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  • 如何分析写作目的
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    2020-05-05 11:43:09

    写论文时,目的与意义的写法区别如下:

    1、目的写法:阐述论文要解决的问题。即为什么选这样一个题目进行论述,要论述出什么东西。

    2、意义写法:阐述论文效果达成后产生的影响。即效果产生后会有什么潜在的、长远的影响。意义分为理论意义和实际意义。

    理论意义:一般阐述论文学术范围的意义。即与前人同类命题相比,增加了什么内容,有什么新见;与同时代同类命题相比,有什么突破之处;在某个理论体系中起了什么作用,对后代理论发展又有什么意义;为一种理论体系的完善增补了什么,对后人有什么启示。

    实际意义:阐述论文实践范围的意义。即利用其中的思想方法、观点和规律等,可以指导人或社会的什么具体活动,可以分析判断什么具体问题。



    作者:Nature
    链接:https://www.zhihu.com/question/20183183/answer/233389733
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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    Tips: 技术栈已经升级为SpringBoot,代码链接为:GiteeGithub

    一、系统简介:

    围绕一英文写作分析API开发的一个web应用,基于SSM(Spring,SprintMVC,MyBatis)。

    核心模块介绍如下:

    写作反馈模块:写作与自动反馈、评分存档

    报表模块:查询历史写作存档、评分可视化

    社区模块:发布帖子、查询帖子、评论帖子、查看消息

    其他:更新日志、网站访问量统计、CSS动画等

    二、整体架构:

    架构设计图中的部分工具在代码中没有体现,比如Nginx反向代理,而且Redis也没有使用。

    三、开发技术:

    该系统的功能模块采用前端驱动后端开发的方式,先开发整个网站系统的框架,然后逐个添加功能模块,严格按照需求开发。该系统构建为一个Maven项目,web服务采用RESTful架构,前端使用jQuery,ajax,layui等技术,后端使用SpringMVC实现请求解耦,使用Spring整合Mybatis操作MySQL数据库并开启Mybatis/Redis二级缓存,使用Shiro实现登陆验证,使用Nginx反向代理Tomcat实现动态资源和静态资源分离,使用log4j日志功能输出SQL语句,使用Git实现版本控制。

    四、运行截图:

    登录界面

    写作界面

    报表界面

    社区界面

    五、开发历程:

    最开始我是没有使用任何前端和后端框架,纯用J2EE的技术开发(因为框架还不太熟)。

    1.所以刚开始只是做了一个带有文本输入框和提交按钮的页面,功能就是输入英文文章段落,点击提交后,调用API并在页面下方空白处展示返回内容。这个时候是没有做任何处理的,调用API返回的JSON数据是啥就打印在网页上显示出来。

    2.然后前端开始用css样式优化使得更美观一些,后端把json处理一下使该显示的显示出来(而不是一串json数据)。

    3.再然后开始添加功能,比如使用百度的ECHARTS可视化一些数据显得网页不那么单调。最开始是把每一次HTTP请求都拦截下来放在图表里统计,用饼图显示请求的频率。后来发现这个功能是硬凑上去的跟系统主题无关,就把每次保存的英文写作存起来用图表显示(标题、时间、评分等)。

    4.与此同时,前端用了框架layui,一下子提升了网页的美观度和用户体验。后端也开始优化代码结构,用springMVC、spring、mybatis等框架,一下子代码简洁了起来,web服务采用RESTFUL架构实现行为与资源分离,代码注释使用javadoc风格等等。

    5.后来部署项目的时候想试试外网访问的效率如何,就用自己的电脑作服务器使用花生壳实现了外网穿透,然后发现页面加载略慢(原因是静态资源太大,多是js和图片,免费的带宽太小tomcat解析也比较慢),于是开启了nginx反向代理,把静态资源过滤出来给nginx处理,http动态请求给tomcat解析,这样就提升了网页加载速率。

