写我的论文

, 2016b; Chen et al. , 2016) 。改进效果比当下领先的平滑n-gram 语言模型不仅在复杂度上降低,还降低了语音识别的错误率(因为语言模型是语音识别系统的一个重要组成部分)。这个模型还被应用到统计机器翻译上面 (Schwenk et al. 5% )。在2012 年,Dahl 等人再次书学神话,他在一个小的大词汇量语音识别基准测试集中(Bing 移动商业搜索数据库,语音长40 小时)的错误率降到16% 与23% 之间。. 职业技能 seo 技能培训 资格证书 奖金分红 保密协议 劳动合同. ņ™ä¸€ç¯‡è®ºæ–‡ 五个主题可选 然后我选了一个较为简单的吧 透过《活着》看生命的意义 至少1500字 一点头绪都木有撒 求问. 给人印象深刻的是在2011 年的两个迁移学习的挑战赛,都被表达学习算法夺魁。首先在由ICML2011 一个workshop 举办的Transfer Learning Challenge 中,由无监督逐层预训练方法unsuper-vised layer-wise pre-training (Bengio, 2016; Mesnil et al. 作死小能手, 明天就要交了然而我刚 开始写(微笑) 但是写论文好无聊! 所以!!来一边聊天一边写吧啊哈哈哈!. , 2010; Seide et al.

(2011) 夺得。在相关的domain adaptation 方面,目标保持不变,但输入分布会改变(Glorot et al. , 2010; Seide et al. He looks down chuck klosterman who today wrote an essay for grantland the bought much she tossed me there, if Im 帮写我的论文to. , 2016a )。对比现有的一直保持领先位置的高斯混合模型的声学建模方法,他们在四个主要的基准测试集中把错误率降低了30% 左右(例如在RT03S 数据库中从 27. , 2012; Dahl et al. 职业技能 seo 技能培训 资格证书 奖金分红 保密协议 劳动合同. (2011) 开发了一个SENNA 系统,它在语言建模、部分语音标记、chunking (节点识别)、语义角色标记和句法分解中共享表达。SENNA 接近或者超于目前的在这些任务中的当前领先方法。但它比传统的预测器要简单和快速。学习word embeddings 可以以某种方式与学习图像表达结合,这样就可以联系文本和图像。这个方法被成功运用到谷歌的图像搜索上,利用大量的数据来建立同一空间中图像与问题之间的映射(Weston et al. , 2016b; Socher et al. 中文名 论文 外文名 The paper 类 型 学年论文、毕业论文、学位论文等 作 用 描述研究成果 意 义 表达自己的学术成果. , 2016) 。改进效果比当下领先的平滑n-gram 语言模型不仅在复杂度上降低,还降低了语音识别的错误率(因为语言模型是语音识别系统的一个重要组成部分)。这个模型还被应用到统计机器翻译上面 (Schwenk et al. 怎样写好论文—一个大学教授、审稿专家的写作经验

给全国十五、六种学报、杂志审稿占用了我业余生活的大部分时间,每年的审稿量少说有100篇。近年来,觉得稿件质量大不如前。在我前几年开始审稿时,一审的通过率在90%以上;这一年来大概只有20%,有各种问题需要改后再审的约占60%,不能录用的约占20%。我常常想,是不是稿子看多了,眼睛看刁了,什么都看不惯;仔细想想,确实不是,实在是近来稿件质量滑坡太明显。
有一次,在某学报编辑部开座谈会,主题是如何提高学报的水平。提高水平的前提是稿件的质量要高,这是大家公认的。大家对近年来稿件质量的下降也是有同感的。至于原因,则仁者见仁智者见智。有的同志认为是作者队伍的年轻化;有的同志认定为是论文数作为指标被定在某些对个人或单位的评价体系中,造成单纯追求数量而粗制滥造。应该承认,这些都可以是原因,但其中有些问题并不以我们自己的意志为转移。我们应该看到,作者队伍的年轻化是必然趋势也是好事,尤其是年轻作者正处在创造力旺盛时期,是出好文章的重要保证。我认为,论文质量下降从面上看严重了一些,但究其原因,主要是论文写作的基础训练不够。这种情况是可以通过努力改变的。因此,我把在审稿中碰到的问题总结了一下,希望对一些作者写作有所帮助。
一、科技论文的内容
中学时就学过,文章的体裁最主要的有记叙文和议论文两种。记叙文说的是某一事件发生的背景、过程及影响,也可以加点作者的感想。议论文要说的是对某些问题的论点和为证明论点的正确性而做的求证工作,即提供论据,进行推理,最后得出结论。因此,这两种体裁是很不相同的。还有一种接近议论文但严格说来不算议论文的体裁是只对某些问题或现象发表自己的看法或观感,虽有观点但并不刻意去证明观点的正确性,这种文章属于散文中的随笔,本文即属于这种文章。
科技论文应该是议论文,至少应该有观点。通俗地说,科技论文要解决的主要问题不是“是什么”,而是“怎样做” 和“为什么”,对于“怎样做”的文章,最好要有“为什么要这样做”的内容。
有的作者很容易把议论文写成记叙文,特别是在做了某个项目的研究后的总结性文章,只说自己是怎样做的,很少去说为什么要这样做。原因可能是这样写很顺,因为工作是他(们)做的,过程很清楚,用不着费劲就可以说明白。这样的文章深度不够。近年来软件受到大家重视,但软件类的文章大多属于这种情况。加之软件的头绪一般很多,要说明白了,不分粗细,面面俱到,篇幅不短,很有点雾里看花的味道。
科技论文不是工作总结,也不是说明书。
论文内容的正确性当然是非常重要的。不过,不同领域的出错情况很不相同,很难概括。然而,有五点是应该注意的:
⑴ 要有创新,至少要有新意。是否有创新,是很多刊物考虑录用的最主要出发点,特别像《中国科学》这样的权威性刊物,没有创新就不可能录用。可以说,创新有原始创新和集成创新两种。工学类论文中,原始创新比较少,大多是提出一些新方法、新算法,或是以别人没有用过的方法对一个问题进行分析,属于集成创新。虽然这也是可取的,但论文必须雄辩地说明采用采用新方法所取得的结果。有一篇论文写基于hermit样条的彩色图象道路提取方法,方法本身并没有错,但有两个结论有问题。一是说用hermit样条对提取的间断的道路标志线拟合后可以得到连续的标志线,实际上,一般的三次样条或多项式拟合也能解决这个问题;二是说hermit样条更适于表达图象上的弯曲的道路标志线,但是没有数据表明为什么其它的拟合曲线就不适合。这样一来,虽然别人在道路提取中没有用过 hermit样条,这篇论文的新意也就荡然无存了。
⑵ 论文的写法一定要突出重点。有篇文章谈及机器人的灵巧手,这个项目本身做得不错,但这篇文章把灵巧手的结构、手指驱动、抓握控制面面俱到地说了一遍,每一部分都说得不透彻,没有深度。如果这篇文章能集中论述尺寸受限制的灵巧手的驱动,就要好得多。还有一篇谈遥在技术的文章,先泛泛地讲了微型摄像头的结构,再从一些书上摘录了人所共知的模糊控制的基本概念,二者之间又没有有机联系,这样的文章根本没有内容。如果集中论述在视觉系统微小型化中所解决的问题,恐怕还能写出点东西。
⑶ 论文的内容要真实、正确。这一点是很重要的,不弄虚作假是良好的科学道德。如果让人看出虚假的东西,这篇文章就肯定不能用。有一篇写控制算法的文章,对算法做了仿真。仿真时用的关节角函数是q=0. , 2013) ,改进了复杂度和BLEU 分数。递归自动编码机Recursive auto-encoders (产生recurrent 网络)在全句释义检测full sentenceparaphrase detection 上也达到了现有的领先水平,是以前技术的两倍F1 分数(Socheret al.

, 2012; Hinton et al.   迁移学习(传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。如果我们有了大量的、在不同分布下的训练数据,完全丢弃这些数据也是非常浪费的。如何合理的利用这些数据就是迁移学习主要解决的问题。迁移学习可以从现有的数据中迁移知识,用来帮助将来的学习。迁移学习(Transfer Learning )的目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务。)是指一个学习算法可以利用不同学习任务之间的共性来共享统计的优点和在任务间迁移知识。如下面的讨论,我们假设表达学习算法具有这样的能力,因为它可以学习到能捕捉隐含因素的子集的表达,这个子集是对每个特定的任务相关的。如图1 所示。这个假设被很多的经验性结果所验证,并且展现了表达学习在迁移学习场合中同样具有优异的能力。. 中文名 论文 外文名 The paper 类 型 学年论文、毕业论文、学位论文等 作 用 描述研究成果 意 义 表达自己的学术成果. 怎样写好论文—一个大学教授、审稿专家的写作经验

给全国十五、六种学报、杂志审稿占用了我业余生活的大部分时间,每年的审稿量少说有100篇。近年来,觉得稿件质量大不如前。在我前几年开始审稿时,一审的通过率在90%以上;这一年来大概只有20%,有各种问题需要改后再审的约占60%,不能录用的约占20%。我常常想,是不是稿子看多了,眼睛看刁了,什么都看不惯;仔细想想,确实不是,实在是近来稿件质量滑坡太明显。
有一次,在某学报编辑部开座谈会,主题是如何提高学报的水平。提高水平的前提是稿件的质量要高,这是大家公认的。大家对近年来稿件质量的下降也是有同感的。至于原因,则仁者见仁智者见智。有的同志认为是作者队伍的年轻化;有的同志认定为是论文数作为指标被定在某些对个人或单位的评价体系中,造成单纯追求数量而粗制滥造。应该承认,这些都可以是原因,但其中有些问题并不以我们自己的意志为转移。我们应该看到,作者队伍的年轻化是必然趋势也是好事,尤其是年轻作者正处在创造力旺盛时期,是出好文章的重要保证。我认为,论文质量下降从面上看严重了一些,但究其原因,主要是论文写作的基础训练不够。这种情况是可以通过努力改变的。因此,我把在审稿中碰到的问题总结了一下,希望对一些作者写作有所帮助。
一、科技论文的内容
中学时就学过,文章的体裁最主要的有记叙文和议论文两种。记叙文说的是某一事件发生的背景、过程及影响,也可以加点作者的感想。议论文要说的是对某些问题的论点和为证明论点的正确性而做的求证工作,即提供论据,进行推理,最后得出结论。因此,这两种体裁是很不相同的。还有一种接近议论文但严格说来不算议论文的体裁是只对某些问题或现象发表自己的看法或观感,虽有观点但并不刻意去证明观点的正确性,这种文章属于散文中的随笔,本文即属于这种文章。
科技论文应该是议论文,至少应该有观点。通俗地说,科技论文要解决的主要问题不是“是什么”,而是“怎样做” 和“为什么”,对于“怎样做”的文章,最好要有“为什么要这样做”的内容。
有的作者很容易把议论文写成记叙文,特别是在做了某个项目的研究后的总结性文章,只说自己是怎样做的,很少去说为什么要这样做。原因可能是这样写很顺,因为工作是他(们)做的,过程很清楚,用不着费劲就可以说明白。这样的文章深度不够。近年来软件受到大家重视,但软件类的文章大多属于这种情况。加之软件的头绪一般很多,要说明白了,不分粗细,面面俱到,篇幅不短,很有点雾里看花的味道。
科技论文不是工作总结,也不是说明书。
论文内容的正确性当然是非常重要的。不过,不同领域的出错情况很不相同,很难概括。然而,有五点是应该注意的:
⑴ 要有创新,至少要有新意。是否有创新,是很多刊物考虑录用的最主要出发点,特别像《中国科学》这样的权威性刊物,没有创新就不可能录用。可以说,创新有原始创新和集成创新两种。工学类论文中,原始创新比较少,大多是提出一些新方法、新算法,或是以别人没有用过的方法对一个问题进行分析,属于集成创新。虽然这也是可取的,但论文必须雄辩地说明采用采用新方法所取得的结果。有一篇论文写基于hermit样条的彩色图象道路提取方法,方法本身并没有错,但有两个结论有问题。一是说用hermit样条对提取的间断的道路标志线拟合后可以得到连续的标志线,实际上,一般的三次样条或多项式拟合也能解决这个问题;二是说hermit样条更适于表达图象上的弯曲的道路标志线,但是没有数据表明为什么其它的拟合曲线就不适合。这样一来,虽然别人在道路提取中没有用过 hermit样条,这篇论文的新意也就荡然无存了。
⑵ 论文的写法一定要突出重点。有篇文章谈及机器人的灵巧手,这个项目本身做得不错,但这篇文章把灵巧手的结构、手指驱动、抓握控制面面俱到地说了一遍,每一部分都说得不透彻,没有深度。如果这篇文章能集中论述尺寸受限制的灵巧手的驱动,就要好得多。还有一篇谈遥在技术的文章,先泛泛地讲了微型摄像头的结构,再从一些书上摘录了人所共知的模糊控制的基本概念,二者之间又没有有机联系,这样的文章根本没有内容。如果集中论述在视觉系统微小型化中所解决的问题,恐怕还能写出点东西。
⑶ 论文的内容要真实、正确。这一点是很重要的,不弄虚作假是良好的科学道德。如果让人看出虚假的东西,这篇文章就肯定不能用。有一篇写控制算法的文章,对算法做了仿真。仿真时用的关节角函数是q=0. , 2016a )。对比现有的一直保持领先位置的高斯混合模型的声学建模方法,他们在四个主要的基准测试集中把错误率降低了30% 左右(例如在RT03S 数据库中从 27. 作死小能手, 明天就要交了然而我刚 开始写(微笑) 但是写论文好无聊! 所以!!来一边聊天一边写吧啊哈哈哈!. 在2006 年,深度学习的开始,主要聚焦在MNIST 手写体图像分类问题上(Hinton et al. ĸ­æ–‡å 论文 外文名 The paper ç±» 型 学年论文、毕业论文、学位论文等 作 用 描述研究成果 意 义 表达自己的学术成果. 除了语音识别,深度学习在自然语言处理中也有很多应用。symbolic 数据的分布式表达由Hinton 在1986 年引入,在2003 年由Bengio 等人在统计语言模型中得到第一次的发展,称为神经网络语言模型neural net language models (Bengio,2008) 。它们都是基于学习一个关于每个单词的分布式表达,叫做word embedding 。增加一个卷积架构,Collobertet al. , 2010; Deng et al. , 2012) 。在多任务学习方面multi-task learning ,表达学习同样表现出了其独特的优越性(Krizhevskyet al.

作死小能手, 明天就要交了然而我刚 开始写(微笑) 但是写论文好无聊! 所以!!来一边聊天一边写吧啊哈哈哈!. 8s,角速度的最大值也小得多,这样的结果至少使人怀疑作者并没有真正做了仿真。
⑷ 关于综述性文章。综述性文章的内容主要是前人对某一专题做过哪些研究、哪些问题已经解决、哪些问题还需要继续研究,最重要的是要指出对这一专题继续研究的方向。从这个意义上来说,写综述性文章实际上是比较难的,需要占有大量资料,而且,对资料要分析,去粗存精,去伪存真,高屋建瓴。千万不要看了几篇发表过的论文就写综述。
⑸ 关于论文中的公式。科技论文一般少不了公式。公式推导的正确固然很重要,但也并非一定要把一步一步的推导过程写清楚。有的文章虽然写出了公式,但是,不注意对公式中所用符号的说明,不注意说明公式的适用条件,这样的公式是没什么用的。有一篇文章论述以三条人工肌肉作为作动器的并联机构,作者试图建立它的数学模型,前面写出了人工肌肉输入气压与肌肉长度的关系式,又列出力平衡方程,然后就说把前一式与后一式相结合,得到一个非线性的状态方程,把它作为数学模型。方程中有很多系数,显然是与机构及肌肉参数有关的,作者恰恰没有写出系数与参数的关系,这就使人怀疑这个模型是不是推导出来的。即使是,这样的模型只是通式,没有用处。
二、论文的标题
论文的标题有画龙点睛的作用。标题应该与文章的内容非常贴切。这一点往往不被注意。有的标题过大;有的又过于局限。有一篇文章的标题是“服务机器人仿人手臂运动学研究”,内容是作者在研制一种服务机器人时对一种七自由度手臂运动学所做的分析。“仿人”并不重要,重要的是作者提出了这种冗余自由度手臂逆运动学的一种解法,这样的解法并不只能用于服务机器人。如果把标题改为“七自由度仿人手臂逆运动学的一种解法”,则既有学术意义,又兼顾了作者的研究项目。还有一篇论文的题目是“登月机器人关节润滑技术的研究”,内容是一种固体润滑膜的制备和特性。论文的题目太大,而且,如果题目中就明确提出登月机器人,就需要有在模拟月球超低真空、超低温、强粉尘环境中的实验,目前尚无条件。如果将题目改为 “mos2基固体润滑膜制备方法及特性的研究”,既缩小了范围,又避开了尚不能进行的实验。还有些论文题目本身就有问题,例如,有一篇博士学位论文题目是 “仿人机器人的动态行走控制”,行走有静态的吗?肯定没有,连原地踏步都是动态的。这样的标题岂不让人笑话?
三、摘要
摘要是对文章内容的概括。摘要应写得简练,只需说明写论文的目的、所用的方法及取得的结果即可。写得不好的摘要中常常有一些没用的话。例如,“随着机器人技术的发展,应用领域更加广阔,某问题成为研究的热点”,之类的话就没有用。
四、引言
论文引言的作用是开宗明义提出本文要解决的问题。引言应开门见山、简明扼要。有的写机器人的文章,一开始写捷克一作家写的戏剧中一个机器奴隶叫robota,美国1950年制造了第一台工业机器人,这就绕了太大的圈子,有点“言必称希腊”。
很多论文在引言中简要叙述前人在这方面所做过的工作,这是必要的。特别是那些对前人的方法提出改进的文章更有必要。应该注意的是,对前人工作的概括不要断章取义,如果有意歪曲别人的意思而突出自己方法的优点就更不可取了。在一篇论文中,对前人工作的概括应尽可能放在引言中。在正文中,如非很必要,就不要再有这类段落了。
文献的引述要正确。你的文章里引用了某些文献,别人的文章也可能引用你的文章。如果引用时不注意正确性,就可能以讹传讹。有一篇谈遥操作的文章引用了美国《自然》杂志的文章,提到在相距7000km的两地进行遥操作,从操作端发出操作命令到执行端反馈回信息只用了150μs。这是完全不可能的。即使电波直线传播,至少也需要46. , 2013) ,改进了复杂度和BLEU 分数。递归自动编码机Recursive auto-encoders (产生recurrent 网络)在全句释义检测full sentenceparaphrase detection 上也达到了现有的领先水平,是以前技术的两倍F1 分数(Socheret al. , 2016b; Chen et al.   迁移学习(传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。如果我们有了大量的、在不同分布下的训练数据,完全丢弃这些数据也是非常浪费的。如何合理的利用这些数据就是迁移学习主要解决的问题。迁移学习可以从现有的数据中迁移知识,用来帮助将来的学习。迁移学习(Transfer Learning )的目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务。)是指一个学习算法可以利用不同学习任务之间的共性来共享统计的优点和在任务间迁移知识。如下面的讨论,我们假设表达学习算法具有这样的能力,因为它可以学习到能捕捉隐含因素的子集的表达,这个子集是对每个特定的任务相关的。如图1 所示。这个假设被很多的经验性结果所验证,并且展现了表达学习在迁移学习场合中同样具有优异的能力。. 表达学习(亦被江湖称作深度学习或者特征学习)已经在机器学习社区开辟了自己的江山,成为学术界的一个新宠。在一些顶尖会议例如NIPS 和ICML 中都有了自己的正规军(研究它的workshops ),今年(2013 )还专门为它搞了一个新的会议,叫ICLR (International Conference on Learning Representations ),可见它在学术界得到的宠爱招人红眼。尽管depth (深度)是这个神话的一个主要部分,但其他的先验也不能被忽视,因为有时候,先验知识会为表达的学习献上一臂之力,画上点睛之笔,更容易地学习更好的表达,这在下一章节中将会详细讨论。在表达学习有关的学术活动中最迅速的进展就是它在学术界和工业界都得到了经验性的显著性的成功。下面我们简单的聚焦几点。. 中文名 论文 外文名 The paper 类 型 学年论文、毕业论文、学位论文等 作 用 描述研究成果 意 义 表达自己的学术成果.

