文献综述和参考文献
导语：文献综述是科学文献的一种，而参考文献是文献综述的重要组成部分。下面是我分享的文献综述和参考文献，欢迎阅读!
文献综述
一、文献综述是什么?
文献综述是在确定了选题后，在对选题所涉及的研究领域的文献进行广泛阅读和理解的基础上，对该研究领域的研究现状和发展前景等内容进行综合分析、归纳整理和评论，并提出自己的见解和研究思路而写成的一种不同于毕业论文的文体。
二、文献综述的主体结构
文献综述的大体结构大致可以分为四个部分：引言、正文、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，再根据提纲进行撰写工作。
引言：
引言部分，主要是要交代清楚以下四个问题：
(1)首先要说明写作的目的，定义综述主题、问题和研究领域。
(2)指出有关综述主题已发表文献的总体趋势，阐述有关概念的定义。
(3)规定综述的范围、包括专题涉及的学科范围和时间范围，必须声明引用文献起止的年份，解释、分析和比较文献以及组织综述次序的准则。
(4)说明有关问题的现况或争论焦点，引出所写综述的核心主题，这是广大读者最关心而又感兴趣的，也是写作综述的主线。
该部分要用简明扼要的文字说明写作的目的、必要性、有关概念的定义，综述的范围，阐述有关问题的现状和动态，以及对主要问题争论的焦点等。一般200-300字为宜，不宜超过500字。
正文：
该部分是文献综述最重要的部分，但是没有固定的格式，不管用哪一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明引言部分所确立综述主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主体部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。
主题的层次标题应简短明了，以15字为限，不用标点符号，其层次的划分及编号一律使用阿拉伯数字分级编号法(不含引言部分)，一般用两级，第三级上用圆括号()中间加数字的形式标识。
插图应具有自明性，尽量不要与文中的文字重复，插图下方应注明图序和图名。
表格应结构简洁，便于操作，内容避免与正文、插图重复。表格应采用三线表，可适当加注辅助线，但不能用斜线和竖线。表格上方应注明表序和表名。
总结：
对综述正文部分作扼要的总结，作者应对各种观点进行综合评价，指出自己对该课题的研究意见，指出存在的不同意见、存在的问题及今后发展的方向和展望。
三、文献综述的写作技巧
1、技巧一：简述背景和立题研究过程。这部分内容尽量简明扼要。
2、技巧二：回顾历史要有重点，内容要紧扣文章标题，围绕标题介绍背景，在引用过去的文献时一定要简洁。
3、技巧三：按照问题来组织文献综述，在做文献综述时，头脑时刻要清醒:我要解决什么问题，别人是怎么解决问题的，说的有没有道理，这样会节省很多精力。
四、文献综述的注意事项
注意事项一：搜集文献应尽量全。
注意事项二：注意引用文献的代表性、可靠性和科学性。要选用代表性、可靠性和科学性较好的文献。
注意事项三：引用文献要忠实文献内容。由于文献综述有作者自己的评论分析，因此在撰写时应分清作者的观点和文献的内容，不能篡改文献的内容。文献综述的作者引用间接文献时是否恰当，有无谬误，综述作者是不知道的，所以最好不要间接转引文献。
注意事项四： 参考文献不能省略。有的科研论文可以将参考文献省略，但文献综述绝对不能省略，而且应是文中引用过的，能反映主题全貌的并且是作者直接阅读过的文献资料。
注意事项五：综述篇幅不可太长。综述一般不宜超过4000字。 综述并不是简单的文献罗列，综述一定有作者自己的综合和归纳。
参考文献
参考文献是学术论文的重要组成部分，它的作用众所周知，在此不再赘述。
但是，尽管国家已颁布了国家标准(GB/T 7714—2005：《文后参考文献著录规则》，但一来，国家标准有些要求并不明确，有些可能还不尽合理，二来各编辑部可能并未充分重视，目前不同期刊对参考文献的`格式有不同的要求。这给作者带来了不必要的麻烦。一是投稿不同期刊要用不同的参考文献列出格式，特别是，当稿件被一个期刊拒稿而另投他刊时，需要进行大量的无意义的修改。
笔者参照(GB/T7714—2005：《文后参考文献著录规则》根据多年的编辑和实际论文投稿实践，提出以下拙见，与各位同仁讨论，希望大家提出改正意见，并获得共识，以方便科学家投稿。
(注意：GB/T 7714—2005是国家推荐标准，不是强制标准，故，应当尽量参照执行，但可以稍作修改)
1. 建议使用著者—年制
GB/T7714—2005给出了两种参考文献著录格式，一是顺序编码制，二是著者—年制，未强制执行某一种，这也是各期刊最大的分歧。
笔者以为，著者—年制明显优于顺序编码制。
顺序编码制的优点是节省空间，但在现在主要是电子文件的条件下，空间的价值已经很低。
顺序编码制的缺点之一是在正文中读到某文献时，并不清楚该文献是何人所作，必须翻页到后面的文献表才能找到，这在印刷的纸质本上尚不太费力，在电子文件上，阅读时经常地跳转页码，是很令人烦恼的。
顺序编码制的缺点之二是在写作和编辑过程中容易出错，要将文中出现的文献与参考文献表上的文献一一对应，非小心不可，而当文章修改时，在前面增加(或删去)一篇或数篇文献时，更是要对后续文献的序号一一修改，相当麻烦。比如，投稿时某文献尚未正式发表，而到文章经审稿、退修、录用后，发现又有与本文有关的一篇或多篇文献见刊，这时作者不得不在前言节中加上这些文献，这样，后续文献的编号均需一一调整。这样就很有可能出现文中编号与文献表中的编号并不对应，甚至出现系统位移。
而著者—年制在正文中即写明了文献的作者和出版年代，熟悉的读者不用翻阅文献表，就可以知道是哪篇文献，甚至知晓该文献的核心内容，大大地方便了读者。
著者—年制文献的对应关系简单，不易出错，这是著者—年制的优点之二。特别是当增加文献时，对正文和文献表中其他部分的文献几乎不产生影响，作者修改文稿和编辑编辑文稿均只需很少的工作量，且不易出错。
使用著者—年制还使作者和编者不得不淘汰一种不良的引文方式, 形如“对白云鄂博矿床的成因有大量学者进行了研究[1-50]”的引文方式在顺序编码制中也许不很难看，但在著者—年制中是很不雅观的。事实上，在现今网上查找文献十分方便的今天，形如“对白云鄂博矿床成因有大量学者进行了研究[1-50]”的引文方式已经毫无意义。而在著者 -年 制中，我的编辑实践中是要求作者将各具体文献的关键证据或/和创性性论点一一列出，而对于那些既无创新性论据也无创新性论点的文献，则不要列出。这也使文献统计学中按被引用次数评价论文价值的思想更为合理。
著者—年制的唯一缺点是占用较多的篇幅，但这在今天以电子文件为主的情况下，已不重要。
2. 应当列出全部作者
在GB/T 7714—2005中，对文献表中文献作者的列出要求是多于3人是仅列出前三位，后加“等”、或“et al.”等。
但首先，从法律角度，这是违反著作权法的，故应当是无效的。文献的合作作者，无论是第几作者，均是文献的著作权人之一，要引用他们的作品，而只列其中部分著作权人，显然是不合适的。
其次，有许多文献中，位于后边的作者并不是不重要，如笔者发现，许多通讯作者将自己的姓名列在作者的最后一位。
3. 西文文献的华人作者姓和名均应当全拼
GB/T7714—2005要求华人的西文姓名用汉语拼音，不得用缩写，且除了第一音节以辅音字母结尾而第二音节以元音字母开头时需加分音符外，不要在双音节人名间加上任何字符。
但是，笔者发现，现在许多期刊在引用华人的西文文献时，往往是将华人的名也缩写了，对双音节人名多数是缩写成了第一、二音节的两个首字母。这是既不符合国标，也是很不合适的。
因为华人的同姓人很多，仅靠名的缩写，很难分清究竟是哪位作者。比如中国的“Kong X”可能有数万人(宪字辈和祥字辈的孔家人)、姓“Zhang”的有张、章、仉，总人口有几千万，仅加上一个或两个字母，远远区分不了。同样Li (李、厉、黎)、Wang (王、汪)、Wu(吴、乌、伍、武、毋、巫、邬、舞)、Yan (严、言、燕、颜、阎、晏、闫、鄢)等同“姓”者也太多。
笔者建议，在正文引用处应当将第一作者的姓、名均写全(全拼)，在文献表中，应将所有作者的姓和名均写全拼。
至于港台及海外的华人作者，可以依照名从主人原则，继续按威氏拼法拼写他们的姓名，名中也可加短横。
还有少数民族作者，应当注意区分作者的姓和名，有些民族的习惯是名前姓后，如维吾尔族，在文章发表时，可能是按这一方式，而在参考文献表中应当一律姓前名后。
4. 析出文献中，文集等的前面仍用“见”、“In”，不用“∥”
GB/T7714—2005要求，专著(含论文集)中析出文献的出处项前用“//”代替“.见:”或“.In:”。
但笔者以为，这一相较于以前标准的修改并无明显优点，且“//”很难想象其有“见:”或“In:的含义。
5. 起止页码、连续序号和合期期刊的合期号间仍用 “～”
GB/T7714—2005要求起止页码和连续序号间用“-”代替“～”;合期期刊的合期号间采用“/”，不用“-”“—”“～”或“,”。
这显然并不合理。笔者认为，当阿拉伯数字为基数词或序数词时，表示两基数或序数的范围用波浪线更为合适(章雨旭等，2010)。页码和期号均可以看作是序数词，其间用波浪线显然很合适。另外，斜杠除了常用作除号外，常被用以代替“或”，而合刊的期号间显然既非相除关系，也非或者关系。若多期合刊，如《地质论评》在抗日战争中的1943年第8卷，因为特别困难，曾出版了一个全年的六期合刊，按GB/T7714—2005要求，将会被写为“8(1/2/3/4/5/6)”，显然不美。
6. 析出文献的来源文献的主要责任者后应当加上责任
GB/T7714—2005对析出文献的来源文献，如论文集，只要求写主编名，不要求加“主编”二字。
如：白书农. 1998. 植物开花研究[M]//李承森. 植物科学进展. 北京: 高等教育出版社：146-163.