    6.最后跑项目的时候是用docker跑的,创建好镜像(比如tomcat,mysql)之后,每次启动docker只需把镜像启动就能访问项目了。这样的好处是只要把war包挂载到docker的tomcat镜像的webapp目录下,当换了电脑时,即便没有Java环境、没有tomcat、没有mysql数据库、没有idea集成开发环境,只要有docker也一样能跑起来项目。

    总结:

    一整套开发下来,前端和后端以及中间件都可以学到一些知识,不过技术发展是很快的,还是要保持学习。。。

    源码:

    github

    gitee

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    这期推送简单谈一下我本人对经济学实证论文写作排除干扰性因素、机制检验和异质性分析的一些不甚成熟的理解

    本文首发于微信公众号DMETP,欢迎关注!

    论文的实证部分一般要回答两个问题,一是核心解释变量x是否影响被解释变量y,二是具体的影响机制,即x如何影响y

    为了回答第一个问题,论文在基准回归之后一般会设计一系列的识别条件检验和稳健性检验,包括对模型的特定假设进行检验(如DID的平行趋势检验),对模型可能存在的因果推断问题(内生性)进行讨论、检验和缓解,排除可能影响研究结论的其他干扰性因素,对x影响y的预期效应和滞后效应进行讨论等一系列的稳健性检验。某些情况下,对基准回归结果的识别条件检验和稳健性检验甚至需要占据实证部分篇幅的一半以上。

    如此大费周章的原因或者说目的在于,一方面,回答好x是否影响y这个问题是进一步分析影响机制的基础,因此确保xy的影响稳健可信是实证设计的基本要求;另一方面,我们要赶在读者或审稿人提出“灵魂拷问”之前把论文中可能存在的或大或小的问题都给考虑到,想读者之想,思审稿人之思,虽然不管我们怎么绞尽脑汁去发现和填补这些漏洞,审稿人总是能够提出一些“奇奇怪怪”的问题,但前期做足工作可以把这些问题被问到的可能性降到最低。

    对第二个问题进行回答可以增加论文的科学性、故事性和丰满度。xy存在一定的影响,并且这种影响是稳健的,在此基础上我们还想知道xy的影响究竟是通过什么渠道实现的,即探讨“存在性”背后的“过程性”。对客观影响机制的探讨本质上就是对现实经济运行规律的一种总结与提炼,体现了社会科学研究的“科学”之所在。

    如果怀疑变量mxy作用背后的机制,那么论文的理论分析部分就要对这一机制的基本逻辑进行较为清晰的分析说明,然后在实证部分对这一机制进行检验。机制检验没有一个固定的范式,一般需要结合论文的研究内容、理论、模型,甚至是所使用的数据进行设计,但是经济学研究的机制检验应尽量避免使用中介效应模型,原因在于(引自我在知乎的回答):

    相比于管理学、心理学等学科领域,经济学更强调变量之间因果关系的推断,而恰恰由于中介效应模型没有考虑到中介变量可能存在的内生性,因此该模型可能符合管理学的研究范式,但不符合经济学研究范式。

    中介效应模型可能存在的内生性在于:

    • 第一,在中介变量 M M M本身就是一个内生变量的情况下,还要做 M M M的IV-2SLS才能说明问题,而大多数文章都没有这一步;而且,就算做到了这一步,由于有效工具变量的稀缺性及论文篇幅(非学位论文)的限制,这一步也是非必要的。
    • 第二,在中介效应模型第三步回归中,如果中介变量显著,恰恰说明第一阶段回归的残差中遗漏了一个重要变量,这意味着即使在使用IV对基准模型进行了稳健性检验的情况下,内生性还是存在的,基准回归结果不可信。

    参考连玉君老师的回答,中介效应模型存在的一个比较现实的问题是:我们大多数都是在和一个内生变量作斗争,而中介效应要求我们不仅要克服 X X X的内生性问题还要克服 M M M的内生性问题,着实有些苛刻。

