信息融合毕业论文中期检查
写在论文写到一半时，会要求学生完成一份期中检查报告，这是一份用来检查学生论文完成情况的报告。在这份报告中，你需要写下一些你已经完成的任务。简单地说，你需要报告你论文的完成情况。
除此之外，在中期报告中，你还应该具体说明你为什么选择目前的研究课题，并详细分析研究过程中遇到的一些问题以及你现在想到的一些解决方案。中期报告的另一个重要任务是总结你在写论文期间的收获，以及目前整篇论文的完成程度。
举例子说明可以写的内容：
你可以列举一些写论文过程中遇到的问题。如果论文中间还有很多问题没有解决，也可以在期中报告中列出来，咨询导师解决。
期中报告存在的意义是让指导老师全面了解每个学生的论文进度，也是为了让导师能够更好地安排自己的论文指导工作，让那些在论文写作中有困难的学生可以更加专心。
中期检查表应包括四点内容：
一、 前期工作简述。
二、 已解决的问题及解决办法。
三、 尚存在的问题及解决方案。
四、 后期工作安排。
毕业论文只能有一个主题（不能是几块工作拼凑在一起），这个主题要具体到问题的基层（即此问题基本再也无法向更低的层次细分为子问题）。
组成部分：
少系统的课堂授课和平时训练，往往对毕业论文的独立写作感到压力很大，心中无数，难以下笔。因此，就毕业论文的撰写进行必要指导，具有重要的意义。
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。
主要是你论文到中期你都做了哪些工作？完成了哪些任务，比如说文献综述完成多少，实地研究完成多少，写明即可
撰写论文实际上是一项大工程，要写论文前要有开题报告，开题报告是确定论文的主题。文章中期会有一份中期检查报告，中期检查报告主要是看学生的论文完成情况，最后是论文的最终答辩。那么下面小编一起来了解一下论文中期检查报告是怎么写的？论文要写到中期，就是要同学们去做一篇论文中期的检查报告，这种检查报告是用来检查学生论文完成情况的考察报告。在这个报告中大家要写清楚自己目前已经完成的一些工作任务，简单一点就是要把自己的一篇论文完成情况汇报。此外，中期报告中要写出您为什么选择这一研究课题，也要详细分析在研究过程中遇到的一些问题，以及您现在想到的解决方案。在你的论文写作过程中，还有一项非常重要的工作，就是要总结一下你在这段时间内所获得的成果，以及整个论文目前所取得的成果。您可以罗列论文写作过程中遇到的一些问题，写到中期时如果您还有许多问题没有解决，也可以在中期报告中罗列给指导老师进行咨询解决。中期报告存在的意义是为了使指导老师能比较全面地了解每个学生论文的进度，也能让指导老师更好地安排自己的论文指导工作，对论文有较大困难的同学指导老师可以多给他们一些时间。
多类信息融合目标检测论文
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
对于目标检测方向并不是特别熟悉，本文记录一下RCNN, fast-RCNN, faster-RCNN, mask-RCNN这4篇有关目标检测的论文笔记和学习心得。
R-CNN的意思就是Region based，主要思路就是根据一张图像，提取多个region，再将每个Region输入CNN来进行特征的提取。因此RCNN就可以分为 Region proposals , Feature extraction 两个主要部分，提取的特征就可以输入任意一个分类器来进行分类。 模型的流程图如下：
在训练的时候，首先使用的是已经训练好的CNN网络作为特征提取器，但是由于预训练是在分类数据集上，因此在应用到检测之前要做finetune。也就是说，为了将用ImageNet数据集训练的网络应用到新的任务（检测），新的数据集（region）上，作者将原来的CNN最后的1000类的fc层，更改为了 层， 代表待检测的物体的类别数。然后，对于所有的region，如果它和ground truth的重叠率大于，就认为是正类。 对于分类器的训练，作者发现选择多大的IoU来区分正类和负类非常关键。并且，对于每一类，都会训练一个分类器。
