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自然科学论文范文篇二 自然科学的发展特点及展望 中图分类号:N0 文献标识:A 文章编号:1009-4202(2010)08-247-02 摘 要 自然科学是涉及各行各业的研究领域的大学科,掌握自然科学的发展规律是研究自然科学人员所必须切身认知的内容。本文通过辩证的观点去看待自然科学,整理自然科学的认知模式,探索其发展规律。 关键词 自然科学 逻辑思维 非逻辑思维 批判性思维 自然科学是一门范围广博的知识范畴,是针对事物客观规律的认知、归纳所形成的科学体系。其涉及的知识层次、知识面基本上涵盖了人类社会的方方面面,通晓其发展规律和特点是从事自然科学研究人员所必需掌握的基本知识。 一、自然科学的特点 (一)自然科学的获得方式 中世纪末期是近代自然科学的孕育期,当时最杰出的人物,13世纪的英国哲学家罗吉尔•培根对经验和事实给予了特殊的关注。他指出:“大家公认,我们通过三条途径获得知识,即权威、理性和经验;然而,当权威不知道事物的理由;理性也不能分辨是诡辩还是论证时,除非结论为经验所证实。”正是由于罗吉尔•培根的提出和倡导“实验科学”,强调只有实验方法才能给科学以可靠性。 近代英国唯物主义学家弗兰西斯•培根进一步指出,实验科学最重要特性之一就是利用实验来增加积累事实知识,并提出:“从感觉和特殊出发构造公理,然后是连续不断地、逐渐地上升,直至最后达致最普通的公理。”正是这种思想和思维模式指导和推动了科学理论发展,对近代科学的兴起和发展做了开创性的工作。 由此可见,自然科学作为大科学的重要组成部分,在其获取方式上依然是由科学观察和科学实验作为其获取的主要途径。 (二)自然科学的归类和整理 当我们在通过科学观察和实验获得的知识并不是科学规律。一般而言,从科学知识向科学规律和科学理论过渡要经过知性认识和理性认识两个阶段。 知性认识:只要是对科学知识进行分类、系统化并加以分析和概括,使之上升为科学规律。 理性认识:主要是在科学概括的基础上形成理论体系,以便反映客观世界普遍而不然的联系。 在科学的归类和整理过程中相应发展出各种科学方法,可大致分为:广义归纳法(本能归纳、常识思考归纳和批判性科学研究归纳)、演绎法(亚里斯多德的形式逻辑三段论为基础,符号化过程,数理逻辑,公理化方法)和类比法(两类对象之间在某些方面的类似或统一,推论其可能在其他方面也具有相类似性;虽然类比法逻辑根据不充分,但是它提供科学发现的重要线索)。 这三种方法都体现出科学在推理上的所透露出思维模式――逻辑思维,特别是演绎法,可以说是将人类运用自然语言进行思维的经验提升到基本思维规律和基本思维方法的高度。 (三)自然科学的合理性和可错性 哲学家布朗指出,“合理性”概念的古典模型具有三个特征:普遍性、必然性和规则性。科学的合理性首先表现在经验规律和理论规律的逻辑关联中;其次经验和理论规律间存在相互支持的逻辑关系;另外就是理论规律的合理性突出地表现对某些经验规律的矫正;科学规律的合理性可以通过科学实践的有效性来说明。 针对科学的可错性,我们通过20世纪初,科学哲学家卡尔•波普尔在《科学发现的逻辑》中所指出来说明:在真实和错误之间存在着不对称性,没有理论可以被证明是对的,但有些理论可以被证明是错,科学和非科学由此可以界定。在科学领域,至关重要的观念是要“证错”或“证伪”,而不是“证对”。 二、逻辑与非逻辑问题 由上面的自然科学的特点,我们可以看出在自然科学的认识过程中,始终贯彻着观察、实验和推理的过程。 在推理过程中,人们一般把归纳法作为科学假设或科学理论的基本方法。借助这一方法,通过大量实验进行概括,构建解释所观察的或现象之间的关系的新体系,其可靠程度虽然不够,但却富于创造性,它是作出理论发现的重要方法,然而其不是万能的,并不是所有的科学理论都可以通过归纳法来获得。爱因斯坦就曾说过,决不能用归纳法来发现物理学上的基本概念。 而与归纳法相对应的演绎法,即从一般到个别,用一般理论来分析解释具体事物的方法。运用这一方法,人们需要借助某一普遍法则或原理,也就是说,演绎法应用的结论受初始条件的制约,前提正确,才能确保演绎正确。但是由于演绎法是将一般原理推广应用现象的过程,很难导出新的概念或经验。达尔文曾结合自己的科研经验总结:我必须从大量事实出发,而不是从原理出发,我怀疑原理中有谬误(在他看来,用演绎法在生物学领域是不可信赖的)。因此我们不难发现演绎法的纯逻辑也存在着严重的缺陷。 就如同科学社会学家巴伯在《科学与社会秩序》中分析说,强调科学发现过程中逻辑的作用这样一个惯例漏掉了科学中大量最重要的东西,漏掉了所有可能的错误,漏掉了科学发现者的所有丰富的想象力,也漏掉了所有对已有发现成果的思考,漏掉了所有对周围世界认真探索的思路和方法。生物学家莱恩•杜波斯曾在《路易•巴斯德》中写道:“构成科学的原材料不仅是科学家的观察、实验、计算,而且还有他们的冲动、梦想和愚蠢。” 三、从辩证的观点和思维方式去看待自然科学的发展 从创造性角度来看,科学发现的过程是一个意识和潜意识、逻辑和非逻辑交互作用的过程。当出现问题,研究者就会出现一个“主观模拟”过程,他们会去主观想象周围事物,并集中注意到某些特定现象,运用主观的臆测获取表达形式,然后运用科学的语言把心中的发现和想法描述出来,形成真正的科学假说,然后通过严格的科学方法论证检验。 不仅如此,科学发现的过程还是革命性和渐进性相互统一。即我们所常说的:“破而后立。”爱因斯坦也指出:“提出一个问题往往比解决一个问题更重要。因为解决问题也许仅仅是一个数学上或试验上的技能而已,而提出新问题,新的可能性,从新的角度去看待旧的问题,却需要有创造性的想象力,而且标志着科学的真正进步。”科学家廷德尔说,知识一经获得,便给自己的周围投射上微弱的光亮。重大的科学新发现一旦作出,成功的科学家立刻会从可能的角度予以观察,并将它与其他知识体系相联系,以发现科学研究的新途径。 四、几种常见的自然科学思维方式 归根结底,自然科学研究是对先前思想和行动所依据的学所及原理不断进行检验的一种思想活动,有条理的批判性思维是科学的基本特点。 “大胆的想法,难以证明的预期,以及推测性的思想,是我们解释自然的唯一手段,也是我们把握自然的唯一法则和唯一工具。” ――科学哲学家 波普尔 参考文献: [1]黄顺基,苏越,黄展骥.逻辑与知识创新.中国人民大学出版社.2002. [2]刘大椿.自然辩证法概论(第2版).中国人民大学出版社.2008. [3]武宏志,周建武,唐坚.非形式逻辑导论.人民出版社.2009. 看了“自然科学论文范文”的人还看： 1. 自然科学学术论文范文 2. 自然科学类学术论文范文 3. 自然科学学术论文范文(2) 4. 自然科学类学术论文范文(2) 5. 科学论文范文
sbsni - 魔法师 五级 :别瞎说
title: 自然语言处理综述 date: 2021-11-18 11:03:11 自然语言是指人类日常使用的语言，比如：中文、英语、日语等。自然语言灵活多变，是人类社会的重要组成部分，但它却不能被计算机很好地理解。为了实现用自然语言在人与计算机之间进行沟通，自然语言处理诞生了。自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一个融合了语言学、计算机科学、数学等学科的领域，它不仅研究语言学，更研究如何让计算机处理这些语言。它主要分为两大方向：自然语言理解(Natural language Understanding, NLU)和自然语言生成(Natural language Generation, NLG)，前者是听读，后者是说写。 本文将从自然语言处理的历史与发展讲起，进而分析目前深度学习在自然语言处理领域的研究进展，最后讨论自然语言处理的未来发展方向。 1950年，计算机科学之父图灵提出了“图灵测试”，标志着人工智能领域的开端。而此时，正值苏美冷战，美国政府为了更方便地破译苏联相关文件，大力投入机器翻译的研究，自然语言处理从此兴起。从这之后的一段时期内，自然语言处理主要采用基于规则的方法，这种方法依赖于语言学，它通过分析词法、语法等信息，总结这些信息之间的规则，从而达到翻译的效果。这种类似于专家系统的方法，泛化性差、不便于优化，最终进展缓慢，未能达到预期效果。 到了20世纪80、90年代，互联网飞速发展，计算机硬件也有了显著提升。同时，自然语言处理引入了统计机器学习算法，基于规则的方法逐渐被基于统计的方法所取代。在这一阶段，自然语言处理取得了实质性突破，并走向了实际应用。 而从2008年左右开始，随着深度学习神经网络在图像处理、语音识别等领域取得了显著的成果，它也开始被应用到自然语言处理领域。从最开始的词嵌入、word2vec，到RNN、GRU、LSTM等神经网络模型，再到最近的注意力机制、预训练语言模型等等。