞬态的费马路径的长度。给定费马路径长度的集合，该过程将为 NLOS 表面生成一个定向的点云。关键成就 从引入的理论推导出的费马流动算法，可以成功地重构出不依赖于特定瞬态成像技术的隐藏物体表面。费马路径理论适用于以下情形:反射式 NLOS(环角);透射式 NLOS(透过扩散器)。本文在人工智能界的荣誉 该论文在计算机视觉和模式识别的顶尖会议 CVPR 2019 上获得了最佳论文奖。未来的研究领域是什么？探索此处描述的几何方法与新介绍的用于对隐藏对象进行概要分析的反投影方法之间的联系。将几何和反投影方法结合起来用于其他相关应用，包括声学和超声成像，无透镜成像和地震成像。有哪些可能的业务应用程序？摄像机或传感器可以「看到」超出其视野的增强的安全性。自动驾驶汽车可能会「看见」拐角处。5Reasoning-RCNN：将自适应全局推理统一到大规模目标检测中论文地址：http://1t.click/b46x摘要 在本文中，我们解决了具有数千个类别的大规模对象检测问题，由于长尾数据分布，严重的遮挡和类别模糊性，这带来了严峻的挑战。然而，主要对象检测范式是通过在不考虑对象之间关键的语义依赖性的情况下，分别处理每个对象区域而受到限制的。在这项工作中，我们引入了一种新颖的 Reasoning-RCNN，通过利用各种人类常识知识，赋予所有检测网络在所有对象区域上自适应全局推理的能力。我们不只是直接在图像上传播视觉特征，而是在全球范围内发展所有类别的高级语义表示，以避免图像中分散注意力或不良的视觉特征。具体来说，基于基本检测网络的特征表示，提出的网络首先通过收集每个类别的先前分类层的权重，来生成全局语义池，然后通过参加全局语义池中的不同语义上下文，来自适应地增强每个对象的特征。我们的自适应全局推理不是从嘈杂的所有可能的语义信息中传播信息，而是自动发现特征演变的大多数相对类别。我们的 Reasoning-RCNN 轻巧灵活，足以增强任何检测主干网络，并且可扩展以集成任何知识资源。在对象检测基准上进行的可靠实验显示了我们的 Reasoning-RCNN 的优势，例如，在 VisualGenome 上实现了约 16％ 的改进，在 mAP 方面实现了 ADE 的 37％ 的改进，在 COCO 方面实现了 15％ 的改进。本文的核心思想 大规模物体检测面临许多重大挑战，包括高度不平衡的物体类别，严重遮挡，类歧义，小尺寸物体等。为了克服这些挑战，研究人员引入了一种新颖的 Reasoning-RCNN 网络，该网络可以对具有某些关系或相似属性的类别进行自适应全局推理：首先，该模型通过收集先前分类层的权重，在大规模图像中的所有类别上生成全局语义池。其次，按类别划分的知识图被设计为对语言知识（例如属性，共现，关系）进行编码。第三，通过关注机制对当前图像进行编码，以自动发现每个对象最相关的类别。第四，增强的类别通过软映射机制映射回区域，从而可以细化前一阶段不准确的分类结果。第五，将每个区域的新增强功能与原始功能连接在一起，以端到端的方式增强分类和定位的性能。关键成就 Reasoning-RCNN 优于当前的最新对象检测方法，包括 Faster R-CNN，RetinaNet，RelationNet 和 DetNet。特别是，该模型在平均平均精度（mAP）方面实现了以下改进：1000 个类别的 VisualGenome 占 15％；3000 个类别的 VisualGenome 占16％；ADE 占 37％；MS-COCO 的 15％；Pascal VOC 的 2％。本文在人工智能界的荣誉 该论文在计算机视觉的顶尖会议 CVPR 2019 上被重点进行介绍。 未来的研究领域是什么？将 Reasoning-RCNN 中使用的推理框架嵌入到其他任务中，包括实例级细分。有哪些可能的业务应用程序？所提出的方法可以显着提高依赖于大规模对象检测（例如，城市街道上的威胁检测）的系统的性能。在哪里可以获得实现代码？GitHub 上提供了 Reasoning-RCNN 的实现代码：https://github.com/chanyn/Reasoning-RCNN。