数学归纳思想在各学段之特点和教学启示
第一章 导论
数学教学论文参考文献
教学论文就是“讨论”和“研究”有关教学问题的文章，属于议论文，具有议论文的一般特点。下面是我收集整理的数学教学论文参考文献范文，希望对您有所帮助！
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其实你随便编个也没人知道当然不能太离谱我记得我当时写的时候还要5本外文参考文献,象我这种四级都过不了的人,只好充分发挥自己的想像能力编造了,结果居然通过了
摘 要 上海市城市轨道交通建设通车10年以来,对城市人口分布的影响逐步显现。通过分析上海市轨道交通1号线沿线主要区的近10年人口数量变动情况,说明轨道交通沿线中心城区是主要人口迁出地区,而沿线的近郊和郊区是主要人口迁入地区。作为人口迁入区的闵行区,新迁入人口主要分布在轨道交通沿线乡镇。城市轨道交通具有引导城市人口从高密度地区向低密度地区迁移分布的重要作用。关键词 城市轨道交通,交通廊道,人口迁移 轨道交通的建设,提高了沿线地域的可达性,进而改变沿线土地的利用类型,影响城市土地利用的空间分布。连接城市中心区与郊区的轨道交通则又是城市空间向外扩张的发展轴,郊区的轨道交通站点能够提高其周边土地的利用价值,促进郊区的城市化发展。而由轨道交通所引起的城市空间在结构和内容上的发展变化,都将影响城市人口流动,改变城市人口密度分布,诱导人们远离城市中心居住[1]。研究轨道交通对城市人口迁移的驱动作用,是研究城市轨道交通对城市发展与环境总体影响的一个重要内容,也是城市人口流动研究的补充。当然,影响城市人口迁移的因素非常复杂,包括社会、经济、政治、文化等多个方面。本文的目的是建立城市轨道交通系统与城市人口迁移的内在联系,证明轨道交通对城市人口分布会产生一定的影响。1 研究背景 基本资料 文中所用到的上海市各区县人口统计资料来自于上海市统计年鉴,其中闵行区各乡镇人口统计数据摘自闵行区统计局编写的《辉煌的成就》一书。人口统计数值表示该年份年末该地区户籍人口数。 上海轨道交通1号线简介 上海市轨道交通1号线是上海市第一条轨道交通线路,该线一期工程自1990年1月19日正式开工建设,1995年4月开始试运营;二期工程(由锦江乐园延伸至莘庄)于1997年7月1日通车;1号线北延伸线于2004年12月28日通车。本文所研究的范围只限于轨道交通1号线上海火车站———莘庄站区段。2 研究内容 上海市市区人口变动情况 本文选取1号线沿线的黄浦区、卢湾区、徐汇区、闵行区作历年的人口数据统计,并以普陀区为对照市区。图1为1号线沿线区域人口变化情况。黄浦区行政区划在过去10年间有所变化。本文所统计的黄浦区人口数为黄浦区和南市区人口总数。1992年以及1992年之前的人口数则包含有原黄浦区浦东部分的行政区域人口。 根据上海市发展历史以及现状,城市区域可分为中心城核心区、中心城边缘区、近郊区和远郊区[2]。黄浦区、卢湾区属于中心城核心区,全区或者大部分在内环线内;普陀区、徐汇区属于中心城边缘区;闵行区则属于近郊区。 中心城核心区人口逐年递减 从图1中可以看出,1993年之后,作为城市中心城核心区的两个区的人口数均呈现逐年递减。1995年轨道交通1号线建成通车之后,由于交通便利,路途花费时间大大减少,使得居住在郊区,工作、娱乐、休闲在市区成为可能。而在这之前,将居住地点尽量安置在繁华中心市区是市民的第一选择。黄浦区人口在1990—1993年间的变动趋势反映了上述情况。黄浦区人口从1993年始逐年减少:1993年户籍人口数为万,密度为65995人/km2;而2002年为万人,密度为50943人/km2,降幅达到。