实验研究类论文

什么叫论文？说到论文，很多人一定不陌生，大学生毕业需要发表论文，职场晋升需要发表论文，评奖金评优需要发表论文，工作需要发表论文，可以说论文贯穿我们个人成长的多个环节，那么究竟什么是论文呢？论文就是我们对某个问题进行深入研究的文章，论文是对某些学术问题进行研究的手段，论文也是学术界进行成果交流的工具，论文根据用途可以分为多种，毕业论文职称论文是我们最常接触到的类型，另外还有成果论文和科技论文等诸多分类，其实论文的分类是多种多样的，根据不同的标准划分出的类别有很多，例如按内容性质和研究方法的不同可以把论文分为理论性论文、实验性论文、描述性论文和设计性论文，还有一种综合性的分类方法，把论文分为专题型、论辩型、综述型和综合型几种类型。下面我们具体介绍一些几种常见的论文类型。毕业论文大学生顺利毕业需要发表毕业论文，毕业论文是学生学业成果的展现，可以充分反映学生的能力水平，这种论文是考核申请者能否顺利毕业的重要条件，对于毕业论文，有的高校要求见刊发表，有的则不要求。职称论文职称论文大家应该是比较熟悉了，职称论文就是指在一定职业范围内，用于评定一定职业职称的论文形式，一般职称论文在不同职业领域内所分等级不同，不同级别职称有不同的职称论文发表要求，职称论文是晋升的重要考核标准。实验性论文实验型论文是对实验的手段、过程、现象以及实验的发现进行详细观测和系统的分析、归纳，找出其新的规律，并进行理论上的探讨或论证的科技学术的论文。综述性论文综述性论文是对所写专题的比较全面、深入、系统地论述。因而，综述是对某一专题、某一领域的历史背景、前人工作、争论焦点、研究现状与发展前景等方面，以作者自己的观点写成的严谨而系统的评论性、资料性科技论文。不同类型的论文适用于不同发表需求的作者，一般来说，职称论文依旧是发表需求最大的一类论文，晋升职称是很多职场人士的目标，而随着竞争的激烈，发表高水平的职称论文是越来越多的作者的需求，因此，发表职称论文竞争也是比较激烈的，尤其核心期刊这种级别水平的刊物，热门刊物等到发表的文章可能已经排到了明年，一些专业度比较高的普刊也是需要排队发表的，只不过需要等待的时间短一些，因此职称论文也好，发表毕业论文也好，作者需要做的就是尽早准备发表工作，不要因为时间的把握影响晋升和毕业。

图片来源在右下角水印处题目—3号黑体居中题目的要求:1、字数一般不要超过20个字；2、题目要涵盖研究的所有内容；3、题目要具体，言简意赅，让读者一看到题目，就能知道研究的内容；4、题目如果能够有闪光点，能吸引读者的眼球更好；如公平决策的研究（可以写成：不患寡而患不均；吃亏者的“现报”与“后福”等）；5、如果是ERP研究，题目中可以加上“ERP研究”“认知神经机制”字样。研究背景介绍：一般而言，论文开头最好有个背景介绍，说明选题的背景，即为什么选择这个领域进行研究。第一部分内容：文献综述（站在巨人的肩膀上向前看 ）1一级标题——可以命名为：文献综述或者引言、国内外研究现状，其意思大体相同。1.1 二级标题——可以从不同的角度来命名；如可以分成国内研究和国外研究；也可以根据研究的内容，概括出研究的主题进行命名，如，公平决策的认知机制研究和公平决策的神经机制研究；根据研究的内容进行概括，归纳出相应的主题，可以有多种概括的方法，需要根据研究内容灵活操作。如，公平决策的影响因素、公平决策的研究范式、公平决策的认知神经机制等。关键点：标题之间，内容上要相互独立，不能相互包容或涵盖。如公平决策的国内外研究和公平决策的研究范式，两个标题就不能并列，因为研究范式有可能来源于国内外的某个研究，这样的标题就存在重叠。1.1.1 三级标题——公平决策的认知机制研究（三级标题，可以分成公平决策的行为研究、公平决策的眼动研究等）；公平决策的神经机制研究（三级标题，可以分成公平决策的ERP研究，一般要综述研究问题相关的ERP成分，公平决策的fMRI研究等）。此部分内容整体上的写作思路：1 做到言简意赅，逻辑条理清楚，通俗易懂；所撰写内容，只要不是自己的观点，就要注明文献来源，不能抄袭别人研究里的文字。2每个标题下面的具体内容，可以根据一条主线进行撰写，如，时间顺序；或根据观点之间的关系，相同观点还是相反观点来进行支持或反驳。同时，要注意前后内容的衔接、过渡。３文献综述，能够帮助大家了解研究领域的现状，所以梳理文献很重要，通过梳理文献，尝试找出已有研究存在的问题，并基于已有问题，提出自己的解决方案。4注意文献的来源（要筛选文献，注意资源的信度），文献要阅读国内外专业杂志文献或知名院校的硕博士论文等，不能随便摘录网站上的没有出处的数据或结果。同时要学会阅读文献，对阅读过的文章都建立一个文档目录，并对以下信息作记录：(1)作者名字；(2)杂志名称；(3)文章题目；(4)实验步骤和结果；(5)引发的研究思路，产生该思路的日期等。对于关键性的文献，要反复阅读。