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论文的读书笔记
导语：读了一些优秀论文，大家有怎样的收获呢？以下是我整理的论文的读书笔记，供各位阅读和参考。
在《论儿童教育》中，蒙田详尽地从各个角度联系自己的亲身经历，说明了儿童教育的重要性。他的父亲便是他笔下那位因材施教，引导孩子读书的好老师，父亲对他独特的教育方式，便是中国正在大力提倡的素质教育。
我反复读了几遍，他先进的思想，独特的见解，让我禁不住肃然起敬。其中有三点给我留下了深刻的印象。
一是从小便给孩子提供学习外语的环境。蒙田回忆说：“父亲给我找了一个不懂法语，稍通拉丁语的德国人……父亲本人，以及我的母亲，仆人和侍女，陪我玩耍时，尽量用他们现学的拉丁语同我说话。”现在许多家长将孩子送往国外，也许他们的初衷并非如此，但结果却往往是造就了一个“中西结合”的人，这就是语言环境下的产物吧。而一些小学中，在提供了小班化教育的基础上，还聘请了外籍教师，在愉快自然的气氛下教学，孩子们一定会有不少收获。
二是当儿童在汲取知识的同时，他们过多的依赖父母，可这是最要不得的。学校培养的是能文能武，全面发展的人。蒙田说：“让他生活在野外，担惊受怕。”听起来，似乎有些不近人情，但也只是有惊无险，看看他本人能潇洒的活着，便不用担心了。
第三点，即今天社会普遍呼吁的“反对体罚”，显然这是针对教书育人的人。一想到教师队伍中的部分人对学生大呼小叫，拳脚相加，在这么稚嫩的身子上进行摧残，不觉得有愧吗？难怪蒙田认为“学校象座监狱”，看来没有耸人听闻，可那是几百年前的法国呀，中国的教育水平难道还只停留在那个阶段吗？当然不是了，现在的老师都能做到把学生当做自己的孩子一样爱护和关心，老师不再仅仅是教书育人，更要对学生美好灵魂进行塑造。作为班主任我已充分体会到只有真正从内心对每个学生充满爱，才能给予他们最好的'教育和影响。
从蒙田的思想我大受启发，只要有适当的教育方法和独特的教育技巧，要对学生进行成功的素质教育并不是纸上谈兵的事，完全是可能做到的，那就让我在实践中去试一试吧
说来惭愧，早就听说过于永正老师的大名，可是直到最近才有幸拜读了他的书籍——《于永正：我怎样教语文》。“行文简浅显，做事诚平恒”，这句话形容于老的书和人简直再恰当不过了。
《于永正：我怎样教语文》这本书每一篇章都触动了我的心灵，让我印象深刻，并在一定程度上对我的语文教学起到了启发指导的作用。在这里，我想着重谈谈其中《语文教育，应该为学生留下什么》这一篇章。
语文教师只有彻底明白语文教育应该为学生留下什么，才会真正把握语文教学的精髓。那么，语文教育，应该为学生留下什么？于老师结合自己受教育的经历告诉我们，语文教学教的不是课文而是语文！用教材教识字、教写字、教读书（包括朗读）、教表达，激发兴趣，培养习惯，所以，教学时，繁琐的分析和讲解没有必要，要把3500（识字量）和2500（会写）保住，把读和写抓住，一句话：要把语文的根本留住。于老师教语文，第一，十分重视朗读。第二，十分重视写字。第三，特别喜欢教作文。另外，于老师特别指出，在完成教学任务的同时，要善待学生，要给学生留下自由成长的时间和空间。是啊，在教学的时候，我更多的是希望学生朝着自己既定的目标发展，希望他们会写多少字，会背多少课文，能考多少分，然而，这些并不是成长的真正意义。
写到这，我突然想到，我能不能转变下教学方式，试着逐个击破，具体地说，就是教授生字词时，把每一单元的生字词集中在一块教学；教授朗读时，把每一单元的课文集中到一起讲解朗读方法。在接下来的教学中，我会以这种方式教授其中一单元。
不断学习，不断思考，不断尝试，希望有一天我真的会教语文了。
读书笔记，是指人们在阅读书籍或文章时，遇到值得记录的东西和自己的心得、体会，随时随地把它写下来的一种文体。古人有条著名的读书治学经验，叫做读书要做到：眼到、口到、心到、手到。这“手到”就是读书笔记。读完一篇文章或一本书后，应根据不同情况，写好读书笔记。常用的形式有： （一）提纲式。以记住书的主要内容为目的。通过编写内容提纲，明确主要和次要的内容。 （二）摘录式。主要是为了积累词汇、句子。可以摘录优美的词语，精彩的句子、段落、供日后熟读、背诵和运用。 （三）仿写式。为了能做到学以致用，可模仿所摘录的精彩句子，段落进行仿写，达到学会运用。 （四）评论式。主要是对读物中的人物、事件加以评论，以肯定其思想艺术价值如何。可分为书名、主要内容、评论意见。 （五）心得式。为了记下自己感受最深的内容，记下读了什么书，书中哪些内容自己教育最深，联系实际写出自己的感受。即随感。 （六）存疑式。主要是记录读书中遇到的疑难问题，边读边记，以后再分别进行询问请教，达到弄懂的目的。 （七）简缩式。为了记住故事梗概、读了一篇较长文章后，可抓住主要内容，把它缩写成短文。 不管写怎样的笔记，首先要读懂文章，这是基础。写读后感一般要先把文章主要内容做一个概括，然后根据自己选择的角度进行评论，或者评语言，或者评人物，只要是自己的看法即可。 读书笔记： 1、书名 2、作者 3、内容梗概 4、摘抄 5、感想 如果有兴趣你还可以添一些内容，比如说改写、提问等。切记：感想一定要比前四项写的都多，要不老师会K掉你的！
本篇论文关注的焦点在于多跳问答问题中，对于问题的拆分，在本文中，作者对问题的处理方法是将其分为多个子问题，其中这每个子问题通过一个单跳的阅读理解模型去解决回答问题，最后再将他们合并。将问题拆分作者使用的是对原问题进行跨度分割，根据问题的类型不同进行不同的处理，最后通过一个加权得到最后答案。 作者提出了DECOMPRC，这是一种用于多跳RC的系统，它将多跳问题分解为更简单的单跳子问题。 我们将子问题生成作为跨度预测问题，将模型训练在400个带标签的示例上可以生成高质量的子问题。 此外，DECOMPRC从分解评分步骤中获得了更多收益。 DECOMPRC在HOTPOTQA干扰项设置和完整的Wiki设置方面达到了最先进的水平，同时以子问题的形式为其决策提供了可解释的证据，并且在对抗性设置方面比强大的基线更强大。 回答复杂的问题对于人类来说是一项耗时的活动，需要推理和信息整合。最近在阅读理解方面的工作在回答简单问题方面取得了进展，但是解决复杂问题仍然是持续的研究挑战。相反，语义解析器已经成功地处理了组合性，但前提是该信息位于目标知识库中。在本文中，作者提出了一个新颖的框架，用于回答广泛和复杂的问题，假设使用搜索引擎和阅读理解模型可以回答简单的问题。我们建议将复杂的问题分解为一系列简单的问题，并从一系列答案中计算出最终答案 在本文中，作者提出了一个基于问题分解和与Web交互的新框架，用于回答复杂问题。 作者在此框架下开发了一个模型，并证明了该模型可以提高两个数据集上的复杂QA性能，并使用两个RC模型。 我们还发布了一个新的数据集COMPLEXWEBQUESTIONS，其中包括问题，SPARQL程序，答案和作者的模型收集的Web片段。 作者认为，该数据集将为质量保证和语义解析社区提供服务，推动对组成性的研究，并推动社区为质量保证提供整体解决方案。 在以后的工作中，作者计划对模型进行训练，直接从薄弱的监管（即表示法）中提取信息，并不仅要从网络中提取信息，还要从结构化信息源（例如网络表格和知识库）中提取信息。 在这项工作中，作者专注于复杂问题的语义解析，并提出了一种新颖的层次语义解析（HSP）方法，该方法利用复杂问题的分解性进行语义解析。 作者的模型是基于分解-集成的思想在三阶段的解析体系结构中设计的。 在第一阶段，提出了一个问题分解器，它将一个复杂的问题分解为一系列子问题。 在第二阶段，设计了一个信息提取器来导出这些问题的类型和谓词信息。 在最后一个阶段，将先前阶段生成的信息进行整合，并为复杂问题生成逻辑形式。 最后对复杂的语义复杂数据集COMPLEXWEBQUESTIONS进行了实验，结果表明，与最新方法相比，该模型取得了显着改进。 在这项工作中，作者提出了一种基于序列到序列范式的新颖的分层语义解析（HSP）模型。 实验表明，与以前的几个系统相比，HSP有效地提高了性能。 作者还设计了一种神经生成问题分解器，该分解器比基于拆分的问题分解方法具有更高的性能。 进一步的实验还证明，提出的神经生成问题分解器也受益于HSP机制 用于回答问题的语义解析的最新工作集中在冗长而复杂的问题上，如果在两个人之间的正常对话中提出问题，其中许多问题似乎是不自然的。 为了探索对话式质量检查环境，我们提出了一个更为现实的任务：回答一系列简单但相互关联的问题。 作者从Wikipedia收集了6,066个问题序列的数据集，这些问题序列查询了半结构化表格，总共有17,553个问题-答案对。 现有的QA系统在作者的数据集上进行评估时面临两个主要问题：（1）处理包含对先前问题或答案的共同引用的问题，以及（2）将问题中的单词或短语与关联表中的对应条目进行匹配。 作者提出了这样一个数据集，其中的问题是简单问题但是是有内在关联的，这样的数据集转向了一种更具对话性的多回合方案，在这种方案中，系统必须依靠先前的上下文来回答用户当前的问题。 为此，作者引入了SQA，该数据集由6,066个有关Wikipedia表的相互关联的问题的唯一序列组成，总共有17,553个问题-答案对。 据我们所知，SQA是第一个处理顺序问题解答的语义分析数据集，这是信息访问的更自然的界面 实际Web数据上的机器阅读理解（MRC）通常要求机器通过分析搜索引擎检索到的多个段落来回答问题。 与单通道的MRC相比，多通道的MRC更具挑战性，因为我们很可能会从不同的通道中获得多个令人困惑的答案候选者。 为了解决这个问题，我们提出了一种端到端的神经模型，该模型可使那些来自不同段落的答案候选者根据其内容表示来相互验证。 具体来说，我们联合训练三个模块，这些模块可以基于三个因素来预测最终答案：答案边界，答案内容和跨通道答案验证。 实验结果表明，我们的方法在很大程度上优于基线，并且在英语MS-MARCO数据集和中文DuReader数据集上均达到了最先进的性能，这两种数据集都是为实际环境中的MRC设计的 。 在本文中，我们提出了一个端到端的框架来解决多通道MRC任务。 我们在模型中创造性地设计了三个不同的模块，它们可以找到答案边界，对答案内容进行建模并进行跨通道答案验证。 可以使用不同形式的答案标签来训练所有这三个模块，并且一起训练它们可以提供进一步的改进。 实验结果表明，我们的模型在很大程度上优于基线模型，并且在两个具有挑战性的数据集上均达到了最新的性能，这两个数据集都是为在实际Web数据上的MRC设计的。 判别式问答模型可能过度适合数据集中的表面偏见，因为当任何线索使答案成为可能时，它们的损失函数就会饱和。 我们介绍了问题和答案的联合分布的生成模型，这些模型经过训练可以解释整个问题，而不仅仅是回答它。 我们的问题回答（QA）模型是通过学习先验答案和条件语言模型来实现的，该条件语言模型根据给定的答案来生成问题-在逐字生成问题时允许进行可扩展且可解释的多跳推理。 我们的模型通过在SQUAD和CLEVR基准测试中具有可比性的判别模型而获得了具有竞争力的性能，这表明与以前的工作相比，它是用于语言理解和推理的更通用的体系结构。 该模型极大地提高了从有偏见的训练数据到对抗测试数据的通用性，从而在ADVERSARIALSQUAD上获得了最新的结果 本文提出基于生成模型架构的机器阅读模型，其优化的目标是：给定context，最大化question和answer的联合概率，用概率表示为p(a,q|c)。该概率可以分解为p(a|c)p(q|a,c)。对于这两部分，分别训练两个模型，最后在预测时，遍历所有候选的answer选出最大化联合概率p(a,q|c)的answer作为预测结果。 基于知识库的问题解答（KB-QA）在处理需要分解为子问题的复杂问题时提出了挑战。 这里要解决的一个重要案例是时间问题，需要发现和处理时间关系的线索。 我们提出TEQUILA，这是一种可以在任何KB-QA引擎之上运行的时间QA的使能方法。 TEQUILA有四个阶段。 它检测问题是否具有时间意图。 它分解问题并将其重写为非时间子问题和时间约束。 然后，从基础KB-QA引擎检索对子问题的答案。 最后，TEQUILA在时间间隔上使用约束推理来计算完整问题的最终答案。 与最先进的基准进行比较显示了我们方法的可行性。 TEQUILA将复合时间问题分解为一个或多个非时间子问题（返回候选答案）和一个或多个时间子问题（返回时间约束）。子问题的结果通过相交的答案相结合。 将约束应用于与非时间子问题的结果相关的时间范围。 作者使用从第一原理设计的一组词汇语法规则来分解问题并将其重写为其组成部分 理解复杂问题的组成语义是质量检查的一个公开挑战。 我们专注于暂时性问题解答（KB），这是应付重要信息需求的重要步骤。 我们的方法在最近的基准测试中表现出了提高的性能，并且在一般复杂问题上的表现优于最新的基准。 我们的工作强调了构建可重复使用的模块的价值，这些模块可改进多个KB-QA系统
写论文可以使用许多不同的软件，这些软件具有不同的优点和适用场景，以下是一些常用的论文写作软件：
以上是一些常见的论文写作软件，根据自己的需求选择适合自己的工具即可。
写论文需要一个好的软件来帮助你进行组织和撰写，下面列出几款比较常用的软件：
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共有五个软件：分别是goodreader、notability、marginote pro，PDF expert和wps！
第一个软件：goodreader
goodreader支持Office文档、PDF、TXT、HTML等多种文档。支持文件浏览，支持视频、音频的播放(iPhone支持的媒体格式)！同时支持横屏，并且还可以通过WI-FI与PC或MAC共享文件！
第二个软件：notability
notability是一款记笔记的软件！该软件支持横屏，竖屏，分屏，同样也支持手写和打字。拍照，录音也是同样支持！
notability支持多种文档格式，同时也可以将非PDF格式的文档，比如TXT文档，打印导出成为PDF格式，从而可以在其他软件上打开阅读！
第三个软件：marginote pro
marginote pro软件，该MarginNote有3 种模式，分别是文档、学习、复习。
marginote pro不仅支持多种格式，更支持思维导图的划分，重点以及标记等等！
总的来说，MarginNote Pro 的外壳是 PDF 阅读器和笔记应用，但是内核则是串联了批注、思维导图和记忆卡等学习方法，来帮助你将书本「吃透」的工具。
第四个软件：PDF expert
PDF Expert，是一款快速、轻巧、易用的PDF 阅读与编辑工具！PDF Expert，阅读性十分的强，支持PDF格式的阅读。PDF Expert，支持阅读、批注PDF，编辑文本，同时也支持添加照片，填写表单，甚至签署合同！
第五个软件：wps office
wps office，最经典的办公软件。支持PDF阅读，打字，文稿，笔记，注释。提供各种论文排版，范文样式。可以很好的管理文章的格式，对齐方式，同样也是可以用来进行PDF阅读。支持云同步！
读书笔记，是指人们在阅读书籍或文章时，遇到值得记录的东西和自己的心得、体会，随时随地把它写下来的一种文体。古人有条著名的读书治学经验，叫做读书要做到：眼到、口到、心到、手到。这“手到”就是读书笔记。读完一篇文章或一本书后，应根据不同情况，写好读书笔记。常用的形式有： （一）提纲式。以记住书的主要内容为目的。通过编写内容提纲，明确主要和次要的内容。 （二）摘录式。主要是为了积累词汇、句子。可以摘录优美的词语，精彩的句子、段落、供日后熟读、背诵和运用。 （三）仿写式。为了能做到学以致用，可模仿所摘录的精彩句子，段落进行仿写，达到学会运用。 （四）评论式。主要是对读物中的人物、事件加以评论，以肯定其思想艺术价值如何。可分为书名、主要内容、评论意见。 （五）心得式。为了记下自己感受最深的内容，记下读了什么书，书中哪些内容自己教育最深，联系实际写出自己的感受。即随感。 （六）存疑式。主要是记录读书中遇到的疑难问题，边读边记，以后再分别进行询问请教，达到弄懂的目的。 （七）简缩式。为了记住故事梗概、读了一篇较长文章后，可抓住主要内容，把它缩写成短文。 不管写怎样的笔记，首先要读懂文章，这是基础。写读后感一般要先把文章主要内容做一个概括，然后根据自己选择的角度进行评论，或者评语言，或者评人物，只要是自己的看法即可。 读书笔记： 1、书名 2、作者 3、内容梗概 4、摘抄 5、感想 如果有兴趣你还可以添一些内容，比如说改写、提问等。切记：感想一定要比前四项写的都多，要不老师会K掉你的！
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读书笔记的格式要求：
1、读书笔记首先给出所选读的资料来源，引用资料的表示方法与毕业论文中的参考资料的表示方式相同。引用资料用4号黑体表示。字体用宋体。
2、对上述资料的相应心得笔记用宋体小4号字书写。
3、用上述方式进行重复。即一篇引用资料下接一篇读书笔记。
4、每篇资料的读书笔记字数要求不少于200字。
5、每段开头空两个字。行距：多倍1.25 ；边距：默认。
6、用A4纸打印。读书笔记靠左侧装订。正文每页下方中部为页码。
扩展资料：
写好读书笔记常用的形式：
1、提纲式。以记住书的主要内容为目的。通过编写内容提纲，明确主要和次要的内容。
2、摘录式。主要是为了积累词汇、句子。可以摘录优美的词语，精彩的句子、段落、供日后熟读、背诵和运用。
3、仿写式。为了能做到学以致用，可模仿所摘录的精彩句子，段落进行仿写，达到学会运用。
4、评论式。主要是对读物中的人物、事件加以评论，以肯定其思想艺术价值如何。可分为书名、主要内容、评论意见。
5、心得式。为了记下自己感受最深的内容，记下读了什么书，书中哪些内容自己教育最深，联系实际写出自己的感受。即随感。
本篇论文关注的焦点在于多跳问答问题中，对于问题的拆分，在本文中，作者对问题的处理方法是将其分为多个子问题，其中这每个子问题通过一个单跳的阅读理解模型去解决回答问题，最后再将他们合并。将问题拆分作者使用的是对原问题进行跨度分割，根据问题的类型不同进行不同的处理，最后通过一个加权得到最后答案。 作者提出了DECOMPRC，这是一种用于多跳RC的系统，它将多跳问题分解为更简单的单跳子问题。 我们将子问题生成作为跨度预测问题，将模型训练在400个带标签的示例上可以生成高质量的子问题。 此外，DECOMPRC从分解评分步骤中获得了更多收益。 DECOMPRC在HOTPOTQA干扰项设置和完整的Wiki设置方面达到了最先进的水平，同时以子问题的形式为其决策提供了可解释的证据，并且在对抗性设置方面比强大的基线更强大。 回答复杂的问题对于人类来说是一项耗时的活动，需要推理和信息整合。最近在阅读理解方面的工作在回答简单问题方面取得了进展，但是解决复杂问题仍然是持续的研究挑战。相反，语义解析器已经成功地处理了组合性，但前提是该信息位于目标知识库中。在本文中，作者提出了一个新颖的框架，用于回答广泛和复杂的问题，假设使用搜索引擎和阅读理解模型可以回答简单的问题。我们建议将复杂的问题分解为一系列简单的问题，并从一系列答案中计算出最终答案 在本文中，作者提出了一个基于问题分解和与Web交互的新框架，用于回答复杂问题。 作者在此框架下开发了一个模型，并证明了该模型可以提高两个数据集上的复杂QA性能，并使用两个RC模型。 我们还发布了一个新的数据集COMPLEXWEBQUESTIONS，其中包括问题，SPARQL程序，答案和作者的模型收集的Web片段。 作者认为，该数据集将为质量保证和语义解析社区提供服务，推动对组成性的研究，并推动社区为质量保证提供整体解决方案。 在以后的工作中，作者计划对模型进行训练，直接从薄弱的监管（即表示法）中提取信息，并不仅要从网络中提取信息，还要从结构化信息源（例如网络表格和知识库）中提取信息。 在这项工作中，作者专注于复杂问题的语义解析，并提出了一种新颖的层次语义解析（HSP）方法，该方法利用复杂问题的分解性进行语义解析。 作者的模型是基于分解-集成的思想在三阶段的解析体系结构中设计的。 在第一阶段，提出了一个问题分解器，它将一个复杂的问题分解为一系列子问题。 在第二阶段，设计了一个信息提取器来导出这些问题的类型和谓词信息。 在最后一个阶段，将先前阶段生成的信息进行整合，并为复杂问题生成逻辑形式。 最后对复杂的语义复杂数据集COMPLEXWEBQUESTIONS进行了实验，结果表明，与最新方法相比，该模型取得了显着改进。 在这项工作中，作者提出了一种基于序列到序列范式的新颖的分层语义解析（HSP）模型。 实验表明，与以前的几个系统相比，HSP有效地提高了性能。 作者还设计了一种神经生成问题分解器，该分解器比基于拆分的问题分解方法具有更高的性能。 进一步的实验还证明，提出的神经生成问题分解器也受益于HSP机制 用于回答问题的语义解析的最新工作集中在冗长而复杂的问题上，如果在两个人之间的正常对话中提出问题，其中许多问题似乎是不自然的。 为了探索对话式质量检查环境，我们提出了一个更为现实的任务：回答一系列简单但相互关联的问题。 作者从Wikipedia收集了6,066个问题序列的数据集，这些问题序列查询了半结构化表格，总共有17,553个问题-答案对。 现有的QA系统在作者的数据集上进行评估时面临两个主要问题：（1）处理包含对先前问题或答案的共同引用的问题，以及（2）将问题中的单词或短语与关联表中的对应条目进行匹配。 作者提出了这样一个数据集，其中的问题是简单问题但是是有内在关联的，这样的数据集转向了一种更具对话性的多回合方案，在这种方案中，系统必须依靠先前的上下文来回答用户当前的问题。 为此，作者引入了SQA，该数据集由6,066个有关Wikipedia表的相互关联的问题的唯一序列组成，总共有17,553个问题-答案对。 