笔者以为这并不合适，上条文献中明确“李承森”的责任显然更好。
7. 起止页码前一律用冒号
GB/T7714—2005 要求“:”用于其他题名信息、出版者、引文页码、析出文献的页码、专利国别前。 即无论是专著的引文页码还是期刊的引文页码前均应当用冒号。在此之前，我刊在专著的引用页码前是用逗号。
8. 引用专著中的内容应当标明引用页码
引用专著时我们一般是写出专著的全部页码，这对于读者查阅相关内容可能并不方便。建议写出引用内容的所在页码或页码范围。
GB/T7714—2005要求是在正文中引用处将页码或页码范围作为上角标列出。在后面的文献表中，文献表中不再重复著录，我们可以列出总页码。
9.非正式出版物的引用格式
按GB/T 7714—2005，非正式出版物与正式出版物一样列出。
但学术论文不同于一般文献，学术论文本身必须是经过同行专家审查过的，有一定的可信度。
而非正式出版物的可信度不一定，最好与正式出版物区别开来。我刊多年的实践是将非正式出版物与正式参考文献分开，放在注释项下。
关于学位论文，笔者以为，博士论文有较多的专家评审，而学士和硕士学位论文，恐怕多是习作而已，故我刊暂时的处理是将博士学位论文当作正式参考文献，而将学士学位论文和硕士学位论文当作注释列出。
非正式出版物的列法是，在正文中用上角标阴圈码，或者写为第一作者加上上角标阴圈码，例：“(张三等，1998;李四;王五等，2007;赵六等)”。而在注释项下的列法格式与正式文献尽量一致。
10.常见文献的格式
依据GB/T 7714—2005及以上讨论，建议文献采用著者 -年 制，文后参考文献的格式如下：
(1)刊物上的文章：
第一作者，第二作者，...第N作者.年份.文章名称. 刊物名称，卷号(期号)：起始页~终止页.
(2)专著：
第一作者，第二作者，...第N作者.年份.书名. 出版地：出版社：起始页~终止页.
(3)论文集中的文章：
第一作者，第二作者，...第N作者.年份.文章名称. 见：XXX, XXX，...，(等). 主编. 书名. 出版地：出版社：起始页~终止页.
(4)学位论文：
研究生姓名. 论文完成年份. 论文题目[博士/硕士/学士学位论文]. 导师：导师姓名. 城市：学校或研究单位.
(5)报纸上的文章：
作者.出版年.题目[N].报纸名，年-月-日(第?版).
报纸的文件类型[N]建议写明。
(6)网上文献：
作者.出版年.题目[OL].(更新日期)[引用日期]http://网址.
按GB/T 7714—2005，更新日期可省，引用日期不可省!日期的格式必须是类似于：“2011-06-21”的形式。且文献类型[OL]不可省略。
同时是其他文献又是网络文献时可联合起来，例：
董沛.2010. 国土资源部官员：1/3地质灾害发生在监控点以外[N/OL]. 工人日报，2010-08-17(第6版);[2011-03-06]
单独列一种形式亦可，但应当注意尽量列原创，而不列转载;而由于网上文献查找方便，列网上文献还是有必要的。
董沛.2010. 国土资源部官员：1/3地质灾害发生在监控点以外[N].工人日报，2010-08-17(第6版).
董沛.2010. 国土资源部官员：1/3地质灾害发生在监控点以外[OL].[2011-06-14]
其中[2011-06-14]是引用的日期，这一项不可省，因为网上文章变化较大，很有可能被删除或更新，作者仅表明对引用日期网上确有该文负责。
【拓展】
文献综述
文献综述简称综述，又称文献回顾，文献分析。是对某一领域，某一专业或某一方面的课题、问题或研究专题搜集大量相关资料，然后通过阅读、分析、归纳、整理当前课题、问题或研究专题的最新进展、学术见解或建议，对其做出综合性介绍和阐述的一种学术论文。
摘要和关键词
摘要限200字以内。摘要要具有独立性和自含性，不应出现图表、冗长的公式和非公知的符号、缩略语。摘要后需要给出3-5个关键词，中间应用分号“；”分隔。
参考文献
参考文献是综述的重要组成部分。一般参考文献的多少可体现作者阅读文献的广度和深度。对综述类论文参考文献的数量不同杂志有不同的要求，一般以30条以内为宜，以3-5年内的最新文献为主。
学术论文参考文献的著录格式
1.专著： [序号]作者.书名[M].版本(第1版不著录).出版地:出版者,出版年.起止页码.
2.期刊: [序号]作者.题名[J].刊名,年,卷(期):起止页码.
3.会议论文集（或汇编）: [序号]作者.题名[A].编者.论文集名[C].出版地:出版者,出版年.起止页码.
4.学位论文: [序号]作者. 题名[D]. 学位授予地址：学位授予单位，年份.
5.专利: [序号]专利申请者. 专利题名[P].专利国别（或地区）:专利号, 出版日期.
6.科技报告: [序号]著者. 报告题名[R].编号，出版地：出版者，出版年.起止页码.
7.标准: [序号] 标准编号，标准名称[S].颁布日期.
8.报纸文章 : [序号] 作者. 题名[N]. 报纸名，年-月-日（版次）.
9.电子文献: [序号] 主要责任者.电子文献题名[电子文献及载体类型标识].电子文献的出处或可获得地址，发表或更新日期/引用日期(任选).
10.各种未定义类型的文献: [序号]主要责任者.文献题名[Z]. 出版地：出版者，出版年.
