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论文命名最新视觉报道_朗诵《我在等你》(2024年11月全程跟踪)

内容来源：安定传媒所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

论文命名

法学毕业论文文献整理技巧，省时省力！写法学毕业论文时，文献整理是个大问题。别担心，这里有一些实用的技巧，帮你轻松搞定文献整理，节省大量时间。 𐟓 建立有序的文件夹结构首先，创建一个总文件夹，命名为你论文的标题或项目名称。然后，在这个总文件夹下创建多个子文件夹，包括文献综述、各章节写作等。不建议将文件夹放在C盘或桌面，以防电脑出现问题需要格式化。可以将文件暂时放在桌面，每天同步到其他盘或外接硬盘。 𐟓‘ 文献分类和命名给看过的PDF文件命名时，要包含名称、作者和刊物。如果嫌麻烦，可以直接用Google Scholar的引用功能。如果名称太长，可以概括文献内容。如果作者不熟悉，可以不写作者，但刊物最好标注一下，避免引用低质量的刊物。 𐟓 记录阅读过的文献用Word或Excel记录阅读过的文献信息，包括基本信息、摘录和论证方式等。如果需要精读部分文献，Word更方便，可以添加笔记。如果Word文件太大，可以在第一页创建目录，方便查找和定位。 𐟓 精准定位在PDF阅读时做好标注，同时在文献记录中也做好定位。这样回头再阅读原文时就能快速找到位置。特别是写几万字的论文时，精准定位能省下大量时间。 𐟓š 分类管理对于一篇文献可能会在多个章节使用的情况，提前复制内容到其他文件夹。如果发现某些文献对当前章节作用不大，但可能对后续章节有用，也提前存到对应的章节文件夹。 𐟗‚️ 专门文件夹如果是写毕业论文，建议为开题报告、预答辩和最终答辩分别建立文件夹。这样等到最后毕业资料录入时，会感谢现在的整理工作。通过这些方法，你的文献整理工作将变得更加高效和有序，写作过程也会更加顺利。

新南方写作，文学新热点？ 𐟌🢀œ新南方写作”这个概念，就像“新东北作家群”一样，最近在学术界引起了不小的轰动。有趣的是，给“新南方写作”命名的杨庆祥老师，和给“新东北作家群”命名的黄平老师，曾经是隔壁寝室的同学，都是程光炜老师的弟子。程光炜老师关于“重返八十年代”的讨论也非常值得关注！ 𐟌𑨿™两个学术命名的提出，都与地理位置有关。一个在南方以南，一个在东北，都是远离大陆中心的文学叙述。如果联想起上世纪八十年代的寻根文学，这种从地域开始的突破，是不是文学复兴的某种信号和标志呢？ 𐟍€在这篇论文中，最重要的部分是对新南方写作四大特点的概述：地理性、海洋性、临界性以及经典性。其中第二点和第三点尤为重要，特别是中国大陆文学对于海洋书写的缺乏以及新南方的文学杂糅性特征，这些正是文学产生突破的可能。杨庆祥老师先后发表有四篇关于新南方写作的论文，引起了学界许多讨论，大家务必关注。 𐟎‹新南方写作的代表作家中，大家比较熟悉的可能有陈春成的《夜晚的潜水艇》以及葛亮的《朱雀》和《北鸢》（葛亮的《燕食记》入选了第十一届茅盾文学奖，比较可惜没能入围决奖名单，可能是还年轻吧）。此外，还有获得宝珀理想国文学奖的林棹的《潮汐图》以及林白最新出版的《北流》等，都值得关注。 𐟌𔥏楤–，无论是杨庆祥还是黄平，这两位学者都是80后，而80后的同代人批评也是一个十分重要的批评话题。黄平被戏称为“郭敬明”首席研究专家，杨庆祥则出版有《80后，怎么办》。他的著作《新时代文学写作景观》曾获得第八届鲁迅文学奖文学理论奖（文学批评领域的最高奖项），对于文学热门话题如科幻文学、AI写作等均有讨论，值得一看。今天就到这里啦，我们明天见~

