科学研究论文

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/

据央视新闻客户端消息，当地时间5月25日下午，北京时间昨天深夜，世界卫生组织召开新冠肺炎疫情例行发布会。世卫组织总干事谭德塞表示，根据相关数据可以得出，目前全世界范围内非洲受疫情影响最小。世卫组织总干事 谭德塞：非洲是目前受新冠肺炎疫情影响最小的地区，仅占全球新冠肺炎病例的1.5%，死亡人数不到全球死亡人数的0.1%，当然这些数字不能说明全部情况，非洲的检测能力仍在提高，有可能部分病例被遗漏，尽管如此非洲也许可以避免其他地区出现的大规模疫情暴发。谭德塞还警告称，疫情使许多非洲国家基本卫生服务中断，因此其他疾病带来的巨大风险不可忽视。 谭德塞：“团结试验”暂停使用羟氯喹此外，谭德塞还宣布世卫组织将暂停在“团结试验”中使用羟氯喹，将进一步研究该药品用于治疗新冠肺炎患者时可能产生的影响。 世卫组织总干事 谭德塞：《柳叶刀》杂志上周五（22日）发表了一项关于羟氯喹和氯喹对新冠肺炎病例影响的观察研究，显示其在单独或与大环内酯类药物合用时，患者死亡率可能会更高，世卫组织“团结试验”执行小组，目前暂停在“团结试验”中使用羟氯喹。世界各国需警惕疫情反复世卫组织卫生紧急项目负责人迈克尔·瑞安在5月25日的发布会上表示，目前世界正处于新冠肺炎第一波疫情当中，各国不但需要警惕当前疫情再次出现高峰，更要警惕出现第二波疫情。世卫组织卫生紧急项目负责人 迈克尔·瑞安：新冠肺炎疫情有可能在任何时候突然反弹，不能假设其持续下降，有可能再次出现高峰。欧洲、北美及东南亚国家应继续采取公共卫生和社会措施，以及监测措施等全面策略，确保疫情继续处于下降轨道，防止出现第二个高峰。世卫组织：不确定疫情是否有“季节性”世卫组织卫生紧急项目技术主管玛丽亚·范·科霍夫也表示，各国都应保持高度警惕，即使是已成功遏制住疫情以及病例数量下降的国家也应如此。科霍夫还强调，目前很难判断疫情是否有“季节性”的特点，因为疫情到目前持续了五个月，也仅有这五个月的疫情数据，后续发展还有待观察。 世卫组织卫生紧急项目技术主管 玛丽亚·范·科霍夫：流行病学研究显示许多人仍易感，意味着如果病毒存在，无论是什么温度，在什么月份，都可以感染人类。如果人们互相密切接触，疫情就会复苏，如果人类为其提供机会，病毒就会卷土重来，而不需要再等到北半球的冬天，许多国家已出现这样的增长。中国共享多篇新冠肺炎相关论文迈克尔·瑞安在昨天的发布会上还表示，过去几个月来，全世界发表了多篇与新冠肺炎相关的科学研究论文，其中有很多都来自中国。世卫组织卫生紧急项目负责人 迈克尔·瑞安：很高兴看到中国首篇经过同行评议的疫苗研究论文，过去几个月来有很多来自中国的科学研究论文发表，中国研究机构与其他各国研究机构的合作，也显示出了积极的信号。

本文来源：新岗记事如何展示科研结果以及给它最好的发表机会？本文经许可改编自澳大利亚堪培拉大学应用生态学研究小组发表的一篇文章。"How to Write and Publish a Scientific Paper" (SI Press, Philadelphia, 1979)，并在Robert Day的的帮助下进行了完善。科学论文是描述原始研究成果的书面报告，其格式已被几个世纪发展中的传统、编辑实践、科学伦理以及与印刷和出版服务的相互作用所定义。这一过程的结果是，几乎每一篇科学论文都有标题、摘要、引言、材料和方法、结果和讨论。但是，需要注意的是，大多数出版物对论文的格式都有规定:有些将论文分成这些或这些部分，有些则不这样，而且在不同的出版物中顺序可能不同。所以，当你准备提交论文的时候，要准备好把你的论文修改成出版物的格式。需要记住的一点是，需要尽可能地避免术语和首字母缩略词。此外一些期刊喜欢用主动语态来写论文。"we carry out a test to…"而不是" test was carry out to…" 但情况并非总是如此。一、题目标题应该简练并准确地描述研究论文的内容。省略所有冗余的词，如"A study of ...", "Investigations of ...", "Observations on ..." 等。索引(摘要)服务依赖于标题的准确性——即从标题中提取对交叉引用和计算机搜索有用的关键词。一篇标题不合适的文章可能永远无法到达它的目标读者。如果研究的是某一特定物种或化学物质，请在标题中注明。如果研究被限制在一个特定的区域/系统，并且它包含的推论也同样被限制，那么应该在标题中列出该区域/系统。二、关键词关键词列表提供了添加关键字词的机会，即索引和摘要服务使用的关键字(已经出现在标题词汇除外)。明智地使用关键词有助于感兴趣的读者更容易地检索到你的文章。三、摘要一份准备充分的摘要能使读者快速准确地确定文件的基本内容，确定其与自己兴趣的相关性，从而决定是否阅读整个文件。摘要简明地陈述了调查的主要目标和范围，而这些目标和范围在标题中并不明显。更重要的是，它简明地总结了结果和主要结论。不包括所使用方法的细节，除非研究是方法学的，即主要涉及方法。摘要必须简洁;大多数期刊都规定了一个长度，通常不超过250字。如果你能用100个词来表达论文的重要细节，那就不要用200个词。不要重复标题中包含的信息。摘要，连同标题，必须是独立的，因为它是独立于论文发表的摘要服务。省略所有有关文献、表格或数字的引用，省略晦涩的缩写和首字母缩写，即使它们可能在论文的正文中被定义。四、前言前言以向读者介绍相关研究文献开始。一个常见的错误是介绍作者和他们的研究领域，而没有提到他们的主要发现。例如对于“Parmenter (1976) and Chessman (1978) studied the diet of Chelodina longicollis at various latitudes”和“Legler (1978) and Chessman (1983) concted a similar study on Chelodina expansa”这两个研究的比较。