论文基础概念权威发布_论文基础概念有哪些(2024年12月精准访谈)
82篇顶会论文精选,深度学习必读指南 探索2023年新发布的机器学习与深度学习宝典,这本457页的巨著涵盖了从Python基础到深度学习框架的所有关键知识! 줹椻Python编程入门,逐步引入机器学习的基础概念,包括监督学习、无监督学习、项目GNN、信息模型、决策树、极限学习聚类等。每个知识点都通过详细的数学公式和逐行代码解读来阐述。 ✨ 本书分为三个主要部分: 第一部分介绍机器学习的基本概念,并从Python基础开始,详细讲解了numpy、Pandas、matplotlib等常用工具包。每个知识点都结合了理论详解和具体代码实例。 第二部分深入探讨机器学习模型的整体流程,通过通俗易懂的数学公式和详细的代码解读,展示了构建机器学习模型的全过程。 第三部分专注于深度学习,从感知机神经网络的基础概念开始,逐步讲解了反向传播、损失函数、梯度下降、权重偏置等核心知识,并实现了深度学习框架。 蠦后,本书详细阐述了CNN卷积神经网络和RNN循环神经网络,以及它们的实际代码实现和实战应用教学。 无论你是机器学习还是深度学习的初学者,这本书都是你的理想选择!
优秀物流管理毕业论文解析 这篇基于层次分析法的供应商评价与选择研究,结构严谨,思路清晰,从理论到实践,逐层深入地展开研究。以下是对这篇论文的详细解析: 一、绪论 研究背景及意义:阐述了供应链管理和供应商选择的重要性和当前的研究现状。 国内外研究现状:概述了国内外对供应商评价与选择的研究状况,并提出了本文的研究内容和方法。 研究内容及方法:详细说明了论文的主要研究内容和所采用的方法,包括构建供应商评价指标体系和选择方法,以及使用层次分析法进行实例验证。 二、供应链管理与供应商选择评价的理论基础 供应链管理的相关理论:介绍了供应链管理的概念、目标和基本原则。 供应商选择和评价的相关理论:概述了供应商选择和评价的理论基础,包括供应商选择的原则、标准等。 三、供应商评价指标体系的构建 评价指标体系的建立原则:介绍了构建评价指标体系的基本原则,如全面性、科学性、可行性等。 评价指标体系的构建:根据前人的文献资料和实际经验,从企业环境、绩效、内部竞争力、合作能力、发展潜力五个方面构建了全面的供应商评价指标体系。 四、供应商选择方法的研究 层次分析法简介:介绍了层次分析法的概念、原理和应用范围。 基于层次分析法的供应商选择模型:详细阐述了如何使用层次分析法构建供应商选择模型,包括构造判断矩阵、层次排序和一致性检验等步骤。 案例验证:通过具体案例,验证了基于层次分析法的供应商选择模型的可行性和合理性。 五、结论与展望 论文总结:对全文的主要研究内容进行总结,并指出本文研究的贡献和局限性。 研究方向展望:结合目前的研究现状,对未来的研究方向和可能的研究成果进行展望。 整体来看,这篇论文从理论到实践,逐层深入地展开研究,符合学术论文的规范要求,值得学习和借鉴。
深度学习入门指南:从零开始到前沿研究 想要从零开始学习深度学习并进行科研探索?这里有一份详尽的指南,帮助你逐步掌握深度学习的核心知识和技能。 初级阶段:从基础开始 学习Python编程语言,掌握科学计算库。推荐阅读《Python编程快速上手:让繁琐工作自动化》这本书,快速提升编程技巧。同时,可以通过Coursera上的机器学习课程,了解机器学习的基础概念和算法。 中级阶段:深入学习 掌握TensorFlow和PyTorch等深度学习框架。通过《深度学习入门:基于Python的理论与实现》一书,快速上手这些框架。此外,观看CS231n的教学视频,学习卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型。 高级阶段:追求卓越 深入研究深度学习模型的优化和调参技巧,如正则化和学习率调度。了解最新的前沿技术,如迁移学习和生成对抗网络。通过参与Kaggle竞赛,将理论应用于实践,提升实战能力。 进阶阶段:学术探索 阅读顶会和期刊上的最新深度学习研究论文,积极参与学术交流和合作。NeurIPS、ICML、CVPR等学术会议将成为你探索前沿技术的舞台。 如果你对深度学习有更深入的兴趣,这里有一些课程和机构推荐,适合零基础且希望学习深度学习的朋友。 希望这些建议能帮助你,让你在深度学习的道路上少走弯路,顺利开展科研探索。