第二部分内容：问题提出２问题提出和研究意义2.1问题提出从前人研究的进展和不足中提出问题。前人研究有哪些进展？在变量选取、研究设计、结果解释上还有哪些不足？哪些分歧？从中引申出自己研究的必要性。也可以从实践中、从经验中、从现实中提出问题具体要求：（1）提出有认识意义和实践意义的科学问题。是否提出真正的科学问题，在很大的程度上决定了研究的价值。真正的问题应该是明确的；包括着认识上的矛盾，或认识与事实的不一致；使人感到疑惑、惊讶、有不确定感。如果缺乏相关神经机制的研究，也可以就此提出问题，例如使用高时间分辨率的ERP研究，探索其时间动态进程。许多研究中的问题是假问题，例如提出了已经解决了的问题，或提出了没有疑惑的问题，或手头有什么问卷，就研究什么问题，将有关变量随意拼凑，构成假问题。（2）问题间有关联、有层次性。环环相扣。（3）如果可能的话，所研究的问题最好有相应的理论作参照，与已有的理论有关联。问题提出的具体方法：（1）已有研究的研究方法或范式是否存在问题；（2）已有研究的自变量的选择是否存在问题，如所操纵的自变量不是关键性的原因；或者根据理论推导出所存在的其他的自变量（此自变量是以往研究所没有研究过的自变量）；或找到以往研究的局限、矛盾和模糊的地方，针对这些内容提问题。（3）文化差异研究（4）已有的成熟的范式在特殊人群中的应用;… … …并基于具体的问题，提出拟解决的研究方案。2.2研究意义研究的意义一般从理论和实践两个角度来写。理论意义：实践意义：有重要的实践意义，如教育实践价值；用重要的方式把理论和实践联系起来，或直接探讨了现实中的问题。理论意义和实践意义要具体。第三部分内容：实验方法３实验方法3.1实验目的和实验假设考察大学生被试在原版十文钱问题与异质同构问题上的错误率、错误类型以及人口统计学上的特征，以检验假设1和假设2。假设1：……。假设2：……。假设的写法：假设是一种有关变量间关系的尝试性陈述。要用陈述的语气，而不是疑问的语气来写；假设要明确，不能模棱两可。3.2实验设计本研究采用2×3的被试间（或内）或者混合实验设计。自变量1是：……。自变量2是：……。因变量指标是：……。如果是ERP实验，因变量还包括和研究相关的ERP成分。需要控制的额外变量有……。3.3被试选取国内某大学的？专业的？名大学生, 男？名, 女？名,年龄？~ ？岁, 平均年龄为，？岁。做完实验后，被试均获取适量报酬。注意事项：结合实验设计，需要考虑对被试有没有具体要求。例如，对于推理实验，被试的专业：哲学、数学和文学，可能做影响到被试的实验结果。所以要结合具体的实验要求，选择合适的被试。被试取样适合研究问题，有代表性；要交代被试的特征，说明样本总体的特点、样本大小以及可以统计的人口学特征；不写对实验结果无影响的被试变量；应给出被试的选取办法。3.4实验材料和实验程序实验材料：1、需要说清楚实验材料的来源，自编（自编的方法）、改编（改编的依据）还是直接采用别人研究里面的（文献引用）。2、实验材料的数量，与后面的数据分析相结合，如若采用方差分析，至少需要3个以上的实验材料，保证因变量指标为一个连续的变量。3、对于多个实验材料，要考虑材料呈现的顺序的随机化处理。4、如果选择情绪图片作为材料，在一个实验中，则要保证所选材料的大小、色彩像素等指标一致。实验程序: 首先，用文字进行表述；其次，画出实验流程图。举例如下：整个实验分为两个部分：练习程序和正式实验程序。首先，进行练习程序, ……熟悉实验流程和实验任务。随后, 将360个命题分成6个组块进行正式测试, 每个组块有60个命题, 组块之间被试可以进行适当的休息。……根据具体要求作出相应的按键反应。具体流程图如下：(流程图结合自己的研究内容，灵活制定)实验程序的表述注意事项：实验程序应按步骤来说明；描述的细节要充分适当，以可以让别人重复为准；既不能太简略，也没有必要说明所有的细节。3.５数据分析和结果注意事项：正确处理实验中的极端数据和无效数据；给出统计软件及版本。数据分析的顺序要符合研究逻辑，即与文献综述和讨论部分的表述顺序（思路）相一致；先文字，后数字，行文不要以统计数据开始。先呈现描述统计，然后再给出推论统计；不应只报告统计结果，还要表述为合理的心理学结果。尽量用图表呈现结果；清晰地报告出统计结果；准确地报告结果；精确地报告结果；报告需要报告的结果；报告足够的信息；不要做过多讨论。如果是脑电实验，结果分为两个部分报告：行为结果和脑电结果。②当统计检验表明差异不显著时，不要说：“实验组被试平均分高于控制组，但差异不显著”；③在相关研究中使用“因果关系”、“决定了”、“导致了”、“制约”、“影响”等用语；④在报道结果有差异时，没有说明谁高谁低；在说明两变量有相关时，没有说明相关的符号；⑤对统计量标注了星号时，又报道了p值；⑥将统计软件原表输出，而表目未译成中文（一些规定的符号，包括各种统计量、N、p等需要英文）；⑦在说明回归时，把“因变量对自变量的回归”说成“自变量对因变量的回归”。