这个应该没有什么特别的结论吧，只不过是因为爱因斯坦他的一些思维比我们更厉害而已
最佳答案现代生理学表明，人的大脑分左脑和右脑两部分。左脑是负责语言和抽象思维的脑，右脑主管形象思维，具有音乐、图像、整体性和几何空间鉴别能力，对复杂关系的处理远胜于左脑，左脑主要侧重理性和逻辑，右脑主要侧重形象情感功能。 人的两脑分工 在美国，荣获1981年度医学、生物学奖的斯佩里博士做过一个有名的实验。斯佩里博士切断患者的位于左右脑连接部的脑梁，然后挡住其左视野，在其右视野放上画或图形给患者看，患者可以使用语言说明图形或画上的东西是什么。可是，如果在左视野显示数字、文字、实物，哪怕是读法很简单，他也不能用语言说出它们的名称。 通过实验，人的两脑分工情景越来越清楚了。左脑有理解语言的语言中枢，而右脑有与之对应的接受音乐的音乐中枢。这一点，从左、右脑的外形差别便一目了然。其次，语言中枢的左脑与人的意识相连。如果打击左脑，人的意识会立即变得模糊。 右脑支配左手、左脚、左耳等人体的左半身神经和感觉，而左脑支配右半身的神经和感觉，正如实验一所表明的，右视野同左脑，左视野同右脑相连。因为语言中枢在左脑，所以左脑主要完成语言的、逻辑的、分析的、代数的思考认识和行为。而右脑则主要负责直观的、综合的、几何的、绘图的思考认识和行为。 右脑是创新能力的源泉 您如果在日常工作和生活中，对某件困惑已久的事情突然有所感悟，或者突然豁然开朗，其实这都是右脑潜能发挥作用的结果。 人脑的大部分记忆，是将情景以模糊的图像存入右脑，就如同录像带的工作原理一样。信息是以某种图画、形象，像电影胶片似地记入右脑的。所谓思考，就是左脑一边观察右脑所描绘的图像，一边把扈符号化、语言化的过程。所以左脑具有根强的工具性质，它负责把右脑的形象思维转换成语言。 被人们称为天才的爱因斯但曾经说过：“我思考问题时，不是用语言进行思考，而是用活动的跳跃的形象进行思考。当这种思考完成以后，我要花很大力气把他们转换成语言。”可见，我们在进行思考的时候，首先需要右脑通过非语言化的，“信息录音带”（记忆存贮）描绘出具体的形象。 现代社会强烈要求的创新能力或者说创造力是什么呢？它实际上就是把头脑中那些被认为毫无关系的情报信息联结。联系起来的能力。这种并不关联的信息之间距离越大，把它们联系起来的设想也就越新越奇。人是不能创造出信息的，所以，创造力也就是对已有的信息再加工的过程。因此，假如右脑本身直观的、综合的、形象的思维机能发挥作用，并且要有左脑很好地配合，就能不断有崭新的设想产生。 “左脑人”将被电脑取而代之 当今的中国人左脑超负荷运转，右脑闲置浪费，思维趋同，干什么事要么“一窝蜂”，要么“一刀切”，这种左脑思维模式大到对国家的产业结构、生产力布局，小到企业或公司的投资方向和经营模式，乃至每个人的心智模式和生活方式都产生重复趋同、恶性竞争等不良后果。 在电脑迅速普及的今天，知识经济时代对我们每个人又提出了什么要求呢？简单他说，“就是每个人都要能够适应计算机时代的大脑使用方法。”前面我们讲到，人有左、右两个大脑，电脑恰恰能够代替左脑，例如Windows95系统，它能够很好地组织文字、编辑文章，替代人的左脑的部分语言功能。电脑，一开始就是为了代替人的逻辑、计算、语言处理和分析等功能而制造的，这些恰恰都是左脑的工作。随着电脑功能和软件技术一日千里的发展，升级速度的加快，电脑功能就会远远超过人的左脑功能。 要想在竞争激烈的买方市场有所突破，要想在人才济济中脱颖而出，要想使企业另辟溪径，创造性地开辟新的发展道路，每个人、特别是从事脑力工作的管理人员、企业家、策划师、销售人员等，都必须充分地活化、开发和使用自己的右脑，必须把用脑方向转向电脑无能为力的创新策划、综合判断、制定计划、分析感悟和形象概括上。由此可见，不论是否在现实生活中运用电脑，现代人都必须注意开发和使用右脑，活用右脑往往成为现代人突破困境、出奇制胜的犀利武器。 令人遗憾的是，在现实生活中，95qc以上的人仅仅使用自己一半的大脑，即左脑。这是由于两方面的原因造成的：一是由于人体的自然生理属性。如前所述，由于人主要通过右手使用各分析、数字处理、记忆等，都由左脑处理，所以造成人体的大脑左脑满负荷运作；另一方面是由于传统应试教育和“填鸭式”死记硬背的学习方法加重了左脑负担。所以传统教育培养了一大批只会循规蹈矩，缺乏应变能力、创造力的左脑型人群。在社会缺少变化的时代，左脑型的人也许还可以大显身手，但是，随着市场竞争愈加激烈，电脑等高科技产品更加普及，不会使用右脑的人将面临同电脑“争饭吃”的窘况，生存空间将越来越狭窄。 年龄大了，还能开发右脑吗？ 生活中也许有这样的人，当他突然听到“右脑革命”这个概念时，感到像学电脑和英语那样有一种压力。首先，他认为自己三四十岁了，大脑随着年龄的增长逐渐衰退，现在开始缎炼已经来不及了。实际上这是一个极大的误解。开发右脑潜力，不应圃于年龄，任何人任何时候都可以进行锻炼。的确，有许多人发现，从四十岁前后开始记忆力逐渐衰退，有些正当年富力强的人悲观地认为这是人大脑衰退的表现，其实，这只是单纯的脑细胞数量的减少，而脑的机能特别是右脑机能并没有发生任何变化。 如果我们把人脑比作电脑，脑细胞组织是硬件，而使用方法是软件。人脑的硬件分三个阶段形成，即第一阶段零岁到3岁，第二阶段4岁到13岁，第三阶段14岁到20岁，全部硬件的70％在第一阶段的3岁左右形成，到20岁大体上全部形成。这些硬件当然分为左脑硬件和右脑硬件，它们分别有适于自己的软件。我们灵活地运用大脑产生出创造性的设想，实际上就是分别巧妙地用好左右两部分硬件，使它们协调工作。 人上了年纪，脑细胞减退，是指包括左右脑在内的硬件逐渐衰退的情况，而大脑的软件部分还大有潜力，丝毫也没有衰退的问题。现代人由于接受了从小学开始的一套正规的左脑教育，所以左脑软件得到了充分的开发。其中有不少人被填鸭式教育撑得够呛。可是，右脑软件的开发还很不够，即使到了四十岁，他们的大脑都大有开发的潜力。 从创造力和直观力来说，年龄越大积累的资料越多，重新组合的可能性也就越大。因此可以这样说，只要充分开发右脑软件，年龄越大，就越容易产生新知独见。 任何人的右脑，无论什么时候都可以通过锻炼使其活化。从工作角度讲，年龄越大，就越要求具备右脑的能力。随着担任更加重要的职务，单凭左脑的逻辑推理已经远远不够，必须从整体上，从纷乱复杂的现象中，准确地把握问题的本质，这就需要有驱动右脑“软件系统”的能力。]
