AB；CD；EF；【正确答案】A,B,C；17.预计的现金支出主要包括（）；?A．采购原材料；?B．支付工资；?C．支付管理费；?D．营业费；?ABCDEF；【正确答案】A,B,C,D；18.制造费用预算按成本性态可以分为（）；?A．变动制造费用预算；?B．直接人工预算；?C．直接材料预算；?D．固定制造费用预算；?ABCDEF；【正确答案】A,D；19.弹
【正确答案】 A, B, C
17.预计的现金支出主要包括（ ）。
?A．采购原材料
?B．支付工资
?C．支付管理费
?D．营业费
?A B C D E F
【正确答案】 A, B, C, D
18.制造费用预算按成本性态可以分为（ ）。
?A．变动制造费用预算
?B．直接人工预算
?C．直接材料预算
?D．固定制造费用预算
?A B C D E F
【正确答案】 A, D
19.弹性预算法的编制步骤包括（ ）。
?A．根据企业的生产经营情况，确定一个标准业务量的计量单位
?B．确定合理的业务量相关范围
?C．将费用按成本性态分为固定费用和变动费用，对混合成本按规定的分解方法进行分解
?D．计算各项预算成本，并用一定的方式来表达
?A B C D E F
【正确答案】 A, B, C, D
20.关于逐月滚动，下列说法正确的有（ ）。
?A．按照逐月滚动方式编制的预算比较精确
?B．按照逐月滚动方式编制的预算工作量较大
?C．按照逐月滚动方式编制的预算精确度差
?D．按照逐月滚动方式编制的预算工作量较小
?A B C D E F
【正确答案】 A, B
21.经营性现金支出包括（
?A．直接材料（直接材料预算）
?B．直接人工（直接人工预算）
?C．制造费用（制造费用预算）
?D．所得税费用
?A B C D E F
【正确答案】 A, B, C, D
22.现金收入预算的具体内容包括（ ）。
?A．销售预算
?B．生产预算
?C．直接材料预算
?D．直接人工预算
?A B C D E F
【正确答案】 A, B, C, D
23.关于预计利润表的编制，下列说法正确的有（ ）。
?A．预计利润表的编制按照权责发生制来编
?B．预计利润表的编制按照收付实现制来编
?C．如果根据“利润”和“所得税率”重新计算所得税，会陷入数据循环
?D．如果根据“利润”和“所得税率”重新计算所得税，不会陷入数据循环
?A B C D E F
【正确答案】 A, C
24.固定预算的缺点有（ ）。
?A．适应性差
?B．带来繁重的工作量
?C．可比性差
?D．难以突出重点
?A B C D E F
【正确答案】 A, C
25.应用列表法编制预算的步骤，下列说法正确的有（ ）。
?A．首先确定的业务量范围
?B．划分出若干个不同水平
?C．分别计算各项预算值
?D．汇总列入一个预算表格 ?
【正确答案】 A, B, C, D
26.直接材料预算的编制应注意采购量、耗用量与库存量之间的关系，避免
?A．材料的供应不足造成停工待料
?B．多交税
?C．超过储备而造成积压
?D．占用资金
?A B C D E F
【正确答案】 A, C, D
27.在编制预计资产负债表时，应在流动负债下列示的有（ ）。
?A．短期借款（现金预算）
?B．应付账款（直接材料预算）
?C．长期借款（现金预算）
?D．资本公积
?A B C D E F
【正确答案】 A, B
1.销售费用预算，是为了实现销售预算所需支付的费用预算。（ ）
【正确答案】 对
2.销售及管理费用预算影响利润表中数额，对存货项目也有影响。（ ）
【正确答案】 错
3.直接人工预算是一种既反映预算期内人工工时消耗水平，又规划人工成本开支的业务预算。（ ） 对
【正确答案】
4.企业应当建立预算分析制度，由预算委员会定期召开预算执行分析会议，全面掌握预算的执行情况，研究、解决预算执行中存在的问题，纠正预算的执行偏差。（ ） 对 错
【正确答案】 对
5.现金余缺部分列示的是可供使用现金与现金支出合计的差额。（ ）
【正确答案】 对
