科学研究论文3000字

图片来自网络科技论文的摘要是论文的精华部分，简短精炼是论文摘要的主要特点。摘要是对一项科学研究工作或技术实践的总结，对研究目的、方法和研究结果的高度概括。科研人员的时间非常宝贵，经常是通过阅读论文摘要来判断一篇论文是否值得继续精读下去。读者通过阅读科技论文摘要，应该能够对论文的研究方法及结论有一个整体性的了解，因此摘要的写法应力求精确简明。早期的《工程索引》(EI)实际上就是工程类科技论文的摘要部分的摘编，科学引文索引(SCI)也主要是通过摘要来发现论文之间在学科上的相关性、对应性和继承性。因此，为了提高论文被检索到的概率，作者要反复推敲，对论文涉及研究问题及研究目的的描述、对使用的方法和研究过程进行精简的介绍、对研究结论精确的概括。一般来说，论文摘要是在论文主要内容完成之后才写，字数约在在100～150字之间。在撰写科技论文的摘要过程中，作者要查阅相关文献，尽量采用同类论文的关键词语，通用的学术表达方式，如果不是特别重大发现，建议摘要中尽量避免自己新造词语(新词语可以在正文中出现，有足够的篇幅解释新词语)。要想一想同行在查阅论文中怎样通过阅读摘要使你这篇论文更具有吸引力，在检索论文时怎样更容易索引到你这篇论文。总之，摘要必须用特别精炼的文字回答“研究什么”、“方法过程”、“结果怎样”、“结论如何”等问题。切忌空谈研究的背景和重要意义、不谈研究方法和途径就得出结论的笼统摘要。（荣誉主编李志民）

一般来说，没有创新性的学术论文是没有学术价值的，从严格意义上讲，它也不是真正的学术论文。因此，学术论文应当具有创新性，这种创新性表现在与已有研究论著不同的新发现上，包括新论点、新理论、新方法、新技术、新手段或新材料等。尽管创新性是对学术论文的要求，但创新却并非撰写学术论文所能做到的。学术论文只能反映研究情况，创新是研究的结果。没有研究的创新，不可能有学术论文的创新。在医刊汇编辑看来，要做创新性研究，写创新性论文，可以从以下几个方面着手。一、主题创新。选择新问题进行研究，是科学研究创新的主要途径。研究新问题，不但能够拓宽科学研究领域，而且能够在人所未及的问题上发表拓荒性的见解和研究结论。因此，学者们无不投人大量的精力以发现新问题，开垦科学研究的新领域。但事实上，在科学研究日渐繁荣的今天，主题创新的难度也日渐加大。尽管如此，从事科学研究，就要不断探寻新问题，不断拓宽研究主题，努力为学科创新贡献自己的学术智慧。二、视角创新。面对学术研究中的老问题，要做出创新性研究，可以通过视角创新来实现。所谓视角创新，就是在科学研究中，采用现有研究中未曾使用过的相关学科分析范式或有关学说理论，研究本学科中的老主题，以期获得新的研究结论。视角的创新不但可能有助对问题本身做出新的解释，而且还可能获得从其他视角所不能获得的富有启发意义的新的研究结论。所以，在科学研究中，提倡多学科研究，提倡运用其他学科的理论来研究本学科问题，目的就在于通过视角创新以获得研究结果的创新。三、论点创新。论点创新是任何一项研究都不能回避的任务，只有不遗余力地追求论点的创新，科学研究工作才能对学问有所贡献，学术才能不断进步。学术论文应当反映科学研究创新的成果，科学研究创新成果到了学术论文中就体现在论点上。从科学研究创新成果到论点，需要经历一个归纳、提炼、升华和规范化的过程。归纳、提炼与升华是针对论点的科学性而言的，规范化是针对论点表述的准确性而言的。要实现论点创新，应以获取独创性研究结果为研究的根本目的，脚踏实地，潜心研究，推陈出新。而且在论文写作中，要反复推敲、斟酌语言表达的准确性和简练性。四、方法创新。方法是创新的工具，科学研究是以科学的方法为手段的学术研究。研究方法本身的创新对学术创新具有重要意义，采用不同的研究方法所得出的研究结果可能是不同的。所以在科学研究中，对同一个问题一般鼓励采用不同的研究方法，以获取不同的研究结果，丰富人们对该问题的认识，促进学术的繁荣。经常看到一些学术论文在研究方法部分，陈述一堆的方法，什么文献研究法、实证研究法、比较研究法、案例研究法、定性研究法、定量研究法、规范研究法等，但在正文中却未见作者是如何采用这些方法解决问题的。出现这种情况的原因，往往在于写作者对研究方法的意义的认识不到位，对方法的运用还没有掌握，只知道有这些方法，却不知道在研究具体问题时应该采用什么方法。显而易见，这样看待和使用研究方法，是不可能做出创新性研究、写出高质量论文的。五、材料创新。材料是科学研究的素材，如果没有材料，科学研究寸步难行。以不同的材料为基础所开展的科学研究，结果可能大相径庭，当然，也存在殊途同归的可能性，不过，这种可能性极小。科学研究需要利用各种可能的合法途径，获取尽可能丰富的研究材料，以提高研究结果的普适性。但就具体的研究者而言，受主客观条件的限制，所能获得的研究材料总是有限的。这样，对于不同的研究者来讲，努力获得人们未曾使用过的材料，在新材料基础上开展自己的研究，就可能做出创新性研究。很多人做研究、写文章，怕苦、怕累，怕做深入、细致的材料搜集，怕做历史材料的发掘清理，主要利用网络搜索寻找现成的相关材料。尽管这些现成材料的价值毋容置疑，但占有一手材料，用新的材料研究问题，是做出创新性研究的重要条件。所以，在科学研究中，利用一切可能的机会和条件，获得属于自己发现的研究材料，尽可能少用二手、三手材料，是研究结论创新的重要保证。