6修复训练测试分辨率差异论文地址：https://arxiv.org/pdf/1906.06423.pdf摘要数据扩充是训练神经网络进行图像分类的关键。本文首先显示，现有的增强会导致分类器在训练和测试时，看到的典型对象大小之间出现显著差异。我们通过实验验证，对于目标测试分辨率，使用较低的训练分辨率，可以在测试时提供更好的分类。然后，我们提出了一种简单而有效的策略，以在训练分辨率和测试分辨率不同时优化分类器性能。它仅涉及在测试分辨率下计算机上廉价的网络微调。这样可以使用小型训练图像来训练强大的分类器。例如，通过在 128×128 图像上训练的 ResNet-50，在 ImageNet 上获得 77.1％ 的 top-1 精度，在 224×224 图像上训练出的 ResNet-50 达到 79.8％。另外，如果我们使用额外的训练数据，则使用具有 224×224 图像的 ResNet-50 train 可获得 82.5％ 的效果。相反，以 224×224 的分辨率对 9.4 亿张公共图像进行弱监督预训练的 ResNeXt-101 32×48d 并进一步优化测试分辨率 320×320 时，我们获得的测试 top-1 准确性为 86.4％ （前 5 名：98.0％）（单作）。据我们所知，这是迄今为止 ImageNet 最高的单幅 top-1 和 top-5 精度。本文的核心思想 图像预处理程序在训练和测试时的差异会对图像分类器的性能产生不利影响：为了增加训练数据，通常的做法是从图像（即分类区域或 RoC）中提取具有随机坐标的矩形。在测试时，从图像的中央部分提取 RoC 。这导致分类器在训练和测试时看到的对象大小之间存在显着差异。为了解决这个问题，研究人员建议在训练和测试时共同优化图像的分辨率和比例，分析表明：在测试时增加图像作物的大小，可以补偿训练时随机选择 RoC；在训练中使用比测试时使用更低分辨率的农作物可以改善模型的性能。因此，Facebook AI 团队建议保持相同的 RoC 采样，并且仅微调网络的两个层以补偿作物大小的变化。关键成就 通过获取以下内容来提高 ResNet-50 模型在 ImageNet 上进行图像分类的性能：在 128×128 图像上训练时，top-1 精度为 77.1％;在 224×224 图像上训练时，top-1 精度为 79.8％;在带有额外训练数据的 224×224 图像上进行训练时，top-1 精度为 82.5％。使 ResNeXt-101 32×48d 在 9.4 亿张公共图像上以 224×224 图像的分辨率进行预训练，从而在 ImageNet 上进行图像分类的新技术：top-1 准确性为 86.4％；top-5 准确性为 98.0％。有哪些可能的业务应用程序？建议的方法可以提高用于大型数据库中自动图像组织，股票网站上的图像分类，可视产品搜索等的 AI 系统的性能。在哪里可以获得实现代码？作者提供了引入的方法的官方 PyTorch 实现，以解决训练测试分辨率的差异。GitHub 地址：https://github.com/facebookresearch/FixRes7SinGAN：从单个自然图像中学习生成模型论文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.01164.pdf摘要 我们介绍了 SinGAN，一个可以从单个自然图像中学习的无条件生成模型。我们的模型经过训练，可以捕获图像内斑块的内部分布，然后能够生成高质量，多样的样本，并承载与图像相同的视觉内容。SinGAN 包含一个完全卷积的 GAN 金字塔，每个 GAN 负责学习图像不同比例的 patch 分布。这样就可以生成具有任意大小和纵横比的新样本，这些样本具有明显的可变性，同时又可以保持训练图像的整体结构和精细纹理。与以前的单图像 GAN 方案相比，我们的方法不仅限于纹理图像，而且不是有条件的（即从噪声中生成样本）。通过用户的研究证实了，生成的样本通常被混淆为真实图像。