科技研究论文

大数据文摘出品文章来源：opendatascience.com编译：Ivy、狗小白、云舟作为一名前半生奉献给学术，现在投身业界的研究者，Daniel Gutierrez习惯在数据科学业内工作的同时，跟进学术界的最新动态。最近，通过一场网络研讨会，他发现人工智能大神吴恩达（Andrew Ng）也有一样的习惯。吴恩达提到，他经常随身携带一个装满研究论文的文件夹，利用搭车的空闲时间研究论文。Daniel Gutierrez因此建议，不管是数据科学从业者还是研究者，都可以准备一个论文文件夹来装一些论文，就像吴恩达建议的：如果你每周阅读几篇论文（部分论文可以泛读），一年后你就阅读了100多篇论文，足够比较深入地了解一个新领域。在这篇文章中，Daniel Gutierrez列出了2018年最具影响力的20篇数据科学研究论文清单，所有数据科学家都应该认真回顾。我还收录了一些综述性文章，它们可以帮助你看到当前技术领域的发展情况，同时还有完整的参考文献列表，其中不乏很多具有开创性的论文。新一年随身携带的论文合集，不如就从这里开始吧！无法科学上网的同学，可以在大数据文摘后台回复“数据科学论文”下载合集。一种新型无梯度下降的反向传播算法我们都知道，在20世纪70年代初引入的反向传播算法是神经网络学习的支柱。反向传播利用大名鼎鼎的一阶迭代优化算法进行梯度下降，用于寻找函数的最小值。本文中， Bangalore的PES大学研究人员描述了一种不使用梯度下降的反向传播方法。他们设计了一种新算法，使用Moore-Penrose伪逆找出人工神经元权重和偏差的误差。本文还在各种数据集上进行了数值研究和实验，旨在验证替代算法的结果是否符合预期。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1802.00027.pdf一份基于深度学习的情感分析情感分析经常被用于识别和分类文本中所表达的观点，因为它可以确定作者对特定主题、产品等态度是积极、消极还是中性的，所以在处理社交媒体数据时，情感分析非常有价值。深度学习日益流行，它是一种强大的机器学习技术，可以学习到数据的多层特征并生成预测结果。随着深度学习在许多其他应用领域的成功，近年来，深度学习在情感分析中也得到了广泛的应用。本文对深度学习进行了全面的综述，并对其在情感分析领域的应用现状也进行了分析。下载链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/1801.07883.pdf应用数学家所理解的深度学习是什么作为一名数学家，我喜欢看一些关于数据科学的技术文档，并找到它们与应用数学的联系。本文从应用数学的角度出发，对深入学习的基本思想进行阐述。多层人工神经网络已在各个领域中被广泛使用，这场深度学习革命的核心实际上可以追溯到应用和计算数学的基础概念：特别是在微积分、偏微分方程、线性代数和近似/优化理论的概念中。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1801.05894.pdf论深度学习的起源本文对深度学习模型进行了全面的历史回顾，它从人工神经网络的起源介绍到在过去十年的深度学习研究中占据主导地位的模型：如卷积神经网络、深度信念网络和循环神经网络。本文还重点介绍了这些模型的先例，分析了早期模型的构建过程，以及模型的发展历程。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1702.07800.pdf?递归神经网络研究进展递归神经网络（RNN）能够从时间序列数据中学习序列特征和长期依赖性。RNN由一堆非线性单元组成，单元之间至少有一个连接形成有向循环。一个训练完备的RNN可以模拟任何一个动态系统，然而，RNN在训练时一直受到长期依赖性问题的困扰。本文对RNN进行了综述，并着重介绍了该领域的一些最新进展。下载链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/1801.00631.pdf关于深度学习的十大质疑尽管深度学习的历史根源可以追溯到几十年前，但“深度学习”这一术语和技术在五年前才开始流行起来，当时该领域被Krizhevsky、Sutskever和Hinton等人所统治，他们在2012年发表了经典之作“基于深度卷积神经网络的图像分类”。