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论文回溯最新视觉报道_免费看论文(2024年12月全程跟踪)

内容来源：安定传媒所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

论文回溯

学科语文论文阅读指南：别瞎看！大家好！今天我想跟大家聊聊学科语文论文阅读的那些事儿。相信很多同学都有过这样的经历：每天漫无目的地看论文，虽然看起来很努力，但效果却不尽如人意。其实，看论文也是有技巧的，下面我就来分享一下我的一些心得。 𐟌𘠤𛻥Šᩩ𑥊诼š明确目的首先，你得搞清楚自己为什么要看这篇论文。比如，如果你是为了考研，那你可能更关注那些热点话题，然后把一些好的观点和案例应用到答题中。再比如，你现在要教《芣苢》这篇课文，那你就会集中看关于这篇课文的论文。总之，不要每天毫无目的地看，效果真的不好。 𐟎 注意广度：多元输入这里说的广度，不仅仅是看论文。比如，我最近要教《芣苢》这篇文章，我不仅会看论文，还会收集各种有用的观点和资料，比如知网论文、知乎、小破站、微信文章、教案设计、名家讲解等等。然后我会对这些资料进行数据处理和分析，以达到教好一节课的目的。 𐟌𜠨𞓥‡𚤸𚧎‹：检验学习成果看论文的最终目的是输出！比如，你可以把收集的内容转化成上课的内容，这就是一种输出。你还可以进行仿写、写论文、做学术性读书笔记等，这些都是输出。通过输出，你可以检测自己的学习成果，同时也能再回溯输入，不断矫正和完善，才能迫使自己进步。以上就是我的一些个人观点，欢迎大家探讨和交流！希望这些方法能对你们有所帮助。加油！𐟒ꀀ

Paper初稿倒计时24天：每日进展记录今天的工作虽然时间不长，但质量很高，而且并不疲惫，可能是因为收到了有益的反馈，得到了启发。以下是一些达成的项目和想法： 𐟐𐠨﷦•™数学语言：今天在连接层级的数学语言上有些迷茫，于是向𐟐𐨯𗦕™。经过一个多小时的详细解释，思路清晰了很多，𐟐𐨿˜给出了一些关于数学语言和文章结构的中肯建议。果然，闭门造车不可行，多多请教和交流可以更好地学习！ 𐟓Š 回溯代码版本：今天继续找昨天的bug。对比历史版本一无所获后，重新跑了一遍以前的代码，发现transformer一样出现了梯度消失的问题。查看pytorch最新发布，三周前有一次更新，其中和梯度相关的某个语法加了条件限制。于是暂时将pytorch回溯到前一个版本，重新加上metrics跑出了结果，赶完deadline有空再做更新。 𐟖Œ️ 绘制模型pipeline图：今天画完了模型pipeline图，对模型的整体流程有了更清晰的认识。 𐟓– 阅读经典论文：今天阅读了一些经典论文，对模型的介绍和数学描述有了更详细的规划。 𐟓 序列构建、target及Loss的表达式：今天在纸上写了序列构建、target以及Loss的表达式，对模型的理解更加深入。 𐟚𖢀♀️ 散步放松：傍晚时分，阳光正好，出门散步了一个多小时，搭上了落日时的末班车回家，放松心情。这些小进展让我对论文的初稿写作更有信心，期待接下来的24天能有更多的突破！

从2024年开始山东晋升副主任医师论文要求提交原始数据？现行的医疗职称晋级制度中，多个地区已将提供论文原始数据作为晋升副高级或正高级职称的关键要求。此规定的旨在核实论文的原创性和作者的真实性，保障研究的可靠性。鉴于一些医务人员在早期发表的论文可能并未保留全部原始数据，他们可能需进行数据回溯以重建相关数据。随着晋级标准的提高，无法提供原始数据的论文可能被认定为学术不实，甚至已经发表在高层次期刊上的论文也可能遭受撤稿处理。因此，医务人员必须高度重视原始数据的保管，以防止在职称评审过程中遇到不必要的问题。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）

