发布时间：
创建论文数据分析计划提示：
1、系统化
学生可以通过将研究数据系统化来开始论文数据分析。收集想法，思考哪些方面是重要的，而哪些会让自己的想法变得混乱。思考自己所收集信息的真正价值，信息的数量不会帮助论文写作，质量更加重要。
2、结构
组织论文分析。对于学生和读者来说，一切都应该非常清楚。无论主题多么复杂，都应该将其分成几部分，并按顺序排列，使人们能够对问题的所有要点有一个很好的了解。每一章都应该是自己的一个小想法。
3、词汇
论文中不应该有自己不理解的任何词汇，因为很可能读者也不会理解。对于不理解的术语，或者在写作过程中学到的术语，应该在创建论文分析时进行解释。
4、因果关系
在收集数据并将材料系统化后，学生应该退后一步，考虑因果关系。应分析关键点的有效性。如果已经做好了系统和结构部分，这应该不会太复杂。
5、重要性
从理论和实践上思考论文的要点。如果不了解大局，就无法制定好的论文数据分析计划，这就是整篇论文的意义所在。
6、简化
最后，论文数据分析计划可以帮助写作。不要浪费太多时间将已经很复杂的任务复杂化。目标应该清晰，过程要简化。
毕业论文答辩 PPT 需要包含以下内容:1. 题目和作者信息：首先展示论文题目和作者信息，证明论文是属于自己的。2. 摘要和关键词：展示论文的摘要和关键词，方便听众了解论文的主要内容和研究方向。
3. 论文框架和主要内容：展示论文的框架和主要内容，包括论文的引言、研究方法、实验结果、结论等。4. 研究方法和数据分析：展示论文的研究方法和分析数据，包括数据采集、分析方法、数据分析方法等。
5. 实验结果和结论：展示实验结果和结论，包括实验数据、图表、统计分析结果等。6. 参考文献：列出论文中所引用的参考文献，方便听众了解论文的科学依据。7. 致谢：感谢导师、同学、家人等对论文研究和答辩过程的支持和帮助。8. 其他注意事项：如 PPT 排版、文字数量、颜色搭配等。
毕业论文答辩 PPT 需要简洁、明了、重点突出，让听众能够快速了解论文的主要内容和研究结论，同时要注意排版和文字表述的准确性。
一些知名专家发表多少论文怎么写？答案如下：第一步是写明白它的含义，意义和满足程度的一种价值判断。在以结果为导向，工作职责最终体现什么样的价值，并对价值进行优化即可。
答辩PPT应该包括如下部分：
毕业论文数据分析的做法如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断
据统计是实验性SCI论文所必备的。数据统计的作用就是用科学地分析手段证实研究所得结果的合理性。在SCI论文写作方面，数据统计部分有一些习惯性的用语。在此，做简要归纳。提到数据统计部分的内容主要体现在材料与方法（Materials & Methods）、结果（Results）与讨论（Discussion）部分。材料与方法部分主要陈述用某软件（如SPSS 13.0），采用某种分析进行数据统计。该部分内容的写作举例如下：Statistics was performed with SPSS 13.0 Software. Statistical significance was detected by X2 test.结果部分的统计，多数为组内与组间有无显著性差异。注意，如有显著性差异，请记得标明具体的P值。写作时常用的句子包括：statistical difference was detected/observed/examined between or within the group(s) (P value). 组内与组间有无显著性差异（P值=）。Statistical difference was observed/detected/examined in group A compared with that of group B. 或A组与B组相比，在XX方面具显著性差异。