    一、排除干扰性因素

    排除干扰性因素是实证论文稳健性检验部分的基本步骤之一。

    如,陈登科(2020)在研究中国加入WTO后贸易壁垒下降是否带来环境污染的改善时,怀疑加入WTO同时期中国实施的其他政策,特别是国有企业改制政策与鼓励外资进入政策,以及环境规制政策(如两控区、“十一五”污染控制政策)可能对结果造成潜在干扰。为排除这些干扰性因素,作者在回归方程中进一步加入国有经济比重与外贸经济比重来控制前两项政策的影响;对于环境规制政策,作者认为中国的环境规制政策大多是以行政区划为单位来实施的,因此在回归模型中进一步加入地区-年份固定效应来控制环境规制政策对结果的潜在影响。

    如,江静琳等(2018)在研究农村成长经历对家庭股票市场参与的影响时,认为影响人类行为的因素十分复杂,因此怀疑农村成长经历对股票市场参与的作用可能受到社会互动、信任水平、金融知识、家庭社会经济地位和风险态度等因素的干扰。为了排除掉这些因素,作者做了一系列的稳健性检验,包括(以社会互动为例):

    • 首先,在基准模型中直接添入社会互动水平的代理变量以控制社会互动这一因素对结果的干扰。
    • 其次,利用反证法。假设社会互动确实对结果产生了较为严重的干扰,在此假设成立的条件下,有两条推论:一是社会互动水平高的家庭购买股票的行为不受农村成长经历的影响;二是社会互动水平的高低会影响农村成长经历对股票市场参与的作用的大小。如果这两条推论都不成立,也就可以排除掉干扰性因素对研究结果的干扰,据此设计了两段假设检验:一是按照社会互动水平高低将样本分为两组,进行分组回归;二是在基准模型中加入社会互动水平与农村成长经历的交叉项。这两个稳健性检验本质上为异质性分析。

    再如,陆菁等(2021)在研究绿色信贷政策的微观效应时,怀疑2008年国际金融危机以及同时期的环境规制政策(如清洁生产标准、“十一五”污染控制政策、区域限批政策等)可能对研究结论构成潜在干扰。对于前者,作者在基准模型的基础上额外控制了代表企业投融资需求的两个代理变量;对于后者,作者引入了若干虚拟变量并剔除了相关样本(具体请看原文)。

    [2] 陈登科. 贸易壁垒下降与环境污染改善——来自中国企业污染数据的新证据[J]. 经济研究, 2020, 55(12): 98-114.

    [3] 江静琳, 王正位, 廖理. 农村成长经历和股票市场参与[J]. 经济研究, 2018, 53(08): 84-99.

    [4] 陆菁, 鄢云, 王韬璇. 绿色信贷政策的微观效应研究——基于技术创新与资源再配置的视角[J]. 中国工业经济, 2021(01): 174-192.

    借鉴以上三篇文献,下面简单梳理一下排除干扰性因素的逻辑与实证思路。

    由于被解释变量y的影响因素众多,基准模型中的控制变量也仅仅是根据一般常识与理论(即已有文献的做法)引入的,如果怀疑某个不同寻常的意外因素zy存在一定程度的影响,即直觉上认为zy的不可忽视的重要影响因素,并且在考虑z的情况下xy的作用可能改变,那么为了检验结论的稳健性,可以把z当作控制变量引入基准模型中,如果核心解释变量x的系数与基准回归结果大体保持一致,就说明排除了z对研究结论的干扰。

    此外,还可以使用反证法,即假设z对研究结论确实构成不可忽视的干扰,那么就存在如下推论:随着z的取值变化,xy的影响存在异质性,而我们的检验逻辑就是证明该推论不成立。为了证明这个推论不成立,有以下两种实证思路:一是按照z的取值大小对样本进行分组,进行分组检验,如果在不同分组下x的系数基本不变且与基准回归结果大体保持一致,就说明该推论不成立;二是使用调节效应模型,调节项为xz的交互项,且两个单独项不可忽视,如果调节效应模型中的交互项不显著(单独项x是否与基准回归结果保持一致,甚至x显著与否都不重要,因为在调节模型中x的系数含义不同),就说明该推论不成立。