相比之下，Chelodina expansa是一种选择性强、进行针对性捕食 (如甲壳类动物、水生昆虫和体型较小的鱼类等; Legler, 1978; Chessman, 1984) 以及高度捕食活动的猎物，但Chelodina longicollis是一种具有多样化和随机性饮食习惯的动物 (Parmenter, 1976; Chessman, 1984)。相比较，后者具有更丰富的文献信息引用，而且更重要的是，它将使读者更清楚地了解当前工作的相关研究背景。写文章时不带参考文献，这样读起来更加流畅; 然后在句子或短语的末尾添加参考文献，这样它们就不会打断你的论点的连贯性。需要注意的是，并非所有的期刊在引用中都要使用作者的名字，有些期刊在文章末尾使用数字和引用列表。因此，当准备提交你的论文时，务必提前确认期刊的的出版格式。前言的一个重要功能是明确你当前工作的重要性:为什么有必要进行这项研究? 在介绍了相关文献并证明了当前研究的必要性之后，你应该清楚地说明研究目标和范围。避免通过罗列要点的方式来进行这一部分的写作。前言可以通过陈述研究目标的方式结束，也可以简短地陈述本文的主要发现。无论哪种方式，读者都必须通过论点论据的阅读，了解论文的发展方向。五、方法和材料“材料和方法” 部分的主要目的是为一个有能力重复你的研究和结果的人提供足够的细节。科学方法要求你的研究结果是可重复的，你必须为他人可以重复该研究提供必要的基础。此外这部分应准确描述现有的设备和材料(如名称，型号等信息)，如果所提供的材料之间可能有潜在的质量差异，应给出材料信息及来源。设备的改进或专门为研究而建造的设备应仔细详细的描述。制备试剂、固定剂和染色剂的方法应在这部分准确地说明，即便其他著作中可能具有可参考的标准配方。通常方法的呈现顺序是按时间顺序进行的。但是，相关的方法需要放在一起描述，不能总是遵循严格的时间顺序。如果你的方法是最新的(未发布的)，你必须提供所有的方法细节。但是，如果一个方法以前已经发布过，那么只需要给出方法的名称和文献引用。准确地描述测量值，并包括测量误差。研究者也可以向同事展示自己的材料和方法部分，并询问他们是否认为重复你的研究方法具有一定的困难。六、结果在结果部分中，研究者将会展示自己的发现:显示项(即图和表)是这个部分的主要内容。展示并概括性地描述通过数据分析得到的重要的趋势。因为结果包含了你正在为世界做贡献的新知识，所以将你的发现清晰而简单地陈述出来是很重要的。结果应该是简短且清晰的。不要陈述为 "It is clearly evident from Fig. 1 that bird species richness increased with habitat complexity"。而应该表达为："Bird species richness increased with habitat complexity (Fig. 1)"。但是，也不要过分简洁。不能期望读者从数据中独立地提取重要的趋势。读者期望的是结合文本表述，表格和以及数据来了解研究的突出趋势。这一部分的展示，请务必参考相关期刊对于作者的图表指南。七、讨论在讨论中，作者应该讨论建立或加强了哪些理论/原则;可以归纳出主要结论;你的发现与他人的发现或基于之前工作的期望的比较;以及你的工作是否有任何理论或实践意义。讨论的关键是需要牢固地建立在结果部分所提供的证据之上。简要地引用你的结果来支持你的讨论陈述。不要把你的结论延伸到那些直接由你的结果支持的结论之外。一段简短的关于你的结果在一般意义上可能意味着什么样的推论通常是可以接受的，但不应该成为讨论的主要内容。一定要在讨论中提到研究的目标，并讨论结果的意义。不要让读者思考“so what?”, 最后以一个关于工作意义的简短总结或结论结束全文。八、参考文献无论何时你利用另一篇论文中包含的信息，你都必须确认其来源。所有引用文献后，必须立即指出所引用信息的来源，例如，"A drop in dissolved oxygen under similar conditions has been demonstrated before (Norris, l986)."如果涉及两个作者，则在此引用中包括两个姓氏。不过，如果涉及的作者较多，你可以使用et al，这是拉丁文 “and others” 的缩写。一般来说，你不应该在文章结尾的完整引用中使用缩写，尽管有些期刊允许这样做。如果同一作者在同一年内多发表了两篇文章，大多数期刊会要求你在文章和参考文献列表中添加后缀a、b等。如果你在你的报告中逐字地引用文献中的短语、句子或段落，仅仅引用出处是不够的。你必须在引用中包含材料，你必须给出引用的页码。例如 "Day (l979: 3l) reports a result where '33.3% of the mice used in this experiment were cured by the test drug; 33.3% of the test population were unaffected by the drug and remained in a moribund condition; the third mouse got away'".必须在论文的最后提供一份按作者姓氏字母顺序排列的参考文献列表，或者根据所发表的文章按数字排序。参考文献列表应包含文中引用的所有参考文献，但不能超过此范围。包括在每个参考细节的作者，出版的年份，文章的标题，期刊或书籍的名称和出版地点的书籍，卷和页码。期刊的格式各不相同，所以当你准备一篇科学论文时，选择一个你感兴趣的本领域的期刊，并按照它的格式列出参考文献。期刊缩写的使用要保持一致。九、附录附录中包含的信息比论文的主体部分要详细得多，但是这些信息可能会引起在你的领域工作的一些人的兴趣。只有在正文中提及到的内容才可以被列入附录文件。十、格式规范大多数期刊都有关于提交原始稿件和作者指南，用于在线或邮寄提交。大多数期刊要求稿件打印时保持两倍行距和合理的页边距。务必确保你在提交你的论文之前仔细阅读了作者指南，这样你就可以以正确的格式提交你的论文。最后——也许是最重要的——在提交论文之前一定要阅读该杂志的作者指南，并且在提交论文之前一定要提供一份内容丰富的Cover letter。这是每个期刊都会要求的部分，作者需要在Cover letter中简要的概括科学问题/假设，主要发现以及发表的意义等内容。