, 2012 )的努力下取得了突破性的成果,使得这些算法得到更大范围的应用,并且实现了产品化。例如,微软在2012 年发布了它们的语音识别MAVIS (Microsoft Audio Video Indexing Service) 系统的一个新版本,这个版本是基于深度学习的(Seide et al. , 2016a) 。表达学习还用到了单词歧义消除word sense disambiguation 上 (Bordeset al. , 2012) 。在多任务学习方面multi-task learning ,表达学习同样表现出了其独特的优越性(Krizhevskyet al. 语音也是神经网络诞生时其最早的一个应用之一,例如卷积(或者时延)神经网络(Bengio 在1993 年的工作)。当然,在HMM 在语音识别成功之后,神经网络也相对沉寂了不少。到现在,神经网络的复活、深度学习和表达学习的运用在语音识别领域可谓大展拳脚,重展雄风,在一些学术派和工业派人士(Dahlet al. 中文名 论文 外文名 The paper 类 型 学年论文、毕业论文、学位论文等 作 用 描述研究成果 意 义 表达自己的学术成果. 8s,角速度的最大值也小得多,这样的结果至少使人怀疑作者并没有真正做了仿真。
⑷ 关于综述性文章。综述性文章的内容主要是前人对某一专题做过哪些研究、哪些问题已经解决、哪些问题还需要继续研究,最重要的是要指出对这一专题继续研究的方向。从这个意义上来说,写综述性文章实际上是比较难的,需要占有大量资料,而且,对资料要分析,去粗存精,去伪存真,高屋建瓴。千万不要看了几篇发表过的论文就写综述。
⑸ 关于论文中的公式。科技论文一般少不了公式。公式推导的正确固然很重要,但也并非一定要把一步一步的推导过程写清楚。有的文章虽然写出了公式,但是,不注意对公式中所用符号的说明,不注意说明公式的适用条件,这样的公式是没什么用的。有一篇文章论述以三条人工肌肉作为作动器的并联机构,作者试图建立它的数学模型,前面写出了人工肌肉输入气压与肌肉长度的关系式,又列出力平衡方程,然后就说把前一式与后一式相结合,得到一个非线性的状态方程,把它作为数学模型。方程中有很多系数,显然是与机构及肌肉参数有关的,作者恰恰没有写出系数与参数的关系,这就使人怀疑这个模型是不是推导出来的。即使是,这样的模型只是通式,没有用处。
二、论文的标题
论文的标题有画龙点睛的作用。标题应该与文章的内容非常贴切。这一点往往不被注意。有的标题过大;有的又过于局限。有一篇文章的标题是“服务机器人仿人手臂运动学研究”,内容是作者在研制一种服务机器人时对一种七自由度手臂运动学所做的分析。“仿人”并不重要,重要的是作者提出了这种冗余自由度手臂逆运动学的一种解法,这样的解法并不只能用于服务机器人。如果把标题改为“七自由度仿人手臂逆运动学的一种解法”,则既有学术意义,又兼顾了作者的研究项目。还有一篇论文的题目是“登月机器人关节润滑技术的研究”,内容是一种固体润滑膜的制备和特性。论文的题目太大,而且,如果题目中就明确提出登月机器人,就需要有在模拟月球超低真空、超低温、强粉尘环境中的实验,目前尚无条件。如果将题目改为 “mos2基固体润滑膜制备方法及特性的研究”,既缩小了范围,又避开了尚不能进行的实验。还有些论文题目本身就有问题,例如,有一篇博士学位论文题目是 “仿人机器人的动态行走控制”,行走有静态的吗?肯定没有,连原地踏步都是动态的。这样的标题岂不让人笑话?
三、摘要
摘要是对文章内容的概括。摘要应写得简练,只需说明写论文的目的、所用的方法及取得的结果即可。写得不好的摘要中常常有一些没用的话。例如,“随着机器人技术的发展,应用领域更加广阔,某问题成为研究的热点”,之类的话就没有用。
四、引言
论文引言的作用是开宗明义提出本文要解决的问题。引言应开门见山、简明扼要。有的写机器人的文章,一开始写捷克一作家写的戏剧中一个机器奴隶叫robota,美国1950年制造了第一台工业机器人,这就绕了太大的圈子,有点“言必称希腊”。
很多论文在引言中简要叙述前人在这方面所做过的工作,这是必要的。特别是那些对前人的方法提出改进的文章更有必要。应该注意的是,对前人工作的概括不要断章取义,如果有意歪曲别人的意思而突出自己方法的优点就更不可取了。在一篇论文中,对前人工作的概括应尽可能放在引言中。在正文中,如非很必要,就不要再有这类段落了。
文献的引述要正确。你的文章里引用了某些文献,别人的文章也可能引用你的文章。如果引用时不注意正确性,就可能以讹传讹。有一篇谈遥操作的文章引用了美国《自然》杂志的文章,提到在相距7000km的两地进行遥操作,从操作端发出操作命令到执行端反馈回信息只用了150μs。这是完全不可能的。即使电波直线传播,至少也需要46. 怎样写好论文—一个大学教授、审稿专家的写作经验

给全国十五、六种学报、杂志审稿占用了我业余生活的大部分时间,每年的审稿量少说有100篇。近年来,觉得稿件质量大不如前。在我前几年开始审稿时,一审的通过率在90%以上;这一年来大概只有20%,有各种问题需要改后再审的约占60%,不能录用的约占20%。我常常想,是不是稿子看多了,眼睛看刁了,什么都看不惯;仔细想想,确实不是,实在是近来稿件质量滑坡太明显。
有一次,在某学报编辑部开座谈会,主题是如何提高学报的水平。提高水平的前提是稿件的质量要高,这是大家公认的。大家对近年来稿件质量的下降也是有同感的。至于原因,则仁者见仁智者见智。有的同志认为是作者队伍的年轻化;有的同志认定为是论文数作为指标被定在某些对个人或单位的评价体系中,造成单纯追求数量而粗制滥造。应该承认,这些都可以是原因,但其中有些问题并不以我们自己的意志为转移。我们应该看到,作者队伍的年轻化是必然趋势也是好事,尤其是年轻作者正处在创造力旺盛时期,是出好文章的重要保证。我认为,论文质量下降从面上看严重了一些,但究其原因,主要是论文写作的基础训练不够。这种情况是可以通过努力改变的。因此,我把在审稿中碰到的问题总结了一下,希望对一些作者写作有所帮助。
一、科技论文的内容
中学时就学过,文章的体裁最主要的有记叙文和议论文两种。记叙文说的是某一事件发生的背景、过程及影响,也可以加点作者的感想。议论文要说的是对某些问题的论点和为证明论点的正确性而做的求证工作,即提供论据,进行推理,最后得出结论。因此,这两种体裁是很不相同的。还有一种接近议论文但严格说来不算议论文的体裁是只对某些问题或现象发表自己的看法或观感,虽有观点但并不刻意去证明观点的正确性,这种文章属于散文中的随笔,本文即属于这种文章。
科技论文应该是议论文,至少应该有观点。通俗地说,科技论文要解决的主要问题不是“是什么”,而是“怎样做” 和“为什么”,对于“怎样做”的文章,最好要有“为什么要这样做”的内容。
有的作者很容易把议论文写成记叙文,特别是在做了某个项目的研究后的总结性文章,只说自己是怎样做的,很少去说为什么要这样做。原因可能是这样写很顺,因为工作是他(们)做的,过程很清楚,用不着费劲就可以说明白。这样的文章深度不够。近年来软件受到大家重视,但软件类的文章大多属于这种情况。加之软件的头绪一般很多,要说明白了,不分粗细,面面俱到,篇幅不短,很有点雾里看花的味道。
科技论文不是工作总结,也不是说明书。
论文内容的正确性当然是非常重要的。不过,不同领域的出错情况很不相同,很难概括。然而,有五点是应该注意的:
⑴ 要有创新,至少要有新意。是否有创新,是很多刊物考虑录用的最主要出发点,特别像《中国科学》这样的权威性刊物,没有创新就不可能录用。可以说,创新有原始创新和集成创新两种。工学类论文中,原始创新比较少,大多是提出一些新方法、新算法,或是以别人没有用过的方法对一个问题进行分析,属于集成创新。虽然这也是可取的,但论文必须雄辩地说明采用采用新方法所取得的结果。有一篇论文写基于hermit样条的彩色图象道路提取方法,方法本身并没有错,但有两个结论有问题。一是说用hermit样条对提取的间断的道路标志线拟合后可以得到连续的标志线,实际上,一般的三次样条或多项式拟合也能解决这个问题;二是说hermit样条更适于表达图象上的弯曲的道路标志线,但是没有数据表明为什么其它的拟合曲线就不适合。这样一来,虽然别人在道路提取中没有用过 hermit样条,这篇论文的新意也就荡然无存了。
⑵ 论文的写法一定要突出重点。有篇文章谈及机器人的灵巧手,这个项目本身做得不错,但这篇文章把灵巧手的结构、手指驱动、抓握控制面面俱到地说了一遍,每一部分都说得不透彻,没有深度。如果这篇文章能集中论述尺寸受限制的灵巧手的驱动,就要好得多。还有一篇谈遥在技术的文章,先泛泛地讲了微型摄像头的结构,再从一些书上摘录了人所共知的模糊控制的基本概念,二者之间又没有有机联系,这样的文章根本没有内容。如果集中论述在视觉系统微小型化中所解决的问题,恐怕还能写出点东西。
⑶ 论文的内容要真实、正确。这一点是很重要的,不弄虚作假是良好的科学道德。如果让人看出虚假的东西,这篇文章就肯定不能用。有一篇写控制算法的文章,对算法做了仿真。仿真时用的关节角函数是q=0. , 2016) 。改进效果比当下领先的平滑n-gram 语言模型不仅在复杂度上降低,还降低了语音识别的错误率(因为语言模型是语音识别系统的一个重要组成部分)。这个模型还被应用到统计机器翻译上面 (Schwenk et al. He looks down chuck klosterman who today wrote an essay for grantland the bought much she tossed me there, if Im 帮写我的论文to. 职业技能 seo 技能培训 资格证书 奖金分红 保密协议 劳动合同. 作死小能手, 明天就要交了然而我刚 开始写(微笑) 但是写论文好无聊! 所以!!来一边聊天一边写吧啊哈哈哈!. (2011) 夺得。在相关的domain adaptation 方面,目标保持不变,但输入分布会改变(Glorot et al. ņ™ä¸€ç¯‡è®ºæ–‡ 五个主题可选 然后我选了一个较为简单的吧 透过《活着》看生命的意义 至少1500字 一点头绪都木有撒 求问. , 2012; Hinton et al. 给人印象深刻的是在2011 年的两个迁移学习的挑战赛,都被表达学习算法夺魁。首先在由ICML2011 一个workshop 举办的Transfer Learning Challenge 中,由无监督逐层预训练方法unsuper-vised layer-wise pre-training (Bengio, 2016; Mesnil et al. , 2012; Dahl et al.

谁能告诉我有关投资银行学的论文怎么写?-大家给我 ...

, 2010; Seide et al. , 2016a )。对比现有的一直保持领先位置的高斯混合模型的声学建模方法,他们在四个主要的基准测试集中把错误率降低了30% 左右(例如在RT03S 数据库中从 27. ĸ­æ–‡å 论文 外文名 The paper ç±» 型 学年论文、毕业论文、学位论文等 作 用 描述研究成果 意 义 表达自己的学术成果. , 2016b; Socher et al. , 2016) 。改进效果比当下领先的平滑n-gram 语言模型不仅在复杂度上降低,还降低了语音识别的错误率(因为语言模型是语音识别系统的一个重要组成部分)。这个模型还被应用到统计机器翻译上面 (Schwenk et al.   迁移学习(传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。如果我们有了大量的、在不同分布下的训练数据,完全丢弃这些数据也是非常浪费的。如何合理的利用这些数据就是迁移学习主要解决的问题。迁移学习可以从现有的数据中迁移知识,用来帮助将来的学习。迁移学习(Transfer Learning )的目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务。)是指一个学习算法可以利用不同学习任务之间的共性来共享统计的优点和在任务间迁移知识。如下面的讨论,我们假设表达学习算法具有这样的能力,因为它可以学习到能捕捉隐含因素的子集的表达,这个子集是对每个特定的任务相关的。如图1 所示。这个假设被很多的经验性结果所验证,并且展现了表达学习在迁移学习场合中同样具有优异的能力。. 给人印象深刻的是在2011 年的两个迁移学习的挑战赛,都被表达学习算法夺魁。首先在由ICML2011 一个workshop 举办的Transfer Learning Challenge 中,由无监督逐层预训练方法unsuper-vised layer-wise pre-training (Bengio, 2016; Mesnil et al.

, 2010; Seide et al. , 2016a )。对比现有的一直保持领先位置的高斯混合模型的声学建模方法,他们在四个主要的基准测试集中把错误率降低了30% 左右(例如在RT03S 数据库中从 27. (2011) 开发了一个SENNA 系统,它在语言建模、部分语音标记、chunking (节点识别)、语义角色标记和句法分解中共享表达。SENNA 接近或者超于目前的在这些任务中的当前领先方法。但它比传统的预测器要简单和快速。学习word embeddings 可以以某种方式与学习图像表达结合,这样就可以联系文本和图像。这个方法被成功运用到谷歌的图像搜索上,利用大量的数据来建立同一空间中图像与问题之间的映射(Weston et al. (2011) 夺得。在相关的domain adaptation 方面,目标保持不变,但输入分布会改变(Glorot et al. ņ™ä¸€ç¯‡è®ºæ–‡ 五个主题可选 然后我选了一个较为简单的吧 透过《活着》看生命的意义 至少1500字 一点头绪都木有撒 求问.   迁移学习(传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。如果我们有了大量的、在不同分布下的训练数据,完全丢弃这些数据也是非常浪费的。如何合理的利用这些数据就是迁移学习主要解决的问题。迁移学习可以从现有的数据中迁移知识,用来帮助将来的学习。迁移学习(Transfer Learning )的目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务。)是指一个学习算法可以利用不同学习任务之间的共性来共享统计的优点和在任务间迁移知识。如下面的讨论,我们假设表达学习算法具有这样的能力,因为它可以学习到能捕捉隐含因素的子集的表达,这个子集是对每个特定的任务相关的。如图1 所示。这个假设被很多的经验性结果所验证,并且展现了表达学习在迁移学习场合中同样具有优异的能力。.