Significant/Remarkable decrease/reduction was observed in the expression of XX protein in group A compared with that of group B (P value). A组与B组相比，A组蛋白表达水平明显降低（P值）。我们常会遇到这样的句子：“A组与B组相比，蛋白C、D表达存在差异性。其中C蛋白表达上调，D蛋白表达下调。”这样的句子在翻译时要根据英文论文的撰写特点，重新排序。其实该句在翻译时完全可以这样写：A组与B组相比，C蛋白表达量上调（A组表达水平VS B组表达水平，P值），D蛋白表达量下调（A组表达水平VS B组表达水平，P值）。之所以这样写就是因为中英文论文行文特点的不同，译员要在读懂中文论文的基础上将原来的内容经过“解码”后才会译出原汁原味的英文句子来。参考译文为：Compared with group B, up-regulation of Protein C was detected in group A (xx vs xx, P value). In addition, down-regulation of Protein D was detected in group A compared with that of group B (xx vs xx, P value). 值得一提的是，多数作者在行文时往往没有SCI论文内的标准格式撰写，但是翻译人员在进行翻译时却极有必要指出这些。因为这些能体现出一个人的科研素养。有心留意的译员就会发现很多时候客户的文章写作统计方面存在一些欠缺或不足，这些都需要译员指出来，这些细节对论文的接受可能没有实质性的改变，但是这是一种素质的体现。因为只有专业才能成就卓越！以上自辑文编译转载
各省医生晋升职称发表论文要求：北京北京乡镇卫生院或者卫生服务中心要求发省级以上的正规期刊。北京副高：2篇，北京正高：3篇。北京其他大多数医院要求发科技核心统计源期刊。 版面无要求，报材料时间：每年8月15日以前。 天津 市卫生厅公布的期刊目录内的期刊。天津市副高：2篇以上，第一作者;天津市正高：3篇以上。 报材料时间：每年的3、4月份报名。 河北河北省副高：以下条件满足其一：①发表2篇核心期刊②在学术期刊上发表4篇学术论文，1篇为核心期刊，3篇省级以上期刊③在15万字的书上任主编、再发表3篇学术论文④出书2本任副主编，15万字，再发3篇省级以上的正规期刊。 河北省正高：以下条件满足其一：①出书2本，任副主编，字数不少于20万字，发一篇核心期刊论文 ②出书一本，任主编，字数不少于20万字，发表3篇论文，其中一篇必须发核心期刊。③发3篇统计源期刊④发6篇论文，其中2篇核心期刊，4篇省级以上期刊。报材料时间：8月之前必须拿到书，对版面无要求。河南河南省副高：3篇国家级，1篇科技核心期刊。河南省正高：3篇国家级，1篇中文核心期刊，1篇科技核心期刊。报材料时间：9月底前版面要求：河南省副高1500字以上，河南省正高2000字以上。论文必须要在“中国知网”上检索得到。河南省卫生厅有自己的目录分一类、二类、三类期刊。山西山西省晋升正高：省级医疗机构发表论文3篇以上;市级以下医疗机构：发表论文2篇以上;个人著作一部，个人承担不少于10万字。山西省晋升副高：省级医疗机构发表论文2篇以上;出书，个人不少于3万字，发表1篇论文。论文必须在“中国知网”上检索得到。报材料时间：6月底-7月14日报材料。但至少5月就要拿到书，因为中国知网上传还需要1-3个月的时间。山东山东正高：国家级以上3篇，均为第一作者，每篇3000字以上;出书2部。山东副高：省级以上3篇，均为第一作者;出书一本。版面一般要求：一个整版。报材料时间：10月之前。陕西陕西省副高：在省卫生厅认可的期刊目录内发表2篇以上第一作者的论文，1500字以上。陕西省正高：发2篇以上，一篇科技核心期刊统计源期刊，另外一篇第一作者在省卫生厅认可的目之内。报材料时间：9月底必须拿到杂志。