当然,1993年之前黄浦区人口数所表现的增加趋势也有可能是因为当时的黄浦区有部分行政区区域位于浦东,而浦东部分行政区域的户籍人口数逐年增加,并且增加量大于其浦西部分人口数的减少量。卢湾区的户籍人口数也呈现逐年降低的变化规律:在1993年,户籍人口数为万人,人口密度为52224人/km2;到2002年,户籍人口数为万人,人口密度为41465人/km2,降幅达。以上数据说明,轨道交通1号线沿线区域中的上海中心城核心区,户籍人口数逐年降低。 中心城边缘区和近郊区人口逐年增加 中心城边缘区的徐汇区,户籍人口数逐年增加:1993年为万人,人口密度为14008人/km2,2002年为万人,人口密度为16152人/km2,增幅为。近郊区的闵行区的户籍人口数量自1993年起逐年增加,到2002年人口密度增加至1927人/km2,增幅为。可见在地铁沿线区域中的近郊区和中心城边缘区,户籍人口数保持稳定的增加趋势。 普陀区属于中心城边缘区,地理区位与徐汇区相似,但其行政区域中并未建设有地铁线路,而轨道交通3号线在2001年开通,因此在本文所讨论的1990—2002年期间的人口迁移中未表现出较大影响。为此可将普陀区作为徐汇区、闵行区的对照。1988—1992年间,普陀区人口增长较快,从万人增加到万人,增幅为。但从1993年开始,普陀区户籍人口增加趋缓,10年间增加不到4万人,并且在1998和2001年出现户籍人口负增长。可见,在未建设有轨道交通线路的中心城边缘区区域,户籍人口数在近10年间增长缓慢,趋于稳定。在城市人口统计中,常常出现人户分离现象,即已经迁出的人口仍然保留其原居住地的户籍,或者已经迁入的人口并未更改户籍。我国的全国人口普查数据主要为当地常住人口。表2显示了本文研究区域的户籍人口数和人口普查数之间的对比。从表2中不难发现,中心城核心区的黄浦区、卢湾区在1990年时户籍人口数都低于普查人口数,而在2000年时户籍人口数均高于普查人口数。以常住人口考察这两个区的人口变动,在1990—2000年之间,减少量分别为万人和万人。人口减少量大于通过户籍人口数所表示的人口减少量,人口变动幅度更大。同样,徐汇区的人口变动,用人口普查数据表示,其增加量为万人,大于用户籍人口所表示的变动量。由于闵行区在1990年之时并未建区,因此仅有2000年的户籍人口数和第五次人口普查数相比较,其人口普查数大大高于户籍人口数。可以断定,该区的常住人口增量大于户籍人口数增量。普陀区的人口数量变动类似于徐汇区但又有所区别。上海市在近10年来,城市郊区的发展处于城市化阶段,上海中心城边缘区和近郊区不断繁华,因此普陀区的户藉人口数量在1990—2000年间持续增加。若以人口普查的常住人口为标准,则普陀区的增加量小于徐汇区的人口增加量。但是由于人口普查时间处于1990—2000年时间段的端点,不能判别其常住人口在这10年间的增长速度变化。所以,当时未建设轨道交通的普陀区常住人口增量小于轨道交通沿线的徐汇、闵行等区。 综上所述,在轨道交通沿线的上海市区中,中心城核心区的户籍人口数逐年降低,常住人口在10年之间减少量大于户籍人口数的减少量;而相对远离核心区的徐汇区、闵行区则表现出户籍人口数逐年增加的趋势,且2000年的常住人口远大于当年的户籍人口数,其常住人口增加量必定大于户籍人口数增加量。同时,地理区位相似于徐汇区的普陀区表现为户籍人口增加趋缓,且增加量低于徐汇区,也远低于闵行区的户籍人口增加量。 地区人口变动原因分析 地区人口变动有两个因素:①人口自然增长率;②人口机械变动,即迁出人口与迁入人口的对比[3]。就上海市而言,人口自然变动对城市人口数的影响不大,上海市区在1991年就开始出现人口负增长。