研究方向英文

Research Paper是通过一个阶段的学习，学生对这段时间的学习掌握情况的研究论文。那么Research Paper又该怎么写，从哪里入手。下面和大家分享一下Research Paper写作格式，Research Paper写作目标和误区。首先，你要做一些准备工作，比如查找关于论文的相关资料，明确自己的写作方向，这个可以通过网上或者去图书馆查阅资料，建议大家在收集到了有效的材料之后要做一些笔记，将有用的内容记录下来，方便后面Research Paper的写作。Research Paper写作格式：1.摘要(Abstracts)其实就是整篇Research paper的一个浓缩版，在paper的摘要内容中要有以下内容：研究的对象、实验的设计思路、实验的步骤以及最后的实验结果。2.标题(Title)必须要秉承简明的原则，取一个能够吸引人的标题，那么就会引起老师想要读你这篇文章的兴趣，那么这个标题就是非常成功的。要注意一点，在标题中不能出现缩写。3.结构(Structure)是非常重要的，Paper最好的结构是由两个三角形组成：上半部分是个倒三角，下半部分是个正三角，这样的意思也就是说选题尽量宽泛一点，而研究方向一定要细窄，而最后的结论却又要很宽泛，给读者留下很多思考的空间。4.简介(Introction)的内容一样也要同样秉承简明扼要的原则，这部分是一般所选主题的研究背景、介绍这个主题前人的研究成果、自己的研究成果以及将别人的研究成果和自己的研究成果相对比。Research Paper写作目标：1、Research Paper写作要达到老师布置的要求。一般很多高校老师在布置Research Paper时会明确写作要求，如Topic、资料引用和Methods等。了解了老师要求后，我们要先进行简单分析，这里提醒留学生们，要注意，Research Paper写作要做到题目Concise and definite，一般字数控制在20字以内;摘要部分要高度进行概括，进行简单阐述即可，字数在200字左右;正文部分要根据老师要求来进行简单设计，每个Chapter paragraph之间来分配合理，字数不宜太多也不宜太少。2、Research Paper写作要抓住重点。一般来讲，在写作Research Paper时候，对于Topic范围越小，写作也就容易些。所以一定要根据自己所学知识，选择自己感兴趣的论题来写作。如果文章观点太大或者太空洞，就会让人不明白你在讲什么，不明白你究竟是要阐述什么。可见，选择一个合适Topic对于文章写作很重要。3、论点要清晰。Research Paper写作一定要有自己的观点，并不是对于前人论点进行描述，是要在前人写作基础上，找出自己的观点，并进行论证的一个过程。有些留学生们在写作Research Paper时，不知道How to refine an argument，这样写作出来只会让导师觉得文章没有创新性。创新其实很简单，就是在前人基础上，求同存异，找出别人研究的不足，之后进行补充和进一步探讨，得出属于自己的观点。国外很多老师都主张学生们写作要避免A commonplace talk of an old scholar，要有开拓性，想别人不敢想的。4、Research Paper写作要有高质量图表。Research Paper写作不是对别人观点进行简单总结，优秀的Research Paper是需要有一定学术性，需要有Authoritative data来对文章观点进行支持。论文图表在进行制作时候，要注意格式，避免格式不当，影响了整体写作效果。Research Paper写作误区：1、Research Paper写作不是问题总结。Research Paper写作不是为了收集Topic资料并总结，而是在要这个基础上，阅读更多的资料，并运用这些资料来进行论点论证。Research Paper写作要做到认真严谨，实事求是。老师对于Research Paper写作要求不同，写作方法也有一些差异，但是万变不离其宗。2、Research Paper写作不是单纯引用列表。Research Paper写作重点是为了阐述自己观点，通过引用一些数据来进行文章写作，目的是为了支持自己文章观点，而不是对别人观点进行Citation and elaboration。3、先入为主的观点在Research Paper写作中不合适。很多朋友们在写作Research Paper会使用到选入为主这个观点，其实这个观点不科学，尤其是在Research Paper写作中。Research Paper写作不是为了论证我们已经认定的一个事实，而是要抛开一些原有偏见，通过观察、论证等方法来进行验证，再得出观点的一个过程。Reach me：Cattydog

不要纯为镀金读研，靠糊弄试图“低空掠过”行不通陈建东（西南财经大学公共管理学院能源经济与环境政策研究所教授、博士生导师）：读研，确实需要具备一些基本素养。比如能吃苦，有足够的时间和精力投入学习研究；有健康的身体和心理；本科阶段经受过基本的学术训练，有一定的语言文字功底。如果还有求真务实的态度，有提出问题解决问题的能力，就更好了。在选择研究生特别是博士研究生时，我还是会优先考虑有明确学术志向的学生。读研，特别是读在职研究生之前，还是要想清楚，你的研究和你设定好的职业路径有没有关系。如果没有，念下去其实是一种资源浪费。如果你无法保证在学习上的投入，不建议为了镀金来读研读博。现在，教育部对研究生培养质量越来越重视，靠着糊弄试图“低空掠过”不仅行不通，也会让你的导师很为难。其实，学生入校时，常遇到的困难，就是迷茫。不知道该干什么，没有明确目标，或者目标定得不切实际，与自身水平不匹配，产生挫折感。从我培养学生的经验来看，研究生刚入学时，一定要“狠抓”，要对他们进行高强度的科研训练。你抓得越早，学生越容易出成果；出了成果，就容易形成正向反馈，他就更有信心。我会让学生大量看文献，并且在一段时间之后，要看英文文献，大概用半年左右时间，接触到研究领域的真正的最前沿；还会给他们强化科研方法，做学术道德和学术规范训练。如果学生写作能力欠佳，我会把学生拉到身边，当着他的面逐字逐句给他改论文写法。我花了大量时间培养学生。我知道，一个好导师，对学生真的太重要了。我也是因为碰到了我的恩师，才走上了学术道路。在我看来，导师也要具备一些基本素养。首先，他应该不断更新自己的知识体系，了解研究领域的前沿在发生什么。如果故步自封，满足于过去的成绩，就无法给学生提供高质量的指导。导师的一个重要作用，是根据自己的经验、洞察和对学生的了解，为学生提供研究方向的建议。如果导师给学生找的方向不是很有前途，那就算学生做到世界最好，也很难在顶尖杂志发一流水平论文。要是导师为学生选了一个很好的方向，如果学生能做到前沿，就会是真正的顶级科学家。