能源论文题目推荐

节约能源从我做起

当下，人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程序员，如何转向人工智能方向，是知乎上的一个问题。一目的本文的目的是给出一个简单的，平滑的，易于实现的学习方法，帮助“普通”程序员踏入AI领域这个门。这里，我对普通程序员的定义是：拥有大学本科知识;平时工作较忙;自己能获取的数据有限。因此，本文更像是一篇“from the scratch”的AI入门教程。二 AI领域简介AI，也就是人工智能，并不仅仅包括机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习。但是，人工智能并不等同于机器学习，这点在进入这个领域时一定要认识清楚。关于AI领域的发展历史介绍推荐看周老师写的《机器学习简介》。下面一个问题是：AI的门好跨么?其实很不好跨。我们以机器学习为例。在学习过程中，你会面对大量复杂的公式，在实际项目中会面对数据的缺乏，以及艰辛的调参等。如果仅仅是因为觉得这个方向未来会“火”的话，那么这些困难会容易让人放弃。考虑到普通程序员的特点，而要学习如此困难的学科，是否就是没有门路的?答案是否定的。只要制定合适的学习方法即可。三学习方法学习方法的设定简单说就是回答以下几个问题：我要学的是什么?我怎样学习?我如何去学习?这三个问题概括说就是：学习目标，学习方针与学习计划。学习目标比较清楚，就是踏入AI领域这个门。这个目标不大，因此实现起来也较为容易。“过大的目标时就是为了你日后放弃它时找到了足够的理由”。学习方针可以总结为“兴趣为先，践学结合”。简单说就是先培养兴趣，然后学习中把实践穿插进来，螺旋式提高。这种方式学习效果好，而且不容易让人放弃。有了学习方针以后，就可以制定学习计划，也称为学习路线。下面就是学习路线的介绍。四学习路线我推荐的学习路线是这样的，如下图：这个学习路线是这样设计的：首先了解这个领域，建立起全面的视野，培养起充足的兴趣，然后开始学习机器学习的基础，这里选择一门由浅入深的课程来学习，课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后，对机器学习已经有了充足的了解，可以用机器学习来解决一个实际的问题。这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后，可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。深度学习是目前最火热的机器学习方向，其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。如果条件足够，可以同时学习两者，一些规律对两者是共通的。学习完后，你已经具备了较强的知识储备，可以进入较难的实战。这时候有两个选择，工业界的可以选择看开源项目，以改代码为目的来读代码;学术界的可以看特定领域的论文，为解决问题而想发论文。无论哪者，都需要知识过硬，以及较强的编码能力，因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后，可以说是踏入AI领域的门了。“师傅领进门，修行在个人”。之后的路就要自己走了。下面是关于每个阶段的具体介绍：领域了解在学习任何一门知识之前，首先第一步就是了解这个知识是什么?它能做什么事?它的价值在什么地方?如果不理解这些的话，那么学习本身就是一个没有方向的舟，不知道驶向何处，也极易有沉船的风险。了解这些问题后，你才能培养出兴趣，兴趣是最好的引路人，学习的动力与持久力才能让你应付接下来的若干个阶段。关于机器学习是什么，能做什么，它与深度学习以及人工智能的关系，可以看我写的博客从机器学习谈起。知识准备如果你离校过久，或者觉得基础不牢，最好事先做一下准备复习工作。“工欲善其事，必先利其器”。以下的准备工作不多，但足以应付后面阶段的学习。数学：复习以下基本知识。线性代数：矩阵乘法;高数：求导;概率论：条件与后验概率。其他的一些知识可以在后面的学习的过程中按需再补;英文：常备一个在线英文词典，例如爱词霸，能够不吃力的看一些英文的资料网页;FQ：可以随时随地上Google，这是一个很重要的工具。