    二、机制检验

    机制检验没有统一范式,一般根据研究内容而定,以佐证论文所讲的故事,比较常用的实证设计包括(引自我在知乎的回答):

    • 调节效应模型,研究在 X X X Y Y Y的影响过程中,调节变量 M M M的调节作用,即在基准模型的基础上,做交互项 X M XM XM Y Y Y的影响(本质上也是异质性分析)。

    • 分组回归,即传统意义上的异质性分析。

    • 在基准模型的基础上,检验 X X X对机制变量 M M M的影响,然后根据已有的文献讨论 M M M Y Y Y的影响。

    戴鹏毅等(2021)在研究“沪股通”对企业全要素生产率的作用机制时,认为提高股价信息含量和信息传递效率、矫正股票错误定价和改善信息披露质量是沪股通提升企业TFP的主要机制。在机制检验部分,首先实证检验了“沪股通”开通对这几个机制变量的影响,然后利用已有的权威文献在理论上讨论机制变量对企业全要素生产率的作用。

    陈登科(2020)的机制检验思路与之类似,但在逻辑上与其自身的研究内容紧密联系。贸易自由化显著降低了企业 S O 2 SO_2 SO2的排放强度,而 S O 2 SO_2 SO2的排放强度等于 S O 2 SO_2 SO2排放量除以工业总产值,为了讨论企业 S O 2 SO_2 SO2的排放强度的降低究竟源于 S O 2 SO_2 SO2排放量的减少还是工业总产值的提高,作者分别用贸易自由化分别对企业 S O 2 SO_2 SO2排放量和工业总产值做回归,结果显示贸易自由化主要通过降低企业 S O 2 SO_2 SO2排放量而非提升产出的方式来降低 S O 2 SO_2 SO2排放强度。在这之后,一个新的疑问是:企业 S O 2 SO_2 SO2排放量的下降是由生产过程中的 S O 2 SO_2 SO2产生量下降引起,还是末端处理过程中的 S O 2 SO_2 SO2处理量增加引起?为了回答该问题,作者用贸易自由化分别对 S O 2 SO_2 SO2产生量和 S O 2 SO_2 SO2去除量做回归,结果显示贸易自由化通过降低 S O 2 SO_2 SO2产生量,而非增加 S O 2 SO_2 SO2去除量来降低 S O 2 SO_2 SO2排放。

    这样的机制检验思路在逻辑上环环相扣,因此论文的故事性极强。除此之外,论文还对煤炭使用及技术进步这两个具体渠道分别进行了检验。

    [5] 戴鹏毅, 杨胜刚, 袁礼. 资本市场开放与企业全要素生产率[J]. 世界经济, 2021, 44(08): 154-178.

    三、异质性分析

    异质性分析一般可以分为两种:

    • 一是根据关键变量对样本进行分组,并进行分组回归。
    • 二是关键变量与核心解释变量交乘。

    这两种方法的主要区别在于:

    • 第一,分组回归假设所有变量的估计系数在不同组别间存在一定的差异,而交互项回归则仅假设除交互项外,其他变量(包括交互项的两个单独项及控制变量)的估计系数不存在组间差异。
    • 第二,分组回归的系数大小不可直接比较,因为系数的置信区间可能存在部分重叠,因此分组回归需进行组间系数差异检验
    • 第三,交互项回归的关键变量可以是连续变量。

    事实上,异质性分析可以作为机制检验的一种辅助性手段,用以进一步增强论文的故事性。

    如,万攀兵等(2021)在研究清洁生产行业标准对企业绿色转型时,在验证技术改造这一具体机制之后,认为技术改造受制于企业的技术改造需求和融资能力,基本逻辑如下:

