“深度学习”教学改进网络研修实施方案(讨论稿)(20141103)
“深度学习”教学改进项目网络研修实施方案(讨论稿)
由教育部基础教育课程教材发展中心主持的“深度学习”教学改进项目已经正式启动。首批参与本项目的有来自山东省潍坊市、诸城市，广州市南沙区，成都市锦江区，深圳市福田区，重庆市南岸区、涪陵区、南川区、开县、丰都县等课程教材中心实验区的教研员、校长和骨干教师，以及北京市海淀区的优秀教研员、教师等117人，项目起始培训已于9月24-27日举办在北京举行。为配合项目实施推进和业务交流的需要，课程中心委托有关部门专门规划设计了项目网络研修制度。现就有关情况及业务要求作如下说明。
一、目的
按照课程中心发布的项目方案要求及第一期研修班的专家指导意见，所有参与项目的本实验区、实验校应结合本地本校实际，研究制订实验区项目推进计划、学校校本行动计划，并组织教师设计教学单元、开展学科教学实践。在实施过程中，希望项目学校秉持深度学习理念，努力探索创建有益于学生获得深度学习体验的实践方法，藉此提高教师深度学习教学设计和实施的能力，为项目实施积累初步经验，并借助项目研修平台交流机制传播分享成功经验。
二、内容
作为项目实施与研修的共同体，参与项目的实验区、学校应当积极开展线下研讨、设计与实施；并在线呈现研修进展成果及开展校际交流，参加项目组专家组织的在线集中研讨和答疑；根据项目组专家和其他实验校的评价意见和建议改进和完善研修成果。上述研修过程可以分五个阶段开展。
阶段一：校本行动计划的研讨和制订（2014年11月）
阶段二：第一轮单元教学设计与实施（2014年12-2015年1月）
阶段三：第一轮教学实践总结与梳理，积累首批教学实践案例（2015年2月）
阶段四：第二轮单元教学设计与实施（2015年3-5月）
阶段五：成果梳理、实践经验总结、成效评估（2015年6月）
阶段一：校本行动计划的研讨和完善（2014年11月）
研修活动：
1. 回顾与再学习“深度学习”教学改进项目的定位、内容和实施进程，“深度学习”理论框架和实践策略等研修内容，撰写个人参与“深度学习”教学改进项目第一期研修班的研修总结。
2. 实验区制定完成区域“深度学习”教学改进项目推进计划。
3. 以实验校为单位，召开项目人员工作研讨会，交流总结前期研修成果，并制定完成“深度学习”校本行动计划。
4. 平台在线浏览其他实验校制定的“深度学习”校本行动计划，并对其中至少3所进行评论，提出改进建议。
5. 根据项目组专家和其他实验校的评价意见和建议改进和完善校本行动计划。
6．以上所有工作进展及成果，均上传至平台相应版块以及项目校的网页，并和其他实验校进行在线互动交流，接受项目组专家的过程性指导。
7. 在11月的第3周参加1次在线集中答疑，提出疑问，项目组专家进行解答。
8. 在11月的第4周参加1次校本行动计划研讨，由专家选取1个或若干个实验校已完成的校本行动计划，组织各实验校项目人员开展线上集中研讨。
阶段二：第一轮单元教学设计与实施（2014年12月-2015年1月）
在本阶段，每个实验校至少选择1个学科完成1个单元教学设计，并改进和完善，至少完成2节课的课堂实施。
研修活动（12月）：
1. 学习单元学习主题、深度学习目标、深度学习活动和持续性评价的特征以及设计流程、操作要点，并撰写反思笔记。
2. 以实验校为单位，召开项目人员工作研讨会，分学科设计单元学习主题、深度学习目标、深度学习活动和持续性评价，并完成对照检验报告。然后，设计
完成单元教案（含课时教案）并对整个单元教案的一致性进行综合检验，完成检验报告。
3. 平台在线浏览其他实验校的单元教学设计及4要素的对照检验报告，以及单元教案（含课时教案）及一致性检验报告，并对其中至少3个进行评论，提出改进建议。
4. 根据项目组专家和其他实验校的评价意见和建议改进单元教学设计，以及单元教案（含课时教案）。
5．以上所有工作进展及成果，均上传至平台相应版块以及项目校的网页，并和其他实验校进行在线互动交流，接受项目组专家的过程性指导。
6. 在12月的第3周参加1次单元教学设计的在线集中答疑，提出疑问，项目组专家进行解答。
7. 在12月第4周参加1次单元教学设计研讨，分学科由学科专家选取1个或若干个实验校已完成的单元教学设计，组织本学科相关实验校项目人员开展线上集中研讨。
研修活动（2015年1月）：
1.实施单元教学设计，并对单元教学的课堂实施过程进行全程录像和记录。
2. 对学生在单元课堂实施过程中的表现进行观察和记录，并收集学生的反馈意见。
3. 平台在线浏览其他实验校的课例，并对其中至少3个进行评论，提出改进建议。
4. 根据项目组专家和其他实验校的评价意见和建议改进教学实施。
5. 以上所有工作进展及成果，均上传至平台相应版块以及项目校的网页，并和其他实验校进行在线互动交流，接受项目组专家的过程性指导。
6. 在2015年1月的第3周参加1次学科教学活动实施的在线集中答疑，提出疑问，项目组专家进行解答。
7.在2015年1月第4周参加1次单元教学实施研讨，分学科由学科专家选取1个或若干个实验校的单元教学的课堂实施，组织本学科相关实验校项目人员开展线上集中研讨。
阶段三：第一轮教学实践总结与梳理，积累首批教学实践案例（2015年2月）研修活动：
1. 对单元教学设计和实施的过程性资料进行加工、完善，形成最终的单元教学课例文本和录像。
2. 搜集和整理开展单元教学设计的过程性资料，撰写单元教学设计的总结和心得体会。
3. 搜集和整理单元教学实施的过程性资料，收集学生的反馈意见，结合学生学习与教师体验撰写单元教学实施总结和心得体会。
4. 平台在线浏览其他实验校的课例文本和录像，以及单元教学设计和实施总结，并对其中至少3个进行评论，提出改进建议。
5. 根据项目组专家和其他实验校的评价意见和建议改进和完善单元教学课例文本和录像。
6. 以上所有工作进展及成果，均上传至平台相应版块以及项目校的网页，并和其他实验校进行在线互动交流，接受项目组专家的过程性指导。
7. 组织参加1次成果交流总结，分学科由学科专家组织本学科相关实验校项目人员对第一轮单元教学设计与实施成果开展线上集中交流和总结。
阶段四：第二轮单元教学设计与实施（2015年3-5月）在本阶段，每个实验校基于第一轮单元教学设计与实施的实践总结与反思，再次至少选择1个学科完成1个单元教学设计，并改进和完善，至少完成2节课的课堂实施。
