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首先你得完成一篇论文，去找合适的期刊投稿，之后才能发表，我之前联系的是汉斯出版社的公众号上的编辑，直接找编辑投稿可以优先处理稿件
本篇论文关注的焦点在于多跳问答问题中，对于问题的拆分，在本文中，作者对问题的处理方法是将其分为多个子问题，其中这每个子问题通过一个单跳的阅读理解模型去解决回答问题，最后再将他们合并。将问题拆分作者使用的是对原问题进行跨度分割，根据问题的类型不同进行不同的处理，最后通过一个加权得到最后答案。 作者提出了DECOMPRC，这是一种用于多跳RC的系统，它将多跳问题分解为更简单的单跳子问题。 我们将子问题生成作为跨度预测问题，将模型训练在400个带标签的示例上可以生成高质量的子问题。 此外，DECOMPRC从分解评分步骤中获得了更多收益。 DECOMPRC在HOTPOTQA干扰项设置和完整的Wiki设置方面达到了最先进的水平，同时以子问题的形式为其决策提供了可解释的证据，并且在对抗性设置方面比强大的基线更强大。 回答复杂的问题对于人类来说是一项耗时的活动，需要推理和信息整合。最近在阅读理解方面的工作在回答简单问题方面取得了进展，但是解决复杂问题仍然是持续的研究挑战。相反，语义解析器已经成功地处理了组合性，但前提是该信息位于目标知识库中。在本文中，作者提出了一个新颖的框架，用于回答广泛和复杂的问题，假设使用搜索引擎和阅读理解模型可以回答简单的问题。我们建议将复杂的问题分解为一系列简单的问题，并从一系列答案中计算出最终答案 在本文中，作者提出了一个基于问题分解和与Web交互的新框架，用于回答复杂问题。 作者在此框架下开发了一个模型，并证明了该模型可以提高两个数据集上的复杂QA性能，并使用两个RC模型。 我们还发布了一个新的数据集COMPLEXWEBQUESTIONS，其中包括问题，SPARQL程序，答案和作者的模型收集的Web片段。 作者认为，该数据集将为质量保证和语义解析社区提供服务，推动对组成性的研究，并推动社区为质量保证提供整体解决方案。 在以后的工作中，作者计划对模型进行训练，直接从薄弱的监管（即表示法）中提取信息，并不仅要从网络中提取信息，还要从结构化信息源（例如网络表格和知识库）中提取信息。 在这项工作中，作者专注于复杂问题的语义解析，并提出了一种新颖的层次语义解析（HSP）方法，该方法利用复杂问题的分解性进行语义解析。 作者的模型是基于分解-集成的思想在三阶段的解析体系结构中设计的。 在第一阶段，提出了一个问题分解器，它将一个复杂的问题分解为一系列子问题。 在第二阶段，设计了一个信息提取器来导出这些问题的类型和谓词信息。 在最后一个阶段，将先前阶段生成的信息进行整合，并为复杂问题生成逻辑形式。 最后对复杂的语义复杂数据集COMPLEXWEBQUESTIONS进行了实验，结果表明，与最新方法相比，该模型取得了显着改进。 在这项工作中，作者提出了一种基于序列到序列范式的新颖的分层语义解析（HSP）模型。 实验表明，与以前的几个系统相比，HSP有效地提高了性能。 作者还设计了一种神经生成问题分解器，该分解器比基于拆分的问题分解方法具有更高的性能。 进一步的实验还证明，提出的神经生成问题分解器也受益于HSP机制 用于回答问题的语义解析的最新工作集中在冗长而复杂的问题上，如果在两个人之间的正常对话中提出问题，其中许多问题似乎是不自然的。 为了探索对话式质量检查环境，我们提出了一个更为现实的任务：回答一系列简单但相互关联的问题。 作者从Wikipedia收集了6,066个问题序列的数据集，这些问题序列查询了半结构化表格，总共有17,553个问题-答案对。 现有的QA系统在作者的数据集上进行评估时面临两个主要问题：（1）处理包含对先前问题或答案的共同引用的问题，以及（2）将问题中的单词或短语与关联表中的对应条目进行匹配。 作者提出了这样一个数据集，其中的问题是简单问题但是是有内在关联的，这样的数据集转向了一种更具对话性的多回合方案，在这种方案中，系统必须依靠先前的上下文来回答用户当前的问题。 为此，作者引入了SQA，该数据集由6,066个有关Wikipedia表的相互关联的问题的唯一序列组成，总共有17,553个问题-答案对。 据我们所知，SQA是第一个处理顺序问题解答的语义分析数据集，这是信息访问的更自然的界面 实际Web数据上的机器阅读理解（MRC）通常要求机器通过分析搜索引擎检索到的多个段落来回答问题。 与单通道的MRC相比，多通道的MRC更具挑战性，因为我们很可能会从不同的通道中获得多个令人困惑的答案候选者。 为了解决这个问题，我们提出了一种端到端的神经模型，该模型可使那些来自不同段落的答案候选者根据其内容表示来相互验证。 具体来说，我们联合训练三个模块，这些模块可以基于三个因素来预测最终答案：答案边界，答案内容和跨通道答案验证。 实验结果表明，我们的方法在很大程度上优于基线，并且在英语MS-MARCO数据集和中文DuReader数据集上均达到了最先进的性能，这两种数据集都是为实际环境中的MRC设计的 。 在本文中，我们提出了一个端到端的框架来解决多通道MRC任务。 我们在模型中创造性地设计了三个不同的模块，它们可以找到答案边界，对答案内容进行建模并进行跨通道答案验证。 可以使用不同形式的答案标签来训练所有这三个模块，并且一起训练它们可以提供进一步的改进。 实验结果表明，我们的模型在很大程度上优于基线模型，并且在两个具有挑战性的数据集上均达到了最新的性能，这两个数据集都是为在实际Web数据上的MRC设计的。 