工程机械论文题目推荐怎么写

当下，人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程序员，如何转向人工智能方向，是知乎上的一个问题。一目的本文的目的是给出一个简单的，平滑的，易于实现的学习方法，帮助“普通”程序员踏入AI领域这个门。这里，我对普通程序员的定义是：拥有大学本科知识;平时工作较忙;自己能获取的数据有限。因此，本文更像是一篇“from the scratch”的AI入门教程。二 AI领域简介AI，也就是人工智能，并不仅仅包括机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习。但是，人工智能并不等同于机器学习，这点在进入这个领域时一定要认识清楚。关于AI领域的发展历史介绍推荐看周老师写的《机器学习简介》。下面一个问题是：AI的门好跨么?其实很不好跨。我们以机器学习为例。在学习过程中，你会面对大量复杂的公式，在实际项目中会面对数据的缺乏，以及艰辛的调参等。如果仅仅是因为觉得这个方向未来会“火”的话，那么这些困难会容易让人放弃。考虑到普通程序员的特点，而要学习如此困难的学科，是否就是没有门路的?答案是否定的。只要制定合适的学习方法即可。三学习方法学习方法的设定简单说就是回答以下几个问题：我要学的是什么?我怎样学习?我如何去学习?这三个问题概括说就是：学习目标，学习方针与学习计划。学习目标比较清楚，就是踏入AI领域这个门。这个目标不大，因此实现起来也较为容易。“过大的目标时就是为了你日后放弃它时找到了足够的理由”。学习方针可以总结为“兴趣为先，践学结合”。简单说就是先培养兴趣，然后学习中把实践穿插进来，螺旋式提高。这种方式学习效果好，而且不容易让人放弃。有了学习方针以后，就可以制定学习计划，也称为学习路线。下面就是学习路线的介绍。四学习路线我推荐的学习路线是这样的，如下图：这个学习路线是这样设计的：首先了解这个领域，建立起全面的视野，培养起充足的兴趣，然后开始学习机器学习的基础，这里选择一门由浅入深的课程来学习，课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后，对机器学习已经有了充足的了解，可以用机器学习来解决一个实际的问题。这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后，可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。深度学习是目前最火热的机器学习方向，其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。如果条件足够，可以同时学习两者，一些规律对两者是共通的。学习完后，你已经具备了较强的知识储备，可以进入较难的实战。这时候有两个选择，工业界的可以选择看开源项目，以改代码为目的来读代码;学术界的可以看特定领域的论文，为解决问题而想发论文。无论哪者，都需要知识过硬，以及较强的编码能力，因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后，可以说是踏入AI领域的门了。“师傅领进门，修行在个人”。之后的路就要自己走了。下面是关于每个阶段的具体介绍：领域了解在学习任何一门知识之前，首先第一步就是了解这个知识是什么?它能做什么事?它的价值在什么地方?如果不理解这些的话，那么学习本身就是一个没有方向的舟，不知道驶向何处，也极易有沉船的风险。了解这些问题后，你才能培养出兴趣，兴趣是最好的引路人，学习的动力与持久力才能让你应付接下来的若干个阶段。关于机器学习是什么，能做什么，它与深度学习以及人工智能的关系，可以看我写的博客从机器学习谈起。知识准备如果你离校过久，或者觉得基础不牢，最好事先做一下准备复习工作。