人类大脑与电脑英国科学家艾伦·图灵1937年发表著名的《论应用于解决问题的可计算数字》一文。文中提出思考原理计算机——图灵机的概念，推进了计算机理论的发展。1945年图灵到英国国家物理研究所工作，并开始设计自动计算机。1950年，图灵发表题为《计算机能思考吗？》的论文，设计了著名的图灵测验，通过问答来测试计算机是否具有同人类相等的智力。 图灵提出了一种抽象计算模型，用来精确定义可计算函数。图灵机由一个控制器、一条可无限伸延的带子和一个在带子上左右移动的读写头组成。这个在概念上如此简单的机器，理论上却可以计算任何直观可计算的函数。图灵机作为计算机的理论模型，在有关计算机和计算复杂性的研究方面得到广泛应用。 计算机是人类制造出来的信息加工工具。如果说人类制造的其他工具是人类双手的延伸，那么计算机作为代替人脑进行信息加工的工具，则可以说是人类大脑的延伸。最初真正制造出来的计算机是用来解决数值计算问题的。二次大战后期，当时为军事目的进行的一系列破译密码和弹道计算工作，越来越复杂。大量的数据、复杂的计算公式，即使使用电动机械计算器也要耗费相当的人力和时间。在这种背景下，人们开始研制电子计算机。 世界上第一台计算机“科洛萨斯”诞生于英国，“科洛萨斯”计算机是1943年3月开始研制的，当时研制“科洛萨斯”计算机的主要目的是破译经德国“洛伦茨”加密机加密过的密码。使用其他手段破译这种密码需要6至8个星期，而使用‘科洛萨斯’计算机则仅需6至8小时。1944年1月10日，“科洛萨斯”计算机开始运行。自它投入使用后，德军大量高级军事机密很快被破译，盟军如虎添翼。“科洛萨斯”比美国的ENIAC计算机问世早两年多，在二战期间破译了大量德军机密，战争结束后，它被秘密销毁了，故不为人所了解。 尽管第一台电子计算机诞生于英国，但英国没有抓住由计算机引发的技术和产业革命的机遇。相比之下，美国抓住了这一历史机遇，鼓励发展计算机技术和产业，从而崛起了一大批计算机产业巨头，大大促进了美国综合国力的发展。1944年美国国防部门组织了有莫奇利和埃克脱领导的ENIAC计算机的研究小组，当时在普林斯顿大学工作的现代计算机的奠基者美籍匈牙利数学家冯·诺依曼也参加了者像研究工作。1946年研究工作获得成功，制成了世界上第一台电子数字计算机ENIAC。这台用18000只电子管组成的计算机，尽管体积庞大，耗电量惊人，功能有限，但是确实起了节约人力节省时间的作用，而且开辟了一个计算机科学技术的新纪元。这也许连制造它的科学家们也是始料不及的。 最早的计算机尽管功能有限，和现代计算机有很大的差别，但是它已具备了现代计算机的基本部分，那就是运算器、控制器和存储器。 运算器就象算盘，用来进行数值运算和逻辑运算，并获得计算结果。而控制器就象机算机的司令部，指挥着计算机各个部分的工作，它的指挥是靠发出一系列控制信号完成的。 计算机的程序、数据、以及在运算中产生的中间结果以及最后结果都要有个存储的地方，这就是计算机的第三个部件——存储器。 计算机是自动进行计算的，自动计算的根据就是存储于计算机中的程序。现代的计算机都是存储程序计算机，又叫冯·诺依曼机，这是因为存储程序的概念是冯·诺依曼提出的。人们按照要解决的问题的数学描述，用计算机能接受的“语言”编制成程序，输入并存储于计算机，计算机就能按人的意图，自动地高速地完成运算并输出结果。程序要为计算机提供要运算的数据、运算的顺序、进行何种运算等等。 微电子技术的产生使计算机的发展又有了新的机遇，它使计算机小型化成为可能。微电子技术的发展可以追溯到晶体管的出现。1947年美国电报电话公司的贝尔实验室的三位学家巴丁、不赖顿和肖克莱制成第一支晶体管，开始了以晶体管代替电子管的时代。 晶体管的出现可以说是集成电路出台的序幕。晶体管出现后，一些科学家发现，把电路元器件和连线像制造晶体管那样做在一块硅片上可实现电路的小型化。于是，晶体管制造工业经过10年的发展后，1958年出现了第一块集成电路。 微电子技术的发展，集成电路的出现，首先引起了计算机技术的巨大变革。现代计算机多把运算器和控制器做在一起，叫微处理器，由于计算机的心脏——微处理器（计算机芯片）的集成化，使微型计算机应运尔生，并在70－80年代间得到迅速发展，特别是IBM PC个人计算机出现以后，打开了计算机普及的大门，促进了计算机在各行各业的应用，五六十年代，价格昂贵、体积庞大、耗电量惊人的计算机，只能在少数大型军事或科研设施中应用，今天由于采用了大规模集成电路，计算机已经进入普通的办公室和家庭。 标志集成电路水平的指标之一是集成度，即在一定尺寸的芯片上能做出多少个晶体管，从集成电路出现到今天，仅40余年，发展的速度却是惊人的，芯片越做越小，这对生产、生活的影响也是深远的。ENIAC计算机占地150平方米，重达30吨，耗电量几百瓦，其所完成的计算，今天高级一点的袖珍计算器皆可完成。这就是微电子技术和集成电路所创造的奇迹。 现状与前景 美国科学家最近指出，经过30多年的发展，计算机芯片的微型化已接近极限。计算机技术的进一步发展只能寄希望于全新的技术，如新材料、新的晶体管设计方法和分子层次的计算技术。 过去30多年来，半导体工业的发展基本上遵循穆尔法则，即安装在硅芯片上的晶体管数目每隔18个月就翻一番。芯片体积越来越小，包含的晶体管数目越来越多，蚀刻线宽越来越小；计算机的性能也因而越来越高，同时价格越来越低。但有人提出，这种发展趋势最多只能再持续10到15年的时间。 美国最大的芯片生产厂商英特尔公司的科学家保罗·A·帕坎最近在美国《科学》杂志上撰文说，穆尔法则（1965年提出的预测半导体能力将以几何速度增长的法则）也许在未来10年里就会遇到不可逾越的障碍：芯片的微型化已接近极限。人们尚未找到超越该极限的方法，一些科学家将其称之为“半导体产业面临的最大挑战”。 目前最先进的超大规模集成电路芯片制造技术所能达到的最小线宽约为0.18微米，即一根头发的5％那样宽。晶体管里的绝缘层只有4到5个原子那样厚。日本将于2000年初开始批量生产线宽只有0. 13微米的芯片。预计这种芯片将在未来两年得到广泛应用。下一步是推出线宽0. 1微米的的芯片。帕坎说，在这样小的尺寸上，晶体管只能由不到100个原子构成。 芯片线宽小到一定程度后，线路与线路之间就会因靠得太近而容易互相干扰。而如果通过线路的电流微弱到只有几十个甚至几个电子，信号的背景噪声将大到不可忍受。尺寸进一步缩小，量子效应就会起作用，使传统的计算机理论完全失效。在这种情况下，科学家必须使用全新的材料、设计方法乃至运算理论，使半导体业和计算机业突破传统理论的极限，另辟蹊径寻求出路。 当前计算机发展的主流是什么呢？国内外比较一致的看法是RISC RISC是精简指令系统计算机（Reduced Instruction Set Computer）的英文缩写。所谓指令系统计算机所能执行的操作命令的集合。程序最终要变成指令的序列，计算机能执行。计算机都有自己的指令系统，对于本机指令系统的指令，计算机能识别并执行，识别就是进行译码——把代表操作的二进制码变成操作所对应的控制信号，从而进行指令要求的操作。一般讲，计算机的指令系统约丰富，它的功能也约强。RISC系统将指令系统精简，使系统简单，目的在于减少指令的执行时间，提高计算机的处理速度。传统的计算机一般都是每次取一条指令，而RISC系统采用多发射结构，在同一时间发射多条指令，当然这必须增加芯片上的执行部件。