    • 高污染、生产率低、资本更新速度慢的制造业企业由于清洁生产的合规程度较低,在政策影响下面临更为迫切的技术改造需求,技术改造程度更大,从而更容易实现绿色转型。
    • 融资约束压力小的制造业企业由于更易于实施技术改造,从而预期获得更好的绿色转型效果。

    依据以上逻辑,作者在基准模型中分别加入技术改造需求和融资能力与双重差分的交乘项(即构建三重差分模型DDD)来捕捉可能的异质性效果。

    [7] 万攀兵, 杨冕, 陈林. 环境技术标准何以影响中国制造业绿色转型——基于技术改造的视角[J]. 中国工业经济, 2021(09): 118-136.

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    AI智能写作软件WordHeo的惊人威力:实战演练篇

    关于软件对比、购买的视频(具体想购买可以私信我):

    AI智能写作助手:软件购买,对比及初步演示

    AI软件写作的"输入/输出"原则(Input/Ouput):

    1. GIGO原则: 无用输入,无用输出

    垃圾进,垃圾出(英语:Garbage in, garbage out,缩写:GIGO),或译为废料进,废品出。

    只有高质量的输入才有高质量的输入,目前AI的启发性文本,也就是我们输入让AI进行拓展写作的“种子文本”,需要比较高的质量。这个可能跟各个行业,以及AI工具的不同板块都有关联。

    比如我在视频中,加入definition这个词,就是提供了一个启发性的词,AI会自动补充后续内容,可能比我单独去查询,要节省更多时间。

    比如广告板块的要求,从字数以及描述语言上,都低于博客。部分行业,特别是制造业B2B,可能效果不是那么好,应该是国外的AI软件开发导入的机器学习数据包,还是以B2C如亚马逊,Ebay之类为主。

    至于能写小说的AI写作助手,我目前还是没有发现。国外有案例说美国大三学生用AI写出剧本《律师》轰动一时,应该是使用别的数据学习包调试出来的AI,或者较为特别的AI写作策略。后面会去查询一下这个传闻的来龙去脉。我昨晚尝试用WordHero这个AI软件测试fictional idea(虚拟文章灵感)去大概模拟写玄幻小说的套路,感觉不是很好,可能机器学习方面没有融入小说写作板块的内容。对于情节的推动,存在一定的随机性,可以用AI进行灵感拓展,这方面的效果是可以肯定的。就是会让作者跳出自己的思维桎梏,给到一些情节线索,避免落入个人写作的俗套而不自知。

    一句话:需要高质量的输入才能保持高质量的输出,目前AI对电商类、博客类内容友好,暂时缺乏小说家的“基因”。

    2. 20/80 原则:投入/产出遵循二八原则,存在帕累托效应

    人机分工,投入方面人占20%,机占80%;产出方面人的20%内容决定整体输出的80%效果。

    所以大家目前对AI写作的期待值不要很高,觉得可以让机器做全部的事情。诚如我在第二个视频所述,如果AI文案是全文输出的,那么5篇文案,凑成1篇,那还是可以的。如果是使用一般的思路,通过自己的一些想法拟定标题headline,然后用AI生成各个段落的概述outline,再进行一些内容的聚合/发散,以便内容得到丰富和充实。

    3. 反馈原则:对输出结果进行评价,赞/踩(Thumbs-up/Thumbs-down)

    尽管没有得到软件开发者的证实:我们对输出结果进行评价,会对我们获得更佳输出有积极的推动作用。我还是会对大部分输出结果进行赞/踩的操作。

    我在2018年的时候,也使用了一个AI工具,是CRM系统基于关键词触发推荐潜在客户的应用。当时通过很长时间的客户推荐进行“是/否”的训练,输出结果确实有那么一些提升,但是低于我的期待值,而且我有其他更为优先级的获客渠道,所以当时我放弃了。而AI写作工具的使用,我还是坚持进行反馈,这对于我自己而言,也是一种提醒,如果我连续都是踩,连续三次之后,就要考虑对输入的种子文字进行调整。