学会宽容一百多年前，法国的雨果曾经这样感叹：“世界上最宽广的是海洋，比海洋更宽广的是天空，而比天空更宽广的，是人的胸怀。”古老的东方，人们也世代传承着一句浅白的俗语：“宰相肚里能撑船”。法国人的浪漫和中国人的实在碰撞在一起，于是人们发现，宽容，超越了国家、语言、民族和文明的界限；宽容，是这个美丽星球的子民所共同拥有和赞美的品德。宽容是一种智慧，一种气度。英谚有云：“世上没有不长杂草的花园。”金无足赤，人无完人，对他人的宽容，正是建立在对他人的体谅和理解之上。蔺相如对廉颇的宽容，成就了“将相和”的佳话；鲍叔牙对管仲的宽容，成就了“九合诸候，一匡天下“的壮举；李世民对魏征的宽容，成就了“贞观之治”的盛世；而宋朝君主对士子学人的宽容，则迎来了继战国之后中国历史上第二次思想解放、文化繁荣的高潮。宽容的意义，绝不仅仅停留在个人层面，它对整个社会的存在和发展，同样有着巨大的能动作用。宽容是一种修养，一种境界。佛经有言：“一念境转。”同是面对他人的过错，耿耿于怀，睚眦必报带来的是心灵的负累，真正仁者觉者会选择一份宽容，一份泰然。越王勾践“十年生聚，十年教训”，终于能够兴师复仇，一雪前耻。他可以忍受卧薪尝胆的苦楚，却在灭吴后下令诛尽吴国宗室。他懂得隐忍，却不懂得宽容。齐王韩信未发迹时有过“胯下之辱”，但在统一之后，再见到当初侮辱自己的无赖儿郎，却能不记前嫌地任命他为巡城校尉。仅从这个角度来说，韩信的人格，要比勾践健全得多。鲁迅先生的“一个都不宽恕”未免失之偏执，但那是在丧失了迂回的耐心后对黑暗现实的极端反抗。他还说过“渡尽劫波兄弟在，相逢一笑泯恩仇”，这就是他宽容的一面。他笔下的阿Q，听到人家说“疤”、“瘌”、“秃”、“光”就要和人拼命，到了后来甚至连“灯”字也不许别人提了。“天地本宽，鄙者自隘”，一个心胸狭隘的人，必然是一个诸多忌讳、性情偏执的人；而一个连“清风不识字，何故乱翻书”都无法容忍的社会，也注定是一个病态的社会。宽容是一种美。深邃的天空容忍了雷电风暴一时的肆虐，才有风和日丽；辽阔的大海容纳了惊涛骇浪一时的猖獗，才有浩淼无垠；苍莽的森林忍耐了弱肉强食一时的规律，才有郁郁葱葱。泰山不辞抔土，方能成其高；江河不择细流，方能成其大。宽容是壁立千仞的泰山，是容纳百川的江河湖海。2学会宽容人非圣贤，敦能无过。人之所以为人，正是因为人不完美，总会犯错；不犯错的不是人，是神。当然我们不是神啦，所以错误是难免的，既然错误存在，我们又不能让它消失，何不学会宽容？ 学会宽容，首先请别生气。生气只是一种拿他人的错误来惩罚自己的行为。生气不但没有解决问题，同时我们也没有使他人认识到错误，则只是一种有害无益，既伤了别人，了伤害了自己，因为至少被你所伤的人会以为你欠大度，性格带刺，会失去很多朋友，恶化自己的人限关系。 要宽容他人，学会用发展的观点去看一个人，所以我们要宽容他人所犯的错误，对他人来说，这又是一个新的起点，他才会有动力。如果列宁小时候因打碎花瓶而没有被原谅、宽容，取而代之的是辱骂惑讽刺，也许他会背思想包袱，可能会影响他作为诚信的最基本的人性的形成。 宽容不仅要宽容他人行为的错误，而且还要宽容他人思想的不同。即使我不同意你的观点，但我至死捍卫你说话的权利。生活中，也许我们常会因为谈论到自己所喜欢的人的缺点而反驳过。也许的确崇拜自己喜欢的人，可是他们也存在缺点，即使我们拒绝承认他们的缺点，我们也不能干涉他人讲话而权利。正如有人不喜欢人云亦云，从而厌恶鹦鹉学舌，但是我们不能剥夺鹦鹉唱歌或者学说话的权力，因为这鹦鹉的本性。 宽容需要一颗平常心。 也许我们因外物而执著过，所以我们放不下的太多太多了。我们无法用平常心去对待事物的变化，所以很难做到宽容。罗密欧与朱丽叶的爱情感动无数人，也许悲剧是美丽的，但一个美好的结局又是多少人所期盼的，虽然主人公的性格是悲剧的原因，但更主要的是家庭仇恨，仇恨摧毁了爱情，其实是他们没有一颗平常心而造成的。保持一颗平常心，不以物喜，不以已悲，才能处庙堂之高则忧其民，处江湖之远则忧其君，这样我们才能更好去宽容。 因为宽容，所以快乐。 人言道，退一步海阔天空，的确，我们宽容了，就不去计较太多的得与失，名与利。我们心中便少了一份忧伤，少了一份烦恼，而这样我们就能活得更加快乐。 为了美好的未来，请相信宽容，学会宽容
写作思路：首先阐述一下自己的观点，然后根据自己的观点进行论证，可以列举“三国时的周瑜与诸葛亮的故事”、“鲍叔荐管仲”的故事等等。
正文：
法国著名的文学家雨果曾说过：“世界上最宽阔的东西是海洋，比海洋更宽阔的是天空，比天空更宽阔的是人的胸怀。”这不就说明了两个字――宽容吗？宽容是种美德，是人自身的一种修养，有人说：“严于律己，宽以待人”。我们要懂得宽容。宽容，有利于己，有利于人，更有利于社会。
宽容，有利于己。三国时的周瑜，英姿飒爽，意气风发，却只因妒忌诸葛亮的才华而自夭，留下了“既生瑜，何生亮”的叹息。试想一下，如果他没有这等狭隘的心胸，而是宽容对待任何事情，观时待变，以他公瑾之才，是否能够助孙权平定江东进而一扫天下呢？这样，他周公瑾便可名垂青史。这足以说明宽容的重要性。
宽容不仅仅有利于己，还有利于人。有个小姑娘要开音乐会，在报纸上称是李斯特的学生，演出前一天，李斯特出此刻她的面前。小姑娘惊恐万状，抽泣着说：冒充是出于生计，并请求宽恕。李斯特要她把演出的曲子弹给她听，并加以指点，最后爽快的说：大胆地上台演奏，你已经是我的学生了。就这样，李斯特的宽容成就了小姑娘的一生，让她对音乐如痴如醉。
宽容大度，更有利于社会。相信大家都听说过“鲍叔荐管仲”的故事吧。春秋时，齐襄公被杀后，他的两个儿子为争夺王位而战，鲍叔帮小白公子，管仲帮纠公子。交战中，管仲曾两次射中了小白衣袋上的钩子，小白险些丧命，之后小白做了齐国国军，即齐桓公。
齐桓公执政后，任鲍叔为相国，可鲍叔心胸宽广，有知人之明，坚持把管仲推荐给桓公，并说：唯管仲能当任相国要职，我不如他。齐桓公也是个心胸宽广之人，采纳了鲍叔的推荐，重用了管仲。从此，管仲辅佐桓公，数年间齐转弱为强，成为春秋前期中原最发达的强国，齐桓公也成就了“九合诸侯，一匡天下”的霸业。
古人云：“壁立千仞，无欲则刚。海纳百川，有容则大”。我们不可能生活在真空里，总要与人相处，和外界发生各种关系，因此建立和谐关系是很重要的。要建立和谐关系最要紧的是宽容大度，所以我们多一点宽容，世界就会更加美丽，让我们共同携手，一齐迎接完美的明天。
论文发表可以从网上尝试发给；去报社打一个发表也可以。
可以发初中化学教学相关的教育专刊，当然也可以发综合刊，不过相对水一些
如何发表sci论文？这是许多研究者关注的内容。目前，发表sci论文可以给国内作者带来很大的优势。然而，在国际期刊上发表论文是有难度的。发表sci论文都需要掌握一定的技巧。充分的准备才能使论文更顺利地发表，首先需要一篇高质量的论文。这也要求作者阅读大量的英语文学作品，并具有较高的英语水平。如果英文水平不够，你可以先用中文写论文，然后找专业机构翻译成英文，他们也会对论文进行润色，使论文达到投稿的水平。国际sci论文审稿人是不习惯中国式英语的，很多国内作者投稿也是因为语言问题而被拒稿，想要避免这种情况就需要早做准备。论文写好后都会寻找相关的sci刊物投稿，大家阅读相关文献时也会知道一些与自己研究领域相关的sci刊物，掌握其影响因子及相关期刊的名称非常重要。小编建议先发一些比较高质量的期刊论文，如果能被送审，得到一些修改意见，即使被拒，也可以发表一些影响因子较低的期刊。
胡适（1891～1962），原名胡洪（马辛）、嗣糜、字希疆，后改名适，字适之，安徽绩溪人。现代学者，历史学、文学家，哲学家。以倡导“五四”文学革命著闻于世。历任北京大学教授、北京大学校长、台湾中央研究院院长等。 胡适原名嗣穈，学名洪骍，参加“庚款”留学考试时改名胡适，字适之。先生1891年2月17日生于上海大东门外，世为安徽绩溪人。其父胡传（字铁花，号钝夫），清岁贡生，官至淞沪厘卡总巡、台东直隶州知州，有著作《台湾纪事两种》传世。先生一生领尽风骚，1962年2月24日于中央研究院院长任上逝世，享年72。 胡适5岁开蒙，在绩溪老家私塾受过9年旧式教育，打下一定的旧学基础。1904年到上海进新式学校，接受《天演论》等新思潮，并开始在《竞业旬报》上发表白话文章。1910年夏赴美留学，先入康乃尔大学习农科，后转入文科；1915年进哥伦比亚大学，追随实用主义哲学家杜威学习哲学。1917年完成博士学位论文《古代中国逻辑方法之进化》。在此期间，胡适热心探讨文学改良方案，并试作白话诗。而与《新青年》主编陈独秀的通信，以及《文学改良刍议》一文的发表，更引发了一场声势浩大影响深远的文学革命。同年胡适学成归国，被聘为北京大学教授，并参与《新青年》杂志的编辑，至此一发而不可收，成为新文化运动的主将之一。 五四时期，胡适连续撰写《历史的文学观念论》、《建设的文学革命论》等文，提倡“国语的文学，文学的国语”,并相继完成《国语文法概论》、《白话文学史》等著作，对白话文取代文言文而成为现代中国人重要的思想和交流工具起了决定性作用。此乃他最大的名山事业。 在理论倡导的同时，胡适还进行了一些文学创作的“尝试”。其小说、剧本均未见成功，独有出版于1902年的《尝试集》，乃文学史上第一部白话新诗集，颇有开拓之功。 文学创作非其所长，在新文化运动中，胡适另一主要贡献是输入新思想。其《易卜生主义》、《贞操问题》，当年都是振聋发聩之作。而从问题与主义之争，到《人权论集》，再到主办《独立