据我们所知，SQA是第一个处理顺序问题解答的语义分析数据集，这是信息访问的更自然的界面 实际Web数据上的机器阅读理解（MRC）通常要求机器通过分析搜索引擎检索到的多个段落来回答问题。 与单通道的MRC相比，多通道的MRC更具挑战性，因为我们很可能会从不同的通道中获得多个令人困惑的答案候选者。 为了解决这个问题，我们提出了一种端到端的神经模型，该模型可使那些来自不同段落的答案候选者根据其内容表示来相互验证。 具体来说，我们联合训练三个模块，这些模块可以基于三个因素来预测最终答案：答案边界，答案内容和跨通道答案验证。 实验结果表明，我们的方法在很大程度上优于基线，并且在英语MS-MARCO数据集和中文DuReader数据集上均达到了最先进的性能，这两种数据集都是为实际环境中的MRC设计的 。 在本文中，我们提出了一个端到端的框架来解决多通道MRC任务。 我们在模型中创造性地设计了三个不同的模块，它们可以找到答案边界，对答案内容进行建模并进行跨通道答案验证。 可以使用不同形式的答案标签来训练所有这三个模块，并且一起训练它们可以提供进一步的改进。 实验结果表明，我们的模型在很大程度上优于基线模型，并且在两个具有挑战性的数据集上均达到了最新的性能，这两个数据集都是为在实际Web数据上的MRC设计的。 判别式问答模型可能过度适合数据集中的表面偏见，因为当任何线索使答案成为可能时，它们的损失函数就会饱和。 我们介绍了问题和答案的联合分布的生成模型，这些模型经过训练可以解释整个问题，而不仅仅是回答它。 我们的问题回答（QA）模型是通过学习先验答案和条件语言模型来实现的，该条件语言模型根据给定的答案来生成问题-在逐字生成问题时允许进行可扩展且可解释的多跳推理。 我们的模型通过在SQUAD和CLEVR基准测试中具有可比性的判别模型而获得了具有竞争力的性能，这表明与以前的工作相比，它是用于语言理解和推理的更通用的体系结构。 该模型极大地提高了从有偏见的训练数据到对抗测试数据的通用性，从而在ADVERSARIALSQUAD上获得了最新的结果 本文提出基于生成模型架构的机器阅读模型，其优化的目标是：给定context，最大化question和answer的联合概率，用概率表示为p(a,q|c)。该概率可以分解为p(a|c)p(q|a,c)。对于这两部分，分别训练两个模型，最后在预测时，遍历所有候选的answer选出最大化联合概率p(a,q|c)的answer作为预测结果。 基于知识库的问题解答（KB-QA）在处理需要分解为子问题的复杂问题时提出了挑战。 这里要解决的一个重要案例是时间问题，需要发现和处理时间关系的线索。 我们提出TEQUILA，这是一种可以在任何KB-QA引擎之上运行的时间QA的使能方法。 TEQUILA有四个阶段。 它检测问题是否具有时间意图。 它分解问题并将其重写为非时间子问题和时间约束。 然后，从基础KB-QA引擎检索对子问题的答案。 最后，TEQUILA在时间间隔上使用约束推理来计算完整问题的最终答案。 与最先进的基准进行比较显示了我们方法的可行性。 TEQUILA将复合时间问题分解为一个或多个非时间子问题（返回候选答案）和一个或多个时间子问题（返回时间约束）。子问题的结果通过相交的答案相结合。 将约束应用于与非时间子问题的结果相关的时间范围。 作者使用从第一原理设计的一组词汇语法规则来分解问题并将其重写为其组成部分 理解复杂问题的组成语义是质量检查的一个公开挑战。 我们专注于暂时性问题解答（KB），这是应付重要信息需求的重要步骤。 我们的方法在最近的基准测试中表现出了提高的性能，并且在一般复杂问题上的表现优于最新的基准。 我们的工作强调了构建可重复使用的模块的价值，这些模块可改进多个KB-QA系统
品管圈（QCC）就是由相同、相近或互补性质的工作场所的人们自动自发组成数人一圈的小圈团体（又称QC小组，一般6人左右），全体合作、集思广益，按照一定的活动程序来解决工作现场、管理、文化等方面所发生的问题及课题。它是一种比较活泼的品管形式。目的在于提高产品质量和提高工作效率。
在美国东南部的一家结构制造和装配厂，管理层（管理层发起）建立了一些质量圈（QC）；而另一些则是根据员工的要求（自行发起）形成的。基于三年期间 47 个 QC，研究表明，管理层发起的 QC 成员较少，解决更多与工作相关的 QC 问题，并且解决问题的速度比自行发起的 QCS 快得多。
然而，在控制 QC 规模后，QC 启动（管理与自我启动）对问题解决性能的影响消失了。QC 会议的高出席率与完成的项目数量较少和管理层发起的 QCS 的执行速度缓慢有关[拥有高层管理支持（QC 会议出席率高）的 QC 解决的问题比没有的要多得多。
与不活跃的 QC 相比，活跃的 QC 解决问题的失败率更低，参加 QC 会议的人数更高，并且 QC 项目的净节省更高。QC 成员在三年期间趋于减少。
较大的 QC 比较小的 QC 有更好的生存机会。QC 成员的显着下降是 QC 失败的先兆。QC 成员的突然减少代表了 QC 消亡的最后和不可逆转的阶段。质量圈解决问题失败的原因因 QC 参与者而异：管理层、支持人员和 QC 成员。
历史
质量圈最初由W. Edwards Deming在 1950 年代描述，Deming 称赞丰田是这种做法的一个例子。这个想法后来在 1962 年在日本正式化，并被Kaoru Ishikawa等其他人扩展。日本科学家和工程师联盟 (JUSE) 在日本协调了这项运动。