如何轻松应对大一大二课程论文𐟓š 𐟌Ÿ写论文的步骤：了解论文的基本结构：包括题名、摘要、关键词、正文和参考文献。根据作业要求，确定论文的大致范围。在知网上阅读大量论文，确定选题方向和基本框架。学会借鉴：参考与题目相近的论文，研究其文章结构和行文思路。输出论文 𐟚€接下来是正文部分：如何确定题名？注意点：题名不宜过大或过小。过大可能会显得空洞，过小则可能资料收集困难。步骤：关键词＋限定词关键词的确定：如“电子政务课程小论文”，关键词为“电子政务”。限定词的确定：如“新加坡电子政务建设及对我国的启示”，限定词为“新加坡”、“建设”、“对我国的启示”。如何写摘要？步骤：背景＋行文结构背景：电子政务自20世纪50年代以来逐渐发展，成为全球政府服务的重要方式。行文结构：在建设数字政府的当下，回溯国外电子政务的产生与发展历程，分析其研究趋势，提炼其特征与不足，对我国数字政府的建设具有重要的借鉴意义。注意点：如果实在没思路，可以等正文写完后再来写摘要。摘要不确定如何写时，可以多看几篇论文的摘要，进行借鉴。如何确定关键词？最简单的办法是将题目拆开，变成关键词。如“新加坡电子政务建设对我国的启示”，关键词为“新加坡”、“电子政务”、“启示”。祝大家写论文顺利！

这就是all in的快乐吗？！在经历了超级无敌霹雳巨emo的一天之后—— 收到了@回溯乐园的小溯送来的超级大礼包！实在是太豪华了！立刻擦干眼泪T o T（每次emo的时候收到可爱女生送的礼物都会变得开心幸福𐟒簟’篼‰ 很幸福地收下了这个礼包（流眼泪），因为最近有点忙所以一直放在书桌旁没来得及打开。趁空闲时间，我用新品狂写了几页手帐（久违地见面了手帐本！）。边写手帐边不自觉地感慨，小溯果然是天才文创店主捏！真的好会做产品！尤其看到“我的符卡”套装，真的惊到，究竟是怎样想出这种有趣又实用的创意啊！便签的纸质超级厚实！不愧是精挑细选换了好几家工厂的结果！非常好用（＾。＾）☆ 贴在本子上当背景写起来既轻松又可爱（好久没出现让我攒攒图，手帐的图下次发^ 。^）。彩色的卡册像水果糖，感觉甜甜的很好吃𐟘‹𐟘‹。说起来我的第一本卡册也是一位文创店主朋友送的，但是因为当时忙着写论文所以没有好好repo𐟘Ⱏ˜Ⱏ’簟’磀‚ 有时候觉得我真的是个很好运的女生！怎么总能遇到这么可爱的女孩子呢！哼哼我也铆足劲向前冲冲冲！等做出可爱制品以后也送送送送送！送给每个可爱女生朋友呜呜呜（画饼x）。

一家人看牙看走了“一辆车”？合理。因龋齿有遗传性、传染性。一篇国家重点口腔疾病研究实验室发布的论文。发现父母、祖辈如果一口烂牙，宿主表观遗传能够准确而迅速地改变基因表达，其牙齿的晶体、结构不致密等遗传因素下，子女牙齿质量直接影响；又因龋齿属细菌感染，那亲子关系密切，在饮食、生活和亲昵过程中，口腔菌群情况也会传给孩子。当一家人拉大队“龋”了，孩子补牙、父母根管治疗、祖辈种植牙，“一辆车”没了按现今看牙费用来看，太合理了。提到“根管治疗”估计不少人脑子发麻了吧？躺在小小手术椅上，医生的电钻刺耳又凶猛地在牙上磨啊磨啊，粗针再插进牙齿里捅了又捅把牙神经坏死，虽当下麻醉没有痛感，但是体感必是一种折磨。回溯根本，口腔清洁不佳是一个又一个“蝴蝶效应”元凶。我还专门去咨询了口腔科的同学，口腔清洁就绝对不是拿着牙刷蹭点牙膏无规则哈喇几遍就完事的，要遵循： 1）“刷对手法”：巴氏刷牙法； 2）“刷够时间”：2-4分钟； 3）“刷全牙面”：牙齿表面、缝隙，还有大牙窝沟面。如没有达到基础的清洁标准，也建议尝试专业、高效且安全的电动牙刷工具，毕竟基因决定了牙齿的上限，专业称手的工具却能决定牙齿的下限。牙齿问题虽有遗传性，但基础差的牙齿质量，抑或说正常的，都可通过清洁好牙齿卫生得到防御，防止口腔细菌的感染，衍生出牙齿低质的基因轮回。

