金凯瑞砖家
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专家视点:怎样写好学位论文? 专家简介: 林崇德 北京师范大学教授,全国劳模、全国师德标兵。 任定成 北京大学科学与社会研究中心教授、博士生导师。 胡智锋 中国传媒大学教授、博士生导师。 选择合适的论文题目 林崇德说,不管本科生、硕士生还是博士生,好的选题是自己论文成功的一半。我提倡我的研究生不一定都跟着我的课题、我的研究方向来选择论文题目。有两个问题需要重视。一要考虑学生研究基础:学生曾经做过哪些研究工作,学术兴趣是什么;二论文选题要具有开创性,具有一定理论上的和实践上的意义。经过这样的考虑,题目定下来,就能进入到开题。 任定成提醒,有的研究生在写论文的时候,题目很大,但写作过程中就会发现自己其实很难驾驭。所以,写论文一定要学会大处着眼、小处着手,要做封闭研究,比如可以做一些数据统计分析、做一些深入实际的调查研究等。 胡智锋指出,合适的论文题目应是大小适度的,总的来说需要注意几点:一是选题要体现专业性,符合本专业的要求和规范;二是题目大小适中;三是要具备问题意识才能使论文具有针对性,有的放矢;四是要有学术意识。要分析学术界对这个问题的研究到什么程度,在他们研究的基础上想办法找到一个新的点,才会有学术意义。五是与指导老师、有经验的人的沟通也很重要。 写作论文要突出自己所做的工作 任定成说,每一种论文都有其特定的规范,只要先把研究做好了、做扎实了,论文就好写了。理科学生写作论文的压力来自于要在国际上高水平刊物上发表,要产生一定的影响。文科学生的压力则源于对国际学术规范不了解,一些硕士生、博士生还在用高考作文的标准来写毕业论文。要想写好自己的毕业论文,主要应该花费时间和精力找出可以成为比较好的研究对象的问题,然后确定适合的研究方法,通过艰苦细致的工作找出结果。在此过程中,一定要注意突出自己所做的工作,清晰地表达出自己对问题的认识和观点,这样才能称为一份合格的学术论文。 合理运用参考资料的问题 在写作论文的时候,经常需要引用资料。很多学生特别是本科生有这样的困惑:到底引用资料到什么程度算“抄袭”?怎样合理运用材料?看资料的过程中发现自己很容易被资料“带跑了”,从而导致频繁更换题目,这又是什么原因? 胡智锋教授说,界定引用和是否抄袭有个重要的标准就是在整体上是不是有自己的观点,有没有自己的立论,别人的文献是不是作为自己观点的一个补充和引证。如果没有形成自己的观点和判断,完全是把别人的东西搬过来,堆砌起来,这就难免会有抄袭之嫌。如果有自己的观点,资料是为你的观点作注脚,这就是合理的引注。 胡智锋解释,本科生经常出现被资料“带跑“、更换题目,是因为本科生阶段也是一个学习别人的过程,不能形成自己的一些东西,这是很正常的现象。其根本原因是被“带着走”的同学缺乏一种定力,没有形成自己的一个基本的立场和观点。怎样不让别人带着走,最好的办法就是不要丢掉自己原始的问题,要有一个自己的判断,明白自己关注什么,对什么感兴趣。 学会做二手文献清单、工作清单 林崇德说,文献综述既是主观的又是客观的。客观是因为它反映了某学科相关研究材料,他人、前人的研究成果;主观是因为综述是对前人、他人成果的总结归纳,归纳是否准确,是文献综述最重要的部分。我要求我的研究生文献综述一定要坚持两个标准:第一,必须要有心理学的基础理论;第二,必须涵盖国内外近5年的学术成果。主张看新文献,这样就可以知道国内外研究动态,把握整个研究趋势,论文也就有了一定依据。没有好的文献综述,不要写论文,不要做研究。 任定成说,现在做研究、写论文的条件很好,图书馆有丰富的材料,电子图书、互联网使用起来也十分方便,只要充分利用,研究信息就会源源不断,这就为进行研究提供了很好的基础。在进行研究的时候,要学会进行研究和写作学术论文的规范。要学习做二手文献清单,学会写工作清单,学会搜集材料、做索引,要充分学习别人已经做过的研究。只有建立在别人研究的基础上,自己的研究才有可能做得扎实,论文才有可能科学严谨,才有可能进一步创新。 学生要主动加强与导师的沟通 有人反映,现在学生论文水平逐年下滑,甚至有学生只用一两天时间写论文,草草了事。 胡智锋说,现在学生普遍水准不高的状态,导师应该也有一定责任,尽管导师负担大压力重,但既然招收了学生就应该负起责任来,督促、监督、给学生加担子来敦促学生好好做论文。 林崇德说,导师要把握学生论文写作中的每个细节。我的研究生在第二个学期(一年级)开题。我认为早开题能够让学生对论文的研究早动手,便于接下来的论文指导。导师还要把握学生内心的动态,了解学生的切实困难。学生的论文好坏,取决于导师的要求和引导。 科学安排才能分散压力 胡智锋自己带了很多研究生,他发现现在的年轻人确实不容易,面临工作、学业、感情、生活等很多压力,所以他建议学生应该在这种激烈的竞争中学会科学安排时间,未雨绸缪,要具有提前安排问题的意识。 胡智锋总结自己带研究生的经验说,首先,在学生进门之时就要给他画好三年或两年的“大蓝图”,做好规划,告诉他们可能需要什么时间、多少时间用于学业、实习、找工作和处理个人生活问题。第二,进行阶段性的检查,督促这一阶段学生应该在做什么、下一阶段应该去做什么。第三,提前安排一些事情,比如说实习。不能在快毕业时一边忙实习一边忙工作还要一边忙论文。有的同学安排不科学,前两年闲着,最后一年才开始一起忙,这就给自己造成很大的压力。 怎样顺利通过答辩 答辩前应怎样准备,怎样介绍自己的论文效果最好? 胡智锋说,论文答辩是学生水平、能力、人格等的综合考验。总的来说最重要的是水平+态度+要点。我的经验就是让同学合上自己的论文,撇开它,把自己当成一个评委,来对这个论文提问,回答“是什么”、“为什么”和“怎么样”三个问题。其实答辩不是重复论文内容,而是把论文放在一个大盘子里看它的意义和价值。在介绍论文时如果要达到好的效果,也要紧紧围绕这三个问题,不要跑题。 答辩老师最看重的几个要点 林崇德说,评委老师会从三个方面重点考察:一是理论功底,即学科基础知识;二是创造性;最后,看文章是否自己独立完成。 胡智锋说,评委老师首先会看选题的重要性。选题的价值差不多占论文成败的一半因素。判断选题的好坏可把理论意义和实践意义看作标准,看论文是否在理论上、学术上有新的发现,是否对某个领域的实践有参考和指导意义。第二,看结构的逻辑性。看整个论文的架构是否有逻辑性、章节之间的逻辑性是否周严,能看出学生的研究水平和研究能力。第三,看文献是否丰富、有无重大遗漏。看论文所涉领域的重要文献是否都被涵盖,以判断阅读量够不够。第四,看作者的写作水平。看文字表述是否清晰、流畅,概念界定是否清楚等。 答辩中最容易犯的错误 胡智锋提醒,学生在答辩中最容易犯的错误和最容易出现的问题有这样一些: 第一,概念不清:随便抄来概念,不理解或是自己胡编乱造; 第二,表达不到位:自己做的、说的、写的和自己想的不是一回事; 第三,以偏概全:抓不住要领和主要问题; 第四,逻辑混乱:概念之间、观点之间缺乏有机联系。