研修活动（3月-5月中旬）：
1. 结合第一轮单元教学设计与实施的实践，学习单元学习主题、深度学习目标、深度学习活动和持续性评价的特征以及设计流程、操作要点，并撰写反思笔记。
2. 以实验校为单位，召开项目人员工作研讨会，分学科设计单元学习主题、深度学习目标、深度学习活动和持续性评价，并完成对照检验报告。然后，设计完成单元教案（含课时教案）并对整个单元教案的一致性进行综合检验，完成检验报告。
(完整版)深度神经网络及目标检测学习笔记(2)
深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别，包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面，人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就，毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的）。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包 括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术 的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记，以深度优先的思路，记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 1.1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念，用数学描述就是：对多个输入进行加权求和，并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点，则构成了简单的单层神经网络（感知器），可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作，比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层（两层以上）神经网络，就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来“这是苹在父母一遍遍的重复中学习训练的过程就好像是刚出生的婴儿，设置。．果”、“那是汽车”。有人说，人工智能很傻嘛，到现在还不如三岁小孩。其实可以换个角度想：刚出生婴儿就好像是一个裸机，这是经过几十万年的进化才形成的，然后经过几年的学习，就会认识图片和文字了；而深度学习这个“裸机”用了几十年就被设计出来，并且经过几个小时的“学习”，就可以达到这个水平了。 1.2 BP算法 神经网络的训练就是它的参数不断变化收敛的过程。像父母教婴儿识图认字一样，给神经网络看一张图并告诉它这是苹果，它就把所有参数做一些调整，使得它的计算结果比之前更接近“苹果”这个结果。经过上百万张图片的训练，它就可以达到和人差不多的识别能力，可以认出一定种类的物体。这个过程是通过反向传播（Back Propagation，BP）算法来实现的。 建议仔细看一下BP算法的计算原理，以及跟踪一个简单的神经网络来体会训练的过程。
基于深度卷积神经网络的图像分类
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 论文题目：基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 姓名: 高小宁 专业：控制科学与工程
基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 摘要：卷积神经网络已在图像分类领域取得了很好的效果，但其网络结构及参数的选择对图像分类的效果和效率有较大的影响。为改善卷积网络的图像分类性能，本文对卷积神经网络模型进行了详细的理论分析，并通过大量的对比实验，得出了影响卷积网络性能的因素。结合理论分析及对比实验，本文设计了一个卷积层数为8层的深度卷积网络，并结合Batch Normalization、dropout等方法，在CIFAR-10数据集上取得了%的分类精度，有效地提高了卷积神经网络的分类效果。 关键词：卷积神经网络，图像分类，Batch Normalization，Dropout Research on Natural Image Classification Based on Convolution Neural Network Abstract: Convolution neural network has achieved very good results in image classification, but its network structure and the choice of parameters have a greater impact on image classification efficiency and efficiency. In order to improve the image classification performance of the convolution network, a convolutional neural network model is analyzed in detail, and a large number of contrastive experiments are conducted to get the factors that influence the performance of the convolution network. Combining the theory analysis and contrast experiment, a convolution layer depth convolution network with 8 layers is designed. Combined with Batch Normalization and dropout, % classification accuracy is achieved on CIFAR-10 dataset. Which improves the classification effect of convolution neural network. Key Words: Convolution neural network(CNN), image classification, Batch Normalization, Dropout