判别式问答模型可能过度适合数据集中的表面偏见，因为当任何线索使答案成为可能时，它们的损失函数就会饱和。 我们介绍了问题和答案的联合分布的生成模型，这些模型经过训练可以解释整个问题，而不仅仅是回答它。 我们的问题回答（QA）模型是通过学习先验答案和条件语言模型来实现的，该条件语言模型根据给定的答案来生成问题-在逐字生成问题时允许进行可扩展且可解释的多跳推理。 我们的模型通过在SQUAD和CLEVR基准测试中具有可比性的判别模型而获得了具有竞争力的性能，这表明与以前的工作相比，它是用于语言理解和推理的更通用的体系结构。 该模型极大地提高了从有偏见的训练数据到对抗测试数据的通用性，从而在ADVERSARIALSQUAD上获得了最新的结果 本文提出基于生成模型架构的机器阅读模型，其优化的目标是：给定context，最大化question和answer的联合概率，用概率表示为p(a,q|c)。该概率可以分解为p(a|c)p(q|a,c)。对于这两部分，分别训练两个模型，最后在预测时，遍历所有候选的answer选出最大化联合概率p(a,q|c)的answer作为预测结果。 基于知识库的问题解答（KB-QA）在处理需要分解为子问题的复杂问题时提出了挑战。 这里要解决的一个重要案例是时间问题，需要发现和处理时间关系的线索。 我们提出TEQUILA，这是一种可以在任何KB-QA引擎之上运行的时间QA的使能方法。 TEQUILA有四个阶段。 它检测问题是否具有时间意图。 它分解问题并将其重写为非时间子问题和时间约束。 然后，从基础KB-QA引擎检索对子问题的答案。 最后，TEQUILA在时间间隔上使用约束推理来计算完整问题的最终答案。 与最先进的基准进行比较显示了我们方法的可行性。 TEQUILA将复合时间问题分解为一个或多个非时间子问题（返回候选答案）和一个或多个时间子问题（返回时间约束）。子问题的结果通过相交的答案相结合。 将约束应用于与非时间子问题的结果相关的时间范围。 作者使用从第一原理设计的一组词汇语法规则来分解问题并将其重写为其组成部分 理解复杂问题的组成语义是质量检查的一个公开挑战。 我们专注于暂时性问题解答（KB），这是应付重要信息需求的重要步骤。 我们的方法在最近的基准测试中表现出了提高的性能，并且在一般复杂问题上的表现优于最新的基准。 我们的工作强调了构建可重复使用的模块的价值，这些模块可改进多个KB-QA系统
确定了研究方向后，我们就真正开始研究了。 很多人一般是上网找相关综述，但是很少人会发表综述性文章。我们可以下载名校硕士、博士的毕业论文，前几章一般都是介绍研究背景、现状、以及面临的问题等等。相信一周时间就能充分了解研究现状。我们也不要忘记做笔记进行归纳分类，因为我们看的文章都是电子版，我们可以直接复制文字进行word整理。推荐使用有道云笔记进行整理，个人感觉很好用，不妨试一下。第二周看中文高质量文献一下就看英文可能大家都不习惯，因为有很多专业名字都不知道。所以不妨拿出一周时间看近年发表的EI的中文文献。看文献时也要做笔记归纳分类，好的表达方式也记录，因为写论文时，我们经常碰到怎样表达研究内容的苦恼，不妨早点加强表达能力。看文献时，也要进行标记，好的标记习惯可以提高阅读效率，因为当我们看完整片论文后，我们只看标记就可以知道文章的重点思路、以及它的创新与不足之处。大家看的论文一般都是PDF格式的，推荐大家用福晰PDF阅读器，个人感觉符合中国人的习惯。看完文章时要有一种找茬的心里，文章是否可以进行改进。每读完一篇文章都要进行归纳总结。第三周开始看英文文献英文文献也是良莠不齐，大家尽量不要看会议，要看外文的期刊 。像我们通信，最好的是IEEE中的trans文献。看好的英文文献要细细看，认真体会他表达的意思。英文不好的同学更要静下心来看。在这推荐金山词霸，遇到不认识的单词，只需双击即可。第四周确定研究的最小方向我们读了3周的文献，应该可以很好的了解研究现状。那就应该确定具体的研究内容，具体要解决什么问题。只有这样我们才能进行更明确的搜文献、看文献。第五周寻找解决方案如果明确了要解决的问题，那就应结合所学与所看的文献，寻找解决问题的方法。可以找同学相互交流，即使不一个研究方向。一个局外人的观点可能打破自己的定向
noteexpress免费版写硕士毕业论文够用。NoteExpress是北京爱琴海软件公司开发的一款专业级别的文献检索与管理系统，其核心功能涵盖知识采集，管理，应用，挖掘的知识管理的所有环节，是学术研究，知识管理的必备工具，发表论文的好帮手。优点：NoteExpress具备文献信息检索与下载功能，可以用来管理参考文献的题录，以附件方式管理参考文献全文或者任何格式的文件，文档。可以从全球最大的在线书店Amazon的资料库中检索，下载题录信息。NoteExpress的笔记功能记录，类似日记，科研心得，论文草稿等瞬间产生的隐性知识可以迅速记录。提供相关检索历史保持功能。
