BACCHUS周伯通
Researcher创建于2017年,是一个文献辅助工具app。在这里面,学术期刊相当于微博的大小V们,而我们就相当于微博的粉丝,当关注了某个大小V时,那这个V上最新发表的文献,都会以文献摘要或全文的形式出现在我们的主页上,任刷。Researcher上的大小V超过15000个,分布在以下10个领域: 可以说,你想看的,Researcher都有,包括Nature Springer, Elsevier, Cell Press,Science AAAS等出版巨头的顶级期刊和论文。目前,Researcher用户超过120万,还跟Web of Science这贵族好上了,可见认可度之高。Researcher的特征在于:1. 免费,操作界面和阅读效果好,微博式阅读2. 手机随时阅读,拥有类似微博的话题广场3. 聚焦目标研究领域的期刊和目标文献(关键词过滤)4. 手机、平板和PC同步管理,一账号走天下5. 与Mendeley和Zotero账号同步下面,介绍下Researcher的安装和使用:Researcher官网(),其app已在Google Play、苹果手机App Store和华为手机App Gallery上线,搜索即可下载。安装完成后,注册Researcher账户(支持QQ邮箱)。接着,选择研究领域。App依据你选择的研究领域,提供相应的科学期刊(即大小V们)的选择,跟着app即可。(提醒一下,目前Researcher仅支持英语显示)但在Researcher的使用上,值得注意的是,若想充分发挥它的作用,我们自身对期刊的了解和阅读需求也得配合。对期刊的了解,会决定我们在Researcher主页看到感兴趣的内容所占的比例。尽管CNS的地位无可撼动,如Nature和Science,两个均是综合期刊,发表的文章被包含在众多领域,如物理、化学、古生物学等,这些都是我们感兴趣的吗?或者,我们读的来吗?这样一来,一是目标性会被消弱,二是不感兴趣内容比例的增加,会给我们阅读欲望带来降温。期刊的选择上,各位可以多做尝试,毕竟可以follow与unfollow之间无限切换。但千万别丧失阅读的欲望,一个再好用的app,也得自己跟它去熟悉、配合,都会有一个过程的。在Researcher上,增加自己感兴趣的内容比例,主要有两大策略:一是选择合适的期刊,二是创建关键词进行过滤。关键词的创建,与自己的阅读需求密不可分。专注于某一个或几个点,还是广泛阅读?事实上,自己领域的权威期刊,发表的每篇文章也并非都我们感兴趣的主题。若是每篇都浏览,笔者认为,一是时间成本高,二是时间投入产出比低,这都是我们不太能接受的。因此,结合自己的阅读需求,对目标期刊的文献进行过滤,是一种高效率阅读所需的app操作。(依据需求,个性化设置)关于如何选择关键词?当清楚阅读需求时,关键词自然而然就来了。在关键词的构成上,不同需求对应着不同构成,如表型(焦虑症)+问题所属(免疫)+阐述层次(T细胞),仅供参考。
玖兰卅麻
近年来,社会经济与科学技术在不断发展,而人们的生活水平也在日益提高,手机的普及率也愈来愈高,对人们的工作、生活和学习都有非常重要的帮助,中国手机产业也在高速增长。中国智能手机市场已超越美国成为最大的智能手机销售市场。 国内手机市场也处于日趋激烈的竞争环境下,国产手机厂商因为自身存在的多方面的问题,如品牌意识、市场营销能力、核心技术、质量及售后服务等,竞争的优势正不断弱化,在市场上的占有率也在逐年下降,如何能够抢先把握机会,成功摆脱困境,增强核心竞争力,制定更加符合竞争环境的营销策略,形成持久的竞争优势,在世界市场站稳脚,是国产手机企业现在最需考虑的问题。 在这种形势下,本文研究分析了华为在进入手机市场初期的营销战略和策略,还分析了中国手机行业发展的宏观环境和发展现状,进一步根据华为自身条件的分析,分析了华为在国内开拓手机业务的优势、劣势、机遇和挑战。本文提出了华为手机起初要进入大中城市的市场,应该采取集中化等策略,而要满足各阶层消费者的需求,首先必须专业化,在取得优势后,再利用适当策略占据其他消费者市场。文章在最后结合市场营销理论、战略管理理论、管理经济学等理论,进一步优化了华为的销售策略,希望能使华为公司在激烈的竞争环境下保持良好发展,也希望能在发展战略和策略方面给其他的国产手机品牌一些参考和启示。
文献检索论文参考文献有期刊、报告、专著、学术论文等。 不同类型的参考文献的格式也是大有不同的,大家在写参考文献的时候一定要多加注意,不要忽略细节问题。传统参考文
一束花、一片叶,我们观赏起来觉得赏心悦目,会将其归结于视觉的体验;但其实,在不同的心态、情境下,同样的事物呈现给我们的心理感观也不尽相同。这带给我们一个启发——
想要去旅行,有个伴一起。
手机查重的话,这个手机的话,每个都有它的序列码,然后的话在官网上可以
Arjovsky M, Bottou L, Gulrajani I, et al. Invariant Risk Minimization[J]. arXiv: