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我是电气的，当年我们班男女比例9:1，呵呵。女生的话，还是电气的稍微好点吧，成绩好点，进设计院，搞图纸设计之类的，或者有关系的话可以进电业局。

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专著作者．书名〔M〕．版本(第一版不著录)．出版地∶出版者，出版年∶起止页码 论文集作者．题名〔C〕．编者．论文集名，出版地∶出版者，出版年∶起止页码 期刊作者．题名〔J〕．刊名，出版年，卷(期)∶起止页码 拓展资料：根据GB3469-83《文献类型与文献载体代码》规定，以单字母标识： 1 、期刊作者．题名〔J〕．刊名，出版年，卷(期)∶起止页码 2、 专著作者．书名〔M〕．版本(第一版不著录)．出版地∶出版者，出版年∶起止页码 3、 论文集作者．题名〔C〕．编者．论文集名，出版地∶出版者，出版年∶起止页码 4 、学位论文作者．题名〔D〕．保存地点．保存单位．年份 5 、专利文献题名〔P〕．国别．专利文献种类．专利号．出版日期 6、 标准编号．标准名称〔S〕 7、 报纸作者．题名〔N〕．报纸名．出版日期(版次) 8 、报告作者．题名〔R〕．保存地点．年份 9 、电子文献作者．题名〔电子文献及载体类型标识〕．文献出处，日期 10、学位论文作者．题名〔D〕．保存地点．保存单位．年份 拓展资料：1、非纸张型载体电子文献，在参考文献标识中同时标明其载体类型： DB/OL——联机网上的数据库DB/MT——磁带数据库 M/CD——光盘图书 CP/DK——磁盘软件 J/OL——网上期刊 EB/OL——网上电子公告 2、电子文献载体类型用双字母标识，具体如下： ①磁带〔MT〕 ②磁盘〔DK〕 ③光盘〔CD〕 ④联机网络〔OL〕 3、电子文献载体类型的参考文献类型标识方法为：〔文献类型标识/载体类型标识〕。例如： ①联机网上数据库〔DB/OL〕 ②磁带数据库〔DB/MT〕 ③光盘图书〔M/CD〕 ④磁盘软件〔CP/DK〕 ⑤网上期刊〔J/OL〕 ⑥网上电子公告〔EB/OL〕参考资料：文献类型与文献载体代码

当我们完成论文后，都想提前对个人的期刊论文查重一下，防止杂志社或者学报因为重复率过高退稿耽误时间，因为杂志社期刊在录用前都会进行查重检测。1、浏览器搜索paperpaper进入论文查重界面，然后点击界面右上角的论文检测2、进入论文检测页面，可以根据论文查重中页面的内容填写相关的信息

截至2020年论文查重系统有很多，不同软件检测出来的结果肯定是不一样的，这里小编推荐毕业在线网，站内结合各种检测软件简单说下重复率检测的主要规则，帮助大家了解论文查重到底是查哪些?　　论文检测后怎么算是被认定为抄袭呢，已应用最多知网为例，其检测方法采用了当前最为先进的模糊算法，他有一个前提，一个条件，通常这两者满足则视为抄袭或疑似抄袭。　　1、一个前提：以段落为单位给出一个5%的阈值　　2、一个条件：连续13个字符相同　　什么意思呢，我们举例说明，假如某一段落引用其他原文13个字，如果该段落共有100个字，由于引用的占到了13%(>5%)，会被检测为抄袭，如果该段落有400字，则引用的占到了25%(<5%)，则不会被认定为重复或抄袭。　　当然，不同系统有具体不同算法和规则，哪个系统更严格一些，目前也是众说纷纭，意见不一，但在这里只想温馨提醒以下两点：　　一、论文应以原创为主，可以借鉴研究方法，但不能照搬前人的成果;　　二、论文检测时，特别是硕博、本专科毕业生，一定要清楚本校使用哪种检测系统，选用与学校一致的系统和版本进行检测，多花钱事小，影响到毕业和学位就真的得不偿失了。如你需要检测论文，建议去“毕业在线网”

我是理工的软件工程专业的，大三！9月份大四！我们这几届的理工软件工程专业总体上来说都比中北的好，不夸大，这点我还是有自信的（我们是一本B）但问题是现在来了新校长了，软件工程专业扩招，似乎从不到60人一下子变成了800多人，而且学费从4000变1w，明摆着黑钱。什么师资啊，硬件啊，都没跟上。你们现在住哪，在哪上课都是问题，连老师都不够，机房就更不用想了，似乎要每买人一台笔记本，我们的条件已近够苦的了，你要报就准备吃4年的苦吧。吃苦其实没啥，主要是教学和就业！从教学角度来讲，我真不知道：现在连教60个人老师都凑不够，怎么可能教800人，教学质量就不说了，咱也猜得到。而且理工的老师强的都去做项目做研究去了（你要是大学四年看见一个教授给你们上课，记得上五台山烧香）留下给你教课的都是p都不会的，他讲课都能把自己将晕了，你要能明白才真是见鬼了，而且他们还特别牛X哄哄，特讨厌。不信去工业学院（曾经中北的分院）打听打听，我们的老师偶尔去那讲课，但据工业的学生反映工业的老师都比这强！课程安排也不是很合理（放心，我们都很不合理，你们一定更不合理，一定会有很多很多稀奇古怪的课！不要担心，只要没出现《初级咒语指南》你就要明白，你是在太原理工，这一切都是合理的）。我们大一、大二时百分之九十的课和应用化学一起上的，什么？软件工程和应用化学有什么关系？你上了工大就明白……大三天天赶课，你天天考试，最快时我们4个礼拜讲完一门课，一共12章！对了，我们在你们高考的前一天已经结课，考了十多门吧（太多啦记不清了）什么叫效率？！在大三，你要干的事就是，写实验报告、交实验报考、复习、考试！你可以不会编程（或者说你最好不会编程），但你一定会用Word和PS，一定要会背课文，再不行你也要会打小抄，知道不？你要想正儿八经的学，再过八年你都毕不了业，老师还骂你是BC！顺便告你一声：会编程的人考试全挂啦，几乎都没有学位证！大四，我可以坦白的告诉你，就一门课……然后呢，你要坐在学校装几个月的B，然后走人！再说软件系的学风……算啦，不说也罢，老师都敢逃课旷课，学生自然……就业来说，我们这几届就业算是一般，不好不坏，中等水平。但从长远角度我不建议报这个专业。因为你就业时会发现没特长，什么？编程？你会，什么信息、通信、自动化、电子、数学……人家都会！而且你编程又不比人家强多少（他们能写操作系统和编译器么？不能！咱们呢？也不能！）。而且人家不是懂硬件就是懂算法，你除了编程什么都不会，就业压力很大，不好找工作！就算找了工作也不理想，又是那么累，钱有那么少，而且就算你很编程很厉害又怎么样，没人瞧得起你！何苦呢？何必呢？中北的我也认识几个，就业似乎也一般，不是很好。具体的不是那么清楚了。不过IT业就这么个情况，大家都知道……你去百度一下“没前途”就什么都明白了！没钱没时间说的就是你，程序员再厉害也比不过一个啥都不会的公务员。还有，不得不在你最开心时给你泼泼冷水，给你几句忠告：3年前，我也以为高考完后就是解放，大学就是天堂！不过现在，我只能对你说，欢迎来到地狱孩子，这地方没人爱你！更没人欢迎你！只要你不开心大家都很开心！孤独是经常的，快乐是没有的！借用大学老师的话：“你T*M的不喜欢这就重考去！”