并行处理技术 并行处理技术也是提高计算机处理速度的重要方向，传统的计算机，一般只有一个中央处理器，中央处理器中执行的也只是一个程序，程序的执行是一条接一条地顺序进行，通过处理器反映程序的数据也是一个接一个的一串，所以叫串行执行指令。并行处理技术可在同一时间内多个处理器中执行多个相关的或独立的程序。目前并行处理系统分两种：一种具有4个、8个甚至32个处理器集合在一起的并行处理系统，或称多处理机系统；另一种是将100个以上的处理器集合在一起，组成大规模处理系统。这两种系统不仅是处理器数量多少之分，其内部互连方式、存储器连接方式、操作系统支持以及应用领域都有很大的不同。 曾经有一段时间，超级计算机是利用与普通计算机不同的材料制造的。最早的克雷1号计算机是利用安装在镀铜的液冷式电路板上的奇形怪状的芯片、通过手工方式制造的。而克雷2号计算机看起来更加奇怪，它在一个盛有液态碳氟化合物的浴器中翻腾着气泡———采用的是“人造血液”冷却。并行计算技术改变了所有这一切。现在，世界上速度最快的计算机是美国的“Asci Red”， 这台计算机的运算速度为每秒钟2·1万亿次，它就是利用与个人计算机和工作站相同的元件制造的，只不过超级计算机采用的元件较多而已，内部配置了9000块标准奔腾芯片。鉴于目前的技术潮流，有一点是千真万确的，那就是超级计算机与其它计算机的差别正在开始模糊。 至少在近期，这一趋势很明显将会继续下去。那么，哪些即将到来的技术有可能会扰乱计算技术的格局，从而引发下一次超级计算技术革命呢？ 这样的技术至少有三种：光子计算机、生物计算机和量子计算机。它们能够成为现实的可能性都很小，但是由于它们具有引发革命的潜力，因此是值得进行研究的。光子计算机 光子计算机可能是这三种新技术中最接近传统的一种。几十年来，这种技术已经得到了有限的应用，尤其是在军用信号处理方面。 在光子计算技术中，光能够像电一样传送信息，甚至传送效果更好，，光束在把信息从一地传送至另一地的效果要优于电，这也就是电话公司利用光缆进行远距离通信的缘故。光对通信十分有用的原因，在于它不会与周围环境发生相互影响，这是它与电不同的一点。两束光线可以神不知鬼不觉地互相穿透。光在长距离内传输要比电子信号快约100倍，光器件的能耗非常低。预计，光子计算机的运算速度可能比今天的超级计算机快1000到10000倍。 令人遗憾的是，正是这种极端的独立性使得人们难以制造出一种全光子计算机，因为计算处理需要利用相互之间的影响。要想制造真正的光子计算机，就必须开发出光学晶体管，这样就可以用一条光束来开关另一条光束了。这样的装置已经存在，但是要制造具有适合的性能特征的光学晶体管，还需要仰仗材料科学领域的重大突破。生物计算机 与光子计算技术相比，大规模生物计算技术实现起来更为困难，不过其潜力也更大。不妨设想一种大小像柚子，能够进行实时图像处理、语音识别及逻辑推理的超级计算机。这样的计算机已经存在：它们就是人脑。自本世纪70年代以来，人们开始研究生物计算机（也叫分子计算机），随着生物技术的稳步发展，我们将开始了解并操纵制造大脑的基因学机制。 生物计算机将具有比电子计算机和光学计算机更优异的性能。如果技术进步继续保持目前的速度，可以想像在一二十年之后，超级计算机将大量涌现。这听起来也许像科幻小说，但是实际上已经出现了这方面的实验。例如，硅片上长出排列特殊的神经元的“生物芯片”已被生产出来。 在另外一些实验室里，研究人员已经利用有关的数据对DNA的单链进行了编码，从而使这些单链能够在烧瓶中实施运算。这些生物计算实验离实用还很遥远，然而1958年时我们对集成电路的看法也不过如此。量子计算机 量子力学是第三种有潜力创造超级计算革命的技术。这一概念比光子计算或生物计算的概念出现得晚，但是却具有更大的革命潜力。由于量子计算机利用了量子力学违反直觉的法则，它们的潜在运算速度将大大快于电子计算机。事实上，它们速度的提高差不多是没有止境的。一台具有5000个左右量子位的量子计算机可以在大约3 0秒内解决传统超级计算机需要100亿年才能解决的素数问题。 眼下恰好有一项重要的用途适合这种貌似深奥的作业。通过对代表数据的代码进行加密，计算机数据得到保护。而解密的数学“钥匙”是以十分巨大的数字——一般长达250位——及其素数因子的形式出现的。这样的加密被认为是无法破译的，因为没有一台传统计算机能够在适当的时间里计算出如此巨大数字的素数因子。但是，至少在理论上，量子计算机可以轻易地处理这些素数加密方案。因此，量子计算机黑客将不仅能够轻而易举地获得常常出没于各种计算机网络（包括因特网）中的信用卡号码及其他个人信息，而且能够轻易获取政府及军方机密。这也正是某些奉行“宁为人先、莫落人后”这一原则的政府机构一直在投入巨资进行量子计算机研究的原因。量子超级网络引擎 量子计算机将不大可能破坏因特网的完整性，不仅如此，它们到头来还可能给因特网带来巨大的好处。两年前，贝尔实验室的研究人员洛夫·格罗弗发现了用量子计算机处理我们许多人的一种日常事务的方法———搜寻隐藏在浩如烟海的庞大数据库内的某项信息。寻找数据库中的信息就像是在公文包里找东西一样。如果各不相同的量子位状态组合分别检索数据库不同的部分，那么其中的一种状态组合将会遭遇到所需查找的信息。 由于某些技术的限制，量子搜索所能带来的速度提高并没有预计的那么大，例如，如果要在1亿个地址中搜索某个地址，传统计算机需要进行大约5000万次尝试才能找到该地址；而量子计算机则需大约1万次尝试，不过这已经是很大的改善了，如果数据库增大的话，改善将会更大。此外，数据库搜索是一种十分基础的计算机任务，任何的改善都很可能对大批的应用产生影响。 迄今为止，很少有研究人员愿意预言量子计算机是否将会得到更为广泛的应用。尽管如此，总的趋势一直是喜人的。尽管许多物理学家————如果不是全部的话———一开始曾认为量子力学扑朔迷离的本性必定会消除实用量子计算技术面临的难以捉摸而又根深蒂固的障碍，但已经进行的深刻而广泛的理论研究却尚未能造就一台实实在在的机器。 那么，量子计算机的研究热潮到底意味着什么？计算技术的历史表明，总是先有硬件和软件的突破，然后才出现需要由它们解决的问题。或许，到我们需要检索那些用普通计算机耗时数月才能查完的庞大数据库时，量子计算机才将会真正开始投入运行。研究将能取代电子计算机的技术并非易事。毕竟，采用标准微处理器技术的并行计算机每隔几年都会有长足的进步。因此，任何要想取代它的技术必须极其出色。不过，计算技术领域的进步始终是十分迅速的，并且充满了意想不到的事情。对未来的预测从来都是靠不住的，事后看来，那些断言“此事不可行”的说法，才是最最愚蠢的。 除了超级计算机外，未来计算机还会在哪些方面进行发展呢？多媒体技术 多媒体技术是进一步拓宽计算机应用领域的新兴技术。它是把文字、数据、图形、图像和声音等信息媒体作为一个集成体有计算机来处理，把计算机带入了一个声、文、图集成的应用领域。