1、极简型代表选手：EverMemo（印象便签， 仅Android版）、爱墨日记（iMemo，仅IOS版）这俩APP没有太多花哨功能，点开就可以记录，也不用非要注册登录才能使用。而且你所记每一份笔记，最终都能以文字块形式排列在界面上，直观一目了然，方便查找。非常比较适合平时的碎片记录，比如待完成的琐碎事项、突然产生的灵感等。EverMemo简约到它的编辑功能除了输入文字，就只有添加项目符号，简约到极致，超节省时间。爱墨日记稍微多加了些小功能，比如背景变色、提醒、分享等。在它的分享园地“墨茶”里，能看到各式各样的人分享的笔记，闲来无事的时候看看别人的笔记会很有意思，可能还会获得一些启发。不过，如果你喜欢用系统自带的记事本，那这一型就不用考虑啦！2、中简型代表选手：随笔记（GNotes，仅Android版）、印记（仅Android版）这两款也是相对简洁实用的，只不过比以上两款极简型再多添加了些功能，可以用来做篇幅大一点的文字记录。随笔记，插入功能比较丰富，比如插入图片、录音、手写、涂鸦、附件等，并且支持分享到其他应用甚至是其他笔记类应用中。印记，一是在文字编辑功能上做了些花样，比如调整文字颜色、字号、字体，选择信纸模板等，可能让你更想用来写日记；二是有语音识别文字的功能，识别率比较高。另外它们让人惊喜的一点，就是支持批量导出，方便笔记打包搬家。3、多功能型代表选手：印象笔记、有道云笔记、为知笔记说到这类多功能型APP，大家都应该很熟悉了。它们在基础的文本编辑功能上，增加了更多附加功能，比如支持录音笔记、手写笔记、团队协作编辑等，适合比较系统的文档编辑需求。各自有特色的地方是，为知笔记有各种美观的图文模板，包括日记类、工作日志类、会议记录类、九宫格类、工作周报类、散文类等；有道云笔记，支持文档扫描，有较为丰富的文字编辑功能；印象笔记，除了前两者已有的功能，还包括添加地理位置、添加视频文件、工作群聊等。4、全能商务型代表选手：WPS Office移动办公利器， Word、TXT、Excel、PPT一应俱全，各种模板可选，电脑Office该有的功能，它都有，适合移动办公需求较强的盆友。不过最好是大屏手机使用，不然屏幕辣么小，功能再多，你也玩不来！图片为作者制作说完以上比较通用的类型，再说几款适合特殊需求的APP：5、时间线型代表选手：时光笔记（仅Android版）、青橙日记（仅IOS版）这类APP能将你的所有笔记以时间线的形式排列。查看的时候一目了然，有种心路历程的feel，特别适合喜欢写日记的盆友。青橙日记，包含的功能稍微复杂了点，结合了日历和日记，但点击时间轴，就可以有时间线排列的效果，但是现在有广告了，不太好。6、杂志页面型代表选手：美篇（仅Android版）、寻色（仅IOS版）两者走的都是“图文并茂撰文+社交”的路线，非常适合写旅行摄影图文。可以直接在APP中撰写图文发布，以及查看别家的图文，进而评论、转发、点赞。好了，名单已列完，大家可以从中挑选最适合自己的APP，也可以再去茫茫App Store海洋里寻找。找的时候记住一点就好，选背景强大一点的APP，免得过段时间办不下去停止服务了，你就尴尬了
电脑上常用OneNote。手机上用印象笔记或者自带的记事本
OneNote 2016：
整体界面是这样的，
这个软件特别适合用于知识的整合。通过不同的笔记本来分类你的知识，构建一个知识体系。笔记本里面还可以利用不同的分区来细分，比如我用它来学习《管理学原理》这一本书，用不同的分区来区分章节，每一章节下面有对应的页来区分每一节的内容。操作的方式与word的操作方式很相似，但是更加简化了。在我看来，OneNote是集合了word、powerpoint和excel的一种软件，但它又简化了许多的步骤，所以是比较适合用来做知识收集和整合的一个软件。更加具体的功能可以看一下其他的教程。
印象笔记用的人比较多，但我更偏向于用自带的便签。一来是其实现在手机自带的记事本软件就已经能够满足使用的需求了，第二是用自带的软件可以节省手机内存【笑】。以我自己的魅族手机自带便签为例。
它有自带的分类，可以根据自己的需求来使用。
具体的编辑页面长这样。可以制作一个待办List、或者是手写笔记、语音笔记，还可以插入图片。我认为作为一个临时的记录软件已经足够了。但是如果是要构造一个完整的笔记体系的话还是用印象笔记会更好，使用同一个账号登陆就可以将手机上的笔记内容同步到电脑上了。具体的操作界面就不放上来了。
（望采纳，谢谢）
我和我考研的同学一直在使用的一款APP——即刻记忆，不仅记录方便，而且非常适合做笔记。最最主要的是它还可以刷题，随时随地进行检测学习效果。
关于即刻记忆，在我看来，它就是一个辅助我们的学习工具，既然是辅助工具，那就是为了提高我们的学习效率。不管是学习笔记还是日常记录，没有形式限制，记笔记没有卡顿，加载很顺畅，支持图文、音频、视频等；
前面说了，它可以刷题，不只是考研，如中考、高考、考公、资格证考试等都可以用它来刷题。里面的官方知识库，有30万历年真题供你下载使用；如果没有你想要的试题，还能自己录入试题，如选择题、填空题、判断题、复合题等。答题的评分结果记录在系统中，形成用户特有的记忆曲线，用于科学的安排复习时间。
即刻记忆结合智学、听读、自测的学习方法，让学习系统化，最终，强化记忆并提高大家的学习效率。
说到好用有合适做笔记的app，敬业签是挺不错的，因为它不仅支持创建多个分类、多条便签，还能让我们在每条便签中添加大量的文字内容和多个图片、声音、视频、文档等形式的文件。
写论文需要一个好的软件来帮助你进行组织和撰写，下面列出几款比较常用的软件：
写论文可以使用许多不同的软件，这些软件具有不同的优点和适用场景，以下是一些常用的论文写作软件：
以上是一些常见的论文写作软件，根据自己的需求选择适合自己的工具即可。
写论文可以使用以下软件：
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期刊论文发表格式模板
在学习和工作的日常里，许多人都写过论文吧，论文是学术界进行成果交流的工具。相信写论文是一个让许多人都头痛的问题，以下是我为大家收集的期刊论文发表格式，欢迎阅读与收藏。
1、论文标题