比如说平时食欲不振，而且也会出现恶心，呕吐等一些症状，同时也会伴随着腹泻，腹痛，或者是会出现阵痛的感觉，而且也很可能会出现便血，身体乏力消瘦等一些症状，而且也会出现排便次数增加的情况。

人工智能课程报告 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。概述 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具有以下特点：学习行为一般具有明显的目的性，其结果是获取知识；学习系统中结构的变化是定向的，要么由学习算法决定，要么由环境决定；学习系统是构造智能系统的中心骨架，它是全面组织与保存系统知识的场所。因此，人工智能学习研究的一个主要目的是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但是，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。一人工智能学习的历史性基础和发展步伐 人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的"通用语言"设想。这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。 计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”，他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。1950年他提出了著名的“图灵实验”：让一个人和一台计算机分别处于两个房间里，与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。由人类裁判员向房间里的人和计算机提问，并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪个房间里是计算机。图灵认为，如果“中等程度”的裁判员不能正确地区分，则这样的计算机可以称为是有智能的。“图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。有趣的是，尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验，但人们并不承认这些计算机是有智能的。这反映出人们对智能标准的认识更深入、对人工智能的要求更高了。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 图灵和冯·诺依曼的上述工作，以及麦克考洛和匹茨对神经元网的数学模型的研究，构成了人工智能的初创阶段，这其实也是人工智能学习的开始。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿，与自动定理证明的研究意义不限于数学一样，搜索的研究意义也不限于博弈。根据认知心理学的信息处理学派的观点，人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状态经中间状态到达终止状态的过程，因此可以转化为一个搜索问题，由机器自动地完成。例如“规划”问题。设想一台机器人被要求完成一项复杂任务，该任务包含很多不同的子任务，其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进行。这时，机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案，使得依照该方案采取行动可以顺利完成任务。“规划”即找出一个可行的行动案，可以通过以其子任务为状态、以其子任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实现。　人工智能的早期研究还包括自然语言理解、计算机视觉和机器人等等。通过大量研究发现，仅仅依靠自动推理的搜索等通用问题求解手段是远远不够的。Newell和Simon等人的认知心理学研究表明，各个领域的专家之所以在其专业领域内表现出非凡的能力，主要是因为专家拥有丰富的专门知识(领域知识和经验)。70年代中期，Feigenbaum提出知识工程概念，标志着人工智能进入第二个发展时期。知识工程强调知识在问题求解中的作用；相应地，研究内容也划分为三个方面：知识获取，知识表示和知识利用。知识获取研究怎样有效地获得专家知识；知识表示研究怎样将专家知识表示成在计算机内易于存储、易于使用的形式；知识利用研究怎样利用已得到恰当表示的专家知识去解决具体领域内的问题。知识工程的主要技术手段是在早期成果的基础上发展起来的，特别是知识利用，主要依靠自动推理和搜索的技术成果。在知识表示方面，除使用早期工作中出现的逻辑表示法和过程表示法之外，还发展了在联想记忆和自然语言理解研究中提出的语义网表示法，进而引入了框架表示法，概念依赖和脚本表示法以及产生式表示法等等各种不同方法。与早期研究不同，知识工程强调实际应用。主要的应用成果是各种专家系统。专家系统的核心部件包括：(a)表达包括专家知识和其他知识的知识库。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　(b)利用知识解决问题的推理机。　　　　　　　大型专家系统的开发周期往往长达10余年，其主要原因在于知识获取。领域专家虽然能够很好地解决问题，却往往说不清自己是怎么解决的，使用了哪些知识。这使得负责收集专家知识的知识工程师很难有效地完成知识获取任务。这种状况极大的激发了自动　　　　　　　　　　　　知识获取----机器学习研究的深入发展。已经得到较多研究的机器学习方法包括：归纳学习、类比学习、解释学习、强化学习和进化学习等等。机器学习的研究目标是：让机器从自己或“别人”的问题求解经验中获取相关的知识和技能，从而提高解决问题的能力。 80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时期。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。首先是需要提供强有力的技术手段，以支持分布式协同工作方式，现代生产是一种社会化大生产，来自不同专业的工作者在不同或相同的时间、地点从事着同一任务的不同子任务。这要求计算机不仅为每一项子任务提供辅助和支持，更需要为子任务之间的协调提供辅助和支持。由于各个子任务在很大程度上可以独立地进行，子任务之间的关系必然呈现出动态变化和难以预测的特点。于是，子任务之间的协调（即对分布协同工作的支持）向人工智能乃至整个信息技术以及基础理论提出了巨大的挑战。　　　　　　　　　　　　　　　　 其次，网络化推进了信息化，使原本分散孤立的数据库形成一个互连的整体，即一个共同的信息空间。尽管现有的浏览器和搜索引擎为用户在网上查找信息提供了必要的帮助，这种帮助是远远不够的，以至于“信息过载”与“信息迷失”状况日益严重。更强大的智能型信息服务工具已成为广大用户的迫切需要。另一方面，信息空间对人类的价值不仅在于单独的信息条目（比如某厂家生产出了某一新产品的信息），还远在于一大类信息中隐藏着的普遍性知识（比如某个行业供求关系的变化趋势）。于是，数据中的知识发现也成为一项迫切的研究课题。机器人始终是现代工业的迫切需求。随着机器人技术的发展，研究重点已经转向能在动态、不可预测环境中独立工作的自主机器人，以及能与其他机器人（包括人）协作的机器人。显然，这种机器人之间的合作可以看成是物理世界中的分布式协同工作，因而包括相同的理论和技术问题。　　　　　　 由此可见，人工智能第三发展时期的突出特点是研究能够在动态、不可预测环境中自主、协调工作的计算机系统，这种系统被称为Agent 。目前，正围绕着Agent的理论、Agent的体系结构和Agent语言三个方面展开研究，并已产生一系列重要的新思想、新理论、新方法和新技术。在这一研究中，人工智能呈现一种与软件工程、分布式计算以及通讯技术相互融合的趋势。Agent研究的应用不限于生产和工作，还深入到人们的学习和娱乐等各个方面。例如，Agent与虚拟现实相结合而产生的虚拟训练系统，可以使学生在不实际操纵飞机的情况下学飞行的基本技能；类似地，也可使顾客“享受”实战的“滋味”。 我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。 综观人工智能学习的发展历程，可以看出它始终遵循的基本思路。