6.预计资产负债的编制需以计划期开始日的资产负债表为基础，结合计划期间各项业务预算、专门决策预算、现金预算和预计利润表进行编制。（ ）
【正确答案】 对
7.财务预算是指企业在计划期内反映有关预计现金收支、财务状况和经营成果的预算。（ ）
【正确答案】 对
8.销售费用预算在编制时，不需以生产预算为基础。（ ）
【正确答案】 对
9.现金预算是有关预算的汇总，由现金收入、现金支出、现金多余或不足、资金的筹集和运用四个部分组成。（ ）
【正确答案】 对
10.企业正式下达执行的预算，一般不予调整。（ ） 对
【正确答案】
11.专门决策预算是指企业不经常发生的、一次性的重要决策预算。（ ）
【正确答案】 对
12.滚动预算法，是指不将预算期与会计年度挂钩，使预算期始终保持为一个固定长度，随着预算的执行不断地补充预算，逐期向后滚动，连续不断地以预算形式规划未来经营活动的一种预算方法。（ ）
【正确答案】 对
13.企业预算委员会应当定期组织预算审计，纠正预算执行中存在的问题，充分发挥内部审计的监督作用，维护预算管理的严肃性。（ ）
【正确答案】 对
14.企业财务管理部门对董事会或经理办公会审议批准的年度总预算，一般在次年2月底以前，分解成一系列的指标体系，由预算委员会逐级下达各预算执行单位执行。（ ） 对 错
【正确答案】 错
15.预算的执行是指经法定程序审查和批准的预算的具体实施过程，是把预算由计划变为现实的具体实施步骤。（ ）
【正确答案】 对
16.直接材料预算又称直接材料采购预算，是在生产预算的基础上编制的，编制时也要考虑期初、期末原材料、存货的水平。（ ）
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决策理论研究前沿问题
08-12-21 &匿名提问
管理科学与工程学科 　　管理科学与工程学科主要资助范围是管理科学的基础理论、方法、技术与工具的研究，以研究领域划分，主要包括管理科学与管理思想史、一般管理理论、运筹与管理、决策与对策理论、组织理论、管理心理与行为理论、管理系统工程、工业工程、管理信息系统与决策支持系统、互联网管理理论与技术、评价理论与技术、预测理论与技术、数量经济分析理论与技术、金融工程、复杂性研究、知识管理等分支学科。 　　在管理科学部三个学科中，管理科学与工程学科更侧重基础与前沿。本学科重视对上述领域的前沿性与基础性研究的资助，鼓励研究人员结合我国管理实践、管理哲理与文化特点开展管理理论与方法的创新研究。 　　2002年以来，本学科受理的面上项目申请数量（不含复杂性科学研究专款项目）增长较快，年均增长率为26.35%。2005年度本学科共受理面上项目申请835项。其中，自由申请项目634项（含复杂性科学89项），青年基金申请项目191项（含复杂性科学9项），地区基金申请项目10项。经评审，共资助面上项目126项（含复杂性科学项目），资助率为15. 14%，其中自由申请项目89项（含小额探索项目3项），青年基金项目36项（含小额探索项目1项），地区基金项目1项。 　　按申请项目所属学科领域分析，运筹与管理、管理信息系统与决策支持系统、管理系统工程依然是本学科的热点，申请项目数量较多；金融工程、知识管理、工业工程、组织行为与组织理论、决策理论与技术是近几年本学科的研究热点，申请项目数量增加较快，且这些热点领域申请项目的资助率较高。对策理论与技术、互联网管理理论与技术等领域的申请项目比较少。 　　通过对近几年的申请项目情况分析，管理科学与工程的研究现状与我国管理科学研究的总体情况基本一致。原始创新的研究申请数量少，相当比例的研究仍以学习和引进西方的理论和方法为主；申请项目对我国管理实践的现状关注不够，从管理实践中提炼科学问题，并深入开展研究仍显不足，存在研究内容大而空、拟解决的科学问题不够明确、技术路线不清晰等现象。 　　当前，由于经济全球化和中国加入WTO后竞争环境的变化，以及信息处理与传递技术的快速发展，给管理和决策带来很大的影响。