研究论文的

案例研究型硕士论文的结构基本包括7个部分：1、研究背景与问题提出硕士论文的该部分主要包括论文的研究背景、研究目的和研究意义、研究内容、研究方法以及研究思路。也就是本部分需要回答：论文写作者研究本论文的原因？该论文的研究有什么现实和理论意义？国内外研究关于此类问题有哪些研究，进展到如何程度以及文章的创新性等方面。在论述研究背景时，不应该过大，硕士学员生应该阐述直接衍生出本研究问题的背景信息。研究背景可以从本研究关注的管理事件入手，也可以从现有的管理理论入手，从管理实践或现有的理论中提出有价值的研究问题。该部分特别要强调数据来源。这一部分主要介绍的是硕士论文研究设计的过程。论文写作者应该对于案例资料是如何获取的进行清晰的表述、运用怎样的调研方法以及如何实施的过程，为后续的案例描述中所提供的信息的客观性和准确性进行佐证。案例资料应主要采用论文写作者在实际调研中获得的原始资料。比如，在该部分加入本人在某某某公司工作的时间，做过那些工作，观察了什么数据，对什么人进行过访谈等内容都需要进行说明，增加读者的可信性。调研的过程应该遵循科学规范的研究程序，严谨而有逻辑性。2．案例企业所在的行业描述这一部分主要是描述案例企业所在的行业的国内外发展现状，这部分研究内容如果在第一部分介绍了，就不必再进行单独撰写。3．案例企业描述（论文重中之重部分，从字数上讲应该占论文50%左右）这一部分主要是对论文写作者收集来的案例资料进行整理，通过一定的逻辑呈现出来。案例描述时应该是对管理现象或管理活动的事实进行客观的描述，不能掺杂任何本人的分析评价，只能是客观事实论述。案例信息的组织应体现出合理的逻辑结构，符合一般的认知规律。如，可以按照一个事件发生和发展的时间顺序阐述，也可以按照内容组织成为若干清晰的模块。案例信息应当丰富、翔实，包含必要的细节和对原始资料的引用。出于对案例对象信息保密的需要，允许对数据、单位名称、人物姓名等信息进行适当的掩饰性处理。4．案例分析与讨论这一部分主要是运用管理理论或原理分析案例，形成作者的主要观点。案例分析中所需要用到的理论和原理可以在国内外研究现状中介绍过，也可以在结合案例采用某些理论分析案例。理论原理和案例内容的结合应该是比较贴切的。切忌将无直接关联的理论内容堆砌案例分析与讨论中。引用的理论原理应该来源于质量较高的文献，例如正规的教材、专著、期刊等。在对案例进行分析的基础上，通常也需要提出一定的解决方案或建议。有时可能还会包括在分析中发现现有的理论原理无法解释的现象，作者提出自己的新的解释。

身处教育领域，特别是高等教育领域，很多人需要写论文。不管是为了评职称，还是为了毕业，发表本领域的科研论文都是对一个人科研成果的肯定。那怎么样才能高效查找资料，撰写论文并发表呢？下面就来说一说。1，锁定主题，研究方向。首先要明确自己的研究方向，自己要写的论文是那个领域的，有什么创新点。是一个全新的东西，还是一个验证对比性的论文。心里要有一个谱，每种写法不完全相同。概括一下，我们在写论文钱，心里基本就会大体估算出来自己论文长什么样子了。2，以点带面，查找资料。确定了自己论文的主题，那我要开始查找资料了。这样也能看出来自己要写的东西是否新颖，别人是否都做过，如果别人做了，按我是否还有进步的可能。查资料要细心，中文的就到中国知网，外文的也有相应SCI网站，一般是ScienceDirect吧。我建议可以查找相应的博士论文，越牛逼大学的越好，这样我们可以看看他的综述，了解一下世界上的研究进展。3，构思框架，初列提纲。这步我们可以具体构思一下论文由几部分组成，要论述什么。一般都是摘要概说论文的情况，主体部分的研究进展，讲一下我们的研究有哪些牛逼的地方，我们怎们做的，我们做出来的数据什么样，我们能的出来个什么结论。基本就是这样的套路，当然了，逻辑严密的求证与精美的图表都会对论文加分。4，内容填充，精细雕琢。提纲出来了，我们要把各个部分填充进内容。这个时候，就会用到我们之前查找到的资料了。