怎么看论文的研究内容

日翻到与研究内容相关的文章可以分组收藏,也能像Web of Science一样导出引文文件,在Endnote中打开。根据你研究的内容选出关键字,然后在Google学术中搜索,找到引用率最高的几个文献,再从这些文献的参考文献中找综述性文献;3. 根据你研究的内容选出关键字,天前此时,本研究便通过查找文献,利用其他人已发表单细胞数据,找到了神经胶质细胞(本文是施旺细胞...

1、课题填充法：不少文章的题目就是内容的高度概括。首先，读懂题目字面上的意思，再根据文章内容把题目扩展成一句完整的话，接着在此基础上逐步进行修整，使表达更加全面，最后检查。2、段意合并法：先清理文章脉络，再写出每段段意，接着根据文章内容分清主次。如果都是主要的，就把段意合并起来；如果有主有次，就取主要的，舍次要的。注意，合并时要对各段大意作修整——删重复的内容，综合相同的内容，最后检查。3、重点突出法：有些文章重点部分十分突出，全文的主要内容就在其中。只要抓住重点部分的段意，再加上必要的补充、交代，就可以了。（最后要检查）4、语句摘录法：有些文章结构上有总起句、总结句、过渡句，内容上有中心句。摘录这些概括性的语句，稍加改动，就成了。注意：摘录中心句后，还需要串联或精简，最后检查。5、重点罗列法：以叙事的文章为多，我们概括主要内容时可以先分解再综合，抓住“六要素”：时间、地点、人物、起因、经过、结果。要注意把它们整理成表达通顺的话，最后检查。

很多书本上和科研论文中的复杂算法，在这篇文章中总结在研究，阅读，编码和调试时积累的大量经验。很显然，这篇文章主要集中在和计算机科学相关的研究领域中。 然而，你也可以在其他任何领域的论文中使用下面提及的准则。1. – 开始之前在你开始阅读一篇论文和实现它之前，有几个你需要注意的地方。并请确保每次你要开始类似的项目之前，都仔细的注意过这几个方面。 – 看看是不是已经有开源软件实现过除非你是为了纯粹的学习目的而去实现一篇文论中的算法， 否则你不必一定要实现它。实际上，你所需要的不是自己去实现它的过程，而是已经实现了这个算法的代码。所以在你开始编码之前，你应该花一些时间去找找网上是不是已经有实现了这个算法的开源软件。想想你是愿意花两天时间去找到已经完成的代码，还是浪费两个月的时间去实现一个别人已经实现的了算法呢？ – 用最简单的方法达到你的目的你要先搞清楚你想要达到的目标是什么，以及是不是有简单的方法已经可以达到你的目标。 或许你可以尝试使用另外的技术，即使它只能达到你80%的目标，但它不需要你去实现一篇论文。然后你可以再花几天的时间去尝试是不是可以用开源软件运行起来。关于这个更多的详情，请参考我的另外一篇文章 The 20 / 80 Productivity – 注意软件的专利如果你再美国， 你需要注意软件的专利问题。有一些论文是注册了专利的，你可能因为在商业软件中使用了它的算法而惹上麻烦。 – 关注更多该领域的论文如果你正在研究一篇关于在计算神经学领域中使用支持向量机(SVM)的论文的话，那你应该再读一些关于机器学习以及其他可替代支持向量机(SVM)的分类算法的介绍。同时，你还可以读一些关于计算神经学领域的文章，看看学术界正在研究什么. – 保持积极性如果你还没有实现过一篇论文或你正在研究一个新领域内的论文，这样的阅读研究是很困难的。不管发生什么，不要让那些复杂的数学公式吓到你。而且，不要去担心进度的问题，即使你感觉理解这篇论文要比你预计的要慢很多, 坚持做下去你会发现你慢慢的就理解了这篇论文中所要表述的概念。