如何构建科研知识网:从基础到高级 想要提升科研能力?那你得先搞清楚自己想在哪方面下功夫:是论文写作?实验室设计?还是真正的科学研究探索? 现在的学校教育往往难以提供真正的科学研究机会,这主要是历史遗留问题。大部分学生所做的研究,要么是重复性的,要么就是突发奇想的。缺乏基础知识的融会贯通,也没有建立自己的知识网。这些都是致命的缺陷。避免成为“论文党”,对自己和社会都没有好处。 选择你的方向 튩斥 ,你得明确自己想要的方向。是真正的科学研究,还是随波逐流?真正的科学研究需要以下几个方面的培养: 知识网的建设 知识网的建设可不是看很多资料那么简单。比如,哈佛的学生虽然看很多资料,但这种方法并不正确。学院里的学习方法也是类似,科目学一期就完事,基本没用。毕业就忘,过半年就没印象。 真正的知识网,就像孔子说的“温故而知新”。比如,你所在行业的基础概念,每一个概念对应的现象必须透彻理解。现在的概念比较逻辑化,还是从现象入手才能看到真相。 比如,心理学基础的《想法》是什么,自己要亲自体验。还要仔细观察和接触,把每一个细节摸透,才叫掌握。想法是一个完整的信息链条,主谓宾全有,划过脑皮,不能停留,注意力被吸引就会纠缠不休。 避免成为书本知识 要避免成为书本知识,不是现在的记忆然后考试,下个月就不记得了。摸透,是说观察、触摸、体验,全方位不同角度看清楚,功能、作用、运用、反应全部清楚。这一点,西方做得好一点,但也没有做多好。 比如,一个程序员掌握了编程语言,那是闭着眼睛也能随意写代码的。这就是摸透。 知识网的扩展 每一个概念清清楚楚,知道所有方面,就可以把新的概念纳入,也是透。再把新旧两个之间的作用、联系、反应重新摸索。如此,形成铁索连舟的知识体系。 久而久之,只要是行内出现的现象,知识网会瞬间产生前因后果的信息。就像美国大片里的片段一样,一个科学家,一听描述,就会把相关内容全都讲出来,还能根据反应现象,把对应的排位都讲清楚。这就是博士的水平。现在的博士教学模式能形成知识网的比较少,都是论文记忆知识网。这个是没有上面的功能的。 印证 这是重点。知识网有了,扩展有了,重点还是印证是不是正确。需要不停地在知识网中延伸,用客观现象印证。不对,重来;对了,再不同角度进行多次。如此形成的知识网,就是扛得住真相的。 这才是科学研究培养的方法。这样培养出来的研究者,就是独立的研究团队,客观第一,马上就可以多人协同。 希望这些建议能帮你更好地提升科研能力!
如何构建一个坚实的理论框架 ️ 在撰写研究论文时,构建一个清晰的理论框架至关重要。它能为你的研究提供明确的概念基础和逻辑结构,让你的思维更加有条理。同时,它还能帮助读者更好地理解你的研究背景、目的、方法和预期成果。 明确研究问题 首先,你需要明确你要研究的问题。这是构建理论框架的起点,确保你的框架紧紧围绕研究的核心要点。 进行文献回顾 接下来,进行广泛的文献回顾,特别是那些与你研究问题紧密相关的理论和模型。了解前人的工作,可以帮助你更好地定位你的研究。 提炼核心概念 从文献中识别并提取出与研究问题最直接相关的关键概念。这些概念将是你的理论框架的重要组成部分。 确立概念关系 根据文献和逻辑推断,构建这些核心概念之间的逻辑关联,形成初步的理论结构。这一步是理论框架的核心。 搭建理论模型 将概念关系整合为一个连贯的模型或框架。这可能包括因果关系、过程模型或者结构方程等,具体取决于你的研究领域和方法。 验证与调整 슦后,通过初步的数据分析或者专家评审,对理论框架的有效性和适用性进行验证。如果有必要,则进行调整,确保你的理论框架能够准确反映你的研究问题。 通过以上步骤,你可以构建一个坚实的理论框架,为你的研究论文打下坚实的基础。
