论文研究趋势怎么写

文献综述也称研究综述，是指在全面掌握、分析某一学术问题（或研究领域）相关文献的基础上，对该学术问题（或研究领域）在一定时期内已有研究成果、存在问题进行分析、归纳、整理和评述而形成的论文。文献综述一般要对研究现状进行客观的叙述和评论，以便预测发展、研究的趋势或寻求新的研究突破点。文献综述是研究生学位论文的重要章节。一个资料全面、研究深入的综述不仅可以帮助研究生确立学位论文的选题，还可以为论文的深入研究提供有力的支撑。一、撰写文献综述的作用和意义1）为学位论文的选题寻求切入点和突破点科学研究本质上是一种创新活动；创新是对现有研究不足的弥补或突破。任何研究课题的确立，都要充分考虑到现有的研究基础、存在的问题和不足、研究的趋势以及在现有研究的基础上继续深入的可能性。在综述中，“现有研究的基础”体现在“综”上。通过对文献的梳理和分析，我们可以全面了解相关领域的研究现状，预测后续研究成功的可能性。“问题、不足和发展趋势”体现在“述”上，是综述撰写者结合自己的学术观点进行的反思与发现。研究生通过撰写综述，对不同研究视角、方法，不同研究设计，特别是不同观点进行分析、比较、批判与反思，可以深入了解各种研究的思路、优点和不足，在掌握研究现状的基础上寻找论文选题的切入点和突破点，使自己的研究真正地“站在巨人的肩膀上”.2）为学位论文的研究寻求新的研究方法和有力的论证依据文献综述是跟踪和吸收国内外学术思想和研究的最新成就，了解科学研究前沿动向并获得新情报信息的有效途径，有助于我们掌握国内外最新的理论、手段和研究方法。从已有的研究中得到的启发，不仅可以帮助我们找到论文深入研究的新方法、新线索，使相关的概念、理论具体化，而且可以为科学地论证自己的观点提供丰富的、有说服力的事实和数据资料，使研究结论建立在可靠的材料基础上。3）避免重复劳动，提高研究的意义和价值“科学工作者应把人类历史上尚未提出的或尚未解决的问题作为科研的选题。从事这种研究才是真正有意义的科学研究。”有专家估计，我国有40%的科研项目在研究前其实在国内外已经有了相关成果。重复研究不仅浪费了大量的时间和精力，还将导致科研本身长期处于低水平的状态。据美国科学基金委员会、美国凯斯工学院研究基金会调查统计，一个科学研究人员在一个科学研究项目中用于研究图书情报资料的时间，占全部科学研究时间的1/3 至1/2.文献综述的作用就在于充分占有已有的研究材料，避免重提前人已经解决的问题，重做前人已有的研究，重犯前人已经犯过的错误。因此，研究生在确定学位论文选题之前一定要做好文献综述研究，提高研究的意义和价值。4）文献综述是研究生学位论文的重要组成部分作为研究生学位论文的重要章节，文献综述的作用在于介绍研究的现状，阐明选题设计的依据、研究的目的和意义，提出选题的创新之处。这样，既能反映选题的科学性、创新性和应用性，又可以使评审专家充分了解论文研究的价值，判断研究生掌握知识面的深度和广度，保证论文的评审获得好的成绩。二、撰写文献综述的一般步骤文献综述的撰写步骤一般可分为文献的搜集，文献的阅读和分类，文献的加工、比较和评述，预测趋势或提出有待进一步研究的问题等。1）文献的搜集梁启超曾说：“资料，从量的方面看，要求丰备；从质的方面看，要求确实。所以资料搜罗和别择，实占全工作十分之七八。”可见文献搜集在研究中的重要性。文献的搜集包括检索和初步筛选两个紧密结合的方面。文献检索就是从众多的文献中查找并获取所需文献的过程，一般可以通过各种检索工具完成，如文献索引、文摘杂志、光盘、网络或期刊数据库检索。常用的检索方法有顺查法、逆查法、引文查找法和综合查找法 .与检索相伴的是对文献进行初步的筛选。研究表明，按质量的优劣可将文献分为三种类别，一种是占30%左右的必要情报，一种是占5%左右的错误情报，其余的则是冗余情报。冗余情报中又可分为必要的冗余和不必要的冗余[2]101 .因此，“无论任何研究工作，材料的鉴别，是最必要的基础阶段。”在检索的同时，可以通过鉴别文献的真实性、先进性和适用性进行筛选。文献的真实性可从其内容、密集程度、类型、来源渠道、出版单位、作者的身份以及引用率高低等方面来进行综合判断。文献的先进性是指在观点、方法、材料等方面有某种创造或突破，可从文献发表的时间、文献的来源、文献的影响和有关评论加以判断。文献的适用性是指文献对研究适合的程度，主要考虑文献中的观点是否合乎实情，与自己选题的相关程度等，可以通过读摘要、结论或绪言、跋等进行判断。2）文献的阅读和分类阅读是全面掌握文献观点、内容、研究设计、研究方法的过程，也是写好综述的基础。“教育研究文献的各种报告在其质量及综合性方面有很大的差别。因此，研究者在阅读报告时，就应带有某种程度的批判性。”对于选定的有代表性的文献要“批判地精读”.很多观点的分歧，特别是在人文社会科学研究中，是因为对概念理解的不同造成的。因此，首先要按照作者的研究思路及对相关概念的界定，全面分析文献的观点，理解作者是在什么层面和意义上使用概念的，避免不必要的争论。阅读时要做好笔记，如做摘要、批注、札记、卡片等，详细、系统地记录各个文献中研究的问题、目标、方法、结果和结论。阅读的同时，要批判地分析研究中存在的问题、观点的不足，以便发现尚未研究的问题。其次，按照一定的标准进行分类，以便后续研究中使用。可以参考的标准有：①按学科领域分类；②按学术观点、学术流派分类；③按问题研究的历史发展阶段分类；④按研究程序或研究方法的运用分类等。3）文献的加工、比较和评论撰写文献综述的关键在于对文献观点的加工整理和评论。首先，对文献的观点按照一定的原则，如上文所提到的分类方法，进行整理、陈述，使之系列化、条理化。提炼观点时，要力求做到准确无误，不片面理解。其次，对不同的观点进行合理的分析、比较和评论。分析、比较和评论时要保持思维的自主性和独立性，做到客观公正，既要肯定优点，又要指出不足，不可吹毛求疵。对于不同或矛盾观点的分析和评论，要注意选择合适的视角，注意其不同的原因，不可根据自己的喜好而滥加褒贬。4）预测研究趋势，提出有待进一步研究的问题文献综述的结尾应在考察研究现状的基础上，总结该学科领域当前国内外的主要研究成果及其应用价值、实际意义，指出目前存在的主要问题，展望今后的发展趋势或前景，从而提出新的研究设想、研究内容等。这是撰写文献综述的目的所在，也是文献综述的点睛之笔。对研究生而言，综述研究的直接目的在于分析掌握研究现状的基础上，确定学位论文的选题。如何确定选题呢？首先，从对现有研究缺陷的分析中寻找问题。现有研究的缺陷可能是方法论的局限性、理论基础的片面性，也可能是研究设计的不足或研究方法运用的不当等，这些缺陷必然会影响研究结论的正确性和普遍性。其次，可以通过对不同甚至是矛盾观点的比较寻找问题。观点的不同可能是研究视角或方法的不同造成的，“没有一种研究方法能揭示一切”,任何单一的视角或方法所看到的都可能只是事物真相的一面，研究生可以从对矛盾观点的比较分析中得到启示。再次，研究生可以结合自己的思考或实践经验，寻找那些尚未引起研究者注意的问题。最后，可以尝试运用其他学科的理论或方法研究问题。“求助于若干最有关系的学科和它们所提出与运用的一些观点，有很大好处。”单一的视角或研究方法“就像戏院里的聚光灯，当用强烈光线照射舞台前方的某些部位时，就把大家的注意力集中在这些部位上，同时把其他特征降到背景和边缘的地位”;而多学科的视角或方法“就像所有灯光都照射在舞台上，人们的目光在整个舞台前后漫游”.将新的学科或方法引入某一领域的研究，用不同角度的“聚光灯”照亮研究对象的“某些部位”,有助于拓展研究的思路与视野，全面认识研究对象。三、撰写文献综述中常见的问题1）文献搜集不全，遗漏重要观点有些研究生由于资料搜集范围或方法不当，未能将有代表性的资料完全纳入研究的范围，或仅仅根据自己的喜好选择材料。其结果便是不能系统全面地把握研究现状，或片面理解他人研究结果，从而盲目地认为某问题或领域尚未被研究，使得自己的研究变成一种重复性的劳动。因此，在撰写综述前一定要全面搜集资料，学位论文研究更要“必能精通专门之学，读尽专门之书，真有所见出乎其外方可下笔”.2）文献阅读不深入，简单罗列，“综”而不“述”撰写综述必须充分理解已有的研究观点，并用合理的逻辑（或是时间顺序、或是观点的内存逻辑、相似程度等）将它们准确地表述出来。如果综述仅仅是将前人的观点罗列出来而未进行系统分类、归纳和提炼，那么内容就会十分杂乱，缺乏内在的逻辑。这样不利于厘清已有研究结果之间的关系，难以认清某问题研究的发展脉络、深入程度、存在的问题等，更不必说走到问题研究的前沿了。如果是“综”而不“述”,那么，即便是内容有一定的系统性，充其量也只是陈述了他人的观点，达不到通过分析、评说而发现和确立论文选题的目的。3）个人观点在综述中占主体有些研究生在综述中对研究现状的梳理和介绍只是一笔带过，用大量的篇幅进行评述，进而提出自己的研究设想，结果将文献综述写成了评论或研究计划。文献综述主要是梳理相关学科领域的研究现状及动态，厘清研究现状进展与困境，为后续的研究提供参考。因此，综述的重点在于“综”,即其主要部分应是对前人观点的客观阐释和分析；个人观点，即适当“述”,可以起到点睛式的评论或启示的作用，但不应是主体。另外，综述提炼的观点必须以原始文献为依据，不能把观点强加给原作者；如果有不同的观点，可对原作者的观点进行评议，但论据必须充分，并能使读者分清哪些是原作者的观点，哪些是综述者本人的观点，不能混杂在一起。4）避重就轻，故意突出自己研究的重要性如前文所述，研究生写综述的目的是为了寻找学位论文研究的切入点和突破点。有些研究生在做完综述之后，还是难以发现问题，便认为该领域已经无问题可以研究，为了完成论文便故意在综述中漏掉或弱化某些研究成果，或者放大已有研究的不足，以便突出自己研究的价值和意义。这样做的结果只能是重复研究，其创新性是可想而知的。其实，未能发现问题的原因是多方面的。可能是自身的学术积累不够或思考不深入；可能是选题不当，过大或过小；也可能是学科发展处于“高原阶段”.但未能发现问题不等于没有问题，更不能随便拿一个研究过的问题敷衍了事。如果是自身原因，研究生应该在导师的指导下努力提高自身的水平，静下来认真深入思考，完成选题；如果是学科发展的问题，则可以尝试通过开辟新领域、使用新方法、提供新材料等方式完成选题。论文查重修改

