一般来说鲜明的要求写人的论文都已经给出题目，大部分是命题或者半命题，当然也存在让你拟题的可能。题目是文章的窗口，拟一个好题目，可以使文章增色不少，怎样拟好写人论文的题目呢？1、通常我们以写的人为题，这样可以一目了然让人了解你是在写人，在题目中，也可以加入一些修饰语，把这个人的主要特征写入，如《可爱的老爸》；或者把我对一个人的情感写入《难忘的他》
2022国际微波毫米波技术会议优秀学生论文提名有398篇。2022年国际微波毫米波技术会议设论文竞赛，共有398篇，初选出20篇论文参加最终竞赛，最终来自西南交通大学、上海交通大学、华南理工大学、西安电子科技大学、北京理工大学、天津大学的6位学子荣获学生优秀论文。
推荐下NLP领域内最重要的8篇论文吧（依据学术范标准评价体系得出的8篇名单）： 一、Deep contextualized word representations 摘要：We introduce a new type of deep contextualized word representation that models both (1) complex characteristics of word use (., syntax and semantics), and (2) how these uses vary across linguistic contexts (., to model polysemy). Our word vectors are learned functions of the internal states of a deep bidirectional language model (biLM), which is pre-trained on a large text corpus. We show that these representations can be easily added to existing models and significantly improve the state of the art across six challenging NLP problems, including question answering, textual entailment and sentiment analysis. We also present an analysis showing that exposing the deep internals of the pre-trained network is crucial, allowing downstream models to mix different types of semi-supervision signals. 全文链接： Deep contextualized word representations——学术范 二、Glove: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： Glove: Global Vectors for Word Representation——学术范 三、SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text 摘要：We present the Stanford Question Answering Dataset (SQuAD), a new reading comprehension dataset consisting of 100,000+ questions posed by crowdworkers on a set of Wikipedia articles, where the answer to each question is a segment of text from the corresponding reading passage. We analyze the dataset to understand the types of reasoning required to answer the questions, leaning heavily on dependency and constituency trees. We build a strong logistic regression model, which achieves an F1 score of , a significant improvement over a simple baseline (20%). However, human performance () is much higher, indicating that the dataset presents a good challenge problem for future research. The dataset is freely available at this https URL 全文链接： SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text——学术范 