A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets
基于深度置信网的快速学习算法
杰弗里·e·辛顿
hinton@https://www.doczj.com/doc/8514829022.html,
西蒙Osindero
osindero@https://www.doczj.com/doc/8514829022.html,
计算机科学、多伦多大学、加拿大多伦多m5 3 g4
Yee-WhyeTeh
tehyw@https://www.doczj.com/doc/8514829022.html,.sg
新加坡国立大学计算机科学系,
新加坡117543
我们介绍了如何使用“complementary priors”去减少解释在含有许多隐藏的层的紧密连接置信网方面推理比较困难的影响。利用先验互补，倘若最高的两侧形成一个无向联想记忆，我们同时可以得到这样一个含有一个层次的快速贪心算法。快速贪心算法被用来初始化一个慢学习的过程，它通过使用唤醒睡眠算法的对比版本微调权重。微调后，含有三个隐藏层的网络形成一个很好的关于手写数字图像和标签的联合分布的生成模型。相对于最好的判别式算法而言，生成模型给出了更好的数字分类。使用顶层联想记忆的在自由能量景观的长峡谷来对数字谎言的低维流形进行建模，便于我们探讨这些峡谷，通过使用直接连接的方式展示已经形成的联想记忆。
1引言
学习紧密连接且含有多个隐藏层定向的信念网的过程是不易的，因为当给定一个数据向量时，它是很难推断隐藏活动的条件分布。对于真实的条件分布，变分方法使用简单的近似值，但近似值可能会很差，特别是在先验假设独立的最深的隐藏层。同时，变量的学习还要求所有的参数在一起学习，这使得学习时间尺度随着参数的数量增加而变得越差。
我们描述了一个模型，其中顶部的两个隐含层形成一个无向联想记忆（见图1），其余的隐藏层形成一个有向无环图，将联想记忆的表示转化为可观测变量，比如一个图像的像素。这种混合模型具有一些比较吸引人的特征：
图1：这种网络用于数字图像和数字标签的联合分布的建模。在这篇文章中，每个训练实例包含一个图像和一个明确的类标签，然而进展中的工作表明，相同的学习算法可以被使用，如果“标签”是由多层通路的输入的光谱图从多个不同的发言者分离数字所替换。则这种网络学习产生包括图像和相同数字类的光谱图对。
① 快速贪心学习算法，可以快速地找到一组比较好的参数，即使对于含有无数的参数
和许多隐藏的层的深度网络。
② 学习算法是无监督的，但是可以通过学习一个模型被应用于标记数据，产生标签和
数据模型。
③ 微调算法是一个很好地生成模型，在对MNIST 手写数字数据集处理方面优于判别方
法。
④ 生成模型在深度隐藏层方面更容易去解释分布式表征方法。
⑤ 推理过程要求形成一个快速而且准确的感知器。
⑥ 学习算法是局部的。突触强度的调整仅取决于突触前和突触后神经元的状态。 ⑦ 沟通是简单的。神经元只需要与它们的随机的二进制状态进行沟通。
第2节介绍了先验的“互补”的思想，取消“解释”的现象，使得在定向模型中推理变得比较困难。我们给出了一个关于带有先验互补的定向置信网的例子。
第3节介绍了受限玻尔兹曼机与带有权重的无限定向网络之间的等价性
第4节介绍了一种用于每次在单层构造多层定向网络的快速贪心学习算法。利用变分约束，它显示了当每增加一个新的层时，整体生成模型提高了。在推进重复使用相同的“弱”的学习者方面，贪心算法有些相似之处。但是不是重置每个数据向量去确保下一步学习到新的一些东西。它只是表示它。
“弱”的学习者是用来构造深度定向网，它本身是一个无向图这可能是另一种感知器的最高级
模型。
第5部分介绍了如何使用自上而下的算法微调快速贪心算法的方式产生权重。与唤醒睡眠算法进行对比，它不会引起导致唤醒睡眠算法去学习差的识别权重这样的“平均模式”问题。
第6节介绍了手写体数字在MNIST数据集中，含有三个隐含层和大约1700000个权重的网络的模式识别的性能。如果没有利用几何的相关知识和特殊的数据预处理，在10000个数字的官方测试集中，该网络的泛化性能有1.25%的错误率。当对于这项特殊的应用没有人为的改造时，它比可以错误率达到1.5%的BP网络要好得多。对于同一个任务而言，它也比Decoste和Schoelkopf(2002)提出的支持向量机的错误率达到1.4%要稍微好点。
最后，第7节当没有运行被约束的可视化输入时，该网络将会发生怎么的变化。该网络是一个完整的生成模型，所以便于我们可以从高层表示中简单地生成一个图像，而容易地理解它的思想，
本文，我们考虑了由随机二进制变量组成的网络，但是这种思想可以被推广应用到其他的模型中，该模型中变量的变量的对数概率的是一个关于它直接连接的邻居状态的加性函数。
图2：一个简单的逻辑信念网包含两个独立的，仅有的因素。我们观察房子震动的时这两个因素是高度不相关的。地震节点偏置-10意味着在没有任何观察的情况下，这个节点较比往常有E10倍可能发生地震。如果地震节点变动而卡车节点不变动，则下了一跳节点总投入为0，这意味着有一个机会存在。这是对于我们观察房子震动的可能性为e-20的一个更好的解释。它适用隐藏因素都不活跃得情况。但是用两个隐藏因素与解释我们观察的结果是没有意义的，因为他们两个加在一起发生的可能性大小为E10*E10=e-20。当地震节点变化时，它“解释了”对于汽车节点变化的证据。
2先验互补
解释这一现象在（如图2所示）进行推理定向信念网时比较难。在紧密连通网络中，隐藏变量的后验分布比较难理解，除了少数特殊情况下，如混合模型或带有高斯噪声的线性模型。使用马尔可夫链蒙特卡罗方法（尼尔，1992）可以从后验样本中取样，但这样比较浪费时间。变分方法（尼尔和Hinton，1998）可以粗略的估计更容易处理的后验分布，也可以用来改善对训练数据的对数概率约束。值得欣慰的是，学习是保证提高变分约束，甚至隐藏状态的推理是错误的，但它会找到一种更好的方式去完全消除解释，即使在隐藏变量与可见变量密切相关的模型中。它是普遍认为是不可能的。
一个逻辑信念网络（尼尔，1992）是由随机的二进制单元组成的。当网络产生数据时，打开的单元i的概率是它的直接前驱j和定向连接的前驱的权重w ij的一个逻辑函数：
其bi是单元i的偏置。当模型产生数据时，如果逻辑信念网仅含有一个隐含层，那么隐藏变量的先验分布是成阶乘关系的，因为当模型用于生成数据时，它们的二进制状态是相互独立的。创建非独立性的后验分布来自数据的似然函数。也许我们可以通过使用特殊的隐藏层去创建一个“互补”的先验，在似然函数中它们完全不相关，来在第一隐藏层消除解释。然后，当似然函数乘以先验时，我们会得到一个精确的阶乘的后验。先验互补的存在不是显而易见的，而图3介绍了一个关于带有权重的逻辑信念网的简单例子，该网络中每一个隐含层的先验都是互补的。（附录A给出了在先验互补的条件下更一般的条件的处理）。使用绑定的权重去构造先验互补的方式可能仅仅只是一种方式，这方面在构造定向模型和非定向模型时等同的。然而，正如我们所观察到的，它会产生一个新的非常有效的算法，该算法的主要思想是通过较高层的权重然后逐层分解每层的权重。
2.1带有权重的无限定向模型
我们可以从图3的无限定向网络中产生数据，通过它的无限深度隐藏层的随机结构开始。然后根据自上而下的算法执行自上而下的“祖先”过程，在这个过程中，每一层的每个变量是从伯努利分布中选择出来的，伯努利分布是由以上各层的活跃父节点获取输入值自上而下决定的。在这方面，它同其他定向无环信念网相似。然而，不同其他定向网络之处在于，我们可以在所有的隐藏层上的真实的后验分布取样，通过可见单元上的数据向量开始，然后轮流在每一个隐藏层上利用转置权矩阵去推断阶层分布。在每一个隐藏层，我们在计算每层上的阶层因子的后验之前从阶层后验取样。附录A介绍了一个无偏样本的程序。
图3：带有权重的无限逻辑信念网。
向下的箭头代表生成模型。向上的箭头不是模型的一部分。他们表示当一个数据向量在V0上添加数据时，该网络中每一个隐藏层的后验分布中用于推断样本。
因为之前每层的先验互补在推论后分布是阶乘的。
因为我们可以从真实的后验分布取样，让我们计算数据的对数概率的导数。我们可以计
算从H0层的单元j 到V0层的单元i 的生成权重Wij 的导数。在逻辑信念网络中，对于单个的数据向量V0的最大似然估计规则为：
其中<·>表示平均采样状态，如果被采样的隐藏状态的可见向量被随机的重建，0
?i v
表示单元i 被打开时的概率。从第一隐藏层H0的取样的二进制状态计算第二隐藏层V1的后验分布，该过程和重建数据的过程是相同的。所以1i v 是概率0
?i v
的伯努利随机变量的样本。因此它的学习规则可以写为：
从公式2.2推导2.3的过程中，1i v 在0j h 上的依赖是毫无疑问的。因为1
i v 是在0
j h 条件下的
期望。由于权重是可以被复制的，生成权重的全导数是所有两两对层权重的导数之和：
除了第一个和最后一个取消，所有成对的产品遵循玻尔兹曼机的学习公式3.1计算规则。 注：1代过程的收敛的马尔可夫链的平稳分布，所以我们需要在一个层，它需要链时间比较深的开始达到平衡。
2这是相同的作为唤醒睡眠算法的推理过程（Hinton 等人。，1995）但在这封信中没有描述的变分近似模型是因为推理过程给出了无偏样本。
3受限玻尔兹曼机的对比散度学习
图3的无限的有向网络相当于一个受限玻尔兹曼机（RBM ）可能不会容易明显的理解。RBM 的每个隐藏单元一个单层都互不相连并且与可见单元的每个层都有无向的堆成的连接。从RBM 产生数据，我们可以从这些层中的一层的随机状态开始，然后利用吉布斯交替执行采样。每一层的所有单元的更新都是并行的，并给出了其他层的单元的现行状态。所有的单位在一层并行更新了单位的现状在另一层，重复执行直到系统抽样达到平衡分布。注意，这和从带有权重的无限信念网络中生成数据的过程是完全相同的。在一个RBM 中执行在一个以最大似然法的学习，我们可以利用差异的相关性。在可见层i 和隐藏层j 中的每个权重Wij ，当在可见层和隐藏层中的一个数据向量从它们的条件分布中取样，并且是阶乘的，我们可以估测它的相关性<0
i v 0
j h >。然后，利用交流吉布斯采样，如图4所我们运行的马尔可夫链，直到达到它的平稳分布和测量出相关性。训练数据的对数概率的梯度，则为：
图4：这是一个马尔可夫链，使用吉布斯交替采样。在吉布斯采样的一个完整步骤中，顶层的隐单元都是并行更新的，通过利用公式2.1输入顶层可见单元的现行状态得到的值。然后可见单元都并行更新，给出目前的隐藏状态。和数据向量相同，马尔可夫链通过设置可见单元的二进制状态的过程进行初始化。在隐藏单元第一次更新后，可见单元和隐藏单元的活动相关性可以被测量。在马尔可夫链的末尾再一次执行。这两个相关性的差异提供了更新连接的权重的学习方法。
对于带有权重的无限逻辑信念网，这种学习规则等同于最大似然学习规则。吉布斯取样的每一步都等同于计算逻辑信念网络的一层的精确的后验分布。
最大化数据的对数概率等同于最小化数据0P 和由模型P θ∞
定义的平衡分布的KL 散度KL （0P ||P θ∞）
。在对比散度学习的过程中（辛顿，2002），在第二个相关性之前我们运行n 步骤的马尔可夫链。这相当于不考虑无限网的高层的导数。这些被忽略的导数之和是层n V 的后验分布的对数概率的导数，也是在层n V 和由模型P θ∞定义的平衡分布的KL 散度。所以两个KL 散度的对比散度学习最小化差异为：