首先是强调人类智能的人工实现而不是单纯的模拟，以便尽可能地为人类的实际需要服务。其次是强调多学科的交叉结合，数学、信息科学、生物学、心理学、生理学、生态学以及非线性科学等等越来越多的新生学科被融入到人工智能学习的研究之中。 二人工智能学习的主要技术及其发展趋势　 目前人工智能学习研究的3个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。 主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择和承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。 新一代的智能技术是指80年代以来迅速发展起来的以神经网络（ANN）、进化计算、模糊逻辑、Agent为主要代表的计算只能技术，其中主要具有学习进化与自组织的能力。 神经网络也就是模拟人脑中神经元的功能，希望通过模拟人脑最基本的单位神经元功能来模拟人脑的功能。它通过一定的范例训练构成的神经网络，就象教一个小孩子一样，在训练结束后，这个神经网络就可以完成特定的功能了。它是通过范例的学习，修改了知识库和推理机的结构，达到实现人工智能的目的。 最后还有一个应用领域，就是模型识别，我想它应该在知识挖掘中应用不小，因为现在工程中的获得的数据越来越多，要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易，更不要说在这些数据中发现新规律了，因此有必要进行数据挖掘，它的应用对于决策支持系统将有着巨大的意义。 人可以思考，人工智能也需要思考，这就是推理；人可以学习，人工智能也就需要学习；人可以拥有知识，那么人工智能也就需要拥有知识。 人工智能是为了模拟人类大脑的活动的，人类已经可以用许多新技术新材料代替人体的许多功能，只要模拟了人的大脑，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。 学习是指系统适应环境而产生的适应性变化，它使得系统在完成类似任务时更加有效。80年代以来，ANN的学习机制再次得到人们的重视，基于连接机制的亚符号学习又一次成为的当今学习机制研究的热点，提出了竞争学习，进化学习、加强学习等各种新的学习机制。机械式学习。它的另一个名称死记式学习能够直接体现它的特点，这是一种最简单的，最原始的学习方法，也是机器的强项，人的弱项。指导式学习。这种学习方式是由外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中，在学习过程中要对反复对知识进行评价，使其不断完善。 归纳学习。我们看到，机器所善长的不是归纳，而是演绎，它适用于从特殊到一般，而不太适应从一般到特殊，从特殊到一般的归纳是人类所特有的，是智慧的标志。具体的归纳学习方法有许多，但它们的本质就是让计算机学会从一般中得出规律。 类比学习。类比也就是通过对相似事物进行比较所进行的一种学习。它的基础是类比推理，也就是把新事物和记忆中的老事物进行比较，如果发现它们之间有些属性是相同的，那么可以（假定地）推断出它们的另外一些属性也是相同的。基于解释的学习。这是近年来兴起的一种新的学习方法。它不是通过归纳或类比进行学习，而是通过运用相关的领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习，并最终生成这个目标概念的一般描述，这个一般描述是一个可形式化表示的一般性知识。 增强式学习（ReinforcementLearning）是一种基于行为方法的半监督学习。一般的学习方法分两类，一类是上文提到的基于模型的，在这种方法，智能体需要环境确切的模型，具有较高的智能，但不适合于不确定的动态环境；另一种是基于行为的方法，在这种方法中，不需要环境的确切模型，采用分层结构，高层行为可以调整和抑制低层的行为能力，但每层中都具有其自主的确定权，如[3]中的Holonic智能制造系统。增强式具有这些优点，故常用于机器人足球赛[4]、狩猎问题、甚至战争指挥中[5]，但是这些都只是理论上的研究，因为机器人足球赛的本身目的也是为了测试人工智能的可用性，且更不可能去让战争去由电脑而不是人去指挥了。使用强化学习的Agent最早是出现与遗传算法中，使用“Ethogenetics（行为遗传）”的思想，突破了人们长期以来关于一个编码串对应于组合优化问题所有策略变量的一个组合方式的传统、静态的认识，而将一个编码串看成某个智能主体(Agent)主动进行的一系列决策行为的结果。 人工智能学习可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。 通过以上的学习方法就是为了得到知识，通过一种方便的方法得到知识。前面已经说过了，因为机器的思考方式和人类的思考方式大有不同之处，因此让机器通过自己学习生成自己便于理解和使用的知识，也不失为机器学习的目标之一。 人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。　　　　　　　　　　　　由于计算机芯片的微型化已接近极限。人们越来越寄希望于全新的计算机技术能够带动人工智能的发展。目前至少有三种技术有可能引发全新的革命，它们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。　　　　　　　　　　　　　　　　结束语 许多科学家断言，机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和斯蒂芬·霍金的智慧之和。著名物理学家斯蒂芬·霍金认为，就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计计算机一样，智能机器将创造出性能更好的计算机。最迟到本世纪中叶而且很可能还要快得多，计算机的智能也许就会超出人类的智能。 本文对学习中的一些方法进行基本的叙述并阐述了其发展的趋势，但是在一般的学习中，使用基于行为的方法仍旧是最受人关注的；文中介绍了几种强化学习方法的变形，并对他们的运用进行了一定的叙述。在一定程度上，他们实现仿真的可行行。但是这些仿真大多都是验证性的，真正的人工智能在实际生产中的运用仍旧是一个需要研究的课题。最后，我们来总结一下，人工智能学习的各个研究领域。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能学习研究的领域。人工智能学习就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能学习研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。 但随着技术及技术的发展，人工智能学习的方法还会有所变化也更加会引起我们的关注。参考文献[1] 《人工智能简史》孙兴清华大学出版社， 1990年[2] 蔡自兴徐光佑《人工智能及其应用》清华大学出版社 2002年1月[3] 陈万求;黄一;;NBIC会聚技术的“后人类”议题[J];湖南师范大学社会科学学报;2013年04期 [4] 王东浩;;道德机器人:人类责任存在与缺失之间的矛盾[J];理论月刊;2013年11期[5] 机器学习理论为什么实现不了强人工智能[6] 王东浩;;人工智能体的道德确立与伦理困境[J];华南农业大学学报(社会科学版);2014年01期[7] 熊力;媒介道德激励功能及其实践研究[D];湖南大学;2013年[8] 孙志楠;;人工智能在电气自动化控制中的应用[J];现代商贸工业;2013年07期[9] 宋翠萍;;浅析智能化技术在电气工程自动化中的应用[J];电源技术应用;2013年06期[10] 胡琴;;电气自动检测技术的现状与发展[J];硅谷;2013年11期[11] 刘惠彦;;电气自动化工程控制系统的现状及其发展趋势[J];科技创新与应用;2013年18期[12] 朱金芳;;人工智能在电气工程自动化中的运用[J];化学工程与装备;2013年05期[13] 潘伟航;;浅析电气自动化在日常生活中的作用和未来发展趋势[J];科技创新与应用;2013年12期[14] 虞峥;;浅谈人工智能技术在电气自动化中的运用[J];电子制作;2013年05期[15] 赵纲;刘刚;;有关电气控制线路设计的研究[J];电子制作;2013年02期[16] 李俊平;人工智能技术的伦理问题及其对策研究[D];武汉理工大学;2013年[17] 赵艳军;锰粉制备输送控制系统设计与研究[D];兰州理工大学;2012年