四、GloVe: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： GloVe: Global Vectors for Word Representation——学术范 五、Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 摘要：Deep Neural Networks (DNNs) are powerful models that have achieved excellent performance on difficult learning tasks. Although DNNs work well whenever large labeled training sets are available, they cannot be used to map sequences to sequences. In this paper, we present a general end-to-end approach to sequence learning that makes minimal assumptions on the sequence structure. Our method uses a multilayered Long Short-Term Memory (LSTM) to map the input sequence to a vector of a fixed dimensionality, and then another deep LSTM to decode the target sequence from the vector. Our main result is that on an English to French translation task from the WMT-14 dataset, the translations produced by the LSTM achieve a BLEU score of on the entire test set, where the LSTM's BLEU score was penalized on out-of-vocabulary words. Additionally, the LSTM did not have difficulty on long sentences. For comparison, a phrase-based SMT system achieves a BLEU score of on the same dataset. When we used the LSTM to rerank the 1000 hypotheses produced by the aforementioned SMT system, its BLEU score increases to , which is close to the previous state of the art. The LSTM also learned sensible phrase and sentence representations that are sensitive to word order and are relatively invariant to the active and the passive voice. Finally, we found that reversing the order of the words in all source sentences (but not target sentences) improved the LSTM's performance markedly, because doing so introduced many short term dependencies between the source and the target sentence which made the optimization problem easier. 全文链接： Sequence to Sequence Learning with Neural Networks——学术范 六、The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit 摘要：We describe the design and use of the Stanford CoreNLP toolkit, an extensible pipeline that provides core natural language analysis. This toolkit is quite widely used, both in the research NLP community and also among commercial and government users of open source NLP technology. We suggest that this follows from a simple, approachable design, straightforward interfaces, the inclusion of robust and good quality analysis components, and not requiring use of a large amount of associated baggage. 