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2017-08-12 14:16 6,749,076 样板区工艺介绍.pptx

2017-08-12 14:37 17,014 样板间施工工艺标志牌.docx

2014-07-03 19:39 1,886,287 植筋技术规范.pdf

2014-07-03 19:55 56,321 植筋技术规范、植筋工艺及锚固长度.doc

2014-07-03 19:43 2,160,810 植筋要求.pdf

2018-05-04 17:03 6,418,939 河南05系列建筑图集05YJ6.pdf

2017-03-29 19:27 705,047 河南省2008建筑工程定额.pdf

2018-10-16 14:49 351,744 河南省工建集团技术管理制度.doc

2018-03-07 16:52 29,696 河南省工建集团有限责任公司项目管理强条.doc

2018-11-2...

视频的制作，怎样去制作一个小视频文件的，有什么软件支持把一些图片或者照片之类的文件合并制作成一个小视频文件的，下面我们就来看看小视频的制作方法啦。

打开Powerpoint，点击“插入”→“相册”→“新建相册”把准备好的风景照片从电脑导入PPT。接着为每一张PPT图片设置动画效果，你也可以选择“全部应用”（在这里主要是用到PPT软件来用的）

保存PPT文档。接下来就利用PPT转换器，把PPT文档转换为视频文件。

“自定义”设置当中给相册视频添加一首背景音乐，可以是纯音乐，也可以是歌曲。

选择制作的视频格式。选择任意主流视频格式输出，也可以根据播放设备选择视频格式。

然后点击“start”转换按钮。开始制作视频文件，其中还可以对制作的视频文件预览一下。

高校学术不端事件再添一例。

这次是被列入“世界一流大学建设”B类高校的湖南大学的一篇硕士学位论文被举报涉嫌大面积抄袭华东师范大学一篇硕士学位论文。

这两篇论文分别是湖南大学软件学院软件工程专业2016届硕士毕业生曹律的工程硕士学位论文《基于云计算的在线学习平台的设计与实现》（以下简称“曹律论文”）与华东师范大学信息科学技术学院计算机应用技术专业2013届硕士毕业生武秀萍的硕士学位论文《基于云计算的在线学习平台的设计与实现》（以下简称“武秀萍论文”）。

武秀萍论文完成于2013年4月，曹律论文完成于2016年5月。从时间上看，曹律论文比武秀萍论文完成时间晚了3年。

华东师范大学武秀萍的硕士学位论文封面

湖南大学曹律硕士学位论文的封面

澎湃新闻记者从中国知网上下载了上述两篇论文。比对后发现，这两篇论文不仅题目一字不差，摘要和正文也高度相似，多个段落几乎一字不差。

针对此事，4月13日上午，澎湃新闻联系到湖南大学软件学院，该学院学位管理办公室的一名工作人员解释称，软件工程专业硕士招生是由软件学院来做，但会根据不同的专业研究方向，由本院或者其他学院的教师来对学生进行培养和指导，“按你说的情况，这名同学是复合型硕士，他的学位论文质量把关由其指导教师具体负责”。这名工作人员同时透露，湖南大学软件学院软件工程专业已经于2016年年底停止招生。

因曹律论文的研究方向是传媒管理，指导教师陈竹系湖南大学新闻传播与影视艺术学院副教授。澎湃新闻随后又致电了湖南大学新闻传播与影视艺术学院。该院行政办的工作人员回复澎湃新闻记者时称，硕士研究生的学位论文确实由其具体的培养学院负责，但此前未接到关于曹律论文抄袭的相关举报，待了解后再做进一步核查。

湖南大学研究生院学位与学科建设办公室的相关负责人则对澎湃新闻表示，学校一直以来都非常重视学术不端问题，但对此事还不知情，会在掌握较为具体的抄袭证据后，启动相关调查。

论文题目一字不差

澎湃新闻比对两篇论文后发现，两篇论文均以一个在线学习平台的设计与实现为研究对象。武秀萍论文的题目是“基于云计算的在线学习平台的设计与实现”，一共18个字。曹律论文的题目是“基于云计算的在线学习平台的设计与实现”，也是18个字，与武秀萍论文题目完全一样。

两篇论文的摘要部分也高度雷同。

武秀萍论文的中文摘要

曹律论文的中文摘要

比如，武秀萍论文的中文摘要的第一段内容为：“在线学习（E-learning）是通过在网上建立教育平台供学习者学习的一种方式。它实现了学习者能随时随地接受教育的要求，打破了传统教学中对时间和空间的限制。随着在线学习方式的深度普及，其主要支撑环境——在线学习平台逐渐曝露出平台建设各自为政、区域教育信息化资源分布不均、学习平台间存在信息孤岛等问题。云计算的出现为有效地解决这些问题提供了一条可能的途径。”

曹律论文在其中文摘要的第一段也写道：“在线学习（E-Learning）是通过在网上建立教育平台供学习者学习的一种方式。它实现了学习者能随时随地接受教育的要求，打破了传统教学中对时间和空间的限制。随着在线学习方式的深度普及，其主要支撑环境在线学习平台逐渐曝露出平台建设各自为政、区域教育信息化资源分布不均、学习平台间存在信息孤岛等问题。云计算的出现为有效地解决这些问题提供了一条可能的途径。”