小西：小迪小迪，我发现人工智能发展史上很多事情都跟下棋有关呐。 小迪：是啊，人工智能发展史还是要从下棋说起，棋类游戏很多时候都被人类看做高智商游戏，在棋类游戏中让机器与人类博弈自然再好不过了。早在1769年，匈牙利作家兼发明家Wolfgang von Kempelen就建造了机器人TheTurk，用于与国际象棋高手博弈，但是最终被揭穿，原来是机器人的箱子里藏着一个人。虽然这是个，但是也体现了棋类游戏是人机博弈中的焦点。 小西：哇，这么早啊！ 小迪：是啊，在1968年上映的电影《2001太空漫游》里，有个情节是机器人HAL与人类Frank下国际象棋，最终人类在机器人面前甘拜下风。 小西：哈哈，看来很早人们就觉得有一天，机器人会在下棋方面超过人类哦。 小迪：是啊，直到1997年，IBM的深蓝智能系统战胜了国际象棋世界冠军Kasparov，这是一次正式意义上的机器在国际象棋领域战胜了人类。不过，当时时代杂志发表的文章还认为，计算机想要在围棋上战胜人类，需要再过上一百年甚至更长的时间。因为围棋相比于国际象棋复杂很多，而IBM的深蓝也只是一个暴力求解的系统，当时的计算机能力在围棋千千万万种变化情况下取胜是不可能的。 小西：后来我知道。没有过100年，20年后AlphaGo在20年后的2016年打败了围棋高手李世石，这下人工智能引起了全世界的关注。 小迪：恭喜你，学会抢答了！ 小西：哈哈，过奖过奖。除了下棋，人工智能发展史上有没有什么特别著名的事件或者有名的大师呢，快给我科普科普呀！ 小迪：那可就太多了啊，无数科学家默默地耕耘才有了今天智能化的社会，三天三夜都说不完。我就说说近些年火爆的深度学习的发展史吧。 小西：好，洗耳恭听呢！ 感知器的发明 1943年Warren McCulloch和Walter Pitts一起提出计算模型，在1957年康奈尔大学的Frank Rosenblatt提出了感知器的概念，这是整个深度学习的开端，感知器是第一个具有自组织自学习能力的数学模型。Rosenblatt乐观地预测感知器最终可以学习，做决定和翻译语言。感知器技术在六十年代非常火热，受到了美国海军的资金支持，希望它以后能够像人一样活动，并且有自我意识。 第一次低潮 Rosenblatt有一个高中校友叫做Minsky，在60年代，两人在感知器的问题上吵得不可开交。R认为感知器将无所不能，M觉得感知器存在很大的缺陷，应用有限。1969年，Minsky出版了新书《感知器：计算几何简介》，这本书中描述了感知器的两个重要问题： 单层神经网络不能解决不可线性分割的问题，典型例子：异或门；当时的电脑完全没有能力承受神经网络的超大规模计算。 随后的十多年，人工智能转入第一次低潮，而Rosenblatt也在他43生日时，因海事丧生，遗憾未能见到神经网络后期的复兴。 Geoffrey Hinton与神经网络 1970年，此时的神经网络正处于第一次低潮期，爱丁堡大学的心理学学士Geoffrey Hinton刚刚毕业。他一直对脑科学非常着迷，同学告诉他，大脑对事物和概念的记忆，不是存储在某个单一的地方，而是分布式的存在一个巨大的神经网络中。分布式表征让Hinton感悟很多，随后的多年里他一直从事神经网络方面的研究，在爱丁堡继续攻读博士学位的他把人工智能作为自己的研究领域。 Rumelhart与BP算法 传统的神经网络拥有巨大的计算量，上世纪的计算机计算能力尚未能满足神经网络的训练。1986年7月，Hinton和David Rumelhart合作在Nature杂志上发表论文系统地阐述了BP算法： 反向传播算法（BP）把纠错运算量下降到只和神经元数目有关；BP算法在神经网络中加入隐层，能够解决非线性问题。 BP算法的效率相比传统神经网络大大提高，计算机的算力在上世纪后期也大幅提高，神经网络开始复苏，引领人工智能走向第二次辉煌。 Yann Lecun与卷积神经网络 1960年Yann Lecun在巴黎出身，在法国获得博士学位后，追随Hinton做了一年博士后，随后加入贝尔实验室。在1989年，Lecun发表论文提出卷积神经网络，并且结合反向传播算法应用在手写邮政编码上，取得了非常好的效果，识别率高达95%。基于这项技术的支票识别系统在90年代占据了美国接近20%的市场。 但也是在贝尔实验室，Yann Lecun的同事Vladmir Vapnik的研究又把神经网络的研究带入了第二个寒冬。 Hinton与深度学习 2003年，Geoffrey Hinton在多伦多大学苦苦钻研着神经网络。在与加拿大先进研究院（CIFAR）的负责人Melvin Silverman交谈后，负责人决定支持Hinton团队十年来进行神经网络的研究。在拿到资助后，Hinton做的第一件事就是把神经网络改名为深度学习。此后的一段时间里，同事经常会听到Hinton在办公室大叫：“我知道神经网络是如何工作的了！” DBN与RBN 2006年Hinton与合作者发表论文——《A Fast Algorithm for Deep BeliefNet》（DBN）。这篇文章中的算法借用了统计力学中“波尔兹曼分布”的概念，使用了所谓的“受限玻尔兹曼机”，也就是RBN来学习。而DBN也就是几层RBN叠加在一起。RBN可以从输入数据进行预训练，自己发现重要的特征，对神经网络的权重进行有效的初始化。这里就出现了另外两个技术——特征提取器与自动编码器。经过MNIST数据集的训练后，识别错误率最低降到了只有1.25%。 吴恩达与GPU 2007年，英伟达推出cuda的GPU软件接口，GPU编程得以极大发展。2009年6月，斯坦福大学的Rajat Raina和吴恩达合作发表文章，论文采用DBNs模型和稀疏编码，模型参数高达一亿，使用GPU运行速度训练模型，相比传统双核CPU最快时相差70倍，把本来需要几周训练的时间降到了一天。算力的进步再次加速了人工智能的快速发展。 黄仁勋与GPU 黄仁勋也是一名华人，1963年出生于台湾，在1993年于斯坦福毕业后创立了英伟达公司，英伟达起家时主要做图像处理芯片，后来黄仁勋发明GPU这个词。相比于CPU架构，GPU善于大批量数据并行处理。而神经网络的计算工作，本质上就是大量的矩阵计算的操作，GPU的发展为深度学习奠定了算力的基础。 李飞飞与ImageNet 深度学习的三大基础——算法，算力和数据。上面提到的主要是算法与算力的发展，而数据集在深度学习发展也起到了至关重要的作用。又是一位华人学者——李飞飞，于2009年建立ImageNet数据集，以供计算机视觉工作者使用，数据集建立的时候，包含320个图像。2010年，ILSVRC2010第一次举办，这是以ImageNet为基础的大型图像识别大赛，比赛也推动了图像识别技术的飞速发展。2012年的比赛，神经网络第一次在图像识别领域击败其他技术，人工智能步入深度学习时代，这也是一个历史性的转折点。 Yoshua Bengio与RELU 2011年，加拿大学者Xavier Glorot与Yoshua Bengio联合发表文章，在算法中提出一种激活函数——RELU，也被称为修正线性单元，不仅识别错误率普遍降低，而且其有效性对于神经网络是否预训练过并不敏感。而且在计算力方面得到提升，也不存在传统激活函数的梯度消失问题。 Schmidhuber与LSTM 其实早在1997年，瑞士Lugano大学的Suhmidhuber和他的学生合作，提出了长短期记忆模型（LSTM）。LSTM背后要解决的问题就是如何将有效的信息，在多层循环神经网络传递之后，仍能传送到需要的地方去。LSTM模块，是通过内在参数的设定，决定某个输入参数在很久之后是否还值得记住，何时取出使用，何时废弃不用。 后记 小迪：其实还有好多有突出贡献的的大师，要是都列出来可以出一本很厚很厚的书啦！ 小西：这些大师都好厉害呀，为了我们的智能化生活体验，辛勤付出了一辈子。 小迪：是啊，还有很多学者默默无闻地工作，一生清苦。 小西：他们都好伟大，有突出贡献的都应该发奖发奖金，对对对，诺贝尔奖！ 小迪：哈哈。诺贝尔奖多数是为基础学科设立的。不过计算机界也有“诺贝尔奖”——图灵奖，这可是计算机界最高奖项哦！2019年3月27日，ACM宣布，Geoffrey Hinton，Yann LeCun ，和Yoshua Bengio共同获得了2018年的图灵奖。 小西：太棒了，实至名归！ 小迪：当然，图灵奖在此之前也授予了很多在人工智能领域的大牛，像Minsky，John McCarthy这些，还有华人科学家，现在在清华大学任职从事人工智能教育的姚期智先生在2000也获得过图灵奖呢！ 小西：大师们太不容易了，我们也要好好学习呀！ 小迪：是呀！如今我们站在巨人的肩膀上，许多人都可以接触到深度学习，机器学习的内容，不管是工业界还是学术界，人工智能都是一片火热！ 小西：希望这一轮人工智能的兴起不会有低潮，一直蓬勃发展下去，更好地造福人类。 小迪：嗯！
吴恩达早期的工作包括斯坦福自动控制直升机项目，吴恩达团队开发了世界上最先进的自动控制直升机之一。吴恩达同时也是机器学习、机器人技术和相关领域的100多篇论文的作者或合作者，他在计算机视觉的一些工作被一系列的出版物和评论文章所重点引用。 早期的另一项工作是the STAIR (Stanford Artificial Intelligence Robot) project，即斯坦福人工智能机器人项目，项目最终开发了广泛使用的开源机器人技术软件平台ROS。2011年，吴恩达在谷歌成立了“Google Brain”项目，这个项目利用谷歌的分布式计算框架计算和学习大规模人工神经网络。这个项目重要研究成果是，在16000个CPU核心上利用深度学习算法学习到的10亿参数的神经网络，能够在没有任何先验知识的情况下，仅仅通过观看无标注的YouTube的视频学习到识别高级别的概念，如猫，这就是著名的“Google Cat”。这个项目的技术已经被应用到了安卓操作系统的语音识别系统上。 吴恩达是在线教育平台Coursera的联合创始人，吴恩达在2008年发起了“Stanford Engineering Everywhere”（SEE）项目，这个项目把斯坦福的许多课程放到网上，供免费学习。NG也教了一些课程，如机器学习课程，包含了他录制的视频讲座和斯坦福CS299课程的学生材料。吴恩达的理想是让世界上每个人能够接受高质量的、免费的教育。今天，Coursera和世界上一些顶尖大学的合作者们一起提供高质量的免费在线课程。Coursera是世界上最大的MOOC平台。 