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1887年,美国学者威尔逊发表了《行政学研究》一文,开创了行政学研究的先河,提出了新的话语指向、理论范式和结构体系。文中的基本思想,对于我们推进行政体制改革、重构政府职能、加强行政伦理建设和提高政府能力,都具有十分重要的意义。
1887年美国学者T.W.威尔逊发表了《行政学之研究》一文，主张政治与行政分离，建立一门独立的行政学科。威尔逊因此被誉为行政学的奠基人。
行政之研究是威尔逊的开山之作。
威尔逊著写的《行政学研究》于1887年发表。该文被认为是公共行政学的起点，为行政学作为一门独立学科进行系统研究奠定了基础。概述了行政学研究的历史，认为其是一个比较新的发展，完全有必要作为一门学科加以研究，同时提出了行政学研究的必要性和价值。《行政之研究》标志着公共行政学的产生。
威尔逊指出行政学的研究目标在于两点，一是政府能够做什么；二是政府怎样有效率地做。行政学受到重视首先是在以法国和德国为主的欧洲大陆，他们试着促进政府的合理化、亲民化来避免群众推翻自己，从而建立新的民主主义政权。
行政的特点：
行政的公共性。公共行政的公共性是政府合法性的基础。公共性在我国表现为政府全心全意地为人民服务，实现人民群众的根本利益。还表现为以宪法为基础提供公共物品、弥补市场失灵，作为公共信托人实现公民的民主权利。同时要求以政府为主体的公共组织远离市场规则。
行政必须体现国家意志。任何一个国家都必须体现和执行国家意志，必须确保政治统治职能。国家的政治统治职能只能由政府来承担。行政必须是依法行政。依法行政是现代各国公共行政的特点之一。宪法是国家的根本大法，依法行政就是要贯彻和体现宪法的原则和精神。在这个前提下，公共行政也必须贯彻执行各种法律、法规和政策。
《行政之研究》是威尔逊的开山之作。
《行政学研究》由威尔逊著写，1887年发表。该文被认为是公共行政学的起点，为行政学作为一门独立学科进行系统研究奠定了基础。概述了行政学研究的历史，认为其是一个比较新的发展，完全有必要作为一门学科加以研究，同时提出了行政学研究的必要性和价值。
认为行政学研究的开展是由于社会逐渐增加的复杂性，是国家正在发展的功能和自由民主发展的结果。指出行政是单位最重要的部分，是行动中的单位，是单位实际运作的具体体现。行政和政治既相互依赖又相互独立，后来被行政学术界误称为典型的政治与行政“二分法”。
行政学介绍
行政管理学又称行政学，也称公共行政学或公共管理学。它是一门研究政府对社会进行有效管理规律的科学，是国家公务员和其他公共部门工作人员必备的知识。行政管理学作为一门科学，在20世纪初成立以来，得到了长足的发展。
在发达国家，行政管理（公共行政）已成为一个独立的，具有众多理论流派、多学科交叉、理论联系实际的一门科学。开放以来，中国行政管理学的研究蓬勃发展。行政管理作为单位管理和企业管理的主要内容，具有全局性、统筹性，这就要求新一代的管理人员具备管理职能、协调职能和服务职能。
以上内容参考：百度百科—《行政之研究》
艺术类国家级核心期刊有《美与时代》和《艺术品鉴》。
可以在《美与时代》和《艺术品鉴》上发表美术理论，这两种刊物均在中国知网收录。
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参考资料来源：百度百科－美与时代
参考资料来源：百度百科－艺术品鉴
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1、 《赵孟頫“古质”美学思想述评》入选“国际赵孟頫书学讨论会” 1995年10月2、 《方介堪篆刻艺术评析》入选“全国首届篆刻理论研讨会” 1995年10月3、《钱瘦铁书法艺术略述》载《中国书法》 1996年第5期4、 《篆刻批评原理绪论》入选“篆刻学战略研讨会”。 