不是说百度查的不能看，而是很多情况下Google搜出来的资料比百度搜的几十页的资料还管用，尤其是在查英文关键字时。节省时间可是很重要的学习效率提升;机器学习机器学习的第一门课程首推Andrew Ng的机器学习。这门课程有以下特点：难度适中，同时有足够的实战例子，非常适合第一次学习的人。cs229这门课程我这里不推荐，为什么，原因有以下：时间：cs229的时间太早，一些知识已经跟不上当今的发展，目前最为火热的神经网络一笔带过。而Cousera上神经网络可是用了两个课时去讲的!而且非常详细;教学：Ng在cs229时候的教学稍显青涩，可能是面对网络教学的原因。有很多问题其实他都没有讲清楚，而且下面的人的提问其实也很烦躁，你往往不关心那些人的问题。这点在Coursera上就明显得到了改善，你会发现Ng的教学水平大幅度改善了，他会对你循循善诱，推心置腹，由浅入深的教学，在碰到你不明白的单词术语时也会叫你不要担心，更重要的，推导与图表不要太完善，非常细致清晰，这点真是强力推荐;字幕：cs229的字幕质量比Coursera上的差了一截。Coursera上中文字幕翻译经过了多人把关，质量很有保证;作业：cs229没有作业，虽然你可以做一些，但不会有人看。这点远不如Coursera上每周有deadline的那种作业，而且每期作业提交上去都有打分。更重要的是，每期作业都有实际的例子，让你手把手练习，而且能看到自己的成果，成就感满满!实践做项目学习完了基础课程，你对机器学习就有了初步了解。现在使用它们是没有问题的，你可以把机器学习算法当作黑盒子，放进去数据，就会有结果。在实战中你更需要去关心如何获取数据，以及怎么调参等。如果有时间，自己动手做一个简单的实践项目是最好的。这里需要选择一个应用方向，是图像(计算机视觉)，音频(语音识别)，还是文本(自然语言处理)。这里推荐选择图像领域，这里面的开源项目较多，入门也较简单，可以使用OpenCV做开发，里面已经实现好了神经网络，SVM等机器学习算法。项目做好后，可以开源到到 Github 上面，然后不断完善它。实战项目做完后，你可以继续进一步深入学习，这时候有两个选择，深度学习和继续机器学习;深度学习深度学习：深度学习是目前最火热的研究方向。有以下特点：知识更新快，较为零碎，没有系统讲解的书。因此学习的资源也相对零散，下面是一些资源介绍。其中不推荐的部分并不代表不好，而是在这个初学阶段不合适：推荐，UFLDL：非常好的DL基础教程，也是Andrew Ng写的。有很详尽的推导，有翻译，且翻译质量很高;推荐，Deep learning (paper)：2015年Nature上的论文，由三位深度学习界的大牛所写，读完全篇论文，给人高屋建瓴，一览众山小的感觉，强烈推荐。如果只能读一篇论文了解深度学习，我推荐此篇。这篇论文有同名的中文翻译;推荐，Neural networks and deep learning：这本书的作者非常擅长以浅显的语言表达深刻的道理，虽然没有翻译，但是阅读并不困难;推荐，Recurrent Neural Networks：结合一个实际案例告诉你RNN是什么，整篇教程学完以后，会让你对RNN如何产生作用的有很清晰的认识，而这个效果，甚至是读几篇相关论文所没有的;不推荐，Neural Networks for Machine Learning University of Toronto Coursera：深度学习创始人教的课，最大的问题是太难，而且老先生的吐字有时不是很标准;不推荐，Deep Learning (book)：同样也是由深度学习大牛所写的书，但感觉就像是第二作者，也就是他的学生所写的。很多内容都讲了，但是感觉也没讲出什么内容来，只是告诉你来自那篇论文，这样的话可能直接阅读论文更合适。不推荐，cs231n：李菲菲的课程，很有名，专门讲CNN。但是这门课程有一个最大的问题，就是没有字幕，虽然有youtube的自动翻译字幕，但有还不如没有。继续机器学习深度学习未必就是未来的一定主流，至少一些大牛是这么认为的。传统的机器学习有如下特点，知识系统化，有相对经典的书。其中统计学习(代表SVM)与集成学习(代表adaboost)是在实践中使用非常多的技术。下面是相关资源：推荐，机器学习(周志华)：如果是在以前，机器学习方面的经典教材首推PRML，但现在周老师的书出来以后，就不再是这样了。