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论文的样本前沿信息_大专论文3000-5000字(2024年11月实时热点)

内容来源：合毅科技所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

论文的样本

样本量多少合适？答辩心虚！在经管类本科毕业论文的实证研究中，选择合适的样本量至关重要。我的研究对象是某一行业的上市公司，数据和实验结果已经准备就绪，对结果非常满意，正准备开始撰写论文。然而，突然被样本量的问题困扰住了。𐟘𑊊从一开始，我就对样本量的问题感到担忧。咨询了论文指导老师后，她表示样本量可以接受。但后来回想起来，我的指导老师并非本专业出身，她更偏向文科的实证研究，样本量通常两三百就足够了。𐟓š 然而，我的研究并非如此。𐟘“ 现在，我急切需要了解，样本量两三百是否足够？在答辩时，我担心会被质疑。𐟘㊊有没有学长学姐能给我一些建议？样本量两三百是否真的足够？𐟙 希望得到你们的指导，让我在答辩时更加自信。𐟒ꀀ

香港浸会大学传播学硕士申请全攻略 𐟎“ 目标这个项目主要是培养你在各个领域的传播能力。它特别强调传播研究的不同领域之间的整合，让你能把理论知识应用到现实世界中的人际、机构和社会环境中。具体来说，这个计划有三个主要目标：培养传播领导者，让你具备评估传播和媒体问题的能力。提升你在当前或未来职业中应用高级沟通知识的概念和分析能力。在传播领域的新兴领域进行个人教育。 𐟓š 入学要求学历要求你需要有受认可的大学或类似机构颁发的荣誉学士学位。语言能力要求如果你第一学位是从非英语院校获得的，托福成绩不得低于79分（网考）或者雅思总分6.5分。注意，这些成绩应该在录取通知书发出之日起两年内。不接受TOEFL iBT Home Edition或IELTS Indicator测试。其他要求相关专业经验会被优先考虑。你需要提交一篇500字的英文论文，概述你的学术兴趣和目标，以及你撰写的出版物或研究论文样本（如果有）。 𐟓… 附加信息传播学硕士课程从2022-2023年开始提供互动媒体专业。这个专业旨在为学生提供互动媒体内容和产品规划、开发和研究方面的前沿知识和技能。学生需要熟悉交互式媒体产品的基本设计和开发流程，以及交互式媒体传播的全球行业。你还能运用这些知识和技能进行用户研究，为交互式媒体设计提供解决方案。如果你完成所有课程且累计GPA达到2.50或以上，且所有课程成绩为C-或以上（不包括项目），但在正常学习期限内未完成令人满意的项目，可以授予研究生文凭。授课式研究生课程管理委员会认为可以接受的原因。 𐟒𐠥�𔹊学费是港币180,000元。准备好迎接挑战了吗？加入香港浸会大学的传播学硕士项目，开启你的传播之旅吧！ 𐟚€

统计分析中的常见错误，你犯了几个？ 1. 𐟓ˆ 样本量计算被忽视：在项目设计或论文开题时，样本量的计算常常被忽略。许多人习惯性地使用30、40、60这样的样本量，而没有进行充分的理由说明。即使是动物实验，也需要估算样本量，因为动物也有伦理问题需要考虑。 𐟓Š 统计描述过于简化：在描述定量数据时，许多人喜欢使用平均数ⱦ ‡准差。然而，这并不总是合适的。例如，当标准差远大于平均数时，或者数据中存在异常值时，中位数和四分位数间距可能更能反映数据的特征。 𐟓š 定量数据比较的误解：许多人在比较两组定量数据时，习惯性地使用t检验。然而，对于严重偏态分布的数据，应该使用非参数秩和检验。在进行任何统计分析之前，都应该先检查数据的正态性。 𐟔 统计分析的固定思维：在某些情况下，人们过于依赖固定的统计分析方法，而忽视了数据的实际情况。例如，即使数据不符合正态分布，也坚持使用t检验，这可能会导致错误的结论。 𐟓 忽视数据正态性：在进行统计分析之前，检查数据的正态性是非常重要的。如果数据不符合正态分布，那么使用t检验或其他基于正态分布的统计方法可能会导致误导性的结论。 𐟔砥Š觉饮ž验的伦理问题：在进行动物实验时，估算样本量同样重要。动物虽然不是人类，但它们也有伦理问题需要考虑。 𐟓Š 统计描述的多样性：除了平均数ⱦ ‡准差，中位数和四分位数间距也能更好地描述数据的特征。在描述数据时，应该根据数据的实际情况选择合适的统计方法。