“工欲善其事，必先利其器”。以下的准备工作不多，但足以应付后面阶段的学习。数学：复习以下基本知识。线性代数：矩阵乘法;高数：求导;概率论：条件与后验概率。其他的一些知识可以在后面的学习的过程中按需再补;英文：常备一个在线英文词典，例如爱词霸，能够不吃力的看一些英文的资料网页;FQ：可以随时随地上Google，这是一个很重要的工具。不是说百度查的不能看，而是很多情况下Google搜出来的资料比百度搜的几十页的资料还管用，尤其是在查英文关键字时。节省时间可是很重要的学习效率提升;机器学习机器学习的第一门课程首推Andrew Ng的机器学习。这门课程有以下特点：难度适中，同时有足够的实战例子，非常适合第一次学习的人。cs229这门课程我这里不推荐，为什么，原因有以下：时间：cs229的时间太早，一些知识已经跟不上当今的发展，目前最为火热的神经网络一笔带过。而Cousera上神经网络可是用了两个课时去讲的!而且非常详细;教学：Ng在cs229时候的教学稍显青涩，可能是面对网络教学的原因。有很多问题其实他都没有讲清楚，而且下面的人的提问其实也很烦躁，你往往不关心那些人的问题。这点在Coursera上就明显得到了改善，你会发现Ng的教学水平大幅度改善了，他会对你循循善诱，推心置腹，由浅入深的教学，在碰到你不明白的单词术语时也会叫你不要担心，更重要的，推导与图表不要太完善，非常细致清晰，这点真是强力推荐;字幕：cs229的字幕质量比Coursera上的差了一截。Coursera上中文字幕翻译经过了多人把关，质量很有保证;作业：cs229没有作业，虽然你可以做一些，但不会有人看。这点远不如Coursera上每周有deadline的那种作业，而且每期作业提交上去都有打分。更重要的是，每期作业都有实际的例子，让你手把手练习，而且能看到自己的成果，成就感满满!实践做项目学习完了基础课程，你对机器学习就有了初步了解。现在使用它们是没有问题的，你可以把机器学习算法当作黑盒子，放进去数据，就会有结果。在实战中你更需要去关心如何获取数据，以及怎么调参等。如果有时间，自己动手做一个简单的实践项目是最好的。这里需要选择一个应用方向，是图像(计算机视觉)，音频(语音识别)，还是文本(自然语言处理)。这里推荐选择图像领域，这里面的开源项目较多，入门也较简单，可以使用OpenCV做开发，里面已经实现好了神经网络，SVM等机器学习算法。项目做好后，可以开源到到 Github 上面，然后不断完善它。实战项目做完后，你可以继续进一步深入学习，这时候有两个选择，深度学习和继续机器学习;深度学习深度学习：深度学习是目前最火热的研究方向。有以下特点：知识更新快，较为零碎，没有系统讲解的书。因此学习的资源也相对零散，下面是一些资源介绍。其中不推荐的部分并不代表不好，而是在这个初学阶段不合适：推荐，UFLDL：非常好的DL基础教程，也是Andrew Ng写的。有很详尽的推导，有翻译，且翻译质量很高;推荐，Deep learning (paper)：2015年Nature上的论文，由三位深度学习界的大牛所写，读完全篇论文，给人高屋建瓴，一览众山小的感觉，强烈推荐。如果只能读一篇论文了解深度学习，我推荐此篇。这篇论文有同名的中文翻译;推荐，Neural networks and deep learning：这本书的作者非常擅长以浅显的语言表达深刻的道理，虽然没有翻译，但是阅读并不困难;推荐，Recurrent Neural Networks：结合一个实际案例告诉你RNN是什么，整篇教程学完以后，会让你对RNN如何产生作用的有很清晰的认识，而这个效果，甚至是读几篇相关论文所没有的;不推荐，Neural Networks for Machine Learning University of Toronto Coursera：深度学习创始人教的课，最大的问题是太难，而且老先生的吐字有时不是很标准;不推荐，Deep Learning (book)：同样也是由深度学习大牛所写的书，但感觉就像是第二作者，也就是他的学生所写的。