科学研究小论文

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。

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/

五年级科学老师在科学探究成果展示会上，展示了孩子们的探究成果，有发明制作、实验装置、科学小论文、调查报告、研究报告、视频记录等。今天，科学老师只谈学生写科学论文、研究报告、调查报告，因为这三种，学生只要有纸和笔就可以写出来，简单方便，请看下面的论文：科学老师把这篇论文发到班级微信群里，并号召大家研读，帮她解决疑惑，信息是：世界上真的有外星人吗？谁真的见过？有何见解和说法？请帮助解决一下困惑！大家看下面的论文其实具体说来是一份研究报告，你看：科学老师把这篇文章发到微信群里，有的学生反映说：“老师，我按照她上面说的去做了，能做成功，效果很好。”可见这篇文章写得还是非常清楚明白的。再看下面的调查报告，写得还是很实际具体的，请看：小学生的论文和报告，不要求写得太长，但要条理清楚、言简意赅、内容完整。

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。

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。

考验一个国家的科技含量的是这个国家的科技投资、科技研究者以及他们所发表的科技论文数。以前中国在全球所发表的科技论文不论在质量上还是数量都大大落后于西方发达国家，然而现在据日本研究所统计分析，中国科学论文篇数已经超越美国，成为世界第一，而论文质量也在慢慢追上美国。中国科学论文篇数超美， 跃居世界第一日经中文网报道：日本文部科学省下属的研究所8月7日发布报告称，在自然科学领域的论文篇数上，中国已超过美国跃居第一位。科学论文篇数是衡量一个国家的研发活跃程度的最基本指标。日本文部科学省科技与学术政策研究所根据美国调查公司科睿唯安（Clarivate Analytics）的数据，分析了主要国家的论文篇数等。由于各年波动明显，以3年平均进行计算。中国2016至2018年（统计计算为2017年）平均的论文篇数为30万5927篇，超过美国的28万1487篇，跃居第一位。第三位是德国，为6万7041篇。日本为6万4874篇，与前面的3年一样排在第四位。中美两强格局日益鲜明，观察论文的全球份额，中国为19.9％，美国为18.3％。第3位的德国仅为4.4％。中国在论文的质量上也逼近美国。优秀论文通过引用次数多少进行评价。观察被引用次数居前10％的受关注论文的份额，2016至2018年的第一位是美国的24.7％，中国居第二位，为22.0％。而从受关注度更高的前1％的论文来看，美国为29.3％，中国为21.9％。中美论文的优势领域不同。中国在材料科学、化学、工程学、计算机和数学领域拥有较高份额。美国则是临床医学和基础生命科学具有优势。支撑中国科技论文跃进的是积极的研发投资和研究者的增加。2018年的研发费比上年增加10％，达到约58万亿日元。美国增加5％，达到60.7万亿日元，虽然保住了第一位，但中国正在逼近。而中国的研究者人数达到约187万人，高于美国（约143万人），排在世界第一位。尤其是中国对主要发表论文的大学的投资大增，2018年增至2000年的10.2倍，而美国仅为1.8倍，双方差距显著。我们与美国科技的差距依然巨大然而即使根据日本研究所的数据在2018年我国的科技论文的数量已经超越美国，但是我们依然要看到我们与美国的差距依然非常巨大，我们论文的质量比美国的论文质量差了一个档次。从受关注度更高的前1％的论文来看，美国为29.3％，中国为21.9％。另外从美国断供华为芯片使得台积电、中芯国际无法为华为加工芯片，从而导致华为海思芯片不得不暂时面临绝版的情况来看，中国在很多领域的短板依然很多，无法离开美国技术的支持。这样可以看出两者之间还有着巨大的差距。如今中美在贸易和安保领域的对立日趋突出，以后在科技领域的攻防也将越来越激烈。类似华为这样被无端打压的事情肯定不是第一个，也不会是最后一个。因此我们需要有更多领域的华为来与美国竞争。为什么我们的论文数量会超越美国成为全球第一，除了我们的科技资金投入越来越大，科技研究者人数越来越多之外，我国以前将科技现代化作为国家目标写入了宪法中也有很大的关系。而我们的科研机构和大学均设置了论文现金奖励政策。由于以前科研机关人员的工资普遍偏低，因此科研人员努力在全球刊物上发表论文以便得到单位的现金奖励。这个优惠政策无疑是我国论文数超越美国成为全球第一最重要的推手之一，这样也注定了我们的论文是以数量而不是质量取胜，甚至发生了诸多抄袭、虚假的科学论文。我们为了控制论文的质量，在7月29日，科技部官网发布《关于进一步压实国家科技计划（专项、基金等）任务承担单位科研作风学风和科研诚信主体责任的通知》：科学、理性看待学术论文，注重论文质量和水平，不将论文发表数量、影响因子等与奖励奖金挂钩，不使用国家科技计划（专项、基金等）专项资金奖励论文发表。希望此通知执行之后我国的科技论文不但在数量上赶超美国，而且还可以在质量上追上美国，杜绝以前那些劣质的论文。小编结语科学论文是建立在科学研究之上的，我国现在的科学研究投入已经远远大于十年前，而且我们现在拥有全球最多的科技研究人员，希望我们可以在论文数量超越美国的同时，提高论文的质量，争取在较短时间内追上美国。您的关注和转发是对小编的最大鼓励和支持仅仅17天，美国又新增确诊病例100万例假的！中情局：没有证据显示中国政府获取TikTok用户数据麒麟芯片绝版？余承东后悔没有做芯片制造免税十年的芯片企业能生产出7nm高端芯片解决华为无芯之痛吗？非常严峻，美国每80秒就有1人因新冠死亡