OpenAI 的 o1 究竟是如何工作的？第 2 部分。以下是我最近阅读的关于 LLM 推理的论文和摘要列表。全部基于学习。 0) STaR：自学推理机网页链接归零点。不必总是提示 CoT，而是将其融入默认模型行为中。给定一个（问题，答案）对的数据集，手动整理一些 CoT 跟踪并将它们用作少数样本示例，以生成（理由，答案）三元组（给定一个问题），用于其余数据集（“引导推理”）。对（问题，理由，答案）三元组进行 SFT。对此进行多次迭代，即收集数据重新训练并继续从该新策略中进行采样（在实践中，我观察到人们使用约 3 次迭代）。缺点：只能从正确的三元组中学习。 1）V-STaR：网页链接 STaR 的变体。收集正确/不正确的样本。不正确的样本可用于通过 DPO 训练验证器 LLM。在推理过程中，还使用验证器对各代进行排序。 --- [建议阅读下文 2)] 让我们一步步验证一下：网页链接他们训练了一个过程监督奖励模型 PRM，并展示了它相对于结果监督 RM - ORM 的优势（即，不仅仅是传递一整代并询问它有多好，而是传递单独的 CoT 元素；更精细的分辨率）。数据收集：雇用人工注释每行分步解决方案（数学问题）——成本高昂！！他们获得了一个精选的样本列表，这些样本被自动选为“令人信服的错误答案”解决方案——一种硬样本挖掘形式。 --- 2）提高 LM 中的数学推理能力：网页链接提出 OmegaPRM - 一种使用 MCTS（AlphaGo 风格？是的，论文来自 DeepMind）收集的数据进行训练的流程 RM。作为收集 PRM 数据的策略，他们使用了 SFT-ed Gemini Pro（从 Gemini Ultra 中提取的指示样本）。Gemini Pro 与 OmegaPRM 加权多数投票相结合，在数学基准上取得了不错的改进。仅适用于有黄金答案的情况，不适用于开放式任务。 3）超越答案：网页链接他们不是增加 SFT 数据集中的样本数量（类似 STaR），而是通过向现有 (q,a) 元组附加反射来增加/扩展样本。反射 = 替代推理和后续行动，如类比和抽象）。与 STaR 互补。 4）安静-STaR：网页链接使用 RL（强化方法）并选择从思想中分支出来的理论，以增加正确答案的可能性，然后对其进行训练。添加新的思考开始/结束标记，以及用于将理论流与默认流混合的 MLP。有趣的想法，我觉得由于其复杂性，它无法通过 Bitter Lesson 的筛选。 5）扩展 LLM 测试时间计算：网页链接他们首先估计用户查询的难度，将其放入 5 个难度箱中的一个（我认为他们需要 2048 个样本！）。然后根据查询的难度，他们部署各种技术来估计最佳结果。他们尝试了两类方法：搜索需要 PRM 验证器）和修订（据我所知，他们只进行了内部比较，即他们没有比较搜索与修订）。对于搜索，他们尝试了最佳 N 加权、束流和前瞻。对于较简单的 Q，最佳方法为 N，之后则是光束（前瞻永远不会有回报）。对于修订，他们首先对由 0-4 个不正确的中间步骤组成的样本进行 SFT，然后是正确的解决方案（以教会它自我纠正）。随后，他们测试按顺序应用它还是并行应用它。根据难度箱，存在一个“最佳”顺序与并行比率。 6）特工Q：网页链接真正的主要思想是使用 MCTS 进行测试时间搜索（根据他们获得的性能，而不是根据论文作者）。第二个核心思想是利用“引导式 MCTS”（由 LLM 评委引导）收集的成功和不成功轨迹，通过 DPO 改进基础策略，从而得到“Agent Q”。Agent Q + 测试时间 MCTS 可产生最佳结果。注意：它们在非常特定的环境中运行 - 网络，并专注于一项狭窄的任务：预订餐桌。 7）通过 RL 训练 LM 进行自我纠正：网页链接他们介绍了 SCoRe，一种多轮（多轮=2）强化学习方法。他们表明 STaR 方法在多轮设置中无法改进（由于编辑距离直方图测量的行为崩溃；即 STaR 模型不愿意明显偏离其第一个解决方案）。训练分为两个阶段进行： 1）训练基础模型，使其在第二次尝试时产生高奖励响应，同时强制模型不要改变其第一次尝试（通过 KL div） 2）共同最大化两次尝试的奖励；为了防止崩溃为非自我纠正行为，他们通过添加额外的惩罚来进行奖励塑造，如果模型在第二次尝试中获得更高的奖励，则奖励模型，并严厉惩罚从正确->不正确的转变。 --- 现在就到这里，那么 o1 是如何工作的呢？没有想法，但可能涉及上述想法+大量的计算和规模（数据、参数）。如果我错过了一篇重要的论文，而该论文不是上述想法的明显插入，请告诉我（除非尽管如此，它仍然是开创性的？ :)) 。