但在接下来的五年中，深度学习领域中又有什么发现呢？在语音识别、图像识别和游戏等领域取得长足进步的背景下，纽约大学的AI反对者Gary Marcus对深度学习提出了十个问题，并表明如果我们想要获得通用的人工智能，深度学习必须辅以其他技术。下载链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/1801.00631.pdf深度学习中的矩阵微积分本文较为全面的介绍了深度神经网络中（以及参考文献表中大多数论文）所需的所有线性代数知识。除了基础微积分知识之外，本文深奥的数学知识很少。请注意，若你还是深度学习新手，这篇论文对你来说意义不大；相反，若你已经熟悉神经网络基础知识并希望加深对基础数学的理解，这篇论文将非常适合你研究。相关报道：https://arxiv.org/abs/1802.01528群组归一化批量归一化（BN）是深度学习开发中的里程碑技术，它使得各种网络的训练成为了可能。但是，沿批量维度进行归一化会带来一些问题：当批量大小变小时，由于批次统计估计不准确，BN的误差会迅速增加。这限制了BN在训练大型模型以及计算机视觉任务（包括检测、分割视频）中的使用，因为这些任务需要的是受内存消耗限制的小批量。本文由Facebook AI研究人员（FAIR）提出，将Group Normalization（GN）作为BN的简单替代方案。GN将通道分成群组，并在每组内计算标准化的均值和方差。GN的计算与批量大小无关，并且其准确性在各种批量大小中都是稳定的。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1803.08494.pdf平均参数比重能带来更广泛的优化和更好的概括能力深度神经网络的训练一般通过使用随机梯度陡降（SGD）变量和递减学习率来优化一个损失函数，直至其收敛。这篇论文指出，对SGD曲线上的多个点取简单平均数，并使用周期波动或恒定的学习率比传统训练方式有更好的概括能力。这篇论文还展示了，这个随机平均参数比重（SWA）过程比SGD有更广泛的优化能力，仅用一个模型就达到了之前快速集合法的效果。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1803.05407.pdf对基于神经网络进行文本总结方法的调查自动总结归纳文本，或者说在保留主要含义的同时压缩文本长度，是自然语言处理(NLP)领域的一个重要研究范畴。这篇论文对近来基于神经网络的模型在自动文本总结方面进行了研究。作者详细审查了十款最前沿的神经网络摘要器：五款摘要模型，以及五款提炼模型。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1804.04589.pdf神经网络风格传输的回顾Gatys等人在2015年“针对艺术风格的神经网络算法”这篇开创性著作中，展示了卷积神经网络(CNN) 能够分离和重组图片的内容和风格，在生成艺术图像上表现出了强大的能力。这个使用CNN来渲染不同风格的内容图像被称作神经网络风格传输(NST)。此后，NST在学术著作和工业应用上都很是热门，受到越来越多的关注，也产生了很多种致力改善或者扩展原有NST算法的方法。这篇论文对NST目前的发展状况提供了概览，也对未来研究提出了一系列问题。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1705.04058.pdf几何数据：在机器学习领域针对黎曼几何的一个Python包在机器学习领域应用黎曼几何越来越受人们关注。这篇论文引入了几何数据这一概念，也给出了应用于诸如超球面、双曲空间、空间对称正定矩阵和李群变换等多重内容计算的python包。此外，论文中还包含了对于这些多重内容的应用，以及实用的黎曼度量和相关的外生性、对数图。相应的测地线距离提供了一系列机器学习损失函数的直观选择。作者还给出了对应的黎曼梯度。几何数据的操作可用于不同的计算后台，比如numpy, tensorflow和keras。