因此，在研究选题上本学科将重点关注新环境、新技术引出的新的管理问题，积极支持结合我国实际情况和管理需要开展有中国特色的管理理论、方法与技术的创新性研究，提倡瞄准学科前沿进行理论探索；在研究方法上提倡规范研究、定量的科学分析与综合集成；在研究组织方式上，鼓励与国外高水平研究机构、高水平学者开展国际合作研究；在研究成果的发表上鼓励将论文更多地发表在国际核心期刊上。 　　复杂性科学专款项目自设立以来，一直作为专项项目由管理科学与工程学科负责管理。几年来，复杂性科学项目已起到推动开展复杂性科学研究的目的，各科学部都分别对该领域积极予以支持。根据自然科学基金委归并项目类别的精神，从2006年起不再将复杂性科学作为专项项目单独评审。有关复杂性科学的一般理论与方法、管理系统复杂性的研究项目一律选择管理科学部申请代码G0116，由本学科统一受理与评审。 工商管理学科 　　工商管理学科主要资助以微观组织（包括各行业、各类企事业单位及非营利组织）为研究对象的管理理论、技术与方法的基础研究和应用基础研究。研究范围包括组织与战略管理、企业文化、企业理论、人力资源管理、财务管理（包括会计理论与方法、审计管理）、市场营销、运作管理、生产管理、质量管理与质量工程、物流与供应链管理、服务管理、技术管理与技术创新、技术经济、项目管理、信息管理与电子商务、非营利组织管理等分支学科与领域。 　　2005年度本学科受理面上项目申请1041项，其中自由申请818项，比去年增长37.7%，青年基金205项，比去年增长65.3%，地区基金由去年的8项增为18项，比去年增长了125%。经评审，共有 139项申请项目获得资助，资助率为13.37%，比去年略有下降。其中，自由申请项目108项，青年基金项目29项，地区基金项目2项。 　　2005年企业财务管理、市场营销、战略管理、物流与供应链管理领域的申请较多，受到资助的项目也比较多，反映出在这些领域的研究已经具有一定实力，研发与技术创新管理领域的受资助率明显提高。生产管理、质量管理、服务管理、电子商务领域的申请比去年有所增长，探索新方法和新技术的研究表现了一定的创新性，但理论研究方面略显不足。非营利组织管理领域的申请虽有所增加，但研究内容过于偏重“管理”问题，其“管理科学问题”的凝练还有一定的差距。 　　2006年，本学科将继续支持创新性和瞄准学科前沿科学问题的基础研究和应用基础研究，重视通过实证分析、案例研究与现场观察实验研究相结合的科学积累与发现的研究，重视对有中国特色管理理论与方法的凝练与总结的研究，重视能够开展实质性国际合作的研究。提倡科学精神，鼓励探索未知，积极支持原创性基础研究。鼓励结合我国企业/组织的管理实践提炼出的管理科学基础理论或技术、方法的研究。对带有管理基础数据调研与收集和基础数据库建设的项目给予倾斜。 　　为促进学科发展、提高管理科学的研究水平，缩小与国际先进水平的差距，本学科将继续在企业理论、企业战略、财务管理、人力资源管理与运作管理等领域主要资助前沿基础研究，对市场营销、服务管理、质量管理与工程、信息资源管理与电子商务、大型项目的风险与安全管理、非营利组织管理等领域适当加大资助力度。同时对具有取得突破性进展可能性的面上项目，将积极探索给予高强度连续性支持的途径与方法。
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如果把财政政策比作经济腾飞的左翼，那么货币政策无疑就是它的右翼。无论是西方经济发达国家还是发展中国家都日益重视二者的合理配置，我国最高决策层对此也达成共识。近几年来，我国实施积极的财政政策和稳健的货币政策促进了经济的快速稳定增长，引起了世界瞩目。加强对财政政策与货币政策合理配置的研究，完善宏观调控，具有重大战略意义。　　财政政策与货币政策是国家宏观经济管理的两大重要经济政策，两者无论是在微观经济领域还是在宏观经济领域都相互影响、相互制约。