这个时候我建议大家可以把要引用的文献原句抄到提纲里，然后在后边括弧写上文献的名字及作者，这样便于后期整理文献。除了引用的东西，其他部分都要尽量用自己的话表达出来。5，整理文献，完稿润色。这部分的论文已经初见雏形了，可以将括弧内的引文按照标号顺序排到文后参考文献出，并统一格式。将论文的整体格式都调成正常的论文，进行正规的排版。也要把图片等一并整理好，润色完成的论文，基本上就可以投出去了。6，查找期刊，投改结算。到了投稿部分，可以看看同组师兄师姐之前都投到哪里了，或者看看参考文献的作者都选择了那些期刊。我们可以登录相应杂志主页，看投稿要求，如果需要按照模板更新格式，则在花点精更新一下论文。投出去，审完，支付完版面费，就等着杂志社通知了，比如校稿等。最后，报销相应的投稿费用。还有相应的SCI论文写法，要求会更多些。如果有时间，我再相应写。

简单的说说硕士研究的三年研究生生活，可能并不是很多大学生所想的那样，每天都忙碌中写论文、学术研究中，不可能三年都是这样过来的。由于我是人文社科类的硕士研究生，所以详细说说我们这些文科的研究生在读研期间主要是干什么？或许你会发现和你上大学也没有什么不同的地方。先从研一开始，说说研究生的那些事儿。研一其实非常的简单，几乎是和大学一个模式，任务只有一个那就是安静的、按时的上课，包括专业课、选修课、公共课，这是研一主要做的事情。当然，在这个过程中需要顺利的通过各科的考试，有的科目是闭卷考试，有的是开卷考试，有的是写一篇课程论文，考试的方式多众多样，难度也各有高低。但是其中的英语课是所有研一学生最为关注的一门课程，也是最容易挂科的。同时，研一的我们还会积极的参加研究生学生会组织的一些活动，有的学生还需要参加英语四六级考试，不要认为硕士研究生英语四六级都通过了，因为有大量的硕士研究生读研期间都忙于四六级考试。此外，在研一这一段时间也是和自己的硕士导师相互磨合的一个时间段，不管是学生对导师还是导师对学生都需要注意一个时期，互相的了解，时不时的探讨一下学术动态，聊聊未来的规划等。不过值得一提的是，一般高校的硕士研究生课程在每年的5月中旬左右就基本结课了，也就是你研究生的全部理论课程已经结束。所以在暑假之前，我们有一个硕士学位论文选题的事情需要开始积极地准备了。再来看看研二的我们，在忙些什么？研二最重要的事情是：硕士学位论文定题目、开题报考、中期考核。研二一开学也就是一般在每年的10月份左右开始硕士研究生的开题报告的相关工作，这是硕士学位论文撰写非常重要的一个环节，毕竟只有开题顺利，才能够更大概率的写出一篇比较好的硕士学位论文。因此在正式的开题之前需要和自己的硕士导师详细的演剧自己开题报告的国内外研究现状、论文提纲、参考文献等等，只有前期将这些内容准备的足够充分才能够保障我们顺利的开题，并且帮助我们顺利的完成硕士学位论文的撰写。只是开题之前，你需要看很多篇文献、需要看很多本专著、需要经过无数次的修改，需要经受硕士导师无数次的责怪，只有经历了这些你才能够写出一个令所有硕士导师满意的开题报告，所以说真心不容易。之后更多的研究生会选择不断的给自己“充电”，有的开始每天按时定点的到图书馆看自己硕士学位论文需要的各种资料，有的开始积极的向一些核心期刊投稿，开始不断的接收被拒绝的消息，然后不断的修改，不断的被杂志社的编辑压迫，直到顺利的发表。因为高校对于硕士研究生的毕业要求有一条是必须在读研期间发表一篇或者是几篇的专业领域内的小论文，所以写论文几乎是所有的硕士研究生都需要做的一件事情，还有的研究生为了能够获得比较高额的奖学金会发大量的小论文，这些都是在研二期间完成的事情。到了研二下学期，最重要的事情就是中期考核，因为这距离研究生开题报告已经有一段的时间里了，所以为了检查研究生硕士学位论文的写作情况会举行中期考核，主要是查看每一个硕士研究的学位论文的进度，一般要求要完成整篇论文的三分之一，同时在写作中出现的各种问题也要在这次考核中集中解答，例如是否还能继续写下去？是否需要重新开题？