数据标注论文权威发布_数据标注论文3000字(2024年12月精准访谈)
毕业论文案例精选 很多同学在写论文时,常常因为缺乏案例和数据而感到困扰。其实,选择案例时需要遵循一些基本原则‼️ 首先,要明确为什么选择这个领域,以及这个题目是否具有典型性。 其次,数据是否为一手数据也是导师非常看重的! 毕业论文数据查找(中小型企业) 之前已经分享了如何查找上市公司数据的方法,而一些导师要求写非上市的中小企业。写论文时,找到这种非公开的数据可以减少重复,更容易通过。今天给大家提供几个获取中小型企业数据的方法: 国泰安和wind数据库:以国泰安数据为例,进入数据库后选择数据中心,根据需求选择子数据库,选择时间段和代码,在股票市场分类中选择“中小板企业”或“创业板”; 深圳证券交易所:选择中小板企业; 中国工业企业数据库:只能查询工业企业; 天眼查、企查查:这些平台有些中小企的信息是公示的,可以直接使用; 中小企业统计年鉴:里面也会有相关数据; 参考文献:一些关于中小企业的参考文献会标注数据来源,可以根据这些数据来源找到自己想要的数据; PS:最好的方式当然是能够自己获取一手资源。 在分析时,必须提供报表的基本分析,最好有同行业的对比。 研究此题目时,要考虑最终目标是什么,以及题目与会计财务有何关系。 今天的会计案例就分享到这啦,大家还需要什么专业或者题目的案例呢?⁉️
卓驭自动驾驶算法实习生:端到端模型方向 嘿,自动驾驶迷们!如果你是计算机科学、信息工程、电子工程或机器人专业的学生,正在寻找一个能让你接触自动驾驶前沿技术的机会,那么你来对地方了!我们正在寻找一位自动驾驶算法实习生,专注于端到端模型方向。 与顶尖工程师合作,探索自动驾驶的未来 加入我们的车载算法团队,你将有机会与业界顶尖的算法工程师一起工作,接触大量的数据标注和预研工作,为下一代自动驾驶算法打下基础。你的主要任务包括: 研发数据驱动的预测决策模型:这个模型能够准确预测复杂路况下多个交通参与者的行为,并与自车进行交互,确保自车的安全舒适驾驶。 设计端到端智驾模型:通过设计模型结构和多任务监督,根据传感器原始信息直接输出自车决策,让自动驾驶更智能、更高效。 研究数据分布和训练策略:帮助大模型快速收敛基础性能,同时兼顾长尾性能,让模型更全面、更稳定。 我们需要你具备的技能 ᕥ㫦博士在读,专业对口 扎实的编程能力,熟练使用C++/Python 熟悉至少一种深度学习框架(如Pytorch或Tensorflow) 有预测决策、BEV感知等相关方向的论文发表经验 良好的工程能力和数据驱动开发经验 良好的编程风格习惯、文档撰写能力、团队协作和沟通表达能力 加分项 如果你有自动驾驶公司相关方向的实习经验,那将是加分项。 如果你能复现学术界端到端智驾模型并做出改进,那更是锦上添花。 结语 加入我们,你将有机会在自动驾驶领域大放异彩!无论你是对自动驾驶充满热情的学生,还是想要在这个领域有所作为的开发者,我们都欢迎你的加入。让我们一起探索自动驾驶的未来,让出行更安全、更智能!