忽略采样噪声，这种差异是积极的。因为吉布斯抽样用来从0P 产生n P θ，而且吉布斯总是降低有平衡分布的Kullback-Leibler 散度。我们还注意到，n P θ取决于当前模型的参数，并且随
着参数的变化，n
P θ的变化被对比散度学习忽略。这个问题不会随着0P 而出现，因为训练数据不依赖于参数。极大似然和对比散度学习规则的关系的经验调查可以在
Carreira-Perpinanand Hinton (2005)被发现。
对比散度学习在受限玻尔兹曼机中的应用是非常有效的(Mayraz& Hinton, 2001)。使用实值的单元和不同的取样方案的变化（Variations ）在Teh,Welling, Osindero, and Hinton (2003)中有描述。并且已经相当地成功的应用于地形图的生成模型(Welling,
Hinton,&Osindero,2003)、自然图像去噪(Roth & Black, 2005)或生物细胞图像(Ning et al., 2005)。Marks &movellan （2001）描述了一种使用对比散度去研究因子分析的方式。
Welling,Rosen-Zvi, and Hinton (2005)介绍了逻辑，二进制可见单元的网络和线性，高斯隐单元可以用于快速文件检索。然而，它看起来似乎是以高的代价带来了效率：但是当应用在具有明显路径时，对比散度学习不能适应于在每一层带有不同权重的深度多层网络。因为这些网络花费太多的时间才能达到含有一个数据向量的均衡条件。我们现在介绍在RBMs和
带有权重的无限定向网络之间的等价性，为不含有权重的多层网络提出一个有效的学习算法。注释：每个全步骤都是由给定v更新h，然后在给定h更新v。
4.基于转换表示的贪心学习算法
学习复杂模型的有效方式就是结合一组较简单的被顺序学习的模型。为了迫使顺序模型学习的东西不同于之前模型的内容，在每一个模型被学习之后，数据需要做一些调整。为了促进每一个顺序模型上的加权数据被训练，需要强调先前的模型时错误的。在主要分量分析的一个版本中，模型化方向的方差被删除，因此迫使下一个建模方向依赖于正交的子空间（Sanger，1989）。在投影寻踪（弗里德曼和Stuetzle，1981），通过在数据空间中非线性扭曲把数据转换成一个方向，然后在那个方向删除所有的非高斯分布。这种思想支持我们的贪心算法去允许每个序列模型接受数据的不同表示形式。该模型对输入的向量进行非线性变换，输出向量将作为序列中下一个模型的输入。
图5：混合网络。前两层具有无向连接形成联想记忆。下面的层是有向，自上而下的生成连接，它可应用于形成一个图像的联想记忆的状态。以下各层也有定向、自底向上的认知
连接，可用于在一层从二进制活动推断阶乘表示。在贪心初始学习过程中，认知连接与生成连接是相关联的。
图5显示了一个多层生成模型，其上的前两层通过无向连接交互，而其他所有的连接都是有向的。顶部的无向连接相当于许多带有权重的无限高层。中间没有夹层连接，可以简化分析的过程并且所有层都含有相同的单元数。通过假设较高层之间的参数用于构建先验互补，对于参数0W 学习价值是可取的（尽管不是最优的）。这等同于所有的权矩阵是等同的。在这种假设下学习0W 的任务归结于学习一个RBM ，尽管这仍然很困难，但是通过最小化对比散度学习可以快速获取较好的近似解。一旦0W 被学习，在第一隐藏层数据可以通过0T W 映射去创建较高级的“数据”。
如果RBM 是一个完美的原始数据模型，那么较高级别的“数据”已被较高级的权矩阵建模。然而，一般来说RBM 无法对源数据进行完美的建模，我们可以使用下面的贪婪算法获得更好的生成模型：
1． 了解0W 假设所有的权重矩阵是并列的。
2． 冻结0W 和致力于使用0T W 去推断在第一隐藏层上的变量状态的阶乘近似后验分布。
即使后面在较高级的权重发生改变，意味着这种推理方法不再是正确的。
3． 保持较高的权重矩阵彼此并列，但是当学习通过使用0T W 转化源数据生成较高级“数
据”的一个RBM 模型时，需要从0W 释放。
如果这种贪心算法改变更高层次的权矩阵，它保证提高生成模型。正如Neal andHinton (1998)所介绍的，在多层生成模型下，单个数据向量0V 的负的对数概率受约束于自由能量的变化，它是在近似分布情况下()00|Q h v
的期望能量，减去分布的熵。对于有向模型来说，这种配置0V ，h 0的能量是由下式给出：
所以约束为：
其中0h 是第一隐层单元的二进制配置，P （0h ）是当前模式下0h 的先验概率（即由0H 上的权重定义的），并且()0|Q v ?是第一隐藏层的二进制配置上的任何概率分布。当且仅当()0|Q v ?是真实的后验分布，这种约束才是等价的。
当所有的权重矩阵是捆绑在一起的，0H 上的阶乘分布通过在一个数据向量上应用0
T W 产生的，是真实的后验分布。所以在贪心算法的第二步，对数P （0v ）等价于约束，步骤2
冻结()0|Q v ?和()00|P v h ，并与这些元素都是固定的，约束的导数等同于下式的导数
所以最大化的更高层次的权重的约束，正是相当于最大化数据集的对数概率，0h 发生的概率为()00|Q h v 。如果约束变得更加紧密，对数P （0v
）可能下降，尽管它的下界增加，但是在贪心算法的第二步对数P （0v ）不会低于它自己的价值，因为在这个点上的约束是紧
密的而且总是增加的。
贪心算法可以递归地应用。所以，如果我们用全最大似然的玻尔兹曼机学习算法去学习每个权重集合。然后我们从以上的权重分解集合的最底层。我们可以一次保证学习一层的权重，从来不会减少在模型下数据的对数概率的约束。实际上，我们用对比散度学习取代最大似然玻尔兹曼机，因为它的效率较高而且快速。使用对比散度学习保证会无效，但是如果我们有足够的耐心学习每一层，我们需要知道额外的其他层确保去改善未完善的模型。
为了保证生成的模型是由贪婪地学习更多的层所改善的，它是方便的考虑模型中的所有层是相同大小的，以便较高层的权重在被从以下层分解之前可以初始化为所学的价值。然而，相同的贪心算法可以应用甚至对于层的大小不相同的情况下。
5 自上而下算法的反向拟合
一次学习单层的权矩阵是有效的但不是最优的。一旦高层的权重被学习，对于较低层的权重和简单的推理过程都不是最优的。对于无监督的方法比如boosting 相对地可以产生次优的。标签通常是稀缺的，每个标签可能只提供一些约束参数，所以过度拟合要比低度拟合会带来更多的问题。因此重回去调整之前的模型可能弊大于利。然而，无监督方法可以使用非
常大的未标记的数据集，每个案例可能是高维的，从而在生成模型提供多点约束。因此低度拟合是一个严重问题，它可以通过后面的顺序拟合阶段的过程而减轻，我们之前学习的权重会随着后来学习的权重进行调整更好的适合
在对于每层的权重，在贪心学习好的初始值之后，我们从定义模型的生成权重去分解开用于推理的“识别”权重。但是必须保留有阶乘分布估计得每层的后验约束。其中层内变量条件依赖于以下各层的变量的值。唤醒睡眠算法的变体由Hinton等人描述过（1995），后来被适用于较高层的权重去改变较低层的权重，在“向上”的过程中，认知权重在自底向上的过程使用，随机地为每个隐藏层挑选状态。在等式 2.2（5）用最大似然学习规则调整有向连接的生成权重。如前所述，拟合顶层的RBM到倒数第二层的后验分布，学习顶层的无向连接的权重。
“向下”从顶层的联想记忆的状态开始，进而使用自顶向下的的生成连接随机的轮流激活每个较低层。在向下的过程中，顶层无向连接和生成的有向连接都不会发生变化。只有自底向上的权重被修改。如果在初始化向下的过程之前允许联想记忆设置它的均衡分布，这个过程相当于唤醒睡眠算法中的睡眠阶段。但是如果向上的过程初始化联想记忆，并且仅允许运行几个交替吉布斯采样，在初始化向下的过程之前。这是唤醒睡眠算法的对比形式，它减少了从联想记忆的均衡分布取样的要求。这种对比形式也调整了睡眠阶段的一些问题。对于表示法，它确保识别权重被学习，类似于用于真实数据的情况，并且有助于消除模式的平均问题。如果，给定一个特定的数据向量，现行识别权重总是在以上的水平选择一个特定的模式，并且忽略了其他相当擅长生成数据的模式，在向下的学习过程中，它不会改变这些识别权重用来回溯任何其他的模型，如果睡眠阶段被用于纯的寻祖过程。一个纯的寻祖过程从使用延长吉布斯取样的过程开始，从顶层联想记忆获得均衡样本。通过使用顶层联想记忆，我们也可以消除唤醒阶段的一些问题：独立的顶层单元貌似允许寻祖过程，但是它们意味着变分近似法对于顶层的权重的效果不好。
附录B说明了通过使用图1 显示的网络的MATALAB式样介绍了自上而下算法的详细过程。为了简单起见，关于所有参数的权重、能量、学习速率在这里不再赘述。同时，只讨论单案例的训练数据。
注释：5，因为权重与它们上面的权重不再相关联，0?i v必须使用i层以上的变量的状态计算，从这些变量生成i的权重。
6．MNIST数据库的特征
6.1训练网络。
手写体数字MNIST数据库包含60000个训练图像和10000个测试图像，许多不同的模式识别技术已经发表了这种公开可用的数据库，因此它是理想的评价新模式识别方法。对于MNIST学习任务的基本版本，没有几何学的相关知识，并没有特殊的预处理或优化训练集，所以一个未知但固定的随机排列的像素不会影响学习算法。对于这种“排列不变”版本的任务，在官方测试集上，我们的网络的泛化性能错误是1.25%。图1介绍的网络是在44000个训练图像上被训练，把它分440个均衡的小批次，每一个都包含每个数字类的10例子。每个小批次之后更新权重。
在训练的初始阶段，在第4节介绍的贪心算法是用来从底部开始分别训练各层权值的。每层迅速浏览30个训练集训练（称为“时代”）。在训练中，每一个RBM的“可见”层的单元在0和1之间的有实数值的活动。当学习底层的权重时，这些都是标准化的像素强度。训练更高层次的权重时，RBM中可见层的实数值活动是RBM中较低层的隐藏单元的激活概率。当RBM被训练时，每个RBM中隐藏层使用随机的二进制值。贪心训练在GHz Xeon处理器
使用MATLAB语言需要每层花费几个小时，它运行的时候，在测试集上的错误率为2.49%（下面详细的看网络是如何测试的）。
当训练顶层的权重时（在联想记忆中的），标签被设置为输入部分。标签表示通过对“10个单位一个单位的SOFTMAX”组被激活。当这组中的活动从以上活动被重建时，确切的单元是活跃的，被选择出来的单元i的概率由下式给出：
x是单元i的总输入。特别的，学习规则不受Softmax组中两两单元竞争的影响，其中
i
所以不需要知道那两个单元的神经突触。竞争影响单元被激活时的概率，但是仅仅是这个概率影响学习规则。
注释：Preliminary experiments with 16 × 16 images of handwritten digits from the USPS database showed that a good way tomodel the joint distribution of digit images and their labels was to use an architecture of this type, but for 16 × 16 images, only three-fifths as many units were used in each hidden layer.