框的回归非常重要，在对每一个region proposal使用分类器进行打分评价之后，作者使用一个回归器来预测一个新的框作为结果。这个回归器使用的特征是从CNN中提取的特征。回归器的训练中，输入是 region proposal 的 和ground truth的 ，目标是学习一种变换，使得region proposal通过该变换能够接近ground truth。同时，希望这种变换拥有尺度不变性，也就是说尺度变化的话，变换不会改变。 如下图所示，每一个regressor会学习一组参数，特征输入是pool 5的特征输出，拟合的目标是 。
Fast-RCNN 主要解决的问题是在RCNN中对于每一个region proposal都进行特征提取，会产生非常多的冗余计算，因此可以先对一张图像进行特征提取，再根据region proposal在相应的特征上进行划分得到对应region的特征（映射关系）。 这样便可以实现共享计算提高速度，但是与SPPnets不同，SPPnets在一副图像得到对应的特征后，从这张图像的特征上proposal对应的部分，采用空间金字塔池化，如下图：
RoI pooling的方法很简单，类似于空间金字塔pooling，它将proposal部分对应卷积层输出的特征（称之为RoI，因为用于做pooling的特征是 region of interest，也就是我们感兴趣的区域）划分成 块，然后对每一块求最大值，最终得到了一个 的特征图。可以看出，它只是空间金字塔pooling的一部分。 但是SPP-nets的空间金字塔也是可以求导的，那么它到底不好在哪里呢？因为当每一个RoI都可能来源于不同的图像的时候（R-CNN和SPPnets的训练策略是从一个batch的不同图像中，分别挑选一个proposal region），SPPNets的训练非常地低效，这种低效来源于在SPPnets的训练中，每个RoI的感受野都非常地大，很可能对应了原图的整个图像，因此，得到的特征也几乎对应了整张图像，所以输入的图像也就很大。 为了提高效率，Fast-RCNN首先选取 个图像，再从每个图像上选择 个RoI，这样的效率就比从每个图像提取一个RoI提高了 倍。
为了将分类和框回归结合起来，作者采用了多任务的loss，来进行联合的训练。具体来说就是将分类的loss和框回归的loss结合起来。网络的设计上非常直接，就是将RoI得到的特征接几个FC层后，分别接不同的输出层。对应于分类部分，特征会接一个softmax输出，用于分类，对于框回归部分，会接一个输出4维特征的输出层，然后分别计算loss，用于反向传播。loss的公式如下：
回归的target可以参考前面的R-CNN部分。
notes
为什么比fast还fast呢？主要原因是在这篇论文中提出了一个新的层：RPN（region proposal networks）用于替代之前的selective search。这个层还可以在GPU上运算来提高速度。 RPN的目的：
为了能够进行region proposal，作者使用了一个小的网络，在基础的卷积层输出的特征上进行滑动，这个网络输入大小为 ，输入后会映射（用 的卷积）为一个固定长度的特征向量，然后接两个并联的fc层（用 的卷积层代替），这两个fc层，一个为box-regressoin，一个为box-classification。如下图：
在每一个滑动窗口（可以参考 ），为了考虑到尽可能多的框的情况，作者设计了anchors来作为region proposal。anchors就是对于每一个滑动窗口的中心位置，在该位置对应的原图位置的基础上，按照不同的尺度，长宽比例框出 个不同的区域。然后根据这些anchors对应的原始图像位置以及区域，和ground truth，就可以给每一个滑动窗口的每一个anchor进行标记，也就是赋予label，满足一定条件标记为正类（比如和ground truth重叠大于一个值），一定条件为负类。对于正类，就可以根据ground truth和该anchor对应的原图的区域之间的变换关系（参考前面的R-CNN的框回归），得到回归器中的目标，用于训练。也就是论文中的loss function部分：