一般来说，没有创新性的学术论文是没有学术价值的，从严格意义上讲，它也不是真正的学术论文。因此，学术论文应当具有创新性，这种创新性表现在与已有研究论著不同的新发现上，包括新论点、新理论、新方法、新技术、新手段或新材料等。尽管创新性是对学术论文的要求，但创新却并非撰写学术论文所能做到的。学术论文只能反映研究情况，创新是研究的结果。没有研究的创新，不可能有学术论文的创新。在医刊汇编辑看来，要做创新性研究，写创新性论文，可以从以下几个方面着手。一、主题创新。选择新问题进行研究，是科学研究创新的主要途径。研究新问题，不但能够拓宽科学研究领域，而且能够在人所未及的问题上发表拓荒性的见解和研究结论。因此，学者们无不投人大量的精力以发现新问题，开垦科学研究的新领域。但事实上，在科学研究日渐繁荣的今天，主题创新的难度也日渐加大。尽管如此，从事科学研究，就要不断探寻新问题，不断拓宽研究主题，努力为学科创新贡献自己的学术智慧。二、视角创新。面对学术研究中的老问题，要做出创新性研究，可以通过视角创新来实现。所谓视角创新，就是在科学研究中，采用现有研究中未曾使用过的相关学科分析范式或有关学说理论，研究本学科中的老主题，以期获得新的研究结论。视角的创新不但可能有助对问题本身做出新的解释，而且还可能获得从其他视角所不能获得的富有启发意义的新的研究结论。所以，在科学研究中，提倡多学科研究，提倡运用其他学科的理论来研究本学科问题，目的就在于通过视角创新以获得研究结果的创新。三、论点创新。论点创新是任何一项研究都不能回避的任务，只有不遗余力地追求论点的创新，科学研究工作才能对学问有所贡献，学术才能不断进步。学术论文应当反映科学研究创新的成果，科学研究创新成果到了学术论文中就体现在论点上。从科学研究创新成果到论点，需要经历一个归纳、提炼、升华和规范化的过程。归纳、提炼与升华是针对论点的科学性而言的，规范化是针对论点表述的准确性而言的。要实现论点创新，应以获取独创性研究结果为研究的根本目的，脚踏实地，潜心研究，推陈出新。而且在论文写作中，要反复推敲、斟酌语言表达的准确性和简练性。四、方法创新。方法是创新的工具，科学研究是以科学的方法为手段的学术研究。研究方法本身的创新对学术创新具有重要意义，采用不同的研究方法所得出的研究结果可能是不同的。所以在科学研究中，对同一个问题一般鼓励采用不同的研究方法，以获取不同的研究结果，丰富人们对该问题的认识，促进学术的繁荣。经常看到一些学术论文在研究方法部分，陈述一堆的方法，什么文献研究法、实证研究法、比较研究法、案例研究法、定性研究法、定量研究法、规范研究法等，但在正文中却未见作者是如何采用这些方法解决问题的。出现这种情况的原因，往往在于写作者对研究方法的意义的认识不到位，对方法的运用还没有掌握，只知道有这些方法，却不知道在研究具体问题时应该采用什么方法。显而易见，这样看待和使用研究方法，是不可能做出创新性研究、写出高质量论文的。五、材料创新。材料是科学研究的素材，如果没有材料，科学研究寸步难行。以不同的材料为基础所开展的科学研究，结果可能大相径庭，当然，也存在殊途同归的可能性，不过，这种可能性极小。科学研究需要利用各种可能的合法途径，获取尽可能丰富的研究材料，以提高研究结果的普适性。但就具体的研究者而言，受主客观条件的限制，所能获得的研究材料总是有限的。这样，对于不同的研究者来讲，努力获得人们未曾使用过的材料，在新材料基础上开展自己的研究，就可能做出创新性研究。很多人做研究、写文章，怕苦、怕累，怕做深入、细致的材料搜集，怕做历史材料的发掘清理，主要利用网络搜索寻找现成的相关材料。尽管这些现成材料的价值毋容置疑，但占有一手材料，用新的材料研究问题，是做出创新性研究的重要条件。所以，在科学研究中，利用一切可能的机会和条件，获得属于自己发现的研究材料，尽可能少用二手、三手材料，是研究结论创新的重要保证。

对于科研工作者来说，在刚刚踏上自己的科学研究之路时，一定是对未来充满了美好的憧憬，也同时有一点点恐慌和不安，因为你们无法预测未来的科学研究是否会一帆风顺。以下是施一公教授基于自己的切身经历所提出的对学术品味、学术道德、学术道路的一些看法。一、做一个优秀的研究生，时间的付出是必须的所有成功的科学家有一个共同的特点，那就是他们必须付出大量的时间和心血。实际上，一个人无论从事哪一种职业，要想成为本行业中的佼佼者，都必须付出比常人多的时间和心力。有时，个别优秀科学家在回答学生或媒体的问题时，轻描淡写地说自己的成功凭借的是运气，不是苦干。这种客气的回答避重就轻，只是强调成功过程中的一个偶然因素，常常对年轻学生造成很大的误导；一些幼稚的学生甚至会因此开始投机取巧、不全力进取而是等待所谓的运气。说极端一点：如果真有这样主要凭运气而非时间付出取得成功的科学家，那么他的成功很可能是攫取别人的成果，而自己十有八九不具备真正在领域内领先的学术水平。神经生物学家蒲慕明先生在多个神经科学领域做出了重要贡献。十几年前，身处加州大学伯克利分校的蒲先生曾经有一封电子邮件在网上广为流传，这封邮件是蒲先生写给自己实验室所有博士生和博士后的，其中的一段翻译过来是这样说的：“我认为最重要的事情就是在实验室里的工作时间，当今一个成功的年轻科学家平均每周要有60小时左右的时间投入到实验室的研究工作......我建议每个人每天至少有6小时的紧张实验操作和两小时以上的与科研直接有关的阅读等。文献和书籍的阅读应该在这些工作时间之外进行。”这封邮件写得语重心长，用心良苦。其中的观点我完全赞同，无论是在普林斯顿还是在清华大学我都把这封邮件的内容转告实验室的所有学生，让他们体会。我从小就特别贪玩，不喜欢学习。