有关bim5d论文参考文献

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建筑学毕业论文参考文献大全

接地气的大学生活即将结束，毕业论文是每个大学生都必须通过的，毕业论文是一种的检验学生学习成果的形式，怎样写毕业论文才更能吸引眼球呢？以下是我精心整理的建筑学毕业论文参考文献，仅供参考，大家一起来看看吧。

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附 ：建筑学毕业论文选题

1、室内外气温对建筑围护结构吸收太阳能的影响

2、鲁西南地区门墩石造型、纹样初探

3、室外气温和保温层位置对间断供暖房间能耗特征的影响

4、极少主义室内光环境设计研究

5、建筑工程项目成本控制研究

6、老年人建筑的自然光环境设计初探

7、杨凌城市色彩景观规划研究

8、襄城县古城墙遗址保护公园规划设计

9、光导管照明系统的配光及应用研究

10、BIM技术在钢结构工程建设阶段的应用

11、民营建筑企业项目团队核心利益相关者冲突管理研究

12、市政工程项目责任成本管理应用研究

13、长春七天酒店（火车站店）装饰工程的成本管理研究

14、国学中心项目施工成本控制研究

15、黑龙江移动枢纽楼建筑工程项目的成本控制研究

16、呼和浩特市建筑勘察设计研究院发展战略研究

17、包头市A装饰公司发展战略研究

18、南京国际金融中心续建工程项目成本控制研究

19、国有施工单位材料采购管理研究

20、基于互联网+的PMIS的运维管理研究

21、建发集团观澜丽景二期项目工程造价管理研究

22、俄侨文化影响下的中东铁路建筑及其历史价值研究

23、建筑艺术表现在房地产经营销售策略中的应用研究

24、吉林鼎鑫路桥建设有限公司发展战略研究

25、湘黔古镇聚居文化和建筑空间形态研究

26、“营改增”对建筑企业税负影响分析

27、BIM在建筑工程管理中的应用研究

28、基于FIDIC合同条件的承包商索赔研究

29、基于分项计量的空调系统能耗诊断的实用研究

30、基于VE工程项目成本控制的研究与应用

31、建筑施工项目安全文化建设研究

32、太阳能-空气源热泵系统在独立式住宅中的应用研究

33、青岛地区农村钢结构住宅热桥的热工分析

34、英谈村历史建筑保护与利用研究

35、我国建筑业营改增相关问题研究

36、延长油田中心化验室项目成本管理研究

37、低气压下噪声环境对人体舒适感影响机理的研究

38、青岛市住宅建筑室内热环境的实测与研究

39、晋鲁地区民居烟囱的建构技术与文化意义研究

40、挣值法在中铁一局二公司项目成本控制中的应用研究

41、我国工程承包企业进入国际市场的对策研究

42、冯坪办公楼项目工程造价管理与控制研究

43、ZHGY集团管道安装项目预算控制研究

44、延长石油南区采油厂办公楼建设项目成本管理研究

45、NK集团土地整理项目的成本管理优化研究

46、延长油田崖里坪住房小区工程项目成本管理研究

47、基于公司战略的建筑企业多项目管理研究

48、注册造价工程师诚信评价体系研究

49、HCE集团项目成本管理研究

50、K公司固定资产质量评价及优化对策研究

51、基于BIM的框架结构参数化设计研究

52、智能型太阳能LED路灯控制器的研究

53、青岛里院建筑保护与改造模式研究

54、基于博弈分析的绿色住宅发展研究

55、青岛市大型公建能耗现状评估与预测研究

56、符合被动式围护结构热工标准的“抬梁式”农村住宅构造方法研究

57、我国新型建筑工业化发展制约因素及对策研究

58、基于可操作性目标的城市色彩设计方法研究

59、基于BIM的规则建立在建筑设计阶段应用研究

60、建设工程网上招投标系统的研究与设计

61、工程招投标中违规行为分析与监督机制完善

62、BIM技术在工程项目全寿命周期成本管理中的应用

63、商品房住宅项目成本管控的研究

64、以“美居购”网为例探析家居软装电子商务经营

65、建筑行业新生代农民工的劳动权益保障问题研究

66、“营改增”对建筑业税负影响分析及对策

67、北方寒冷地区农村住宅保温结构一体化设计研究

68、北戴河新区国家级绿色建筑示范区创建研究

69、河北省建材产业物流指数研究

70、挣值法用于建筑工程成本控制的研究

71、高层住宅小区风环境数值模拟研究

72、绿色建筑运营阶段隐性成本估算模型研究

73、基于系统动力学的工程项目人工成本优化研究

74、工程项目供应链材料采购成本系统动力学仿真研究

75、高温影响的舒适度模型研制及在我国南方城市的应用

76、唐华清宫景区气候适宜性空间格局初探

77、施工现场建筑工人作业疲劳的影响因素研究

78、基于热管置入式墙体的小型建筑能耗数值分析

79、中铁咨询集团公司财务与资本运营子战略研究

80、某公司可持续发展的实践研究

81、ZH公司CM科技园项目成本管理研究

82、风险理论在工程安全监理实践中的应用研究

83、某研发中心与产业基地可行性研究

84、中铁工程设计咨询集团发展战略研究

85、青岛中山路商业街历史建筑保护修复研究

86、某市建筑节能检测平台建立与运行维护研究

87、基于BIM技术的建筑性能辅助商品房定价

88、建筑企业隐性知识转移影响机制研究

89、建筑施工企业工程质量诚信体系建设研究

90、现代建筑空间与水要素研究

91、算量软件在建筑工程上的应用及问题探讨

92、政府项目代建制合同管理体系研究

93、建筑企业工程项目管理信息化探讨

94、建筑供应链环境下的材料联合库存优化研究

95、建筑材料“暴露”手法在建筑空间设计中的应用研究

96、虚实相生对空间意境营造的作用机制研究

97、基于Matlab对DEA工程建设项目评标模型的应用研究

98、西方文艺复兴绘画名作中建筑图景及其历史价值研究

99、房地产开发项目成本控制研究

100、建设工程合同信用对合同管理绩效的影响研究

附：建筑学研究生毕业论文

摘要：在今天的企业施工过程中，为了保证工程的效率性，做好建筑工程质量监督的工作是很有必要的。合理地制定建筑工程质量监督的条约，加大监督的管理力度，将工程的质量问题放在首要位置，保证了建筑本体的安全性，也体现了以人为本的思想。本文针对建筑工程质量方面缺乏的相关法律条例、建筑企业质量监督的态度浅薄以及监督人员的专业素质差异过大进行讨论，根据此情况对提高工程质量的监督能力、加强施工单位的监督作用以及提高管理人员的综合素质提出几点看法和建议，也希望政府能够大力发挥宏观调控的作用，使建筑工程的质量问题得到有效根治。

关键词：建筑工程;质量监督;难题;管理方式

由于我国的经济发展迅猛，刺激了城市化进度的加深，作为城市化标志之一，建筑工程在不断发展的同时，也带来了一些质量监督方面的问题。对此，国家与建筑业相关部门开始对建筑工程的质量问题进行深究。经过一段时间的努力，各方面的尽力配合，积极响应国家的号召，使得建筑工程的一些管理模式得到优化，也成功解决了一部分难题，但是对于日益增多的建筑工程项目来说，这些措施还是远远不够的。所以，在我们保持关注建筑工程质量监督问题的基础上，对于在工程进行中出现的问题进行理解和归纳，总结出一套完善的管理体系，保证建筑工程施工质量的安全性，也对建筑工程的健康发展起到了至关重要的'作用。

一、建筑工程质量监督存在的难题

(一)相关的法律法规不够健全

当前我国建筑工程质量监督的能力还有待提高，是因为没有一个完整的体系去制约建筑工程中出现的质量问题，而一部分的法律政策太过片面，监督力度明显不足以约束一个庞大的建筑工程。所以，在进行建筑工程项目时，如果施工方不遵守规定，在施工质量上大打折扣，那么对于这种情况也没有一个专门细致的惩处管理条例。为了改善这种不良环境，我国应该针对具体情况做出相应措施，完善建筑工程质量监督的相关法律，政府在宏观上加大对工程的监督力度，一个官方的、完整的约束条例对于建筑工程的需要来说，已经是迫在眉睫。