在对交互作用作简单效应分析时，从两个方向作重复的分析。在有交互作用条件下简单效应的检验：一般只需根据研究的理论假设做一个方向的简单效应检验就可以了。图表呈现的不规范；三线表、表的标题在上、图的标题在下、居中、小五等统计符号要用斜体，例如：F（2，116）=3.71，p<0.05M=8.18，SD=7.11χ2（4，n= 90）=10.51，p=0.03P值不要写为p<0.000,或p=0.000 ，因为概率不可能为0。注意区分字母的大小写，中英文符号，括号的全角和半角。EEG 记录和ERP分析注：这部分是ERP实验才需要增加的部分以下两段是BP收集的EEG数据记录和离线分析方法可参考的：EEG 活动采用德国公司的记录与分析系统（BrainAmp amplifier and　BrainVision Recorder software, BrainProctsGmbH, Munich, Germany），按国际系统扩展的64 电位导电极帽记录。以双眼外侧安置电极记录水平眼电，双侧乳突作参考电极点。头皮和电极之间的阻抗小于5 kΩ。信号经放大器放大，采样频率为500Hz。对连续记录的数据排除明显带有肌电、飘移的脑电事件，波幅大于± 50μV的波幅被视为伪迹自动剔除，所得经无相移数字滤波。对正确的反应试次上的EEG 数据分析时程按照启动刺激出现之前200 毫秒到出现之后1200 毫秒时间上来进行分段和平均叠加（-200ms—1200ms）。基线为启动刺激出现之前200毫秒。通道通过0.01–30 Hz（24 dB/octave）低频滤波器来进行过滤。关于ERP成分的分析，一般根据你的选题，并参照前人的研究结果，选择代表性脑电成分。观察脑电图的头皮分布，选择计算这些脑电成分波幅的电极点，决定计算其波幅的潜伏期范围。在此也要说明对这些脑电成分进行几因素的方差分析，和行为数据相比，至少需要增加“电极点”这一被试内变量进入统计分析。４讨论首先，简单的介绍研究所得的结果。其次，围绕研究所得的结果依次展开讨论或解释。需要注意以下几点：（1）在研究设计和数据分析的基础上进行正确的推论；（2）把研究结果和初始的研究假设和目的联系起来；（3）对结果解释，既不要解释过度，也不要解释不足；（4）不要简单地重复结果，要解释研究结果的含义；（5）要区分客观的结果描述和自己的主观解释；（6）尽量少讨论与研究主题偏离较远的问题；（7）考虑对结果进行最简单的解释；（8）不要忽视或弱化与研究假设相反的结果；（9）解释意外的研究结果。5结论简要报告研究所得的结论；不需要出现解释和讨论的语言。参考文献参考文献使用APA格式，最好使用像endnote这样的文献管理软件插入和管理文献。只有写过毕业论文的人才知道的苦痛。因字体无法全部显示，如有需要可找我拿word版

SCI是对科研经验的最好总结。一篇论文其实就是对课题的探究，而在这样的探究过程中实验是必不可少的，而在写作中对实验的写作我们应该注意些什么？1.就是实验一定要自己做，这样才有自己的体验，看别人的结果和自己亲手去做完全是不一样的概念，谁知道你把实验交给别人去做，别人给你的结果是不是真的呢?2.尽可能地多做实验，如果在一个实验里发现了有趣的东西，不要高兴得太早，说不定是因为实验对象的个体差异，再多做两次，确定这个实验是可重复的再高兴。3.实验步骤描述要完整。很多人在撰写论文过程中，都认为结果漂亮才是最好的。也很可能因为这个，他们会忽视或者不重视实验研究步骤的描述。审稿人在遇到这类稿件的时候，很容易给出“研究结果是非常好，但是由于实验研究步骤描述不清楚，对他们的结果感到不能让人信服”。如果刚好你又遇到审稿人“太忙”，则稿件可能直接被拒稿。原因很简单，结果不是最重要的，如果你的实验步骤不对，研究结果再完美，也不能够成立。4.实验结果拒绝过度“加工”。研究论文之所以能够发表，是因为作者的研究结果中存在很多以前没有做过或者之前没有的发现。然而，并不是所有的实验研究都能够得到好的结果。也因此，很多人为了论文能够“发表”，在研究结果中进行过度“加工”。第一种类型：直接修改研究结果。通过修改后，所有的实验结果都非常的漂亮，以达到骗过审稿人。第二种类型：直接采用别人的研究结果。有时候，作者没有做出好的结果，但是，发现他人的研究领域与自己相似，也因此直接将他人的研究结果占为“己有”。或者将他人的英文成果修改为其他语言发表，或者将其他语言的论文修改为英文论文发表。第三种类型：“挑选”结果。在一个实验结果中，存在部分为阳性结果，部分为阴性结果。为了能够发表，只说阳性或者只说阴性部分结果。很显然上述三种情况如果被发现，后果都是非常严重的。实验的写作中会遇到的问题：一．有时候有可能会遇到提出问题的科学性不高，也就是说在研究领域操作性和专业性不高，或者受到实验材料的局限影响实验数据的准确性，解决这种情况的方法就是寻找实验外包公司二．不遵守数据采集原则，专业角度来说数据采用有随机、对照和双盲等原则，错误的数据搜集原则与提出的问题无法吻合。三．误差数据的累积，在实验过程中没有发现初次出现的误差，导致后面的数据不准确。四．每一次阶段性的实验结论错误，导致在综合评价中产生有误差的数据。意格编辑，您的学术服务专家

