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财务管理论文选题与写作全攻略! 想要你的财务管理论文脱颖而出?这里有一份详尽的写作指南,助你一臂之力! 选题精准:选择一个具有实际应用价值的课题,避免过于宽泛或抽象。𞋥悯企业财务风险管理的优化”或“中小企业融资模式分析”,结合实际数据分析,解决真实问题。 文献综述深刻:全面梳理现有文献,找出研究空白,并提出创新性见解。 引用高质量期刊文章,通过对比不同观点,展示你对财务管理领域的深刻理解。 研究方法科学:选用合适的研究方法,确保数据有效性!定量分析或案例分析都能提升论文质量。 示例:运用财务数据分析,利用SPSS或Excel分析财务数据趋势,得出有价值的结论。 结果分析精准:数据分析要简洁明了,利用图表直观展示,增强论文说服力! 通过统计分析、图表展示,清晰解释数据结果,让结论更具说服力。 结论实用:总结研究发现,并提出实际的财务管理建议或政策建议!ኦ衦“研究表明,[结论],对财务管理实践具有重要意义,可以为[行业]提供切实可行的改进策略。” 掌握这些技巧,让你的财务管理论文在众多作品中脱颖而出,轻松拿高分!
学术写作中如何巧妙使用引用? 在学术写作中,引用是一个至关重要的环节。它不仅能支持你的论点,还能展示你对相关研究的了解和学术素养。那么,如何巧妙运用引文,增强论文的可信度和说服力呢?让我们一起来探讨吧!ኩ择权威的引文来源:引用文献时,确保选择来自高权威、高可信度的学术期刊、专业书籍或权威机构的引文。这样可以让读者对你的研究有更高的信任感,加强论文的学术性。 适度引用:引用他人的观点和研究成果时,要适度解释和扩展,展示你对引文的理解和运用。避免过度引用,要有自己的思考和研究成果。 引发思考的引文:选择那些有深度的引文,能够引发读者的思考和共鸣。通过引用有趣的观点和观察,吸引读者继续阅读并深入探讨你的论题。튦引文格式:在学术写作中,引文的格式十分重要。确保引文格式符合所采用的学术风格,如APA、MLA或Chicago等,避免因引文格式错误而降低你论文的可信度。 引文与论证相辅相成:在论文中,引文不应单纯堆砌,而是要与你的论证相辅相成。通过引用相关研究结果,支持你的论点,并说明你的研究与前人的关联性和创新之处。ꊨ入文中的引用:在引用引文时,要注意将其融入到你的文本中,不要突兀地插入。可以用适当的引言、过渡句或解释来引导读者理解引文的上下文。 引文是学术写作中的一把"利器",能够加强你的论证和支持你的观点。运用恰当的引文,能够提升你论文的学术性和可信度,让读者对你的研究印象深刻。在写作过程中,要注意选择可信的引文来源,适度运用引文,让引文与你的论证相得益彰。相信通过巧妙运用引文,你的学术论文将更加出彩!밟
文献综述的万能模板 提供研究背景:首先,你需要概述你所在研究领域的历史、主要理论、重要发现和核心概念,为读者提供一个清晰的研究背景。 揭示研究现状:详细展示当前研究领域的主要成果,同时指出存在的争议和未解决的问题,帮助读者了解当前研究的进展和局限性。 明确研究空白:通过揭示研究现状,你可以发现研究中的空白和不足,这些往往为新研究提供了切入点或创新点。 支持研究假设和理论框架:通过引用权威文献和专家观点,你可以为自己的研究假设和理论框架提供坚实的支持。 建立研究方法和设计的基础:借鉴前人的研究经验和教训,选择最适合你研究目的和方法的研究设计和技巧。 增强论文的说服力:通过引用权威文献和专家观点,你可以增强论文的可信度和影响力,让你的观点更有说服力。 为读者提供有价值的参考:最后,你的文献综述可以为读者提供有价值的参考,帮助他们了解该领域的研究现状和发展趋势。 总之,一个好的文献综述是论文的重要组成部分,它不仅可以帮助你更好地了解研究领域,还可以为你的研究工作提供有力的支持。使用这个万能模板,你可以轻松地完成高质量的文献综述!
