一、当前我国会计研究的热点问题是什么？

为了使中国企业走出国门，尽肯能可能实现我国会计准则与国际会计准则的趋同是会计界讨论的热点问题

二、社会热点问题有哪些值得被研究?

1.和谐都市（乡村、社区等）建设方略调查研究

2.社会基层人民生活状态调研

3.社会阶层的流动与变迁研究

4.社会保障体系建设调研

5.家乡变迁情况调研

6.社会弱势群体救助状况调研

7.食品安全问题调查

8.医疗卫生体制改革问题调查

9.某地社会福利机构（敬老院、孤儿院等）发展情况调查

10.居民生活满意度调查/幸福感调查

三、婚姻家庭热点问题研究

婚姻家庭热点问题研究——重新审视中国社会的变迁

近年来，婚姻家庭热点问题一直是中国社会关注的焦点。随着社会的发展和变迁，对于婚姻家庭的认知和观念也发生了一系列的改变。本文将从婚姻家庭问题的多个维度进行研究和分析，旨在重新审视当前中国社会中的婚姻家庭现状。

一、婚姻观念的转变

从传统的婚姻观念到现代的婚姻观念，中国社会经历了一次巨大的转变。过去，婚姻被视为一种责任和义务，夫妻之间的感情和幸福往往排在次要位置。然而，随着人们思想观念的更新，越来越多的人开始强调婚姻的平等和幸福。婚姻关系逐渐转变为夫妻之间相互尊重、理解和支持的伙伴关系。

这种婚姻观念的转变对于中国社会来说具有深远的意义。人们开始重新思考传统文化中的婚姻价值观念，并逐渐接受了现代的思维方式。婚姻家庭的问题变得更加多样化和复杂化，需要综合考虑个体幸福与家庭和谐的关系。

二、婚姻家庭中的性别平等

性别平等是当下婚姻家庭热点问题中的一个重要方面。在过去，男女角色分工明确，男性承担着家庭经济负责人和决策者的角色，而女性则主要从事家庭和育儿工作。然而，随着社会的进步和女性地位的提升，性别平等在婚姻家庭中的重要性日益凸显。

一个平等的婚姻关系意味着男女双方在家庭中的责任和权力的平衡。夫妻之间的决策应该是基于彼此的平等和尊重，而不是传统的男权观念。此外，家庭事务的分工也应该根据双方的实际情况进行合理调整，共同承担起家庭的责任。

三、婚姻家庭中的教育问题

婚姻家庭与教育问题息息相关。在中国社会，婚姻家庭对子女的教育非常重视。然而，在当前的社会环境下，教育问题也成为一个热点和争议的焦点。家长们普遍都希望子女能够接受最好的教育资源，以获得更好的未来发展。

教育问题主要体现在教育资源分配不均和教育方式的选择上。一方面，城市和农村之间、富人和贫困家庭之间的教育资源差距日渐扩大，这使得家庭地位和财富成为影响子女教育的最重要因素之一。另一方面，传统的应试教育方式在社会上引起了一定的争议。越来越多的人开始呼吁改革现行的教育方式，鼓励培养学生的创造力和实践能力。

四、婚姻家庭中的离婚问题

离婚问题在当前的婚姻家庭热点中占据重要地位。随着社会观念的改变和婚姻价值观的多元化，离婚率在中国社会逐渐上升。一些人认为离婚是个人权利的体现，而另一些人则认为离婚对家庭和社会有着负面的影响。

离婚问题的复杂性体现在婚姻矛盾的产生和解决上。夫妻在面临困难和矛盾时往往会选择一些积极的解决方式，如寻求婚姻咨询师的帮助或进行心理疏导。此外，为了保护婚姻家庭的稳定，法律法规也应该进一步完善，给予双方更多的保障和支持。

结语

婚姻家庭热点问题的研究对于重新审视中国社会的变迁具有重要意义。人们对婚姻家庭的认知和观念正在发生着深刻的变化，传统的观念和现代的理念正相互碰撞和融合。通过对婚姻家庭问题的深入研究和探讨，我们可以更好地理解社会发展的脉络和方向。

中国社会正面临着婚姻家庭问题的挑战，但也蕴藏着巨大的机遇。在全球化和信息化的浪潮中，我们应该从一个更加开放和多元的角度去看待婚姻家庭的问题，找到适合中国社会发展的答案和解决方案。