写英国研究论文（Research Paper）需要一套良好的写作技巧、出色的研究技能、足够的时间。通常，很多英国留学生在写研究论文时陷入困境，不知道怎么写研究论文，一份写作指南可以帮助您顺利写作，走出困境~EssayMin英国Research Paper平台帮助留学生写作更加轻松，有效提高写作技能哦~EssayMin英国论文目录什么是英国研究论文？与研究建议的区别？怎么写研究论文（Research Paper）为什么题目选择至关重要研究过程研究论文格式如何获得优秀研究性论文代写帮助研究论文（Research Paper）主要基于深入的研究和分析。它用于评估学生的研究技能，记录信息和提供有关研究问题的见解能力。研究论文的主要目的是表达您对整个研究过程中发现的研究的看法。研究论文与研究及建议有什么区别？部分同学经常混淆这两个术语；研究建议（Research Proposal）是对特定主题的动机和目标的简要描述。它说明了你为什么决定研究特定问题以及想要实现的目标；强调你的研究如何在相关领域的扩展上做出贡献，最后简要介绍你计划进行这项研究的方式。研究论文（Research Paper）是描述你研究的详细论文。它比研究计划要长得多；与提案不同，它还包含对研究结果的详细描述。以下是写英国研究性论文关键因素：研究论文通常比其他书面作业更长；基于对特定问题的广泛研究；你的想法应该基于实验，但也可以使用来自文献的参考；应该在研究过程中找到一些新颖的解决方案；有证据支持信息（例如你的实验研究、样本等）；写研究论文时，你可以将这些作为参考点！在开始写作之前，你需要执行一些准备步骤。首先，你需要熟悉作业，以确保你对期望的结果有清晰的认识。请仔细阅读论文要求，了解导师到底要你做什么；下一步需要采取的关键步骤就是选择一个主题，因为你的整个研究以及工作范围和结果将在很大程度上取决于该主题。为什么研究论文题目选择至关重要如果你选择了不感兴趣的主题，就很难找到写论文的动机；此外，你投入研究的热情和努力通常会反映论文的质量，因此也会影响到你的成绩。EssayMin英国建议：一些选择论文主题的小Tips：选择你真正感兴趣的主题缩小所选主题选择一个可以管理的主题确保有足够的资源用于该特定主题研究Research过程分为几个步骤？通常，研究过程可以分为几个阶段：熟悉你的主题在就特定主题形成自己的观点之前，你必须仔细研究它；选择来源你需要找到足够的材料来进行下一步工作；这个阶段，区分不同类型的资源以找到你可以依靠的有效信息至关重要。来源主要有两种：主要来源-统计数据、访谈、调查以及历史和法律文件；次要来源-书记、文章等；如何找到有效的来源，一个很好的办法就是学校图书馆和政府的官方网站；此外，你也可以使用Google学术搜索学术期刊等；也可以帮助你找到可靠的主要资源。略读和缩小来源列表当你深入研究时，会遇到大量的资源和信息；几乎不可能完整阅读与你主题相关的所有内容。因此，你应该习惯于浏览信息，并学会快速识别关键思想。浏览完你拥有的资源后，确定其中最有用的。文件资料在研究主题时，跟踪找到的所有信息至关重要，最佳方法是使用书目卡或便笺卡。整理你的研究 最后，你必须对来源进行分组并组织它们；你可以按照重要性进行排列，也可以根据参数的顺序进行组织；研究论文格式Research paper format摘要和关键词介绍以前的相关作品（非强制性）主要主题的详细部分方法实验结果结论参考文献如何获得优秀的研究论文帮助研究所选主题、选择正确来源、组织信息并进行研究写作，这些，都是挑战！EssayMin英国论文网希望我们的指南能够帮助你写出一流的研究论文。不过，如果你在写研究论文时遇到任何问题或需要专业团队的帮助，可以随时与我们取得联系，我们经验丰富的作家将竭尽全力为您定制高质量学术论文。