据资料显示,近10年上海市区的人口自然减少不足15万人。因此,上海市区的户籍人口变动主要是因为迁入迁出人口对比。轨道交通1号线沿线的上海市中心城核心区黄浦区、卢湾区户籍人口数在近10多年来都大幅度下降,人口迁出是其关键原因。徐汇区、闵行区同样处于轨道交通沿线,但作为上海中心城边缘区和近郊区的这两个区域,在近10年中,户籍人口数持续增高,人口迁入是其主要原因。从高密度地区向低密度地区迁移,是轨道交通沿线市区城市人口再分布的主要方向。若以常住人口数衡量,在沿线的这4个行政区中,迁入迁出人口数都大于通过户籍人口数所表现出的迁入迁出人口数,人口从高密度向低密度迁移的表现更为明显。 闵行区乡镇人口变动 1992年新闵行区设立以来,该近郊区的经济建设硕果累累,人民生活水平不断提高,特别是轨道交通1号线沿线区域的城市化水平一直保持较高的增长速度。对此,城市轨道交通的作用可谓功不可没。在轨道交通沿线区域,交通可达性的提高,城市基础建设投资的加大,居住生活环境的改善,都强有力地吸引城市中心区的居民迁移入住。 图2为本文研究的闵行区部分乡镇与轨道交通1号线的区位示意图。图3为这些乡镇近10年来的户籍人口变动情况。轨道交通1号线通过的莘庄镇、梅陇镇保持稳定的人口增长,且增长速度较快:1992—2002年户籍人口增长率分别为和;颛桥镇的人口有所波动,1992—1996年间人口数量比较平稳,1996—1997年间却出现较快增长,2001—2002年间却出现很大的下降。2001年10月,闵行区调整所辖区域的乡镇行政区划,颛桥镇位列其中,因此,较大的波动可能是行政区划的变革所引起。而浦江镇和虹桥镇的户籍人口数基本稳定在一定的数值范围内,前者在9万～万人之间,虹桥镇户籍人口在2万～3万人之间。在城市轨道交通通过提高沿线地域的可达性来提高沿线土地的利用价值、带动沿线区域的城市化进程中,沿线区域的人口集聚程度主要还表现在非农业人口数量的提高。图4反映了上述乡镇的非农业人口数量的变动。莘庄镇和梅陇镇非农业人口数量从1992年起高速增长,到2002年分别从23224人和14642人增加到71172人和65942人,增长率分别达到了和。从变化曲线图中可以看到,它们的增长速率相当,并且到2002年止依旧保持较高速度的人口增长率。其它3个镇则表现出与莘庄、梅陇不同的变动状况:颛桥镇和浦江镇的非农业人口以缓慢的速度增长,10年间的增加量不足1万人;而虹桥镇的人口变化在10年间有所起伏,1996年之后以较低的增长速率持续增加。 非农业人口数量高速增长的莘庄镇和梅陇镇都位于轨道交能1号线沿线,这说明轨道交通能够加大非农业人口的集聚。在轨道交通1号线沿线区域,建成有大量的住宅区,并以轨道交通1号线为一条城市扩展的轴线,住宅区不断的向外沿辐射扩展。正因为此,距离轨道交通1号线终点站不远的颛桥镇,非农业人口的增长速度略大于浦江镇和虹桥镇(这两个镇的非农业人口增长比较缓慢)。虹桥镇可能是因为城市化进程已经接近或达到完成阶段,因此变化量不大。浦江镇位于黄浦江以东,所辖区划面积较大,而非农业人口仅占全镇人口的,城市化水平较低;同时,浦江镇距离城市轨道交通较远,并未受到轨道交通系统建成通达之后的有利影响。所以该镇的城市化进程缓慢与其可达性较低有一定关系。 通过上述对闵行区部分乡镇人口变动以及乡镇区位与轨道交通线路相对位置的分析可知,城市郊区的轨道交通对沿线区域人口具有集聚效应,轨道交通的通达有利于加快该区域城市化进程。3 结论 上海第一条城市轨道交通线自1995年通车以来,对城市人口的迁移作用非常明显。在上海城市发展过程当中,轨道交通的建设对于改变城市人口密度分布,引导城市人口从中心城区向城市近郊区迁移具有重要作用。