很多内容都讲了，但是感觉也没讲出什么内容来，只是告诉你来自那篇论文，这样的话可能直接阅读论文更合适。不推荐，cs231n：李菲菲的课程，很有名，专门讲CNN。但是这门课程有一个最大的问题，就是没有字幕，虽然有youtube的自动翻译字幕，但有还不如没有。继续机器学习深度学习未必就是未来的一定主流，至少一些大牛是这么认为的。传统的机器学习有如下特点，知识系统化，有相对经典的书。其中统计学习(代表SVM)与集成学习(代表adaboost)是在实践中使用非常多的技术。下面是相关资源：推荐，机器学习(周志华)：如果是在以前，机器学习方面的经典教材首推PRML，但现在周老师的书出来以后，就不再是这样了。首先推荐读周老师的书。这本书有一个特点，那就是再难的道理也能用浅显精炼的语言表达出来。正如周老师的名言：“体现你水平的地方是把难的东西讲容易了，而不是把容易的东西讲难，想把一个东西讲难实在太简单”;不推荐，Pattern Recognition And Machine Learning：当前阶段不推荐。PRML是以贝叶斯的观点看待很多机器学习方法，这也是它的一大特色。但对于初学者来说，这种观点其实并无必要。而且此书没有中文翻译，当前阶段硬啃很容易放弃;开源项目当知识储备较为充足时，学习可以再次转入实践阶段。这时候的实践仍然可以分两步走，学习经典的开源项目或者发表高质量的论文。开源项目的学习应该以尽量以优化为目的，单纯为读代码而学习效果往往不太好。好的开源项目都可以在Github 里搜索。这里以深度学习为例。深度学习的开源优秀库有很多，例如torch，theano等等，这里列举其中的两个：推荐，DeepLearnToolbox：较早的一个深度学习库，用matlab语言撰写，较为适合从刚学习的课程转入学习。遗憾的是作者不再维护它了;推荐，tensorflow：Google的开源库，时至今日，已经有40000多个star，非常惊人，支持移动设备;会议论文较好的课程都会推荐你一些论文。一些著名的技术与方法往往诞生于一些重要的会议。因此，看往年的会议论文是深入学习的方法。在这时，一些论文中的内容会驱使你学习数学中你不擅长的部分。有时候你会觉得数学知识储备不够，因此往往需要学习一些辅助课程。当你看完足够的论文以后，在这个阶段，如果是在校学生，可以选择某个课题，以发论文为目的来学习研究。一般来说，论文是工作的产物。有时候一篇基于实验的论文往往需要你写代码或者基于开源项目。因此开源项目的学习与会议论文的工作两者之间是有相关的。两者可以同时进行学习。关于在哪里看论文，可以看一下CCF推荐排名，了解一下这个领域里有哪些优秀的会议。下面介绍两个图像与机器学习领域的著名顶级会议：CVPR：与另两个会议ICCV和ECCV合称计算机视觉领域的三大会，注意会议每年的主页是变动的，因此搜索需要加上年份;Conference on Neural Information Processing Systems：简称NIPS，许多重要的工作发表在这上面，例如关于CNN的一篇重要论文就是发表在上面;自由学习到这里了，可以说是进入这个门了。下面可以依据兴趣来自由学习。前阶段不推荐的学习资源也可随意学习，下面是点评：cs229：Ng写的讲义很不错，其中关于SVM的推导部分很清晰，想学习SVM推荐;Neural Networks for Machine Learning：大牛的视角跟人就是不一样，看看Hinton对神经网络是怎么看的，往往会让你有种原来如此的感悟。其实看这门课程也等同于读论文，因为几乎每节课的参考资料里都有论文要你读;CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition：最新的知识，还有详细的作业。