首先推荐读周老师的书。这本书有一个特点，那就是再难的道理也能用浅显精炼的语言表达出来。正如周老师的名言：“体现你水平的地方是把难的东西讲容易了，而不是把容易的东西讲难，想把一个东西讲难实在太简单”;不推荐，Pattern Recognition And Machine Learning：当前阶段不推荐。PRML是以贝叶斯的观点看待很多机器学习方法，这也是它的一大特色。但对于初学者来说，这种观点其实并无必要。而且此书没有中文翻译，当前阶段硬啃很容易放弃;开源项目当知识储备较为充足时，学习可以再次转入实践阶段。这时候的实践仍然可以分两步走，学习经典的开源项目或者发表高质量的论文。开源项目的学习应该以尽量以优化为目的，单纯为读代码而学习效果往往不太好。好的开源项目都可以在Github 里搜索。这里以深度学习为例。深度学习的开源优秀库有很多，例如torch，theano等等，这里列举其中的两个：推荐，DeepLearnToolbox：较早的一个深度学习库，用matlab语言撰写，较为适合从刚学习的课程转入学习。遗憾的是作者不再维护它了;推荐，tensorflow：Google的开源库，时至今日，已经有40000多个star，非常惊人，支持移动设备;会议论文较好的课程都会推荐你一些论文。一些著名的技术与方法往往诞生于一些重要的会议。因此，看往年的会议论文是深入学习的方法。在这时，一些论文中的内容会驱使你学习数学中你不擅长的部分。有时候你会觉得数学知识储备不够，因此往往需要学习一些辅助课程。当你看完足够的论文以后，在这个阶段，如果是在校学生，可以选择某个课题，以发论文为目的来学习研究。一般来说，论文是工作的产物。有时候一篇基于实验的论文往往需要你写代码或者基于开源项目。因此开源项目的学习与会议论文的工作两者之间是有相关的。两者可以同时进行学习。关于在哪里看论文，可以看一下CCF推荐排名，了解一下这个领域里有哪些优秀的会议。下面介绍两个图像与机器学习领域的著名顶级会议：CVPR：与另两个会议ICCV和ECCV合称计算机视觉领域的三大会，注意会议每年的主页是变动的，因此搜索需要加上年份;Conference on Neural Information Processing Systems：简称NIPS，许多重要的工作发表在这上面，例如关于CNN的一篇重要论文就是发表在上面;自由学习到这里了，可以说是进入这个门了。下面可以依据兴趣来自由学习。前阶段不推荐的学习资源也可随意学习，下面是点评：cs229：Ng写的讲义很不错，其中关于SVM的推导部分很清晰，想学习SVM推荐;Neural Networks for Machine Learning：大牛的视角跟人就是不一样，看看Hinton对神经网络是怎么看的，往往会让你有种原来如此的感悟。其实看这门课程也等同于读论文，因为几乎每节课的参考资料里都有论文要你读;CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition：最新的知识，还有详细的作业。国内应该有团队对字幕进行了翻译，可以找找;PRML：作为一门经典的机器学习书籍，是很有阅读必要的，会让你对机器学习拥有一个其他的观察视角;五总结本文的目的是帮助对AI领域了解不深，但又想进入的同学踏入这个门。这里只说踏入，是因为这个领域的专精实在非常困难，需要数年的积累与努力。在进行领域学习前，充分认识自己的特点，制定合适的学习方法是十分重要的。首先得对这个领域进行充分了解，培养兴趣。在学习时，保持着循序渐进的学习方针，不要猛进的学习过难资源;结合着学习与实践相辅的策略，不要只读只看，实际动手才有成就感。学习某个资源时要有充分的目的，不是为了学开源项目而看代码，而是为了写开源项目而看;不是为了发论文而写论文，而是为了做事情而写论文。本文来自公众号：“大技术技术汇”，guanzhu了解大数据行业学习大数据技术和学习路线，还有免费学习资料放送。如果一个学习资源对你过难，并不代表一定是你的问题，可能是学习资源的演讲或撰写人的问题。能把难的问题讲简单的人才是真正有水平的人。所以，一定要学习优质资源，而不是不分青红皂白的学习。最后，牢记以兴趣来学习。学习的时间很长，过程也很艰难，而只有兴趣才是让你持之以恒，攻克难关的最佳助力。

节能减排珍惜资源