但来自学校和父母的教育与压力迫使自己尽量刻苦读书，保送进了清华。尝到了甜头以后，我在大学阶段机械地保持了刻苦的传统，综合成绩全班第一、提前一年毕业。当然，这种应试和灌输教育的结果就是我很少真正独立思考、对专业也提不起兴趣。大学毕业后我去美国留学。博士一年级，因为对科研和专业没有兴趣，我内心浮躁而迷茫，无法继续刻苦，而是花了很多时间在中餐馆打工、选修计算机课程。第二年，我开始逐渐适应科研的“枯燥”，对科学研究有了一点儿兴趣，并开始有了一点儿自己的体会，有时领会了一些精妙之处后会得意地产生“原来不过如此”的想法，逐渐对自己的科研能力有了一点儿自信。这时，博士学位要求的课程已经全部修完，我每周五天从上午9点做实验到晚上7、8点，周末也会去半天。到了第三年，我已经开始领会到科研的逻辑和奥妙，有点儿跃跃欲试的感觉，在组会上常常提问，而这种“入门”的感觉又让我对研究增加了更多兴趣，晚上常常干到11点多。1993年我曾经在自己的实验记录本的日期旁标注“这是我连续第21天在实验室工作。”，以激励自己。到第四年以后，我完全适应了实验室的科研环境，再也不会感到枯燥，时间安排则完全服从实验的需要。其实，这段时期的工作时间远多于刚刚进实验室的时候，但感觉上好多了。研究生阶段后期，我的刻苦在实验室是出了名的。在纽约做博士后时期则是我这辈子最刻苦的两年，每天晚上做实验到半夜三点左右，回到住处躺下来睡觉时常常已是四点以后；但每天早晨八点都会被窗外街道上的汽车喧闹声吵醒，九点左右又回到实验室开始了新的一天。每天三餐都在实验室，分别在上午9点、下午3点和晚上9点。这样的生活节奏持续11天，从周一到第二周的周五，周五晚上乘坐灰狗长途汽车回到巴尔地摩的家里，周末两天每天睡上近十个小时，弥补过去11天严重缺失的睡眠。周一早晨再开始下一个11天的奋斗。虽然很苦，但我心里很骄傲，我知道自己在用行动打造未来、在创业。有时我也会在日记里鼓励自己。我住在纽约市曼哈顿区65街与第一大道路口附近，离纽约著名的中心公园很近，那里也常常有文化娱乐活动，但在纽约工作整整两年，我从未迈进中心公园一步。我常常把自己的这段经历告诉我实验室的学生，新生常常问我：“老师，您觉得自己苦吗？”我回答，“只有自己没有兴趣的时候觉得很苦。有兴趣以后一点也不觉得苦。” 是啊，一个精彩的实验带给我的享受比看一部美国大片强多了。现在回想起当时的刻苦，感觉仍很骄傲、很振奋！我在博士生和博士后阶段那七年半的努力进取，为我独立科研生涯的成功奠定了坚实基础。二、做一个优秀的研究生，必须具备批判性的思维要想在科学研究上取得突破和成功，只有时间的付出和刻苦，是不够的。批判性分析（critical analysis）是必须具备的一种素质。 研究生与本科生最大的区别是：本科生以学习人类长期以来积累的知识为主、兼顾科学研究和技能训练；而博士生的本质是通过科学研究来发掘创造新的知识，而探索新知识必须依靠批判性的思维逻辑。其实，整个大学和研究生阶段教育的很重要一部分就是培养critical analysis的能力，养成能够进行创新科研的方法论。这里的例子非常多，覆盖的范围也非常广，在此举几个让我难忘的例子。1.正确分析负面结果（negative results）是成功的关键作为一名博士生，如果每一个实验都很顺利、能得到预期的结果，除个别研究领域外，可能一般只需要6至24个月就可以获得博士学位所需要的所有结果了。然而，在美国，生命学科的一个博士研究生，平均需要6年左右的时间才能得到PhD学位。这一分析说明：绝大多数实验结果会与预料不符，或者是负面结果。很多低年级的博士生一看到负面结果就很沮丧，甚至不愿意仔细分析原因。 其实，对负面结果的分析是养成批判性思维的最直接途径之一；只要有合适的对照实验、判断无误的负面实验结果往往是通往成功的必经之路。一般来说，任何一个探索型研究课题的每一步进展都有几种、甚至十几种可能的途径，取得进展的过程就是排除不正确、找到正确方向的过程，很多情况下也就是将这几种、甚至十几种可能的途径一一予以尝试、排除，直到找到一条可行之路的过程。在这个过程中，一个可靠的负面结果往往可以让我们信心饱满地放弃目前这一途径；如果运用得当，这种排除法会确保我们最终走上正确的实验途径。 非常遗憾的是，大多数学生的负面实验结果并不可靠，经不起逻辑的推敲！而这一点往往是阻碍科研课题进展的最大阻碍。比如，对照实验没有预期结果，或者缺乏相应的对照实验，或者是在实验结果的分析和判断上产生了失误，从而做出“负面结果”或“不确定”的结论，这种结论对整个课题进展的伤害非常大，常常让学生在今后的实验中不知所措、苦恼不堪。因此，我告诫并鼓励我所有的学生：只要你不断取得可靠的负面结果，你的课题很快就会走上正路；而在不断分析负面结果的过程中所掌握的强大的批判性分析能力也会使你很快成熟，逐渐成长为一名优秀的科学家。 我对一帆风顺、很少取得负面结果的学生总是很担心，因为他们没有真正经历过科研上批判性思维的训练。在我的实验室，偶尔会有这样的学生只用很短的时间（两年以内，有时甚至一年）就完成了博士论文所需要的结果；对这些学生，我一定会让他们继续承担一个富有挑战性的新课题，让他们经受负面结果的磨练。没有这些磨练，他们不仅很难真正具备批判性思维的能力，将来也很难成为可以独立领导一个实验室的优秀科学家。2.耗费大量时间的完美主义阻碍创新进取Nikola Pavletich是我的博士后导师，对我影响非常大，他做出了一系列里程碑式的研究工作，享誉世界结构生物学界，31岁时即升任正教授。1996年4月，我刚到Nikola实验室不久，纯化一个表达量相当高的蛋白Smad4，两天下来，蛋白虽然纯化了，但结果很不理想：得到的产量可能只有预期的20%左右。见到Nikola，我不好意思地说：“产率很低，我计划继续优化蛋白的纯化方法，提高产率。”他反问我：“你为什么想提高产率？已有的蛋白不够你做初步的结晶实验吗？”我回敬道：“我虽然已有足够的蛋白做结晶筛选，但我需要优化产率以得到更多的蛋白。”他毫不客气地打断我：“不对。产率够高了，你的时间比产率重要。