伴随着深度学习的加持，自然语言处理也迎来了突飞猛进。 接下来，我将介绍自然语言处理与深度学习结合后的相关进展。 在自然语言中，词是最基本的单元。为了让计算机理解并处理自然语言，我们首先就要对词进行编码。由于自然语言中词的数量是有限的，那就可以对每个词指定一个唯一序号，比如：英文单词word的序号可以是1156。而为了方便计算，通常会将序号转换成统一的向量。简单做法是对单词序号进行one-hot编码，每个单词都对应一个长度为N（单词总数）的向量（一维数组），向量中只有该单词序号对应位置的元素值为1，其它都为0。 虽然使用one-hot编码构造词向量十分容易，但并不是一个较好的方法。主要原因是无法很好地表示词的语义，比如苹果和橘子是相似单词（都是水果），但one-hot向量就无法体现这种相似关系。 为了解决上述问题，Google的Mikolov等人于2013年发表了两篇与word2vec相关的原始论文[1][2]。word2vec将词表示成一个定长的向量，并通过上下文学习词的语义信息，使得这些向量能表达词特征、词之间关系等语义信息。word2vec包含两个模型：跳字模型（Skip-gram）[1] 和连续词袋模型（continuous bag of words，CBOW）[2]，它们的作用分别是：通过某个中心词预测上下文、通过上下文预测某个中心词。比如，有一句话"I drink apple juice"，Skip-gram模型是用apple预测其它词，CBOW模型则是用其它词预测出apple。 首先介绍CBOW模型，它是一个三层神经网络，通过上下文预测中心词。以某个训练数据"I drink apple juice"为例，可以把apple作为标签值先剔除，将"I drink juice"作为输入，apple作为待预测的中心词。 Skip-gram模型与CBOW类似，也是一个三层神经网络模型。不同在于，它是通过中心词预测上下文，即通过"apple"预测出"I drink juice"。接下来简单介绍Skip-gram模型中各层： 两种模型训练结束后，会取 作为词向量矩阵，第i行就代表词库中第i个词的词向量。词向量可用来计算词之间的相似度（词向量点乘）。比如，输入 I drink _ juice 上下文，预测出中心词为apple、orange的概率可能都很高，原因就是在 中apple和orange对应的词向量十分相似，即相似度高。词向量还可以用于机器翻译、命名实体识别、关系抽取等等。 其实这两种模型的原型在2003年就已出现[3]，而Mikolov在13年的论文中主要是简化了模型，且提出了负采样与层序softmax方法，使得训练更加高效。 词向量提出的同时，深度学习RNN框架也被应用到NLP中，并结合词向量取得了巨大成效。但是，RNN网络也存在一些问题，比如：难以并行化、难以建立长距离和层级化的依赖关系。而这些问题都在2017年发表的论文《Attention Is All You Need》[4]中得到有效解决。正是在这篇论文中，提出了Transformer模型。Transformer中抛弃了传统的复杂的CNN和RNN，整个网络结构完全由注意力机制组成。 Transformer最核心的内容是自注意力机制(Self-Attention)，它是注意力机制(Attention)的变体。注意力的作用是从大量信息中筛选出少量重要信息，并聚焦在这些信息上，比如：人在看一幅图像时，会重点关注较为吸引的部分，而忽略其它信息，这就是注意力的体现。但注意力机制会关注全局信息，即关注输入数据与输出数据以及中间产物的相关性。而自注意力机制则减少了对外部其它数据的关注，只关注输入数据本身，更擅长捕捉数据内部的相关性。 自注意力机制的算法过程如下： 自注意力机制不仅建立了输入数据中词与词之间的关系，还能并行地高效地计算出每个词的输出。 Transformer的总体架构如下： 它分为两部分：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。 编码器的输入是词向量加上位置编码（表明这个词是在哪个位置），再通过多头自注意力操作（Multi-Head Attention）、全连接网络（Feed Forward）两部分得到输出。其中，多头自注意力就是输入的每个词对应多组q、k、v，每组之间互不影响，最终每个词产生多个输出b值，组成一个向量。编码器是transformer的核心，它通常会有多层，前一层的输出会作为下一层的输入，最后一层的输出会作为解码器的一部分输入。 解码器包含两个不同的多头自注意力操作（Masked Multi-Head Attention和Multi-Head Attention）、全连接网络（Feed Forward）三部分。解码器会运行多次，每次只输出一个单词，直到输出完整的目标文本。已输出的部分会组合起来，作为下一次解码器的输入。其中，Masked Multi-Head Attention是将输入中未得到的部分遮掩起来，再进行多头自注意力操作。比如原有5个输入，但某次只有2个输入，那么q1和q2只会与k1、k2相乘，。 如果深度学习的应用，让NLP有了第一次飞跃。那预训练模型的出现，让NLP有了第二次的飞跃。预训练通过自监督学习（不需要标注）从大规模语料数据中学习出一个强大的语言模型，再通过微调迁移到具体任务，最终达成显著效果。 预训练模型的优势如下： 预训练模型的关键技术有三个： 关于预训练模型的架构，以Bert为例：输入是词的one-hot编码向量，乘上词向量矩阵后，再经过多层transformer中的Encoder模块，最终得到输出。 本文介绍了NLP领域的流行研究进展，其中transformer和预训练模型的出现，具有划时代的意义。但随着预训练模型越来越庞大，也将触及硬件瓶颈。另外，NLP在一些阅读理解、文本推理等任务上的表示，也差强人意。总而言之，NLP领域依旧存在着巨大的前景与挑战，仍然需要大家的长期努力。 [1]Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G. S., & Dean, J. (2013). Distributed representations of words and phrases and their compositionality. In Advances in neural information processing systems (pp. 3111-3119). [2]Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. arXiv preprint arXiv:1301.3781. [3]Yoshua Bengio, R´ejean Ducharme, Pascal Vincent, and Christian Janvin. A neural probabilistic language model. The Journal of Machine Learning Research, 3:1137–1155, 2003. [4]Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need[C]//Advances in neural information processing systems. 2017: 5998-6008. [5]Peters M E, Neumann M, Iyyer M, et al. Deep contextualized word representations[J]. arXiv preprint arXiv:1802.05365, 2018. [6]Radford A, Narasimhan K, Salimans T, et al. Improving language understanding by generative pre-training[J]. 2018. [7]Devlin J, Chang M W, Lee K, et al. Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding[J]. arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018. [8]Houlsby N, Giurgiu A, Jastrzebski S, et al. Parameter-efficient transfer learning for NLP[C]//International Conference on Machine Learning. PMLR, 2019: 2790-2799.