论文引用怎么标注[1] 当我们在撰写论文时,引用他人的研究成果是必不可少的环节。那么,论文引用怎么标注 [1] 呢?别担心,今天就来为大家详细介绍论文引用标注的方法,让你轻松应对论文写作中的引用难题。 ᤸ、了解引用格式在标注论文引用之前,我们首先要了解不同的引用格式。常见的引用格式有 APA、MLA、Chicago 等。 每种格式都有其特定的要求和规范,我们需要根据自己的学科和学校要求选择合适的引用格式。了解引用格式就像是为我们的论文标注之旅打下坚实的基础。 ᤺、查找可靠来源 引用的来源必须是可靠的学术文献、书籍、期刊文章等。我们可以通过图书馆数据库、学术搜索引擎等渠道查找相关的文献资料。在选择引用来源时,要注意其权威性、时效性和相关性。找到可靠的来源,才能为我们的论文增添可信度。 ᤸ、标注文中引用𛊊在论文正文中,当我们引用他人的观点、数据或语句时,需要进行标注。一般来说,可以使用括号标注法,即在引用内容后面加上括号,注明作者姓氏、出版年份和页码。例如:“……(Smith, 2020, p. 12)”。这样的标注方式可以让读者清楚地知道引用的来源。 ᥛ、列出参考文献 在论文的末尾,我们需要列出所有的参考文献。参考文献的列表应该按照引用格式的要求进行排版,包括作者姓名、文章标题、出版信息等。列出参考文献可以让读者进一步了解我们引用的来源,也方便他们进行查阅。 ᤺、检查引用准确性 ✅在完成论文引用标注后,我们需要仔细检查引用的准确性。确保引用的内容与原文一致,标注的格式正确无误。可以请同学或老师帮忙检查,也可以使用一些引用检查工具。检查引用准确性是保证论文质量的重要环节。✅ ᥅遵守学术规范ꊊ在进行论文引用标注时,我们必须遵守学术规范。不得抄袭他人的研究成果,不得篡改引用内容。要以诚实、严谨的态度对待学术研究,树立良好的学术道德风尚。遵守学术规范,是我们每一个学术人的责任。 论文引用标注虽然看起来有些复杂,但只要我们掌握了正确的方法,就能够轻松搞定。希望今天的分享能够对大家有所帮助,让我们一起在学术的道路上不断前行,创造出更多优秀的论文作品。 #搜索话题优质计划#
Essay写作常见误区及避免方法 写Essay时,有些常见的误区可能会导致你的论文质量大打折扣。以下是一些需要特别注意的地方: 렦献来源不靠谱 不要因为英文文献难查就随便找中文文献。国外论文一般不引用中文文献,因为国外老师看不懂中文,而且这类文献可能有很多错误。此外,Wikipedia也是禁用的。你可以使用谷歌Scholar、Science Direct、Taylor & Francis、Springer Link、Scopus、Emerald Insight和School Library等数据库。 려炨ﭦ𐔥䪥避免频繁使用“I think/I believe/In my opinion”等主观语气词。这些词会让你的论文显得不够学术化。可以用“it”替代“i”,例如:“It might be suggested/indicated...”、“It could be the case that...”或“It might be the situation that...”。 력詔误 查重率最好保持在5-15%之间,具体视学校要求而定。在英美澳等国家,plagiarism(抄袭)的定义远不止照抄原文。常见查重软件如Turnitin,基本连续6个单词和原文一样,就属于抄袭了。常见的抄袭形式包括:原文抄袭没标注原作者、一个原作者标注,另一个不标注、标注了原作者,但改写不够。 력 容重复 避免在文章中反复使用同一个词组、短语或表达。导师看到后会觉得你全文都在重复同一个观点,显得文章啰嗦无新意。一般来讲,一篇论文分为Introduction、Body和Conclusion三个部分,在Body部分每段要有新的观点支撑,然后举例论证分析。不要通篇围绕一个观点绕来绕去,这样得分会较低,甚至可能不及格。 