深度学习系列(7)：神经网络的优化方法
机器?学习中，梯度下降法常?用来对相应的算法进?行行训练。常?用的梯度下降法包含三种不不同的形式，分别是BGD 、SGD 和MBGD ，它们的不不同之处在于我们在对?目标函数进?行行梯度更更新时所使?用的样本量量的多少。 以线性回归算法来对三种梯度下降法进?行行?比较。 ?一般线性回归函数的假设函数为： （即有n 个特征）对应的损失函数为下图即为?一个?二维参数和组对应的损失函数可视化图像：批量量梯度下降法（Batch Gradient Descent ，简称BGD ）是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路路是在更更新每?一参数时都使?用所有的样本来进?行行更更新，其数学形式如下： 深度学习系列列（7）：神经?网络的优化?方法?一、Gradient Descent [Robbins and Monro, 1951,Kiefer et al., 1952] = h θ∑j =0n θj x j L (θ)=12m ∑i =1 m (h ()?)x i y i 2θ0θ11.1 BGD （Batch Gradient Descent ）
还是以上?面?小球的例例?子来看，momentum ?方式下?小球完全是盲?目被动的?方式滚下的。这样有个缺 三、NAG （Nesterov accelerated gradient ）[Nesterov, 1983]
点就是在邻近最优点附近是控制不不住速度的。我们希望?小球可以预判后?面的“地形”，要是后?面地形还是很陡峭，那就继续坚定不不移地?大胆?走下去，不不然的话就减缓速度。 当然，?小球?自?己也不不知道真正要?走到哪?里里，这?里里以 作为下?一个位置的近似，将动量量的公式更更改为： 相?比于动量量?方式考虑的是上?一时刻的动能和当前点的梯度，?而NAG 考虑的是上?一时刻的梯度和近似下?一点的梯度，这使得它可以先往前探探路路，然后慎重前进。 Hinton 的slides 是这样给出的： 其中两个blue vectors 分别理理解为梯度和动能，两个向量量和即为momentum ?方式的作?用结果。?而靠左边的brown vector 是动能，可以看出它那条blue vector 是平?行行的，但它预测了了下?一阶段的梯度是red vector ，因此向量量和就是green vector ，即NAG ?方式的作?用结果。 momentum 项和nesterov 项都是为了了使梯度更更新更更加灵活，对不不同情况有针对性。但是，?人?工设置?一些学习率总还是有些?生硬，接下来介绍?几种?自适应学习率的?方法 训练深度?网络的时候，可以让学习率随着时间退?火。因为如果学习率很?高，系统的动能就过?大，参数向量量就会?无规律律地变动，?无法稳定到损失函数更更深更更窄的部分去。对学习率衰减的时机把握很有技巧：如果慢慢减?小，可能在很?长时间内只能浪费计算资源然后看着它混沌地跳动，实际进展很少；但如果快速地减少，系统可能过快地失去能量量，不不能到达原本可以到达的最好位置。通常，实现学习率退?火有三种?方式： θ?γv t ?1 =γ+ηJ (θ?γ) v t v t ?1?θv t ?1θ=θ?v t 四、学习率退?火
我国网络直播市场现状分析
我国网络直播市场现状分析 网络直播概念界定 中投顾问在《2016-2020年中国网络直播行业深度调研及投资前景预测报告》中认为： 从广义上来说，网络直播吸取和延续了互联网的优势，利用视讯方式进行网上现场直播，可以将产品展示、相关会议、背景介绍、方案测评、网上调查、对话访谈、在线培训等内容现场发布到互联网上，利用互联网的直观、快速，表现形式好、内容丰富、交互性强、地域不受限制、受众可划分等特点，加强活动现场的推广效果。现场直播完成后，还可以随时为读者继续提供重播、点播，有效延长了直播的时间和空间，发挥直播内容的最大价值。 从狭义角度，网络直播是新兴的高互动性视频娱乐。这种直播通常是主播通过视频录制工具，在互联网直播平台上，直播自己唱歌、玩游戏等活动，而受众可以通过弹幕与主播互动，也可以通过虚拟道具进行打赏。 网络直播的市场现状 （一）市场规模 中投顾问在《2016-2020年中国网络直播行业深度调研及投资前景预测报告》中提到，近两年来，网络直播迅速发展成为一种新的互联网文化业态。2015年，全国在线直播平台数量接近200家，其中网络直播的市场规模约为90亿，网络直播平台用户数量已经达到2亿，大型直播平台每日高峰时段同时在线人数接近400万，同时直播的房间数量超过3000个。 （二）市场新态势 1、明星+视频直播，放大叠加品牌价值及宣传效果。 从2015年开始，视频直播软件已在大众的娱乐生活中悄然走红，网络主播们通过手机摄像头，即时与粉丝聊天互动，让网友见识到移动直播的魅力。到了2016年，越来越多的明星也开始参与到这场狂欢中来。2016年4月7日，女星刘涛入驻直播平台，为网友直播自己新剧《欢乐颂》发布会的现场实况。短短两个小时的直播，传播效果惊人：最高同时在线人数超过17万，总收看人数71万。而在《跑男》第四季的开播发布会上，跑男的7位成员也通过腾讯直播与网友互动。在Angelababy不惧形象，大秀活人“表情包”的10分钟内，在线观看人数超过了33万，全程总观看人数过百万 在这些惊人的数字下，越来越多的营销方看到了直播平台与明星组合叠加的宣传效应。 毫无疑问，直播是一个将明星IP品牌价值放大的平台，是继博客、微博、小咖秀之后兴起的又一绝佳
万用表行业深度调查及发展前景研究报告
2016-2021年万用表行业深度调查及发展前景研究报告 杭州先略投资咨询有限公司 二〇一六年
报告目录报告摘要 研究背景 研究方法 第一章万用表行业发展综述 第一节万用表行业定义 第二节万用表行业基本特点 第三节万用表行业分类 第四节万用表行业统计标准 一、统计部门和统计口径 二、行业主要统计方法介绍 三、行业涵盖数据种类介绍 第五节万用表行业经济指标分析 一、赢利性 二、成长速度