以上两段内容，曹律论文除了将“Learning”一词中的“L”变成大写，并去掉一个破折号之外，其他内容均与武秀萍论文相同。

武秀萍论文的关键词有4个，即在线学习、云计算、在线学习平台和Google App Engine，曹律论文的关键一共5个，分别是在线学习、云计算、在线学习平台、Google App Engine和Java Web，后者只比前者多一个Java Web，其他完全一样。

正文内容高度雷同

再看两篇论文的正文部分，虽然两篇论文的整体结构设置不完全一样，武秀萍论文共分为五章，而曹律论文则分为六章，比武秀萍论文多出一章“系统测试”，但两篇论文正文的大部分内容都高度雷同。

以第一章为例，两篇论文的第一章都是“绪论”，主要介绍论文的研究背景和研究内容。

武秀萍论文第一章部分内容截图

曹律论文第一章部分内容截图

武秀萍论文在第一章第三小节“本文研究内容”中写道：“论文的工作内容主要分为以下三个部分：1）介绍相关的理论技术：对当前在线学习的特点与现状以及云计算的涵义、特征、优势进行分析讨论，并以Google云计算平台为例介绍云计算的关键技术、Google App Engine（GAE）的整体架构、开发环境以及提供的服务API等。2）研究分析云学习平台的体系结构和功能需求：针对当前在线学习平台构建中存在的不足，提出基于云计算构建在线学习平台的研究方案；结合云计算的三层服务形式以及当前在线学习系统的现实需求，对整个云学习平台的体系结构和功能模块进行分析与设计。3）基于GAE平台实现在线学习系统主要功能模块：利用Google App Engine开发平台、Eclipse集成环境、Java web技术开发了在线学习系统的主要功能模块（用户管理、学习资源管理以及互动交流等），并对系统功能界面、业务逻辑、数据持久化和系统安全等细节的具体实现进行分析和阐述。”

曹律论文也在第一章的“本文研究内容”小节中写道：“论文主要工作内容主要分为以下三个部分：（1）介绍相关的理论技术：对当前在线学习的特点与现状以及云计算的涵义、特征、优势进行分析讨论，并以Google云计算平台为例介绍云计算的关键技术、Google App Engine（GAE）的整体架构、开发环境以及提供的服务API等。（2）研究分析云学习平台的体系结构和功能需求：针对当前在线学习平台构建中存在的不足，提出基于云计算构建在线学习平台的研究方案；结合云计算的三层服务形式以及当前在线学习系统的现实需求，对整个云学习平台的体系结构和功能模块进行分析与设计。（3）基于GAE平台实现在线学习系统主要功能模块：利用Google App Engine开发平台、Eclipse集成环境、Java Web技术开发了在线学习系统的主要功能模块（用户管理、学习资源管理以及互动交流等），并对系统功能界面、业务逻辑、数据持久化和系统安全等细节的具体实现进行分析和阐述。”

以上两段核心内容，曹律论文除多了“主要”两个字以外，其他内容均可在武秀萍论文中找到相同表述。

再比如第二章，两篇论文的标题都是“相关理论介绍”，在这一章的开头都介绍了在线学习的概念与特点。

武秀萍论文第二章部分内容截图

曹律论文第二章部分内容截图

武秀萍论文在“在线学习的概念与特点”一节的具体表述为：“在线学习是指以网络技术和多媒体技术为基础，通过互联网进行的学习和教学活动。它充分利用现代信息技术所提供的方便快捷的沟通机制和资源丰富的学习环境，为信息时代的学习者提供了一种全新的学习模式。这种学习模式改变了传统教学中教师对所有学生进行统一授课的教学模式，并利用互联网资源共享性的特点消除了传统教学中学习者知识来源单一的弊端。它具有网络化、个性化和可跟踪三大特点。”

曹律论文也写道：“在线学习是指以网络技术和多媒体技术为基础，通过互联网进行的学习和教学活动。它充分利用现代信息技术所提供的方便快捷的沟通机制和资源丰富的学习环境，为信息时代的学习者提供了一种全新的学习模式。在线学习模式改变了传统教学中教师对所有学生进行统一授课的教学模式，并利用互联网资源共享性的特点消除了传统教学中学习者知识来源单一的弊端。它具有网络化、个性化和可跟踪三大特点。”

对比发现，虽然曹律论文将在线学习的概念和特点分成两段写，但具体内容包括后面对网络化、个性化和可跟踪三个特点的表述，均与武秀萍论文完全一致。

再看两篇论文的第三章，武秀萍论文第三章的标题是“基于云计算的在线学习平台架构的分析与设计”，其中一小节的标题是“需求分析”，而曹律论文第三章的大标题是“需求分析”。这一章中的多个段落都存在雷同的情况。

武秀萍论文第三章部分内容截图

曹律论文第三章部分内容截图

比如，武秀萍论文在阐述“系统功能需求”时写道：“本文将从不同用户的角度来分析整个在线学习系统的功能需求。系统用户主要包括学生、教师和管理员”。然后在具体阐述“学生功能需求分析”时又写道：“学生用户登录系统后，进行在线学习相关功能。详细介绍如下：在线学习：可以根据自己的学习进度选择课程相关学习资料进行在线学习，浏览站点上的课件内容，学习新知识，复习旧知识。公告浏览：学生用户可以浏览站点上发布的公告、新闻。下载资料：学生用户可以在站点下载自己需要的学习资料，如课程相关软件、学习视频、教案PPT及试题等。在线测试：学生可以通过在线测试定期检查自己知识点掌握水平，主要以考卷的形式提交到系统，系统会自动阅卷，并将测试分数反馈给学生。文件上传：学生用户也可以将自己整理的资料或作业等文件上传到服务器上。学习交互：学生可以通过邮件、论坛或即时聊天工具与他人进行交流。个人信息维护：学生具有修改自己个人信息的权限。”