从某种程度来说，方向能够决定学生成就的上限。此外，导师也要自己动手做科研。只有自己做，才能体会学生的苦辣酸甜，更容易站在学生的角度感受他们的心态。师者，传道授业解惑。导师也要经常和学生接触，比如时不时一起吃个饭，了解他们的心理、生活和学业状况。读研后要想清楚：是学手艺，还是要以科研为业？丁巍伟（自然资源部第二海洋研究所研究员，浙江大学和上海交通大学兼职博士生导师）：很多研究生，包括我自己，当初选择读研的时候并没有明确的目标。有的是因为大家都考研，所以我也考；有的是觉得读研更容易找到工作；有的是正好遇到了保研的机会，于是就读了研。这其实没关系，但是一旦踏上这条路，就需要明确自己的目标是什么：是学到一门手艺，还是以此为阶梯，真正以科研为业？硕士研究生阶段，其实很需要导师扶着走，给学生指出一个明确的方向。这就好比给你一把枪，告诉你那边有只兔子，你把它打了。最完美的情况，就是这个方向是学生擅长的。学生能因此获得成就感和满足感，获得进一步探索的动力。他不仅能打到兔子，还能看到广袤的森林。差一点的情况，是学生拿到了枪，打到了兔子，拿着兔子交差。比较痛苦的就是，学生不喜欢这把枪，也不会打，还连兔子的影子都看不见。负责任的导师，或许会转而给学生一把弓，或者干脆把兔子拎到学生面前，让他能有成就感。但如果导师的学生很多，他可能根本没时间来做这些事。如果导师没那么负责，认为你打不着就是学生自己的问题，那学生可能整个就颓下去了。老师培养学生，靠的是“耳濡目染”。学生没有和导师几百小时的交流和训练，是出不来的。我的几个研究生在读研阶段发SCI的文章，我们都是坐在一起，一句一句改出来的。其实，我相信绝大多数的导师，都会把学生当成自己的责任。（本报记者张盖伦采访整理） 来源：科技日报

研究生与本科生最大的区别，就在于“研究”二字，虽然说不是所有学校都要求研究生必须发表论文，但如果读研期间没有发表论文，可能会有点“难堪”。一名研究生导师在科研论坛分享了自己对于研究生的看法，从一名老师的角度分享了自己的经验心得，从学会阅读英文文献到学习研究的方式方法，不一而足。在这其中，这名导师特意强调了研读英文文献的重要性，并提到：阅读一篇自己研究方向的英文文献，在字典帮助下，能否在3小时内完全读懂和理解？阅读一篇本领域的文献时，能否自然地联想起3篇以上相关的文献？如果还做不到，那就还没有跨入科研的门槛，还需加油。学会阅读英文文献下面这个方法值得一试，可以逐渐提高英文文献的阅读能力。先找一本中文经典的研究书籍，仅看某一节感兴趣或与自身研究领域相关的内容，这样对本领域的研究内容有个大致的印象。然后再找一两篇该领域对应的英文综述认真阅读一下，不会的单词可用电子词典查一查，也许读第一篇文章需要花两天，过两天再读第2遍时，也许只要一天，然后再读第2篇时也许只要半天！初始的中文阅读积累了初始的研究印象，后面的英文文献基本八九不离十，会有一种似曾相似的感觉，从而建立起读英文文献的信心。最后一定会真正发现读英文文献的快乐。好的文章分析真的透彻，内容丰富，当需要重点研究时，一般先通览一下近期研究的文献的摘要，有选择地读几篇好文。如果平时读得多了，自然会有感觉，最后再找更高级别杂志的文章读。国外著名的科学家一般都有一个习惯，即每周都认真读1到2篇 Science、Nature、Cell等高级别文章。这些杂志大部分内容都是免费的，也能得到大量有用的信息。学习与研究需注意方式方法注意利用好学长资源，可能节省大量的时间和精力。作为低年级研究生，无论学长们的工作做得是不是特别出色，最好真诚地与他们交流、沟通，向他们请教，将他们掌握或领悟到的核心技术和关键步骤学到手，这非常重要。一般来说，由于毕业有诸如发表文章等硬性要求，实验室内部也存在隐形竞争，有的学长不大可能在平时将所掌握的东西全部告诉你，也不可能毫无保留地向老板汇报，而这些恰好是你需要的。也许他们教你，只需一句话，指点一个实验步骤，但对你来说可以节约几个月的摸索时间。多看文献，多看高档次杂志的最新文献，即使所在的学校或研究所没有某种资源，也可以通过网络交流，文献传递等来获取你要的资料，文献是用来学习的，不是用来收藏或向他人炫耀的。而且要学会看文献，只有少数文献才需要精读或反复读，反复领会。读研的其它忠告一口吃不成大胖子。将要解决的难题分步骤逐渐解决，虽然全局很重要，但可以将一个大问题分成多个小问题，逐个解决，不要急于三下两下就解决而弄得自己焦躁不安，这无助于问题的解决，否则，研究生就不必几年才能毕业了。每个人考虑问题的角度不同，留意同领域人员的不同意见，虽然他们的意见未必正确，他们“不经意”的一句话，很可能对解决问题很有帮助。研究生第一年上课，第三年找工作，写毕业论文，答辩，很快就过去了。因此，做事一定要有计划，头脑要清楚，要主动，确定导师以后就该主动多与导师联系，多与课题组的学长联系，早着手准备，不要总是等导师催。做完实验，尽早处理结果，这对后续实验设计非常重要，很多东西不是自己想象的结果，要分析，调整实验方案，不要等到毕业再来处理，到时候有问题已经来不及了。若有可能，在研究生期间尽早投一篇文章给好一点的杂志，即使不能发表，也会很有收获，因为好杂志往往会请相关领域的专家进行评审，会给出很详细的评审意见，这对研究生小白来说，是非常重要的指导。最后，不要抱怨！无论遇到什么问题，导师、课题组成员等，正确处理，努力学习，与人为善，开心生活。

本科的时候，学习英语这件事似乎一直被我们挂在嘴边，这是因为大学的时候大一大二要学四个学期的大学英语课程，在这样的一个环境下，每学期还时不时关注英语四六级报考的事情，可是，到了研究生期间，似乎都不怎么提学习英语的事情了，但是学习英语这件事情不应该被抛之脑后，因为英语能力在研究生生涯同样具有重要的作用下面来说说读研期间英语的重要性研究生英语课程需要不错，研究生期间会有一门课程：研究生英语，几乎每个学校都会开这样一门课程，虽然英语的学习一直是“听、说、读、写”这四个方面，但是很少有人达到熟练掌握的程度，作为一门课程，尽自己最大能力学好是理所当然，只有学好每一门课程才能获取更高的结课成绩和绩点成绩，不至于拉低自己的平均成绩分研究生期间要求所修学分一般都不怎么多，在30学分左右。通常情况来讲，研一第一学期和第二学期的上半学期开设研究生文化课程的学习，因此，每一门课程都要尽量学好。当然，很多学校有这样的文件要求：本科获得国家英语六级考试的同学可以免修研究生英语课程，期末以85分作为统一成绩，前提是必须有CET六级证书，所以换句话说，学习英语该吃的苦还是要吃，本科不努力英语，研究生期间还要努力学英文文献阅读的需要研究生期间的学习除了必修课程之外，还要做大量的文献阅读工作，理工类研究生还要做实验之类的研究。