1997年07月5、《孙过庭与书谱》（上、下）载《书法报》 1997年09月6、参加全国青年书法理论家座谈会，发言稿载《中国书法》 1997年12月7、《七届中青展观後》载《中国书法》 1998年第2期8、《“四重”：重构书法传统的理路》载《中国书法》 1999年第3期9、《论沈曾植的书法艺术》载《中国书法》 1999年第2期10、《第四届浙江花鸟画展观後》载《中国花鸟画》 1999年第1期11、《读〈三百年来的书学〉》入选浙江省博物馆“沙孟海国际书学研讨会” 1999年12、 《关於明清篆刻历史研究的思考》入选“国际明清流派篆刻研讨会”，载《东方博物》 2000年10月13、 《康有为与〈广艺舟双楫〉》入选“中国书法史学国际学术研讨会” 2000年12月14、 《关於楷书书体的概念与发生、发展过程》载《书法研究上海书画出版社》 2001年04月15、 《谢磊明评传》载《西泠百年印举》 浙江古籍出版社 2003年16、 篆刻作品入编《中国当代青年篆刻名家作品精萃》杭州出版社 2003年17、《沈曾植吴昌硕交往初考》参加西泠印社“百年名社.千秋印学国际印学研讨会” 2003年18、《再论沈曾植的书法艺术》 《嘉兴学院学报》 2005年19、《沈曾植的书法艺术》（新订） 《书法》杂志 2006年第9期20、《沙孟海的篆刻艺术》 《中国书法》杂志 2011年第1期20、《中国美院书法本科教学的经验与思考》《中国书法》杂志 2013年第6期20、 《康有为与〈广艺舟双楫〉批评》入选中国书协“首届国际康有为书学研讨会”21、《潘天寿“四全”略论》载《中国花鸟画》第3期22、《沈曾植的书法艺术》载《近代书法史》所著论文曾先後6次入选浙江省书法理论研讨会。在《书法报》、《书法导报》、《中国书画报》、《美术报》等报刊上发表文章计30馀篇。其中下列文章，反响较大：《谈新概念篆刻的文化视野》（上、下）、《新潮印风谈系列》（共8篇）、《篆刻的形式与美术》、《新概念篆刻作品集的前言》、《我对先锋书法的理解》、《我对二王书法的理解立场》、《感觉刻印》、《书法创作中的个性问题》、《闲章欣赏系列》共20馀篇。另外在《浙江文艺报》“书家一栏”，共发表文章10馀篇。有关文学、音乐、美术、体育的散文随笔若干篇载于《温州青年》杂志。硕士论文《赵之谦温州、福州、黄岩行迹考》、博士论文《<寐叟题跋>研究》均荣获选“中国美术学院优秀毕业论文”称号。
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这是因为他是一个非常有才华的人，而且他在写作这方面也非常的优秀，而且他也是一个非常低调的人，看待很多事物都非常的透彻。
因为是Nature这个杂志是世界上历史最悠久的自然文化杂志之一，在这个领域有着非常高的声望，可以说是自然领域的权威杂志。杂志的声望高，门槛高，对于文章的要求也随之就高。
如果你的学术生涯中遇到这样的论文，相信你会感到惊讶。这是来自美国加州大学洛杉矶分校的数学家张益唐博士带领团队完成，他们证明了其为Landau-Siegel零点猜想。这一“中国人”这是全世界华人数学家向全世界发出的祝贺之声！此前，张益唐团队曾获得数个重要的成果及论文。
该论文从理论到应用证明了该猜想是数理逻辑的“基石”，其重要性将影响人类对数学问题的解决以及知识获取。其在数学和物理学界引起了广泛的关注。论文引用自美国数学协会(AAA)的统计，张益唐领导的研究团队在一年内向学术界公布了4个Landau-Siegel零点猜想的证明。同时张博士还表示，这些结果对于未来数理逻辑相关领域的研究将产生重要影响并引发全世界数学家向该方向迈进；而对于数学界来说，这也是值得纪念与庆贺的事情。
虽然中国数学家已经为世界数学做出了巨大贡献，但与国际上相比，中国的数学家还很少。近年来，我国取得的杰出贡献在国际上已经越来越受瞩目。特别是在数理逻辑领域上取得杰出的成就，特别是在Landau-Siegel零点猜想上取得突破性进展对整个数理逻辑领域起到极大的推动作用。张益唐获得这一结果显示出他在这一领域中超群精湛的数学水平及卓越的推理能力具有重要意义。
此外与张益唐同在加州大学洛杉矶分校的杨柳岩教授也在今年6月在《数学年刊》上发表了论文，证明了其对零点猜想所做出的工作。张益唐在文章中提到这个猜想是由他的同事们共同努力而得到的结果。我们也希望该论文能够影响到更多人对Landau-Siegel零点猜想提出相关质疑及研究热情。
