一般研究性论文

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。

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/

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。

带过研究生，也评审过不少研究生论文，包括内地的、香港的和国外的，不知不觉中发现有些东西值得提醒在读者和导师的注意，所以写出来供大家参考。首先，我们应该清楚现在研究生的基础 。就内地情况而言，考上研究生的尖子们，尽管他们可能智力和其它方面的能力都很强，但由于大多数人在本科以及中小学没有怎么做过研究（通常是因为没有人教过他们！），导师们面对的可能是依赖性很强的研究生。心急的导师为了让他们早日成材，或者为早日帮自己完成项目，一开始就讲清楚由头至尾如何做。这样的结果就是学生成为材料收集与加工的工具，至于论文有没有新意，看的是导师告诉他的东西有没有新意。做完论文，学位拿到后，还是不会独立做研究，因为研究最难的部分 —— 找到值得研究的问题本身这个过程，不是他完成的。如果导师放手，让学生自己来，自然会在开始的时候要用较长的时间才能摸索到门在哪里，但事实上他学到的东西更多。学生自己起步的话，通常都会先看看前辈的论文是如何写成的。但什么是好的论文？好的研究论文应该有哪些共性？据我所知，社会科学跟工科的论文差别很大，我仅就我看到的提供几点粗浅看法。第一，好的论文有清晰的研究问题。无论博士还是硕士论文，最难的是找到一个自己可以解决而且又有意义的研究问题。对于博士而言，还要是一个别人没有解决过的问题。看到有些论文在开始的部分提出三五个问题加上几个假设，然后几万甚至十几万字写到结论时，已经忘记他曾提出要回答的问题和要证明的假设。也有的是提出了一些伪命题，或者别人已经回答过的问题。更经常碰到的是问题太大，最后无力解决，于是东打一枪，西放一炮了事。好论文的第二个共性是有个纹路清晰并具针对性的文献综述。论文都要有这个部分：把与本研究有关的不同论点、方法、已有的主要结论等做一个简洁而且具针对性的评论，引导读者和你一起看到本研究领域进展到什么地步，存在什么问题，从而提出自己打算对付其中的哪一个。不做这样的回顾和阅读，就不可能知道自己该在哪里着手，也就不可能清晰地提出自己的研究问题。不少论文题目太大，就是因为在还没有做这个阅读和综述之前，就定下了研究题目。难道不是先定了题目才开始做文献综述的吗？确实不该是这样。开始定下的，其实通常只是一个研究的方向和范围，不是一个研究问题。看到不少论文特别是博士论文有超长、百科全书式的文献综述，通常是由于作者不知道或者不舍得把自己读过和整理过的文献回述做必要的裁剪。优秀作者不是这样。当他们把研究的问题解决后落笔时，已对该问题有了更深刻的认识。很可能你最后能解决的问题已经离开了你的初衷，或者以前做的文献评述中很大一部分已不相干。因此可用更清晰、更简洁、更有针对性的结构去重组以前读过的东西，给人一个涉入角度（perspective）明确、深入浅出、笔笔到位的引子。赘长的全领域综述所显示的并不是知识的渊博，而更像是闭卷笔试中那种大包围的答题策略，让读者怀疑到底作者有没有透彻了解自己要回答的问题在该领域的位置。好论文的第三个共性是写清楚了作者对数据、方法的选择过程和他们所存在的局限性。有完善的数据和好用的方法是再理想不过了。但如果真有这样的美事，通常都轮不到你去享受。我们找到的数据通常不是缺少什么，就是一种局部或者间接的度量。而模型、统计方法也总有其成立的前提。当你越来越熟悉自己所做的一切时，往往忘记了向读者交代很多你知道而他们不了解的细节。好的论文不是这样。他们不仅解释了该解释的细节，还在论文最后对自己研究结论如何受到数据和方法的制约做出清楚且诚实的交代。这是必须的，因为不讲清楚你为知识大楼垒的那块砖哪边的底是实的，哪边还悬空，别人就不知道如何才能正确衡量你的贡献，并继续把楼盖上去。有的论文不得不多些字，往往跟不得不对所用的数据和方法做较多的解释有关。其实，一个好的对自己解决问题之局限性的解释还说明，作者在研究该问题的时候看到了这个问题到底是如何与其它相关问题纠缠在一起的。因此，这种解释的准确到位体现了作者对研究问题相关领域理解的真正深度。论文写作是千差万别，我的解读是一孔之见。加之，有内容一般却写得很好的论文，也有很有见地或者创意的论文却写得不怎么样的，情况复杂，不可一概而论。不过，我个人以为，写好一篇论文是反映你对某件事情的了解从你以为你懂到你真正懂了不少的一个质变。后面还有第二个转变，就是发现自己花了如此多时间与精力所做的东西原来是那么的浅显，自己原来是如此的无知！而更恐怖的是这第二个转变可能在你论文完成后不久就出现！不过应该明白，知识积累本来如此。你真正收获的是认识世界的能力，它会让你受益终身。来源 ：管理学季刊；作者：王缉宪。