电子信息工程论文选题：别选那些烂大街的！嘿，同学们！写论文的时候，选题真的很关键。别选那些太老套的题目，老师一看就知道你在网上随便找的。今天我就来聊聊怎么选一个既新颖又有趣的电子信息工程论文选题。一、选题标准（1）相对容易首先，选一个相对容易实现的题目。这样你才能确保在规定时间内完成，也不会给自己太大压力。（2）工作量达标毕设的工作量要符合学校的要求，既不能太轻松，也不能太繁重。选一个难度和工作量都在平衡点的题目。（3）新颖性最后，选一个有新颖性和创新点的题目。这样不仅能吸引老师的注意，还能锻炼你的创新思维和解决问题的能力。二、如何选题（1）别挖坑选题时要小心，别盲目选择那些看似简单但实际上难以实现的功能。确保你对自己所选技术的了解是清晰的，避免给自己挖坑。（2）难度把控如果你只是想顺利毕业，选题的难度要适中。太难可能导致无法完成，太简单则可能无法满足毕设要求。（3）如何命名题目建议按照以下标准进行命名：使用了什么硬件（技术） + 在什么场景下 + 解决了哪一类问题。这种命名方式可以清晰地传达毕设的核心内容，也有助于避免老师打回题目的情况。三、经验分享在选题过程中，避免挖坑给自己跳的情况。对于技术不清晰的同学，建议找研究生学长或老师详细咨询，确保技术和实现流程清晰。此外，注意选题难度的把控，不要选择过于复杂或过于简单的题目，以确保后续工作的顺利进行。最后，分享一个定题的标准：使用了什么硬件（技术） + 在什么场景下 + 解决了哪一类问题。这一标准旨在帮助同学们清晰地命名题目，准确传达毕设的核心内容，提高论文的质量和通过答辩的几率。希望这些建议能帮到你们，选一个既有趣又有挑战性的题目，让你的毕业设计更加精彩！𐟓š𐟒ꀀ

深度学习论文创新点大揭秘！嘿，大家好！今天我想和大家分享一些深度学习论文中的创新点，真的是干货满满哦！𐟓š 添加Attention机制 𐟑€ 首先，很多论文都会在模型中添加Attention机制，这样可以更好地关注重要的特征，提升模型的性能。 Inception模块 𐟏—️ Inception模块也是一个常见的创新点，通过不同尺度的卷积核和池化操作，可以捕捉到更多层次的特征。迁移学习 𐟌 在自己的网络模型上再添加迁移学习也是一个不错的选择，尤其是当你的数据集比较小的时候，这样可以利用已有的知识来提升模型的泛化能力。新的Normalization方法 𐟓Š 目前主要有四种normalization方法，但你也可以尝试增加一种新的normalization方法，比如Layer Normalization、Instance Normalization等，来改善模型的训练效果和性能。命名你的网络 𐟏… 很多论文会在已有的网络结构上进行改进，并在网络的某个层中添加一个新的模块或者对某个模块进行改进。为了展示创新性，他们会把这种改进后的网络命名为某某++。修改卷积核大小 𐟔犦œ‰些论文会修改经典网络中的卷积核大小，然后添加跳跃连接等操作，作为创新点。比如VGG网络中，使用小的池化核（2x2）和小的卷积核（3x3）可以减少参数量，增加非线性映射能力。膨胀卷积+残差网络 𐟌𑊥𐆨†訃€卷积和残差网络结合起来，再加上感知损失，可以让普通的卷积变成膨胀卷积，进一步提升模型的性能。扩展网络识别能力 𐟔 有些论文会扩展网络对目标的识别能力，通过横向对接多个卷积核，之后再进行相加。这样可以让模型更好地捕捉到不同尺度的特征。经典网络结构的改进 𐟏›️ 你也可以在自己的网络结构和各种经典的网络结构上进行改进，比如添加某些参数（正则项、激活函数等），这样可以让你的模型更加健壮和准确。残差块内的改进 𐟛 ️ 在残差块内再添加一个自己的模块，或者套用一个模块，这样可以进一步提升模型的性能。跳跃连接的改进 𐟌 在添加跳跃连接的时候，还可以加上其他功能，比如最大池化和均值池化相结合的方法，这样可以增大局部感受野。极限学习机 ⚙️ 有些论文会使用极限学习机代替传统的BP神经网络，这也是一个不错的创新点。总结 𐟓 希望这些创新点能给你一些灵感！无论是在经典的网络结构上进行改进，还是在自己的网络模型上进行创新，都需要不断地尝试和探索。加油吧！𐟒ꀀ

SPSS安装教程及常见问题解决方案 𐟌Ÿ 如果你在安装SPSS时遇到问题，不妨参考这篇文章。文章中详细介绍了SPSS23软件的安装步骤，并提供了一些实用的解决方案。 𐟔 安装步骤下载SPSS23软件安装包。关闭防火墙，以确保安装过程顺利进行。卸载所有之前安装不成功的SPSS软件，确保系统干净。将文件保存位置命名为全英文，避免使用中文命名，例如将“迅雷云盘”改为任意英文名称。 𐟒ᠥ𘸨灩—˜及解决方案找不到源文件：关闭防火墙可以解决部分问题。安装不成功：卸载之前安装不成功的SPSS软件，确保系统干净。文件命名问题：将文件保存位置命名为全英文，避免使用中文命名。 𐟒𛠥ㅧŽ異ƒ 即使是在较老的Windows 7系统上，按照上述步骤操作也能成功安装SPSS。如果遇到实在无法解决的问题，可以考虑寻求远程安装服务，费用通常不高。 𐟓š 祝愿希望这些步骤能帮助你顺利完成SPSS的安装，祝你毕业论文顺利完成！