（一）文献综述大部分是对文献的罗列，缺乏对文献研究的概括和理解文献综述简单的罗列了其他人的文献结果，而没有自己的概括和理解，这样的做法其实跟抄袭复制没啥去呗，我们应该在他人内容的基础上，通过综合分析，对所研究的领域的研究成功和发展水平进行介绍和评论。表达论文作者自己独特的想法，见解和观点。提出创新和建设性的意见和建议。因此我们要纠正一点，文献综述不是对文献的简单罗列，而是要围绕我们的论题进行整理、归纳、分析和比较，发现所研究领域的规律，找出存在问题和发展趋势前景。（二）直接成段使用他人综述作为本文综述大部分学生对参考文献把握不足，为了节省时间，直接抄袭他人的综述当作自己的综述，跟别人的论文综述完全一致。这样是完全不可取。（三）使用他人实验描述作为自己实验过程描述还有一部分学生在相似或者相同的实验设计者，完全使用他人对实验的描述作为对自己实验过程的描述。如果在实验跟他人一致，我们的实验流程也会有差异。我们完全写自己的实验感受。（四）对文献的掌握和阅读不足众所周知，要写一篇合格的学位论文，需要使用大量相同领域的文献，很多人比较懒惰，为了快速完成论文，对论文中的内容都是全文抄袭，完全没有自己的想法，最后造成论文重复率无法通过学校的审核。

编译 | 陈彩娴、Barack编辑 | 陈彩娴ECCV 2020已圆满落幕。会议收到了1360篇论文投稿，其中包含104篇Oral论文、160篇Spotlight论文和1096篇Poster论文。为了更好地了解ECCV 2020的会议内容，来自深度学习专业的博士生Yassine Ouali整理了论文投稿的数据，并从以下五大主题总结了一些取得突破性成就的论文，对其进行了简要概述：识别、检测、分割和姿态估计半监督、无监督、迁移、表征和小样本学习3D计算机视觉与机器人图像和视频合成视觉和语言与2018年相比，近两年ECCV的论文投稿数量一直保持两倍的增长，与CVPR 2020的论文投稿数量接近。随着论文投稿量的增长，审稿人数和论文审核的领域也在持续增加。ECCV有效论文投稿数量如下表：不出所料，大多数通过审核的投稿论文是围绕深度学习、识别、检测和理解等话题展开。此外，投稿论文也逐渐关注一些新兴领域，如标签高效方法（label-efficient methods，比如无监督学习）和低级视觉（low-level vision）等。与今年的ICML相似，在论文投稿机构方面，Google排名第一（180位投稿作者），其次是香港中文大学（140位投稿作者）和北京大学（110位投稿作者）：接下来，本文将为大家一一介绍上述五大主题的亮点论文：1识别、检测、分割和姿态估计1、End-to-End Object Detection with Transformers论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.12872 目标检测任务指的是，给定一张输入图像，然后对图像内的可见物体进行定位和分类。目标检测的主要框架是：预定义一组框（比如一组几何先验，锚或候选区域），对其进行分类，接着进行回归，以调整预定义框的尺寸 ，然后执行后期处理步骤，以删除重复的预测。但是，这种方法要求选择一个候选框的子集进行分类，且这种分类通常不是端到端可微的。在这篇论文中，作者提出了DETR框架。DETR是一种没有几何先验的端到端完全可微分方法。下图是从该论文作者的展示中截取的一张PPT，其中对DETR和Faster R-CNN的管道进行了比较，全面体现了DETR方法的整体性。DETR基于编码器-解码器Transformer架构。该模型由三部分组成：CNN特征提取器、编码器和解码器。首先，一张给定的图像通过特征提取器，获得图像特征。接着，将使用不同频率的正弦曲线生成的位置编码添加到特征中，以保留图像的2D结构。然后，生成的特征通过Transformer编码器，汇总各个特征的信息，并分离目标实例。为了进行解码，目标查询将传递给具有编码特征的解码器，从而生成输出特征向量。这些目标查询是一组固定的学习嵌入，能够随机初始化，在训练过程中学习，然后在评估阶段固定。目标查询的数量指的是模型能够检测到的目标数量的上限。最后，输出特征向量通过（共享的）全连接的层馈送，以预测每个查询的类别和边框。为了计算损失并训练模型，该方法使用了Hungarian算法将输出与ground truth进行一对一的匹配。2、MutualNet: Adaptive ConvNet via Mutual Learning from Network Width and Resolution论文链接：https://arxiv.org/abs/1909.12978传统的神经网络只能算力达到一定程度时才能有效果，而且，如果不满足资源约束条件，则该模型将无法使用，这会限制模型的实际应用。比方说，如果模型用于移动设备推理，那么计算约束会一直随着负载和设备的电量而变化。解决上述问题的一个简单方法，是在设备上保留几个大小不同的模型，然后每次使用具有相应约束的模型。但这也需要大量的内存，且无法扩展到不同的约束。最新的一些方法，诸如S-Net和US-Net，在训练期间对子网络进行了采样，这样模型就可以在部署期间以不同的宽度应用。但由于约束非常低，模型的性能也急剧下降。这篇论文提出，可以同时利用网络规模（network scale）和输入规模（input scale），在准确率和计算效率之间找到一个好的平衡点。如上图所示，针对给定的训练迭代，对四个子网络进行采样，其中包括一个完整的子网，和三个宽度变动的子网络。整个网络基于尺寸不变的、带有ground truth标签的图像，使用了标准的交叉熵损失进行训练，而其余子网络则使用它们的输出和整个网络的输出之间的KL散度损失（即蒸馏损失 distillation loss）对输入图像的随机缩放版本进行训练。通过这样的方式，每个子网络都能够从输入规模和网络规模中学会多比例表示（multi-scale representations）。在部署期间，给定特定资源约束，则可以选择最佳的网络规模和输入规模组合进行推理。3、Gradient Centralization: A New Optimization Technique for Deep Neural Networks论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.01461在优化过程中使用二阶统计量（例如平均值和方差）对激活或网络权重进行某种形式的标准化（例如批归一化或权重归一化），已成为神经网络训练的重要组成部分。梯度集中化（Gradient Centralization，GC）无需使用额外的归一化模块对权重或激活进行操作，而是直接操作梯度，集中梯度向量，获得零均值，从而平滑和加速神经网络的训练过程，甚至改善模型的泛化性表现。给定已计算好的梯度，GC算符首先计算计算梯度向量的平均值（如上图所示），然后减去这些向量的平均值。一般情况下，对于梯度为的权重向量，GC算符 被定义为：4、Smooth-AP: Smoothing the Path Towards Large-Scale Image Retrieval论文链接：https://arxiv.org/abs/2007.12163图像检索（image retrieval）的目标是从大量图像中检索与查询图像类别相同的图像。图像检索与图像分类的区别在于：在图像分类中，在测试中遇到的分类在训练时已明确；而在图像检索中，我们可能会检索到一张类别全新的图像，并需要抓取与之相似的图像，比如开集（open set）问题。图像检索的一般流程包括：提取用于查询图像的嵌入，以及使用CNN特征提取器来获得图像集的嵌入，计算每对图像的余弦相似度，然后基于相似度对集合中的图像进行排序。接着，特征提取器经过训练，以获得好的排名。排名表现由平均精度（Average Precision，AP）来衡量，计算每个阳性样本的排名与其在整个图像集上的排名之和。但是，对给定图像的排名计算涉及到使用Heaviside阶跃函数（Heaviside step function），从而使得阈值操作不可微，因此我们无法进行端到端的模型训练来直接优化排名。为了解决这个问题，该论文的作者提出用一个平滑的温控Sigmoid函数来取代Heaviside阶跃函数，使排名可微，并像损失函数一样应用于端到端的训练。与Triplet Loss相比，平滑AP损失能优化排名损失，Triplet Loss是一种替代损失函数，用于间接优化以获得良好的排名。5、Hybrid Models for Open Set Recognition论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.12506现有的图像分类方法通常是基于一个闭集假设，比方说，训练集涵盖在测试阶段可能出现的所有分类。但很显然，这种假设是不现实的，因为即使是像ImageNet这种含有1000个类别的大规模数据集，也不可能覆盖现实世界上所有的类别。因此，便出现了开集分类。开集分类假设测试集包含已知和未知类，希望解决闭集分类的问题。在这篇论文中，作者使用基于流的模型来处理开集分类问题。