自然地，也就要求RPN的两个并联的FC层一个输出2k个值用于表示这k个anchor对应的区域的正类，负类的概率，另一个输出4k个值，用于表示框回归的变换的预测值。
对于整个网络的训练，作者采用了一种叫做 4-step Alternating Training 的方法。具体可以参考论文。
与之前的检测任务稍有不同，mask r-cnn的任务是做instance segmentation。因此，它需要对每一个像素点进行分类。 与Faster R-CNN不同，Faster R-CNN对每一个候选框产生两个输出，一个是类别，一个是bounding box的offset。Mask R-CNN新增加了一个输出，作为物体的mask。这个mask类似于ps中的蒙版。
与Faster R-CNN类似的是，Mask R-CNN同样采用RPN来进行Region Proposal。但是在之后，对于每一个RoI，mask r-cnn还输出了一个二值化的mask。
不像类别，框回归，输出都可以是一个向量，mask必须保持一定的空间信息。因此，作者采用FCN来从每个RoI中预测一个 的mask。
由于属于像素级别的预测问题，就需要RoI能够在进行特征提取的时候保持住空间信息，至少在像素级别上能够对应起来。因此，传统的取最大值的方法就显得不合适。 RoI Pooling，经历了两个量化的过程： 第一个：从roi proposal到feature map的映射过程。 第二个：从feature map划分成7*7的bin，每个bin使用max pooling。
为此，作者使用了RoIAlign。如下图
为了避免上面提到的量化过程
可以参考
作者使用ResNet作为基础的特征提取的网络。 对于预测类别，回归框，mask的网络使用如下图结构：
整体看完这几篇大佬的论文，虽说没有弄清楚每一个实现细节，但是大体上了解了算法的思路。可以看出，出发点都源于深度神经网络在特征提取上的卓越能力，因此一众大神试图将这种能力应用在检测问题中。从R-CNN中简单地用于特征提取，到为了提高速度减少计算的Fast R-CNN，再到为了将region proposal集成进入整个模型中，并且利用GPU加速的RPN，也就是Faster R-CNN。再到为了应用于instance segmentation任务中，设计的RoIAlign和mask。包括bounding box regression，pooling层的设计，训练方法的选择，loss的设计等等细节，无一不体现了大师们的思考和创造力。 可能在我们这些“拿来”者的眼中，这些方法都显得“理所应当”和巧妙，好用，但是，它们背后隐藏的选择和这些选择的思考却更值得我们学习。 以及，对待每一个问题，如何设计出合理的解决方案，以及方案的效率，通用性，更是应该我们努力的方向。
毕业论文查重检测中的信息
论文查重，是把自己写好的论文通过论文检测系统资源库的比对，得出与各大论文库的相似比。
每个学校对于论文查重的内容要求都不同，有的是要求提交全文进行查重，有的只要求提交正常进行查重。实际上，毕业论文中占比最大的就是正文部分，所以一定要保证这部分的重复率比较低，但这也不是说其他内容，例如摘要、致谢等就可以抄袭，如果直接复制他人的，那么一样会拉高全文重复率。
论文查重的内容主要包括了论文的正文原创说明，摘要，图标以及公式说明，参考文献附录实验研究成果以及各种表格等