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67ms。后来查明是作者引用时单位写错了。如果文章发表了,以《自然》杂志的权威性及这篇文章作者的影响力,这个错误的数据肯定还会接着被引用。
一些论文也开始引用互联网上的文献和消息。网上文献的可信度要好一些;由于各种各样的原因,消息的可*性不高。我们曾用装甲车为某试验基地研制了一台遥控靶车,在《兵器知识》上曾有过报道。由于某些内容不便公开,对文章做了一些技术处理。这个消息到了网上却变成了“我国研制成功遥控装甲车”,“蚂蚁”成了“大象”。所以,如果要引用网上的消息,一定要通过其它渠道对消息进行核实。
不少论文在引言中还说明了文章的结构,虽然话不多,但并非很必要。对于学位论文,因篇幅大,在绪论中交代一下整个论文的结构是应该的。在刊物上发表的文章就没有这个必要。
五、实验验证
论文中的实验的目的是验证论文提出的理论或方法的正确性、可行性和有效性。有一个阶段我不太同意把仿真叫做实验,但随着仿真技术的进步,至少它可以成为一种验证的手段。
理论的正确性并非总是要用实验来验证的。那些用公认的定理证明的新定理就不需要验证。
方法可行性的验证相对简单一些,实验只要说明所用的方法解决了问题即可。
方法(特别是算法)有效性的验证在很多论文里做得不好。所谓有效性,应该是比别的方法更快或更简单地解决了问题,或是计算复杂性低,或是计算速度更高,或是占用的内存小。要说明有效性,一是要有比较,不能“老王卖瓜”;二是要有相应的数据。
从这个意义上来说,论文中的实验往往是一种为说明问题而专门设计的实验。实验的设计是非常重要的。要说明某一因素的作用,就要设法将它孤立起来。
我曾连续审了四篇关于构建机器人仿真球队的论文。这四篇论文除了叙述性的内容偏多以外,写得还是不错的。文章的内容涉及个人技巧、决策机制及整体协调,并不重复。而且,球队两次参加了机器人足球世界杯仿真组的比赛,都取得亚军的好成绩。这就是说,在构建球队时代所采取的技术措施还是有成效的。但是,这四篇文章都用参赛对阵的得分来说明技术措施的有效性,这是不合适的。因为,足球赛的成绩只是一种排名,只说明参赛队实力的相对强弱。如果对手的实力太低,即使己方取得冠军,也不能有效地说明自己所采取的措施是正确的。而且,如前所述,一个队能否取得胜利与个人技巧、决策能力、整体协调等多种因素有关,取得较好成绩倒底是哪个因素起了作用往往是说不清楚的。作者在最近的两篇文章中用了相同的比赛结果来说明不相同的技术措施的作用,显然也是没有说服力的。如果对同一对手以采取论文中的措施和不采用这种措施进行两次比赛,则比赛的结果就能较好地说明这种措施的作用。
有不少论文由于各种原因不能用严格的理论证明方法的正确性和有效性,也暂时做不了实验,于是就用仿真的方法来说明。这时应注意的是,尽管文章中只能给出个别的仿真实例,但做仿真时应该尽可能对各种可能发生的情况多做一些实例,因为,用一、两个实例的仿真结果说明的结论很可能被另一个实例推翻。有一篇论文要在相互距离已知的几个点中寻找一条最短的遍历路径,论文的篇幅很长,所用的方法兜了不少圈子,方法倒也对,但没有证明。最后用了一个实例做仿真。我在审稿时写了一个更简单的方法,与论文方法所得的结果一致。这样一来,这篇文章所提出的方法虽然不错,但一点意义也没有了。
六、结论
结论中出现的问题不太多,不过精彩的结论也不多。由于word等文字处理软件提供的“复制”、“粘贴”的方便,论文正文、引言、摘要中的一些话也就被拷贝到结论中,还没看到结论就知道结论说什么,这样的结论已经没味了。不过偶尔也碰到“过火”的,正文中根本未涉及的问题在结论中突然冒了出来。比较罕见的情况是,有的论文的结论把文章中的论述部分或全部推翻了。
七、文字
以前用笔写字的时候,常听人说“字是人的脸面”,意思是说,一手好字会为你增添光彩,看着也舒服。现在,论文上的字都是打印机打出的印刷体,文章是不是通顺就很突出了,也就成为“人的脸面”了。俗话说“文如其人”,如果一篇文章的文字方面的问题太多,唸不顺口,作者给人的印象也不会好。
送审稿中,比较突出的文字、标点方面的问题有;
⑴ 天一句,地一句,想到哪里,说到哪里,语气、语意不连贯。
⑵ 语意重复,用词囉嗦,不善运用代词。
⑶ “而”、“故”、“然”、“其”之类的虚构词用得别扭。
⑷ 技术术语使用不当或生造术语,这是在论文中最不应出现的文字问题。如果某一领域的名词术语已经有了国家标准,虽然这类标准一般是推荐性标准,但也应首先使用标准核定的术语,为的是与别人有“共同语言”。在论文中不应使用俗名,即使这样的名词已被较多的人使用。术语是有内涵的,在制定术语标准时,对收纳的每条术语都有严格的定义。如果在论文中不得不创造一条新的术语,对它的内涵一定要说清楚,要有严格的定义。我对一篇论文中的“轨迹跟踪控制”提出过质疑。表面看来“跟踪控制”还说得过去,细想想,能与“控制” 相连的无非是两类词,一是对象,如“温度控制”、“压力控制、“位置控制”、“力控制”等等;另一是方法,如“pid控制”、“自适应控制”、“模糊控制”等等。“轨迹跟踪控制”是什么?“轨迹跟踪”既不是控制对象,也不是控制方法。实际轨迹对期望轨迹的跟踪正是对运动轨迹进行控制的效果。所以,“轨迹跟踪”和“轨迹控制”都是可用的术语,而“轨迹跟踪控制”则站不住脚。还有,在学术性文章中不应使用“电脑”、“光碟”这类商业化和港台化的名词。
⑸ 乱用标点符号。错得最多的是句号,或是长句不断,或是断句不当。最不容易用错的只有问号和感叹号。
⑹ 近年来有个很时髦也用得很滥的词“基于”。有时侯翻开一本杂志十有二、三的文章标题有“基于”二字。“基于x”的英文是“x-based”或“based on x”。应该说“基于”一词翻译得还是不错的。“基于规则的系统”比早年译的“规则基系统”、“以规则为基础的系统” 听起来要顺耳一些。问题是要把“基于”用得必要、得当。不是非用不可的地方,大可不必用它来追求文皱皱的味道。而且,既然是“在x的基础上”,x就应该是个可以被当做基础的实实在在的东西。一篇文章用了“基于任务级”,这个“任务级”就不是实在的东西。还有一个用得不当的词就是“智能”,有些根本没有智能的东西也被带上了这个帽子。
其实,解决文字方面的问题并不难。作者在写完文章后只要唸一、两遍,大部分文字问题都可以发现。不过,如果作者在口语表达上就有不规范的地方和固癖,这样做的收效不大。
八、英文稿的特殊问题
英语不是我们的母语,用英语写作论文当然就会出现一些问题。大多数人还不具有用英语思考的能力。在这种情况下,比较好的做法是先写中文稿再译成英语,这样至少能避免直接写英文稿时容易出现的语意不连贯的问题。
英文稿中最容易出现的用词问题是:
⑴ 按汉语硬译,形成所谓的“中式英语”。虽然不大会看到“good good study, day day up”这类“洋泾浜”,硬译的情况还是常见的。有一篇论文把“车载的”译为“tank-load”,其实,单词“vehicular”的意思就是车载。
⑵ 介词的使用不当,用“of”、“to”较多,其它介词用得少。
⑶ 代词“this”、“that”用得多,“it”用得少,而后者恰恰在科技文章中用得多。
⑷ 句型单调,喜欢(或不得不)用“to be”构成句子。
⑸ 不注意动词的词性。有些动词既可是及物动词也可是不及物动词,应该优先用不及物动词成句,而不要用及物动词的被动语态成句。
⑹ 冠词“a”、“the”的使用不当,尤其容易忘记使用定冠词“the”。
⑺ 不注意名词的单、复数,不注意主、谓语的人称配合。
⑻ 论文中的用词应该比较正式,尽量少用一词多意的词,例如,口语中“get”有“获得”的意思,但论文中最好用“obtain”。
⑼ 中西文化的差异常常使英文稿带有“中国特色”。有一篇稿件的作者很谦虚,在文章的结尾分析了所提出的方法的缺点,说在今后的研究中会逐步克服这些缺点。外国人就不会这么说,他们总是向前看,即使看到了缺点,也会说随着研究的深入,这种方法将会有更广阔的应用前景。有些文章的作者介绍中非要在“教授”后面加个“博士导师”,外国人就相象不出不是博士导师的教授是什么样子。
九、论文的署名
毫无疑问,论文的第一作者应该是执笔者。这不仅体现了对他劳动的尊重,而且有对文章的责任。
不少文章是在读的研究生写的,导师的名字署在后面,这无可非议。但是,从有些文章可以明显看出,在投稿前导师并没有看过。甚至有的文章已经发表,导师还不知道。这种情况不好。导师即使在成文前参加过意见但成文后不看,这是导师没有负起责任;如果学生在导师不知情的情况下就署上导师的名字投稿,从好的方面理解是对导师的尊重,从不好的方面理解则有“拉大旗作虎皮”之嫌。
近来论文署名还有人数增多的趋势,甚至一篇不长的文章署了五、六个人的名字。这种情况在某个项目的总结性文章中比较多见。诚然,项目参与者在研究过程中的主意是很难分清楚的,但是,论文不是工作总结,在写论文时不太可能集中很多人的想法。至于在署名时多写几个人送人情或者写上根本没有参加工作的领导的名字的做法,更是不应提倡的风气。
十、如何面对审稿意见
一般来说,投送的稿件至少要经过一次技术性审查,英文稿还有一次文字性审查。这种审查通常是学报或杂志的编辑部聘请同领域的专家进行的。编辑部的责任是统一论文的格式、审查文字、处理审稿意见。审稿人的责任是对论文的创新性和正确性进行审查,审稿意见一般应包括为提高稿件质量而应做的修改的建议。
作者对审稿人提出的审查意见首先应很重视,考虑他为什么要提出这些建议。审稿人的意见毕竟是来自一个旁观者的意见,俗话说“旁观者清”,他的意见总有一定道理。有的作者觉得审稿人没有读懂自己的文章(我并不排除有这种可能性),对他的意见也就不认真考虑,这是不对的。审稿人是论文的第一读者,如果他都没有读懂,作者也得考虑自己的文章有什么问题让人家不懂,否则发表后如何面对更多的读者?
当然,对审稿意见也要分析。虽然编辑部聘请的审稿人是同领域的专家,但是,隔行如隔山,领域很宽,审稿人可能并不熟悉文章作者所研究的某个具体专题,提出一些并不十分中肯的意见也不奇怪。所以,不一定要完全按照审稿人的意见去做。
审稿后,如果要对稿件做修改,一定要实事求是,不能应付审稿人。我给某学报审过一篇关于类刚毛表面减阻效应的论文,一审时我提出了一些问题要求改后再审,作者的态度倒也是谦虚的,承认所提出的问题都有道理,作了一些修改。但是我提出的最关键的问题是对实验的疑问,作者就有点敷衍,将实验结果用与第一稿不同的另一种曲线形式表现出来,而这种曲线明显地是不能由以前的实验结果得出的。我就有了更大的疑问,提出修改后再审。第三稿中,作者又换了一种方式,有了更多的漏洞,后来,这篇稿件再也没有出现过。
不少编辑部对审稿采取了双盲制,即审稿人不知道论文的作者是谁;作者也不知道审稿人是谁。不管这种制度的出发点是什么,我认为它把作者和审稿人的交流限制在文字上,有的编辑部甚至只将审稿人的部分意见转述给作者,这样的交流往往是不充分的,很可能成为提高稿件质量的障碍。既然是做学问,就不应该有所顾忌。
有的杂志的编辑部似乎不审稿。你刚把稿件发过去,它就来函说拟在某期发表,要寄版面费。这是不负责任的编辑部,应该离远点。
说到标题,本文的标题也太大了,不过,本文只是随笔,用这样题目是追求一种引人注意的效果,并不是说,注意了本文所提到的这些事就能写出好论文。打个不十分准确的比方,论文好比一棵树,内容是它的主杆和分支,本文所述的标题、引言、实验、文字等等,或许可以算是一部分叶片,这棵树植根于真才实学的沃土上。要想写好论文,刻苦钻研,增长学识才是关键,论文是用心血浇灌出来的。. 5% )。在2012 年,Dahl 等人再次书学神话,他在一个小的大词汇量语音识别基准测试集中(Bing 移动商业搜索数据库,语音长40 小时)的错误率降到16% 与23% 之间。. 中文名 论文 外文名 The paper 类 型 学年论文、毕业论文、学位论文等 作 用 描述研究成果 意 义 表达自己的学术成果. 怎样写好论文—一个大学教授、审稿专家的写作经验

给全国十五、六种学报、杂志审稿占用了我业余生活的大部分时间,每年的审稿量少说有100篇。近年来,觉得稿件质量大不如前。在我前几年开始审稿时,一审的通过率在90%以上;这一年来大概只有20%,有各种问题需要改后再审的约占60%,不能录用的约占20%。我常常想,是不是稿子看多了,眼睛看刁了,什么都看不惯;仔细想想,确实不是,实在是近来稿件质量滑坡太明显。
有一次,在某学报编辑部开座谈会,主题是如何提高学报的水平。提高水平的前提是稿件的质量要高,这是大家公认的。大家对近年来稿件质量的下降也是有同感的。至于原因,则仁者见仁智者见智。有的同志认为是作者队伍的年轻化;有的同志认定为是论文数作为指标被定在某些对个人或单位的评价体系中,造成单纯追求数量而粗制滥造。应该承认,这些都可以是原因,但其中有些问题并不以我们自己的意志为转移。我们应该看到,作者队伍的年轻化是必然趋势也是好事,尤其是年轻作者正处在创造力旺盛时期,是出好文章的重要保证。我认为,论文质量下降从面上看严重了一些,但究其原因,主要是论文写作的基础训练不够。这种情况是可以通过努力改变的。因此,我把在审稿中碰到的问题总结了一下,希望对一些作者写作有所帮助。
一、科技论文的内容
中学时就学过,文章的体裁最主要的有记叙文和议论文两种。记叙文说的是某一事件发生的背景、过程及影响,也可以加点作者的感想。议论文要说的是对某些问题的论点和为证明论点的正确性而做的求证工作,即提供论据,进行推理,最后得出结论。因此,这两种体裁是很不相同的。还有一种接近议论文但严格说来不算议论文的体裁是只对某些问题或现象发表自己的看法或观感,虽有观点但并不刻意去证明观点的正确性,这种文章属于散文中的随笔,本文即属于这种文章。
科技论文应该是议论文,至少应该有观点。通俗地说,科技论文要解决的主要问题不是“是什么”,而是“怎样做” 和“为什么”,对于“怎样做”的文章,最好要有“为什么要这样做”的内容。
有的作者很容易把议论文写成记叙文,特别是在做了某个项目的研究后的总结性文章,只说自己是怎样做的,很少去说为什么要这样做。原因可能是这样写很顺,因为工作是他(们)做的,过程很清楚,用不着费劲就可以说明白。这样的文章深度不够。近年来软件受到大家重视,但软件类的文章大多属于这种情况。加之软件的头绪一般很多,要说明白了,不分粗细,面面俱到,篇幅不短,很有点雾里看花的味道。
科技论文不是工作总结,也不是说明书。
论文内容的正确性当然是非常重要的。不过,不同领域的出错情况很不相同,很难概括。然而,有五点是应该注意的:
⑴ 要有创新,至少要有新意。是否有创新,是很多刊物考虑录用的最主要出发点,特别像《中国科学》这样的权威性刊物,没有创新就不可能录用。可以说,创新有原始创新和集成创新两种。工学类论文中,原始创新比较少,大多是提出一些新方法、新算法,或是以别人没有用过的方法对一个问题进行分析,属于集成创新。虽然这也是可取的,但论文必须雄辩地说明采用采用新方法所取得的结果。有一篇论文写基于hermit样条的彩色图象道路提取方法,方法本身并没有错,但有两个结论有问题。一是说用hermit样条对提取的间断的道路标志线拟合后可以得到连续的标志线,实际上,一般的三次样条或多项式拟合也能解决这个问题;二是说hermit样条更适于表达图象上的弯曲的道路标志线,但是没有数据表明为什么其它的拟合曲线就不适合。这样一来,虽然别人在道路提取中没有用过 hermit样条,这篇论文的新意也就荡然无存了。
⑵ 论文的写法一定要突出重点。有篇文章谈及机器人的灵巧手,这个项目本身做得不错,但这篇文章把灵巧手的结构、手指驱动、抓握控制面面俱到地说了一遍,每一部分都说得不透彻,没有深度。如果这篇文章能集中论述尺寸受限制的灵巧手的驱动,就要好得多。还有一篇谈遥在技术的文章,先泛泛地讲了微型摄像头的结构,再从一些书上摘录了人所共知的模糊控制的基本概念,二者之间又没有有机联系,这样的文章根本没有内容。如果集中论述在视觉系统微小型化中所解决的问题,恐怕还能写出点东西。
⑶ 论文的内容要真实、正确。这一点是很重要的,不弄虚作假是良好的科学道德。如果让人看出虚假的东西,这篇文章就肯定不能用。有一篇写控制算法的文章,对算法做了仿真。仿真时用的关节角函数是q=0. , 2016b; Chen et al. 除了语音识别,深度学习在自然语言处理中也有很多应用。symbolic 数据的分布式表达由Hinton 在1986 年引入,在2003 年由Bengio 等人在统计语言模型中得到第一次的发展,称为神经网络语言模型neural net language models (Bengio,2008) 。它们都是基于学习一个关于每个单词的分布式表达,叫做word embedding 。增加一个卷积架构,Collobertet al. (2011) 夺得。在相关的domain adaptation 方面,目标保持不变,但输入分布会改变(Glorot et al. 表达学习(亦被江湖称作深度学习或者特征学习)已经在机器学习社区开辟了自己的江山,成为学术界的一个新宠。在一些顶尖会议例如NIPS 和ICML 中都有了自己的正规军(研究它的workshops ),今年(2013 )还专门为它搞了一个新的会议,叫ICLR (International Conference on Learning Representations ),可见它在学术界得到的宠爱招人红眼。尽管depth (深度)是这个神话的一个主要部分,但其他的先验也不能被忽视,因为有时候,先验知识会为表达的学习献上一臂之力,画上点睛之笔,更容易地学习更好的表达,这在下一章节中将会详细讨论。在表达学习有关的学术活动中最迅速的进展就是它在学术界和工业界都得到了经验性的显著性的成功。下面我们简单的聚焦几点。.

