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论文数据标注权威发布_数据分析怎么写范本(2024年12月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

论文数据标注

毕业论文数据？轻松搞定！ 𐟎“ 毕业论文写作中，选择合适的案例公司至关重要。如果你正在寻找非上市的中小型企业数据，这里有几个简单有效的方法可以帮助你： 1️⃣ 国泰安和Wind数据库：国泰安数据库是一个不错的选择。进入数据库后，选择“数据中心”，根据需求选择子数据库，然后设定时间段和代码。在股票市场分类中选择“中小板企业”或“创业板”。 2️⃣ 深圳证券交易所：这里提供了中小板企业的详细信息，方便你筛选和查找。 3️⃣ 中国工业企业数据库：专注于工业企业数据的收集，虽然有限，但也是一个有效的数据来源。 4️⃣ 天眼查、企查查：这些平台上有一些中小企业的信息是公开的，可以直接使用。 5️⃣ 中小企业统计年鉴：这本年鉴里通常会有大量的中小企业数据，可以作为一个重要的参考。 6️⃣ 参考文献：查看相关中小企业的参考文献，数据来源通常会在文中标注，顺着这些线索可以找到你需要的数据。 𐟔 通过以上方法，你可以轻松获取到非上市的中小型企业数据，为你的毕业论文写作提供有力的支持。

学术不端行为详解及处罚措施学术不端行为包括但不限于以下几种情况：抄袭：未经适当引用，直接或部分地复制他人的文字、观点、研究成果等。数据伪造或篡改：操纵实验数据或调查数据，使其与实际情况不符。自我抄袭：在不同论文或项目中重复使用已发表的内容，而未标注或声明出处。未经授权的合作：未经合作者同意，使用其研究成果或观点。不当引用：在引用他人研究成果时，没有适当标注出处或使用不规范的引用方式。数据操纵：对实验或调查数据进行有意识的改动，以获得期望的结果，损害数据的真实性。作弊：在考试或评估中使用禁止的辅助工具或通过其他非法手段获得不当的成绩。处罚措施：学术界对学术不端采取严肃态度，对涉及学术不端行为的学生或研究者，可能采取以下处罚措施：学术警告：对初犯或较轻微的学术不端行为，可能会给予学术警告，提醒其遵守学术规范。论文/项目撤销：对涉及抄袭、数据伪造或篡改等严重学术不端行为，相关论文或项目可能会被撤销。学术惩罚：学术界可能对学术不端者进行学术制裁，限制其参与学术活动、研究项目或学术组织。学业处分：严重的学术不端行为可能导致学业处分，如学业暂停、学业终止或学位取消。永久性记录：学术不端行为可能被永久性记录在学校的档案中，影响个人未来的学术发展。不同学校对学术不端的处理可能会因具体情况和严重性而有所不同，处理政策也可能随时间而变化。

𐟓Š图表数据来源标注全攻略𐟓 𐟤”你是否在撰写论文时，对图表数据来源的标注感到困惑？别担心，这里为你提供详细指南！ 𐟓Œ对于根据文献资料自行绘制的图表，名称标注格式应为五号黑体，居中放置在表的上方或图的下方，并标出“+”号。同时，别忘了在当页下方作出注释，并全文顺序编号哦！𐟓 𐟓Œ若直接从参考文献中复制图表，名称标注格式有所不同。此时，应使用五号宋体（特殊情况下可选更小字体），单倍行间距，居中放置在表的上方或图的下方，并标出参考文献号，全文顺序编号。𐟓˜ 𐟒ᥰ贴士：在标注数据来源时，务必确保格式正确、清晰，以便读者能够轻松识别和查阅相关文献。同时，注意全文顺序编号的一致性，避免出现混乱。 𐟎‰现在，你是否对图表数据来源的标注有了更清晰的了解呢？赶快试试吧！

