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论文中的n前沿信息_国内免费的文献网站(2024年12月实时热点)

内容来源：安定传媒所属栏目：教程更新日期：2024-12-03

论文中的n

误差线该用标准差还是标准误？一文搞懂！在科学研究和论文写作中，选择合适的误差线表示方法至关重要。误差线通常用于表示数据的误差范围或不确定性程度，以更准确地呈现数据。那么，到底是用标准差（standard deviation，SD）还是标准误（standard error，SE）来表示误差线呢？让我们一起来探讨这个问题。标准差（Standard Deviation，SD）𐟓Š 标准差是衡量数据离散程度的统计量，计算公式为： \[SD = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(x_i - \bar{x})^2}\] 其中，$x_i$ 是每个数据点，$\bar{x}$ 是平均值，N 是样本数量。标准差通常用于描述数据的分布情况，例如在正态分布中，68%的数据落在ⱱSD的范围内。标准误（Standard Error，SE）𐟓ˆ 标准误是标准差的估计值，用于表示抽样误差。它的计算公式为： \[SE = \frac{SD}{\sqrt{n}}\] 其中，n 是样本数量。标准误通常用于估计总体参数的准确性，例如在样本均值与总体均值之间的差异。置信区间（Confidence Interval）𐟓 置信区间是另一个常用的误差线表示方法，通常用于估计参数的真实值范围。例如，95%的置信区间意味着有95%的信心认为真实值落在该范围内。置信区间的计算涉及到t分布或正态分布的相关知识。选择合适的误差线表示方法𐟎œ襮ž际应用中，选择哪种误差线表示方法取决于你的研究目的和具体情境。如果你想要展示数据的分布情况，标准差可能更合适；而如果你关注的是抽样误差的估计，标准误可能更合适。在论文写作中，明确指出你使用的误差线表示方法是非常重要的，以避免歧义。示例：生物学重复测量数据𐟌𑊥œ觔Ÿ物学研究中，通常设置三个生物学重复测量数据（n=3），自由度为2。95%的置信区间对应t值为4.303，也就是4.303倍的标准误（误差线范围）。例如，如果样本均值为10，标准误为0.5，那么误差线的范围可以表示为（10-4.303, 10+4.303）。总结𐟓 无论是标准差还是标准误，它们都是用于描述数据不确定性的重要统计量。选择合适的误差线表示方法可以帮助你更准确地呈现数据。在实际研究和论文写作中，建议根据具体情境选择最适合的方法，并明确指出你的选择。

11月12日，安徽医科大学与南京医科大学研究人员合作共同在期刊《Advanced Science》上发表了题为“NSUN5 Facilitates Hepatocellular Carcinoma Progression by Increasing SMAD3 Expression”的研究论文，本研究中，临床病理分析在多个独立的HCC队列中进行，并在nsun5基因敲除小鼠中诱导肿瘤形成。结果显示，NSUN5在肿瘤组织中表达上调；相反，Nsun5的缺失会阻碍HCC的恶性进展，这表明Nsun5可能是HCC中一个重要的致癌基因。此外，NSUN5水平升高可增强HCC细胞内的EMT过程。在体内和体外条件下，NSUN5敲除细胞表现出侵袭和迁移能力降低，而过表达NSUN5则产生相反的效果。总之，本研究确定了NSUN5是HCC转移的新驱动因素，并为靶向这种恶性肿瘤的潜在治疗策略提供了理论基础。「消化界」

数学专业全攻略：从基础到职业规划 𐟌Ÿ 提供数学专业的基础课程、作业辅导、科研训练、选课规划、升学规划和职业规划辅导，涵盖完整的授课笔记。 𐟓š 课程辅导包括一对一和一对多形式，根据学生需求定制化授课。课程内容涵盖：基础课程及作业：随机过程、时间序列、概率统计、金融数学、量化分析、微分方程、数论、群论、数学分析、高等代数、矩阵分析、数值分析、泛函分析、机器学习、离散数学等。代码辅导：R语言、Python和MATLAB。高中阶段的数学竞赛：AP微积分、AP统计学等。 𐟔젧瑧 ”训练辅导：本硕阶段的论文辅导、文献讲解、文献复现等，包括研究论文中的公式推导、实证分析以及写作思路。 𐟓ˆ 选课规划、升学规划及职业规划辅导：根据学生自身特点，帮助学生在未来选课、升学和求职中做出更好的选择。 𐟒ᠤ𞋥悯𜚊问题：假设你从指数分布中抽取一个样本，其未知参数为€‚如何找到最大似然估计值？解答：指数分布的概率密度函数为f(x) = ^(-)，其中x > 0。给定一个观察值X = x，似然函数为L( = n e^(-)。为了找到最大似然估计值，我们需要最大化这个似然函数。通过求导并设置导数为零，我们可以得到最大似然估计值。