第一个圈子始于日本无线电报公司；这个想法在第一年就传播到了超过 35 家其他公司。
截至2015年，他们在大多数东亚国家开展业务；最近是声称 1997 年 8 月 30 日在北京举行的 ICSQCC 会议上，中国质量圈协会主席指出，中国有超过 2000 万个质量圈。
质量圈甚至在印度的教育部门也已实施，QCFI（印度质量圈论坛）正在推动此类活动。然而，这在美国并不成功，因为这个想法没有得到正确理解，并且实施变成了一种寻找错误的做法——尽管一些圈子仍然存在。
Don Dewar 与 Wayne Ryker 和 Jeff Beardsley 于 1972 年在加利福尼亚的洛克希德太空导弹工厂建立了质量圈。
qcc是品管圈，就是由相同、相近或互补性质的工作场所的人们自动自发组成数人一圈的小圈团体（又称QC小组，一般6人左右）。全体合作、集思广益，按照一定的活动程序来解决工作现场、管理、文化等方面所发生的问题及课题。它是一种比较活泼的品管形式。目的在于提高产品质量和提高工作效率。品管圈活动是由日本石川馨博士于1962年所创，国内多称之为质量管理小组，日本人不只是训练工程师与主管阶层而已，而是有计划的大量提高生产力。品管部在美国是很大的部门，成员包括品管工程师、信度工程师和其它领域的专家；反观日本，广泛的教导各领域经理品管的方法后，可以缩减庞大的品管部门以及专门的工程师。QCC活动的成果如果能给企业带来效益，而企业领导者又能给参与QCC活动的人员给予精神、物质奖励，必定能调动员工的劳动热情和积极性，形成更良性的循环，创造出更高质量的成果。加大对QCC先进设备的添置，改善工作环境，增加技术智力投资，这样就更能使QCC活动起到事半功倍的作用。
qcc活动总结感言
QCC品管圈活动感言
为了保障产品的质量，降低成本，提高生产现场的规范性，我们安徽天能公司
在2012年七月举行了品管圈的活动，从筹备至今有喜悦、也有遗憾，有激烈的讨论、也有一筹莫展的冥想，不管怎么样品管圈开展至今，我们还是取得了骄人的成绩，在这期间，全员的积极性以及领导的大力支持，促进了品管圈工作的顺利开展，由根本不知道什么是品管圈开始，到QCC报告的整理，这里面都凝聚了圈员们的大量的心血，花费大量工作以外的时间，加班加点，好几天都熬到凌晨，正是圈员们的团结合作，才有了这次成果报告的展示，通过这次QCC活动的开展，除了加强圈员之间的团结互助，还让圈员们学习到了如何发现问题、分析问题、解决问题、发觉全员们的潜在能力，增强自身的价值。下面，请大家和我一起来分享QCC品管圈的的感悟吧！
首先说说这次QCC活动的闪光之处吧。首先，这次活动，我们品管圈的表达方
式以数据为基础，以TS16949中的DFMA为指导，着重分析生产状态下的每个步骤，提高IQC的专业技能，严守职业操作规范，这样无论是对于提升IQC检查员的工作技能，还是提高IQC的整体检验水平，都是十分必要，恰到好处的。其次，就是我们在做数据整理统计的时候，以PDCA的循环方式为主导，采用其八个步骤。使报告主次分明，内容也很简洁，重点内容很突出，言简意赅但不失内容深度，报告虽然简单，但内容不简单。虽然都是一些小的切入口，很平常，但能够解决大问题，起到大的作用。还有就是，这次QCC品管圈，我们以不同的形式推动了活动的开展，得到了公司领导的认可和全体员工们的赞扬。 当然，在这次活动中，我也认识到了我们圈存在的不足之处。比如，要因分析这个环节，分析的不够深刻，没有分析道每一个末端的要因，在发表时，要因分析这一个环节讲的也很简单，有些含糊。这样一来，要因分析就显得说服力不强。还有，数据的.收集和计算也没有做到精准到位，有的数据上还出现了失误。还有我们的报告，采用了PPT的格式，内容版式布局上有些单调简单，缺乏生动性和交互性。但我们本着积累经验的心态， 通过本次QCC活动，学到了很多之前未曾接触到的知识。学习到了什么是品管圈，怎样由基层员工组成的小组，通过适当的训练及引导，使小组能通过定期的会议，去发掘、分析及解决日常工作有关的问题。学习到如何在在第一线工作场所提高并维护产品的服务、工作的质量。学习了品管圈解决问题的工具。流程图表，搜集数据，曲线图，柏拉多分析，特性要因图/鱼骨图(，分层，散布图，直方图，控制图表，等QC手法。 以及5W1H,PDCA的运用等。
本次QCC活动结束了，这次活动让我获得自身发展的训练一个机会，增加知识，增强创造性，获得参与机会，体验团队合作给自己给团队带来的效益。让我认识到一个人的力量也许存在诸多局限，但团队的力量是巨大的。我将继续的投入到下一期QCC活动中去，不仅仅把QCC是当成一项活动，更把它作为一项长期改善的工作，改善工作中存在的问题，减少工作中的冗余环节，提高工作效率。感谢活动中给予我指导的队友和领导们。感谢公司能给我们提供这样一次学习和实践的机会！我相信，只要我们一如既往的坚持下去，我们的工作将会像品质口号一样：做到没有最好，只有更好！