多媒体必须要有显示器、键盘、鼠标、操纵杆、视频录象带／盘、摄象机、输入／输出、电讯传送等多种外部设备。多媒体系统把计算机、家用电器、通信设备组成一个整体由计算机统一控制和管理。多媒体系统将对人类社会产生巨大的影响。网络 当前的计算机系统多是连成网络的计算机系统。所谓网络，是指在地理上分散布置的多台独立计算机通过通信线路互连构成的系统。根据联网区域的大小，计算机网络可分成居域网和远程网。小至一个工厂的各个车间和办公室，大到跨洲隔洋都可构成计算机网。因特网将发展成为人类社会中一股看不见的强大力量－－它悄无声息地向人们传递各种信息，以最快、最先进的手段方便人类的工作和生活。现在的因特网发展有将世界变成“地球村”的趋势。 专家认为PC机不会马上消失，而同时单功能或有限功能的终端设备（如手执电脑、智能电话）将挑战PC机作为计算机革新动力的地位。把因特网的接入和电子邮件的功能与有限的计算功能结合起来的“置顶式”计算机如网络电视将会很快流行开来。单功能的终端最终会变得更易应用智能化计算机 我们对大脑的认识还很肤浅，但是使计算机智能化的工作绝不能等到人们对大脑有足够认识以后才开始。使计算机更聪明，从开始就是人们不断追求的目标。目前用计算机进行的辅助设计、翻译、检索、绘图、写作、下棋、机械作业等方面的发展，已经向计算机的智能化迈进了一步。随着计算机性能的不断提高，人工智能技术在徘徊了50年之后终于找到了露脸的机会，世界头号国际象棋大师卡斯帕罗夫向“深蓝”的俯首称臣，让人脑第一次尝到了在电脑面前失败的滋味。人类从来没有像今天这样深感忧惧，也从来没有像今天这样强烈地感受到认识自身的需要。 目前的计算机，多数是冯·诺依曼型计算机，它在认字、识图、听话及形象思维方面的功能特别差。为了使计算机更加人工智能化，科学家开始使计算机模拟人类大脑的功能，近年来，各先进国家注意开展人工神经网络的研究，向计算机的智能化迈出了重要的一步。 人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：具有自学功能。六如实现图象识别时，只要线把许多不同的图象样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学功能，漫漫学会识别类似的图像。自学功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供同经济预测、市场预测、效益预测、其前途是很远大的。 具有联想储存功能。人的大脑是具有两厢功能的。如果有人和你提起你幼年的同学张某某。，你就会联想起张某某的许多事情。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。 具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。 人工神经网络是未来为电子技术应用的新流域。智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼机与作为智能外围的人工神经网络的结合。 人们普遍认为智能计算机将像穆尔定律（1965年提出的预测半导体能力将以几何速度增长的定律）的应验那样必然出现。提出这一定律的英特尔公司名誉董事长戈登·穆尔本人也同意这一看法，他认为：“硅智能将发展到很难将计算机和人区分开来的程度。”但是计算机智能不会到此为止。许多科学家断言，机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和霍金的智慧之和。霍金认为，就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计计算机一样，智能机器将创造出性能更好的计算机。最迟到下个世纪中叶（而且很可能还要快得多），计算机的智能也许就会超出人类的理解能力。什么是计算机语言计算机语言的种类非常的多，总的来说可以分成机器语言，汇编语言，高级语言三大类。 电脑每做的一次动作，一个步骤，都是按照以经用计算机语言编好的程序来执行的，程序是计算机要执行的指令的集合，而程序全部都是用我们所掌握的语言来编写的。所以人们要控制计算机一定要通过计算机语言向计算机发出命令。 计算机所能识别的语言只有机器语言，即由0和1构成的代码。但通常人们编程时，不采用机器语言，因为它非常难于记忆和识别。 目前通用的编程语言有两种形式：汇编语言和高级语言。 汇编语言的实质和机器语言是相同的，都是直接对硬件操作，只不过指令采用了英文缩写的标识符，更容易识别和记忆。它同样需要编程者将每一步具体的操作用命令的形式写出来。汇编程序通常由三部分组成：指令、伪指令和宏指令。汇编程序的每一句指令只能对应实际操作过程中的一个很细微的动作，例如移动、自增，因此汇编源程序一般比较冗长、复杂、容易出错，而且使用汇编语言编程需要有更多的计算机专业知识，但汇编语言的优点也是显而易见的，用汇编语言所能完成的操作不是一般高级语言所能实现的，而且源程序经汇编生成的可执行文件不仅比较小，而且执行速度很快。 高级语言是目前绝大多数编程者的选择。和汇编语言相比，它不但将许多相关的机器指令合成为单条指令，并且去掉了与具体操作有关但与完成工作无关的细节，例如使用堆栈、寄存器等，这样就大大简化了程序中的指令。同时，由于省略了很多细节，编程者也就不需要有太多的专业知识。 高级语言主要是相对于汇编语言而言，它并不是特指某一种具体的语言，而是包括了很多编程语言，如目前流行的VB、VC、FoxPro、Delphi等，这些语言的语法、命令格式都各不相同。 高级语言所编制的程序不能直接被计算机识别，必须经过转换才能被执行，按转换方式可将它们分为两类: 解释类：执行方式类似于我们日常生活中的“同声翻译”，应用程序源代码一边由相应语言的解释器“翻译”成目标代码(机器语言)，一边执行，因此效率比较低，而且不能生成可独立执行的可执行文件，应用程序不能脱离其解释器，但这种方式比较灵活，可以动态地调整、修改应用程序。 编译类：编译是指在应用源程序执行之前，就将程序源代码“翻译”成目标代码(机器语言)，因此其目标程序可以脱离其语言环境独立执行，使用比较方便、效率较高。但应用程序一旦需要修改，必须先修改源代码，再重新编译生成新的目标文件(＊ .OBJ)才能执行，只有目标文件而没有源代码，修改很不方便。现在大多数的编程语言都是编译型的，例如Visual C＋＋、Visual Foxpro、Delphi等。
说起爱因斯坦，大家对他的评价都是天才、优秀科学家。然而正是因为异于常人的表现，让这位天才，在死后还不能安息，被人以科学的名义“窃取”大脑，拿来做研究。1955年4月18号，爱因斯坦死于大动脉爆裂，负责尸检的是一位病理学家Harvey哈维，在没有经过家属同意的情况下，他把爱因斯坦的大脑和眼球偷偷取出来了，理由是像爱因斯坦这样聪明的人不拿来做研究的话，就太可惜了。