财政政策主要是通过改变政府预算调节社会总需求，其运用工具主要是税种、税率、支出预算、公债、补贴等；货币政策通过运用存款准备金、再贴现率、公开市场业务等手段调节货币供应量、利率来实现宏观经济目标。作为现代宏观经济管理中的核心政策，实现两者的最佳配置并使其具有科学性、系统性和针对性，对于实现我国经济目标和促进经济的健康发展具有重要意义。　　从西方国家的经验来看，财政政策与货币政策的配合近年来日益受到重视。过去20多年，由于受货币主义的影响，西方各国普遍推崇货币政策，轻视财政政策，担当宏观经济调控主要任务的是各国的中央银行。近几年来，西方各国开始强调财政政策与货币政策的协调，以使货币政策产生更好的效果。宏观政策的这种调整不仅在各个国家、集团之间得到加强，而且得到IMF等国际组织的鼓励和支持。　　目前，我国正在实行的积极的财政政策与稳健的货币政策，对拉动经济增长产生了一定效果，但从扩大内需的总体要求看，两者之间仍需进一步地协调并加大力度。　　一、财政政策与货币政策合理配置的意义　　（一）独立的财政政策或货币政策在理论上实际并不存在。　　我们知道，政府预算是政府支出G和税收收入T之差（G－T）。如果G－T&0，为政府预算赤字；G－T&0，为政府预算盈余。在出现预算赤字时，政府一股有两种方法维持平衡：一是发行政府债券；二是增加货币供应。即G－T＝（B+（M.　　这一公式便是政府预算恒等式。由它可知政府应付赤字的办法，一是通过借贷获得债务收入（B，二是通过增加货币发行征收通货膨胀税（M.假定（M=O，也就是说货币供应既不增加也不减少，即在没有货币政策配合的情况下，任何财政扩张政策（即增加政府支出G）都只能靠借贷（B来维持。假定单独使用货币政策，财政政策不变，即公式等号左边为零，就有：0=（B十（M，即CM=一（B，货币供应增加的数量（M必须正好等于公众手中的政府债券减少（即中央银行买入）的数量一（B.由此可见，财政政策（G－T）和货币政策（M之间并不相互独立。　　（二）财政政策与货币政策的合理配置可以取长补短。　　如果单独使用财政政策，增加政府支出，会马上见效，使总需求增加，从而总产出上升，但由于财政政策的挤出效应，将使得利率上升。由此直接产生两方面的副作用，其一是影响国内的投资环境，使中小企业投资下降，而中小企业是提供就业机会的一个重要方面，所以用财政政策不能有效地改善失业状况；其二是利率上升会导致汇率上升，从而使本国产品在国际市场上的竞争力下降。货币政策通过货币增加，使得利率下降，不会产生财政政策的副作用，从而在刺激经济时能改善整个经济环境，对投资和净出口都有利。但由于货币政策不能直接导致总产出的提高，用它来对付经济衰退时就有可能难以把握准确的操作时机。财政政策和货币政策单独实行各有利弊，只有把两者合理配置使用才有可能收到较好的效果。　　二、财政政策与货币政策合理配置的取向　　（一）充分发挥国债经济“蓄水池”的功能与作用。　　国债作为连接财政政策和货币政策的惟一纽带，在西方经济发达国家是调节经济最有效的手段之一，在我国市场经济发展的今天我们应充分加以利用。一方面利用国债具有“金边债券”的独特优势，推动国民高额储蓄从间接融资渠道流向直接融资渠道，从金融领域转移到财政领域。另一方面应解除政策限制，扩大机构主体尤其是广大金融机构持有国债的规模水平。据报载，在当今各种类型市场经济国家中，商业银行持有各种国债大都占其资产总额的10％左右，而西方发达国家的金融机构持有政府债券都在50％以上，与之相比，我国60％国债依靠居民购销，国有商业银行只持有5％的低比率，与市场经济的要求相距甚远。这就极大地限制了国债的另一调节功能，也是中央银行最灵活的货币政策手段——公开市场业务对经济、金融的调节作用。　　（二）积极探索研究包括财政政策和货币政策在内的总需求管理规律，从而为实现政策目标提供高效优质服务。　　目前，在向社会主义市场经济体制转轨过程中面临着以市场为轴心的结构性调整，引导市场主体居民和工商企业实现有效需求，是现代市场经济中总需求管理理论赋予我们的使命。