首先曹原的天赋是毋庸置疑的，并且他付出了一般人付出不了的时间在研究某一个方面。1996年，曹原出生于四川成都。在小时候他就喜欢捣鼓各种奇奇怪怪的东西。曹原在两年内就完成了他的初中和高中课程。 2010年正是他14岁时，被选如最杰出的“严济慈物理人才班”，这里的课程主要是培养学生扎实的物理基础。即使在天才青年班，曹原依然十分优秀。他经常会问一些奇怪的问题，并与教授讨论。18岁时获得了中国科学技术大学的本科学位，之后前往美国的麻省理工学院进行深造。2018年，22岁的曹原因发现石墨烯超导角度轰动国际学界，开辟了凝聚态物理研究的新领域，成为Nature杂志创刊149年来以第一作者身份发表论文的最年轻中国学者。2018年，曹原曾一天连发2篇Nature。2020年5月7日，他再次一天连发2篇Nature。 本次在Nature杂志上发论文已经是曹原的第五篇了。
世界上还有很多未知的领域，等待着人们去探索，但是往往普通人是发现不了这些的，一般都是科学家进行研究之后得出的结论，有时候甚至是猜想。所以要在未知的领域探索出一星半点是很难的。曹原从小开始就喜欢拆东西然后看里面的构造，甚至自己搭建了一个化学实验室，在里面做各种实验。这些都离不开他的好奇心，好奇心驱使着他学习更多的知识，当他学习到更深层次的知识就发现原来自己知道的只是冰山一角。
在普通人眼里，科研毫无疑问是枯燥的。2017年，曹原再做实验过程中偶然发现石墨烯具备非常规的超导电性，这让他很惊讶，这个发现勾起了他浓厚的兴趣。 之后的日子里，曹原为了这个“不起眼”的现象花费了不计其数个日夜，难以想象他要做多少次实验，查多少次资料。除了热爱真的找不出一个词来形容这么令人敬佩的行为。
推荐系统的目的是通过推荐计算帮助用户从海量的数据对象中选择出用户最有可能感兴趣的对象。涉及三个基本内容:目标用户、待推荐项目以及推荐算法，基本流程为：描述为用户模型构建、项目模型建立以及推荐算法处理三个基本流程； 为了能够为用户提供准确的推荐服务，推荐系统需要为用户构建用户模型，该模型能够反映用户动态变化的多层次兴趣偏好，有助于推荐系统更好的理解用户的特征和需求。构建用户模型通常需要经历三个流程:用户数据收集，用户模型表示以及用户模型更新。 （1）用户数据收集：用户数据是用户模型构建的基础，用户数据收集的方式一般有显示方式获取和隐式方式获取两种。 显示方式获取的数据是用户特征属性和兴趣偏好的直接反映，所获得的信息数据是较为客观全面的，比如用户在注册时包含的性别、年龄等信息可以直接表示出用户的基本人口学信息和兴趣信息，用户对项目的评分可以反映出用户的偏好。但显示获取的方式最大的缺陷是其实时性较差，并且具有很强的侵袭性。 隐式方式获取用户数据是在不干扰用户的前提下，采集用户的操作行为数据，并从中挖掘出用户的兴趣偏好。用户的很多操作行为都能反映出用户的喜好，比如用户浏览网页的速度、用户查询的关键字等，推荐系统在不影响用户使用系统的情况下，通过行为日志挖掘出用户的偏好。隐式获取方式由于具有较好的实时性和灵活性和较弱的侵袭性，己经成为推荐系统中主要的用户数据采集方式。 （2）用户模型表示：用户模型是从用户数据中归纳出的推荐系统所理解的用户兴趣偏好的结构化形式。 a 基于内容关键词表示； b 基于评分矩阵表示； （3）用户模型更新：推荐系统面临的问题之一是兴趣漂移，兴趣漂移的根本原因在于用户的兴趣会随时间发生改变。为了使用户模型够准确的代表用户的兴趣，推荐系统需要根据最新的用户数据对用户模型进行更新。 目前项目模型主要通过基于内容和基于分类这两类方式来建立。基于内容的方式是以项目本身内容为基础，向量空间模型表示是目前御用最为广泛的基于内容的方式。 基于分类的方式是根据项目的内容或者属性，将项目划分到一个或者几个类别中，利用类别信息来表示项目，这种方法可以很方便地将项目推荐给对某一类别感兴趣的用户。常见的分类算法有朴素贝叶斯算法和KNN分类算法等。 推荐系统实现的核心是其使用的推荐算法。针对不同的使用环境及其系统的数据特征，选取不同的推荐算法，可以在本质上提高推荐系统的推荐效果。根据不同的分类标准，推荐算法出现了有很多不同的分类方法，本文采用了比较普遍的分类方法。 