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以下文献均可用作创业创新论文的文献参考，在知网等相关论文网站都能找到。1、传统高等教育的固有思维影响地方本科高校转型2、创新创业教育和创新思维进一步融入地方高校整体转型发展体系3、 创新创业转型发展资源的整合4、建设创新创业型地方高校的理论与实践研究 5、创新创业型地方高校崛起和演化的原动力6、创新创业精神与高等教育的整合7、创新创业型地方高校持续健康发展的内涵8、学科建设的发展方向9、创新创业教育——创新创业型地方高校人才培养的应有模式扩展资料：创新创业动力影响因素分析在党十八大报告中就已经对创业问题有涉及。当代大学生特点鲜明、敢闯敢冲，非常符合创业所需要的条件，因此，大学生创业是帮助他们实现人生价值的重要方式。有数据显示，我国当前的大学生创业率大约是2%，而美国和英国等发达国家大学生创业率则达到了20%-30%[2]。与之相比差距较大。大学生创业对于社会发展来说，是将自身的文化和技术积淀转化为社会价值，体现教育的重要作用，促进社会经济和谐发展。就我国大学生创业来说，其发展并不充分，由于起步较晚，而后创业成功率低，且社会中的相关制度和措施不够全面。尤其是在地方院校中的大学生来说，可能会面对更多的困难和挫折，需要更多的扶持与帮助。在经济结构不断且较高速的转型化发展进程以及社会就业压力的不断加剧，创新创业渐渐演变为在校大学生和毕业大学生的一种普遍职业选择方式。

文献综述是对某一方面的专题搜集大量情报资料后经综合分析而写成的一种学术论文，它是科学文献的一种。文献综述是反映当前某一领域中某分支学科或重要专题的最新进展、学术见解和建议的它往往能反映出有关问题的新动态、新趋势、新水平、新原理和新技术等等。 文献综述与“读书报告”、“文献复习”、“研究进展”等有相似的地方，它们都是从某一方面的专题研究论文或报告中归纳出来的。但是，文献综述既不象“读书报告”、“文献复习”那样，单纯把一级文献客观地归纳报告，也不象“研究进展”那样只讲科学进程，其特点是“综”，“综”是要求对文献资料进行综合分析、归纳整理，使材料更精练明确、更有逻辑层次；“述”就是要求对综合整理后的文献进行比较专门的、全面的、深入的、系统的论述。总之，文献综述是作者对某一方面问题的历史背景、前人工作、争论焦点、研究现状和发展前景等内容进行评论的科学性论文。 格式与写法 文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，特别是阳性结果，而文献综述要求向读者介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，再根据提纲进行撰写。 前言部分，主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综述的范围，扼要说明有关主题的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。 主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。 总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，对所综述的主题有研究的作者，最好能提出自己的见解。 参考文献虽然放在文末，但却是文献综述的重要组成部分。因为它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据，而且为读者深入探讨有关问题提供了文献查找线索。因此，应认真对待。参考文献的编排应条目清楚，查找方便，内容准确无误。