以及硕士导师就学生论文提出一些有建设性的建议。还有一件事情就是读博，研二的我们必须对此有一个明确大答案。如果决定了要读博，那么便需要做很多相关的准备。例如选择目标院校、联系博士导师、是统考还是申请-考核？以及目标院校对于申请-考核的学生有哪些方面的要求？然后根据这些要求争取在研二这一年全部做到，这样就能够保证自己在研三的时候获得博导的名额，在硕士毕业的时候顺利的拿到博士研究生录取通知书。除此之外，这一年也是很多学生频繁参加各种学术论坛的时间，会有大量的研究生参加985高校举办的专业领域内的学术论坛，这样也是为了能够丰富自己的学术经历，在以后的读博和就业中也有一定的积极作用。于是很多研究生在不断的创造，因为只有你写的论文被主办方认可了，才能够获得参加学术论坛的机会。最后再看看研三的我们，或许你就真的知道研究生的不容易了。研三最重要的事情就是硕士学位论文的找工作、预答辩、外审、正式答辩、毕业季。这时候各高校的春招陆续开始，所以即将毕业的硕士研究生必然是穿梭在各大校园招聘会现场，不断的寻找适合自己的工作，每天频繁的参加用人单位的宣讲会，不断的投递自己的建立，争取拿到一家比较好的公司的offer。同时在寒假一结束，也就是3月或者是4月份的时候，各个学院的硕士研究生学位论文的答辩工作开始有条不紊的进行了，这是很多硕士研究生比较重视的一件事情。因为如果预答辩没有通过学院答辩委员会的审核，那么导师也就不能给你的硕士学位论文签字，随之便是不能送外审，最终的结果就是延期毕业。因此研三的研究生非诚重视预答辩，尽管会在预答辩的过程中被很多的硕士导师怼的怀疑人生，可能自己都已经开始质疑自己写的硕士学位论文难道真的非常的垃圾吗？然而，这其实是硕士导师为了你能够顺利的通过外审而及其认真的给你修改建议，这是非常难得的，所以预答辩结束之后，还需要根据各位导师给的建议不断的修改。预答辩结束后，在5月份的时候研究生院会把所有毕业生的硕士学位论文送往外审，从此研究生便开始了提心吊胆的生活，期待自己的硕士学位论文能够顺利的通过外审，一般20天左右的时候会出外审的结果，如果你外审的成绩不到60分，那么结果就是延期毕业；如果你的硕士学位论文的外审成绩是60分到70分之间，那么还会进行二次送往外审。因此所有的研究生都希望自己的最中成绩只要70分以上就可以。接下来便是各学院组织的正式答辩了，一般来说这个环节还是比较轻松的，因为很多高校只要学生的外审通过率，那么在正式答辩时一般都不会为难学生的，当然也会给一些修改的建议，这样也是为了能够进一步的完善学位论文，所以研究生对这一环节并不是很在意，甚至还有一部分研究生对于导师提出的修改意见已经是左耳朵进，右耳朵出的状态。不过有一个令很多即将毕业的硕士研究生比较开心的事情，那就是向学院报销自己读研期间的一些费用，当然额度有限，一般来说是2000元到3000元，这笔费用也就是我们常说的硕士研究生培养经费，可以报销读研期间的路费、资料费、发表论文的费用，所以对于在读的研究生来说不要忘记将自己的火车票扔掉，因为是可以报销的哦。在最后的最后就是毕业季了，一般来说都是那些老套路，拍毕业照、毕业晚会、谢师宴等等，然后在7月份左右正式的走向工作岗位或者是开启博士研究生的生活。以上便是研究生三年期间比较重要的事情，并不是将时间都放在了学术上，但是看完这些相信很多人都会发现，研二和研三才是硕士研究生最重要的时间段，所以一定要把握好，保证自己顺利的毕业。