江西江西省职称晋升必须在国家新闻出版总署查的到的正规期刊，发表2篇第一作者的论文，三甲、三乙一般要求发中文生物核心期刊，论文必须在晋升前一年年底发出来。报材料的时间：8月底之前拿到书。 版面要求：1500字以上湖北湖北省副高：2篇以上的国家级期刊湖北省正高：3篇以上国家级期刊，对版面无要求。报材料时间：10月底之前。湖南湖南省副高：2篇省级以上第一作者的论文;湖南省正高：3篇省级以上第一作者的论文，个别三甲医院会要求发中文生物核心期刊、统计源期刊。报材料的时间：每年的6、7月份版面要求：1500字以上广东广东省正高：4篇省级以上的正规期刊，第一作者;广东省副高：3篇省级以上的正规期刊，第一作者;版面无要求;被“中国知网”收录的正规期刊，根据论文质量评定报材料时间：8月31日之前发出来的论文。广西广西正高：3篇，1篇核心，2篇省级以上正规期刊;广西副高：省级以上发2篇，以论著和综述形式发表至少6、7篇;报材料时间：8月份之前。四川总体要求：必须在A、B期刊目录之内。 四川省正高：第一作者4篇，其中三甲、三乙医院至少2篇论著，其他医疗单位论著至少一篇，另外至少一篇论文在A类期刊。四川省副高：作为第一作者要求在A、B类发表本专业学术论文3篇以上，其中论著至少一篇;出版本专业较高水平著作一部，本人撰写2万字以上。版面：发论著的话必须3000字以上。报材料时间：8月15日--8月30日重庆副高、正高发论文、选期刊均应是科技核心期刊以上的杂志，国家级期刊、省级期刊只能做为加分用，版面无要求。报材料的时间：【市级】7月底之前，【县级】8月中旬之前。江苏江苏省副高：至少发表2篇省级以上的论文江苏省正高：至少3篇以上省级以上的的论文。注：江苏省所发表论文的杂志必须在新闻出版总署能够查得到，同时江苏省在网站上面查到的刊名刊号与发表杂志刊登的一致;社区服务站的论文发表在增刊上也可以。报材料时间：一般年底出刊为第二年初准备。安徽安徽省副高：2篇正规期刊;安徽省正高：2篇以上正规期刊。版面无要求。报材料时间：8月底之前福建福建副高：第一作者在国家级以上杂志发表1篇;第一作者，省级以上，发2篇。 福建正高：第一作者在国家级期刊上2篇;第一作者在省级期刊上3篇。 论文必须在晋升前一年年底发出来，版面无要求。浙江浙江省卫生厅有自己的目录，浙江省自己的杂志或中华医学会主办的，或者是中文生物核心期刊。版面无要求报材料时间：8月20号以前。
医生们除了需要诊治病人之外还需要发表论文，不少医生都觉得写医学论文难，发表医学论文难上加难，那么今天小编就为大家介绍下医生如何发表论文，希望能帮助到大家。一、文章质量要符合发表的基本要求文章的质量是一个很抽象的东西，但也有一个大致通用的标准，即，观点正确，文字通畅，逻辑严密，结构合理，结论有创新，等等。如果您有了这样的文章，就可以进行下一步投稿的事情了。但是，由于我国学术界的特殊情况，文章质量达到发表的要求并不是太难的事情，或者经过我们的修改就可以发表。关于质量，可以参考日本质量专家的话，质量的核心是实用性。二、文章的选题要符合刊物的定位，不能乱投稿大家都知道，每一个刊物或者杂志都有自己特定的宗旨、栏目和专业定位，投稿前必须先对此进行了解，弄清楚目标杂志是哪个方面的。还要搞清是季刊、双月刊、月刊还是半月刊、周刊，这直接影响您的稿件发表的速度。三、文章格式要规范，还需控制字数学术性期刊的格式是非常严格的，医学论文的格式可以参照你所投刊物的要求去做。至于字数，因为很多刊物是按计空格字数收费的，所以，您要根据需要确定文章的字数，省得花冤枉钱。比如，高校评中级职称一般3500字就可以了，社会上评高级会计师、高级工程师等，3000字以上即可。还要注意，如果文章有图表，则要适当增加版面。四、提前投稿，尽量提前2—3个月投稿一般的学术刊物，从接收稿件到样刊出来，需要2-3个月。如果是核心刊物，则需要半年，或许更长时间。虽然最近几年，有很多刊物变成了月刊、半月刊，甚至旬刊，但还是提前准备为好。五、版面费起到破财免灾的作用在期刊上发表论文需要支付版面费已经成为一种惯例，所以作者们也不用在版面费上纠结，关键是能够解决自己的问题，花点钱也是必要的了。六、选择合法刊物，避免非法期刊发表医学论文不是随便找个期刊就可以的，期刊必须具有合法性，是合法期刊。不是国家新闻出版总署批准刊号的刊物，都是非法刊物。根据我的判断，目前我国大约有1000-2000家非法刊物，或不规范的刊物。对大部分普通作者来说，是很难判断刊物的合法性的。所以，大家要擦亮眼睛，以免上当。