文章作者使keras深度学习框架综合应用GPU和几何数据多重内容计算变成了可能。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1805.08308.pdf一个更通用的稳健损失函数这篇论文展示了一个双参数损失函数，可视为对稳健统计学中很多常用的损失函数的一个概括，这些常用的损失函数包括Cauchy/Lorentzian, Geman-McClure, Welsch/Leclerc和广义卡尔波涅尔损失函数（按传递性分为L2，L1，L1-L2和pseudo-Huber/Charbonnier损失函数）。作者描述并可视化展示了这个损失和相应的分布，并列出了它的一些实用性特质。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1806.01337.pdf反向退出：随机反向传播算法这篇论文引入了“反向退出”的概念，也即一个灵活而应用简便的方法，可以直观地表述为，退出现象仅沿着反向传播管道发生。反向退出的应用是沿着网络中特定点插入一个或多个屏蔽层。每个反向退出的屏蔽层在正推法中被视为特征，但几乎不屏蔽部分反向梯度传播。直观来看，在任何卷积层之后插入反向退出层会带来随机梯度，随刻度特征不同而有不同。因此，反向退出非常适用于那些有多重刻度、金字塔结构的数据。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1806.01337.pdf关系型强化深度学习这篇论文引入了一个通过结构化感知和关系型推理从而提升强化深度学习(RL)的方法，主要表现在改善效率、泛化能力和提升传统方法的解读能力。通过自我感知来迭代推理场景中的主题和引导无模型原则之间的关系。结果显示，在一个拥有新型导航和任务计划的“盒世界”中，代理找到了可解释的解决方案，从而可以在基线之上改善样本的复杂度、泛化能力（在训练中能应对更的复杂场景）以及整体表现。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1806.01830.pdf一个非常有趣的案例：卷积神经网络和执行坐标转化方法的失败深度学习里几乎没有别的概念像“卷积”那样大的影响力了。对包含像素或空间表征的任何问题，普遍的直觉就是试试看CNNs。这篇论文通过一个看似微不足道的坐标转化问题展示了一个反直觉的案例，也即单纯要求机器在坐标(x,y)笛卡尔空间和一个热像素的空间之间学习一个地图。虽然CNNs似乎很适用于这个场景，来自Uber的作者们证明了卷积神经网络法最终失败了。这篇论文展示并仔细检验了这个失败案例。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1807.03247.pdf反向传播法的演变反向传播算法是深度学习的基石。尽管其非常重要，但很少有方法尝试调整其算法。这篇论文展示了一种发现新的反向传播方程变式的方法。来自Google的作者使用了一种领域专用语言，将升级的方程描述为一系列原始方程。基于进化的方法被用来发现新的反向传播原则，该原则在一系列最大训练次数后能够最大化泛化能力。这个研究发现了一些升级方程，相较标准的反向传播算法在较少次数内训练得更快，并在收敛时有与标准反向传播算法近似的表现。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1808.02822.pdf在深度卷积神经网络学习时代里，物体探测领域近来的发展物体探测就是对于特定类别图片，比如车、飞机等进行探测的计算机视图任务 ，它在过去五年里在人工智能领域里吸引了非常多的关注。这些关注，既源于该领域在实际应用的重要性，也是因为自从CNNs时代的到来，它是人工智能领域里现象级的发展。这篇论文是对近来使用深度卷积神经网络学习方法的物体探测领域著作的一个全面回顾，也对近来这些发展进行了深刻的透析。下载链接https://arxiv.org/pdf/1809.03193.pdf语言交互式AI的神经网络法这篇论文对近年来发展出的语言交互式AI中神经网络方法进行了调查。语言交互式AI可被分为三个类别：1. 回答问题的机器人2. 以任务为导向的对话机器人3. 