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谷歌发布tpu研究论文

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谷歌发布tpu研究论文

TPU 的需求大约真正出现在 6 年之前,那时我们在所有产品之中越来越多的地方已开始使用消耗大量计算资源的深度学习模型;昂贵的计算令人担忧。假如存在这样一个场景,其中人们在 1 天中使用谷歌语音进行 3 分钟搜索,并且我们要在正使用的处理器中为语音识别系统运行深度神经网络,那么我们就不得不翻倍谷歌数据中心的数量。TPU 将使我们快速做出预测,并使产品迅速对用户需求做出回应。TPU 运行在每一次的搜索中;TPU 支持作为谷歌图像搜索(Google Image Search)、谷歌照片(Google Photo)和谷歌云视觉 API(Google Cloud Vision API)等产品的基础的精确视觉模型;TPU 将加强谷歌翻译去年推出的突破性神经翻译质量的提升;并在谷歌 DeepMind AlphaGo 对李世乭的胜利中发挥了作用,这是计算机首次在古老的围棋比赛中战胜世界冠军。我们致力于打造最好的基础架构,并将其共享给所有人。我们期望在未来的数周和数月内分享更多的更新。

说起人工智能,大家一定都会有所耳闻,其实各个企业或者国家之前关于人工智能的竞争,归根到底是算法和算力的竞争,这篇文章就跟大家聊聊谷歌专为人工智能开发的TPU!TPU项目开始于2014年,简单来说两个原因: 1. 计算任务不同了, 深度神经网络开始兴起,矩阵乘加成为重要的计算loading。 2. CPU和GPU太贵了,Google需要找便宜的方法,要降低TCO。所以要自己搞芯片的想法就出来了。简单地说,它是谷歌在2015年6月的I/O开发者大会上推出的计算神经网络专用芯片,为优化自身的TensorFlow机器学习框架而打造,主要用于AlphaGo系统,以及谷歌地图、谷歌相册和谷歌翻译等应用中,进行搜索、图像、语音等模型和技术的处理。区别于GPU,谷歌TPU是一种ASIC芯片方案。ASIC全称为Application-Specific Integrated Circuit(应用型专用集成电路),是一种专为某种特定应用需求而定制的芯片。但一般来说,ASIC芯片的开发不仅需要花费数年的时间,且研发成本也极高。对于数据中心机房中AI工作负载的高算力需求,许多厂商更愿意继续采用现有的GPU集群或GPU+CPU异构计算解决方案,也甚少在ASIC领域冒险。实际上,谷歌在2006年起就产生了要为神经网络研发一款专用芯片的想法,而这一需求在2013年也开始变得愈发急迫。当时,谷歌提供的谷歌图像搜索、谷歌照片、谷歌云视觉API、谷歌翻译等多种产品和服务,都需要用到深度神经网络。在庞大的应用规模下,谷歌内部意识到,这些夜以继日运行的数百万台服务器,它们内部快速增长的计算需求,使得数据中心的数量需要再翻一倍才能得到满足。然而,不管是从成本还是从算力上看,内部中心已不能简单地依靠GPU和CPU来维持。神经网络算法一直在演变和发展,这套方法的理论还不成熟,应用场景也会在未来几年发生巨大的变化。大家可以想象一下安防、无人机、智慧大楼、无人驾驶,等等等等。每一个子领域都有 系统/功耗/性能 一系列问题和各种权衡。一方面,是算法多变的情况下,如何发掘计算的内在并行性,又给上层程序员提供一个高效的编程接口,是一个很重要很实际的问题。综合以上信息,TPU是谷歌搞出来的一个专用芯片,国内的芯片公司在搞ASIC挖矿,谷歌在搞ASIC训练人工智能,如果之后人工智能在各个领域发力,tpu也表现良好的话,以后的电脑上说不定就得加上这个硬件!

工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸

近年来, 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下,人工智能进入高速发展阶段。

人工智能市场格局

人工智能赋能实体经济,为生产和生活带来革命性的转变。 人工智能作为新一轮产业变革 的核心力量,将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节,催生新业务、新模式和 新产品。从衣食住行到医疗教育,人工智能技术在 社会 经济各个领域深度融合和落地应用。同时,人工智能具有强大的经济辐射效益,为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测, 2035 年,人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%,经济总增加值提升 万亿美元。

多角度人工智能产业比较

战略部署:大国角逐,布局各有侧重

全球范围内,中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队,日本、英国、以色列和法国等发 达国家乘胜追击,构成第二梯队。同时,在顶层设计上,多数国家强化人工智能战略布局, 并将人工智能上升至国家战略,从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国,局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚,发展之路几经沉浮。自 2015 年以来,政府密集出台系列扶植政策,人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策 侧重互联网领域,资金投向偏向终端市场。因此,相比美国产业布局,中国技术层(计算 机视觉和语音识别)和应用层走在世界前端,但基础层核心领域(算法和硬件算力)比较 薄弱,呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。

美国引领人工智能前沿研究,布局慢热而强势。 美国政府稍显迟缓,2019 年人工智能国 家级战略(《美国人工智能倡议》)才姗姗来迟。但由于美国具有天时(5G 时代)地利(硅 谷)人和(人才)的天然优势,其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看, 美国重点领域布局前沿而全面,尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。此外,美国聚焦人工智能对国家安全和 社会 稳定的影响和变革,并对数据、网络和系统安全十分重视。

伦理价值观引领,欧洲国家抢占规范制定的制高点。 2018 年,欧洲 28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》,在人工智能领域形成合力。从国家层面来看,受限于文化和语言差异阻碍大数据集合的形成,欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势,但欧洲 国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。欧盟注重探讨人工智能的社 会伦理和标准,在技术监管方面占据全球领先地位。

日本寻求人工智能解决 社会 问题。 日本以人工智能构建“超智能 社会 ”为引领,将 2017 年确定为人工智能元年。由于日本的数据、技术和商业需求较为分散,难以系统地发展人 工智能技术和产业。因此,日本政府在机器人、医疗 健康 和自动驾驶三大具有相对优势的 领域重点布局,并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。

基础层面:技术薄弱,芯片之路任重道远

基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点,底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。 受限于技术积累与研发投入的不足,国内在基础层领域相 对薄弱。具体而言,在 AI 芯片领域,国际 科技 巨头芯片已基本构建产业生态,而中国尚 未掌握核心技术,芯片布局难以与巨头抗衡;在云计算领域,服务器虚拟化、网络技术 (SDN)、 开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外 科技 巨头手中。虽国内 阿里、华为等 科技 公司也开始大力投入研发,但核心技术积累尚不足以主导产业链发展;在智能传感器领域,欧洲(BOSCH,ABB)、美国(霍尼韦尔)等国家或地区全面布局传 感器多种产品类型,而在中国也涌现了诸如汇顶 科技 的指纹传感器等产品,但整体产业布 局单一,呈现出明显的短板。在数据领域,中国具有的得天独厚的数据体量优势,海量数 据助推算法算力升级和产业落地,但我们也应当意识到,中国在数据公开力度、国际数据 交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。

“无芯片不 AI”,以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准,我们 将对 AI 芯片作详细剖析,以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。

依据部署位置,AI 芯片可划分为云端(如数据中心等服务器端)和终端(应用场景涵盖手 机、 汽车 、安防摄像头等电子终端产品)芯片;依据承担的功能,AI 芯片可划分为训练和 推断芯片。训练端参数的形成涉及到海量数据和大规模计算,对算法、精度、处理能力要 求非常高,仅适合在云端部署。目前,GPU(通用型)、FPGA(半定制化)、ASIC(全定制化)成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势,在不同领域呈现多 技术路径并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力。

GPU(Graphics Processing Unit)的设计和生产均已成熟,占领 AI 芯片的主要市场份 额。GPU 擅长大规模并行运算,可平行处理海量信息,仍是 AI 芯片的首选。据 IDC 预测, 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内,英伟达和 AMD 形成双寡头 垄断,尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力,其垄断地位也在不断 强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经 验和技术沉淀,同时又具有强大的资金实力,中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。

FPGA(Field Programmable Gate Array)芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗等优点。FPGA 技术壁垒高,市场呈双寡头垄断:赛灵思(Xilinx)和英特尔(Intel)合计 占市场份额近 90%,其中赛灵思的市场份额超过 50%,始终保持着全球 FPGA 霸主地位。 国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域,但尚处于起步阶段,技术差距较大。

ASIC(Application Specific Integrated Circuits)是面向特定用户需求设计的定制芯片, 可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证,但在量产后, 其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不 同,ASIC 仅是一种技术路线或方案,着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前, ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小,部分领域处于世界前列。在海外,谷歌 TPU 是主导者;国内初创芯片企业(如寒武纪、比特大陆和地平线),互联网巨头(如百度、华为和阿里)在细分领域也有所建树。