硕士毕业论文每个阶段都应该如何撰写？毕业设计论文是毕业设计作品的总结和完善。与研究和开发工作一样，它必须具有严谨和现实的科学态度。毕业设计论文应具有一定的学术价值和实践价值，能够反映作者的专业基础知识和分析问题的能力。在毕业设计中，阅读尽可能多的文献是非常重要的，这不仅可以防止重复的研究，而且可以为毕业设计提供技术准备，还可以学习论文的写作方法。优秀的论文有助于激发思考，掌握论文的写作规范。论文的写作方法多种多样，没有固定的格式。以下只是对本文几个主要部分的写作方法的参考。一、前言部分前言还经常以“引言”、“问题背景”为标题，主要介绍论文的选题。首先，澄清主题的背景和主题的意义。本课题需要强调实际背景，解释计算机研究或部门信息化建设中存在问题的原因，管理现代化等，问题产生的环境和条件，以及解决问题后可以发挥的作用。结合问题的背景，读者认为这个话题具有实用价值和学术价值，确实有研究或开发的必要性。序言通常是最后一点。选题具有实用性和创新性，研究或开发方向正确，设计工作有价值。对于一篇论文来说，如果序言是书面的，它将吸引读者，使他们对你的主题感兴趣，并愿意更多地了解你的工作。二、综述部分任何一个课题的研究或发展都是以学科或技术为基础的。摘要部分主要介绍了课题选择在相应学科领域的发展过程和研究方向，特别是近年来的发展趋势和最新成果。通过与中外研究成果的比较和评述，说明选题符合当前研究方向，取得了进展，或采用了最新的技术和改进，以使读者进一步了解主题选择的意义。总结部分可以从多方面反映学生的能力。首先，它反映了学生的中外文学阅读能力。通过查阅文献，了解同事的研究水平，在工作和论文中有效地利用文献资料，既可以避免研究的简单重复，又可以使研究开发工作具有较高的起点。其次，它也反映了学生综合分析的能力。从大量文档中，我们可以找到可用于参考和参考的内容。这不仅需要一定的专业知识水平，还需要一定的综合能力。同伴研究的成果能否掌握关键点，优缺点是否符合实际和恰到好处，与一个人的分析和理解能力密切相关。值得注意的是，要想写一篇好的论文，我们必须阅读一定数量的近期外语资料（2-3篇），这不仅反映了我们的外语阅读能力，而且有助于论文的发展。三、方案论证在明确了需要解决的问题并完成了文献综述之后，自然提出了自己的思路和解决办法。在写作方法方面，一是通过比较来显示自己的计划的价值，二是让读者了解计划的创新或创新思想、算法、关键技术的创新。当与文献中的方案进行比较时，首先要解释我们自己的设计方案，解释为什么我们应该选择或设计这样的方案，如何反映在这个方案中以前审查的利弊，如何克服这些缺点，最终的工作能达到什么样的性能和水平，以及什么创新（或创新）最终的工作可以实现。如果您的主题是整个计划的一部分，请明确您对整个任务的承诺和贡献。四、论文主体前三部分约占论文的三分之一，主要部分约占三分之二。在这一部分，将详细讨论整个研发工作的内容，包括理论分析，总体设计，模块划分和实施方法。主体部分的写作可以根据不同的主题进行多样化，因此研究论文和技术开发论文的写作存在明显的差异。 查查呗论文查重经验分享：论文查重怎么查？每一个系统都有自己独特的优势，在特定时期选择合适的系统才是硬道理，在确定系统安全的情况下、初稿时期选择性价比高的检测系统、像paperccb就是不错的选择

在学术的道路上，避不开研究型的学术论文。其实绝大部分的研究型学术论文，都遵循了这样一个框架“前言/背景介绍→文献回顾→研究方法/设计→研究结果→讨论”。所以我们在写学术研究论文的时候，就可以参考这个框架，再往这个框架中加入自己的论文内容。1.前言/背景介绍 本次研究的社会背景和具体相关的研究问题，整个研究的社会背景是什么，和这次研究对某一领域有什么实践和政策方面的意义。2.文献回顾 对比奔驰研究问题在相关领域有什么最新的研究发现，讨论研究对象的相关理论。提出这种研究问题遇到不同的研究方法可能会出现一些什么局限性。之前的研究有什么可取之处和不足之处。3.研究方法 研究的方法我们从为什么要展开此次研究，整个研究的过程和执行步骤那有哪些。如果定性研究只是研究所采取的混合研究方法（mixed methods）的一个组成部分，那么在文章中应尽早明确这一点。描述研究者的价值判断或者所持观点和立场，包括可能会影响到研究过程和结果的研究者的个人特征和背景。4.结果或发现 结果（或研究发现）部分应该呈现从分析中提炼出来的主题，换言之，这部分的内容不应只是简单的描述性内容，而应挖掘现象背后的东西，如：检验不同研究主题之间的关系，讨论某些现象之间的规律，而非简单地报告一系列主题。