你好，目前人工智能，自然语言处理是比较前沿的，很多领域都在使用这些方法，如果你想更好发表论文的话，据我了解信息提取、图像识别和知识图谱这些都比较好发文章，如果你选择的导师有和一些其他领域合作那就是最好的，因为最容易发的就是你将这种方法应用到一些其他领域，然后在其他领域的期刊发文章，就我周围的话有应用在地理学和生态学中，希望我的回答对你有所帮助。
自然科学论文范文篇二 自然科学的发展特点及展望 中图分类号:N0 文献标识:A 文章编号:1009-4202(2010)08-247-02 摘 要 自然科学是涉及各行各业的研究领域的大学科,掌握自然科学的发展规律是研究自然科学人员所必须切身认知的内容。本文通过辩证的观点去看待自然科学,整理自然科学的认知模式,探索其发展规律。 关键词 自然科学 逻辑思维 非逻辑思维 批判性思维 自然科学是一门范围广博的知识范畴,是针对事物客观规律的认知、归纳所形成的科学体系。其涉及的知识层次、知识面基本上涵盖了人类社会的方方面面,通晓其发展规律和特点是从事自然科学研究人员所必需掌握的基本知识。 一、自然科学的特点 (一)自然科学的获得方式 中世纪末期是近代自然科学的孕育期,当时最杰出的人物,13世纪的英国哲学家罗吉尔•培根对经验和事实给予了特殊的关注。他指出:“大家公认,我们通过三条途径获得知识,即权威、理性和经验;然而,当权威不知道事物的理由;理性也不能分辨是诡辩还是论证时,除非结论为经验所证实。”正是由于罗吉尔•培根的提出和倡导“实验科学”,强调只有实验方法才能给科学以可靠性。 近代英国唯物主义学家弗兰西斯•培根进一步指出,实验科学最重要特性之一就是利用实验来增加积累事实知识,并提出:“从感觉和特殊出发构造公理,然后是连续不断地、逐渐地上升,直至最后达致最普通的公理。”正是这种思想和思维模式指导和推动了科学理论发展,对近代科学的兴起和发展做了开创性的工作。 由此可见,自然科学作为大科学的重要组成部分,在其获取方式上依然是由科学观察和科学实验作为其获取的主要途径。 (二)自然科学的归类和整理 当我们在通过科学观察和实验获得的知识并不是科学规律。一般而言,从科学知识向科学规律和科学理论过渡要经过知性认识和理性认识两个阶段。 知性认识:只要是对科学知识进行分类、系统化并加以分析和概括,使之上升为科学规律。 理性认识:主要是在科学概括的基础上形成理论体系,以便反映客观世界普遍而不然的联系。 在科学的归类和整理过程中相应发展出各种科学方法,可大致分为:广义归纳法(本能归纳、常识思考归纳和批判性科学研究归纳)、演绎法(亚里斯多德的形式逻辑三段论为基础,符号化过程,数理逻辑,公理化方法)和类比法(两类对象之间在某些方面的类似或统一,推论其可能在其他方面也具有相类似性;虽然类比法逻辑根据不充分,但是它提供科学发现的重要线索)。 这三种方法都体现出科学在推理上的所透露出思维模式――逻辑思维,特别是演绎法,可以说是将人类运用自然语言进行思维的经验提升到基本思维规律和基本思维方法的高度。 (三)自然科学的合理性和可错性 哲学家布朗指出,“合理性”概念的古典模型具有三个特征:普遍性、必然性和规则性。科学的合理性首先表现在经验规律和理论规律的逻辑关联中;其次经验和理论规律间存在相互支持的逻辑关系;另外就是理论规律的合理性突出地表现对某些经验规律的矫正;科学规律的合理性可以通过科学实践的有效性来说明。 针对科学的可错性,我们通过20世纪初,科学哲学家卡尔•波普尔在《科学发现的逻辑》中所指出来说明:在真实和错误之间存在着不对称性,没有理论可以被证明是对的,但有些理论可以被证明是错,科学和非科学由此可以界定。在科学领域,至关重要的观念是要“证错”或“证伪”,而不是“证对”。 二、逻辑与非逻辑问题 由上面的自然科学的特点,我们可以看出在自然科学的认识过程中,始终贯彻着观察、实验和推理的过程。 在推理过程中,人们一般把归纳法作为科学假设或科学理论的基本方法。借助这一方法,通过大量实验进行概括,构建解释所观察的或现象之间的关系的新体系,其可靠程度虽然不够,但却富于创造性,它是作出理论发现的重要方法,然而其不是万能的,并不是所有的科学理论都可以通过归纳法来获得。爱因斯坦就曾说过,决不能用归纳法来发现物理学上的基本概念。 而与归纳法相对应的演绎法,即从一般到个别,用一般理论来分析解释具体事物的方法。运用这一方法,人们需要借助某一普遍法则或原理,也就是说,演绎法应用的结论受初始条件的制约,前提正确,才能确保演绎正确。但是由于演绎法是将一般原理推广应用现象的过程,很难导出新的概念或经验。达尔文曾结合自己的科研经验总结:我必须从大量事实出发,而不是从原理出发,我怀疑原理中有谬误(在他看来,用演绎法在生物学领域是不可信赖的)。因此我们不难发现演绎法的纯逻辑也存在着严重的缺陷。 就如同科学社会学家巴伯在《科学与社会秩序》中分析说,强调科学发现过程中逻辑的作用这样一个惯例漏掉了科学中大量最重要的东西,漏掉了所有可能的错误,漏掉了科学发现者的所有丰富的想象力,也漏掉了所有对已有发现成果的思考,漏掉了所有对周围世界认真探索的思路和方法。生物学家莱恩•杜波斯曾在《路易•巴斯德》中写道:“构成科学的原材料不仅是科学家的观察、实验、计算,而且还有他们的冲动、梦想和愚蠢。” 三、从辩证的观点和思维方式去看待自然科学的发展 从创造性角度来看,科学发现的过程是一个意识和潜意识、逻辑和非逻辑交互作用的过程。当出现问题,研究者就会出现一个“主观模拟”过程,他们会去主观想象周围事物,并集中注意到某些特定现象,运用主观的臆测获取表达形式,然后运用科学的语言把心中的发现和想法描述出来,形成真正的科学假说,然后通过严格的科学方法论证检验。 不仅如此,科学发现的过程还是革命性和渐进性相互统一。即我们所常说的:“破而后立。”爱因斯坦也指出:“提出一个问题往往比解决一个问题更重要。因为解决问题也许仅仅是一个数学上或试验上的技能而已,而提出新问题,新的可能性,从新的角度去看待旧的问题,却需要有创造性的想象力,而且标志着科学的真正进步。”科学家廷德尔说,知识一经获得,便给自己的周围投射上微弱的光亮。重大的科学新发现一旦作出,成功的科学家立刻会从可能的角度予以观察,并将它与其他知识体系相联系,以发现科学研究的新途径。 四、几种常见的自然科学思维方式 归根结底,自然科学研究是对先前思想和行动所依据的学所及原理不断进行检验的一种思想活动,有条理的批判性思维是科学的基本特点。 “大胆的想法,难以证明的预期,以及推测性的思想,是我们解释自然的唯一手段,也是我们把握自然的唯一法则和唯一工具。” ――科学哲学家 波普尔 参考文献: [1]黄顺基,苏越,黄展骥.逻辑与知识创新.中国人民大学出版社.2002. [2]刘大椿.自然辩证法概论(第2版).中国人民大学出版社.2008. [3]武宏志,周建武,唐坚.非形式逻辑导论.人民出版社.2009. 看了“自然科学论文范文”的人还看： 1. 自然科学学术论文范文 2. 自然科学类学术论文范文 3. 自然科学学术论文范文(2) 4. 自然科学类学术论文范文(2) 5. 科学论文范文