总体来看 ,欧美日韩基本垄断中高端云端芯片,国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片,部分领域处于世界前列,但多以初创企业为主,且尚未形成有影响力的“芯片−平台−应用” 的生态,不具备与传统芯片巨头(如英伟达、赛灵思)抗衡的实力;而在 GPU 和 FPGA 领域,中国尚处于追赶状态,高端芯片依赖海外进口。

技术层面:乘胜追击,国内头部企业各领风骚

技术层是基于基础理论和数据之上,面向细分应用开发的技术。 中游技术类企业具有技术 生态圈、资金和人才三重壁垒,是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论(机器学 习)、开发平台(开源框架)和应用技术(计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然 语言处理)。众多国际 科技 巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来,我国技术层 围绕垂直领域重点研发,在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟,国内头部企业脱颖而 出,竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。

具体来看,在算法理论和开发平台领域,国内尚缺乏经验,发展较为缓慢。 机器学习算法是人工智能的热点,开源框架成为国际 科技 巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台 是允许公众使用、复制和修改的源代码,是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前, 国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等, 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟,百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。

在应用技术的部分领域,中国实力与欧美比肩。 计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向,也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发 达,积累大量用户数据,国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞 争尚未成型,但国内技术积累与国外相比存在一定差距。

作为落地最为成熟的技术之一,计算机视觉应用场景广泛。 计算机视觉是利用计算机模拟 人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛,涵盖了安防(人脸识别)、医疗(影像诊断)、移动互联网(视频监管)等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。据艾瑞咨询数据显示,2017 年,计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元,占国内 AI 市 场的 37%。由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响,计算机视觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。

计算机视觉技术竞争格局稳定,国内头部企业脱颖而出。 随着终端市场工业检测与测量逐 渐趋于饱和,新的应用场景尚在 探索 ,当前全球技术层市场进入平稳的增长期,市场竞争格局逐步稳定,头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富,技术应用和产 品的结合走在国际前列。2018 年,在全球最权威的人脸识别算法测试(FRVT)中,国内 企业和研究院包揽前五名,中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高,头部企业 脱颖而出。据 IDC 统计,2017 年,商汤 科技 、依图 科技 、旷视 科技 、云从 科技 四家企业 占国内市场份额的 ,其中商汤市场份额 排名第一。

应用层面:群雄逐鹿,格局未定

应用场景市场空间广阔,全球市场格局未定。 受益于全球开源社区,应用层进入门槛相对较低。目前,应用层是人工智能产业链中市场规模最大的层级。据中国电子学会统计,2019 年,全球应用层产业规模将达到 亿元,约是技术层的 倍,基础层的 倍。 在全球范围内,人工智能仍处在产业化和市场化的 探索 阶段,落地场景的丰富度、用户需 求和解决方案的市场渗透率均有待提高。目前,国际上尚未出现拥有绝对主导权的垄断企 业,在很多细分领域的市场竞争格局尚未定型。

中国侧重应用层产业布局,市场发展潜力大。 欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产 业商业落地期较早,以谷歌、亚马逊等企业为首的 科技 巨头注重打造于从芯片、操作系统 到应用技术研发再到细分场景运用的垂直生态,市场整体发展相对成熟;而应用层是我国 人工智能市场最为活跃的领域,其市场规模和企业数量也在国内 AI 分布层级占比最大。据艾瑞咨询统计,2019 年,国内77%的人工智能企业分布在应用层。得益于广阔市场空间以及大规模的用户基础,中国市场发展潜力较大,且在产业化应用上已有部分企业居于 世界前列。例如,中国 AI+安防技术、产品和解决方案引领全球产业发展,海康威视和大 华股份分别占据全球智能安防企业的第一名和第四名。

整体来看 ,国内人工智能完整产业链已初步形成,但仍存在结构性问题。从产业生态来看, 我国偏重于技术层和应用层,尤其是终端产品落地应用丰富,技术商业化程度比肩欧美。 但与美国等发达国家相比,我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果,底层技术和基 础理论方面尚显薄弱。初期国内政策偏重互联网领域,行业发展追求速度,资金投向追捧 易于变现的终端应用。人工智能产业发展较为“浮躁”,导致研发周期长、资金投入大、 见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势导致我国依赖国外开发工具、 基础器件等问题,不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看,应用终 端领域投资产出明显,但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力。中长期来看,人工智能发展根源于基础层(算法、芯片等)研究有所突破。

透析人工智能发展潜力

基于人工智能产业发展现状,我们将从智能产业基础、学术生态和创新环境三个维度,对 中国、美国和欧洲 28 国人工智能发展潜力进行评估,并使用熵值法确定各指标相应权重 后,利用理想值法(TOPSIS 法)构建了一个代表人工智能发展潜力整体情况的综合指标。

从智能产业基础的角度

产业化程度:增长强劲,产业规模仅次美国

中国人工智能尚在产业化初期,但市场发展潜力较大。 产业化程度是判断人工智能发展活 力的综合指标,从市场规模角度,据 IDC 数据,2019 年,美国、西欧和中国的人工智能 市场规模分别是 213、 和 45 亿美元,占全球市场份额依次为 57%、19%和 12%。中国与美国的市场规模存在较大差异,但近年来国内 AI 技术的快速发展带动市场规模高速增长,2019 年增速高达 64%,远高于美国(26%)和西欧(41%)。从企业数量角度, 据清华大学 科技 政策研究中心,截至 2018 年 6 月,中国(1011 家)和美国(2028 家) 人工智能企业数全球遥遥领先,第三位英国(392 家)不及中国企业数的 40%。从企业布局角度,据腾讯研究院,中国 46%和 22%的人工智能企业分布在语音识别和计算机视觉 领域。横向来看,美国在基础层和技术层企业数量领先中国,尤其是在自然语言处理、机器学习和技术平台领域。而在应用层面(智能机器人、智能无人机),中美差距略小。展 望未来,在政策扶持、资本热捧和数据规模先天优势下,中国人工智能产业将保持强劲的 增长态势,发展潜力较大。

技术创新能力:专利多而不优,海外布局仍有欠缺

专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内,人工智 能专利申请主要来源于中国、美国和日本。2000 年至 2018 年间,中美日三国 AI 专利申 请量占全球总申请量的 。中国虽在 AI 领域起步较晚,但自 2010 年起,专利产出 量首超美国,并长期雄踞申请量首位。

从专利申请领域来看, 深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重 点布局领域。其中,美国几乎全领域领跑,而中国在语音识别(中文语音识别正确率世界 第一)、文本挖掘、云计算领域优势明显。具体来看,多数国内专利于 AI 科技 热潮兴起后 申请,并集中在应用端(如智能搜索、智能推荐),而 AI 芯片、基础算法等关键领域和前 沿领域专利技术主要仍被美国掌握。由此反映出中国 AI 发展存在基础不牢,存在表面繁 荣的结构性不均衡问题。

中国 AI 专利质量参差不齐,海外市场布局仍有欠缺。 尽管中国专利申请量远超美国,但技术“多而不强,专而不优”问题亟待调整。其一,中国 AI 专利国内为主,高质量 PCT 数量较少。PCT(Patent Cooperation Treaty)是由 WIPO 进行管理,在全球范围内保护 专利发明者的条约。PCT 通常被为是具有较高的技术价值。据中国专利保护协会统计,美国 PCT 申请量占全球的 41%,国际应用广泛。而中国 PCT 数量(2568 件)相对较少, 仅为美国 PCT 申请量的 1/4。目前,我国 AI 技术尚未形成规模性技术输出,国际市场布 局欠缺;其二,中国实用新型专利占比高,专利废弃比例大。我国专利类别包括发明、实 用新型专利和外观设计三类,技术难度依次降低。中国拥有 AI 专利中较多为门槛低的实 用新型专利,如 2017 年,发明专利仅占申请总量的 23%。此外,据剑桥大学报告显示, 受高昂专利维护费用影响,我国 61%的 AI 实用新型和 95%的外观设计将于 5 年后失效, 而美国 的专利仍能得到有效保留。

人才储备:供需失衡,顶尖人才缺口大

人才的数量与质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。目前,全球人工智能人才分布 不均且短缺。据清华大学统计,截至 2017 年,人才储备排名前 10 的国家占全球总量的 。欧洲 28 国拥有 43064 名人工智能人才,位居全球第一,占全球总量的 。美国和中国分别以 28536、18232 列席第二、第三位。其中,中国基础人才储备尤显薄弱。根据腾讯研究院,美国 AI 技术层人才是中国 倍,基础层人才数是中国的 倍。

我国人工智能人才供需严重失衡,杰出人才缺口大。 据 BOSS 直聘测算,2017 年国内人 工智能人才仅能满足企业 60%的需求,保守估计人才缺口已超过 100 万。而在部分核心领域(语音识别、图像识别等), AI 人才供给甚至不足市场需求的 40%,且这种趋势随 AI 企业的增加而愈发严重。在人工智能技术和应用的摸索阶段,杰出人才对产业发展起着 至关重要的作用,甚至影响技术路线的发展。美国(5158 人)、欧盟(5787 人)依托雄 厚的科研创新能力和发展机会聚集了大量精英,其杰出人才数在全球遥遥领先,而中国杰 出人才(977 人)比例仍明显偏低,不足欧美的 1/5。