对于科研工作者或者学者来说，进行科学研究与写论文应该都是时常工作。毕竟所有的研究成果都要以论文的形式展现和交流，如果只会做而不会写，就好比只会做事不会说话，科研工作是不完整的。现在有很多科研工作者排斥写论文，认为写论文和专业没啥关联，但殊不知，我们做科研的资料，大多也都是来自论文，写论文与科研是紧密联系的整体，不可分割。因此，蓝译认为，有必要谈谈一下科学研究与论文写作的关系。论文是科学研究成果的基本载体。在某种意义上来说，论文是研究成果的最终表述。如果说论文写作是一种“言”，那么科研成果就是一种“意”，科研和写作之间的关系就是言和意之间的关系。意在言先，首先要有意，然后才有意之所言。因此，就科研和写作这两者的关系而言，首先必须要从事科研活动，提高我们的科研素质，只有在科研的基础之上才能进行写作，而科研和写作是两个既互相联系又互相区别的环节：首先要进行科研活动，科研活动有了成果以后再用语言表达出来，这种表达的过程就是一个写作的过程。这里应当指出，文科的科研和理科的科研是有所不同的，理科科研是一种科学活动，而文科科研是一种学术活动。因此，论文是一种学术成果。我们把作为科研成果的论文都称为学术论文，以区别于其他论文。那么，什么是学术？这个问题看似简单其实不太容易回答。以一种较为学术性的语言表述，学术是指系统化、专门化的知识，是对事物发展规律的学科化论证。因此，学术当然应当具有科学性，文科可以分为人文科学和社会科学。而且，在文科中所采用的科学这个词，又显然不同于自然科学。例如，在社会科学中存在着较多的价值判断，而自然科学则更多包含客观描述。不仅文科与理科（广义上的理科，包括工科）科研的性质与形式有所不同，而且，文科与理科在科研与写作的关系上也存在区别。理科的科研与写作的关系是可以清晰地加以区分的。理科的科研就是在实验室里做实验，在实验做出成果、取得数据以后，再将实验的成果以文字的方式予以表达形成论文。对于理科来说，无科研则无写作。因此，理科对科研是更为注重的，要求也比写作更高。也就是说，理科科研的主要精力是放在做实验上，实验做完以后，把实验成果以一种论文的形式表达出来，这个写作过程是相对较为简单的。甚至只要把实验的数据和过程结论自然地记录下来就可以，这是理科的特点。然而，文科的科研和写作的界限却不是那么清晰，这也是学习文科的同学会有的一个困惑。因为文科科研不像理科的实验那样具有物理性的直观内容。对于一个理科学生来说，天天进实验室就表明他在做科研。但对一个文科学生来说，什么是科研？这种科研活动本身不具有直观形态，往往不容易把握。实际上，文科的科研是读书、思考，甚至是旅行。中国古代所谓读万卷书，行千里路，都可以看作是对文科科研活动的一种描述。因此，文科科研是随意的，自在的，不拘形式的。正是由于文科的科研活动具有这种散在性的特点，文科学生有时候会难以把握，以至于虚度光阴。这样就出现了在没有充分的科研活动基础上进行论文写作的情形，当然也就不可能写出优秀的论文。因此，对于一个文科学生来说，首先要去看书，要去思考，逐渐地积累知识，嵌入所在学科，进入一个与本学科的前贤对话的境界。当知识积累到一定程度，自己的想法逐渐产生，这也就是所谓生米做成熟饭，然后再进行写作。经过思考以后，在资料的基础上提炼独特的观点。这一提炼过程，为写作打开了最后的通道。因此，文科的阅读书籍，资料收集，文献梳理，观点综述这些所谓科研活动，都是为最后的写作服务的，只不过是写作的预备而已。在这个意义上说，文科写作的重要性要超过理科。在文科中，这种科研活动和写作活动又是可以互相促进，并且是交叉进行的。也就是说，在文科中并不像理科那样把实验做完，已经取得实验成果，再进行写作。而是在科研过程中就开始写作活动，而且在写作过程中，又同时从事着科研活动。写作和科研这两者是一种互相促进的关系，难分彼此。当然，在写作之前肯定要有一定的科研基础。然而，任何一个人都不可能把科研完全做好以后再去从事写作。而是在写作的过程中，不断地进行思考，不断地完善学术观点。对于一个学者来说，长期从事科研活动，同时也长期从事写作活动。科研和写作就成为学者的工作重心，甚至一种生活方式：不断地进行科研，不断地写作，在写作基础上再进行科研，这样一个逐渐展开、循环往复的过程。有些学者不是特别愿意写作，作品较少。不写东西，可以分为两种情况：一种是写不出来，另一种是不屑于写。写不出来，是写作能力问题，甚至是科研能力问题。但也有些学者虽然看了很多书，思考了很多问题，确实也有对学术问题的独特见解，但就不付诸于笔端。也有学者眼高手低，主张不随便写，一辈子就写一本书或者一篇论文，以此一鸣惊人，成为经典。这种想法我觉得不太可行，因为一个学者不可能一辈子从事科研活动，平时从来不写东西，没有作品，最后突然蹦出一篇论文、一本书来，藉此名传千古，那是完全不可能的。一个学者从事科研的过程，都要用论文或者专著这样的形式反映出来。