曹律论文在“云计算在线学习平台的功能需求”小节写道：“本文将从不同用户的角度来分析整个在线学习系统的功能需求。系统用户主要包括学生、教师和管理员”。随后也具体分析了学生功能需求，曹律论文是这样表述的：“学生用户登录系统后，进行在线学习相关功能。详细介绍如下：1.在线学习：可以根据自己的学习进度选择课程相关学习资料进行在线学习，浏览站点上的课件内容，学习新知识，复习旧知识。2.公告浏览：学生用户可以浏览站点上发布的公告、新闻。3.下载资料：学生用户可以在站点下载自己需要的学习资料，如课程相关软件、学习视频、教案PPT及试题等。在线测试：学生可以通过在线测试定期检查自己知识点掌握水平，主要以考卷的形式提交到系统，系统会自动阅卷，并将测试分数反馈给学生。文件上传：学生用户也可以将自己整理的资料或作业等文件上传到服务器上。学习交互：学生可以通过邮件、论坛或即时聊天工具与他人进行交流。个人信息维护：学生具有修改自己个人信息的权限。”

以上两段内容，一字不差。

武秀萍论文关于在线学习平台架构的论述

曹律论文关于在线学习平台结构的论述内容

曹律论文的第四章内容也可以在武秀萍论文的第三章中找到相同表述。比如，武秀萍论文在第三章“基于云计算的在线学习平台架构的提出”一节开头写道：“随着在线学习模式的不断普及，越来越多的教育单位利用计算机技术和网络技术开发自己功能完善、各具特色的在线学习平台。而这些系统大多采用传统的三层架构B/S模式（即浏览器和服务器模式）来实现，如图3.1所示。这种模式的在线学习系统结构包括WEB服务层、应用服务层、数据服务层。WEB服务层提供面向用户的在线学习系统接口，其主要表现形式是通过Internet浏览器结合在线学习系统应用的操作系统为用户提供服务。应用服务层基于各类应用服务器为用户及管理人员提供对第三层数据服务层的各类操作。数据服务层则为整个在线学习系统提供数据服务。当用户通过PC或移动设备访问在线学习门户网站，进行注册、登录、学习以及资源检索等操作时，WEB服务层解析、规范用户需求信息并将用户需求发送到中间应用层服务器上，应用层服务器根据用户需求对系统数据库进行操作，获取用户需求信息，为在线学习用户提供服务。各教育机构通过这种模式纷纷构建各自的在线学习平台满足其在线学习的需求，各具特色的网络学习平台星星点点的涌现，从而使得我国教育信息化呈现‘梅花桩’的现象。”

曹律论文在第四章“系统设计”中的第一小节“云计算在线学习平台的结构”写道：“随着在线学习模式的不断普及，越来越多的教育单位利用计算机技术和网络技术开发自己功能完善、各具特色的在线学习平台。而这些系统大多采用传统的三层架构B/S模式（即浏览器和服务器模式）来实现，如图4.1所示。这种模式的在线学习系统结构包括Web服务层、应用服务层、数据服务层。Web服务层提供面向用户的在线学系统接口，其主要表现形式是通过Internet浏览器结合在线学习系统应用的操作系统为用户提供服务。应用服务层基于各类应用服务器为用户及管理人员提供对第三层数据服务层的各类操作。数据服务层则为整个在线学习系统提供数据服务。当用户通过PC或移动设备访问在线学习门户网站，进行注册、登录、学习以及资源检索等操作时，Web服务层解析、...

评论区有彩蛋哦

作为大学生

如果我问你最常用的软件是什么？

可能你会回答

或许，你会这样回答

老司机的我假装表示看不懂

说点正经的

作为大学生，最必不可少的当然是office办公套件了，无论是平时的写作业，或者是课程展示，数据统计，以至于到最后的毕业论文，毕业展示，都会用到Word来编辑文档、Excel进行数据统计、PPT进行成果展示。

看看下面的这些，你是否熟悉：

01

目前主流的办公软件有两种：

一种是国内金山软件公司的WPS，软件是免费的，安装方便，适合小白使用，缺点是兼容性差，有可能你在WPS上做的文档，到其他的电脑上播放出来就会出现乱码等情况；

另外一个是微软的office，也就是我们常用的office，这是付费的，office专业版售价4,898，所以大部分是盗版的。

Office的优点：兼容性好，大家都在用，所以不用当心其他电脑打不开的情况；功能强大，经过多年的发展，office的功能非常强大，用户体验非常好，这将在后面的推送中说明。

