倍数小论文前沿信息_9的倍数特征小论文(2024年12月实时热点)
研究生学术论文常见问题总结(三) 在写学术论文时,很多人认为只要结果好就行,其实不然。好的结果有时也会被拒稿,主要是因为论文的逻辑结构混乱,让人不知道你在说什么。以下是一些常见的问题: 结果部分逻辑混乱 研究结果只是简单罗列:有些论文把完全不相关的内容放在一起,搞得读者不知道你在说哪件事。比如,有一次我看到一篇论文,作者先写了力学性能结果,然后写组织观察,突然又列出力学性能,再来微观分析,像写博文一样想到哪写哪。 实验部分与结果不符:有些论文在实验部分说了做了某某研究,但在结果中完全看不到这些结果。还有一种情况是在结果部分写了某一些结果,但这些结果在研究方法中根本没有提及。 图表制作粗糙 图片中字特别小:有些研究生为了省事,直接把机器照的图片放上来。这些图片在一个屏幕上看时很清楚,但压缩到一篇论文里就很难分辨了。 图片格式混乱:多个图片放在一起,一按回车,图片格式就全乱。经常帮助他们修改论文,他们给我的时候还能看清楚,但我一修改里面的问题,图片就乱动,让人找不到北。 实验曲线缺乏误差棒:有些研究生在论文里说自己对实验进行了多次重复,但在图片中只有一个数值。 图片比例不一致:有时候一组照片,其中一张放大倍数是100倍,而另一张又变为了200倍。放在一起本来是方便人们观察差别的,但由于倍数不一样,让人无从比起。 表格格式不统一:有些地方的表格采用三线,而另一些地方则是全部实线。 总之,写学术论文不仅要有好的结果,更要注重逻辑结构和图表制作。希望这些总结能帮助大家更好地写作!
SCI论文写作心得:从零开始到发表的秘诀 写作SCI论文需要遵循一些关键原则,以下是一些实用的建议: 图表与图例 大图和小图的顺序要符合科研逻辑,逐层递进(这需要多读精读文献); 图例中的文字标注要简洁明了,读者必须能够理解; 每个小图的图例要全面描述,缩写和放大倍数等信息要清晰标注; 大图和小图中的字体要分层次设置,至少两级梯度大小; 图表的排列顺序要按照文章讲述的先后顺序排列。 结果部分 写作内容要按照总-分-总的逻辑结构展开; 每个区块的内容框架为:上下文逻辑链接(为什么做)-怎么做-什么结果-结果提示或结论是什么; 内容写作要简洁、逻辑清晰、结果阐述详尽; 按照逻辑分块,逐块写作,前后呼应一致; 内容要足够详实,确保每位读者都能看懂。 引言部分 写作逻辑要逐层递进,引出研究科学问题; 引用文献要紧密贴合研究主题(初学者容易写很多不相关的内容,需要有意识克服)。 젨襈 无需将所有结果都进行讨论,抓住研究核心点进行局部拓展讨论; 引用文献中的内容参与讨论,只需提取出对本研究有提示的局部结果,结合到本研究中,不必是引用文献的全部内容。 这些原则看似简单,但非常实用,需要细细体会,方得妙处。希望这些经验能帮助大家更好地写作SCI论文!