2023年美国大学四大榜单排名对比 𐟌 全球大学排名已经发布，我们特别整理了美国大学的排名数据，看看这些顶尖学府在四大榜单中的表现如何。 𐟏† 在四大榜单中，哈佛大学表现卓越，分别在US.NEWS、泰晤士和软科榜单上名列前茅，而麻省理工学院则在QS榜单上占据榜首。斯坦福大学则稳居TOP3的位置。 𐟓Š QS排名的评估指标包括：雇主声誉 - 10% 单位教员论文引文数 - 20% 师生比例 - 20% 国际教师比例 - 5% 国际学生比例 - 5% 𐟓Š 软科排名的参考指标有：校友获奖教师获奖高被引科学家 “N&S论文” 国际论文师均表现 𐟓Š 泰晤士排名的绩效指标涵盖：教学研究引用产业收入国际展望 𐟓Š US.NEWS排名主要依据用户反馈、文献综述和内部数据等进行评估。 𐟎“ 同学们在选择留学院校时，可以参考这四大榜单的排名指标，做出最适合自己的选择。

#大模型日报# ai前沿动态【MaskLLM：大型语言模型的可学习半结构化稀疏性】链接：论文概述：本文提出了MaskLLM，这是一种可学习的方法，用于在大型语言模型中建立N:M稀疏性，以减少推理过程中的计算开销。MaskLLM将掩码选择问题建模为通过Gumbel Softmax采样学习分类分布。这允许端到端在大规模数据集上训练以学习精确的掩码。学习到的掩码可以有效地扩展到大规模数据集，并可以通过反向传播充分利用计算资源进行精确的掩码学习。掩码分布的概率建模使稀疏模式可以快速Transfer学习到不同的域或任务中。在各种大型语言模型(如LLaMA-2、Nemotron-4、GPT-3)上的实验表明，MaskLLM相比现有的剪枝方法有显著提升。它将LLaMA-2 7B的困惑度从10降低到6.72。该方法可以学习特定域的掩码，甚至可以无损压缩下游任务。可转移的遮蔽分布是其关键优势。

研究发现一种治疗心力衰竭的新标靶新华社北京9月29日电日本和德国研究人员在新一期英国《自然ⷩ€š讯》杂志上发表论文说，他们发现蛋白激酶N在心脏纤维化的调控中发挥作用，这有望成为开发心力衰竭疗法的新标靶。医学研究发现，心脏的纤维化组织过度生长（心脏纤维化）与心力衰竭病程进展有关。日本名古屋大学研究人员介绍，心脏会利用一类名为成纤维细胞的小细胞来维持其完整性，受到创伤后，成纤维细胞会转化为肌成纤维细胞，后者能帮助伤口愈合。但对于心力衰竭患者来说，这种转化经常会导致纤维化组织过度积累，出现心脏组织的硬化和功能受损，这被称作心脏纤维化。此前有研究发现，蛋白激酶N（PKN）可能参与了导致心脏成纤维细胞激活的信号级联。名古屋大学研究人员与德国同行合作，试图查清蛋白激酶N在心脏纤维化过程的作用。在哺乳动物细胞中，蛋白激酶N有三种形式：PKN1、PKN2和PKN3。利用核糖核酸测序数据，研究人员在心脏成纤维细胞中识别到了PKN1和PKN2。该研究使用了缺乏PKN1和PKN2的小鼠。结果发现，在心肌梗塞和心力衰竭模型实验鼠中，肌动蛋白和胶原蛋白的表达明显下降，这些蛋白质是心脏纤维化中观察到的组织积聚的基本成分。此外，他们还发现，PKN1和PKN2受到抑制的小鼠没有表现出成纤维细胞向肌成纤维细胞的转化。这些都表明，蛋白激酶N会催化心脏的成纤维细胞转化为肌成纤维细胞，从而威胁心脏的完整性。研究人员说，如果删除这种酶就能减少心脏功能失调，这表明抑制蛋白激酶N是一种有潜力的心力衰竭疗法。

改写技巧！论文写作升级在学术写作中，引用经典文献是家常便饭，但直接引用原文可能会导致重复率过高，甚至有学术不端的嫌疑。𐟓œ Paraphrasing（改写）是解决这一问题的理想方法，它不仅能降低重复率，还能使句子更符合文章的逻辑和结构。 𐟔 Paraphrasing可以使句子更贴近文章的上下文，增加阅读的趣味性，并展示作者的写作水平和表达能力。以下是三个实用的Paraphrasing工具，帮助你提升写作能力： 1️⃣ REF-N-WRITE学术改写工具 REF-N-WRITE是一款科学写作工具，附带一个包含20,000个学术短语模板的短语库。这些短语模板根据典型研究论文的结构划分，提取自高质量的科学期刊论文。与Academic Phrasebank类似，但REF-N-WRITE可以直接作为Microsoft Word插件使用，方便同学们查找和使用不同的短语模板。 2️⃣ Rewordify Rewordify通过用简单的单词替换复杂的词汇来简化文本，帮助理解难以理解的复杂句子。虽然它不完全具备重新优化Paraphrasing的能力，但它可以帮助你提高遣词造句的能力。 3️⃣ Paraphrasing-tool Paraphrasing-tool是一款高效精准的在线改写工具，尤其在动词和名词短语的改写方面表现出色，没有任何语法错误。不过，建议不要长期依赖此类工具，以免失去自己组织语言的能力。更适合在论文写作初期使用，而Proofreading仍需要母语者进行更深层次的润色。通过这些工具，你可以更有效地进行Paraphrasing，提升你的学术写作能力。𐟓