香港大学城乡规划博士申请全攻略 𐟎“ 入学要求学术资格：申请者需持有香港大学或其他认可院校的优等学位或同等学历。英语能力：非英语授课院校的申请者需满足香港大学研究生院规定的英语语言能力要求。评选标准：评审将综合考虑研究计划的质量、以往的研究与分析写作经验、学术成就和推荐信。 𐟒𘠥�𔹨𑁥… 本地全日制学生：自2018/19学年起，所有注册于教资会（UGC）资助的研究生课程的本地全日制学生，均可获得政府提供的学费豁免。 𐟓œ 申请流程确定导师：选择并联系潜在导师，讨论拟定的研究计划。在线申请：在线提交申请，需在申请表中至少提名一位导师，并选择以下研究领域之一：城市与区域发展和治理空间经济与规划交通研究城市分析与智慧城市住房研究健康城市城市环境研究提交材料：申请截止日期前在线提交以下支持材料：学位证书和所有高等教育阶段的成绩单（需附评分标准）个人陈述（1页）详细的研究计划两封推荐信英语语言能力测试成绩单（如适用）其他文件：申请者可提交其他想要引起学校注意的文件，如发表论文列表、学术奖项证书、专业资格证书及相关经验总结。写作样本（PDF格式）： MPhil申请者：10页以内的学士论文摘要或15页以内的英文研究论文样本 PhD申请者：硕士论文摘要及15页以内的英文研究论文样本 𐟓 研究计划格式建议格式：可访问香港大学研究生院官网，查看研究计划的建议格式，申请者可根据需要选择推荐格式或添加更多章节。

大学生必看！轻松搞定毕业论文问卷收集大学生们注意啦！毕业论文的答卷收集可是个大问题，没人填问卷、互填太麻烦、样本质量参差不齐……别担心，这里有个超实用的解决方案！ 𐟔 问卷样本收集：无论是为了收集高质量的问卷样本，还是为了快速回收问卷，这个方法都能满足你的需求。 𐟓Š 数据分析处理：无论是用SPSS、Amos还是Stata，都能轻松搞定数据分析。 𐟔„ 调整不合格数据：如果你之前收集的数据有瑕疵，也不用担心，这里有专业的方法帮你调整。 𐟎€‚合场景： 1️⃣ 对问卷样本质量要求高的场景：想要快速回收高质量的问卷？这个方法绝对是你的不二选择。 2️⃣ 不想互填问卷的场景：互填太麻烦，效果也不好，效率太低？用这个方法，轻松搞定！再也不用为毕业论文发愁啦！祝大家顺利毕业，前程似锦！

𐟓š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。 𐟓š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！