通过贪心算法层层训练，用不同的学习效率和权重衰减训练网络，对于300个epochs可使用5节中描述的自上而下的算法。学习率，动量和权重衰减是通过几次训练网络，并且观察在一个含有10000张图像的分离的验证集上的特性进行选择的，这些图像时完整的训练集的剩余部分。对于前100次的自上而下算法，传递是基于执行前联想记忆中的吉布斯交替采样的前三次迭代。对于之后的100次，进行6次迭代，对于最后的100次进行10次迭代。每一次对吉布斯提出的采样迭代次数的提高，误差在验证集明显下降。
在验证测试中表现最好的网络被测有1.39%的错误率。该网络将通过60000训练图像1进行训练，直到它在完整的训练集上的错误率越来越低，最终的错误率一直存在44000图像的初始训练集中。再进行59次，让其学习大约一周的时间。最终网络有1.25%的错误率2。网络的错误如图6所示。网络的49个案例显示正确，次好的概率在0.3，最好的概率如图7所示。
1训练集的每个类的数目不等，所以图像被随机分配600个小批。
2检查进一步学习不会明显改善错误率，网络就用一个非常小的学习率，和测试在运行错误每个时期的表现。六周后，试验误差之间波动1.12%、1.31%和1.18%的时代，训练误差的数最小的。
排在标准的扫描顺序。
正确的类安排在标准的扫描顺序。
1.25%的错误率与通过有一个或两个隐藏层的前馈神经网络和被训练使用反向传播算法优化的歧视算法（见表1）相比是很好地。当网络的详细连接不是手工制作的这个特定的任务，一个单独在10个随机在线学习输出单元的平方误差的最佳报错率是
2.95%。在具有一个隐层的800个单元采用小的初始权重的网络中这些错误率可以降低到1.53%，这个权重是每个输出单元单独的交叉熵误差函数，而且这种学习方式很温和。1.51%个几乎相同的结果实现了在一个第一隐层有500个单元的和第二隐层有300个单元的网中采用“回归”算法输出单元和一个不利平方量通过仔细选择使用验证集的正则化矩阵。相比之下，如果60000
个训练样本被使用最近的邻居报错率为3.1%，（这是非常缓慢的），如果20，000个训练样本被使用最近的邻居报错率为4.4%。这可以通过使用一个L3规范减少到2.8%和4%。
我们基本任务中生成错误率接近1.25%模型的标准机器学习技术是一个给
出了1.4%的错误率的支持向量机（德科斯特&Schoelkopf，2002）。但是支持向
量机如何利用特定领域技巧，如体重共享和抽样，这是很难看到的，其中LeCun，bottou，哈夫纳（1998）使用从1.5%到0.95%提高判别神经网络的性能。权值共享和抽样不能用来减少生成的错误率模型是没有明显原因的，我们目前正在调查这种方法。通过平均多元网络总是可以进一步改进，但这种技术可用于所有的方法。
错误率的大幅减少可以通过补充有转换版本的数据集训练数据实现。使用一、两像素平移，德科斯特和Schoelkopf（2002）通过该方法实现错误率达到0.56%。在卷积神经网络局部使用伸缩变形，Simard，斯坦克劳斯，和普拉特（2003）实验结果达到0.4%，比最好的手工编码识别算法达到了0.63%（belongie，马利克，和puzicha，2002）是略好。我们尚未探索的使用扭曲的数据学习生成模型，因
为许多类型的失真需要调查，以及微调算法目前来说太慢了。
6.2 测试网络
测试网络的一个方法是通过从图像中随机确定的500个单位的二进制状态
相联存储器的低层。这些固定的状态，标签单位给定初始值0.1和吉布斯交替采样的迭代是用于激活正确的标签装置。这种测试方法给出了错误率几乎是1%，高于上述的报错率。
表1：各种学习算法对MNIST数字识别错误率任务
MNIST任务版学习算法错误率
1.25
排列不变我们的生成模型
784 →500 →500?2000 ?10
排列不变支持向量机：9阶多项式 1.4
1.51
排列不变前馈：784 →500 →300 →10
交叉熵和权重衰减
1.53
排列不变前馈：784 →800 →10
交叉熵和提前终止
2.95
排列不变前馈：784 →500 →150 →10
误差平方和在线更新
2.8
排列不变最近的邻居：所有60000例
和L3规范
排列不变最近的邻居：所有60000例
和L2规范
3.1
排列不变最近的邻居：所有20000例
和L3规范
4.0
排列不变最近的邻居：所有20000例
和L2规范
4.4
练习阶段图像，变形的大量数据前馈：弹性提早停止卷积神
经网络的交叉熵和数据
0.4
练习阶段扭曲图像；2像素转
换的额外数据
虚拟机：9次多项式0.56 初始阶段图像形状上下文特征：手工编码
匹配
0.63
初始阶段图像；
仿射变换的额外数据在lenet5的前馈：卷积神经
网络
0.8
初始阶段图像在lenet5的前馈：卷积神经
网络
0.95
更好的方法是先把低层的联想记忆中的500个单位的二进制状态固定，然后打开每一个标签单位并计算510组件的二进制向量准确自由能的结果。几乎所有需要计算的是被打开的独立标签单位（Teh和Hinton，2001），这方法计算精确条件的平衡分布标签而不是通过吉布斯采样逼近，以前的方法是这样做的。该方法错误率约0.5%，高于由随机决策引用的。我们可以将这两种方法移除噪声。简单的是通过使用随机二进制状态的激活概率确定回馈（up-pass）。二是重复随机过程20次，平均标签概率和标签记录概率，在20次之前选择最好的一个。平均两类给了几乎相同的结果，而这些结果也非常相似用一个确定性的过程，这是使用方法的报告结果。
7 神经网络的展望
为从模型生成样本，我们与在顶层的联想记忆的吉布斯抽样进行交流直到马尔可夫链收敛为平衡分布。然后使用分布样本输入到下面的层，产生一个由生成连接的单一反馈（down-pass）图像。如果我们固定标签单位特别是在吉布斯抽样的类，我们可以从模型中看到图像类的条件分布。图8显示了一个图像序列的每个类，它是由样本间1000次迭代的吉布斯采样生成。
图8：每一行显示10样品从生成模型与特定标签卡。顶层的联想记忆是样本之间运行1000次迭代吉布斯抽样的交替。
我们也可以初始化两层顶部的状态通过提供一个随机的二进制图像作为输入。图9显示了如何联想记忆类的条件状态发生转变时可以自由地运行，但同时固定标签。这种内在的状态是“观察”进行了每20次迭代看看联想记忆在脑海中。本文运用脑海这个词不是隐喻。我们认为，精神状态是一个假设的状态，一
个高层次的内部表示构成真实的感知的外部世界。假设世界如图像显示。
图9：每一行显示由一个特定的固定标签模型生成的10个样本。顶层的联想记忆是通过从随机的每个像素概率为0.5的二进制图像初始化得到的。第一列示了一个从最初的高水平状态向下传递的结果。之后的几列由20次迭代的交替吉布斯在联想记忆采样产生。
8 结论
我们已经知道它可能是深度学习，密切的连接着置信网络的每一层。最明显的方式就是当学习较低层时假设更高层次不存在，但利用阶乘近似代替难处理的后验分布这不简单的。这些近似工作，我们需要真实的后验是尽可能接近的阶乘。所以不要忽略了更高层次，我们假设他们存在且有个权重约束实现优先互补，让真实的后验完全析因。这是相当于有一个可以有效地学习使用对比发散的无向图模型。它也可以被看作是因为近似与真实的后验概率之间发散的惩罚项约束变分学习，已被先前使变分近似精确约束条件取代。
在学习过每一层后，从高层的权重指标解开权重。随着这些高层权重的变化，低层的先验知识不再互补，所以在低层真实的后验分布不再是阶乘，生成权重推论的转置使用是不正确的。然而，我们可以用变分约束，其表明改变更高层次的权重提高了整体的生成模型。
为了证明贪婪的学习算法的快速能力，我们用它初始化一个较慢的微调算法学习数字图像的极好的生成模型和标签的权重。使用快速贪心算法是否为最好的方式是不明确的。它最好是省略微调和使用贪婪算法的速度去学习更大的系统，更深层次的网络或一个更大的训练集。图1中的网络有许多的参数为0.002立方
毫米的小鼠皮层（贺拉斯Barlow，个人通信，1999），而这种复杂性为几百个网
络适合在一个单像素的高分辨率fMRI扫描。这表明更大的网络可能需要与人的形状识别能力竞争。
我们目前的生成模型在许多方面受到限制（2003李和芒福德，）。它是专为图像的可以视为概率二进制数值（不是对自然图像）；感知自上而下的反馈，它的使用是在前两层有限的联想记忆；它没有知觉不变性处理系统；它假设已经执行分割；当识别很困难时它间断加入最丰富的有益的部分对象学习，然而，证实了相比其他的一些生成模型的其主要优点：
●生成的模型不需要从标签的反馈就可以学习低级别的功能，比无拟合的
判别模型他们可以学习更多的参数。在判别学习，每个训练样本的参数约束只能通过尽可能多的信息要求所指定的标签。对于一个生成模型，每个训练样本的参数约束的比特数要求指精确输入。
●很容易看到网络已经从模型中生成。
●它可能解释为非线性，在深隐层的分布由它们生成图像表示。
●判别学习方法的分类性能优越受域控制，在域中不可能学习好的生成模
型。这系列域是由穆尔定律侵蚀。
附录一：先验互补
A.1一般互补。考虑一个联合分布的观测值，X，Y和隐藏的变量，对于一
个给定的似然函数P（X，Y |），我们定义了相应的家庭是互补的先验分布，P（Y），其联合分布，P（x，y）= P（x | Y）P（Y），导致的后验概率，P（X，Y |）完全分解，即，导致后可以表示为P（Y | x）= P（YJ | X）。可能并不是所有的功能形式承认补充之前。在本附录中，我们表明，家庭构成所有的似然函数之前承认互补，
哪里是标准化术语。这一主张举行，我们需要承担的阳性分布：，P（Y）> 0和P （x | Y）> 0每值Y和X的先验互补对应的家庭则形成
其中C是保证归一化常数。这一功能的组合形式导致以下表现为关节，