    我想在设计软件者的初衷里,使用者的反馈还是很重要的一个环节。而一些软件,甚至会有输出结果收藏的选项以便快捷调用文案板块。

    当然,如果没法获得良好的反馈,我们可以点击support界面或者写邮件给开发者进行反馈。或许,这是最直接、最重要的反馈方式。

    4. 原创原则:对输出结果进行剽窃检查(plagiarism-check)

    一般而言,AI的输出内容都是原创性的。如果我们实在不放心,或者想要查看哪些地方我们人工输入可能有错漏的地方,那么其实我们可以考虑采用Grammarly的Plagiarism Checker,我从别人网站copy了一份1000+单词的文案进行查询,结果如下:
    grammarly检测效果-plagiarism checker
    我是思维跳跃性比较强的人,所以可能书写的时候,我不会注意拼写的正确性,所以是会需要这种工具进行协同工作。当然软件以后的发展方向,也应该是会把这些功能进行内置的,我相信这是一个软件在后续竞争中胜出的关键性细节。史蒂夫乔布斯离开我们很久了,但是谁会忘记,他孜孜不倦追求细节完美的伟大品格?我想一款优秀的AI写作工具,也应该是考虑更多我们使用者也没有关注到的细节,超越我们的期待。

    AI软件写作的“聚合/发散”原则(Convergent / Divergent)

    1. 聚合词语:促使AI续写聚合性内容

    Convergent words 聚合词语:引导AI做综合性的介绍、归纳或总结,聚焦于单一目标或者任务。
    相似的表达方式有anchor words (锚定词语),一般是设定某个关键词加上聚合词语作为锚文本,一般AI会自动加以解释或分析。

    AI擅长于论证分析,所以可以让AI去做“搬运工”,使用一些目标指令级别的语言:

    • definition:定义
    • concept:概念
    • introduction: 介绍
    • purpose:目的
    • conclusion: 总结
    • summary:概要

    以及更多可以表述内容聚合的词语。

    使用以上的关键词,可以让输出的内容更加聚拢在一个范围内,不至于偏离概括性、总结性的文字需求。

    就introduction举例,若我要写一个科普性的博客文案,介绍spleen cancer(脾脏癌), 可以在AI软件WordHero的blog intro中输入 introduction of spleen cancer, 得到如下3个结果是:

    1. Spleen cancer is a type of cancer that grows in the spleen, which is one of the body’s largest organs. The different types are either lymphoma or hemangiosarcoma. This type of cancer will show signs such as pain, fatigue, bleeding from joints or mouth, and swelling of the abdomen. Treatment options for this type of cancer are surgery, chemotherapy, radiation therapy, biological agents, and immunotherapy.
      脾脏癌是一种生长在脾脏中的癌症,脾脏是人体最大的器官之一。不同的类型是淋巴瘤或血管肉瘤。这类癌症会表现出疼痛、疲劳、关节或口腔出血以及腹部肿胀等症状。这类癌症的治疗选择包括手术、化疗、放射治疗、生物制剂和免疫治疗。
    2. Spleen cancer is a malignancy of the bloody tissue that resides in the white space of the abdomen, above the navel. It is often associated with Epstein-Barr virus (EBV) infection, but it also affects other populations. The incidence varies significantly by region, race, and sex.
      脾癌是位于肚脐上方腹部空白处的带血组织的恶性肿瘤。它通常与EB病毒(EBV)感染有关,但也影响其他人群。发病率因地区、种族和性别而异。
    3. Spleen cancer is the uncontrolled growth of cells in the spleen. The cells can form a tumor, or growth, and prevent the spleen from functioning normally. Spleen tumors range from 2 cm to 8 cm and can cause abdominal pain and back pain. The most common symptom is unexplained weight loss.
      脾脏癌是脾脏中细胞不受控制的生长。这些细胞可以形成肿瘤或生长,阻止脾脏正常运作。脾脏肿瘤从2厘米到8厘米不等,可引起腹痛和背痛。最常见的症状是无法解释的体重减轻。