行测备考攻略:你真的了解行测吗? 行测题型解析 行测主要包括30道单选题,涵盖言语理解与表达(8-10道)、判断推理(19-25道)、资料分析(10道)和数量关系(近几年考得不多)。 公基与申论 公基部分有13-15道选择题,而申论部分则包括3道大题和应用文或议论文写作1道。 🠥䇨建议 公基:时政是重点,日常积累很重要。可以跟着系统的网课过一遍基础知识,重点关注重要会议、讲话精神或重要文件。 行测: 资料分析:掌握比重、增长、倍数、截位直除、百化分等公式和速算技巧。多做题,注意时间、单位等坑点,多用选项差异和分析、速算秒题,目标冲上90%。 判断推理:图推是重点,多刷题多总结,提高图形敏感度。同时掌握思维关键点和蒙题口诀。 言语理解与表达:准备一个本子,记下每天做题遇到的近反义词、混淆成语、高频词,晨读背诵,睡前回顾。阅读时注意边读边画关键词,结合三词两句明确逻辑、意图、主旨等。 申论备考 申论中作文占大头,写作时要注意开头要有亮点,分论点对仗小标题,内容要有递进关系,结尾则是金句开头+总结论点+展望未来。日常积累的素材要应用进去,每周练习2篇,增加写作的手感。
雅思写作高分攻略:从入门到精通 ### 小作文写作指南 开头改写题目:别直接抄题目!尽量用同义词、改变词性或者调整句式来改写。 近义词替代:比如题目中的spending,可以用expenditure替换。 改变词性:把名词consumption改成动词consume。 改变句式:试试主被动句的转换。 第二段写概述:别只顾着记单词和句式,先概括图标的总体情况。 动态图:描述总体走向,比如股票行情,是涨是跌,波动还是平稳。 静态图:找出最突出的那个“王”,比如最大的、最小的,然后描述总体趋势,不带具体数值。 第三段详写具体数值:注意选取关键数值,别面面俱到。 静态图:最大值、最小值,有倍数关系的或者相似的数据。 动态图:首尾数值、趋势反转的数值、最大值、最小值等。 结尾总结:如果第二段已经写了概述,结尾可以省略总结;如果放在结尾写,也可以。 大作文(议论文)写作指南 开头:背景引入+改写题目+表达立场和观点。 主体段:每段写一个论点。可以先写反对的观点,说明理由和论据;再写支持的观点,提出论点和例子。 欲扬先抑:先客套性地说反方观点有一定道理,然后转折说虽然反方观点有利,但我方观点……,然后分点列述原因。每个body段最好用“论点+解释+例子”的结构。 结尾:重申强调你的立场。 备考资料推荐 Simon老师的课:从考官角度分析雅思写作高分技巧,写作逻辑思维更地道。 宋凌的写作素材包:问卷调查个性化定制素材,每个部分还给出几个高分答案,搭配Simon老师的结构,作文保6.5很稳! 希望这些技巧和资料能帮到你,祝你早日在雅思写作上取得高分!
深度学习调参指南:15条实用技巧 最近在给几个朋友一对一辅导关于论文复现的课题,发现调参真的是一门学问。以下是我总结的一些调参经验,绝对实用! 基础工作:模型选择和数据清洗 斥 ,调参只是锦上添花,真正的基础是模型选择和数据清洗。选个好模型,数据干净,调参会事半功倍。 模型选择 找已经验证过的模型:避免自己从头开始写代码,找那些已经被验证过的模型,省时省力。 小数据集微调:如果数据量不大,用带预训练参数的模型进行微调,效果会更好。 数据处理 大数据量估算时间:先用小样本估算一下训练时间,避免长时间等待。 数据增强:视觉问题一定要用数据增强,效果杠杠的。 数据预处理:均值0,方差1的数据预处理有助于模型训练。 调参小贴士 ️ Loss function选择:如MSE、Cross entropy、Focal等,根据具体情况选择。 Learning rate和batch size:先调batch size再调learning rate,避免太大或太小,常设为16的倍数。 Epoch number和early stopping:及时停止训练可以避免浪费资源。 Optimizer优化:Adam收敛快,SGDM精度高,根据需求选择。 Activation function激活:常用ReLu、Sigmoid等。 权重初始化:首选预训练参数,其次是Xavier初始化。 Dropout正则化:简单高效,首选0.5。 Batch normalization:好用又稳定。 观察模型学习和泛化能力:时刻关注模型的泛化能力。 调参笔记:每次只调一个参数,方便记录和调整。 模型参数筛选:除了loss函数外,设定一些规则来引导调参方向。 总结 调参是个细致活儿,需要耐心和经验。希望这些小技巧能帮到你,让你的深度学习项目更加顺利!如果你有任何问题,欢迎随时交流哦!
