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论文的突破点权威发布_免费ai写作入口(2024年11月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

论文的突破点

玛丽女王大学论文挂科？教你如何逆袭！今天分享一个玛丽女王大学的学生因为论文挂科而无法拿到学位证的案例。𐟓š 𐟑€ 学员经历这位同学在玛丽女王大学就读时，写了一篇占比100%的论文，但最终挂科了。他感到非常困惑，不明白自己的论文为何没有通过。经过一段时间的缓解，他最终决定寻求学姐的帮助，申请重新提交论文。 𐟒ᠦ𓨦„事项挂科率超过40%：根据导师的反馈进行修改后，重新提交即可通过，顺利毕业。挂科率低于40%：没有重新提交的机会，需要申请重新提交的机会，否则将无法获得学位证。 𐟎† 解决方案在了解了他的情况后，我们为他安排了负责玛丽女王大学申诉的团队。团队成员都有多年的经验，对学校的政策和操作流程非常了解，处理过许多类似的案件。团队老师与他进行了语音沟通，详细解释了申诉流程，并分析了他的具体情况，指出了申诉的突破点。在初步确定申诉方案后，学生需要准备相关证据，由文书老师负责撰写申诉信。经过几天的跟进，学生顺利通过了申请，获得了重新提交论文的机会。 𐟎‰ 最终成果经过我们的帮助，学生成功获得了重新提交论文的机会，顺利通过了申请。 𐟓š 留学申诉、考试挂科、论文挂科、劝退、开除、GPA太低、出勤率不够、特殊情况申请、二次补考申请、无上限补考申请、非常规撤课等问题，我们都能提供专业的解决方案。

新质生产力的实证研究：挑战与机遇大家好，今天想和大家分享一下我最近在做的一个项目——新质生产力的实证研究。说实话，有点标题党了，哈哈。目前我已经复刻了李心茹的指标体系，实证结果还不错。毕竟我也是做信息披露研究的，逻辑上可以借鉴ESG对新质生产力影响的那篇论文。不过，现在我有点担心两个方面。首先，直接用别人的核心指标数据，不知道行不行？毕竟数据质量对研究结果的影响还是挺大的。其次，有些期刊是不是不太喜欢这个选题？到目前为止，我查了一圈，发现目标期刊里竟然没有一篇关于新质生产力实证的论文，这让我有点失望。不过，不管怎样，我还是会继续努力，希望能找到一些新的突破点。毕竟，科研之路总是充满了未知和挑战，但也同样充满了机遇和惊喜。希望大家也能在各自的领域里找到属于自己的那份乐趣和成就！𐟒ꀀ

内卷的代价：好学生思维下的自我救赎研究生生活，在学校的评价体系下，仿佛被论文和奖学金所笼罩。日常生活的每一个细节都被量化：出勤率、发表论文的数量、担任的职务、取得的成绩。我们习惯了应试教育，像绵羊一样，一边迎合学校的标准，一边小心翼翼地避免犯错。然而，这样的生活真的不累吗？他们总是说，多积累一点为未来做打算，但这些目标真的那么功利吗？没有人真正关心我们的快乐和轻松。内卷的浪潮中，明争暗斗，大家的心不累吗？为了完成目标不累吗？努力后发现不一定有成果不累吗？辗转反侧的夜晚和吃不香的饭菜都在提醒我，内卷没有赢家。我的价值也不能被学校的标准所定义。寻找同频的伙伴，传递自己的经验知识，帮助学弟学妹们；学习新的拍摄技能，剪辑视频，建立新的原则，锻炼身体，这些都在组成我，一点点的突破，都是我。我承认，学生身份下学习是主干，但我也会在学习中犯错。同时，我也有其他面的生活。我不想一天都坐在自习室里假努力内卷，过度压榨自己只会让我难过，觉得科研生活就是狗屎。调调心态，写下这些，毕竟没有人能解答我这些疑问啊。

时间序列预测：LSTM的过去与未来 𐟕𐯸 最近有个小朋友问我，他刚进入博士阶段，想用LSTM做实验并发表论文，但同门觉得LSTM已经过时，难以发表高质量文章。其实，我也曾面临过类似的问题。以前我以编写嵌入式代码和设计电路板为生，这类工作容易让人陷入重复劳动的境地，所以我总是通过理论算法寻找突破点，以保持热情。多年来，我在理论与应用之间不断往返，虽然不是为了发文章，而是为了偷懒省事，从而形成了自己的工作模式——感悟学科中的突破点。在时间序列分析领域，深度学习的突破点主要体现在RNN概念上，而LSTM可视为RNN的优化版。因此，作为时间序列研究的新手，我建议还是要理解LSTM的本质。尽管这样做可能不会立刻带来论文发表，但深入理解学科关键理论将使你的日常工作变得更轻松。我常说做事要靠感觉，但这种感觉其实源于对学科关键理论的深入领悟，而领悟需要时间。例如，我曾经在茶寿山进行近万亩的WiFi全覆盖设计，当时我甚至还不知道如何接网线，更不用说设计网络了，但我仅凭一把200多元的激光测距仪完成了全部设计和施工。这得益于我对场论中梯度的理解。所以我相信，对学科关键理论的深入理解将为你的日常工作带来意想不到的帮助。