西方国家曾经运用直接大量增加财政投入刺激经济、恢复市场信心而取得阶段性成果应该是对我们有益的启示。但是这一政策的实施，应当建立在财力较充足的情况下进行，特别是政府支出投入上，要在正确合理选项上下功夫，防止重复投资。　　（三）加强财政政策与货币政策的综合协调，把增加投资规模与刺激、拓展最终消费有机地结合起来。　　在现代市场经济条件下，供给与需求始终是市场的平衡力量，在某一时点上应寻找最佳平衡点（当然是相对的）。当前有效需求不足是制约国民经济发展的主要方面，需要刺激的重点是消费需求。刺激投资和生产固然也是提供需求，但它能否提高经济效率，是由最终消费的状况来决定的。因此，在当前情况下，充分运用货币政策手段对资本的流向和流动性进行适时调节以及运用财政政策手段对有效规模进行合理调整，以增强国内需求为目的，把增加投资和生产与刺激最终消费有机地结合起来，达到总供给与总需求的平衡。　　（四）正确分析和认识经济状况，合理把握财政政策与货币政策的力度，防止新一轮通货膨胀的到来。　　纵观我国20年来的经济体制改革，高通货膨胀给经济发展带来的震荡和痛苦是不言而喻的，特别是近两年来，财政政策和货币政策的双向扩张实施力度较大，加之在当前体制转轨尚未完成、适应市场经济的宏观调控体系还很不健全、社会不安定因素增多的情况下，如果片面强调和实施全面松动的总量扩张政策，特别是长期使用，很有可能诱发新一轮通货膨胀。因此，我们必须把握财政政策与货币政策的松紧力度，引导国民经济走健康发展之路。　　三、结束争论，开辟未来　　在经济学界，对财政政策与货币政策的争论由来已久。两者之争表面上是不同的政策主张之争，实质是主张市场调节多一点还是政府干预多一点的理念之争，相信市场的人一般偏向于货币政策，相信政府干预的人一般偏向于财政政策。美、日、德等国政府都是号称财力庞大且管理有效的政府，但对运用财政政策普遍深怀戒意。　　我国的公共投资效率之低在世界上名列前茅，计划经济体制尚未完全消除，大规模使用财政政策的最大危险莫过于有可能强化计划体制，导致体制复归。在我国目前市场经济条件下，完全依赖财政政策而排斥货币政策或者完全依赖货币政策而排斥财政政策的主张都是不足取的，必须把二者有机结合起来，才能更快地促进我国经济的持续健康发展。　　财政部长项怀诚和中国人民银行行长戴相龙分别撰文指出：两年来的实践证明，实施积极的财政政策和稳健的货币政策取得了明显成效，维护了社会稳定，保持了国民经济持续、快速、健康发展，提高了人民生活水平。从当前国民经济发展的实际需要来看，这项政策还需要保持必要的力度，以最终实现扩大内需、促进经济稳定增长的目标，为国民经济在结构调整和科技进步中高质量、高效益发展提供保障。　　因此，合理配置财政政策和货币政策，选取最优的财政政策和货币政策工具达到调控经济的目标，是市场经济国家政府在宏观调控中所追求的，也是我国经济在向社会主义市场经济发展过程中不得不面对的问题。两者的合理配置，是我国政府进行宏观调控采取的一项重大战略举措，这不仅提高了我国驾驭宏观经济的能力，也必将对我国经济的持续稳定健康发展大有裨益。
请登录后再发表评论!整理：深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别
发表于 22:58|
来源个人博客|
作者Tomasz Malisiewicz
摘要：本文我们来关注下三个非常相关的概念（深度学习、机器学习和模式识别），以及他们与2015年最热门的科技主题（机器人和人工智能）的联系，让你更好的理解计算机视觉，同时直观认识机器学习的缓慢发展过程。
【编者按】本文来自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章，阅读本文，你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事，同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识。以下为正文：本文我们来关注下三个非常相关的概念（深度学习、机器学习和模式识别），以及他们与2015年最热门的科技主题（机器人和人工智能）的联系。