论文写作必备的10种研究方法 1️⃣ 文献研究法：通过收集和分析现有文献来了解研究问题，适用于研究初期，成本较低但文献质量难以保证。 2️⃣ 问卷调查法：使用问卷收集数据，适用于广泛领域，能够快速收集大量样本数据，但问卷设计至关重要。 3️⃣ 案例分析法：深入研究个别案例以揭示规律，多用于不同领域，能够挖掘深层次原因，但案例选择具有主观性。 4️⃣ 实验研究法：通过控制变量并施加干预来观察变化，主要用于自然科学和部分社会科学，能够明确因果关系，但实验环境可能受限。 5️⃣ 访谈法：通过与研究对象交谈来获取信息，适用于广泛领域，能够深入了解想法，但受主观因素影响且样本量较小。 6️⃣ 观察法：直接观察研究对象以获取资料，适用于多个领域，结果真实但受观察者主观因素影响。 7️⃣ 实地研究法：深入背景实地收集资料，主要用于社会学等领域，能够全面了解情况但周期长、成本高。 8️⃣ 比较研究法：通过对比不同事物来找出异同，适用于各个领域，能够发现规律但比较标准难以确定。 9️⃣ 内容分析法：对内容进行客观系统分析，主要用于传播学等领域，结果客观但过程复杂且主观性强。 𐟔Ÿ 行动研究法：结合研究与实践以解决问题，适用于教育和社会工作领域，与实践结合紧密但推广性有限。

如何在STATA中进行显著性调整？𐟓Š 在经济学和管理学的研究中，显著性调整是一个常见的问题。通常，一篇论文需要多个模型同时满足显著性要求，这样整篇文章才会被星星所覆盖。然而，这通常需要通过优化样本来实现。在期刊论文中，有效观测值的数量通常是一个具体的数值，但很少有人关注这是否是全部样本。论文中也没有提及是否删除了某些观测值，这使得我们无法核对样本的真实情况。甚至有些论文只报告了有效观测值的数量，而不提及公司数量。实证论文的目的不是回答真实世界是什么样子，而是基于研究样本得出结论。可能这些结论在真实世界中也是正确的。因此，我们得到的结论都是基于我们的样本。学者们用样本讲故事，只要诚实地报告了自己的样本数据，并基于这些样本得出实证结果，那么样本数据和实证结果没有篡改就是规范研究。

博士论文研究中的抽样方法详解（上）在博士论文研究中，抽样方法的选择至关重要。抽样方法主要分为两大类：概率抽样和非概率抽样。 𐟌Ÿ 概率抽样概率抽样是基于概率论原理，按照随机化原则从总体中抽取样本的方法。它有四种常见的形式： 𐟔‘ 简单随机抽样：这种方法是最可靠的，每个群体成员都有相同的概率被选中。例如，从100个学生中随机抽取10个进行调查。 𐟏⠨š类抽样：将总体分成若干个互不交叉、互不重复的群，然后随机抽取这些群作为样本。例如，在工厂中随机抽取若干个生产批次进行质量检测。 𐟔„ 系统抽样：将总体中的所有单位按一定顺序排列，然后在规定的范围内随机抽取一个单位作为初始单位，再按规则确定其他样本单位。例如，每隔10个电话号码抽取一个进行调查。 𐟓Š 分层随机抽样：将总体按某种特征（如年龄、性别）分为若干层，然后在每层内随机抽取一定数量的观察单位。例如，在研究不同年龄段的阅读习惯时，按年龄分层后随机抽取样本。 𐟚렩ž概率抽样非概率抽样则不依据概率论原理，主要包括以下几种方法： 𐟏† 方便抽样：根据方便性选择样本，可能存在偏见。例如，随机访问遇到的行人进行调查。 𐟏† 判断抽样：根据研究者的主观判断选择样本。例如，选择特定行业的关键人物进行深度访谈。 𐟏† 配额抽样：根据预先设定的条件（如性别、年龄）选择样本，确保样本符合特定条件。例如，在研究不同职业的收入水平时，按职业配额抽取样本。 𐟏† 雪球抽样：从少数关键样本开始，通过这些样本找到更多的样本。例如，通过少数关键人物找到更多的相关人群进行调查。在下篇中，我们将继续探讨非概率抽样的其他方法，敬请期待！

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