正如各位所知，论文文献的阅读不仅仅局限于中文文献，更多的前沿理论知识一般都发表在英文期刊上，因此要想尽快熟悉了解掌握所研究领域的研究状况，阅读英文文献是不可或缺的，而此时，就要求你必须具备英文阅读的能力就语言学习方面来说，英文文献的阅读反过来又是强化学习英语的一个过程，良性循环，做科研搞学术的同时又进一步提高了英语能力水平英语演讲报告的需要对于名校的研究生来说，研究生期间会参加一些国际学术会议报告等类似的学术活动，如果被选为发言代表，则多数情况下要使用英语这一官方通用型国际语言。比如用英语做PPT，这就要求英语的写能力；发言交流需要英语的听说能力，在于一些学术大咖交流时，英语听说能力就显得更为重要了。英语能力好似通往国际学术园地的一座桥，用于获取掌握国外学者在某一领域的研究状况。工作招聘的需要转眼间来到校园招聘季的时候，会看到招聘要求上多数写着：英语六级者优先之类的筛选条件，英语能力越来越被企业看中，尤其是公司业务遍及全球时，熟练精通英语这一技能显得更为重要怎么提升英语能力不要放下对于大多数研究生来说，英语“听说读写”能力应该都不是很差，最重要的一点就是不要把“学习英语”这件事放下，一旦放下了，再次捡起就很困难了坚持阅读对于大多数研究生来说，读研期间最重要的英语能力方面便是“读”这一能力，对此，每天要坚持阅读英文材料，英文材料可以是一些英文读物、英语新闻、英语单词或者英文文献，英文文献是最具有针对性的，对于某一学术领域，其必然有一些学术专有名词，因此，阅读研究方向的英文文献或许是最有益处的，一举两得综述英语的重要性不言而喻，研究生们，万万不可放下英语的学习对此你有什么观点呢？欢迎在评论区留言交流哦

#人工智能#不仅是指寻求如何替代人类的机器人或人类寻求自我挑战的游戏，更是指运用复杂的程序化数学，其结果与高质量的训练数据相结合，推动了我们在日常生活中所看到的技术进步。从无人驾驶汽车到寻找癌症的治疗方法，人工智能正在逐渐渗透我们的生活之中。人工智能与机器学习以下是内容由“澳鹏 | AI与机器学习干货大本营”编辑，希望能帮助对人工智能领域感兴趣的学者或是专业人士，如果有任何遗漏也请随时回复我们，我们将及时更新！AA/B Testing（A/B 测试）一种受控的真实实验，用于比较系统或模型的两个变体 A 和 B。Activation Function（激活函数）在人工神经网络的情境中，接受来自上一层的所有输入的加权和并生成输出值来激活下一层的函数。Active Learning (Active Learning Strategy)（主动学习（主动学习策略））半监督机器学习的一种特殊情况，在这种情况下，学习代理能够以交互的方式查询数据库（通常是人工标注员），以获取新数据点的标签。Algorithm（算法）一种关于如何解决某一类问题的过程的明确规范，它能够执行计算、处理数据并进行自动推理。Annotation（标注）附加到一条数据之上的元数据，通常由人工标注员提供。Area Under the Curve (AUC)（曲线下面积 (AUC)）机器学习中用于确定在多个使用的模型中哪个模型具有最高性能的一种方法。Artificial Intelligence（人工智能）机器学习中用于确定在多个使用的模型中哪个模型具有最高性能的一种方法。Artificial Neural Networks（人工神经网络）由简单互联单元（称作神经元）的连续层所构成的一种架构，这些单元与非线性激活函数交织在一起，会让人模糊地联想到动物大脑中的神经元。Association Rule Learning（关联规则学习）一种基于规则的机器学习方法，用于发现大型数据集中变量之间的关系。Autoencoder（自动解码器）一种人工神经网络，用于以无监督、非线性的方式生成高效的数据表示，通常用于降低维度。Automated Speech Recognition（自动语音识别）计算语言学的一个子领域，主要是关于通过计算机识别和翻译口语的方法。BBackpropagation (Backpropagation Through Time)（反向传播（基于时间的反向传播））用于训练人工神经网络，进而计算网络权重计算所需梯度的一种方法。Batch（批量）在模型训练的单个梯度更新中使用的示例集。Bayes’s Theorem（贝叶斯定理）统计学家根据可能与某个存在相关的先验条件知识描述某个事件的概率时所用的一个著名定理。Bias (Inctive Bias, Confirmation Bias)（偏差（归纳偏差、确认偏差））归纳偏差：学习者在给定输入条件下预测尚未遇到的输出时所用的假设事项集。确认偏差：以确认自己的信念或假设的方式搜索、解释、赞成和回想信息，而较少关注与之相矛盾的信息的趋势。Bias-Variance Tradeoff（偏差与方差权衡）当数据科学家尝试同时最大程度地减小偏差和方差时所产生的冲突，该冲突不利于监督算法推广到他们的训练集范围之外。Boosting（提升）主要用于减少监督学习中的偏差和方差的一种机器学习集成元算法，以及将弱学习者转化为强学习者的一系列机器学习算法。Bounding Box（边界框）完全包含一组点或一个对象的最小（矩形）框。CChatbot（聊天机器人）一种旨在通过对话与人类用户进行交互的计算机程序或 AI。Classification（分类）对映射函数进行从输入变量到离散输出变量的近似处理的任务，或者从广义上来说，是指用于确定特定实例所属的类的某一类机器学习算法。Clustering（聚类）在机器学习中，是指对一组对象进行分组，使得同一组（即集群）中的对象彼此之间的“相似性”高于与其他组中的对象“相似性”的无监督任务。Cold-Start（冷启动）由于系统无法针对尚未收集到足够信息的用户或项目推断出任何信息而引起的潜在问题。Collaborative Filtering（协作过滤）在推荐系统中使用的一种方法，用于通过收集来自较大用户组的偏好来预测用户的兴趣。Computer Vision（计算机视觉）机器学习的领域之一，主要研究如何获得对图像或视频的高级理解。Confidence Interval（置信区间）一种区间估计，可能包含未知总体参数的真实值。该区间与置信水平相关，而置信水平用于量化参数在区间中的置信度。Contributor（贡献者）在 Figure Eight 上提供标注服务的人工标注员。Convolutional Neural Network (CNN)（卷积神经网络 (CNN)）一种深层、前馈人工神经网络类别，通常用于计算机视觉。Central Processing Unit (CPU)（中央处理单元 (CPU)）计算机中通过执行指令指定的基本算术、逻辑、控制和输入/输出操作来执行计算机程序的指令的电子电路。