此外，应考虑是否能找到某些理论来帮助解释研究发现。指出研究发现之间的可能存在的复杂性，如果有可能，还应指出那些意想不到的研究发现。必要的话，可加入能更好地帮助读者理解研究的图表。但是，这些图标不应该重复文本可以表达清楚的内容，而应该用于帮助阐明那些靠文本很难完全描述的某个概念或某种关系。这些图表应该清楚易懂，作者应清楚地标注图例或注释来帮助读者理解图表。5.讨论 总结研究发现，并将这些发现跟研究问题联系起来。阐述研究发现如何有助于丰富社会工作相关实践知识，或对发展相关政策起到的影响或贡献作用。解释研究发现可以应用到社会工作相关实践、研究或者公共政策领域的方法。描述研究发现是如何丰富和贡献相关领域知识，即描述研究发现是否与以往相关文献或理论相符合，或者对现有的知识或理论进行了补充。

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/

编者按：一篇论文的写作凝聚了作者的辛勤付出。在一篇看似普通的论文背后我们往往没有深入的研究它是如何产生，当前处于什么样的现状，未来的研究方向又是什么？鉴于当前学术之路学术稿件来源较少，又特别需要一些普通学子的学术探索去呈现我们常人的学习、研究状态，经学术之路学术评审小组提议，赵广开主编同意，我们决定去深入“批判与分析”其论文的全部内容，欢迎大家积极加入到批判（或商榷）的队伍。限于篇幅及有利于进行学术评议考量，我们特将全部材料按照1000-2000字的篇幅分开单篇推送，欢迎持续关注。研究方法本选题的研究主题为“非法集资案件中刑民交叉实体问题研究”，内容涵盖金融学、刑法学、民法学、行政法等内容，因此本课题的研究的研究方法之一为交叉学科法；本选题从实践中的案例出发，研究非法集资的刑民交叉问题，因此本课题还采用典型案例分析法。本选题拟利用典型案例分析法、交叉学科分析法对相关争议焦点问题分别站在刑法、民法的角度展开探讨，并适当的涉及金融法、行政法等其他相关学科的内容。本选题拟在梳理相关裁判要旨后结合法学基础理论进行争议焦点的概括与分析研究，并反思现有的刑事立法、行政立法与司法解释存在的问题，以期梳理出造成司法认定逻辑混乱的深层原因之所在。同时本选题深入挖掘法律、司法解释制定背后的法理基础与利益基础，本选题认为只有深挖这些规定背后的法理与利益基础才能更好理解现有立法与司法解释给出的认定标准的深层原因。选题文章结构非法集资案件中刑民交叉实体问题研究（初步设想，后来推翻了）摘要：关键词：刑民交叉；非法集资；实体问题；非法占有目的；民间借贷绪论（研究背景、研究意义、研究不足、研究方法、论文框架等）第一章 研究问题界定第一节 非法集资类犯罪概述第二节 非法集资案件中刑民交叉实体问题研究重点第二章 非法集资的认定第一节 如何理解非法集资的“四性”第二节 如何认定社会公众第三节 行政行为对非法集资认定的影响第四节 实践呈现（案例分析部分）第三章非法占有目的的认定第一节 非法占有目的认定的一般标准第二节 非法占有目的推定第三节 实践探究（案例分析部分）第四章 刑事犯罪认定对合同效力的影响第一节 相关学说及评价第二节 实践评述（案例分析部分）第五章 刑民交叉其他实体问题第一节 犯罪数额的认定第二节 互联网金融的挑战第三节 违法阻却事由结语参考文献致谢附录（典型案例案情简介，本部分摘录法院认定的事实部分）非法集资案件中刑民交叉实体问题研究优化版摘要关键词绪论第一章 刑民交叉实体问题的一般理论一、刑民交叉的概念二、刑民交叉实体问题在非法集资案件中的体现第二章 非法集资案件中刑民交叉不法论一、非法集资的认定二、非法集资中的罪与非罪三、非法集资中的违法阻却事由第三章 非法集资案件中刑民交叉责任论一、非法占有目的的认定二、非法集资中的责任形态三、非法集资中合同的效力第四章 非法集资案件中刑民交叉救济论一、非法集资中刑事与民事救济范围二、非法集资中刑事与民事救济方式三、非法集资中刑民救济程序第五章 非法集资案件中刑民交叉实体问题的解决路径一、刑民交叉实体问题的解决原则二、刑民交叉实体问题的解决方法结语参考文献致谢附录