缺点：文件较大，付费，安装困难。

02

目前大部分人电脑用的是office2007或者office2010，但是，下面的这个你看过没？

没错，这就是office2016

可能有些同学买的电脑已经有了，但是需要付费才能激活，唯一能够免费使用的办法就是卸载之前的，重新安装新的。

03

为什么要用office2016：

1、漂亮，比起2007、2016，office真的是美翻了！

2、更加容易使用，office2016带来了更人性化的体验，傻瓜式操作，小白也能快速上手；

3、教程更多，熟练掌握好office办公软件是大学生必备课程，很多教程都是基于2016版本开发的，学习起来更方便；

4、功能强大，用2016版做出来的Word或者PPT，花样更多，让你再展示中更出彩！

5、一步到位，随着新软件的更新，2007、2010势必会被淘汰，我们终究会用2016，何不现在安装使用呢？

如果你觉得这都不是理由，那下面就是你使用的理由了：

因为我可以送你免费的资源包啊

04

软件合集

Word

Excel

PowerPoint

OneNote

Access

强大的云功能

是不是心动了呢？

05

很多小伙伴还在担心，我不会安装怎么办？

没关系，傻瓜式安装，不会安装，我来教你。

那么我怎么才能获得免费的安装包和学习教程呢？

答案就在评论区，大家可以观看评论区哦。

要说有什么软件是平时不起眼，但却十分重要，那么一定是微软的Office系列全家桶。自Office系列办公软件诞生以来，这二十多年里已经成为了世界范围内最重要的电脑软件之一，几乎任何企业的运作都离不开他。

去年，微软曾经透露新一代的Office套件将会在2018年来临，而2月5日的一则信息，则明确了Office 2019的发布时间。不过原定于第二季度发布的Office 2019已经偷跑，小雷也第一时间将其装在了电脑上，让我们一起看看这最新版的Office套件会有什么不同吧。

只能网络下载，仅支持Win10系统

根据微软的说法，Office 2019不再提供MSI本地安装包，仅通过Click-to-Run网络安装包的方式发放。如此一来，每一次用户安装Office 2019的时候就只能下载数量庞大的组件，对于网络速度不太好的用户来说有点烦人。

但通过网络安装包安装Office 2019，也确实能够保证安装包不被损坏。另外，微软宣布Office 2019仅支持Windows 10系列，或许微软此举是出于系统兼容性的考虑吧。

界面变化不大，亮眼细节增多

小雷安装的是Office 2019的预览版，并且只选取了最经典也是最常用的Word、PowerPoint和Excel三个组件。即使是预览版，Office 2019的流畅度也十分出色，小雷自己使用的笔记本电脑处理器仅是多年前的i5-3230M水平，打开文档也毫无卡顿感，感觉比Office 2016畅快多了。

就整体界面风格而言，Office 2019和2016并没有太大区别，无论是界面布置还是色调都十分相似，第一眼看过去让人很难分辨出来这到底是哪一个版本的Office。

我们仔细一看，可以发现在标题栏旁边出现了“Preview”字样，这已经是界面上能发现的最大区别。此外，无论是Word还是PowerPoint还是Excel，在切换工具栏标签页的时候都会出现相应的过渡动画，这在过去的Office 套件中是不曾出现的。

这些过渡动画的出现不但没有让软件的流畅度降低，反而给人耳目一新的感觉，整个Office软件用起来更加“接地气”，让人感到更加舒畅。

在线图标让内容更有趣

此前微软曾在Office套件中集成“在线图片”功能，用户在软件中就可以快速搜索并添加图片素材，免去了本地上传的麻烦。在这个基础上，本次Office 2019的Word和PowerPoint套件中，都加入了“在线图标”的功能，各种新奇有趣的图标也能在线添加了。

在线图标中囊括人物、技术和电子、通讯、商业、分析等26个类别的图标，种类齐全。而且还可以对图标进行颜色填充、描边、缩放等基本操作，想必这些图标一定能够为你的Word文档或者PowerPoint文档增添不少色彩。

Word套件迎来全新阅读模式

在Word 2019套件中，我们可以发现在“视图”工具中新增了一项“沉浸式学习工具”功能，点击后文档界面将会发生变化。在“沉浸式学习工具”页面中，我们可以快速改变列宽、文字间距、页面颜色，甚至能够调整音节和选择朗读文字。

这样的功能不难让人联想到中小学课堂，微软一直致力于让旗下产品进入到校园之中，新增的“沉浸式学习工具”想必是为学生用户准备的。

另外，Word 2019也增加了全新的翻页模式，其被命名为“横版”。在这个翻页模式下，多页文档会像书本一样将页面横向叠放，连翻页的动画也非常像传统的书本一样。不难发现，这样的模式简直是为平板电脑量身定做，不过对于PC用户来说远不如传统的翻页模式来得容易使用。

Excel有新函数，PPT支持涂鸦

Excel 2019新增了多组函数，比如IFS（多条件判断）、CONCAT（多列合并）和TEXTJOIN（多区域合并）等，对那些经常处理庞大数据的用户来说，新增的命令可以有效提高工作效率。

PowerPoint 2019这边，也新增了一个“墨迹书写”功能，这个功能和PS上的“画笔”功能差不多，其实就是个着色画笔。在这里，你可以选择不同的颜色来填充笔迹线条，同时还能调节笔迹的粗细程度等。

利用墨迹书写功能可以让你快速在PPT上添加符号和批注，对于经常讲解PPT的用户来说十分有用。

乍一看，其实Office 2019预览版添加的新功能并不多，对比Office 2016，更像是一个升级版而非颠覆之作。同时，微软在发布会上承诺的实时语言翻译、Second Light、Sphere球体交互设备、PICO RPOJECTION投影交互技术等仍未在该预览版中实装，我们也无法体验到这些新功能到底能为用户带来些什么变化。