回答本文关于什么?最佳文题的标准是用最少的必要的术语去准确描述论文的内容。基本写作要求是准确、简洁和有效。论文的标题必须确切地概括论文的论点或中心内容，做到文题相符，含义明确。标题必须意思清楚、言简意赅地概括反映论文所讨论的内容。一则好的标题应该确切、鲜明、扼要地概括论文的基本思想，使读者在未看论文的摘要和正文之前即能迅速准确地判明论文的基本内容，从而做出是否阅读摘要和正文的判断。
此外，标题应反映论文所属的学科，题目大小要合乎分寸，切忌华而不实。不要使用过于笼统、夸张或是太大的题目，使人看了不知道究竟是研究的什么问题。醒目的标题，其含义能让人一望即知，而且能立刻引起人们的阅读兴趣。科技论文的标题因为要反映出论文的中心内容或论文的基本观点，所以通常不可能写得像文艺作品的标题那样简短，但是也必须尽可能地写得简练些，不要写得太长，一般控制在20字以内，应避免繁琐、累赘和过于平淡无味。
另外，也要注意在题目中突出新的观点来，使人看了标题知道文章有新见解。要说明一点，论文的标题与论题并不是同一概念。论题是文章的基本观点，标题是文章的题目。但是有些论文的标题和文章的论题是相同的，即标题反映了论题;有的则没有反映。
尽量在标题中使用论文中的关键词语，一方面有助于概括论文的基本思想，另一方面可增加论文的被检次数，从而可能增加被引次数，因为用机器检索时，机器只显示标题中的关键词语而不是整个标题。就此而言，标题中关键词语的使用问题应该引起论文作者的高度重视。
如果想在标题中表达较多的内容，例如，既想概括地表达出文章的论述范围，又想表明自己对问题的看法或者对某一问题的评论，这时标题就会写得太长，而且一个标题也难以表达两层意思。解决的办法是在主标题下加一副标题。主标题概括地表述论文的主题或讨论范围，副标题作为主标题意思的补充和引申。这种加副标题的做法，在论文特别是在中文论文写作中也是经常使用的，但有的期刊明确不要加副标题，所以在投稿前需看该期刊的投稿须知。
另外，尽量避免在标题中使用非公知公认的缩略词、公式等，以防止出现误解。
2、作者及单位
回答谁参与了本研究的设计、工作及论文的撰写，一般以对文章贡献大小排列。作者单位一般要求写至二级，如XX大学Xx学院。作者简介应按所投期刊要求撰写。基金项目名称要准确，并注明编号。
作者中最重要的当然是第一作者，其次是通讯作者，如果通讯作者在该领域为大家公认的名人，则有利于稿件通过编辑的初审关，这就是所谓的“名人效应”。通讯作者可以是第二作者，也可以放在最后，但如果通讯作者不是第一作者的你，则在稿件中的联系方式要为通讯作者的联系方式，一般来说，导师充当第二作者或通讯作者。有些期刊当稿件被录用并在稿件修改时，允许改动作者顺序，虽然你已经签了版权合同，当然，这个改动以不引起版权纠纷为好。
3、摘要
摘要的内容包括研究的目的、方法、结果和结论。一般应写成报道性文摘，也可以写成指示性或报道一指示性文摘。摘要应具有独立性和自明性，应是一篇完整的短文。不用图表和非公知公用的符号或术语，不得引用图、表、公式和参考文献的序号。摘要是论文要点的浓缩。因此，应在文章各主要部分完成后再写，这样有利于文章要点的提炼。优秀的摘要应能有效地抓住读者的兴趣。如果不是综述性文章，文章的英文摘要可以按照报道性文摘去写，即按objeetive(目的)、Methods(方法)、Results(结果)和Conelusions(结论)逐一阐述论文的梗概。时态主要是以一般现在时为主，也使用一般过去时和现在完成时。
从理论上讲：一般现在时用于通过科学实验取得的研究结果、结论，揭示自然界的客观规律;一般过去时用于在一定范围内所观察到的自然现象的规律性认识，这种认识也许有一定的局限性;现在完成时用于表明过程的延续性，虽某事件(或过程)发生在过去，但强调对现实所产生的影响。上述三个时态是撰写摘要时常用的时态，有时很难区分它们在含义上的严格差异。目前，英文摘要仍以被动语态为多。使用第一人称时，用凡指的we，theaUthor，theauthors，不用工。
4、关键词
关键词主要是为了适应计算机检索的需要，以及适应国际计算机联机检索的需要。
关键词是标示文献关键主题内容，但尽量少用不规范的主题词或新造词。关键词是为了文献标引工作，从论文中选取出来，用以表示全文主要内容信息款目的单词或术语。一个刊物增加关键词这一项，就为该刊物提高引用率、增加知名度开辟了一个新的途径。一篇论文可选取3一8个词作为关键词。
关键词的一般选择方法是:由作者在完成论文写作后，纵观全文，选出能表示论文主要内容的信息或词汇。关键词可以从论文标题中，也可以从论文内容中去选。从论文内容中选取出来的`关键词，可以补充了论文标题所未能表示出的主要内容信息，也提高了论文所涉及的概念深度。
5、引言
引言的内容可包括研究的目的、意义、主要方法、范围和背景等。引言作为学术论文的开场白，应以简短的文字介绍写作背景和目的，以及相关领域内前人所做的工作和研究的概况，说明本研究与前人工作的关系，目前研究的热点和存在的问题，以便读者了解该文的概貌，起导读的作用。这一点非常重要，因为所有研究都是在前人研究的基础上开始的。引言也可点明本文的理论依据、实验基础和研究方法，简单阐述其研究内容、结果、意义和前景，不要展开讨论。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。
编辑对引言的一般意见为引言是否充分反映了当前存在的问题，并是否阐述了该项研究的必要性。
引言的具体要求:
(a)开门见山，不绕圈子。避免大篇幅地讲述历史渊源和立题研究过程;
(b)言简意赅，突出重点。不应过多叙述同行熟知的及教科书中的常识性内容，确有必要提及他人的研究成果和基本原理时，只需以参考文献的形式标出文献即可。在引言中提示本文的工作和观点时，意思应明确，语言应简练;