    而没有introduction字眼,则内容输出会显得更为散乱一些:

    1. Not many people know a lot about the spleen, but it’s a fascinating organ in the body with a variety of functions. What most people do know is that cancer can form there and this is why it’s important to be aware of symptoms and possible treatments.
      虽然对脾脏了解不多,但它是人体内一个具有多种功能的迷人器官。大多数人都知道癌症可以在那里形成,这就是为什么了解症状和可能的治疗方法很重要。
      One of the most common symptoms of spleen cancer is abdominal pain which might be related to enlarged lymph nodes in the abdomen.
      脾癌最常见的症状之一是腹痛,腹痛可能与腹部淋巴结肿大有关。
    2. Spleen cancer is a relatively rare type of cancer that is not yet well understood. It’s often caused by exposure to certain chemicals, but there are other factors that can play a role in the development of spleen cancer as well. Patients with spleen cancer may experience pain in their lower left abdomen or upper right side.
      脾脏癌是一种相对罕见的癌症类型,目前尚未得到很好的了解。这通常是由于接触某些化学物质引起的,但也有其他因素在脾癌的发生中起作用。脾癌患者可能会经历左下腹或右上腹疼痛。
    3. Every year, about 100,000 people are diagnosed with cancer of the spleen. Spleen cancer is more common in men than women and is seldom found in children. It is a form of hematological cancer that originates from white blood cells called lymphocytes. Spleen tumors can be benign or malignant and have a higher tendency to recur.
      每年约有10万人被诊断为脾脏癌。脾癌在男性中比女性更常见,在儿童中也很少发现。它是一种血液癌,起源于称为淋巴细胞的白细胞。脾脏肿瘤可以是良性或恶性的,并且有更高的复发倾向。

    如果想要输出内容的方向和范围更有“保障”,也就是“X是Y”的这种把术语、概念等讲得更浅显易懂的方式,就可以考虑一些聚合词语。通常情况下,对标题、重要论点使用聚合词语,会更快获得满意的写作内容输出。

    一些软件内置的功能,我们也可以视为聚合输出的工具:

    1. Bullet Point Expander
    2. Blog conclusions
    3. Product benefits: Turn product features into benefits

    2. 发散词语:促使AI续写发散性内容

    在合作写作方面,AI的作用,更多是体现在发散思维上。我通常把AI写作软件作为自己的头脑风暴助手,让我突破一些知识和经验上的局限,这对于新行业新产品的内容营销具有重要的推动作用。

    在这里我想借用一个概念“触发词” (trigger words),来表述如何让AI变得情感化,为我们输出相应的结果。经过测试,我采用了Brian Clark65 Trigger Words and Phrases for Powerful Multimedia Content中的Words that evoke trust:

    • Third-party tested
    • Evidence-based research
    • Backed by science

    这类词,针对一些论点进行引援论证,往往AI会引出一些链接,来支持我直接查看引用。这会节省很多时间。这应该也是自然语言处理的一些特色,预先训练和过滤输出,越是高频出现或者反馈良好的文案,会获得更高的AI推荐偏好。我们可以利用这个隐藏的技术特性,提升我们的写作输出质量。

    而更多的触发词,实际上我们也可以进行尝试,比如说 101 Trigger Words & Exactly How To Use Them中所列
    trigger
    而实际上,很多AI工具也有一些快捷方式供我们进行发散性内容输出,比如:

    1. Listicles
    2. Example provider
    3. FAQs
    4. Blog outlines
    5. Marketing ideas
    6. Personal opinion
    7. Sentence expander