基于流的模型能够通过最大似然估计，以无监督的方式使概率分布拟合训练样本。接着，流模型能够用来预测每个示例的概率密度。当输入样本的概率密度很大时，则输入样本可能是具有已知类别的训练分布的一部分，且此时离群值（outlier）的密度值会很小。虽然过去的模型在流模型上堆叠了一个分类器，但论文作者提出为流模型和分类器学习一个联合嵌入，因为仅从基于流的模型中学习的嵌入空间可能没有足够的判别特征来进行有效的分类。如上图所示，在训练过程中，图像被编码器映射到隐特征空间（latent feature space）中，然后，已编码的特征将馈入已经过交叉熵损失训练的分类器和用于估计密度的流模型中。整个架构以端到端的方式进行训练。为了测试，我们需要计算每个图像的，然后与训练集内最低的进行比较。如果比阈值大，则将发送至分类器中，以识别特定的已知类，或作为未知样本被驳斥。6、Conditional Convolutions for Instance Segmentation论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.05664实例分割（Instance segmentation）至今仍是计算机视觉中最具挑战的任务之一，需要具备给定图像中每个可见目标的逐像素掩码（per-pixel mask）和类别标签（class label）。进行实例分割的主要方法是Mask R-CNN，包含两个步骤：首先，目标检测器Faster R-CNN会预测每个实例的边框；然后，针对每个检测到的实例，使用ROI Align从输出特征映射中裁剪出感兴趣的区域，将感兴趣的区域调整至相同的分辨率，然后馈入一个掩码中。该掩码是一个小的全卷积网络，用于预测分割掩码。但是，论文作者指出这种架构具有几点缺陷：1）ROI Align可能会抓取一些不相关的背景或其他实例的特征；2）调整大小的操作会限制实例分割的分辨率；3）掩码头（mask head）需要用到一叠3x3的卷积，才能产生足够大的感受野来预测掩码，这也大大增加了掩码头的计算需求。在这篇论文中，作者提出将用于语义分割的图像分割网络（FCN）应用于实例分割。为了进行有效的实例分割，FCN需要用到两类信息，一类是用于进行目标分类的外形信息，一类是用于区分同类的多个目标的位置信息。作者提议的网络名为CondInst（conditional convolutions for instance segmentation，用于实例分割的条件卷积）。该网络基于CondConv和HyperNetworks，其中，每个实例的子网络将根据每个实例的中心区域生成掩码FCN网络的权重，然后用于预测给定实例的掩码。如上图所示，网络包含在不同规模的特征图（feature map）中应用的多个掩码头。每个掩码头会预测在预定义位置上给定实例的类别，以及预测被掩码FCN头使用的网络权重。然后，利用每个掩码头生成的参数完成掩模预测。7、Multitask Learning Strengthens Adversarial Robustness论文链接：https://arxiv.org/abs/2007.07236深度神经网络有一个缺点，是容易受到对抗攻击的影响。在对抗攻击中，即使输入的外观保持不变，一有微小的哪怕看不见的扰动，便会产生错误的输出。近年来，人们对深度网络的对抗鲁棒性经流程的不同阶段，从输入数据（如使用未标记数据和对抗训练），到模型使用正则化方法进行自我建模（如 Parseval Networks），都进行了研究，但模型的输出仍无法提高鲁棒性。在这篇论文中，作者研究了多任务学习使用多个输出后对模型鲁棒性的影响。这个设置非常有效，因为越来越多机器学习应用程序需要用到能够同时执行多个任务的模型。使用p范数有界球攻击（p-norm ball bounded attack），若给定输入示例的半径，则能在p范数有界球内发现对抗性扰动，且脆弱性（vulnerability）是总损失变化（total loss change）。作者在论文中展现了，在训练一对任务时（例如从分割、深度、法线、重新切分、输入重建、2D和3D关键点等等中选择的一对任务），网络表现出更稳定的鲁棒性。在单任务攻击（比如，使用输出计算扰动）和多任务攻击（比如，使用所有输出来计算所有扰动中的最大扰动）中，我们也可以观察到鲁棒性有所改善。作者还从理论的角度证明：只有当任务相关时，网络才能获得这种多任务鲁棒性。8、Dynamic Group Convolution for Accelerating Convolutional Neural Networks论文链接：https://arxiv.org/abs/2007.04242分组卷积（group convolution）最初是在AlexNet网络中引入，用来加快该网络的训练速度，随后又经过修改，应用于诸如MobileNet和Shufflenet之类的高效卷积神经网络中。分组卷积包括将卷积层中的输入和输出通道平均分成互斥的部分或组，同时在每个单独的组内执行常规的卷积操作。所以对于组，计算量减少了倍。然而，该论文的作者认为，分组卷积也带来了两个重要的局限性：1）分组卷积引入稀疏神经元连接，削弱了正常卷积的表示能力；2）无论输入的属性如何，分组卷积的通道划分都是固定的。为了在保持原始网络的完整结构的同时，为每个组自适应地选择最相关的输入通道，作者提出了动态组卷积（dynamic group convolution，DGC）的概念。DCG由两个头（head）组成，每个头中包含一个用来为每个通道分配重要性分数的显著性分数生成器（saliency score generator）。应用这些分数，可以对重要性分数较低的通道进行修剪。然后，根据输入通道的选定子集引导正常卷积，在每个头中生成输出通道。最后，来自不同头的输出通道被连接在一起，并进行混洗（shuffled）。9、Disentangled Non-local Neural Networks论文链接：https://arxiv.org/abs/2006.06668非局部块（non-local block）使用注意力机制对像素之间的远程依赖关系进行建模，已被广泛应用于许多视觉识别任务中，例如目标检测、语义分割和视频动作识别等。在这篇论文中，作者想要更好地理解非局部块，找出它的局限性，然后给出改善后的版本。首先，他们重新制定像素 （键像素）到像素 （查询像素）的相似性，将其作为pairwise term和unary term的总和。pairwise term指的是表示查询键像素（query key pixel）之间纯成对关系的白化向量点积项（whitened dot proct term）；unary term指的是给定键像素对所有查询像素的影响相同。然后，为了了解每个term的影响，他们使用其中任一个term进行训练，发现pair-wise term负责类别信息，而unary term负责边界信息。但是，通过分析非局部块的梯度，当pair-wise term和unary term在正常注意力操作符中结合时，两者的梯度相乘，因此，如果其中一个term的梯度为零，则另一个梯度非零的term起不了任何作用。为了解决这个问题，作者提出了非局部块的解耦版本，将每个term分开进行优化。10、Hard negative examples are hard, but useful论文链接：https://arxiv.org/abs/2007.12749深度度量学习（Deep metric learning）对嵌入函数进行了优化，其中嵌入函数将语义相似的图像映射到相对临近的位置、将语义不同的图像映射到较远的位置。学习这类映射的主要方法是基于锚图像（anchor image）、同类别的正图像和不同类别的负图像等三元组图像来定义损失函数。如果锚点映射到负图像的位置比正图像的位置更近时，则对模型进行惩罚。但是，在优化的过程中，大多候选三元组图像已经有一个比起负值、更接近于正值的锚，这些候选图像就变得多余了。另一方面，使用最难的负面示例进行优化，会在训练的早期阶段产生糟糕的局部最小值，因为在这种情况下，用余弦相似度（比如归一化特征向量之间的点积）测量时，锚-负相似度大于锚-正相似度。作者将上述问题归因于使用了三元组损失标准执行时的hard-negatives样本。具体来说，就是：1）如果在梯度计算过程中不考虑归一化，一大部分梯度便会损失；2）如果两个不同类的图像在嵌入空间中靠近，则损失的梯度可能会将两张图像拉得更近，而不是更远。为了解决这个问题，作者提出不要像在标准三元组损失中那样拉近锚-正样本对（anchor-positive pair），使其紧密聚类，而是避免更新锚-正样本对，使其不要紧密聚类。这样一来，网络便只专注于直接将hard negative样本推离锚点。11、Volumetric Transformer Networks论文链接：https://arxiv.org/abs/2007.09433CNN成功的一个关键点在于有能力学习语义目标部分的判别性特征表示，这对计算机视觉任务非常有利。但是，CNN仍然无法处理各种各样的空间变化（比如比例、视点和类内差异）。最近一些方法，例如空间变换网络（ spatial transformer network，STN），试图先将空间性质不同的图像的特征图封装到一个标准规范配置中，然后在这些标准特征上训练分类器，以此来抑制这些变化。但是，这些方法对所有特征通道进行相同的封装，没有考虑到这个事实，即各个特征通道表示不同的语义部分，因此可能需要就规范配置进行不同的空间变换。为了解决上述的问题，这篇论文介绍了上图所示的Volumetric transformer network (VTN)。