节约能源 __________科学小论文

能源未来的发展之路 能源是人类活动的物质基础。在某种意义上讲，人类社会的发展离不开优质能源的出现和先进能源技术的使用。在当今世界，能源的发展，能源和环境，是全世界、全人类共同关心的问题，也是我国社会经济发展的重要问题。　　“能源”这一术语，过去人们谈论得很少，正是两次石油危机使它成了人们议论的热点。能源是整个世界发展和经济增长的最基本的驱动力，是人类赖以生存的基础。自工业革命以来，能源安全问题就开始出现。在全球经济高速发展的今天，国际能源安全已上升到了国家的高度，各国都制定了以能源供应安全为核心的能源政策。在此后的二十多年里，在稳定能源供应的支持下，世界经济规模取得了较大增长。但是，人类在享受能源带来的经济发展、科技进步等利益的同时，也遇到一系列无法避免的能源安全挑战，能源短缺、资源争夺以及过度使用能源造成的环境污染等问题威胁着人类的生存与发展。 能源种类繁多，而且经过人类不断的开发与研究，更多新型能源已经开始能够满足人类需求。根据不同的划分方式，能源也可分为不同的类型。　　按来源分为3类：地球本身蕴藏的能量 通常指与地球内部的热能有关的能源和与原子核反应有关的能源。 ①来自地球外部天体的能源（主要是太阳能）。除直接辐射外，并为风能、水能、生物能和矿物能源等的产生提供基础。人类所需能量的绝大部分都直接或间接地来自太阳。正是各种植物通过光合作用把太阳能转变成化学能在植物体内贮存下来。煤炭、石油、天然气等化石燃料也是由古代埋在地下的动植物经过漫长的地质年代形成的。它们实质上是由古代生物固定下来的太阳能。此外，水能、风能、波浪能、海流能等也都是由太阳能转换来的。　　②地球本身蕴藏的能量。如原子核能、地热能等。　　③地球和其他天体相互作用而产生的能量。如潮汐能。温泉和火山爆发喷出的岩浆就是地热的表现。地球可分为地壳、地幔和地核三层，它是一个大热库。地壳就是地球表面的一层，一般厚度为几公里至70公里不等。地壳下面是地幔，它大部分是熔融状的岩浆，厚度为2900公里。火山爆发一般是这部分岩浆喷出。地球内部为地核，地核中心温度为2000度。可见，地球上的地热资源贮量也很大。 中国目前的能源利用困难主要表现为：能源资源总量比较丰富但人均能源资源拥有量较低；能源资源赋存分布不均衡；能源资源开发难度较大；资源约束突出，能源效率偏低；能源消费以煤为主，环境压力加大；市场体系不完善，应急能力有待加强等。 因此开发新能源是能源发展的必要途径，而在我看来在开发新能源当中，核能应重点开发；理由如下： 一，由人类研究核的发展历程来看，核由难以被人发现的不可再分粒子演变成可以释放巨大能量的核反应堆，这说明每一个阶段的科学家都在埋头于发现核的秘密，从另一个角度看，核能越来越重要了。 二，核能之所以受到科学家的关注，不仅是因为人类的能源缺乏，更重要的是核能本身的巨大能量，如我们看到的太阳就是通过核聚变释放能量的，甚至我们现在利用的化石能源都是来自太阳内部的核聚变！ 三，核能发电不像化石燃料发电那样排放巨量的污染物质到大气中，因此核能发电不会造成空气污染。 　　四，核能发电不会产生加重地球温室效应的二氧化碳。 　 五，核能发电所使用的铀燃料，除了发电外，没有其他的用途。 　　六，核燃料能量密度比起化石燃料高上几百万倍，故核能电厂所使用的燃料体积小，运输与储存都很方便，一座1000百万瓦的核能电厂一年只需30公吨的铀燃料，一航次的飞机就可以完成运送。 　　七，核能发电的成本中，燃料费用所占的比例较低，核能发电的成本较不易受到国际经济情势影响，故发电成本较其他发电方法为稳定。 基于以上的优点，在当下每一个国家都在大学设立了相关的课题研究核能；在我国，几所著名大学如北大，清华，浙大，中大等大学都设立了和工程与核技术专业；这再一次证明了核能就是能源未来的发展！ 然而，我认为使核能不能成为目前的主要能源的原因主要是： 核能电厂会产生高低阶放射性废料，或者是使用过之核燃料，虽然所占体积不大，但因具有放射线，故必须慎重处理，且需面对相当大的政治困扰。 　　核能发电厂热效率较低，因而比一般化石燃料电厂排放更多废热到环境裏，故核能电厂的热污染较严重。 　　核能电厂投资成本太大，电力公司的财务风险较高。 　　核能电厂较不适宜做尖峰、离峰之随载运转。 　　兴建核电厂较易引发政治歧见纷争。 　　核电厂的反应器内有大量的放射性物质，如果在事故中释放到外界环境，会对生态及民众造成伤害。 核能的释放主要通过裂核反应和热核反应（即核反应堆），但是热核反应是要利用裂核反应来实现的，而裂核反应是需要不稳定的重核，不稳定的重核主要是铀-235，这是一种很稀小资源！所以在资源方面也造成了一定的困难。 核技术的难度极高，所以需要尖端的技术人才，这也是一个困难。 总的来说，能源未来的发展之路即使很模糊，但这就像法拉第当年发现电磁感应定律一样，核能的未来将是不可估计的巨大！