不过就目前来看，Office 2019整体的变化趋势是让人惊喜的，界面好看了，功能增多，但流畅性却丝毫没有被拖累。这一表现自然让我们更加期待，到底正式版的Office 2019能够去到什么高度呢？

PowerPoint2007 以上版本的"另存为"功能尤其强大，能保存成许多常见位图及矢量图格式。而且ppt的配色、组图功能强大，操作人性化，无需针对某类图而专门去学习特定软件，在科研制图(如基因结构示意图，细胞结构图、信号通路图、维恩图等)中可当做illustrator来使用，也可以当做photoshop进行图片组合排版使用。对于ppt中的位图，分辨率默认为96 dpi，若以大于默认的96 dpi的分辨率将幻灯片导出为图片，则需要添加注册表值：

1. 退出所有微软相关的程序，一般要求关掉所有microsoft office程序;

2. XP系统，单击“开始”，然后单击“运行”;

3. 在“打开”框中，键入 regedit，然后单击“确定”，打开“注册表编辑器”;

win7以上系统，开始-搜索程序和文件-输入regedit，或者附件-运行-输入regedit-确定;

快捷键：win+R ，再输入regedit，win键是键盘右下角有微软标志的键，一般是旗帜图形或者四个小方块。

4. 将注册表展开到下面的项：

PowerPoint 2003：HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Office\11.0\PowerPoint\Options

PowerPoint 2007：HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Office\12.0\PowerPoint\Options

PowerPoint 2010：HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Office\14.0\PowerPoint\Options

PowerPoint 2013：HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Office\15.0\PowerPoint\Options

PowerPoint 2016：HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Office\16.0\PowerPoint\Options

5. 在选中了“Options”项的情况下，在“编辑”菜单上，指向“新建”，然后单击“DWORD (或QWORD，64位)值”，32位机子就选32位的，64位机子就选64位的，如果Options下绝大多数是DWORD，那么就跟着选DWORD;

6. 键入 ExportBitmapResolution，然后按 Enter 键;

直接在注册表窗口里面"右键-新建-DWORD(32位或64位) 值-命名为ExportBitmapResolution"也能完成上面操作

7. 在选中“ExportBitmapResolution”的情况下，单击“编辑”菜单上的“修改”或右键-修改;

8. 在“数值数据”框中，输入想要的分辨率，比如一般科研杂志要求至少300dpi。注意：PowerPoint 2003 导出的最大分辨率只能设置为 307 dpi;

9. 单击“十进制”，然后单击“确定”;

10. 在“文件”菜单上，单击“退出”以退出注册表编辑器；或者直接关掉注册表编辑器；以后另存为位图格式的时候，将按照设定的分辨率导出；win7以上系统可以在导出图片"属性-详细信息"中查看图片分辨率(下图：脂质分类.tif)，XP系统需要另外使用专门的软件查看;

ps：最近校正教程内容的时候，官网表示分辨率不能超过307dpi，超过会自动缩回307dpi，但我在PPT2013和PPT2016亲测不会，设置600dpi可用。

11. 在ppt中修改页面设置，可以得到想要的图片尺寸;比如某杂志要求双栏图片17.35cm，那么可以在下面的对话框中修改宽度(高度按照实际需要调整)，设置完成后，可以直接导出做好的tif图片而无需photoshop进行修改。

详见：How to change the resolution of a slide that you export as a picture in PowerPoint：http://support.microsoft/default.aspx?scid=kb;en-us;827745

以下图片是作者使用ppt绘制，起个抛砖引玉的作用：

编者按：12月17日，中国人工智能产业大会在深圳召开，商汤科技首席研发总监林倞出席大会并发表演讲。他主要讲述了商汤科技在原创性技术上的深厚积累及在四大领域的产业布局。

林倞毕业于美国加州大学洛杉矶分校，除了任职商汤科技之外，他还是中山大学超级计算学院教授，主管中山大学智能媒体计算实验室，迄今共发表或录用论文70余篇，担任知名SCI检索期刊Neurocomputing和The Visual Computer的副编辑(Associate Editor)，以及Pattern Recognition的责任客座编辑。

以下是林倞演讲全文，雷锋网整理编辑。

人工智能引擎：深度学习技术

就像刚才戴文渊博士讲的，人工智能三起两落，从创立到寒冬，到现在新的时代，大数据和高性能计算点爆了深度学习。这个过程都是与产业界密不可分的。从三起两落也看出了，产业界对人工智能的期许非常高。我们把产业界的发展看成四个阶段，从信息时代到互联网，再更进一步的物联网和智联网时代，整个过程中人工智能一直都是一个热点，虽然中间有一些寒冬。那么现在是什么让人们广泛认为人工智能是下一步的科技浪潮？其中重要的一点就是深度学习。

如果我们把人工智能系统看作是一个火箭的话，那么大数据就是燃料，深度学习算法就是火箭的引擎，我们还需要高性能技术（火箭的外壳）来点爆这个过程。

相比其他机器学习的算法或者工具，深度学习能够更好地发挥数据的优势，能够有更高地预测精度，并且使得模型有更强的数据处理能力。

自深度学习的复兴以来，各项人工智能技术都有很大的突破。就像十几年前广泛认为人工智能很难在产业界形成很大的影响，很多技术、方法被认为是不能落地的，刚才前面的嘉宾谈到问题，包括产业界人士和毕业生不好找工作，我也都碰到过。