如何解剖论文的概念与理论基础? 在MBA、MPA以及教育专业中,用单独一个章节来介绍和分析论文的概念和理论是非常常见的做法。通常,这个章节会放在绪论之后,也就是第二章的位置。有时候,这个部分会和第一章的绪论合并,一般放在“文献综述”或者是“研究方法与内容”之后。还有一些学校的导师和评审老师认为,这个部分没有存在的必要。 《涉警网络舆情管理研究》的典型写法 《涉警网络舆情管理研究》这篇论文是最为典型和标准的写法之一。它把概念与理论基础进行了十分清晰的划分,概念界定从大到小,最终紧扣论文研究的主题。 《地方政府推动新型智慧城市建设中的问题与对策研究》的特殊写法️ 《地方政府推动新型智慧城市建设中的问题与对策研究》也是一篇相对典型的写法。不过这里需要引出一个观点,即“概念的界定与理论基础,两个部分的内容之间,实际是存在重叠的”。我们可以用这篇文章为例,除了“新型智慧城市的概念”这个部分属于“概念”,其他所有部分实际上都可以划分到“理论基础/分析/介绍”的部分。但是,如果我们将这篇论文的大纲重新梳理,变成下面这样: (一)概念介绍 1. 新型智慧城市的概念 2. 新型智慧城市的特征 3. 新型智慧城市的内容 (二)理论基础 (三)新型智慧城市建设政府的职能与作用 那么本来作为“理论”的部分,到了这里就又变成了“概念”。所以这里无论对错,我个人会比较推荐第二种写法。 《BH银行南京分行个人理财产品营销策略优化研究》和《A银行个人理财产品营销策略研究》的争议点ኊ这里特别拿《BH银行南京分行个人理财产品营销策略优化研究》和《A银行个人理财产品营销策略研究》出来,是作为当前存在争议的部分给大家提前做一定的明晰。 基本逻辑与观点争议 从基本逻辑来说,“理论分析工具”应该属于“理论基础”的一个部分,即被包含关系。所以“我认为,PSET分析属于理论基础”这个观点确实不能算是错误的。 独立出来的写法 但是结合目前越来越多学校导师会认为,“分析工具是分析工具”“理论基础是理论基础”这样的观点,所以个人建议大家,还是以《A银行个人理财产品营销策略研究》这篇文章将“分析工具”独立出来的写法作为主要参考。 后期修改与应对 后期可能会被导师提出问题需要修改,大家可以参考《最全的毕业论文修改思路、方法与技巧——从摘要到参考文献》,有详细介绍。
如何构建理论框架:从零开始到完整指南 在开始研究之前,理论框架是必不可少的。它为你的研究主题提供了背景和解释的机会。理解其他研究已经发展的理论和模型至关重要。 如果你的研究主题很广泛,那么可能已经存在大量关于该主题的理论。在你的理论框架中,你需要评估、比较和选择最相关的理论。通过在一个明确定义的领域中“框定”你的研究,可以向读者展示支持研究方法的假设,为后续的章节(如方法论和讨论)选择提供合理的理由。而论文的这一部分也为你的分析奠定了基础,帮助你解释研究结果并作出更广泛的推论。 如何创建理论框架: 识别关键概念 评价和解释相关理论 显示你的研究如何与现有的研究相结合 ⚠️ 有些同学可能会混淆理论框架和文献综述,其实它们是两个不同的概念。理论框架描述了研究的理论基础,而文献综述则批判性地评估了与你的主题有关的现有研究。 理论框架有时可以整合到文献综述一章的最后,但也可以作为独立的一章列入论文中。如果研究涉及到很多复杂的理论,那么最好将理论框架单独列为一章。 理论框架的结构一般没有固定的规则,但最好与你的专业或导师核实确保是否有格式上的要求。创建一个清晰的、有逻辑结构的理论框架可以采用以下方法: 以你的研究问题为基础,围绕一个问题或关键概念来组织结构 按理论群组来组织 按日期编排 概念框架和理论框架在论文中是同时存在的。概念框架是一个项目中要研究的概念的表述,可以用图示来显示所研究的构架以及在研究背景下构架之间的拟议关系。而概念模型为研究提供了方向,它的发展通常考虑到相关的理论(理论框架又称理论基础),现有文献和逻辑要素。 ⠤𘋤𘀧𛋧悥ᆦ如果有更多问题欢迎随时咨询~