这是一个可学习的模块，能够预测每个通道和每个空间位置封装变换（spatial location wrapping transform）。这些变换将中间的CNN特征重新配置为与空间无关的标准表示形式。VTN是一个编码器-解码器网络，具备专门用于让信息跨功能通道流动、以显示语义部分之间的依赖性的模块。12、Faster AutoAugment: Learning Augmentation Strategies Using Backpropagation论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.06987数据增强已成为深度学习方法中必不可少的的一环。该方向的一些最新工作（例如AutoAugment、Fast AutoAugment和RandAugment等）表明，搜索算法比标准的增强方法更擅长发现数据增强策略。DA应用一组预定义的可能变换，如旋转等几何变换，或曝光等颜色增强变换，目标是找到最佳的数据增强参数，比如数据增强的程度、应用的可能性以及组合的转换数数量（如下图中的左图所示）。DA通过双重优化循环（double optimization loop）学习最佳策略，从而将使用特定策略训练的特定CNN的验证错误最小化。然而，这种优化方法会因为具有许多策略可能性的巨大搜索空间而遭殃，需要用到复杂的搜索策略。此外，策略优化的单次迭代需要对CNN进行全面训练。为了解决这个问题，作者提出，对原始图像和基于梯度优化的增强图像进行密度匹配，以找到最佳策略。作者将DA视为填充原始数据缺失点的一种方式，旨在将增强数据的分布与使用了对抗学习的原始数据之间的距离最小化。此外，为了学习最佳增强策略，需要对变换参数可微。谈及应用给定增强的可能性，作者使用了从伯努利分布（Bernoulli distribution）中采样、使用 Gumbel trick进行了优化的随机二进制变量（stochastic binary variable）。另外，幅度通过直通估算器（straight-through estimator）进行近似，组合以one-hot向量组合进行学习。2半监督、无监督、迁移、表征和小样本学习1、Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.11370在本文中，作者重新探讨了迁移学习的简单范例：对大量带标签的源数据（例如，JFT-300M和ImageNet-21k数据集）进行预训练，然后针对不同任务对这些训练权重进行微调，这样既减少了目标任务所需的数据量，又减少了微调时间。作者将该框架命名为BiT（大型迁移），其由许多组件组成，该网络能够有效的利用大规模数据集并学习通用的和可迁移的表示特征。在（上游）预训练方面，BiT包含以下内容：1）对于非常大的数据集，批归一化（BN）在测试过程中使用来自训练数据的统计参数会导致训练/测试差异，在这种情况下，训练损失可以正确的被优化，而验证损失则非常不稳定。 为了解决这个问题，BiT使用组归一化（GN）和权重归一化（WN）代替了BN。2）对于ResNet 50之类的小型模型，它们无法从大规模训练数据中得到充分的训练，因此模型的大小也需要相应地扩大规模。对于（下游）目标任务，BiT提出以下建议：1）使用标准SGD，需要将最后一个用于预测的层初始化为0，且无需冻结其他层，同时也不需要加dropout，L2正则项或者其他的tricks。2）在训练过程中，将图像进行随机缩放并裁剪为具有随机大小的正方形，并随机进行水平翻转。只有在测试时，将图像调整为固定大小。3）经验表明mixup对于大规模数据的预训练没有性能提升，但是BiT发现mixup对某些下游目标任务的中型数据集非常有用。2、Learning Visual Representations with Caption Annotations论文链接：https://arxiv.org/abs/2008.01392在大规模标注数据集上训练深度模型不仅可以在当前目标任务中获得良好的性能，还可以使模型在下游目标任务也有较好的表现。但是，对数据集进行标注需要付出巨大的代价，如果没有标注，我们还能否实现这样的效果？基于此，这篇论文研究了使用噪声标签（直接用图像字幕作为标签）的弱监督预训练。以使用有限的图像-字幕对来学习视觉表征为目标，如何设计一个训练目标来推动图像与其字幕之间的有效交互？基于BERT中使用的遮挡图像建模，它随机遮挡15%的输入，然后使用transformer模型的编码器部分，训练模型去重建被遮挡的输入标记。论文提出了图像条件遮挡语言建模（ICMLM），利用图像重建其对应字幕的遮挡标记。为了实现这个目标，作者提出了两种多模态架构，(1)ICMLM tfm，其图像使用CNN进行编码，遮挡的字幕使用BERT模型，然后将字幕和图像特征进行拼接，并通过transformer编码器产生多模态嵌入，用于预测遮挡的标记。(2)ICMLM att+fc，相似度，先产生字幕和图像特征，然后通过配对注意力块，整合字幕和图像之间的信息。然后将产生的特征进行汇集，并通过全连接层进行遮挡标记预测。3、Memory-augmented Dense Predictive Coding for Video Representation Learning论文链接：https://arxiv.org/abs/2008.01065图像自监督表征学习的最新进展显示了其在下游目标任务的出色性能。虽然目前针对视频的多模型表示学习也可以达到较好的效果，但是仅使用视频流（去除音频、文字信号）的自监督模式仍然没有得到发展。视频的时间信息也可以作为一种监督信号，以自监督的方式训练模型去预测未来状态作为之前状态的监督信息，由于在给定的时间步长内，未来状态有许多合理的假设（例如，当动作是“打高尔夫球”时，未来的状态可能会和手或者高尔夫俱乐部有关），这也带来一定的局限性。本文将对比学习与存储模块结合起来，来对未来状态进行预测。为了减少不确定性，模型会在特征层面上预测未来，并使用对比损失进行训练以避免过度的约束。为了处理多种假设情况，每个存储模块可以同时推断多个未来状态。例如给定一组连续帧，则2d-3d CNN编码器（ ）产生上下文特征和GRU（ ）来汇总所有过去的信息，然后使用这些信息从共享内存模块中选择插槽。然后，将预测得到的未来状态插入到所选插槽中构成新的状态集合。然后使用对比损失将预测的未来状态与真实特征向量进行优化。对于下游任务，将之前汇总的特征进行下采样，然后馈送到分类器。4、SCAN: Learning to Classify Images without Labels论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.12320对于无标签图像分类问题，本文仅使用视觉相似性来寻找解决方案。之前的工作大致包括两类方法：(1)用自监督方法提取特征，然后在特征空间应用k-means来寻找聚类中心，但这类方法很容易导致模型退化。(2)端到端的聚类方法，利用CNNs特征进行深度聚类，或者基于互信息最大化。这类方法产生的聚类中心严重依赖于初始化的效果，而且很可能只能提取到低级特征。为了解决之前工作中存在的问题，本文提出了SCAN(基于最近邻的语义聚类)，包含两步操作，第一步，通过前文任务学习特征表征，然后，为了生成初始聚类中心，SCAN根据特征相似度挖掘每个图像的最近邻，而不是使用K-means。第二步，将语义上有意义的最近邻域作为先验来训练模型，将每张图像及其领域一起分类，在softmax层之后最大化它们的点积来作为损失函数，推动网络产生一致和判别性（one-hot）的预测。5、GATCluster: Self-Supervised Gaussian-Attention Network for Image Clustering论文链接：https://arxiv.org/abs/2002.11863聚类是根据样本相似度来将数据进行分类。传统的方法使用手工特征和特定领域的距离函数来衡量相似度，但这种手工特征在表达能力上非常有限。后来的工作将深度特征与聚类算法相结合，但当输入数据非常复杂时，深度聚类的性能仍然会受到影响。为了实现有效的聚类，在特征层面，它们既要包含高级的判别特征，又要兼顾对象所包含的语义。在聚类过程中，必须避免将所有样本分配到一个或几个聚类的异常情况，同时聚类也要能够高效地应用于大尺寸图像中。本文提出了GATCluster，它可以直接输出语义聚类标签，而无需后处理操作，学习到的特征是one-hot编码向量，避免出现异常解。GATCluster以无监督的方式进行训练，在特征不变性、可分离性最大化、熵分析和注意力映射的约束下，完成四个自学习任务。6、Associative Alignment for Few-shot Image Classification论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.05094在小样本图像分类中，目标是产生一个模型，在训练数据很少的情况下，去识别新的给定图像。其中一种流行的方法是元学习，它从大量包含基础类的标记数据中提取常识性特征来训练一个模型。然后，再将该模型训练成只用少数训练样例就能对新类别的图像进行分类。元学习的目标是找到一组好的初始权重，在新类别图像上训练时迅速收敛。最近的工作表明，没有元学习的标准迁移学习，即先在基础类上预训练一个特征提取器，然后在预训练的提取器上对新类别图像微调分类器，其表现与更为复杂的元学习策略性能相当。然而，在微调过程中，为了避免过度优化，需要对提取器某些层进行冻结，但这会影响性能。