随着社会的不断变化和进步，婚姻家庭热点问题的研究也将持续深入。我们期待未来的中国社会能够建立更加平等、和谐和幸福的婚姻家庭关系。

四、模式识别研究的热点问题

模式识别研究的热点问题

模式识别作为一门重要的研究领域，在当今的信息科学和计算机科学中扮演着至关重要的角色。模式识别的发展与应用对于改善人类生活和推动科学技术的进步具有重要意义。本文将对模式识别研究的热点问题进行综述，深入探讨有关的概念，算法以及应用。

1. 概述

模式识别是指通过对已知数据的学习和分析，从中发现隐藏的模式和规律，并将其应用到未知数据中进行分类、识别和预测的一种技术。它的应用涵盖了各个领域，包括医学影像分析、人脸识别、自然语言处理等。

2. 深度学习与神经网络

在模式识别领域，深度学习和神经网络是目前的热点问题。深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层非线性变换来学习数据表征，从而实现高级抽象和模式识别。其在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了很多突破性的成果。

神经网络是深度学习的基础，其模拟了人脑神经元之间的连接和传递信号的方式。通过调整网络的结构和权重，神经网络能够对输入数据进行有效的分类和识别。当前的研究重点包括神经网络的结构设计、训练算法以及应用场景的优化等方面。

3. 特征提取和选择

在模式识别中，特征提取和选择是一个关键环节。有效的特征能够准确地描述数据的特点，并提供有价值的信息用于分类和识别。目前，对于特征提取和选择的研究着重于以下几个方面：

• 基于深度学习的特征提取：深度学习具有自动学习特征的能力，通过训练神经网络，可以自动地学习到数据的有效特征表示，避免了手动设计特征的复杂过程。
• 稀疏表达的特征选择：通过稀疏表达方法，可以选择具有重要信息的特征子集，从而减少特征维度和计算复杂度。
• 多模态特征融合：将来自不同模态的特征进行融合，可以提高模式识别的准确性和鲁棒性。

4. 目标检测和跟踪

目标检测和跟踪是计算机视觉领域中的重要问题，也是模式识别的研究热点之一。目标检测旨在从图像或视频中确定目标的位置和类别，而目标跟踪则是追踪目标在视频序列中的运动轨迹。这两个问题在自动驾驶、视频监控等领域有着广泛的应用。

当前的研究主要集中在以下几个方向：

• 基于深度学习的目标检测和跟踪算法：深度学习的方法在目标检测和跟踪中取得了显著的成果，如基于卷积神经网络的目标检测算法和基于循环神经网络的目标跟踪算法。
• 目标检测和跟踪的实时性：实时目标检测和跟踪是一项具有挑战性的任务，研究人员致力于改进算法的效率，以实现实时性的需求。
• 多目标跟踪：在复杂场景下，同时跟踪多个目标是一项重要的任务。研究人员探索了基于卷积神经网络和循环神经网络的多目标跟踪方法。

5. 模式识别在医学中的应用

模式识别在医学中的应用也是一个备受关注的领域。医学影像分析、病理学图像识别、疾病预测等都离不开模式识别的技术支持。当前，模式识别在医学中的应用主要集中在以下方面：

• 医学影像分析：通过对医学影像进行分析和识别，可以帮助医生快速准确地定位病变区域，提高诊断效率。
• 疾病预测和诊断：通过对病人的临床数据进行分析和挖掘，可以建立疾病预测和诊断模型，为医生提供辅助决策。
• 药物发现和设计：模式识别可以通过对分子结构和化学性质的分析，辅助药物发现和设计的过程，提高药物研发的效率。

结论

模式识别研究的热点问题涉及到深度学习、神经网络、特征提取和选择、目标检测和跟踪以及医学应用等众多方面。随着科学技术的进步和应用领域的拓展，模式识别的研究将会取得更多的突破，为我们的生活和社会发展带来更多的改变。

五、模式识别研究中的热点问题

模式识别研究中的热点问题

模式识别作为一门重要的人工智能领域，近年来在学术界和工业界备受关注。它涉及从数据中自动识别模式或规律的技术和方法，对于各种领域的应用具有重要的意义。

在模式识别研究中，有一些热点问题一直备受关注。这些问题不仅在学术界有着深入的讨论，也在工程实践中具有重要的应用意义。以下将介绍一些当前模式识别研究中的热点问题，以便读者更好地了解该领域的最新动态。