这一消息很快被纽约时报报道，爱因斯坦的家人和粉丝知道后非常生气。引起了众怒的哈维不仅丢了工作，还跟妻子离了婚。最后，他带着大脑独自离去，离去前信誓旦旦的表示会公布研究结果。结果，40多年过去了，杳无音讯。
后来被记者找到时发现，他生活窘迫，对大脑的研究也一直没有进展。而爱因斯坦的大脑被切成了240小片，被包埋在火棉胶里，又浸泡在福尔马林中保存起来。截至到今天，关于爱因斯坦大脑研究的论文报道都是寥寥无几，有发现说，虽然爱因斯坦的大脑IQ高于常人，但他大脑的尺寸比其他成年男性的大脑的要小一点。
另一项发现是，他的大脑上负责数学和空间推理的顶叶比常人要大15%。但这些发现都不能解释，爱因斯坦为何是一位天才。随着时间的流逝，哈维取脑事件渐渐淡出了人们的视线。哈维也将剩余的大脑切片捐给了普林斯顿医院。至于爱因斯坦的眼球，曾经有传言说一位明星愿意出5百万美元（约合人民币3200万元）收购，哈维却否认有这件事。 事实的真相到底是怎样的，估计只有当事人知道了。
问题一：研究对象与研究内容的区别是什么？ 3、进行学术交流和科研成果推广的重要形式。（跨越时空）4、深化原有研究成果、提高自己研究水平、发展自己的研究能力的又一次重要实践活动。二、研究报告的类型和结构（一）类型1、实证性研究报告2、文献性研究报告3、理论性研究报告（二）结构题目、署名、内容提要和关键词、前言、正文、结论、注释和参考文献、附录1、实证性研究报告：如教育调查报告、实验报告、经验总结报告等。主要是用事实说明问题，材料力求具体典型，翔实可靠、格式规范。这类报告要求通过有关资料、数据及典型事例的介绍和分析，总结经验，找出规律，指出问题，提出建议。这种研究报告既注重理论，又重视实践，往往跟接触性的研究方法有关。2、文献性研究报告：主要以文献情报资料作为研究材料，以非接触性研究方法为主，以文献的考证、分析、比较、综合为主要内容，着重研究教育领域某一方面的信息、进展、动态，以述评、综述类文章为主要表达形式。一般在教育史学、文献评论研究中用得较多。3、理论性研究报告：狭义上的论文。以阐述对某一事物、某一问题的理论认识为主要内容，重在研究对象本质及规律性认识的研究。独特的看法、创新的见解、深刻的哲理、严密的逻辑和个性化的语言风格是其内在特点。理论性研究报告没有实证研究过程，因此对研究者的逻辑分析能力和思维水平有较高的要求，同时还要具有较高的专业理论素养。论文有三个最基本的要素：一为论题，即真实性将被验证(论证)的命题、观点。论题的主要来源就是研究课题提出的假设及研究对假设验证的结果。论文最终是要论证论题的真实性而提出明确的论点。二为论据，即证明论题真实性的依据。论据的来源应该是研究过程所获得的信度、效度高的事实材料包括定性和定量的材料。三为论证，即以论据证明论题的论述过程。论证是文章的结构层次、材料组织的逻辑性和严密性、文章思想观点的正确性和科学性与深刻性、语言表达的准确性、有效性和技巧等各方面的综合体现。论文与实证性研究报告有区别，它一般将科研工作中最主要，最精彩和具有创造性的内容和结果加以提炼，用较简明精炼的语言加以表达，论文不包括过多的具体研究方法和过程，而更强调内容的创新和学术价值。任何研究课题的成果都可以用论文来表达。三、写作内容和要求（一）题目1、题目的内容类型、定位、作用2、写作要求标题要准确标题要新颖题式可多样标题要简洁（二）署 名1、署名的方式集体署名个人署名2、署名的规则贡献大小：提出研究设想、承担研究工作、解决关键问题。惯例（三）内容提要和关键词（四）前言（三）内容提要关键词1、内容摘要：中心内容、结构及主要论点和评述；要求重点突出，内容精练，观点明确、一般不用第一人称，以200---300字为宜。学术论文也不宜超过1000字，有关刊物要有中英文摘要。2、关键词：必须是规范科学的名词术语，一般每篇文章有3~5个关键词（主题词）。属于支柱性概念。（四）前言1、内容：问题的由来；文献综述：课题的界定（概念术语的解释）及问题的陈述；课题研究的理论意义和实践意义。2、写作要求：课题阐述要清楚准确，中心突出；客观公正、科学准确评价他人的研究成果；简明扼要介绍课题研究的动机和意义。（五）正文1、内容：它必须对研究的内容和方法进行全面的阐述和论证，对研究过程中所获取的资料进行全面系统的整理和分析，通过图表、统计结果及文献资料，或以纵向的发展过程，或横向类别分析提出论点、分析论据，进行论证。研究报告又分：1、研究的对象和方法 2、研究的内容和假设 3、研究的步骤及过程 4、研究结果的分析与讨论：研究报告的重点部分。A. 结果的定性定量分析，B.研究结果的讨论 。结果......>> 问题二：什么是论文的研究对象? 10分 论文需要有一个主体 ，也就是说你研究的论文是针对哪个群体或人或物来研究的，这就是研究对象 问题三：求助，论文研究对象是什么 比如你的论文主题是 教师自我评价研究，那研究对象 就是教师， 你的论文题目是学生的学习态度研究，那研究对象就是学生 问题四：天文学主要研究对象是什么？ 天文学(Astronomy)是研究宇宙空间天体、宇宙的结构和发展的学科。内容包括天体的构造、性质和运行规律等。主要通过观测天体发射到地球的辐射，发现并测量它们的位置、探索它们的运动规律、研究它们的物理性质、化学组成、内部结构、能量来源及其演化规律。天文学是一门古老的科学，自有人类文明史以来，天文学就有重要的地位。随着人类社会的发展，天文学的研究对象从太阳系发展到整个宇宙。现在天文学按研究方法分类已形成天体测量学、天体力学和天体物理学三大分支学科。按观测手段分类已形成光学天文学、射电天文学和空间天文学几个分支学科。 此外，我个人认为，天文学包含了一切，因为地球也是天体！！！ 问题五：数据结构的主要研究对象是什么？ 数据结构与算法课程在计算机科学中是一门综合性的专业基础课。在计算机科学中，数据结构与算法不仅是一般程序设计的基础，而且还是设计和编译程序、操作系统、数据库系统及其他系统程序和大型应用程序的重要基础。 数据结构与算法主要研究内容有：数据的逻辑结构，即数据关系之间的逻辑关系；数据的存储结构，即数据的逻辑结构在计算机中的表示；操作算法，即插入、删除、修改、查询、排序等。 问题六：调查对象和研究对象的区别是什么 调查是取证，研究是探讨，意义截然不同 问题七：统计学的研究对象是什么 统计学的研究对象是指统计研究所要认识的客体。一般来说，统计学的研究对象是客观现象总体的数量特征和数量关系，以及通过这些数量方面反映出来的客观现象发展变化的规律性。 统计学研究对象的特点： 数量性。数量性是统计学研究对象的基本特点，因为，数字是统计的语言，数据资料是统计的原料。一切客观事物都有质和量两个方面，事物的质与量总是密切联系、共同规定着事物的性质。没有无量的质，也没有无质的量。