人才流入率和流出率可以衡量一国生态体系对外来人才吸引和留住本国人才的能力。 根据 Element AI 企业的划分标准,中国、美国等国家属于 AI 人才流入与流出率均较低的锚定 国(Anchored Countries),尤其是美国的人工智能人才总量保持相对稳定。具体来看, 国内人工智能培育仍以本土为主,海外人才回流中国的 AI 人才数量仅占国内人才总量的 9%,其中,美国是国内 AI人才回流的第一大来源大国,占所有回流中国人才比重的 。 可见国内政策、技术、环境的发展对海外人才的吸引力仍有待加强。

从学术生态的角度

技术创新能力:科研产出表现强劲,产学融合尚待加强

科研能力是人工智能产业发展的驱动力。从论文产出数量来看,1998-2018 年,欧盟、中国、美国位列前三,合计发文量全球占比 。近些年,中国积极开展前瞻性 科技 布 局, AI发展势头强劲,从1998年占全球人工智能论文比例的增长至2018年的, 。2018 年,中国以 24929 篇 AI 论文居世界首位。中国研究活动的活跃从 侧面体现在人工智能发展潜力较大。

我国论文影响力仍待提高,但与欧美差距逐年缩小。 FWCI(Field-Weighted Citation Impact, 加权引用影响力)指标是目前国际公认的定量评价科研论文质量的最优方法,我们利用 FWCI 表征标准化1后的论文影响力。当 FWCI≥1 时,代表被考论文质量达到或超过了世 界平均水平。近 20 年,美国的 AI 论文加权引用影响力“独领风骚”,2018 年,FWCI 高 于全球平均水平的 ;欧洲保持相对平稳,与全球平均水平相当;中国 AI 领域论文 影响力增幅明显,2018 年,中国 FWCI 为 ,较 2010 年增长 ,但论文影响力仍低于世界平均水平的 20%。从高被引前 1%论文数量来看,美国和中国高质量论文产出 为于全球第一、第二位,超出第三位英国论文产出量近 4 倍。综合来看,中国顶尖高质量 论文产出与美国不分伯仲,但整体来看,AI 论文影响力与美国、欧美仍有差距。

从发文主体来看,科研机构和高校是目前中国人工智能知识生产的绝对力量,反映出科研成 果转化的短板。 而美国、欧盟和日本则呈现企业、政府机构和高校联合参与的态势。据Scopus 数据显示,2018 年,美国企业署名 AI 论文比例是中国的 倍,欧盟的 倍。2012 年 至 2018 年,美国企业署名 AI 论文比例增长 43pct,同期中国企业署名 AI 论文仅增长 18pct。 此外,人工智能与市场应用关联密切,校企合作论文普遍存在。而我国校-企合作论文比例仅为 ,与以色列()、美国()、日本()差别较大。从产学结合的角度, 中国人工智能研究以学术界为驱动,企业在科研中参与程度较低,或难以实现以市场为导向。

中国人工智能高校数量实位于第二梯队,实力比肩美国。高校是人工智能人才供给和论文 产出的核心载体。 据腾讯研究院统计,全球共 367 所高校设置人工智能相关学科,其中, 美国(168 所)独占鳌头,占据全球的 。中国拥有 20 所高校与英国并列第三,数 量上稍显逊色。此外,中国高校实力普遍上升,表现强劲。据麻省理工学院 2019 年发布的AI 高校实力 Top20 榜单中,中国清华大学、北京大学包揽前两名,较 2018 年分别上 升 1 个和 3 个名次。

从创新环境的角度

研发投入:中美研发投入差距收窄

中国研发高投入高强度,在全球研发表现中占据重要地位。 从研发投入的角度,美国、中国、日本和德国始终是全球研发投入的主力军。据 IDC 统计显示,2018 年四国的研发投 入总和占全球总量的比例已达 。其中,美国凭借其强大的研发实力连续多年位居 全球研发投入的榜首。近年来,中国研发投入呈现一路猛增的强进势头,据 Statista 统计, 国内 2019 年研发投入额为 5192 亿美元,仅次于美国。且趋势上与美国差距不断缩小, 2000 年至 2019 年,CAGR 高达 ,同期美国 CAGR 仅 。由于经济疲软等 诸多原因,欧盟与日本则呈现较为缓慢的上升趋势。据研发投入与强度增长的趋势推测, 中国或在 1-2 年内取代美国的全球研发领先地位。从研发强度的角度,中国研发强度总体 上呈逐步攀升的趋势,且涨幅较大。但对创新活动投入强度的重视程度仍与美国和日本存 在差距。2018 年中国研发强度 ,低于日本和美国 、 个百分点。

资本投入:资金多而项目缺,资本投向侧重终端市场

中美是全球人工智能“融资高地”。 人工智能开发成本高,资本投入成为推动技术开发的主力。在全球范围内,美国是人工智能新增企投融资领先者,据 CAPIQ 数据显示,2010 年至 2019 年 10 月,美国 AI 企业累计融资 773 亿美元,领先中国 320 亿美元,占全球总 融资额的 。尤其是特朗普政府以来,人工智能投资力度逐步加码。中国作为全球第 二大融资体,融资总额占全球 。考虑到已有格局和近期变化,其他国家和地区难以 从规模上撼动中美两国。从人工智能新增企业数量来看,美国仍处于全球领先地位。2010 至 2018 年,美国累计新增企业数量 7022 家,较约是中国的 8 倍(870 家)。中国每年新 增人工智能企业在 2016 年达到 179 家高点后逐渐下降,近两年分别是 179 家( 2017 年), 151 家(2018 年),表明中国资本市场对 AI 投资也日趋成熟和理性。整体来看,中国人 工智能新增企业增势缓慢,但融资总额涨幅迅猛。这一“资金多而项目缺”的态势或是行 业泡沫即将出现的预警。

相比较美国,中国资本投向侧重易落地的终端市场。 从融资层面来看,中国各领域发展较 为均衡,应用层是突出领域,如自动驾驶、计算机学习与图像、语音识别和无人机技术领 域的新增融资额均超过美国。而美国市场注重底层技术的发展。据腾讯研究院数据显示, 芯片和处理器是美国融资最多的领域,占总融资额的 31%。当前中国对人工智能芯片市场 高度重视,但受限于技术壁垒和投资门槛高,国内芯片融资处于弱势。

基于信息熵的 TOPSIS 法:综合指标评估

数据结果显示,美国综合指标及三大项目指标评分绝对领先,中国第二,欧洲 28 国暂且落后。 具体来看,美国在人工智能人才储备、创新产出、融资规模方面优势明显。中国作为后起之秀,尽管有所赶超,但总体水平与美国相比仍有差距,尤其是杰出人才资源、高 质量专利申请上存在明显的缺陷和短板。但在论文数量和影响力、研发投入等指标上,中国正快速发展,与美国差距收窄。从各指标具体分析来看,我国人工智能研究主要分布在 高校和科研机构,企业参与度较低,产出成果较多呈现条块化、碎片化现象,缺乏与市场 的系统性融合,这将不利于中国人工智能技术的发展和产业优势的发挥。此外,我国科研 产出、企业数量和融资领域集中于产业链中下游,上游核心技术仍受制于国外企业。未来, 若国内底层技术领域仍未能实现突破,势必导致人工智能产业发展面临瓶颈。

展望

转自丨 信息化协同创新专委会

网络设计分析结果探讨的

论文谷歌学术

这中文表达能力。。。国际友人?

谷歌学术是一个可以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。从检索情况分析, Google学术搜索可以有如下用途:1、了解有关某一领域的学术文献。由于收录范围限于学术文献,将屏蔽掉网上很多不相关信息。2、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)。可直接在网上搜索原文、文摘等;如果是图书,还可通过Library Search(例如OCLC的Open WorldCAT)检索附近图书馆的收藏。3、了解某文献被引情况。可直接点击Cited by...(引用数)搜索引用文献。4、 对文献和期刊进行应用和引用排名。5、中国知网、万方数据、谷歌学术等等很多学术资源检索平台都可以查找到sci论文,例如中国知网、万方数据、谷歌学术。那么进入以上平台后该如何查sci文章呢?在筛选条件中选择带有“SCI”字样的选项即可。以中国知网为例,登陆知网官网,在首页中选择“高级检索”等待跳转至检索页面,之后在学术期刊中选择“SCI来源期刊”,最后在检索栏中输入相应主题、作者、期刊名称等关键性信息即可。