本文提出了一种两步法来解决这个问题。首先，使用特征提取器来产生新类别的特征。然后利用嵌入空间中的相似性度量将每个样本的特征映射到其中已知的一个基类。第二步是特征关联对齐，对特征提取器进行微调，缩小新类别嵌入与其相应基类图像嵌入之间的距离。可以通过中心点对齐或者对抗性对齐来实现。33D计算机视觉和机器人1、NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.08934从2D图像合成3D视图是一个具有挑战性的问题，特别是当输入的2D图像是稀疏采样得到的。本文的目标是训练一个模型，该模型接受一组3D场景的2D图像（拍摄角度及相机参数可调整），然后，使用训练好的模型，可以渲染出3D场景的新视图（在输入的2D图像集合中不存在）。一个成功的方法是基于voxed的表示方法，Anf使用3D CNN预测RGB-alpha网格值的3Dvoxel。然而，这种方法的内存效率很低，因为它们随着空间分辨率的变化进行扩展，可能很难优化，并且不能平滑地对场景表面进行参数化。最近的工作大多是用一个全连接的神经网络将给定的3D场景表示为一个连续函数，这种方法训练得到的神经网络本身就是对3D场景的压缩表示，利用2D图像集合进行训练，然后来渲染新的视图。但现有的方法还是无法与基于voxed的方法相媲美。NeRF(神经辐射场)使用一个9层、256个通道的全连接网络将场景表示为一个连续的5D函数，其输入是一个单一连续的5D坐标，即3D空间位置和观看方向 ，其输出是RGB颜色和不透明度(输出密度)。为了合成一个给定的视图，渲染过程包括沿摄像机射线查询5D坐标，并使用经典的体积渲染技术将输出颜色和密度投射到图像中。由于体积渲染是自然可分的，因此优化函数所需的唯一输入是一组具有已知相机姿势的图像。这样一来，NeRF就能通过计算渲染图像和ground-truth之间的重建损失，来有效地优化神经辐射场。模型渲染出的具有复杂几何形状和外观的场景视图，明显优于之前工作的结果。2、Towards Streaming Perception论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.10420自动驾驶汽车等实际应用需要类似于人类的快速反应时间，通常为200毫秒。在这样的条件约束下，需要低延时的算法来确保汽车安全行驶。虽然近来计算机视觉算法的延迟也成为了一个研究热点，但也仅仅是在离线环境下进行探索。而在线感知会带来完全不同的延迟要求。因为当一个算法完成对某一帧图像的处理时，比如200ms后，周围的世界就已经发生了变化，如下图所示。这迫使模型要对未来进行预测，这也是人类视觉的一个基本属性。本文介绍了流式感知的目标，即实时在线感知，并提出了一个新的元基准，可以系统地将任何图像理解任务转换为流式图像理解任务。这个基准建立在一个关键先验观察上：流式感知需要随时了解世界的状态。因此，当一个新的帧到达时，流式算法必须报告世界的状态，即便它们还没有完成对前一帧的处理，这会迫使它们考虑在计算时忽略无关的信息。具体来说，在比较模型的输出和ground-truth时，对应的标准是时间而不是输入的索引顺序，所以模型需要在处理相应的输入之前，给出时间步长的正确预测，即如果模型需要来处理输入，它只能使用 之前的数据来预测时间的输出。3、Teaching Cameras to Feel: Estimating Tactile Physical Properties of Surfaces From Images论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.14487人类能够在年轻时形成一种心理模型，该模型能将人类对物体的感知和感知的触觉产生一种映射，这基于之前与不同物品互动时的经验。当与新奇的对象进行交互时，尤其是当现有信息无法准确估计触觉的物理特性时，这种心理模型就变成了非常有价值的工具。为了更直接地模拟这种心理模型，本文提出直接估计物理属性的方法，直接利用物体的属性。首先，作者提出了400多个图像序列和触觉属性测量的数据集。由于在估计表面属性时，人们会经常不自觉地移动头部，来获取一个表面的多个视图，因此，捕获的图像序列包括每个物体表面的多个视角。然后，他们提出了一个跨模态框架，用于学习视觉线索到触觉属性的复杂映射。该模型的训练目标是在给定视觉信息的情况下生成精确的触觉属性估计。视觉和触觉信息都通过单独的编码器网络嵌入到一个共享的隐空间。然后，一个生成器函数从嵌入的视觉向量中估计触觉属性值。判别器网络来判别触觉-视觉对是真实的还是合成的。在推理过程中，则使用编码器-生成器来对输入图像推理触觉属性。4、Convolutional Occupancy Networks论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.04618三维重建是计算机视觉中的一个重要问题，有很多应用。对于一个理想的三维几何表示，需要能够满足以下四点，a)对复杂的几何和任意的拓扑结构进行编码，b)能够扩展到大型场景，c)兼顾局部和全局信息，d)在内存和计算方面是可控的。然而，现有的三维重建的表示方法并不能都满足这些要求。虽然最近的隐式神经表示法在三维重建中表现出了更好的性能，但由于其使用简单的全连接网络结构，无法将局部信息整合到观测值中，也无法加入类似平移等价性的归纳偏差。卷积占位网络利用卷积编码器与隐式占位解码器，结合归纳偏差，实现三维空间的结构化推理，这使得单个物体的隐式三维重建更加精细，具有扩展到大型室内场景的能力，并且能很好地从合成数据到真实数据进行泛化。4图像和视频合成1、Transforming and Projecting Images into Class-conditional Generative Networks论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.01703GaNs能够从不同的类中生成不同的图像。例如，BigGaN(一种条件GaN)，给定一个噪声向量和一个类嵌入，该模型能够从该类中生成一个新的图像。然后，可以通过编辑噪声向量和类嵌入的隐变量来操作该图像。但是，反过来是否可行呢，即给定一个输入图像，我们能不能找到与该图像最匹配的隐变量z和类嵌入？由于许多输入图像无法由GaN生成，因此这个问题仍然具有挑战性。此外，目标函数有很多局部最小值，搜索算法很容易卡在这些区域。为了解决这些问题，本文提出了pix2latent，并提出了两个新的思路：在尺度上估计输入变换，以及使用非局部搜索算法来寻找更好的解决方案。如上图所示，给定一个输入图像，pix2latent首先找到最佳变换，使变换后的输入GaN产生的图像非常接近，然后利用提出的BasicCMA优化方法将图像投射到隐空间。然后对得到的隐变量进行编辑，投射回图像空间得到编辑后的图像，然后可以对图像进行初始变换的逆向变换。2、Contrastive Learning for Unpaired Image-to-Image Translation (paper)论文链接：https://arxiv.org/abs/2007.15651给定两组不同属性和模式的图像对的训练集，例如，马和斑马的图像，图像翻译的目标是学习两个模式之间的翻译函数，例如，将马转化为斑马，反之亦然，同时保留姿势或大小等信息，不需要获得两个模式之间的一对一的匹配数据集。现有的方法如CycleGaN迫使模型的生成图像与原始图像一致。但是这种方往往限制性太强，因为一个给定的翻译图像会有很多可能的输入图像。理想的损失应该对不同的风格不变，但要区分敏感信息。对比形式的非配对翻译（CUT）旨在学习这样的嵌入空间。除了标准的GaN损失，还加入了一个额外的损失，用来拉近输入图像和生成图像上某个patch的特征嵌入之间的距离。3、Rewriting a Deep Generative Model论文链接：https://arxiv.org/abs/2007.15646GAN能够对数据分布建模一组丰富的语义和物理规则，但是到目前为止，我们仍然不清楚如何在网络中编码此类规则或如何更改规则。本文引入了一个新的问题：对深层生成式模型编码的特定规则进行操作。因此，给定一个生成模型，目标是调整其权重，以便新模型和修改后的模型遵循新规则，并生成遵循新规则集的图像，如下所示：通过将每一层视为关联存储，将隐层规则存储为隐式特征上的一组键值关系。可以通过定义约束优化来编辑模型，该约束优化可以在关联内存中添加或编辑一个特定规则，同时尽可能保留模型中的现有语义关系。论文直接通过测量和操作模型的内部结构来做到这一点，而不需要任何新的训练数据。4、Learning Stereo from Single Images论文链接：https://arxiv.org/abs/2008.01484给定一对相应的图像，立体匹配的目标是估计从第一视图到第二视图的每个像素的相应位置之间的像素水平位移（即差距），反之亦然。虽然全监督的方法给出了很好的结果，但其很难获得一对立体图像之间的精确的差距。一个可能的替代方法是在合成数据上进行训练，然后在有限数量的真实标注数据上进行微调。但是如果没有带有足够标签的微调步骤，这种模型就无法很好地生成真实图像。论文提出了一种新颖的全自动pipeline，用于从给定深度彩色模型的单个图像的非结构化集合中生成立体训练数据，而无需合成数据或立体图像对进行训练。使用深度估计网络。首先，给定的左输入图像通过前向计算得到特征向量，再结合深度视差转换为合成的右图像。然后，利用立体图像对，再以监督的方式对立体网络进行训练，从而得到一个通用性良好的模型。