自动化语音聊天机器人。针对每个类别，文章使用特定系统和模型为案例，展示了领域最前沿的神经网络方法，并将其与传统方法比较，讨论其进步之处和仍面临的问题。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1809.08267.pdf可撤销的循环神经网络循环神经网络（RNNs）在运行序列数据上表现最优秀，但训练起来更占用内存，也就限制了RNNs模型的灵活性。可撤销的循环神经网络，也就是“隐藏对隐藏”的转化能被撤销的RNNs，提供了减少训练所需内存的一个路径，因其隐藏状态无需存储，从而能够在反向传播算法中被重新计算。这篇论文展示了完美可撤销RNNs从根本上就是受限的，因为它们依然需要记住隐藏状态。随后，为了实现能够忘记隐藏状态的完美可撤RNNs，文章提供了存储少量bits的方法。作者这个方法达到了传统模型的近似效果，同时减少了活动内存成本约10-15个百分点。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1810.10999.pdf相关报道：https://opendatascience.com/most-influential-data-science-research-papers-for-2018/

来源：环球网日本《日经亚洲评论》1月6日文章，原题为“中国在前沿科技领域的研究论文领先世界”。尖端技术研究关乎未来5-20年的全球产业竞争。日本经济新闻与荷兰学术信息机构爱思唯尔合作进行的调查显示，在30项世界前沿科技研究领域，中国在其中23项处于领先水平，在80%的重点研究领域位居首位的中国正在加速推进研发投资。据日本文部科学省的统计，2016年中国研发投资总额达45万亿日元，逼近美国的51万亿日元。爱思唯尔公司的数据显示，2017年中国学者发表论文51万篇，较5年前增长27%。美国的这一数字为56万篇，较5年前增长5%。中国以前以研究论文的数量而闻名，但近年来论文质量不断提高。中国论文数量从2010年前后开始快速增长，面向翻译、自动驾驶和医疗等领域的应用研究迅速推进。2014年至2016年，中国学者发表的论文占全球影响力最大的论文总数的近11%。爱思唯尔的分析称，与美国或日本相比，中国的投资重点集中在具有商业潜力的领域，特别是在电子和电动汽车领域的材料科学方面。通过改进研发过程，中国的目标是在2049年成为世界级生产强国。尽管中国被认为是生产家用电子产品和汽车的全球工厂，但美国、欧洲和日本仍然在关键技术方面处于领先地位。日本大和证券经济学家齐藤尚登说：“为了在进口依赖度较高的领域也实现自主采购，中国正集中向高科技产业的研发大举投资。”(作者Yuki Okoshi，胡青松译)

在科技期刊科研内容诠释文体中，文献综述是一种重要的表达形式，是对文献的解读和述评，需要在全面、正确理解文献和搜集大量资料的基础上，从一定的角度对某一问题或专题进行客观地研读、综合的分析和论述的论文形式。文献综述按照叙述性质和文体不同，可以分为大综述和小综述。大综述一般是就某个领域的文献做出的全面总结，属于三次文献的特殊文体，是与调查报告和研究报告并列的一种的综述性文章。小综述属于一次和三次文献的混合体。通常，学位论文的导论部分或课题开题报告属于此类文献综述，硕士与博士学位论文和课题开题的写作必须要经历这一过程。此时，作者并非单纯介绍某学科的前沿，而是藉此介绍自己的学术观点和与自己研究有直接关系的文献。关于文献综述论文的写作，达晋编译建议，在选定论文题目和方向后，要认真研读与课题选题内容相关的文献资料，不断地梳理、归纳、消化、吸收、思考、分析、评价，就所存在的问题提出个人的见解并进行讨论，从而确定论文的题目和研究方向。因此，在深刻把握文献综述的本质含义及意义、总结已有的研究资料的基础上，得出文献综述的主要特征有：1.综述性。文献综述是在对某一特定学科或专题的文献进行收集整理、归纳概括、分析研究的基础上，综合性地描述该领域的研究现状、发展动态及未来趋势。通过文献资料纵横交错的研究，会使写作材料精练有序、逻辑性强、目标明确、综述有力。2.评价性。是指较为深入、全面、专业、系统地评述某一方面的问题。文献综述不但要有述，也要有评，要做到述与评的结合。