Cross-Validation (k-fold Cross-Validation, Leave-p-out Cross-Validation)（交叉验证（k 折交叉验证、留 p 法交叉验证））旨在评估如何将预测模型的结果推广到新数据集的一组流程。– k 折交叉验证– 留 p 法交叉验证DData (Structured Data, Unstructured Data, Data augmentation)（数据（结构化数据、非结构化数据、数据增强））所有机器学习和人工智能项目的最基本要素。非结构化数据：未经处理的原始数据。文本数据是非结构化数据的完美示例，因为它没有格式化为特定功能。结构化数据：以机器学习算法可摄取的方式处理的数据；如果是监督机器学习，则为已标记数据、在 Figure Eight 平台上处理后的数据。数据增强：将内外部来源衍生的新信息添加到数据集的过程（一般通过标注来实现）Decision Tree（决策树）监督机器学习算法的一个类别，在此类算法中，数据会根据给定参数或条件进行迭代拆分。Deep Blue（深蓝 (Deep Blue)）由 IBM 开发的国际象棋游戏计算机，作为全球首个在常规时限内同时战胜了国际象棋游戏和国际象棋比赛卫冕世界冠军的计算机国际象棋游戏系统而闻名。Deep Learning (Deep Reinforcement Learning)（深度学习（深度强化学习））与特定任务的算法相反，基于学习数据表示的更广泛的机器学习方法系列。深度学习包括监督学习、半监督学习或无监督学习。维度（降维、维度灾难）降维：通过获取一组主变量来减少所考虑的随机变量数量的过程。另请参见特征选择。维度灾难：由于维数越多，可用数据量越稀疏这一事实，在高维空间中分析和组织数据时出现的一种现象。EEmbedding (Word Embedding)（嵌入（词嵌入））某个实例中所含的某个数学结构的另一个实例，例如作为另一个组的子组的组。Ensemble Methods（集成方法）在统计和机器学习中，集成方法使用多种学习算法来获得更好的预测性能，而这种性能可以单独从任何组合式学习算法中获得。与统计力学中通常是无限的统计集成不同，机器学习集成仅由一组有限的替代模型组成，但通常允许在这些替代模型之间存在更灵活的结构。Entropy（熵）随机数据源传达的平均信息量。Epoch（时期）在深度学习模型训练场景中，完整训练数据集的一次训练循环。FFeature (Feature Selection, Feature Learning)（特征（特征选择、特征学习））用作模型输入的变量。Feature Learning（特征学习）旨在自动从原始数据中发现特征检测或分类所需的表示的一组技术。False Positive（误报）由于结果在虚无假设原本不应该存在的情况下拒绝虚无假设而导致的误差。False Negative（漏报）由于结果在虚无假设应该存在的情况下未拒绝虚无假设而导致的误差。Feed-Forward (Neural) Networks（前馈（神经）网络）一种人工神经网络，其中神经元之间的连接不会向后移动或形成循环。F-Score（F 得分）衡量模型准确性的一个指标，它会考量准确率和召回率来计算得分。更具体地说，F 得分是准确率和召回率的调和平均值，该平均值的最大值为 1（完美的准确率和召回率），最小值为 0。GGarbage In, Garbage Out（垃圾进垃圾出）一项原则，具体说的是：只要输入数据存在缺陷，就会导致误导性的结果并产生无意义的输出，也就是“垃圾”。General Data Protection Regulation (GDPR)（通用数据保护条例 (GDPR)）欧盟颁布的一部针对欧盟内所有个体的数据保护和隐私法规，旨在控制公民和居民对其个人数据的控制。Genetic Algorithm（遗传算法）基于进化论的一种启发式搜索算法，进化论反映了自然选择的过程，在这个过程中，最能适应环境的个体会被选出生产下一代。Generative Adversarial Networks (GANs)（生成对抗网络 (GAN)）无监督机器学习中使用的一种人工智能算法类别，作为零和游戏框架中相互竞争的两个神经网络的组合予以实施。Graphic Processing Unit (GPU)（图形处理单元 (GPU)）一种专用的电子电路，它采用并行处理架构，旨在快速操作和更改内存，以加速图像渲染，从而使其可以同时执行多个计算。Ground Truth（事实真相）通过直接观察（而非推论）获得的一条信息。HHuman-in-the-Loop（人机协同）人机协同 (HITL) 是人工智能的一个分支，它同时利用人类智能和机器智能来构建机器学习模型。在传统的“人机协同”方法中，人们会参与到一个良性循环，在其中训练、调整和测试特定算法。Hyperparameter (Hyperparameter Tuning)（超参数（超参数优化））模型外部的一种配置，其值无法从数据中估算出来，数据科学家会在模型训练过程中不断对其进行调整。手动确定训练特定模型最佳配置的过程。IImageNet一个庞大的视觉数据集，由 1400 万个手工标注图像的 URL 组成，并以两万 (20,000) 个不同类别进行组织，旨在用于视觉对象识别研究。Image Recognition（图像识别）计算机视觉中用于确定图像是否包含某些特定对象、特征或活动的问题。Inference（推理）通过将经训练的模型运用到新的未标记实例来进行预测的过程。Information Retrieval（信息检索）计算机科学的一个领域，旨在研究在文档中搜索信息、搜索文档本身、搜索描述数据的元数据以及搜索文本、图像或声音数据库的过程。LLayer (Hidden Layer)（层（隐藏层））人工神经网络中的一系列神经元，旨在处理一组输入特征，或者从广义上来说，处理这些神经元的输出。隐藏层：神经元的一层，其输出连接到其他神经元的输入，因此不能作为网络输出直接实现可视化。Learning-to-Learn（元学习）机器学习领域的一个新方向，主要是研究算法如何通过分析自己的学习过程并对其加以改进来改变其归纳方式。Learning-to-Rank（排序学习）运用机器学习构建信息检索系统的排名模型。Learning Rate（学习率）梯度下降算法在人工神经网络训练阶段的每次迭代中所用的标量值，与梯度相乘得出结果。Logit Function（Logit 函数）在数学中（尤其是在统计学中）使用的 S 型“逻辑”函数的逆函数。Long Short-Term Memory Networks（长短期记忆网络）递归神经网络的一种变体，可用作梯度消失问题的一种解决方案。MMachine Learning（机器学习）人工智能的一个子领域，通常使用统计技术来赋予计算机“学习”能力，即借助数据来逐步提高特定任务的性能，而无需进行显式编程。