QCC的意义：品质圈是一种工作小组，其中，在第一线工作场所工作的人们，持续提高并维护产品、服务、工作的质量。该小组推动这种行为的方式是自主管理，利用质量控制概念和技术或其他技术，展示创造力，形成自我发展和相互发展。该活动目的在于:发展他们的能力，实现品质圈成员的自我实现，使工作场所充满生机和活力。增加客户满意程度，做出社会贡献。QCC是英文QualityControlCircles的缩写，汉译过来名为"品管圈"。品管圈又名质量控制圈、品管圈、质量小组、QC小组等。品质圈概念源自于美国，在日本发扬光大。在过去的36年中，品质圈概念被引入了多达100多个国家。其特点是由基层员工组成的小组，通过适当的训练及引导，使小组能通过定期的会议，去发掘、分析及解决日常工作有关的问题。为了使品质圈活动成功，领导和经理亲自为发展企业，组成、实施公司范围的TQM或类似的活动贡献力量。本着对人性的尊重，他们提供活动的环境，并持续地进行适当的指导和支持，旨在人人参与，并将活动定位为对人力资源发展和工作场所利用非常重要。最早是美国的一个博士于1950年提出的SQC(StatisticalQualityControl)理论，即用统计的手法进行品质管理，最初也有许多企业把它作为提高品质管理水平的方法应用。但是这种手法只有搞QC的专业人员才能应用，对现场生产的作业人员难以理解掌握。后来，东京大学的石川馨(いしかわかおる)教授，把SQC的理念与日本的风俗、文化相结合，于1962年在日本的季刊志上发表了《现场与QC》的文章，系统地介绍了QC的理论和应用。之后，在日本不断得到普及与推广。特别是从70年代开始，在日本的钢铁、电机、汽车、化学等基础工业部门，被广泛引入。后来，又在金融、服务性行业等非制造业也得到了广泛应用。
首先你得完成一篇论文，去找合适的期刊投稿，之后才能发表，我之前联系的是汉斯出版社的公众号上的编辑，直接找编辑投稿可以优先处理稿件
本篇论文关注的焦点在于多跳问答问题中，对于问题的拆分，在本文中，作者对问题的处理方法是将其分为多个子问题，其中这每个子问题通过一个单跳的阅读理解模型去解决回答问题，最后再将他们合并。将问题拆分作者使用的是对原问题进行跨度分割，根据问题的类型不同进行不同的处理，最后通过一个加权得到最后答案。 作者提出了DECOMPRC，这是一种用于多跳RC的系统，它将多跳问题分解为更简单的单跳子问题。 我们将子问题生成作为跨度预测问题，将模型训练在400个带标签的示例上可以生成高质量的子问题。 此外，DECOMPRC从分解评分步骤中获得了更多收益。 DECOMPRC在HOTPOTQA干扰项设置和完整的Wiki设置方面达到了最先进的水平，同时以子问题的形式为其决策提供了可解释的证据，并且在对抗性设置方面比强大的基线更强大。 回答复杂的问题对于人类来说是一项耗时的活动，需要推理和信息整合。最近在阅读理解方面的工作在回答简单问题方面取得了进展，但是解决复杂问题仍然是持续的研究挑战。相反，语义解析器已经成功地处理了组合性，但前提是该信息位于目标知识库中。在本文中，作者提出了一个新颖的框架，用于回答广泛和复杂的问题，假设使用搜索引擎和阅读理解模型可以回答简单的问题。我们建议将复杂的问题分解为一系列简单的问题，并从一系列答案中计算出最终答案 在本文中，作者提出了一个基于问题分解和与Web交互的新框架，用于回答复杂问题。 作者在此框架下开发了一个模型，并证明了该模型可以提高两个数据集上的复杂QA性能，并使用两个RC模型。 我们还发布了一个新的数据集COMPLEXWEBQUESTIONS，其中包括问题，SPARQL程序，答案和作者的模型收集的Web片段。 作者认为，该数据集将为质量保证和语义解析社区提供服务，推动对组成性的研究，并推动社区为质量保证提供整体解决方案。 在以后的工作中，作者计划对模型进行训练，直接从薄弱的监管（即表示法）中提取信息，并不仅要从网络中提取信息，还要从结构化信息源（例如网络表格和知识库）中提取信息。 在这项工作中，作者专注于复杂问题的语义解析，并提出了一种新颖的层次语义解析（HSP）方法，该方法利用复杂问题的分解性进行语义解析。 作者的模型是基于分解-集成的思想在三阶段的解析体系结构中设计的。 在第一阶段，提出了一个问题分解器，它将一个复杂的问题分解为一系列子问题。 在第二阶段，设计了一个信息提取器来导出这些问题的类型和谓词信息。 在最后一个阶段，将先前阶段生成的信息进行整合，并为复杂问题生成逻辑形式。 最后对复杂的语义复杂数据集COMPLEXWEBQUESTIONS进行了实验，结果表明，与最新方法相比，该模型取得了显着改进。 在这项工作中，作者提出了一种基于序列到序列范式的新颖的分层语义解析（HSP）模型。 实验表明，与以前的几个系统相比，HSP有效地提高了性能。 作者还设计了一种神经生成问题分解器，该分解器比基于拆分的问题分解方法具有更高的性能。 进一步的实验还证明，提出的神经生成问题分解器也受益于HSP机制 用于回答问题的语义解析的最新工作集中在冗长而复杂的问题上，如果在两个人之间的正常对话中提出问题，其中许多问题似乎是不自然的。 为了探索对话式质量检查环境，我们提出了一个更为现实的任务：回答一系列简单但相互关联的问题。 作者从Wikipedia收集了6,066个问题序列的数据集，这些问题序列查询了半结构化表格，总共有17,553个问题-答案对。 现有的QA系统在作者的数据集上进行评估时面临两个主要问题：（1）处理包含对先前问题或答案的共同引用的问题，以及（2）将问题中的单词或短语与关联表中的对应条目进行匹配。 作者提出了这样一个数据集，其中的问题是简单问题但是是有内在关联的，这样的数据集转向了一种更具对话性的多回合方案，在这种方案中，系统必须依靠先前的上下文来回答用户当前的问题。 为此，作者引入了SQA，该数据集由6,066个有关Wikipedia表的相互关联的问题的唯一序列组成，总共有17,553个问题-答案对。 据我们所知，SQA是第一个处理顺序问题解答的语义分析数据集，这是信息访问的更自然的界面 实际Web数据上的机器阅读理解（MRC）通常要求机器通过分析搜索引擎检索到的多个段落来回答问题。 