10月24日，谷歌在《自然》杂志上发表了一篇关于量子计算的论文。称已经开发出一款54量子比特数（其中有效量子比特53个）的超导量子芯片“Sycamore”。基于该芯片对一个53比特、20深度的电路采样100万次只需200秒，而现在最厉害的经典超级计算机Summit完成这一过程需要10000年，谷歌由此宣称率先实现了“量子霸权”。
尽管这一成果得到了许多赞美之词，但也不乏质疑者。不过谷歌的量子计算能力若真如其所言，那么将可能对人工智能领域产生极大的助力。不只是谷歌，现在全球范围内不少 科技 巨头都在量子计算方面有所动作，并且已经取得了可观的成果。
虽然人工智能的概念早在1956年的达特茅斯会议上就已被提出，但迅速发展却是近几年的事情，其中原因与技术和环境的发展有密切相关。如今再加上量子计算作为助力，人工智能是否会更迅速地进入到“强人工智能”的阶段呢？量子霸权倘若到来又会对其他领域产生怎样的影响呢？
在量子计算领域深耕多年的IBM表示，自家有一种计算机完成谷歌提出的任务只需2.5天，根本没有10000年那么久。中科院量子信息重点实验室副主任郭国平也认为，谷歌所谓的10000年是基于量子计算特性“粗暴计算得出的数字”，而未能考虑到如今的超级计算机在网络传输、存储等性能方面的优化。由此看来，谷歌所谓“量子霸权”的说法有误导大众之嫌。
尽管如此，谷歌的这项成果依然值得称道，它不管是对谷歌自身还是一些热门的领域都是有着重要意义的。 而谷歌自己显然也是这么认为的，谷歌CEO桑达尔·皮查伊甚至将此次量子计算研究成果的意义与莱特兄弟发明飞机相提并论。
相对于传统计算，量子计算优势明显。就拿谷歌看重的人工智能领域来说，其源动力分别为大数据、算法和计算能力。大数据靠积累，而计算能力则由摩尔定律衍生而来。
重点在于，人工智能发展的障碍就是计算能力。如今的设备和技术让大数据的积累呈现爆发式增长，但如何处理海量数据是个大问题，如今生产数据的能力与处理数据的能力已然不能匹配。即使是谷歌引以为傲的AlphaGo，下一盘棋所消耗的能量都比人类多出几十万倍，这就是计算能力不足所致。
此时量子计算的作用就得以凸显，它的进展对人工智能领域或许会产生颠覆性的改变。 科技 大师雷·库兹韦尔曾预言“2045年，奇点来临，人工智能完全超越人类智能，人类 历史 将彻底改变”。
而皮查伊在最近的采访中表示，量子计算与人工智能属于“共生事物”，二者同处早期研究阶段。并且“人工智能可以加速量子计算，量子计算可以加速人工智能”。对于量子计算，皮查伊也是信心满满：“我们认为自己是一家深度计算机科学公司。摩尔定律在它的周期结束时，量子计算是我们将继续在计算领域取得进展的众多因素之一”。
在属于“综合性学科”的人工智能中，量子计算占据着如此关键的位置。并且量子计算不仅可以作用于人工智能领域，而是对当下与未来的不少热门领域都能起到重要的作用。那么量子计算到底是什么？又为何会引得诸多巨头花心思去研究呢？
量子计算，即利用量子力学的基本原理来加速解决复杂计算的过程。这种计算方式相较于传统计算机，能够更加迅速高效地处理海量的数据。在传统计算中，要靠微芯片材料与晶体管的进步提升算力，大体上就是在微芯片中嵌入电子开关，在0和1之间交替完成信息处理，芯片上的晶体管数量与芯片处理电信号的速度成正比，从而完成计算。但量子计算则可以兼容0和1，使得计算速度产生质的飞跃。
1965年，英特尔联合创始人戈登·摩尔提出，微芯片上单位面积内的晶体管数量会一年翻一番，但成本会同时减少一半。也就意味着价格不变，集成电路上可容纳的元器件的数目大概每隔18~24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。
这个定律一直对传统计算有着重大意义，但最近几年，依照摩尔定律发展的信息技术进步的速度正在逐渐减慢，尤其是在人工智能领域，摩尔定律显而易见地逐渐失效，中科院院士杜江峰曾在去年发表言论，称摩尔定律最多还能使用10年。
在这种情况下，量子计算的作用得以发挥。传统计算几十年才能解决的数据问题，量子计算可能只需1秒就搞定。不仅是在计算速度层面，还有在材料、设备等方面的最优选择与最佳组合，这些问题经典计算无法解决，可量子计算统统都能搞定。这就使得量子计算不仅在人工智能，并且可以在金融、医疗、物流、网络安全、基因组学等多个领域发挥重大作用。
在这些领域中，许多都是焦点与风口， 科技 巨头们对此自然极为重视。 包括谷歌、微软、英特尔、IBM、阿里巴巴和百度在内的企业纷纷在量子计算方面加以 探索 。
例如微软在2017年建立了拓扑量子位，可以让设备使用现存的更精细的量子位。微软量子团队主管托德·霍尔姆达尔认为，通过量子计算“有机会解决一系列此前无法解决的问题”，而想靠传统计算机来解决这些问题也许会耗尽“宇宙的生命”。
英特尔从2015年就开始与学术界的一些伙伴联合加速研发量子计算技术，到2017年成功测试了17量子比特超导计算芯片。在CES 2018举办期间，英特尔研发出了首个49量子比特的量子计算测试芯片。
阿里巴巴旗下的阿里云与中科院携手在2015年建立了“阿里巴巴量子计算实验室”，助攻多领域量子计算应用，如电商、人工智能、数据安全等。2018年，阿里云推出了有11个量子比特的量子计算云服务。
百度也于2018年成立量子计算研究所，主要研究量子信息理论和量子计算。这对其搜索引擎业务同样能起到推助作用。
这些巨头的主业与计算能力都有关联，更何况量子计算本身就代表着未来的趋势，一旦能够落地使用，将会使多个领域呈现颠覆式变化。如此一来，也就不难理解量子计算为何这么受欢迎了。
在不久的将来，如果还有人想继续从计算能力的指数增长中获益，传统计算已然无法依靠。因为以晶体管为基础的计算方式显然已经不再适合未来，量子计算就是下一个值得追逐的方向。不过量子计算出现的时间也不短了，为何近几年才开始加速？这种加速发展又会给人工智能领域带去何种转变呢？
谷歌在此次研究成果中提到的“量子霸权”，最初是由美国加州理工学院的物理学家约翰·普瑞斯基尔提出的，大意是现在最强的超级计算机能够完成5到20个量子比特的量子计算机所做的事情，但当量子比特超过49个，量子计算机的能力就会将超级计算机远远甩在身后。
谷歌如今是否实现了“量子霸权”尚有争议，但我们应该清楚，照现在这种发展速度，量子霸权注定会有实现的一天，而且这天的到来应该不会太迟。因为英特尔交付的49量子比特的量子计算机芯片，IBM的能处理50量子比特的量子计算机都已经接近了“量子霸权”的标准。其他的一些研究成果虽未达到这个程度，但进步也是很快的。