可以。谷歌学术收录的论文可以毕业,已被收录可毕业。论文是一个汉语词语,拼音是lùnwén,古典文学常见论文一词,谓交谈辞章或交流思想。

谷歌学术收费论文可以通过支付订阅费用,或者在线搜索免费资源,来获取下载权限。另外,也可以使用网盘共享资源,搜索网盘共享的收费论文,可以获得免费下载。

谷歌论文查重

论文在谷歌收录查重率要低于5%.才算合格1、重率≤30%者:查重检测通过,学生可以参加系统一组织的毕业论文答辩,是否需要进行修改等具体情况由指导教师分析判断。2、30%<查重率<50%者:查重检测未通过,由指导教师根据检测结果指导学生进行论文修改,修改时间至少1 周,修改后的毕业论文查重率低至30%以下者,视为通过检测,参加答辩或者二次答辩;仍未通过者,则取消该生毕业论文(设计)答辩资格。3、查重率≥50%者:查重检测未通过,由系组织同行专家进行再次认定。若认定该论文有较严重抄袭行为的,则取消该生毕业论文(设计)答辩资格。4、查重率<15%者:可参评院级优秀毕业论文(设计)。

本科生和研究生毕业时,都需要有一篇毕业论文;毕业论文是需要通过查重的。

电脑:华为MateBook

系统:Windows10

软件:谷歌浏览器

1、打开电脑的浏览器,百度搜索“中国知网论文查重检测系统入口”。

2、点击进入到对应的官方网站,注意需要是知网的查重网站。

3、在官网首页,选择顶部页签中的“论文查重入口”选项。

4、在下拉选项中,点击选择本科论文检测或者研究生论文检测。

5、进入检测系统详情页后,点击“立即检测”按钮,进入检测流程。

6、填写好论文信息,并上传论文;支付费用后即可进行检测。

论文查重找到一个靠谱的查重软件最重要,可以根据需求选择自己需要的查重系统,定稿了一般是选择和学校一样的查重系统,初稿用一些免费的查重软件!

首先要明白,论文查重的目的是查出抄袭内容,进行修改论文,论文降重更重要。所有可以分成两步进行,论文查重,然后是论文降重。

一、论文查重方法

Paperbye目前分两个版本,一个是标准版(不限制篇数免费版),一个是旗舰版(收费版),标准版8个比对数据库,旗舰版12比对数据库。

使用方法如下:

第一步,打开paperbye官网()登录

第二步,登录成功后,初稿选择免费标准版本,或旗舰版,上传需要查重的论文;

第三步,提交成功后,点击“查看检测报告”即可;

第四步,如果需要进行论文在线改重或机器降重,可以在查看报告列表查看

根据自己需求,在线改重,如果报告比例较高,自己进行修改的话,可以在报告里一边修改一边查重,及时反馈修改结果;机器改重,就是软件辅助自动修改文章降重,可以辅助自己提供论文修改效率。

二、人工降重方法:

1、变换表达。先理解原句的意思,用自己的话复述一遍。

2、词语替换,在变换表达方式的基础上结合同义词替换,效果更好。

3、变换句式,通过拆分合并语句的方式进行修改,把长句变短句,短句变长句。

4、图片法,针对专业性太强不好修改的语句或段落(比如计算机代码,法律条款,原理理论等),可以适当把文字写在图片上展现,但是这种方法不宜用的太多。知网查重系统不太合适,可以识别图片,公式,表格,其他查重系统可以适当使用。

5、翻译法,用百度翻译或谷歌翻译,中文翻译成英文,英文翻译成日语或其他语种,再从日语翻译成中文,这种看似不错,还得需要人工润色,感觉效果还是鸡肋,适当用用也无妨。

论文查重到底是怎么查的?论文查重是毕业生非常关心的话题,因为毕业前会要求查重的重复率才能毕业论文。只有论文查重达到要求,论文查重率没有问题,才能顺利毕业。如果查重之后论文的重复率过高,就要修改了。修改查重论文的修改和重复率有很多方法,小编给大家详细介绍一下。推荐同学们使用cnkitime学术不端论文查重免费网站,大学生版(专/本科毕业论文定稿)、研究生版(硕博毕业论文定稿)、期刊职称版(期刊投稿,职称评审)以上版本均可免费查重不限篇数。

如果想知道自己论文的重复率,那么就必须借助论文查重系统。如果没有查重系统,我们当然不知道论文的重复率。选择一个执行查重网站后,我们进去提交论文进行检测。一般在几十分钟内就可以得到查重的结果,当然会有一个检测高峰期。这个时候查重的时间可能会稍微长一点,需要耐心等待。得到的查重报告结果可以清楚的看到论文的重复率,在报告中也会注明哪些内容是重复的,哪些是合格的。我们只需要按照报告重复的内容去修改它。

有一点需要注意的是,不同的论文查重系统可能不完全一样,因为它们的对比数据库和计算重复率的算法都不一样。而且不同的查重系统的检测费用是不同的,有的按千字单价计算,有的按论文计算。小编建议大家不要选择太贵的,这样不划算。

现在有很多论文查重网站会提供免费查重活动,例如新用户可以直接领取免费查重字数或者次数,然后进行抵扣进行免费查重,例如免费论文查重网站就挺不错的,检测相对比较严格,并且使用率也比较高,提供的服务也很全面。如何选择不错的论文查重软件,接下来小编总结了目前比较常用的查重软件及论文查重相关知识分享,希望可以帮到你。

研究论文发布

一.选题一篇论文的好坏与选题有着直接关系,如何找到一个好的选题,最简单直接的方法由导师来定,但导师确定的选题可能未必是你感兴趣的,最好的方法还是自己来选。但这里立马又面临一个问题,我也不知道自己对什么感兴趣?那该怎么办?方法只有一个,读文献,读大量的文献,读的文献多了,慢慢的你就会找到自己感兴趣的课题。找到感兴趣的课题之后呢?别着急,继续读文献,不过此时就有一定的方向,不会像刚开始那样漫无目的了。读文献也有小技巧,建议先读综述,后读硕博论文,再读期刊,读期刊的顺序是先中文,后英文。对于一些优秀的论文或者该方向重要的参考文献要精读,这些文章以后可以引用到你的论文中。二.实验通过读文献,想必你已经有了一些idea了,接下来就是通过实验来验证你的想法。但是做实验可能没你想的那么简单,第一个困难就是初来乍到你没设备,设备都牢牢把在师兄师姐手里。当然你可以买,除了涉及买仪器报帐、等实验设备外,太贵的设备申请未必会批。所以简单的方法就是找师兄师姐“借”,夸师兄帅,夸师姐美,最后能不能借到就看你嘴甜不甜以及师兄师姐的心情了。当然在做实验前先列一个清单,避免做着做着发现不是少这就是缺那,否定买仪器试剂会耽误你大量的时间。三.论文写作如果你的实验很成功,并且有那么一个个小的创新,恭喜你欢迎来到写作关。前面提到一篇论文的构成由题目、作者、摘要、关键词、正文、结论、参考文献等部分。没写过不会写怎么办,方法还是读文献,看看别人怎么写的,然后仿写。这里有几点要提醒你注意:1.正常看待前人的研究成果,不要刻意贬低别人借此抬高自己,不要使用第一次,首先发现,前人未曾研究等词汇,就如今来看,不管你研究方向多偏僻,都不可能这一方向只有你一人做。2.引用参考文献要中英结合,最早研究这一方向和最近5年的论文一定要引用。3.引用你导师和课题组其他人的文献,对于组内他人的研究成果不要假装视而不见或闭口不谈,引用组内他人文献这体现了课题组的学术传承。四.投稿经过了无数次的修改,终于写出了一篇像样的稿子,下面就要投稿了。投什么期刊要从以下几个因素考虑:影响因子、期刊类型、投稿时间、版面费等。研究生在这方面基本属于小白,没关系,别忘了,你还有个导师呢。求助于你的导师,让他帮你推荐跟据你写的内容投哪个期刊中的可能性更大。由导师作为通迅作者可以省去许多麻烦。投稿之后就是漫长的等待,少则一月,多则半年,但大概率你会被拒稿,平常心对待。拒稿之后根据修致意见修改,然后投其它期刊,然后又是漫长的等待。切记不要论文造假,否则这将是你一生的污点。