, 2016) 。改进效果比当下领先的平滑n-gram 语言模型不仅在复杂度上降低,还降低了语音识别的错误率(因为语言模型是语音识别系统的一个重要组成部分)。这个模型还被应用到统计机器翻译上面 (Schwenk et al. , 2012 )的努力下取得了突破性的成果,使得这些算法得到更大范围的应用,并且实现了产品化。例如,微软在2012 年发布了它们的语音识别MAVIS (Microsoft Audio Video Indexing Service) 系统的一个新版本,这个版本是基于深度学习的(Seide et al. , 2012; Hinton et al. , 2013) ,改进了复杂度和BLEU 分数。递归自动编码机Recursive auto-encoders (产生recurrent 网络)在全句释义检测full sentenceparaphrase detection 上也达到了现有的领先水平,是以前技术的两倍F1 分数(Socheret al. (2011) 夺得。在相关的domain adaptation 方面,目标保持不变,但输入分布会改变(Glorot et al. 怎样写好论文—一个大学教授、审稿专家的写作经验

给全国十五、六种学报、杂志审稿占用了我业余生活的大部分时间,每年的审稿量少说有100篇。近年来,觉得稿件质量大不如前。在我前几年开始审稿时,一审的通过率在90%以上;这一年来大概只有20%,有各种问题需要改后再审的约占60%,不能录用的约占20%。我常常想,是不是稿子看多了,眼睛看刁了,什么都看不惯;仔细想想,确实不是,实在是近来稿件质量滑坡太明显。
有一次,在某学报编辑部开座谈会,主题是如何提高学报的水平。提高水平的前提是稿件的质量要高,这是大家公认的。大家对近年来稿件质量的下降也是有同感的。至于原因,则仁者见仁智者见智。有的同志认为是作者队伍的年轻化;有的同志认定为是论文数作为指标被定在某些对个人或单位的评价体系中,造成单纯追求数量而粗制滥造。应该承认,这些都可以是原因,但其中有些问题并不以我们自己的意志为转移。我们应该看到,作者队伍的年轻化是必然趋势也是好事,尤其是年轻作者正处在创造力旺盛时期,是出好文章的重要保证。我认为,论文质量下降从面上看严重了一些,但究其原因,主要是论文写作的基础训练不够。这种情况是可以通过努力改变的。因此,我把在审稿中碰到的问题总结了一下,希望对一些作者写作有所帮助。
一、科技论文的内容
中学时就学过,文章的体裁最主要的有记叙文和议论文两种。记叙文说的是某一事件发生的背景、过程及影响,也可以加点作者的感想。议论文要说的是对某些问题的论点和为证明论点的正确性而做的求证工作,即提供论据,进行推理,最后得出结论。因此,这两种体裁是很不相同的。还有一种接近议论文但严格说来不算议论文的体裁是只对某些问题或现象发表自己的看法或观感,虽有观点但并不刻意去证明观点的正确性,这种文章属于散文中的随笔,本文即属于这种文章。
科技论文应该是议论文,至少应该有观点。通俗地说,科技论文要解决的主要问题不是“是什么”,而是“怎样做” 和“为什么”,对于“怎样做”的文章,最好要有“为什么要这样做”的内容。
有的作者很容易把议论文写成记叙文,特别是在做了某个项目的研究后的总结性文章,只说自己是怎样做的,很少去说为什么要这样做。原因可能是这样写很顺,因为工作是他(们)做的,过程很清楚,用不着费劲就可以说明白。这样的文章深度不够。近年来软件受到大家重视,但软件类的文章大多属于这种情况。加之软件的头绪一般很多,要说明白了,不分粗细,面面俱到,篇幅不短,很有点雾里看花的味道。
科技论文不是工作总结,也不是说明书。
论文内容的正确性当然是非常重要的。不过,不同领域的出错情况很不相同,很难概括。然而,有五点是应该注意的:
⑴ 要有创新,至少要有新意。是否有创新,是很多刊物考虑录用的最主要出发点,特别像《中国科学》这样的权威性刊物,没有创新就不可能录用。可以说,创新有原始创新和集成创新两种。工学类论文中,原始创新比较少,大多是提出一些新方法、新算法,或是以别人没有用过的方法对一个问题进行分析,属于集成创新。虽然这也是可取的,但论文必须雄辩地说明采用采用新方法所取得的结果。有一篇论文写基于hermit样条的彩色图象道路提取方法,方法本身并没有错,但有两个结论有问题。一是说用hermit样条对提取的间断的道路标志线拟合后可以得到连续的标志线,实际上,一般的三次样条或多项式拟合也能解决这个问题;二是说hermit样条更适于表达图象上的弯曲的道路标志线,但是没有数据表明为什么其它的拟合曲线就不适合。这样一来,虽然别人在道路提取中没有用过 hermit样条,这篇论文的新意也就荡然无存了。
⑵ 论文的写法一定要突出重点。有篇文章谈及机器人的灵巧手,这个项目本身做得不错,但这篇文章把灵巧手的结构、手指驱动、抓握控制面面俱到地说了一遍,每一部分都说得不透彻,没有深度。如果这篇文章能集中论述尺寸受限制的灵巧手的驱动,就要好得多。还有一篇谈遥在技术的文章,先泛泛地讲了微型摄像头的结构,再从一些书上摘录了人所共知的模糊控制的基本概念,二者之间又没有有机联系,这样的文章根本没有内容。如果集中论述在视觉系统微小型化中所解决的问题,恐怕还能写出点东西。
⑶ 论文的内容要真实、正确。这一点是很重要的,不弄虚作假是良好的科学道德。如果让人看出虚假的东西,这篇文章就肯定不能用。有一篇写控制算法的文章,对算法做了仿真。仿真时用的关节角函数是q=0. 表达学习(亦被江湖称作深度学习或者特征学习)已经在机器学习社区开辟了自己的江山,成为学术界的一个新宠。在一些顶尖会议例如NIPS 和ICML 中都有了自己的正规军(研究它的workshops ),今年(2013 )还专门为它搞了一个新的会议,叫ICLR (International Conference on Learning Representations ),可见它在学术界得到的宠爱招人红眼。尽管depth (深度)是这个神话的一个主要部分,但其他的先验也不能被忽视,因为有时候,先验知识会为表达的学习献上一臂之力,画上点睛之笔,更容易地学习更好的表达,这在下一章节中将会详细讨论。在表达学习有关的学术活动中最迅速的进展就是它在学术界和工业界都得到了经验性的显著性的成功。下面我们简单的聚焦几点。.

中文名 论文 外文名 The paper 类 型 学年论文、毕业论文、学位论文等 作 用 描述研究成果 意 义 表达自己的学术成果. 职业技能 seo 技能培训 资格证书 奖金分红 保密协议 劳动合同. 语音也是神经网络诞生时其最早的一个应用之一,例如卷积(或者时延)神经网络(Bengio 在1993 年的工作)。当然,在HMM 在语音识别成功之后,神经网络也相对沉寂了不少。到现在,神经网络的复活、深度学习和表达学习的运用在语音识别领域可谓大展拳脚,重展雄风,在一些学术派和工业派人士(Dahlet al. , 2016b; Chen et al. , 2012; Hinton et al. 众所周知,机器学习方法的性能很大程度上取决于数据表达(或者特征)的选择。也正是因为这个原因,为了使得机器学习算法有效,我们一般需要在数据的预处理和变换中倾注大部分的心血。这种特征工程的工作非常重要,但它费时费力,属于劳动密集型产业。这种弊端揭露了目前的学习算法的缺点:在提取和组织数据的区分性信息中显得无能为力。特征工程是一种利用人的智慧和先验知识来弥补上述缺点的方法。为了拓展机器学习的适用范围,我们需要降低学习算法对特征工程的依赖性。这样,就可以更快的构建新的应用,更重要的是,在人工智能AI 领域迈出了一大步。人工智能最基本的能力就是能理解这个世界(understand the world around us )。我们觉得,只有当它能学会如何辨别和解开在观测到的低级感知数据中隐含的解释性因素时才能达到这个目标。. 怎样写好论文—一个大学教授、审稿专家的写作经验

给全国十五、六种学报、杂志审稿占用了我业余生活的大部分时间,每年的审稿量少说有100篇。近年来,觉得稿件质量大不如前。在我前几年开始审稿时,一审的通过率在90%以上;这一年来大概只有20%,有各种问题需要改后再审的约占60%,不能录用的约占20%。我常常想,是不是稿子看多了,眼睛看刁了,什么都看不惯;仔细想想,确实不是,实在是近来稿件质量滑坡太明显。
有一次,在某学报编辑部开座谈会,主题是如何提高学报的水平。提高水平的前提是稿件的质量要高,这是大家公认的。大家对近年来稿件质量的下降也是有同感的。至于原因,则仁者见仁智者见智。有的同志认为是作者队伍的年轻化;有的同志认定为是论文数作为指标被定在某些对个人或单位的评价体系中,造成单纯追求数量而粗制滥造。应该承认,这些都可以是原因,但其中有些问题并不以我们自己的意志为转移。我们应该看到,作者队伍的年轻化是必然趋势也是好事,尤其是年轻作者正处在创造力旺盛时期,是出好文章的重要保证。我认为,论文质量下降从面上看严重了一些,但究其原因,主要是论文写作的基础训练不够。这种情况是可以通过努力改变的。因此,我把在审稿中碰到的问题总结了一下,希望对一些作者写作有所帮助。
一、科技论文的内容
中学时就学过,文章的体裁最主要的有记叙文和议论文两种。记叙文说的是某一事件发生的背景、过程及影响,也可以加点作者的感想。议论文要说的是对某些问题的论点和为证明论点的正确性而做的求证工作,即提供论据,进行推理,最后得出结论。因此,这两种体裁是很不相同的。还有一种接近议论文但严格说来不算议论文的体裁是只对某些问题或现象发表自己的看法或观感,虽有观点但并不刻意去证明观点的正确性,这种文章属于散文中的随笔,本文即属于这种文章。
科技论文应该是议论文,至少应该有观点。通俗地说,科技论文要解决的主要问题不是“是什么”,而是“怎样做” 和“为什么”,对于“怎样做”的文章,最好要有“为什么要这样做”的内容。
有的作者很容易把议论文写成记叙文,特别是在做了某个项目的研究后的总结性文章,只说自己是怎样做的,很少去说为什么要这样做。原因可能是这样写很顺,因为工作是他(们)做的,过程很清楚,用不着费劲就可以说明白。这样的文章深度不够。近年来软件受到大家重视,但软件类的文章大多属于这种情况。加之软件的头绪一般很多,要说明白了,不分粗细,面面俱到,篇幅不短,很有点雾里看花的味道。
科技论文不是工作总结,也不是说明书。
论文内容的正确性当然是非常重要的。不过,不同领域的出错情况很不相同,很难概括。然而,有五点是应该注意的:
⑴ 要有创新,至少要有新意。是否有创新,是很多刊物考虑录用的最主要出发点,特别像《中国科学》这样的权威性刊物,没有创新就不可能录用。可以说,创新有原始创新和集成创新两种。工学类论文中,原始创新比较少,大多是提出一些新方法、新算法,或是以别人没有用过的方法对一个问题进行分析,属于集成创新。虽然这也是可取的,但论文必须雄辩地说明采用采用新方法所取得的结果。有一篇论文写基于hermit样条的彩色图象道路提取方法,方法本身并没有错,但有两个结论有问题。一是说用hermit样条对提取的间断的道路标志线拟合后可以得到连续的标志线,实际上,一般的三次样条或多项式拟合也能解决这个问题;二是说hermit样条更适于表达图象上的弯曲的道路标志线,但是没有数据表明为什么其它的拟合曲线就不适合。这样一来,虽然别人在道路提取中没有用过 hermit样条,这篇论文的新意也就荡然无存了。
⑵ 论文的写法一定要突出重点。有篇文章谈及机器人的灵巧手,这个项目本身做得不错,但这篇文章把灵巧手的结构、手指驱动、抓握控制面面俱到地说了一遍,每一部分都说得不透彻,没有深度。如果这篇文章能集中论述尺寸受限制的灵巧手的驱动,就要好得多。还有一篇谈遥在技术的文章,先泛泛地讲了微型摄像头的结构,再从一些书上摘录了人所共知的模糊控制的基本概念,二者之间又没有有机联系,这样的文章根本没有内容。如果集中论述在视觉系统微小型化中所解决的问题,恐怕还能写出点东西。
⑶ 论文的内容要真实、正确。这一点是很重要的,不弄虚作假是良好的科学道德。如果让人看出虚假的东西,这篇文章就肯定不能用。有一篇写控制算法的文章,对算法做了仿真。仿真时用的关节角函数是q=0. 5% )。在2012 年,Dahl 等人再次书学神话,他在一个小的大词汇量语音识别基准测试集中(Bing 移动商业搜索数据库,语音长40 小时)的错误率降到16% 与23% 之间。. (2011) 开发了一个SENNA 系统,它在语言建模、部分语音标记、chunking (节点识别)、语义角色标记和句法分解中共享表达。SENNA 接近或者超于目前的在这些任务中的当前领先方法。但它比传统的预测器要简单和快速。学习word embeddings 可以以某种方式与学习图像表达结合,这样就可以联系文本和图像。这个方法被成功运用到谷歌的图像搜索上,利用大量的数据来建立同一空间中图像与问题之间的映射(Weston et al. 作死小能手, 明天就要交了然而我刚 开始写(微笑) 但是写论文好无聊! 所以!!来一边聊天一边写吧啊哈哈哈!. 除了语音识别,深度学习在自然语言处理中也有很多应用。symbolic 数据的分布式表达由Hinton 在1986 年引入,在2003 年由Bengio 等人在统计语言模型中得到第一次的发展,称为神经网络语言模型neural net language models (Bengio,2008) 。它们都是基于学习一个关于每个单词的分布式表达,叫做word embedding 。增加一个卷积架构,Collobertet al. , 2016b; Socher et al. , 2016a )。对比现有的一直保持领先位置的高斯混合模型的声学建模方法,他们在四个主要的基准测试集中把错误率降低了30% 左右(例如在RT03S 数据库中从 27. Array写一篇论文 五个主题可选 然后我选了一个较为简单的吧 透过《活着》看生命的意义 至少1500字 一点头绪都木有撒 求问. ņ™ä¸€ç¯‡è®ºæ–‡ 五个主题可选 然后我选了一个较为简单的吧 透过《活着》看生命的意义 至少1500字 一点头绪都木有撒 求问. , 2013) ,改进了复杂度和BLEU 分数。递归自动编码机Recursive auto-encoders (产生recurrent 网络)在全句释义检测full sentenceparaphrase detection 上也达到了现有的领先水平,是以前技术的两倍F1 分数(Socheret al.

5% )。在2012 年,Dahl 等人再次书学神话,他在一个小的大词汇量语音识别基准测试集中(Bing 移动商业搜索数据库,语音长40 小时)的错误率降到16% 与23% 之间。. I accept a fag McDunn. He looks down chuck klosterman who today wrote an essay for grantland the bought much she tossed me there, if Im 帮写我的论文to. 语音也是神经网络诞生时其最早的一个应用之一,例如卷积(或者时延)神经网络(Bengio 在1993 年的工作)。当然,在HMM 在语音识别成功之后,神经网络也相对沉寂了不少。到现在,神经网络的复活、深度学习和表达学习的运用在语音识别领域可谓大展拳脚,重展雄风,在一些学术派和工业派人士(Dahlet al. , 2012 )的努力下取得了突破性的成果,使得这些算法得到更大范围的应用,并且实现了产品化。例如,微软在2012 年发布了它们的语音识别MAVIS (Microsoft Audio Video Indexing Service) 系统的一个新版本,这个版本是基于深度学习的(Seide et al. , 2012) 。在多任务学习方面multi-task learning ,表达学习同样表现出了其独特的优越性(Krizhevskyet al. (2011) 开发了一个SENNA 系统,它在语言建模、部分语音标记、chunking (节点识别)、语义角色标记和句法分解中共享表达。SENNA 接近或者超于目前的在这些任务中的当前领先方法。但它比传统的预测器要简单和快速。学习word embeddings 可以以某种方式与学习图像表达结合,这样就可以联系文本和图像。这个方法被成功运用到谷歌的图像搜索上,利用大量的数据来建立同一空间中图像与问题之间的映射(Weston et al. 中文名 论文 外文名 The paper 类 型 学年论文、毕业论文、学位论文等 作 用 描述研究成果 意 义 表达自己的学术成果. Array写一篇论文 五个主题可选 然后我选了一个较为简单的吧 透过《活着》看生命的意义 至少1500字 一点头绪都木有撒 求问. 给人印象深刻的是在2011 年的两个迁移学习的挑战赛,都被表达学习算法夺魁。首先在由ICML2011 一个workshop 举办的Transfer Learning Challenge 中,由无监督逐层预训练方法unsuper-vised layer-wise pre-training (Bengio, 2016; Mesnil et al. ĸ­æ–‡å 论文 外文名 The paper ç±» 型 学年论文、毕业论文、学位论文等 作 用 描述研究成果 意 义 表达自己的学术成果. 在2006 年,深度学习的开始,主要聚焦在MNIST 手写体图像分类问题上(Hinton et al.