作者：DUSTIN TRAN机器之心编译参与：李泽南、Smith从研究思想的提出到实验的具体实现是工程中的基础环节。但是这一过程常常被一些明显的小瑕疵所影响。在学术界，研究生需要辛苦的科研——大量的编写代码，撰写说明以及论文创作。新的工程项目经常需要全新的代码库，而且通常很难把过去应用过的代码直接延伸到这些新项目当中去。基于此种情况，哥伦比亚大学计算机科学博士生及 OpenAI 研究者 Dustin Tran 从其个人角度概述了从研究思想到实验过程的步骤。其中最关键的步骤是提出新观点，这往往需要大量时间；而且至少对作者来说，实验环节不仅是学习，更是解决无法预测的问题的关键所在。另外，作者还明确说明：这个工作流程仅适用于实验方面的研究，理论研究则需要遵循另外的流程，尽管这两者也有一些共同点。机器之心对该工作流程进行了编译介绍，你有什么想法呢？不妨在评论中与我们分享。找对问题在真正开始一个项目之前，如何让你的想法「落地」成为更正式的议题是非常关键的。有时它很简单——就像导师会给你分配任务；或者处理一个特定的数据集或实际问题；又或是和你的合作者进行谈话来确定工作内容。更为常见的是，研究其实是一系列想法（idea）不断迭代所产生的结果，这些想法通常是通过日常谈话、近期工作、阅读专业内和专业外领域文献和反复研读经典论文所产生的。我的所有尚未探索过的研究思想的主文档我发现了一种方法非常有用——即保持一个单一的主文档（master document），这通常需要很多工作。首先，它有一个项目列表来排列所有的研究想法、问题和题目。有时它们可以是比较高层面的问题，就像「用于强化学习的贝叶斯/生成方法」、「解决机器学习领域的公平性问题」；也可以是一些很具体的议题，比如「处理 EP 中记忆复杂度的推理网络」、「规模偏置的与对称的 Dirichlet 先验的分析」。我经常努力把项目列表写得更加简明：子内容通过一些链接进行展开。然后，根据接下来要做的工作来对 idea 清单进行分类。这通常会给我的后续研究指明方向。我也可以根据其方向是否和我的研究观点一致、其必要性和有效性随时修改这些项目的优先级。更重要的是，这个列表清单不仅仅是关于后续观点的，更是关于接下来我更愿意研究什么内容的。从长远角度来考虑，这对于找到重要问题和提出简单新颖的解决方法是有重要贡献的。我经常访问这个清单，重新安排事务，添加新想法，删除不必要的议题。最终当我可以详细说明一个 idea 的时候，它就可以成为一篇比较正式的论文了。一般来说，我发现在同一个位置（同一个格式）迭代 idea 的过程可以使正式论文写作中的衔接和实验过程都变得更加流畅。管理一个项目我们为近期的 arXiv 预印本搭建的 repository我喜欢在 GitHub 存储库中维护研究项目。不管一个「单元」的研究是多少，我都会将其定义成某种相对自我包含的东西；比如，它可能会连接到一篇特定的论文、一个已被应用的数据分析或目前一个特定主题。GitHub 存储库不仅可用于跟踪代码，而且还可用于跟踪一般的研究进程、论文写作进度或尝试其它合作项目。但项目的组织方式一直以来都是一个痛点。我比较喜欢以下的结构，该结构来自 Dave Blei，可参阅：http://www.cs.columbia.e/~blei/seminar/2016_discrete_data/notes/week_01.pdf-- doc/-- 2017-nips/-- preamble/-- img/-- main.pdf-- main.tex-- introction.tex-- etc/-- 2017-03-25-whiteboard.jpg-- 2017-04-03-whiteboard.jpg-- 2017-04-06-stin-comments.md-- 2017-04-08-dave-comments.pdf-- src/-- checkpoints/-- codebase/-- log/-- out/-- script1.py-- script2.py-- README.mdREADME.md 为自己和合作者保持了一个需要去做的事的列表，这让面临的问题和前进的方向变得明确。doc/包含所有的记录事项，每个子目录都包含一个会议纪要或是文献提交，main.tex 是主要文档，每一章节都是不同文件，如 introction.tex，让每个章节分开可以让多人同时处理不同的章节，避免合并冲突。有些人喜欢在主要实验完成后一次写出完整论文，但我更喜欢把论文作为目前想法的记录，并且让它和想法本身一样，随着实验的进展不断推进。etc/是其他与前面的目录无关的内容。我通常用它来存储项目中讨论留下的白板内容的图片。有时候，我在日常工作中获得了一些灵感，我会将它们都记录在 Markdown 文档中，它也是一个用于处置对于工作的各种评论的目录，如合作者对于论文内容的反馈。src/是编写所有代码的位置。可运行的脚本都是直接写在 src/上的，类和实用程序写在了 codebase/上。下面我将详细说明一下（还有一个是脚本输出目录）。编写代码我现在写所有代码的工具都是 Edward，我发现它是快速实验现代概率模型和算法的最佳框架。Edward 链接：http://edwardlib.org/在概念层面上，Edward 的吸引力在于语言遵循数学：模型的生成过程被转化为每行 Edward 代码；随后希望写出的算法被转化为下一行……这种纯净的转换过程免去了在未来试图将代码拓展为自然研究问题时的麻烦：例如，在之前使用了不同的方法，或者调整了梯度估值，或尝试了不同的神经网络架构，或是在大数据集中应用了其他方法等等。