(二)建筑企业质量监督的态度浅薄

建筑工程质量监督的管理之所以疏松，其中一个原因就是负责监督的企业专员对待质量监督没有一个积极的态度，缺乏监督的意识，这样一种不负责任的工作态度对于建筑工程的质量产生了极坏的影响，相关的工作无法进行。同时，企业部门对于这种消极的影响也放任不管，一个工程项目的整体都缺少相关的监督措施，导致监督体制最终只是一个可有可无的形态，使得建筑工程质量监督的管理力度越来越小，也就无法保证工程的效率。

(三)监督人员的素质差异过大

从某个方面来讲，负责质量监督的人员素质也决定了建筑工程质量监督能否有效开展。在今天，一些工程项目中安排了专门的人员进行质量监督，但是这些监督人员的专业素质有高有低，在面对质量问题时，一些人会严把大关，另一些人可能会有所放松，这种情况使得政府的监督工作无法继续进行。所以，如果负责建筑工程质量监督的人员素质过低，不仅难以保证建筑工程的质量，也会使得政府的监督力度大打折扣。

二、建筑工程质量监督的管理方式

(一)制定建筑工程质量监理制

工程质量监理制度的实行，能够大大加强建筑工程质量监督的力度，对于工程的正确实施有着推动作用。所以，政府在大体方向上监督的同时，也要加强建筑工程监理制的规划，使得建筑工程监理制得以健全自己的形势内容，而且把监理制合法化，加强负责建筑工程质量监督工作者的认真态度，使这些工作者负责的工程项目与法律挂钩，一旦玩忽职守就意味着违法。对于建筑工程质量监理的专门人员要进行精挑细选，这些人在工作时一定要遵守工程项目的监理机制，确保工程项目的顺利进行。

(二)加强对设计单位和设计人员的监督力度

建筑工程里许多的组合因素中，设计方案的可行性有着至关重要的作用。所以建筑工程在正式开工前，对于设计人员的来历要有一个细致的了解，对于指派他的企业或者组织要进行深刻的调查，确保人员的选择没有问题。然后，对于设计人员提交的设计方案进行仔细研究，多次检查其合格性，一旦发现任何不妥之处立刻要求其做出修改，保证设计方案的正确性、完整性，对建筑工程起到决定的作用。

(三)提升管理人员的综合素质

在建筑工程质量监督中，相关的工作者综合素质必须要高，对于工程质量要时刻进行监督，才能使建筑工程质量监督的方针得到有效实行。但是，相当一部分企业只把重点放在怎样获取较高的经济利润上，忽视了建筑工程的质量，使得建筑工程没有得到相应的保护措施，其中产生的许多问题在未来更加难以解决。所以，企业在挑选管理人员时要制定相应的选拔规则与制度，对于施工人员也要仔细选择，确保每一个工作位置都要有任务、有效率地进展，对建筑工程质量监督人员定期开展相关知识方面的工作，加强管理人员的质量监督意识，使他们认识到监督的重要性，提升管理人员的素质，为建筑工程的顺利实施提供有力保障。

三、结语

通过以上几大方面可知，完善建筑工程质量监督的体系对于建筑工程来说是势在必行的，但是在实施的过程中有着较多的阻碍因素，这些因素分散于各个施工单位或者个人，如何集中这些因素并进行妥善处理是建筑工程质量监督的一大难点。所以负责工程质量监督管理的相关工作者要处理好自己的工作重心，对于工程项目中实行的监督管理监制要大力提倡并严格执行，政府在宏观调控的同时，对于单位及个体要及时加大监督力度，在整个过程中起到了推波助澜的作用，这样对于建筑工程的质量将起到良好的监督作用，在良好的监督作风下，建筑工程的质量问题才能得到有效解决，这样的建筑物才能够被安全地放入市场中，人们对于建筑成品的使用才能感到放心如意。

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关于医学论文参考文献

导语：医学论文的撰写要非常的严谨。关于医学论文参考文献有哪些呢?欢迎阅读我整理的关于医学论文参考文献，希望能够帮到大家。

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有关cnn论文参考文献

这两天在公司做PM实习，主要是自学一些CV的知识，以了解产品在解决一些在图像识别、图像搜索方面的问题，学习的主要方式是在知网检索了篇国内近3年计算机视觉和物体识别的硕博士论文。由于时间关系，后面还会继续更新图片相似度计算（以图搜图）等方面的学习成果    将这两天的学习成果在这里总结一下。你将会看到计算机视觉在解决特定物体识别问题（主要是卷积神经网络CNNs）的基础过程和原理，但这里不会深入到技术的实现层面。

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，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。                                          ————维基百科   通常而言，计算机视觉的研究包括三个层次： （1）底层特征的研究：   这一层次的研究主要聚焦如何高效提取出图像对象具有判别性能的特征，具体的研究内容通常包括：物体识别、字符识别等 （2）中层语义特征的研究：    该层次的研究在于在识别出对象的基础上，对其位置、边缘等信息能够准确区分。现在比较热门的：图像分割；语义分割；场景标注等，都属于该领域的范畴 （3）高层语义理解：   这一层次建立在前两层的基础上，其核心在于“理解”一词。 目标在于对复杂图像中的各个对象完成语义级别的理解。这一层次的研究常常应用于：场景识别、图像摘要生成及图像语义回答等。   而我研究的问题主要隶属于底层特征和中层语义特征研究中的物体识别和场景标注问题。

人类的视觉工作模式是这样的：    首先，我们大脑中的神经元接收到大量的信息微粒，但我们的大脑还并不能处理它们。    于是接着神经元与神经元之间交互将大量的微粒信息整合成一条又一条的线。    接着，无数条线又整合成一个个轮廓。    最后多个轮廓累加终于聚合我们现在眼前看到的样子。   计算机科学受到神经科学的启发，也采用了类似的工作方式。具体而言，图像识别问题一般都遵循下面几个流程

（1）获取底层信息。获取充分且清洁的高质量数据往往是图像识别工作能否成功的关键所在   （2）数据预处理工作，在图像识别领域主要包括四个方面的技术：去噪处理（提升信噪比）、图像增强和图像修复（主要针对不够清晰或有破损缺失的图像）；归一化处理（一方面是为了减少开销、提高算法的性能，另一方面则是为了能成功使用深度学习等算法，这类算法必须使用归一化数据）。   （3）特征提取，这一点是该领域的核心，也是本文的核心。图像识别的基础是能够提取出足够高质量，能体现图像独特性和区分度的特征。   过去在10年代之前我们主要还是更多的使用传统的人工特征提取方法，如PCA\LCA等来提取一些人工设计的特征，主要的方法有（HOG、LBP以及十分著名的SIFT算法）。但是这些方法普遍存在（a）一般基于图像的一些提层特征信息（如色彩、纹理等）难以表达复杂的图像高层语义，故泛化能力普遍比较弱。（b）这些方法一般都针对特定领域的特定应用设计，泛化能力和迁移的能力大多比较弱。   另外一种思路是使用BP方法，但是毕竟BP方法是一个全连接的神经网络。这以为这我们非常容易发生过拟合问题（每个元素都要负责底层的所有参数），另外也不能根据样本对训练过程进行优化，实在是费时又费力。   因此，一些研究者开始尝试把诸如神经网络、深度学习等方法运用到特征提取的过程中，以十几年前深度学习方法在业界最重要的比赛ImageNet中第一次战胜了SIFT算法为分界线，由于其使用权重共享和特征降采样，充分利用了数据的特征。几乎每次比赛的冠军和主流都被深度学习算法及其各自改进型所占领。其中，目前使用较多又最为主流的是CNN算法，在第四部分主要也研究CNN方法的机理。