AACT论文怎么写?看这篇! 会计学是研究企业在一定营业周期内如何确认收入和资产的学科。 学习会计专业不仅意味着准备财务报表和记录企业交易行为,更重要的是参与企业合并、质量管理、信息技术在财务方面的应用、税务战略以及企业管理决策活动。 相关专业包括:会计、金融、投资、金融市场、金融工程、金融风险管理等。 在撰写AACT dissertation时,常见的模型包括: 收益率模型:在特定假设条件下,用债券自身的承诺收益率表示债券价格的模型。 收益评估模型:以股票价值是每股收益的某一倍数为前提的任意股价评估模型。 信息含量模型 计价模型 盈余质量模型:包括稳健性模型、盈余管理模型、会计透明度模型。 选题推荐: 研究企业如何报告其环境、社会和治理(ESG)绩效,以及这些信息如何影响投资决策和企业的长期价值。 研究不同国家会计准则的比较,国际会计准则的采纳和实施,以及全球金融报告标准对跨国企业的影响。 研究财务报表分析的方法和工具,以及如何利用财务信息做出战略性和投资决策。 研究企业如何进行税收筹划以最小化税负,探讨税收政策对企业决策的影响。 研究税收改革、避税与合规等议题。 如果你需要dissertation辅导、润色,或者有任何关于AACT的问题,欢迎提问!
应届备考40天省考上岸:避坑指南 去年,我一边忙着写毕业论文,一边备考省考,总共也就学了一个多月,最后竟然成功上岸了!虽然过程中踩了不少坑,但结果还是让我挺满意的。今天,我就来分享一下我的备考经验和避坑指南,希望能帮到正在准备省考的小伙伴们。 ✨选岗小贴士 首先,我强烈建议还在校的学弟学妹们报考应届岗,因为分数要求相对较低,上岸几率更大。如果你的专业比较冷门,报不了理想的单位,也可以考虑县级的岗位。虽然工作条件可能艰苦点,但竞争压力小,而且对未来的晋升也有帮助。我身边有几个同学就是考的县单位,每天有班车接送,生活也挺方便的。 ✨考试内容 省考一般包括行测、申论和面试三个部分: 行测:不同省份的考试时间和题量不一样,但大多数是120分钟130道题,平均每道题不到50秒。 申论:一般是150分钟,包括小题和大作文,大作文一般留给40—50分钟。 面试:省考面试大多是结构化小组和无领导面试,难度比普通的结构化面试大。 ✨备考经验 行测:我刷了5000题,但只集中刷了自己薄弱的模块,比如言语理解、资料分析和判断推理。这样有侧重的准备可以节省时间。常识和数量关系随便涂涂,也能拿到65分以上。 资料分析:需要熟记的公式有基期、现期、增长率、增长量、倍数、比数等,速算技巧有分数法和百分法。我每天练一张专门的速算题,这样集中刷题提分快。 申论:申论小题的技巧就是研究答案,抄材料。因为没有固定答案,我一般是拿两本答案对着找中间重复的,比如这个有abcd,那个有bcde,那bcd就是我敲定的高分答案。 面试:面试准备时间很紧张,大多不到一个月。我先在家看了维远特训面试课,跟着老师把基础理论和思维框架学得差不多了,才去的线下班练题。面试的关键是思路,只有把这个掌握好了,才不会担心题目一直变化。而且这个课时也不长,一周就能看完,不会耽误后续安排。 减少社交和焦虑:专心备考!多看别人的经验,少看毒鸡汤文! 希望这些经验能帮到你们,祝大家都能顺利上岸!