深度学习SCI论文写作5大技巧 1. 𐟔 研究选题与热点追踪例如，近年来自监督学习在深度学习领域成为研究热点。你可以选择这一方向，深入研究自监督学习在图像识别或自然语言处理等领域的应用。通过对比实验，证明你的方法相比传统方法有更优越的性能。技巧：使用学术搜索引擎定期追踪领域内的研究热点和最新进展。选择与你的研究背景相符、且具有实际应用价值的课题。 𐟓ˆ 数据集的构建与选择你可以构建一个专门针对某一具体问题的数据集，例如，在医疗图像诊断领域，创建一个包含多种疾病的大型医疗图像数据集。技巧：除了自己构建数据集，也可以选择使用公开数据集。但在选择数据集时，要注意数据集的大小、质量、标注准确性等因素，以及该数据集在学术界的认可程度。 𐟒ᠦ补ž‹创新与性能提升针对现有模型的不足，你可以提出一种新的网络结构或训练策略。例如，在目标检测任务中，你可以设计一个轻量级的网络结构，既保证检测精度又降低计算成本。技巧：深入了解现有模型的优缺点，结合实际问题进行创新。在对比实验中，除了准确率、召回率等常规指标外，还可以考虑模型的计算效率、内存消耗等因素。 𐟓 论文撰写与表达在撰写论文时，清晰、简洁地阐述你的研究动机、方法、实验过程和结果。例如，在引言部分明确指出当前研究的问题和挑战，在方法部分详细描述你的模型和算法，在实验部分给出充分的实验验证和结果分析。技巧：注意论文的逻辑性和条理性，避免冗余和重复的信息。在撰写论文前，可以先制定一个大纲，明确各部分的内容和结构。另外，多阅读高水平论文，学习他们的写作风格和表达方式。 ⚠️ 避免的坑点过度依赖开源代码：虽然开源代码为研究者提供了便利，但过度依赖开源代码可能会导致你对模型的理解不够深入，甚至在某些情况下，开源代码中的错误会直接影响你的实验结果。忽视数据预处理：数据预处理对于深度学习模型的性能至关重要。忽视数据预处理可能会导致模型在训练过程中出现各种问题，如过拟合等。不充分的实验验证：只在一个或少数几个数据集上进行实验验证是不够的。为了证明你的方法的普适性和优越性，你需要在多个数据集上进行充分的实验验证。忽视模型的可解释性：深度学习模型往往被认为是“黑盒”模型，即其决策过程难以解释。在论文中提供对模型决策过程的解释和可视化分析，可以增加论文的学术价值和应用价值。

一款基于LLM的零样本知识图谱构建工具：Graphusion，它的核心能力是采用全局视角进行知识融合通过主题建模、LLM抽取和全局融合三步走的方式，实现了高质量的知识图谱构建，适合需要建立专业知识库、对知识规范性要求比较高的系统，比如科技文献等专业领域可以将不同来源的知识融合，识别文本中的实体关系零样本学习，无需标注数据，直接从非结构化文本构建知识图谱代码：网页链接论文：网页链接「知识图谱构建工具」「Graphusion」

避免抄袭：正确引用和转述的关键抄袭是指在论文或研究中，直接或间接地使用了他人的话语或想法，但没有明确标注出处。正确引用和转述是避免抄袭的重要手段。 𐟓Œ 抄袭的定义抄袭就是将别人的话或想法当作自己的原创来使用，却没有提及原作者。如果直接引用了别人的话或数据，那么需要在引用的文字上加引号，并单独写一段，同时在引用的结尾注明出处。如果是转述了别人的话或想法，虽然不需要加引号或单独起一段，但同样需要注明出处。无论是直接引用还是间接转述，都需要清晰地标注来源。 𐟔 如何避免抄袭正确引用和转述是避免抄袭的关键。以下是一些具体的方法：引用：在直接引用他人的言论、数据或图表时，使用引号，并在文中标明出处。转述：对于他人的观点或研究结果，用自己的语言重新表达，并在文中标明出处。参考文献：在文中包含参考文献列表，列出所有使用过的来源，确保读者能找到原始来源。使用引文格式：按照指定的引文格式（如APA、MLA等）对引用和参考文献进行格式化。 𐟓 抄袭与合理转述的判断抄袭的关键在于是否明确标明了来源。如果没有适当引述或注明来源，就可能构成抄袭。合理的转述应该是用自己的语言重新表达他人的观点或研究结果，并在文中标明出处，避免与原文相似度过高。如果存在疑问，可以咨询指导老师或使用查重工具来评估文本的原创性。 𐟎“ 挂科延毕怎么办如果因挂科而面临延毕，不必过于着急。主动与学校沟通申诉，争取补考机会，是一个值得尝试的解决方法。但在此过程中，要确保准备充分，有理有据地阐述自己的情况，以增加申诉成功的可能性。同时，也要积极寻求其他可能的解决方案，为顺利毕业做好充分准备。

ai前沿动态 #大模型日报# 【用奖励进展扩展LLM推理的自动化流程验证器】链接：论文概述：本文旨在解决现有过程奖励模型 (PRM) 在使用自动标注数据训练时，改进大型语言模型 (LLM) 推理能力效果有限的问题。作者提出了一种新的过程奖励定义方法和相应的过程优势验证器 (PAV)，显著提高了 LLM 推理的计算效率和样本效率。与仅使用结果奖励模型 (ORM) 相比，PAV 在测试时搜索中准确率提高了 8% 以上，计算效率提高了 1.5-5 倍；在在线强化学习中，样本效率提高了 5-6 倍，准确率提高了 6% 以上。PAV 训练的策略还具有更好的 PassN 性能。