我们看现在，不知不觉深度学习已经深入到各种领域细节，包括最早的语音识别、人脸、图像、生命科学都有广泛的应用。

商汤的定位：以原创技术为根基

在这样的背景下，商汤科技的定位是希望走一条与传统产业化不同的道路，我们是来自于学术界的科学家，希望坚持我们原创性的技术。从人脸开始，我们是最早布局人工智能深度学习的企业，最早将深度学习成功运用于计算机视觉。在2014年，我们的人脸检测算法超过了Facebook的人脸识别准确率。在ImageNet，两指标达到世界第一。在这个算法背后我们建立自己的超算集群Deeplink，此外我们辐射到各种各样的行业。

我们团队的特点，就是拥有一批国际广泛影响力的成果。在人工智能领域，我们拿到的最佳论文应该是全世界之一。最早在2013年之前，计算机视觉领域内总共有29篇论文涉及到深度学习，其中有14篇是属于我们团队，我们的数量仅次于谷歌微软这样大的公司。

简单的介绍几个核心任务。ImageNet的特点就是数据规模特别大，种类很多。从传统图像分类、定位、一般物品检测、场景理解和层次结构化的分割，基本上覆盖了从底层视觉到高层视觉。从2010年以来，这个比赛一直是风向标。我们团队从2014年开始参加这个挑战赛，2014年是亚军，今年我们在三项任务中获得冠军，并且与竞争对手有较大的差距。

我们最早提出了DeepID，当时在LFW首次汇报中，首次超过人类肉眼的算法，这也成为了当年的最佳学术论文。

另外就是在更早以前，我们提出了在图像视频中的“快速去雾算法”，当时获得了2009年的最佳论文奖。

下图右边是我们搭建出来的一千层的网络，我们提出高效、可拓展、灵活性的框架。从算法、硬件平台到软件框架的设计能力，我们是全覆盖的。

此外我们还有前端，我们强调的是深度学习的学习能力。PPL是我们自己做的，所以在X86、ARM或者CUDA等不同的处理器架构上，我们有比较明显的优势。

现在我们有60多名的全职博士、100多名来自于北大清华的研发人员，还有来自于百度、微软、联想的大量工程团队。

产业化：四个领域布局

我们有了这么多的原创算法，有这么多的顶级科研，怎么在产业化做进一步的驱动？目前商汤科技主要是在四个行业里做产业化布局，包括：安防-智慧城市、金融行业（主要是互联网身份认证）、移动（娱乐互联网）和智慧商业。

我们看第一个，我们是最早做人脸比对系统的公司。基于视频，这是SenseFace的场景，可能大家知道一个新闻，在北京西站的乘客不用查身份证，已经可以通过刷脸进站了，这就是我们公司的产品。

这是今年新做的全局图象视频解析。因为我本人就是做这个出身的，在十年前做这个的时候，也获得了奖项。这种图象视频解析到产业界还有很长的距离，我们来看能不能在监控环境下实现精细化的人车属性、层次结构、运动信息的分析并且进行结构化存储，使得大量的视频数据和图象数据能够有效检索查询。这在交通行业和安防行业都将有广泛深刻的影响，我相信这个应该会促进下一个变革。

这是另外一个场景，基于多目标智能跟踪一体机。它能够通过预测对可疑目标进行抓拍，包括对车牌的快速抓拍识别。

这是我们在移动互联网另外一个场景，叫借贷宝，互联网金融一个难点就是如何实现实名认证，通过我们的算法能够实现检测，可以看出这是真人还是照片。

另外中国移动也已经实现了三亿的手机卡实名认证，这是我们线上的产品，通过人的运动来区分身份证进行比对。

这是移动互联网产品，有些比较潮的朋友可能都试过这样的产品，包括娱乐化、人脸的关键化定位、增强虚拟现实等。

我们还是最早将深度学习应用于城市学的公司，包括去模糊、去抖动等等。

这是我们将图象视频从安防领域推广到商业领域，我们叫智慧商业，包括对人群属性分析、人群区域属性分析等，来挖掘更多的商业价值，这都是基于视频的大数据分析。

我们的目标是AI+，我们希望通过2C端的技术来改变行业和相关的垂直领域，谢谢。

先看案例：

看完这些GIF动画，大家是不是很惊喜？这是一组添加了3D模型的PPT。

“插入”3D模型功能是微软为Office 2019版的PPT中增加的新功能，如果你是Office 2016正版用户或者Office 365的订阅用户，将Office更新到最新版本，你也可以使用这个最新的功能。目前，Office 2016支持的3D格式文件有fbx、obj、3mf、ply、stl、glb这6种。

接下来，就给大家介绍一下3D PPT要怎么制作，哪里可以找到3D模型，3D效果要怎么制作。

1.3D模型素材网站

精美的3D模型需要类似于Maya等大型设计软件制作，对于我们来说学习这些软件需要耗费大量时间，实在是得不偿失。所幸，随着3D打印的兴起，现在国内外已经有了一批不错的3D素材网站。

CG模型网 http://cgmodel

是国内一个以3D模型为主的设计行业互动、展示平台，号称有120万设计师注册。这个网站有众多的3D模型，有免费也有收费的。上面《绝地求生》中的枪械就是在这里找到的免费资源。