我们将说明 SinGAN 在各种图像处理任务中的实用性。本文的核心思想为了从单个图像中学习无条件生成模型，研究人员建议使用单个图像的补丁作为训练样本，而不是像常规 GAN 设置中的整个图像样本。该 SinGAN 生成框架：由补丁 GAN 的层次结构组成，每个 GAN 负责捕获补丁在不同规模上的分布（例如，某些 GAN 了解全局属性和大对象的形状，例如「顶部的天空」和「底部的地面」，以及其他 GAN 可以学习精细的细节和纹理信息）；不仅可以生成纹理，还可以处理一般的自然图像；允许生成任意大小和纵横比的图像；通过选择在测试时间开始生成的标度，可以控制生成的样本的可变性。关键成就实验证明 SinGAN：可以生成描述新的现实结构和对象配置的图像，同时保留训练图像的内容；成功保留全局图像属性和精细细节；可以现实地合成反射和阴影；生成难以与真实样本区分开的样本。本文在人工智能界的荣誉该论文获得了计算机视觉领域的顶尖会议 ICCV 2019 最佳论文奖。有哪些可能的业务应用程序？SinGAN 模型可以协助完成许多图像处理任务，包括图像编辑，超分辨率，协调，从绘画生成图像以及从单个图像创建动画。在哪里可以获得实现代码？GitHub 上提供了 SinGAN 的 PyTorch 官方实现：https://github.com/tamarott/SinGAN。参考资料：https://www.topbots.com/top-ai-vision-research-papers-2019/（*本文为AI科技大本营转载文章，转载请联系原作者）

计科专业主要指计算机科学与技术专业，计算机科学与技术(Computer Science and Technology)是一门普通高等学校本科专业，属于计算机类专业，基本修业年限为四年，授予工学或理学学士学位。在毕业的时候，想要成功毕业获得学位，也是需要写毕业论文的，那计算机科学专业的论文怎么查重呢？计算机科学与技术是一个计算机系统与网络兼顾的计算机学科宽口径专业，旨在培养具有良好的科学素养，具有自主学习意识和创新意识，科学型和工程型相结合的计算机专业高水平工程技术人才。学校查重计科论文一般也是使用知网论文查重系统，知网查重系统是能够检测程序代码内容，因此如果计科论文中有程序代码的话，也是能够检测的，如果程序代码内容是抄袭的话，也能够检测出重复。查重时就是由知网系统将计科论文与数据库中的资源逐一进行比对，然后得出重复率的过程。计科专业是研究计算机的设计与制造，并利用计算机进行有关的信息表示、收发、存储、处理、控制等的理论方法和技术的学科。专业涵盖计算机科学与技术、计算机软件工程、计算机信息工程等专业，既学习软件又学习硬件。计科论文查重时也是将写作好的论文提交给学校即可，学校一般都是统一查重，会要求所有计科专业毕业生提交论文进行查重，并且部分学校是有自建库的，在查重的时候还会将论文与自建库中的资源进行比对，因此会更加严格。相关阅读：《计算机专业的论文怎么降重？》《计算机专业的论文题目怎么写？》《计算机专业毕业论文答辩的技巧》

计算机产业在过去几十年里经历了一段显著的增长和稳定时期，这很大程度上象征着技术和经济的胜利。一方面，图灵和冯·诺依曼等计算机科学家实现的技术突破助推了计算机作为通用技术的崛起；另一方面，自1965年被提出以来，摩尔定律驱动着通用技术产业在处理器性能提升和市场需求增长之间实现良性的经济循环。如今，同样是来自技术和经济的力量正在推动计算机产业向着相反方向发展——计算机时代正在告别通用，转向专用。正如来自麻省理工学院（MIT）和亚琛大学的两位研究人员近日发表联合署名的论文称，通用计算机时代即将终结。他们在论文中论证指出，摩尔定律的逐渐失效以及深度学习和数字货币挖矿等新应用需求的出现，正助推计算机行业从当前的普遍使用通用微处理器，转向一个青睐专用微处理器的时代。论文的两位作者分别是MIT计算机科学和AI实验室的研究科学家兼哈佛大学的客座教授Neil Thompson，以及亚琛工业大学的研究生Svenja Spanuth。