련充分 Essay写作需要大量的事实、具体的细节与特定的材料作为论据和辅助。收集与准备材料的过程需要足够充分,材料与论证要一致,或者使用的材料要用近些年的,这样分更高。注意引用的篇幅长度和来源出处的标注。一旦引用的篇幅过长,超过了一定的比例,就会导致essay重复率很高,这对一篇论文来讲是致命的打击。 렒eference格式错误 Reference格式有APA、MLA和Harvard三种常见格式。每一种的文内引用和Reference Page要求都不一样。学术论文、期刊杂志、网址、小说和图书的引用格式也不一样。不要随意写Reference,也不要把不同格式的Reference混在一起写。 通过避免这些误区,你的Essay写作水平将得到显著提升。
函授毕业论文攻略:步步通关! 屏幕前,我长舒一口气……经过一周的奋战,函授毕业论文终于完成了!从最初的迷茫到现在的小有成就,真是感慨万千啊! 搜集资料是第一步,我通过知网搜索关键词,筛选出有价值的硕博论文和核心期刊。记得要留下参考文献哦,这样可以让你的论文更加权威。 接下来是整理阶段,我把搜索到的文献进行分类整理,删掉没有参考价值的部分。期刊和硕博论文要分开放,避免混淆。这样整理出来的参考文献既全面又有条理。 ️复制粘贴是写作的重要步骤,我使用编辑器将pdf格式的文献转换成word,方便编辑。然后复制目录和大纲,结合自己的选题进行修改和完善。记得标注好引用部分哦,这样查重时就不会出现问题了。 覶樉郞騮更加出彩的关键环节。我用自己的语言重新表达引用部分的内容,避免直接抄袭。同时,我还利用AI进行润色,让论文更加流畅自然。 最后是数据分析和建模部分。如果需要进行实证分析或统计的话,一定要确保数据的真实性和准确性哦。否则论文质量会大打折扣的! 完成初稿后,就可以进行查重和修改了。希望我的经验能帮到大家顺利通过函授毕业论文的考验!加油哦!
小样本学习:理论与方法探索 小样本学习,一个充满挑战与机遇的研究领域,正逐渐成为学术界的热门话题。其重要性不仅体现在科研论文的发表上,更在于为众多领域提供了新的解决方案。 ᥰ样本学习的两大核心方向: 1️⃣ 数据层面:如何构建精细标注的小样本数据集,以及如何选择合适的数据标注方法,是这一方向的关键。 2️⃣ 理论层面:设计更出色的神经网络度量方法至关重要。通过元学习注意力机制和元学习因果推断机制的研究,我们可以更合理地利用先验知识,将部分不可解释的问题转化为可解释性问题。 此外,融合不同的小样本学习方法,从数据和模型两个角度进行改进,也是未来的研究趋势。同时,我们可以尝试将主动学习和强化学习等先进框架引入到小样本学习中,以探索更多的可能性。 为了帮助大家更好地掌握小样本学习的前沿创新,这里为大家整理了近一年高引用的顶会文章中提到的16种创新方法,并附有相关代码。让我们一起探索小样本学习的无限可能吧!
如何在8小时内完成成人本科论文? 写作成人本科论文时,以下是一些关键步骤和注意事项: 审阅和校对:完成论文后,不要急于提交。仔细检查语法、拼写和标点错误。如果可能的话,请他人帮你校对。 避免抄袭민抄袭是严重禁忌,论文必须是原创的。确保所有引用和想法都正确标注。 保持准确性:论文中的所有数据和信息都应准确无误,代表你的专业性和认真态度。 正确引用格式:遵循导师或学院指定的引用格式(如APA、MLA、Chicago等)。 注意字数限制:遵守指定的字数范围,包括最低和最高字数限制。 写作时,避免过于口语化,使用适当的专业和学术语言。提前规划时间,充足的时间可以让你进行深入的研究和分析,以及更多的修改时间。