给人印象深刻的是在2011 年的两个迁移学习的挑战赛,都被表达学习算法夺魁。首先在由ICML2011 一个workshop 举办的Transfer Learning Challenge 中,由无监督逐层预训练方法unsuper-vised layer-wise pre-training (Bengio, 2016; Mesnil et al. 在2006 年,深度学习的开始,主要聚焦在MNIST 手写体图像分类问题上(Hinton et al. , 2013) ,改进了复杂度和BLEU 分数。递归自动编码机Recursive auto-encoders (产生recurrent 网络)在全句释义检测full sentenceparaphrase detection 上也达到了现有的领先水平,是以前技术的两倍F1 分数(Socheret al. ņ™ä¸€ç¯‡è®ºæ–‡ 五个主题可选 然后我选了一个较为简单的吧 透过《活着》看生命的意义 至少1500字 一点头绪都木有撒 求问. 8s,角速度的最大值也小得多,这样的结果至少使人怀疑作者并没有真正做了仿真。
⑷ 关于综述性文章。综述性文章的内容主要是前人对某一专题做过哪些研究、哪些问题已经解决、哪些问题还需要继续研究,最重要的是要指出对这一专题继续研究的方向。从这个意义上来说,写综述性文章实际上是比较难的,需要占有大量资料,而且,对资料要分析,去粗存精,去伪存真,高屋建瓴。千万不要看了几篇发表过的论文就写综述。
⑸ 关于论文中的公式。科技论文一般少不了公式。公式推导的正确固然很重要,但也并非一定要把一步一步的推导过程写清楚。有的文章虽然写出了公式,但是,不注意对公式中所用符号的说明,不注意说明公式的适用条件,这样的公式是没什么用的。有一篇文章论述以三条人工肌肉作为作动器的并联机构,作者试图建立它的数学模型,前面写出了人工肌肉输入气压与肌肉长度的关系式,又列出力平衡方程,然后就说把前一式与后一式相结合,得到一个非线性的状态方程,把它作为数学模型。方程中有很多系数,显然是与机构及肌肉参数有关的,作者恰恰没有写出系数与参数的关系,这就使人怀疑这个模型是不是推导出来的。即使是,这样的模型只是通式,没有用处。
二、论文的标题
论文的标题有画龙点睛的作用。标题应该与文章的内容非常贴切。这一点往往不被注意。有的标题过大;有的又过于局限。有一篇文章的标题是“服务机器人仿人手臂运动学研究”,内容是作者在研制一种服务机器人时对一种七自由度手臂运动学所做的分析。“仿人”并不重要,重要的是作者提出了这种冗余自由度手臂逆运动学的一种解法,这样的解法并不只能用于服务机器人。如果把标题改为“七自由度仿人手臂逆运动学的一种解法”,则既有学术意义,又兼顾了作者的研究项目。还有一篇论文的题目是“登月机器人关节润滑技术的研究”,内容是一种固体润滑膜的制备和特性。论文的题目太大,而且,如果题目中就明确提出登月机器人,就需要有在模拟月球超低真空、超低温、强粉尘环境中的实验,目前尚无条件。如果将题目改为 “mos2基固体润滑膜制备方法及特性的研究”,既缩小了范围,又避开了尚不能进行的实验。还有些论文题目本身就有问题,例如,有一篇博士学位论文题目是 “仿人机器人的动态行走控制”,行走有静态的吗?肯定没有,连原地踏步都是动态的。这样的标题岂不让人笑话?
三、摘要
摘要是对文章内容的概括。摘要应写得简练,只需说明写论文的目的、所用的方法及取得的结果即可。写得不好的摘要中常常有一些没用的话。例如,“随着机器人技术的发展,应用领域更加广阔,某问题成为研究的热点”,之类的话就没有用。
四、引言
论文引言的作用是开宗明义提出本文要解决的问题。引言应开门见山、简明扼要。有的写机器人的文章,一开始写捷克一作家写的戏剧中一个机器奴隶叫robota,美国1950年制造了第一台工业机器人,这就绕了太大的圈子,有点“言必称希腊”。
很多论文在引言中简要叙述前人在这方面所做过的工作,这是必要的。特别是那些对前人的方法提出改进的文章更有必要。应该注意的是,对前人工作的概括不要断章取义,如果有意歪曲别人的意思而突出自己方法的优点就更不可取了。在一篇论文中,对前人工作的概括应尽可能放在引言中。在正文中,如非很必要,就不要再有这类段落了。
文献的引述要正确。你的文章里引用了某些文献,别人的文章也可能引用你的文章。如果引用时不注意正确性,就可能以讹传讹。有一篇谈遥操作的文章引用了美国《自然》杂志的文章,提到在相距7000km的两地进行遥操作,从操作端发出操作命令到执行端反馈回信息只用了150μs。这是完全不可能的。即使电波直线传播,至少也需要46. (2011) 开发了一个SENNA 系统,它在语言建模、部分语音标记、chunking (节点识别)、语义角色标记和句法分解中共享表达。SENNA 接近或者超于目前的在这些任务中的当前领先方法。但它比传统的预测器要简单和快速。学习word embeddings 可以以某种方式与学习图像表达结合,这样就可以联系文本和图像。这个方法被成功运用到谷歌的图像搜索上,利用大量的数据来建立同一空间中图像与问题之间的映射(Weston et al. 怎样写好论文—一个大学教授、审稿专家的写作经验

给全国十五、六种学报、杂志审稿占用了我业余生活的大部分时间,每年的审稿量少说有100篇。近年来,觉得稿件质量大不如前。在我前几年开始审稿时,一审的通过率在90%以上;这一年来大概只有20%,有各种问题需要改后再审的约占60%,不能录用的约占20%。我常常想,是不是稿子看多了,眼睛看刁了,什么都看不惯;仔细想想,确实不是,实在是近来稿件质量滑坡太明显。
有一次,在某学报编辑部开座谈会,主题是如何提高学报的水平。提高水平的前提是稿件的质量要高,这是大家公认的。大家对近年来稿件质量的下降也是有同感的。至于原因,则仁者见仁智者见智。有的同志认为是作者队伍的年轻化;有的同志认定为是论文数作为指标被定在某些对个人或单位的评价体系中,造成单纯追求数量而粗制滥造。应该承认,这些都可以是原因,但其中有些问题并不以我们自己的意志为转移。我们应该看到,作者队伍的年轻化是必然趋势也是好事,尤其是年轻作者正处在创造力旺盛时期,是出好文章的重要保证。我认为,论文质量下降从面上看严重了一些,但究其原因,主要是论文写作的基础训练不够。这种情况是可以通过努力改变的。因此,我把在审稿中碰到的问题总结了一下,希望对一些作者写作有所帮助。
一、科技论文的内容
中学时就学过,文章的体裁最主要的有记叙文和议论文两种。记叙文说的是某一事件发生的背景、过程及影响,也可以加点作者的感想。议论文要说的是对某些问题的论点和为证明论点的正确性而做的求证工作,即提供论据,进行推理,最后得出结论。因此,这两种体裁是很不相同的。还有一种接近议论文但严格说来不算议论文的体裁是只对某些问题或现象发表自己的看法或观感,虽有观点但并不刻意去证明观点的正确性,这种文章属于散文中的随笔,本文即属于这种文章。
科技论文应该是议论文,至少应该有观点。通俗地说,科技论文要解决的主要问题不是“是什么”,而是“怎样做” 和“为什么”,对于“怎样做”的文章,最好要有“为什么要这样做”的内容。
有的作者很容易把议论文写成记叙文,特别是在做了某个项目的研究后的总结性文章,只说自己是怎样做的,很少去说为什么要这样做。原因可能是这样写很顺,因为工作是他(们)做的,过程很清楚,用不着费劲就可以说明白。这样的文章深度不够。近年来软件受到大家重视,但软件类的文章大多属于这种情况。加之软件的头绪一般很多,要说明白了,不分粗细,面面俱到,篇幅不短,很有点雾里看花的味道。
科技论文不是工作总结,也不是说明书。
论文内容的正确性当然是非常重要的。不过,不同领域的出错情况很不相同,很难概括。然而,有五点是应该注意的:
⑴ 要有创新,至少要有新意。是否有创新,是很多刊物考虑录用的最主要出发点,特别像《中国科学》这样的权威性刊物,没有创新就不可能录用。可以说,创新有原始创新和集成创新两种。工学类论文中,原始创新比较少,大多是提出一些新方法、新算法,或是以别人没有用过的方法对一个问题进行分析,属于集成创新。虽然这也是可取的,但论文必须雄辩地说明采用采用新方法所取得的结果。有一篇论文写基于hermit样条的彩色图象道路提取方法,方法本身并没有错,但有两个结论有问题。一是说用hermit样条对提取的间断的道路标志线拟合后可以得到连续的标志线,实际上,一般的三次样条或多项式拟合也能解决这个问题;二是说hermit样条更适于表达图象上的弯曲的道路标志线,但是没有数据表明为什么其它的拟合曲线就不适合。这样一来,虽然别人在道路提取中没有用过 hermit样条,这篇论文的新意也就荡然无存了。
⑵ 论文的写法一定要突出重点。有篇文章谈及机器人的灵巧手,这个项目本身做得不错,但这篇文章把灵巧手的结构、手指驱动、抓握控制面面俱到地说了一遍,每一部分都说得不透彻,没有深度。如果这篇文章能集中论述尺寸受限制的灵巧手的驱动,就要好得多。还有一篇谈遥在技术的文章,先泛泛地讲了微型摄像头的结构,再从一些书上摘录了人所共知的模糊控制的基本概念,二者之间又没有有机联系,这样的文章根本没有内容。如果集中论述在视觉系统微小型化中所解决的问题,恐怕还能写出点东西。
⑶ 论文的内容要真实、正确。这一点是很重要的,不弄虚作假是良好的科学道德。如果让人看出虚假的东西,这篇文章就肯定不能用。有一篇写控制算法的文章,对算法做了仿真。仿真时用的关节角函数是q=0.   迁移学习(传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。如果我们有了大量的、在不同分布下的训练数据,完全丢弃这些数据也是非常浪费的。如何合理的利用这些数据就是迁移学习主要解决的问题。迁移学习可以从现有的数据中迁移知识,用来帮助将来的学习。迁移学习(Transfer Learning )的目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务。)是指一个学习算法可以利用不同学习任务之间的共性来共享统计的优点和在任务间迁移知识。如下面的讨论,我们假设表达学习算法具有这样的能力,因为它可以学习到能捕捉隐含因素的子集的表达,这个子集是对每个特定的任务相关的。如图1 所示。这个假设被很多的经验性结果所验证,并且展现了表达学习在迁移学习场合中同样具有优异的能力。. , 2012 )的努力下取得了突破性的成果,使得这些算法得到更大范围的应用,并且实现了产品化。例如,微软在2012 年发布了它们的语音识别MAVIS (Microsoft Audio Video Indexing Service) 系统的一个新版本,这个版本是基于深度学习的(Seide et al. , 2016b; Socher et al. , 2016a )。对比现有的一直保持领先位置的高斯混合模型的声学建模方法,他们在四个主要的基准测试集中把错误率降低了30% 左右(例如在RT03S 数据库中从 27. (2011) 夺得。在相关的domain adaptation 方面,目标保持不变,但输入分布会改变(Glorot et al. , 2012) 。在多任务学习方面multi-task learning ,表达学习同样表现出了其独特的优越性(Krizhevskyet al. 语音也是神经网络诞生时其最早的一个应用之一,例如卷积(或者时延)神经网络(Bengio 在1993 年的工作)。当然,在HMM 在语音识别成功之后,神经网络也相对沉寂了不少。到现在,神经网络的复活、深度学习和表达学习的运用在语音识别领域可谓大展拳脚,重展雄风,在一些学术派和工业派人士(Dahlet al.

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怎样写好论文—一个大学教授、审稿专家的写作经验

给全国十五、六种学报、杂志审稿占用了我业余生活的大部分时间,每年的审稿量少说有100篇。近年来,觉得稿件质量大不如前。在我前几年开始审稿时,一审的通过率在90%以上;这一年来大概只有20%,有各种问题需要改后再审的约占60%,不能录用的约占20%。我常常想,是不是稿子看多了,眼睛看刁了,什么都看不惯;仔细想想,确实不是,实在是近来稿件质量滑坡太明显。
有一次,在某学报编辑部开座谈会,主题是如何提高学报的水平。提高水平的前提是稿件的质量要高,这是大家公认的。大家对近年来稿件质量的下降也是有同感的。至于原因,则仁者见仁智者见智。有的同志认为是作者队伍的年轻化;有的同志认定为是论文数作为指标被定在某些对个人或单位的评价体系中,造成单纯追求数量而粗制滥造。应该承认,这些都可以是原因,但其中有些问题并不以我们自己的意志为转移。我们应该看到,作者队伍的年轻化是必然趋势也是好事,尤其是年轻作者正处在创造力旺盛时期,是出好文章的重要保证。我认为,论文质量下降从面上看严重了一些,但究其原因,主要是论文写作的基础训练不够。这种情况是可以通过努力改变的。因此,我把在审稿中碰到的问题总结了一下,希望对一些作者写作有所帮助。
一、科技论文的内容
中学时就学过,文章的体裁最主要的有记叙文和议论文两种。记叙文说的是某一事件发生的背景、过程及影响,也可以加点作者的感想。议论文要说的是对某些问题的论点和为证明论点的正确性而做的求证工作,即提供论据,进行推理,最后得出结论。因此,这两种体裁是很不相同的。还有一种接近议论文但严格说来不算议论文的体裁是只对某些问题或现象发表自己的看法或观感,虽有观点但并不刻意去证明观点的正确性,这种文章属于散文中的随笔,本文即属于这种文章。
科技论文应该是议论文,至少应该有观点。通俗地说,科技论文要解决的主要问题不是“是什么”,而是“怎样做” 和“为什么”,对于“怎样做”的文章,最好要有“为什么要这样做”的内容。
有的作者很容易把议论文写成记叙文,特别是在做了某个项目的研究后的总结性文章,只说自己是怎样做的,很少去说为什么要这样做。原因可能是这样写很顺,因为工作是他(们)做的,过程很清楚,用不着费劲就可以说明白。这样的文章深度不够。近年来软件受到大家重视,但软件类的文章大多属于这种情况。加之软件的头绪一般很多,要说明白了,不分粗细,面面俱到,篇幅不短,很有点雾里看花的味道。
科技论文不是工作总结,也不是说明书。
论文内容的正确性当然是非常重要的。不过,不同领域的出错情况很不相同,很难概括。然而,有五点是应该注意的:
⑴ 要有创新,至少要有新意。是否有创新,是很多刊物考虑录用的最主要出发点,特别像《中国科学》这样的权威性刊物,没有创新就不可能录用。可以说,创新有原始创新和集成创新两种。工学类论文中,原始创新比较少,大多是提出一些新方法、新算法,或是以别人没有用过的方法对一个问题进行分析,属于集成创新。虽然这也是可取的,但论文必须雄辩地说明采用采用新方法所取得的结果。有一篇论文写基于hermit样条的彩色图象道路提取方法,方法本身并没有错,但有两个结论有问题。一是说用hermit样条对提取的间断的道路标志线拟合后可以得到连续的标志线,实际上,一般的三次样条或多项式拟合也能解决这个问题;二是说hermit样条更适于表达图象上的弯曲的道路标志线,但是没有数据表明为什么其它的拟合曲线就不适合。这样一来,虽然别人在道路提取中没有用过 hermit样条,这篇论文的新意也就荡然无存了。
⑵ 论文的写法一定要突出重点。有篇文章谈及机器人的灵巧手,这个项目本身做得不错,但这篇文章把灵巧手的结构、手指驱动、抓握控制面面俱到地说了一遍,每一部分都说得不透彻,没有深度。如果这篇文章能集中论述尺寸受限制的灵巧手的驱动,就要好得多。还有一篇谈遥在技术的文章,先泛泛地讲了微型摄像头的结构,再从一些书上摘录了人所共知的模糊控制的基本概念,二者之间又没有有机联系,这样的文章根本没有内容。如果集中论述在视觉系统微小型化中所解决的问题,恐怕还能写出点东西。
⑶ 论文的内容要真实、正确。这一点是很重要的,不弄虚作假是良好的科学道德。如果让人看出虚假的东西,这篇文章就肯定不能用。有一篇写控制算法的文章,对算法做了仿真。仿真时用的关节角函数是q=0. 在2006 年,深度学习的开始,主要聚焦在MNIST 手写体图像分类问题上(Hinton et al. 给人印象深刻的是在2011 年的两个迁移学习的挑战赛,都被表达学习算法夺魁。首先在由ICML2011 一个workshop 举办的Transfer Learning Challenge 中,由无监督逐层预训练方法unsuper-vised layer-wise pre-training (Bengio, 2016; Mesnil et al. 8s,角速度的最大值也小得多,这样的结果至少使人怀疑作者并没有真正做了仿真。
⑷ 关于综述性文章。综述性文章的内容主要是前人对某一专题做过哪些研究、哪些问题已经解决、哪些问题还需要继续研究,最重要的是要指出对这一专题继续研究的方向。从这个意义上来说,写综述性文章实际上是比较难的,需要占有大量资料,而且,对资料要分析,去粗存精,去伪存真,高屋建瓴。千万不要看了几篇发表过的论文就写综述。
⑸ 关于论文中的公式。科技论文一般少不了公式。公式推导的正确固然很重要,但也并非一定要把一步一步的推导过程写清楚。有的文章虽然写出了公式,但是,不注意对公式中所用符号的说明,不注意说明公式的适用条件,这样的公式是没什么用的。有一篇文章论述以三条人工肌肉作为作动器的并联机构,作者试图建立它的数学模型,前面写出了人工肌肉输入气压与肌肉长度的关系式,又列出力平衡方程,然后就说把前一式与后一式相结合,得到一个非线性的状态方程,把它作为数学模型。方程中有很多系数,显然是与机构及肌肉参数有关的,作者恰恰没有写出系数与参数的关系,这就使人怀疑这个模型是不是推导出来的。即使是,这样的模型只是通式,没有用处。
二、论文的标题
论文的标题有画龙点睛的作用。标题应该与文章的内容非常贴切。这一点往往不被注意。有的标题过大;有的又过于局限。有一篇文章的标题是“服务机器人仿人手臂运动学研究”,内容是作者在研制一种服务机器人时对一种七自由度手臂运动学所做的分析。“仿人”并不重要,重要的是作者提出了这种冗余自由度手臂逆运动学的一种解法,这样的解法并不只能用于服务机器人。如果把标题改为“七自由度仿人手臂逆运动学的一种解法”,则既有学术意义,又兼顾了作者的研究项目。还有一篇论文的题目是“登月机器人关节润滑技术的研究”,内容是一种固体润滑膜的制备和特性。论文的题目太大,而且,如果题目中就明确提出登月机器人,就需要有在模拟月球超低真空、超低温、强粉尘环境中的实验,目前尚无条件。如果将题目改为 “mos2基固体润滑膜制备方法及特性的研究”,既缩小了范围,又避开了尚不能进行的实验。还有些论文题目本身就有问题,例如,有一篇博士学位论文题目是 “仿人机器人的动态行走控制”,行走有静态的吗?肯定没有,连原地踏步都是动态的。这样的标题岂不让人笑话?
三、摘要
摘要是对文章内容的概括。摘要应写得简练,只需说明写论文的目的、所用的方法及取得的结果即可。写得不好的摘要中常常有一些没用的话。例如,“随着机器人技术的发展,应用领域更加广阔,某问题成为研究的热点”,之类的话就没有用。
四、引言
论文引言的作用是开宗明义提出本文要解决的问题。引言应开门见山、简明扼要。有的写机器人的文章,一开始写捷克一作家写的戏剧中一个机器奴隶叫robota,美国1950年制造了第一台工业机器人,这就绕了太大的圈子,有点“言必称希腊”。
很多论文在引言中简要叙述前人在这方面所做过的工作,这是必要的。特别是那些对前人的方法提出改进的文章更有必要。应该注意的是,对前人工作的概括不要断章取义,如果有意歪曲别人的意思而突出自己方法的优点就更不可取了。在一篇论文中,对前人工作的概括应尽可能放在引言中。在正文中,如非很必要,就不要再有这类段落了。
文献的引述要正确。你的文章里引用了某些文献,别人的文章也可能引用你的文章。如果引用时不注意正确性,就可能以讹传讹。有一篇谈遥操作的文章引用了美国《自然》杂志的文章,提到在相距7000km的两地进行遥操作,从操作端发出操作命令到执行端反馈回信息只用了150μs。这是完全不可能的。即使电波直线传播,至少也需要46. 除了语音识别,深度学习在自然语言处理中也有很多应用。symbolic 数据的分布式表达由Hinton 在1986 年引入,在2003 年由Bengio 等人在统计语言模型中得到第一次的发展,称为神经网络语言模型neural net language models (Bengio,2008) 。它们都是基于学习一个关于每个单词的分布式表达,叫做word embedding 。增加一个卷积架构,Collobertet al. , 2010; Seide et al. , 2016a) 。表达学习还用到了单词歧义消除word sense disambiguation 上 (Bordeset al. I accept a fag McDunn. Array写一篇论文 五个主题可选 然后我选了一个较为简单的吧 透过《活着》看生命的意义 至少1500字 一点头绪都木有撒 求问.