(c)尊重科学，实事求是。在论述本文的研究意义时，应注意分寸，切忌使用“有很高的学术价值”、“填补了国内外空白”、“首次发现”等不实之词;同时也要注意不用客套话，如“才疏学浅”、“水平有限”、“恳请指求”、“抛砖引玉”之类的语言;
(d)引言的内容不应与摘要雷同，也不应是摘要的注释。引言一般应与结论相呼应，在引言中提出的问题在结论中应有解答，但也应避免引言与结论雷同;
(e)简短的引言，最好不分段论述，不要插图和列表，不进行公式的推导与证明;
(f)分析过去研究的局限性并且阐明自己研究的创新点，这是整个引言的高潮所在，所以更是要慎之又慎。阐明局限性要客观。在阐述自己的创新点时，要仅仅围绕过去研究中存在的缺陷来描述，完整而清晰的描述自己的解决思路，并且文章摊子不要铺的太大。创新性描述的越多越大，越容易被审稿人抓住把柄。
(g)引言的篇幅大小，并无硬性的统一规定，需视整篇论文篇幅的大小及论文内容的需要来确定，长的可达700一800字或1000字左右，短的可不到100字，一般以两三百字左右为宜。
6、材料与方法
这部分主要回答两个基本问题，即用什么做研究(即研究所用的材料)和怎样做研究(从事研究所用的方法)应尽可能按实验研究的先后顺序描述，同时必须注意的是，如果采用的方法是按照前人的，或者即使有所改进，也必须标注参考文献。另外，还要叙述测量设备和测量方法，包括设备名称、型号、测试什么参数、测量量程或范围等。
7、结果
结果是论文的核心，主要回答发生了什么。数据可用图、表或文字表达，但三者间应尽量少重复;在文字部分叙述主要结果和意义，用图或表给出较详细的数据。量和单位必须注意采用国际标准，注意大小写、正斜体。
8、讨论
回答所获得的结果是否为前言中提出的关键问题的答案，结果怎样支持答案。集中讨论与本研究结果有关的问题，突出本研究的创新及重要性，并与相关的研究结果进行比较;给出结果所支持的结论。讨论的每个部分应有一个主题，并根据其逻辑顺序确定层次。且讨论内容应该为自己研究独特的东西，和别人相同或相似的一笔带过，不要深入讨论。另外讨论的数据来源应该和结论中的数据一致，并一一对应，前后呼应，互相衬托。
9、结论
结论也叫结束语，是文章的总结，要回答研究出什么，需要简洁地指出：由研究结果所揭示的原理及其普遍性;研究中有无例外或本论文尚难解决的问题;与以前已发表论文的异同;在理论与实践上的意义;对进一步研究的建议。特别需要注意的是，结论不是摘要简单地复述。
10、致谢
对提供了基金和物质的帮助者必须表示感谢，但仅列出对本工作提供特殊的实质性贡献者的姓名;同时必须得到被致谢者的同意。
11、参考文献
与本研究方法、结果、讨论有关的其它相关的研究，著录要求是：准确、完整、规范，并必须在文章引用处注明。
文字编排要求：
论文整体编排上，页面设置默认格式，行间距1.2倍左右，整洁大方，疏密得当。具体要求：
1、标题：黑体，三号，居中
2、署名：单位与姓名之间空一字，宋体，小四号，与标题间距一行
3、摘要：与署名间距一行，首行缩进四字，“摘要”二字之间空一字，黑体，五号，后跟冒号;摘要内容楷体，五号，换行后文字缩进两字
4、关键词：首字与“摘要”对齐，黑体，五号，后跟冒号;关键词3或5个为宜，楷体，五号
5、正文：
(1)与“关键词”间距一行;
(2)宋体，小四号;
(3)每段首行空两字;
(4)文科各级目录方式：“一、”“(一)”“1、”“(1)”;
(5)理科各级目录方式：“1.”“1.1”“1.1.1”;正文中如果直接引用一个或几个段落、一个或几个案例，一般独立成段，段落开头空四格，换行空两格，五号楷体字为宜。
6、注释或参考文献：与正文至少间距一行，“注释”或“参考文献”用黑体，五号，后跟冒号;在正文中须标出“[1]”、“[2]”……，然后在注释或参考文献后对应注明“[1]”、“[2]”……做注释或参考文献时须完整，不得残缺不全;注释或参考文献内容用宋体，五号。请详看第7条目。
7、做注释或参考文献，
第一种：传统形式
引自期刊：
[1]作者：《题名》，《刊名》，xx年第×期，第×页。
引自专著：
[2]作者：《书名》，出版地：出版者及xx年×版，第×页
引自报纸：
[3]作者：《题名》，《报纸名》年-月-日(版次)
无论是在学校还是在社会中，大家最不陌生的就是论文了吧，论文是进行各个学术领域研究和描述学术研究成果的一种说理文章。你知道论文怎样写才规范吗？以下是我整理的论文摘要模板，仅供参考，大家一起来看看吧。
一、什么是论文摘要?
1.论文摘要即“摘其要点而发”。
2.论文摘要是对论文内容不加注释和评论的简短陈述。
3.摘要又称概要、内容提要。摘要是以提供文献内容梗概为目的，不加评论和补充解释，简明、确切地记述文献重要内容的短文。
4.论文摘要就是论文内容提要,是在对论文进行总结的基础之上，用简单、明确、易懂、精辟的语言对全文内容加以概括，提取论文的主要信息。
6.内涵：短文
7.外延：陈述论文主要内容的简明、确切的，不加解释和评论的。
9.论文摘要是简明、确切、不加解释和评论地陈述论文主要内容的短文。
二、论文摘要起什么作用?
不阅读论文全文即能获得必要的信息。
1.读者尽快了解论文的主要内容，以补充题名的不足。现代科技文献信息浩如烟海，读者检索到论文题名后是否会阅读全文，主要就是通过阅读摘要来判断;所以，摘要担负着吸引读者和将文章的主要内容介绍给读者的任务。
2. 为科技情报文献检索数据库的建设和维护提供方便。论文发表后，文摘杂志或各种数据库对摘要可以直接利用，论文摘要的索引是读者检索文献的重要工具。所以论文摘要的质量高低，直接影响着论文的被检索率和被引频次。
三、论文摘要应包含那些内容?