一定的质规定着一定的量，一定的量也表现为一定的质。但在认识的角度上，质和量是可以区分的，可以在一定的质的情况下，单独地研究数量方面，通过认识事物的量进而认识事物的质。因此，事物的数量是我们认识客观现实的重要方面，通过分析研究统计数据资料，研究和掌握统计规律性，就可以达到我们统计分析研究的目的。例如，要分析和研究国民生产总值，就要对其数量、构成及数量变化供势等进行认识，这样才能正确地分析和研究国民生产总值的规律性。 总体性。统计学是以客观现象总体的数量作为自己的研究对象的。统计学研究对象是自然、社会经济领域中现象总体的数量方面，即统计的数量研究是对总体普遍存在着的事实进行大量观察和综合分析，得出反映现象总体的数量特征和资料规律性。自然、社会经济现象的数据资料和数量对比关系等一般是在一系列复杂因素的影响下形成的。在这些因素当中，有起着决定和普遍作用的主要因素，也有起着偶然和局部作用的次要因素。由于种种原因，在不同的个体中，它们相互结合的方式和实际发生的作用都不可能完全相同。所以，对于每个个体来说，就具有一定的随机性质，而对于有足够多数个体的总体来说又具有相对稳定的共同趋势，显示出一定的规律性。统计研究对象的总体性，是从个体的实际表现的研究过渡到对总体的数量表现的研究的。研究总体的统计数据资料，不排除对个别事物的深入调查研究，但它是为了更好地分析研究现象总体的统计规律性。 变异性。统计研究对象的变异性是指构成统计研究对象的总体各单位，除了在某一方面必须是同质的以外，在其他方面又要有差异，而且这些差异并不是由某种特定的原因事先给定的。就是说，总体各单位除了必须有某一共同标志表现作为它们形成统计总体的客观依据以外，还必须要在所要研究的标志上存在变异的表现。否则，就没有必要进行统计分析研究了。 例题1：社会经济统计的研究对象是（）。 A）抽象的数量关系B）社会经济现象的规律性 C）社会经济现象的数量特征和数量关系D）社会经济统计认识过程的规律和方法 分析：统计学的研究对象是客观现象总体的数量特征和数量关系，以及通过这些数量方面反映出来的客观现象发展变化的规律性。所以，正确答案是C。 问题八：马克思主义的研究对象和主要内容是什么 马克思主义基本原理的研究对象是:人类社会发展规律和人类解放的科学。这个规定体现了马克思主义的真理性与价值性的统一,具有思想的完整性和与时俱进的特点,体现了马克思主义阶级性和社会性的统一。马克思主义基本原理的内容包括马克思主义世界观、方法论、人类社会发展的一般规律、资本主义社会的特殊规律、社会主义社会的特殊规律、人的发展与人类解放规律、共产主义与人类未来等七大部分。贯穿马克思互义基本原理内容的主线是人类社会的发展规律。 问题九：系统工程的研究对象是什么？ 应该很广泛，比如经济，军事，社会领域等等，主要针对大系统吧
研究对象，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，多少字呢 ？ 我还是可以给 您的，
研究对象是从研究目标到研究内容的过渡。
研究对象是指对客观事物和现象的调查、考察所得观测资料以及有关文献资料数据。通过专门的研究方法为对研究对象进行分析、综合、概括、通过归纳、演绎、类比，提出某种新的理论和新的见解。
我们都知道，研究目标是悬空的，而研究内容是要落地的，否则研究思路、方法就没法写。很多人认为，研究思路、方法就不是研究内容吗？三个部分不都是在写研究什么吗？
其实，这些部分的侧重点是有明显区别的，我们在写作时需要仔细分析目标、内容、思路、方法之间的不同以及逻辑关系，不能各部分都写成“我要做什么”，否则整个课题申请书都是在重复。
具体来讲，研究目标是指课题研究在两年、三年之后要实现什么，所以讲是悬空的；研究内容是立项之后马上要展开的，所以应该落地。
脑出血会变植物人吗？会有哪些风险？脑出血会变植物人。不会有风险。关于胆固醇与脑出血之间的关系存在不同的观点。一项基于人群的病例对照研究表明，高胆固醇血症是脑出血的低风险，提示高胆固醇血症是脑出血的保护因素。染色不会增加脑内出血的风险。脑疾病如微动脉瘤或微血管瘤，其他包括脑血管畸形、脑膜动静脉畸形、淀粉样脑血管病、囊性血管瘤、颅内静脉血栓形成、特异性动脉炎、，真菌性动脉炎、烟雾病和血液解剖变异、血管炎和肿瘤。
脑出血，也称为脑内出血，是指脑血管破裂，血液流入大脑形成血肿。患有这种疾病的人通常患有高血压、糖尿病和高脂血症等基本的“三高”疾病。同时，情绪压力和兴奋等外部因素也会共同作用。如果健康人只是用力的话，脑内出血实际上是由于血液过多流入颅腔血管并侵入大脑而引起的出血。脑内出血可分为两类：脑实质出血和蛛网膜下腔出血。蛛网膜下腔出血更为常见，大多数由脑动脉瘤破裂引起。
颅内出血在我国是一种高发疾病，研究表明，脑出血致残率和死亡率都很高，给家庭和社会带来了很大的负担，脑出血的发病年龄越来越年轻，脑出血的发病率远低于脑梗死，但前者的死亡率远高于后者。脑出血更常见的原因是长期高血压引起的动脉硬化。当大脑小动脉长期受高血压影响时，可能发生慢性损伤破裂；因此，如何稳定地控制血压是预防脑出血最重要的因素。
临床上，脑血管疾病在季节变化中尤其常见，如春季、夏季、秋季和冬季。季节性变化和外部温度的变化可能影响人类神经内分泌的正常代谢、血液粘度的改变、血浆纤维蛋白和肾上腺素的增加。颅内出血是指大脑运动异常中非创伤性血管破裂引起的出血，占所有时间的20%-30%，急性同期死亡率为30%-40%。颅内出血是一种非常严重的脑部疾病，如果发生，将对每个人造成难以想象的伤害。
说起爱因斯坦，大家对他的评价都是天才、优秀科学家。然而正是因为异于常人的表现，让这位天才，在死后还不能安息，被人以科学的名义“窃取”大脑，拿来做研究。1955年4月18号，爱因斯坦死于大动脉爆裂，负责尸检的是一位病理学家Harvey哈维，在没有经过家属同意的情况下，他把爱因斯坦的大脑和眼球偷偷取出来了，理由是像爱因斯坦这样聪明的人不拿来做研究的话，就太可惜了。
这一消息很快被纽约时报报道，爱因斯坦的家人和粉丝知道后非常生气。引起了众怒的哈维不仅丢了工作，还跟妻子离了婚。最后，他带着大脑独自离去，离去前信誓旦旦的表示会公布研究结果。结果，40多年过去了，杳无音讯。
后来被记者找到时发现，他生活窘迫，对大脑的研究也一直没有进展。而爱因斯坦的大脑被切成了240小片，被包埋在火棉胶里，又浸泡在福尔马林中保存起来。截至到今天，关于爱因斯坦大脑研究的论文报道都是寥寥无几，有发现说，虽然爱因斯坦的大脑IQ高于常人，但他大脑的尺寸比其他成年男性的大脑的要小一点。
另一项发现是，他的大脑上负责数学和空间推理的顶叶比常人要大15%。但这些发现都不能解释，爱因斯坦为何是一位天才。随着时间的流逝，哈维取脑事件渐渐淡出了人们的视线。哈维也将剩余的大脑切片捐给了普林斯顿医院。至于爱因斯坦的眼球，曾经有传言说一位明星愿意出5百万美元（约合人民币3200万元）收购，哈维却否认有这件事。 事实的真相到底是怎样的，估计只有当事人知道了。