5、What makes fake images detectable? Understanding properties that generalize论文链接：https://arxiv.org/abs/2008.10588虽然GaN生成图像的质量已经达到了令人惊叹的水平，但经过训练用来鉴伪的深度网络仍然可以发现这些生成图像中的细微伪影，而且这种经过训练的网络还可以在不同数据集和不同方法训练的多个模型中发现相同的伪影。本文旨在可视化并了解哪些伪影在模型之间是共享的，并且很容易被检测到，且可以在不同场景中转移。由于全局的面部结构在不同的生成器和数据集之间可能会有所不同，因此生成图像的局部patch会非常固定，可能会共享多余的伪影。为此，采用基于patch的全卷积分类器来关注局部patch而非全局结构。然后，可以使用路径级分类器对各种测试数据集上最能代表真实或伪造图像的patch进行可视化和分类。5视觉和语言1、Connecting Vision and Language with Localized Narratives论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.03098连接视觉和语言的一种方式是使用图像字幕，每张图像都会配上一段人为撰写的字幕，但是这种链接方式需要在完整的图像范围内，句子往往会描述整个图像。为了改进该链接方式，可以对图像字幕的特定部分和图像中的对象框之间建立额外的链接。但是这样处理后的链接仍然非常稀疏，大多数图像中的对象没有与字幕链接，注释过程也很昂贵。本文提出了一种新的高效的多模态图像注释形式，用于连接视觉和语言，称为“定位叙事”。定位叙事是通过要求注释者用声音描述图像，同时将鼠标悬停在他们所描述的区域上生成的。如上图所示，注释者一边说 "女人"，一边用鼠标悬停在她的空间范围，从而为这个名词提供视觉基础。之后，将鼠标从女人移动到气球上，说 "握住"。这样就为这个动作提供了直接的视觉基础。他还描述了 "晴朗的蓝天 "和 "浅蓝色牛仔裤 "等属性。由于语音与鼠标指针同步，可以确定描述中每一个词的图像位置。这就为每个词提供了密集的视觉基础。具有多种模态（即图像，文本和语音）的注释可用于完成不同的任务，例如文本到图像生成，视觉问答和语音驱动的环境导航。或者用于更细化的任务控制，比如对图像的特定部分进行字幕调理，视力不佳的人可以将其悬停在图像上，以获取特定部分的描述。2、UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning论文链接：https://arxiv.org/abs/1909.11740大多数视觉与语言（V&L）任务，如视觉问答（VQA）都依赖于联合多模态嵌入，以弥合图像和文本中视觉和文本线索之间的语义差距。但这种表征通常是为特定任务量身定做的，需要特定的架构。学习通用的联合嵌入，可以用于所有的V&L下游任务。这篇论文介绍了UNITER，一个大规模的多模态联合嵌入的预训练模型，如下图所示。基于Transformer模型，UNITER在4个任务上进行了预训练：对图像进行遮挡建模（MLM），其中使用图像和文本功能恢复随机遮挡的单词。以文本为条件的遮挡区域建模（MRM），该模型重建给定图像的一些区域。图像文本匹配（ITM），模型预测图像和文本实例是否配对。以及单词区域对齐（WRA），模型会找到单词和图像之间的最优对齐路径。如果要在下游任务上使用UNITER，首先要将它们重构为一个分类问题，然后在[CLS]特征之后添加分类器，使用交叉熵损失进行训练。3、Learning to Learn Words from Visual Scenes论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.11237视觉和语言的标准方法往往是学习一个通用的嵌入空间，但是这种方法效率低下，需要数百万个示例来训练，对语言的自然组成结构的通用性较差，并且在模型推理时，学习到的嵌入无法适应新词。因此，本文建议不学习词嵌入，而是学习获取词嵌入的过程。该模型基于Transformer模型，并且在每次迭代时，模型都会接收一个图像和语言对的情节，然后通过元学习策略从情节中获取词表示。该表示能够在推理时获取新词，并且能够更可靠地泛化到新的情况。具体而言，每个任务都被表述为语言学习任务或情节，由训练示例和测试示例组成，其中测试示例评估从训练示例中获取的语言。例如，在上图中，该模型需要从训练样本中获取单词“ chair”，这是它从未见过的词。元训练是在正向传递中完成的，在训练示例中，模型需要指向正确的单词“ chair”，并且使用匹配损失来训练模型。在对许多情节和任务进行训练之后，该模型能够在推理过程中非常快速地适应新任务。原文链接：https://yassouali.github.io/ml-blog/eccv2020/

paperask免费论文查重文献综述如果真的要进行划分的话，可以划分为两种写法，不同的写法也有着不同的作用。在这里简单来说几点。第一种写法：论文绪论部分的文献综述。我们知道，一篇过万字的论文，在第一章绪论部分，都会涉及到文献综述，又可叫做国内外研究现状。先说国内外研究现状的写法， 这种写法顾名思义就是把文献综述分为国外研究现状、国内研究现状去写，这里需要注意的一点就是，如果国内研究早于国外，则应该先写国内研究现状，在写国外研究现状，反之亦然。paperask免费论文查重还有一种写法， 标题就为文献综述，在内容的安排上，写先大的方面的研究综述，在进一步缩小到本文的研究方向上。例如论文题目是《高校固定资产管理研究》，那么在文献综述的安排上，可以这样写：有关于固定资产管理的研究、有关于固定资产管理的意义研究、有关于高校固定资产管理的研究。当然，以上两种文献综述的写法，也并不是简单的对前人的研究成果进行简单的堆砌，而是要加入自己的话去进行归纳整理，最后提出现有研究成果的不足，引出你的研究思路与方法，来弥补这一方面的研究不足。也就是说，在写完文献综述之后，还要增加一段内容，即文献述评。第二种写法：文献综述研究。这种写法，实际上是以文献综述为论文，进行研究，不再是论文当中的组成部分之一，而是独立成文。这种写法， 实际上也是对第一种写法的进一步扩充，写法上更加细致化。paperask免费论文查重还是以《高校固定资产管理研究》为例，那么在具体的写法上，首先要保护相关概念及其理论，说出固定资产管理的定义、有关于固定资产管理的理论依据。这一部分的内容是作为基本概述来进行阐述的。在此基础上，进一步对国内外学者有关于高校固定资产管理的研究方法、研究对象、研究方向进行系统化的分类整理。最后，提出现阶段的研究成果，在研究方法、研究对象、研究方向等方面的不足，并结合其不足，进一步论述未来的研究方向（如何规避这些不足，提出个人的见解。）这是文献综述的两种写法，在弄清楚这一点之后，接下来才是搜索相关文献成果。

刚开始接触论文的同学往往都有种不知从何下手的感觉，总感觉没办法完整地把一篇论文从头到尾认真看一遍，即使看完一遍之后，也总会立马忘记，而对于那些马上要着手毕业论文写作的同学来说，他们要短时间内看大量的文献，一方面要求通过文献阅读能掌握足够的文章写作技能，另一方面，通过大量文献的积累，找到自己毕业论文方向和研究的主要内容。因此，能准确抓住阅读文章的技巧非常重要，它能帮你节约大量时间，也能帮你准确抓住重点！那么，今天就跟大家分享一下当我们确定了自己的研究方向，怎么能高效快速把握当前文献研究的主要内容以及如何准确把握文献！首先，确定研究方向后先找出这个研究方向中写得比较好的文献综述。至于去哪里找，你可以关注一下国内外比较好的期刊发出的相关文章，或者你也可以关注一下对于这个研究方向国内外有哪些学者的研究比较深入，重点去参考他们的文章。找到质量高的论文是你能写出好文章的基础，在找到好文章之后，我们该怎么做呢？在找到这样的一篇文献综述后，你可以重点了解你的研究方向目前已得出了什么研究结论，还有什么问题需要解决，目前已有文献存在的缺陷，有没有什么问题急需解决但还未解决的，这些问题就是你研究的重点！其次，当我们在对这个领域有了大致了解后，我们需要扎根在每一篇具体的文章，这就是要求你必须要找出最近发出的质量比较高的文章，仔仔细细把每一篇文章弄明白。那如何高效快速把握一篇文章呢？第一，抓题目。题目大多会点明文章主要研究是什么，所以如果你是目标明确，特意找某个研究方向的文章，你可以先通过关键字去检索文章题目。第二，抓摘要和关键词。当你要看一篇文章时，注意，一定要先去看摘要，摘要真的非常重要！一般文章摘要会控制在差不多三百字左右，这三百多字非常简练的点出了文章的主要研究内容、研究方法和研究结论。所以这是文章的最精华之所在，必看！有同学说，我看着摘要，看完根本不知道它在说什么，有这种情况的同学，说明你真的没看过几篇文章，如果摘要看不懂没关系，你可以在精读每篇文章之后再来看一下摘要，我想这个时候你一定能看得非常懂了。第三，通读全文。通读全文不是说让你读一遍就可以的，真正要读懂真的要2遍以上，而且第一遍一定要去精读，作者每一句话你都要明白他想表达的意思。第四，要总结每一节作者在主要讲什么。这个非常重要，可以自己总结一下，这篇文章作者是采用了什么方法论证了什么观点。最后，我们在不断精读文章之后，一定要学会把相同领域的不同文章串起来。其实这个串起来也就是让你自己去写一篇文献综述，这个文献综述，你可以先介绍一下你这个研究具有什么研究背景，研究意义，说一下目前这个研究都取得了什么进展，哪些人对该方向进行了研究，这个你可以按照时间进行归类排序，当然也可以按照观点进行归纳和排序（我的建议是按照观点进行归类），接着再说一下目前的研究存在的问题和未来需要进一步研究的方向，也就是文献评述和未来展望。在完成上述一系列操作后，你就对目前的研究方向有了比较深刻的了解了，在这个过程中呢，你也会慢慢积累阅读文献的技巧，希望这篇分享能给大家带来些许收获！