量子计算的发展推动了多领域的进步，反之一些领域的发展也成了量子计算技术飞速发展的助力。 近年来，人工智能领域无论是技术还是商用，都呈现出爆发式增长的态势。此外，已在加紧布局的5G使得网络传输与单位传输速率大幅提升。这些转变都增强了量子计算的能力，使其发挥出更大的作用，因而量子计算与这些领域相辅相成，共同进步。
在诸多领域中，人工智能与量子计算的关系尤为紧密，人工智能已被 科技 界与学术界公认为是量子计算的重要着力点。 例如，微软就曾经用拓扑量子计算机将其AI助手“小娜”的算法训练时间从一个月缩短到一天。此外，量子计算中自动优化的功能可自行修正人工智能数据系统中的错误，并不断处理新数据。
当前，AI处于“弱人工智能”阶段，但如果不断加入量子计算，那么那种传说中的有独立意志、 情感 认知能力的“强人工智能”或许会提早到来。因为量子计算不仅具备强大的数据处理能力，更有自我学习和修正的能力。
有观点认为，将黑猩猩置于人类的语言环境下使其进行学习，训练足够长的时间，也可以使黑猩猩学会人类语言。黑猩猩尚能训练到如此程度，更何况是集人类智慧大成的人工智能与量子计算。经过这种强强联合，人工智能一定会比人类更聪明、更有能力。同理，量子计算会对更多领域产生本质层面的颠覆，甚至会涉及到国与国之间的 科技 方面的竞争。也许在未来某天，我们关于 科技 的那些最激进的想象都能实现，或者比我们想象中的还要让我们惊讶。
当然想要看到这一天还要继续等待，目前量子计算尚未普及，而且巨头之间关于这一领域也会有激烈的竞争。在这一过程中与之相关的领域会如何发展，巨头之间竞争结果如何，还有待时间的检验。
数千年来，人类一直依靠天生的直觉来认识自然界运行的原理。虽然这种方式让我们在很多方面误入歧途，譬如，曾一度坚信地球是平的。但从总体上来说，我们所得到的真理和知识，远远大过谬误。正是在这种虽缓慢、成效却十分积极的积累过程中，人们逐渐摸索总结出了运动定律、热力学原理等知识，自身所处的世界才变得不再那么神秘。于是，直觉的价值，更加得到肯定。但这一切，截止到量子力学的出现。量子起源 这是被爱因斯坦和玻尔用“上帝跟宇宙玩掷骰子”来形容的学科，也是研究“极度微观领域物质”的物理学分支，它带来了许许多多令人震惊不已的结论——科学家们发现，电子的行为同时带有波和粒子的双重特征（波粒二象性），但仅仅是加入了人类的观察活动，就足以立刻改变它们的特性；此外还有相隔千里的粒子可以瞬间联系（量子纠缠）：不确定的光子可以同时去向两个方向（海森堡测不准原理）；更别提那只理论假设的猫既死了又活着（薛定谔的猫）…… 诸如以上，这些研究结果往往是颠覆性的，因为它们基本与人们习惯的逻辑思维相违背。以至于爱因斯坦不得不感叹道：“量子力学越是取得成功，它自身就越显得荒诞。” 到现在，与一个世纪之前人类刚刚涉足量子领域的时候相比，爱因斯坦的观点似乎得到了更为广泛的共鸣。量子力学越是在数理上不断得到完美评分，就越显得我们的本能直觉竟如此粗陋不堪。人们不得不承认，虽然它依然看起来奇异而陌生，但量子力学在过去的一百年里，已经为人类带来了太多革命性的发明创造。正像詹姆斯·卡卡廖斯在《量子力学的奇妙故事》一书的引言中所述：“量子力学在哪？你不正沉浸于其中吗。” 陌生的量子，不陌生的晶体管 美国《探索》杂志在线版给出的真实世界中量子力学的一大应用，就是人们早已不陌生的晶体管。 1945年的秋天，美国军方成功制造出世界上第一台真空管计算机ENIAC。据当时的记载，这台庞然大物总重量超过30吨，占地面积接近一个小型住宅，总花费高达100万美元。如此巨额的投入，注定了真空管这种能源和空间消耗大户，在计算机的发展史中只能是一个过客。因为彼时，贝尔实验室的科学家们已在加紧研制足以替代真空管的新发明——晶体管。 晶体管的优势在于它能够同时扮演电子信号放大器和转换器的角色。这几乎是所有现代电子设备最基本的功能需求。但晶体管的出现，首先必须要感谢的就是量子力学。 正是在量子力学基础研究领域获得的突破，斯坦福大学的研究者尤金·瓦格纳及其学生弗里德里希·塞茨得以在1930年发现半导体的性质——同时作为导体和绝缘体而存在。在晶体管上加电压能实现门的功能，控制管中电流的导通或者截止，利用这个原理便能实现信息编码，以至于编写一种1和0的语言来操作它们。 此后的10年中，贝尔实验室的科学家制作和改良了世界首枚晶体管。1954年，美国军方成功制造出世界首台晶体管计算机TRIDAC。与之前动辄楼房般臃肿的不靠谱的真空管计算机前辈们相比，TRIDAC只有3立方英尺大，功率不过100瓦。今天，英特尔和AMD的尖端芯片上，已经能够摆放数十亿个微处理器。而这一切都必须归功于量子力学。 量子干涉“搞定”能量回收 无论怎样心怀尊敬，对于我们来说，都不太容易能把量子力学代表的理论和它带来的成果联系在一起，因为他们听起来就是完全不相干的两件事。而“能量回收”就是个例子。 每次驾车出行，人们都会不可避免地做一件负面的事情——浪费能量。因为在发动机点燃燃料以产生推动车身前进的驱动力同时，相当一部分能量以热量的形式散失，或者直白地说，浪费在空气当中。对于这种情况，美国亚利桑那大学的研究人员试图借助量子力学中的量子干涉原理来解决这一问题。 量子干涉描述了同一个量子系统若干个不同态叠加成一个纯态的情况，这听起来让人完全不知所谓，但研究人员利用它研制了一种分子温差电材料，能够有效地将热量转化为电能。更重要的是，这种材料的厚度仅仅只有百万分之一英尺，在其发挥功效时，不需要再额外安装其他外部运动部件，也不会产生任何污染。研究团队表示，如果用这种材料将汽车的排气系统包裹起来的话，车辆因此将获得足以点亮200只100瓦灯泡的电能——尽管理论让人茫然，但这数字可是清晰可见的。 该团队因此对新型材料的前途充满信心，确定在其他存在热量损失的领域，该材料同样能够发挥作用，将热能转变为电能，比如光伏太阳能板。而我们只需知道，这都是量子干涉“搞定”的。 不确定的量子，极其确定的时钟 作为普通人，一般是不会介意自己的手表快了半分钟，还是慢了十几秒。但是，如果是像美国海军气象天文台那样为一个国家的时间负责，那么这半分半秒的误差都是不被允许的。好在这些重要的组织单位都能够依靠原子钟来保持时间的精准无误。这些原子钟比之前所有存在过的钟表都要精确。其中最强悍的是一台铯原子钟，能够在2000万年之后，依然保持误差不超过1秒。 看到这种精确的能让人紊乱的钟表后，你也许会疑惑难道真的有什么人或者什么场合会用到它们？答案是肯定的，确实有人需要。比如航天工程师在计算宇宙飞船的飞行轨迹时，必须清楚地了解目的地的位置。不管是恒星还是小行星，它们都时刻处在运动当中。同时距离也是必须考虑的因素。一旦将来我们飞出了所在星系的范围，留给误差的边际范围将会越来越小。 