如何高效阅读科研文献：实用指南 𐟓š 最近有不少刚开始准备科研的本科生问我，如何开始阅读文献。作为一个过来人，我也曾经历过同样的迷茫期，所以特意整理了一些实用的小技巧，希望能帮到你们。第一步：选择论文 𐟔 确定研究主题首先，你得明确自己的研究兴趣和方向。这样能帮你缩小选择范围，找到真正对你有用的论文。使用合适的数据库利用学术搜索引擎和数据库，比如X-mol、Web of Science等。以X-mol为例，它的高级检索功能非常强大，可以灵活选择不同的逻辑连接词。这些数据库基本都可以通过学校的网络免费使用，或者用校园VPN（合法的哦，不是翻墙那种）。阅读摘要和关键词找到潜在的论文后，先看看摘要和关键词。这些部分通常会告诉你论文的主要内容和研究方法，帮你初步判断是否值得进一步阅读。此外，期刊的影响因子（IF）也可以作为一个参考指标，虽然不是绝对的，但大多数情况下，IF高的论文质量也相对较高。查看引用文献检查找到的论文的引用文献，顺着这些引用可以找到很多相关领域的文献。对于刚开始阅读文献的本科生来说，这种方法可以帮助你回溯到这个领域较早的研究，有助于更深入的理解。第二步：略读论文 𐟓– 如何略读略读的时候，不需要把每篇论文都下载下来。可以直接在浏览器上使用全文翻译功能（虽然翻译质量不咋地，但能帮你迅速了解论文的大致内容），再去决定是否精读（英语大神可以忽略）。阅读标题和引言浏览论文的标题和引言部分，了解论文的整体目标和研究问题。这有助于确定论文是否与你的研究相关。扫描图表和图像一篇好的论文，它的图像一般都是非常清晰明了的。通过看图，可以迅速获取很多信息。浏览论文中的图表、图像和表格，就能获取论文的主要发现和结果。此外，支持信息里的图有时候也很有用。阅读结论跳到论文的结论部分，看看作者得出了什么结论。这有助于快速了解论文的主要发现。略读参考文献大概浏览论文的参考文献，看看它引用了哪些其他重要的文献。这可以为你提供更多相关研究领域的信息。篇幅有限，更多内容请期待下一篇笔记！𐟓

【最古老轮子是干这事的】在以色列北部出土的一组1.2万年前的穿孔鹅卵石可能是已知最古老的手工纺轮，这种纺织技术或许最终激发了人类发明轮子的灵感。相关论文11月13日发表于《公共科学图书馆-综合》。论文传送门☞网页链接论文通讯作者、以色列希伯来大学的Talia Yashuv说，新发现的石制工具代表了人类早期基于轴的旋转技术，比第一辆手推车早数千年。“当你回溯6000年前第一个车轮时，会发现它并不是凭空出现的。研究交通工具和轮子的功能演变很重要。” Yashuv和希伯来大学的Leore Grosman研究了从Nahal Ein Gev II遗址出土的113块部分或完全穿孔的石头，这是一个位于加利利海以东的古村落。自1972年以来，考古学家一直在发掘这些主要成分是石灰岩的文物，它们可能是由附近海岸的生鹅卵石制成的。三维扫描显示，鹅卵石上的孔是用燧石手钻从两侧钻到一半的。与现代钻头不同的是，它留下了一个狭窄而扭曲的锥形形状。这些孔的直径为3到4厘米，通常穿过鹅卵石的重心。 “从两侧钻孔有助于平衡石头，使其旋转更稳定。一些部分穿孔的石头有偏离中心的孔，这表明它们可能是错误的，就被丢弃了。”Yashuv说。研究人员一开始觉得，这些平均重9克的石头太丑了——不可能是装饰的珠子，也太轻、太脆弱了——不可能用作捕鱼砝码。它们的大小、形状和孔周围的平衡使研究人员确信这些石制工具是纺轮。为了验证假设，研究人员用遗址附近的鹅卵石和燧石制作了复制品。然后，他们请传统手工艺人Yonit Kristal试着纺亚麻。 Yashuv说：“真的很惊讶它们能运转起来，因为它们并不是完美的圆形。但实际上，只需要将孔定位在物品的中心，就能平衡并运转了。” Yashuv表示，如果这些穿孔鹅卵石真的是轮子，那它们就是最古老的纺轮。这一发现表明，在大约5500年前发明制陶轮和推车轮之前，人们早已试验旋转技术几千年了，而纺轮可能有助于这些发明。然而，法国蔚蓝海岸大学的Carole Cheval却认为，这些穿孔鹅卵石更像陀螺，而不是轮子。“这项研究缺乏揭示使用痕迹的微观数据，因为随着时间的推移，纱线会在石头上留下痕迹。”Yashuv回应称，痕量分析“超出了当前研究的范围”。（来源：中国科学报王方）