不断地进行科研，不断地发表论文；然后，论文积累形成专著。论文以及不同阶段的专著，都是学者在不同阶段的学术研究成果的总结。通过学术成果可以把一个学者在科研活动中跋涉的过程，就像一步一个脚印一样，真实地呈现出来。不同时期的科研作品能够反映一个学者的学术成长：从青涩到老道。即使是思路的曲折，观点的修正，也能够以其作品清晰地在这个学者的学术履历上展示。因此，我认为那种把科研搞到最好，最后才出精品的想法是不切实际，也是不可能的。所以，作为一个学者要不断地科研，同时要不断地写作，要把两者紧密的结合起来。作为一个文科学者来说，写作是极为重要的。写作能力的培养是一个累积的过程，需要进行长期的训练。当然，写作只是科研成果表达的一种方式，除了写作以外还有言说，也就是口头语言的表达。像课堂的讲课、会场的发言等，这也是一种思想的表达方式，也能够反映一个学者的学术水平。书面表达和口头表达，这两种方式对于学术呈现来说都是重要的。但这两者的学术影响又是极为不同的：口头表达只能影响到亲眼目睹者与亲耳聆听者，范围甚为有限。总之，对于学者来说，书面表达更为重要，一定要进行写作，要有论文发表。那么，怎么训练这种写作，怎么能够做到拿起笔来就能写呢？我们认为，写作本身也是一种童子功，从小练起。最好的方法是在中学阶段就坚持写日记，养成动笔的习惯。进入大学，读书的时候一定要做笔记，按照古训所云：不动笔墨不看书，以此锻炼写作能力，习惯并且擅长于书面语言的准确表达。如果在大学本科阶段过了写作关，则开始研究生的专业学习以后，入门会比别人快好多。

大数据文摘出品文章来源：opendatascience.com编译：Ivy、狗小白、云舟作为一名前半生奉献给学术，现在投身业界的研究者，Daniel Gutierrez习惯在数据科学业内工作的同时，跟进学术界的最新动态。最近，通过一场网络研讨会，他发现人工智能大神吴恩达（Andrew Ng）也有一样的习惯。吴恩达提到，他经常随身携带一个装满研究论文的文件夹，利用搭车的空闲时间研究论文。Daniel Gutierrez因此建议，不管是数据科学从业者还是研究者，都可以准备一个论文文件夹来装一些论文，就像吴恩达建议的：如果你每周阅读几篇论文（部分论文可以泛读），一年后你就阅读了100多篇论文，足够比较深入地了解一个新领域。在这篇文章中，Daniel Gutierrez列出了2018年最具影响力的20篇数据科学研究论文清单，所有数据科学家都应该认真回顾。我还收录了一些综述性文章，它们可以帮助你看到当前技术领域的发展情况，同时还有完整的参考文献列表，其中不乏很多具有开创性的论文。新一年随身携带的论文合集，不如就从这里开始吧！无法科学上网的同学，可以在大数据文摘后台回复“数据科学论文”下载合集。一种新型无梯度下降的反向传播算法我们都知道，在20世纪70年代初引入的反向传播算法是神经网络学习的支柱。反向传播利用大名鼎鼎的一阶迭代优化算法进行梯度下降，用于寻找函数的最小值。本文中， Bangalore的PES大学研究人员描述了一种不使用梯度下降的反向传播方法。他们设计了一种新算法，使用Moore-Penrose伪逆找出人工神经元权重和偏差的误差。本文还在各种数据集上进行了数值研究和实验，旨在验证替代算法的结果是否符合预期。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1802.00027.pdf一份基于深度学习的情感分析情感分析经常被用于识别和分类文本中所表达的观点，因为它可以确定作者对特定主题、产品等态度是积极、消极还是中性的，所以在处理社交媒体数据时，情感分析非常有价值。深度学习日益流行，它是一种强大的机器学习技术，可以学习到数据的多层特征并生成预测结果。随着深度学习在许多其他应用领域的成功，近年来，深度学习在情感分析中也得到了广泛的应用。本文对深度学习进行了全面的综述，并对其在情感分析领域的应用现状也进行了分析。下载链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/1801.07883.pdf应用数学家所理解的深度学习是什么作为一名数学家，我喜欢看一些关于数据科学的技术文档，并找到它们与应用数学的联系。本文从应用数学的角度出发，对深入学习的基本思想进行阐述。多层人工神经网络已在各个领域中被广泛使用，这场深度学习革命的核心实际上可以追溯到应用和计算数学的基础概念：特别是在微积分、偏微分方程、线性代数和近似/优化理论的概念中。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1801.05894.pdf论深度学习的起源本文对深度学习模型进行了全面的历史回顾，它从人工神经网络的起源介绍到在过去十年的深度学习研究中占据主导地位的模型：如卷积神经网络、深度信念网络和循环神经网络。本文还重点介绍了这些模型的先例，分析了早期模型的构建过程，以及模型的发展历程。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1702.07800.pdf?