20份毕业论文带队心得：从选题到答辩谁能想到，我会一口气带20个学生的毕业论文，从选题到最后的答辩，全程参与！𐟘𑠧Ž𐥜诼Œ我真心祝愿他们都能顺利毕业，也希望自己能有好运相伴。𐟍€ 经过这段时间的磨练，我总结了一些小经验，分享给大家：一开始就要严肃起来：告诉学生们这是一件非常严肃的事情，论文不过关会影响他们的毕业。统一开会，集中解决问题：20个学生，总有一些问题是共性的，提前强调可以节省时间。文件命名要有规矩：提前规定好文件命名的规则，方便他们查找和保存。心态要好：作为老师，而不是员工，遇到不听话的学生是难免的，调整好自己的心态是关键。等到他们毕业的那一刻，我相信自己也会变得更加坚强。𐟒ꊊ欢迎大家交流更好的方法，吐槽吐槽也行哈哈哈。𐟘„

深度学习论文创新点大揭秘！𐟌Ÿ 嘿，大家好！今天我想和大家聊聊深度学习论文中的一些创新点，真的是干货满满哦！𐟓š 添加Attention 机制 𐟑€ 首先，一个常见的创新点就是在网络中添加Attention机制。这个方法可以让模型在训练过程中更加关注重要的部分，从而提高性能。引入Inception模块 𐟏›️ 另一个常见的做法是在网络中引入Inception模块。这个模块可以同时处理不同尺度的特征，从而提高网络的表达能力。命名你的网络 𐟏𗯸 有时候，为了让大家更容易记住你的网络结构，你可以在已有的网络结构上进行改进，并给改进后的网络命名为某某++。这样不仅能展示你的创新性，还能增加模型的可信度。增加新的Normalization方法 𐟓Š 目前主要有四种Normalization方法，包括Layer Normalization、Instance Normalization等。你可以尝试引入新的Normalization方法，以改善模型的训练效果和性能。使用迁移学习 𐟌 迁移学习也是一个不错的创新点。你可以在自己设计的网络模型上再添加迁移学习，这样可以充分利用已有的知识，提高模型的泛化能力。修改卷积核大小 𐟔犥𞈥䚨–‡在经典的网络上修改卷积核的大小，然后添加跳跃连接之类的。比如，VGG使用小卷积核（33）代替大的卷积核，减少参数量和进行更多的非线性映射，以增加网络的拟合/表达能力。使用膨胀卷积+残差网络 𐟌Š 膨胀卷积和残差网络的结合也是一个创新点。你可以将普通的卷积变成膨胀卷积，这样可以扩大感受野，提高模型的表达能力。网络命名小技巧 𐟏 通常将自己的网络结构创新点结合原始网络结构首字母来命名自己的网络模型，例如ResNet（残差网络）、DenseNet（稠密网络）等。这样可以增加自己模型的可信度和认可度。扩展网络识别能力 𐟔 你可以扩展网络对目标的识别能力，比如横向对接多个卷积核，之后再进行相加。这样可以提高模型对不同尺度和不同分辨率的目标的识别能力。使用极限学习机 𐟚€ 使用极限学习机代替BP神经网络也是一个创新点。如果人家是最大池化，我们可以使用最大池化和均值池化相结合的方法，增大局部感受野。修改残差块 𐟛 ️ 你可以在残差块的跳跃连接上接入BN、激活、权重之类的，或者在残差块里面再用一个自己的模块，或者套用一个模块。这样可以进一步提高模型的性能和表达能力。希望这些小技巧能对你的深度学习论文写作有所帮助！如果你有其他创新点或者有任何问题，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

准研究生必备：高效读论文方法 “学习是我的快乐源泉𐟏ƒ‍♀️” 拿到一篇论文后𐟓‘，你是一字一句地读吗❓只看摘要可行吗❓看完后什么也没记住❓别担心，我来教你如何高效读论文！文献阅读步骤𐟗‚️：在知网进行高级搜索𐟔 输入关键词并选择CSSCI𐟓š 下载文献并进行重命名和编号𐟔„ 使用笔记模板摘录最精华的部分𐟓 刚开始接触导师时，我拿到了几篇论文𐟓ƒ，但对如何阅读这些文献感到迷茫𐟘飀‚经过不断尝试和调整𐟓，我总结出了一套方法，每篇论文都能留下深刻的记忆点。即使只看精读笔记，我也能复述出论文的主要内容𐟓㣀‚ 现在，我终于体会到了读文献和做研究的乐趣𐟘„，并得到了导师的认可，这让我非常开心𐟥𐯼