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利用所学的文献信息检索知识和检索方法,结合自己的专业,自定检索课题,从多方面广泛收集有关资料,并完成课题的综合检索报告论文资料检索分析：分析课题，明确检索要求我的本科毕业论文题目是《金融风暴下的我国项目融资研究》，该课题是属于经济金融类，有关项目融资的研究，其研究的主要对象是我国。受美国次贷危机，美元贬值、国际石油价格和粮食价格不断攀升等主要因素的影响，2008年世界经济增长率明显下降。在经济发展全球化的形式下，我国的项目融资也遭遇了前所未有的困难，作为一国利用外资的有效形式，如何在金融风暴的环境下寻求新的出路？项目融资发展在我国还处于起步阶段，怎样尽快推进其的应用和发展呢？本人将运用所学的专业知识，结合奥运会和世博会，通过横纵向对比欧美、日本、东南亚等国的成功融资实例，分析解决这些问题。本论文采取的是文献研究、社会(市场)调查、查阅报刊与书籍和上网查询的方法，查找和分析资料，获得相关资料。因此，检索的核心内容是项目融资的概述及其组织结构；项目融资在我国的基本状况和发展；我国在政策、优惠性、合作方式等方面如何创新来吸引各方融；发达和发展中国家的项目融资给我国的借鉴等，所需的文献类型是基础理论性和实际案例的研究，一般都是侧重在期刊全文数据库、重要报纸全文数据库、万方数据资源中查找，而时间范围一般是从理论上升到实际中，为了掌握动态或解决某个问题，则根据具体情况确定检索时间范围。

办专利的时候查一下避免重复白花钱生产产品的时候查一下免得侵权

一，名解： 1， 文献：记录有知识的一切载体。 2， 知识：是人们在认识和改造客观世界的实践中所得出的认识和经验的总和。是人们通过对信息的感知，获取，选择，处理，加工等一系列思维过程，形成的对客观事物的本质和规律的认识。 3， 信息：是物质存在的一种方式，形态和运动状态，是事物的一种普遍属性，一般指数据，消息中包含的意义，可以使消息中描述事件的不定性减少。 4， 信息素养：人们在解决问题时，利用信息的技术和技能。 5， 信息伦理：是指人们从事信息生产，加工，分析研究，传播，管理，开发利用等信息活动的伦理要求，伦理准则和伦理规范，以及在此基础上形成的新型的伦理关系。 6， 信息检索：是为了达到某一特定目的，将信息源与用户需求连接起来，查询，鉴别，选择并确定相关信息的过程。 7， 检索策略：是为实现检索目标制定的全盘计划和方案。 8， 特种文献：是指专利文献，标准文献，会议文献，科技报告和学位论文的总称。 9， 专利：包含专利权，专利技术，专利文献三重含义。 二，选择（不定项），填空 1， 文献的三个基本要素：知识，记录的方式和手段，物质载体。 2， 记录的方式：文字，图象，符号，声频，视频 3， 记录的手段：书写（刀刻，笔写，石雕），印刷（油印，铅印），光电磁（印刷，照相微缩） 4， 物质载体：（现在）：纸张，光盘，录相带，胶片，唱片。 （古）：甲骨，金石，竹筒，帛。 5、信息的基本属性：客观性，可知性，传递性。 6、信息、知识、文献的相融关系：信息＞知识＞文献 7、文献按载体划分为：印刷型，电子型； 按出版形式划分为：图书，期刊，特种文献。 8、属一次文献：专著，期刊论文，科技报告，学位论文。 属二次文献：索引，文摘，目录，相应的数据库。 属三次文献：综述，评述，进展，现状，发展趋势等期刊文献和百科全书，年鉴，手册等参考工具书。 属零次文献：实验数据，观测记录，调查材料。 9、网上的信息资源包括：政府信息，科研信息，教育信息，文化信息，休闲娱乐信息。 10、因特网信息资源的特点如下：无限性和广泛性，多样性，廉价性，共享性，新颖性，无序性。 11、因特网上信息资源的种类：Web信息资源，Telnet，FTP信息资源，用户组信息资源，RSS信息资源，BT信息资源，Gopher信息资源。 12、信息素养的基本内容包括：要有信息意识；能有效的利用信息资源；能对信息进行批 判性的思考；并将有用信息融合成自己的知识体系；能主动鉴别各类信息；获取所需 信息并能评价和分析；具有开发和传播信息的能力等。 13、信息素养的构成体系为：信息意识和情感；信息伦理道德；信息知识和信息能力。 14、广义的信息检索包括：储存（如；建立数据库）和检索； 狭义的信息检索包括：检索 15、广义的检索策略包括：一，分析检索课题的实质要求，选择合适的数据库或参考工具书；二，确定检索途径和检索用语；三，建立检索提问表达式，并准备多种备用检索方案等一系列策略。 狭义的检索策略包括：一，确定检索词，并用布尔逻辑算符；二，必要时用截词和邻近算符等与检索词一起构成检索提问表达式的构思。 16、文献检索的途径分类： 按文献的外表特征形成分为：书名途径，著者途径，序号途径； 按文献的内容特征形成可分为：分类途径，主题途径。（文献检索最常用的途径） 17、1999年出版的第四版《中国法》将图书分成二十二个大类，例如：用英文字母进行类号标致，如R表示医药，卫生。 18、专利的种类：发明专利；实用新型专利；外观设计专利。 19、对授予专利权的发明必须具备“三性”原则；新颖性，创造性，实用性。 20、不授予专利的范围：一，科学发现；二，智力活动的规则和方法；三，疾病诊断和治疗方法；四，动物和植物品种；五，原子核变换方法及用该方法获得的物质；六，违反国家法律，社会公德，防害公共利益的发明创造。 21、专利年限为二十年。 22、专利文献的分类：部；大类；小类；主组；分组。 其中IPC将全部科学技术领域，分“A－H”八个部。 23、国际标准刊号：ISSN 国际标准书号：ISBN 国内统一刊号：CN 24、题录格式：题名＋著者＋出处 文摘格式：题录＋摘要 25、检索词的选词原则： 一，首选主题词编写检索式；用主题词检索能紧扣问题中心，网罗性强，可用副主题词限定，可进行下位词扩检等优点。 二，有部分概念无主题词，可用自由词检索； 三，用自由词检索时，要考虑到同一概念可能不同的表达方式； 四，用自由词检索，若一个检索概念含有两个以上单词，要考虑到词间的相邻距离，用合适的邻近符来连接； 五，少用词组，忌用句子，尽量用概念最小化的词。 26、检索常用的网络数据库； 一，综合性数据库（维普全文数据库；中文期刊网全文数据库；万方数据库） 二，专业性数据库（CMCC；CBMDISC；Medline;药学文献数据库等） 三，其它数据库：学位论文，专利（中国专利信息网）；成果（国家科技成果网）；引文数据库（维普，万方，清华同方引文库）等。 27、分类检索的优点： A，具有反应学科体系的特点 B，采用族性检索，涉及同一学科概念的文献查找更加适宜 C，能较灵活扩大或缩小检索范围 缺点：分类结构一旦确定，不易更动，对新概念或跨学科文献难于进行或极易漏检 28、主要检索的 A，专指性强，能满足特性检索要求 B，打破学科界限 C，能适应科学发展需要，随时添加、改换主题词 D，具有很强的组配性 缺点：对一些内容复杂和主题分散的课题，主题词选择有一定难度，组配较为困难，容易漏检。 三，逻辑表达式（P115例1） 四，简答题。 1、 构建检索策略流程： 分析课题，明确实际要求 ↓ 选择合适的检索工具或数据库 ↓ 概念分析，并转换成合适检索的语词 ← ↓ ↑ 拟定检索提问式，选择检索途径 ↑ ↓ ↑ 检索 ↑ ↓ No ↑ 检索结果是否满意 → 重新检索调整策略 ↓Yes 输出检索结果 2、Pubmed与Medline区别 答:(1)Medline中的记录均按Mesh主题词表进行了标引，而pubmed有一部分待标引文献。 (2)Pubmed的收录范围较Medline要广泛。Pubmed收录的学科范围包括与生物医学基础研究及临床研究有关的生命科学、行为科学、化学、生物工程各 学科及相关教育领域，其中收录的多为学术期刊，也有少量报纸、杂志、通讯等。 3搜索引擎与数据库的比较 基于数据库的搜索 全文检索者站内搜索软件系统 原 理 数据库搜索 对数据库数据进行html解析、图片缩略，分词，索引，实现站内搜索。 检索效率 非常低下 消耗大量硬件资源 高效 检索范围 无法完成全文检索（可以用sql的单字索引功能最简单的完成索引功能实现最低级的全文检索），只能进行标题检索。 数据库效率太低，无法开展各种附加功能。 标题＋内容 基于内容分析的排序方法。基于内容分析排序是最佳的排序方法。 标题和内容可控制，搜索结果准确到位。内容可控，用户可对搜索的内容范围和体现的结果进行精确的控制 检索语法 无 支持标准的国际搜索语法。 动态摘要 无 提供动态摘要，摘要清晰精确，便于用户快速寻找到需要的信息。 关键词飘红 无 有 内容的范 可控制 可有效控制，您可以把多个字段拆分合并，可以确定那些需要，哪些不需要。所有动态网页和没有链接的网页均可有效收入。 栏目控制精准。 图片缩略 无 有 同义词 无 有 相关性排序 无 有 其他 低效率低质量的平台无法开展增值服务 具有持续不断的升级能力和良好的售后服务 成本 低 以产品形式运作，多家客户分摊成本，成本相对低廉。运维成本低。 维护成本 不大 以产品形式运作，多家客户分摊成本，成本相对低廉。运维成本低。 一、搜索速度慢，服务器资源占用大； 二、搜索的准确性差，用户搜索不到想要的结果； 三、用户搜索行为分析，进行智能匹配搜索结果；四、各种方法的组合关键词搜索。跨平台性――适用于Linux与Windows系统，支持SQL Server、ORACLE、MySql、Sybase、Postgresql等数据库大容量性――目前可以支持1000万级的数据在毫秒级的查询时间，每秒100人的并发访问 功 能 性――支持分词、多个关键字、句子查询等实 时 性――数据库数据的实时更新，方便客户，数据加载自动完成，不需要人工的干预，最大限度降低企业成本可制定性――可根据企业的需求对系统进行功能上的修改，包括数据库检索的内容、搜索结果排序算法、显示界面等。 使用搜索引擎搜索引擎系统就不用花钱购买任何设备和软件，提高数据处理能力无须再无止尽的购买设备，再无任何费用。