如今想必大家对论文查重已经很熟悉了，但也许还有一些人不知道论文查重是什么，论文查重时需要查重哪些部分，今天paperfree小编给大家讲解一下这个问题。 第一，论文查重查什么？ 目前，论文的查重检测基本上是在检测学生论文的抄袭程度。一般来说，论文的重复率太高，无法通过论文的重复检查。此外，如果这种情况太严重，很可能不会顺利毕业。因此，每个人在写论文时都必须确保论文的原创性。你知道学校需要哪些部分来检测论文重复吗？ 第二，论文查重查哪些部分？ 小编认为查重论文最重要的部分: 1、论文摘要部分:毕业论文摘要是论文比较重要的部分，是对论文的总结，这部分内容也需要查重，论文摘要也是论文的正文部分，必须查重。 2、论文正文部分:论文正文部分是最重要的部分，不查重是不存在，论文正文查重比重是最大的，学校特别重视这部分的查重率，我们在写作的时候一定要注意原创。 以上是小编认为查重时最重要的两个部分，所以在写论文时要特别注意这两个部分的格式和原创性，不要让自己的论文不能一次性通过查重。毕竟只有一次性通过查重，才能向学校申请优秀论文，否则就没有资格申请。
信息技术融合研究论文
信息技术的论文
在个人成长的多个环节中，许多人都写过论文吧，论文是一种综合性的文体，通过论文可直接看出一个人的综合能力和专业基础。那么一般论文是怎么写的呢？以下是我收集整理的有关信息技术的论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
摘要： 随着信息技术的发展，人类已经步入了信息社会，信息技术为人们提供了一种全新的生产和生活方式，并深深地影响着人类社会的政治、经济、科技等各个领域。通过信息技术的概念及发展趋势进行简要分析，粗浅地谈了信息技术给人类社会带来的一些影响。
关键词 ：信息技术；发展；影响
一、什么是信息技术
信息伴随着人类社会的出现而存在，从广义来看，凡是能扩展人的信息功能的技术，都可以称为信息技术。
信息技术是指利用电子计算机和现代通信手段获取、传递、存储、处理、显示信息和分配信息的技术。（新华词典）
目前，信息技术主要包括计算机技术、微电子技术、通信技术、传感技术等。信息技术的发展趋势：多元化、多媒体化、网络化、智能化及虚拟化。人类社会各个领域的活动都将在网络系统中完成，而信息技术的智能化却成为令人瞩目的发展方向，2010年的上海世博会，日本的机器人用小提琴演奏《茉莉花》就是其中的一个例子。
二、信息技术的影响
信息技术在日常生活、教育、科学研究、通信服务、金融商业、医疗保健、工业生产、军事、航天等方面已经广泛应用，对人类社会各个领域的发展产生了巨大的推动作用，将从根本上改变人们的生活方式、行为方式和价值观。
信息技术对人类社会的影响，其主流是积极的，但是一些负面影响也是客观存在的。在此，笔者粗浅地谈谈信息技术的正面和负面影响。
（一）正面影响
1.促进社会发展
随着信息技术的发展，人类社会进入信息社会。信息技术在人类社会各个方面、各个领域的广泛应用，加快了社会生产力的发展和人们生活质量的提高。
信息技术的发展使得世界变成一个地球村，人们能分享社会进步带来的成果，减少地域差别和经济发展造成的差异，这样不仅促进了不同国家、不同民族之间的文化交流和学习，还使文化更具开放性和更加大众化。
2.信息技术促进了世界经济的发展
信息技术推出了新型的行业——互联网行业，基于互联网的电子商务模式使得企业产品的营销与销售及售后服务等都可以通过网络进行，企业与供货商、零部件生产商以及分销商之间也可以通过电子商务实现各种交互。而传统的行业为了适应互联网发展的要求，纷纷在网上提供各种服务。
3.推动科技进步
信息技术促进新技术的变革，推动了科学技术的进步。计算机技术的应用，使得原本用人工需要花费几十年甚至上百年才能解决的复杂计算，如今可能用几分钟就能完成；应用计算机仿真技术可以模拟现实中可能出现的各种情况，便于验证各种科学的假设。以微电子技术为核心的信息技术，带动了空间开发、新能源开发、生物工程等尖端技术的发展。此外，信息技术在基础学科中的应用以及和其他学科的融合，促进了新兴学科和交叉学科（如人工智能）的产生和发展。