与单通道的MRC相比，多通道的MRC更具挑战性，因为我们很可能会从不同的通道中获得多个令人困惑的答案候选者。 为了解决这个问题，我们提出了一种端到端的神经模型，该模型可使那些来自不同段落的答案候选者根据其内容表示来相互验证。 具体来说，我们联合训练三个模块，这些模块可以基于三个因素来预测最终答案：答案边界，答案内容和跨通道答案验证。 实验结果表明，我们的方法在很大程度上优于基线，并且在英语MS-MARCO数据集和中文DuReader数据集上均达到了最先进的性能，这两种数据集都是为实际环境中的MRC设计的 。 在本文中，我们提出了一个端到端的框架来解决多通道MRC任务。 我们在模型中创造性地设计了三个不同的模块，它们可以找到答案边界，对答案内容进行建模并进行跨通道答案验证。 可以使用不同形式的答案标签来训练所有这三个模块，并且一起训练它们可以提供进一步的改进。 实验结果表明，我们的模型在很大程度上优于基线模型，并且在两个具有挑战性的数据集上均达到了最新的性能，这两个数据集都是为在实际Web数据上的MRC设计的。 判别式问答模型可能过度适合数据集中的表面偏见，因为当任何线索使答案成为可能时，它们的损失函数就会饱和。 我们介绍了问题和答案的联合分布的生成模型，这些模型经过训练可以解释整个问题，而不仅仅是回答它。 我们的问题回答（QA）模型是通过学习先验答案和条件语言模型来实现的，该条件语言模型根据给定的答案来生成问题-在逐字生成问题时允许进行可扩展且可解释的多跳推理。 我们的模型通过在SQUAD和CLEVR基准测试中具有可比性的判别模型而获得了具有竞争力的性能，这表明与以前的工作相比，它是用于语言理解和推理的更通用的体系结构。 该模型极大地提高了从有偏见的训练数据到对抗测试数据的通用性，从而在ADVERSARIALSQUAD上获得了最新的结果 本文提出基于生成模型架构的机器阅读模型，其优化的目标是：给定context，最大化question和answer的联合概率，用概率表示为p(a,q|c)。该概率可以分解为p(a|c)p(q|a,c)。对于这两部分，分别训练两个模型，最后在预测时，遍历所有候选的answer选出最大化联合概率p(a,q|c)的answer作为预测结果。 基于知识库的问题解答（KB-QA）在处理需要分解为子问题的复杂问题时提出了挑战。 这里要解决的一个重要案例是时间问题，需要发现和处理时间关系的线索。 我们提出TEQUILA，这是一种可以在任何KB-QA引擎之上运行的时间QA的使能方法。 TEQUILA有四个阶段。 它检测问题是否具有时间意图。 它分解问题并将其重写为非时间子问题和时间约束。 然后，从基础KB-QA引擎检索对子问题的答案。 最后，TEQUILA在时间间隔上使用约束推理来计算完整问题的最终答案。 与最先进的基准进行比较显示了我们方法的可行性。 TEQUILA将复合时间问题分解为一个或多个非时间子问题（返回候选答案）和一个或多个时间子问题（返回时间约束）。子问题的结果通过相交的答案相结合。 将约束应用于与非时间子问题的结果相关的时间范围。 作者使用从第一原理设计的一组词汇语法规则来分解问题并将其重写为其组成部分 理解复杂问题的组成语义是质量检查的一个公开挑战。 我们专注于暂时性问题解答（KB），这是应付重要信息需求的重要步骤。 我们的方法在最近的基准测试中表现出了提高的性能，并且在一般复杂问题上的表现优于最新的基准。 我们的工作强调了构建可重复使用的模块的价值，这些模块可改进多个KB-QA系统
确定了研究方向后，我们就真正开始研究了。 很多人一般是上网找相关综述，但是很少人会发表综述性文章。我们可以下载名校硕士、博士的毕业论文，前几章一般都是介绍研究背景、现状、以及面临的问题等等。相信一周时间就能充分了解研究现状。我们也不要忘记做笔记进行归纳分类，因为我们看的文章都是电子版，我们可以直接复制文字进行word整理。推荐使用有道云笔记进行整理，个人感觉很好用，不妨试一下。第二周看中文高质量文献一下就看英文可能大家都不习惯，因为有很多专业名字都不知道。所以不妨拿出一周时间看近年发表的EI的中文文献。看文献时也要做笔记归纳分类，好的表达方式也记录，因为写论文时，我们经常碰到怎样表达研究内容的苦恼，不妨早点加强表达能力。看文献时，也要进行标记，好的标记习惯可以提高阅读效率，因为当我们看完整片论文后，我们只看标记就可以知道文章的重点思路、以及它的创新与不足之处。大家看的论文一般都是PDF格式的，推荐大家用福晰PDF阅读器，个人感觉符合中国人的习惯。看完文章时要有一种找茬的心里，文章是否可以进行改进。每读完一篇文章都要进行归纳总结。第三周开始看英文文献英文文献也是良莠不齐，大家尽量不要看会议，要看外文的期刊 。像我们通信，最好的是IEEE中的trans文献。看好的英文文献要细细看，认真体会他表达的意思。英文不好的同学更要静下心来看。在这推荐金山词霸，遇到不认识的单词，只需双击即可。第四周确定研究的最小方向我们读了3周的文献，应该可以很好的了解研究现状。那就应该确定具体的研究内容，具体要解决什么问题。只有这样我们才能进行更明确的搜文献、看文献。第五周寻找解决方案如果明确了要解决的问题，那就应结合所学与所看的文献，寻找解决问题的方法。可以找同学相互交流，即使不一个研究方向。一个局外人的观点可能打破自己的定向
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