在实践层面上，我总是从 Edward 的现有模型示例（在 edward/examples 或 edward/notebooks）中受益，我将预置算法源代码（在 edward/inferences）作为一个新文件粘贴到我的项目中的 codebase/目录中，然后进行调整。这样从零开始就变得非常简单了，我们也可以避免很多低级细节上的缺失。在编写代码时，我一直遵循 PEP8（我特别喜欢 pep8 软件包：https://pypi.python.org/pypi/pep8），随后尝试从脚本共享的类和函数定义中分离每个脚本；前者被放在 codebase/中以备导入。从第一步开始维护代码质量总是最好的选择，这个过程非常重要，因为项目会随着时间不断膨胀，同时其他人也会逐渐加入。Jupyter 记事本。许多人在使用 Jupyter 记事本（链接：http://jupyter.org/）用作可交互式代码开发的方法，它也是嵌入可视化和 LaTeX 的简单方法。对于我来说，我并没有将它整合到自己的工作流中。我喜欢将自己所有的代码写入 Python 脚本中，然后运行脚本。但 Jupyter 等工具的交互性值得称赞。实验管理在好的工作站或云服务商做投资是必要的事。GPU 这样的特性基本上普遍可用，而我们应该有权限并行运行许多工作。我在本地计算机完成脚本编写之后，我主要的工作流是：1. 运行 rsync 同步我本地计算机的 Github Repository（包含未授权文档）到服务器的 directory。2. ssh 到服务器。3. 开始 tmux 并运行脚本。众事驳杂，tmux 能让你超脱此进程，从而不需要等待它的结束才与服务器再次交互。在脚本可行之后，我开始用多个超参数配置钻研实验。这里有一个有帮助的工具 tf.flags，它使用命令行论证增强一个 Python 脚本，就像下面这样为你的脚本增加一些东西：flags = tf.flagsflags.DEFINE_float('batch_size', 128, 'Minibatch ring training')flags.DEFINE_float('lr', 1e-5, 'Learning rate step-size')FLAGS = flags.FLAGSbatch_size = FLAGS.batch_sizelr = FLAGS.lr然后，你可以运行下面这样的终端命令：python script1.py --batch_size=256 --lr=1e-4这使得提交超参数更改的服务器任务变得容易。最后，说到管理实验时输出的任务，回想一下前文中 src/目录的结构：-- src/ -- checkpoints/ -- codebase/ -- log/ -- out/ -- script1.py -- script2.py我们描述了每个脚本和 codebase/。其他三个目录被用于组织实验输出：checkpoints/记录在训练中保存的模型参数。当算法每固定次数迭代时，使用 tf.train.Saver 来保存参数。这有助于维护长时间的实验——你可能会取消一些任务，后来又要恢复参数。每个实验的输出都会存储在 checkpoints/中的一个子目录下，如 20170524_192314_batch_size_25_lr_1e-4/。第一个数字是日期（YYYYMMDD），第二个是时间（HMS），其余的是超参数。log/存储用于可视化学习的记录。每次实验都有属于自己的和 checkpoints/中对应的子目录。使用 Edward 的一个好处在于，对于日志，你可以简单地传递一个参数 inference.initialize(logdir='log/' + subdir)。被追踪的默认 TensorFlow 摘要可以用 TensorBoard 可视化。out/记录训练结束后的探索性输出；例如生成的图片或 matplotlib 图，每个实验都有自己的和 checkpoints/中对应的子目录。软件容器。virtualenv 是管理 Python 安装环境的必备软件，可以减少安装 Python 的困难程度。如果你需要更强大的工具，Docker containers 可以满足你的需要。Virtualenv 链接：http://python-guide-pt-br.readthedocs.io/en/latest/dev/virtualenvs/Docker containers 链接：https://www.docker.com/探索、调试和诊断TensorBoard 是可视化和探索模型训练的一种优秀工具。因为 TensorBoard 具有良好的交互性，你会发现它非常易于使用，因为这意味着不需要配置大量 matplotlib 函数来了解训练。