如何快速搞定本科毕业论文初稿？𐟓š 关于论文，我总结了一些经验，分享给大家，虽然效果因人而异，但希望对你们有帮助！初稿的步骤：选题文献研究写论文格式和语句检查给导师看论文内容：题目摘要目录绪论文献综述研究设计理论框架现状问题对策敲重点！速成论文的关键选题：选一个你感兴趣的主题，比如“网红经济”。在知网上搜索相关关键词，你会发现很多文献。接下来，缩小研究范围，比如“㗃—理论角度㗃—市㗃—行业和网红经济的关系”。选题公式：研究对象关键词+理论角度。文献研究：找有用的文献！新建一个Word文档，把你题目里的关键词拆开，分别在知网上搜索，找到篇名和你题目相似的文献，复制到新建的文档里。大概找5-6篇，最好每个关键词能保存1-2篇相关的硕士论文题目。定论文框架：边研究文献，边定论文框架。先看硕士论文，看完摘要和目录，研究他们的目录。搜集的资料越多，后面写起来越简单。文献综述：再开一个新文档，命名为“文献综述”，把第一文档里找到的篇名全部复制过来。细看文献时，如果判断为有用的文献，把时间、人名、摘要、理论、研究方法、研究意义、结论看完后，用3-4句话概括，记到第二个文档相应的题目下面。写论文大纲：看完十几二十篇文献后，心里应该有底了。这时可以参照别人的目录，定自己的论文大纲。定好了大纲，就可以开始拼接论文了。写绪论：看硕士论文的摘要，一般结构是：背景+目的、研究方法、意义。然后按照这个结构写自己的绪论。写文献综述：把上面整理的那些按时间顺序放好，直接引用，弄好尾注。研究设计：借用硕士论文的研究设计，把自己的研究说得很有意义，补充空白。理论框架：写清楚这个理论主要是什么，都有谁提出，然后写自己选这个理论的原因。结语：补好致谢和摘要。查重这块太复杂了，不能细说。总之初稿出来了，离成功就不远了。希望这些经验对你们有帮助！祝大家顺利完成论文！𐟓

“幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不幸。” 这句名言托尔斯泰的小说《安娜ⷥ᥈—尼娜》，昨天分享的那篇论文网页链接作者将这个类比到了神经网络，所有成功的网络都收敛到了一种相似的表征，而失败的网络则以各种不同的方式偏离了这种表征。论文用“柏拉图的洞穴寓言”来命名，这个寓言提出了一个理想的现实世界存在于我们的感官之外，现在训练模型的数据就像洞穴墙壁上的阴影，而模型正在恢复对洞穴外真实世界的更好表征𐟑€ 记得去年 Ilya 和 Jensen Huang 的一次炉边对谈，他解释了为什么“预训练模型”是对现实世界的压缩，模型在它内部建立了一个现实世界的投影，就像柏拉图洞穴墙壁上的阴影一样。现在，这篇论文正好证明了 Ilya 的想法：存在一个理想的、独立于模态的现实世界表征（Z），不同的数据类型（如图像（X）和文本（Y））只是对这个底层现实的不同投影。由于计算的不可约，即现实世界固有的认知不确定性，我们模型的表征也许只能无限逼近现实世界。。。论文的研究假设暗示了 AI 领域我们可以做到：更统一的表征空间如果柏拉图式表征假设成立，那么未来我们可能构建一个统一的表征空间，使得不同模态的信息可以在这个空间中进行无缝转换和交互，这将极大地推动 AI 在跨模态理解、推理和生成等方面的应用；更强大的泛化能力收敛到共同的现实世界统计模型意味着模型能够更好地理解数据的底层结构，从而提高模型的泛化能力，这将使得 AI 系统在面对新的、未见过的数据时，也能够做出更准确和可靠的预测；更接近人类的智能论文中提到了模型表征与大脑表征之间日益一致的趋势，这暗示着柏拉图表征假设可能与人类智能的本质存在某种联系。对这一假设的深入研究或许能够帮助我们更好地理解人类智能的机制，并为构建更具类人智能的 AI 提供启示；看过《智能简史》的同学应该知道，从哺乳动物开始，大脑中就有了世界模型和对现实世界的模拟，我们感知到的世界只是我们大脑的想象和模拟，而且绝大部分在出厂前就预装好了，我们只需要在现实世界中快速的学习，就能更新和校准大脑对现实的认知。就像 Ilya 在对谈中提到的，强化学习阶段和预训练同样重要，而且大部分能力的提升，都在在第二阶段习得的𐟤” 现在 AI 模型的研发范式正在进入新阶段：深挖预训练的潜能和探索后训练的无限可能！查看图片