请尽快开始结晶。”实践证明了Nikola建议的价值。我用仅有的几毫克蛋白进行结晶实验，很快意识到这个蛋白的溶液生化性质并不理想，不适合结晶。我通过遗传工程除去其N端较柔性的几十个氨基酸之后，蛋白不仅表达量高、而且生化性质稳定，很快得到了有衍射能力的晶体。 在大刀阔斧进行创新实验的初期阶段，对每一步实验的设计当然要尽量仔细，但一旦按计划开始后对其中间步骤的实验结果不必追求完美，而是应该义无反顾地把实验一步步推到终点，看看可否得到大致与假设相符的总体结果。如果大体上相符，你才应该回过头去仔细改进每一步的实验设计。如果大体不符，而总体实验设计和操作都没有错误，那你的假设很可能是有大问题的。这样一个来自批判性思维的方法论在每一天的实验中都会用到。 过去二十年，我一直告诉实验室所有学生：切忌一味追求完美主义。我把这个方法论推到极限：只要一个实验还能往前走，一定要做到终点，尽量看到每一步的结果，之后需要时再回头看，逐一解决中间遇到的问题。3.科研文献（literature）与学术讲座（seminar） 的取与舍在我的博士生阶段，我的导师Jeremy Berg非常重视相关科研文献的阅读，有每周一次的实验室文献讨论，讨论重要的相关科研进展及研究方法，作为学生我受益匪浅。作为学生，我以为所有的科学家在任何时期都需要博学多读。 刚到Nikola实验室，我试图表现一下自己读文献的功底、也想与Nikola讨论以得到他的真传。1996年春季的一天，我精读了一篇《自然》周刊上发表的文章，午饭前遇到Nikola，向他描述这篇文章的精妙，同时期待着他的评述。Nikola面色尴尬地对我说：“对不起，我还没看过这篇文章”。我想：也许这篇文章太新，他还没有来得及读。过了几天，我精读了一篇几个月前发表于《科学》周刊的文章，又去找Nikola讨论，没想到他又说没看过。几次碰壁之后，我不解地问他：“你知识如此渊博，一定是广泛阅读了大量文献。你为什么没有读我提到的这几篇论文呢？”Nikola看着我说：“我阅读不广泛。”我反问：“如果你不广泛阅读，你的科研怎么会这么好？你怎么能在自己的论文里引用这么多文献？”他的回答让我彻底意外，大意是“我只读与我的研究兴趣有直接关系的论文。并且只有在写论文时我才会大量阅读。” 我做博士后的单位Memorial Sloan-Kettering Cancer Center有一个优秀的系列学术讲座，常常会请来各个生命科学领域的著名科学家来演讲。有一次，一个诺贝尔奖得主来讲，并且点名要与Nikola交谈。在绝大多数人看来，这可是一个不可多得的好机会去接近大人物、取得好印象。Nikola告诉他的秘书：请你替我转达我的歉意，讲座那天我已有安排。我们也为Nikola遗憾。让我万万想不到的是，诺贝尔奖得主讲座的那天，Nikola把自己关在办公室里，早晨来了以后直到傍晚一直没有出门，当然也没有去听讲座。以我们对他的了解，十有八九他是在写paper或者解结构。后来，我意识到，Nikola常常如此。 在我离开Nikola实验室前，我带着始终没有完全解开的谜，问他：如果你不怎么读文献，又不怎么去听讲座，你怎么还能做一个如此出色的科学家？他回答说：（大意）我的时间有限，每天只有10小时左右在实验室，权衡利弊之后，我只能把我的有限时间用在我认为最重要的事情上，如解析结构、分析结构、与学生讨论课题、写文章。如果没有足够的时间，我只能少读文章、少听讲座了。 Nikola的回答表述了一个简单的道理：一个人必须对他做的事情做些取舍，不可能面面俱到。无论是科研文献的阅读还是学术讲座的听取，都是为了借鉴相关经验、更好地服务于自己的科研课题。 在博士生阶段，尤其是前两年，我认为必须花足够的时间去听各相关领域的学术讲座、并进行科研文献的广泛阅读，打好批判性思维的基础；但随着科研课题的深入，对于文献阅读和学术讲座就需要有一定的针对性，也要开始权衡时间的分配了。4.挑战传统思维从我懂事开始，就受到教育：但凡失败都有其隐藏的道理，应该找到失败的原因后再重新开始尝试。直到1996年，我在实验上也遵循这一原则。但在Nikola 的实验室，这一基本原则也受到有理有据的挑战。 有一次，一个比较复杂的实验失败了。我很沮丧，准备花几天时间多做一些对照实验找到问题所在。没想到，Nikola阻止了我，他皱着眉头问我，“告诉我你为什么要搞明白实验为何失败？”我觉得这个问题太没道理，理直气壮地回答：“我得分析明白哪里错了才能保证下一次可以成功。”Nikola马上评论道：（大意）“不需要。你真正要做的是把实验重复一遍，但愿下次可以做成。与其花大把时间搞清楚一个实验为何失败，不如先重复一遍。面对一个失败了的复杂的一次性实验，最好的办法就是认认真真重新做一次。”后来，Nikola又把他的观点升华: （大意）“是否需要找到实验失败的原因是一个哲学决定。找到每一个不完美实验结果原因的传统做法未必是最佳做法”仔细想想，这些话很有道理。并不是所有失败的实验都一定要找到其原因，尤其是生命科学的实验，过程繁琐复杂；大部分失败的实验是由简单的操作错误引起的，比如PCR忘记加某种成分了，可以仔细重新做一遍；这样往往可以解决问题。只有那些关键的、不找到失败原因就无法前行的实验才需要刨根究源。 我选择的这些例子多少有点“极端”，但只有这样才能更好地起到震荡大家思维的作用。其实，在我自己的实验室里，这几个例子早已经给所有学生反复讲过多次了，而且每次讲完之后，我都会告诉大家打破迷信、怀疑成规，而关键的关键是：Follow the logic跟着逻辑走！这句话，我每天在实验室里注定会对不同的学生重复讲上几遍。严密的逻辑是批判性思维的根本。三、科学家往往需要独立人格和一点点脾气对社会人而言，科学研究是个苦差事；对真正的科学家而言，科学研究实在是牵肠挂肚、茶饭不思、情有独钟、妙不可言。靠别人的劝说和宣讲来从事科学研究不太可行，真正自己从心里感兴趣直至着迷、一心一意持之以恒地探奇解惑，才有可能成为一流的科学家，正所谓“不疯魔、不成活”。在这个过程中，独立人格和脾气显得格外重要。所谓独立人格，就是对世界上的事物有自己独立的看法。