本文通过对上海市轨道交通1号线沿线区域的人口变动分析,可以得出以下结论:(1) 轨道交通线路通达的上海市中心城核心区是主要的人口迁出地区;(2) 轨道交通线路通达的近郊区和郊区是主要的人口迁入地区;(3) 近10年来,轨道交通改善了郊区的可达性,大大促进人口从高密度区域向低密度区域持续迁移。参考文献1 秦应兵,杜 文.城市轨道交通对城市结构的影响因素分析.西南交通大学学报,2000(6):284～2872 高向东,江取珍.对上海人口分布变动和郊区化的探讨.城市人口,2002,26(1):66～693 彭镇伟,路建普.上海城市人口布局优化研究.城市规划汇刊,2002(2):21～26
人口迁移、流动是指人口在空间的移动。人口迁移、流动是一种社会经济现象，人口迁移、流动的加剧是伴随着经济发展而来的，它与经济发展相互作用，相互促进。由于人口迁移对人口分布的宏观格局影响很大，同时人口省际迁移是平衡地区生产力布局的重要途径，对几十年来我国的工业、城镇布局、区域开发都产生了深远影响，因此受到特别的注意。１９８６年，中国社会科学院人口所首次在１６个省的７４个城镇进行了人口迁移抽样调查，这次调查涉及２５５３８户共计１００２６７人，代表了４３５０万城市居民。但由于调查仅局限在城市区域，而且给定的暂时性迁移范围不够完整，使得已在城镇生活超过一年的暂时性迁移者被划为永久性迁移者，从而低估了暂时性迁移人口总数。继这次人口迁移抽样调查后不久，１９８７年国家统计局在全国范围内进行了１％人口抽样调查，其中包括了关于人口迁移的项目，取得了比较有代表性的、较为系统的人口迁移数据。１９９０年进行的第四次人口普查与前三次人口普查相比的一个重大改进也是首次在人口普查的调查表上增列了１９８５－１９９０年间的迁移人口，并记录了迁移发生的９种原因。这三次调查，尤其是１９９０年第四次人口普查数据为我们深入认识我国人口迁移特点、发展趋势及对社会经济发展可能产生的影响、验证已有的分析结论提供了有利的条件和有力的论据。一、近年我国人口迁移的原因在过去的几十年中，我国的人口迁移和流动由于受到严格控制而处于抑制状态，人口的意愿性迁移一直很低，虽然在５０－７０年代也曾有过大量的人口迁移活动，但均为行政调动为主的迁移，如５０年代政府有组织地移民支援边疆省份，６０年代知识青年上山下乡运动及他们在７０年代末的大量返城等。８０年代是我国人口迁移特征纷繁变化的一个重要时期。自８０年代以来，随着我国经济的改革开放和社会主义市场经济体系逐步建立和完善，从根本上改变了我国长期以来形成的城乡之间、地域之间封闭、半封闭的人口分布局面，人口迁移与流动日益增多，计划迁移的比重不断下降。据１９８７年人口抽样调查资料，我国１９８２－１９８７年跨市镇县的迁移人数为每年平均仅有３６３万，而据第四次人口普查资料的推算结果，在１９８５－１９９０年间已增加到年均１０５３万人。流动人口的增长也很迅速。以北京、天津、上海、广州、沈阳５大城市为例，１９８４－１９８８年流动人口总量由２５０万人上升到５３６万人，增长１１４％。人口迁移流动作为一种社会经济现象，是多种因素综合作用的结果。８０年代以来，我国人口迁移与流动剧增的主要原因有以下几个方面：从宏观角度讲：（１）首先是改革为人口迁移、流动创造了一个较为宽松的环境。农村推行的联产承包责任制及农业内部结构的进一步调整，使农村释放出大量富裕劳动力；各种限制人口迁移、流动政策的放宽、松动，使人口迁移、流动具有了客观可能，自发迁移大量增加。（２）经济发展是人口迁移流动加速的动力，由于各地区之间经济发展速度快慢不一，水平各异，致使各地区人均收入差异较大。这种地区经济发展的不平衡及其较大的利益差别，使经济较发达地区对经济欠发达地区的劳动力产生了吸引力。