首先，科研型和临床型有哪些共通点：科研型人才是通过科学的方法，运用专业的操作技术获得数据，并通过数学来阐释一种规律、相关性，通常步骤为“提出问题，（查阅文献，收集相关资料），建立假设与猜想，得出实验数据，数据分析，验证假设与猜想，（修改假设或理论），直到数据支持最终的假设或理论，得出结论；而临床型，我的理解是先观察现象，运用已学的知识，通过有机的结合得出一系列可能的假设，并通过诊断工具（例如X光，MRI,超声，听诊等）来对已有的假设进行验证、筛查，诊断结束，确诊并进入治疗阶段。可以说这两方面的人才都需要具备科学、严谨、客观、求实的基本素质。那么科研型和临床型具体有哪些不同或者各自比较独特的地方？1.科研型人才相对于临床型人才总体来说更擅长于实验操作，特别是需要运用到各种仪器的时候，并且科研型人才相对临床型人才做出来的实验精度总体更高，实验数据更接近真实结果。2.临床型研究相对于科研型研究更加针对于具体现状。例如如果你是传染病专家，你发现某个地方来的病人特别多并且症状相似，由此引起你的关注并进行调查，然后发现那里的人大多都喝井水，取样，检验（细菌，寄生虫等）得阳性....慢慢的一篇论文就诞生了。而实验型更倾向于科学的更深层次的研究，例如研究某某基因对癌症是否有影响，如何影响，倘若揭示了以前没有提到过的机制那你一下子就出名了（前提是经的起验证）。3.问题的来源不同：对于临床型，问题的来源自然来自于具体的病例；对于科研型那研究的来源就多了，可以是项目，可以是由某篇论文的延伸，还可以来自于备受社会关注的临床问题。4.实验型人才做实验是越做越细，因为要往深了发展，而临床型人才是需要保持一定深度的，像液体渗透一样的方式发展。举个例子，研究皮肤，实验型首先先了解皮肤的基本结构，了解完之后例如突然对毛发感兴趣，然而不同部位的毛发它也不太一样，于是就选择了鼻毛或头发作为研究对象，然后再研究基因对毛发的影响，于是就一对一对基因的敲除找到那些基因......；但是临床医生除非锁定了特定的人群否则一般不会这么做，例如有一个40岁的女性来医院就诊，经诊断为乳腺癌，问家族史得知该女性的其中一个姐姐，一个妹妹，一个外婆都因乳腺癌去世，然后该医生建议她和她剩下的兄弟姐妹等等做遗传学方面的检查，于是发现了原来乳腺癌也是可以“遗传”的。临床医生一般不会像一个锥子那样钻着学，理由是单精通一点对诊断没有特别大的帮助。好了，以上说的都是我对临床型人才和科研型人才的一些理解，当然我还“年轻”感觉说的很”low”。如有不正请指出。我对“临床医生以发表论文数量里评职称”的观点：1.临床医生的服务对象是人，倘若以发表论文数量作为能否评职称的依据，有可能导致医生以提升职称为目的做研究，导致盲目选择研究课题、研究质量参差不齐。这些都是小事儿，因为你做的研究质量差人家看都不会看，而且质量差或者是没新意的研究在一些著名的期刊上都是刊登不上的，而有经验、有
学术水平高，评职称时用得上。
说明，该人学术成果多， 从事学术工作久。相对的对评定职称有一定的帮助
普刊论文发表人数要求2到3个人，最多不能超过3个人。
一般来说核心期刊发表对作者人数没有明确限制，只要人数符合论文实际情况，科学合理，就是被允许的，核心期刊论文大多都是合著论文，原因就是因为核心期刊论文在国内是顶尖学术论文，论文涉及实验的开展，以及数据的汇总分析，工作量大，难度高，所以核心期刊发表有数位作者是很常见的。
正常的署名无需过多担心，需要注意的是挂名作者，挂名作者实际上可能并没有参与论文的创作与发表，也可能是对论文有一定程度的贡献，但贡献度不高，挂名作者需要谨慎，首先要参考发表刊物对这方面有没有详细要求，挂名作者人数需要控制，一般建议2-3人左右，过多的挂名作者会让文章的价值大打折扣。