全文链接： The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit——学术范 七、Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality 摘要：The recently introduced continuous Skip-gram model is an efficient method for learning high-quality distributed vector representations that capture a large number of precise syntactic and semantic word relationships. In this paper we present several extensions that improve both the quality of the vectors and the training speed. By subsampling of the frequent words we obtain significant speedup and also learn more regular word representations. We also describe a simple alternative to the hierarchical softmax called negative sampling. An inherent limitation of word representations is their indifference to word order and their inability to represent idiomatic phrases. For example, the meanings of "Canada" and "Air" cannot be easily combined to obtain "Air Canada". Motivated by this example, we present a simple method for finding phrases in text, and show that learning good vector representations for millions of phrases is possible. 全文链接： Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality——学术范 八、Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank 摘要：Semantic word spaces have been very useful but cannot express the meaning of longer phrases in a principled way. Further progress towards understanding compositionality in tasks such as sentiment detection requires richer supervised training and evaluation resources and more powerful models of composition. To remedy this, we introduce a Sentiment Treebank. It includes fine grained sentiment labels for 215,154 phrases in the parse trees of 11,855 sentences and presents new challenges for sentiment compositionality. To address them, we introduce the Recursive Neural Tensor Network. When trained on the new treebank, this model outperforms all previous methods on several metrics. It pushes the state of the art in single sentence positive/negative classification from 80% up to . The accuracy of predicting fine-grained sentiment labels for all phrases reaches , an improvement of over bag of features baselines. Lastly, it is the only model that can accurately capture the effects of negation and its scope at various tree levels for both positive and negative phrases. 