科学前沿观天下 笃学明理洞寰宇对近1000篇科学研究论文的最新分析后，研究人员发现大量论文中存在与事实不符的图像，预计约有1/10的文章将被撤回。这项令人惊异的统计数据（尚未经过同行评审）表明，科学出版在正确审查论文图像方面存在着严重的质量把控问题。作者认为，部分错误是由于处理数据时简单的错误而导致，另一部分则是因诚信问题故意对图像夸张处理而引发的学术不端行为。由生物技术公司uBiome的微生物学家和科学编辑Elisabeth Bik领导的研究团队筛选了2009年至2016年在《分子与细胞生物学》（MCB）杂志上发表的960篇论文。研究人员使用软件详细检查了这些论文中看起来可能被篡改的图像，最终发现59篇（6.1％）论文包含使用不恰当的重复图像，包括被移动或旋转、同一图像在同一期刊多次使用，甚至在单个图像中也检测到异常。鉴于许多生物学科论文图像和图形专业度极高，其中许多由斑点状图样组成，本身非常模糊，难以正确辨别，所以造成这种现象也许并不奇怪。最终，研究人员与杂志主编和论文作者进行联系，其中42篇论文得到更正，12篇论文作者由于种种原因未采取任何行动，5篇论文最终被撤消。尽管只是有限样本中的五篇论文被撤销，但这一统计结果显然威胁到整个科学出版的可靠性和可信度。研究人员认为，大约10% 的MCB文章存在不适当的图像处理，而且这些有问题的图像对大约4％的生物医学论文造成不良影响。如果这一比例具有代表性，那么有多达35000篇论文会因图像问题而被撤回，这是一个令人惊叹的数字，也为这次整个科学出版界敲响了警钟。研究人员表示，他们的研究旨在提高出版刊物编辑和同行评审员的认识，在论文发表之前发现错误并更正是最好的策略。研究小组发现，MCB期刊的工作人员在处理一份问题图像需要花费6个小时，而在出版前的处理仅需30分钟即可。换句话说，若在论文发表前能够正确解决图像问题，不仅能够维护科学声誉，而且能更有效地利用编辑资源。虽然当今的论文检测技术有助于缓解论文图像造假这一问题，但图像的伪造技术也不会停滞不前，做学术需要的是凭良心去完成……参考文献：Analysis and Correction of Inappropriate Image Duplication: The Molecular and Cellular Biology Experience，BioRxiv，2018.

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