4.改善了人们的生活和学习
信息技术的广泛应用促进了人们的工作效率和生活质量的提高。足不出户可知天下事，人不离家照样能办事。如在家上班、网上信息交流。网上信息交流是现今网络技术最为广泛的应用，人们使用计算机来生产、处理、交换和传播各种形式的信息（如书籍、商业文件、报刊、电影、语音、影像等）。网上学习、网上购物、写博客微博、网上会议、网上娱乐、收发电子邮件等几乎是当下人们每天都会做的事。这些无疑可以扩大人们的交流半径，拓宽人们知识信息的来源和途径。
（二）负面影响
1.危害人们的身心健康
①网恋
由于网络环境的虚拟化，网络中的匿名化活动，导致好多的人去网恋，在现实生活中是一种身份，在网络虚拟世界中扮演另一种身份，这样容易使人产生双重性格。“网恋”会引发人的感情纠葛，导致各种情感问题，造成心理的创伤。网恋的影响并不仅仅限于网民之中，长时间泡网无疑会缩减自己与亲人、朋友、同事交流的时间，自然也会给自己的家庭、生活和工作带来不良影响。因此，我们要杜绝网恋的危害。
②网游、网瘾
网络中精彩的游戏、影视等让很多人沉迷网络，有了网瘾。由于花费过多时间上网，以至于损害了现实的人际关系和学业、事业，尤其青少年的控制力差，很容易沉迷网络。长时间上网不仅会影响青少年的身心健康、导致学习成绩下降，还会弱化青少年的道德意识、影响人际交往能力的正常发展和正确人生观和价值观的形成。近期，我国公众对未成年人“网络成瘾”问题给予很高关注。
③网络吸毒
随着网络的发展普及，从2009年开始，又出现了网络吸毒贩毒的毒品违法犯罪形式，涉毒人员把现实中的吸毒过程搬进了虚拟空间。2011年10月30日的《焦点访谈》播报了公安部门首次破获的网络涉毒大案。这是公安部门在全国范围内组织侦办的首例利用互联网视频交友平台进行涉毒活动的新类型毒品案件。让人震惊的`是，在这些人群中，35岁以下的超过了65%，年龄最小的只有15岁。
这样一个残酷的事实摆在面前，无疑再次敲响了警钟：网络监管任重道远，不容松懈。一个文明健康的网络环境，关系到青少年的健康成长，关系到社会的和谐稳定。因此，净化网络环境刻不容缓。在此我呼吁，一方面社会有关部门应该加强网络管理，尤其网络运营商应该担负起社会责任；另一方面，要注重对社会广大青少年的思想教育。在此我提议未成年人要正确认识网络，要适度、合理地使用网络获取知识、技能，进行娱乐、休闲等。
2.信息污染
各种信息资源中混杂了大量干扰性、欺性、误导性甚至破坏性的虚假伪劣等各种有害及无用信息，造成了人类精神世界的信息污染，使得人们对错难分，真假难辨。所以我建议人们要认真分析、鉴别信息，这样就不容易上当。
3.信息泛滥
由于互联网的自由和开放性，它也成了制造和传播虚假的重要工具。网络传播速度快、范围广、监管难，使虚假信息严重滋生蔓延，导致了信息泛滥，人们消耗了大量的时间却找不到有用的信息。
4.信息犯罪
随着信息技术的应用和普及，人们对网络的依赖性越来越大，
信息安全成为一个很严重的问题。一些不法分子利用信息技术手段及信息系统本身的安全漏洞，进行犯罪活动，主要有信息窃取、信息欺、信息攻击和破坏等，造成了严重的社会危害。因此，我们不仅要加强信息安全防范，还要提高自己的法律意识。
总之，当今信息技术的发展对社会的影响是全方位的。从长远来看，信息技术会越来越深入地影响人们的生活、思想观念。当然我们不能光看其积极的一面，也要清醒认识到其负面影响的客观存在。如今，网络上的不良现象越来越多地滋生、蔓延，并不断挑战道德和法律的底线，尤其网络对青少年的危害，我们更是要严加提防、马虎不得。因此净化网络环境刻不容缓。
参考文献：
[1]徐福荫，李文郁.信息技术基础[M].广东教育出版社，2007-07.
[2]董爱堂，赵冬梅.信息技术基础教程[M].北京理工大学出版社，2004-01.
[3]罗南林.计算机信息技术基础[M].清华大学出版社，2004-09.
[4]杜茂康.计算机信息技术应用基础[M].北京交通大学出版社，2011-07.