, 2016a )。对比现有的一直保持领先位置的高斯混合模型的声学建模方法,他们在四个主要的基准测试集中把错误率降低了30% 左右(例如在RT03S 数据库中从 27. 作死小能手, 明天就要交了然而我刚 开始写(微笑) 但是写论文好无聊! 所以!!来一边聊天一边写吧啊哈哈哈!. , 2016b; Chen et al. , 2016) 。改进效果比当下领先的平滑n-gram 语言模型不仅在复杂度上降低,还降低了语音识别的错误率(因为语言模型是语音识别系统的一个重要组成部分)。这个模型还被应用到统计机器翻译上面 (Schwenk et al. 表达学习(亦被江湖称作深度学习或者特征学习)已经在机器学习社区开辟了自己的江山,成为学术界的一个新宠。在一些顶尖会议例如NIPS 和ICML 中都有了自己的正规军(研究它的workshops ),今年(2013 )还专门为它搞了一个新的会议,叫ICLR (International Conference on Learning Representations ),可见它在学术界得到的宠爱招人红眼。尽管depth (深度)是这个神话的一个主要部分,但其他的先验也不能被忽视,因为有时候,先验知识会为表达的学习献上一臂之力,画上点睛之笔,更容易地学习更好的表达,这在下一章节中将会详细讨论。在表达学习有关的学术活动中最迅速的进展就是它在学术界和工业界都得到了经验性的显著性的成功。下面我们简单的聚焦几点。. 5% )。在2012 年,Dahl 等人再次书学神话,他在一个小的大词汇量语音识别基准测试集中(Bing 移动商业搜索数据库,语音长40 小时)的错误率降到16% 与23% 之间。. 在2006 年,深度学习的开始,主要聚焦在MNIST 手写体图像分类问题上(Hinton et al.

作死小能手, 明天就要交了然而我刚 开始写(微笑) 但是写论文好无聊! 所以!!来一边聊天一边写吧啊哈哈哈!. , 2010; Seide et al. , 2016) 。改进效果比当下领先的平滑n-gram 语言模型不仅在复杂度上降低,还降低了语音识别的错误率(因为语言模型是语音识别系统的一个重要组成部分)。这个模型还被应用到统计机器翻译上面 (Schwenk et al.   迁移学习(传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。如果我们有了大量的、在不同分布下的训练数据,完全丢弃这些数据也是非常浪费的。如何合理的利用这些数据就是迁移学习主要解决的问题。迁移学习可以从现有的数据中迁移知识,用来帮助将来的学习。迁移学习(Transfer Learning )的目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务。)是指一个学习算法可以利用不同学习任务之间的共性来共享统计的优点和在任务间迁移知识。如下面的讨论,我们假设表达学习算法具有这样的能力,因为它可以学习到能捕捉隐含因素的子集的表达,这个子集是对每个特定的任务相关的。如图1 所示。这个假设被很多的经验性结果所验证,并且展现了表达学习在迁移学习场合中同样具有优异的能力。. (2011) 夺得。在相关的domain adaptation 方面,目标保持不变,但输入分布会改变(Glorot et al. , 2010; Deng et al. , 2012; Dahl et al. (2011) 开发了一个SENNA 系统,它在语言建模、部分语音标记、chunking (节点识别)、语义角色标记和句法分解中共享表达。SENNA 接近或者超于目前的在这些任务中的当前领先方法。但它比传统的预测器要简单和快速。学习word embeddings 可以以某种方式与学习图像表达结合,这样就可以联系文本和图像。这个方法被成功运用到谷歌的图像搜索上,利用大量的数据来建立同一空间中图像与问题之间的映射(Weston et al.

中文名 论文 外文名 The paper 类 型 学年论文、毕业论文、学位论文等 作 用 描述研究成果 意 义 表达自己的学术成果. 表达学习(亦被江湖称作深度学习或者特征学习)已经在机器学习社区开辟了自己的江山,成为学术界的一个新宠。在一些顶尖会议例如NIPS 和ICML 中都有了自己的正规军(研究它的workshops ),今年(2013 )还专门为它搞了一个新的会议,叫ICLR (International Conference on Learning Representations ),可见它在学术界得到的宠爱招人红眼。尽管depth (深度)是这个神话的一个主要部分,但其他的先验也不能被忽视,因为有时候,先验知识会为表达的学习献上一臂之力,画上点睛之笔,更容易地学习更好的表达,这在下一章节中将会详细讨论。在表达学习有关的学术活动中最迅速的进展就是它在学术界和工业界都得到了经验性的显著性的成功。下面我们简单的聚焦几点。. , 2016) 。改进效果比当下领先的平滑n-gram 语言模型不仅在复杂度上降低,还降低了语音识别的错误率(因为语言模型是语音识别系统的一个重要组成部分)。这个模型还被应用到统计机器翻译上面 (Schwenk et al. 除了语音识别,深度学习在自然语言处理中也有很多应用。symbolic 数据的分布式表达由Hinton 在1986 年引入,在2003 年由Bengio 等人在统计语言模型中得到第一次的发展,称为神经网络语言模型neural net language models (Bengio,2008) 。它们都是基于学习一个关于每个单词的分布式表达,叫做word embedding 。增加一个卷积架构,Collobertet al. 67ms。后来查明是作者引用时单位写错了。如果文章发表了,以《自然》杂志的权威性及这篇文章作者的影响力,这个错误的数据肯定还会接着被引用。
一些论文也开始引用互联网上的文献和消息。网上文献的可信度要好一些;由于各种各样的原因,消息的可*性不高。我们曾用装甲车为某试验基地研制了一台遥控靶车,在《兵器知识》上曾有过报道。由于某些内容不便公开,对文章做了一些技术处理。这个消息到了网上却变成了“我国研制成功遥控装甲车”,“蚂蚁”成了“大象”。所以,如果要引用网上的消息,一定要通过其它渠道对消息进行核实。
不少论文在引言中还说明了文章的结构,虽然话不多,但并非很必要。对于学位论文,因篇幅大,在绪论中交代一下整个论文的结构是应该的。在刊物上发表的文章就没有这个必要。
五、实验验证
论文中的实验的目的是验证论文提出的理论或方法的正确性、可行性和有效性。有一个阶段我不太同意把仿真叫做实验,但随着仿真技术的进步,至少它可以成为一种验证的手段。
理论的正确性并非总是要用实验来验证的。那些用公认的定理证明的新定理就不需要验证。
方法可行性的验证相对简单一些,实验只要说明所用的方法解决了问题即可。
方法(特别是算法)有效性的验证在很多论文里做得不好。所谓有效性,应该是比别的方法更快或更简单地解决了问题,或是计算复杂性低,或是计算速度更高,或是占用的内存小。要说明有效性,一是要有比较,不能“老王卖瓜”;二是要有相应的数据。
从这个意义上来说,论文中的实验往往是一种为说明问题而专门设计的实验。实验的设计是非常重要的。要说明某一因素的作用,就要设法将它孤立起来。
我曾连续审了四篇关于构建机器人仿真球队的论文。这四篇论文除了叙述性的内容偏多以外,写得还是不错的。文章的内容涉及个人技巧、决策机制及整体协调,并不重复。而且,球队两次参加了机器人足球世界杯仿真组的比赛,都取得亚军的好成绩。这就是说,在构建球队时代所采取的技术措施还是有成效的。但是,这四篇文章都用参赛对阵的得分来说明技术措施的有效性,这是不合适的。因为,足球赛的成绩只是一种排名,只说明参赛队实力的相对强弱。如果对手的实力太低,即使己方取得冠军,也不能有效地说明自己所采取的措施是正确的。而且,如前所述,一个队能否取得胜利与个人技巧、决策能力、整体协调等多种因素有关,取得较好成绩倒底是哪个因素起了作用往往是说不清楚的。作者在最近的两篇文章中用了相同的比赛结果来说明不相同的技术措施的作用,显然也是没有说服力的。如果对同一对手以采取论文中的措施和不采用这种措施进行两次比赛,则比赛的结果就能较好地说明这种措施的作用。
有不少论文由于各种原因不能用严格的理论证明方法的正确性和有效性,也暂时做不了实验,于是就用仿真的方法来说明。这时应注意的是,尽管文章中只能给出个别的仿真实例,但做仿真时应该尽可能对各种可能发生的情况多做一些实例,因为,用一、两个实例的仿真结果说明的结论很可能被另一个实例推翻。有一篇论文要在相互距离已知的几个点中寻找一条最短的遍历路径,论文的篇幅很长,所用的方法兜了不少圈子,方法倒也对,但没有证明。最后用了一个实例做仿真。我在审稿时写了一个更简单的方法,与论文方法所得的结果一致。这样一来,这篇文章所提出的方法虽然不错,但一点意义也没有了。
六、结论
结论中出现的问题不太多,不过精彩的结论也不多。由于word等文字处理软件提供的“复制”、“粘贴”的方便,论文正文、引言、摘要中的一些话也就被拷贝到结论中,还没看到结论就知道结论说什么,这样的结论已经没味了。不过偶尔也碰到“过火”的,正文中根本未涉及的问题在结论中突然冒了出来。比较罕见的情况是,有的论文的结论把文章中的论述部分或全部推翻了。
七、文字
以前用笔写字的时候,常听人说“字是人的脸面”,意思是说,一手好字会为你增添光彩,看着也舒服。现在,论文上的字都是打印机打出的印刷体,文章是不是通顺就很突出了,也就成为“人的脸面”了。俗话说“文如其人”,如果一篇文章的文字方面的问题太多,唸不顺口,作者给人的印象也不会好。
送审稿中,比较突出的文字、标点方面的问题有;
⑴ 天一句,地一句,想到哪里,说到哪里,语气、语意不连贯。
⑵ 语意重复,用词囉嗦,不善运用代词。
⑶ “而”、“故”、“然”、“其”之类的虚构词用得别扭。
⑷ 技术术语使用不当或生造术语,这是在论文中最不应出现的文字问题。如果某一领域的名词术语已经有了国家标准,虽然这类标准一般是推荐性标准,但也应首先使用标准核定的术语,为的是与别人有“共同语言”。在论文中不应使用俗名,即使这样的名词已被较多的人使用。术语是有内涵的,在制定术语标准时,对收纳的每条术语都有严格的定义。如果在论文中不得不创造一条新的术语,对它的内涵一定要说清楚,要有严格的定义。我对一篇论文中的“轨迹跟踪控制”提出过质疑。表面看来“跟踪控制”还说得过去,细想想,能与“控制” 相连的无非是两类词,一是对象,如“温度控制”、“压力控制、“位置控制”、“力控制”等等;另一是方法,如“pid控制”、“自适应控制”、“模糊控制”等等。“轨迹跟踪控制”是什么?“轨迹跟踪”既不是控制对象,也不是控制方法。实际轨迹对期望轨迹的跟踪正是对运动轨迹进行控制的效果。所以,“轨迹跟踪”和“轨迹控制”都是可用的术语,而“轨迹跟踪控制”则站不住脚。还有,在学术性文章中不应使用“电脑”、“光碟”这类商业化和港台化的名词。
⑸ 乱用标点符号。错得最多的是句号,或是长句不断,或是断句不当。最不容易用错的只有问号和感叹号。
⑹ 近年来有个很时髦也用得很滥的词“基于”。有时侯翻开一本杂志十有二、三的文章标题有“基于”二字。“基于x”的英文是“x-based”或“based on x”。应该说“基于”一词翻译得还是不错的。“基于规则的系统”比早年译的“规则基系统”、“以规则为基础的系统” 听起来要顺耳一些。问题是要把“基于”用得必要、得当。不是非用不可的地方,大可不必用它来追求文皱皱的味道。而且,既然是“在x的基础上”,x就应该是个可以被当做基础的实实在在的东西。一篇文章用了“基于任务级”,这个“任务级”就不是实在的东西。还有一个用得不当的词就是“智能”,有些根本没有智能的东西也被带上了这个帽子。
其实,解决文字方面的问题并不难。作者在写完文章后只要唸一、两遍,大部分文字问题都可以发现。不过,如果作者在口语表达上就有不规范的地方和固癖,这样做的收效不大。
八、英文稿的特殊问题
英语不是我们的母语,用英语写作论文当然就会出现一些问题。大多数人还不具有用英语思考的能力。在这种情况下,比较好的做法是先写中文稿再译成英语,这样至少能避免直接写英文稿时容易出现的语意不连贯的问题。
英文稿中最容易出现的用词问题是:
⑴ 按汉语硬译,形成所谓的“中式英语”。虽然不大会看到“good good study, day day up”这类“洋泾浜”,硬译的情况还是常见的。有一篇论文把“车载的”译为“tank-load”,其实,单词“vehicular”的意思就是车载。
⑵ 介词的使用不当,用“of”、“to”较多,其它介词用得少。
⑶ 代词“this”、“that”用得多,“it”用得少,而后者恰恰在科技文章中用得多。
⑷ 句型单调,喜欢(或不得不)用“to be”构成句子。
⑸ 不注意动词的词性。有些动词既可是及物动词也可是不及物动词,应该优先用不及物动词成句,而不要用及物动词的被动语态成句。
⑹ 冠词“a”、“the”的使用不当,尤其容易忘记使用定冠词“the”。
⑺ 不注意名词的单、复数,不注意主、谓语的人称配合。
⑻ 论文中的用词应该比较正式,尽量少用一词多意的词,例如,口语中“get”有“获得”的意思,但论文中最好用“obtain”。
⑼ 中西文化的差异常常使英文稿带有“中国特色”。有一篇稿件的作者很谦虚,在文章的结尾分析了所提出的方法的缺点,说在今后的研究中会逐步克服这些缺点。外国人就不会这么说,他们总是向前看,即使看到了缺点,也会说随着研究的深入,这种方法将会有更广阔的应用前景。有些文章的作者介绍中非要在“教授”后面加个“博士导师”,外国人就相象不出不是博士导师的教授是什么样子。
九、论文的署名
毫无疑问,论文的第一作者应该是执笔者。这不仅体现了对他劳动的尊重,而且有对文章的责任。
不少文章是在读的研究生写的,导师的名字署在后面,这无可非议。但是,从有些文章可以明显看出,在投稿前导师并没有看过。甚至有的文章已经发表,导师还不知道。这种情况不好。导师即使在成文前参加过意见但成文后不看,这是导师没有负起责任;如果学生在导师不知情的情况下就署上导师的名字投稿,从好的方面理解是对导师的尊重,从不好的方面理解则有“拉大旗作虎皮”之嫌。
近来论文署名还有人数增多的趋势,甚至一篇不长的文章署了五、六个人的名字。这种情况在某个项目的总结性文章中比较多见。诚然,项目参与者在研究过程中的主意是很难分清楚的,但是,论文不是工作总结,在写论文时不太可能集中很多人的想法。至于在署名时多写几个人送人情或者写上根本没有参加工作的领导的名字的做法,更是不应提倡的风气。
十、如何面对审稿意见
一般来说,投送的稿件至少要经过一次技术性审查,英文稿还有一次文字性审查。这种审查通常是学报或杂志的编辑部聘请同领域的专家进行的。编辑部的责任是统一论文的格式、审查文字、处理审稿意见。审稿人的责任是对论文的创新性和正确性进行审查,审稿意见一般应包括为提高稿件质量而应做的修改的建议。
作者对审稿人提出的审查意见首先应很重视,考虑他为什么要提出这些建议。审稿人的意见毕竟是来自一个旁观者的意见,俗话说“旁观者清”,他的意见总有一定道理。有的作者觉得审稿人没有读懂自己的文章(我并不排除有这种可能性),对他的意见也就不认真考虑,这是不对的。审稿人是论文的第一读者,如果他都没有读懂,作者也得考虑自己的文章有什么问题让人家不懂,否则发表后如何面对更多的读者?
当然,对审稿意见也要分析。虽然编辑部聘请的审稿人是同领域的专家,但是,隔行如隔山,领域很宽,审稿人可能并不熟悉文章作者所研究的某个具体专题,提出一些并不十分中肯的意见也不奇怪。所以,不一定要完全按照审稿人的意见去做。
审稿后,如果要对稿件做修改,一定要实事求是,不能应付审稿人。我给某学报审过一篇关于类刚毛表面减阻效应的论文,一审时我提出了一些问题要求改后再审,作者的态度倒也是谦虚的,承认所提出的问题都有道理,作了一些修改。但是我提出的最关键的问题是对实验的疑问,作者就有点敷衍,将实验结果用与第一稿不同的另一种曲线形式表现出来,而这种曲线明显地是不能由以前的实验结果得出的。我就有了更大的疑问,提出修改后再审。第三稿中,作者又换了一种方式,有了更多的漏洞,后来,这篇稿件再也没有出现过。
不少编辑部对审稿采取了双盲制,即审稿人不知道论文的作者是谁;作者也不知道审稿人是谁。不管这种制度的出发点是什么,我认为它把作者和审稿人的交流限制在文字上,有的编辑部甚至只将审稿人的部分意见转述给作者,这样的交流往往是不充分的,很可能成为提高稿件质量的障碍。既然是做学问,就不应该有所顾忌。
有的杂志的编辑部似乎不审稿。你刚把稿件发过去,它就来函说拟在某期发表,要寄版面费。这是不负责任的编辑部,应该离远点。
说到标题,本文的标题也太大了,不过,本文只是随笔,用这样题目是追求一种引人注意的效果,并不是说,注意了本文所提到的这些事就能写出好论文。打个不十分准确的比方,论文好比一棵树,内容是它的主杆和分支,本文所述的标题、引言、实验、文字等等,或许可以算是一部分叶片,这棵树植根于真才实学的沃土上。要想写好论文,刻苦钻研,增长学识才是关键,论文是用心血浇灌出来的。. (2011) 夺得。在相关的domain adaptation 方面,目标保持不变,但输入分布会改变(Glorot et al. (2011) 开发了一个SENNA 系统,它在语言建模、部分语音标记、chunking (节点识别)、语义角色标记和句法分解中共享表达。SENNA 接近或者超于目前的在这些任务中的当前领先方法。但它比传统的预测器要简单和快速。学习word embeddings 可以以某种方式与学习图像表达结合,这样就可以联系文本和图像。这个方法被成功运用到谷歌的图像搜索上,利用大量的数据来建立同一空间中图像与问题之间的映射(Weston et al. , 2012) 。在多任务学习方面multi-task learning ,表达学习同样表现出了其独特的优越性(Krizhevskyet al. 5% )。在2012 年,Dahl 等人再次书学神话,他在一个小的大词汇量语音识别基准测试集中(Bing 移动商业搜索数据库,语音长40 小时)的错误率降到16% 与23% 之间。.