深度学习在模式识别中的应用

深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来在模式识别中取得了显著的成就。通过构建深层神经网络模型，深度学习能够自动学习数据表示，实现从低级特征到高级抽象特征的逐层提取，进而实现对复杂模式的识别。

目前，深度学习已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，并取得了许多成功案例。然而，如何进一步提升深度学习在模式识别中的效果和效率，仍是当前研究的热点问题之一。

模式识别中的数据增强技术

在实际应用中，数据样本往往是有限的，并且可能存在类别不平衡、噪声数据等问题，这会影响模式识别系统的性能。因此，如何通过有效的数据增强技术来改善模式识别系统的训练数据，是当前研究的一个热点问题。

数据增强技术可以通过对原始数据进行变换、扩充、增加噪声等操作，生成新的训练样本，从而扩大训练数据集，提升模式识别系统的泛化能力和鲁棒性。研究人员正在探索不同的数据增强方法，并尝试将其应用于实际场景中。

模式识别中的可解释性和可信度

对于模式识别系统而言，其结果的可解释性和可信度至关重要。在许多应用场景中，用户需要了解系统是如何做出决策的，以及决策的可靠程度有多高。因此，研究如何提升模式识别系统的可解释性和可信度，是当前研究中的一个热点问题。

为了提升模式识别系统的可解释性，研究人员提出了各种解释模型和可视化方法，帮助用户理解系统的决策过程。同时，通过引入不确定性估计和置信度评估方法，可以提高模式识别系统的可信度，使其更加可靠和稳健。

模式识别中的跨领域融合

随着人工智能技术的不断发展，模式识别也逐渐向跨领域融合的方向发展。模式识别技术已经广泛应用于医疗、金融、安防等各个领域，为这些领域带来了巨大的改变和发展机遇。

跨领域融合不仅可以促进各领域之间的知识交流和合作，还可以加速模式识别技术在不同领域的落地和应用。如何实现跨领域融合，促进各领域间的技术创新和应用探索，是当前模式识别研究的一个重要方向。

总的来说，模式识别研究中的热点问题涉及到深度学习应用、数据增强技术、可解释性和可信度、跨领域融合等多个方面。通过持续深入研究这些问题，可以推动模式识别技术的发展和创新，为各个领域的实陵应用带来更多可能性和机遇。

六、2015年研究生毕业人数？

2015年授予的硕士学位数量632726个，约为2005年硕士学位授予数量的3倍。

数据来源：中国学位与研究生教育发展年度报告

从1997年至2015年硕士学位授予数量大于毕业生数量，并且差距逐渐拉大。2015年硕士学位授予数量632726个，比毕业生数量多了134982个。主要原因是在职研究生数量的增长，随着非全日制纳入统考，规范了非全日制招生，未来这一差距会逐渐缩小。

七、2015—2020研究生报考人数？

2015年-2020年全国硕士研究生的报考人数成上升趋势，其中2017年报考201万，2018年报考238万，2019年报考290万，2020年报考341万。相对于近几年超200万的考生，2017年总的录取人数为72万，2018年为76万，2019年为80万，按照估算，2020年总的录取人数将在84-86万之间。

八、上海大学2015研究生报送名额？

是这样的同学，应该说上海大学的研究生招的学生是很多的，但是文理有别，上海大学的理工科相对于文科更强，就拿我们系来说，基本上140个人要保送20个人左右，这是本系的数字，不包括外校保过来的，而研究生一共是招收60+左右。

九、悉尼大学2015研究生学制几年？

一般读1.5-3年。

1.5年制的研究生专业：有医学物理、分子影像、工程、城市和区域规划专业等;

2年制的研究生专业有：商业、经济学、物理治疗、放射诊断、营养学等;

3年制的研究生专业有：法学、职业工程、结构工程、软件工程等。

十、2015年增值税发票多长时间作废？

很高兴回答你的问题。

增值税发票分为专用发票和普通发票二种，以上二种发票只有在当月份开出的，当月才能作废，隔月的只能开具红字发票。增值税专用发票，在180天内购货方未进行认证的，则无法开具红字发票了，而且税票无法认证，税款也无法抵扣。

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