三、附加值的提升空间 第二章全球万用表行业运行形势分析 第一节全球万用表行业发展历程 第二节全球万用表行业市场发展情况 一、全球万用表行业供给情况分析 二、全球万用表行业需求情况分析 第三节全球万用表行业主要国家及区域发展情况分析 一、欧洲 二、美国 三、日本 第四节全球万用表行业市场发展趋势预测分析 第三章 2011-2015年中国万用表行业发展环境分析第一节 2011-2015年中国经济环境分析 一、宏观经济环境 二、国际贸易环境
第二节 2011-2015年万用表行业发展政策环境分析 一、行业政策影响分析 二、相关行业标准分析 三、行业发展规划 第三节技术环境分析 一、主要生产技术分析 二、技术发展趋势分析 第四节 2011-2015年万用表行业发展社会环境分析第四章中国万用表行业市场总体运行情况分析 第一节 2011-2015年中国万用表市场规模分析 第二节中国万用表行业规模情况分析 一、行业单位规模情况分析 二、行业人员规模状况分析 三、行业资产规模状况分析 四、行业市场规模状况分析
第三节 2015年中国万用表区域市场规模分析 一、2015年东北地区市场规模分析 二、2015年华北地区市场规模分析 三、2015年华东地区市场规模分析 四、2015年华中地区市场规模分析 五、2015年华南地区市场规模分析 六、2015年西部地区市场规模分析 第四节 2016-2021年中国万用表市场规模预测 图表：我国万用表产品区域规模预测(图表模型，具体数值以报告内容为 准) 第五章 2011-2015年中国万用表行业供需情况分析 第一节 2011-2015年中国万用表产量分析 一、2011-2015年中国万用表产业总体产能规模统计分析 二、2011-2015年中国万用表产业产量统计分析 图表：2011-2015年我国万用表产品产量统计(图表模型，具体数值以报告 内容为准)
神经网络及深度学习
可用于自动驾驶的神经网络及深度学习 高级辅助驾驶系统(ADAS)可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于当前的车型，甚至是功能更为强大的车道保持、塞车辅助及自适应巡航控制等系统的配套使用也让未来的全自动驾驶车辆成为现实。 作者：来源：电子产品世界|2017-02-27 13:55 收藏 分享 高级辅助驾驶系统(ADAS)可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于当前的车型，甚至是功能更为强大的车道保持、塞车辅助及自适应巡航控制等系统的配套使用也让未来的全自动驾驶车辆成为现实。 如今，车辆的很多系统使用的都是机器视觉。机器视觉采用传统信号处理技术来检测识别物体。对于正热衷于进一步提高拓展ADAS功能的汽车制造业而言，深度学习神经网络开辟了令人兴奋的研究途径。为了实现从诸如高速公路全程自动驾驶仪的短时辅助模式到专职无人驾驶旅行的自动驾驶，汽车制造业一直在寻求让响应速度更快、识别准确度更高的方法，而深度学习技术无疑为其指明了道路。 以知名品牌为首的汽车制造业正在深度学习神经网络技术上进行投资，并向先进的计算企业、硅谷等技术引擎及学术界看齐。在中国，百度一直在此技术上保持领先。百度计划在2019 年将全自动汽车投入商用，并加大全自动汽车的批量生产力度，使其在2021 年可广泛投入使用。汽车制造业及技术领军者之间的密切合作是嵌入式系统神经网络发展的催化剂。这类神经网络需要满足汽车应用环境对系统大小、成本及功耗的要求。 1轻型嵌入式神经网络 卷积式神经网络(CNN)的应用可分为三个阶段：训练、转化及CNN在生产就绪解决方案中的执行。要想获得一个高性价比、针对大规模车辆应用的高效结果，必须在每阶段使用最为有利的系统。 训练往往在线下通过基于CPU的系统、图形处理器(GPU)或现场可编程门阵列(FPGA)来完成。由于计算功能强大且设计人员对其很熟悉，这些是用于神经网络训练的最为理想的系统。 在训练阶段，开发商利用诸如Caffe(Convolution Architecture For Feature Extraction，卷积神经网络架构)等的框架对CNN 进行训练及优化。参考图像数据库用于确定网络中神经元的最佳权重参数。训练结束即可采用传统方法在CPU、GPU 或FPGA上生成网络及原型，尤其是执行浮点运算以确保最高的精确度。 作为一种车载使用解决方案，这种方法有一些明显的缺点。运算效率低及成本高使其无法在大批量量产系统中使用。 CEVA已经推出了另一种解决方案。这种解决方案可降低浮点运算的工作负荷，并在汽车应用可接受的功耗水平上获得实时的处理性能表现。随着全自动驾驶所需的计算技术的进一步发展，对关键功能进行加速的策略才能保证这些系统得到广泛应用。 利用被称为CDNN的框架对网络生成策略进行改进。经过改进的策略采用在高功耗浮点计算平台上(利用诸如Caffe的传统网络生成器)开发的受训网络结构和权重，并将其转化为基于定点运算，结构紧凑的轻型的定制网络模型。接下来，此模型会在一个基于专门优化的成像和视觉DSP芯片的低功耗嵌入式平台上运行。图1显示了轻型嵌入式神经网络的生成
(高清)行业市场深度调研案例
2010年中国网络摄像机（高清）行业 市场深度调研案例 《2010年中国网络摄像机（高清）行业市场深度调研及中期发展预测报告（2011-2015年度）》案例 一、行业背景 网络摄像机是一种结合传统摄像机与网络技术所产生的新一代摄像机，它可以将影像通过网络传至地球另一端，且远端的浏览者不需用任何专业软件，只要标准的网络浏览器（如"Microsoft IE或Netscape）即可监视其影像。 中国网络摄像机市场发展至今，已经过了10余年的历程。从2000年的市场萌芽阶段，到2000-2004年的初步发展阶段，再到2004-2006年的加速发展阶段。2007年起，迎来了快速发展时期。 2000年，中国网络摄像机市场萌芽，国外厂商几乎占据全部市场，网络摄像机市场网络摄像机产品主要采用的是M-JPEG的非实时压缩方式，市场需求较小。 2002-2004年，中国网络摄像机市场初步发展，国内几大生产厂家开始了正式的网络视频产品市场应用宣传与推广，市场逐渐开始接受并适应了网络视频编解码器与模拟摄像机配套应用的方式，网络摄像机压缩方式以MPEG4为主。 