其中，述是基础，评是重点。因此，在对所综述相关研究资料进行分析与评价时，对过去研究存在的问题，要充分思考和判断，以便得出自己的观点和结论，并与综述内容构成正文。3.指引性。或称为先进性，文献综述不是单纯介绍学科发展史，而是通过搜集整理最新资料，获取本学科或领域的最新研究状况，将最新科研动向及时传达给读者，帮助他们更快地得到对自己的选题和写作有价值信息。文献综述的综合性和前瞻性决定了其在科技论文的地位举足轻重，并越来越受到学界的重视，主要包括：1.通过归纳综合前人已有成果、了解熟知当前研究、分析思考存在问题、指出今后发展方向，帮助、促进研究人员认识课题研究意义、掌握研究背景和发展脉络。结合最新的前沿研究成果，对论文资料的选题的新颖性、创新性进行评判，并对其学术研究价值进行相应论证。2.通过阅读、消化、归纳、综合相关资料，增加研究者对论文选题清晰、系统的认识，梳理出科研的主攻方向，制定出科研计划和规划方向。同时也为以后的科研论文及综述的撰写提供思路，保障学术论文质量，有利于科技论文的发表。3.由于综述论文将研究领域的文献进行了系统的整理、总结和评价，对研究者工作有着很大的参考价值和帮助，节省了其时间和精力。4.一篇具有综述性、评价性和指引性特征的文献综述，既可高屋建瓴，又能脚踏实地；既要探头索隐，又如醍醐灌顶。指引他人正确的选题和写作，少走弯路、避免错误。

参考文献是科技论文的重要组成部分，可以反映作者承认和尊重他人研究成果及著作权的态度，表明论文具有真实、广泛的科学依据，也反映了论文的起点和深度。正确引用参考文献能体现科技论文的科学性和严谨性，能方便地区分出作者与前人的研究成果，而且引用合适的参考文献还可以缩减篇幅，读者通过文献就可以获取的信息不必在科技论文中一再重复，这也是文化积累和传承的一个方面。此外，参考文献在情报研究和文献计量学研究中也发挥着重要作用。基于此，医刊汇编译对参考文献引用中常见问题进行分析，以期为科技论文写作初学者提供帮助。一、引用未真正参考的文献。一些作者写作科技论文时不注意积累原始资料，文章写完后，并未对参考文献系统整理标注。由于科技论文参考文献是多数期刊要求的必备项，部分作者为满足期刊的参考文献篇数要求而引用一些内容相关但实际上并未参考的文献。还有部分作者为装饰门面，引用一些行业内知名专家、教授的文章，以显示自己文章的水平较高。实际上，所引用参考文献应该是能够反映该研究领域的最新现状、动态和发展方向的文章。二、一次性引用数篇参考文献。在写作科技论文时，部分作者为达到期刊要求的参考文献数的要求，一次性引用多篇文章。原则上，一次引用文章不宜过多，以一两篇为宜，只需标注直接引用文献原文、为作者提供研究思路或对作者研究有重大意义的文献。三、引用文献却未标注。有些作者在科技论文写作时引用文献却未标注，产生上述问题的原因如下：作者抄袭他人文章的观点或主要内容，为遮人耳目，列出其他不相关参考文献；作者的某些观点与相关文献严重背离，有意隐匿相关文献；作者引用他人新颖的观点、想法，想据为己有以显示自己的水平，故意不列出相关文献。四、引用二次文献。引用二次文献是指作者直接将他人文章中引用的文献复制到自己文章中，并未对原始文献进行核对，这就导致了部分文献存在引用片面的问题，甚至可能出现观点相背的现象。同样，不经考证也体现了作者不负责任的态度，使文章的可信度大打折扣。一般作者如果需要引用二次文献，最好将原文献找到并进行查阅，如果符合自己文章的需求，可以引用；如果不符，就坚决摒弃。五、全部引用外文文献。有些作者为显示自己的专业水平，文后参考文献全部采用英文文献，实际上这很不妥。虽然国内某些领域的研究水平与国际上相比存在一定差距，但随着我国科技的飞速发展，国内科技研究水平正迎头赶上，许多研究领域甚至处于国际领先地位。作者对此视而不见，一味引用外文文献是不明智的。六、综述文章全部引用中文文献。部分作者写作综述性文章时全部引用中文参考文献，这样显得很不合理。既然是综述性文章，应该站在国际上相关研究领域的制高点来看待问题，若仅仅参考国内相关文献，不能全面深入地体现相关领域的研究成果，势必使论文发表的价值大打折扣。七、大量引用年代久远的文献。部分作者在论文中引用的参考文献大多为十年前甚至更早前发表的文章。出现上述现象的原因可能是作者为突显自己的研究成果，也可能是作者对相关研究领域的了解不足。当然不可否认，某些发表时间很早的科技论文确实具有引用价值，但新近发表的文章更能体现相关领域的研究成果。因此，在写作科技论文时最好引用近五年内发表的文献。八、大量引用自己或所属团队的文献。一些作者在文章中大量引用自己或所属研究团队的文献，以提高文章引用率或提高研究团队的影响力。如果所引文献与论文内容相关性不大，就不能真正体现参考文献的价值。