那么，量子力学又与这些有什么关系呢？对于这些极度精准的原子钟来说，导致误差产生的最大敌人，是量子噪声。它们能够消减原子钟测量原子振动的能力。现在，来自德国大学的两位研究人员已经开发出，通过调整铯原子的能量层级来抑制量子噪声程度的方法。它们目前正在试图将这一方法应用到所有原子钟上去。毕竟科技越发达，对准时的要求就越高。 量子密码之战无不胜 斯巴达人一向以战斗中的勇敢与凶猛闻名于世，但是人们并不能因此而轻视他们在谋略方面的才干。为了防止敌人事先得知自己的军事行动，斯巴达人使用一种被称作密码棒的东西来为机密信息加密和解密。他们先将一张羊皮纸裹在一根柱状物上，然后在上面书写信息，最后再将羊皮纸取下。借助这种方式，斯巴达的军官能够发出一条敌人看起来语无伦次的命令。而己方人员只需再次将羊皮纸裹在同等尺寸的柱状物上，就能够阅读真正的命令。 斯巴达人朴素的技巧，仅仅是密码学漫长历史的开端。如今，依靠微观物质一些奇异特性的量子密码学，已经公开宣称自己无解。它是一种利用量子纠缠效应、基于单光子偏振态的全新信息传输方式。其安全之处在于，每当有人闯入传输网络，光子束就会出现紊乱，每个结点的探测器就会指出错误等级的增加，从而发出受袭警报；发送与接收双方也会随机选取键值的子集进行比较，全部匹配才认为没有人窃听。换句话说，黑客无法闯入一个量子系统同时不留下干扰痕迹，因为仅仅尝试解码这一举动，就会导致量子密码系统改变自己的状态。相应的，即便有黑客成功拦截获得了一组密码信息的解码钥匙，那他在完成这一举动的同一时刻，也导致了密钥的变化。因而当合法的信息接收者检查钥匙时，就会轻易发现端倪，进而更换新的密钥。 量子密码的出现一直被视为“绝对安全”的回归，不过，天下没有不透风的墙。拥有1000多年前那部维京时代海盗史的挪威人，已经打破了量子密码无解的神话。借助误导读取密码信息的设备，他们在不尝试解码的条件下，就获得了信息。但他们承认，这只是利用了现存技术上的一个漏洞，在量子密码术完善后即可趋避。 随机数发生器：上帝的“量子骰子” 所谓的随机数发生器，并不是老派肥皂剧中那些奇幻神秘的玩意。它们借助量子力学，能够召唤出真正的随机数。不过，科学家们为什么要不辞劳苦地深入量子世界来寻找随机数，而不是简单轻松地抛下硬币、掷个骰子？答案在于：真正的随机性只存在于量子层级。实际上只要科学家们收集到关于掷骰子的足够信息，那么他们便能够提前对结果做出预测。这对于轮盘赌博、彩票甚至计算机得出的开奖结果等等，统统有效。 然而，在量子世界，所有的一切都是绝对无法预测的。马克斯·普朗克大学光学物理研究所的研究人员正是借助这一不可预知性，制作出了“量子骰子”。他们先是通过在真空中制造波动来产生出量子噪声，然后测量噪声所产生的随机层级，借此获得可以用于信息加密、天气预演等工作的真正随机数字。值得一提的是，这种骰子被安装在固态芯片上，能够胜任多种不同的使用需求。 我们与激光险些失之交臂 与量子力学的经历相似，激光在早期曾经也被认为是“理论上的巨人，实际应用上的侏儒”。但今天，无论是家用CD播放器，还是“导弹防御系统”，激光已经在当代人类的社会生活中，占据了核心地位。不过，如果不是量子力学，我们与激光的故事，很可能是以“擦身而过”而收场。 激光器的原理，是先冲击围绕原子旋转的电子，令其在重回低能量级别时迸发出光子。这些光子随后又会引发周围的原子发生同样的变化，即发射出光子。最终，在激光器的引导下，这些光子形成稳定的集中束流，即我们所看到的激光。当然，人们能够知晓这些，离不开理论物理学家马克斯·普朗克及其发现的量子力学原理。普朗克指出，原子的能量级别不是连续的，而是分散、不连贯的。当原子发射出能量时，是以在离散值上被称作量子的最小基本单位进行的。激光器工作的原理，实际上就是激发一个特定量子散发能量。 专门挑战极端的超精密温度计 如果用普通的医用温度计，去测量比绝对零度低百分之一的温度，这支温度计的下场可想而知。那么如何去对付这样的极端温度呢？耶鲁大学的研究人员发明了一支可以对付这些情况的神奇温度计。它不仅能在极端环境中保持坚挺，更能够提供无比精确的数值。 为制作这种温度计，研究团队必须重新梳理温度计的设计思路。比如获得精确数值的方式。幸运的是，在追寻精确的过程中，科学家们借助量子隧道得到了自己想要的答案。就像钻入山体内部而不是在其表面爬上爬下，粒子在穿越势垒的过程中，产生出了量子噪声。使用研究团队的量子温度计去测量这些噪声，便能够精确地得出实验物体的温度。 虽然这种温度计对于普通人的日常生活并没有太大的意义，但是在科学实验室，尤其是那些需要极低温度环境的材料实验室它就可以大展身手了。现在，研究者们还在努力通过各种手段提高该温度计的精确性，并期望随着它应用范围的拓展，更极端的科研环境都可以从中受益。 量子能量转能加载驻波技术 量子能量转能加载驻波技术。主要的原理是依托高科技量子能量舱。产品在进入舱体后经过“声、光、电、磁”等物理介入方式，进行能量植入。 并且，在物质的分子层面进行驻波植入，也不会改变物质原有的分子结构和属性。量子植入后的产品在理论上无半衰期，目前实验室中现有的量子产品已经过了17年，依然保持着饱和的量子能量。 人人都爱量子计算机 在1965年发表的一篇论文中，英特尔公司的联合创始人戈登·摩尔对计算机技术的未来发展，做了一些粗陋但却意义深远的预测。其中最重要的一条便是日后著名的摩尔定律：每平方英尺集成电路上晶体管的数量，每18个月便会翻两倍。这一定律对计算机技术的发展产生了深远影响，但是现在，摩尔定律似乎走到了尽头，因为到2020年，硅芯片将会达到自身的物理极限，而随着晶体管体积的不断缩小，它们将开始遵循量子世界的各种规律。 和量子世界的规律“抱有敌意”相比，顺应量子时代或许才是人们最好的选择。今天，那些从事量子计算机研究的科学家做的正是这件事情。相比传统计算机，量子计算机具有无可比拟的巨大优势：并行处理。借助并行处理的能力，量子计算机能够同时处理多重任务，而不是像传统计算机那样还要分出轻重缓急。量子计算机的这一特性，注定它在未来将以指数级的速度超越传统计算机。 不过，在量子计算成为现实之前，科学家们还需要克服一些艰难挑战。比如，量子计算机使用的是比传统比特存储能力高出许多的量子比特，但是不幸的是，量子比特非常难以创造出来，因为这需要多种粒子共同组成网络。直到现在，科学家只能够一次性将12种粒子缠连起来。而量子计算机若要实现商业化应用，至少需要将这个数字增加数十倍甚至上百倍。 远距传输从科幻到现实 科幻片，尤其是太空题材的，最爱远距传输：偌大的一个人，在一个地方神秘消失，不需要任何载体的携带，又在另一个地方瞬间出现。 远距离传输就是量子态隐形传输，是在无比奇特的量子世界里，量子呈现的“纠缠”运动状态。该状态的光子如同有“心电感应”，能使需要传输的量子态“超时空穿越”，在一个地方神秘消失，不需要任何载体的携带，又在另一个地方瞬间出现。