恰恰是一些有脾气的人不会轻易随波逐流，可以保持自己的独立人格。因为时间关系，这里就不举例了。四、不可触碰的学术道德底线做学问的诚实反映在两方面。首先是有一说一，实事求是，尊重原始实验数据的真实性。在诚实做研究的前提下，对具体实验结果的分析、理解有偏差甚至错误是很常见的，这是科学发展的正常过程。可以说，绝大多数学术论文的分析、结论和讨论都存在不同程度的瑕疵或偏差，这种学术问题的争论往往是科学发展的重要动力之一。越是前沿的科学研究，越容易出现错误理解和错误结论。 比较有名的例子是著名物理学家费米1938年获得诺贝尔奖，获奖的重要原因之一是他发现了第93号元素。实际上，尽管费米在1934年曾报道用中子轰击第92号元素铀可以产生第93号元素，德国的化学家哈恩在1939年1月发表论文，证明产生的元素根本不是93号元素，而是56号元素钡！但这个错误并没有改变费米是杰出的物理学家的事实，也没有影响他继续在学术上的进取。费米很快提出后来用于制造原子弹的链式反应理论并于1941年在芝加哥大学主持建成世界上第一座原子反应堆。 再举一个生命科学领域的例子，Edmond Fischer和Edwin Krebs因为发现蛋白质的磷酸化于1992年获得了诺贝尔生理学或医学奖，但如果仔细阅读他们发表于二十世纪五十年代的几篇关键学术论文，你会发现他们当时对不少具体实验现象的理解和分析与我们现在的理解有一定差距，用今天的标准可以说不完全正确；但瑕不掩瑜，这些文章代表了当时最优秀最有创意的突破。 举这两个例子是希望大家区分error与misconct的区别。比如一个实验由于条件有限，做出了一个结论，后来别人用更高级的实验手段、更丰富的实验数据推翻这个结论，那么第一篇只要详实地报道了当时的实验条件，更重要的是基于这些描述其他实验室都可以重复出其报道的实验结果，就情有可原，无须撤稿。但如果明知实验证据不足，为了支持某个结论而编造实验条件或实验证据，这就是造假了，视为学术不端。 但诚实的学问还有另外一层重要含义：只有自己对具体实验课题做出了相应的贡献(intellectual contribution)后，才应该在相关学术论文中署名。这一点，很多人做不到。大老板强势署名的事情屡见不鲜；更有甚者，利用其学术地位和影响力，使一些年轻学者不得不在文章里挂上自己的名字，有时还以许诺未来的科研基金来换取论文署名。这种做法不仅有失学术道德，更是会严重阻碍创新，对整个学术界风气的长远恶劣影响更甚于一般的造假。五、你不习惯的常识1.我们有限的认知不足以支撑一成不变的真理你们在课堂里学到的所有定律、公理等等，都是前人对自然现象的归纳总结，是现状下最好的归纳总结，可以有效解释这些现象、甚至预测一些还未发现的现象。也许这些定律和公理可以非常接近真理；但是，这些定律和公理仅仅是对现实的近似描述，都不是永恒的真理；随着人类对周围环境和宇宙认识的加深，这些定律和公理都会有失效的时候。这里最有代表性的例子应当是强大的牛顿万有引力定律；它可以解释太阳系行星围绕太阳的公转，但它无法完美解释水星近日点进动的问题，而需要引入爱因斯坦的广义相对论。所以，请同学们牢记：科学研究中没有绝对的真理，只有不断改进的人类对自然的认识！ 2.科学和民主是两个概念科学研究是探寻未知，其结果是科学发现和规律定理；而民主通常是指在决策过程中每个人都有发言权的现象和过程。很遗憾，但也许是很幸运，在科学研究的过程中，从来没有“少数服从多数”这一原则。实际上，在前沿和尖端的科学研究领域，常常是极少数人孤独地探索，做出一些有违常规的意外发现，这些发现也常常被大多数人排斥甚至攻击。但最终，极少数的这些科学探索者的发现还是会被学界和社会所接受。从苏格拉底到布鲁诺、哥白尼，这里的例子不胜枚举。虽然科学真理最初往往被极少数人发现的道理人人知晓，但到了日常科学研究中，在各种噪音中，真正能够全力探索、冷静辨别真伪的又有多少人能真正做到呢？ 其实，真正优秀的科学评价也不是简单的一人一票。我从霍普金斯大学读博士到普林斯顿大学做教授的这18年间，常常看到一个有趣的现象，那就是在一场激烈的学术讨论过程中，初始阶段大多数人坚持的观点逐渐被少数几个人的观点说服，成了实实在在的多数服从少数。这些少数人制胜的法宝就是精准的学术判断力和严密的逻辑。这种现象，在基金评审、科学奖项评审、重大科研课题讨论及评审等等过程中也常常出现。3.科学是高尚的，但科学家未必高尚走上科研的道路，每个人的动力都不同。有人可能是基于兴趣，有人可能是因为成就感，也有人就是把科研当成#科学#了追求名利、甚至仅仅是谋生的手段。所以，大家没有必要盲目崇拜所谓学术权威、盲目崇拜教授专家。 然而，在科学评价中，却是“论迹不论心”。也许以名利为手段的会最终心想事成，做出重大科学成果名利双收；也有清高淡泊醉心学术却因为种种原因一事无成的。这都是实实在在会发生的。但不论每一个个体是以什么目的、什么动力在做科研，科学的本质就是求真，科研的目标是不断拓展人类知识的边界、推动技术进步。而哪怕你的初衷只是把科研当成一份普通的工作、当成谋生的手段，如果你坚持走下去了，我也祝福你能够慢慢从日复一日的重复、无路可走的焦灼，到柳暗花明、灵光乍现的起伏中逐渐体会到从事科研的幸福感、满足感和成就感。真正的科研动力来自于内心的认同！真正的学术道德在完善科研管理体制之外，也有赖于每一个个体对于科研之道的认同而实现的自律。