递归神经网络研究进展递归神经网络（RNN）能够从时间序列数据中学习序列特征和长期依赖性。RNN由一堆非线性单元组成，单元之间至少有一个连接形成有向循环。一个训练完备的RNN可以模拟任何一个动态系统，然而，RNN在训练时一直受到长期依赖性问题的困扰。本文对RNN进行了综述，并着重介绍了该领域的一些最新进展。下载链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/1801.00631.pdf关于深度学习的十大质疑尽管深度学习的历史根源可以追溯到几十年前，但“深度学习”这一术语和技术在五年前才开始流行起来，当时该领域被Krizhevsky、Sutskever和Hinton等人所统治，他们在2012年发表了经典之作“基于深度卷积神经网络的图像分类”。但在接下来的五年中，深度学习领域中又有什么发现呢？在语音识别、图像识别和游戏等领域取得长足进步的背景下，纽约大学的AI反对者Gary Marcus对深度学习提出了十个问题，并表明如果我们想要获得通用的人工智能，深度学习必须辅以其他技术。下载链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/1801.00631.pdf深度学习中的矩阵微积分本文较为全面的介绍了深度神经网络中（以及参考文献表中大多数论文）所需的所有线性代数知识。除了基础微积分知识之外，本文深奥的数学知识很少。请注意，若你还是深度学习新手，这篇论文对你来说意义不大；相反，若你已经熟悉神经网络基础知识并希望加深对基础数学的理解，这篇论文将非常适合你研究。相关报道：https://arxiv.org/abs/1802.01528群组归一化批量归一化（BN）是深度学习开发中的里程碑技术，它使得各种网络的训练成为了可能。但是，沿批量维度进行归一化会带来一些问题：当批量大小变小时，由于批次统计估计不准确，BN的误差会迅速增加。这限制了BN在训练大型模型以及计算机视觉任务（包括检测、分割视频）中的使用，因为这些任务需要的是受内存消耗限制的小批量。本文由Facebook AI研究人员（FAIR）提出，将Group Normalization（GN）作为BN的简单替代方案。GN将通道分成群组，并在每组内计算标准化的均值和方差。GN的计算与批量大小无关，并且其准确性在各种批量大小中都是稳定的。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1803.08494.pdf平均参数比重能带来更广泛的优化和更好的概括能力深度神经网络的训练一般通过使用随机梯度陡降（SGD）变量和递减学习率来优化一个损失函数，直至其收敛。这篇论文指出，对SGD曲线上的多个点取简单平均数，并使用周期波动或恒定的学习率比传统训练方式有更好的概括能力。这篇论文还展示了，这个随机平均参数比重（SWA）过程比SGD有更广泛的优化能力，仅用一个模型就达到了之前快速集合法的效果。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1803.05407.pdf对基于神经网络进行文本总结方法的调查自动总结归纳文本，或者说在保留主要含义的同时压缩文本长度，是自然语言处理(NLP)领域的一个重要研究范畴。这篇论文对近来基于神经网络的模型在自动文本总结方面进行了研究。作者详细审查了十款最前沿的神经网络摘要器：五款摘要模型，以及五款提炼模型。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1804.04589.pdf神经网络风格传输的回顾Gatys等人在2015年“针对艺术风格的神经网络算法”这篇开创性著作中，展示了卷积神经网络(CNN) 能够分离和重组图片的内容和风格，在生成艺术图像上表现出了强大的能力。这个使用CNN来渲染不同风格的内容图像被称作神经网络风格传输(NST)。此后，NST在学术著作和工业应用上都很是热门，受到越来越多的关注，也产生了很多种致力改善或者扩展原有NST算法的方法。这篇论文对NST目前的发展状况提供了概览，也对未来研究提出了一系列问题。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1705.04058.pdf几何数据：在机器学习领域针对黎曼几何的一个Python包在机器学习领域应用黎曼几何越来越受人们关注。这篇论文引入了几何数据这一概念，也给出了应用于诸如超球面、双曲空间、空间对称正定矩阵和李群变换等多重内容计算的python包。此外，论文中还包含了对于这些多重内容的应用，以及实用的黎曼度量和相关的外生性、对数图。相应的测地线距离提供了一系列机器学习损失函数的直观选择。作者还给出了对应的黎曼梯度。几何数据的操作可用于不同的计算后台，比如numpy, tensorflow和keras。文章作者使keras深度学习框架综合应用GPU和几何数据多重内容计算变成了可能。