研究生怎样发表论文呢,下面给你一些建议:1.首先确定选题。选题很重要,看一下是否适合自己去做,ok! 2、查阅资料,列提纲确定论文的内容。 分析阅读你论文的对象,他们的目的 善于应用图表表达完整信息 先列提纲(用来反应你的思路结构,征求别人意见) 写出草稿,写作时从最容易的地方入手(比如:仪器材料,实验方法,结果) 抽取有价值结果放入讨论,完成讨论,结论,引言 3、查阅资料,做试验,收集数据,写论文。 越早开始写越容易 有些研究可以先写文章,结果空留,等到实验有结果填入即可 再次强调: 实验开始,写作开始 绝不等所有结果出来再做 (尽可能)将实验结果列成图表(图表制作表达明了)草稿---不能太草如何避免太草:先阅读杂志的投稿指南 --图表要求--参考文献格式--排版格式--字数要求这样做的结果节省时间,避免迷失方向下笔:第一稿要完整,但不要过分追求完美前言:表明为什么要进行这项研究别人已经做了什么,存在什么样的问题(在查阅文献的基础上,不是拼凑!)我的研究做什么整个部分简明扼要,突出自己的重要性材料和方法清楚,突出可重复性详细比较好,利于以后学位论文的写作结果先制图表,然后由图表进行解释说明用图表突出最重要的部分讨论:讨论是建立在大量阅读文献,并进行总结的基础上概括主要发现提出局限性,以供别人进一步参考最后再总结突出我研究的重要性不重复前言与结果,引用支持你论点的文章,但不影响或降低文章的创新4、写完论文,找导师查阅,修改。文章修改(需要多次,这里第一次是概括的讲可以包含几次直至达到目的)第一次:自己修改明确:是否表达完全,别人能不能看懂,语句通顺,格式,标点等第二次:打印稿重点:结构与内容协调性,摘要是不是能够独立支撑文章内容,摘要和图表可否表达研究的大概内容第三次:请别人修改明确:不能让别人将精力花费在修改错别字和格式上面,考虑别人从另外角度给出的意见后期修改:检查文章的完整性和逻辑性再强调:文章的顺序不是完全照搬实验顺序,要考虑论文的整体结构框架敢于舍弃不必要的数据5、论文定稿后找一家刊物出版社发表论文 。

根据学术堂的了解,研究生小论文发表无非就是.在期刊对应的数据库里检索这本期刊,然后在数据库的刊物首页里点击投稿

网络上有很多论文发表网站,很多作者由于着急发表论文,而选择通过论文发表网站去发表论文。

但是由于利益的驱使网络上充斥着很多假刊,甚至一些论文发表网站还推荐假刊给作者发表,有的甚至取作者论文发表费用然后消失。

针对这种情况,发表论文前,作者一定要认真辨别期刊真伪,了解论文发表网站的信誉,口碑,不盲目轻信论文发表网站和假刊的一些过度宣传,避免上当。

选择发表期刊前,要去新闻出版总署查看期刊的备案情况,再去相关的数据库查看期刊的收录情况,确保期刊正规合法,同时具备国际刊号ISSN号和国内统一刊号CN号,而不要被那些打着香港刊号或者书丛号的期刊所蒙蔽。

论文发表的介绍:

1、论文发表的介绍

学术论文首先应当具有独创性。要在论题涉及的范围内,言他人所未言,提他人所来提。要有所创新,有所发现,要有独特的、合乎客观实际的看法。

只是重复、模仿别人的意见,称不上学术论文。如在社会科学领域内,独创性常见于这样三条途径:

(1)结合新的社会实践对以往理论加以继承和发展,如,在社会主义建设中,结合中国国情,对马克思主义的完善;

(2)对新发现的资料加以研究,史学、考古学的研究常常如此;

(3)通过搜集、整理前人已有的成就的途径获得新结沦,例如哲学史、语言史的研究。

论文条理清晰结构合理,具有较强的说服力和感染力,深刻揭示客观事物的内部联系和规律,也就是言之有理,言之有据,言之有序。

专业性是指论文从题目、选材到文字表达,都要具有某一学科、专业的特色,要摸透“行情”,用“行话”,如图书馆学的论文常常要运用款目、标注、二次文献、情报检索语言等专业词汇。

法学论文则常用法人、主体意志、仲裁、诉权、罪行法定主义等等。学术论文不必人人都看懂。好的学术论文是独创性、科学性、专业性高度的统一和结合。

2、论文发表的必要性

随着学习及工作的深入,学习者及从业者对本专业及行业会有深入的研究,而研究水平的衡量标准则体现在了论文发表上。

即,要求在公开发行的学术期刊或报纸上发表具有一定学术价值的论文。论文发表,成了考量从业者水平的一个不可或缺甚至尤为重要的标准。

发表论文,有哪些需要注意的问题,论文发表有2种方式,一种是直接向杂志社投稿,一种是通过论文代理或期刊采编中心投稿。这2种方式,费用方面基本差不多,都是社里统一定的价格。