上图是一个简易的神经网络，只有一层隐含层，而且是全连接的（如图，上一层的每个节点都要对下一层的每个节点负责。）具体神经元与神经元的作用过程可见下图。

在诸多传统的神经网络中，BP算法可能是性能最好、应用最广泛的算法之一了。其核心思想是：导入训练样本、计算期望值和实际值之间的差值，不断地调整权重，使得误差减少的规定值的范围内。其具体过程如下图：

一般来说，机器学习又分成浅层学习和深度学习。传统的机器学习算法，如SVM、贝叶斯、神经网络等都属于浅层模型，其特点是只有一个隐含层。逻辑简单易懂、但是其存在理论上缺乏深度、训练时间较长、参数很大程度上依赖经验和运气等问题。   如果是有多个隐含层的多层神经网络（一般定义为大于5层），那么我们将把这个模型称为深度学习，其往往也和分层训练配套使用。这也是目前AI最火的领域之一了。如果是浅层模型的问题在于对一个复杂函数的表示能力不够，特别是在复杂问题分类情况上容易出现分类不足的弊端，深度网络的优势则在于其多层的架构可以分层表示逻辑，这样就可以用简单的方法表示出复杂的问题，一个简单的例子是：   如果我们想计算sin(cos(log(exp(x))))，   那么深度学习则可分层表示为exp(x)—>log(x)—>cos(x)—>sin(x)

图像识别问题是物体识别的一个子问题，其鲁棒性往往是解决该类问题一个非常重要的指标，该指标是指分类结果对于传入数据中的一些转化和扭曲具有保持不变的特性。这些转化和扭曲具体主要包括了： （1）噪音（2）尺度变化（3）旋转（4）光线变化（5）位移

该部分具体的内容，想要快速理解原理的话推荐看[知乎相关文章] ( )，   特别是其中有些高赞回答中都有很多动图和动画，非常有助于理解。   但核心而言，CNN的核心优势在于 共享权重 以及 感受野 ，减少了网络的参数，实现了更快的训练速度和同样预测结果下更少的训练样本，而且相对于人工方法，一般使用深度学习实现的CNN算法使用无监督学习，其也不需要手工提取特征。

CNN算法的过程给我的感觉，个人很像一个“擦玻璃”的过程。其技术主要包括了三个特性：局部感知、权重共享和池化。

CNN中的神经元主要分成了两种： （a）用于特征提取的S元，它们一起组成了卷积层，用于对于图片中的每一个特征首先局部感知。其又包含很关键的阈值参数（控制输出对输入的反映敏感度）和感受野参数（决定了从输入层中提取多大的空间进行输入，可以简单理解为擦玻璃的抹布有多大） （b）抗形变的C元，它们一起组成了池化层，也被称为欠采样或下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的容错性。 （c*）激活函数，及卷积层输出的结果要经过一次激励函数才会映射到池化层中，主要的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout等。

也许你会抱有疑问，CNN算法和传统的BP算法等究竟有什么区别呢。这就会引出区域感受野的概念。在前面我们提到，一个全连接中，较高一层的每个神经元要对低层的每一个神经元负责，从而导致了过拟合和维度灾难的问题。但是有了区域感受野和，每个神经元只需要记录一个小区域，而高层会把这些信息综合起来，从而解决了全连接的问题。

了解区域感受野后，你也许会想，区域感受野的底层神经元具体是怎么聚合信息映射到上一层的神经元呢，这就要提到重要的卷积核的概念。这个过程非常像上面曾提到的“神经元与神经元的联系”一图，下面给大家一个很直观的理解。

上面的这个过程就被称为一个卷积核。在实际应用中，单特征不足以被系统学习分类，因此我们往往会使用多个滤波器，每个滤波器对应1个卷积核，也对应了一个不同的特征。比如：我们现在有一个人脸识别应用，我们使用一个卷积核提取出眼睛的特征，然后使用另一个卷积核提取出鼻子的特征，再用一个卷积核提取出嘴巴的特征，最后高层把这些信息聚合起来，就形成了分辨一个人与另一个人不同的判断特征。

现在我们已经有了区域感受野，也已经了解了卷积核的概念。但你会发现在实际应用中还是有问题：   给一个100 100的参数空间，假设我们的感受野大小是10 10，那么一共有squar（1000-10+1）个，即10的六次方个感受野。每个感受野中就有100个参数特征，及时每个感受野只对应一个卷积核，那么空间内也会有10的八次方个次数，，更何况我们常常使用很多个卷积核。巨大的参数要求我们还需要进一步减少权重参数，这就引出了权重共享的概念。    用一句话概括就是，对同一个特征图，每个感受野的卷积核是一样的，如这样操作后上例只需要100个参数。

池化是CNN技术的最后一个特性，其基本思想是： 一块区域有用的图像特征，在另一块相似的区域中很可能仍然有用。即我们通过卷积得到了大量的边缘EDGE数据，但往往相邻的边缘具有相似的特性，就好像我们已经得到了一个强边缘，再拥有大量相似的次边缘特征其实是没有太大增量价值的，因为这样会使得系统里充斥大量冗余信息消耗计算资源。 具体而言，池化层把语义上相似的特征合并起来，通过池化操作减少卷积层输出的特征向量，减少了参数，缓解了过拟合问题。常见的池化操作主要包括3种： 分别是最大值池化（保留了图像的纹理特征）、均值池化（保留了图像的整体特征）和随机值池化。该技术的弊端是容易过快减小数据尺寸，目前趋势是用其他方法代替池化的作用,比如胶囊网络推荐采用动态路由来代替传统池化方法，原因是池化会带来一定程度上表征的位移不变性，传统观点认为这是一个优势，但是胶囊网络的作者Hinton et al.认为图像中位置信息是应该保留的有价值信息，利用特别的聚类评分算法和动态路由的方式可以学习到更高级且灵活的表征，有望冲破目前卷积网络构架的瓶颈。

CNN总体来说是一种结构，其包含了多种网络模型结构，数目繁多的的网络模型结构决定了数据拟合能力和泛化能力的差异。其中的复杂性对用户的技术能力有较高的要求。此外，CNN仍然没有很好的解决过拟合问题和计算速度较慢的问题。

该部分的核心参考文献： 《深度学习在图像识别中的应用研究综述》郑远攀,李广阳,李晔.[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36.   深度学习技术在计算机图像识别方面的领域应用研究是目前以及可预见的未来的主流趋势，在这里首先对深度学习的基本概念作一简介，其次对深度学习常用的结构模型进行概述说明，主要简述了深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成式对抗网络（GAN）、胶囊网络（CapsNet）以及对各个深度模型的改进模型做一对比分析。

深度学习按照学习架构可分为生成架构、判别架构及混合架构。 其生成架构模型主要包括：   受限波尔兹曼机、自编码器、深层信念网络等。判别架构模型主要包括：深层前馈网络、卷积神经网络等。混合架构模型则是这两种架构的集合。深度学习按数据是否具有标签可分为非监督学习与监督学习。非监督学习方法主要包括：受限玻尔兹曼机、自动编码器、深层信念网络、深层玻尔兹曼机等。   监督学习方法主要包括：深层感知器、深层前馈网络、卷积神经网络、深层堆叠网络、循环神经网络等。大量实验研究表明，监督学习与非监督学习之间无明确的界限，如：深度信念网络在训练过程中既用到监督学习方法又涉及非监督学习方法。