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1805.08308.pdf一个更通用的稳健损失函数这篇论文展示了一个双参数损失函数，可视为对稳健统计学中很多常用的损失函数的一个概括，这些常用的损失函数包括Cauchy/Lorentzian, Geman-McClure, Welsch/Leclerc和广义卡尔波涅尔损失函数（按传递性分为L2，L1，L1-L2和pseudo-Huber/Charbonnier损失函数）。作者描述并可视化展示了这个损失和相应的分布，并列出了它的一些实用性特质。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1806.01337.pdf反向退出：随机反向传播算法这篇论文引入了“反向退出”的概念，也即一个灵活而应用简便的方法，可以直观地表述为，退出现象仅沿着反向传播管道发生。反向退出的应用是沿着网络中特定点插入一个或多个屏蔽层。每个反向退出的屏蔽层在正推法中被视为特征，但几乎不屏蔽部分反向梯度传播。直观来看，在任何卷积层之后插入反向退出层会带来随机梯度，随刻度特征不同而有不同。因此，反向退出非常适用于那些有多重刻度、金字塔结构的数据。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1806.01337.pdf关系型强化深度学习这篇论文引入了一个通过结构化感知和关系型推理从而提升强化深度学习(RL)的方法，主要表现在改善效率、泛化能力和提升传统方法的解读能力。通过自我感知来迭代推理场景中的主题和引导无模型原则之间的关系。结果显示，在一个拥有新型导航和任务计划的“盒世界”中，代理找到了可解释的解决方案，从而可以在基线之上改善样本的复杂度、泛化能力（在训练中能应对更的复杂场景）以及整体表现。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1806.01830.pdf一个非常有趣的案例：卷积神经网络和执行坐标转化方法的失败深度学习里几乎没有别的概念像“卷积”那样大的影响力了。对包含像素或空间表征的任何问题，普遍的直觉就是试试看CNNs。这篇论文通过一个看似微不足道的坐标转化问题展示了一个反直觉的案例，也即单纯要求机器在坐标(x,y)笛卡尔空间和一个热像素的空间之间学习一个地图。虽然CNNs似乎很适用于这个场景，来自Uber的作者们证明了卷积神经网络法最终失败了。这篇论文展示并仔细检验了这个失败案例。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1807.03247.pdf反向传播法的演变反向传播算法是深度学习的基石。尽管其非常重要，但很少有方法尝试调整其算法。这篇论文展示了一种发现新的反向传播方程变式的方法。来自Google的作者使用了一种领域专用语言，将升级的方程描述为一系列原始方程。基于进化的方法被用来发现新的反向传播原则，该原则在一系列最大训练次数后能够最大化泛化能力。这个研究发现了一些升级方程，相较标准的反向传播算法在较少次数内训练得更快，并在收敛时有与标准反向传播算法近似的表现。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1808.02822.pdf在深度卷积神经网络学习时代里，物体探测领域近来的发展物体探测就是对于特定类别图片，比如车、飞机等进行探测的计算机视图任务 ，它在过去五年里在人工智能领域里吸引了非常多的关注。这些关注，既源于该领域在实际应用的重要性，也是因为自从CNNs时代的到来，它是人工智能领域里现象级的发展。这篇论文是对近来使用深度卷积神经网络学习方法的物体探测领域著作的一个全面回顾，也对近来这些发展进行了深刻的透析。下载链接https://arxiv.org/pdf/1809.03193.pdf语言交互式AI的神经网络法这篇论文对近年来发展出的语言交互式AI中神经网络方法进行了调查。语言交互式AI可被分为三个类别：1. 回答问题的机器人2. 以任务为导向的对话机器人3. 自动化语音聊天机器人。针对每个类别，文章使用特定系统和模型为案例，展示了领域最前沿的神经网络方法，并将其与传统方法比较，讨论其进步之处和仍面临的问题。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1809.08267.pdf可撤销的循环神经网络循环神经网络（RNNs）在运行序列数据上表现最优秀，但训练起来更占用内存，也就限制了RNNs模型的灵活性。可撤销的循环神经网络，也就是“隐藏对隐藏”的转化能被撤销的RNNs，提供了减少训练所需内存的一个路径，因其隐藏状态无需存储，从而能够在反向传播算法中被重新计算。这篇论文展示了完美可撤销RNNs从根本上就是受限的，因为它们依然需要记住隐藏状态。随后，为了实现能够忘记隐藏状态的完美可撤RNNs，文章提供了存储少量bits的方法。作者这个方法达到了传统模型的近似效果，同时减少了活动内存成本约10-15个百分点。下载链接：https://arxiv.org/pdf/1810.10999.pdf相关报道：https://opendatascience.com/most-influential-data-science-research-papers-for-2018/