推荐系统通常被分为基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法以及混合模型推荐算法三大类。 基于内容的推荐算法，其本质是对物品或用户的内容进行分析建立属性特征。系统根据其属性特征，为用户推荐与其感兴趣的属性特征相似的信息。算法的主要思想是将与用户之前感兴趣的项目的内容相似的其他项目推荐给用户。 CBF（Content-based Filter Recommendations）算法的主要思想是将与用户之前感兴趣的项目的内容相似的其他项目推荐给用户，比如用户喜欢Java开发的书籍，则基于内容过滤算法将用户尚未看过的其他Java开发方面的书籍推荐给用户。因此，该推荐算法的关键部分是计算用户模型和项目模型之间的内容相似度，相似度的计算通常采用余弦相似性度量。 基于内容的推荐过程一般分为以下三个模块: （1）特征提取模块:由于大多数物品信息是非结构化的，需要为每个物品(如产品、网页、新闻、文档等)抽取出一些特征属性，用某一恰当的格式表示，以便下一阶段的处理。如将新闻信息表示成关键词向量，此种表示形式将作为下一模块(属性特征学习模块)的输入。 （2）特征学习模块:通过用户的历史行为数据特征，机器学习出用户的兴趣特征模型。本模块负责收集代表用户喜好的数据信息，并泛化这些数据，用于构建用户特征模型。通常使用机器学习的泛化策略，来将用户喜好表示为兴趣模型。 （3）推荐模块:该模块利用上一阶段得到的用户特征模型，通过对比用户兴趣模型与带推荐物品的特征相似度，为用户推荐与其兴趣相似度较高的物品，从而达到个性化推荐的目的。该模块一般采用计算用户兴趣向量与待推荐物品特征向量的相似度来进行排序，将相似度较高的物品推荐给相应用户。计算相似度有多种方法，如皮尔逊相关系数法、夹角余弦法、Jaccard相关系数法等。 协同过滤算法（Collaborative Filtering）是于内容无关的，即不需要额外获取分析用户或物品的内容属性特征。是基于用户历史行为数据进行推荐的算法。其通过分析用户与物品间的联系来寻找新的用户与物品间的相关性。 该算法算法通常有两个过程，一个过程是预测，另一个过程是推荐。主流的协同过滤算法包括三种:基于用户的协同过滤(User-Based Collaborative Filtering,UBCF)、基于项目的协同过滤(Item-Based Collaborative Filtering, IBCF)和基于模型的协同过滤(Model-Based Collaborative Filtering, MBCF) （1）基于用户的协同过滤算法 基于用户的协同过滤推荐算法，先通过用户历史行为数据找到和用户u相似的用户，将这些用户感兴趣的且u没有点击过的物品推荐给用户。 算法主要包括以下两个步骤: (1)找到与目标用户喜好相似的邻居用户集合。 (2)在邻居用户集合中，为用户推荐其感兴趣的物品。 UBCF的基本思想是将与当前用户有相同偏好的其他用户所喜欢的项目推荐给当前用户。一个最典型的例子就是电影推荐，当我们不知道哪一部电影是我们比较喜欢的时候，通常会询问身边的朋友是否有好的电影推荐，询问的时候我们习惯于寻找和我们品味相同或相似的朋友。 （2）基于物品的协同过滤算法 基于物品的协同过滤算法(Item-based Collaborative Filtering)其主要思想是，为用户推荐那些与他们之前喜欢或点击过的物品相似的物品。不过基于物品的协同过滤算法并不是利用物品的内容属性特征来计算物品之间的相似度的。该类算法是利用用户的历史行为数据计算待推荐物品之间的相似度。在该类算法中，如果喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B，那么就可以认为物品A和物品B之间的相似度很高。 算法分为以下两个步骤: (1)根据用户历史行为数据，计算物品间的相似度。 (2)利用用户行为和物品间的相似度为用户生成推荐列表。 IBCF算法是亚马逊在2003年发表的论文中首次提出，该算法的基本思想是根据所有用户的历史偏好数据计算项目之间的相似性，然后把和用户喜欢的项目相类似的并且用户还未选择的其他项目推荐给用户，例如，假设用户喜欢项目a，则用户喜欢与项目a高度相似且还未被用户选择的项目b的可能性非常大，因此将项目b推荐给用户。 