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Since we combine region proposals   with CNNs, we call our method R-CNN: Regions with CNN features. 下面先介绍R-CNN和Fast R-CNN中所用到的边框回归方法。 为什么要做Bounding-box regression？ 如上图所示，绿色的框为飞机的Ground Truth，红色的框是提取的Region Proposal。那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU<)，那么这张图相当于没有正确的检测出飞机。如果我们能对红色的框进行微调，使得经过微调后的窗口跟Ground Truth更接近，这样岂不是定位会更准确。确实，Bounding-box regression 就是用来微调这个窗口的。 那么经过何种变换才能从图11中的窗口P变为窗口呢？比较简单的思路就是： 注意：只有当Proposal和Ground Truth比较接近时（线性问题），我们才能将其作为训练样本训练我们的线性回归模型，否则会导致训练的回归模型不work（当Proposal跟GT离得较远，就是复杂的非线性问题了，此时用线性回归建模显然不合理）。这个也是G-CNN: an Iterative Grid Based Object Detector多次迭代实现目标准确定位的关键。 PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集，从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。模型详解 RCNN全程就是Regions with CNN features，从名字也可以看出，RCNN的检测算法是基于传统方法来找出一些可能是物体的区域，再把该区域的尺寸归一化成卷积网络输入的尺寸，最后判断该区域到底是不是物体，是哪个物体，以及对是物体的区域进行进一步回归的微微调整（与深度学习里的finetune去分开，我想表达的就只是对框的位置进行微微调整）学习，使得框的更加准确。        正如上面所说的，RCNN的核心思想就是把图片区域内容送给深度网络，然后提取出深度网络某层的特征，并用这个特征来判断是什么物体（文章把背景也当成一种类别，故如果是判断是不是20个物体时，实际上在实现是判断21个类。），最后再对是物体的区域进行微微调整。实际上文章内容也说过用我之前所说的方法（先学习分类器，然后sliding windows），不过论文用了更直观的方式来说明这样的消耗非常大。它说一个深度网络（alexNet）在conv5上的感受野是195×195，按照我的理解，就是195×195的区域经过五层卷积后，才变成一个点，所以想在conv5上有一个区域性的大小（7×7）则需要原图为227×227，这样的滑窗每次都要对这么大尺度的内容进行计算，消耗可想而知，故论文得下结论，不能用sliding windows的方式去做检测（消耗一次用的不恰当，望各位看官能说个更加准确的词）。不过论文也没有提为什么作者会使用先找可能区域，再进行判断这种方式，只是说他们根据09年的另一篇论文[1]，而做的。这也算是大神们与常人不同的积累量吧。中间的深度网络通过ILSVRC分类问题来进行训练，即利用训练图片和训练的分类监督信号，来学习出这个网络，再根据这个网络提取的特征，来训练21个分类器和其相应的回归器，不过分类器和回归器可以放在网络中学习，R-CNN 模型如果要拟人化比喻，那 R-CNN 肯定是 Faster R-CNN 的祖父了。换句话说，R-CNN 是一切的开端。 R-CNN，或称 Region-based Convolutional Neural Network，其工作包含了三个步骤： 1.借助一个可以生成约 2000 个 region proposal 的「选择性搜索」（Selective Search）算法，R-CNN 可以对输入图像进行扫描，来获取可能出现的目标。 2.在每个 region proposal 上都运行一个卷积神经网络（CNN）。 3.将每个 CNN 的输出都输入进：a）一个支持向量机（SVM），以对上述区域进行分类。b）一个线性回归器，以收缩目标周围的边界框，前提是这样的目标存在。 下图具体描绘了上述 3 个步骤：Abstract ：                  R-CNN的两个贡献：卷积层的能力很强，可以遍历候选区域达到精确的定位。2.当有标签的数据很少的时候，我们可以事前进行有标签（别的数据集上？）的预训练作为辅助任务，然后对特定的区域进行微调。Introduction:                 这篇文章最开始是在PASCAL VOC上在图像分类和目标检测方面取得了很好的效果。                为了达到很好的效果，文章主要关注了两个问题：1.用深层网络进行目标的定位。2.如何用少量的带标签的检测数据来训练模型                 对于 对一个问题目标定位 ，通常有两个思路可以走：                      1.把定位看成回归问题。效果不是很好。                      2.建立划窗检测器。                 CNN一直采用建立划窗这个方式，但是也只是局限于人脸和行人的检测问题上。               本文使用了五个卷积层（感受野食195*195），在输入时移动步长是32*32。               除此之外，对于定位问题，我们采用区域识别的策略。                在测试阶段，本文的方法产生了大约2000个类别独立的候选区域作为cnn的输入。然           后得到一个修正后的特征向量。然后对于特定的类别用线性SVM分类器分类。我们用简             单的方法（放射图像变形）来将候选区域变成固定大小。                   对于第二个缺少标签数据的问题                     目前有一个思路就是无监督的预训练，然后再加入有监督的微调。                    作为本文最大的贡献之二：在ILSVRC数据集上，我们先进行有监督的预训练。然                  后我们在PASCAL这个小数据集上我们进行特定区域的微调。在我们的实验中，微调                  可以提升8%的mAP。                     本文的贡献;效率高                      仅仅是特别类别的计算是合乎情理的矩阵运算，和非极大值抑制算法。他们共享权                值，并且都是低维特征向量。相比于直接将区域向量作为输入，维数更低。                本文方法处理能实现目标检测，还以为实现语义分割。 2.用R-CNN进行目标检测：             有3个Model：            （1）产生独立的候选区域。            （2）CNN产生固定长度的特征向量。             （3）针对特别类别的一群svm分类器。 模块的设计 候选区域：                   之前有大量的文章都提过如果产生候选区域。本文采用SS（selective search ）方法。参考文献【34】+【36】 特征抽取：                 对于每个候选区域，我们采用cnn之后得到4096维向量。 测试阶段的检测               在测试阶段，我们用选择性搜素的方式在测试图片上选取了2000个候选区域，如上图所示的步骤进行。 运行时间分析: 总之当时相比很快。 训练模型 有监督的预训练： 我们使用了大量的ILSVRC的数据集来进行预训练CNN，但是这个标签是图片层的。换句话说没有带边界这样的标签。 特定区域的微调： 我们调整VOC数据集的候选区域的大小，并且我们把ImageNet上午1000类，变成了21类（20个类别+1个背景）。我们把候选区域（和真实区域重叠的）大于的标记为正数，其他的标记为负数。然后用32个正窗口和96个负窗口组成128的mini-batch。 目标类别分类器：         对于区域紧紧的包括着目标的时候，这肯定就是正样本。对于区域里面全部都是背景的，这也十分好区分就是负样本。但是某个区域里面既有目标也有背景的时候，我们不知道如歌标记。本文为了解决这个，提出了一个阈值：IoU覆盖阈值，小于这个阈值，我们标记为负样本。大于这个阈值的我们标记为正样本。我们设置为。这个是一个超参数优化问题。我们使用验证集的方法来优化这个参数。然而这个参数对于我们的最后的性能有很大的帮助。         一旦，我们得到特征向量。因为训练数据太大了。我们采用standard hard negative mining method（标准难分样本的挖掘）。这个策略也是的收敛更快。 Results on PASCAL VOC 201012 . Visualization, ablation, and modes of error . Visualizing learned features      提出了一个非参数的方法，直接展现出我们的网络学习到了什么。这个想法是将一个特定的单元(特性)放在其中使用它，就好像它自己是一个对象检测器正确的。具体方法就是：我们在大量候选区域中，计算每个单元的激励函数。按从最高到最低排序激活输出，执行非最大值抑制，然后显示得分最高的区域。我们的方法让选定的单元“为自己说话”通过显示它所触发的输入。我们避免平均为了看到不同的视觉模式和获得洞察力为单位计算的不变性。我们可以看到来着第五个maxpooling返回的区域。第五层输出的每一个单元的接受野对应输出227*227的其中的195*195的像素区域。所以中心那个点单元有全局的视觉。. Ablation studies 实际上ablation study就是为了研究模型中所提出的一些结构是否有效而设计的实验。比如你提出了某某结构，但是要想确定这个结构是否有利于最终的效果，那就要将去掉该结构的网络与加上该结构的网络所得到的结果进行对比，这就是ablation study。 Performance layer-by-layer, without fine-tuning. 我们只观察了最后三层Performance layer-by-layer, with fine-tuning. 微调之后，fc6和fc7的性能要比pool5大得多。从ImageNet中学习的pool5特性是一般的，而且大部分的提升都是从在它们之上的特定领域的非线性分类器学习中获得的。Comparison to recent feature learning methods.              见上图 . Detection error analysis           CNN的特征比HOG更加有区分。. Bounding box regression 有了对错误的分析，我们加入了一种方法来减少我们的定位错误。我们训练了一个线性的回归模型HOG和SIFT很慢。但是我们可以由此得到启发，利用有顺序等级和多阶段的处理方式，来实现特征的计算。生物启发的等级和移不变性，本文采用。但是缺少有监督学习的算法。使得卷积训练变得有效率。第一层的卷积层可以可视化。 【23】本文采用这个模型，来得到特征向量  ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition用了非线性的激励函数，以及dropout的方法。【34】直接将区域向量作为输入，维数较高。IoU覆盖阈值=，而本文设置为，能提高5个百分点。产生候选区域的方式：selective search 也是本文所采取的方式是结合【34】+【36】。【5】产生候选区域的方式为：限制参数最小割bounding box regression HOG-based DPM文章中的对比试验。缩略图概率。[18][26][28]文章中的对比试验。