人无信不立，国无信则衰。科研诚信，是科技创新的基石，是科研人员必须坚守的“生命线”，也是实施创新驱动发展战略、实现世界科技强国目标的重要基础。改革开放四十年来，我国初步构建了以《科学技术进步法》为统领、约束与激励并重的科研诚信制度体系，建立了科研诚信建设联席会议制度，在科技管理的各个环节都贯穿并强化科研诚信，形成了齐抓共管的科研诚信建设格局。继中国科学院学部和中国工程院设立科学道德建设委员会之后，我国科研诚信制度建设工作全面铺开、纵深推进，相继发布《国家科技计划实施中科研不端行为处理办法（试行）》《关于加强我国科研诚信建设的意见》《关于进一步加强科研诚信建设的若干意见》。在这些规章制度的保障下，我国科研诚信建设取得明显成效。但随着科学技术的深入发展，科学道德问题日益凸显。由于道德观念和行为规范教育的缺位，我国违背科研诚信的行为仍时有发生。诸如伪造数据、资料或结果，在科研材料、设备或研究过程中作假，窃取他人的思想、方法、成果或文字等学术不端行为屡禁不止。大规模“撤稿”事件，是“刺痛”我国科研诚信“神经”的高频词。早在两年前，清华大学11篇材料科学领域论文因学术不端遭到撤稿，2018年10月经媒体曝光后才公开处理意见。去年，国际期刊《肿瘤生物学》一次性撤销107篇中国论文事件，同样让人记忆犹新。科研诚信制度建设涉及管理、评价、教育、惩治等方方面面，需要从前端治理到后端处理形成常态化的监管体系。加强科研诚信建设，要深化科研管理体制改革，从机制上约束和规范科技计划相关主体的行为，从源头上预防和遏制科研和学术腐败，营造良好学术环境，弘扬学术道德和科研伦理。同时，将科研诚信建设要求落实到项目指南、立项评审、过程管理、结题验收和监督评估等科技计划管理全过程；完善违背科研诚信要求行为的调查处理规则，建立健全学术期刊管理和预警制度等。加强科研诚信建设，要着力深化科研评价制度改革。此前，唯论文、唯奖项等单一量化、限制性的考核评价标准，某种程度上加剧了学术不端行为的发生。要探索符合科研和人才成长规律的考核评价体系，突出品德、能力、业绩导向，真正建立以科技创新质量、贡献、绩效、影响为导向的分类评价制度，推行代表作评价制度，才能让科研工作者潜心学术研究、竞相发挥聪明才智。加强科研诚信建设，要给科技工作者和青年学子补上诚信教育缺失这一课，要将科研诚信建设的规章制度纳入教育内容。宣传老一辈科学家脚踏实地、严谨治学的事迹，引导科研人员、高校教师、青年学生弘扬科学精神、增强诚信意识，进而做到知敬畏、守底线。当科学道德精神及其行为规范内化为价值观念和习惯行为取向时，科研人员才能自觉、主动地抵制学术不端行为，也才能让自律和他律释放出1+1大于2的震慑力。加强科研诚信建设，要加大对“踩红线者”的惩处力度，让失信者寸步难行。之所以学术造假呈现树欲静而风不止的态势，违规成本过低、处罚力度不够是原因之一。坚持零容忍，就要保持严厉打击的高压态势，对严重违背科研诚信要求的行为依法依规终身追究，对严重违背科研诚信要求的责任者实行“一票否决”。长远来说，要开展对严重违背科研诚信要求行为的刑事规制理论研究，划出不可越界的红线，给出可落地的细节措施，使调查过程有效率，处罚结果有震慑力。

科学研究中的研究内容和方式是不尽相同的，有的是通过实验来发现新现象、寻找科学规律或验证某种理论假说，实验结果的科学记录和总结可作为研究成果；有的是先提出某种假说，然后进行数学推导、逻辑推理或用实验结果进行检验，往往以论述或论证为中心，提出新理论，或补充和发展原理论，或否定原理论；有的研究对象属于自然科学或工程技术范畴，采用的论述方式却类似于社会科学的表述方式，即用调查研究所得的可信事实或数据来论证新的观点。赛恩斯编译依据经验，科技论文按研究方式和论述内容可分为：一、实验性论文。这类论文主要针对科技领域的一个学科或专题，有目的地进行调查与考察，实验与分析，或进行相应的模拟研究，得到系统的观测现象，实验数据或效果等较为重要的原始资料和分析结论，准确与齐备的原始资料往往使其成为进一步深入研究的依据与基础，它不同于一般的实验报告，其写作重点应放在研究上，追求的是可靠的理论依据、先进的实验方案、适用的测试手段、准确的数据处理及严密的分析论证。二、发现型论文。这类论文主要用来记述被发现事物的背景、现象、本质、特性、运动变化规律以及人类使用这种发现的前景。发明型论文是发现型论文的特殊形态，主要用来阐述所发明的装备、系统、工具、材料、工艺、配方等功效、性能、特点、原理及使用条件等。三、计算型论文。这类论文主要用来提出和讨论不同类型(包括不同边界和初始条件)数学物理方程的数值计算方法，数列或数字运算方法，计算机辅助设计方法，计算机在不同领域的应用原理、数据结构、操作方法，或进行收敛性、稳定性、精度分析等。