人工智能匹配度100%，如何申诉？今天突然收到一封电子邮件，告知我的人工智能匹配度达到了惊人的100%。这真是让我汗流浃背！不过，难道就没有翻案的机会了吗？ 𐟔 查重软件的误判首先，我们可以通过质疑查重软件的准确性来反驳这一指控。只要找到一点人类痕迹，就能质疑查重报告的准确性。比如，Turnitin主要检测语言逻辑、表达方式、引文使用和语法规范等方面。从这些角度入手，我们就能找到反驳的突破口。 𐟓 证明论文的原创性其次，我们可以通过整理写作过程的资料来证明论文的原创性。这些材料可以包括论文的初稿、写作手稿、引用文献的检索记录、初始数据收集记录等。将这些材料整理成思维导图，清晰展示申诉的思路。在会议上，负责人可能会就论文的细节提问，如果无法回答，将会造成不利影响。 𐟛᯸ 争取撤销指控或减轻处罚最后，如果RIT将违规使用人工智能归类为抄袭，尽管这一处罚看似不重，但可能会引发一系列问题。如果此类记录留下，以后再遇到学术不端问题也可能会受到严重处罚。因此，最好争取让老师撤销指控，如果不行，也要争取尽量减少记录的留存。总之，面对人工智能匹配度100%的指控，我们并不是完全没有翻案的机会。只要我们找到合理的反驳点，并准备好充分的证据，我们就有可能成功申诉。

论文的创新点怎么阐述 𐟎ˆ›新点不仅仅是观点的创新，它涵盖了理论、方法、角度、过程和观点的全方位创新。要具备新颖性和独创性，你的论文需要在这些方面都有所突破。 𐟓š 在开始写作之前，建议先广泛阅读前人的文章，积累知识并进行深入思考。创新点不是凭空产生的，它需要建立在已有的知识基础之上。 𐟔 你可以从以下几个方面来寻找创新点：深入了解和分析研究领域，比如进行方法的本体研究、对象的应用研究，或者提出新的观点。这样你的论文才能具有更强的创新性。提出新的问题，并找到解决方案。如果你能提出前人未发现的问题，并给出解决方案，这就是非常有创新性的。与前人的研究进行对比，指出他们的不足或者存在的问题，然后给出自己的观点。这也是一种创新点。寻找“继承式创新”，也就是在继承前人研究的基础上，提出新的理解和思考。通过质疑概念和常识问题、澄清矛盾问题等方式来实现创新。 𐟓 总结一下，创新点的表述需要你思考和理解前人的观点，找到自己的创新点，并通过一定的方式表达出来。

答辩时被问到创新点？别慌，这里有答案！ 𐟓š 写本科毕业论文的时候，导师心里都跟明镜儿似的，知道你这篇论文的斤两。如果答辩时被问到创新点在哪里，别紧张，可以从以下七个方面来回答：研究领域创新 𐟌 你的研究以某个理论为切入点，之前这个理论常用于其他领域的研究，而你把它用在了新的人群或新的问题上。比如，你用社会学理论来研究经济学问题，这就是一个创新点。研究理论创新 𐟓š 你的研究在理论上有所突破，弥补了当前领域的一些不足，推进了相关问题的解决。比如，你用一个新的理论框架来分析某个问题，这就是一个创新点。研究角度创新 𐟑€ 你从一个新的角度来分析问题，运用了新的理论来解决难题。比如，你用定量和定性相结合的方法来研究某个问题，这就是一个创新点。研究方法创新 𐟔슠 你的研究方法与众不同，可以是研究对象选取的不同，也可以是研究方法的组合创新。比如，你用实验法和问卷调查法相结合来研究某个问题，这就是一个创新点。研究框架创新 𐟏—️ 你采用了新颖的框架模式来进行研究，突破了之前研究的局限性。比如，你用一个新的数据模型来分析某个问题，这就是一个创新点。研究问题创新 𐟤” 你研究了之前研究中较少涉及的问题，或者用新的学科基础来解决新出现的问题。比如，你用心理学理论来研究社会问题，这就是一个创新点。联系社会事件 𐟌 你的研究关注了与论文选题相关的社会热点事件、新政策或技术应用。比如，你用最新的技术来分析某个社会现象，这就是一个创新点。总之，被问到创新点的时候，别害怕，大胆地说出你的想法！从“别人没有我有,别人有我优”的思路出发，阐述你的论文创新点。加油！𐟒ꀀ