香港理工大学LLM多级知识增强研究 标题:多级知识增强LLM的RAG表现 来源:arXiv, 2407.21276 ️文章简介 𘧠究问题:如何在现有的检索增强生成(RAG)方法中平衡“精确度”和“召回率”,特别是在处理领域特定问题时。 𘤸贡献:论文提出了一种多层次的知识金字塔结构和定制的查询策略,以实现精确度和召回率的更好平衡。 重点思路 𘥅夽 𘩢域大模型(LLM):LLM的一个子集,专门用于理解和生成特定专业领域的文本,但领域微调会降低通用性,可能导致灾难性遗忘。 𘒁G:通过结合上下文学习的检索知识来增强LLM的生成能力,但过多的噪音和冗长的上下文会对推理性能产生负面影响。 𘧟娯增强:将LLM与附加知识库集成以促进情境学习,图谱是一种形式但具有挑战性。 方案 𘧟娯基础:构建一个三层知识金字塔,包括本体层、知识图谱层和原始文本层。 𘧟娯补全:识别存在于较低层但高层不存在的重要概念和关系,合并到更高层中以增强知识的完成度。 𘧟娯凝练:利用高层的结构化知识消除低层的冗余信息,以自上而下的方法提高金字塔的紧凑性。 𘥤级查询:采用自顶向下的查询方式,如果在更高层找到答案则返回结果,否则继续查询下一层。 分析总结 𘐯lyRAG方法在不同组别、不同骨干和两个基准测试中均超越了其他最先进的方法。 𘐯lyRAG在精确度和召回率之间实现了更好的平衡,特别是在精确度上的提升更为显著。 𘧟娯补全与知识凝练,显著提高了问题回答的结构化数据使用率。 𘦜줽层作为知识库在提高精度方面发挥着突出的作用,KG层对提高精确率或召回率表现出平衡的影响。 ᤸꤺ点 论文提出了一种多层次的知识金字塔结构和定制的查询策略,以实现精确度和召回率的更好平衡。
审稿人会查原始数据?护理论文原始数据模板 杂志社要求上交医学论文的初始数据,其核心目的是为了维护研究的透明度与可复制性。通过这种方式,研究者们能够核实研究结论的精确性,避免数据篡改和学术不端现象的发生。此外,提交原始数据亦是对研究品质的一种担保,这有助于增强论文的可靠性和学术影响力。 原始数据要注意: 1⃣每篇论文数据不同,编写出来的都不一样 2⃣原始数据没有明确的格式要求 3⃣假如以前的原始数据没保存,可以倒推还原 4⃣现在晋升职称和杂志社对论文原始数据已是硬性条件。 ✅会编写原始数据的抓紧自己整理,实在不会编写的,后台私信只回复我“模板”2个字即可,不然消息太多看不到,我已为大家整理好,直接参考着写就行(如图)
无图增强!对比学习新思路 最近在SIGIR 2022上有一篇关于推荐系统和对比学习的论文引起了不小的关注,名字叫做《推荐系统中没有图增强的对比学习》。这篇文章是由昆士兰大学的研究人员发表的,主要探讨了图增强在推荐系统中的必要性。 对比学习在推荐系统领域正逐渐流行起来,原因有两个:一是这是AI领域的热门话题,二是推荐系统中的数据稀疏问题依然严重。对比学习不需要标签数据就能提高节点向量的质量,这确实很吸引人。之前的几篇论文基本都是先对user-item二分图进行数据增强(比如节点或边的mask/dropout),得到两个图(或者说views),然后用对比学习(InfoNCE)作为目标函数。 然而,关于对比学习起作用的原因,却鲜有人分析。特别是有些工作发现,即使在数据增强时dropout很大(比如0.9),构造的图极度稀疏,也能提升节点向量的效果。这就让人好奇了,在推荐系统+对比学习的范式中,图增强真的有必要吗? 这篇文章直接给出了结论:重要的是InfoNCE这个损失函数,因为它能减弱流行度偏差(popularity bias),而不是图增强。不过,图增强也不是完全没有作用。考虑到一般的图增强操作比较复杂,有点鸡肋。那么,有没有比图增强更简单又高效的方法呢? 这篇文章提供了一个新的思路,虽然图增强不是完全没有用,但相比于复杂的图增强操作,InfoNCE损失函数可能是一个更简单有效的选择。希望这个发现能为未来的研究提供一些新的方向。