全文链接： Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank——学术范 希望可以对大家有帮助， 学术范 是一个新上线的一站式学术讨论社区，在这里，有海量的计算机外文文献资源与研究领域最新信息、好用的文献阅读及管理工具，更有无数志同道合的同学以及学术科研工作者与你一起，展开热烈且高质量的学术讨论！快来加入我们吧！
做科研必备6大文献数据库！
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1. 2008年10月16日，浙江大学药学院收到反映药学院副教授贺海波学术不端的邮件。收到该邮件后，在院、校两个层面相继组成了调查组，当天即着手调查此事。2008年10月23日，在学校着手调查贺海波学术不端行为一周后，“新语丝”网站披露了其一稿多投行为。经过一段时间的演变，春节后，事件引起了众多媒体和社会各方面广泛关注，成为社会舆论的一个热点。贺海波2006年6月博士毕业后进浙江大学药学博士后流动站从事研究，合作导师为李连达院士。李连达是该校聘任的药学院院长。在整个“贺海波论文事件”处理过程中，学校共核查了贺海波及其所在研究室相关人员涉嫌学术道德问题的论文20篇，其中贺海波涉及论文9篇。除作为合作作者的1篇论文外，贺海波作为第一作者的8篇论文均不同程度地存在剽窃、抄袭原博士导师实验数据，以及一稿两投、部分图表数据张冠李戴、重复发表、擅署他人名字、擅自标注基金资助、捏造知名专家帮助修改英语等严重学术不端行为。有鉴其问题确凿，本人供认不讳，学校当即作出了处分：去年11月决定撤销其副教授职务和任职资格，解除聘用合同。由于贺的行为在国内外范围内造成了极其严重的后果，学校决定将其开除出教师队伍。贺海波8篇有学术造假内容的论文的通讯作者均署为我校中药药理研究室主任吴XX副教授。根据至今近4个月的调查，没有证据指向吴直接参与了上述论文的写作和最初投稿；但他在贺海波的部分问题论文录用或刊出后，作为通讯作者将其用于申报项目，负有不可推卸的责任；本人也存在重复发表学术论文等问题；此外，中药药理研究室的学风监管失范，作为研究室主任严重管理失职。最近，我们在查清事实的基础上作出决定：撤销吴担任的中药研究所所长助理及中药药理研究室主任职务，给予行政记大过处分，并解除其聘用合同。根据所有相关人员的陈述、笔迹鉴定和目前掌握的其它材料来看，涉及贺海波8篇有学术造假内容的论文中李连达院士的署名，是在其不知情的情况下被贺海波擅署的，没有证据说明李连达参与了论文造假、剽窃和抄袭等。李连达院士作为院长、学术带头人和合作导师，对贺海波事件负有疏于管理、教育不力、监管督察不严的责任。现院长任期届满，学校将不再续聘。2. 2009年的岁尾对于井冈山大学的讲师刘涛和钟华来说将是难跨过的一道年关，他们在2007至2008年共发表70篇论文的骄人战绩变成了一场难以收拾的闹剧。日前，一份三人署名的社论通告近期发布在国际学术期刊《晶体学报》上，认为刘涛和钟华的70篇论文涉嫌伪造数据，明确指出，这些研究“是不可能从这些数据中产生的操作”的“学术欺”。消息在国内引起热议，对井冈山大学校长张泰城来说，更是平地惊雷。张泰城：原来从来没有发生这样的事情，我们也感到非常震惊。其中一个人在外面学习，我们把他叫回来，停职调查，一经查实我们会严肃处理。这是他们个人的行为，学校对这样学术造假、篡改数据的行为是非常痛恨的，井冈山精神就是实事求是。除了论文数据涉嫌造假，两名作者的身份也从讲师摇身变成了教授和博士，许多网友对这双重欺非常愤慨。记者采访了井冈山大学党委书记万继抗，在万继抗的介绍中，第三重造假又浮出水面。万继抗：刘涛是搞工学的，从专业发展上他不可能在这个领域里研究，但他偏偏在这个领域里发这么多文章(27篇)。他也是受到钟华的启发，钟华私下里把这里面的奥秘告诉他，然后他就也有意在上面发文章。名利驱使应是关键什么有这么大的吸引力，使两名讲师为了发表论文不惜频频犯错，许多评论都指向职称评定，调查中记者发现，名利的驱使才是关键。井冈山大学校长张泰城：跟他们两个评职称应该都没有关系，如果2007年的文章应该在2007年初或2006年做的，但他们都是讲师，到现在还是讲师。万继抗：不好认定他们是为了评职称而造假，如果是为了评职称他不会要求这么多论文，不会要求在一个刊物、短短的一段时间里发几十篇，这已经是有点疯狂的行为了。他不是职称评定的导向功能了。在核心期刊上发表文章，被三大检索系统检录的文章，篇数都很低的，不会要求有几十篇之多，(应该是)是个人名和利的驱使了。万继抗也表示了对刘涛和钟华的痛心。万继抗：这两个老师这种情况我们也很痛心，30多岁，正在一个好的趋势当中，出现这么严重的违反学术道德的行为，对他们将来的发展肯定会产生极大的负面影响，这是一条“高压线”啊。井冈山大学校长张泰城表示，论文涉嫌造假1年前也引起了学校的怀疑，但刘涛和钟华草率的解释导致了有关职能部门的忽视。