UBCF和IBCF都属于基于内存的协同过滤算法，这类算法由于充分发挥了用户的评分数据，形成全局推荐，因此具有较高的推荐质量。但随着用户和项目的规模增长，这类算法的计算时间大幅上升，使得系统的性能下降。针对该问题，研究人员提出将数据挖掘中的模型和CF算法结合，提出了基于模型的协同过滤算法(MBCF) 。 MBCF算法利用用户历史评分数据建立模型，模型建立的算法通常有奇异值分解、聚类算法、贝叶斯网络、关联规则挖掘等，且通常是离线完成。由于MBCF通常会对原始评分值做近似计算，通过牺牲一定的准确性来换取系统性能，因此MBCF的推荐质量略差于UBCF和IBCF。 由于基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法都有其各自的局限性，混合推荐算法应运而生。混合推荐算法根据不同的应用场景，有多 种不同的结合方式，如加权、分层和分区等。 目前使用的混合推荐算法的思想主要可以分成以下几类: （1）多个推荐算法独立运行，获取的多个推荐结果以一定的策略进行混合，例如为每一个推荐结果都赋予一个权值的加权型混合推荐算法和将各个推荐结果取TOP-N的交叉混合推荐算法。 （2）将前一个推荐方法产出的中间结果或者最终结果输出给后一个推荐方法，层层递进，推荐结果在此过程中会被逐步优选，最终得到一个精确度比较高的结果。 （3）使用多种推荐算法，将每种推荐算法计算过程中产生的相似度值通过权重相加，调整每个推荐算法相似度值的权重，以该混合相似度值为基础，选择出邻域集合，并结合邻域集合中的评估信息，得出最优的推荐结果。 BP (Back Propagation)神经网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络。 BP神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层，每一层由一个或多个神经元组成，其结构图如图2-3所示。BP神经网络拥有很强的非线性映射能力和自学习、自适应能力，网络本身结构的可变性，也使其十分灵活，一个三层的BP神经网络能够实现对任意非线性函数进行逼近。 BP神经网络的训练过程通常分为3个过程，依次分别为数据初始化过程、正向推演计算过程以及反向权重调整过程。数据初始化是BP神经网络能够进行有效训练的前提，该过程通常包括输入数据进行归一化处理和初始权重的设置；正向推演计算是数据沿着网络方向进行推演计算;反向权重调整则是将期望输出和网络的实际输出进行对比，从输出层开始，向着输入层的方向逐层计算各层中各神经元的校正差值，调整神经元的权重。正向推演计算和反向权重调整为对单个训练样本一次完整的网络训练过程，经过不断的训练调整，网络的实际输出越来越趋近于期望输出，当网络输出到达预期目标，整个训练过程结束。 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频一逆文档)是文本处理中常用的加权技术，广泛应用于信息检索、搜索引擎等领域。 TF-IDF的主要思想是:如果一个关键词在文档中出现的频率很高，而在其他文档中出现次数较少，则该关键词被认为具有较强的代表性，即该关键词通过TF-IDF计算后有较高的权重。 TextRank算法，是一种用于文本关键词排序的算法，页排序算法PageRank。 PageRank基本思想是将每个网页看成一个节点，网页中的链接指向看成一条有向边，一个网页节点的重要程度取决于链接指向该网页节点的其他节点的数量和重要权值，该过程描述如下:让每一个网页对其所包含的链接指向的网页进行迭代投票，每次迭代投票过程中票的权重取决于网页当前拥有的票数，当投票结果收敛或者达到指定的迭代次数时，每个网页所获得票数即为网页重要程度权值。 TextRank算法相比于TF-IDF最大的优点是TextRank是一种无监督的学习，因此不会受限于文本的主题，并且无需大规模的训练集，可以针对单一文本进行快速的关键词的权重计算。