如何根据导师的论文修改意见高效修改? 导师的知识储备确实比学生丰富得多,但时间有限,所以他们的反馈往往言简意赅。这就导致有时候我们看不懂修改意见,甚至感到一头雾水。那么,如何高效地修改论文并顺利通过答辩呢?关键是要学会如何根据论文的思路逐条拆解修改意见。 表达感激之情 首先,要感谢导师的耐心审阅和宝贵意见。这让我们深刻认识到论文在内容逻辑上存在的问题。 针对摘要部分 在后续的修改过程中,先集中精力完善论文的整体框架和思路,确保摘要能够准确反映论文的核心内容和研究成果。 研究背景的修改思路 先明确SIB的定义、运行机制和与其他公共服务提供模式的区别,然后逐步深入到国际社会效益债券的应用现状、我国的应用现状(发展趋势)以及主要参与方及互动关系。在此过程中,注意避免信息的堆砌,力求言之有物。 国内外研究现状的扩充 认真思考为什么研究政府、投资人和社会三者的角色,并将社会治理理论和合作治理理论融入研究现状中。努力查找和阅读更多的国内外文献,确保文献与本文理论紧密融合,增强论文的理论支撑。 第四章案例分析的完善 突出政府、投资人和社会是如何互动的,以及互动中存在的问题和解决方案。考虑政府内部和外部因素如何影响这三者的互动,使案例分析更加全面和深入。在案例选择上,尝试寻找不同文化圈和发达及发展中国家的例子进行分析,以增加案例的多样性和丰富度。 整体工作量的提升 ⚙️ 在后续的修改中,认真整理和扩充论文内容,特别是加强对关键问题的深入分析和讨论。如果条件允许,考虑进行访谈以获取第一手资料,增加论文的实证性和丰富度。 通过以上步骤,你就能高效地根据导师的修改意见逐步完善论文啦!祝你好运!ꀀ
初次写论文?这些小技巧你一定要知道! 写学术论文对于很多新手来说,真的是一项挑战性极强的任务,尤其是初次尝试的小伙伴们。别担心,我来给你们分享一些小技巧,帮助你们顺利完成论文写作。从语言使用到结构安排,再到学术规范,统统搞定! 语言使用 避免使用第一人称:在写学术论文时,用“我”这样的第一人称会让文章显得太主观,缺乏学术的客观性。建议用“笔者”或者“本研究”来代替。比如,在描述研究过程时,可以说“笔者对相关文献进行了详细的回顾”或者“本研究采用了定量分析的方法”。这样不仅符合学术规范,还能让文章看起来更正式、更专业,读者也会更信任你的研究结果。 避免感叹号和问句:学术论文主要以陈述句为主,尽量避免使用感叹号和问句。感叹号会让文章显得情绪化,而问句则可能让文章显得不够严谨。陈述句能让你以明确、直截了当的方式表达研究内容和结果,增强论文的权威性和可信度。问句可以在文章的结构和结论部分适当使用,但尽量减少。比如在结论部分可以提出“这项研究是否能够应用于其他领域?”这样的问题,但其他部分还是尽量避免问句,保持论文的严谨性和逻辑性。 避免排比句:排比句在学术论文中显得没有学术逻辑,尽量避免使用。虽然排比句可以增强语言的气势,但在学术写作中,它们往往会使文章显得过于华丽而缺乏实质性内容。学术论文需要的是清晰的论述和严谨的逻辑,而不是华丽的辞藻。比如在讨论研究方法时,应具体、清晰地描述各个步骤,而不是使用排比句进行笼统的概述。这样可以确保论文内容的具体性和可验证性,增强研究的可信度和科学性。 希望这些小技巧能帮到你们,祝大家写作顺利,论文发表!✨