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。

#毕业论文#现在很多同学在写论文的时候存在一个误区把摘要当结论写，结论当摘要写，有的摘要甚至于结论一模一样，还跑过来问我论文问题出在哪里。要知道，摘要是评审老师对论文判定的第一印象，结论是判定论文档次高低的主要依据，那两个写成一样，导师直接内容都可以不看直接给你打回去！要想了解两者的区别实际很简单，首先就要区分是给什么人看得，每次我们打开知网，与内容相关的除了题目以外就是摘要，摘要用于吸引更多的读者，是给没有看全文的人看的。而结论是给专业相关或者职业相关的人看得，毕竟也只有通过摘要判定这篇论文跟自己想要查找的信息相关时才会花钱或者通过校图书馆去下载这篇文章来阅读研究。弄清楚了两者面向的人群，下面将基于这个基础跟大家具体分析一下需要包含的内容、框架以及注意事项。摘要，结论需要包括的内容无论是期刊、学位论文还是文科、理工科论文，摘要都需要让读者看出你这篇文章的中心思想，即你基于什么背景选出的题，你研究的目的是什么，打算用什么方法，得出什么样的结论，因此摘要里面需要包含五个要素：研究背景+问题陈述+研究目的+研究方法+结论。而结论部分是论文基于是从正文部分的全部内容出发，并涉及引言的部分内容，经过判断、归纳、推理等过程而得到的新的总观点。它包括研究结论能够应用于什么样的领域。与前人研究相比不足之处之处在哪里，使用推广前景是什么，因此结论需要包含三个要素：总结+建议+不足+展望。摘要与结论精简框架摘要一般情况下一般采用“背景→问题陈述→研究目的→方法→结论”的顺序，对于学位论文，硕士论文摘要的长度一般要求不超过1000字，本科不超过500字。因为摘要是做最精炼的概括，五个要素一般1-2句话概括即可。背景：这部分会在绪论的研究背景部分做详细阐述，所以在摘要部分用1句话说明即可。问题:基于背景突出研究上的不足，强调该问题提出的重要性以及意义方法：介绍方法时，尽量指出可靠性和适应的参数范围，一般来一句话即可，常用的方法就定性、定量、定性+定量的方法，更具体的阐述可以观看这篇文章：避坑！论文研究方法的写作误区：7种研究方法详细解读（收藏）目的：研究对于上述问题的解决有什么意义。结论:尽可能给出量化结果。例如，“不一样”比“高、低、强、弱”差一些，“高、低、强、弱”比“高多少、低多少、强多少、弱多少”差一些。具体示例如下：结论一般是采用“总结→建议→不足→展望”的顺序，占据论文1/4的篇幅，一般字数在1500-3000字。总结：简明扼要地重申论文的主题及其重要性。重申你的主要论点与主张及其重要性。建议：基于上述总结提出未来改进的建议，这一部分可以不是必需有的，需要根据你整篇论文的主题进行选择。D. 简不足：谦虚地指出在实际论文工作有什么不足，一般情况下需要弱化个人能力因素。展望：概述未来的研究可能性，基于上述结论与不足的地方进行纠正，并进一步开拓论文论述范围，往更深入、更科学、更精准三方面靠。具体示例如下：全文到此已经有1862个字，谢谢大家耐心的看完，下面还有一些注意事项，大家一定要记得先收藏，如果可以帮忙转发给更多有需要的人~以备不时之需~先谢谢了注意事项！！！1、摘要不能出现引用，结论可以。摘要是独立阅读的文本，不能包含需要翻越论文才能理解的符号和编号，结论是给看了全文的人看得，因此允许对章节、图表、公式和参考文献等地引用。2、无论是摘要还是结论都需要用第三人称。建议采用“对……进行了研究”、“报告了……现状”、“进行了……调查”等记述方法标明一次文献的性质和文献主题。3、结论是论文的实际价值体现，切不可盲目放大，因此也不宜用如"本研究具有国际先进水平"、"本研究结果属国内首创"、"本研究结果填补了国内空白"一类语句来做自我评价。4、摘要不分段，结构严谨，表达简明，语义确切。摘要先写什么，后写什么，要按逻辑顺序来安排。句子之间要上下连贯，互相呼应。salute