这个应该没有什么特别的结论吧，只不过是因为爱因斯坦他的一些思维比我们更厉害而已
总的来说就是爱因斯坦的智商比较高，脑回路的阻碍比较少而已
为了理解为什么这么多不缺乏智商，受过良好教育，并且足够努力的人，他们的成就比获得诺贝尔奖的人差得多？经过反复统计，科学界普遍有两种看法：一种解释是，智商或解决问题中显示出的智慧和真正的智慧并非完全线性相关。另一个解释是，天才的大脑与我们普通人的大脑明显不同，也就是说，它们是天生的。
您和我不仅关心这个问题，全世界的科学家也都想知道答案。找到这个答案的直接方法是找到一个超级天才的大脑来研究它。 1955年。一位医生得到了机会。他的名字叫托马斯·哈维。那年，伟大的科学家爱因斯坦去世。他的尸体被停在普林斯顿大学医学院，哈维恰好是负责爱因斯坦的医院医生之一。哈维采取了非常惊人的举动。他利用自己的作品偷走了这个天才的大脑。经过消毒处理后，他做了240切片，并将其保存下来以研究天才的大脑与普通人有什么不同。
当然，这件事不能从联邦调查局隐瞒。他们一直在追捕他们，但联邦调查局只是想秘密保护哈维和爱因斯坦的大脑。爱因斯坦的儿子知道这件事当然很生气，但是在哈维的解释之后，他仍然原谅了哈维，但提出了一项要求，即研究结果必须在世界一流的杂志上发表。从那一刻起，世界一直在等待哈维的研究成果。遗憾的是，哈维一生都在研究，而爱因斯坦的大脑与普通人之间没有任何区别。令我们更失望的是，提出相对论的天才仅重1,230克，远低于普通人的1,400克。尽管他的大脑有更多的苏尔奇，但这还不是判断天才的直接证据。
直到1980年，哈维承受着巨大的压力，担心自己一生中无法完成爱因斯坦大脑研究的艰巨任务，因此他决定让世界各地的科学家参与这项研究。每个人都拿起高火柴火，许多人参加了。人们不仅容易产生结果，而且他们也有不同的意见。 1999年，加利福尼亚大学的科学家发现，爱因斯坦大脑中的神经胶质细胞多于数学。有许多具有物理功能的神经元细胞。然而，医学上的共识是神经元细胞在人类思维中起主要作用，而角质形成细胞仅起辅助作用。因此，这一发现被医学界所鄙视。后来，加拿大科学家发现，埃斯坦的脑洞很大，也就是说，他的颅骨和大脑上部空间更大。尽管在开玩笑时，我们总是说脑孔是敞开的，但每个人都知道，脑孔实际上不一定与智力有关。
论文的国外参考文献可以在以下网站查找：
一、seek68文献馆
大型中外文献数据库整合，覆盖全科。
二、EBSCO
共收集了4000多种索引和文摘型期刊和2000多种全文电子期刊。该公司含有Business Source Premier （商业资源电子文献库）、Academic Search Elite（学术期刊全文数据库）等多个数据库。涉及社会科学、人文、教育、计算机科学、工程、物理、化学、艺术、医学等。
三、OCLC FirstSearch
是大型综合的、多学科的数据库平台，基本组数据库包共有13个子数据库，涉及广泛的主题范畴，覆盖所有领域和学科，所有信息来源于全世界知名图书馆和知名信息提供商。
四、Taylor & Francis
出版集团拥有200多年丰富的出版经验，作为世界领先的学术性期刊、图书、电子书及参考工具书出版社之一，出版的内容遍及人文、社会科学、行为科学、科学技术和医学等各个领域。
五、John Benjamins
电子期刊目前收录90多种学术期刊，重点聚焦语言学、文学和心理学等研究领域。
六、NetLibrary
是世界上向图书馆提供电子图书的主要提供商。
七、Blackwell
出版公司是世界上最大的期刊出版商之一。它所出版的学术期刊在科学技术、医学、社会科学以及人文科学等学科领域享有盛誉。
八、springer
Springer期刊的学科范围包括：行为 科学、生命科学、商业与经济、化学和 材料科学、计算机科学、地球和环境科 学、工程学、人文社会科学和法律等。
谷歌学术是一个可以免费搜索外文学术文章的搜索引擎，包括了世界上绝大部分出版的学术期刊，谷歌学术可了解有关某一领域的学术文献；了解某一作者的著述，并提供书目信息（引用时必需的图书出版信息或期刊论文的刊名、刊期信息）。部分文献可直接下载。
Elsevier（sciencedirect）是荷兰一家全球著名的学术期刊出版商，每年出版大量的学术图书和期刊，大部分期刊被SCI、SSCI、EI收录，是世界上公认的高品位学术期刊。
Web of Science是获取全球学术信息的重要数据库，它收录了全球13000多种权威的、高影响力的学术期刊，内容涵盖自然科学、工程技术、生物医学、社会科学、艺术与人文等领域。Web of Science 包括著名的三大引文索引数据库(SCI、SSCI、A&HCI)。
Wiley Online Library为全学科期刊全文数据库，出版物涵盖学科范围广泛——包括化学、物理学、工程学、农学、兽医学、食品科学、医学、护理学、口腔医学、生命科学、心理学、商业、经济学、社会科学、艺术、人类学等多个学科大约1600多种期刊，以及很多其它重要的跨学科领域的期刊。
SpringerLink是全球最大的在线科学、技术和医学(STM)领域学术资源平台。Springer 的电子图书数据库包括各种的Springer图书产品，如专著、教科书、手册、地图集、参考工具书、丛书等。具体学科涉及：数学、物理与天文学、化学、生命科学、医学、工程学、计算机科学、环境科学、地球科学、经济学、法律。
ProQuest商业信息、学术研究、应用科技数据库涉及商业管理、社会与人文科学、科学与技术、金融与税务、医药学等广泛领域。提供期刊、报纸、参考书、参考文献、书目、索引、地图集、绝版书籍、记录档案、博士论文和学者论文集等各种类型的信息服务，其中ProQuest Dissertations & Theses Global（PQDT Global）是目前世界上规模最大、使用最广泛的博硕士论文数据库。
PubMed 是一个免费的搜寻引擎，提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要的数据库。它的数据库来源为MEDLINE。其核心主题为医学，但亦包括其他与医学相关的领域，像是护理学或者其他健康学科。提供指向全文提供者（付费或免费）的链接。
EI在全球的学术界、工程界、信息界中享有盛誉，是科技界共同认可的重要检索工具。涉及领域：机械工程、机电工程、船舶工程、制造技术、矿业、冶金、材料工程、金属材料、有色金属、陶瓷、塑料及聚合物工程等。
IEEE（Institute of Electrical & ElectronicsEngineers）是电气电子工程师协会IEEE和国际工程技术协会IET的全文库。IEEE致力于电气、电子、计算机工程和与科学有关的领域的开发和研究，在太空、计算机、电信、生物医学、电力及消费性电子产品等领域已制定了1300多个行业标准，现已发展成为具有较大影响力的国际学术组织。
