科学小论文素材排行榜

要建设，就必须有知识，必须掌握科学。而要有知识，就必须学习，顽强地学习，耐心地学习。下面是我整理的关于科学的议论文写作素材，欢迎大家阅读！

一、道理论据：

1、应当热爱科学，因为人类没有什么力量比科学更强大，更所向无敌了。——高尔基

2、科学研究能破除迷信，因为它鼓励人们根据因果关系来思考和观察事物。——爱因斯坦

3、人类的整个发展直接取决于科学的发展，谁阻碍了科学的发展，谁就阻碍了人类的发展。——费杀特

二、事实论据：

1、一条线值1万美元。20世纪初，美国福特公司的一台电视出了故障，可怎么也找不到毛病在哪儿。只好请来了当时侨居美国的德国著名机电专家斯坦门茨。他仔细检查以后，用粉笔在电机外壳的某外划一道线，对公司经理说：“打开电机，把做记号的线匝减少16匝。”人们照办后，毛病果然解决了。经理问他酬金，斯坦门茨索价一万美元，不少人议论纷纷，斯坦门茨开列清单：画一条线值1美元，知道在哪儿画线值9999美元。福特公司不但照价付酬，还重金聘用了斯坦门茨。

2、科学家的价值美国一位将军是这样评价著名的德国原子物理学家海森堡的：“得到海森堡这样的科学家，足以比得上德国十个师的军队。”法国科学家巴斯德是微生物的奠基人，赫胥黎对他的发现的评价是：“足以抵偿德国50亿法朗的战争赔偿，”当时普鲁士向法国索取如此巨额的战争赔偿，目的是打击法国的经济地位，使期一蹶不振，但是出人意料的是，法国一年内就付清了赔款，因为巴斯德的研究成果给法国带来了经济上的繁荣。

三、科学的两面性

人类发展到今天，科学的作用越来越举足轻重，但科学的发明物对人类也造成巨大的危害性，如原子弹的发明，如人类环境的剧烈恶化，如地球生态的失衡等等，难以尽数。因此，有许多人开始抱怨科学，认为这些都是科学的发展造成的。我在这里就以此问题简单的给大家做一些解析。

辩证法家智慧精灵认为：人类作为智慧的生物，是具有两面性的，或者说是辨证的高等动物。而科学作为人类的意识创造物，也是具有两面性的，所以说科学是一把双刃剑，当我们在享受他的高超与美妙的时候，必然也可能给我们带来不利的一面，关键是我们人类应该用自己的智慧与理智去识别与消除这些对我们人类不利的因素，而只推崇与发扬他的正面的一面。

如果我们因为科学的一些负面作用，而放弃对科学的追求，我们必然会得不偿失的`，我们不但可能退回到原始社会，而且还可能丢掉我们之所以为人的本原。那我们就会陷于茫然与无知。

战争的存在不是科学的结果，而是人类生存竞争的结果；原子弹的发明不是科学的目的，而是人类能源发展的一个附属品，只是我们人类因为利益关系将之繁衍与扩大化，最终成为我们自己的一个难以解除危险根源。

朋友，不管你反对什么，你都不应该反对科学，因为你现在正在享受它给我们人类带来的一切便利，我们人类只有真正的认识到科学的美好与完善，优秀与和谐，我们才能用我们的理智去除掉它产生的负面作用——包括人类现在正面临的环境恶化。

在谷歌学术搜索中，存有高达4亿篇论文的数据库。论文被引用的数据可以作为证明文章影响力的依据。即使这个方法有局限性，但在更大程度上，反映了当今社会的进展和科学的进步。

1《亚当：一种随机优化方法 》 Adam: A Method for Stochastic Optimization。文章发布于2015年，引用数为47774。

截止2020年为止，这篇文章达到了，人类可知的引用最高数。一篇涉及人工智能的文章获得最高引用，证实了科学界对人工智能的注重。不仅是科学界对人工智能领域有巨大的兴趣，而且欧美国家也正在把人工智能作为未来的主要发展对象。美国把对人工智能的投资提高了一倍，欧盟也把投资提高了百分之70。《亚当：一种随机优化方法 》能够获得最高引用，正说明在未来人工智能上，将展开激烈竞争。无独有偶，跟着这篇文章后面，引用最多的文章多是涉及人工智能。

2《图像识别的深度残差学习》 Deep Residual Learning for Image Recognition 文章发布于2016年，引用数为25256。

深度残差学习的概念出自何凯明等4名中国学生。何凯明来自清华大学物理系，现是脸书人工智能的科学家。从文章的引用数量来看，足以显示，他提出的这个方法对该行业的影响。

3《让R-CNN更快: 朝着带有区域建议网络 的实时目标检测》 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks发表于2015，引用数为19507。

4《深度学习》 Deep Learning, 文章发布于2015年，引用数为16750。

5 《带着缠绕走得更深》 Going deeper with Convolutions， 文章发布于2015年，引用数为14424。

这篇文章已经成为计算机图像处理必读论文之一。

6《通过深层强化学习的人类层面的控制》 Human-Level control through deep reinforcement learning 文章发布于2015年，引用数为10394。

7 《语义分割的完全常规网络》 Fully Conventinal Networks for Semantic segmentation 文章发布于2015年，引用数为10153。

9 《 脓毒症与脓毒症休克第三版国际共识 》 The Third International Consensus Definitions for Sepsis and Septic Shock (Sepsis-3) 文章发布于2016年，引用数为8576。

10《RNA测序和微阵列研究中 Limma 强化差异表达分析》 Limma porwers defferential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies 文章发布于2015年，引用数为8328。

第9和第10篇是前十名论文中，和计算机没有关系的两篇医学论文。这是否意味着，未来对人类社会影响最大的，除了人工智能就是医学了呢？

最后要提到的这篇文章，虽然没有进入第10，但值得一提。 《以深度神经网络和树搜索掌握围棋战略》 Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search发布于2016年，引用数为8209。

这篇文章涉及的是伦敦大学学院的教授David Silver, 他领导的AlphaGo团队击败了围棋九段棋手柯洁。人工智能击败了最强大脑，没有什么能比这更能说明人工智能的前途，同时也可能是一个细思极恐的大事件。在机器击败人的时代，人怎么办？