毕业论文这东西是老生常谈的事情了，一般来说，这既是对你自己所学专业知识的检验和考查，也是对于自己不足的方面的一次查漏补缺吧，但更多的是对资料的搜集、整理，还有反映了你发现问题，并且怎么去解决问题能力的考查，也是对于写作能力的一种锻炼。毕业论文能反映你个人很多方面的问题，但是也能让你收获颇丰。毕业论文写的怎么样，可以很清楚的让别人了解到你的学术构思是不是特别严谨；在知识领域是否学习得很透彻；设计方案是不是很周全；立的论点是不是有依据，推论是不是符合逻辑，语义表达是不是让人一目了然。没有坚实的理论基础和庞大的知识的积累、熟练度技能这些的，小编相信很难写出一份好的论文，为你的毕业交上一份圆满的答卷。因为，毕业论文是对于学生毕业一个比较多方面的一个测试。毕业论文的写作一般分为选题、然后自己从各个渠道搜集相关的资料、拟写提纲、写开题报告、写毕业论文和毕业论文的答辩了，然后又根据各个学校的不同，有一些细微的差别罢了。下面小编就跟大家分享一下论文选题和查重这两个方面：首先论文选题是至关重要的，对于你的论文能不能顺利写完起着决定性的关键作用，然而一般来说论文选题也有一些方法的，比如：1.所选题目和研究方向是否有价值，有没有前辈研究过，他的研究是否有争议，或者研究结果是否正确等等；2.对于所选题目是否有兴趣去做研究，如果没兴趣，还是别选了，没有动力，怎么可能写出好的论文；3.所选题目是否与所研究的方向具有相关性，所谓的相关性呢就是题目与所学和研究的是否有关系。4.对于所选题目和论文的切入点范围要适当，题目和切入点过大会让论文失去研究的方向，然后不能反映中心论点和目的，而题目过小则会导致研究的问题在论文中一目了然，没有太多的可写性。第二个方面其实就是查重了，很多人在查重这方面老是无法抉择，不知道那个好，论文前中期查重的话用paperfree，因为有免费嘛，而且数据库也跟知网接近，所以这就是一个不二的选择了，论文的最后一次查重，就根据学校或者导师推荐的来，这样该是毋庸置疑的。

随着科学技术的发展和工作的需要，越来越多的人涉及到学术论文的应用写作。学术论文是依托某种理论或借助查阅文献资料，在理论上进行构想、探索，提出策略性思考，或对某一理论问题进行思辨性思考的论文。对于什么样的文章才算是一篇合格的学术论文，达晋编译认为至少要具备以下五个特征。一是学术性。指研究、探讨的内容具有专门性和系统性，是以科学领域里某一专业性问题作为研究对象。学术论文从选题上、内容上、语言表达上三方面来说，都有很强的专业性，要研究和阐述的就是诸多专业知识中的某一个问题。因此，只有在掌握专业知识的基础上，对本学科的研究领域、研究方法、理论体系等基本问题有充分的了解，才能提出有价值的学术问题，从而进行学术研究。论文所论述的内容，使用的语言都必须与所论述的学科密切相关，这是论文的显著特点。二是科学性。论文的这一特点是由其本身性质决定的。科学研究的任务是正确认识客观规律，揭示客观事物的发展规律，探求客观真理，推动人类社会向更文明的阶段发展。因此，学术论文是以科学性为前提的，这一精神贯穿着论文写作的始终。学术论文的科学性，包括研究态度的科学性、研究方法的科学性和研究内容的科学性三个方面。论文的科学性要求写作者要从探求科学真理的目标出发，以科学的世界观和方法论为指导，坚持实事求是的精神，以认真、严谨的治学态度来发现问题、研究问题、解决问题，并将揭示出来的客观规律形诸文字，加以科学的表述。三是创新性。一篇论文如果没有创新之处，它就毫无价值可言。具体说来，创新性可以体现在研究和探索前人未曾涉及的领域；可以纠正或补充前人的观点；可以综合前人的研究，揭示今后研究的方向；可以为前人的观点提供新的事实材料或采用新的研究方法等，不一而足。四是理论性。学术论文与科普读物、实践报告、科技情报之间最大的区别就是具有理论性的特征。所谓理论性就是指论文作者思维的理论性、论文结论的理论性和论文表达的论证性。很多作者的论文水平不高，其重要原因就在于论文缺乏理论性。没有理论支持的论文，只能囿于事实材料的堆积，不能从一般的现象中看到问题的本质，由表及里，由此及彼，从而达到对研究对象的客观规律性的认识。论文的理论性是作者的学识水平、理论素养和实践经验的综合反映。五是规范性。为便于交流和应用，论文必须运用规范的语言文字系统和符号系统进行表述，这也是论文不同于其他文体的特征之一。