Deep Learning with COTS HPC SystemsAdam Coates, Brody Huval, Tao Wang, David J. Wu, Bryan Catanzaro and Andrew Y. Ng in ICML 2013.Parsing with Compositional Vector GrammarsJohn Bauer,Richard Socher, Christopher D. Manning, Andrew Y. Ng in ACL 2013.Learning New Facts From Knowledge Bases With Neural Tensor Networks and Semantic Word VectorsDanqi Chen,Richard Socher, Christopher D. Manning, Andrew Y. Ng in ICLR 2013.Convolutional-Recursive Deep Learning for 3D Object Classification.Richard Socher, Brody Huval, Bharath Bhat, Christopher D. Manning, Andrew Y. Ng in NIPS 2012.Improving Word Representations via Global Context and Multiple Word PrototypesEric H. Huang, Richard Socher, Christopher D. Manning and Andrew Y. Ng in ACL 2012.Large Scale Distributed Deep Networks.J. Dean, G.S. Corrado, R. Monga, K. Chen, M. Devin, Q.V. Le, M.Z. Mao, M.A. Ranzato, A. Senior, P. Tucker, K. Yang, A. Y. Ng in NIPS 2012.Recurrent Neural Networks for Noise Reduction in Robust ASR.A.L. Maas, Q.V. Le, T.M. O'Neil, O. Vinyals, P. Nguyen, and Andrew Y. Ng in Interspeech 2012.Word-level Acoustic Modeling with Convolutional Vector Regression Learning WorkshopAndrew L. Maas, Stephen D. Miller, Tyler M. O'Neil, Andrew Y. Ng, and Patrick Nguyen in ICML 2012.Emergence of Object-Selective Features in Unsupervised Feature Learning.Adam Coates, Andrej Karpathy, and Andrew Y. Ng in NIPS 2012.Deep Learning of Invariant Features via Simulated Fixations in VideoWill Y. Zou, Shenghuo Zhu, Andrew Y. Ng, Kai Yu in NIPS 2012.Learning Feature Representations with K-means.Adam Coates and Andrew Y. Ng in Neural Networks: Tricks of the Trade, Reloaded, Springer LNCS 2012.Building High-Level Features using Large Scale Unsupervised LearningQuoc V. Le, Marc'Aurelio Ranzato, Rajat Monga, Matthieu Devin, Kai Chen, Greg S. Corrado, Jeffrey Dean and Andrew Y. Ng in ICML 2012.Semantic Compositionality through Recursive Matrix-Vector SpacesRichard Socher, Brody Huval, Christopher D. Manning and Andrew Y. Ng in EMNLP 2012.End-to-End Text Recognition with Convolutional Neural NetworksTao Wang, David J. Wu, Adam Coates and Andrew Y. Ng in ICPR 2012.Selecting Receptive Fields in Deep NetworksAdam Coates and Andrew Y. Ng in NIPS 2011.ICA with Reconstruction Cost for Efficient Overcomplete Feature LearningQuoc V. Le, Alex Karpenko, Jiquan Ngiam and Andrew Y. Ng in NIPS 2011.Sparse FilteringJiquan Ngiam, Pangwei Koh, Zhenghao Chen, Sonia Bhaskar and Andrew Y. Ng in NIPS 2011.Unsupervised Learning Models of Primary Cortical Receptive Fields and Receptive Field PlasticityAndrew Saxe, Maneesh Bhand, Ritvik Mudur, Bipin Suresh and Andrew Y. Ng in NIPS 2011.Dynamic Pooling and Unfolding Recursive Autoencoders for Paraphrase DetectionRichard Socher, Eric H. Huang, Jeffrey Pennington, Andrew Y. Ng, and Christopher D. Manning in NIPS 2011.Semi-Supervised Recursive Autoencoders for Predicting Sentiment DistributionsRichard Socher, Jeffrey Pennington, Eric Huang, Andrew Y. Ng, and Christopher D. Manning in EMNLP 2011.Text Detection and Character Recognition in Scene Images with Unsupervised Feature LearningAdam Coates, Blake Carpenter, Carl Case, Sanjeev Satheesh, Bipin Suresh, Tao Wang, David Wu and Andrew Y. Ng in ICDAR 2011.Parsing Natural Scenes and Natural Language with Recursive Neural NetworksRichard Socher, Cliff Lin, Andrew Y. Ng and Christopher Manning in ICML 2011.The Importance of Encoding Versus Training with Sparse Coding and Vector QuantizationAdam Coates and Andrew Y. Ng in ICML 2011.On Optimization Methods for Deep LearningQuoc V. Le, Jiquan Ngiam, Adam Coates, Abhik Lahiri, Bobby Prochnow and Andrew Y. Ng in ICML 2011.Learning Deep Energy ModelsJiquan Ngiam, Zhenghao Chen, Pangwei Koh and Andrew Y. Ng in ICML 2011.Multimodal Deep LearningJiquan Ngiam, Aditya Khosla, Mingyu Kim, Juhan Nam, Honglak Lee and Andrew Y. Ng in ICML 2011.On Random Weights and Unsupervised Feature LearningAndrew Saxe, Pangwei Koh, Zhenghao Chen, Maneesh Bhand, Bipin Suresh and Andrew Y. Ng in ICML 2011.Learning Hierarchical Spatio-Temporal Features for Action Recognition with Independent Subspace AnalysisQuoc V. Le, Will Zou, Serena Yeung and Andrew Y. Ng in CVPR 2011.An Analysis of Single-Layer Networks in Unsupervised Feature LearningAdam Coates, Honglak Lee and Andrew Ng in AISTATS 14, 2011.Learning Word Vectors for Sentiment AnalysisAndrew L. Maas, Raymond E. Daly, Peter T. Pham, Dan Huang, Andrew Y. Ng, and Christopher Potts in ACL 2011.A Low-cost Compliant 7-DOF Robotic ManipulatorMorgan Quigley, Alan Asbeck and Andrew Y. Ng in ICRA 2011.Grasping with Application to an Autonomous Checkout RobotEllen Klingbeil, Deepak Drao, Blake Carpenter, Varun Ganapathi, Oussama Khatib, Andrew Y. Ng in ICRA 2011.Autonomous Sign Reading for Semantic MappingCarl