在“超时空穿越”中它传输的不再是经典信息，而是量子态携带的量子信息，这些量子信息是未来量子通信网络的组成要素。 此前，IBM团队的6名工程师证明，远距传输完全可以实现，至少从理论上来讲是这样。但必须注意的是，“原对象”在此过程中将消失——因为远距传输可不是“传真机”，你原来那份“文件”是会被它销毁的。其貌似“复制”原物体的过程，实际也是对原物体的一种改变。 2009年，美国马里兰州立大学联合量子研究所的科学家进行的“量子信息处理”的实验中，成功地实现了从一个原子到1米外的一个容器里的另一个原子的量子隐形传输。尽管在实验中是一个原子转变成另一个原子，由第二个原子扮演起第一个原子的角色，与“原物传送”的概念不同，但原子对原子的传输，却对于研制超密超快的量子计算机和量子通信具有重大意义。 没错，远距传输并不仅在传输物体这一目标上才有价值，在达到这一目的之前，通往“圣域”的各项研究也被证明在其他多重领域大有作为。而所有的量子力学研究，甚至人类所有的科学活动，亦同此理。 想知道什么是真正的瞬时通信吗 量子力学在过去的岁月里为人们带来的成就弥足珍贵，但科学家们有理由相信，其在未来会奉献的更多。 现在，当你在手机、短信、邮件以及MSN、飞信等等诸如此类的通信工具之间徜徉时，可能以为自己已经被所谓的“瞬时通信”覆盖。实际上，你发出的声音、文字、图像都需要一点时间才能达到目的地，或长或短而已。现在的人们日常所能用到的通信方式，所需时间都极其短，但在很远的未来，人和人之间的交流不会只限于大洲与大洲之间，而可能需要横跨星系，这就使通信时间大大的增加——譬如说，在今年8月6日，“好奇”号火星车登陆火星，传回的信号到达地球就有十几分钟的延迟。但这还只是在太阳系中地球和火星的距离，如果将距离延伸的更远，那么科学家们认为，只有量子力学才有能力真正实现“即时”的通信，无论距离多远。 使瞬时通信成为现实的关键，在于被称为量子纠缠的量子力学现象——爱因斯坦称其为“幽灵般的远距作用”，指处于纠缠态的两个粒子即使距离遥远，也保持着特别的关联性，对一个粒子的操作会影响到另一个粒子。简单来说就是，当其中一个粒子被测量或者观测到，另一个粒子也随之在瞬间发生相应的状态改变。这种仿佛“心电感应”般的一致行动，已超出了经典物理学规则的解释范畴，因此才被爱因斯坦视作鬼魅。但利用量子纠缠，我们可以操纵其中一个粒子引起对应粒子的即时、相应变化，从而完成收发“宇宙邮件”的动作。
量子力学(Quantum Mechanics)是研究微观粒子的运动规律的物理学分支学科，它主要研究原子、分子、凝聚态物质，以及原子核和基本粒子的结构、性质的基础理论，它与相对论一起构成了现代物理学的理论基础。量子力学不仅是近代物理学的基础理论之一，而且在化学等有关学科和许多近代技术中也得到了广泛的应用。 像拉一根铁丝很难拉断，就是因为铁分子之间有引力！“烟消云散”跟分子的热运动有关！
不能，不会，抱歉。
怎样的论文降重方法才有效呢？
1、插入图文表格
通过截图的方式将文字转换成图片，或者将文字转换成表格，插入到论文当中。现阶段大部分的查重系统都不会对表格和图片进行检测，所以这部分内容也就不会被标红。这种方式对知网查重效果不理想，其他论文查重系统不影响。
2、调整顺序，适当删除
在文献综述部分，最容易出现大片大片的重复，再怎么【复述】都会重复，一直【复述】语句都不通顺了，这种情况要怎么办呢？可以在不影响前后的逻辑下，适当调整引用文献的顺序，如果发现有啰嗦冗长的地方，可以适当精简与删除。
3、用自己的话复述一遍
随着人工智能相关技术的发展，“自然语言处理”水平也是越来越高，而论文查重系统使用最基本的技术就是“自然语言处理”，这也让论文查重系统越来越智能，越来越不好“”。不光能通过句子、词语识别来判断你论文的重复率，还能够通过语义分析进行判断，所以，大家千万不要小看现在的论文查重系统。
如果你有大段内容重复的话，可能简单调整语序、被动句改主动句、更换部分关键词、关键句子都不一定有用。所以，这种情况下，我们只能在读懂原文的基础上，使用自己的话再复述一遍，说白了，就是重写。这，可能就有点考验我们的文字功底了。不过，大家也不必太紧张，口水一点也没有关系，只要能降重就可以。
4、词语近义词替换、句子语序替换
对于个别重复的语句，改起来相对来说还是比较容易的。我们可以采用同义词替换，只留下关键的专有名词等，然后我们还可以进行语序调整，比如句子分割、改被动为主动等方法。
对于你说的打引号的话，就说明这段论文内容就是引用了，一般在知网、万方什么的系统中都不会算作抄袭率的，会当做为引用率；当然引用率也不能过高，不然同样也不通过学校。一般抄袭字符数是7-8个连在一起就算是抄袭，但是也有说是13个字符的，不过你纠缠这个问题没有实际的意义，修改的时候多用自己的话描述，用一些不常用的语句词什么的，这样被论文检测系统查出来的 概率就会小很多，希望可以帮到你。
对文章进行查重处理的时候并不是整篇论文都会查重，如果按照严格的格式来撰写的话一般查重的内容包括：摘要、目录、正文、致谢以及参考文献等。而在论文中所使用的一些其他方式编写的公式和图片等是不会查重的。简单来说文字性的东西都是会查重的。
一般知网查重是只查重文字部分的，对于图片、mathtype编辑的公式、word域代码等自动忽略。有些学校规定不仅全文的重复率不能超过限额，还对每个篇章有规定，比如“封面”、“摘要”、“绪论”都会作为单独的一章，每一章出一个检测结果，标明重复率。每一章有单独的重复率，全文还有一个总的重复率。
扩展资料：
在一篇学术论文当中，会出现相关重复率，并不一定代表写论文的人就做过抄袭的主动，诚然，一篇毕业论文的课题在网上有很多参考模板，只是，即使不主动去抄袭，里面的内容也有可能会出现大面积的重复，毕竟，同一个专业，专业上的术语，函数公式这些专业元素，肯定会出现雷同部分。
因此，论文查重的主要作用就是，帮助毕业生勾勒出一篇论文当中与其它论文里的重复语句、段落，让毕业生进行相关调整，只要重复率达标，后续的答辩等问题，就不会太大。论文是影响毕业生毕业的最后一个关卡，论文过不了关，毕业问题也会因此而受阻。
针对论文重复率查重的这个问题，全国各个高校的导师对此要求很严格，有些学院会指定学生到相关论文检测机构进行权威而专业的检测，再授意学生根据论文检测报告进行降重、改重方面的处理。
相对于本科论文、研究生论文，专科论文与称职方面的论文，在检测的环节上虽然也要求严格，不过，如果学校没有指定毕业生非要到什么论文检测平台提供检测数据，那么毕业生们就可以自行进行论文检测平台的选择，反正只要所选的平台拥有专业且权威的论文查重检测技术，就可以作为选择对象来查重。
参考资料来源：中国知网查重中心—知网论文查重到底是怎么查的?