此方法对付反反复复反反复复反反复复吩咐

（一）科技文献的检索途径 1、依据文献外表特征的检索途径：（1）文献名途径：如书名、刊名、篇名、特种文献名等；（2）著者途径：作者、编者、译者等。（3）序号途径：文献出版时所编的号码。如报告号、专利号、标准号、文摘号等。（4）其他途径：如出版类型、出版日期、国别、文种等。2、依据文献内容特征的检索途径：（1）主题途径：即所需文献的主题内容。如主题索引、关键词索引等。（2）分类途径：按照学科分类体系查找文献的方法。（3）其他途径：依据学科特有的特征查找。如分子式索引、环系索引、子结构索引等。（二）科技文献检索的一般方法1、追溯法：当查到一篇新发表的文献后，以文献后面所附的参考文献为线索，由近及远进行逐一追踪的查找方法。优点：不需要利用检索工具、查找方法简单。缺点：检索效率不高，漏检率较大。2、常用法：即利用检索工具查找文献的方法。又分为顺查法和倒查法。顺查法：按时间顺序由远及近。缺点：费时、工作量大。倒查法：按时间顺序由近而远。常用于查找新课题或有新内容的老课题。缺点：不如顺查法齐全，可能漏检。3、分段法：即循环法。交替使用“追溯法”和“常用法”的一种综合检索方法。不断循环，直到满足检索要求为止。优点：当检索工具书刊缺期、卷时，也能连续获得所需年限内的文献资料线索。（三）科技文献的检索步骤1、分析研究课题，明确查找要求。2、确定检索范围：如时间范围、学科范围、文献类型范围等。3、选定检索工具：手工/机器检索？综合性/化学专业性工具？中文/外文检索工具？还要考虑工具的覆盖面、收录文献的质量数量等。4、找出检索标识：如找出主题词、关键词、分类号等，以便使用相应的检索工具。5、确定检索途径：依据检索标识确定检索途径，如主题途径、作者途径、序号途径等。6、利用索引工具查出文摘号：按所查索引的使用方法，查出文献的文摘号。7、查出资料线索和文摘：依据文摘号查出文献的篇名、作者、文种、刊载文献的刊名、出版社、出版时间、该文献所在页码、文献摘要等。（实习时主要是记录这部分内容）8、获取原始文献：依据文摘内容，若需要进一步了解和详细阅读原始文献，则记下文献出处，再利用有关工具书，查出刊名缩写的全称，再通过查馆藏目录或联合目录，到国内有关馆藏单位借阅或复印原文。国内若没有馆藏，则考虑到国外相关机构或出版机构复印。