2004-2006年，网络视频技术逐步开始大规模应用，网络视频技术日渐成熟和网络视频服务器产品竞争日趋激烈，各主要厂商开始将网络视频技术转向网络摄像机，并逐步推出了各种型号的产品。2007年以来，随着网络视频监控业务的工程增多，并受到平安城市、北京奥运会、上海世博会等大力推动，中国网络摄像机市场迎来快速发展阶段，国内厂商市场份额提高，2009年市场规模继续增长，达到4.9亿元，2010年为7.3亿元。 二、客户背景及需求 客户为广东省某电子产品生产企业，有进入高清网络摄像机行业的意向，特委托我公司进行有关该产品的市场调研，并出具中国网络摄像机《（高清）行业市场深度调研及中期发展预测报告（2011-2015年度）》。报告要求符合下列要求： 1、了解该行业总体特点和发展趋势 2、该产品的历年产销情况与未来市场预测 3、该产品价格走势与市场预测 4、了解该产品重点生产企业（如海康威视等）的产能、经销网络等。 5、了解该产品进出口情况 三、华经解决方案 针对客户需求，华经纵横提出如下解决方案： 第一步：市场调查 包括以下几方面的调查： 1、供给量调查 主要包括供给市场调查（网络摄像机（高清）市场上产品产量、企业集中度、地域产出结构、主要生产企业（包括企业产品构成、产品产销量、产品投放区域格局）等的调查。 2、进出口情况调查 本部分主要涉及以下方面的调查：进口产品结构、进口地域格局、进口量及进口金额；出口产品结构、出口地域格局、出口量及出口金额；关税政策以及贸易政策等进出口政策。 3、需求情况调查 这部分主要包括国内市场消费量的调查，重点城市消费情况的调查，细分产品消费状况的调查等。 4、上下游市场调查
(完整版)深度神经网络全面概述
深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。 论文地址：https://https://www.360docs.net/doc/191102489.html,/pdf/1703.09039.pdf 本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念：理解DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础[1]。由于DNN 在语音识别[2] 和图像识别[3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些DNN 被部署到了从自动驾驶汽车[4]、癌症检测[5] 到复杂游戏[6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是GPU)，已经成为许多DNN 处理的砥柱，但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对DNN、理解DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下：
EMS行业深度调查
电子制造服务是指为品牌商提供产品开发设计、原材料采购、生产制造、装 配及售后服务等一个或多个环节除品牌销售以外的服务。电子制造服务模式根据服务范围的不同可划分为EMS 和ODM，而DMS 为EMS 和ODM 两种模式的统称。现阶段，电子产品领域通常定义的EMS 和ODM 业务模式之区别如下表所示： 综上，DMS（设计制造服务）是为电子产品品牌商提供产品研发设计、产 品测试、物料采购、生产制造、物流、维修及其他售后服务等一系列服务之业务模式的统称。同时，由于制造服务商与品牌客户之间一般是通过框架性协议与订单相结合的合约形式来明确设计制造服务的范围及具体要求，因此DMS（包括EMS 和ODM）又被纳入合约制造的范畴。 电子制造服务产生的背景 在传统的电子制造阶段，品牌厂商全面完成从产品开发设计、原材料采购、 生产制造、品牌销售到售后服务等的各个环节。最初制造服务的出现是由于品牌厂商自身的生产能力不能满足市场需求的快速增长，而将部分生产制造环节（主要是SMT 工艺环节）外包给其他企业，代工企业则采用传统的来料加工模式提供服务。电子制造服务的发展是一个循序渐进的过程。随着电子产品市场的不断发展和市场竞争的加剧，并基于合作模式的不断进化和成熟，品牌厂商为了能更快速的回应市场需求，推出新产品，并追求市场份额的快速扩大和实现利润最大化，不断扩大生产外包的比例，并逐步将原材料采购、物流、售后服务，甚至开发设计等环节外包给其他企业来完成，而自身则开始将发展重心移向品牌经营与渠道建设。 对品牌商而言，将产品的生产制造、原材料采购、配送售后服务，甚至开发 设计等环节外包，有利于减少对生产资金和新产品研发资金的占用，降低投资风险，能够迅速提高产品产能，缩短新产品开发周期，有效降低生产成本，从而高效扩大市场份额，实现利润最大化。 对制造服务商而言，为提供更广阔和更深入的品牌商专业制造服务，在电子 产业周期性变化时，能够充分发挥“代工”优势，提高闲置的设备利用率，降低单位产品生产成本，进而提升提高整体盈利能力。同时，制造服务商为不同细分产品领域的客户提供制造服务，代工产品多样化，有利于促进企业技术进步和培养专业技术人才及管理人才，提高企业的综合管理水平，进而提升在业内专业化设计、新产品研发及生产制造方面的核心竞争力。 由此，电子产品行业体系逐步实现了专业化分工，形成了由品牌商（经营自 有品牌）和制造服务商（不经营自有品牌）分工并存且密切合作的格局。
网络直播发展现状及市场前景分析要点
2016-2022年中国网络直播市场现状调研分析及发 展前景报告 报告编号：1883782
行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网https://www.360docs.net/doc/191102489.html, 基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。投资机会分析 市场规模分析 市场供需状况 产业竞争格局 行业发展现状 发展前景趋势 行业宏观背景 重点企业分析 行业政策法规 行业研究报告