小学数学教学中信息技术应用策略研究论文范文
无论是身处学校还是步入社会，大家都接触过论文吧，借助论文可以达到探讨问题进行学术研究的目的。相信很多朋友都对写论文感到非常苦恼吧，下面是我帮大家整理的小学数学教学中信息技术应用策略研究论文范文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
摘要：
在小学数学课堂教学中有效应用信息技术，可以为学生提供丰富的教学资源，提供全方位学习的交互环境，有助于改善课堂教学方式，调动学生学习的主动性，优化课堂结构，培养学生信息化的数学素养，实现高效课堂的教学目标。
关键词：
信息技术；小学数学课堂；
教育信息化的本质是信息技术与教育教学实践深度融合。在新课改不断改革的今天，运用信息技术手段教学，是课程改革的需要，更是提高学生数学核心素养的必然要求。在小学数学课堂教学中有效应用信息技术，可以为学生提供丰富的教学资源，提供全方位学习的交互环境，有助于改善课堂教学方式，调动学生学习的主动性，优化课堂结构，有利于提升课堂教学效果和教学质量，以及培养学生信息化的数学素养，最终实现高效课堂的教学目标。
一、合理运用微课嵌入，激发学生学习热情
新课程理念指出：兴趣是推动学生积极学习的巨大动力。微课具有短小精悍、图文并茂、动静结合、三维演示、人机交互等生动性特点，这些功能有效地激发了学生的学习兴趣和热情。在小学数学教学中，教师要借助微课的生动性，引导学生进行自主学习。例如，在教学“分数的意义”一课时，教师通过微课生动、形象地讲解分数是如何产生的，并以视频、音频、图片、动画等形式呈现在学生面前。微课的导入会给传统教学注入一股活力，给学生带来新鲜血液，激发学生的求知欲，为课堂教学插上了飞翔的翅膀。
二、合理运用移动终端，提高课堂教学实效
移动终端技术的运用，将教师从讲台上解放下来，使手持平板电脑的他们可以走近学生，关注每一位学生的学习状况，并及时进行指导。教师还可以随时在平板电脑上操作和演示教学内容，通过对学生操作过程的抓拍、录制视频，及时捕捉学生在学习过程中出现的亮点及不足，及时发现教学过程中存在的问题。学生可以将自己做的'题目拍照上传到大屏幕上与大家分享，增强了师生之间的互动性，树立了学生的自信心。数学教学中运用平板电脑进行教学，最大的优点在于客观题的检测能及时得到反馈。教师可以适时监控所有学生的任务完成进度，对学生的完成情况一目了然。当学生做完任务提交后，系统会自动计算出全班的正确率。这样，教师能够及时调整教学设计和进度，节省了大量的教学时间，从而有效提高了课堂教学的实效性。[1]
三、合理运用交互式电子白板，增强学生学习主动性
在课堂教学改革不断深化的今天，生本教学理念有效渗透到教学的每个环节中，并且已经成为了课堂的必需品。在生本教育的教学模式下，交互式电子白板起着极其重要的作用。在数学课堂教学过程中，有效地运用交互式电子白板的库存功能，可以逐渐增强学生学习的主动性。如：在学习“条形统计图”时，学生根据数据信息在白板上制作统计图，既对知识的形成过程有了更深入的了解，又亲身感受了统计图的制作过程。教师巧妙地将电子白板与所学知识融合在一起，既降低了学生理解和教师教学的难度，又增进了学生与教师、学生与白板之间的互动，增强了学生学习的积极性。
四、合理运用信息技术，让趣味生活融入数学课堂
数学来源于生活，又回归于生活。学习数学的目的就是为了让学生能运用所学的知识去解决生活中的问题。教师只有在课堂中借助信息技术，为学生架起寻找与生活经验联结点的桥梁，才能使学生感受到富有情趣且贴近实际生活的数学知识。例如，在教学“分类”一课时，教师为了让学生体验到分类在生活中的必要性，在课前播放了小明进超市购物的情景。学生对乱摆乱放和分类摆放两种不同场景的观后感受，认识到分类的必要性，从而引发自己分类的欲望。此时，再出现需要分类的画面，学生就会主动投入到学习活动中去，边操作边根据不同物品进行合理分类。学生真正体验到数学无处不在，生活中处处有数学。[2]
五、合理运用信息技术，力求优化课堂结构
一节好课的关键在于整节课的教学结构是否合理，教学手段是否新颖。教师将多种教学手段有效应用在数学课堂中，不仅可以将复杂问题变得简单化，抽象问题变得具体化，而且可以让学生轻松突破本节课的重、难点，最终实现教学最优化。例如，在教学“体积和体积单位”一课时，教师可以充分利用信息技术辅助教学，让学生在已学会知识的基础上，进行小组讨论、动手实践、生生互相质疑、归纳总结。教师在教学中借助信息技术手段，边讲解边演示教学内容，并与学生操作相结合，将抽象变为具体，启发并诱导学生主动思考，营造良好的自主学习氛围。教师在讲解1立方米的正方体大约能站几个人时，可以设计这样的教学活动：选取一个小组的学生，用三把米尺组合成一个1立方米的正方体，让学生进去亲自体验。在整个活动过程中，教师借助信息技术的手段直观、形象地显示出主题，使学生有种身临其境的感觉，为学生架起了一座由抽象思维到形象思维过渡的桥梁，使课堂教学达到最优化。
总之，信息技术的发展给数学课堂教学开辟了新的天地，注入了新鲜的活力与源泉。作为教师，在教学过程中，巧妙地将信息技术与数学课堂教学深度融合，适时、巧妙发挥其独特作用，提供丰富的信息教育资源，拓宽学生的学习视野，形成主动探索、合作交流的学习氛围。教师只有合理、正确地使用信息技术这一教学手段，才能打造理想、和谐的高效课堂。
参考文献
[1]史晓艳.小学数学教学中信息技术应用策略研究[D].宁波:宁波大学,2013.