结合大模型与逻辑编程语言的神经符号方法论文探讨了大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的革命性进展，同时也指出了它们在可靠和灵活推理方面存在的限制。这些限制主要源于LLMs的自回归架构，这种架构使得模型在预测下一个词时采用贪婪策略，限制了它们回溯和错误恢复的能力。为了解决这个问题，作者提出了一种神经符号学方法。这种方法通过提示LLMs从问题陈述中提取和编码所有相关信息作为逻辑代码语句，然后使用逻辑编程语言（如Prolog）进行显式演绎推理的迭代计算。实验结果显示，这种方法显著提高了LLMs在标准数学推理基准测试GSM8k和BIG-bench数据集中的Navigate数据集上的性能。此外，作者还引入了一个新数据集——非线性推理（NLR）数据集，该数据集包含55个独特的文字问题。这些问题针对LLMs的下一个词预测范式的缺点，需要复杂的非线性推理，但只需基本的算术技能即可解决。研究结果表明，集成Prolog使LLMs能够在NLR数据集上实现高性能，即使是最先进的语言模型（包括GPT4）也未能仅使用文本解决。在对比先前的研究工作时，作者指出，虽然允许LLMs调用外部工具（如计算器、解释器或外部数据集）的API可以提高它们在各种推理任务上的表现，但这些方法并没有充分解决LLMs固有的推理限制，也没有解决文本的线性特性，这可能限制了执行全面搜索、探索多个解决方案路径或回溯的能力。作者还提到了其他几种方法，包括LINC系统，它使用神经符号学过程将自然语言转换为一阶逻辑表达式，并通过符号定理证明器来确定结论的真值；Nye等人的工作，通过使用符号推理模块来检查生成文本与最小世界模型的逻辑一致性，提高了LLMs在故事生成和指令跟随任务中的性能；以及“思维程序”（PoT）方法，它将计算与推理和语言理解分开，让LLMs生成文本（作为注释）和编程语言语句来解决问题，将计算委托给程序解释器。通过在GSM8k、Navigate任务和NLR数据集上的实验，作者展示了他们的方法相对于纯文本CoT提示基线在所有问题上的均性能有显著提高，并使用多次尝试的推理算法来评估模型的鲁棒性和性能变化性。总结来说，这篇论文强调了将符号推理系统集成到LLMs的推理流程中，以提高它们在数学推理任务上的性能，并提出了一个新的NLR数据集，作为评估LLMs数学推理能力通用性的强有力基准。

深度学习工具推荐：从入门到进阶嘿，大家好！作为一个深度学习的新手，我在这个领域摸爬滚打了两年，虽然目前只发表了两篇CVPR和一篇2区的论文，还有几篇在投（TIFS、TCYB、TPAMI、CVPR2024），但我还是有一些小小的经验可以分享的。最近事情比较多，先来聊聊工具篇吧～工具推荐：Wandb 大多数新人在刚开始接触深度学习时，往往会感到一头雾水。看了很多入门教程后，虽然对一些工具有了了解，但不一定是最适合自己的。今天，我就来聊聊一个我觉得非常实用的工具——Wandb。 Wandb，全称Weights & Biases，类似于TensorBoard，但比它更全面且简单。以下是一些它的优势：实验参数追踪：Wandb可以记录和追踪实验的超参数、模型配置和数据集信息，使得实验复现和调参更加方便。模型训练监控：通过Wandb提供的API，可以轻松地记录训练过程中的指标、损失和学习曲线，以及模型的性能和验证结果。可视化结果展示：Wandb支持多种图表和可视化工具，可以帮助用户更好地理解和展示实验结果，比如学习曲线、混淆矩阵、特征重要性等。实验比较和版本控制：Wandb允许用户比较不同实验之间的结果，并提供版本控制功能，方便回溯和对比不同模型、算法或超参数的性能差异。我个人主要用Wandb来看loss下降和eval结果等。关键是所有数据都可以在网站上查看，而且可以绑定Slack进行程序监控。一旦程序崩溃，就会自动发送Slack或邮件通知，非常方便。小结每个人的学习习惯不同，这些工具推荐仅供参考。希望这些信息对大家有所帮助，也欢迎大家在评论区讨论和分享经验！

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