张泰城：他们发论文的事学校有关职能部门是知道的，因为我们会统计。一开始就怀疑他造假，觉得怎么会发表这么多，后来他们说晶体这种比较容易，发现一个分子的结构有点差异。《晶体学报》社论表示，调查仍在继续，所有由井冈山大学投递到《结晶学报》相关卷册的稿件现已被标记，并检查其真实性，问题论文数量可能继续攀升。不少人评价，这是“井冈山大学”被拖入了黑名单，这意味着，未来，有可能来自这个学校的任何论文，都要经过严格的审核，才能在国际学术刊物上发表，井冈山大学党委书记万继抗坦言，负面影响需要一一面对。万继抗：产生的负面影响极广泛，这个是肯定的。对井大的形象、对井冈山大学的教师都会产生影响，如果《晶体学报》采取一些制裁的措施，这也是情理之中，网友有批评也是情理之中。3. 黄宗英，男，1993年攻读北大美国文学博士学位，1996年7月留校任教，1997年8月晋升为副教授，事发前是系工会主席。对黄展开调查起因于今年1月2日，一网民在学术批评网上发表《一部不折不扣的抄袭之作———评北京大学英文系副教授黄宗英先生著〈艾略特———不灭的诗魂〉》。这位署名为“钟南虎”的网友以7000余字篇幅详细罗列《艾》书的剽窃细节，认为黄的《艾》书乃基本直接剽窃自英国作家彼得·阿克罗伊德所著《艾略特传》。此后，北大外语学院成立学术小组进行调查。2月18日，黄宗英提交《自查报告》，认为“直接从《艾略特传》中译本抄袭而来的”文字只占总字数的25．6%，其他是用“采用”、“参照”、“改写”、“改译”等方法，不算直接抄袭。对于其他书稿以及论文存在的问题，黄则予以否认。但《北京大学英语系核查组关于黄宗英学术剽窃行为的评价报告》称，根据《美国语文学会研究论文写作指南》对剽窃行为的定义，黄宗英的《艾》书剽窃部分占到全书的74%。同时，黄宗英在国际会议上宣读的论文《“一个人本身就是一座城市”：威廉斯的〈帕特森〉》，基本上是对三位美国学者论述长诗《帕特森》的原文进行缝补连缀而成的抄袭作品。《北京大学英语系有关黄宗英学术违规问题的定性意见和处理意向》显示，今年1月起，北大英语系学术小组对黄宗英1999年至2003年期间的学术成果：《艾略特———不灭的诗魂》（长春出版社1999年）、《抒情诗史论》（北京大学出版社2003年）、英诗《古舟子咏》详注、8篇学术论文，以及1篇英文国际会议论文的审查发现，“所有发表著作均有明显剽窃问题，且程度严重，面积大……有严重剽窃情节的文章达20篇”。北大英语系副教授黄宗英因学术剽窃行为，日前被院方解聘。黄的剽窃细节以及北大外语学院的处理意见已在学术批评网上公开发表。4. 黄庆，男，教授、博士生导师，四川省首批学术和技术带头人，历任西南交通大学研究生院副院长、院长和西南交大副校长。西南交大经管学院院长贾建民在内的7名教授，实名举报黄庆9年前的博士论文抄袭。西南交大学术委员会作出认定结论，称“黄庆博士论文第四章抄袭事实成立，且性质较严重”。随后西南交大对黄庆的抄袭问题作出处理，取消其博士学位，撤销其研究生导师资格。最近记者从西南交大的官方网站上看到,该校现任领导名单中,曾经担任该校副校长的黄庆没有名列其中。5. 学生举报导师：全国最早的案例是2011年山东大学博士后甄鹏举报其硕士阶段的导师山东大学物理学院教授李华学术不端。 与此相关联，甄鹏将其同事起诉到法院，最后闹到最高人民法院。此事经《济南时报》、《齐鲁晚报》、山东电视台齐鲁频道和公共频道报道，科学网、新浪网等转载，引起当时的广泛关注。2014年初，复旦大学王宇澄举报其导师王正敏院士成为舆论热点。 这是第二起学生举报导师事例。
河南郑州大学第一附属医院发布两则《学术不端行为调查处理情况通报》。第一份通报为接郑州大学转发国家自然科学基金委员会的函或文件，指称该院多位医生涉嫌学术不端、涉嫌论文造假。第二份通报为接郑州大学转发《河南省教育厅办公室关于“400余篇论文”中涉嫌造假复核处理结果并公开通报的通知》，指称该院多位医生存在伪造论文、署名不规范等多种学术不端行为。
一方面，知假买假式的消费者在买卖过程中根本没有获得卖方商品的真实意思表示，相反，其道德显得不够高尚而表现出一种逐利倾向为人们所唾弃!这种打假方式本身就与民事法律行为“意思表示必须真实”、不得违背社会公德”的法定要求相冲突。另一方面，《消费者权益保护法》中“消费者”是指为生活需要购买、使用商品或者接受服务的个人，而以打假为目的的购买行为不属于消费者行为，故“知假买假”行为不受该法支持。目前正在征求意见的《上海市消费者权益保护条例(修订草案)》就将“知假买假”彻底排除在法律保护范围之外。
《关于贯彻执行〈民法通则〉若干问题的意见》的有关规定。“知假买假”的消费者不存在牟取私利的动机或目的，宜认定为无过错，其支付给经营者的价金应得到返还。当然，其持有的假冒伪劣商品或购物发票又可成为消费者举报、行政执法部门或司法机关对经营者进行查处的有力证据。可见，消费者与经营者间、经营者与行政执法部门或司法机关间系两个不同的法律关系，应分别解决，不能因为《消费者权益保护法》不宜认定该行为的合法性而忽视对消费者合法权益的保护和该行为在打假中的法律意义。
据新闻报道，去年的诺贝尔得主塞门扎涉嫌论文造假，而且从目前网络上反馈的造假信息来看，涉及到的论文已达到40篇，这40篇文章中，都存在一图多用且图片PS的嫌疑。塞门扎是美国纽约人，今年64岁，约翰斯·霍普金斯大学医学院教授，他于去年获得了诺贝尔生理学或医学奖。目前他本人对此事并没有相关回应。诺贝尔奖是目前世界上在学术领域上的最高奖项，代表着对个人在学术领域上的成就的最高肯定，含金量很高，那么对于此次的诺奖得主塞门扎论文造假事实被认定，对于他本人会有什么惩罚呢？