为了证明我们的主张，我们需要证明每一个似然函数的方程形式的承认互补之前，反之亦然。首先，它可以直接验证了公式A.2是补充之前的似然函数的方程。表明反过来，让我们假设P（Y）是一种互补的前部分似然函数P（x | Y）。注意，后因子形式简单的说就是联合分布P（x，y）= P（Y）p（x | Y）满足下列条件
独立性：YJ⊥⊥YK | X每J = K这组条件独立性完全对应关系通过每一个隐藏的和观察到的变量和观测变量之间的边缘的无向图模型满意。由哈默斯利克利福德定理和使用我们的积极性假设的联合分布，必须对方程a的形式，而形式的似然函数方程的方程和前A.2随之而来。
A.2互补无限书库。我们现在考虑的一个子集的形式模型方程的可能性也factorizes A.3。这意味着，我们现在有两套条件独立性：
我们的无限栈的有向图模型的构建这一条件是有用的。
识别条件独立方程的A.4和A.5二部完全无向图模型表示满意，并再次使用thehammersley克利福德定理（假设性），我们可以看到如下形式充分刻画所有感兴趣的联合分布，
而采取的形式的似然函数
虽然很不明显，边缘分布的观测值，x，方程的书信也可以表示为一个无限的定向模型而定义的条件分布层与层之间的参数绑在一起。
验证这一说法直观方法如下。考虑一个方法，我们可以从边际分布P（x）的方程，得出样品的书信暗示。从Y任意配置，我们会反复地进行吉布斯抽样，在交替，在A.4和A.5给出分布方程。如果我们运行这个马尔可夫链足够长的时间，那么，供应链和适当的假设下，我们最终会从书信给方程的联合分布得到无偏样本。
现在让我们想象一下，我们把这个序列的吉布斯更新的空间，这样，我们考虑的变量，每个并行更新构成一个单独的层状态图。这个展开状态序列有一个纯粹的定向结构（有条件分布以方程的形式和A.4和A.5交替）。通过等价的吉布斯抽样方案后，在这样一个展开图的许多层，层相邻对将有一个联合分布在给定方程的书信。
我们可以为展开图如下描述以上的直觉。其基本思想是把图的“向上”（即，远离数据），所以我们可以把一个明确的分布变量的无限叠加。然后我们验证一些简单的边际和条件的联合分布特性，从而证明所要求的性能曲线图中的“向下”的方向。
让是一个序列变量（栈），第一个被确定为我们的原始观测和隐变量。定义函数
定义一个联合分布在我们的序列变量如下：
我们验证的感应，分布有以下的边际分布：
i= 0这是由方程a.13分布定义。i> 0，我们有：
同样，P（Y（我））。现在我们看到的是以下的条件分布也成立：
所以我们在变量的联合分布的叠加也导致相应的条件分布的展开图在“向下”的方向。在这无限的图形推理是推理的联合分布，相当于在变量，序列是，给定的x（0），我们可以得到一个采样后通过采样Y（0）| x（0），x（1）| Y（0），Y （1）| X（1），。..。这直接说明我们的推理过程是精确的展开图。
附录B：上下算法的伪代码
我们现在MATLAB风格伪代码为5节中描述的用于重新拟合升降算法实现。（这是一种对比版本的唤醒睡眠算法；Hinton等人。，1995。）
下面的代码是在图1所示的标签，可见输入，节点式网络，和三层的隐单元。在应用上的算法，我们首先会进行逐层贪婪的训练中所描述的部分3和4。
辅导员深度辅导工作的实践与思考 辅导员深度辅导工作是09年中共北京市教委工作委员会提出的大学生思想政治教育专项督察的重点内容，是北京市纪念中央16号文件颁发5周年、切实加强辅导员工作能力与水平建设的重要举措，该举措切实扩大了大学生思想政治教育的覆盖面，增强了大学生思想教育的针对行和时效性。 一、深度辅导工作的意义 所谓深度辅导，就是在充分了解学生情况的基础上，结合学生的个性特点，运用专业的知识和技能，对学生进行科学指导，帮助其解决存在的问题与困扰，为每一位学生的健康成长成才提供良好服务和有力支持。目标是为学生的健康成长提供良好的服务和保障。 深度辅导的重要原则是：通过调查研究掌握学生的基本情况，包括学习、生活、家庭、身体、心理、人际关系等情况，特别是要发现学生存在的问题和困扰，通过深度辅导帮助学生有针对性地解决问题，使学生感受到辅导员的关心关爱与开导和教育。 就目前我校的实际状况而言，学生深度辅导的重点内容是法制教育问题、学习问题、情感问题、就业发展问题，必须以专业化的知识和技能为基础，对学生进行科学引导，帮助学生解决或缓解存在问题，增强成才动力，明确发展方向。 二、深度辅导工作的典型案例 案例1 法制教育问题 XXX同学，现年19岁，为我校一名大三学生，该生曾在大一下学期的开学初，实行了一起宿舍内持卡偷盗事件，受害者即为XXX的舍友。XXX同学趁该舍友在床休息的时间，自行取出其放在钱包里的银行卡，到公寓楼的ATM取款机中盗取了数额较大的现金。后受害者发现银行卡内钱财流失，便立即报警，警方对此案件一经接手便展开调查，遂立即对XXX同学进行了审问、拘留和判处。由于该生在犯案时仍未满18周岁，尚属于未成年人，故法院给予了从轻处理，XXX 同学方得到一次改过自新以及留在学校继续完成学业的机会。 在该起事件中，存在着不同阶段以及不同层次的辅导和教育问题，一是常规性的大学生法制教育；二是针对性的辅导教育工作，即，在案发初始阶段，调节XXX同学与受害者关系的辅导工作；在XXX同学拘留受审阶段的辅导工作；以及
污水深度处理与回用技术浅析 陈柱慧 (湖南城建职业技术学院，湖南湘潭411101) 摘要:污水的深度处理与回用是解决当今节水治污两大问题的最有效的途径。本文介绍了污水深度处理的内涵及其在国内外发展的历史与现状，并对污水深度处理常用方法作了简要分析。 关键词:深度处理;回用;方法 中图分类号：X703 文献标识码：A 水是人类社会赖以生存、发展的最宝贵的自然资源，然而随着世界经济的迅速发展，人口的增加及工业化和城市化步伐的加快，城市用水量和污水排放量急剧增加，目前，缺水现象已成为一个世界性的问题。为解决大量的工业生产用水和市政或生活辅助用水，污水回用成为可靠的第二水源。污水深度处理与回用不仅可以缓解供水不足、水污染和改善生态环境等问题，而且还提高了回用水的水质、水量及其经济附加值，具有广泛的应用空间，并能创造更多的经济效益。 1 污水深度处理的内涵 污水深度处理是指城市污水或工业废水经一级、二级处理后，为了达到一定的回用水标准使污水作为水资源回用于生产或生活的进一步水处理过程。针对污水（废水）的原水水质和处理后的水质要求可进一步采用三级处理或多级处理工艺。常用于去除水中的微量COD 和BOD有机污染物质，SS及氮、磷高浓度营养物质及盐类[1]。 2 国外污水深度处理与回用的历史与现状 污水深度处理在经济发达国家已在推广，甚至普及。 污水处理与回用在美国的发展，可以追溯到20世纪20年代，但城镇污水处理设施的大规模建设和普及始于60年代末，而产业化的污水回用设施建设的全面展开则是自80年代末期开始的。目前，再生水作为一种合法的替代水源，在美国正在得到越来越广泛的利用，成为城市水资源的重要组成部分。20 世纪80 年代美国污水回用量已达260万m3/d,其中62% 用于农业灌溉，31.5% 用于工业，5% 用于地下水回灌，其余用于城市市政杂用等。 日本最初的深度处理设施为1976年东京都多摩川流域下水道南多摩污水处理厂。到1996年，日本全国有162座污水处理厂有再生水设备，利用再生水量为48万m3/d。日本污水回用工程已见显著成效，目前福冈、高松市、琦玉县、长崎等各地已开始实施深度处理水利用计划。随着城市的发展，日本用于改善环境的再生水量会进一步增加。 以色列是在再生水回用方面最具特色的国家。以色列地处干旱半干旱地区，人均年水资源占有量仅为476m3，其解决水资源短缺的主要对策是农业节水和城市污水深度处理与有效利用。现在，以色列几乎100% 的生活污水和72% 的城市污水已经回用。处理后42% 的再生水用于农灌，30% 用于地下水回灌，其余用于工业和市政等。该国建有127 座再生水水库，其中地表再生水水库123 座，再生水水库与其他水库联合调控统一使用。 再如，在1993年，德国的污水二级处理普及率就已经达到90%，污水深度处理普及率达48%，芬兰的污水二级处理普及率与深度处理普及率也达到了77% 和88%, 瑞典的这两项指标则分别为95%和67% 。 世界上其他国家，如阿根廷、巴西、智利、墨西哥、科威特、沙特阿拉伯等，在污水深度处理与有效利用中也做了许多工作。 3 国内污水深度处理与回用的历史与现状 [收稿日期] 2010－06 [作者简介] 陈柱慧(1981-), 女,湖北荆州人,硕士,湖南城建职业技术学院设备系教师，研究方向:污水处理[联系方式] 电话：130xxxxxxxx；Email:xxxx@https://www.doczj.com/doc/8514829022.html,
分销渠道管理案例分析 ——宝洁公司的分销渠道分析
宝洁公司的分销渠道分析 一、公司简介 宝洁公司创于1837年，是全球最大的日用消费品公司之一，在日用化学品市场上知名度相当高。2003-2004财政年度，公司全年销售额为514亿美元。在《财富》杂志最新评选出的全球500家最大工业/服务业企业中，排名第86位。宝洁公司全球雇员近10万，在全球80多个国家设有工厂及分公司，所经营的300多个品牌的产品畅销160多个国家和地区，其中包括织物及家居护理、美发美容、婴儿及家庭护理、健康护理、食品及饮料等。 1988年，保洁公司在广州成立了在中国的第一家合资企业：广州宝洁有限公司，从此开始了宝洁投资中国市场的历程。为了积极参与中国市场经济的建设与发展，宝洁公司已在广州、北京、上海、成都、天津等地设有十几家合资、独资企业。 全球最大日用品生产商美国宝洁公司在最新财报显示，在2012财年第一财季的经营中，该公司的净利润出现了%的小幅下滑，而同期的营业收入则实现了%的同比增长。在截至2011年9月30日的三个月内，该公司的净利润下滑至了亿美元，而2010年同期的净利润为亿美元。该公司的营业收入达到了亿美元，这一数字较2010年同期的亿美元实现小幅增长。另外，还估算了宝洁公司2012年的业绩预期：