无论是论文的书写还是数据的收集分析，最重要的就是掌握其思维方法，在开始行动之前就要对整个项目有个大致的计划和把握，每一个步骤的实施都是建立在计划之上的。比方说如果论文数据需要以问卷的形式来收集，那么问卷设计就非常非常关键，问卷设计一开始，基本上已经确定了研究思路和研究方法的使用等。所以不是等到拿到数据才开始想怎么写论文，而是要从结论出发，设计研究思路，预则立不预则废。在写作之前需要完成以下几个事情：一、了解什么是论文？一篇论文有哪几个组成部分？二、根据自己的专业和兴趣方向确定选题三、搜索相关文献资料（当然还要知道从哪里搜索）四、确定题目、制定研究路线接下来就是计划实施阶段，包括数据的收集分析，以及论文的撰写等等。一、关于论文框架标题标题应是整个论文总体内容的体现，要用词恰当，力求简短，能反映出论文的内容。关键词关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词。目录目录即文章的框架，一般在写论文之前就应该认真考虑定好大纲，注意逻辑清晰，根据文章标题样式可以使用Word自动生成。内容摘要摘要应说明研究的目的、方法、成果和结论，要突出论文的新见解，语言精炼。提要应具有独立性和自含性，即不阅读论文的全文，就能获得必要的信息。要便于检索 。中文摘要200字左右 。正文正文一般包括：引言、论文正文两部分。引言包括：研究对象和目的。主体部分包括以下内容：研究方法，研究结果，讨论，结论。正文不要车轱辘话来回说，一句话表达准确即可，尤其不要多次出现主观感受性话语，类似于感受性的需要不可以作为论文的论据。参考文献引用参考文献要注意使用标准的引用格式。二、关于选题尽量避开研究内容过于空泛或者难度太大的题目。所选题目要有创新的余地，可以展示自己研究的创新之处。三、关于搜索文献通常学校校园网都可以直接进入知网并且都是免费的，用来搜索文献完全够用。国外文献下载推荐使用SCI-hub，大部分论文都能搜索到，并且可以直接下载。四、关于研究路线如果研究涉及数据的收集分析，在研究之前最好先了解一些基础的统计学知识，方便日后能更好的分析辛苦收集来的数据。想快速了解SPSS的使用方法可以阅读：快速掌握SPSS数据分析数据分析中用到的工具一般就是EXECL和SPSS，简单的表格制作用EXECL即可，具体数据分析用SPSS，同时也推荐使用在线版SPSS(SPSSAU)，使用方法比SPSS更简单，效率更快，还提供智能化的文字分析，适合统计学小白使用。五、关于论文撰写其实确定了研究思路，有了论文的整体框架，剩下的行文只要确保前后的逻辑关系一致，文章也就水到渠成，核心还是写作论文之前要有一个清晰的思路。关于数据报告的撰写对很多人来说，得到了数据甚至分析完数据，还是不会撰写数据报告。这主要是对数据分析和分析结果的掌握不够。单独从数据分析角度上看，建议以实际需求出发，比如研究差异关系，那么首先得需要知道有没有差异，接着有了差异，具体差异情况如何。有了差异或者没有差异时，对应的建议措施应该如何。按照这样的思路，相信数据研究报告的撰写并非难事。如果是对具体数据研究方法的结论撰写有困难，也可以直接使用spssau进行分析，参考里面的智能文字分析。以及需要特别注意的在于，数据研究结论对应有什么意义，价值在哪里，对实际学术价值或者指导在哪里？这才是重点。（SPSSAU支持在线进行数据分析，拖拽点一下的傻瓜操作，帮助用户提高分析效率。同时针对每种分析方法都有详细的讲解和案例说明，想要获得更多内容可登录SPSSAU官方网站查看。）