摘要的内容应包含与论文同等量的主要信息，供读者确定有无必要阅读全文。
摘要的'四要素：
1.目的: 研究的目的、范围、重要性;
2.方法: 采用的手段和方法;
3.结果: 完成了哪些工作取得的数据和结果;
4.结论: 得出的重要结论及主要观点，论文的新见解。
(1)目的：指出研究的范围、目的、重要性、任务和前提条件，不是主题的简单重复。
(2)方法：简述课题的工作流程，研究了哪些主要内容，在这个过程中都做了哪些工作，包括对象、原理、条件、程序、手段等。
(3)结果：陈述研究之后重要的新发现、新成果及价值，包括通过调研、实验、观察并剖析其不理想的局限部分。
(4)结论：通过对这个课题的研究所得出的重要结论，包括从中取得证实的正确观点，进行分析研究，比较预测其在实际生活中运用的意义，理论与实际相结合的价值。
1、应该怎么写
文字：简明扼要：文字必须十分简练，内容需要充分概括;引起读者对文章的兴趣，使他们继续读。
2、不应该怎么写
不能冗长，少写无关的东西，语句不能含糊不清。论文摘要论文摘要不要列举例证，不讲研究过程，不用图表，不给化学结构式，也不要作自我评价。
1) 应排除本学科领域已成为常识的内容;切忌把应在引言中出现的内容写入摘要;一般也不要对论文内容作诠释和评论(尤其是自我评价)。
2) 不得简单重复题名中已有的信息。比如一篇文章的题名是《几种中国兰种子试管培养根状茎发生的研究》，摘要的开头就不要再写：“为了……，对几种中国兰种子试管培养根状茎的发生进行了研究”。
3) 结构严谨，表达简明，语义确切。摘要先写什么，后写什么，要按逻辑顺序来安排。句子之间要上下连贯，互相呼应。
4)句型应力求简单，慎用长句。每句话要表意明白，无空泛、笼统、含混之词。
5) 要使用规范化的名词术语，不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的，可用原文或译出后加括号注明原文。
6) 除了实在无法变通以外，一般不用数学公式和化学结构式，不出现插图、表格。
7) 不用引文，除非该文献证实或否定了他人已出版的著作。
8) 缩略语、略称、代号，除了相邻专业的读者也能清楚理解的以外，在首次出现时必须加以说明。目前摘要编写中的主要问题有：要素不全，或缺目的，或缺方法;出现引文，无独立性与自明性;繁简失当。
3.摘要的基本规范
(1)应以第三人称写作.摘要是完整的短文,具有独立性,可以单独使用.即使不看论文全文的内容,仍然可以理解论文的主要内容,作者的新观点和想法以及论文所要实现的目的,采取的方法,研究的结果与结论.
(2)叙述完整,突出逻辑性,短文结构要合理.
(3)文字简明扼要,不容赘言,采用直接表述的方法,不使用不必要的文学修饰,做到用最少的文字提供最大的信息量.
4、摘要里主要包括什么
主要包括简要的研究背景，所采用的研究工具，研究方法，得出的重要结论。另外可以说明论文的创新点
5、摘要应该怎么写
写作的过程中应当简明扼要，应当引起读者对文章的兴趣，使他们继续读，另外得出的结论写作要精炼
6、现在论文摘要常见的错误有哪些
常出现，记流水帐，把自己整篇文章从头到尾的标题说明一番。
一、[示例]
论文题目：天体对地球重力加速度的影响
论文摘要：地球重力加速度是一个极其重要的物理量，随着对重力加速度测量精度要求的日益提高，必须考虑天体对地球重力加速度的影响。
本文介绍了天体(包含日、月及太阳系行星)对地球重力加速度影响的基本概念，推导了影响的计算公式，并经过误差分析，证明此公式的相对误差小于1×10-9，完全可满足现代精密重力加速度测量的要求。
撰写论文摘要的常见毛病，一是照搬论文正文中的小标题(目录)或论文结论部分的文字;二是内容不浓缩、不概括，文字篇幅过长。
二、[示例]
论文题目：集成电路热模拟模型和算法
论文提要：众所周知，半导体器件的各种特性参数都是温度的灵敏函数学[诸如ls(T),B(T),C1(T),Cp(T)]。
集成电路将大量元件集成在一块苡片上，电路工作时，元件功耗将产生热量，沿晶片向四周扩散。但是由于半导体片及基座材料具有热阻，因此芯片上各点温度不可能相同。特别对于功率集成电路，大功率元件区域将有较高温度所以在芯片上存在着不均匀的温度分布。
但是为了简化计算，一般在分析集成电路性能时，常常忽略这种温度差别，假定所有元件者处于同一温度下。例如通用的电路模拟程序--SPICE就是这样处理的。显然这一假定对集成电路带来计算误差。对于功率集成电路误差将更大。
因此，如何计算集成电路芯片上的温度分布，如何计算元件温度不同时的电路特性，以及如何考虑芯片上热、电相互作用，这就是本文的目的。本文介绍集成电路的热模拟模型，并将热路问题模拟成电路问题，然后用电路模拟程序求解芯片温度分由。这样做可以利用成熟的电路分析程序，使计算的速度和精度大为提高。
作者根据这一模型和算法，编制了一个YM-LiN-3的FORTRAN程序，它可以确定芯片温度分布，也可发计算元件处于不同温度时的电路特性，该程序在微机IBM-PC上通过，得到满意结果。
上述论文提要字数近600，显然过长，只要认真加以修改(例如：第一段可删掉，第二段只保留其中的最后几句话，加上第三段)，便可以二三百个字编写论文摘要。
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论文的读书笔记
导语：读了一些优秀论文，大家有怎样的收获呢？以下是我整理的论文的读书笔记，供各位阅读和参考。
在《论儿童教育》中，蒙田详尽地从各个角度联系自己的亲身经历，说明了儿童教育的重要性。他的父亲便是他笔下那位因材施教，引导孩子读书的好老师，父亲对他独特的教育方式，便是中国正在大力提倡的素质教育。
我反复读了几遍，他先进的思想，独特的见解，让我禁不住肃然起敬。其中有三点给我留下了深刻的印象。