有效论证有关论文参考文献

1、文科专业“参考文献”的表述格式（1）文科专业毕业论文必须列出不少于5种以上的参考文献。该参考文献用以说明论文写作的背景资料。（2）文科专业毕业论文的参考文献置于论文正文之后，单独成页排版。（3）“参考文献”四个字用宋体小三号加黑打印，顶格。其他所列的具体参考文献转行空两格排版，用宋体小四号，不加黑。（4）参考文献的具体表述格式与上述论文注释中的格式一致，只是对于著作，不用列出页码。2、理工科专业毕业论文（设计）参考文献的表述格式（1）按照理工科学术研究的习惯，其毕业论文（设计）参考文献主要用于注明论文（设计）中所参考文献的来源。作者对论文（设计）中某观点或概念的说明，也置于参考文献中进行。统一采用尾注（文末注）的形式。（2）理工科专业毕业论文（设计）参考文献依次采用［1］、［2］、［3］……的序号。（3）理工科毕业论文（设计）参考文献各项内容的表述顺序为(下列各类参考文献的各项内容不得缺省)：a.参考专著的：作者.著作题名.出版地：出版者，出版年:页码号.b.参考期刊文章的：作者.文章题名.刊名，年，卷(期):页码号.c.参考论文集中的论文的：论文作者.论文题名.论文集主编者.论文集题名.出版地：出版者，出版年:页码号.d.参考报纸文章的：作者.文章题名.报纸名，出版日期(版次).e.参考外文版专著、期刊、论文集、报纸等：按照上述顺序用原文表述各项内容，切忌中文与外文混用。

参考文献是指在学术研究过程中论文作者对某项著作或论文的整体进行借鉴或参考。它们不仅反映了论文的学术接受度和作者的科学态度和素质，也反映了论文本身的内涵和价值。它们还可以指导读者的进一步研究，避免重复工作，有重要的信息价值和学术价值。①体现研究者研究的基础。参考文献既可以反映论文的真实性与广泛性的研究依据，也可以反映论文的出发点。论文研究工作是在继承前人研究成果的基础上进行的。大部分的研究成果或研究工作都是对前人研究成果或研究成果的延续、深化和发展。所以，在论文中所涉及到的研究背景、原因和目的等进行的阐述，有必要对以往的工作进行评价。为读者评价论文价值和水平提供客观依据。②反应研究的差异。参考文献可以很容易地将本论文的研究成果与前人的研究成果区分开来。虽然论文的研究成果是作者自己写的，但是在解释和论证中引用前人的研究成果是不可避免的，其中包括方法、观点、数据和其他资料，如果将引用部分进行标记，那么其他人的研究成果就会非常清楚。体现了自己的研究能力、创新和价值。③尊重他人的知识成果。参考文献是前人研究成果的一种表现。引用参考文献是论文作者的权利，而记录参考文献是法律义务。引用前人的数据时应列出引用的参考文献。正确引用参考文献不仅表明论文作者尊重他人的劳动成果，也避免了抄袭和剽窃他人的嫌疑。如果引用他人的学术观点、数据、资料、结论等，但是又不真实、准确、规范的标明出处，作者就会被认为缺乏学术道德修养，被认为是剽窃或剽窃。④体现科学态度和索引作用。在撰写论文时引用和借鉴他人的科研成果是正常的，这是任何严谨的科研人员都无法回避的。对参考文献的真实、规范的标注可以说是所有作者都应该具备的素养。这不仅表明作者尊重知识和科学的态度和素质，而且为同一研究方向的人提供了参考信息。方便检索和查找相关书籍和资料。对论文中的引文有较为详细的理解，启发了他们的思维，便于进一步的学术研究。⑤节省论文的篇幅。在论文中，作者引用或借鉴他人的方法和观点来支持他将要展开的论点。如果他把所涉及的所有内容都写下来，有时很容易使论文的内容繁琐，重点不明。正确列出所有引用的参考文献，在论文中所有表述的内容凡是已有文献作者，则不需要详细描述，只需要标注参考文献即可。这不仅精练了语言，缩短了篇幅，还可以避免陈述和材料的堆积，使论文容易满足篇幅短、内容细的要求。⑥为读者推荐一批精选文献。参考文献可以为读者提供一些问题线索，帮助査阅原创文献，进一步研究作者引用的内容，从而验证自己的观点，解决自己的需要。

引用的文献，每处的页码或页码范围（有的刊物也将能指示引用文献位置的信息视为页码）分别列于每处参考文献的序号标注处，置于方括号后；

作为正文出现的参考文献序号后需加页码或页码范围的，该页码或页码范围也要作上标。

作者和编辑需要仔细核对顺序编码制下的参考文献序号，做到序号与其所指示的文献同文后参考文献列表一致。另外，参考文献页码或页码范围也要准确无误。

论文可以推动教育科研活动自身不断完善，教育科研活动是个探索未知领域的活动，并无既定模式和途径可循，在一定意义上可以讲，教育科研活动均属创造性活动。

为了保证教育科研活动越发卓有成效，为了给进一步开展教育科研活动提供可靠依据，在每一科研活动终端都撰写报告或论文是十分必要的。

在调查研究或实验的基础上，经过分析论证的深化认识过程，把研究成果文字化，形成论文或报告。

列出参考文献的作用：①论证作者的论点，启发作者的思维；②同作者的实验结果相比较；③反映严肃的科学研究工作态度，亦为读者深入研究提供有关文献的线索所引用的参考文献篇数不宜过多，论著类论文要求在10篇左右，综述类文章以20篇左右为宜所引文献均应是作者亲自查阅过的，并注意多引用权威性、专业性杂志近年发表的相关论文参考文献列出时要按文献在文章中出现的先后，编数码，依次列出完整的参考文献（书籍）写法应列出文献的作者（译文注明译者）、书名、页数、出版者、出版时间、版次等完整的参考文献（论文）写法应列出文献的作者、文章标题、期刊名称、年/卷/期、起讫页数等

与有多丑有关论文参考文献

论文写作，先不说内容，首先格式要正确，一篇完整的论文，题目，摘要（中英文），目录，正文（引言，正文，结语），致谢，参考文献。规定的格式，字体，段落，页眉页脚，开始写之前，都得清楚的，你的论文算是写好了五分之一。

然后，选题，你的题目时间宽裕，那就好好考虑，选一个你思考最成熟的，可以比较多的阅读相关的参考文献，从里面获得思路，确定一个模板性质的东西，照着来，写出自己的东西。如果时间紧急，那就随便找一个参考文献，然后用和这个参考文献相关的文献，拼出一篇，再改改。

正文，语言必须是学术的语言。一定先列好提纲，这就是框定每一部分些什么，保证内容不乱，将内容放进去，写好了就。

参考文献去中国知网搜索，校园网免费下载。

不懂可追问

合适请采纳

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供参考，免财富值下载

放假了，妈妈带我坐车到爷爷家。在车上，我问妈妈：“妈妈，你说什么是美？什么是丑啊？”妈妈说：“你说呢？”我说：“美就是长得很漂亮，丑就是长得不好看呗。”妈妈说：“你认为是那样的吗？”