我们只需要在代码的 tensor 上加入 tf.summary。Edward 默认记录了大量摘要，以便可视化训练迭代中损失的函数值、渐变和参数的变化。TensorBoard 还包括经过时间的比较，也为充分修饰的 TensorFlow 代码库提供了很好的计算图。对于无法只用 TensorBoard 进行诊断的棘手问题，我们可以在 out/目录中输出内容并检查这些结果。调试错误信息。我的调试工作流非常糟糕。对此，我在代码中嵌入打印语句并通过消去过程来寻找错误。这种方法非常原始。虽然还没有尝试过，但我听说 TensorFlow 的 debugger 功能非常强大。提升研究理解不断考研你的模型与算法，通常，学习过程会让你对自己的研究和模型有更好的了解。这可以让你回到制图板上，重新思考自己所处的位置，寻求进一步提升的方法。如果方法指向成功，我们可以从简单的配置逐渐扩大规模，试图解决高维度的问题。从更高层级上看，工作流在本质上就是让科学方法应用到真实世界中。在实验过程中的每一次迭代里，抛弃主要想法都是不必要的。但另一方面，这一切的理论基础必须稳固。在这个过程中，实验并不是孤立的。合作、与其他领域的专家沟通、阅读论文、基于短期以及长期角度考虑问题、参加学术会议都有助于拓宽你看待问题的思路并能帮助解决问题。说明本工作流主要用于实证研究，但其中的一些方法是值得其他任务参考的。主文档结构的模板可以参考：https://github.com/stinvtran/latex-templates参考文献1. Gelman, A., & Shalizi, C. R. (2012). Philosophy and the practice of Bayesian statistics. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 66(1), 8–38.2. Pearl, J. (2000). Causality. Cambridge University Press.3. Wainwright, M. J., & Jordan, M. I. (2008). Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference. *Foundations and Trends in Machine Learning, 1(1–2), 1–305.

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。

科技期刊论文包括多种类型，自然科学类学术期刊一般刊登以下六类文章：试验研究、理论研究、综述、研究简报、研究动态、读者来信。其中，试验研究方面的论文是刊登的重点。下面，赛恩斯编译将这六类文章分别进行介绍，大家可以了解一下。一、试验研究。作者通过一段时间的试验，得出了具有规律性、创新性、科学性的结果，应将其整理成学术论文供同行借鉴。试验研究方面的论文，其结构一般包括题名、作者、摘要、引言、材料与方法、结果、讨论、结论、致谢、参考文献等部分。其中，引言部分不需要标题。有时可以用理论描述来代替材料与方法部分，或将其放在材料与方法部分之前。如果文章较短，学术水平又不是很高，结果和讨论部分可以放在一起。对于结论部分，如果没有肯定的、规律性结论可言，可以写小结，重点描述初步结论和进一步研究设想等。二、理论研究。理论研究类文章有些是作者通过多年的观察和思考总结出来的具有创新性和科学性的思想和观点，有些是作者结合当前的研究热点所表达的观点和建议，并将其上升到理论。理论性文章一般包括题名、作者、摘要、引言、论述主体、致谢、参考文献等部分。其中，引言部分不需要标题，致谢部分可选，论述主体可以包含两个或以上的一级标题，分别进行论述。三、综述。综述是对某一方面的专题搜索大量资料后经综合分析而写成的一种学术论文，文章主要反映某一学科领域或重要专题的最新研究进展、学术见解和建议等。文章结构一般包括题名、作者、摘要、引言、论述主体、结论(小结)、致谢、参考文献等部分。写综述时搜集文献应尽量全面，文献引用要有代表性、可靠性和科学性，引用时要忠实于原文，要通过比较、分析、归纳和总结，提出自己的观点。四、研究简报。研究简报主要介绍新的研究方法、仪器设备、以及初步观察和结果等。某些刊物在审稿时，要求有2年以上的、可重现的试验数据，如果仅仅做了1年的试验，等做完2年试验后在发表会影响文章的创新性，此时，可以先以简报的形式发表。研究简报的结构同试验研究性论文，但各部分内容可以简化。研究简报一般比正式论文的篇幅要短。五、研究动态。作者可以通过查阅文献和实地考察等方式，总结报道国内外在某领域的研究动态。文章篇幅一般要控制在500字以内，一段文字即可。六、读者来信。读者可以在刊物上发表读者来信，对该刊发表的某一篇和数篇文章进行评论和争鸣，也可以就某一个观点和结论进行讨论等。如果读者对某一作者的观点提出质疑，编辑部可以邀请该作者进行解释和辩驳。此类文章一般控制在1000字以内。