一,引言 学位论文是研究生的代表作,是研究生综合素质培养全过程的概括与总结,是培养研究生的重要环节它集中反映了一名研究生的基础理论和专门知识的扎实性,系统性,反映了学生在本门学科中掌握知识的深度和广度,也反映了学生灵活运用基础理论解决实际问题的能力和基本实验技能由此来衡量学生从事科学研究和独立承担专门技术工作的能力以及是否已达到研究生培养的目标 在评阅硕士或博士学位论文中都有规范性标准,同时形成了一段规范性语言,即:硕士论文-在本门学科已掌握了坚实的基础理论和系统的专门知识,具有从事科学研究和承担专门技术工作的能力,论文工作有所创新 博士论文:在本门学科掌握了坚实,宽广的基础理论和系统,深入的专门知识,具有独立从事科学研究和承担专门技术工作的能力论文做出了创新性成果 这既是对不同学位研究生水平的衡量标准,也是对学位论文的总要求当然,学位论文的全部工作也要根据这一要求进行实际上凡是作过学位论文的学生都有体会,在选题那一刻开始就已进入了论文的撰写工作,在某种意义上可以说,整个攻读学位的过程就是撰写论文的过程 二,论文选题 要做出好的学位论文,好的选题是至关重要的论文选题工作也是指导教师承担的重要责任之一 一个好的论文选题应具有先进性,前瞻性和创造性,在一定程度上还要有可实现性一般来说"科研"是作好论文的必要条件,但并不充分在我们当今的"科研"有实用价值而没有论文价值的很多,并不是所有的项目都可以做一篇好论文一篇好的论文选题要具备"三性",其具体含义如下: 先进性:论文选题应是本学科的热点,学位论文的起点永远应在最高点 前瞻性:有一定的预测性质,通俗地说,就是针对这个研究课题有希望取得成果的几个方向是什么,也就是对科研的结果有个基本预测 创造性:研究方法,提出的概念,实验结果较前人有所进步和改进或有重大突破所以,在某种意义上说,有一个好的选题,论文工作就已完成了一半 三,论文撰写 论文撰写总体上看应是整个研究工作的总结与升华,是由表及里的分析过程,是数学分析对物理概念的诠译过程,也是用实验数据对理论有力佐证的过程要写好学位论文,就必须掌握学位论文的文体体例和语言特点,一篇好的论文各个环节都要精雕细刻 在科技领域里,我们自然科学工作者的任务是描写自然现象,分析自然现象的规律,研究各种自然规律用于人类实践的方法,描述和表达取得的各类成果其科研工作的特点,在论文中表达的思想要严谨准确,语言简洁明快,推理要合乎逻辑,避免产生歧意和误解 撰写学位论文的体系结构一般比较固定,它包含一些主体项目,而且,每一个主体项目具有一定的功能,写作时有一定的语言特点和具体要求下边谈一下行文的要点,以抛砖引玉,仅供参考 1,标题(Title):论文的第一个主体就是标题,其基本功能是: 1)概括全文:标题应能准确地概括全文内容,一般要求提纲挚领,点明主题,做到文题相符 2)吸引读者:读者往往"以题取文",论文题目应有吸引力,这样才能吸引人去读正文,一般情况下,看标题的读者远远高于读正文的读者 3)便于检索:标题是检索论文的重要索引,好的论文标题有利于流通和传播标题的语言特点有:首先,标题一般只是文章的"标签","称呼",不反映具体内容,一般不必用完整的句子;另外,多用名词,词组(英文更是如此) 标题的写作要求是: 1)言简意赅专家们建议不要超过15个字,根据人的记忆特点,最好不超过12个字,否则不易记忆如果实在难以精炼,可加副标题但标题过短而令人费解也不可取 2)避免太空洞,太广泛,太笼统的标题应坚决杜绝,如"图像编码研究",就太广泛,令人摸不著边际,而"基于Walsh--Hadanard变换的图像编码研究"就是一个较好的标题使人一看就知道该论文研究的是图像变换编码,而且所用的变换是Walsh-Hadamard变换 3)少用问题型标题在学术论文中,问题型标题一般不多见,因为疑问型标题编制索引也比较困难 4)尽量少用非标准化的缩略语如果英文标题还应尽量避免名词,动名词混用 2,关键词(Keywords):关键词是指论文中最主要,最关键的,重复率最高的词或词组关键词的功能在于使读者据名猜意,有助于了解全篇主旨为便于检索,一般关键词常常作为索引列入文献检索系统,因此,有利于全文检索 关键词的语言特点有: 1)多用名词;字数有限;一般4到6个,最多不超过10个 2)出处明确:一般从标题或摘要中选取,这部分一般是最重要的部分 3)写作要求:书写规范,包括称谓,位置,书写等要符合规范,一般关键词间用逗号或分号隔开 3,摘要:摘要是论文的重要部分,必须精心组织 摘要的功能是: 1)摘要是论文的缩影,是全文的高度概括和浓缩,便于读者了解全文的梗概 2)摘要是扩大流通的媒介,有的情报人员根据论文摘要编制索引资料,也有的编入文摘刊物,这样流通范围会大大扩展 摘要的语言特点:短小精悍,论文摘要必须提纲携领,言简意赅,重点突出 论文摘要可分为两类,一类是概括型摘要,一类是资讯型摘要概括型摘要概括论文的主要论点,分析过程和结论一般短小精悍概括型摘要主要用于理论性较强的论文 资讯类摘要一般是全文的浓缩,不但要综述论文的内容,要旨,重点,而且要概要地介绍论文采用的主要方法,列出有关的数据,试验结果如果是创新方法,演算法,还要说明基本原理,操作步骤,采用的数据等关键资料这种摘要多用于技术性较强的论文其长度应为全文的1∕30左右 总体上说,概括性摘要比较宏观,文体比较正式,篇幅比较小资讯型摘要比较微观,文体比较灵活,篇幅比较长 论文摘要的文体比较固定,一般为"三段式"结构,即:开头,展开,结尾开头就是主题句,开门见山点出主题;展开段进一步阐明论文的内容,研究方法,分析过程及论证要点;结尾段是给全文做出结论,并指出结论的意义 论文摘要的内容一定要完整这主要体现在四个方面:研究的目的;研究的方法;研究的结果;研究的主要结论一般论文摘要可独立成篇 论文摘要协作应避免过于简短,避免句子结构太呆扳,避免使用非规范的缩略语,一般不用疑问句和感叹句 4,正文 学位论文的正文一般结构比较固定科技论文是说理性文章,主要功能是论述客观事物及其规律,因此,科技文体比较写实在写作过程中注意语义的准确性,非形象性,注意不要有感情色彩,尽量保持叙述的客观性论文应包括以下几个部分: 第一章:综述 论文的第一章一般安排"综述",近年来有许多论文都写"绪论",我个人认为应写"综述"因为"综述"是综合论述(summarize),是针对该论文的主题对前人工作进行的总结性段落而绪论的英文是(introduction)通常在写书的时候多用绪论 要求:主要简述一下研究背景材料,有关主要文献的观点,以往的研究历史,未来研究与过去研究的关系,现在的主要研究方法,主要研究的结果,目前存在的主要问题,然后引出自己的研究目标,同时也交待了研究的重要意义 特点:1)综述应围绕著研究主线进行;2)一般代表性的方法,演算法应有年代,作者,主要成果的简单描述,主要成果指标对该研究方向发展的贡献,存在的主要问题(标出出处--文献号);3)最后引出自己的论文是延续哪一方法继续进行(一般另辟途径的不多见);4)一般好的综述应在10~20页左右 第二章:原理性介绍 主要是起铺垫作用,应是系统性与精炼性和谐的统一,把必要的起铺垫作用的知识都说到 第三章:论文主体 论文的主体主要大篇幅地介绍自己的研究,这部分内容应占整个论文的60%以上 论文主体写作应做到:1)论点明确,创新点叙述突出;2)基础理论扎实,逻辑推理严密;3)多用科技语言或数学语言,避免平铺直叙,白话连篇 一般情况下,我们希望的研究程式是:物理现象->抽象为数学模型->数学->推导->结论->物理概念如果找不到确定性模型或统计模型,采用"演绎法","归纳法"也是可以的一切结论力争用图表和数据说话"最优"的结论不可随便提,一定要求证明 总之,论文主体要立论正确,推理严密,创新点突出,论述完整,结论可靠 第四章:实验描述 基本功能:使人相信实验结果具有可靠性,令人信服;使人重复,没有可重复性的实验,没有多大意义;使人受益,可促使后人进一步思考 特点:侧重叙述,交待前因后果步思考;注重说明,交待实验的软硬体条件,把事物的形状,性质,特徵,成因关系,功能说清楚 写作要求:准确说明实验要求,如材料,环境等;清楚介绍实验设备,如性能,指标,规格等;细致描述方法,步骤,过程,工艺等;精确计算数据,列出计算公式推导等;介绍判断推理方法这一部分对于研究生来说十分重要,一般讲,要对前人的工作充分了解,必须亲自实践才行 第五章:结果与讨论 基本功能:浓缩观察事实;归纳实验发现;分析研究结果;指出争议问题;阐明作者观点;得出最后结论 特点:句式尽量简单,一目了然;常用图表加以分析;篇幅可长可短 要求:1)结果和讨论是论文中的关键,是画龙点睛之笔,成败由此判断,一切结果以此为据,不可轻视;2)通常分题讨论,注意阐述分析结果,不要重复实验过程;3)成功的部分是核心,要有评述;4)失败的部分也可加以分析,引起同行考虑总之,结果是作者通过实验,推理得出的最后见解,是整个论文的归宿既要反映事物内在联系,又要鲜明准确 最后,鸣谢:表达谢意,承认他人工作 功能:表明对前人工作的尊重;交待本研究的科学依据;便于读者查证有关资料 要求:有一定格式,内容准确,格式一致,特别要注意把文献的出处(如:杂志或书籍名称等),发表年限日期,作者,出版单位,页码等标写清楚,便于后人引用 5,结束语 学位论文质量好坏固然取决于选题及科学研究的深度和广度,但根据大量实验及所取得的数据进行总结与提升也是极其重要的扎实的理论基础,丰富的实践经验,敏锐的观察能力,宽泛的知识积累,深厚的文学功底,是写好学位论文的基本功让我们努力学习,勤于实践,逐步提高我们的学位论文水平及研究生培养质量