一、基本信息 报告名称：2016-2022年中国网络直播市场现状调研分析及发展前景报告报告编号：1883782 ←咨询时，请说明此编号。 优惠价：￥7020 元可开具增值税专用发票 Email： 网上阅读： 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。 二、内容介绍 直播是一种实时性、互动性显着的互联网传播内容的形式。不同于传统的文字、图片、视频等传播形式，直播紧密的将用户与直播内容交互在一起，用户本身也是内容生产的一份子。按照时间历程，直播可大致分为三类，传统秀场直播、游戏直播和泛娱乐直播。 据中国产业调研网发布的2016-2022年中国网络直播市场现状调研分析及发展前景报告显示，2005年至今，有2家直播平台（YY、9158）已经上市。此外，4家公司已被上市企业并购，部分上市公司也开通了自己的直播平台。创业公司数量呈上升趋势，据不完全统计，从2005年至今涌现了146家直播平台。仅2016年半年（截止至5月3 1日），就成立了23家直播平台。 2004-2016年中国直播领域每年成立平台数量（个） 《2016-2022年中国网络直播市场现状调研分析及发展前景报告》主要研究分析了网络直播行业市场运行态势并对网络直播行业发展趋势作出预测。报告首先介绍了网络直播行业的相关知识及国内外发展环境，并对网络直播行业运行数据进行了剖析，同时对网络直播产业链进行了梳理，进而详细分析了网络直播市场竞争格局及网络直播行业标杆企业，最后对网络直播行业发展前景作出预测，给出针对网络直播行业发展的独家建议和策略。中国产业调研网发布的《2016-2022年中国网络直播市场现状调研分析及发展前景报告》给客户提供了可供参考的具有借鉴意义的发展建议，使其能以更强的能力去参与市场竞争。
深度神经网络及目标检测学习笔记
深度神经网络及目标检测学习笔记 ｈｔｔps://youtu.bｅ/MPU2ＨistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别,包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面,人工智能已经达到了３岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就,毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路,并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路(至少目前看是正确的)。通过研究人类的视觉原理,计算机利用深度神经网络(ＤｅeｐＮｅuｒal Nｅtwork，NＮ)实现了对图片的识别,包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中,神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器(尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记,以深度优先的思路,记录了对深度学习(Deｅp Learning）的简单梳理,主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 １．1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念,用数学描述就是:对多个输入进行加权求和,并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点,则构成了简单的单层神经网络（感知器),可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作,比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层(两层以上)神经网络,就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来设置。训练的过程就好像是刚出生的婴儿，在父母一遍遍的重复中学习“这是苹
中国网络购物平台行业深度调研与市场前景研究报告
中国网络购物平台行业深度调研与市场前景研究报告 2012年中国网络购物市场交易规模接近8000亿，占到社会消费品零售总额的4.5%;同时，网络购物用户规模将达到2亿人，在宽带网民中的渗透率为43.25%。中国网络购物市场中，B2C市场增长迅猛，B2C市场将继续成为网络购物行业的主要推动力。 2012年淘宝商城、QQ网购、京东商城、亚马逊和当当网、苏宁易购等平台式购物网站融合了C2C和B2C的主要优势，结合了中小网站和商家的商品资源优势和大平台庞大的用户资源优势，使得平台和商家(网站)共同实现了跨越式增长。艾瑞分析认为，C2C和B2C模式融合进一步促进了产业链上资源合理分配以及网站产品质量和服务品质提升。 中国产业信息网发布的《2013-2017年中国网络购物平台行业深度调研与市场前景研究报告》共十章。首先介绍了中国网络购物行业的概念，接着分析了中国网络购物行业发展环境，然后对中国网络购物行业市场运行态势进行了重点分析，最后分析了中国网络购物行业面临的机遇及发展前景。您若想对中国网络购物行业有个系统的了解或者想投资该行业，本报告将是您不可或缺的重要工具。本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。 第一章网络购物行业相关概述 第一节电子商务产业基础概述 一、电子商务产业范围界定 二、电子商务的分类 三、B2B、B2C、C2C是网络购物最常见交易方式 第二节网络购物阐述 一、网络购物流程 二、网络购物安全 三、网络购物支付 第三节网络购物的优势及缺点 一、网络购物为消费者带来方便和便宜 二、网络购物对商家及整个市场的经济利益 三、网络购物仍然存在诸多顾虑 第四节网络购物市场规模统计范畴 第二章2012年中国网络购物行业运行环境解析 第一节中国经济环境分析 一、GDP历史变动轨迹分析 二、固定资产投资历史变动轨迹分析
【完整版】2020-2025年中国在线直播行业目标市场选择策略制定与实施研究报告
（二零一二年十二月） 2020-2025年中国在线直播行业 目标市场选择策略制定与实施研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……