Case, Bipin Suresh, Adam Coates and Andrew Y. Ng in ICRA 2011.Learning Continuous Phrase Representations and Syntactic Parsing with Recursive Neural NetworksRichard Socher, Christopher Manning and Andrew Ng in NIPS 2010.A Probabilistic Model for Semantic Word VectorsAndrew Maas and Andrew Ng in NIPS 2010.Tiled Convolutional Neural NetworksQuoc V. Le, Jiquan Ngiam, Zhenghao Chen, Daniel Chia, Pangwei Koh and Andrew Y. Ng in NIPS 2010.Energy Disaggregation via Discriminative Sparse CodingJ. Zico Kolter and Andrew Y. Ng in NIPS 2010.Autonomous Helicopter Aerobatics through Apprenticeship LearningPieter Abbeel, Adam Coates and Andrew Y. Ng in IJRR 2010.Autonomous Operation of Novel Elevators for Robot NavigationEllen Klingbeil, Blake Carpenter, Olga Russakovsky and Andrew Y. Ng in ICRA 2010.Learning to Grasp Objects with Multiple Contact PointsQuoc Le, David Kamm and Andrew Y. Ng in ICRA 2010.Multi-Camera Object Detection for RoboticsAdam Coates and Andrew Y. Ng in ICRA 2010.A Probabilistic Approach to Mixed Open-loop and Closed-loop Control, with Application to Extreme Autonomous DrivingJ. Zico Kolter, Christian Plagemann, David T. Jackson, Andrew Y. Ng and Sebastian Thrun in ICRA 2010.Grasping Novel Objects with Depth SegmentationDeepak Rao, Quoc V. Le, Thanathorn Phoka, Morgan Quigley, Attawith Sudsand and Andrew Y. Ng in IROS 2010.Low-cost Accelerometers for Robotic Manipulator PerceptionMorgan Quigley, Reuben Brewer, Sai P. Soundararaj, Vijay Pradeep, Quoc V. Le and Andrew Y. Ng in IROS 2010.A Steiner Tree Approach to Object DetectionOlga Russakovsky and Andrew Y. Ng in CVPR 2010.Measuring Invariances in Deep NetworksIan J. Goodfellow, Quoc V. Le, Andrew M. Saxe, Honglak Lee and Andrew Y. Ng in NIPS 2009.Unsupervised Feature Learning for Audio Classification Using Convolutional Deep Belief NetworksHonglak Lee, Yan Largman, Peter Pham and Andrew Y. Ng in NIPS 2009.Convolutional Deep Belief Networks for Scalable Unsupervised Learning of Hierarchical RepresentationsHonglak Lee, Roger Grosse, Rajesh Ranganath and Andrew Y. Ng in ICML 2009.Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics ProcessorsRajat Raina, Anand Madhavan and Andrew Y. Ng in ICML 2009.A majorization-minimization algorithm for (multiple) hyperparameter learningChuan Sheng Foo, Chuong Do and Andrew Y. Ng in ICML 2009.Regularization and Feature Selection in Least-Squares Temporal Difference LearningJ. Zico Kolter and Andrew Y. Ng in ICML 2009.Near-Bayesian Exploration in Polynomial TimeJ. Zico Kolter and Andrew Y. Ng in ICML 2009.Policy Search via the Signed DerivativeJ. Zico Kolter and Andrew Y. Ng in RSS 2009.Joint Calibration of Multiple SensorsQuoc Le and Andrew Y. Ng in IROS 2009.Scalable Learning for Object Detection with GPU HardwareAdam Coates, Paul Baumstarck, Quoc Le, and Andrew Y. Ng in IROS 2009.Exponential Family Sparse Coding with Application to Self-taught LearningHonglak Lee, Rajat Raina, Alex Teichman and Andrew Y. Ng in IJCAI 2009.Apprenticeship Learning for Helicopter ControlAdam Coates, Pieter Abbeel and Andrew Y. Ng in Communications of the ACM, Volume 52, 2009.ROS: An Open-Source Robot Operating SystemMorgan Quigley, Brian Gerkey, Ken Conley, Josh Faust, Tully Foote, Jeremy Leibs, Eric Berger, Rob Wheeler, and Andrew Y. Ng in ICRA 2009.High-Accuracy 3D Sensing for Mobile Manipulation: Improving Object Detection and Door OpeningMorgan Quigley, Siddharth Batra, Stephen Gould, Ellen Klingbeil, Quoc Le, Ashley Wellman and Andrew Y. Ng in ICRA 2009.Stereo Vision and Terrain Modeling for Quadruped RobotsJ. Zico Kolter, Youngjun Kim and Andrew Y. Ng in ICRA 2009.Task-Space Trajectories via Cubic Spline OptimizationJ. Zico Kolter and Andrew Y. Ng in ICRA 2009.Learning Sound Location from a Single MicrophoneAshutosh Saxena and Andrew Y. Ng in ICRA 2009.Learning 3-D Object Orientation from ImagesAshutosh Saxena, Justin Driemeyer and Andrew Y. Ng in ICRA 2009.Reactive Grasping Using Optical Proximity SensorsKaijen Hsiao, Paul Nangeroni, Manfred Huber, Ashutosh Saxena and Andrew Y. Ng in ICRA 2009。