期刊采编中心或论文代理的优点至于大体差不多的文章,都基本可以安排通过审核,而且审核时间短,一般在2-5个工作日内就安排审核并给予答复了。

主要是采编中心是采用的集中递稿方式,一般采编中心都有编辑,会事先对论文做下初步审核,能帮修改完善的文章都会帮助修改完善。

再加上跟社里较熟,论文能通过的,社里一般不会为难。而对于直接投稿杂志社,审核比较慢,通过率低些。很多核心期刊,稿件投递后基本就是石沉大海。

3、论文发表格式

撰写论文,一定要遵循一定的格式,这样看起来一目了然,条理清晰。

1.在实际写作职称论文的过程中,则灵活运用,根据实际情况。最好开头有个引言部分,说一下目前的形势啊什么必要性的,引启性的开个头,再展开下面的论述。

2.论文要分条目展开,要条理清晰,层次分明,比如上文中,大条目下面都有小条目,看上去非常清晰。大标题用加粗突出显示,大标题后面不能有标点符号。

摘要控制在220字符内即可,最好能概括下全文的内容,切忌把开头当摘要,把文章标题罗列出来当摘要。关键词,3-5个为宜。

谷歌数字营销研究论文怎么写

目录方法1:选择你自己的题目1、需要反问自己的重要问题。2、挑你喜欢的事情。3、保持原创。4、获取建议。5、不要害怕改变题目。方法2:调查研究1、开始调查研究。2、搜寻实验研究成果。3、到图书馆去。4、在线搜索。5、使用学术数据库。6、创造性地搜索。方法3:制作大纲1、注释你的搜索。2、组织你的笔记。3、构造一个初步的参考书目/引用页。4、构造一个初步的参考书目/引用页。5、界定你的读者。6、确定论题。7、确定你的主要论点。8、考虑格式设置准则。9、敲定大纲。方法4:论文写作1、写你的正文段落。2、写结论。3、写论文介绍。4、格式化你的论文。5、编辑草稿。6、定稿。学术工作和科研工作常常规定研究论文是硬任务。虽然这可能会令人畏惧,只要组织一下和努力工作,可以让撰写研究论文轻而易举。给自己充裕的时间和足够的准备,进入研究世界,动手写作吧。方法1:选择你自己的题目1、需要反问自己的重要问题。 虽然你可能受限于特定的课程要求或相关的工作指导原则,选择主题是你撰写研究论文项目的第一步,也是最重要的一步。不管你想怎样打造主题,也不管这是一个怎样的严肃主题,重要的是这样几个问题:对该主题已有了充分研究吗?主题是否足够新颖和独特让我能贡献一些新观点?它与我的课业或职业相关吗?2、挑你喜欢的事情。 只要有可能,选个让你热血沸腾的主题。写你喜欢的事情肯定会反映在最终结果里,使得它可能成功。3、保持原创。 如果你正在写课程论文,要考虑班上其他学生。他们是否也会写和你同样的题目?如果每个人都写同样的事情,你如何使自己的论文独特而有趣?4、获取建议。 如果你在斟酌一个自我感觉良好的题目,去听听你的教授或同事或同学的意见。他们可能会有非常好的想法,哪怕那不是能让您采用的选项也能激励你产生新想法。向教授请教似乎令人胆寒,但他们希望你的研究工作获得成功,一定会尽其所能使你梦想成真。5、不要害怕改变题目。 如果你选择了题目并开始研究,然后了解到由于某种原因选这个题目不是一个正确的决定,不要担心!虽然它需要多一点的时间,你有能力改变你的主题,甚至是在你开始研究其他题目之后。方法2:调查研究1、开始调查研究。 选定主题后,下一步是开始调查研究。进行调查研究可有许多形式,包括阅读网页、期刊文章、书籍、百科全书、访谈和博客帖子。要花时间去寻找专业资源,它们可提供与你的题目相关的有效研究和洞察分析。尽量使用至少五个资源使你的信息多样化;千万不要只靠1-2个来源。2、搜寻实验研究成果。 只要有可能,多搜集同行评议过的实验研究成果。这些文章或者著作是你感兴趣的领域里的专家的结晶,这些成果已经过其他同行专家阅读和评议。可通过科技或在线搜索可以找到它们。3、到图书馆去。 你可以到当地图书馆和大学图书馆去。虽然这看起来有点过时了,图书馆充满了有用的研究资料,从书籍到报纸,从杂志到期刊。不要怕向图书管理员求助,他们对搜索训练有素,知道所有与你的题目有关的资源之所在。4、在线搜索。 使用搜索引擎和选取前三项搜索结果不见得是最好的研究方法;用批判性思维仔细阅读每个资源再确定它的地位。网站、博客和在线论坛发布的未必都是事实,所以要确保你找到的信息是值得信赖的。 通常网址以.edu, .gov, 或 .org结尾的网站所包含的信息可以安全使用。因为这些网站属于一些学校、政府或机构,它们处理你所关心那些主题的事务。尝试改变你的搜索查询常常可为你的主题找到不同的搜索结果。如果搜寻一无所获,它多半是你的搜索查询与大多数涉及你的主题的文章标题没有很好地匹配。5、使用学术数据库。 现有一些特殊搜索引擎和学术数据库,可用来搜索数以千计的同行审阅或正规出版的科学期刊、杂志和书籍。尽管其中许多仅付费会员才能使用,如果你是在校学生,你可以大学成员的身份免费使用它们。 只找涵盖你的主题的数据库。例如,PschInfo是一个学术数据库,但仅收纳在心理学和社会学的领域的作者的著作。与一般性的搜索相比使用它可帮助你获得更合适的结果。大多数学术数据库使你能够拥有这样的能力,既能通过复合查询的方式去询问非常具体的信息,也能查找仅含单一类型(如仅有杂志文章或报纸)的档案资源。利用这种能力你可用你尽可能多的查询框去收集具体信息。去学校的图书馆向图书馆员询问包含所有订阅的学术数据库的完整列表及相关密码。6、创造性地搜索。如果你找到一个真正很棒完全符合你的主题的书或杂志,尝试在其末尾所列的引文、传记或参考文献目录中去查找。这样你就可以找到更多与你主题相关的书和杂志。方法3:制作大纲1、注释你的搜索。 当你搜索完毕之后将所有结果汇集在一起(如果是在线资源就打印出来),将你在这些书刊资料上注释的笔记和便条收集起来。这一步是非常重要:通读所有搜索的资料,对所有你认为重要的东西做笔记,并突出显示关键的事实和语句。在复印件上直接书写,或在重要的地方贴上便条。 彻底做好注释,最终使您概述和写作论文更容易。对所有你认为可能是重要的或者是可用于你的论文中的东西打上记号。将搜索材料的重要片断加上标记,在你论文可能用到的地方添加自己的评注和笔记。随时写下你的想法将使你论文写作容易得多,并给你留下了可参考的东西。2、组织你的笔记。注释你的搜索材料可能要花相当多的时间,要逐步进行以使这论文概述过程随着不断添加的点点滴滴更加清晰。根据主题将所有突出显示的短语和想法分门别类汇总起来对笔记进行组织整理。例如,如果你正在撰写论文分析一个著名文学作品,你可以将你的研究材料组织成一些注解表,如人物形象表、情节环节参照表和作者的寓意符号表等等。 尝试将每个你标记的引述或事项写到卡片上。这样你可随意重新编排你的卡片。用颜色代码将使您编排笔记更容易些。例如,将你从各个资源摘录的笔记列成表,然后以不同的突出显示颜色区分不同类别的信息。比如说,将从某本书或杂志上记的东西单独列在一张表上以便统筹考虑这些笔记,然后将所有与人物形象相关的东西突出显示为绿色,所有与情节有关的标记为橙色,等等。3、构造一个初步的参考书目/引用页。在你浏览自己的笔记时记下每个资源中关于作者、 页码、 标题和发布的信息。这样以后当你为论文精心准备参考文献或引用著作页时就能得心应手了。4、构造一个初步的参考书目/引用页。在你浏览自己的笔记时记下每个资源中关于作者、 页码、 标题和发布的信息。这样以后当你为论文精心准备参考文献或引用著作页时就能得心应手了。 议论性研究论文在有争议的问题上持某种立场和主张某种观点。选择的问题应确实是有值得商榷之处。分析性论文则对一个重要的问题提出新思路。你所研究的问题可能并不存在争议,但您必须试图用你有价值的想法去说服读者。该论文不是在简单地重弹那些已有概念的老调,而是提供你通过学习和研究感悟到的自己的独特想法。5、界定你的读者。谁将阅读这篇论文,它值得发表吗?虽然您是为你的教授或其他上级写这论文,有一点非常重要,你的论文的口气和重点是针对那些愿意读你论文的读者。如果你的论文是面向学术同行,那你论文包含的信息应反映出你知道的信息,并不需要去解释基本的思想或理论。另一方面,如果您的论文是面向那些并不了解你这学科的读者,很重要的一点是你在论文中应对一些与你研究相关的很基本的概念和理论进行阐述和举例说明6、确定论题。 论文的开头两句是你论文的宣言,阐述你论文的主要目标或论点。虽然在最后定稿时你可改变这论文宣言的措词,你必须开门见山地介绍论文的主要目标。你论文所有的主体段落和信息都将围绕着论题展开,因此你对自己的论题务必非常清楚。 打造你的论文有一个最容易的方法,就是让你的论文去针对并回答某个问题。如何去选择一个首要问题或假说让你在论文中展开呢?例如,你的论文问题可能是"文化认同如何改变精神病治疗的成功率"?然后,这可以确定你的论文是什么-不管您给出该问题的答案,那就是你论文的主题。你的论文应该表达你的论文的主要想法而不要列出你所有的理由或描述你的整篇论文。它应该是一个简单的主题,而不是一个支持的列表;那是你论文的其余部分要做的事情!7、确定你的主要论点。你的文章的正文将围绕您判断的最重要的思想。通过您的研究和注释来确定哪些是你议论或陈述的信息中最关键的参数或演示文稿的信息中去。你可写整个段落来阐述什么想法呢?对你来说哪些想法有很多坚定的事实和研究作为背景证据?把你的主要论点写在纸上,然后分别组织相关的研究。 当你概述您主要的想法时,将它们按特定的顺序排列很重要。将您最强点放在你文章的开始和末尾,而比较平庸的论点放在论文中间或靠近你文章的结尾处。一个单一的要点不一定限于一个段落,特别是当您正在编写一份相对较长的研究论文。你认为有必要的话一些主要思想可以扩展到多个段落。8、考虑格式设置准则。根据你的纸张专栏、 类准则或格式设置准则,你可能必须以特定方式组织你的论文。例如,在 APA 格式中写入时必须按标题包括导言、 方法、 结果和讨论组织你的论文。这些指导方针将改变你创建大纲和最后文件的方式。9、敲定大纲。在考虑上述小窍门的基础之上组织整个大纲。将证明要点列在左边,对每个要点将有关的细述和你的研究笔记分别缩进排列。大纲应以要点的方式概述你的整个论文。要确保在每个要点的末尾包含引述和引用,这样在你最后进行论文定稿时就你不需要不断地回头参考你的研究。方法4:论文写作1、写你的正文段落。虽然它似乎有悖常理,在你开始写论文的主要内容之前就先写介绍可能难以完成。侧重于支持论文,由要点入手使你可稍稍更改和把握自己的思路和评注。 用证据支持你的每个论点。因为这是一篇你的研究论文,你的任何论述均应得到事实的直接支持。充分解释你的研究。与陈述观点缺乏事实相反的是罗列事实却没有解释和评论。虽然你肯定希望陈述大量证据,要确保你的论文自己的独特性你就要在所有可能的地方加以评说。避免使用许多长篇的直接的引用。虽然你的论文基于调查研究,对你来说其关键是你要有自己创意。除非您打算引用的东西是绝对必要的,请尝试用自己的语言去解述和分析它。.论文应行文流畅。你的文章应如行云流水,而不是那种木讷的断断续续的风格。请确保正文段落之间均很流畅地相互衔接。2、写结论。 在你仔细地用证据论述之后,要为读者写一个结论简明扼要地总结你的发现,并提供一种结束感。首先简要地重申论文的论点,然后提醒读者你在论文中阐述的要点。渐渐地从你论文的主题,过渡到强调你的发现所具有的重要意义而结束论文。撰写"结论"的目标简单来说,是要回答"结果怎么样?" 这个问题,确保读者有所收获。有个好主意,即在撰写"介绍"之前先写"结论"。首先,当证据在你脑海中仍记忆犹新时结论编写起来更容易。最重要的是,在写结论部分时要竭尽全力斟酌选择语言,然后在介绍中改写这些思路时注意减少强调性。这将给读者留下更持久的印象。3、写论文介绍。 在很多方面,"介绍"是反过来写的"结论": 以一般性介绍较大的主题开始,然后引导读者进入你一直专注的领域,最后提出论文的中心论点。要避免重复已在结论中使用的同样的短语。4、格式化你的论文。所有研究论文均必须以某些方式进行格式化以避免剽窃。根据你的研究和你的研究领域的主题,您将必须使用不同样式的格式设置。MLA、 APA 和Chicago是三个最常见的引文格式,并且确定了应使用的文本的引文或脚注的方式,以及你论文中信息的顺序。 MLA 格式 格式通常用于文学研究论文,并在论文末尾使用 "引用著作"的页面。这种格式要求文本引用。APA 格式 用于社会科学领域的研究人员,也要求文本引用。它以"参考文献"页作为论文的结束,并也可能有章节标题位于正文段落之间。.Chicago格式 主要用于历史研究论文,它在每个页面的底部运用脚注,而不是在文本引用和著作引用或参考文献页。5、编辑草稿。虽然忍不住要简单地读你的文章和使用拼写检查工具,要编辑你的论文应该更深入一点。至少有一个,但最好是两个或更多的人仔细检查你的文章。让他们编辑从基本语法和拼写错误到你的论文的说服力和你的论文的流程和文件格式。如果您编辑您自己的论文,等待至少三天才返回和它接触。研究表明在你论文看完 2-3 天后,你的写作是在脑海中仍记忆犹新,所以你更有可能忽略否则你将抓到的基本错误。只是不要忽视其他人的编辑,因为他们会要求多一点工作。如果他们建议你重写你的一段论文,很可能他们有很正当的要求你。花点时间彻底编辑你的论文。6、定稿。 当你已经再三编辑过你的论文,按照论文的主题已经格式化了你的工作,并最后确定了所有的要点时,你就可以创建最后的草案了。通读你的论文并改正所有的错误,如有必要就重新排列信息。调整字体、 行间距和边距,以满足您的教授或专业设置的要求。如有必要,创建介绍页和引用著作或参考文献页。完成这些任务结束你的论文! 请确认保存文件(为格外安全起见存在多个地方),并将你最后的草稿打印出来。