报告目录 第一章企业目标市场选择策略概述 (9) 第一节研究报告简介 (9) 第二节研究原则与方法 (10) 一、研究原则 (10) 二、研究方法 (11) 第三节研究企业目标市场选择策略的重要性及意义 (12) 一、重要性 (12) 二、研究意义 (12) 第二章市场调研：2019-2020年中国在线直播行业市场深度调研 (14) 第一节在线直播概述 (14) 一、网络直播概述 (14) （一）网络直播兴起的背景 (14) （二）网络直播的优势 (14) 二、核心观点 (15) 三、在线直播行业生态图谱 (15) 第二节2019-2020年中国在线直播行业发展情况分析 (16) 一、“直播+”模式持续发展，电商直播势头迅猛 (16) 二、在线直播赛道竞争加剧，技术赋能助力行业发展 (16) 三、2019年中国在线直播行业用户规模情况 (17) （一）2019年中国在线直播平台PC端月活跃用户数 (17) （二）2019年中国在线直播移动端月活跃用户数 (18) 四、2019年中国在线直播行业主要发展特点 (19) 第三节2019-2020年中国在线直播行业主要商业模式分析 (20) 一、花椒领先娱乐直播，游戏直播领域斗鱼优势明显 (20) 二、花椒直播、YY直播的主播满意度领跑娱乐类直播平台 (21) 三、花椒、斗鱼的“直播+综艺”节目知名度高 (22) 四、用户对新技术融入直播持积极态度 (23) 第四节2019-2020年在线直播行业热点分析 (24) 一、直播平台之变，竞争角色增多 (24) 二、直播出海 (26) 三、“直播+” (26) （一）电商直播蓬勃发展，明星网红、村播县长直播带货 (27) （二）“直播+”产品与内容创新 (27) （三）花椒直播——“直播+”跨界合作与产品创新 (28) （四）KK直播——“直播+文化”产品持续传递正能量 (28) 四、技术赋能 (29) 第五节2020-2025年我国在线直播行业发展前景预测 (30) 一、5G时代来临，在线直播行业潜力巨大 (30) 二、5G助力在线直播行业升级 (30) 三、直播内容垂直化或成市场竞争主旋律 (30) 四、优秀主播养成生态渐成 (31)
中国劳保用品行业深度调研报告
2011-2015年中国劳保用品行业深度调研与发展前景预测报告 报告简介 劳动防护用品，是指保护劳动者在生产过程中的人身安全与健康所必备的一种防御性装备，对于减少职业危害起着相当重要的作用。 随着我国经济的持续发展，人民生活水平的提高，安全生产意识的增强，对劳动防用品的需求越来越大，对产品的品种，质量要求越来越高，这将为劳动防护用品产业提供了发展的无限生机，同时也不断提出新的挑战，可以劳动防护用品产业是一个有发展前途的产业，是一个朝阳产业，在21世纪将有更大发展。 《2011-2015年中国劳保用品行业深度调研与发展前景预测报告》共十一章。首先介绍了劳保用品相关概述、中国劳保用品行业市场运行环境等，接着分析了中国劳保用品行业发展的现状，然后介绍了中国劳保用品行业竞争格局。随后，报告对中国劳保用品行业做了重点企业经营状况分析，最后分析了中国劳保用品行业发展趋势与投资预测。您若想对劳保用品产业有个系统的了解或者想投资劳保用品行业，本报告是您不可或缺的重要工具。 本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。 【出品单位】智研数据研究中心
报告目录、图表部份 目录 第一章劳保用品相关概述 第一节劳保用品概述 第二节劳保用品的分类及主要产品特点 一、安全帽类 二、呼吸护具类 三、眼防护具 四、听力护具 五、防护鞋 六、防护手套 七、防护服 八、防坠落具 九、护肤用品 第二章 2010-2011年世界劳保用品行业发展状况分析第一节 2010-2011年世界劳保用品市场发展概述 一、世界劳保用品发展特色 二、世界劳保用品市场浅析 三、世界劳保用品发展中存在的问题 第二节 2010-2011年世界主要国家劳保用品运行分析一、美国
神经网络11大常见陷阱及应对方法
深度学习的这些坑你都遇到过吗？神 经网络11 大常见陷阱及应对方法【新智元导读】如果你的神经网络不工作，该怎么办？本文作者列举了搭建神经网络时可能遇到的11个常见问题，包括预处理数据、正则化、学习率、激活函数、网络权重设置等，并提供解决方法和原因解释，是深度学习实践的有用资料。 如果你的神经网络不工作，该怎么办？作者在这里列出了建神经网络时所有可能做错的事情，以及他自己的解决经验。 1.忘记规范化数据 2.忘记检查结果 3.忘记预处理数据 4.忘记使用正则化 5.使用的batch太大 6.使用了不正确的学习率 7.在最后层使用了错误的激活函数 8.你的网络包含了Bad Gradients 9.初始化网络权重不正确 10.你使用的网络太深了 11.使用隐藏单元的数量不对 忘记规范化数据了
问题描述 在使用神经网络时，思考如何正确地规范化数据是非常重要的。这是一个无法改变的步骤——假如这一步骤没有小心、正确地做，你的网络就几乎不可能工作。由于这个步骤非常重要，在深度学习社区中也是众所周知的，所以它很少在论文中被提及，因此初学者常常在这一步出错。 怎样解决？ 一般来说，规范化（normalization）的意思是：将数据减去均值，再除以其方差。通常这是对每个输入和输出特征单独做的，但你可能经常会希望对特征组做或特别主翼处理某些特征的规范化。 为什么？ 我们需要对数据进行规范化的主要原因是大部分的神经网络流程假设输入和输出数据都以一个约是1的标准差和约是0的均值分布。这些假设在深度学习文献中到处都是，从权重初始化、激活函数到训练网络的优化算法。 还需要注意 未训练的神经网络通常会输出约在-1到1范围之间的值。如果你希望输出其他范围的值（例如RBG图像以0-255范围的字节存储）会出现一些问题。在开始训练时，网络会非常不稳定，因为比如说预期值是255，网络产生的值是-1或1——这会被大多数用于训练神经网络的优化算法认为是严重的错误。这会产生过大的梯度，可能导致梯度爆炸。如果不爆炸，那么训练的前几个阶段就是浪费的，因为网络首先学习的是将输出值缩小到大致是预期的范围。如果规范化了数据（在这种情况下，你可以简单地将数值除以128再减去1），就不会发生这些问题。 一般来说，神经网络中特征的规模也决定了其重要性。如果输出中的有一个特征规模很大，那么与其他特征相比它会产生更大的错误。类似地，输入中的大规模特征将主导网络并导致下游发生更大的变化。因此，使用神经网络库的自动规范化往往是不够的，这些神经网络库会在每个特征的基础上盲目地减去平均值并除以方差。你可能有一个输入特征，通常范围在0.0到0.001之间——这个特征的范围如此之小，因为它是一个不重要的特征（在这种情况下，你可能不想重新scale），或者因为与其他特征相比它有一些小的单元（在这种情