英特尔新突破！量子计算飞跃 𐟌Ÿ 论文标题：Probing single electrons across 300-mm spin qubit wafers 𐟓젩€š讯作者：Samuel Neyens, James S. Clarke 𐟌 通讯单位：美国英特尔公司 𐟔堨ƒŒ景：自旋量子比特技术在硅量子点中取得了显著进展，但在构建大规模量子处理器时面临诸多挑战。其中一个问题是工艺变异和器件产量。尽管已经实现了高保真度的单比特和双比特操作，但要构建大规模量子计算机，必须解决量子比特器件制造过程中的变异和产量问题。此外，传统的电器测试方法也成为了瓶颈，无法满足大规模量子器件的测试需求。 𐟒堧 ”究成果：采用先进的制造工艺与测试方法能显著提升自旋量子比特设备的规模和性能，进而推动量子计算技术的发展。通过在300毫米晶片上采用低无序性的Si/SiGe材料，并结合全CMOS工业兼容的制造流程，成功实现了12量子比特单元的高效集成与操作。此外，通过高容量的低温探测技术，研究团队能够在不同的制造批次中快速评估和筛选性能优异的量子比特器件，从而显著提高了从制造到实验验证的效率。 𐟓젨🙩ṥ𗥤𝜥‘表在国际顶级期刊《Nature》上。祝贺！𐟎‰𐟎‰𐟎‰ Research never dies ，每天定时更新𐟓𑀀

3D视觉新突破：一键去噪，秒速重建大家好，今天我要给大家介绍一项超级酷的3D视觉研究——一种能从嘈杂的点云数据中快速学习签名距离函数（SDFs）的新方法！𐟑€𐟔劊想象一下，你手里有一堆乱七八糟、充满噪音的3D点云数据，现在有一种神奇的技术，能够一键去除所有噪点，重建出干净、准确的3D模型！这不是梦，这就是最新发表在IEEE Transactions上的“Fast Learning of Signed Distance Functions from Noisy Point Clouds via Noise to Noise Mapping”论文带来的革新！ 𐟌Ÿ【创新点】无需干净数据：传统方法去噪、重建，都得依赖一些干净、准确的数据作为学习样本。但这篇论文的方法，完全不需要！它通过“噪声到噪声映射”，直接从嘈杂的观察中学习出高度准确的SDF。统计推理：利用统计学原理，即便在点云无序、无对应关系的情况下，也能推理出清洁的3D结构。多分辨率哈希编码：通过CUDA实现的多分辨率哈希编码，训练速度提升了一个数量级，一分钟之内就能收敛！ 𐟚€【新颖性】这项技术不仅在理论上突破了传统限制，实际应用中更是展现出了惊人的效果。无论是自动驾驶车辆上的激光雷达数据，还是我们日常使用的智能手机扫描的点云，都能用这个方法快速、准确地重建3D模型。 𐟏†【效果展示】论文中的实验结果证明了这种方法在点云去噪、上采样以及多视角重建方面，都达到了前所未有的水平。看图1，从含有10M点的单次真实扫描中，学习到的SDF，不仅去噪效果拔群，重建的表面也是光滑细腻，完全颠覆了我对3D重建的认知！ 𐟔—【项目链接】想了解更多细节？快去项目页面：源代码、实验数据、视频演示应有尽有！快来一起见证这场3D视觉的革命吧！𐟌ˆ𐟔尟š€ #点云去噪 #快速重建 #AI技术 #科研新发现 #数据科学 #机器学习 #深度学习 #创新技术

人工智能查重100%，如何反转局面？今天突然收到一封邮件，内容称人工智能匹配度达到了100%，真是让人汗流浃背。那么，还有没有翻案的机会呢？证明查重软件的误判 𐟔 首先，如果收到100%的查重指控，不要慌张。只要找到一点人类的痕迹，就可以质疑查重报告的准确性。Turnitin主要检测语言逻辑、表达方式、引文使用、语法规范等方面，从这些角度入手，你就有可能找到反驳的突破口。证明论文的原创性 𐟓 其次，通过整理写作过程的资料来证明论文的原创性也是一种方法。你可以使用论文的初稿、写作手稿、引用文献的检索记录、初始数据收集记录等材料。将这些资料整理成思维导图，清晰展示你的申诉思路。在会议上，负责人可能会就论文的细节提问，如果无法回答，将会造成不利影响。争取撤销指控或减轻处罚 ⚖️ 最后，RIT将违规使用人工智能归类为抄袭，尽管这一处罚看似不重，但可能会引发一系列问题。如果此类记录留下，以后再遇到学术不端问题也可能会受到严重处罚。因此，最好争取让老师撤销指控，如果不行，也要争取尽量减少记录的留存。辩论的关键点 𐟎䊥œ訿›行辩论时，有效的辩论关键点包括：清晰的论点、可信的证据、逻辑推理、反驳对方观点、语言运用、适时的引用、维持礼貌和尊重、注意听众、自信和灵活性。记住这些关键点，你就有可能成功翻转局面。希望这些建议能帮助你成功申诉！

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