图1 人工智能并非将人放入一台计算机中（图片来源于
环绕四周，你会发现不缺乏一些初创的高科技公司招聘机器学习专家的岗位。而其中只有一小部分需要深度学习专家。我敢打赌，大多数初创公司都可以从最基本的数据分析中获益。那如何才能发现未来的数据科学家？你需要学习他们的思考方式。
三个与“学习”高度相关的流行词汇
模式识别（Pattern&recognition）、机器学习（machine&learning）和深度学习（deep&learning）代表三种不同的思想流派。模式识别是最古老的（作为一个术语而言，可以说是很过时的）。机器学习是最基础的（当下初创公司和研究实验室的热点领域之一）。而深度学习是非常崭新和有影响力的前沿领域，我们甚至不会去思考后深度学习时代。我们可以看下图所示的谷歌趋势图。可以看到：1）机器学习就像是一个真正的冠军一样持续昂首而上；2）模式识别一开始主要是作为机器学习的代名词；3）模式识别正在慢慢没落和消亡；4）深度学习是个崭新的和快速攀升的领域。
2004年至今三个概念的谷歌搜索指数（图来源于
1. 模式识别：智能程序的诞生
模式识别是70年代和80年代非常流行的一个术语。它强调的是如何让一个计算机程序去做一些看起来很“智能”的事情，例如识别“3”这个数字。而且在融入了很多的智慧和直觉后，人们也的确构建了这样的一个程序。例如，区分“3”和“B”或者“3”和“8”。早在以前，大家也不会去关心你是怎么实现的，只要这个机器不是由人躲在盒子里面伪装的就好（图2）。不过，如果你的算法对图像应用了一些像滤波器、边缘检测和形态学处理等等高大上的技术后，模式识别社区肯定就会对它感兴趣。光学字符识别就是从这个社区诞生的。因此，把模式识别称为70年代，80年代和90年代初的“智能”信号处理是合适的。决策树、启发式和二次判别分析等全部诞生于这个时代。而且，在这个时代，模式识别也成为了计算机科学领域的小伙伴搞的东西，而不是电子工程。从这个时代诞生的模式识别领域最著名的书之一是由Duda&&&Hart执笔的“模式识别（Pattern&Classification）”。对基础的研究者来说，仍然是一本不错的入门教材。不过对于里面的一些词汇就不要太纠结了，因为这本书已经有一定的年代了，词汇会有点过时。
图2&一个字符“3”的图像被划分为16个子块。
自定义规则、自定义决策，以及自定义“智能”程序在这个任务上，曾经都风靡一时（更多信息，可以查看这个
小测试：计算机视觉领域最著名的会议叫CVPR，这个PR就是模式识别。你能猜出第一届CVPR会议是哪年召开的吗？
2. 机器学习：从样本中学习的智能程序
在90年代初，人们开始意识到一种可以更有效地构建模式识别算法的方法，那就是用数据（可以通过廉价劳动力采集获得）去替换专家（具有很多图像方面知识的人）。因此，我们搜集大量的人脸和非人脸图像，再选择一个算法，然后冲着咖啡、晒着太阳，等着计算机完成对这些图像的学习。这就是机器学习的思想。“机器学习”强调的是，在给计算机程序（或者机器）输入一些数据后，它必须做一些事情，那就是学习这些数据，而这个学习的步骤是明确的。相信我，就算计算机完成学习要耗上一天的时间，也会比你邀请你的研究伙伴来到你家然后专门手工得为这个任务设计一些分类规则要好。
图3&典型的机器学习流程（图来源于
博士的博客）。
在21世纪中期，机器学习成为了计算机科学领域一个重要的研究课题，计算机科学家们开始将这些想法应用到更大范围的问题上，不再限于识别字符、识别猫和狗或者识别图像中的某个目标等等这些问题。研究人员开始将机器学习应用到机器人（强化学习，操控，行动规划，抓取）、基因数据的分析和金融市场的预测中。另外，机器学习与图论的联姻也成就了一个新的课题---图模型。每一个机器人专家都“无奈地”成为了机器学习专家，同时，机器学习也迅速成为了众人渴望的必备技能之一。然而，“机器学习”这个概念对底层算法只字未提。我们已经看到凸优化、核方法、支持向量机和Boosting算法等都有各自辉煌的时期。再加上一些人工设计的特征，那在机器学习领域，我们就有了很多的方法，很多不同的思想流派，然而，对于一个新人来说，对特征和算法的选择依然一头雾水，没有清晰的指导原则。但，值得庆幸的是，这一切即将改变……