SCI期刊SCI（Science RealthIndex）是美国科学情报研究所出版的世界著名期刊文献检索工具。它包括数量、原因、化学、农业、林业、医学、生命科学、天文学、地理、环境、材料和工程技术等。自然科学各学科的核心期刊。工程指数（EI）发表于1884。它是美国工程信息公司（工程信息公司）出版的著名的工程技术综合检索工具。EI每月出版1期。1万3000至1万4000篇文章，摘要，摘要；主题索引和作者索引的每一个问题；年度和年度索引也被出版。扩展资料：EI和SCI的区别如下：1、创办不同：SCI由美国科学信息研究所在美国费城创办，是由美国科学信息研究所(ISI)1961年创办出版的引文数据库；EI是由美国工程师学会联合会于1884年创办的历史上最悠久的一部大型综合性检索工具。2、作用不同：SCI的作用是进行科学统计与科学评价；EI的作用是是供查阅工程技术领域文献的综合性情报检索刊物。3、属性不同：SCI偏向于自然科学、生物、医学类的，而EI偏向于机械工程、机电工程、船舶工程、制造技术等。4、出版时间不同：SCI每年出六期，现每期有 A、B、C、D、E、F六册；EI每月出版1期。参考资料：百度百科词条-科学引文索引百度百科词条-工程索引