小米有限公司偿债能力深度分析 探索小米有限公司的偿债能力,我们可以从以下几个方面展开: 引言 研究背景与意义:阐述企业偿债能力分析的重要性,并解释为何选择小米有限公司作为案例研究。 研究目的:明确论文将探讨的问题和目标,包括评价小米的偿债能力及其对企业经营的影响。 论文结构:概述论文的章节安排和主要内容。 理论基础 偿债能力的定义与指标:解释企业偿债能力的概念及其在财务分析中的重要性。介绍常用的偿债能力指标,如流动比率、速动比率、资产负债率、利息保障倍数等。 偿债能力分析方法:描述偿债能力分析的主要方法,包括财务比率分析、趋势分析、比较分析等。 小米有限公司概况 公司背景与发展历程:简要介绍小米的公司背景、业务范围和发展历程。 财务状况概览:提供小米的主要财务数据和财务报表,包括资产负债表、利润表和现金流量表。 偿债能力分析 流动性分析:测算和分析小米的流动比率和速动比率,评估其短期偿债能力。 资本结构分析:计算和分析小米的资产负债率,评估其长期偿债能力和财务风险。 利息保障分析:计算和分析小米的利息保障倍数,评估其支付利息的能力和财务压力。 现金流分析:分析小米的经营活动现金流量,评估其通过经营活动产生现金以偿还债务的能力。
金融小王的投行实习与估值建模分享(二) 大家好,我是即将在帝都读研的金融小王。本科毕业于一所普通的211高校,国贸专业。四年本科经历丰富,包括五段实习、四篇论文、三个社团、两次创业、一次校园十佳舞蹈冠军,还通过了CFA一级考试。考研二战后,我现在正在准备研零生活,已经通过了三门CPA科目,有两份实习和一篇论文。 今天继续分享估值建模系列,这次介绍的是绝对估值法——股权自由现金流折现模型(二)。 终值的估算 Gordon永续增长模型 在这个假设下,公司的股权自由现金流按照稳定的增长率(g)永续增长。 终值倍数法 在计算股权自由现金流的终值时,可以对详细预测期最后一年相关倍数(如市盈率、市净率等)进行预测,从而计算终值。 股权自由现金流折现模型与红利折现模型的比较 理论上,同一公司的股权价值用这两种方法计算应该是一样的。但在实际操作中,由于使用的折现率(权益的必要报酬率或权益的资本成本)相同,但每年发放的现金红利和FCFE不相等,估算出来的股权价值也会不同。 通常来说,公司实际支付的现金红利小于FCFE,可能的原因包括: 保持稳定性 ❗️ 公司通常愿意保持稳定的红利发放,原因有两点:其一,减少红利的发放通常会被投资者视为是公司经营业绩下降的信号,从而影响股价;其二,即使公司的盈利能力提升,公司一般也不会轻易提高红利的发放比例,因为它不确定这样高的盈利能够持续多久。 未来的投资需求 ❗️ 如果管理层预期公司在未来的一段时间内会发生重大的投资行为,则它会倾向于保持一定的多余现金以备投资。 税收影响 ❗️ 由于股东收到分红时需缴税,而暂时留存在公司中可以推迟缴税。此外,不同国家和地区对红利和资本收益的税率也有不同规定,所以有时少分红可能带来实际税额的节省。 管理层的利己行为 ❗️ 对于公司的管理层来说,他更可能从留存的现金流中获益,而不是发放给股东的红利。一方面,现金的留存可能带来公司未来的发展,从而实现管理层的目标。另一方面,当公司发展处于低谷时,管理层也需要备用资金,以帮助公司渡过难关,保持其管理地位。 今天的分享就到这里,点赞、收藏、关注,期待后续更新~
盼望多年的电子玩具 我终于也有啦[嘻嘻] 从20年喜欢iPad 结果攒的钱买了电脑因为写论文会用到,结果就成了后面满眼的羡慕别人,哈哈(现在闲置) 起因是21年备考,一直在用手机听课屏幕太小。用电脑倍数不了,看课太慢!浪费时间… 后来考上啦又备考别的证书,上学赚的钱只够吃饭的,就断了念想。 23年之前用的手机内存不足,所以这年攒的兑换了新手机𛊥4年正式上班,有了收入,18、19岁的遗憾也终究是让我努力上了[嘻嘻][嘻嘻][嘻嘻]
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