Machine Learning Lifecycle Management（机器学习生命周期管理）机器学习系统的 DevOps。Machine Translation（机器翻译）计算语言学的一个子领域，主要是研究如何使用软件将文本或语音从一种语言翻译成另一种语言。Model（模型）模型是机器学习系统通过训练过程从训练数据中所学到内容的抽象表示。Monte Carlo（蒙特卡洛方法）一种使用重复随机采样生成合成模拟数据的近似方法。Multi-Modal Learning（多模式学习）机器学习的一个子领域，旨在将多模式信号合并到一起进行解释，并构建模型来处理和关联来自多种数据类型的信息。Multi-Task Learning（多任务学习）机器学习的一个子领域，同时利用多个任务之间的异同来解决多个任务。NNaive Bayes（朴素贝叶斯）基于贝叶斯定理并在特征之间具有很强的独立性假设的一系列简单概率分类器。Named Entity Recognition（命名实体识别）信息提取的一个子任务，旨在将文本中的命名实体识别和分类为预定类别，例如名称、位置、词性等。Natural Language Processing (NLP)（自然语言处理 ）人工智能领域之一，主要是研究计算机语言与人类语言之间的交互，尤其是如何处理和分析大量自然语言数据。Neural Networks（神经网络）参见人工神经网络Neuron（神经元）人工神经网络中的一个单元，用以处理多个输入值，以生成单个输出值。Node（节点）参见神经元OOptical Character Recognition（光学字符识别）将打印、手写或键入文本的图像转换为机器友好的文本格式。Optimization（优化）从可用替代方案中（基于某些标准）选择最佳方案。Overfitting（过度拟合）模型在不知情的情况下识别出噪声中的模式并假设这些模式代表了底层结构；模型的生成结果与特定数据集过于接近，因此无法很好地归纳到不可见的观察结果。PPattern Recognition（模式识别）机器学习的领域之一，主要专注于数据模式的（监督或无监督）识别。Pooling (Max Pooling)（轮询（最大轮询））将卷积层生成的矩阵缩减为较小矩阵的过程。Personally Identifiable Information（个人可识别信息）可以单独使用或与某些其他信息结合使用，以识别特定个人的任何信息。Precision（准确率）正确的阳性结果数除以分类器返回的所有样阳性结果数。Prediction（预测）带有输入实例的训练模型的推断输出。Preprocessing（预处理）将原始数据转换为更易理解格式的过程。Pre-trained Model（预训练模型）通常已使用另一个数据集进行了初步训练的模型或模型的组成部分。另请参见：转移学习。Principal Component Analysis（主组件分析）使用正交变换将一组可能相关变量的观测值转换为一组线性不相关变量（称为主组件）的过程。Prior（先前技术）在考虑新证据之前，代表特定数量的先前存在信念的概率分布。RRandom Forest（随机森林）一种集成学习方法，其工作原理是在训练时构造大量决策树并输出每个单独树的结果的组合版本（例如均值或众数）。Recall（召回率）所有相关样本中被正确分类为阳性的样本数所占百分比。Rectified Linear Unit（整流线性单元）使用整流函数作为激活函数的单元。Recurrent Neural Networks（递归神经网络）人工神经网络的类别之一，其中神经元之间的连接沿着序列形成有向图，使其表现出时序动态时间行为并使用其内部状态（内存）来处理顺序信号。Regression (Linear Regression, Logistic Regression)（回归（线性回归、逻辑回归））一组用于估计变量间关系的统计过程。线性回归：一种简单的回归类型，以特征的线性组合作为输入，并输出连续值。逻辑回归：一种回归类型，通过将 S 型函数运用到线性预测对分类问题中每个可能的离散标签值生成概率。Regressor（回归器）一种特征，即用作模型输入的解释性变量。Regularization（正则化）引入额外信息以防过度拟合的过程。Reinforcement Learning（强化学习）机器学习的子领域之一，主要是受人类行为的启发，研究代理应如何在给定的环境中采取行动，以实现累积奖励概念的最大化。Reprocibility (crisis of)（可再现性（危机））科学领域的一种方法论危机，即学者们发现：许多科学研究的结果很难或不可能在独立研究人员或最初研究人员自己的后续研究中复制或再现。Restricted Boltzmann Machines（受限玻尔兹曼机）受限玻尔兹曼机 (RBM) 是一种生成型随机人工神经网络，可以学习其输入集上的概率分布。SSemi-Supervised Learning（半监督学习）监督学习技术的一个类别，它还可以利用可用的未标记数据进行训练，通常结合使用少量的已标记实例与大量的未标记行。另请参见监督学习和无监督学习。情绪分析使用自然语言处理、文本分析、计算语言学和生物特征识别等功能系统地识别、提取、量化和研究受影响的状态和主观信息。Speech Recognition（语音识别）参见自动语音识别Statistical Distribution（统计分布）在统计学中，经验分布函数是指与样本的经验指标相关的分布函数。该累积分布函数是一个阶跃函数，在 n 个数据点中的每个数据点上都跳了 1/n 次。它在测量变量的任何指定值处的值都是小于或等于对应指定值的测量变量观察值的分数。Supervised Learning（监督学习）一种机器学习任务，主要是指基于示例输入/输出对学习将输入映射到输出的函数。Support Vector Machines (SVM)（支持向量机(SVM)）由一个单独的超平面正式定义的一种判别分类器类别，对于每个提供的带标记训练数据点，算法都会输出一个对新示例进行分类的最佳超平面。Synthetic Data（合成数据）当无法收集足够的实际数据或原始数据不满足特定要求时人工生成的数据。TTensorFlow一种开源代码库，在机器学习社区中非常流行，用于跨一系列任务的数据流编程。它是一个符号数学库，还可用于神经网络等机器学习应用。Time Series (Time Series Data)（时序（时序数据））在特定时间记录并根据它们的出现顺序进行索引处理的一系列数据点。Testing (Testing Data)（测试（测试数据））测试是指在监督机器学习情境中，使用保留数据评估模型最终性能的过程。测试数据：数据科学家针对模型开发的测试阶段而选择的可用数据的子集。