5% )。在2012 年,Dahl 等人再次书学神话,他在一个小的大词汇量语音识别基准测试集中(Bing 移动商业搜索数据库,语音长40 小时)的错误率降到16% 与23% 之间。

中文名 论文 外文名 The paper 类 型 学年论文、毕业论文、学位论文等 作 用 描述研究成果 意 义 表达自己的学术成果. , 2012) 。在多任务学习方面multi-task learning ,表达学习同样表现出了其独特的优越性(Krizhevskyet al. , 2010; Seide et al. Array写一篇论文 五个主题可选 然后我选了一个较为简单的吧 透过《活着》看生命的意义 至少1500字 一点头绪都木有撒 求问. , 2012; Hinton et al. 怎样写好论文—一个大学教授、审稿专家的写作经验

给全国十五、六种学报、杂志审稿占用了我业余生活的大部分时间,每年的审稿量少说有100篇。近年来,觉得稿件质量大不如前。在我前几年开始审稿时,一审的通过率在90%以上;这一年来大概只有20%,有各种问题需要改后再审的约占60%,不能录用的约占20%。我常常想,是不是稿子看多了,眼睛看刁了,什么都看不惯;仔细想想,确实不是,实在是近来稿件质量滑坡太明显。
有一次,在某学报编辑部开座谈会,主题是如何提高学报的水平。提高水平的前提是稿件的质量要高,这是大家公认的。大家对近年来稿件质量的下降也是有同感的。至于原因,则仁者见仁智者见智。有的同志认为是作者队伍的年轻化;有的同志认定为是论文数作为指标被定在某些对个人或单位的评价体系中,造成单纯追求数量而粗制滥造。应该承认,这些都可以是原因,但其中有些问题并不以我们自己的意志为转移。我们应该看到,作者队伍的年轻化是必然趋势也是好事,尤其是年轻作者正处在创造力旺盛时期,是出好文章的重要保证。我认为,论文质量下降从面上看严重了一些,但究其原因,主要是论文写作的基础训练不够。这种情况是可以通过努力改变的。因此,我把在审稿中碰到的问题总结了一下,希望对一些作者写作有所帮助。
一、科技论文的内容
中学时就学过,文章的体裁最主要的有记叙文和议论文两种。记叙文说的是某一事件发生的背景、过程及影响,也可以加点作者的感想。议论文要说的是对某些问题的论点和为证明论点的正确性而做的求证工作,即提供论据,进行推理,最后得出结论。因此,这两种体裁是很不相同的。还有一种接近议论文但严格说来不算议论文的体裁是只对某些问题或现象发表自己的看法或观感,虽有观点但并不刻意去证明观点的正确性,这种文章属于散文中的随笔,本文即属于这种文章。
科技论文应该是议论文,至少应该有观点。通俗地说,科技论文要解决的主要问题不是“是什么”,而是“怎样做” 和“为什么”,对于“怎样做”的文章,最好要有“为什么要这样做”的内容。
有的作者很容易把议论文写成记叙文,特别是在做了某个项目的研究后的总结性文章,只说自己是怎样做的,很少去说为什么要这样做。原因可能是这样写很顺,因为工作是他(们)做的,过程很清楚,用不着费劲就可以说明白。这样的文章深度不够。近年来软件受到大家重视,但软件类的文章大多属于这种情况。加之软件的头绪一般很多,要说明白了,不分粗细,面面俱到,篇幅不短,很有点雾里看花的味道。
科技论文不是工作总结,也不是说明书。
论文内容的正确性当然是非常重要的。不过,不同领域的出错情况很不相同,很难概括。然而,有五点是应该注意的:
⑴ 要有创新,至少要有新意。是否有创新,是很多刊物考虑录用的最主要出发点,特别像《中国科学》这样的权威性刊物,没有创新就不可能录用。可以说,创新有原始创新和集成创新两种。工学类论文中,原始创新比较少,大多是提出一些新方法、新算法,或是以别人没有用过的方法对一个问题进行分析,属于集成创新。虽然这也是可取的,但论文必须雄辩地说明采用采用新方法所取得的结果。有一篇论文写基于hermit样条的彩色图象道路提取方法,方法本身并没有错,但有两个结论有问题。一是说用hermit样条对提取的间断的道路标志线拟合后可以得到连续的标志线,实际上,一般的三次样条或多项式拟合也能解决这个问题;二是说hermit样条更适于表达图象上的弯曲的道路标志线,但是没有数据表明为什么其它的拟合曲线就不适合。这样一来,虽然别人在道路提取中没有用过 hermit样条,这篇论文的新意也就荡然无存了。
⑵ 论文的写法一定要突出重点。有篇文章谈及机器人的灵巧手,这个项目本身做得不错,但这篇文章把灵巧手的结构、手指驱动、抓握控制面面俱到地说了一遍,每一部分都说得不透彻,没有深度。如果这篇文章能集中论述尺寸受限制的灵巧手的驱动,就要好得多。还有一篇谈遥在技术的文章,先泛泛地讲了微型摄像头的结构,再从一些书上摘录了人所共知的模糊控制的基本概念,二者之间又没有有机联系,这样的文章根本没有内容。如果集中论述在视觉系统微小型化中所解决的问题,恐怕还能写出点东西。
⑶ 论文的内容要真实、正确。这一点是很重要的,不弄虚作假是良好的科学道德。如果让人看出虚假的东西,这篇文章就肯定不能用。有一篇写控制算法的文章,对算法做了仿真。仿真时用的关节角函数是q=0. 语音也是神经网络诞生时其最早的一个应用之一,例如卷积(或者时延)神经网络(Bengio 在1993 年的工作)。当然,在HMM 在语音识别成功之后,神经网络也相对沉寂了不少。到现在,神经网络的复活、深度学习和表达学习的运用在语音识别领域可谓大展拳脚,重展雄风,在一些学术派和工业派人士(Dahlet al.

在2006 年,深度学习的开始,主要聚焦在MNIST 手写体图像分类问题上(Hinton et al. , 2016a )。对比现有的一直保持领先位置的高斯混合模型的声学建模方法,他们在四个主要的基准测试集中把错误率降低了30% 左右(例如在RT03S 数据库中从 27. , 2010; Deng et al. He looks down chuck klosterman who today wrote an essay for grantland the bought much she tossed me there, if Im 帮写我的论文to. ņ™ä¸€ç¯‡è®ºæ–‡ 五个主题可选 然后我选了一个较为简单的吧 透过《活着》看生命的意义 至少1500字 一点头绪都木有撒 求问. , 2012 )的努力下取得了突破性的成果,使得这些算法得到更大范围的应用,并且实现了产品化。例如,微软在2012 年发布了它们的语音识别MAVIS (Microsoft Audio Video Indexing Service) 系统的一个新版本,这个版本是基于深度学习的(Seide et al. 67ms。后来查明是作者引用时单位写错了。如果文章发表了,以《自然》杂志的权威性及这篇文章作者的影响力,这个错误的数据肯定还会接着被引用。
一些论文也开始引用互联网上的文献和消息。网上文献的可信度要好一些;由于各种各样的原因,消息的可*性不高。我们曾用装甲车为某试验基地研制了一台遥控靶车,在《兵器知识》上曾有过报道。由于某些内容不便公开,对文章做了一些技术处理。这个消息到了网上却变成了“我国研制成功遥控装甲车”,“蚂蚁”成了“大象”。所以,如果要引用网上的消息,一定要通过其它渠道对消息进行核实。
不少论文在引言中还说明了文章的结构,虽然话不多,但并非很必要。对于学位论文,因篇幅大,在绪论中交代一下整个论文的结构是应该的。在刊物上发表的文章就没有这个必要。
五、实验验证
论文中的实验的目的是验证论文提出的理论或方法的正确性、可行性和有效性。有一个阶段我不太同意把仿真叫做实验,但随着仿真技术的进步,至少它可以成为一种验证的手段。
理论的正确性并非总是要用实验来验证的。那些用公认的定理证明的新定理就不需要验证。
方法可行性的验证相对简单一些,实验只要说明所用的方法解决了问题即可。
方法(特别是算法)有效性的验证在很多论文里做得不好。所谓有效性,应该是比别的方法更快或更简单地解决了问题,或是计算复杂性低,或是计算速度更高,或是占用的内存小。要说明有效性,一是要有比较,不能“老王卖瓜”;二是要有相应的数据。
从这个意义上来说,论文中的实验往往是一种为说明问题而专门设计的实验。实验的设计是非常重要的。要说明某一因素的作用,就要设法将它孤立起来。
我曾连续审了四篇关于构建机器人仿真球队的论文。这四篇论文除了叙述性的内容偏多以外,写得还是不错的。文章的内容涉及个人技巧、决策机制及整体协调,并不重复。而且,球队两次参加了机器人足球世界杯仿真组的比赛,都取得亚军的好成绩。这就是说,在构建球队时代所采取的技术措施还是有成效的。但是,这四篇文章都用参赛对阵的得分来说明技术措施的有效性,这是不合适的。因为,足球赛的成绩只是一种排名,只说明参赛队实力的相对强弱。如果对手的实力太低,即使己方取得冠军,也不能有效地说明自己所采取的措施是正确的。而且,如前所述,一个队能否取得胜利与个人技巧、决策能力、整体协调等多种因素有关,取得较好成绩倒底是哪个因素起了作用往往是说不清楚的。作者在最近的两篇文章中用了相同的比赛结果来说明不相同的技术措施的作用,显然也是没有说服力的。如果对同一对手以采取论文中的措施和不采用这种措施进行两次比赛,则比赛的结果就能较好地说明这种措施的作用。
有不少论文由于各种原因不能用严格的理论证明方法的正确性和有效性,也暂时做不了实验,于是就用仿真的方法来说明。这时应注意的是,尽管文章中只能给出个别的仿真实例,但做仿真时应该尽可能对各种可能发生的情况多做一些实例,因为,用一、两个实例的仿真结果说明的结论很可能被另一个实例推翻。有一篇论文要在相互距离已知的几个点中寻找一条最短的遍历路径,论文的篇幅很长,所用的方法兜了不少圈子,方法倒也对,但没有证明。最后用了一个实例做仿真。我在审稿时写了一个更简单的方法,与论文方法所得的结果一致。这样一来,这篇文章所提出的方法虽然不错,但一点意义也没有了。
六、结论
结论中出现的问题不太多,不过精彩的结论也不多。由于word等文字处理软件提供的“复制”、“粘贴”的方便,论文正文、引言、摘要中的一些话也就被拷贝到结论中,还没看到结论就知道结论说什么,这样的结论已经没味了。不过偶尔也碰到“过火”的,正文中根本未涉及的问题在结论中突然冒了出来。比较罕见的情况是,有的论文的结论把文章中的论述部分或全部推翻了。
七、文字
以前用笔写字的时候,常听人说“字是人的脸面”,意思是说,一手好字会为你增添光彩,看着也舒服。现在,论文上的字都是打印机打出的印刷体,文章是不是通顺就很突出了,也就成为“人的脸面”了。俗话说“文如其人”,如果一篇文章的文字方面的问题太多,唸不顺口,作者给人的印象也不会好。
送审稿中,比较突出的文字、标点方面的问题有;
⑴ 天一句,地一句,想到哪里,说到哪里,语气、语意不连贯。
⑵ 语意重复,用词囉嗦,不善运用代词。
⑶ “而”、“故”、“然”、“其”之类的虚构词用得别扭。
⑷ 技术术语使用不当或生造术语,这是在论文中最不应出现的文字问题。如果某一领域的名词术语已经有了国家标准,虽然这类标准一般是推荐性标准,但也应首先使用标准核定的术语,为的是与别人有“共同语言”。在论文中不应使用俗名,即使这样的名词已被较多的人使用。术语是有内涵的,在制定术语标准时,对收纳的每条术语都有严格的定义。如果在论文中不得不创造一条新的术语,对它的内涵一定要说清楚,要有严格的定义。我对一篇论文中的“轨迹跟踪控制”提出过质疑。表面看来“跟踪控制”还说得过去,细想想,能与“控制” 相连的无非是两类词,一是对象,如“温度控制”、“压力控制、“位置控制”、“力控制”等等;另一是方法,如“pid控制”、“自适应控制”、“模糊控制”等等。“轨迹跟踪控制”是什么?“轨迹跟踪”既不是控制对象,也不是控制方法。实际轨迹对期望轨迹的跟踪正是对运动轨迹进行控制的效果。所以,“轨迹跟踪”和“轨迹控制”都是可用的术语,而“轨迹跟踪控制”则站不住脚。还有,在学术性文章中不应使用“电脑”、“光碟”这类商业化和港台化的名词。
⑸ 乱用标点符号。错得最多的是句号,或是长句不断,或是断句不当。最不容易用错的只有问号和感叹号。
⑹ 近年来有个很时髦也用得很滥的词“基于”。有时侯翻开一本杂志十有二、三的文章标题有“基于”二字。“基于x”的英文是“x-based”或“based on x”。应该说“基于”一词翻译得还是不错的。“基于规则的系统”比早年译的“规则基系统”、“以规则为基础的系统” 听起来要顺耳一些。问题是要把“基于”用得必要、得当。不是非用不可的地方,大可不必用它来追求文皱皱的味道。而且,既然是“在x的基础上”,x就应该是个可以被当做基础的实实在在的东西。一篇文章用了“基于任务级”,这个“任务级”就不是实在的东西。还有一个用得不当的词就是“智能”,有些根本没有智能的东西也被带上了这个帽子。
其实,解决文字方面的问题并不难。作者在写完文章后只要唸一、两遍,大部分文字问题都可以发现。不过,如果作者在口语表达上就有不规范的地方和固癖,这样做的收效不大。
八、英文稿的特殊问题
英语不是我们的母语,用英语写作论文当然就会出现一些问题。大多数人还不具有用英语思考的能力。在这种情况下,比较好的做法是先写中文稿再译成英语,这样至少能避免直接写英文稿时容易出现的语意不连贯的问题。
英文稿中最容易出现的用词问题是:
⑴ 按汉语硬译,形成所谓的“中式英语”。虽然不大会看到“good good study, day day up”这类“洋泾浜”,硬译的情况还是常见的。有一篇论文把“车载的”译为“tank-load”,其实,单词“vehicular”的意思就是车载。
⑵ 介词的使用不当,用“of”、“to”较多,其它介词用得少。
⑶ 代词“this”、“that”用得多,“it”用得少,而后者恰恰在科技文章中用得多。
⑷ 句型单调,喜欢(或不得不)用“to be”构成句子。
⑸ 不注意动词的词性。有些动词既可是及物动词也可是不及物动词,应该优先用不及物动词成句,而不要用及物动词的被动语态成句。
⑹ 冠词“a”、“the”的使用不当,尤其容易忘记使用定冠词“the”。
⑺ 不注意名词的单、复数,不注意主、谓语的人称配合。
⑻ 论文中的用词应该比较正式,尽量少用一词多意的词,例如,口语中“get”有“获得”的意思,但论文中最好用“obtain”。
⑼ 中西文化的差异常常使英文稿带有“中国特色”。有一篇稿件的作者很谦虚,在文章的结尾分析了所提出的方法的缺点,说在今后的研究中会逐步克服这些缺点。外国人就不会这么说,他们总是向前看,即使看到了缺点,也会说随着研究的深入,这种方法将会有更广阔的应用前景。有些文章的作者介绍中非要在“教授”后面加个“博士导师”,外国人就相象不出不是博士导师的教授是什么样子。
九、论文的署名
毫无疑问,论文的第一作者应该是执笔者。这不仅体现了对他劳动的尊重,而且有对文章的责任。
不少文章是在读的研究生写的,导师的名字署在后面,这无可非议。但是,从有些文章可以明显看出,在投稿前导师并没有看过。甚至有的文章已经发表,导师还不知道。这种情况不好。导师即使在成文前参加过意见但成文后不看,这是导师没有负起责任;如果学生在导师不知情的情况下就署上导师的名字投稿,从好的方面理解是对导师的尊重,从不好的方面理解则有“拉大旗作虎皮”之嫌。
近来论文署名还有人数增多的趋势,甚至一篇不长的文章署了五、六个人的名字。这种情况在某个项目的总结性文章中比较多见。诚然,项目参与者在研究过程中的主意是很难分清楚的,但是,论文不是工作总结,在写论文时不太可能集中很多人的想法。至于在署名时多写几个人送人情或者写上根本没有参加工作的领导的名字的做法,更是不应提倡的风气。
十、如何面对审稿意见
一般来说,投送的稿件至少要经过一次技术性审查,英文稿还有一次文字性审查。这种审查通常是学报或杂志的编辑部聘请同领域的专家进行的。编辑部的责任是统一论文的格式、审查文字、处理审稿意见。审稿人的责任是对论文的创新性和正确性进行审查,审稿意见一般应包括为提高稿件质量而应做的修改的建议。
作者对审稿人提出的审查意见首先应很重视,考虑他为什么要提出这些建议。审稿人的意见毕竟是来自一个旁观者的意见,俗话说“旁观者清”,他的意见总有一定道理。有的作者觉得审稿人没有读懂自己的文章(我并不排除有这种可能性),对他的意见也就不认真考虑,这是不对的。审稿人是论文的第一读者,如果他都没有读懂,作者也得考虑自己的文章有什么问题让人家不懂,否则发表后如何面对更多的读者?
当然,对审稿意见也要分析。虽然编辑部聘请的审稿人是同领域的专家,但是,隔行如隔山,领域很宽,审稿人可能并不熟悉文章作者所研究的某个具体专题,提出一些并不十分中肯的意见也不奇怪。所以,不一定要完全按照审稿人的意见去做。
审稿后,如果要对稿件做修改,一定要实事求是,不能应付审稿人。我给某学报审过一篇关于类刚毛表面减阻效应的论文,一审时我提出了一些问题要求改后再审,作者的态度倒也是谦虚的,承认所提出的问题都有道理,作了一些修改。但是我提出的最关键的问题是对实验的疑问,作者就有点敷衍,将实验结果用与第一稿不同的另一种曲线形式表现出来,而这种曲线明显地是不能由以前的实验结果得出的。我就有了更大的疑问,提出修改后再审。第三稿中,作者又换了一种方式,有了更多的漏洞,后来,这篇稿件再也没有出现过。
不少编辑部对审稿采取了双盲制,即审稿人不知道论文的作者是谁;作者也不知道审稿人是谁。不管这种制度的出发点是什么,我认为它把作者和审稿人的交流限制在文字上,有的编辑部甚至只将审稿人的部分意见转述给作者,这样的交流往往是不充分的,很可能成为提高稿件质量的障碍。既然是做学问,就不应该有所顾忌。
有的杂志的编辑部似乎不审稿。你刚把稿件发过去,它就来函说拟在某期发表,要寄版面费。这是不负责任的编辑部,应该离远点。
说到标题,本文的标题也太大了,不过,本文只是随笔,用这样题目是追求一种引人注意的效果,并不是说,注意了本文所提到的这些事就能写出好论文。打个不十分准确的比方,论文好比一棵树,内容是它的主杆和分支,本文所述的标题、引言、实验、文字等等,或许可以算是一部分叶片,这棵树植根于真才实学的沃土上。要想写好论文,刻苦钻研,增长学识才是关键,论文是用心血浇灌出来的。.