国内应该有团队对字幕进行了翻译，可以找找;PRML：作为一门经典的机器学习书籍，是很有阅读必要的，会让你对机器学习拥有一个其他的观察视角;五总结本文的目的是帮助对AI领域了解不深，但又想进入的同学踏入这个门。这里只说踏入，是因为这个领域的专精实在非常困难，需要数年的积累与努力。在进行领域学习前，充分认识自己的特点，制定合适的学习方法是十分重要的。首先得对这个领域进行充分了解，培养兴趣。在学习时，保持着循序渐进的学习方针，不要猛进的学习过难资源;结合着学习与实践相辅的策略，不要只读只看，实际动手才有成就感。学习某个资源时要有充分的目的，不是为了学开源项目而看代码，而是为了写开源项目而看;不是为了发论文而写论文，而是为了做事情而写论文。本文来自公众号：“大技术技术汇”，guanzhu了解大数据行业学习大数据技术和学习路线，还有免费学习资料放送。如果一个学习资源对你过难，并不代表一定是你的问题，可能是学习资源的演讲或撰写人的问题。能把难的问题讲简单的人才是真正有水平的人。所以，一定要学习优质资源，而不是不分青红皂白的学习。最后，牢记以兴趣来学习。学习的时间很长，过程也很艰难，而只有兴趣才是让你持之以恒，攻克难关的最佳助力。

论文题目有很多，不知道你想要具体那个方面的，题目选择很关键，选好了题目，到期后写论文也就很好做了。具体你告诉我下，我给你提供题目。

五、改造会计方法 %D%A %D%A 会计电算化在过去的发展历程中，基本上是按传统的会计方法来处理会计事务，会计软件除了作些小的改造，无法取得突破性的进展。例如： %D%A （一）会计科目级别的命名。 %D%A 传统会计教科书把统驭性质的科目称为总帐科目，总帐科目下属科目称为二级科目或子目，子目下属科目称为明细科目。如果明细科目下属还有科目，怎么命名呢？会计电算化根据实践，把总帐科目称为一级科目，一级科目下属科目称为二级科目，依次类推。这样，科目的上下级关系明确，表达也很方便，使用也很灵活。 %D%A （二）会计科目代码的统一。 %D%A 一级科目代码长度的统一。根据目前出台的16种行业会计制度分析，只有外商投资企业的会计制度一级科目用了4位数。但只要舍去它们第一位，并对某些科目的编码稍作调整，那么16种行业的会计科目便可统一为3位数了。 %D%A 一级科目代码对应的科目名称的统一。比如，施工企业中511的科目名称为“其他业务支出”，而旅游企业511的科目名称为管理费用，还不统一，有待改进。 %D%A 会计科目代码长度的统一与对应的科目名称的统一，将为上级企业和政府部门的数据采集与共享带来极大方便。 %D%A （三）记帐凭证种类的统一。根据现行的会计制度，记帐凭证的种类有三大类九种。传统的记帐凭证分类有其原因，一是查找方便，二是工作习惯。实现会计电算化之后，查找凭证的方法增加了许多，如可以按凭证号查、按会计科目查、按摘要中的文字查、按金额查等。因此，传统记帐凭证的分类就没有存在的必要了，只用一种统一的记帐凭证（即不分业务种类），不但仍能做到查找方便、迅速，而且省去了操作上的麻烦，提高了计算机处理的速度。（四）三大会计报表的统一。三大会计报表指“资产负债表”、“损益表”、“现金流量表”。分析16种行业的三大会计报表，内容上、格式上均存在大同小异的现象。如果把这些小“异”加以改造，更便于上级企业与政府部门对基层企业数据的汇总或比较，更便于计算机处理。根据当今集团企业越来越多的现状和集团企业跨行业、跨地区的发展趋势，三大报表统一的要求将更强烈。 %D%A （五）帐簿形式的改造。 %D%A 帐簿载体的改造。传统帐簿载体是纸张，会计电算化之后，除了传统的帐簿必须打印之外，还有磁性介质（硬盘、软盘、光盘）作帐簿，但只是处于从属地位。当时是财政部门考虑到相当一部分人不习惯使用电子帐簿，因此采用高成本的措施——打印所有帐簿。