论文润色技巧大揭秘!✨ 嘿,大家好!最近总有小伙伴们找我帮忙看看他们的论文,说是觉得语言有点怪怪的,但又不知道具体怎么改。其实,论文润色确实是个大学问,今天我就来分享一些实用的小技巧,帮你让论文语言更专业、更学术。 保持客观 在写论文的时候,尽量保持语言客观。避免用“我觉得”、“我认为”这样的主观表达。试着用更科学、更客观的方式来表达你的观点。比如,你可以说“研究表明”,而不是“我发现”。 适当地使用专业术语 有些专业领域术语很多,但大面积使用术语会影响阅读体验。合适地加入一些专业术语可以增强论文的学术性,但记得避免使用缩写、俚语或口语。用正式的、学术性的语言和标准语法,选词要准确,避免模棱两可。 明确表达观点 在论文中,每个句子都应该有明确的意义和目的。避免使用含糊不清的词汇或短语。每个段落都应该有明确的主题,并围绕这个主题展开。这个会集中体现在小标题上,让读者一眼就能抓住你的主要观点。 严格引用参考文献 不要把别人的话复制粘贴当做自己的论文语言。每个人有自己的写作风格与语言习惯,如果你使用了其他人的研究或理论,是能够直接感知到上下文不连贯的。所以一定要在文中适当地引用和参考文献,不仅能够增加论文的可信度,也显示了你的论文是有根据的。但引用的数量不宜太多,在论文结论、论文实证、问题陈述、论文摘要部分不要引用,这样会给人一种你没有自己思想观点的感觉。 保持清晰和简洁 ኩ🥅使用冗长的句子,一个长句可以分为三段式的结构:背景阐述、主体问题阐述、其他信息交代。尽量使用清晰、简洁的语言来表达,使论文更易于阅读。 全文审阅 在完成初稿后,一定要仔细校对你的论文。可以借用外界工具对论文进行检查语法、拼写、标点符号,以及确认所有的引用和参考文献都正确无误。让其他人站在第三者角度对你的论文进行一次审查,以发现你可能忽视的问题。 论文语言如果调性把握不准就不能称之为论文,再好的建模、选题都会被湮灭。希望这些小技巧能帮到你们,让你们的论文更上一层楼!如果有需要论文把关的,可以随时找我哦!銊加油!ꀀ
论文复现指南:从零开始到创新 最近在给几个朋友一对一辅导深度学习项目。如果你也在为论文复现发愁,不妨看看这篇文章,或许能给你一些启发。想象一下,你面前有一篇光辉的论文,里面描述了一个前沿的图像分类方法,背后支撑它的是一个CNN神经网络。你想要在这个基础上更上一层楼,创造出自己的独特成果?那就跟我来吧! 一、 深入理解原代码 首先,你需要深入理解CNN的原理和结构,搞清楚输入输出的关系,以及训练过程中的细节。别忘了查看数据预处理的技巧,看看作者是如何增强数据的。 二、𐦍理之旅 原始数据是什么样子?它们可能是图像,需要裁剪、缩放或者旋转。利用Python的工具,比如Pillow或OpenCV,来操控这些图像。 三、✂ 个性化数据预处理 试着更换数据源,或者尝试新的增强方式,比如随机裁剪、旋转。确保每一步都稳如泰山,数据的旅程需要始终如一。 四、ᠧ垧𝑧理解CNN的结构蓝图,探索优化器、损失函数和评估标准的选择。这些细节将决定你的模型能否成功。 五、 打造个性网络 试着添加、删除层次,或者更改激活函数、dropout等。还可以探索不同的优化策略和学习率。 六、堧实验 用GPU或TPU火力全开,确保每一处改动都行云流水。别忘了记录每一次实验的结果。 七、 细致单元测试 确保每一小步改进,都不影响原有的和谐。每个细节都需要仔细测试。 八、⚙ 集成新进展 将你的新进展与原始代码完美融合,成为一体。这样你的努力才能更好地服务于原始作品。 九、砧 詝⦣测 以验证集为试验场,检验精度与性能。确保你的改进确实提升了模型的性能。 十、䠦交升华之作 测试无误后,高高兴兴提交,不忘注释与文档的完善。这样你的努力才能得到更好的传承。 结语 论文复现,如同探险,需要工具,如Python、PyTorch;更需要智慧,深入理解、尝试创新。最终,你的努力将为原始作品赋予新的生命与价值!
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