论文查重用自己的话描述算抄袭吗？一大段直接抄别人资料，但加上引号，并在后面加引注[1]也不算抄，但会影响你论文的引用率！如何引用，使论文不复制？引文的格式要求是在论文研究中有明确的解释，或者在论文中直接通过作者进行解释。引用他人的观点，不管原文是否被描述，作者和来源都应以注释的形式注明，详细说明出版者、出版日期和页码。例如，为了引用，引用的观点和数据来自学习他人的作品。建议我们检测引用的原始信息来源，检测引用，注明原始经济来源，抄袭主要表现为故意隐瞒原作出处，在文字或内容上模仿原作。如果引证语言的发展被用作研究和论证自身技术创新教育观点的论据来支持论点，那么它就被称为引证。如果观点是别人的，论证方法和语言相似，可以认为是模仿。使用方法是以学生自己的论文为基础，引用他人的观点或部分陈述，论文整体发展还是我们自己的想法，而剽窃就是改变汤不改药，给别人“论文“的结构、写作方法、材料等大量模仿，完全从别人的作品中改成了抄袭，因此，我们学习如何正确利用别人的成果为自己的企业服务。
1,思路清晰，概念清晰，层次清晰，表达清晰。2,内容齐全，结构完整对称，不想无休止地开始或结束。3,科学内容是正确的（没有错误），数据是正确的（可靠的数据），语言是正确的（语法是没有错误）4,深入、全面地探索其科学内涵，使定量方法成为可能。
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SCI论文发表格式与国内期刊发表格式是有一定区别的，所以国内作者在发表SCI期刊之前，一定要了解清楚SCI期刊论文发表格式排版，避免因为论文发表SCI期刊不符合格式排版要求，被SCI期刊拒稿。SCI期刊论文发表格式排版方法，具体介绍如下。一、标题一篇较长的sci论文(如sci毕业论文)一般都需要标题页,其书写格式如下:第一行标题与打印纸顶端的距离约为打印纸全长的三分之一,与下行(通常为by,居中)的距离则为5cm,第三、第四行分别为作者姓名及日期(均居中)。如果该篇sci论文是学生针对某门课程而写,则在作者姓名与日期之间还需分别打上教师学衔及其姓名(如:Dr./Prof.C.Prager)及本门课程的编号或名称(如:English 734或British Novel)。打印时,如无特殊要求,每一行均需double space,即隔行打印,行距约为0.6cm(论文其他部分行距同此)。二、提纲sci论文提纲页包括论题句及提纲本身,其规范格式如下:先在第一行(与打印纸顶端的距离仍为2.5cm左右)的始端打上 Thesis 一词及冒号,空一格后再打论题句,回行时左边须与论题句的第一个字母上下对齐。主要纲目以大写罗马数字标出,次要纲目则依次用大写英文字母、阿拉伯数字和小写英文字母标出。各数字或字母后均为一句点,空出一格后再打该项内容的第一个字母；处于同一等级的纲目,其上下行左边必须对齐。需要注意的是,同等重要的纲目必须是两个以上,即:有Ⅰ应有Ⅱ,有A应有B,以此类推。如果英文论文提纲较长,需两页纸,则第二页须在右上角用小写罗马数字标出页码,即ii(第一页无需标页码)。三、摘要1、英文摘要是应用符合英文语法的文字语言，提供论文内容梗概为目的的短文。（内容基本与中文摘要相同，但不用完全逐句对应）。2、英文题目、摘要、关键词自成一页（1页即可），放在中文摘要页之后。3、英文字体与行间距： 统一使用“西文字体”中的“Times New Roman”，1.5倍行间距。4、英文题目： 使用三号字加粗。5、英文摘要： “Absract”顶格，使用四号字，并加粗。英文摘要具体内容使用四号字。6、英文关键词： “Key Words”顶格，使用四号字并加粗。四、正文有标题页和提纲页的sci论文,其正文第一页的规范格式为:论文标题居中,其位置距打印纸顶端约5cm,距正文第一行约1.5cm。段首字母须缩进五格,即从第六格打起。正文第一页不必标页码(但应计算其页数),自第二页起,必须在每页的右上角(即空出第一行,在其后部)打上论文作者的姓,空一格后再用阿拉伯数字标出页码；阿拉伯数字(或其最后一位)应为该行的最后一个空格。在打印正文时尚需注意标点符号的打印格式,即:句末号(句号、问号及感叹号)后应空两格,其他标点符号后则空一格。五、文中引述正确引用作品原文或专家、学者的论述是写好sci论文的重要环节；既要注意引述与论文的有机统一,即其逻辑性,又要注意引述格式 （即sci论文参考文献）的规范性。引述别人的观点,可以直接引用,也可以间接引用。无论采用何种方式,论文作者必须注明所引文字的作者和出处。美国学术界通行的做法是在引文后以圆括弧形式注明引文作者及出处。六、文献目录论文作者在正文之后必须提供论文中全部引文的详细出版情况,即文献目录页。
SCI论文写作格式规范
毕业论文文体类型一般分为：试验论文、专题论文、调查报告、文献综述、个案评述、计算设计等。下面是我整理的SCI论文写作格式规，欢迎阅读！
一、标题
标题要求：1.阐述具体、用语简介，一般不超过20个字。2.文题相称、确切鲜明，标题体现内容，内容说明标题。3.重点突出、主题明确，突出论文主题，高度概括 ，一目了然。不足以概括论文内容时，可加副标题。
二、摘要
1摘要内容和格式 一般格式：(1)目的(objective):说明论文要解决的问题及其起源、由来。 (2)方法(methods):说明研究时间、参与研究的患者或受试者的人数和研究的主要方法。 (3)结果(results):说明研究内容中主要结果，包括数据和统计学检验结果。 (4)结论(conclusions):说明主要结论，包括直接的临床应用。
2摘要的写作要求：(1)连续写出，不分段落，不加小标题，不举例证。 (2)格式规范化。 (3)简短、完整，一般占全文文字的10%左右。 (4)文字性资料，不用图、表、化学结构式。 (5)英文摘要与中文摘要内容基本一致。
3关键词格式：3-8个词或词组，之间空一格书写，不加标点符号。外文字符之间可加逗号，除专有名词的字首外，余均小写。
4选择关键词的方法：(1)可从标题、摘要和全文内容中选择，以从标题中选择最常用。 (2)要严格筛选，充分、准确、全面地反映文章的中心内容。 (3)查阅医学主题词表确认。
三、引言
1.引言的基本内容：(1)简要叙述研究此项工作的起因和目的 (2)研究此项工作的历史背景 (3)国内外对研究此项工作的研究现状和研究动态 (4)强调此项工作的重要性、必要性和研究意义 (5)适当说明研究此项工作的时间、材料和方法。
2.引言的`写作要求：(1)简明扼要，重点突出，一般为200-500字，约占全文的1/8-1/10关于SCI论文格式规范关于SCI论文格式规范。 (2)实事求是、客观评价，不能蓄意贬低前人，切忌妄下断言。 (3)少用套话，水平如何，自有共论。 (4)勿与摘要相同，避免与正文重复，不涉及结果或结论。 (5)一般不写“引言”字样标题。
四、材料与方法
1.材料与方法的主要内容： (1)实验对象。 (2)实验仪器:仪器设备名称、生产厂家、型号、操作方法、改进之点。(3)实验材料:药品和试剂的名称、成份、规格、纯度、来源、出厂时间、批号、浓度、剂量、给药方法、途径、用药总量。 (4)实验方法与条件。 (5)统计学方法: 结果(results) 结果是论文价值所在，是研究成果的结晶。
2.结果的内容： (1)数据：不用原始数据，要经统计学处理。 (2)图表：用于显示规律性和对比性。(3)照片：能形象客观地表达研究结果。 (4)文字：对数据、图表、照片加以说明。
3.结果的写作要求：(1)按实验所得到的事实材料进行安排，可分段、分节，可加小标题。 (2)解释客观结果，不要外加作者的评价、分析和推理。 (3)结果要真实性，不可将不符合主观设想的数据或其它结果随意删除。 (4)因图表和照片所占篇幅较大，能用文字说明的问题，尽可能少用或不用图表或照片。
五、讨论
讨论是论文的重要主体部分，是作者对所进行的研究中所得到的资料进行归纳、概括和探讨，提出自己的见解，评价其意义。
讨论的内容：(1)对实验观察过程中各种数据或现象的理论分析和解释。 (2)评估自己结果的正确性和可靠性，与他人结果比较异同，并解释其原因。 (3)实验结果的理论意义及对实践的指导作用和应用价值。 (4)作用机制或变化规律的探讨。 (5)同类课题国内外研究动态及与本文的关系。
六、结语或结论
论文的结语应写出明确可靠的结果，写出确凿的结论。论文的文字应简洁，可逐条写出。不要用“小结”之类含糊其辞的词。
七、参考文献
这是论文中很重要、也是存在问题较多的一部分。列出论文参考文献的目的是让读者了解论文研究命题的来龙去脉，便于查找，同时也是尊重前人劳动，对自己的工作有准确的定位。因此这里既有技术问题，也有科学道德问题。
一切粗心大意，不查文献;故意不引，自鸣创新;贬低别人，抬高自己;避重就轻，故作姿态的做法都是错误的。而这种现象现在在很多论文中还是时有所见的，这应该看成是科研工作者的大忌。