毕业论文案例精选𐟓š 很多同学在写论文时，常常因为缺乏案例和数据而感到困扰𐟤”。其实，选择案例时需要遵循一些基本原则‼️ 𐟎ˆ首先，要明确为什么选择这个领域，以及这个题目是否具有典型性。 𐟎ˆ其次，数据是否为一手数据也是导师非常看重的！毕业论文数据查找（中小型企业）之前已经分享了如何查找上市公司数据的方法，而一些导师要求写非上市的中小企业。写论文时，找到这种非公开的数据可以减少重复，更容易通过。今天给大家提供几个获取中小型企业数据的方法：国泰安和wind数据库：以国泰安数据为例，进入数据库后选择数据中心，根据需求选择子数据库，选择时间段和代码，在股票市场分类中选择“中小板企业”或“创业板”；深圳证券交易所：选择中小板企业；中国工业企业数据库：只能查询工业企业；天眼查、企查查：这些平台有些中小企的信息是公示的，可以直接使用；中小企业统计年鉴：里面也会有相关数据；参考文献：一些关于中小企业的参考文献会标注数据来源，可以根据这些数据来源找到自己想要的数据； PS：最好的方式当然是能够自己获取一手资源。 𐟌ˆ在分析时，必须提供报表的基本分析，最好有同行业的对比。 𐟌ˆ研究此题目时，要考虑最终目标是什么，以及题目与会计财务有何关系。 𐟓’今天的会计案例就分享到这啦，大家还需要什么专业或者题目的案例呢？⁉️

这些引用方式，小心被判抄袭！写论文的时候，引用别人的观点、结论或者数据是很常见的，但一定要注意方式方法，不然很容易被判定为抄袭。以下是一些常见的引用误区，大家一定要避开：明确标注出处 𐟓š 引用别人的观点、结论或者数据时，一定要在引用的地方明确标注出处和来源。如果只是简单地写上“引用自某某”，那可不行，要具体到哪本书、哪篇文章。直接复制粘贴 𐟓‘ 直接复制原文，即使加了引号和参考文献，也是抄袭。哪怕只是几句话，也不行。改写但不标注 𐟓 改写了原文，但保留了原文的关键动词和整体结构，这也会被视为抄袭。比如，“原文是……”改成“原文写道……”也不行。图片和文字 𐟖𜯸 未经授权直接使用别人的图片、文字或者研究成果，也属于抄袭。比如，拿别人的实验数据，不做任何说明就拿来用，不行。参考文献 𐟓– 在文末或章节末尾列出他人作品的参考文献，但在引用处未明确指出具体来源，这也不行。大量引用 𐟓‰ 大量引用别人的文章来宣传或者推广自己的作品，这种行为也会被视为抄袭。比如，把别人的论文摘抄过来，然后加上自己的注释，还是不行。未标注出处 𐟓Œ 即使标注了出处，但无限制地引用原文，也不行。比如，“原文写道……”后面跟着一大段原文内容，没有明确的限制范围。未公开发表的作品 𐟓‘ 未经授权使用尚未公开发表的作品内容，这属于抄袭。比如，拿别人的手稿、草稿来用，不行。其他行为 𐟤” 除了整段复制粘贴，删除几句原文内容、调整句子顺序、添加额外内容、仅修改少量动词和词语但整体结构不变等行为也可能构成抄袭。比如，“原文是……”改成“原文写道……”还是不行。如何避免学术不端？ 𐟧 避免学术不端的关键是原创。文字、数字、图表都要自己搞定，别抄袭。掌握防抄袭技巧，保持原创，治学才安心，远离麻烦。总之，写论文的时候一定要小心谨慎，避免这些常见的引用误区，保持原创性。希望大家都能顺利通过论文答辩！

#大模型日报# ai前沿动态【HaloScope：利用未标记LLM生成进行幻觉检测】链接：论文概述：大语言模型可能生成误导性或虚构的信息(幻觉)，这引发了对可信度的担忧。检测幻觉对维持语言模型生成内容的可信度至关重要。主要挑战在于缺乏标注的真实/幻觉数据。本文提出HaloScope框架，利用部署后自然出现的无标注语言模型生成数据。 HaloScope通过在语言模型激活中识别幻觉子空间来估计无标注数据的成员身份。与子空间分量对齐的样本可能是幻觉。在成员身份估计的基础上训练真实性分类器。这避免了人工标注，提供了灵活性。实验显示，与基线相比，HaloScope在TRUTHFULQA数据集上将检测精度提升10.69%，大幅领先。HaloScope建立了利用无标注数据进行幻觉检测的新范式，展示了这种方法在实际应用中的可行性。