二、战略渠道分析 1、品牌战略 （一）多品牌战略 单一品牌延伸策略便于企业形象的统一，资金、技术的集中，减少营销成本，易于被顾客接受，但单一品牌不利于产品的延伸和扩大，且单一品牌一荣俱荣，一损俱损。而多品牌虽营运成本高、风险大，但灵活，也利于市场细分。宝洁公司名称P＆G宝洁没有成为任何一种产品和商标，而根据市场细分洗发、护肤、口腔等几大类，各以品牌为中心运作。如在中国市场上，香皂用的是“舒肤佳”，牙膏用的是“佳洁仕”，卫生贴用的是“护舒宝”，洗发精就有“飘柔”、“潘婷”、“海飞丝”3种品牌，洗衣粉有“汰渍”、“洗好”、“欧喜朵”、“波特”、“世纪”等9种品牌。要问世界上哪个公司的牌子最多，恐怕非宝洁公司莫属。多品牌的频频出击，使公司在顾客心目中树立起实力雄厚的形象。 宝洁公司经营的多种品牌策略不是把一种产品简单地贴上几种商标，而是追求同类产品不同品牌之间的差异，包括功能、包装、宣传等诸方面，从而形成每个品牌的鲜明个性。这样，每个品牌有自己的发展空间，市场就不会重叠。不同的顾客希望从产品中获得不同的利益组合，有些人认为洗涤和漂洗能力最重要，有些人认为使织物柔软最重要，还有人希望洗涤和漂洗能力最重要，有人希望洗衣粉具有气味芬芳、碱性温和的特征。于是宝洁就利用洗衣粉的9个细分市场，设计了9种不同的品牌。利用一品多牌从功能、价格、包装等各方面划分出多个市场，满足不同层次、不同需要的各类顾客的需求，从而培养消费者对本企业某个品牌的偏好，提高其忠诚度。 （二）准确命名并提升品牌价值 宝洁公司对品牌的命名，非常讲究，他们深谙一个贴切而绝妙的品牌命名，能大大地减小产品被消费者认知的阻力，能激发顾客美好的联想，增进顾客对产品的亲和力和信赖感，并可大大节省产品推广的费用。宝洁公司通过对英文名字的精确选择或组合来给产品品牌命名，使中文名字与英文能在意义和发音上很协调贴切地配合。准确地体现了产品的特点和要塑造的品牌形象以及消费定位，提升了品牌的形象。 宝洁公司提升品牌价值也主要体现在营销过程中，它在营销过程中打造了一
“耐心聆听，认真分析，重点切入，逐步疏导” ——针对患有抑郁症的研究生深度辅导案例 一、案例概述 我所带的研究生班级中，有一名学生在大四考研之后，确诊患上了抑郁症。通过暑假的治疗，病情稳定后便顺利入学，与其他研究生一同修读研究生课程，由于他的情况特殊，他母亲从河北赶赴学校，在学校附近的出租屋中与他一起生活。自他入学起我便一直对其学习、生活等方面进行关注，他一直没有出现明显的心理问题。直至研一第二学期快要结束的时候，我发现他对于研究生课程内容的理解力很弱，上课很认真但是对于老师讲授内容，据他的形容是：“根本听不进去，只能看到老师在说话，但是不知道他在说什么。”通过与他的谈话，我发现他有一定的焦虑情绪，并且在对自己很没有信心，对身边的人和事没有兴趣，容易疲劳。由于本科时期学校成绩很不错，所以他对自己目前的定位以及期望值较高。他的母亲对他的照顾无微不至使得他对于自己目前的状况有着很大的心理压力，觉得学不进去便辜负了母亲的付出，进而产生了极大的挫败感。针对他的这些心理问题，我对他进行了三次深度辅导，帮助他进行心理调适，增强其自信心，让他学会以平常心对待要做的事情，有的放矢，减轻个人负担。并且及时将他的情况与他的母亲进行沟通，请他的母亲带他去精神科复查，并与他的导师沟通，请他的导师能够帮助我一起关注他，并对他的一些课程重新制定计划帮助其完成所修学分。经过一段时间的调整，到这学期为止，这名同学的所有研究生课程已经顺利修完，并且顺利开题，正在积极进行导师布臵的科研任务。 二、案例简介 该生本科时期学习成绩优秀，为人谦和，与班级同学相处融洽。大四时由于没有成功保研，继而进行考研复习，在复习期间心理压力较大，外加家里人的不断督促，多重刺激下，该同学患上了抑郁症。通过及时与积极的治疗，该生情况稳定后入学。但由于本科时期学习成绩很好，他在研究生期间对自己的定位也较高，但是他忽略了自己
2012年9月，刚刚走出大学校门的我，成为了文化产业管理学院2010级毕业生的辅导员，文化产业管理学院2010级共有摄影摄像技术、环境艺术设计、服装设计等共计7个专业，400余人。这些学生在经过2年的学习，对大学生活和学院规章制度等等各方面都很熟悉，从某个程度来说，他们，比我更熟悉学校以及学院的规则。 自工作以来，深感本科院校和高职院校存在的一些差别。高职院校主要是培养各类专业人才，相较于本科院校，其就业方向更明确，但与此同时，高职院校学生的学习积极性也相比本科院校而言，有一定的差距。而作为一名与学生接触最多，了解学生最多的辅导员对学生健全品格的形成显得尤为重要。更重要的是，如何让学生在遇到事情的时候，愿意与你分享其在生活和学习遇到的问题，这对辅导员而言，是一门学问，也是一门需要常抓不懈的重要工作。以下，即为笔者自工作以来，在学生辅导工作的工作案例。 【问题出现】 我所带班级读到大三上学期开学后不久，班里的一名主要学生干部来找我，提出想辞去系里和班里担任的学生干部工作。作为学生干部，因为学习成绩不理想或达不到学院要求而不能继续担任学生干部的情况是很正常的，但这名学生成绩一直名列班级前茅，系里和班里工作都做得很不错，老师们都觉得是一名各方面都很优秀的得力学生干部，她突然提出辞职，让我感到有些意外。通过与她的谈话，我发现她有一定程度的焦虑，由于不能完全信任其他学生干部，很多工作都是亲力亲为，虽然办事效果很好，却花费了自己较多精力，又担心因为工作影响了学习成绩，感觉压力很大。这名学生干部对自己要求较高，容易对自己不满，产生挫败感；对待工作事必躬亲，且不懂得表达拒绝，常感到疲惫不堪，是典型的过敏性担忧人格。针对她出现的这些心理问题，我通过三次深度辅导，帮助她进行心理调适，增强其自信心，让她学会信任他人，放权给其他班干部，做到有的放矢，减轻个人负担。经过一段时间的调整，她已学会较好地兼顾学习和工作，逐渐成长为一名优秀的学生干部。 【问题分析】 该生是班级的主要负责人，在日常班级管理工作中能力突出，协调能力较强，在同学中有一定威信，工作中从未出现较大失误。面对这样一名得力助手提出辞职，我认为背后一定有原因，我需要先了解清楚后再作处理。通过耐心细致地询问，我了解到她辞职的原因主要是认为学习和工作不能兼顾，虽然她很喜欢学生工作，愿意成为老师的小助手，为同学服务，但总感觉工作花费的时间和精力太多，不能保证充足的时间学习，经过反复考虑后做出了这个决定。谈话过程中，我发现她很焦虑，总认为其他班委对待班级事务不够积极上心，别的班已经在进行的工作咱班还没有行动，使得很多本应交给其他班委开展的工作，都变成
《工业废水深度处理与回用技术评估导则》 （征求意见稿） 编制说明 编制单位：轻工业环境保护研究所 二〇一二年四月
目录 1.前言1 1.1 标准编制的背景1 1.2 标准编制的必要性和意义1 2 国内外技术评估方法发展现状2 2.1 常用技术综合评估方法概述2 2.2 国内外技术评估现状5 2.3 技术评估的原则5 2.4 技术评估的标准7 3 导则的编制过程7 4 适用范围8 5 导则编制的原则、方法及技术依据8 5.1 导则编制的基本原则8 5.2 导则编制的工作方法和技术依据9 6 技术评估指标体系建立10 6.1 现有废水处理技术评估指标体系研究10 6.2 国家文件对评估指标体系建立的要求12 6.3 评估指标体系建立的原则13 6.4 评估指标确定的依据14 6.5 评估指标体系建立流程14 6.6 评估指标的建立15 7 技术评估指标权重值研究15 7.1主观赋权法16 7.2客观赋权法17 7.3本导则指标权重确定方法18 8 导则实施建议18 8.1 管理措施建议18 8.2 实施方案建议19
《工业废水深度处理与回用技术评估导则》编制说明 1.前言 1.1 标准编制的背景 为进一步开展工业废水深度处理与回用吗，保护人体健康和生态环境，规范企业在工业废水深度处理与回用技术选用与实施过程中的监督管理，制定《工业废水深度处理与回用技术评估导则》国家标准，项目承担单位为轻工业环境保护研究所。 1.2 标准编制的必要性和意义 随着废水排放标准越来越严格以及废水资源化的迫切要求，近年来才开始广泛地重视、推广废水深度处理及回用技术。工业和信息化部印发的“关于进一步加强工业节水工作的意见”中指出：积极推进企业水资源循环利用和工业废水处理回用。采用高效、安全、可靠的水处理技术工艺,大力提高水循环利用率,降低单位产品取水量。加强废水综合处理,实现废水资源化,减少水循环系统的废水排放量。加快培育节水和废水处理回用专业技术服务支撑体系。鼓励专业节水和废水处理回用服务公司联合设备供应商、融资方和用水企业,实施节水和废水处理回用技术改造项目。在造纸、钢铁等行业,逐步推广特许经营、委托营运等专业化模式,提高企业节水管理能力和废水资源化利用率;开展废水“零”排放示范企业创建活动,树立一批行业“零”排放示范典型。鼓励各级工业园区、经济技术开发区、高新技术开发区采取统一供水、废水集中治理模式,实施专业化运营,实现水资源梯级优化利用。 目前，我国对再生水利用遵循“分质使用”的原则，只有广泛意义上界定的各再生水水质标准，针对性不强，不能对行业技术起到很好的指导作用；此外种类繁多的工业废水深度处理与回用技术，各技术参差不齐现象，处于无序的市场竞争阶段，技术市场较为混乱，最终导致多数污水处理厂在对工业废水处理与回用技术的选择和应用上存在偏差和盲从性，使很多真正较好的工业废水处理与回用技术不能被有效的转化和推广，导致成本的加大，更有甚者造成了环境的二次污染，不能在根本上解决我国目前工业企业废水回收利用率不高等问题，企业废