吴恩达教授的水平肯定是要排在所有人之外的一档的,作为乔丹老先生的关门弟子,年纪...吴恩达 (Andrew Ng)，斯坦福计算机系的副教授，师从机器学习的大师级人物 Michael I. Jordan。同门师兄弟包括Zoubin Ghahramani, Tommi Jaakkola, Eric Xing, David Blei, 徒子徒孙遍布美国名校，他们这一大学派的主要研究和贡献集中在 统计机器学习（Statistical Machine Learning）和图模型(Probabilistic Graphical model),具体的比如 Spectral clustering, Nonparametric Bayesian Methods,Variational Methods等等。现在图模型和 Nonparametric Bayesian Methods 都是机器学习领域炙手可热的研究方向。Michael Jordan的研究很好的将统计和机器学习联系了起来，将Variational Methods发扬光大，他也还身兼统计系和计算机系教职。吴恩达的学术研究兴趣比较广，做的东西有比较理论的，但更多的是理论和应用的结合。他的一作主要集中在Spectral Clustering ,Unsupervised Learning 和增强式学习(reinforcement learning)，机器学习的很多方面都有涉及，比如feature selection， over-fitting，policy search。由于做reinforcement learning和unsupervised learning, 所以有很多项目是和机器人有关的,他也发起了ROS(Robot Operating System),一个开源的机器人操作系统，影响力很大。其他的参与的研究就很多了，Michael Jordan那一片的统计机器学习都有参与，在图模型领域也有很多非常优秀论文，比如自然语言处理(NLP)的神器Latent Dirchirelnt Allocation(LDA) 那篇论文他也有贡献。他现在的研究兴趣主要是深度学习(Deep Learning)，深度学习说白了就是死灰复燃的神经网络(Neural Network), 神经网络的一代鼻祖是多伦多大学的Geoffrey Hinton。 Geoffrey Hinton和吴恩达一起在Google搞深度学习 (Google Brain Project)，他们俩现在在这一块的论文很多，影响力很大。总体而言他是顶级的机器学习研究者，在斯坦福是tenured professor已经说明了这点，至于Lab Director，和学术无关，只要是教授都可以成立一个实验室自己当主任(Director)，不要把主任拿过来说事。更重要的是，他在学术圈内圈外知名度很高！除了师承之外，还有一个重要原因是他在斯坦福公开课里面主讲机器学习，讲的的确是非常好，在工程界非常受欢迎，后来和Daphne Koller (机器学习界的一姐和大牛，《Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques》一书的作者)一起成立了Coursera。吴恩达对慕课(MOOC)和Coursera的贡献我就不赘述了。另外吴恩达会说中文，出生于英国，高中毕业于新加坡的Raffles Insitution，本科毕业于卡耐基梅隆大学，硕士在麻省理工，博士毕业于伯克利，早年在香港和英国生活过。
顶尖水平吴恩达（1976-，英文名：Andrew Ng），华裔美国人，是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。吴恩达也是在线教育平台Coursera的联合创始人
北宋真宗刘皇后天圣年间临朝听政，其父名通，于是各州属官通判，改名为同判，蜀中通州改名达州，这是在避皇后的父讳。
涵盖文学、理学、工学、教育学、艺术学、管理学、历史学、法学、经济学九大学科专业门类；全日制在校普通学生14031人，留学生65人。
四川文理学院位于四川东部达州市，是四川省高校整体转型发展试点单位、四川省硕士学位授权立项建设单位，入选四川省卓越教师教育培养计划，为万达开川渝统筹发展示范区高校联盟理事长单位。
截至2020年7月，占地面积710095.7平方米，校舍建筑面积255000平方米。馆藏纸质图书144.6万册，电子图书49万余册，中外文纸质报刊400余种，电子期刊8000余种，教学科研仪器设备值10538.5万元 ；17个二级学院，开设53个本科专业、 12个专科专业。
师资力量：
据2020年7月四川文理学院官网显示， 四川文理学院有有各类教职工1252人，外籍教师16人，其中专任教师765人，（高级职称教师占专任教师总数的30.7%，具有博士、硕士学位的占83.7%），享受国务院特殊津贴1人，四川省学术技术带头人及后备人选6人，突出贡献专家3人。
科研成果：
据2019年7月学校官网数据显示，2008年以来，四川文理学院四川革命老区发展研究中心专兼职人员主持完成国家和省部级社科基金项目30余项，其中国家级课题6项。承担达州市政府各类课题100余项，在中国国内公开发表论文400余篇，其中在核心期刊发表老区建设研究论文130余篇。
参考资料来源：百度百科——四川文理学院
达州历史悠久，人杰地灵。达州上古属巴地，自东汉和帝永元二年（公元90年）设县治所，历为州、郡、府、专署、地区所在地，隋、唐称通州，宋、元、明、清为达州，1999年撤销达川地区，成立地级达州市。
清设达县。因此地联络金房，翼带汉沔，西出渠阆，东下夔巫，地居四达之路，故名。
觉醒法师，俗姓刘，名旭觉醒法师，俗姓刘，名旭，1970年生，辽宁锦西人，汉族，大专文化。1985年依玉佛寺监院欣一法师出家。同年5月在玉佛寺受三坛大戒。是年9月考入上海佛学院学习。1989年9月进入上海佛学院研究班深造。毕业后，分配到玉佛寺工作，历任副寺、监院、寺务处副主任、主任等职。1995年任上海市佛教协会副秘书长。1998年被推选为上海市佛教协会副会长，主持日常工作。1998年起，先后当选为上海市第十一届人大代表、普陀区第十二届人大代表、普陀区青年联合会副主席、上海市青年联合会副主席、上海市儿童福利院名誉院长、上海市慈善基金会副会长、上海市老年人基金会顾问、上海市反邪教协会副理事长。1999年11月，被推举为玉佛寺第十一任方丈。2002年9月，在第七次全国佛教代表会议上当选为中国佛教协会副会长。2003年3月，当选为第十届全国政协委员。2003年11月，当选为上海市佛教协会会长。 长期以来， 觉醒法师始终坚持“爱国爱教”的基本原则，认真执行党的宗教信仰自由政策，主动关心社会的稳定和繁荣，积极参与国家的现代化建设事业。圆满接待了来自世界各国的国家元首及政府首脑，积极加强与港、澳、台同胞的交流、联谊活动，成功出访过亚、欧、美的不少国家和地区，在宣扬党的宗教信仰自由政策和社会主义现代化建设成就方面发挥了自己应有的作用。觉醒法师十分关心社会弱势群体的生活和学习，担任上海市慈善基金会副会长、上海市儿童福利院名誉院长、上海市老年基金会顾问，为上海乃至全国的慈善福利事业作出了积极的贡献，为社会的稳定和繁荣倾注了大量的精力。2001年2月，觉醒法师荣获上海市统战系统“为两个文明建设服务”先进个人；2003年2月，荣获上海市宗教系统“兴边富民”先进个人；2004年1月，被评为上海市首届“慈善之星”；2005年2月，当选为全国百名慈善人物。在佛教事业方面，觉醒法师大力发扬人间佛教的优良传统，积极探索佛教与社会主义社会相适应的途径和方法，先后倡导并主持召开了“佛教与社会主义社会相适应”、“都市寺院与人间佛教”等全国性的专题研讨，对新时期、新阶段，佛教如何与社会的发展相适应、相协调进行了有益的探索，得到了教内外人士的广泛关注和好评。作为上海市反邪教协会副理事长，觉醒法师积极参加反对邪教**功的斗争，立场坚定、旗帜鲜明，先后数次发表反邪教论文及谈话，表明了自己“反对邪教，崇尚文明”的坚定决心。在佛教文化建设事业方面，觉醒法师本着佛教为社会主义精神文明建设服务的宗旨，先后创办了《觉群》杂志、弘一图书馆、梵乐团、觉群学院、觉群沙龙，主编《觉群?学术论文集》、《觉群丛书》，出版了《众善奉行——佛教礼仪观》、《清净国土——佛教净土观》等专著，在海内外报刊杂志发表有影响的论文二百多万字，在佛教界及学术界产生了一定的影响。PS: 他的级别应该相当于复旦校长的级别了吧？？
作为检验科人员，你肯定被要求写过不少鉴定吧?写好鉴定是对自己工作负责的表现，那么你知道 工作 自我鉴定 怎么写吗?下面是我为大家整理的检验科工作自我鉴定五篇，希望对您有所帮助。欢迎大家阅读参考学习!
检验科工作自我鉴定1
20__年即将过去，在过去的一年中，检验科在院领导的大力支持与正确指导下得到长足发展，持续完善和壮大，逐步健全的走向正规化。现将20__年工作鉴定如下：
1，努力完成各项任务，全年业务总收入3236585.46元，1-10月份体检人次达8322人，孕妇免费体检人次2496人。
2，业务本事今年我科新增换了老仪器，并增加了新项目，如：淘汰了广州丰华的半自动荧光免疫分析仪做产前筛查，运用全国顶尖的先进设备雅培化学发光全自动免疫分析仪，美国原装试剂，检验结果精准。把送往中同蓝博的项目如激素六项、甲功，由我科自我检验。传染病也可用定量的 方法 上机操作，不仅仅提高了工作效率，并且检验结果准确。淘汰了小的半自动血凝仪，安装了希森美康660全自动血凝分析仪，提高了凝血方面的检验技术。还增加了糖化血红蛋白、血铅等新项目。值得一提的是化学发光分析仪和血凝分析仪，为我科的建设供给了硬件支持和技术保证，同时也为我科收入奠定了坚实基础。
3，质量控制方面：我们一如既往的持续进行室内质量控制，主要包括血细胞分析和生化常规检测项目。今年参加了唐山市临检中心的室间质量控制，有血细胞分析，常规生化分析，血凝，尿常规分析。定期做好各种仪器的维护保养，为质量控制做好基本工作。
4，学科建设：在院领导的正确带领下，我们进取与临床科室进行沟通，每月主任会上听取主管领导传达临床科室对检验科建设意见，在增加检验项目提高检验质量，分配检验所需的时间， 报告 单领取方法;输血病人取血合血方面下功夫，与临床科室密切配合，过去的一年中得到临床科室的认可，配合医院搞好两癌筛查工作。我科从6月份开始专门抽一名对病理工作熟练、职责心强、有丰富 经验 的专业人员投入两癌筛查工作，现已做标本人次。
5，院活动：进取参加医院组织的各期培训，努力学习绩效考核知识和爱婴医院知识，认真学习了雅培分析仪和血凝分析仪厂家工程师的讲课和集中培训。进取参加医院的各项活动如：拔河比赛、演讲比赛、专业人员技术竞赛、反邪教知识竞赛。其中演讲比赛中张莹同志获得了三等奖，为我科赢得了荣誉。
一年来，我们工作很辛苦，取得了很多成绩，我们付出的心血没有白费。在以后的日子里，我们要从点滴做起，精益求精，弥补不足，做平凡的岗位上做出不平凡的事业。
检验科工作自我鉴定2