（３）在六、七十年代生育高峰出生的人口现在正值升学、就业、结婚年龄，是迁移的高峰年龄段。从微观角度讲，务工经商的经济型动因是促成省际迁移最直接的影响因素。我们将１９９０年第四次人口普查所列出的迁移原因划分为经济型和非经济型两类。经济型迁移包括工作调动、分配录用、务工经商；非经济型迁移包括婚姻迁入、随迁家属、投亲靠友、学习培训和退休退职。在一个封闭落后的自然经济结构中，仅有一些伴随社会生活而产生的迁移流动如婚姻迁移等，而随着经济的发展和走向开放，与经济活动有关的人口迁移与流动迅速增长，在总迁移中所占比重将不断提高。我国近年来人口迁移原因构成的变化正反映出这一趋势。１９８５－１９９０年，我国省际人口迁移中经济型迁移人口占４２．９９％，非经济型迁移人口比重为５７．０１％。经济型迁移比重比８０年代前期（１９８２－１９８７年）的３３．９０％上升了９．０９个百分点，其中属务工经商的达８５６万人，占２５．０９％，比８０年代前期上升了１７．７个百分点，务工经商已从８０年代前期的第６位迁移原因跃居为首位，地位十分突出（见表１）。除务工经商外，１９８５－１９９０年我国省际人口迁移的主要原因还有婚姻迁入、学习培训。而８０年代前期引起人口迁移的前３位原因分别是工作调动、随迁家属、婚姻迁入。
英语专业毕业论文教学大纲 一、毕业设计（论文）工作的目的 1、培养学生综合运用所学的英语语言及文化方面的知识（基础课、技术基础课、专业课等方面的知识），用英语对英语语法、词汇、英汉翻译、英语文学、语言与文化、商务英语、教学法等方面进行相应的理论及实践的研究与探索。 2、进一步深化和拓展所学的基础知识、专业知识，提高自学能力、理论联系实际的能力和独立工作的能力。 3、对学生进行基本的科研能力训练，培养其开展科学研究工作的初步能力。包括： ◇ 发现问题、分析问题和解决问题的能力； ◇ 收集资料、查阅资料、分析资料、运用资料的能力； ◇ 理论分析、实践应用的能力； ◇ 调查研究、深入分析的能力； ◇ 撰写论文的能力； ◇ 英语语言应用能力，特别是用英语撰写论文、阐述问题的能力。 4、培养学生的创新意识及独立思维、科学探索的能力。 二、毕业论文的选题 论文选题主要集中在：汉英文化对比、文学作品评论、翻译及其比较、科技英语、语言学、应用语言学、语法、外贸及商务英语等，论文写作语言为英语。具体要求如下： 1、题目应尽量结合所学内容，从实际出发； 2、题目难易程度和分量要适当； 3、所选题目应具有一定的理论基础； 4、所选题目应尽量具有一定的实践意义，尽量避免题目过大、内容过空的现象。题目应与导师协商，经毕业论文指导委员会讨论通过，系主任签字后于毕业论文写作前发给学生。 三、毕业论文的时间安排 毕业论文写作工作安排在第八学期，时间为8周。论文指导教师的安排和论文题目的确定开始于第七学期初，分别于9月下旬、11月下旬、12月下旬进行论文的选题检查、中期开题报告资料的收集检查和开题报告及文献综述，为论文写作做好基础工作。 四、毕业论文的内容和工作量 1、按照本科生毕业设计（论文）的规定和撰写规范指导学生的论文写作工作。同时根据英语论文写作的具体要求规定引文、举例、参考文献等的规范。 2、论文应包括选题的目的、意义；国内外的研究综述；问题的提出与分析；结束语等。论文应是一个有内在联系的统一体，论点要正确，要有足够的依据；论点与论据要一致，论据要充分支持论点；要有必要的数据资料；理论、观点、概念要准确、清晰。 3、毕业论文字数在3，500—5000英文单词。 4、毕业论文的具体要求详见《绍兴文理学院本科生毕业设计（论文）的规定和撰写规范》。 