深度辅导工作总结 篇一：“真心换真情”深度辅导学生案例总结 黄美诤 20XX年参加工作至今，我担任专职辅导员6年了，在贵州师范学院当了4年专职辅导员。年年都写辅导员深度辅导学生案例。这次我准备打破常规，写写工作以来的案例总结而不是个案。 一、幸福的源泉 熟悉的校园环境，学生们清晰的面庞，同事们坦诚的相待，领导们真诚的关怀，一切都是那么相似，那么熟悉，但学生们的脸三年后就不再是原来的了，一届又一届的更换着。时间在改变，我和可爱的同学们共同步入了大学的新起点，然后和他们一起走完美好的三年时光。我带了20XX级的学生，去年他们依依不舍的毕业了；20XX级的学生，今年他们也硕果累累的走上了工作岗位。当收到他们考上公务员、考上研究生、考上专升本的喜讯时；当受他们邀请到自创的公司、自办的企业参观时；当过节他们到家里看望我时；当收到他们满满的祝福短信时，我喜悦的心情真的是难以言表。这就是当老师的自豪、当老师的骄傲，我爱我可爱的同学们，我爱教师这个职业。因为爱，所以幸福并快乐着！ 二、我和同学们一起成长
三年中，同学们有过困惑、有过迷茫、有过成就、有过自豪、有过挫折、有过磨练。三年的时光，我和他们一起面对这所有的一切。夏天，我顶着烈日陪着他们军训，在严厉的训练中成长；冬天，我冒着摩托车上呼呼的寒风到医院看望生病的同学；深夜，为了失恋的女生不要有过激的行为，我和她深谈到天亮；重病的同学回学校时，我组织全班同学为他举行“欢迎回家”的仪式；有心理问题的同学我陪他一起走到心理咨询中心，认真聆听婉蓉老师的心理辅导；家庭贫困的同学，我会以我自身如何度过贫困的大学时光为例让他学习；过节时，邀请那些不能回家的同学到家里一起和我及家人欢度节日，满桌子丰盛的菜肴，满肚子说不完的话语，满屋子欢声笑语，种种一切均于我对他们的真情、对他们的真爱。 三、学生就是我的亲弟弟，亲妹妹，真心能够换真情！ 我不遗余力地去关爱他们，真心的把他们当成自己的亲弟弟、亲妹妹。我曾两次获得校级优秀辅导员，我的座右铭都是“学生就是我的亲弟弟，亲妹妹，真心总能换真情，在我这里没有做不好的事情。”我的学生都叫我黄姐，我的学生一向都很好，不用让我操心，记得上学期群众路线办记者采访我时问我负责些什么工作，如何把这些工作做好的？我的回答是“既代学院团总支书记的工作，又担任党支部书记、又当学院工会主席，同时还带4个班的学生，还负责学生的
第４１卷第５期２０１８年１０月 电子器件 ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎＤｅｖｉｃｅｓ Ｖｏｌ ４１一Ｎｏ ５Ｏｃｔ.２０１８ 项目来源:国家自然科学基金项目(６１６７３１０８)?江苏高校品牌专业建设工程项目(ＰＰＺＹ２０１５Ａ０９２)?南京信息职业技术学院科 技创新团队项目 收稿日期:２０１７－０８－２３一一修改日期:２０１７－０９－２２ ＳｐｅｅｃｈＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＡＤｅｅｐＢｅｌｉｅｆＮｅｔｗｏｒｋ? ＹＩＮＦａｍｉｎｇ１??ＴＡＮＧＹｕｆｅｎｇ２ (１.ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ?ＮａｎｊｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?Ｎａｎｊｉｎｇ２１００２３?Ｃｈｉｎａ? ２.ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ?ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ?Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９６?Ｃｈｉｎａ) Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＤＢＮ(ＤｅｅｐＢｅｌｉｅｆＮｅｔｗｏｒｋ)ｗａｓｓｔｕｄｉｅｄｂａｓｅｄｏｎｓｐｅｅｃｈｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ.ＷｅｃｈｏｓｅＬｏｇ￣ＳｐｅｃｔｒａｌＭｉｎｉｍｕｍＭｅａｎＳｑｕａｒｅＥｒｒｏｒ(ＬＯＧＭＭＳＥ)ａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｏｐｔｉｍａｌｌｙ￣ｍｏｄｉｆｉｅｄｌｏｇ￣ｓｐｅｃｔｒａｌａｍｐｌｉｔｕｄｅ(ＯＭ￣ＬＳＡ)ｓｐｅｅｃｈｅｓｔｉｍａｔｏｒ?ｗｈｉｃｈａｒｅｔｈｅｂｅｓｔｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｐｅｅｃｈｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ?ｔｏｃｏｍｐａｒｅｗｉｔｈＤＢＮ￣ｂａｓｅｄｓｐｅｅｃｈｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ.ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅＤＢＮ￣ｂａｓｅｄｓｐｅｅｃｈｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｓｕｐｅｒｉｏｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｍｏｎｇｔｈｒｅｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ?ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｓｐｅｅｃｈｑｕａｌｉｔｙ. Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｓｐｅｅｃｈｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｄｅｅｐｂｅｌｉｅｆｎｅｔｗｏｒｋ?ＬＯＧＭＭＳＥａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ＯＭ￣ＬＳＡａｌｇｏｒｉｔｈｍＥＥＡＣＣ:６１３０一一一一ｄｏｉ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１００５－９４９０.２０１８.０５.０４８ 基于深度置信网络的语音增强算法 ? 阴法明１??唐於烽２ (１.南京信息职业技术学院通信学院?南京２１００２３?２.东南大学信息科学与工程学院?南京?２１００９６) 摘一要:研究了一种基于深度置信网络的语音增强算法?选取在噪声环境下传统语音增强算法中较好的ＬＯＧＭＭＳＥ与ＯＭ￣ ＬＳＡ算法和基于深度置信网络的语音增强算法进行了分析比较?结果证明深度置信网络的语音增强算法在３种算法中体现出了卓越的性能?尤其对增强后的语音质量的提升远远超过前两种算法? 关键词:语音增强算法?深度置信网络?ＬＯＧＭＭＳＥ算法?优化改进的对数幅度谱算法 中图分类号:Ｈ０１７?ＴＮ６９一一一一文献标识码:Ａ一一一一文章编号:１００５－９４９０(２０１８)０５－１３２５－０５一一语音是人类社会信息重要的也是最便捷的载体?但是人类生存的环境却是一个极端复杂的声学环境?因此人类的通信通常会收到各种噪声的干扰? 自然环境中的这些噪声严重影响了语音的质量和信息的传递? 语音增强技术旨在提升被噪声干扰语音的可懂度和质量?语音增强技术在助听器二耳蜗移植中广泛使用?语音增强技术的使用是的上述设备的听觉舒适度和可懂度得到提升?此外?在语音识别系统和说话人识别系统中?语音增强技术也有广泛的应用? 传统的单声道语音增强算法主要分为时域方法和频域方法?时域方法主要包括参数和滤波的方法?信号子空间法等?而频域的方法有谱减法二维纳滤波法二听觉掩蔽法等[１]?其中谱减法是最简单?计算复杂度最小的方法?但会残留音乐噪声和严重的语音失真?而维纳滤波法能够将音乐噪声转变成 白噪声?让处理后的语音听上去更舒适?但维纳滤波是基于平稳假设前提下的最小均方误差的估计?因此对非平稳信号的抑制能力较弱?听觉掩蔽法是根据人耳的掩蔽效应提出的一种算法?即能量大的声音会将能量小的声音掩蔽?此方法不用将噪声完全从语音中减去?只要将噪声能量抑制在掩蔽阈值以下?革命性的语音增强算法是１９８４年Ｅｐｈｒａｉｍ和Ｍａｌａｈ提出的基于最小均方误差ＭＭＳＥ(ＭｉｎｉｍｕｍＭｅａｎＳｑｕａｒｅＥｒｒｏｒ)的语音幅度谱估计?由于人耳对声强的感知是非线性的?因而他们又提出了对数谱域的最小均方误差估计(ＬＯＧ￣ＭＭＳＥ)?在ＬＯＧ￣ＭＭＳＥ语音增强方法提出来的同时?ＲａｉｎｅｒＭａｒｔｉｎ[６]在１９９４年提出了基于最小统计量的语音增强方法?后面许多学者对此方法提出了相应的改良?其中使用最重要的是ＩｓｒａｅｌＣｏｈｅｎ提出的最佳修正对数谱ＯＭ￣ＬＳＡ(Ｏｐｔｉｍａｌｌｙ￣ＭｏｄｉｆｉｅｄＬｏｇ￣ＳｐｅｃｔｒａｌＡｍｐｌｉｔｕｄｅ)