通常来说，大学生（研究生）在确定论文研究方向的时候，需要先考虑三件事，其一是自身的知识结构和能力特点；其二是目前拥有的研究资源；其三行业发展趋势。自身的知识结构和能力特点是选择研究方向的基础，因为要想完成一篇合格的论文，有三个基本的要求，其一是具有一定的创新性；其二是具有一定的落地可行性；其三是论述的完整性和可靠性。要想让论文有所创新，首先就要从知识结构上寻求突破，所以自身的知识结构是论文研究方向首先应该考虑的因素。研究资源对于论文方向的选择也有非常直接的影响，写论文一定离不开大量研究资源的支撑，涉及到导师资源、课堂资源、实验室资源（设备）、行业资源等等，所以在选择论文方向的时候，要根据目前能够整合的研究资源进行细分方向的选择。通常来说，导师对于论文研究方向的选择有比较直接的影响，选择导师比较擅长的研究领域会更容易获得突破。论文研究方向还应该考虑一下当前的行业发展趋势，在产业结构升级的大背景下，如果研究方向能够与大环境相契合，不仅能够获得更多的研究资源，同时对于未来的发展空间也有较大程度的促进作用。以计算机领域为例，当前选择大数据、云计算、边缘计算、人工智能等方向都是不错的选择。最后，要想完成一篇高质量论文往往需要做大量的基础工作，同时一定要尊重实验结果，否则在进行落地应用的过程中会遇到很多障碍，这一点一定要注意。如果论文中的实验是无法重现的，那么这样的研究成果是没有意义的。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

本科毕业论文缺乏创新性主要表现在论文选题上，本科毕业论文选题时往往容易出现两个毛病，一个是题目陈旧，另一个是题目偏大。这里我们将两个问题一并提出讨论。题目偏大是初学论文写作者的通病。题目大涉及的问题就多，材料难以驾驭，很难深入问题实质，往往使文章写得空洞不实。例如，一个学生选择了《论日本视觉艺术》这个论题，连续酝酿了很长时间，文章是写出来了，但由于论题偏大，使得立论不突出、不鲜明，结构层次不清晰，内容庞杂而零乱。后经老师指导改为《论近现代日本雕刻的潮流》，论题下降两个层次，即从日本所有视觉艺术种类的综述下降到近现代日本雕刻潮流的论述。由于论题的范围被缩小和明确，加上选材精当，论证有力，文章写得别开生面，获得了很好的成绩。题目陈旧，缺乏新意，是本科毕业论文选题中常见的问题。许多学生收集资料确定论题的准备工作不充分，不清楚前人做过哪些研究、取得了什么进展、得出过什么结论、目前人们研究的动向等等，而仅仅根据少量的几篇文献确定一个人云亦云的题目。这样的题目写起来容易，沿着别人的思路说着别人说过的结论。但从科学研究的角度来看，选择别人已研究过的题目，去搞重复劳动，浪费时间和精力，毫无意义可言。如《论鲁迅杂文的语言艺术》《论水墨画的艺术特征》等文题就属于选题重复，人们一见这样的文题，似曾相识，又怎能引起阅读的兴趣呢？上述选题时易犯的毛病提醒我们在进行选题时，论题的角度很重要。有经验的学术论文作者，都十分注意论文角度的选择。为了寻求一个合适的角度，往往绞尽脑汁，冥思苦想。所谓论题的论证角度，就是选择适当的切入点，切入论题，使论述遵循一定的途径、线索或方向展开，即通常所说的“突破口”。角度选择得好，动笔就会得心应手，势如破竹，整个论文就更富有新意。比如，《我国中小企业的地位和发展的困境》这一论题，如果作者能驾驭整个论题，全面系统地加以论述也未尝不可；如果作者感到力不能及，就最好选择一个侧面、一个角度去论证。如《中小企业是扩大就业的主力军》《中小企业在国际竞争中面临的压力和相对优势》《中小企业存在问题的原因》等，都可以作为不同的角度供作者进行选择。选择一个或两个角度，就可避免面面俱到、泛泛而论，从而对中小企业的地位和发展这个论题进行精辟深入的阐述，对社会实践产生指导意义。对于前人已经研究得比较充分的对象，选取合适的角度，对论文的创新尤其重要。如《名作欣赏》2007年第12期刊登如下一组论述鲁迅《在酒楼上》的论文：《自责？自励？失望？希望？———〈在酒楼上〉新解》《从下午到黄昏：雪色中非同寻常的人生展示———鲁迅〈在酒楼上〉新解》《从荷戟战斗到颓废虚无———吕纬甫人生之路解读》。这三篇论文都是论述《在酒楼上》这一共同论题的，鲁迅的小说已经被许多名家论述过了，但这三篇论文，角度各不相同，而且做到了在前人研究的基础上推陈出新，论题不重复，富有新意，能够引发读者的阅读兴趣，并给予读者一定的启示。这样的选题角度就值得我们学习借鉴。(一)毕业论文选题的意义选题是从事毕业论文写作的第一步，也是具有决定意义的一步。因为只有研究了有意义的课题才会获得有价值的结果，所以说，选题在一定程度上决定着毕业论文的价值和成败。毕业论文的价值来自两个方面，即理论价值和实用价值。论文的理论价值是指论文所阐述的内容，对科学理论具有开拓性意义，或者使其理论更丰富完善；论文的实用价值是指论文所阐述的内容能够对实际工作起到指导和推动作用。我们写作论文，应以追求论文的价值作为目标和出发点。这里有三个论文选题：A：论《诗经》的艺术表现手法B：《老人与海》不是赞扬现代人硬汉精神的小说C：《小企业会计制度》实施现状分析这三个选题虽然没有落笔成文，但其价值已经清晰地显现出来。A的选题是前人早已论证过而且解决得比较完满的，那么，这种论题就是陈旧的。选择这样的论题，作者花的气力再大，收集的材料再丰富，论证得再严密，其理论意义仍然不会很大，当然也谈不上有很高的学术价值。B的选题完全不同于以往学界对海明威《老人与海》体现“硬汉精神”的研究，其论题即鲜明提出自己与众不同的观点。如果它的结论能够得到充分论证，得以确立的话，那么关于海明威的研究将增添新的观点和视角，它就是一篇具有明显创新性的论文。C的选题从学术方面来看没有多大价值，很难说为经济学的某些理论增加了多少新观点，但是它在调查研究的基础上，对现阶段的经济现象及其成因进行综合分析，并提出切实的建议意见，对于进行中的现实经济活动有指导作用，为相关的经济制度法规的制定实施提供了科学决策的依据，这就是实用价值。它的价值评估应当与那些具有学术价值，但不一定直接对社会产生影响力的论文同等看待。所以说，在学术上，B和C这两个论文选题是有研究和写作价值的。由此可见，论文的理论价值和实用价值与论题的选择关系极为密切。一篇有价值的论文总是以选择重要论题作为写作基础的，论题的选择是决定论文价值的前提。此外，人们常将选题水平的高低作为衡量一个人创造才能高低的重要依据。许多著名的科学家对选题的重要性有过深刻的论述，值得我们长久玩味。“提出一个问题往往比解决一个问题更重要。因为解决问题也许仅仅是一个数学上或实验上的技能而已。而提出新的问题、新的可能性、从新的角度去看旧的问题，却需要有创造性的想象力，而且标志着科学的真正进步。”———爱因斯坦.物理学的进化[M].上海：上海科学出版社，1962.“有真正研究才能的学生要选一个合适的题目是不困难的。假如他在学习过程中不曾注意到知识的空白或不一致的地方，或者没有形成自己的看法，那么作为一个科研工作者，他的前途是不大的。”———贝弗里奇.科学研究的艺术[M].北京：科学出版社，1979.(二)毕业论文选题的原则和方法在具体选择论文题目之前，我们要把握好两个原则：一是在选题方向上，既要充分重视现实生活的实际需要，又不要忽视对各学科中基本范畴和基本理论的研究，选择有科学价值的题目；二是在选题的条件上，既要考虑自己的专业特长和兴趣爱好，又要考虑到时间、资料和实验设备等客观条件，选择有能力完成的题目。把握好选题的原则，选题的具体方法因人而异。不知从何处着手的同学可以尝试下面的两个途径。一是征询导师和专家的意见。本科毕业生虽然在本专业中学习了四五年时间，但还是一个科研领域的新入门者，而导师对本专业的历史、现状和未来的发展状况则掌握得比较清楚，因此，在选题过程中，学生一定要经常向自己的指导教师汇报自己的想法和进展，一个题目不合适再选另一个，直到论题最终确定下来为止。如果所选的论题是跨学科的，还要向校内外的其他专家请教，从而获得指导。这是非常有必要的。有个别同学选题时没有得到老师的肯定就开始进入写作，等将第一稿拿给老师看时，才发现题目不合适，白白浪费了大量的时间和精力。这就是在选题方面走了弯路，其他同学应引以为戒。在有的专业，除了学生自己选题外，指导教师会提供一定数量的课题供学生选择。如许多有科研项目的老师会从项目中选取本科生能完成的子课题，交给学生作为毕业论文来进行。有一些课题还有可能进一步发展为新成果、新产品，得到社会的欢迎，实现选题的实用价值。这种老师根据教学、科研工作的需要，指导学生选题，也是一种非常有效的论文选题方法。总之，无论是教师提供选题还是学生自选课题，都要随时听取指导教师的意见。二是从精读本专业往届优秀毕业论文开始。学生自己选题时，首先可以将本专业往届毕业论文题目浏览一下，选取五篇优秀论文精读，这样就会对其他同学的选题倾向和所达到的最好水平有真切的了解，对自己开始选题会有直接的帮助。然后再阅读本专业的文献资料，了解本学科的研究历史，知道本学科过去已进行了哪些研究，有什么成果；了解本学科的研究现状，知道现阶段达到什么程度，了解哪些问题尚未得到解决，了解专业研究中存在的最突出、最亟待解决的前沿问题以及热点、冷门、焦点问题是什么。了解这些后，再对自己以往的学习进行一番完整的反思。要认真回顾近年来自己对哪些内容学有心得、印象更深、更有兴趣，哪些领域的内容有可能写得比较好，可能会更好地发挥自己的优势，有可能对自己毕业后就业更有帮助等，最后确定一个论题。学生自我选题，也要在本专业领域内选题，不要以为可以自己选题，就完全凭一时的兴趣，跑到专业以外去选题。