这时，车到站了，上来一位老奶奶，在她旁边坐着一位非常漂亮的阿姨，那位阿姨看到老奶奶赶紧闭上自己的眼睛，假装没看到。她的身后坐着一位并不好看的阿姨，赶紧站起身来，对老奶奶说：“大娘，您坐这吧，我马上下车。”妈妈悄悄地对我说：“宝贝，你说她俩谁美？”我说：“那个让座的阿姨不是要下车了吗？”可是，车一站站的停，那位让座的阿姨一点也没有要下车的意思。我想，我错了，那位阿姨并不是因为要下车才让座的。

终于到终点站了，我和妈妈下了车，我对妈妈说：“妈妈，我知道了，美和丑是不能只看外表的，要看她的内在，就像那位长得并不好看的阿姨，我认为她才是最美的。”妈妈赞许的点了点头，对我说：“儿子，你真的长大了。”

太阳活像一个大火球，树叶无精打采

地耷拉着脑袋，一动也不动。小狗躲在阴凉处，吐着长长的舌头喘息着。我和妈妈来到水上乐园，泡在游泳池里消磨时光。

夕阳西下，我和妈妈爬上岸，在渭河公园乘凉。人们三三两两的，有的吃冰激凌，有的摇着扇子。忽然，一位年轻貌美的小姐飘入了我的眼帘：一头乌黑发亮的秀发，眼睫毛弯弯地向上翘起，一身时尚的衣服衬得她像仙女一样。走近了，我看见她头发上卡了两个卡子，还是玫瑰花的呢。我笑着对妈妈说：“她可以做渭河公园的形象代言人了。”美人边走边喝绿茶，“咣铛”一声，饮料瓶被她随手扔进了路边的草坪。我皱了一下眉头，立马跑过去，小心翼翼地走进草坪捡出了饮料瓶。“哼！捡破烂的。”美人用手扇着鼻子嘀咕着。我火了，“是啊，我是在捡破烂人的垃圾。文明的说，就是保护环境。”“你会不会说话？！你老师是怎么教育你们的？！……”美人柳眉一竖，嘴巴就像机关枪似的响起来。看热闹的人围了上来，我把饮料瓶递给一个捡破烂的人，又把附近的几片冰激凌纸塞进了垃圾箱中。我拍拍手，对美人说：“对不起，请你一定坚持做到外表与心灵的统一。”美人狠狠地瞪了我一眼，幸幸地走了。

妈妈给我特意照了一张相留作纪念。我当时乐呵呵地说：“虽然手脏，但是我的心灵是高尚的。”这张被我命名为《呐喊》的相片，告诉我们不要做“金玉其外、败絮其中”的人。

不知何时开始，我接触到了沈石溪写的动物小说，并深深地喜欢上了。痴迷地沉醉在一本本动物小说中，我开始认识弱肉强食、种族歧视、权力纷争等社会阴暗面，开始了解人性的真善美与假恶丑。

沈石溪祖籍慈溪，被誉为“中国动物小说大王”。他曾这样说：“动物小说折射的是人类社会。动物所拥有的独特的生存方式和生存哲学，应该引起同样具有生物属性的人类思考和借鉴。可以这样说，我是为生命而写作。”

他的小说语言简练，笔调深沉。就拿《狼王梦》中的一句话来说吧：在草原东北端一块马蹄形臭水塘边，那块扇形的岩石背后，卧着一匹母狼，夕阳把它孤独的影子拉得很长。这句话只描写了一处景物，却表现出了母狼紫岚孤独又无助的心情。为了喂养刚出生的孩子，它从早晨一直忙到黄昏，却没有捕获到一只猎物，心中十分沮丧。《混血豺王》中也有这样一句话：唉，豺心不古，感情的银行说倒闭就倒闭了。作者巧妙地把“人心不古”改成了“豺心不古”，拟人化的语言既表现出了豺王夏索尔内心的无助，又引发了人们深沉的思索：动物世界尚且如此，我们人呢？

他的小说立意深刻，引人深思。大自然弱肉强食的故事天天在上演，作者笔下的动物故事还原了生命的本真，字里行间蕴藏着一个个深刻的道理，给我们带来了一次次心灵的震撼。面对强大的人类，动物们表现出的对生存的无奈与挣扎，以及从动物身上显现的人性亮点与生命光彩，都给人以丰富的联想和深刻的省思。《狼王梦》是一部用狼血写就的充满传奇色彩的动物小说。母狼紫岚一心想让自己的狼儿夺取王位，虽然希望一次次变成失望，但它没有灰心，宁愿牺牲自己，至死而不悔！我被它伟大而强烈的母爱感动，同时也从一个个走向绝路的狼崽身上明白了一个道理：教育不能急功近利，对所有的孩子都要一视同仁。《混血豺王》描写了猎狗和母豺生下的混血豺白眉儿的故事，它从最末等的苦豺努力成长为狗群的首领，又由于人类的不信任回到豺群，通过残酷的战争一跃成为豺王，后来用自己的生命拯救了遭到人类猎杀的豺群。白眉儿虽然拥有豺和狗的杂交优势，却无法在豺群和人类社会立足。白眉儿舍己为人的精神让我感动，可它的遭遇却让我感到：有时，人还不如动物呀！

沈石溪的动物小说将一个个关于亲情、爱情、勇敢、智慧等等的故事娓娓道来，让人感动。我们从中可以思考人类与动物间的关系，也深深地感受到了作者对动物的同情与尊重。让我们都来品读动物小说，感悟世间的美与丑吧

大千世界，无奇不有。

在大自然酝酿神奇物种的漫长过程中，曾慷慨地甩下一抹抹缤纷的色彩赋予每一个生命，唯独到了它这儿，大自然忽然变得十分吝啬起来——只给了它一抹不起眼的绿。它，是丑的。

它的叶子厚厚的，肢体短小而又笨重，没有沁人心脾的花香，也没有娇艳美丽的花朵。它只有绿，枯燥的绿，悲伤的绿，孤单的绿。

它蜷缩在墙角，因为耀眼的地方没有它的一席之地。清晨，晶莹的露珠从它的脸颊上滚落下来，这是它冰冷孤独的泪水；晌午， *** 的太阳照耀着它，像是在嘲笑它，又像是在怜悯它；夜晚，高傲的月亮居然根本没看见它，把它丢弃在黑暗的角落里。

从前它是这样的。但它，更是美的！它总是在默默的生长着，生长着…有人问过它：你这样的生长有何意义？它笑了笑说：为了在别人需要的时候付出，不惜一切代价。

这是多么朴实的话啊，原来，在它冰冷沉默的外表下，是一颗火热的奉献之心啊！我恍然彻悟：它的泪是高兴的泪水，太阳是在赞美它，月亮那是自愧不如，掩面遮羞。它，就是“厚脸皮”！我不知道它的学名，也不知道它来自哪里。

但我知道在我们的身边有许许多多的人都扮演着它的角色，晨曦中的清洁工，台灯下的老师，烛光里的妈妈，风雨中的铁路工人…虽然，他们并没有华丽的外表，高远的追求，但他们有着同样一颗美丽的心灵！这种心灵是多么的高尚啊！我们这些温室中的花朵，难道不该自省一下吗？。

那年，我9岁，他14岁。因为一次家庭聚会，我认识了他，那个自称是我表哥的人。他长得很俊秀，我们很快便成了忘年交，但因家庭住处相差较远，不能够经常在一起玩耍，但是，我们任然相处很好。

那年，我12岁，他17岁。我们再次相遇了，那是我已上了初中，他以上了高中。见面时，他对我说：“兄弟，我可就要迎来最后的解放了，你可要努力耶》。”我只是是懂非懂地点了点头，然后又和他聊起了别的事情。但我听到他说的话后，心中竞然升起了一股暖流，而我也看到了他说这句话时认真而带有暖和的态度。