延伸阅读：要了解更多关于计算机视觉特征的知识，可以看看原作者之前的博客文章：“
3. 深度学习：一统江湖的架构
快进到今天，我们看到的是一个夺人眼球的技术---深度学习。而在深度学习的模型中，受宠爱最多的就是被用在大规模图像识别任务中的卷积神经网络（Convolutional&Neural&Nets，CNN），简称ConvNets。
图4&ConvNet框架（图来源于
深度学习强调的是你使用的模型（例如深度卷积多层神经网络），模型中的参数通过从数据中学习获得。然而，深度学习也带来了一些其他需要考虑的问题。因为你面对的是一个高维的模型（即庞大的网络），所以你需要大量的数据（大数据）和强大的运算能力（图形处理器，GPU）才能优化这个模型。卷积被广泛用于深度学习（尤其是计算机视觉应用中），而且它的架构往往都是非浅层的。
如果你要学习Deep&Learning，那就得先复习下一些线性代数的基本知识，当然了，也得有编程基础。我强烈推荐Andrej&Karpathy的博文：“
”。另外，作为学习的开端，可以选择一个不用卷积操作的应用问题，然后自己实现基于CPU的反向传播算法。
对于深度学习，还存在很多没有解决的问题。既没有完整的关于深度学习有效性的理论，也没有任何一本能超越机器学习实战经验的指南或者书。另外，深度学习不是万能的，它有足够的理由能日益流行，但始终无法接管整个世界。不过，只要你不断增加你的机器学习技能，你的饭碗无忧。但也不要对深度框架过于崇拜，不要害怕对这些框架进行裁剪和调整，以得到和你的学习算法能协同工作的软件框架。未来的Linux内核也许会在Caffe（一个非常流行的深度学习框架）上运行，然而，伟大的产品总是需要伟大的愿景、领域的专业知识、市场的开发，和最重要的：人类的创造力。
其他相关术语
1）大数据（Big-data）：大数据是个丰富的概念，例如包含大量数据的存储，数据中隐含信息的挖掘等。对企业经营来说，大数据往往可以给出一些决策的建议。对机器学习算法而言，它与大数据的结合在早几年已经出现。研究人员甚至任何一个日常开发人员都可以接触到云计算、GPU、DevOps和PaaS等等这些服务。
2）人工智能（Artificial&Intelligence）：人工智能应该是一个最老的术语了，同时也是最含糊的。它在过去50年里经历了几度兴衰。当你遇到一个说自己是做人工智能的人，你可以有两种选择：要么摆个嘲笑的表情，要么抽出一张纸，记录下他所说的一切。
延伸阅读：原作者2011的博客：“
关于机器学习的讨论在此停留（不要单纯的认为它是深度学习、机器学习或者模式识别中的一个，这三者只是强调的东西有所不同），然而，研究会继续，探索会继续。我们会继续构建更智能的软件，我们的算法也将继续学习，但我们只会开始探索那些能真正一统江湖的框架。
如果你也对深度学习的实时视觉应用感兴趣，特别是那些适合机器人和家居智能化的应用，欢迎来我们的网站
交流。希望未来，我能说的再多一点……
作者简介：，CMU的博士，MIT的博士后，的联合创始人。关注计算机视觉，在这个领域也做了大量的工作。另外，他的博客也富含信息量和价值，感兴趣的可以浏览他个人和。
原文链接：
（译者/邹晓艺，CSDN
，关注机器学习、计算机视觉、人机交互和人工智能等领域& 责编/钱曙光）
由“2015 OpenStack技术大会”、“2015 Spark技术峰会”、“2015 Container技术峰会”&所组成的&大会于4月17-18日在北京召开。
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