Topic Modeling（主题建模）无监督机器学习算法的一种类别，它使用聚类功能在文本数据中查找隐藏的结构并作为一个主题对其进行解释。Training Data（训练数据）在监督机器学习情境中，构建可从数据中学习并根据数据进行预测的算法。训练数据：数据科学家针对模型开发的训练阶段而选择的可用数据的子集。Transfer Learning（转移学习）机器学习的一个领域，其重点在于使用获得的知识来解决特定问题，并将此类知识运用到其他相关问题。Turing Test（图灵测试）由艾伦·图灵开发的一种测试，用于评估机器表现出与人类相同的智能行为的能力。该测试包括人机聊天。如果在测试房间之外见证对话的评估人员不能可靠地区分人类与受测机器，则可以认定该机器已经通过了图灵测试。Type I Error（I 类误差）参见误报Type II Error（II 类误差）参见漏报UUncertainty（不确定性）可能包含真实值的一系列值。Underfitting（拟合不足)机器学习算法无法正确捕获数据的底层结构，通常是因为模型不够高级或不适用于当前任务；与过度拟合的涵义相反。Unsupervised Learning（无监督学习）机器学习的领域之一，包括对用于描述未标记数据结构的函数进行推断。VValidation（验证）使用保留数据评估训练模型性能的过程；与模型性能最终评估的测试阶段相反，验证阶段旨在确定是否需要对模型进行任何迭代修改。Vanishing/Exploding Gradients（消失/爆炸梯度）数据科学家在采用基于梯度的学习方法和反向传播对人工神经网络进行训练时，由于神经网络中接收与误差函数偏导数成比例的更新的权重（考虑到每个训练迭代中的当前权重）而面临的可怕困难和主要障碍。Variance（方差）由于对训练集中小波动的敏感性而引起的误差，该误差按照针对随机变量与其平均值的平方偏差的期望值进行计算。

如果你是一个非社科的研究生，那么你的日常肯定少不了这四件事：吃饭、睡觉、做实验、看文献。导师一般会要求自己的学生精读SCI文献对自己的研究领域有所了解，知道你这个研究方向大家都在做些什么，可以做什么，哪些已经做过了······拿我们课题组来说，研一的时候每周去导师办公室讲文献，emmm，真的很恐怖。到了研二每周还要往公众号上推送文献解读。相信不是每个学生的英文水平都很高的，而看英文文献最忌“全篇翻译”，首先翻译出来的语言大部分是不通顺的；其次，看英文文献除了看内容，更重要的是还要看表达，对以后的写作有帮助。那么，研究生们刚开始看英文文献应该怎么看呢？对于文献，我们首先判断它值不值得我们费时间去研读。第一：看标题和关键词。如果是实验型的SCI，那么题目里一般就会告诉你作者做了什么实验了，由此你可以判断有没有兴趣或者与你的研究方向是否相似。第二：看摘要。为了避免某些“标题党”的残害，我们下一步就应该研读摘要，摘要一般不长，两三百字左右，但却是一篇文章的浓缩精华，它概括了一个研究的研究目的、研究方法、实验的内容、研究结果以及最后的结论。摘要作为重中之重，一般是导师重点修改的地方。至此，你就可以看出这篇文章值不值得你继续看下去了。如果一篇文章值得你研读，那么我们又应该着重哪些部分呢？小编觉得，根据不同的学习阶段吧。1.如果你是研一刚入学的懵懂阶段，对自己的研究方向模模糊糊，那么研读的重点在前言，前言交代了整个实验的研究背景，会有很多已经被证实的论点出来，这些论点可是真真正正的知识点，需要被谨记的。同时前言中还有宝贵的参考文献，如果你不知道下一篇文献去哪里找，那么前言就是一个很好的文献摇篮。2.如果你已经明确了自己的研究方向，正在考虑设计实验的时候，那么你看文献的重点就在研究方法和研究内容上，看看前辈们是怎么设计实验的，都做了哪些实验。3.如果你已经有了一些研究结果，那么你看文献需要注意的点就是文章的研究结果以及讨论方面，看看前辈们的研究结果与自己的是否一致，又为什么一致？不一致的原因在哪里？同时讨论部分也有大量的参考文献可以参考，但是这个地方的参考文献一般为一家之谈，没有前言里那么权威。4.如果你已经处于写文章时期，那么你看文献除了看文章的讨论和结论部分外，还要侧重文章的语言和描写。不要小看一篇文章的写作，曾经有一篇植物学的文章，投三分的期刊被拒稿，拿回来修了修语言投了十分被接受了，所以很多时候，我们可能不是研究内容的问题，可能是写作语言的不足。学习英语表达在SCI写作中十分重要。最后，祝愿大家实验顺利，多发文章，早点毕业。

李永大（以下简称“李”）：包老师您好！自上世纪末，继双语教育后，美国推广CBI（Content-based Instruction），欧洲为了实现一体化，首先极力在欧盟内部、继而向世界各国大力推广学科英语。据我所知，近些年来一些机构试图在中国推广学科英语。学科英语到底是什么教学理念？包天仁（以下简称“包”）：永大你好！学科英语不是一个新名词。学科英语，英文是CLIL（Content and Language Integrated Learning）。确切地讲，学科英语始于上世纪90年代的欧盟。学科英语是一个大的教学路子，并非是一个具体的教学方法。这个学科英语是以学习英语作为主要目的，学科内容次之。也有人说，两者都重要。在欧盟内部，西班牙加泰罗尼亚地区做得相对比较好。随后，英美国家为首的教育界向世界各国推广学科英语。在中国，学科英语属于推广的初级阶段，至今没有形成规模。21世纪初，我见到了几本介绍学科英语的专著和一些文章。实际上，学科英语是双语教育的升级版，CLT，TBLT，然后双语教育革新后的说法。有的人讲，英语是工具，用以学习学科内容，英语是副产品。但是多数人认为，学习英语是主要目的，学科内容次之。还有人说两者都重要。学科英语的理念在世界上不是新鲜出炉的产物，但是在中国，它还是新鲜事物，因此，有些地方在推广学科英语。李：依您的观点，双语教育在中国是失败了还是成功了？包：失败了。双语教育（Bilingualism）是对外来移民及其子女的语言教育，以学习目的语国家的语言为主，同时又不失去自己的母语。在中国，母语指的是汉语，推广以学习英语为主的双语教育不符合国情，根本行不通。李：是的。学科英语的本质特征是什么？包：如果用一句话概括的话，就是用外语教授别的学科。既然叫做学科英语，这里面肯定有别的学科内容。学科英语的目的很理想化，妄图一石两鸟。即使在欧洲，学科英语也是个新生事物，并且不是覆盖所有学科。受学校的条件限制，学科英语在实际操作当中会出现很多问题，现在是举步维艰。李：学科英语的学习理念是什么？包：CLIL和CBI的学习理念差不多。