简介
核心期刊是国内顶尖学术期刊，重复率必然不可能像普刊要求那么宽松，核心刊物对重复率的要求多在10%-15%左右，要求是比较高的。重复率低，说白了就是要求文章要创新。
有新思路有新观点，有作者独到的见解，符合要求的论文就是高质量的论文，就是具备较高学术价值的论文，所以多数作者对发表核心期刊论文感到吃力也就不足为奇了，发表核心期刊论文需要作者在专业内有一定积累才行。
必须在读研期间发表一篇到三篇的学术论文，对英语水平没有要求。
对于研究生来说，在开学的第一天上硕士导师变会告诉学生最基本的研究生毕业要求，我期中最为重要的就是三年的读研期间发表有价值的学术论文。
但是对于每个学生发表的论文数量和论文质量以及发表期刊每所高校都有着自己的规定，一般来说是高校都会有自己认可的期刊库，只有在这些期刊上面发表相应的论文才能够算是达到毕业的要求，而不是那些为了评选奖学金而发表的一些没有营养的论文。
研究生介绍：
研究生（Postgraduate）是国民教育的一种学历，一般由拥有硕士点、博士点的普通高等学校开展，研究生毕业后，也可称研究生，含义为具有研究生学历的人。
在中国，研究生分为硕士研究生及博士研究生。按照学位类型的不同，分为学术型研究生及专业型研究生两种。学术型研究生一般是指拥有学术型学位的人员，按学科设立，其以学术研究为导向。
中国计算机科学发论文最多高校揭晓，清华、浙大、上交大前三
最近，《2017中国高校国际学术影响力评价报告》发布，清华大学计算机科学的论文发表数量、创新人才数量双双排名全国第一，华中科技大学高被引数量第一。
国际成果规模（论文发文数量）：浙江大学、中国科学院大学、上海交通大学排前三。十年来高被引论文数量：清华大学、北京大学、浙江大学排前三。创新人才（主导科学家数量）：清华大学、浙江大学、北京大学排前三。优势学科（进入ESI前1%学科数量）：北京大学、浙江大学、中山大学排前三。
具体到计算机科学：
国际成果规模（论文发文数量）：清华大学、浙江大学、上海交通大学排前三。十年来高被引论文数量：华中科技大学、东南大学、清华大学排前三。创新人才（主导科学家数量）：清华大学、上海交通大学、浙江大学排前三。
这份报告是由中国教育发展战略学会人才发展专业委员会、中国教育网、中国教育在线、学术桥联合发布。
数据来源与评价指标
本报告的数据主要来源于ESI（Essential Science Indicators）数据库，数据时间段为2007.01.01-2017.2.28（十年）。
为了更好地识别高被引论文的第一作者和通讯作者，报告在 Web of Science 数据库中下载了高被引论文的题录数据。
第一作者的依据是 Web of Science 数据库论文题录数据中 AF 字段中的第一位。第一作者机构是 C1 字段中第一作者姓名对应的机构。
通讯作者的依据是 Web of Science 数据库题录数据中RP字段的作者。通讯作者机构是RP字段中作 者姓名对应的机构。
第一作者或通讯作者的机构可能有多个，数据处理中，报告按照顺序只采用第一机构。第一作者和通讯作者因在一项研究中的主导作用而被视为主导科学家。对于主导科学家的重名问题的处理依赖于一项发明专利技术“一种面向英文文献中中国作者的姓名消歧方法”。
截至 2017年2月28日，中国大陆共有209 所高校至少有一个学科入选 ESI 前1%高被引学科。本报告对于中国高校的国际学术影响力分析仅限于这 209 所高校。
报告内容分为“中国大学国际学术影响力评价”和“中国学科国际学术影响力评价”两部分。中国大学国际学术影响力评价”主要使用表1中的评价指标。
“中国学科国际学术影响力评价”主要使用表2中的评价指标。
中国高校国际学术影响力总体情况
需要注意的是，中国科学院大学成立于 2012 年，2012 年之前中国科学院研究生院的高被引论文数量未计入其中。另外，因大量署名中国科学院大学的高被引论文的第一作者与通讯作者的第一机构并非中国科学院大学，因此，主导论文数量较少。