正如论文作者指出，“通用计算机芯片的崛起举世瞩目，殒落可能也将同样惹人注目”。转变何以发生？文章指出，通用计算机时代当前面临三大问题：新增用户数量逐渐见顶、制造成本不断攀升、以及性能提升速度不断放缓，后两者也就是对应开头所指的经济和技术。正是这三个特征助推了计算机时代的转变。1）首先来看经济问题。简而言之，缩小晶体管尺寸的成本变得极其高昂，这令过去几十年驱动通用计算机时代盛行的摩尔定律日渐式微。晶体管密度稳步翻番，推动处理器性能大幅提升。这正是摩尔定律的核心所在。自1965年被提出以来，摩尔定律在过去几十年里驱动推动了通用计算模型的兴起和兴盛。过去为什么通用处理器大受青睐，经济因素是一方面重要的原因——摩尔定律在过去几十年大幅提升晶体管的性价比。开发和制造定制芯片的固定成本在3000万到8000万美元之间。因此，即使对需要高性能微处理器的用户而言，采用专用架构的好处也荡然无存：一方面是缩小通用处理器中晶体管的尺寸会消除定制解决方案能提供的任何初始性能提升，另一方面是缩小晶体管尺寸的成本可以分摊到数百万个处理器上。但如今，摩尔定律带来的计算经济学正在发生变化：随着基础半导体材料的物理限制开始凸显出来，缩小晶体管尺寸的成本变得极其高昂。论文作者指出，制造芯片的固定成本正在变得异常高昂，这必然会打消半导体制造商力求生产更小尺寸的晶体管的积极性，也会令半导体制造产业整体的规模经济趋向恶化。数据显示，在过去的25年里，制造一家先进芯片制造厂的成本每年增长11%。2017年，半导体行业协会估计新建一家芯片制造厂要花费约70亿美元。以芯片巨头英特尔为例，由于建造和运营新芯片制造厂的费用节节攀升，英特尔的固定成本有史以来第一次超过其可变成本。这从根本上改变了缩小晶体管的成本/效益。芯片制造商的固定成本不断抬高是一个方面，还有一个方面是前者还导致了半导体制造商的数量骤减，从2002年的25家减少到今天的4家：英特尔、台积电（TSMC）、三星和格罗方德。Thompson和Spanuth通过一系列复杂的数学模型量化计算专用处理器的成本/收益，考虑到了开发定制芯片的固定成本、芯片数量、定制实现所带来的加速以及处理器提升的速度。由于后者与摩尔定律联系在一起，因此缓慢的步伐意味着即使预期的提升比较适中，更容易证明使用专用芯片的合理性。论文作者声称：“因此，对于许多（但并非全部）应用而言，现在使用专用处理器在经济上是可行的，至少在硬件方面是这样。换一个角度来看，在2000年至2004年期间，市场规模约83000个处理器的应用将需要专用处理器性能提升100倍才划算。而在2008年至2013年，这种处理器只需要提升2倍就行。”2）再者是技术问题。简而言之，如深度学习、数字货币挖矿等一些新应用的需求是通用计算无法满足的，专用处理器才能在能源效率和性能上满足这些需求，这也是促进专用处理器的另一个驱动因素。Thompson和Spanuth指出，从整体性能和性价比两个方面衡量，都说明了通用处理器的技术进步大幅放缓。从性能来看，由于大量技术挑战的存在，2004/2005年成为性能提升的转折点。自从2005年之后，整体性能提升的速度平均每年放缓22%。从性价比看，美国劳工统计局（BLS）的一份报告量化计算显示，微处理器性价比的提升幅度从2000年至2004年的每年48%下降到2004年至2008年的每年29%，继而下降到2008年至2013年的每年8%。在这样的状况下，通用计算机处理器显然无法满足新出现的一批应用需求。比如，移动设备、物联网（IoT）等平台在能源效率和成本方面有很高要求，而且需要大批量部署；要求更苛严的低批量应用（比如军用和航空硬件）也需要特殊用途的设计；还有涵盖几乎各种移动环境（移动、桌面、嵌入式、云计算和超级计算等）的深度学习——这些都推动了计算从通用处理器走向专用处理器。其中，深度学习及其青睐的硬件平台GPU是计算从通用处理器走向专用处理器的一个最明显的例子，也是让这个行业真正面临分水岭的标志。