据剑桥大学出版的Approaches and Methods in Language Teaching，这两种教学路子有一些共性之处，一是用二语教授学科内容，二是通过语言学习语言和学科内容，三是通过改错有目的的学习语言和学科内容，四是通过对话学习学科内容和英语，五是已有知识在学科英语学习中起很大作用，六是提供学科和英语的脚手架。CBI多是内容驱动，CLIL多是语言驱动。总之，学科英语是二语习得和CLT等激进教法的升级版。李：有人举个例子。中国人并不缺少智慧与能力，问题只是出在方法上，相比之下，中国香港、中国台湾和新加波地区的华人从小就用英文学习各种学科知识，他们在学习英语的过程中采用的是学科英语的教学方法，他们的英文水平近乎母语，能够在更高的职位上驾驭职业英文。在工作中，他们不仅能用英语读撰写商务公文、项目计划，还能使用英语进行工作交流和沟通。相比之下，大陆的人员在与领导、同事进行沟通协同时就存在很大劣势。这能说明，学科英语很成功吗？包：有些国家和地区，英语就是当地的官方语言和工作语言，又是当地学校的教学语言，在学校用英语作为教学语言，就像在中国，用汉语作为教学语言一样，这不是学科英语。推广学科英语，还是把英语作为外语的国家和地区的中小学在做。有的高等院校直接引进国外某些学科的英语教材，直接用英语上课，对师生的英语水平要求很高，否则学生听不懂，进度太慢，这也不是学科英语。李：在中国，如果中小学大面积地推广学科英语，就会有更多的学生学好英语吗？包：非也。学生在中国学好英语，就应该用英语外语教学（TEFL）的理念和方法，这才是正道，其他的路子都是歪门邪道，走不通。李：有的国家一直用学科英语，中国有些地区教育资源比较丰富，就不能推广学科英语吗？包：其实，采用学科英语的国家很少，这个方法还处在实验阶段。从我国大中小学英语教学和各科教学的课堂教学的场景、过程来看，学科英语还不是一个好的学习英语方法。我个人认为，学科英语在中国很难推广，这是由于学科英语与中国的国情、学情和教情相违背的。我们可以尝试，但是结果难以预测。我不赞成拿孩子们当小白鼠。李：既然这样，为什么还有人在这样做？包：一些外国机构在推广这个学科英语，一些国内的机构从利益出发想要从中牟利。一般说来，学科英语都是从小学高年级开始做的。我国中小学要搞学科英语的做法很不现实，何况小学毕业生上初中的阶段还有各学科的衔接问题。李：通过英语学习其他学科，这个意思是，教师把英语作为课堂用语来使用，学生既学了语言又学了其他学科，这不就是“一石两鸟”吗？包：这种想法是非常可笑的。前面我已经讲过，学科英语是以学习英语为主要目的，并非把英语当作课堂用语。各个学科的术语都很复杂，英语本身也有很多术语和规则，教师再用英语来表达，这对学生来说，英语和学科可能都学不好，两败俱伤。在学校，教师不用学生的母语上课，学生存在理解方面的困难，这样一来，他们学不好各个学科。学校采用学科英语的话，这很可能是竹篮打水一场空。国外教育界也在探讨、总结学科英语的利弊得失，发现这个方法还是费时费力的，教学效果很差，甚至误人子弟。学科英语弄得模棱两可，这个课到底是英语老师上课还是学科老师上课？国家外研中心曾经资助过一些地方作了双语教育的实验，实际上就是学科英语，结果不成功。但是有人借机宣传，说学科英语有成功的范例，中国人终于找到一个学习英语的好途径了。我认为，在中国至今没有，以后也并不可能有学科英语成功的范例。我们不能把中国的学校变成国外的预备学校，不能让国外的学校抢夺人才，这在政策上是闯红线的。在中国，学校的教学语言是汉语，即使在英语课堂上也要双语教学，多用英语，必要时用汉语。根据欧洲各国的实践情况看，学科英语还受到条件的限制，主要有师资、教材和课时方面的限制，有资金和管理方面的问题，还有课程衔接的问题。英国脱欧以后，学科英语可能会面临更多的困难。李：您认为，学科英语最主要的问题是什么？包：在中国，学科英语违背了英语作为一门外语教学类型的大方向，是行不通的。据欧洲各国学校的实验，学科英语在课堂教学时必须要使用学生的母语，即使用学生的第一语言，这就要求，学科英语的老师是本国老师，他/她的英语要好，母语要好，学科知识要好，这样的老师及其罕见。李：学科英语属于教学理念（approach）、教学方法（method）还是教学技巧（technique）的层次？包：前面我已经提到，学科英语是个大路子，是个理想主义的教法，在具体操作的教学方法和教学技术层面还有许多障碍。李：有一种观点认为，中国在改革开放初期进行英语教学时，教学理念就出现了偏差，即把英语的学习纯粹的当作一种语言的学习，并未注重它的运用能力，从而造成了一种应试教学模式。用学科英语方式学习数理化等别的学科，学生就可以进一步巩固英语学习吗？包：这是胡说八道！这些说法根本不成立。无论英语具有工具性还是人文性，英语就是一门语言，不把英语当作一门语言来学怎么能行？实际情况是，我们没有重视语言基础知识和语言基本技能的“双基”，就根本谈不上什么语言运用能力。没有语言知识就等于无知，别的什么都谈不上，还谈何能力或素养？李：学科英语，就是让英语的学习不再局限于单纯的英语学习，还有数学、科学等课程的学习，就像学习母语那样去学习英语，除了日常沟通，还能用英语来思维。中国学生这样学习就等于用英语思维吗？包：你讲的这些都是关于英语学习的奇谈怪论。英语学习就是学习英语，别的都是潜移默化地融入到这个教学过程中。学习外语就要用外语教学方法，用母语或二语习得方法就是南辕北辙。用英语思维的说法十分牵强，学生要有相当高的水平，而且需要有语境和语用的需求，所以这个说法没有理论依据。李：学科英语为什么在中国水土不服？包：学科英语是“外来物种”，在中国不仅仅是水土不服，关键是有害无益的。很多所谓的“新生事物”并不完善，在我国没有成功的实验之前，我建议还是不要盲从，不要盲目开设学科英语课程，否则后果不堪设想。李：针对学科英语的强势推进，您有什么建议？包：学科英语并没有强势推进。有些人想强势推进，但是总以失败而告终。实践是检验一切的唯一标准。任何教育政策和教育理论都必须经过中国特色的国情、学情和教情实践的检验，成功了才有可能推广。（原文发表于《基础教育外语教学研究》，2020年第7期）