, 2016) 。改进效果比当下领先的平滑n-gram 语言模型不仅在复杂度上降低,还降低了语音识别的错误率(因为语言模型是语音识别系统的一个重要组成部分)。这个模型还被应用到统计机器翻译上面 (Schwenk et al. , 2012 )的努力下取得了突破性的成果,使得这些算法得到更大范围的应用,并且实现了产品化。例如,微软在2012 年发布了它们的语音识别MAVIS (Microsoft Audio Video Indexing Service) 系统的一个新版本,这个版本是基于深度学习的(Seide et al. 语音也是神经网络诞生时其最早的一个应用之一,例如卷积(或者时延)神经网络(Bengio 在1993 年的工作)。当然,在HMM 在语音识别成功之后,神经网络也相对沉寂了不少。到现在,神经网络的复活、深度学习和表达学习的运用在语音识别领域可谓大展拳脚,重展雄风,在一些学术派和工业派人士(Dahlet al. , 2010; Seide et al. , 2012; Dahl et al. 给人印象深刻的是在2011 年的两个迁移学习的挑战赛,都被表达学习算法夺魁。首先在由ICML2011 一个workshop 举办的Transfer Learning Challenge 中,由无监督逐层预训练方法unsuper-vised layer-wise pre-training (Bengio, 2016; Mesnil et al.

ĸ­æ–‡å 论文 外文名 The paper ç±» 型 学年论文、毕业论文、学位论文等 作 用 描述研究成果 意 义 表达自己的学术成果. ņ™ä¸€ç¯‡è®ºæ–‡ 五个主题可选 然后我选了一个较为简单的吧 透过《活着》看生命的意义 至少1500字 一点头绪都木有撒 求问. , 2010; Deng et al. (2011) 夺得。在相关的domain adaptation 方面,目标保持不变,但输入分布会改变(Glorot et al. , 2013) ,改进了复杂度和BLEU 分数。递归自动编码机Recursive auto-encoders (产生recurrent 网络)在全句释义检测full sentenceparaphrase detection 上也达到了现有的领先水平,是以前技术的两倍F1 分数(Socheret al. , 2012 )的努力下取得了突破性的成果,使得这些算法得到更大范围的应用,并且实现了产品化。例如,微软在2012 年发布了它们的语音识别MAVIS (Microsoft Audio Video Indexing Service) 系统的一个新版本,这个版本是基于深度学习的(Seide et al.   迁移学习(传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。如果我们有了大量的、在不同分布下的训练数据,完全丢弃这些数据也是非常浪费的。如何合理的利用这些数据就是迁移学习主要解决的问题。迁移学习可以从现有的数据中迁移知识,用来帮助将来的学习。迁移学习(Transfer Learning )的目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务。)是指一个学习算法可以利用不同学习任务之间的共性来共享统计的优点和在任务间迁移知识。如下面的讨论,我们假设表达学习算法具有这样的能力,因为它可以学习到能捕捉隐含因素的子集的表达,这个子集是对每个特定的任务相关的。如图1 所示。这个假设被很多的经验性结果所验证,并且展现了表达学习在迁移学习场合中同样具有优异的能力。. , 2016b; Chen et al. 怎样写好论文—一个大学教授、审稿专家的写作经验

给全国十五、六种学报、杂志审稿占用了我业余生活的大部分时间,每年的审稿量少说有100篇。近年来,觉得稿件质量大不如前。在我前几年开始审稿时,一审的通过率在90%以上;这一年来大概只有20%,有各种问题需要改后再审的约占60%,不能录用的约占20%。我常常想,是不是稿子看多了,眼睛看刁了,什么都看不惯;仔细想想,确实不是,实在是近来稿件质量滑坡太明显。
有一次,在某学报编辑部开座谈会,主题是如何提高学报的水平。提高水平的前提是稿件的质量要高,这是大家公认的。大家对近年来稿件质量的下降也是有同感的。至于原因,则仁者见仁智者见智。有的同志认为是作者队伍的年轻化;有的同志认定为是论文数作为指标被定在某些对个人或单位的评价体系中,造成单纯追求数量而粗制滥造。应该承认,这些都可以是原因,但其中有些问题并不以我们自己的意志为转移。我们应该看到,作者队伍的年轻化是必然趋势也是好事,尤其是年轻作者正处在创造力旺盛时期,是出好文章的重要保证。我认为,论文质量下降从面上看严重了一些,但究其原因,主要是论文写作的基础训练不够。这种情况是可以通过努力改变的。因此,我把在审稿中碰到的问题总结了一下,希望对一些作者写作有所帮助。
一、科技论文的内容
中学时就学过,文章的体裁最主要的有记叙文和议论文两种。记叙文说的是某一事件发生的背景、过程及影响,也可以加点作者的感想。议论文要说的是对某些问题的论点和为证明论点的正确性而做的求证工作,即提供论据,进行推理,最后得出结论。因此,这两种体裁是很不相同的。还有一种接近议论文但严格说来不算议论文的体裁是只对某些问题或现象发表自己的看法或观感,虽有观点但并不刻意去证明观点的正确性,这种文章属于散文中的随笔,本文即属于这种文章。
科技论文应该是议论文,至少应该有观点。通俗地说,科技论文要解决的主要问题不是“是什么”,而是“怎样做” 和“为什么”,对于“怎样做”的文章,最好要有“为什么要这样做”的内容。
有的作者很容易把议论文写成记叙文,特别是在做了某个项目的研究后的总结性文章,只说自己是怎样做的,很少去说为什么要这样做。原因可能是这样写很顺,因为工作是他(们)做的,过程很清楚,用不着费劲就可以说明白。这样的文章深度不够。近年来软件受到大家重视,但软件类的文章大多属于这种情况。加之软件的头绪一般很多,要说明白了,不分粗细,面面俱到,篇幅不短,很有点雾里看花的味道。
科技论文不是工作总结,也不是说明书。
论文内容的正确性当然是非常重要的。不过,不同领域的出错情况很不相同,很难概括。然而,有五点是应该注意的:
⑴ 要有创新,至少要有新意。是否有创新,是很多刊物考虑录用的最主要出发点,特别像《中国科学》这样的权威性刊物,没有创新就不可能录用。可以说,创新有原始创新和集成创新两种。工学类论文中,原始创新比较少,大多是提出一些新方法、新算法,或是以别人没有用过的方法对一个问题进行分析,属于集成创新。虽然这也是可取的,但论文必须雄辩地说明采用采用新方法所取得的结果。有一篇论文写基于hermit样条的彩色图象道路提取方法,方法本身并没有错,但有两个结论有问题。一是说用hermit样条对提取的间断的道路标志线拟合后可以得到连续的标志线,实际上,一般的三次样条或多项式拟合也能解决这个问题;二是说hermit样条更适于表达图象上的弯曲的道路标志线,但是没有数据表明为什么其它的拟合曲线就不适合。这样一来,虽然别人在道路提取中没有用过 hermit样条,这篇论文的新意也就荡然无存了。
⑵ 论文的写法一定要突出重点。有篇文章谈及机器人的灵巧手,这个项目本身做得不错,但这篇文章把灵巧手的结构、手指驱动、抓握控制面面俱到地说了一遍,每一部分都说得不透彻,没有深度。如果这篇文章能集中论述尺寸受限制的灵巧手的驱动,就要好得多。还有一篇谈遥在技术的文章,先泛泛地讲了微型摄像头的结构,再从一些书上摘录了人所共知的模糊控制的基本概念,二者之间又没有有机联系,这样的文章根本没有内容。如果集中论述在视觉系统微小型化中所解决的问题,恐怕还能写出点东西。
⑶ 论文的内容要真实、正确。这一点是很重要的,不弄虚作假是良好的科学道德。如果让人看出虚假的东西,这篇文章就肯定不能用。有一篇写控制算法的文章,对算法做了仿真。仿真时用的关节角函数是q=0.

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, 2016a )。对比现有的一直保持领先位置的高斯混合模型的声学建模方法,他们在四个主要的基准测试集中把错误率降低了30% 左右(例如在RT03S 数据库中从 27. , 2010; Deng et al. 表达学习(亦被江湖称作深度学习或者特征学习)已经在机器学习社区开辟了自己的江山,成为学术界的一个新宠。在一些顶尖会议例如NIPS 和ICML 中都有了自己的正规军(研究它的workshops ),今年(2013 )还专门为它搞了一个新的会议,叫ICLR (International Conference on Learning Representations ),可见它在学术界得到的宠爱招人红眼。尽管depth (深度)是这个神话的一个主要部分,但其他的先验也不能被忽视,因为有时候,先验知识会为表达的学习献上一臂之力,画上点睛之笔,更容易地学习更好的表达,这在下一章节中将会详细讨论。在表达学习有关的学术活动中最迅速的进展就是它在学术界和工业界都得到了经验性的显著性的成功。下面我们简单的聚焦几点。. 职业技能 seo 技能培训 资格证书 奖金分红 保密协议 劳动合同. ņ™ä¸€ç¯‡è®ºæ–‡ 五个主题可选 然后我选了一个较为简单的吧 透过《活着》看生命的意义 至少1500字 一点头绪都木有撒 求问. (2011) 开发了一个SENNA 系统,它在语言建模、部分语音标记、chunking (节点识别)、语义角色标记和句法分解中共享表达。SENNA 接近或者超于目前的在这些任务中的当前领先方法。但它比传统的预测器要简单和快速。学习word embeddings 可以以某种方式与学习图像表达结合,这样就可以联系文本和图像。这个方法被成功运用到谷歌的图像搜索上,利用大量的数据来建立同一空间中图像与问题之间的映射(Weston et al. Array写一篇论文 五个主题可选 然后我选了一个较为简单的吧 透过《活着》看生命的意义 至少1500字 一点头绪都木有撒 求问. , 2012; Hinton et al.

, 2012; Dahl et al. , 2016a )。对比现有的一直保持领先位置的高斯混合模型的声学建模方法,他们在四个主要的基准测试集中把错误率降低了30% 左右(例如在RT03S 数据库中从 27.   迁移学习(传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。如果我们有了大量的、在不同分布下的训练数据,完全丢弃这些数据也是非常浪费的。如何合理的利用这些数据就是迁移学习主要解决的问题。迁移学习可以从现有的数据中迁移知识,用来帮助将来的学习。迁移学习(Transfer Learning )的目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务。)是指一个学习算法可以利用不同学习任务之间的共性来共享统计的优点和在任务间迁移知识。如下面的讨论,我们假设表达学习算法具有这样的能力,因为它可以学习到能捕捉隐含因素的子集的表达,这个子集是对每个特定的任务相关的。如图1 所示。这个假设被很多的经验性结果所验证,并且展现了表达学习在迁移学习场合中同样具有优异的能力。. ņ™ä¸€ç¯‡è®ºæ–‡ 五个主题可选 然后我选了一个较为简单的吧 透过《活着》看生命的意义 至少1500字 一点头绪都木有撒 求问. I accept a fag McDunn. , 2012) 。在多任务学习方面multi-task learning ,表达学习同样表现出了其独特的优越性(Krizhevskyet al. 5% )。在2012 年,Dahl 等人再次书学神话,他在一个小的大词汇量语音识别基准测试集中(Bing 移动商业搜索数据库,语音长40 小时)的错误率降到16% 与23% 之间。.

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