五、毕业论文的过程管理 毕业论文写作期间，学生在时间上非常紧，同时又具有较大的时间自主权。为保证毕业论文的质量及论文工作的顺利进行，除要求教师、学生执行学校的有关规定与规范外，还要求： 1、 学生在接到毕业论文写作通知和指导教师的研究方向目录单后，根据自己的研究兴趣选择导师。 2、 学院根据实际情况作相应的调整，并公布指导教师和其指导学生的名单。 3、 学生在落实指导教师后的一周内与指导教师见面，讨论论文的选题。 3、学生接到任务书后的两周内与指导教师见面，讨论对题目的理解、需做的工作、论文写作计划、主要问题与困难等； 2、在论文写作进行至3—4周时，以论文指导委员会对学生的论文写作情况进行中期检查，其中包括：对题目的理解、论文写作工作的完成情况、后续工作的安排。对不合格者给予批评警告，对工作不负责任的教师给予批评，以确保任务的按时完成。该项检查结果将被列入总成绩中。 3、在答辩前一周，论文指导委员会要组织结题检查，其中包括：论文规范、参考文献、英语行文、论文内容等方面。 六、毕业论文的答辩 1、答辩委员会及答辩小组答辩委员会由7名以上具有副教授以上职称的教师组成；答辩小组由3位副教授或2位副教授加1位讲师组成。答辩小组成员在答辩前，应该认真审阅学生毕业论文。答辩时，以公正、严谨的态度，以协商的方式给学生评定论文成绩。 2、答辩资格审查学生必须按计划完成毕业论文，经指导教师审查通过、签字，并在毕业论文结题验收为合格时方可获得参加答辩的资格。学生必须在答辩前一周，将毕业论文交答辩委员会，答辩委员会将论文转给答辩小组教师评阅，评阅教师写出评语。学生提交论文的同时需提交论文日志，不提交论文日志者不能参加论文答辩。 3、毕业论文答辩毕业论文审查通过后，由答辩小组主持答辩。答辩中，学生须阐述论文的主要内容，出示有关的图纸与数据，用英语自述5分钟，并回答答辩小组至少3个问题。回答问题时间约为15分钟。答辩过程中，由秘书做好记录供评定成绩时参考。 七、毕业论文的评分 毕业论文的评分为：优秀、良好、中等、及格、不及格五个等级，优秀人数不超过参加答辩学生的20%，中等、及格、不及格不低于10%。毕业论文的成绩由四部分组成：开题检查、中期检查和结题验收占10%，其余为导师评分（40%）、评阅人评分（10%）和答辩委员会评分（40%）。导师（40%）根据学生论文在调查论证、分析与解决问题的能力、英语语言表达能力、工作量与工作态度、论文质量、创新方面等给予评分。 评阅人（10%）根据迅速的文献综述材料和综述水平、论文质量、工作量、难度及创新等情况给予评分。答辩委员会（40%） ●自述情况（报告内容）（10%）根据报告内容、答辩、创新、报告时间等方面来评定。 ●回答问题情况（30%）答辩：回答问题的全面性、正确性；创新及报告时间评分。 答辩结束后，答辩委员会根据学生答辩情况、指导教师评语和评阅人评语，按照统一的评分标准，确定学生的论文成绩，交系主任审核，报学院审批后向学生公布。
首先，你的问题就有问题，负迁移指的是一种学习对另一种学习的干扰作用，对外汉语教学中，目的语是汉语，所以，对外汉语中的负迁移是母语负迁移，而不是目的语负迁移。如，英语为母语的人士学习汉语，总是想用英语的发音来说汉语，这就是母语（英语）对学习目的语（汉语）所产生的负迁移。在第二语言学习过程中，母语的负迁移的影响是肯定存在的，我们可以采用纯汉语环境的教学法，让学生沉浸在目的语环境中，从而减少母语使用频率，母语负迁移会有所减少，平时多看汉语的电视节目、交中国朋友等，培养语感。母语负迁移并不是要刻意去避免的，过多的强调母语同汉语的区别反而会使学生加深对错误的记忆，但当我们发现学生的母语负迁移已经形成体系，一错就是一串的时候，就应当和学生说清楚汉语同他的母语的区别在哪里，这个时候再来强调，提醒他注意。