Proposal写好了，等于整个research就成功了一半，下面我讲下自己怎么写proposal的。通常无论是作为平时的练习作业还是毕业论文的研究计划，我都根据老师的建议习惯把一篇proposal分成这下面几个部分。Proposal Title(研究标题):在这里我会把自己即将进行的研究及时书面报告的完整标题呈现，表明我研究的主题和内容。Abstract(摘要):万字左右的论文，200词左右的摘要差不多了，简要介绍研究的目的，主题，方法，可能的研究发现等Introction(引言):和abstract有点类似，不过这部分通常交代一下研究topic的背景和本proposal的主要内容和目的。Research Significance(研究意义):这部分主要是表明即将开展的研究是有意义的，或是弥补了前人尚未研究完善或未研究彻底的课题，或是出现了新的问题需要本研究来解决等，总之不管在理论还是实践上都必须有价值，否则研究毫无意义。Research Background(研究背景):这里可以交代一下这个研究问题、目前学术界的研究进展，研究条件等。Research Objectives and Research Question(研究目标和研究问题):这部分尤为关键，是整个研究的核心，没有研究目标和亟待回答的研究问题，研究就会没了方向，好比一艘船没了掌舵的，这样的研究是难以进行的。Literature Review(文献综述): 这个部分的作用是对所研究领域或专业的课题，问题或研究专题搜集大量相关资料；通过分析，阅读，整理，提炼当前课题，问题或研究专题的最新进展，学术见解或建议，做出综合性介绍和阐述。自己的研究需要相对于前人的研究有所补充或发展。Methodology(方法论):这部分包括研究设计(research design)，具体研究方法(research methods)，数据收集(data collection)，抽样(sampling)和数据分析(data analysis)。methodology简单规划了研究是以何种方式进行的。Timescale(时间规划):这部分相当于是对研究的每个部分所花时间，每个时间段做什么，整体进度，整体截止日期等的一个计划。Budget(预算):一些研究步骤是需要花费一定金钱才能完成的，预算一般包含personnel services，travel expenses，technology cost等。另外，有些研究还需要做访谈，问卷调查等来获取数据，这个时候，proposal里面还需要以appendix(附录)形式附上访谈的问题或者问卷的items，加上这些，才能算是一份完整的研究计划。Contact:EssayBirdEssay/Assignment/Paper/Report/Dissertation/留学文书等辅导、写作

Research Paper是通过一个阶段的学习，学生对这段时间的学习掌握情况的研究论文。那么Research Paper又该怎么写，从哪里入手。下面和大家分享一下Research Paper写作格式，Research Paper写作目标和误区。首先，你要做一些准备工作，比如查找关于论文的相关资料，明确自己的写作方向，这个可以通过网上或者去图书馆查阅资料，建议大家在收集到了有效的材料之后要做一些笔记，将有用的内容记录下来，方便后面Research Paper的写作。Research Paper写作格式：1.摘要(Abstracts)其实就是整篇Research paper的一个浓缩版，在paper的摘要内容中要有以下内容：研究的对象、实验的设计思路、实验的步骤以及最后的实验结果。2.标题(Title)必须要秉承简明的原则，取一个能够吸引人的标题，那么就会引起老师想要读你这篇文章的兴趣，那么这个标题就是非常成功的。要注意一点，在标题中不能出现缩写。3.结构(Structure)是非常重要的，Paper最好的结构是由两个三角形组成：上半部分是个倒三角，下半部分是个正三角，这样的意思也就是说选题尽量宽泛一点，而研究方向一定要细窄，而最后的结论却又要很宽泛，给读者留下很多思考的空间。4.简介(Introction)的内容一样也要同样秉承简明扼要的原则，这部分是一般所选主题的研究背景、介绍这个主题前人的研究成果、自己的研究成果以及将别人的研究成果和自己的研究成果相对比。Research Paper写作目标：1、Research Paper写作要达到老师布置的要求。一般很多高校老师在布置Research Paper时会明确写作要求，如Topic、资料引用和Methods等。了解了老师要求后，我们要先进行简单分析，这里提醒留学生们，要注意，Research Paper写作要做到题目Concise and definite，一般字数控制在20字以内;摘要部分要高度进行概括，进行简单阐述即可，字数在200字左右;正文部分要根据老师要求来进行简单设计，每个Chapter paragraph之间来分配合理，字数不宜太多也不宜太少。2、Research Paper写作要抓住重点。一般来讲，在写作Research Paper时候，对于Topic范围越小，写作也就容易些。所以一定要根据自己所学知识，选择自己感兴趣的论题来写作。如果文章观点太大或者太空洞，就会让人不明白你在讲什么，不明白你究竟是要阐述什么。可见，选择一个合适Topic对于文章写作很重要。3、论点要清晰。Research Paper写作一定要有自己的观点，并不是对于前人论点进行描述，是要在前人写作基础上，找出自己的观点，并进行论证的一个过程。有些留学生们在写作Research Paper时，不知道How to refine an argument，这样写作出来只会让导师觉得文章没有创新性。创新其实很简单，就是在前人基础上，求同存异，找出别人研究的不足，之后进行补充和进一步探讨，得出属于自己的观点。国外很多老师都主张学生们写作要避免A commonplace talk of an old scholar，要有开拓性，想别人不敢想的。4、Research Paper写作要有高质量图表。Research Paper写作不是对别人观点进行简单总结，优秀的Research Paper是需要有一定学术性，需要有Authoritative data来对文章观点进行支持。论文图表在进行制作时候，要注意格式，避免格式不当，影响了整体写作效果。Research Paper写作误区：1、Research Paper写作不是问题总结。Research Paper写作不是为了收集Topic资料并总结，而是在要这个基础上，阅读更多的资料，并运用这些资料来进行论点论证。Research Paper写作要做到认真严谨，实事求是。老师对于Research Paper写作要求不同，写作方法也有一些差异，但是万变不离其宗。2、Research Paper写作不是单纯引用列表。Research Paper写作重点是为了阐述自己观点，通过引用一些数据来进行文章写作，目的是为了支持自己文章观点，而不是对别人观点进行Citation and elaboration。3、先入为主的观点在Research Paper写作中不合适。很多朋友们在写作Research Paper会使用到选入为主这个观点，其实这个观点不科学，尤其是在Research Paper写作中。Research Paper写作不是为了论证我们已经认定的一个事实，而是要抛开一些原有偏见，通过观察、论证等方法来进行验证，再得出观点的一个过程。Reach me：Cattydog