这种论文往往是计算机软件进一步开发的基础。四、理论性论文。这类论文可分为推导型论文、分析型论文和论证型论文等。1.推导型论文。这类论文主要是对所提出的新假说由数字推导和逻辑推理来得到新理论(包括定理、定律和法则)。写作要求是：数学推导要科学准确，逻辑推理要严谨严密，定义和概念的使用要准确可靠，力求得到无懈可击的结论。2.分析型论文。这类论文主要是对新的设想、原理、模型、机构、材料、工艺、样品等进行理论分析，对过去的理论分析，对过去的理论分析加以完善、补充或修正。写作要求是：论证分析要严谨，数学运算要正确，资料数据要可靠，结论要准确并经过实验验证。3.论证型论文。这类论文主要是对基础科学命题进行论述与证明，如对数学、物理、化学、天文、地理、生物等基础学科及其他众多应用性学科的公里、定理、原理、原则或假设的建立、论证及其适用范围、使用条件进行讨论。五、设计型论文。这类论文一般用来对某些工程、技术和管理问题进行计算机程序设计，对某些系统、工程方案、机构、产品等进行计算机辅助和优化设计，对某些过程进行计算机模拟和仿真，对某些原材料等进行调制、配制。写作要求是：内容要新，模型的建立和参数的选择要合理，编制的程序能正常运行，计算结果要合理准确，设计的产品要经过实验和生产证实，调制、配制的物质要经过使用考核。六、专题型论文。这类论文用来对某一领域、学科或某项工作等发表议论(包括立论和驳论)，通过分析论证，对其发展的战略决策、方向等提出新的见解。七、综述性论文。这类论文是在综合分析和评价已有相关文献的基础上，提出在特定时期内有关专业课题的演变规律和发展趋势。它要求作者在博览群书的基础上，综合介绍、分析、评述特定学科和专业领域内最新研究成果和发展趋势，表明作者自己的观点，对发展作出科学预测，并提出比较中肯的建设性意见和建议。综述类论文的写作要求相对较高，一般要求：资料新而全，作者立足点高、眼光远，问题综合恰当、分析在理，意见、建议较为中肯；题目一般较为笼统，篇幅允许稍长。通常有两种写法，一种是以汇集文献资料为主，辅以注释，客观而少评述；另一种是着重评述，通过回顾、观察和展望提出合乎逻辑、具有启迪性的看法和建议。除了以上这些论文类型，按研究方式和论述内容，科技论文还应有其他类型，这里不再列举。

撰写任何论文时，务必牢记你的最终目标。你想要写一份相关的详细、真实的论文，最重要的是切题。撰写科学论文与写英文文学论文时总是有些不同的。回答问题时，你需要着重分析，并且更加精确。为了帮助实现这一目标，你需要牢记三个黄金法则。他们是：分析问题，以便你确切地知道你必须做什么规划答题结构写下文章现在，让我们更详细地查看这些步骤，以帮助你完全理解如何应用这三个黄金法则。分析问题首先查看指示。论文需要用连续的行文写出来。你不应该使用要点或以笔记形式书写。但是，你可以使用一个图表，这有助于提出一个特定的观点，只要它是有关主题的并得到充分说明。查看你需要撰写的主题。论文标题的措词告诉你应该将答案限制在什么地方——没有讨论其他领域的余地，即使他们再有趣。规划答题结构下一步是规划你的答案。我们将尝试向你展示如何在很短的时间内制定出有效的计划。你需要一个框架来展示你的知识，否则仅专注于几个方面太容易了。例如，在撰写生物学论文时，我们可以通过多种不同方式将话题划分。如果你要回答“概述生命和系统繁殖的主要性质”之类的问题，规划步骤很简单。首先，在问题中定义需要解决的主要术语。然后列出所需的性质，最后大致评估要分配给每一项的字数。写下文章最后一步（你快完成了），现在你已经制定了论文计划，接着就该白纸黑字地写下来了。按照计划回答问题，确保你坚持单词计数，检查拼写和语法，并记住永远要写清楚你的参考资料来源。考官如何给论文评级一篇出色的论文包含很多能反映学生对相关部分知识的全面理解与掌握的细节没有基本错误始终保持适当的深度和准确性包括两段或更多段能够表明研究的深度或广度的材料一篇好的论文包含一些能反映学生对相关部分知识的全面理解与掌握的细节很少犯基本错误大致能保持适当的深度和准确性一篇普通的论文所包含的大量初步材料能反映学生基本掌握与理解了相关部分的知识。基本上，大约有一半的论文能达到这样水平。可能反映出对某些领域的有限了解，但是质量参差不齐表现出对基本原理的良好理解，但有一些错误和对实验数据的误解一篇糟糕的论文所包含的大量材料能看出学生对课程的学习差强人意包含基本错误，反映出对基本原理和概念掌握的不足