在那之后，我们就很少见面了——他需要应对他的高考，他也必须为自己的学业提起笔杆，但是我们的友谊如“海内存知己，天涯若比邻”一样，并没有因距离的增加而淡忘。反之，我们更加珍惜这段感情，我认为我们的友谊是上天注定的不会因为一点小困难而断裂。

我们经常打电话，电话的两头是一对兄弟，电话替我们述说着鼓励和安慰；我们经常写贺卡，贺卡的两端是一对朋友，文字替我们倾述着烦恼与快乐；我们经常发邮件，邮件的两面是同一份温暖，数据为我们问候着身体与生活。

所谓人性之美，有人认为，不过是做做好事罢了。然而这种观点我并不赞同，并不仅仅是这么简单的。人性并没有写在每个人的脸上，它是潜藏在你我内心之中的。它并不靠谁去说去表述出来，只有在有些需要的时候，才真正闪现出来。

雷锋的事迹几乎所有人都知道，他之所以为人们所纪念，不仅仅是因为他做过好事，更是因为他在自己的一生中每时每刻都在为他人的方便、快乐而着想。做一件好事不难，为他人着想也不难。可又有谁能像这样关心他人胜过了自己，为了素不相识的人甘愿无私奉献，并以此为自己的人生信条？怕是没有谁可以毫不犹豫地说“能”吧。所以怎么做并不难，难的是把舍己为人作为自己生命生活的一部分，贯彻始终。此时再看这位平凡的英雄，便是无时无刻不流露着一种人性的光辉了。

有过这样的故事，大家也都听过。深夜，被歹徒尾随进小巷中的女孩，面对尚未行动的对方轻声恳求：大哥，我害怕有坏人，你带我走出巷子，行吗？我相信你。于是男子默默送女孩回家，一路平安。犯人将捡到的钱上交却被看守疑为贿赂，他愤而越狱。逃亡的火车上，洗手间的门锁坏了，女孩子怯怯地问他：先生，您能帮我守着门吗？他迟疑了一下，接受了女孩的请求。如大家所料，下车后，他找到派出所，自首了。这两个小故事，道理应该是很明白的。人们一贯印象中冷冰冰没有人性的被称作“囚犯”的他们，也是有良知的。因着他人无私的信任，在那一瞬间所闪现的，便是潜在的那连他们自己也未曾察觉到的人性的光辉了。

那么，假如既不能够做到像雷锋那样的无私奉献，又不是什么十恶不赦之徒需要机遇来激发良知，难道，就体现不出人性之美了吗？

英雄和伟人的伟大之处，不是在于他们做的你做不做得到，而在于天赋，机遇，以及他们做的你愿不愿意去做，是不是真的有这个决心去做到。就如前面雷锋的例子，一件好事你也能做，并不是做不到，然而一百件、一千件、一万件呢？就是这个道理。但做不到也没关系，因为并不是也要你去做什么伟人什么英雄，只是要你尝试去发掘自己的人性美，去看看，自己是不是也可以这样闪光。那天和同学坐公交车，聊得开心时，上来一位老人。她先看见，就顺势站了起来，给老人空出座位。我轻轻地接过她手中的包，不多说什么，只看着她轻轻地笑。相信我，在那时，我真就觉得，她是最为耀眼的。或许你会不以为意，的确，这只是件小事，也是道老生常谈的早被人嚼烂了的不高明的作文题材，可就像所说的，事虽然小，可就看你是不是愿意做了。或许你像我一样，并非第一时间看见，又或许也在某个雨天淋湿了全身，独自在公交车的角落，拎着衣角怕沾湿了别人的衣物，这时候，也许没有谁会领情，但是难过是没有必要的，因为这样的帮助，哪怕只是不起眼的一点点，并不是为了给自己心理上的慰籍，而是为了真正的帮到别人，减少他人的麻烦，所以这时，只要微笑就好，只要按自己想的去做就好。人并非生来就有善恶之分的，所以人性的美与丑也并没有什么明显的界限。只是我相信，无论什么样的人，人性的美丽是一直存在于每个人的身上，并且时而闪光的。

给你，你要一次性采纳啊，因为我今天要上学了，不能帮你了

一.美与丑之间，总是有一条让人摸不透的线.这条线无声无色又无形，隐藏在你的脑海深处.生活中的一幕幕，无非就是由两部分结合——美与丑.一个个镜头，在时光穿梭中，使美与丑的界线变得更加清晰 ……——题记 雨后，我走在绿树成荫的小路上，空气中散发着泥土的香味，浮动的暗香让人感到心旷神怡.周围的一切好像被洗过了一样，偶尔还可听到一声声清脆的鸟鸣声.我闭上眼睛，用心感受着雨后的美丽.可当我再次睁开眼睛时，却看到了一位所谓的—— “人才” 迎面走来一位西装革履，风度翩翩的男士，昂首阔步，一副金边眼镜架在他那高高的鼻梁上，给人的第一印象——这一定是一位高素质的人才.走着走着，他好像看到了什么东西.只见他原本近视的眼睛眯成一条缝，头向前使劲探着.原来那是一个黑色的敞开的皮夹，隐隐约约可以看到一些红白相间的东西……他的步子更快了，甚至小跑起来.终于，他看清了，那是一个钱包.他的眼睛一亮，脸也兴奋地红了起来.扭头四处看看，没人，弯下腰， 兴奋而颤抖的手疯狂地把钱抓入自己的包中，随即，把包一踢，干咳了几声，挺直腰板，用手理了理头发.这是为了证明自己的清白？还是故做潇洒？谁也不知道，只见他便若无其事的走了…… 看着他的背影，我心里有一种莫名奇妙的感觉，如此风度翩翩的一个人，在其外表美丽光辉的掩盖下，竟然有这样不为人知的丑陋一面.我感觉空气不再清新，随之飘来的是一股股刺鼻的铜臭味…… 我迈着失落的步伐，又继续向前走，渴望着寻找生活中的美，从而让自己快乐起来.就这样徘徊到路口，我终于看见了……也感受到了—— 温暖 下午五点钟，正是车水马龙、熙熙攘攘的时候.有一位妇女，看上去好像刚购物回来，还带着一个三四岁大的孩子.大包小包的物品，早已占满了她的双手，哪能顾及孩子过马路？我可以清楚地看到妇女脸上焦急的神情，迷离的眼光，望着来来往往的汽车，手足无措.只见一位十多岁的孩子，走上去，说道： “阿姨，我帮你提东西吧！” 可以看出，那位妇女的脸上露出了笑容，肌肉也舒展开来，说道：“谢谢你啊，小朋友！” 那个孩子也憨厚地笑了，提过那位妇女手中的东西.两人说说笑笑地过了马路. 还好，总算找到一丝心灵的慰藉.美与丑的界限在自己的脑海中也仿佛更加清晰.外表风度翩翩的男子，在一位看似分辨不清美丑的十多岁小孩面前，显得如此渺小.孟德斯鸠曾经说过：“美必须干干净净，清清白白，在形象上如此，在内心中更是如此.”外表上的美，只是“美”这朵花中的一瓣.单纯外表的美丽，心灵上的丑陋，反而是鄙俗的，令人唾弃的. 美与丑不分年龄，不分性别.生活这台放映机也时刻放映着一组组“美”与“丑”的镜头.人人心中都有美与丑两个世界，而又有一些人正徘徊在美与丑的边缘.“私藏捡到的钱”，看上去不是什么大错误，可久而久之，其后果是每个人都可想而知的.“帮人过马路”，是一件极不起眼的小事，可这却体现出了人性的闪光点.我们需要时刻警惕不要让自己徘徊在“悬崖边缘”，切记“勿以恶小而为之，勿以善小而不为. 脑子里的一团乱麻似乎被理清了，可静下心来想想，自己对别人的行为妄加评论的同时，自己是否做到了“美”？这结果是值得每一个人反思的.美与丑，作为两个相对的概念，其中又存在着必然的联系.我只是希望每个人都能够变得美丽一些.“八荣八耻”无疑是使自己变美的一方良药，每一位“感动中国”的人物无疑对美的最好诠释. 我走在回家的路上，看着快要落下的夕阳，是如此的美丽.橘黄的余晖抚摸着自己，心里仿佛也更坚定了今后的路…… 二.假如你问我，在我眼里：世界上什么是最美，什么又是最丑的？ 我会告诉你：自己的另一半是最美的，同时也是最丑的. 对于我这样的回答，也许有人就不理解了. 不理解也不足为奇，待我细细说与你听，你就会相信我所说的是事实. 在恋爱的最开始阶段，不管是经媒婆介绍的相亲仪式，还是自己身边有好感的朋友，男女双方都会将自己最美的一面展现在对方面前，以博取对方最大的心理接受感.有俗话说得好：女为悦己者容.女人在打扮自己方面，有着天生的优势.为了让自己在未来的那一位面前获得最美的印象，她会花上几个时辰去化妆选衣服，将自己最美丽的一面展现出来；当然，男人们也是一样，他也绝对不会让自己以一个衣冠不整的形象出现在对方面前.就算花掉几个月的工资，去买一套名牌西服和上好皮鞋，那都是值得的. 我记得，自己当初也就是这样走过来的.我和我老婆是由互联网而认识的，经过一段时间的网上交流，我们约定在某年某日某个地方见面.那时候，每个晚上都会因为即将到来的见面而激动不已.每晚睡觉前都会和室友聊聊，如何去见对方.例如，穿什么衣服，是白色的运动装活泼些，还是笔挺的西装尽显成熟的气质呢.见面的时候，是送玫瑰花直表心意，还是带上一束康乃馨合适些呢？第一次见面，是去老字号尝点本地风味小吃，还是去餐馆正襟危坐着吃饭呢？凡此种种，都是在为自己的形象做最完美的考究.生怕自己在一个没注意到的细节上，毁了自己那光辉的形象，错失一段来之不易的网络情缘.其实，那时候她也会以探询的口气问道。