20__年度在院务会和院领导的的正确领导下，在科室全体同志的大力支持配合下，努力学习、进取工作，转变管理理念，认真落实院、科两级负责制，带领全科同志发扬吃苦耐劳、开拓创新、勇于进取的精神，密切配合医院改革的步伐，在工作中取得了必须的成绩，也存在必须问题。现将一年来的工作情景鉴定为以下几个方面：
1在院务会的领导和全科人员的共同努力下，20__年是1519810.30元20__年是20__498.70元相比增长482688.40元，增长了31.8%。完成了今年的预期工作目标。
2在创办二甲工作中，大家加班加点先后完成了检验科和输血科的各项制度和程序，充分准备好检查的材料，得到了二甲审核团的高度鉴定。
3为了使二甲工作顺利进行，科内5人参加了两天的兴安盟检验学会开展的二甲培训班。
4在科室搬家的过程中，利用半天加一夜的时间将十几台仪器，搬到新楼实验室，安装、调试、丝毫没影响全院的医疗业务，第二天所有项目照常展开。
5大生化发生故障时、血球仪发生故障时，为了不影全院的医疗业务，我们不等、不靠;进取的开展业务。到旗医院、镇医院、铁路医院等兄弟单位去完成我们的工作。
6加强科内业务学习培养对新引进的仪器在最短时间掌
握操作、维护、保养。最大限度的降低了仪器损坏和磨损，大大的增强了仪器的使用寿命和年限。
7引进更新了全自动生化分析仪、血凝仪、五分类血细胞分析仪，并且新引进微量元素分析仪和尿沉渣检测仪器，满足了临床医学异常是儿科医生多年来的迫切呼声。
8经过和临床科室联席会议征求意见，我们经过各科室的意见汇总为以下几条：①合血和用血问题：解决方案是自我储血应用方便，适当能够放宽用血政策，一袋血第一次合血能够退，第二次合血就必须用。②一方面是关于晚间来患者化验单什么时候出来的问题，化验室给出的解决方案是晚上20：00点以之后的任何患者，化验室人员都会当急诊处理;化验结果出来后电话告知临床医生。另外急诊患者必须在化验单上标明“急”。
9化验室开展的所有项目都开展了室内质控，更好的检测仪器的准确性和精密度;更好的为临床供给可靠的、科学的诊断依据。
10严格科室纪律：所有人员不迟到、不早退、不旷工，严格做到无差错事故;对出现的问题，经过 教育 和处罚的方式严肃处理。
11今年医院成立了体检科，检验科人员为了完成体检工作加班加点的完成了体检任务，进一步完善了体检的程序和资料，编写了很多的体检系统性文件、制定了很多的报告表格和档案，为医院树立了良好的形象。
在这一年中，科室人员团结努力、认真工作，刻苦钻研业务;刻苦学习专业知识;不断掌握新技术、新业务;进取参加院里组织的各项活动，圆满的完成了院里交给的各项工作。尽管在20__年取得了必须的成绩，但在科室劳动纪律、制度建设、成本控制、人情检查等方面仍然存在一些不尽如人意之处，在20__年的工作中将努力改善，争取在取得更好的成绩。
检验科工作自我鉴定3
20__进取参加医院的各项政治活动和业务学习，提高自身思想认识和服务技能，提高检验队伍素质，树立全心全意为人民服务的思想，想病人之所想，急病人之所急，围绕医院发展大局，进取开展各项工作，认真完成了医院下达的各项工作任务。现将20__年的检验科工作情景鉴定如下。
一、工作完成情景
1、截止11月底，全科业务收入到达200余万元，较去年同期增长15%，随着标本量不断攀升，科室成员提前到岗，认真检测，保证每一天结果按时发出。
2、作好各实验仪器的维护和保养工作，对出现各类故障，认真研究进取应对及时自行解决，既保证了我科各类仪器的正常运行，又为医院节省了维修成本。
3、对病人服务态度明显改善，我科门诊每一天平均接待病人200余人次，工作较为繁琐，大家都严格执行查对制度，包括病人的信息、门诊发票号、抽血注意事项等，耐心解释病人的各类报告单，严把分析前质量控制关。
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4、时进取参加省临床检验中心室间质量鉴定活动，在免疫、生化、血液、尿液等六个项目鉴定中均取得了良好成绩，充分显示了我科实验项目检测结果的准确性和在各实验室间的可比性。
5、加强与临床沟通。年初与人民医院临床检验中心达成协议，我科室生化项目交与该检验中心进行检测，此协议不仅仅解决了病人的看病难，同时极大的提高了检验结果的准确性。自该工作开展以来，中心的生化检验项目增加了不少，我们科室工作量也增加不少。对于新增项目标本的采集、注意事项、报告时间等进取向临床宣传，同时科内进取加强自身业务培训学习，坚持每月集中学习1次。
6、科室服务水平不断提高。一切工作以检验质量为核心，避免差错事故的发生，坚持要求我科各医务人员具有高度的服务意识，全力搞好以病人为中心的服务工作。针对群众提出的 热点 难点问题，结合科室实际情景认真加以研究和解决，赢得了病人的信赖，年内无医疗事故发生。
二、存在的问题
1、科室人员结构不尽合理，科学分工难以实现。
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2、个别专业的设备落后，严重影响实验结果的准确性和及时性。
3、新建立lis系统，个别功能还不够熟悉，信息管理员不在时很难自行解决。
4、科室的管理制度过于陈旧，跟不上时代发展。
5、成员进修机会较少，业务素质有待提高。
20__年我们将努力改善，取长补短，始终将“一切以病人为中心”作为我们工作的核心和动力，始终将“提高检验服务质量”作为我们的生命线，以更加旺盛的精力和饱满的热情去完成明年的各项任务。
检验科工作自我鉴定4
光阴似箭，日月如梭，一年一度的工作接近尾声，在20__年里，我严格按照检验技术操作规程操作，严防差错事故，工作上认真做好本职工作，坚持良好的工作面貌，对待病人主动、耐心。坚持以“关爱服务，以人为本”的服务理念，病人的需要是我们服务的范围，病人的满意是我们服务的标准，病人的感动是我们追求的目标，优质服务是永无止境。
今年在医院领导和科主任的正确指导下，检验科同志齐心协力，树立高度的事业心和职责心，在工作上进取主动，不断解放思想，更新观念，围绕科室工作性质，围绕医院中心工作准备经过等级医院评审，求真务实，踏实苦干，不断提高医疗质量、保障医疗安全、提高全科素质.严格要求自我，在科主任的带领下、全体同事的协助下，保质保量的完成了各种检验工作和任务。
今年的二甲评审于其说是一次二甲医院的创立工作，那还不如说是一次深刻学习机会，在这次创立过程中我们学会如何做好科室的医疗质量、安全;怎样把各项制度职责运用到实际工作中。为二级甲等医院评审做了进取很多的工作。
今年参加全省临床检验室间质量鉴定活动，血凝项目的质控鉴定均到达质量与安全指标要求成绩。充分显示了我科实验项目检测结果的准确性和在各实验室间的可比性。全面执行室内质量控制，坚持资料完备。作好各实验仪器的维护和保养工作。
今年在全面建设医院管理信息系统，让医生及时全面了解患者的各种诊疗信息，为快速准确诊断奠定良好基础;检验科提高了检验结果的准确及时性。同时，也能把医生护士各种可能的差错降到最低，到达医疗质量最佳化。优化就医流程，及时支付和结算，逐步实现无纸化，最终到达多方受益。
个人还是存在着很多不足，以后努力克服，以便更好的胜任工作。仅有摆正自我的位置，下功夫熟悉基本业务，才能更好适应工作岗位。仅有主动融入团体，处理好各方面的关系，才能在新的环境中坚持好的工作状态。仅有树立服务意识，加强沟通协调，才能把工作做好。与同事的交流，与同事做好沟通，解决工作上的情绪问题，在工作中正确认识自我。在学习上，进取参加医院、科室的各种业务学习，顺利完成了各类学分。查看业务相关书籍、论文。加强自身综合素质，取长补短，努力提高工作本事。
展望2021年，我必须以更加严谨的态度、饱满的热情投入到工作去，不断学习，不断完善，克服不足。争取做出更优异的成绩。
检验科工作自我鉴定5
20__年，检验科在医院党政领导及各有关职能部门的有效指导下，按照年初医院制定的工作目标和本科室 工作计划 ，认真落实各项工作，在各个方面均较好地完成了任务，现鉴定如下：
一、医疗工作
1.仪器设备
引进两台迈瑞五分类血球仪(bc5300、bc5380)，一台最新一代的标准化高通量检测技术平台美国lumine公司的lumine-流式荧光检测仪(又称液态芯片检测仪)，全自动生化分析仪，电解质仪，更换了尿液生化分析仪，一台化学发光，一台uf50，一台血凝仪
2.人才队伍
招聘成都医学院检验专业本科生一名，已进入专科规范化培训轮转。1人在职研究生在读，5人成教本科在读，3人成教大专在读。1人在__省人民医院取得pcr上岗证，在__省疾病预防控制中心病毒研究所取得hiv上岗证;9人在__省输血协会取得输血技术操作上岗证;5人在__市疾病预防控制中心取得省疾控颁发的hiv上岗证。
3.检测项目
新增性激素六项、皮质醇。恢复esbl检测。
4.质量控制
二、教学工作
理解了来自__医科大学、泸州医学院、温州医学院、成都中医药大学、自贡卫校、达州职业技术学院等大中专院校共25名实习生的临床实习。截至目前，实习教学工作进展良好，实习生管理规范有序。
三、科研工作
1.获得__省卫生厅课题立项一项，并获一万元的经费支持。
2.公开发表b类论文三篇。
3.申报院内新技术新项目两项，其中一项获得三等奖。
4.申报卫生局新技术新项目两项。
5.申报医院创新基金课题两项。
四、其他工作
1.根据医院总体规划，极力克服人手紧张的困难，做好了汇东检验科各项工作，到达除骨髓片、细菌培养、免疫项目外，其他检验都不用送标本的目标。大大提高了工作效率，降低了急诊标本转送用车频率。
2.进取与门办、注射室协调建立了门诊静脉采血中心，规范了门诊病人静脉血的采集工作。
3.将门诊病人检验报告发放收回到门诊检验科，方便了病人咨询检验报告。
4.在理解卫生部“医疗质量万里行”活动检查中，表现优异，受到检查专家的肯定和好评，为医院争得了荣誉。
5.在目前仍然面临严峻局面的甲流防治工作中，服从医院安排，不讲条件，不讲价钱，一切以防治工作为中心，阶段性地圆满完成了医院指定的相关任务。
检验科工作虽然取得了不小的成绩，但客观的讲，也还存在很多不足和需要改善的地方。如科室人员结构不尽合理，梯队建设有待进一步加强。与临床科室的沟通交流也有待进一步的加强等等。
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题目呢？你不说我该怎么答？
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