𐟓Š𐟓ŠSPSS描述性统计实战指南描述性统计在论文中是非常重要的一部分，特别是当使用SPSS进行数据分析时。以下是关于如何在SPSS中进行描述性统计的详细步骤。字符串数据字符串数据通常用于表示分类变量，如性别。在SPSS中，字符串类型的数据可以显示为中文或英文。如果数据没有正确显示，可能需要修改字符串类型。频率分析对于字符串数据，通常需要进行频率分析。具体步骤如下：选择“分析”菜单，然后选择“描述统计”，接着选择“频率”。将变量拖入窗口。勾选“创建APA格式”。点击“确定”。新界面将显示输出结果，其中N表示不同类别的样本量，%表示该类别样本量占总样本量的百分比。数字型数据数字型数据需要进行描述性统计，包括计算变量和数值型数据的描述性统计。计算变量在实际应用中，有时需要将多个数字变量合成一个总分或平均分。具体操作如下：选择“转换”菜单，然后选择“计算变量”。命名新变量。输入数字表达式，例如使用类似Excel的函数，如mean(第一个变量 to 最后一个变量)。点击“确定”。数值型数据的描述性统计数值型数据的描述性统计操作如下：选择“分析”菜单，然后选择“描述统计”，接着选择“描述”。将变量拖入窗口。点击“确定”。输出结果将显示各种描述性统计指标，如均值、标准差等。通过以上步骤，你可以轻松地在SPSS中进行描述性统计，为论文提供有力的数据分析支持。

【过去三年，中国研究者对于OA期刊的看法有何变化？】中国是科研论文产出大国，中国研究人员对于开放获取（open access, OA）的态度将是全球向OA转型的一大关键。中国OA转型的步伐快慢，对于全球走向开放科学也具有重要影响。因此，施普林格ⷨ‡꧄𖯼ˆSpringer Nature）持续开展了关于中国开放获取态度的调研，探究中国科研界变化中的态度和实践，进一步挖掘中国作者选择OA发表的关键驱动因素与障碍，并表明机构可以如何发挥作用支持其研究人员走向开放获取。施普林格ⷨ‡꧄𖩀š过比较 2024 年的调研（n = 1,593）和 2021 年亚太地区开放获取态度调研中来自中国的回复（n = 657），来探知中国科研人员对OA的看法产生了哪些变化。网页链接

硕士论文盲审被拒的常见原因有哪些？硕士毕业论文在盲审中被拒绝的原因有很多，以下是一些可能的原因： 𐟔 研究方法不当：如果研究方法设计不合理、数据收集不准确或数据分析不恰当，论文可能被拒绝。审稿人通常会关注研究方法的质量和可行性。 𐟒ᠧ𜺤𙏧 ”究创新性：硕士论文通常要求具有一定的研究创新性，即对特定主题或问题提出新的见解或观点。如果论文未能展示这一点，就有可能被拒绝。 𐟓š 文献综述不充分：硕士论文的文献综述应该涵盖相关研究和理论，以提供背景和支持研究问题。如果文献综述不充分或不全面，审稿人可能会认为论文缺乏学术深度。 𐟓 结构和逻辑问题：论文应该有清晰的结构和逻辑，使读者能够理解研究的连贯性和完整性。如果论文结构混乱、逻辑不清晰，就有可能被拒绝。 𐟔砦–‡字和语法错误：拼写和语法错误可以分散读者的注意力，降低论文的可读性。审稿人可能会认为论文不够仔细，从而拒绝它。 𐟓Š 缺乏支持和证据：硕士论文需要有充分的证据和支持，以支持研究问题的回答。如果缺乏数据、实例或引用来支持论点，就有可能被拒绝。 ⚠️ 违反学术道德规范：任何形式的学术不端行为，如抄袭、数据篡改或伪造实验结果，都可能导致论文被拒绝，并对作者的学术声誉造成严重影响。 𐟓 不符合学位要求：硕士论文通常需要符合特定学位要求，如字数限制、格式要求等。如果论文未能满足这些要求，就有可能被拒绝。 𐟎𘍧즥ˆ学院或导师的标准：不同学院和导师可能对硕士论文的要求有所不同。如果论文未能满足特定的学院或导师的标准，就有可能被拒绝。在撰写硕士论文之前，建议与您的导师和学院的指导教师进行充分的沟通和指导，以确保您的论文符合学术要求并有更大的机会通过盲审。此外，仔细审查并编辑您的论文，以减少语法和拼写错误，并确保结构和逻辑清晰，有助于提高论文的质量。

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