[2]张长利,张宏伟.信息技术与教育教学深度融合的教与学探析[J].继续教育研究,2015(03):127-129.
毕业论文中期检查不合格
毕业后论文抽检不合格的处理：
1、在毕业之后进行抽检的话，一定是学校将论文的原件给查重系统进行查重。那么学校在拿到查重结果的时候，会及时的通知你修改毕业论文。进行修改之后的毕业论文进行上传至学校即可。
2、继续等待毕业论文的查重结果，如果毕业论文查重结果达到了学校的要求即可通过查重。如果还是没有通过则需要继续修改毕业论文，但是在毕业后抽检的论文部分学校只有三次降重的机会。
毕业前论文抽检不合格的处理：
1、在毕业之前，首先毕业论文还没有存入学校的档案，这个时候你就可以根据自己的论文指导老师或者辅导员对论文意见进行修改。
2、直到毕业论文通过查重为止，其实在开始撰写论文之前，我们需要确定好一个框架给老师看，让老师给出一点个人的意见，这样对论文重复率有所帮助。
论文抽检的标准：
其实在抽检的时候也不是所有的人都会被抽检上，学校和查重系统一般按照百分之三到百分之五的比例进行抽检，根据学生的数量确定好抽检的数量即可。
毕业后论文抽检检查的主要内容包括选题、逻辑、研究方法、写作安排、格式规范等。不同程度的主要检查内容不同。
本科毕业论文的抽样检查主要考察学生的学术素养，而硕士论文和博士论文的抽样检查主要考察他们的创新能力和科研能力。论文抽查包括初评和复评两个环节。初步评估由三名专家进行。如果三位专家一致认为学生的论文没有问题，初评就会顺利通过。
否则，该论文将继续参与重新评估，并由另外两名专家进行审查。如果重新评估仍然失败，将被视为有问题的论文。一旦有问题的文章被查实有抄袭、代写、篡改等学术不端行为，论文作者的学位将被取消，学位证书也将被取消。
所以，为了顺利毕业，写论文的时候一定要认真写，保证原创性，否则，即使有幸通过了学校的检查，没能通过毕业后论文抽检也是白搭。
本科毕业论文抽检不合格的需要重新修改提交。
本科论文抽检不合格一般老师按照修改意见修改就可以了，既然不合格一定会给理由，既然有理由，就会有解决办法，所以如果不小心被抽查了，并且指出你的问题，那就抓紧修改，如果你不会可以找论文指导帮忙。
论文通常就是基于你对所在学段专业领域知识的分析论证。由此可见，就毕业后论文抽检不合格来讲，通常是说明你在对专业知识的分析论证能力不足，所以说需要你进行修改完善。
本科毕业论文抽检方法：
1、由省级教育行政部门组织同行专家评议论文，通过随机匹配方式，每篇论文将送达给3位同行专家进行评议，并且提出意见；
2、同一篇论文，如果3位专家中有2位以上的评议为“不合格”，那么这篇论文就将被认定为“存在问题的毕业论文”；
3、同一篇论文，如果3位专家中拥有1位认为“不合格”，那么将再送2位同行专家进行复评，如果复评专家中有1位认为“不合格”，那么这篇论文同样将被认定为“存在问题毕业论文”。