小生的理解，研究生毕业论文要写好，离不开开题报告，想写好毕业论文就要了解开题报告是什么、为什么要写开题报告以及怎样写开题报告。开主题报告主要包括毕业设计(论文)题目背景、研究意义、国内外相关研究情况、主要内容、预期成果形式、重点及难点和前期已开展工作七个部分。1、题目背景。这部分主要描述你是在什么样的社会背景或者专业背景下想要研究这篇文章，将大背景说清。2、研究意义。此部分是要概括你所要研究的设计或者课题有什么意义，比如在实际应用中的意义是什么，在理论研究中的意义是什么。3、国内外研究情况。这部分最好将国内和国外分两部分来写，清楚，明白。主要目的是向看报告的人提供至现在为止的研究进程，国内是什么样的研究情况，国外又是怎么样的研究情况。这也是文献综述的高度概括，即你研读的相关文献都研究了什么，研究状况是什么样的。4、主要内容。也是大纲，即你的论文分了几个部分，每个部分的主题是什么。5、预期成果形式。这是用来说明你的最终成果的，比如最终你要呈交的形式，是多少字的论文、报告或者设计成果。6、重点及难点。在研究或者写作的过程中，你所面临的重点或难点，在此进行了重点说明，比如参考文献的搜集过程，知识能力的限制，创新中的问题等等。7、前期开展工作。顾名思义是要将自己所做的工作在此阐述，比如材料的搜集，与指导教师的沟通，文献的研读等等。这些是小生我的观点，同学们还有什么观点，一起说说吧。

考研已经成为目前的一种”标准“，总所周知考研已经很难了，可是最难的却是该如何毕业，尤其是在毕业论文上，本科论文已经让很多学生头疼，那么研究生的论文直接让学生闹得嗡嗡的，记得我一位老师说过，本科生的论文如一颗大树，而研究生的论文则是树干，而博士生论文则是树叶，由此可见研究生的毕业到底有多难。而且研究生的论文中还存在一些”猫腻“，这些猫腻让很多研究生厌烦，甚至厌恶，但对于学生很多时候也没有办法，为了能毕业也只能”拼了“，因此也出现各式各样的方法和方式，目的是为了能毕业，也成为了一种现象，但这样现象即将消失，教育部迎来好消息，研究生毕业标准不再以论文为主，对此研究生拍手叫好。教育部发出通知声明为了规范公平和适应现代化，教育部发文通知声明，研究生毕业标准不再以论文为主，论文也不再是最重要、最关键的一部分，不再是学位授予的唯一标准，对于研究生的评价会更加多元化，多方面考察学生，不能以论文来评定研究生的标准。这样的改革对于学生将提升学生两方面的能力会提高研究生个人的综合实力；这样对于研究生可以放下比较头疼的论文，可以安心做一些对自身有帮助的研究，也可以投入科研事业，而且毕业证不以为论文为标准，那么学生会更加专心做研究，更会激发研究生的想象力和创新力。会增加学生的科研实践能力；对于研究生还是和本科生有很大的区别，本科生和研究生也是两种形式的教育和学习，对于研究生来说更关注的是学生对某个领域的研究，是专业的，而本科则系统性学习专业知识和技能，因此在研究生改革后，那么对于学生来说会更加专心做研究，而且还有更多空间和经历去做研究，这对于研究生来说，科研实践能力会大大提升。研究生不再以毕业论文为主，但对于研究生也不能放飞自作，也要做好自律，做好研究，更要严格要求自己，激发自身的潜力，这样不仅对于自身以后有好的发展，也能多为国家做贡献。以上是今天的分享，希望能够帮助到一些家长和学生，如果有什么问题需要帮助的地方，可以在下方留言评论，郭老师会在第一时间给您回复。如果喜欢郭老师的文章，也可以点一个“关注”哦！郭老师会不断持续发文，为您提供优质信息，陪伴各位家长以及学生在教育道路上一直走下去。郭老师专注于教育，长按点赞，有我陪伴！后续内容更精彩，三连一波转一转！对于研究生毕业标准不再以论文为主对此你们怎么看呢？麻烦您动动尊贵的手指提出宝贵的意见和建议，这也许将会帮助很多需要的学生，热烈欢迎留言交流。