完了 你这个题目偏窄 做毕业论文很难,给你个建议:题目 :网络多媒体在地理教学中的应用研究——以GOOGLE EARTH 为例这样你就比较好写。否则你的内容不只是窄的问题了,收集资料都很困难,因为这是比较新的内容。关于收集资料 给你下面的文章看看:如何利用信息资源进行论文写作和课题查询一. 论文写作、课题查询与信息检索1.论文写作(1)论文类型:科研论文、学位论文(2)论文格式:前置部分:标题、作者署名、作者单位、摘要、关键词、中图分类号、文献标识码主体部分:引言、正文、结论、致谢、参考文献(3) 论文写作步骤:选题、资料准备、论点形成、撰写(4) 论文写作与信息检索关系选题阶段。通过信息检索,了解专业的研究现状、前沿、热点问题,寻求科研中的空白点、学术的争鸣点、社会实践的需求点、知识的概括点、科学定论中的矛盾点、个人的兴趣点、学科和专业的熟悉点资料准备。通过信息检索,获取事实资料、数据资料、文献资料、论据、观点。论点形成:通过对获取的资料进行分析研究、综合、提炼,逐步形成论点。2.课题查询(1)概念(2) 课题查询与信息检索立项查新阶段:了解课题项目的现状和发展趋势及国内外动态信息课题跟踪阶段:在课题项目实施中,通过资料丰富、论证。成果查新阶段:课题项目完成后,通过查新,确定成果在国内外的地位,以便对项目成果有一个正确客观的评价。二.信息资源检索策略与方法1.课题分析2.问题分类3.选择检索工具4.实施检索5.结果处理信息资源检索步骤(图式)课题 问题 选择检索 实施 结果分析 分类 工具(途径) 检索 处理1.课题分析确定专业范围:课题涉及专业及其相关学科。确定时间范围:课题需要检索的年代范围。地理及语种范围:课题在那个国家处于领先地位,原则上采用该国及该母语的检索工具。信息范围:选择与课题有关的、针对性强的检 索工具。2.问题分类(1)寻找事实、数据型信息,找寻问题的准确答案。(2)查找特定文献,根据某一文献的线索查找原文,或已知某一作者,查询其所有发表的文章.(3)对某一问题作大致的了解,并就问题的一个方面,表述自己的观点或撰写小型论文.(4)查询某一专题的前沿和最新资料,了解研究动态,发展趋势。(5)对某个课题全面调研,了解整个发展过程,全面细致地了解国内外有关的所有出版物的情况,年代范围较广,主要撰写综述或研究报告.(6)对某一课题作深入的专题研究,在充分掌握材料和重要研究成果的基础上,提出创造性的具有一定学术水平的观点或论点,撰写报告或学术论文.3.选择检索工具根据课题性质的不同,确定相应的检索途径:一般利用二次文献和三次文献组织和控制一次文献 ,同时可通过一次文献后列出的参考文献进一步扩大范围。检索工具与检索课题的学科相一致,注重检索工具的权威性。技术和手段:有机检条件的一般就不选择手检工具。考虑价格和可获得性,应选择就近获取。4.实施检索(1)确定检索途经:分类途径、主题途径、题名途径、著者途径、代码途径、其他途径从已知信息特征选择从课题检索要求选择检索工具提供的索引进行选择(2)制定、调整检索策略确定检索用词,构建检索表达式,实施检索,反馈调整检索5.结果处理n 检索结果分析:浏览文摘,判断是否满足要求,并加以筛选,若不满意,及时修改检索策略,二次检索,直止满意.n 获取原文:(1)全文数据库直接获取(2)文摘、题录、索引数据库通过外刊导航获取全文(3)馆际互借三.各专题信息的检索1.事实型、数值型信息的检索事实型信息主要指名词术语、人物、地理、机构、年度资料等。数值型信息主要指计算公式、图表、数据、统计资料等.检索工具主要是词典、百科全书、年鉴、手册等(1)词典、辞典综合性辞典:《辞海》《辞源》 《汉语大词典》专科辞典:《经济大辞典》 《国际贸易金融大词典》《计算机词典》 《建筑材料辞典》网上的词典:中文词典:词典: (2)百科全书综合性:《中国大百科全书》《不列颠百科全书》 《大美百科全书》专业性:《工商管理大百科全书》 《科学技术百科全书》等。百科全书网站:国家百科全书:现代会计百科辞典网: (3)年鉴综合性:《中国百科年鉴》 《世界知识年鉴》专业性:《中国经济年鉴》 《中国会计年鉴》统计年鉴:《中国统计年鉴》 《广东年鉴》网上年鉴:国家图书馆主页提供年鉴数据库的网上检索。(4)手册参考性:《现代营销手册》指南性 《出国留学指南》数据性:《建筑施工计算手册》(5)数据库、网站万方:中国科研机构数据库(CSI)万方:中国企业、公司及产品数据库UMI《商业信息摘要数据库》(ABI/INFORM)传记网:世界名人录网络版中国统计信息网:中国经济信息网:中国资讯行: 中国资讯行 主要数据库:中国经济新闻库、中国商业报告库、中国统计数据库、中国上市公司文献库、香港上市公司资料库、中国企业产品库 、名词解释库、中国人物库、中国中央地方政府机构库、中国法律法规库、中国医疗健康库 。中经网 内容包括推荐专辑、综合动态、经济分析、经济数据、行业经济、区域经济、财经视频等提供3种查询工具:全文信息检索系统:综合经济和中经新闻中经搜索:Internet网站资源搜索中企网址查询:按企业、产品查询2.文献型信息的检索 以文献(题录、文摘、全文)为检索对象检索工具:期刊论文 会议文献 学位论文 专利 标准(1)期刊又称连续出版物,是一种定期或不定期连续出版的文献载体。核心期刊是重要的一种期刊。核心期刊:文献计量学研究发现,少数期刊(约20%)刊载了某些学科大量的高质量的论文(80%),他们的被摘率、被索率、被引用率以及在流通中的借阅率明显高于其他刊物,这部分期刊被称为核心期刊(core Journals)电子期刊:电子期刊与快讯期刊数据库中文综合性全文数据库举要维普中文期刊全文数据库(1989-)收录期刊种类近12000种,涵盖自然科学、人文社会科学各学科的期刊。万方数据库(共包括100多个专业数据库)(A) 科技信息子系统(B) 数字化期刊(C) 商务信息子系统清华学术期刊网收录国内6600种核心与专业特色中英文期刊的全文,积累题录1500万余条,全文文献500多万篇。分九大专辑,126个专题文献数据库,内容覆盖自然科学、工程技术、人文和社会科学等学科领域,收录年限从1994年至今.VIP、CNKI、万方三种数据库比较CNKI VIP 万方时间 1994 1989 1998种数 6000种 12000种 2700全文 664万篇 500万篇 30万篇内容 9/126专题 7/27专题 5/77小类更新 2 1 3Springer(全文) 德国Springer-Verlag公司是世界上著名的科技出版集团, 通过Springer Link系统提供学术期刊及电子图书的在线检索服务。Springer LINK目前所提供的全文电子期刊共包含439种学术期刊(其中近400种为英文期刊),涉及的学科范围包括化学、计算机科学、经济学、工程学、环境科学、地球科学、法律、生命科学、数学、医学、物理与天文学等11个学科,其中许多为核心期刊。(2)会议文献是指学术会议文献。检索工具主要有:万方:《中国学术会议论文数据库》:国内唯一全文数据库。《科技会议录索引》(ISTP):报道国际性或科技会议论文的专门性检索刊物。(3)学位论文学位论文检索工具主要有:万方:中国学位论文检索学位论文查询:浙大(硕士)、(博士)CNKI:中国优秀博/硕士学位论文全文数据库(CDMD)博硕士学位论文数据库(PQDD)中国优秀博/硕士学位论文全文数据库(CDMD) 目前国内相关资源最完整、连续动态更新的博/硕士学位论文全文数据库。每年收录全国300家博士培养单位的优秀博/硕士论文约2万篇,2002年“211工程”高校收录率85%以上,收录年限2000年至今。(4)专利专利文献:一切与专利制度有关的各种专利文件统称为专利文献。类型:专利说明书、专利公报、专利检索工具等。检索途径:专利权人(个人、机构)专利分类(IPC分类、各国专利分类)专利主题(关键词)专利号码(专利号、申请号(优先项)、入藏登记 号等)免费专利数据库中华人民共和国国家知识产权:中国专利信息:中国知识产权网专利库:易信网专利库网专利库 (5)标准标准的等级国家标准:GB行业标准 :行业主管部门名称的汉语首 字母表示,例如:JB。地方标准:DB企业标准标准的检索:一般采用分类和标准号途径检索课题—查找标准目录中的分类目录—标准号—索取标准原文检索课题—查找目录中的标准号索引—标准名称—索取标准原文标准的检索工具:上海标准文献信息网上服务系统:中国标准计量信息网:.小结1.查找一般问题答案,多用工具书或事实、数据型数据库。利用工具书时,可按下列模式:(1)查时政大事:年鉴(2)查名词、术语:词典(3)查人物:辞典、百科全书(4)查数据:统计资料、年鉴、手册、数据库(5)查机构、地名:名录、手册2. 查当代科学进展及当前学术动态:年鉴或数据库(综述)。3.查找图书:先查当地馆藏目录,若无,联机检索,馆际互借。4.查论文资料:索引、文摘、全文数据库(期刊、会议录、学位论文)5.查法令条约:汇编资料、书目或法律法规数据库。6.查专利、标准:专利、标准数据库2.文科专业信息资源检索工具举要(1)《人大报刊资料全文数据库》(1995-) 共包括4个子数据库:①政治类;②经济类;③教育类;④文史类。3.经济学专业信息检索工具工具书:《中国经济大辞典》*《牛津经济学词典》《中国近百年经济史辞典》*《新帕尔格雷夫经济学大辞典》*《国际贸易金融大词典》《实用外贸英汉词典》《经济学百科全书》*《中国经济百科全书》*《哈佛商学院管理全书》《中国会计年鉴》《中国经济科学年鉴》*《中国经济年鉴》《中国市场统计年鉴》《中国经济贸易年鉴》《现代营销手册》《市场调研手册》《国际贸易简明核算手册》*经济专业相关数据库(20个)中国数字图书馆数字图书书生之家万方数据库维普全文期刊数据库清华学术期刊网人大报刊资料全文数据库中国资讯行中经网期刊目录:SSCI学位论文查询:浙大(硕士)学位论文查询:浙大(博士)相关网站工商企业、金融、财政、价格等信息:中国企业在线:万方企业数据库:中银网:五.理工科专业信息资源检索1.理工科文献特点数量急剧增加文献交叉重复文献出版分散文献失效加快文献类型增多SCI与EI比较SCI EI索引 索引、文摘回溯年代 40年 120年范围 侧重基础科学 不收基础理论侧重工程界检索思想 引文思想 传统文献检索思想特点 多学科交叉覆盖 时效强、文摘详尽时效强 使用方便收录我国文献 少 多3.计算机专业信息检索工具数据库(20个)中国数字图书馆数字图书书生之家万方数据库维普全文期刊数据库清华学术期刊网Springer清华镜像World Scientific 世界科学出版社全文电子期刊镜像CALIS管理中心数据库资源期刊目录:SCI学位论文查询:浙大(硕士)学位论文查询:浙大(博士)六.检索实例检索课题:反倾销*WTO1.分析研究2.选择检索工具事实型、数据型资料:专业工具书,中经网相关文献资料:维普或清华同方、人大复印资料、万方学术会议文献、学位论文、UMI、Elsevier SDOS、Kluwer3.确定检索途径:主题途径:反倾销*WTOanti dumping*WTO(02/04)分类途径:F724.实施检索,结果如下:中经网:11篇(浙江*反倾销*WTO)维普:116篇(核心期刊02/04)CNKI:121篇(02/04)CNKI博硕论文:9篇万方会议论文:4篇万方学位论文:12篇人大复印资料:(略)UMI:4篇(学术期刊02/04)Elsevier SDOS:0篇Kluwer:1篇检索课题:高层建筑和抗震设计1.分析研究2.选择检索工具数据型资料:专业工具书相关文献资料:维普、CNKI、万方学术会议文献、学位论文、标准、EI(工程索引)、Elsevier SDOS、 Kluwer3.确定检索途径:主题途径:高层建筑*抗震设计,tall building*seismic design分类途径:TU97(高层建筑)4.实施检索,结果如下:56篇维普:24篇(核心期刊2000/2004)万方会议论文:4篇万方学位论文:0篇万方期刊论文:2篇CNKI全文期刊:11篇CNKI学位论文:2篇Elsevier SDOS:1篇EI 工程索引:12篇(文摘)Kluwer :0篇