很多准研究生不明白小论文，大论文是什么东西。小编来给大家科普一下。小论文是投给期刊的论文，一般学校或者学院有要求要投什么样的期刊才能毕业，通常是SCI、核心、C刊这些类别。只有被这样的期刊接收了小论文才能毕业，当然每个学校不一样。大论文就是毕业论文，每个学校不一样。关于SCI、核心、C刊这是一个类别，其他的我不了解，我说说SCI、这是一个英文期刊集合，只有上了一定档次的才能称为SCI，并且SCI期刊不一样的期刊质量不同，他们的评价标准是分区。一二三四区，然后就是影响因子。很多学校要求发SCI才能毕业，就是只这个。关于小论文怎么产生然后到接收呢？我还是以SCI为例，因为我只投了SCI。首先论文都需要有创新点，也就是idea，然后根据这个idea设计实验，设计实验不能有bug得严谨。然后就是把实验完成，完成了实验就需要整理数据，撰写论文。idea到完成实验，我写就几十个字，但是不一定idea能做出来。或者很难重复出来，完成了才需要写论文。小论文大概分这样的几个部分，SCI是全英文的，题目、摘要、关键字、introce、experience、讨论、结论部分。经过无数次修改终于写好了，开始投稿。寻找自己合适的期刊，按要求投稿，然后有编辑看论文怎么样，决定需不需要送给同行审议。如果觉得有必要送就会送给同行审议，这是完全免费的工作，同行也可以拒绝审稿。审稿人有权利提出意见接收，拒稿、大修小修这些意见。一般有两个审稿人。如果两个人审稿意见差不多就编辑决定什么状态，大修小修，拒稿，一般这个过程两个月左右，当然有更长的。如果多拒稿几次，小论文一年在外游荡了。很多人是不是觉得我可以同时多投几个期刊，看谁先接收，这是学术不端，学术界严厉抵制的，不怕都拒稿，就怕都接收，你就凉凉了。大论文就是学位论文，硕士一般五部分，博士一般七部分。大论文是需要一个研究体系的，不是东一下西一下就行的，也不是几篇小论文堆起来的，需要联系。准研究生们，你了解了吗，想毕业不是本科那样一两个月就能完成实验的。

本内容由【大分享文库 west960.com】整理分享！由于学术论文所涉及的学科和性质不同，研究领域、对象和方法不同，论文的表现手法、使用范围也不尽相同，因此，学术论文就有不同的分类方法。　　　　1、按研究领域和对象，可分为人文社科类论文、自然工程类论文与医学科学类论文。　　　　人文社科类论文是以人文、社会现象为研究对象的学术论文，其任务是研究并阐述各种人文社会现象及其发展规律，研究领域涉及的范围广，类型复杂交错。根据学科内容的不同，人文社科类论文可细分为哲学学科论文、语言文学学科论文、历史学科论文、艺术体育学科论文、经济学科论文、政治学科论文、法学学科论文、管理学科论文、教育学科论文等。人文社科类论文就研究方法与行文角度而言，可以将其分为论述型、评价型、考证型、证明型、介绍型、诠释型、调查报告等论文类型。　　　　自然工程类论文，也称为理工科类论文，其研究目的是发现自然现象背后的规律，并运用这些规律为人类社会发展做出贡献。其中，自然科学论文侧重于对自然本体进行研究和描述，揭示自然界发生的客观现象以及自然现象背后的规律，具有客观性强、计量细、实验数据多等特点。工程科学论文侧重于运用科学和技术原理来解决人类社会发展进步中存在的问题。自然工程论文按照功能和属性，还可以将其分为实验型、理论型、综述型论文与科学调查（考察）报告等。　　　　医学科学类论文，也称医科类论文。医科是对有关医疗、药物、公共卫生等研究领域的学科统称，医学科学类论文就是以人类自身身体及其所患疾病、所受损伤等为研究对象，以诊断治疗预防生理疾病和提高人体机体健康为目的。　　　　2、按研究内容和方法，可分为理论型、实验型、描述型、设计型学术论文。　　　　理论型学术论文的研究对象是比较广泛的自然现象和社会现象，以及这些现象之间的关系，即抽象的理论问题。其基本研究方法主要是理论证明、数学推导和综合考察等。　　　　实验型学术论文是以实验本身作为研究对象，或者以实验作为主要手段得出研究成果后撰写的学术论文。它的核心内容是设计实验，进行实验研究，对实验结果的观察和分析，探讨客观事物和现象发生的原因和规律，形成结论或提出作者的见解。　　　　描述性学术论文是以自然和社会存在的客观事物和现象为研究对象，其研究方法是考察、观测和分析，其主要表达方式是描述、说明和比较，目的在于向读者介绍新发现的具有科学价值的客观事物和现象。因此，它的重点在于说明事物和现象是什么，并确认其种属、学科等，和类似事物或现象有何不同，而没有复杂的理论推导、逻辑分析。　　　　设计型学术论文的研究对象是新工程、新产品的设计，主要研究方法是对新的设计方案或实物进行全面论证，从而得出某种结论或引出某些规律