中国农村可再生能源发展现状与趋势摘要:据农业部对全国农村可再生能源统计结果表明，农村居民生活用能呈稳步增长趋势，农村可再生能源发展迅速，目前能源消费结构以秸秆和薪柴为主，但存在着商品能源消费城乡差距较大、地域差异显著等问题。分析表明，商品能源无法满足中国农村能源发展需求。我国拥有丰富的可再生能源，可供农村地区开发利用的可再生能源主要包括太阳能、风能、小水电、地热能、生物质能。为促进在我国农村地区发展可再生能源产业，建议采取完善可再生能源开发利用的政策法规体系，消除可再生能源开发利用的市场障碍，加大资金投人力度，多能互补开发农村能源，加快服务体系建设等措施。关健词:农村能源，发展现状，趋势，可再生能源引言农村能源是指农村地区的能源，包括能源消费和能源生产(主要是当地的可再生能源)仁’〕。实际上，农村能源是针对第三世界国家农村地区的基础设施不发达，很少获得商品能源供应，主要依靠当地生产的可再生能源资源满足需要而提出的一个概念。中国是一个农业大国，2006年乡村人口总数达37亿人，占全国总人口的比重为10%图，农村能源关系到全国1/2以上人口的生活用能供应和生活质量改善的问题。党的“十七大”提出要建设生态文明，走生产发展、生活富裕、生态良好的文明发展道路。农村可再生能源开发符合科学发展观和循环经济的理念，是落实党的“十七大”精神的具体体现，有利于建设资源节约型和环境友好型社会，促进农村社会经济可持续发展。搞好农业农村节能减排，不仅有利于合理有效地利用农业资源，优化农村地区能源消费结构，缓解化石能源供应的紧张局面，保障国家能源安全，有利于建立可持续发展的能源供应体系，促进经济社会可持续发展，是我国能源战略的重要组成部分。随着农村经济的发展和农民生活水平的提高，对能源需求提出了更高的要求。认识中国农村能源发展趋势，选择合适的农村能源发展战略是十分必要的。本文通过对《2007年度全国农村可再生能源统计汇总表》分析，研究了我国农村可再生能源发展现状、趋势、制约因素和发展对策。中国农村可再生能源发展现状据农业部对全国农村可再生能源统计结果，截至2007年底，全国省柴节煤灶保有量5亿户，节能炉3471万户，节能炕2024万铺;农村户用沼气保有量总数已经达到了2650万户;太阳热水器保有量达4300万米2，太阳灶保有量112万台;已建成秸秆集中供气站734处，建立了一批秸秆固化成型示范点，为生物质能源规模化开发利用奠定了良好的基础。(l)农村居民生活用能消费总t稳步增加与20。。年相比，2。。7年农村居民生活能源消费总量增加了1%，年均增长率为。%，低于全国同期能源消费增长速度，呈稳步增长态势(图1)。其中，商品能源增加了6%，年均增长率为7%;非商品能源增加了4%，年均增长率为4环。在农村居民生活用能费中，优质能源的增长速度较快。其中，农村户用沼气消费增长速度最快，与2000年相比，2007年增长了5%，年均增长率为0%。其次为液化石油气和电力，分别增长了5%和0%，年均增长速度分别为3%和8%。而煤油消费呈负增长，与2000年相比减少了7%，年增长率为一2%(图2)。中国农村居民生活用能正朝着商品化、优质化的方向发展。2)能源消费结构仍以秸秆和薪桨为主2007年中国农村居民生活用能消费结构中，秸秆占33%，薪柴占10%，煤占08%，电力占47%，沼气占21%，液化石油气占71%(图3)。目前，我国农村居民生活用能仍以秸秆、薪柴为主，大部分用于炊事和取暖之用，优质能源比例低，能源消费结构极不合理。这种情况可能是由于秸秆、薪柴容易获得，几乎不需要任何费用造成的。从发展趋势来看，在未来相当长的时期内，秸秆、薪柴等传统生物质能仍是我国农村居民的主要生活用能。

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