GPU被视为一种半专用的计算架构，由于能够比CPU更有效地进行数据并行处理，已成为训练深度神经网络的事实上的平台。论文指出，虽然GPU现在还被用来加快科学工程应用，但让进一步的专门化成为可能的却是深度学习这种高容量应用。当然，GPU已经在桌面游戏领域拥有成熟的业务，GPU最初是针对桌面游戏这种应用设计的。2018年11月的TOP500排名显示，专用处理器（主要是英伟达GPU）而不是CPU首次成为性能提升的主要来源。论文作者还对排名表进行了回归分析，结果显示，搭载专用处理器的超级计算机每瓦特所能执行的计算次数几乎是只使用通用处理器的超级计算机的五倍！3）还有一个问题是用户红利见顶，也就是新增用户的数量正在减少。这又主要来自于两个方面：对于通用处理器的需求增速正在放缓，以及部分通用处理器的用户正转向专用处理器。对于通用处理器的需求增速正在放缓，这方面很好理解。如前述所说，通用处理器的性能提升速度正在放缓，因此通用处理器的更新换代频率越来越低。通用处理器的用户正转向专用处理器，这是通过两种途径瓦解通用计算机的周期：一方面，它减少了通用处理器的用户数量；另一方面，它将很多用户“锚定”在了专用处理器市场，即使通用处理器的性能提升再次加速，用户也会依旧停留在专用处理器的市场。上述途径也正呼应了论文论证的中心。比如，深度学习是一个主要贡献者，它涵盖了大量的移动环境，也因此驱动了专用处理器市场份额的大幅增长。结果是什么？摩尔定律的慢慢消亡揭示了过去的创新、市场扩张和再投资这个良性循环。但随着更多的专用芯片开始蚕食计算机行业的份额，这个周期变得支离破碎。由于较少的用户采用使用最新制造工艺的节点，为芯片制造筹集资金变得更困难，这进一步减缓了技术进步。其影响是，计算机行业分散成了多个专门领域。影射到现实，我们正在告别此前的计算机时代，在那里几乎所有人都面对着同一种通用的计算机平台，处理器性能提的感受是广泛的；当前我们正在慢慢转向一个新的计算机时代，不同的用户面对不同的计算机平台，处理器性能的提升也只能被一部分用户群体感受到。论文作者表示，由于规模和对专用硬件的适用性，其中一些领域（比如深度学习）将会处于快车道。然而像数据库处理这些领域虽然广泛使用，但可能会成为一潭死水，因为这种类型的计算并不需要专用芯片。另外，气候建模等其他领域由于应用面太狭小，用不着自己的定制芯片，不过它们依然有望从中得益。论文作者预测，云计算会为较小、较偏冷的社区提供众多基础设施，在某种程度上减弱这种差异性的影响。更多的专用云资源（比如GPU、FPGA以及谷歌的TPU）越来越普遍，这意味着富人和穷人能够在更平等的平台上同台竞技。（更多精彩财经资讯,请下载华尔街见闻App)

虽然硕士研究生的就业与毕业院校、研究方向和自身的能力都有较为密切的关系，但是近些年来随着IT行业的持续快速发展，计算机技术方向的硕士研究生普遍具有较好的就业表现，不仅岗位级别相对比较高，薪资待遇也呈现出了逐渐提升的发展趋势。相对于本科生来说，计算机技术方向的硕士研究生，要想具有较强的就业竞争力，需要重视以下几个方面的内容：第一：研究方向。研究方向对于硕士研究生的就业有比较直接的影响，近些年来选择大数据、物联网和人工智能等相关方向的研究生往往有更好的就业表现。随着5G通信的落地应用，未来物联网相关方向会释放出大量的研发型岗位，所以可以重点关注一下物联网与人工智能和移动互联网的结合。第二：研究成果。研究成果是衡量研究生科研能力和创新能力的重要因素，所以一定要重视提升自身的科研成果。要想取得较好的科研成果，一方面要选择自身比较擅长的领域，另一方面也要付出足够的努力，要充分利用研究生的教育平台和各种实验资源。论文是评价科研成果的重要形式之一，所以在读研期间尽量多发表一些高质量的论文，这对于未来的就业也有非常直接的影响。第三：实践能力。实践能力对于硕士研究生的就业也有非常重要的影响，如果在读研期间完成了一些落地项目，这对于就业会起到较大的辅助作用，往往学硕更应该注重实践能力的提升。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！