美与丑

一只天鹅在水上迈动着轻盈的舞步，平静的湖面映着它美丽的身影。这时，没有人会想到它曾经是一只丑陋的，走投无路的丑小鸭。

说起的故事，我想大家都不陌生。它是讲一个无助的小鸭，因相貌丑陋而处处被人排挤，在逆境中顽强生存下来，最终变成了美丽的白天鹅。这个故事启示我们，每个人的生活道路都不会是一帆风顺的，每个人都会有陷入困境的时候。困难是可以让人成长的，而人生的道路就是由一次次困难的积累所搭建的。在遇到困难时不要灰心，不要气馁，要相信自己，要相信光明总有到来的一天。我们要勇敢的迎接人生给我们的每一次挑战。我们要打倒困难，向光辉的明天迈进。这是正面意义。但我要说却是丑小鸭身边那些形形 *** 的“评论家”们。

比小鸭还丑陋的“小鸭”，所有的同伴们都不喜欢它，所有小动物都嘲笑它，排挤它，原因就仅仅是因为它长得不像小鸭，长得“不伦不类”，所以在这些“评论家”的眼里，因为它“太丑”了，所以一文不值，连猎狗都不屑于吃它。可当熬过寒冬，丑小鸭终于长成了一只漂亮的白天鹅时，所有的曾经嘲笑、排挤、讨厌过它的那些“评论家”们却纷纷发出赞美声，用一切美好的词语形容它，竟没有想到这其实就是那只被大家抛弃的没人理睬的“丑八怪”！

是丑小鸭变了吗？就本质上来说，没有！它就是它。变化的只是外表，然而，这正说明，那些“评论家”们，只注重外表美与不美，根本就没有想过，其实，天鹅的可爱和美丽正源自当初的“丑”，源自当初的“被人遗弃时的坚强”！

所以，我想，在现实生活中，我们有时尽管口口声声的说外表是其次，重在内心。只有心灵美的人才是真正的美。但大家往往在意的都只是表面，难道一个人的美与丑就代表他的1切吗？美就是好，而丑就要被1票否决吗？赞美属于漂亮，自尊单单是对美丽的人而言的。而丑的人就注定应该没有自尊？就应该承受着嘲笑和排挤吗？大家都向往美丽，而丑陋只能被丢在黑暗的角落吗？丑，有错吗？它真的这么十恶不赦吗？

世人往往重视外表，以貌取人。他们忽略了美丽的人最珍贵的东西——心灵。我希望，人世间不要再有第二个丑小鸭。

丑是一种不和谐，具有紊乱、嘈杂、破败、粗陋、畸形、邪恶、虚假等特性。丑首先是一种客观存在。自然界、人类社会都客观地存在着丑的事物、现象和形式，它们同人类正常健康的生命发展、善良美好的生活理想相对立，既不合人的生命目的，也违背自然和社会发展规律，否定了生命价值的合理性，所以令人普遍反感。

作为一种特殊的审美类型，丑有其不可或缺的特殊价值。在艺术作品中，艺术家便常常以丑衬美，化丑为美，不但使作品充满了生机与情调，而且充分体现出艺术家的审美创造力。它作为艺术审美表现的重要因素，便可以极大地丰富艺术内容，加深艺术的内在意蕴。

再次，丑的审美感受，是一种在厌恶感基础上形成的复杂情感 *** 。虽然，丑在形式和本质上都与人的生命需要、审美理想相抵触，但是，对丑的体验又能给人以强烈的情感 *** 、审美震撼。“我们不可能喜欢它们，但它们却不断吸引我们的注意。”

荒诞作为丑的极端化形式，是理性协调的颠倒，表现为极度的不合理、不正常，给人以无可奈何、哭笑不得的痛苦感受。

第一. 荒诞展现为一个无理性、不正常、杂乱无章的世界。周围充斥着非理性的、盲目而又险恶的力量，它不可克服地控制了人们，世界因此变得陌生而不可理喻，而人本身也似乎是不明不白地被抛到这个世界上，其行为是无意义的，命运是不可把握的，由此充满了对世界与人自身的厌恶之情。

第二. 荒诞的痛感具有与悲剧所不同的复杂内涵。在荒诞艺术中，它的一个突出的美学特点，便是悲喜剧的混合。

第三. 荒诞的主要特点是无意义，但从这种无意义中恰恰令人体味出特定的意义来。在荒诞艺术里，艺术的内蕴具有某种哲理性，表现方式具有非直接性，人物形象具有非确定性。象征、暗示、隐喻、梦幻是荒诞艺术重要的表现手段。荒诞艺术注重“情境”，而不是具体明确的人物、情节。但是他们又往往象征性整个人类，其处境在一定程度上也象征了人类的生存环境；他们超越了具体的社会现实，表现了人类普遍的生存状态，因而具有更深的真实意义。

同学们什么是美，什么是丑？难道面貌长得让人如痴如醉的人就是美？面貌长得难看的人就是丑？这样的想法是不是太庸俗了？

有这样一则故事，从前有一个美若天仙的富家小姐，还有一个奇丑无比的穷农妇，她们之间发生了一件这样的事情。

一个孤苦伶仃的小孩，没有饭吃，就快饿死了。他凄惨的倒在富家小姐的面前。

他乞求得到一点食物，哪怕只是一面包渣也好。可我们再看看富家小姐。她嫌小孩脏，不但不给小孩吃的，还放狗咬他。富家小姐救一个人是多么容易啊！可她却放弃了做好

事的机会。难道这就是美？

可怜的小孩饿昏在农妇的脚下，农妇全然不顾家庭的种种困难，毅然收养了小孩。

虽然收养小孩之后生活会更加困难，但是农妇不怕，因为有一种力量支持着她，那就是

爱，是让她不顾家庭条件，收养小孩，从此他（她）们过上相依为命的生活。这才是美。

有多少人才因为貌问题而被心宜公司拒之门外，他们也有努力过，可为什么他们

还是无法获得本属于他们的工作。

同学们让我们公平对待每个人，抛弃以前丑陋美丑观，精神上的美才是真正的美，我们看得是实质而不是外表，这就是美.