2、十年来高被引论文数量：排名前三的高校是清华大学、北京大学、浙江大学。
上海交通大学、中国科学技术大学、复旦大学、南京大学、中山大学、哈尔滨工业大学、华中科技大学进入前十。
3、创新人才（主导科学家数量）：排名前三的高校是清华大学、浙江大学、北京大学。
上海交通大学、复旦大学、南京大学、中国科学技术大学、华南理工大学、南开大学、中山大学进入高校前十。
4、优势学科（进入ESI前1%学科数量）：排名前三的高校是北京大学、浙江大学、中山大学。
上海交通大学、复旦大学、清华大学、南京大学、武汉大学、山东大学、中国科学院大学进入高校前十。
计算机科学国际学术影响力：清华发论文最多，华中科大高被引最多
中国学科国际学术影响力中，计算机科学在国际成果规模、高被引论文、创新人才数量三个维度进行的评价。
1、国际成果规模（论文发文数量）：排名前三的高校是清华大学、浙江大学、上海交通大学。
2、十年来高被引论文数量：排名前三的高校是华中科技大学、东南大学、清华大学。
3、创新人才（主导科学家数量）：排名前三的高校是清华大学、上海交通大学、浙江大学。
报告的课题组负责人李江教授介绍，此次《报告》的发布除了作为国家有关部门、各高校、社会组织参考的同时，也能够激励高校从高水平成果、人才培养、学科建设三个维度考虑发展方向和策略。
根据自身的实际需要选择， 以下四个考试级别，通过一级才能拿到2级证书，后面的依次类推，但可以同时报考多个级别，国计算机等级考试所有级别证书均无时效限制，三、四两个级别的成绩可保留一次。考生一次考试可以同时报考多个科目
1973-2007年间，哈佛大学每年发表的SCI论文由1973年的2284篇（其中第一作者论文1629篇，占71%）增长到2007年的8567篇（第一作者3428篇，占40%）,年均增长率为3.96%；在Nature、Science和Cell三大学术期刊上共发表论文4666篇（第一作者2440篇，占52%）,由1973年的49篇增长到2007年的196篇,年均增长率为4.16%。相比之下，在三大期刊上发表论文数量排名第2位的麻省理工学院共2461篇,仅为哈佛的53%；而2007年中国大陆科研单位仅在Science上发表26篇、Nature上发表19篇。2006年哈佛大学的总研究经费为4.5亿美元（全美排名第27位），尚不及约翰霍普金斯大学（第1位）的1/3。开展合作研究在提高哈佛大学论文数量和质量方面发挥着重要作用。通过合作研究发表的SCI论文由1973年的1436篇增长到2007年的7637篇,年均增长率达5.04%；合作研究发表的论文占论文总数的比例也保持增长态势，从1973年的63%增长到2007年的89%。合作研究发表论文的数量增长突出，从某种程度上得益于哈佛在前沿领域研究具有相当的科学领导力。哈佛大学独立在三大期刊上发表论文的平均被引次数（Nature为144次、Science为172次、Cell为236次）均低于其合作发表论文的平均被引次数（Nature为220次、Science为213次、Cell为300次）,这在一定程度上表明通过合作研究发表的论文具有更高的影响力。哈佛大学在科学主流方向—生物医药领域成果突出。生物化学和分子生物学、细胞生物学、神经科学、免疫学、肿瘤学和交叉科学等是哈佛大学产出SCI论文最多的学科。哈佛医学院是发表高水平论文的主要学院，1973-2007年间作为第一完成单位在三大期刊上共发表论文1547篇，占哈佛作为第一完成单位在三大期刊上发表论文总数的63%。这在一定程度上说明生物医药领域是哈佛的优势学科领域。哈佛大学发表论文的定量分析数据表明,开展跨机构的合作研究是提高研究水平的有效途径之一。生物医药领域作为当前科学发展的主流方向,我国高校和科研院所在该领域还有很大的发展空间，在该主流方向上不断汇聚力量、取得突破性进展,将有力带动和提升我国科技发展的整体水平。