对于科研工作者或者学者来说，进行科学研究与写论文应该都是时常工作。毕竟所有的研究成果都要以论文的形式展现和交流，如果只会做而不会写，就好比只会做事不会说话，科研工作是不完整的。现在有很多科研工作者排斥写论文，认为写论文和专业没啥关联，但殊不知，我们做科研的资料，大多也都是来自论文，写论文与科研是紧密联系的整体，不可分割。因此，蓝译认为，有必要谈谈一下科学研究与论文写作的关系。论文是科学研究成果的基本载体。在某种意义上来说，论文是研究成果的最终表述。如果说论文写作是一种“言”，那么科研成果就是一种“意”，科研和写作之间的关系就是言和意之间的关系。意在言先，首先要有意，然后才有意之所言。因此，就科研和写作这两者的关系而言，首先必须要从事科研活动，提高我们的科研素质，只有在科研的基础之上才能进行写作，而科研和写作是两个既互相联系又互相区别的环节：首先要进行科研活动，科研活动有了成果以后再用语言表达出来，这种表达的过程就是一个写作的过程。这里应当指出，文科的科研和理科的科研是有所不同的，理科科研是一种科学活动，而文科科研是一种学术活动。因此，论文是一种学术成果。我们把作为科研成果的论文都称为学术论文，以区别于其他论文。那么，什么是学术？这个问题看似简单其实不太容易回答。以一种较为学术性的语言表述，学术是指系统化、专门化的知识，是对事物发展规律的学科化论证。因此，学术当然应当具有科学性，文科可以分为人文科学和社会科学。而且，在文科中所采用的科学这个词，又显然不同于自然科学。例如，在社会科学中存在着较多的价值判断，而自然科学则更多包含客观描述。不仅文科与理科（广义上的理科，包括工科）科研的性质与形式有所不同，而且，文科与理科在科研与写作的关系上也存在区别。理科的科研与写作的关系是可以清晰地加以区分的。理科的科研就是在实验室里做实验，在实验做出成果、取得数据以后，再将实验的成果以文字的方式予以表达形成论文。对于理科来说，无科研则无写作。因此，理科对科研是更为注重的，要求也比写作更高。也就是说，理科科研的主要精力是放在做实验上，实验做完以后，把实验成果以一种论文的形式表达出来，这个写作过程是相对较为简单的。甚至只要把实验的数据和过程结论自然地记录下来就可以，这是理科的特点。然而，文科的科研和写作的界限却不是那么清晰，这也是学习文科的同学会有的一个困惑。因为文科科研不像理科的实验那样具有物理性的直观内容。对于一个理科学生来说，天天进实验室就表明他在做科研。但对一个文科学生来说，什么是科研？这种科研活动本身不具有直观形态，往往不容易把握。实际上，文科的科研是读书、思考，甚至是旅行。中国古代所谓读万卷书，行千里路，都可以看作是对文科科研活动的一种描述。因此，文科科研是随意的，自在的，不拘形式的。正是由于文科的科研活动具有这种散在性的特点，文科学生有时候会难以把握，以至于虚度光阴。这样就出现了在没有充分的科研活动基础上进行论文写作的情形，当然也就不可能写出优秀的论文。因此，对于一个文科学生来说，首先要去看书，要去思考，逐渐地积累知识，嵌入所在学科，进入一个与本学科的前贤对话的境界。当知识积累到一定程度，自己的想法逐渐产生，这也就是所谓生米做成熟饭，然后再进行写作。经过思考以后，在资料的基础上提炼独特的观点。这一提炼过程，为写作打开了最后的通道。因此，文科的阅读书籍，资料收集，文献梳理，观点综述这些所谓科研活动，都是为最后的写作服务的，只不过是写作的预备而已。在这个意义上说，文科写作的重要性要超过理科。在文科中，这种科研活动和写作活动又是可以互相促进，并且是交叉进行的。也就是说，在文科中并不像理科那样把实验做完，已经取得实验成果，再进行写作。而是在科研过程中就开始写作活动，而且在写作过程中，又同时从事着科研活动。写作和科研这两者是一种互相促进的关系，难分彼此。当然，在写作之前肯定要有一定的科研基础。然而，任何一个人都不可能把科研完全做好以后再去从事写作。而是在写作的过程中，不断地进行思考，不断地完善学术观点。对于一个学者来说，长期从事科研活动，同时也长期从事写作活动。科研和写作就成为学者的工作重心，甚至一种生活方式：不断地进行科研，不断地写作，在写作基础上再进行科研，这样一个逐渐展开、循环往复的过程。有些学者不是特别愿意写作，作品较少。不写东西，可以分为两种情况：一种是写不出来，另一种是不屑于写。写不出来，是写作能力问题，甚至是科研能力问题。但也有些学者虽然看了很多书，思考了很多问题，确实也有对学术问题的独特见解，但就不付诸于笔端。也有学者眼高手低，主张不随便写，一辈子就写一本书或者一篇论文，以此一鸣惊人，成为经典。这种想法我觉得不太可行，因为一个学者不可能一辈子从事科研活动，平时从来不写东西，没有作品，最后突然蹦出一篇论文、一本书来，藉此名传千古，那是完全不可能的。一个学者从事科研的过程，都要用论文或者专著这样的形式反映出来。不断地进行科研，不断地发表论文；然后，论文积累形成专著。论文以及不同阶段的专著，都是学者在不同阶段的学术研究成果的总结。通过学术成果可以把一个学者在科研活动中跋涉的过程，就像一步一个脚印一样，真实地呈现出来。不同时期的科研作品能够反映一个学者的学术成长：从青涩到老道。即使是思路的曲折，观点的修正，也能够以其作品清晰地在这个学者的学术履历上展示。因此，我认为那种把科研搞到最好，最后才出精品的想法是不切实际，也是不可能的。所以，作为一个学者要不断地科研，同时要不断地写作，要把两者紧密的结合起来。作为一个文科学者来说，写作是极为重要的。写作能力的培养是一个累积的过程，需要进行长期的训练。当然，写作只是科研成果表达的一种方式，除了写作以外还有言说，也就是口头语言的表达。像课堂的讲课、会场的发言等，这也是一种思想的表达方式，也能够反映一个学者的学术水平。书面表达和口头表达，这两种方式对于学术呈现来说都是重要的。但这两者的学术影响又是极为不同的：口头表达只能影响到亲眼目睹者与亲耳聆听者，范围甚为有限。总之，对于学者来说，书面表达更为重要，一定要进行写作，要有论文发表。那么，怎么训练这种写作，怎么能够做到拿起笔来就能写呢？我们认为，写作本身也是一种童子功，从小练起。最好的方法是在中学阶段就坚持写日记，养成动笔的习惯。进入大学，读书的时候一定要做笔记，按照古训所云：不动笔墨不看书，以此锻炼写作能力，习惯并且擅长于书面语言的准确表达。如果在大学本科阶段过了写作关，则开始研究生的专业学习以后，入门会比别人快好多。