如：滥用被字句，英语句子“The paiting is exhibited in the hall”，这里是一定要用被动句的，但是汉语中，我们说”画展览在大厅里“，不会用被字句，当你发现学生成体系地把所有的类似的句子都说成被字句的时候，你就要告诉他，汉语和英语是不同的，汉语中的被字句主要是用来描写说话者不愿意看到的事情，或不希望发生的事情，并不是所有英语中的被动句都要翻译成被字句，但是如果学生只有一两次说错了，你大可不必纠正。随着学生汉语水平提高，母语负迁移的情况自然会减少。
ns论文是什么NS期刊是科技风向标在科技期刊中人们总会用影响因子来判断期刊的影响力，然而在不同的科研领域，热门学科期刊的影响因子都会非常高，然而在科技领域《nature》和《science》这两大综合期刊却是所有学科的综合风向标，不论什么学科，只要被这两大科技期刊刊发，都会在自己所属的科研圈内扬名立万，因为NS期刊堪称科技风向标，只有非常有创新性的期刊论文才能被收录，例如：中科院植生生态所的覃重军教授团队，通过生物合成技术，把酿酒酵母的天然16条染色体人工减少到1条，创造“人造生命体”的奇迹，由于属于生物领域原创性的科研成果，因此被《nature》收录，同时也让中国生物科研发展令世界感到惊叹。能被NS期刊收录的科研成果，必须属于非常基础、真正原创性的科研论文，那么从NS科技排行榜，就可以了。science排行榜数据中国亚洲第一从NS数据排行榜来看，中国目前已经成为亚洲第一，全球第四，而且前四名的国家排名非常相似，《nature》排行榜，美国以发表3171篇论文位居全球第一、英国、德国、中国、法国和瑞士位居其后，在《science》排行榜中，美国以发表3217篇论文位居全国第一，英国、德国、中国、法国和加拿大位居其后。从数据增速来看，中国的NS期刊论文增速最快，因为在2000年左右，中国学者每年在NS期刊发表的论文仅有1~2篇，总数不过百，而在最近几年，每年的NS论文数量都将近过百。尤其是生物医学领域的科研论文增数最快，特别是施一公、颜宁等人的带动，直接让中国生物医学科研水平提升至国际顶级，也正是海外人才政策让中国的科技发展得到飞速的发展，在遭受新冠疫情的侵袭，中国科研速度也让世界感到震惊！
NS论文是指Neural Style（神经风格）论文，它是一种用于计算机视觉领域的技术，它可以将一张图像的内容和另一张图像的风格结合起来，从而创造出一张新的图像。NS论文的目的是利用机器学习技术来实现图像的风格迁移，从而让图像具有更加丰富的色彩和细节。NS论文的研究也可以用于图像分类，图像识别，图像处理等应用。
根据相关了解，NS论文是Nursing Science论文，是护理学科研究的一部分，主要是针对护理实践中发现的护理问题，提出通过护理研究和教学尝试解决这些问题的建议和解决方案。NS论文应具有以下特点：提出护理问题，提出护理解决方案，创建护理环境，推动护理改进，以及护理分析和结论。
本文是基于neural style transfer a review 以及其他相关论文。 代表性文章时gaty的开山之作，A neural algorithm of artistic style. 这是一种慢的神经网络实现风格迁移的方法。 重点之一 ：常见的深度学习问题是利用训练样本的输入来学习网络的权重。而本文利用已经训练好的权重，获取一个符合输出要求的输入。 输入：以高斯噪声为初始化的输入图像。 经过多次迭代，输入响应即为特定风格和内容的图像。所以这种方法学习的是像素值，而不是权重。 重点之二： 引入了新的loss function。 