根据诺奖设立的初衷及以往的惯例，已颁发的诺奖奖项，即便在颁发后出现争议，也不会因此取消当事人的奖项。
任何国家对于造假行为，都是持积极打击的态度地，但这一般属于线下的实物打假，但对于学术上的造假，各国的处罚并不相同。对于诺奖这种世界上的学术造假行为，虽然不会取消当事人奖项，但当事人应该会为此，终生将会打入学术界黑名单中，就像你的个人征信不佳被银行打入黑名单一样。
诺奖的影响力巨大，所以也成为世界上含金量很高的学术大奖，而此次塞门扎的造假行为，正因为诺奖的影响力，使当事人再次出现在世界各国面前，成为世界名人，这个对事人的影响是巨大的，代价也是巨大的。
世界各国的科学家都把获得诺贝尔奖来作为目标，想通过自己及团队的努力来实现，这无可厚非。君子爱财，取之有道，学术本是一片净土，因为想获诺奖，而采取的造假行为非常不可取，也是不明智的。
2019年诺贝尔生理学或医学奖得主格雷格·塞门扎（Gregg L. Semenza）涉嫌论文造假。
截至目前，知名学术大家网站Pubpeer上曝出的塞门扎问题论文已经达到40篇。时间从2001年到2018年，跨度长达18年，质疑点在于一图多用或图片PS，少数文章疑似存在伦理问题。其中，涉及“乳腺癌”、“冠状动脉异常”、“高血压”、“红细胞增多症”等疾病的论文超过一半。
好在，在诺贝尔奖官方网站上公示的塞门扎的两篇“关键著作”并没有被打假。业界人士表示，“塞门扎最重要的贡献是他上世纪90年代发现低氧诱导因子HIF-1的一系列工作，这批被曝有问题的论文不在其中。”
该业内人士还表示，“如果早两年出现这种情况，塞门扎很可能不会获得诺贝尔奖。但即便现在曝出来了，他的诺贝尔奖也大概率不会因此撤销。毕竟历史上诺贝尔奖还曾颁发给完全错误的研究、错误的结论，但也没有过撤销的先例。”
扩展资料：
格雷格·塞门扎简介
塞门扎1956年出生于纽约，今年64岁。1999年，他成为约翰斯·霍普金斯大学全职教授，2003年起担任该校细胞工程研究所血管研究项目主任。
2019年，塞门扎因“在细胞感知和适应氧气变化机制中的发现”而与其他两位科学家——拉特克利夫和凯林共同获得诺贝尔生理学或医学奖。
上世纪90年代初期，塞门扎实验室发现了低氧诱导因子HIF-1，并在1995年纯化克隆了它。此后，拉特克利夫和凯林发现了HIF的降解机制。
近年来，塞门扎的主要研究方向是HIF-1与肿瘤、缺血性心脏病、冠状动脉疾病、慢性肺病等疾病的关系。
他曾在接受媒体采访时表示非常重视“科研成果转化”，希望自己的研究成果能走向临床，造福更多病人。
参考资料来源：舜网－诺奖得主塞门扎涉嫌论文造假 到底是啥情况？
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党的建设，。。
说到党建的杂志就不得不提；
人民日报和党建研究这两本。
实在是个中翘楚。
求是、党的生活、党课、党建研究，各地区还有各种刊物，一般都是公开的
中国工商银行、中国银行、中国建设银行、中国农业银行、交通银行
工行的全年营收是很高的，而且拥有最大的客户群。工行也是全球最大，总资产最高的一个银行，也为了人民方便建立了一个全球的业务办理站点。
一代功名，万古骷。银行暴利成就了银行强大实力。
2010年英国《银行家》杂志全球前1000家银行
张纾难，医学博士，教授，主任医师。 现任中日友好医院中医呼吸科副主任。兼任世界中医药学会联合会呼吸病专业委员会常务理事兼秘书长，中华中医药学会急诊分会常务委员兼副秘书长，中国医师协会养生专业委员会常务委员，《现代临床医学杂志》常务编委，《中国全科医学杂志》、《中国中医急症杂志》编委。
陈嘉林，男，47岁，医学博士， 副主任医师。专业：普通内科学、血液学。1985年7月毕业于白求恩医科大学，获医学学士学位，1994年7月毕业于中国协和医科大学，获医学博士学位。1994年7月至今，北京协和医院历任主治医师、副主任医师。2000年～2002年任北京协和医院输血科主任、北京协和医院血液科副主任医师，2002年～至今任北京协和医院普通内科副主任医师。 现任《中国输血杂志》、《中国全科医学杂志》编委。
2007年起任中国社区卫生协会副会长兼秘书长，中国医院协会理事，中国医院协会妇幼保健院管理分会委员会常务委员，中国医师协会全科医师分会委员会常务委员。同时担任《中国社区医师》和《中国全科医学》杂志编委。先后主持过科技部国际合作项目、国家十五科技攻关项目和国家十一五科技支撑计划项目等二十余项科学研究。曾获北京市科技进步奖4项。2002年共青团北京市委员会授予“五四”奖章，2004年被北京市科学技术协会评为北京市科普先进工作者，2007年北京市总工会授予北京市“经济技术创新标兵”称号。2012年5月24日下午，在瑞士日内瓦举行的第65届世界卫生大会举行授奖仪式，本届大会主席、科特迪瓦卫生部长尼德丽友曼女士、世界卫生组织总干事陈冯富珍和阿联酋常驻日内瓦代表团大使扎阿比将“阿拉伯联合酋长国卫生基金奖”颁发给中国社区卫生协会副会长兼秘书长、首都儿科研究所副所长陈博文研究员，以表彰他在社区卫生领域做出的贡献。