Poly https://poly.google

谷歌旗下，需要楼梯才能进去的网站。这个网站的模型多是卡通类的，包含数千个免费模型。

FREE 3D https://free3d

正如名字，这是一家国外的不需要楼梯的免费3D素材网站，注册之后可以无限制下载。

2.3D PPT制作

找好素材我们就需要开工了，把3D素材“插入”PPT中，和“图片”一样，我们可以对3D模型进行填充、效果、大小等类别的设置。

3D模型和2D图片的区别就是我们可以对它进行360°的旋转来呈现模型的每一个角落。

我们左键按住模型中间的旋转按钮就可以随意旋转了。3D模型的放大和缩小同“图片”的操作，但是需要注意的是3D模型不是矢量的，需要根据实际情况来调整缩放比例。

3.3D效果制作

在开篇的GIF动图中，我们看到各个素材自动旋转、位移、改变大小是通过“平滑”效果来实现的。“平滑”是Office 2016中新增的一个页面切换效果。

我们需要做的就是在上一页摆好各种元素，复制到下一页不同位置，调整大小。

第一页：

地球的亚太板块面向我们，居中

文本，居中

第二页：

旋转地球，美洲板块面向我们，居右并放大

文本，居左并上移

摆好上面两页的元素后，我们在菜单栏“切换”功能中选择“平滑”，就可以实现开篇GIF中的效果了。

特别注意：

由于3D模型功能是office2016中的最新功能，是【不兼容】WPS、office2013及以前版本的。所以你的PPT使用了3D效果，只能在最新版Office 2016及以上版本中演示。

虽然目前Office对3D模型的支持不是很完善，但是我相信随着Office 2019以及VR的展示技术的普及，3D一定会成为各种演示的主流。

根据你提供的图片内容和想要的风格重新“生成”一张新的图片，是今年很多滤镜粉玩过的一个爆火游戏，但如何把这个“游戏”迁移到视频上，并实现高质量的视频风格“生成”对于很多人来说并不熟悉，因为市面上这个功能大规模推向滤镜粉的厂商还并不多，粉丝们对这个技术背后的算法也不甚了解。不过在今年Siggraph Asia 2016上的参展商演讲中，腾讯AI Lab联合清华大学实验室的团队，就为我们现场讲解了关于视频风格变换的相关内容。

演讲者，黄浩智，腾讯AI Lab。

演讲提纲

迭代图像风格转换前向图像风格转换迭代视频风格转换前向视频风格转换小结

在这之前，图片风格转换的问题，传统的方法：是基于手工提取特征来生成一张新的图片。而目前比较流行的使用深度学习的方法：是基于深度网络学习的特征来生成一张新的图片。

一. 关于迭代的图像风格转换

今年的CVPR有一篇 oral文章 “Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks”，当时引起了学术界的广泛关注，讲的就是关于迭代的图像风格变换问题。

然后我们具体去做的时候，一般是这样的：

先输入一张随机（噪声）图，经过VGG—19网络，可以提取出我们预先定义好的content和style特征。我们将content特征跟用户提供的输入图像（content image）去比对，将style特征跟另外一张预先设定好的风格图像（譬如某位大师的一幅油画）去比对，有了内容的差异和风格的差异后。我们一步步通过一个叫back propagation（反向传播）的过程，从网络的高层往回传, 一直传到我们输入的那张随机噪声图， 我们就可以去修改这张随机噪声图，使得它跟我们指定的content特征和style特征越来越像。所以它最后在content 特征上接近于用户输入的那张，在style特征上接近于另一张预先设定好的油画作品等。

如下图所示，先用一个VGG—19图形识别和卷积网络提取输入图片的content和style特征。(这些提取的特征主要用于后面重构后面随机输入得到的结果)

当然，实际执行图片风格转换的时候，还要考虑产生内容损失和风格损失

关于内容表示（CNN特征图像）: 深度神经网络已经可以抽取高层次（抽象）的信息表征了。

下面是内容损失函数

关于风格表示

下面是风格损失函数

下图是流程的展示。

——一开始输入的随机噪声图，经过中间的（VGG 19）网络，在不同的层次分别提取的内容和风格特征，跟用户输入原图的内容进行比较，跟预先设定的另一张图（比如大师的某张油画图）的风格进行比较，然后计算出损失函数Ltotal。

具体的风格变换算法中产生的总的损失＝α*内容损失＋ β＊风格损失。

但迭代图像风格变换自有它的缺陷之处。

没有训练和自学习的过程；对每一张新的输入图都要重复它迭代更新的过程；速度慢。

二. 关于前向图片风格转换

斯坦福大学的 Justin Johnson曾经提出一种使用前向网络完成图像风格变换的方法，发表于ECCV 2016。

在其实践时，采用的图片转换网络层具体见下：

2个卷及网络层进行下采样；中间5个残差网络层；2个反卷积网络层进行上采样。

损失函数包下面三部分

最后的实践结果如下，质量非常不错。

总的来说，使用前向图片风格转换

不仅可以保证实时性；还可以使得（前向式）生成和迭代式在视觉上近似的结果

三. 关于迭代视频风格转换

将风格变换技术由图像向视频拓展最为直接的方式就是使用图像风格变换的技术逐帧完成视频的变换，但是这样很难保证视频帧间风格的一致性。为此 Ruder 等人提出了一种迭代式的做法 [Ruder, Manuel, Alexey Dosovitskiy, and Thomas Brox. "Artistic style transfer for videos." arXiv preprint arXiv:1604.08610 (2016)]，通过两帧像素之间的对应关系信息来约束视频的风格变换。