猫妖梦懿
回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术,从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像,无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差,你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效,以及他们是如何做到的。 Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3] 这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发,技术来自前者,数据来自后者。 简单来说,仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习,GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境,还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。 PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4] 它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样,在不到一分钟的时间里自己试穿一下! Unsupervised Translation of Programming Languages [5] 这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数,反之亦然,不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法,因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6] 这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像,看起来就像你,甚至从背后! High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7] 迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时,从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结,八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间,有许多心得可以和大家分享一下。人工智能,英文是Artificial Intelligence,简称AI。人工智能,最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的,就是著名的“图灵测试”。最近几年,随着深度学习发展,人工智能被运用在各行各业,因此有人把人工智能称为第四次科技革命,他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。 人工智能怎么学习呢? AI的基础是数据,是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学,你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。 学习Python语言。Python最近几年非常火,学习的人非常多,甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢?首先,Python编程的代码量只有Java的1/5不到,简单易学。其次,Python的功能强大,写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后,Python拥有丰富强大的库,如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习,监督学习中有:线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有:聚类、KMeans、DBScan等。 深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有:Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。 我觉得自学,还是非常费劲的,效果不一定好,最好有老师指导,否则进展很慢,可以先跟教学视频学习,看书实操,做一些具体的项目等。 更多18条
人工智能ai
VeryCD上的电子书 书名:SBIA 2004——人工智能的最新进展Advances in Artificial Intelligence走近人工智能 人工
人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流,使人感到与之交流的是一个人,而不是一台机器,比如可以和人下棋的计算机 程序,或者可以帮人决策的程序,如专家系统,如帮
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本人觉得前景非常的光明首先,智能的家电首先已经出现在国内国外各大商场了,所以这是作为一个硕士生来说还是比较不错的话题的 另外,如果你是写论文的话还是写写比较超前