“我做科普，在结构生物学与新药创制的关联上不愿多说，是避免给老百姓留下一个制药很容易的印象。”10月29日，在2018世界生命科学学大会上做了闭幕报告之后，美国普林斯顿大学分子生物学系终身教授颜宁接受科技日报记者采访时表示，事实上，结构生物学与新药创制联系紧密，解析作为重要靶点的蛋白分子结构后，向新药创制推进顺理成章。2018年6月底到9月初，短短70天内颜宁团队在顶级学术期刊《科学》上连发3篇论文，在学术领域如此高产的颜宁表示，除了探索生命奥秘之外，也为新药研发提供线索。为制药行业开辟绿色通道颜宁曾笑称如果能够解出人源电压门控钠离子通道的结构就可以退休了。“我当时这样说，并不是真的要退休，而是说明这个研究在我心里的高度和难度。”颜宁说，搞研究就是一山望着一山高，哪怕登顶珠穆朗玛峰，又会想去月球。这个时代的研究者更幸福的是，在征服“高山”的过程中，能够仰赖的技术手段突飞猛进。颜宁说，如果靠之前的方法(X射线晶体衍射方法)可能要等个二三十年才能做出这些研究，而现在有了冷冻电镜的方法，解析蛋白质结构不再是难点，而且可以轻而易举地达到很高的分辨率，清楚地看到钠通道和毒素(如蜘蛛毒、河豚毒)的相互作用。“科研的目标也就更高了。”颜宁说，以前弄清蛋白质分子的结构就是终极目标，现在不是了，结构仅仅是一个开端，要做详尽、动态的解析，要把它的工作原理揭示清楚。颜宁认为，技术的发展，以及结构生物学家的工作，为制药行业开辟了一个绿色通道。我去药学院肯定没问题“以我现在的研究方向去药学院肯定没问题，我做的都是重要的药物靶点，往后推进的工作也顺理成章。”颜宁表示，之所以不经常提及自己的学术研究与新药创制之间的关系，是因为不想给老百姓一个直接产出新药的虚幻印象。一方面新药创制非常困难，从理论到修成正果，堪比经历“九九八十一难”。颜宁举例，团队详细阐述了河豚毒素与人体内电压门控钠离子通道的复合物结构，但是如果这个毒素能够作用于所有的通道，那么依据这个理论做成的药，进到身体里“全面发力”，就会产生巨大的副作用。而如果能够通过修饰，只针对要治疗的部分，既有靶向性，又能够成功递送到靶点，并且有合理的代谢，才有好的药物基础。因此从靶点到药，一道一道“过筛子”，最后能落地的很少。解析越详细、结构越“高清”，越可能为药物设计者提供攀岩的“着力点”，进而设计出好的药物。颜宁举例，“在钠离子通道中我们意外发现了一个比想象中复杂的结构，提供了一个很好的靶点，启示了我们修饰的入手点。”但是，在真正成为药物之前，颜宁始终秉持科研人员“一切以真实数据说话”的准则刻意避免为研制中的新药“画饼”。生命科学研究还有“认知黑洞”相关资料显示，颜宁团队解析的蛋白结构精度达到2.6埃，是目前已知利用冷冻电镜技术报道的膜蛋白结构的最高分辨率，可以清晰地看到结合的毒素分子、钠离子、蛋白质分子的原子等。“分子层面利用冷冻电镜能看到埃(0.1纳米)的尺度，细胞层面用超分辨技术能对活细胞成像，看到100纳米左右的尺度，这两个尺度之间的细胞内部世界还没有稳定的科学仪器可以观察。”颜宁说，这个“视角”下，对生命活动的认知是个黑洞。但在颜宁看来，这意味着一个大的发展方向，“现在看来是未知，但如果你能够看到的时候，必然会有新的生物现象发现。”颜宁表示，她也在关注这方面的技术推进，例如将电镜与光镜偶联起来可能有所突破。此前有媒体用“爆发”来形容颜宁今年的成绩，但在谈到可能的新技术手段，颜宁并不像刚爆发过，更像等待称心兵器的将领，摩拳擦掌为下一个的“爆发”蓄势。（文章来源：科技日报）

科技论文是创新性科学技术研究工作成果的科学论述，是某些理论性、实验性或观测性新知识的科学记录，是某些已知原理应用于实际中取得新进展、新成果的科学总结。简而言之，科技论文是对创造性的科研成果进行理论分析和总结的科技写作文体。以下几类是蓝译编译在工作实践中常涉及的科技论文类型：一、论证型科技论文。主要是对基础性科学命题的论述与证明，或对提出的新的设想原理、模型、材料、工艺等进行理论分析，使其完善、补充或修正。这一类型的内容涉及到基础学科的一些理论，只有从事专题研究的人员才能写出这方面的科技论文。二、科技报告型科技论文。这类论文主要描述一项科学技术研究的结果或进展，或一项技术研究试验和评价的结果，或论述某项科学技术问题的现状和发展的文件。许多专业技术、工程方案和研究计划的可行性论证文章。记述型文章是它的一种特例。撰写此类科技论文的大多是从事工程设计、规划工作人员。三、发现、发明型科技论文。记述被发现事物或事件的背景、现象、本质、特性及其运动变化规律和人类使用这种发现前景的文章。阐述被发明的装备、系统、工具、材料、工艺、配方形式或方法的功效、性能、特点、原理及使用条件等的文章。从事工程施工、工程管理方面的人员写这类稿件较多。四、设计、计算型论文。这类论文是为解决某些工程问题、技术问题和管理问题而进行的计算机程序设计，某些系统、工程方案、产品的计算机辅助设计和优化设计以及某些过程的计算机模拟，某些产品或材料的设计或调制和配制等。从事计算机等软件开发的人员写这方面的科技论文较多。五、综述型。这类论文应是在作者博览群书的基础上，综合介绍、分析、评述该学科(专业)领域里系统内外的研究新成果、发展新趋势，并表明作者自己的观点，做出发展的科学预测，提出比较中肯的建设性意见和建议。这类稿件大多是对某项工作提出的发展对策，建议、评价，甚至是总结报告等，往往对所讨论专项工作的进一步发展起到引导作用。这类文章一般从事管理工作的人员写的较多，日常工作中接触使用的也较多。当然，除了以上几种类型外，科技论文按其写作性质还可以分为其他类型。但总体来说，科技论文是报道自然科学研究和技术开发创新工作成果的论说文章，它是通过运用概念、判断、推理、证明或反驳等逻辑思维手段，来分析表达自然科学理论和技术开发研究成果。