content loss ： 即输入输出图像之间像素点的差。用mse来做。 style loss ：用gram matrics来计算。最终表现形式也是mse类似。 基于模型迭代的方法是快速的风格迁移的方法。 代表作是perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution。 重点之一 ：本文介绍了两个网络组成的大网络。前半部分的网络叫做image transfer,后半部分的网络叫做loss network。image transfer的网络，权重是更新的；而loss network的网络，权重是不更新的，是pretrained的vgg网络，是用来做高维特征提取的。其实就是输入原图，然后通过image transfer网络，来生成带有风格fs的输出，然后用loss network来优化误差，以达到理想的效果。 重点之二 ：提出来新的loss function。 feature reconstruction loss : 这里不采用与A neural algorithm of artistic style这篇论文一样的loss function，而是用vgg提取特征作为content loss的衡量。作者这么做的目的就是说，原来那种像素点之间的一一对应的误差函数，在很多情况下的衡量是不准确的。比如两张图片，只发生了一个像素点的偏移。用content loss算出来的话，这个结果是天差地别的，然而实际上这两张图片对人眼来说是没有太大差别的。所以用vgg提取的高层特征作为content loss是有道理的。但是，这种方法也有一个缺点，那就是学出来的东西比较假，不会太真实。 style reconstruction loss ：这里和上一篇一样，都使用了gram matrix来作为风格特征。 (1) DSLR-Quality photos on mobile devices with deep convolutional networks. 这篇论文的输入是手机照片(比如iphone, blackberry等)，输出是单反照片。 重点之一 ：使用gan网络 重点之二 ：增加了新的loss function。 color loss ：颜色损失计算之前，要对图像进行高斯模糊处理。为什么用高斯模糊处理的原因是，高斯模糊能出去高频的信息，使得颜色之间更容易比较。颜色损失对小的误差匹配有较高的容忍性。因此，能学习到和目标图片相似的颜色分布。 texture loss ：使用gan网络，用判别网络的正确率来作为质地误差的衡量。 content loss ：以vgg抽象出的高维特征的欧式距离作为内容损失。和上面采用gram matrix不同。 total variation loss ：目的是获得较为平滑的输出。 (2) Deep photo style transfer. 之前的风格迁移论文都是建立在一张为摄影图片，另一张为艺术作品。使得生成的图片像画出来的一样，而这篇论文的内容图和风格图皆为摄影作品。 重点之一 ：loss function进行了修改。 content loss ：采用了feature matrix，同gatys的。 photorealism regularization : 基于颜色空间局部仿射变换的photorealism的正则约束。 augmented style loss with semantic segmentation : 基于语义分割的增广内容损失函数。将分割mask作为输入图像的增广channel，一同输入到神经网络中，从而确保只处理我们感兴趣的内容。