UCL论文评分标准详解:如何拿高分? 大家好!今天我们来详细解析UCL留学论文的评分标准,特别是第二部分——Analysis of the Problem。 论文问题分析部分在UCL的评分体系中通常占据40%的分值,具体权重可能会根据教授的要求有所不同。在英国留学,50分是及格线,所以我们将重点分析如何避免踩雷,进而拿到高分。 0%以下:需要避免的3个关键点 论文分析方法不适用或完全不适用论题 基础概念运用不当或普遍误用 文献背景支撑不充分 0-59%:及格线区域 这个分数段意味着你已经构思出一个大致的方法框架,并且遵循这个方法展开了具体分析。你对基本概念的理解基本正确,但没有深入展示自己的critical thinking。此外,你能将这些概念有针对性地应用在discussion部分。 0-69%:中等水平 你对论题有着相对彻底的调研,形成了连贯的观点,并加入了critical thinking。在discussion中,你能将适用于这个行业的具体情况展现出来。 0-79%:高水平 与上一段相比,你的论文更具逻辑性,不仅形成连贯的观点,还能将这些观点递进性地串联起来,或者形成一种联系。此外,你的论文也以特定行业状况的调查研究为基础。 0%以上:优秀水平 你不仅达到了70-79%的全部要求,而且论据十分充分,能够完全充分地理解并解决如何在特定的背景下,最好地将理论基础部分和实践部分联系起来。 写作建议 在写Analysis之前,要对所研究的行业做一个前期了解,类似于我们所说的行研,然后将前期研究内容和论文方法进行整合,这有助于下一步的discussion。 结语 通过学习这些论文技巧攻略并不断练习,我们希望留学的小伙伴们能够拿到高分!加油!ꀀ
如何搭建毕业论文的理论基础和分析框架? 在写毕业论文时,理论基础和分析框架是定性和定量研究的核心。尤其对于那些主要依靠数据说话的定量研究,这部分内容更是关键。近年来,很多论文在外审时被指出问题,往往就出在这里。所以,今天我来分享一些关于如何搭建理论基础和分析框架的思路,希望能帮到大家。 理论基础:别忘了这部分 理论基础通常出现在第一章绪论、第二章相关概念和理论基础,或者文献综述和理论阐述中。构建时可以参考以下思路: 相关概念:界定核心概念 首先,你需要界定相关概念。比如,你要研究的是某某竞争力,那么你就要界定这个竞争力包含哪些子维度。再比如,如果是体育核心素养,那你就要明确体育核心素养到底包含了什么。这些界定将为你后续的分析提供基础。 理论基础:梳理重要理论 接下来,梳理你研究中涉及的重要理论。每个理论都要说明它的缘起、发展历程和内涵。这些理论将是你的分析框架的重要组成部分。 分析框架:串联理论和概念 最关键的是构建理论分析框架。这一部分要通过理论分析框架,把几个理论和概念界定的核心概念串联起来。比如,理论一对概念一提出了什么要求,这就需要概念二怎么怎么样,而概念二在实现的过程中,需要依托理论二,做到什么什么。这里的“什么什么”,就是你解析出的后文分析的大的脉络,具体根据你的理论和概念情况运用。 小贴士:保持整体感 最后,记住概念和理论基础其实是把绪论和后文串联起来的关键章节。很多学生在这一部分把握不住,导致全文完成后没有整体感,而是很碎片化,这无疑会影响质量。希望这些思路能帮到你,让你的论文更有条理! 希望这些建议对你有帮助!祝大家论文顺利通过!
0基础如何快速入门深度学习? ᠥ悦你对深度学习完全陌生,那么从Pytorch开始是一个不错的选择。推荐你阅读《动手深度学习》这本书,快速浏览一遍,了解一下基本概念。 接下来,你需要开始收集各种研究论文,了解不同的研究方法和可改进的地方。特别推荐你去paperswithcode网站,那里有很多开源实现的论文。找到你感兴趣的论文,先跑通代码,遇到问题时可以Google搜索,理解原理。多看几篇论文后,你会对这个领域越来越熟悉。 ﹤ython基础,其实并不需要深入学习。你只需要掌握基本知识,因为在实际实现网络结构时,主要使用的是Pytorch的API,Python的基础知识用得很少。你可以快速浏览一下Python教程,有个大致的了解即可。 所以,最重要的是先了解深度学习的基础知识,然后通过阅读论文、跑代码、理解原理来逐步深入。当你阅读和实验多了,自然会有新的想法和实验方向。一开始可能是将A中的某个模块添加到B,但随着时间的推移,你可能会形成自己的独特想法。
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