一是从小便给孩子提供学习外语的环境。蒙田回忆说：“父亲给我找了一个不懂法语，稍通拉丁语的德国人……父亲本人，以及我的母亲，仆人和侍女，陪我玩耍时，尽量用他们现学的拉丁语同我说话。”现在许多家长将孩子送往国外，也许他们的初衷并非如此，但结果却往往是造就了一个“中西结合”的人，这就是语言环境下的产物吧。而一些小学中，在提供了小班化教育的基础上，还聘请了外籍教师，在愉快自然的气氛下教学，孩子们一定会有不少收获。
二是当儿童在汲取知识的同时，他们过多的依赖父母，可这是最要不得的。学校培养的是能文能武，全面发展的人。蒙田说：“让他生活在野外，担惊受怕。”听起来，似乎有些不近人情，但也只是有惊无险，看看他本人能潇洒的活着，便不用担心了。
第三点，即今天社会普遍呼吁的“反对体罚”，显然这是针对教书育人的人。一想到教师队伍中的部分人对学生大呼小叫，拳脚相加，在这么稚嫩的身子上进行摧残，不觉得有愧吗？难怪蒙田认为“学校象座监狱”，看来没有耸人听闻，可那是几百年前的法国呀，中国的教育水平难道还只停留在那个阶段吗？当然不是了，现在的老师都能做到把学生当做自己的孩子一样爱护和关心，老师不再仅仅是教书育人，更要对学生美好灵魂进行塑造。作为班主任我已充分体会到只有真正从内心对每个学生充满爱，才能给予他们最好的'教育和影响。
从蒙田的思想我大受启发，只要有适当的教育方法和独特的教育技巧，要对学生进行成功的素质教育并不是纸上谈兵的事，完全是可能做到的，那就让我在实践中去试一试吧
说来惭愧，早就听说过于永正老师的大名，可是直到最近才有幸拜读了他的书籍——《于永正：我怎样教语文》。“行文简浅显，做事诚平恒”，这句话形容于老的书和人简直再恰当不过了。
《于永正：我怎样教语文》这本书每一篇章都触动了我的心灵，让我印象深刻，并在一定程度上对我的语文教学起到了启发指导的作用。在这里，我想着重谈谈其中《语文教育，应该为学生留下什么》这一篇章。
语文教师只有彻底明白语文教育应该为学生留下什么，才会真正把握语文教学的精髓。那么，语文教育，应该为学生留下什么？于老师结合自己受教育的经历告诉我们，语文教学教的不是课文而是语文！用教材教识字、教写字、教读书（包括朗读）、教表达，激发兴趣，培养习惯，所以，教学时，繁琐的分析和讲解没有必要，要把3500（识字量）和2500（会写）保住，把读和写抓住，一句话：要把语文的根本留住。于老师教语文，第一，十分重视朗读。第二，十分重视写字。第三，特别喜欢教作文。另外，于老师特别指出，在完成教学任务的同时，要善待学生，要给学生留下自由成长的时间和空间。是啊，在教学的时候，我更多的是希望学生朝着自己既定的目标发展，希望他们会写多少字，会背多少课文，能考多少分，然而，这些并不是成长的真正意义。
写到这，我突然想到，我能不能转变下教学方式，试着逐个击破，具体地说，就是教授生字词时，把每一单元的生字词集中在一块教学；教授朗读时，把每一单元的课文集中到一起讲解朗读方法。在接下来的教学中，我会以这种方式教授其中一单元。
不断学习，不断思考，不断尝试，希望有一天我真的会教语文了。
读书笔记，是指人们在阅读书籍或文章时，遇到值得记录的东西和自己的心得、体会，随时随地把它写下来的一种文体。古人有条著名的读书治学经验，叫做读书要做到：眼到、口到、心到、手到。这“手到”就是读书笔记。读完一篇文章或一本书后，应根据不同情况，写好读书笔记。常用的形式有： （一）提纲式。以记住书的主要内容为目的。通过编写内容提纲，明确主要和次要的内容。 （二）摘录式。主要是为了积累词汇、句子。可以摘录优美的词语，精彩的句子、段落、供日后熟读、背诵和运用。 （三）仿写式。为了能做到学以致用，可模仿所摘录的精彩句子，段落进行仿写，达到学会运用。 （四）评论式。主要是对读物中的人物、事件加以评论，以肯定其思想艺术价值如何。可分为书名、主要内容、评论意见。 （五）心得式。为了记下自己感受最深的内容，记下读了什么书，书中哪些内容自己教育最深，联系实际写出自己的感受。即随感。 （六）存疑式。主要是记录读书中遇到的疑难问题，边读边记，以后再分别进行询问请教，达到弄懂的目的。 （七）简缩式。为了记住故事梗概、读了一篇较长文章后，可抓住主要内容，把它缩写成短文。 不管写怎样的笔记，首先要读懂文章，这是基础。写读后感一般要先把文章主要内容做一个概括，然后根据自己选择的角度进行评论，或者评语言，或者评人物，只要是自己的看法即可。 读书笔记： 1、书名 2、作者 3、内容梗概 4、摘抄 5、感想 如果有兴趣你还可以添一些内容，比如说改写、提问等。切记：感想一定要比前四项写的都多，要不老师会K掉你的！
本篇论文关注的焦点在于多跳问答问题中，对于问题的拆分，在本文中，作者对问题的处理方法是将其分为多个子问题，其中这每个子问题通过一个单跳的阅读理解模型去解决回答问题，最后再将他们合并。将问题拆分作者使用的是对原问题进行跨度分割，根据问题的类型不同进行不同的处理，最后通过一个加权得到最后答案。 作者提出了DECOMPRC，这是一种用于多跳RC的系统，它将多跳问题分解为更简单的单跳子问题。 我们将子问题生成作为跨度预测问题，将模型训练在400个带标签的示例上可以生成高质量的子问题。 此外，DECOMPRC从分解评分步骤中获得了更多收益。 DECOMPRC在HOTPOTQA干扰项设置和完整的Wiki设置方面达到了最先进的水平，同时以子问题的形式为其决策提供了可解释的证据，并且在对抗性设置方面比强大的基线更强大。 回答复杂的问题对于人类来说是一项耗时的活动，需要推理和信息整合。最近在阅读理解方面的工作在回答简单问题方面取得了进展，但是解决复杂问题仍然是持续的研究挑战。相反，语义解析器已经成功地处理了组合性，但前提是该信息位于目标知识库中。在本文中，作者提出了一个新颖的框架，用于回答广泛和复杂的问题，假设使用搜索引擎和阅读理解模型可以回答简单的问题。我们建议将复杂的问题分解为一系列简单的问题，并从一系列答案中计算出最终答案 在本文中，作者提出了一个基于问题分解和与Web交互的新框架，用于回答复杂问题。 作者在此框架下开发了一个模型，并证明了该模型可以提高两个数据集上的复杂QA性能，并使用两个RC模型。 我们还发布了一个新的数据集COMPLEXWEBQUESTIONS，其中包括问题，SPARQL程序，答案和作者的模型收集的Web片段。 