撰写综述性科技论文，通常是为了对已发表材料的组织、综合和评价，以及对当前研究进展的考察来澄清问题。但达晋编译在实践工作中发现，有的文章论述篇幅过长、主题不明确；有的文章将理论、观点、方法简单摘录，缺乏精炼的语言将其概括出来，等等。为避免出现这些问题，提高综述性科技论文的写作质量，以下就出现这些问题的原因作简要分析。一、写作经验欠缺。综述论文写作者，应多看看本领域权威期刊和专家学者已发表的综述论文，或多向专家学者和导师请教，多学习。要搜集证据、寻找理论，多记录综述论文中各方观点，这样不但能加深专业知识学习，还可以开阔视野，增加对本行业的认识。要多请教，接受别人的指导，多修改，通过不断写作，才能提高自己的写作能力。二、查阅文献太少。一般综述论文写不好的重要原因是所查专业知识资料太少，没有阅读大量文献，这样很难写出一篇有水平的综述论文。写好综述论文的一个重要前提是查阅国内外大量相关文献，并对这些文献认真阅读和理解，理解是写作的基础，在大量阅读理解的基础上才能写好文献。三、交叉学科的知识了解有限。在掌握本专业的知识要点和相关研究的基础上，加大对相关行业知识的了解。科学的发展使邻近或相近的专业知识相互渗透，即所谓的交叉学科的知识掌握多了，就会开阔思路，对本领域的研究方法和内容有所启发。四、专业知识深度掌握不全面。专业知识仅局限于本行业科学研究已经成熟的理论，属于科学研究的起始和中级阶段，对于更高层次的理论和研究成果掌握不多，专业知识的深度掌握不够。要写出具有深刻意义的综述论文必须阅读大量相关文献，通过分析理解和融会贯通，真正深层次了解本行业的发展状态和存在的问题，就可以站在行业发展的前沿，以专家学者的姿态去理解和看待问题，这样写出来的综述才会有新意，对读者才能有所启发。

现在国内大部分高校对研究生都有一定的毕业硬性要求，比如要求在毕业前发表多少篇科技论文，松一点的要求核心期刊，而稍微严格一点的是发表英文SCI论文。作为一名即将毕业的工科生，来简单地谈谈自己对初次涉足英文SCI论文领域的一些看法。很多高校研究生一年级时要上很多的理论课程，可是我们要明确研究生的培养模式是以探索性和实验性为主的。就像我导师说的要明白研究生的意义，要把握住主要方向。所以，即使课程再多也要抽空去做实验，在低年级的时候把一些基本操作尽快上手为研二做铺垫。还要多看该领域内相关的英文论文，从高影响因子的期刊开始看，中文核心和中科院三区之后就别看了。掌握基本操作之后要尽快和老师沟通确定自己的研究课题，争取早日出成果。研究生无论是做实验还是写论文必须要赶早，为自己留下充裕时间，否则等到研三你真的会捉襟见肘。刚开始写论文的时候如果你无从下笔，可以尝试着先从本领域内的综述文献看起，从宏观上把握发展方向。然后再结合自己的课题去数据库搜索贴近的研究型文献。像笔者写第一篇SCI的时候，根据老师的要求，会先把论文的大框架搭好，把需要的图和表提前做好（要能保证足够的分辨率），据我的经验一些高质量的论文除了精准的表征之外，还需要一个漂亮、高颜值的机理图，这绝对能增加命中的概率。而行文时一般是先从实验部分写起，紧接着结果与讨论，下一步是摘要和结论，最后便是前言。每写一部分都要从头阅读一次以便找出低级错误，这个过程也需要导师参与，提醒导师给你修改一下文章。写作的过程中就可以使用Endnote文献管理软件来实时插入参考文献，需要注意的是在没有定稿之前千万不要去掉Endnote链接，否则等到后面再想插入某篇文献的时候就改变不了文献的序号了。当去掉Endnote链接之后便可以对个别文献中的小瑕疵进行针对性地修改了。每个领域的研究生都不容易，都需要付出很多心血，从开始便形成一套自己的学习方法是很重要的。无论何时多阅读总是有益的，多去看看自己领域内的文献和最新进展对自己的研究工作一定大有裨益。