网络直播发展现状及市场前景分析要点
2016-2022年中国网络直播市场现状调研分 析及发展前景报告 报告编号：1883782 中国产业调研网 https://www.360docs.net/doc/191102489.html,
行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 投资机会分析 市场规模分析 市场供需状况 产业竞争格局 行业发展现状 发展前景趋势 行业宏观背景 重点企业分析 行业政策法规 行业研究报告
一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网https://www.360docs.net/doc/191102489.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
一、基本信息 报告名称：2016-2022年中国网络直播市场现状调研分析及发展前景报告 报告编号：1883782←咨询时，请说明此编号。 优惠价：￥7020 元可开具增值税专用发票 Email：kf@https://www.360docs.net/doc/191102489.html, 网上阅读：https://www.360docs.net/doc/191102489.html,/R_ITTongXun/82/WangLuoZhiBoHangYeXianZhuangYuFa ZhanQianJing.html 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。 二、内容介绍 直播是一种实时性、互动性显著的互联网传播内容的形式。不同于传统的文字、图片、视频等传播形式，直播紧密的将用户与直播内容交互在一起，用户本身也是内容生产的一份子。按照时间历程，直播可大致分为三类，传统秀场直播、游戏直播和泛娱乐直播。 据中国产业调研网发布的2016-2022年中国网络直播市场现状调研分析及发展前景报告显示，2005年至今，有2家直播平台（YY、9158）已经上市。此外，4家公司已被上市企业并购，部分上市公司也开通了自己的直播平台。创业公司数量呈上升趋势，据不完全统计，从2005年至今涌现了146家直播平台。仅2016年半年（截止至5月3 1日），就成立了23家直播平台。 2004-2016年中国直播领域每年成立平台数量（个） 《2016-2022年中国网络直播市场现状调研分析及发展前景报告》主要研究分析了网络直播行业市场运行态势并对网络直播行业发展趋势作出预测。报告首先介绍了网络直播行业的相关知识及国内外发展环境，并对网络直播行业运行数据进行了剖析，同时对网络直播产业链进行了梳理，进而详细分析了网络直播市场竞争格局及网络直播行业标杆企业，最后对网络直播行业发展前景作出预测，给出针对网络直播行业发展的独家建议和策略。中国产业调研网发布的《2016-2022年中国网络直播市场现状调研分析及发展前景报告》给客户提供了可供参考的具有借鉴意义的发展建议，使其能以更强的能力去参与市场竞争。
中国会议行业深度调研与投资前景研究报告
博思数据发布的《2015-2050年中国会议行业深度调研与投资前景研究报告》共十七章。首先介绍了中国会议行业市场发展环境、中国会议整体运行态势等，接着分析了中国会议行业市场运行的现状，然后介绍了中国会议市场竞争格局。随后，报告对中国会议做了重点企业经营状况分析，最后分析了中国会议行业发展趋势与投资预测。您若想对会议产业有个系统的了解或者想投资会议行业，本报告是您不可或缺的重要工具。 随着三网融合时代的来临，3D技术的运用，将彻底激发用户使用热情，或许将替代实体会议，为视频会议行业带来巨大的发展空间。 云会议技术 云会议是基于云计算技术的一种高效、便捷、低成本的会议形式。使用者只需要通过互联网界面，进行简单易用的操作，便可快速高效地与全球各地团队及客户同步分享语音、数据文件及视频，而会议中数据的传输、处理等复杂技术由云会议服务商帮助使用者进行操作。 目前国内云会议主要集中在以SAAS(软件及服务)模式为主体的服务内容，包括电话、网络、视频等服务形式，如好视通云会议、视高云会议、全时云会议，基于云计算的视频会议就叫云会议。 在云会议时代，数据的传输、处理、存储全部由视频会议厂家的计算机资源处理，用户完全无需再购置昂贵的硬件和安装繁琐的软件，只需打开浏览器，登录相应界面，就能进行高效的远程会议。云会议系统支持多服务器动态集群部署，并提供多台高性能服务器，大大提升了会议稳定性、安全性、可用性。近年来，视频会议因能大幅提高沟通效率，持续降低沟通成本，带来内部管理水平升级，而获得众多用户欢迎，已广泛应用在政府、军队、交通、运输、金融、运营商、教育、企业等各个领域。毫无疑问，视频会议运用云计算以后，在方便性、快捷性、易用性上具有更强的吸引力，必将激发视频会议应用新高潮的到来。云会议是视频会议与云计算的完美结合，带来了最便捷的远程会议体验。 网真技术 网真是一种新技术，它为人们和各个场所以及工作生活各个方面的交互创造了一种独特的面对面体验，通过结合创新的视频、音频和交互式组件（软件和硬件）在网络上实现了这种体验。 网真系统基于全新的远程呈现技术，综合集成了IP网络通信、超高清视频编解码、空间IP语音、建筑声学、空间照明以及人体工程学等领域的一系列技术创新，从而实现了网络与空间的真实转换，为远在异地的人们营造出一种跨越时空的真实面对面体验。 网真产品因其出色的音视频效果、独特的真实体验和感受，并且能够融合统一通信，实现与行业应用的无缝集成，从而具有极大的市场潜力和广阔发展前景。目前国内市场上出现的网真厂家有知名的企业思科，华为，还有后来跟进的无锡景真等公司。 报告目录： 第一部分会议产业环境透视1 第一章会议产业发展综述1