专业外的选题也许很有价值，但深入研究后，学生常常会发现自己的专业知识积累不够，要想完成论题力不从心。因为你毕竟没有在那个专业里系统学习过，对它的历史与发展和专业的研究现状了解得不多，这样你的写作和研究就容易陷入困境。另外，毕业论文写作作为高校教学中的一个有机环节，是为了全面检验学生在校期间的学习成果，看其基础知识是否扎实牢固，是否具有综合运用本专业所学理论知识去解决实际问题的能力。因此，学生选题时要围绕自己的专业进行。(三)具有创新性的选题方向1.选择应用性的论题通过调查、实验和创作之后总结指导实践的理论、艺术和技巧，这类课题称为应用性课题。这类课题能够直接解决生产实践中亟待解决的问题，是毕业论文选题首先应该考虑的课题。2.选择理论争鸣型的论题某一题目已经有许多人探讨过，但说法不一，甚至有过争论，这类题目带有争鸣性质，可以作为进一步研究探讨的选题对象。对这类题目进行研究时，要在众说纷纭的基础上拿出自己的意见，要有新的见解、新的突破。3.选择纠正通说型论题通说是通行的看法，是已有的研究成果。纠正通说中不正确的观点，使人们得到正确的认识，这自然是有科学价值的。纠正通说往往会给一系列学术问题的探讨带来较大的突破，也比较容易引起人们的普遍关注，产生一定的社会影响。4.选择学科交叉的论题最近两个世纪以来，随着科学技术的飞速发展，自然科学和社会科学中专业细化的倾向比较明显，专业的细化和分支标志着人们对客观世界认识的深入精细，但同时，人们也更加清楚地认识到专业交叉和融合的必要。因为客观世界各部分是一个互相联系的有机体，许多问题的解决需要多个学科的参与。一般来说，两个学科或多个学科的交叉点上，属于大多数人尚未涉及的领域，容5.选择比较类型的论题所谓比较类型的课题就是将两种具体或抽象的事物放在一起对比，阐发同中之异和异中之同以及各自形成的原因和相互影响。对于科研论文的初写者来说，比较类型的课题更容易把握和展开，有话可说，比单一论述一种事物更容易谈出自己的心得。同时，在论文的结构安排上显得整齐且富有逻辑性。有了一个选题方向开始收集资料的同学常常会遇到这种情况：你感兴趣的课题的资料很少或者没有，你面对的是“白手起家”的困难，一点参考也没有，你会不知道怎么写，因为畏难可能放弃，转而收集另一个题目的资料。另一个题目的材料很多，令你欣喜，但通读后，你又会发现该说的话别人都说了，而且说得很好，自己除了人云亦云外，无话可说，无新可创。在这种情况下，如果选择两个对象做比较研究，则可避免选题的重复，又能谈出自己的新意。可以对比的事物很多，两个人物、两种模式、两个时期等等。6.选择理论创新性论题上面提到的选题基本上都是理论发展性论题。理论发展性课题是指已经有人做过探讨，但还有继续研究必要的课题。理论创新性课题则完全不同，它是前人从没有做过的课题，题目、方法、材料和观点都是新的，其中，选题新是关键因素。2008年，诺贝尔化学奖授予了绿色荧光蛋白的发现者和推广者。三位获奖者中，日本的下村修于1962年从一种水母中发现了荧光蛋白，被誉为生物发光研究第一人；美国的马丁·沙尔菲的研究向人们展示了绿色荧光蛋白作为发光的遗传标签的作用，这一技术被广泛运用于生理学和医学等领域；华裔科学家钱永键利用水母发出绿光的化学物来追查实验室内进行的生物反应，被认为是这方面的公认先驱。这三位科学家共同解决了当代生物学面临的一个重大难题———缺少跟踪活体细胞内部和外部分子实时变化的办法。他们的研究成果是令全世界瞩目的创新性成果。当然这种重大选题的完成不是轻而易举的，往往要经过长期探索和不懈努力才能达到。但正因为如此，这类研究的意义是十分重大的。有志于科学研究的本科毕业生也应该勇于进行这种探索，为科学事业的发展做出更大的贡献。(资料节选自网络）毕业季又开始了，虽然今年由于疫情的原因，学生们开学和毕业都受到了影响，但毕业论文还是要写的，希望以上的整理能给大家一些帮助。谢谢您的阅读，欢迎留言哦！

['&nbsp; &nbsp; &nbsp; 在硕博士毕业答辩时候有时候会被问到为什么论文定这个题目，实际就是科研选题的事。一般研究生的选题常常在入学之初就可能会涉及，大部分由导师结合他的主要研究领域直接确定，也有导师先定大方向，学生深入查阅文献了解了国内外进展后再提一些具体的想法，跟导师几番深入研讨后确定。但在科研选题或者论文研究方向的过程中应该从哪些方面入手呢？']['工具/原料']硕士博士研究生['方法/步骤']1<strong>获取国内外研究进展信息。</strong>通过查阅国内外期刊论文、专利等文献数据库、参加国内外学术会议、关注专业学术网站和好的学术微信公众号、追踪领域大牛团队成果进展等获取本领域的学术进展情况。2<strong>归纳总结最新研究进展。</strong>深入阅读梳理检索到的国内外文献信息，归纳整理，总结某个方向的具体研究进展。重点从以下几个方面分析，以备选题参考。3<strong>这个研究或论文选题方向是否具有重大性。</strong>主要分析这个方向的研究意义，是否非常重要和急迫。最好从全球视野、结合国家需求分析。4<strong>这个研究或论文选题方向是否具有前瞻性或创新性。</strong>主要体现这件事有科学难度，是当前或者今后很长阶段亟待解决的热点前沿问题，极富挑战性。5<strong>这个研究或论文选题方向是否具有实用性。</strong>主要分析突破后带来的正面意义，是否可以广泛被应用，甚至对未来某个领域或学科发展产生重大推动。经验来源于实际经历，仅作为经验操作说明；码字不易，若喜欢可收藏，想了解更多有用经验，可点击【+关注】，关注我哦O(∩_∩)O，以后会有更多干货分享。

不论是教师还是研究生，要说最期待的事，多半是教育部发布破除“唯论文”通知后可能出现的“变化”。我们可以从字面解读出一些信息。“唯”的意思是“单一”，破除“唯论文”并不是不需要论文，而是不再以论文为单一的考核标准，可能会是“论文+其他成果”作为综合评判标准的情况。100%的占比下降到80%，谁是主导，一目了然。论文的地位仍旧不可撼动。这一点在“双一流”大学表现得更为明显。成功在核心期刊发表论文仍旧是困扰各位学者的头等麻烦事。如果我们仔细观察，就会发现期刊发表的论文呈现了一种“新”趋势：“捧热点”、“追流行”，即将当下热点事件或流行内容从专业角度进行延展。以不同的科学维度将热点进行深度解析成为核心期刊已发表论文呈现的明显特征。举个例子：从《思想战线》11月的论文标题里，我们可以搜寻到这几个热点词“电商直播”、“文化治理”、“康养旅游”、“数字化运作”和“扶贫攻坚”，同一个热点词甚至出现了2篇不同视角的论文。《社学会研究》11月内容里追赶热点的特征就更明显，2篇关于“外卖骑手”，3篇关于“扶贫”，1篇关于“研发员工”。同一个热点词“人工智能”，有来自食品、计算机、电力、会计、影视、石油和教育等各个领域的学者进行研究并成功发表论文。我们可以看到，以热点事件为前提，结合各自研究领域撰写论文的方式正在学术圈流行起来。换言之，带有热点事件的论文更容易被发表。在一次有多位核心期刊编辑出席的座谈会上，编辑们都不约而同地谈到了一个词“前沿性”。什么是“前沿性”？就是又“新”又“热”的内容。影响期刊排名的一项重要指标是引用率，而热点事件可以增加相关论文的引用率。《思想战线》上最热词“电商直播”的下载次数为525，《社会学研究》最热词“外卖骑手”2篇论文的下载次数合计225次，明显高于其他论文。“热点事件”效果显著。增加热点事件相关的论文，减少非热点论文，不仅可以提高引用率，还可以让期刊成功“出圈”，提高知名度。作为期刊编辑，这是责任所在，也是他们喜闻乐见的状况。站在学术的角度来讲，结合当下社会发展趋势，以各学术领域为契合点，做前瞻性研究本就是学术的意义，追寻热点也就显得顺理成章了。核心期刊论文发表正式进入“热”时代。热点事件你不写，别人就会写，谁“快”谁发表，手慢机会无。寻找有深度的热点撰写论文成为提高发表率的重要环节。在紧跟潮流，关注热点这件事上，研究生的优势凸显出来。众所周知，容易成为热点的一般是重大方针政策、热议事件、流行趋势和新概念。但是热点天天有，如何才能尽快找到合适的热点事件呢？俗话说“师夷长技以制夷”。如果说学术期刊是追捧热点的新人，那其他期刊杂志则是追捧热点的宗师。不仅如此，在其他期刊杂志上评论的热点事件还是已经经过层层筛选后，具有一定质量和深度的优质热点。甚至部分文章还对热点事件的前因后果进行了盘点与整合。对于没有太多时间“去糟粕，留精华”的研究生和青年教师来说，这是一大便利。我要给大家诚心推荐一个小程序“读者超级会员”。该小程序里包含了100多种各个领域TOP级别的期刊杂志电子版，涉及范围包括：政治、经济、文化、娱乐、情感、教育、兴趣、文学等各个方面，可以说是将市面上的主流期刊杂志一网打尽。更棒的事情是读者旗舰店推出了“读者+超级VIP年卡”专属优惠活动，原价198的年费，现在只要168元。相当于每种期刊1年的订阅价平均才1元多，还可以无限畅看。要知道这些期刊杂志随便一种的1年实体书订阅价都是好几百。168元可以畅读100种以上的期刊杂志对于学生党来说，完全就是福音。优惠领取步骤：点击下方链接——进入旗舰店首页——领取专属30元优惠券——下单——使用优惠券——提交订单。温馨提示：一定要先通过下面的链接进入旗舰店首页并领取优惠券。无优惠券只能原价购买。优惠券数量有限，先到先得。将热点事件学术化是提高论文发表率的有效途径，这样的成功可以复制。相信你也行！往期精彩：老师要求论文署名，学生不想忍气吞声，如何勇敢拒绝？考研复试时，你会如实告知其他考生你的面试内容吗？3分钟的自我介绍是考研复试面试的重要环节，可别答作“流水账”导师：“考研复试面试的难题都是陷阱，就看谁先抓住本质得分”