不过，迭代式（Ruder et al.）的方法来处理视频的风格变换考虑了时间域的一致性，但是处理速度非常慢，处理一帧视频大约需要 3 分钟。

那不考虑时空一致性又是什么结果呢？以静态图片转换为例。

实验结果是这样的

总的来说，迭代式（Ruder et. al）的方法来处理视频的风格变换

考虑了时间的一致性，但处理速度非常慢，处理一帧视频大约需要3分钟；另外其品质还高度依赖光流的精确性。

四. 关于前向迭代视频风格转换

所以AI Lab尝试了前向视频风格迁移

我们的方法：

通过大量视频数据进行训练；自动辨别学习效果，并自我优化；在训练过程中我们保持了输出结果的时间一致性。

最终，腾讯AI Lab

设计了独特的深度神经网络；将风格变换的前向网络与视频时空一致性结合起来；高效地完成高质量的视频风格变换。

五. 小结

深度神经网络已经可以抽取高层次（抽象）的信息表征了。不同网络层的格拉姆矩阵可以用来表述风格（纹理，笔触等）。从图片进阶到视频（风格的转换），要注意时空的一致性。前向神经网络可以同时抓取风格和时空一致性。

由计算机协会（Association of Computing Machinery，简称ACM）SIGGRAPH举办的SIGGRAPH ASIA 2016大会今年在澳门威尼斯人度假村酒店召开，作为一个号称集科学、艺术、商业于一身的图形学和交互技术盛会，第一次来这个盛会的读者朋友们总会一脸懵逼：这么多会议室我去哪个？除了VR厂商还来了哪些参展商？它跟AI有何关系……同样一脸懵逼但亲临现场的雷锋网编辑们，在会场转了一天后，心里终于有了一份清晰的参会小指南。

要听干货——请去Courses和Technical

12月5号的行程指南里明目众多，但对于真正想学点干货的朋友来说，今天Google，Facebook等大牛的主题演讲都还没开始，去Courses听一下最近的热门课程反而最划算。雷锋网上午在Courses几何深度学习专场听了一上午，感觉跟国内的主题PPT报告类似，都是一群对学术极具热情的主讲者在对着下面一群极具热情的听众讲几何学和当红炸子鸡深度学习的“天书课程”，配上全英文演讲加高难度PPT，一般人去听都是要死掉几万个脑细胞的。不过雷锋网听的时候的旁边正好坐了一个一边听一边看PPT的高质量观众，如此天助雷也，我们便以迅雷不及掩耳之势扒来了这个全套PPT，待全部汉化后可分享给读者们。

当然，搞这行的都知道，除了上面的学术性质课程，图形学和交互技术对工业性质的东西也很重视，所以另一个Technical讲技术的专场也值得一去，雷锋网进去的时候正在讲系统设计和应用的技术分享，不过没从头听到尾，这里就不瞎介绍了。

要看展——请明天

雷锋网跑到三楼的布展厅，英伟达，三星，大疆，Usens等厂商都还在布展， 这让我们不禁想起了上次的IROS 2016——貌似国际学术会议布展一向这么“有耐性”，第一天你跑去看展，那是绝壁没有展可看的，只有布展可以看。

要明白图形学和交互技术的酷炫－请去计算机动画节剧场

百科上，计算机图形学(Computer Graphics，简称CG)被解释为“是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。”

很多人看到这么长串的解释老觉得计算机图形学好抽象，但是你若到计算机动画节的剧场里去身临其境地体验一下，就会发现，动画或者电影图形处理中常用到的建模、渲染、动画，以及进来才开始流行的人机交互都跟计算机图形脱不开关系。

如下面动画截图所示，少年的头发吹起来都是充满了技术含量的过程。

百科上，计算机图形学(Computer Graphics，简称CG)被解释为“是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。”

很多人看到这么长串的解释老觉得计算机图形学好抽象，但是你若到计算机动画节的剧场里去身临其境地体验一下，就会发现，动画或者电影图形处理中常用到的建模、渲染、动画，以及进来才开始流行的人机交互都跟计算机图形脱不开关系。

如下面动画截图所示，少年的头发吹起来都是充满了技术含量的过程。

要明白它跟AI有何关系？－－请看这里

计算机图形学乍一看跟AI中常提到的计算机视觉貌似有内在关联，下面不妨摆上他们二者的释义看得更清楚。

计算机图形学(Computer Graphics，简称CG)“是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。”计算机视觉（Computer vision）“是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成更适合人眼观察或进行仪器检测的图像。”

根据现场一位中大的老师向雷锋网介绍，这两者在很多地方的概念其实是相通的，不过两者间的细微差别可以看下已有的过来人的分析。比如这样的http://blog.csdn/hanlin_tan/article/details/50447895

要更大的高潮？

看似平凡的今天，其实雷锋网在会场干了很多事，比如认真地听PPT嘉宾的学术演讲内容，比如饭后去采访室采访大会主席，比如去抓拍计算机动画节的某一帧，这些都会在我们稍后的文中展示出来。而我们这么着急让自己进入状态的背后， 是为了更好地应对高潮般的明天：Google演讲在明天，Facebook演讲在明天，主题演讲在明天，还有更多更好玩的事情都极有可能在明天……