作者认为，该数据集将为质量保证和语义解析社区提供服务，推动对组成性的研究，并推动社区为质量保证提供整体解决方案。 在以后的工作中，作者计划对模型进行训练，直接从薄弱的监管（即表示法）中提取信息，并不仅要从网络中提取信息，还要从结构化信息源（例如网络表格和知识库）中提取信息。 在这项工作中，作者专注于复杂问题的语义解析，并提出了一种新颖的层次语义解析（HSP）方法，该方法利用复杂问题的分解性进行语义解析。 作者的模型是基于分解-集成的思想在三阶段的解析体系结构中设计的。 在第一阶段，提出了一个问题分解器，它将一个复杂的问题分解为一系列子问题。 在第二阶段，设计了一个信息提取器来导出这些问题的类型和谓词信息。 在最后一个阶段，将先前阶段生成的信息进行整合，并为复杂问题生成逻辑形式。 最后对复杂的语义复杂数据集COMPLEXWEBQUESTIONS进行了实验，结果表明，与最新方法相比，该模型取得了显着改进。 在这项工作中，作者提出了一种基于序列到序列范式的新颖的分层语义解析（HSP）模型。 实验表明，与以前的几个系统相比，HSP有效地提高了性能。 作者还设计了一种神经生成问题分解器，该分解器比基于拆分的问题分解方法具有更高的性能。 进一步的实验还证明，提出的神经生成问题分解器也受益于HSP机制 用于回答问题的语义解析的最新工作集中在冗长而复杂的问题上，如果在两个人之间的正常对话中提出问题，其中许多问题似乎是不自然的。 为了探索对话式质量检查环境，我们提出了一个更为现实的任务：回答一系列简单但相互关联的问题。 作者从Wikipedia收集了6,066个问题序列的数据集，这些问题序列查询了半结构化表格，总共有17,553个问题-答案对。 现有的QA系统在作者的数据集上进行评估时面临两个主要问题：（1）处理包含对先前问题或答案的共同引用的问题，以及（2）将问题中的单词或短语与关联表中的对应条目进行匹配。 作者提出了这样一个数据集，其中的问题是简单问题但是是有内在关联的，这样的数据集转向了一种更具对话性的多回合方案，在这种方案中，系统必须依靠先前的上下文来回答用户当前的问题。 为此，作者引入了SQA，该数据集由6,066个有关Wikipedia表的相互关联的问题的唯一序列组成，总共有17,553个问题-答案对。 据我们所知，SQA是第一个处理顺序问题解答的语义分析数据集，这是信息访问的更自然的界面 实际Web数据上的机器阅读理解（MRC）通常要求机器通过分析搜索引擎检索到的多个段落来回答问题。 与单通道的MRC相比，多通道的MRC更具挑战性，因为我们很可能会从不同的通道中获得多个令人困惑的答案候选者。 为了解决这个问题，我们提出了一种端到端的神经模型，该模型可使那些来自不同段落的答案候选者根据其内容表示来相互验证。 具体来说，我们联合训练三个模块，这些模块可以基于三个因素来预测最终答案：答案边界，答案内容和跨通道答案验证。 实验结果表明，我们的方法在很大程度上优于基线，并且在英语MS-MARCO数据集和中文DuReader数据集上均达到了最先进的性能，这两种数据集都是为实际环境中的MRC设计的 。 在本文中，我们提出了一个端到端的框架来解决多通道MRC任务。 我们在模型中创造性地设计了三个不同的模块，它们可以找到答案边界，对答案内容进行建模并进行跨通道答案验证。 可以使用不同形式的答案标签来训练所有这三个模块，并且一起训练它们可以提供进一步的改进。 实验结果表明，我们的模型在很大程度上优于基线模型，并且在两个具有挑战性的数据集上均达到了最新的性能，这两个数据集都是为在实际Web数据上的MRC设计的。 判别式问答模型可能过度适合数据集中的表面偏见，因为当任何线索使答案成为可能时，它们的损失函数就会饱和。 我们介绍了问题和答案的联合分布的生成模型，这些模型经过训练可以解释整个问题，而不仅仅是回答它。 我们的问题回答（QA）模型是通过学习先验答案和条件语言模型来实现的，该条件语言模型根据给定的答案来生成问题-在逐字生成问题时允许进行可扩展且可解释的多跳推理。 我们的模型通过在SQUAD和CLEVR基准测试中具有可比性的判别模型而获得了具有竞争力的性能，这表明与以前的工作相比，它是用于语言理解和推理的更通用的体系结构。 该模型极大地提高了从有偏见的训练数据到对抗测试数据的通用性，从而在ADVERSARIALSQUAD上获得了最新的结果 本文提出基于生成模型架构的机器阅读模型，其优化的目标是：给定context，最大化question和answer的联合概率，用概率表示为p(a,q|c)。该概率可以分解为p(a|c)p(q|a,c)。对于这两部分，分别训练两个模型，最后在预测时，遍历所有候选的answer选出最大化联合概率p(a,q|c)的answer作为预测结果。 基于知识库的问题解答（KB-QA）在处理需要分解为子问题的复杂问题时提出了挑战。 这里要解决的一个重要案例是时间问题，需要发现和处理时间关系的线索。 我们提出TEQUILA，这是一种可以在任何KB-QA引擎之上运行的时间QA的使能方法。 TEQUILA有四个阶段。 它检测问题是否具有时间意图。 它分解问题并将其重写为非时间子问题和时间约束。 然后，从基础KB-QA引擎检索对子问题的答案。 最后，TEQUILA在时间间隔上使用约束推理来计算完整问题的最终答案。 与最先进的基准进行比较显示了我们方法的可行性。 TEQUILA将复合时间问题分解为一个或多个非时间子问题（返回候选答案）和一个或多个时间子问题（返回时间约束）。子问题的结果通过相交的答案相结合。 将约束应用于与非时间子问题的结果相关的时间范围。 作者使用从第一原理设计的一组词汇语法规则来分解问题并将其重写为其组成部分 理解复杂问题的组成语义是质量检查的一个公开挑战。 我们专注于暂时性问题解答（KB），这是应付重要信息需求的重要步骤。 我们的方法在最近的基准测试中表现出了提高的性能，并且在一般复杂问题上的表现优于最新的基准。 我们的工作强调了构建可重复使用的模块的价值，这些模块可改进多个KB-QA系统