现在20年过去了，笔者认为，可以采取必要的措施，迫使一部分人改掉旧习惯，确立电子帐簿在会计电算化中的主导地位。 %D%A 帐簿格式的改造。传统帐簿格式有三栏式、多栏式、数量金额式，再加上外币格式等。目前，相当一部分会计人员只习惯用传统的帐簿格式来查帐。其实电脑可以对任何数据进行分类、组合，远远超过现行帐簿的格式。比如，有一客户的往来涉及到四个帐户：应收帐款、应付帐款、预收帐款、预付帐款。用现行帐簿格式，只能逐一打开这四本帐。用电脑帐簿，只要把这一客户名找到，然后将与该客户名的有关帐目进行组合，就能分析到底是我欠人，还是人欠我。 %D%A 因此，只要会计人员从传统的帐簿格式的观念中解放出来，灵活地使用会计软件，而会计软件再融入“会计业务重组”思想，那么传统的帐簿格式将被无格式但能进行任意分类、组合、汇总的形式替代。 %D%A （六）取消中间过程表式的输出。所谓中间过程，指“科目汇总表”、“汇总记帐凭证”、“总帐科目试算平衡表”等在手工操作中的一些方法、格式。 %D%A 其实，编制这些中间过程表式无非是为了登总帐方便与做报表方便；分析电算化中登帐与做报表的思路，完全可以依照对凭证的分类登记总帐，再形成报表，根本不必考虑平衡与否的问题，因为在凭证输入时，借贷不平的凭证是无法存盘的。取消中间过程的输出，不仅可以减轻操作人员的负担，而且可以使会计软件更简洁明了。 %D%A （七）强化内部控制制度。传统的内部控制制度强调帐证相符、帐帐相符、帐表相符、帐实相符，即四相符。会计电算化之后，前三者相符已不用担心。但是由于电脑中的数据很容易被修改、被窃取，而且不留痕迹，因此，预防电脑犯罪是会计电算化工作的一个重要方面。强化内部控制制度，既是预防电脑犯罪的一个重要措施，也是减少差错的有力保障。我们应当建立“职权控制”、“运行控制”、“修改控制”、“保密控制”、“硬件控制”等新的内部控制制度。同时，对传统的会计工作组织制度也应当作出相应的调整。 %D%A zES在搐搔TaHnNab

在我国煤炭开采中,井下开采占据着主导地位。乳化液泵站作为井下采煤液压系统的动力元件,它为系统提供工作用的乳化液介质。现代化的采煤工作面对乳化液泵站的供液质量要求越来越高,即要求到达液压支架的压力波动范围越来越小。但是随着工作面对重载高速的要求越来越高,使得泵站功率越来越大,节能因素决定了不能使用溢流阀来稳定泵站压力,只能使用工作在开关状态下的卸载阀来稳定泵站的供液压力。因此,卸载阀的动态特性显得尤为重要。论文基于机液仿真软件AMESim对矿用乳化液泵站卸载阀进行了建模和仿真研究,并结合实验进行参数辨识,研究了卸载阀的动态特性,研究的结果对卸载阀新样机的制作有一定的指导意义。论文首先介绍了水压传动的定义,紧接着阐述了国内外卸载阀的研究现状。由于高水基介质的特殊性,论述了高水基介质带来的问题以及在设计加工制造过程中高水基液压元件用到的关键技术。运用机械/液压及动力学软件AMESim对卸载阀进行建模,建立了卸载阀的数学模型及AMESim仿真模型。根据所建立的模型,对电磁控制方式和机械控制方式进行了详细的分析,得出各自工作的动态过程。对卸载阀进行了频域分析,得出卸载阀在工作时的稳定性和稳定裕度。利用AMESim软件中的模态分析工具计算出卸载阀的固有频率,使工作频率远离模态频率以减小振动现象。运用遗传算法优化原理,选择卸载阀中影响因素较大的参数进行参数取值,并对这些参数进行优化设计,使得卸载阀在工作时达到最大的节能效果。为验证上述仿真结果,在煤炭科学研究院太原研究院的帮助下,搭建了实验系统并进行实验。实验结果表明,卸载阀具有稳定性好、压力波动范围小的特点,能够满足乳化液泵站的工作需要,同时也验证了模拟仿真的正确性。论文所做工作主要是针对矿乳化液泵站压力控制的特殊性,对泵站用卸载阀进行了数学分析及仿真研究,为卸载阀动态性能的设计提供理论支持。本文中对卸载阀结构参数的优化结果为卸载阀性能的提高也有一定的参考价值。