图片来自网络一篇科技论文整体上应该包括：完整的论文范式结构；可靠的理论基础，包括研究思想与方法的原创性；实验过程和获得的可检验数据；论文要反映本学科前沿研究成果，研究成果对学科的重要性；理论上的进步或未来技术可能的影响和应用，预期的社会效益；对进一步研究的想法，给同行以启发；图文表达清晰和准确；编辑质量高等。一篇高质量的科技论文，其引言部分很重要。通过引言可以判断作者对其研究学科领域的熟悉程度，作者在该领域是大牛还是青葱，论文研究的意义何在、价值如何等问题，都在引言的字里行间得充分体现，但对论文的引言部分往往没有引起作者的足够重视。引言也叫绪言、前言等，对于篇幅较短的论文，引言是指论文正文最前面的一段文字。引言的主要任务是向读者概括出论文的主要内容和大体轮廓。引言主要是介绍论文涉及的研究领域背景、意义、发展状况、目前的水平等;前人的研究成果，重要文献的概述，本领域正在研究解决的问题，并适当加以评价或比较;指出前人尚未解决的问题，提出拟要解决的新问题和解决这些新问题的新方法、新思路，从而引出自己研究课题的动机与意义，说明自己研究课题的目的。如果篇幅允许，引言结尾也可以简短描述一下论文的结构组成。引言不能只谈该学科研究方向的意义，而是要强调你这篇研究的作用;引言不能太笼统，也不要过多论述该研究方向的发展历程。引言要着重在对论文的研究背景、研究内容、研究方法和研究的实际意义做实质性的描述。引言字数不宜太多，视整篇论文的篇幅而定，约占整篇论文的百分之五至十。（荣誉主编李志民）

科技论文写作是科研人员必备的素质之一，也是科技工作者进行科学技术研究和学术交流的重要手段之一。作为科研工作者，及时、正确、准确地总结相关研究结果，并将其汇集成文，呈现给本专业领域内特定的读者群，其重要性不言而喻。关于“如何写好科技论文，提高投稿命中率”，达晋编译提出了以下几点建议。首先，应当仔细阅读拟投刊物的投稿须知，熟悉其撰写格式与规范，并精读其已刊出的同类优秀论文若干篇，否则不宜匆匆下笔行文。就科技论文前言部分的写作而言，不仅要求作者充分了解本专业领域的国内外研究进展和最新动态，准确把握其发展趋势和方向，同时要求作者能够立足于创新性思维方式，敏锐地洞察现有相关研究中存在的不足，确定具有发展潜力和应用前景的新的研究课题和研究方向，进而采用通俗易懂、准确无误的语言，言简意赅地将开展相关研究的意义、价值及预期目标呈现于读者群。其次，在科技论文写作过程中，需要做的是利用正确、准确及完整的文字表达向特定的读者群进行展示或说明，以便让受众自行判断所涉论题和发现的意义及价值所在，而不是主观地宜称某发现具有某种重大价值。简而言之，应当默认专业刊物的广大受众有充分的学术修养和丰富的研究工作积累，完全有能力就某一研究结果的水平和意义自行做出正确判断，而无需论者饶舌。第三，应当本着所得到的研究结果(而不是图表或统计学数据)来进行科技论文写作。尽管图表和统计学数据对简明扼要、清晰准确地反映研究结果必不可少，但科技论文作者要向特定读者群强调和推介的并不是这些图表或统计学数据本身，而是其研究成果，特别是新的研究思想、思路和科学技术新发现。图表和统计学数据只是用于表达学术思想、思路及科学技术发现的手段，应当利用这些图表和统计学数据来写作科技论文，但却绝不能为了图表和统计学数据来写作，否则必然舍本逐末，偏离科技论文写作的初衷。第四，就所述论题和研究结果展开充分讨论。不少科技论文作者将注意力过多地集中于介绍和说明其研究结果，而疏于展开充分的学术讨论。这固然很可能是由于作者视野所限，以及知识结构的宽广度和深度不足所致，但也说明其对同类科技文献的调研不够充分。因此，在总结自己的科研结果和数据之前，应大量精读本专业领域具有代表性的研究论文，全面了解本领域的最新研究进展。这样一来，在论文写作过程中自然能够水到渠成，展开内容丰富的讨论，且言之有物、论之有据，而不会疏于空泛、无的放矢。第五，对文献的引用应当着眼于科学研究的思想和思路，而不是文献作者本身。换句话说，在引用相关文献为待发表的相关研究结果提供佐证或增强说服力时，应当关注的是被引者的相关学术思想、学术发现或研究结论，而不是被引者本人的知名度或声誉等。第六，应考虑将大论题分割成小论题，化而简之、分而论之，以力求突出重点，准确描述研究结果，充分表达学术思想。科技论文的格式和规范相对较为固定，作者在行文过程中要突出重点和主题，避免主次不分、面面俱到，同时要严格遵守相关格式和规范，以减少可能的表达疏漏和格式误用，提高投稿的成功率。当然了，优秀的科技论文不光要求实验数据充分、可信，撰写规范，语言流畅，语法准确无误，更应当是合理应用修辞学原理的杰作和典范，能够让受众在了解相关科研领域最新研究进展的同时获得美的享受，产生无穷回味。