新华社北京12月6日电(记者张宇琪、宋瑞)12月6日,《新华每日电讯》刊载题为《一篇<科学>论文背后的南开百年化学情》的报道。在微观世界里，有一大类分子存在手性异构体，它们像是人的左右手，互为映像，但如何旋转都不会重叠。但药物中，“左手”和“右手”手性分子的作用可能有天壤之别。如何控制手性分子的合成，一直是摆在科学家面前的一道难题。中国科学院院士、南开大学化学学院教授周其林带领课题组，在手性药物合成等研究上潜心多年。近日，周其林及朱守非团队在世界权威学术期刊《科学》上发表研究论文，讲述了研究团队用一种新颖的双催化剂协同催化合成手性氨基酸的策略。这一研究成果，解决了困扰不对称催化领域半个多世纪的难题。（小标题）他们解决了一直困扰科学家的难题周其林所带领的课题组主要从事金属催化的有机合成反应、不对称催化、手性药物合成等研究。经过“板凳甘坐十年冷”的潜心攻关，周其林课题组设计发展出了一类全新的手性螺环配体骨架结构，又从这类骨架结构出发，合成了数百个系列手性螺环配体和催化剂。这些催化剂被国内外同行称为“周氏催化剂”。课题组成员，现任南开大学化学院院长朱守非说，“课题组成立20年来，一直兢兢业业地做一件事情，在催化剂的研究上一点点精益求精。化学，是需要工匠精神的。”科研成果的背后，是这些课题组成员们苦心孤诣，潜心科研。不少化学学院的学生说，经常看到周其林老师办公室的灯光亮到深夜。由于在合成化学研究中作出了卓越贡献，周其林在2012年获得首届中国化学会手性化学奖；2018年又获得第三届未来科学大奖——“物质科学奖”。11月22日，周其林及朱守非团队再次发表最新研究成果——双催化剂协同催化合成手性氨基酸，解决了科学家们一直以来想直接利用脂肪胺来高效合成手性胺类化合物的难题。朱守非说：“从未觉得科研是件枯燥的事儿，在实验室做实验就像破案一样，不知不觉就沉迷其中，会产生很多奇思妙想。”（小标题）南开百年，化学人科研报国周其林和朱守非的研究一直在传承南开化学人服务国家发展实践的爱国理念。南开大学化学学科起源于1919年建校伊始的理科“化学门”，两年后，邱宗岳先生创建化学系，成为我国高校最早建立的化学系之一。1928年，张伯苓指出要“知中国，服务中国”，自此南开大学确立了“土货化”办学方向，即“贴近中国国情”“扎根本土实际”。应用化学研究所等一系列直接为社会服务的系科和研究机构应运而生，独开风气之先。1956年，何炳林、陈玉茹夫妇从美国回到母校南开大学任化学系教授。在简陋的科研条件下，何炳林在两年时间里合成出当时世界上已有的全部离子交换树脂品种，为核燃料铀的提炼作出巨大贡献。20世纪五六十年代，时任南开大学校长的杨石先响应我国农业发展的迫切需求，毅然放弃深耕几十年的药物化学研究，转向国家急需的有机农药研究，并取得了一系列重要成果。百年来，南开大学化学人血液里流淌着的爱国初心、报国之志，也深刻影响着周其林、朱守非二人。曾有人问朱守非，课题组在手性催化剂上解决了什么“卡脖子”的问题，朱守非答，“正是因为我们的研究，让其他人不能卡住我们的脖子，让中国在催化剂研究上有足够的声音。”“周氏催化剂”因具有很高的催化效率和选择性，被国内外同行所称道。目前“周氏催化剂”已成为合成化学中一个不可或缺的工具，被全球40多个研究单位借鉴使用，还被多家制药公司用于数十种手性药物及其中间体的生产。南开大学副校长、化学学院教授陈军说，一批批从化学学院毕业的学子从未忘记要为国家、为社会服务。化学研究应该顶天立地，既要重视基础研究，又要与实践应用相结合，服务于社会发展和科技进步。（小标题）“探索化学世界，是最幸福的事”在周其林的办公室里，上百份档案袋整齐摆放，封面上工工整整地写着学生的名字，里面是他悉心保留的每名学生的实验报告。在周其林看来，这是他最宝贵的财富。在南开大学，周其林的课题组面向全校学生开放，无论本科、硕士或博士，只要对他的研究方向感兴趣，都可以到他的实验室里体验一番。周其林说，对于各种各样的人，只要愿意学化学，他都愿意为此花“一点时间、一点精力”。课题组每周开一次组会，学生们偶尔会请假，但周其林从不缺席。有时出差回来，他一下飞机就拎着箱子赶回学校参加组会，听取学生的汇报讨论情况。对于同学们提交的实验报告，返回来时通常是“一片红”，甚至标点符号都会改动。周其林曾说，我们要在科研中创造出一些新的物质，这些物质如果不被我们创造出来，或早或晚也会被其他人创造出来；但我们的学生，我们不去“催化”他们成长成才，谁又能去做这件事呢？育人，是教师的责任和“初心”。立德树人，南开大学化学学院的“师魂”一直在传承。抗战年代曾经有不少师生同赴沙场，新中国成立之后，李正名在杨石先老师的引导下走上农药化学研究之路，直至今日，无数的学子在南开教师的引导下，寻求科研之真谛。朱守非初进南开，便师从周其林教授，从此便整个身心都扑在化学研究中。他曾开展了一个将手性螺环磷氮配体用于催化非官能团烯烃的不对称氢化的研究，但是在研究中却遇到了困境。“周老师通过提问引导我进一步明确科学问题，完善想法，提升研究的高度和深度。”朱守非说，这种指导方式让他受益匪浅，真正喜欢上科学研究。在周其林不断地启发下，朱守非成功将该催化剂用于具有强配位能力的亚胺和不饱和羧酸的氢化中，并得到很高的活性和选择性，其中不饱和羧酸的氢化后来还被世界500强企业罗氏公司用于手性药物的生产中。花甲之年的周其林和不惑之年的朱守非都已成为不少南开学子的科研引路人。“泡”在实验室十多个小时、指导学生科研论文、参与教学工作、发表高水平学术论文……他们每天的日子简单又充实。“在实验室里做研究，和学生在一起探索迷人的化学世界，这是最幸福的事。”朱守非说。（完）

当地时间5月25日，世卫组织召开新冠肺炎例行发布会，世卫组织卫生紧急项目负责人迈克尔·瑞安表示，很高兴看到中国首个经过同行评议的疫苗研究论文。迈克尔·瑞安指出，过去几个月有很多来自中国的科学研究论文发表，中国研究机构与世界其他地方机构的合作也显示了积极的信号。【来源：央视网】版权归原作者所有，向原创致敬

当地时间5月25日，世卫组织召开新冠肺炎例行发布会，世卫组织卫生紧急项目负责人迈克尔·瑞安表示，很高兴看到中国首个经过同行评议的疫苗研究论文。迈克尔·瑞安指出，过去几个月有很多来自中国的科学研究论文发表，中国研究机构与世界其他地方机构的合作也显示了积极的信号。【来源：央视新闻客户端】版权归原作者所有，向原创致敬