学生管理工作思路、经验及特色 2013年是我日臻成熟、快速成长的一年。作为一名经管系13级辅导员，我认真履行了学校各职能部门安排的任务并努力配合学院组织的各项活动，全面融入学生生活，不遗余力地去做好关爱和培养学生的工作。现在，我对这份沉甸甸的责任有了更深刻的解读。大学一年级已经过半，在繁杂的工作之余我默默的体会，静静的思索，试着以自己的思路去关怀自己的学生。坚持以学生为本的宗旨，加强思想政治教育和学风教育，帮助学生在点滴中成长进步，为同学们未来的发展打下良好的基础。 因为本人辅导员工作时间并不长，所以严格来讲也谈不上什么经验特色，现仅根据自己的工作感悟，作出如下总结，与各位共勉。 一、所带班级概况及工作思路： 目前我所带班级是13级会计（专科）3个班，工程管理（本科）1个班共182名学生。虽然是大一学生，但其中也不乏一批争先创优先进典型：身残志坚的感动校园人物崔莉，军训优秀学员王烨等17人，发展建党积极分子4人，各类活动比赛获奖者30多人次。 个人认为，辅导员的工作职责绝不仅仅只是解决学生学习生活当中的问题。作为辅导员，不但要加强学生思想政治教育和日常班级管理的事务性工作，同时还要创造性地给学生提供学业生涯指导、心理咨询、职业发展规划和就业指导等服务。深刻的认识到作为辅导员自身的素质和工作质量如何，将直接影响到学生思想政治教育和学生成长成才的成效。 作为辅导员，在培养与引导学生的过程中，首先应了解目前学校的实际情况，了解学生培养等的文件和政策，根据学生发展的实际情况，不断调整工作思路，时刻与学校的方针政策保持一致，做到因人而异、与时俱进。 我的工作思路是：从大处着眼，建设良好的班风学风；从小处着手，形成团结活泼的文化氛围；做学生的朋友，培养他们健康向上的性格；不断强化学生对自己专业知识的理解和认识，明晰自己学业发展方向，规划好自己未来成长的道路；要求学生具有良好的身体和心理素质、较强的实践和动手能力；培养成熟的世界观、人生观，做到格物致知，综合发展。 下面我将从六个方面进行总结： 一、班级制度建设及德育考评工作 针对大学一年级的同学所处阶段的特点，班级制度建设和管理相应需要更有针对性。90后学生强调自我意识独立性，希望突破成长的束缚，进行自我管理并建立起适合自己特点的生活交际圈。因此在这个既需要指导又渴望独立的叛逆期，作为与学生最贴心的辅导员就要充分发挥班集体的凝聚和协同作用，使学生融入与自身利益联系最紧密的班级体中，在整个班级的发展中不断寻求个人的成长和成才，并向同学传达出以个人的发展和成长不断地促进整个团体进步的荣誉感和精神气息。为达到以上目标我认为主要应从以下两方面入手： 1、班委团支部横向工作机制 为了解决班级日常管理过程中只有班长、团支书参与、组织、决策的这类问题，我将带的工程管理、会计两个专业4个班级间建立起班级干部项目化管理模式。通过在不同班级之
深度处理工艺 深度处理工艺是指城市污水或工业废水经一级、二级处理后，为了达到一定的回用水标准使污水作为水资源回用于生产或生活的进一步水处理过程。针对污水（废水）的原水水质和处理后的水质要求可进一步采用三级处理或多级处理工艺。常用于去除水中的微量COD和BOD 有机污染物质，SS及氮、磷高浓度营养物质及盐类。 污水经生化处理后，废水的BOD已经很低，废水中的COD难以再用生化方法处理。要进一步满足更严格的排放标准和回用要求，需要采用化学及物理的方法，即通过增加深度处理系统，才能进一步去除水中污染物。深度处理单元可采用强氧化、絮凝沉淀、过滤的方法，去除水中难以降解的污染物。 深度处理工艺的方法有：絮凝沉淀法、砂滤法、活性炭法、臭氧氧化法、膜分离法、离子交换法、电解处理、湿式氧化法、蒸发浓缩法等物理化学方法与生物脱氮、脱磷法等。深度处理方法费用昂贵，管理较复杂，除了每吨水的费用约为一级处理费用的4-5倍以上。 深度处理工艺在城市和工业污水回用处理中扮演着非常重要的角色。在传统的生物方法之后，深度处理用于去除额外的污染物、特殊金属以及其他有害成分。现在已有的深度处理方法包括颗粒介质过滤、吸附、膜技术、高级氧化和消毒等。声技术是一种正在发展的、重要的，并且能够得到高质量再生水源的污水回用技术。不断的深入研究将会带来更为有效的污水回用技术的改进，并在未来的污水回用中更为广泛的使用。思源深度处理工艺是以芬顿处理器+高效混凝机械澄清器+活性砂过滤器为主体设备开发出来的，实际应用效果良好。 污水回用可为城市的发展提供或补充充足的水源。目前，污水回用的一些研究热点包括： (1)与痕量有机物质相关的健康风险评价; (2)评价微生物性质的监测方法的改进; (3)用于制造高质量再生水的膜技术的应用; (4)再生水储存效果的评价; (5)再生水中微生物、化学物质、有机污染物的评价; (6)中小型生活污水处理与回用设备设计;
赢在人力资源——企业管理培训会员制 一、培训宗旨 在知识经济时代，企业之间的竞争归根结底是人力资源的竞争，因为人是企业最为重要的资本。关注员工的全面发展，培养高素质的员工团队，是企业人力资源开发的根本目的，企业获得持续快速发展的关键因素。在人才资源开发的争夺战面前，对员工进行全面系统的教育培训，造就“学习型组织”是知识经济时代企业赢得高级人才，强化竞争力，获得长久发展的必由之路！而“赢在人力资源——2009年企业管理培训会员制”正是百朗为企业适时打造的良好服务！ 在全国25个省市为近千家大、中型企业提供专业的会员服务，是北京百朗教育发展有限公司会员制培训课程开展4年来的丰硕成果，并使百朗教育品牌成长为国内培训行业会员制服务的领军者。我们除了为企业提供优质、丰富、实战的培训课程，更为企业在人事外包、培训体系设计、管理项目咨询等方面提供最佳的解决方案。2009年是我们运作企业会员制培训服务的第5年，也是培训课程、服务项目有重大调整并更加完善的一年，这必将为广大新、老客户创造更高的咨询-培训价值！（详见“三、服务项目介绍”）（三）人事外包服务。 企业根据需要将某一项或几项人力资源管理工作或职能外包出去，交由专业机构进行管理，可以降低人力成本，实现效率最大化。 1.专线电话咨询； 2.面谈咨询（1次，每次半个工作日）； 3.就劳动人事管理决策事项提供法律依据； 4.员工手册制订（1份）； 5.劳动合同、文书、单项劳动人事制度法律制订或审查（1份）； 6.员工入职管理流程设计、离职管理流程设计、加班风险控制方案设计（任选1份）； 7.企业商业秘密保护方案设计、企业变革员工处理方案（任选1份）； 8.劳动争议前的协助分析与处理指导； 9.帮助推荐当地专业劳动法律师及相关专家； 10.仲裁、诉讼业务按原标准八折收费。 （四）企业内部管理网上互动咨询服务。 长期以来，人们认为，企业内部的人力资源（HR）管理人员应该是负责制订人事政策、完善用人制度、规范人才“进”“管”“出”的程序，他们在这些“硬件”建设上投入了大量时间和精力。但是，企业老板和人力资源管理人员却忽略了人力资源部的另外一个重要功能——内部咨询顾问角色。 1.职位说明书撰写咨询; 2.组织结构调整咨询; 3.规章制度设计咨询; 4.绩效考核与绩效管理咨询; 5.薪酬设计与工资支付相关事项咨询;
百度文库- 让每个人平等地提升自我 《工业废水深度处理与回用技术评估导则》 （征求意见稿） 编制说明 编制单位：轻工业环境保护研究所 二〇一二年四月
目录 《工业废水深度处理与回用技术评估导则》 (1) （征求意见稿） (1) 编制说明 (1) 编制单位：轻工业环境保护研究所 (1) 二〇一二年四月 (1) 《工业废水深度处理与回用技术评估导则》编制说明 (1) 1.前言 (1) 标准编制的背景 (1) 标准编制的必要性和意义 (1) 2 国内外技术评估方法发展现状 (2) 常用技术综合评估方法概述 (2) 国内外技术评估现状 (5) 技术评估的原则 (5) 技术评估的标准 (7) 3 导则的编制过程 (7) 4 适用范围 (8) 5 导则编制的原则、方法及技术依据 (8) 导则编制的基本原则 (8) 导则编制的工作方法和技术依据 (9) 6 技术评估指标体系建立 (10) 现有废水处理技术评估指标体系研究 (10) 国家文件对评估指标体系建立的要求 (12) 评估指标体系建立的原则 (13) 评估指标确定的依据 (14) 评估指标体系建立流程 (14) 评估指标的建立 (15) 7 技术评估指标权重值研究 (15) 主观赋权法 (16) 客观赋权法 (17)
本导则指标权重确定方法 (18) 8 导则实施建议 (18) 管理措施建议 (18) 实施方案建议 (19)
《工业废水深度处理与回用技术评估导则》编制说明 1.前言 标准编制的背景 为进一步开展工业废水深度处理与回用吗，保护人体健康和生态环境，规范企业在工业废水深度处理与回用技术选用与实施过程中的监督管理，制定《工业废水深度处理与回用技术评估导则》国家标准，项目承担单位为轻工业环境保护研究所。 标准编制的必要性和意义 随着废水排放标准越来越严格以及废水资源化的迫切要求，近年来才开始广泛地重视、推广废水深度处理及回用技术。工业和信息化部印发的“关于进一步加强工业节水工作的意见”中指出：积极推进企业水资源循环利用和工业废水处理回用。采用高效、安全、可靠的水处理技术工艺,大力提高水循环利用率,降低单位产品取水量。加强废水综合处理,实现废水资源化,减少水循环系统的废水排放量。加快培育节水和废水处理回用专业技术服务支撑体系。鼓励专业节水和废水处理回用服务公司联合设备供应商、融资方和用水企业,实施节水和废水处理回用技术改造项目。在造纸、钢铁等行业,逐步推广特许经营、委托营运等专业化模式,提高企业节水管理能力和废水资源化利用率;开展废水“零”排放示范企业创建活动,树立一批行业“零”排放示范典型。鼓励各级工业园区、经济技术开发区、高新技术开发区采取统一供水、废水集中治理模式,实施专业化运营,实现水资源梯级优化利用。 目前，我国对再生水利用遵循“分质使用”的原则，只有广泛意义上界定的各再生水水质标准，针对性不强，不能对行业技术起到很好的指导作用；此外种类繁多的工业废水深度处理与回用技术，各技术参差不齐现象，处于无序的市场竞争阶段，技术市场较为混乱，最终导致多数污水处理厂在对工业废水处理与回用技术的选择和应用上存在偏差和盲从性，使很多真正较好的工业废水处理与回用技术不能被有效的转化和推广，导致成本的加大，更有甚者造成了环境的二次污染，不能在根本上解决我国目前工业企业废水回收利用率不高等问题，企业废