科学研究中的研究内容和方式是不尽相同的，有的是通过实验来发现新现象、寻找科学规律或验证某种理论假说，实验结果的科学记录和总结可作为研究成果；有的是先提出某种假说，然后进行数学推导、逻辑推理或用实验结果进行检验，往往以论述或论证为中心，提出新理论，或补充和发展原理论，或否定原理论；有的研究对象属于自然科学或工程技术范畴，采用的论述方式却类似于社会科学的表述方式，即用调查研究所得的可信事实或数据来论证新的观点。赛恩斯编译依据经验，科技论文按研究方式和论述内容可分为：一、实验性论文。这类论文主要针对科技领域的一个学科或专题，有目的地进行调查与考察，实验与分析，或进行相应的模拟研究，得到系统的观测现象，实验数据或效果等较为重要的原始资料和分析结论，准确与齐备的原始资料往往使其成为进一步深入研究的依据与基础，它不同于一般的实验报告，其写作重点应放在研究上，追求的是可靠的理论依据、先进的实验方案、适用的测试手段、准确的数据处理及严密的分析论证。二、发现型论文。这类论文主要用来记述被发现事物的背景、现象、本质、特性、运动变化规律以及人类使用这种发现的前景。发明型论文是发现型论文的特殊形态，主要用来阐述所发明的装备、系统、工具、材料、工艺、配方等功效、性能、特点、原理及使用条件等。三、计算型论文。这类论文主要用来提出和讨论不同类型(包括不同边界和初始条件)数学物理方程的数值计算方法，数列或数字运算方法，计算机辅助设计方法，计算机在不同领域的应用原理、数据结构、操作方法，或进行收敛性、稳定性、精度分析等。这种论文往往是计算机软件进一步开发的基础。四、理论性论文。这类论文可分为推导型论文、分析型论文和论证型论文等。1.推导型论文。这类论文主要是对所提出的新假说由数字推导和逻辑推理来得到新理论(包括定理、定律和法则)。写作要求是：数学推导要科学准确，逻辑推理要严谨严密，定义和概念的使用要准确可靠，力求得到无懈可击的结论。2.分析型论文。这类论文主要是对新的设想、原理、模型、机构、材料、工艺、样品等进行理论分析，对过去的理论分析，对过去的理论分析加以完善、补充或修正。写作要求是：论证分析要严谨，数学运算要正确，资料数据要可靠，结论要准确并经过实验验证。3.论证型论文。这类论文主要是对基础科学命题进行论述与证明，如对数学、物理、化学、天文、地理、生物等基础学科及其他众多应用性学科的公里、定理、原理、原则或假设的建立、论证及其适用范围、使用条件进行讨论。五、设计型论文。这类论文一般用来对某些工程、技术和管理问题进行计算机程序设计，对某些系统、工程方案、机构、产品等进行计算机辅助和优化设计，对某些过程进行计算机模拟和仿真，对某些原材料等进行调制、配制。写作要求是：内容要新，模型的建立和参数的选择要合理，编制的程序能正常运行，计算结果要合理准确，设计的产品要经过实验和生产证实，调制、配制的物质要经过使用考核。六、专题型论文。这类论文用来对某一领域、学科或某项工作等发表议论(包括立论和驳论)，通过分析论证，对其发展的战略决策、方向等提出新的见解。七、综述性论文。这类论文是在综合分析和评价已有相关文献的基础上，提出在特定时期内有关专业课题的演变规律和发展趋势。它要求作者在博览群书的基础上，综合介绍、分析、评述特定学科和专业领域内最新研究成果和发展趋势，表明作者自己的观点，对发展作出科学预测，并提出比较中肯的建设性意见和建议。综述类论文的写作要求相对较高，一般要求：资料新而全，作者立足点高、眼光远，问题综合恰当、分析在理，意见、建议较为中肯；题目一般较为笼统，篇幅允许稍长。通常有两种写法，一种是以汇集文献资料为主，辅以注释，客观而少评述；另一种是着重评述，通过回顾、观察和展望提出合乎逻辑、具有启迪性的看法和建议。除了以上这些论文类型，按研究方式和论述内容，科技论文还应有其他类型，这里不再列举。