百度学术于2014年6月上线，是百度旗下的免费学术资源搜索平台，提供海量中英文文献学术资源，涵盖各类学术期刊、学位、会议论文，部分文献可直接下载。
sci-hub专门免费下载外文文献，但网站经常换域名，有时不稳定，新域名也有卡顿打不开现象，而且没有收录新文献，目前2022年文献基本下不到。
学术文献下载器（wxdown.org)，把海量中外文献数据库资源整合一起，涵盖上面提到的文献数据库，文献资源庞大涉及全科，包括谷歌学术和sci-hub下载不了的文献。适合学校资源不够的高校生或者是单位没有数据库资源的科研人员查阅下载文献资料。
下面分享几个常用的学术网站，可以登陆搜索国内外文献——
1. sci-hub
大名鼎鼎的 sci-hub 是一个由俄罗斯牛人开发的可以下载任意文献杂志的工具，只要输入你想要下载的文献题目、DOI 等信息就可以获取到该文献的真实地址并在线浏览，当然更重要的是可以下载。
2. BASE
BASE 是德国比勒费尔德（Bielefeld) 大学图书馆开发的一个多学科的学术搜索引擎，提供对全球异构学术资源的集成检索服务。它整合了德国比勒费尔德大学图书馆的图书馆目录和大约 160 个开放资源（超过 200 万个文档）的数据。
3. 谷歌学术
免费搜索学术文章的 Google 网络应用。2004 年 11 月，Google 第一次发布了 Google 学术搜索的试用版。该项索引包括了世界上绝大部分出版的学术期刊， 可广泛搜索学术文献的简便方法。
可以从一个位置搜索众多学科和资料来源：来自学术著作出版商、专业性社团、预印本、各大学及其他学术组织的经同行评论的文章、论文、图书、摘要和文章。
4. Library Genesis
Library Genesis 号称是帮助全人类知识无版权传播的计划。网站上论文很多，下载方便，还有很多外文书籍和中文书籍，几乎每天都在更新。这也是一个神奇网站，基本上所有的外文书籍和论文都可以搜到并下载，最近的学术论文也可以下载。
Library Genesis 和 Sci-Hub 可谓患难兄弟，之前都因为爱思唯尔惹上纠纷，而且从 Library Genesis 下载不了的还可以从网页直接链接到 Sci-Hub 下载。
5. 百度学术
涵盖了各类学术期刊，会议论文，旨在为国内外学者提供最好的科研体验。
百度学术搜素可以检索到收费和免费的学术论文，并通过时间筛选，标题，关键字，摘要，作者，出版物，文献类型被引用的次数等细化指标提高检索的精准性。
通过百度学术，都能搜到知网，万方，维普等学术网站的论文，台湾文献的论文也可以收集，其中的一项论文求救功能，相当实用。不过，百度学术只是一个学术信息搜索引擎，如果下载还得到知网等数据库。
6. Cnpiec LINK service
一个方便快捷的查阅国外各类期刊文献的综合网络平台，cnpLINKer 即中国链接服务，目前主要提供约 3600 种外国期刊的目次和文摘的查询检索，电子全文链接及期刊国内馆藏分布查询功能。并时时与国外出版社保持数据内容的一致性和最新性。
7. PMC（PubMed Cenral)
PubMed Central (PMC) 是美国国立卫生研究院提供的一项服务，存档生物医学，生命科学科研文献，PMC 获得 NLM (National Library of Medicine) 的授权，收录存档生物 / 医学文献，免费是 PMC 的核心原则，随着技术的进步，目前文献的数字存储格式可能会淘汰，但 PMC 永久保存了这些内容。NLM 认为数字资料不是用来存储的，持续的应用才是物尽其用，因此免费是 PMC 的一个核心原则。
但是免费并不代表没有版权，资料虽然存储在 PMC，作者和出版商才是版权的拥有者，所有使用 PMC 的用户必须遵守版权声明。
8. 中国知网
知网，是国家知识基础设施的概念，由世界银行于 1998 年提出。CNKI 工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目。由清华大学、清华同方发起，始建于 1999 年 6 月。提供 CNKI 源数据库、外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。
其中综合性数据库为中国期刊全文数据库、中国博士学位论文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要报纸全文数据库和中国重要会议文论全文数据库。
每个数据库都提供初级检索、高级检索和专业检索三种检索功能。高级检索功能最常用。
9. DOAJ
DOAJ（Directory of Open Access Journal），由瑞典的隆德大学图书馆 Lund University Libraries 设立于 2003 年 5 月，DOAJ 的优势在于收录的期刊有着严格的质量控制，包括很多 SCI 收录的期刊。
DOAJ 收录的 OA 期刊数量非常多，属于目前最好的 OA 期刊目录网站。目前 DOAJ 除了查询 OA 期刊外，还可以查询部分期刊的文章内容。
10. Book 系列
Book 系列网站书籍种类丰富，基本专业书籍都可找到免费下载。包括 Bookie、Bookzz、Bookfi 等，（Bookzz、Bookfi 在 Library Genesis 的导航栏有，但是现在貌似打不开了）。均可免费下载文献和书籍，文献下载适合前几年的，书籍就不用说了，超级多！
其中 BookSC 网站（）文献资料多。BookSC 网站截止到今天，已有 278 多万书籍以及 5242 多万文献可以免费下载，大多数是 pdf,djvu,eupb 格式。
下载也很方便，直接搜论文或者文章题目即可，还可将选择地区并设置成中国。BookSC 网站体验很好，搜索后直接点下载就可以了，超级方便！
11. arXiv
arXiv 的亮点是网站上面的文章大多数都是会投稿到学术期刊的文章，投稿作者对文章多半都是保持严谨态度的，只有少部分是一直保持预印本的形式。
目前 arXiv 文章类型主要分为七大类：物理、数学、非线性科学、计算机科学、定量生物学、定量金融学和统计。每个大类下面又分有若干子类，例如物理下面又具体分为：天体物理、凝聚态物理、广义相对论等。文章类型内容分类非常专业和全面。
12. 万方数据库
万方数据库是由万方数据公司开发的，涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库；也是和中国知网齐名的中国专业的学术数据库。整合数亿条全球优质学术资源，集成期刊、学位、会议、科技报告、专利、视频等十余种资源类型，覆盖各研究层次，感知用户学术背景，智慧搜索。致力于帮助用户精准发现、获取与沉淀学术精华。