辅导员深度辅导技能培训心得体会为了不断提高辅导员的整体素质和业务技能，有效解决辅导员在工作中遇到的实际问题，教育部西南高校师资培训中心组织的辅导员深度辅导技能培训班在青岛举行，来自全省各高校的120多名教师参加了本次培训。作为一名高校的辅导员，我有幸参加了此次培训，为了更好地适应岗位工作的要求，我决心利用这宝贵的培训机会，提高自身的工作成效。 总体上，深度技能培训安排合理紧凑，内容翔实，安排了专家专题讲座，案例分析以及问答等诸多环节，涉及辅导员工作的多个方面，包括辅导员心理辅导工作方法、工作技巧、工作手段的运用等，为我们辅导员工作提供了诸多有益的经验与建议。这次培训，对我来说确实是受益匪浅，以下是我对这次培训的几点心得体会：一是对辅导员的重要地位有了新的认识。通过专家的讲授，使我深刻的感到国家各级领导部门对于高校思想政治教育的高度重视，也认识到了辅导员工作在大学生成长、成才和整个教育体系中的重要地位和重要作用，确实体会到作为一名思想政治教育工作者任务光荣、责任重大。通过这次培训，对于提升本人的理论水平和政治素养，提高认识，增强信心，具有重要的促进作用。 二是对于如何开展辅导员实际工作有了新的认识。心理辅导是辅导员专业化思想政治教育工作的成效性取决于辅导员的工作水平和工作质量，因此自己首先要强化内功，树立终身学习的理念，不断学
习，以不断充实自己，从而更好地提升自身进行思想政治教育工作的效果。在实际的辅导员工作中要运用心理学的方法，与学生之间积极进行换位思考，遵从认可、内化、共情的三步骤来改变部分学生不端正的人生态度，强调通过实践增强感受来实现内化的方式，使学生拥有健康向上的、阳光的人生态度，帮助其牢固树立正确的世界观、人生观、价值观。在实际辅导员工作中，我们要学习有关的心理健康教育的理论知识，掌握基本的心理咨询方法，与学生建立平等、信任的师生关系，针对学生的困惑与问题进行及时的沟通与辅导，尤其注重心理辅导。针对不同年级的学生应有不同的工作侧重点，针对新生应及时使其适应大学新生活，开始进行职业生涯规划与指导，培养其团体精神、适应能力。针对大二学生要加强其职业技能和职业道德的培养教育工作，针对毕业班学生应做好就业指导和就业推荐工作，也要关注大学生在就业过程中可能会出现的心理危机，并及时进行心理调适，应构建班级心理辅导员机制，更好地维护学生的心理健康。通过这学期的培训，使我对辅导员工作有了更加深刻地了解，对高校辅导员工作的意义、角色定位以及具体教育工作方式和策略方面都有了新的认识，古话说“读万卷书行万里路”，“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，通过这次培训，我感到思想上进一步充实了，对很多问题的看法也有了一定的提升，对于从事辅导员实际工作有重要的意义，这是我的重要收获，而这些收获最终还要转化为实际的行动，才能在实践中体现出这些培训的效果，我决心踏踏实实，认真工作，为做好高校思想政治教育工作尽自己的一份力
1 国内印染废水处理及回用现状 我国对印染废水回用已有较多的研究，从目前研究及应用的情况来看主要有以下特点： (1)回用技术大多处于试验研究阶段，多为小试和中试，实际工程应用较少，且水的回用率较低，一般不超过50%，主要回用于对水质要求不高的前道工序，缺乏有利于提高回用水水质及回用率的高效技术的推广应用。 (2)回用处理主要是对印染废水在达标处理的基础上进一步进行处理，达到回用水水质标准。处理工艺主要采用混凝、吸附、过滤和氧化等技术，其中对去除盐度和硬度的关键技术研究较少。 (3)由于现有技术水平的限制，印染废水大量回用对生产及废水处理系统会带来一系列问题，包括有机污染物和无机盐的积累。目前对废水长期回用的水质问题及对水处理系统的影响研究不多，特别是无机盐的积累问题基本没有涉及。 2 印染废水深度处理回用技术及工艺 印染废水深度处理主要对常规二级处理系统出水进行处理，去除的污染物主要是色度、COD 和盐度(电导率)等，使出水水质满足生产工艺要求。印染工艺和产品质量要求不同，对回用水的水质要求也不同。因此，我国尚没有统一的印染废水回用水水质标准。根据行业经验，水质指标都必须控制在用水指标之内。因此，纺织印染业对回用水水质的要求远远高于城市生活杂用水的水质要求。 2.1 深度处理单元技术 2.1.1 吸附处理技术 将废水通过由吸附剂组成的滤床，污染物质被吸附在多孔物质表面上或被过滤除去。活性炭是印染废水深度处理中最常用的吸附剂，其微孔多，比表面积可高达500～600 m2/g，具有很强的吸附脱色性能，特别适合相对分子质量小于400 的水溶性染料的脱色吸附。但活性炭对疏水性染料吸附效果较差，其再生也比较复杂且费用昂贵，限制了吸附法在印染废水深度处理中的应用。天然矿物如高岭土、硅藻土、活性白土以及煤粉等也具有较高的吸附性能，在印染废水的深度处理中也有使用。另外，李蒙英等〔2〕研究了利用青霉菌对印染废水进行吸附处理，结果发现：其对黑色和红色染浴废水的色度具有较好的处理效果，去除率达到了98.0%和74.5%，为吸附法的发展提供了新的选择。吸附法虽然见效快，但是使用后的吸附剂再生比较困难，如果不进行回收再生则容易产生二次污染。因此，研发新型高效且易再生的吸附剂是当前吸附方法的研究发展方向。 2.1.2 膜分离技术 膜对不同物质具有透过性差异，膜分离技术就是利用膜的这种特性，在一定的传质推动力下，对混合物进行分离的方法。印染废水深度处理所用的膜分离技术主要有微滤(MF)、超滤(UF)、纳滤(NF)和反渗透(RO)。MF 和UF 常作为NF 和RO 的预处理; UF 能分离大分子有机物、胶体、悬浮固体;NF 能实现脱盐与浓缩的同时进行;RO 能去除可溶性金属盐、有机
个人工作案例总结 背景描述 x同学（非实名）目前在一家教育机构实习，同时已经顺利进入我校的研究生复试环节，目前面临着是选择现在的工作还是继续攻读研究生的困惑。他希望通过辅导员的帮助，分析本科毕业生是选择工作还是继续攻读研究生的利弊，并帮助自己进行职业规划，在择业和职业生涯规划方面给予一定的指导，让自己有所选择。 辅导过程 在辅导过程中，我向他了解现在工作的基本情况以及对是否继续攻读研究生的想法。 x同学在一家教育机构实习，与此同时通过了学校研究生考试的初试，现在犹豫是打算上研究生还是选择工作。x同学现在的工作是做大学生职业能力培训，市场前景也不错，而且还能学到一些社会知识。因为其目前所在的部门是一个新的事业部，现在需要招一部分新人。随着公司业务的发展也会陆续招进员工。工作要求至少是本科学历，公司不太注重学历，更注重个人的能力，因为公司内部有自己的培训机制，通过培训就能上岗。而对于攻读研究生，x同学认为这是一个能到更高的平台上去学习，拓展自己的知识面的机会，同时，可以拿到一个更高的学历，给今后的求职就业增加一点筹码。 而对于现在的工作，他觉得不太适合自己的现状。x同学现在做的是销售，客户基本为在校大学生，他的工作是说服大学生听讲座并购买其公司的课程，这并不太符合他的性格。:现在他在公司里做的是市场营销，这是一个比较锻炼人的工作，但是他不太认同公司中层领导的一些决定和做法，这让他对工作失去了兴趣。但是现在的公司把他们这一批工作人员作为管培生，九月份后会到上海去开分公司，x同学觉得这也是一个机会。 在问到对未来的规划时，x同学表示今后还是想进入企业去工作，并没有什么具体的规划。在了解蔡同学的基本情况后，我认为x同学现在的迷茫和犹豫，是他对自己、对社会的认识还不够清楚，对于工作和读研哪个对他今后的发展更有帮助也不清楚，所以才左右摇摆，不敢轻易的放弃其中之一。于是我同他分析了现在的情况，结合实际向他说明了这份工作并不符合他的专业及个性以及现在攻读研究生对工作的帮助，建议他要先想清楚你今后想做什么、适合做什么；在读研方面我建议他去详细了解一下他考上的专业和他研究的方向，考察
污水回用过程的深度处理方法及其应用 摘要：随着水资源的不断缺乏和水质的不断恶化，污水回用得到了越来越广泛的重视。对污水回用过程中使用的几种深度处理方法进行了总结，并对它们的机理以及应用作了简要概述，同时提出了这些方法今后的研究热点和发展前景。 关键词：污水回用深度处理活性炭吸附法膜分离法高级氧化法臭氧法 我国是严重缺水的国家之一，尤其是城市化快速发展时期，城市缺水状况越来越严重。为解决大量的工业生产用水和市政或生活辅助用水，污水回用成为可靠的第二水源。污水深度处理及回用不仅缓解了供水不足、水污染和改善生态环境等问题，而且提高了回用水的水质、水量及其经济附加值，使之具有更广泛的应用空间，从而创造更多的经济效益。 1污水的几种深度处理方法 污水深度处理，也称高级处理或三级处理。它是将二级处理出水再进一步进行物理、化学和生物处理，以便有效去除污水中各种不同性质的杂质，从而满足用户对水质的使用要求。深度处理常见的方法有以下几种。 1.1活性炭吸附法 活性炭是一种多孔性物质，而且易于自动控制，对水量、水质、水温变化适应性强，因此活性炭吸附法是一种具有广阔应用前景的污水深度处理技术。活性炭对分子量在500～3000的有机物有十分明显的去除效果，去除率一般为70%～86.7%[1]，可经济有效地去除嗅、色度、重金属、消毒副产物、氯化有机物、农药、放射性有机物等。 常用的活性炭主要有粉末活性炭（PAC）、颗粒活性炭（GAC）和生物活性碳（BAC）三大类。近年来，国外对PAC的研究较多，已经深入到对各种具体污染物的吸附能力的研究。淄博市引黄供水有限公司根据水污染的程度，在水处理系统中，投加粉末活性炭去除水中的COD，过滤后水的色度能降底1～2度；臭味降低到0度[2]。GAC在国外水处理中应用较多，处理效果也较稳定，美国环保署（USEPA）饮用水标准的64项有机物指标中，有51项将GAC列为最有效技术[3]。 GAC处理工艺的缺点是基建和运行费用较高，且容易产生亚硝酸盐等致癌物，突发性污染适应性差。如何进一步降低基建投资和运行费用，降低活性炭再生成本将成为今后的研究重点。BAC可以发挥生化和物化处理的协同作用，从而延长活性炭的工作周期，大大提高处理效率，改善出水水质。不足之处在于活性炭微孔极易被阻塞、进水水质的pH适用范围窄、抗冲击负荷差等。目前，欧洲应用BAC技术的水厂已发展到70个以上，应用最广泛的是对水进行深度处理[4]。抚顺石化分公司石油三厂采用BAC技术，既节省了新鲜水的