论文主要内容:

一、论文的标题部分

标题就是题目或题名,标题需要以最恰当、最简明的词语反映论文中重要的特定内容逻辑组合,论文题目非常重要,必须用心斟酌选定。

二、论文的摘要

论文一般应有摘要,它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。摘要应该包含以下内容:

1、从事这一研究的目的和重要性

2、研究的主要内容

3、完成了哪些工作

4、获得的基本结论和研究成果,突出论文的新见解

5、结构或结果的意义

三、论文关键词

关键词属于主题词中的一类,主题词除关键词外,还包含有单元词、标题词和叙词。关键词是标识文献的主题内容,单未经规范处理的主题词。

四、引言

又称为前言,属于正片论文的引论部分。写作内容包括:

1、研究的理由

2、研究目的

3、背景

4、前人的工作和知识空白

5、作用和意义

五、正文部分

论文的主题,占据论文大部分篇幅。论文所体现的创造性成果或新的研究结果,都将在这一部分得到充分的反映,要求这部分内容一定要充实,论据充分可靠,论证有利,主题明确。

六、参考文献

参考文献是文章在研究过程和论文撰写是所参考过的有关文献的目录,参考文献的完整标注是对原作者的尊重。不只在格式上有具体要求,在数量、种类、年份等方面又有相关要求。

一、毕业论文写作前的准备。

我们知道毕业论文包括五个部分:开题报告、论文编写、论文评定和论文答辩以及评分。万事开头难,选题的好坏,关系着后续论文写作的质量。当然选题之前,我们要做一些周全的准备,给后续的论文写作确定好基本方向。我们可以通过思维导图,罗列出我们需要准备的具体步骤,有条不紊的去实施。

二、市场营销论文写作技巧。

(一)拟定论文题目

论文题目是毕业论文中心思想或研究重点的高度概括。确定论文题目要注意以下几点:

1、从规范性来看,作为本科毕业论文,题目不能出现“浅析”“试论”之类不确定的字眼,而要用“分析”“研究”等比较学术化的字眼。同时,论文题目不能太长,正文中的小标题最好不超过26个字。根据写作方法,可分为定性论文和定量论文。

2、从选题范围来看,尽量体现自己所学专业。毕业论文考察考生用专业理论知识解释或分析现实问题的能力。进行论文答辩时,其中一个评价指标为论文选题是否符合专业方向。虽然自考有很多交叉学科,但作为本科层次,考生大多不具备进行交叉学科研究的能力,所以还是以本专业或本学科的研究为宜。

(二)确定研究方法

本科论文的研究方法可归纳为两大类:定性研究法和定量研究法。

1、定性研究法是比较传统的论文写作方法,通常根据社会现象或事物所具有的属性和在运动中的矛盾变化,从事物的内在规律性来研究事物。它主要以普遍承认的公理、严谨的逻辑演绎和大量的历史事实为分析基础,描述、阐释所研究的事物。进行定性研究,需要依据一定的理论与经验。

2、定量研究法是当代论文写作中较通用的方法。它主要依据调查或收集得到的现实资料数据,运用经验测量、统计分析和建立模型等方法,对所提出的问题进行实证研究。这类论文的题目形式一般是“XX问题的实证分析”“基于XX方法的实证分析”等。

在实际研究中,定性研究与定量研究常配合使用。进行定量研究前,通常借助定性研究确定所要研究现象的性质;定量研究过程中,又常借助定性研究确定现象发生质变的数量界限和引起质变的原因。

(三)收集论文素材

论文的素材一般可以通过以下渠道来收集:购买专业著作(不包括教材);进入专业的论文数据库,如同方知网数据库、万方数据库等,以及国家图书馆等网站。收集论文素材时,考生要浏览专业论文,而不是新闻或类似于晚报性质的小文章。

(四)明晰论文结构

论文结构至少包括提出问题、分析问题、回答问题三段式结构。以一篇严格的定性研究论文来说,其结构一般是“一、前言”“二、XX问题现状分析”“三、XX原因分析”“四、XX研究结构与建议”。定量研究论文的结构一般是“一、前言”“二、XX问题现状分析”“三、XX实证检验”“四、检验结论分析”“五、研究结论”。

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