留学生的秘密武器:DDL生死时速 留学生真是个神秘的群体,经常会出现大规模的“失联”。经过调查发现,原因竟然是因为: 别人在看春晚,他们在赶due 别人在走亲戚,他们在赶due 别人都开工了,他们还在赶due …… 可以说,DDL就是留学生的生命线,留学生无时无刻都在赶due的路上,拼了老命也要在DDL前写完。以下是一些提高赶due生产力的工具【备用】: SSRN 写论文没思路的时候可以用上SSRN,它可以搜索到最新发表的论文,按日期和下载量排序来找到一些高质量的新文章。一些学术大牛教授的新文章,往往会指明新的研究方向,可以多借鉴高引用的新论文的研究方向,并找到自己的角度和想法来展开论文。可以免费下载哦! Hemingway Editor 英文论文表达不准确,语句不够高级,可以试试Hemingway。它可以帮你提高文章的可读性,以不同的颜色Highlight文章中杂乱无章或者冗长的句子,使句子显得臃肿的副词都可以被检测出来。黄色标注冗长句子,红色标注复杂句,绿色标注被动语态,蓝色标注副词。经过精确修改,可以让你的文章思路清晰,确保教授能快速了解你所想表达的内容。 Statista Statista是一个全球性的综合数据资料库,致力于产出市场调查、市场预测和数据分析等报告。这个网站有超过10万项统计数据,涵盖8万多个主题,数据来源超过18000项。只需在搜索框搜索关键词就可以得到相应的数据,还能根据所需的数据自动生成统计图表。拥有它赶due人再也不用担心找不到数据支撑啦! DeepL 没有留学生可以拒绝这款翻译软件,对于某些方面的专业词汇运用DeepL更胜一筹,中英翻译的更加准确并且流畅。赶due润色的时候可以派得上用场。 Canva 芥设计网站,简单、实用、易上手,绝对是当代赶due人提高学习效率和作品质量的一大利器。包含了很多海报、PPT、Report、Presentation、简历等模板。每个模板可以根据自己的需求去调整,把自己的素材上传就可以进行替换。做出来的模板美观简洁。 这些工具可以帮助你在DDL前顺利完成作业,提高工作效率和质量。
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论文数据获取的几种方法,赶紧收藏吧! 嘿,学术界的小伙伴们!你们是不是也在为找论文数据发愁?别担心,我来给你们分享几个超实用的小工具,绝对让你事半功倍! figshare:大牛们的秘密武器 首先,推荐一个叫figshare的网站。这个网站简直就是学术界的社交平台,大牛们在这里分享他们的研究成果。你可以找到各种领域的研究数据,而且这些数据都是可引用、可共享和可发现的。网站设计也很棒,浏览起来很舒服。 GitHub:数据获取的万能宝典 如果你觉得figshare还不够过瘾,那一定要去看看GitHub。这个网站上有很多大神整理的各种数据库资源,覆盖自然科学和社会科学各个领域。简直是研究和数据分析的利器!无论你是做科研还是数据分析,GitHub都能满足你的需求。 数据交易平台:让数据更高效地流动 ኦ夸来,推荐两个数据交易平台: 优易数据:这个是国家信息中心发起的一个平台,通过创新的商业模式和技术手段,高效整合数据产业链。简单来说,就是让数据流通更便捷、更高效。 数据堂:这个平台自主研发了“基于Human-in-the-loop智能辅助标注技术”,可以实现人机交互半自动标注与质检。人均作业效率提升30%以上,已经成功应用在近5000多个项目实施流程中。他们的数据集、定制服务和数据标注平台业务都有完善的数据安全合规管理方案,用起来很放心。 网络指数工具:把握趋势的利器 最后,推荐几个网络指数工具: 百度指数:这个大家应该都很熟悉了,可以根据指数变化查看某个主题在各个时间段受关注的情况。无论是趋势分析还是舆情预测,都非常有帮助。搜狗和360也有类似的产品,可以参考一下。 阿里指数:全域数据资产,海量数据处理,秒级响应速度。统一的数据服务和应用产品,让你探索和发挥大数据的价值。开放、分享的心态赋能阿里外部千万用户和内部业务,带领行业发展! 希望这些小工具能帮到你们,让你们在学术路上更加顺畅!如果有其他好用的工具,欢迎大家留言分享哦!
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