    还有很多我们根据自己实际需求提出的更多功能,也会进行开发或者完善。目前GPT-3还是处于一个急速发展的阶段,我们需要保持耐心和包容性,对一些bug保持开放的态度;也要保持好奇心,探索更多可能性和未知领域。相信我,一旦获得新的洞见和独特的技巧,会大大增强个人的写作信心。

    3. 创造性词语:促使AI产生洞见

    列举我们已经知道的事实后,加上一些特定的语句,AI就会发挥深度学习的威力,挖掘我们常规思维难以深入的推论或结论。

    最开始的时候,我会借助wikihow进行查询,然后看看是否我想写的how to主题,是否已经有很好的文章了。如果有,我会对他们的主要观点和步骤进行概括性表述,然后加上这些语句后点击AI自动写作,往往获得新的洞见:

    • What is next?
    • Other than that, we can…
    • But we are missing the important point…
    • Don’t forget to…
    • But I do it in a different way …
      诸如此类的语句,我们可以根据自己需求搞更多。想象一下,我们是船长,AI是船,我们只要给一个方向,或许我们很快就能到达新的彼岸。

    AI软件写作如何做到高效和有效 (Efficiency & Effectiveness)

    如何做到AI高效输出且内容有效?我个人有五个比较有用的技巧:

    1. 借助关键词工具选择主题及变换种子文本

    在选择主题的时候,就应该借助关键词工具,我一般考虑高流量而低竞争度的关键词作为核心关键词,这样可以确保我能够拿到好的排名。而在文案输出结果很少的情况下,替换高流量高竞争度关键词获得更好的输出结果,往往是我的首选策略。

    有时候,可能我们进行同义词/反义词的替换,比如我会使用https://relatedwords.org/进行关键词的查询,然后替换。不得不承认,有时候AI碰到冷僻的词汇,反应是比较笨拙的,我们需要“教育”它。而我的母语是中文,经常会采用直译的方式进行英语表达。所以很多我没有掌握的英文单词的习惯用法,会成为我用AI创作的障碍。这也许对于其他非英语母语创作者,会是不错的想法。

    2. 借助已经建模的模型进行输出

    比如我写产品博客的时候采用AIDA model,可以获得更为最直接的输出,而不需要花费更多时间在构思和调整上。这些模型实际上得到了算法上的加强,软件开发者会倾注更多的精力确保使用者获得更好的体验。

    灵活调用模型,也是我们获得更好内容的诀窍。比如说博客里面,我们可以根据需求,灵活调用listicle/FAQs等工具。

    3. 选择适当的场景进行创作

    当我们去做Facebook Ad的时候,我们就直接选择相应的场景,才会获得最佳体验。很多AI工具都有开发这个板块的,我们直接采用就可以了。

    如果我们想要创作的板块,自己的AI工具没有成熟的建模,怎么办?我一般是采用折中方案,复制黏贴竞争对手的文案进行content rewrite,然后自然地插入我需要的关键词,最后进行剽窃检查。当然,我们也可以根据自己的需求,跟软件开发者进行建议,或许我们的想法会有很多响应,后续会更快得到开发上的支持。现阶段还是初步开发的阶段, 我们可以获得更多支持。

    4. 使用引导性语言

    比如上述的anchor words, trigger words都是一种引导AI进行输出的方式。

    如上述,为了激发AI的创造性,有时候我们可以采用“强迫”的方式,比如我这几天经常采用的:

    1. First - Second - Third 等, 有时候上下文给到了足够的提示,AI会自动补充观点。
    2. On the other side类似的描述,我们可以可以得到反面观点的描述。
    3. Some other people are…
    4. Not everyone follow such a process, some…

    所有的变换,都是为了让AI启动深度学习的反馈机制,给到我们更多的内容。您如果能抓住这个思路,就能总结出很多新的策略,并不仅限于我所列举的。

    5. 针对竞争者,创造性模仿然后超越

    我们很多人都有听过skyrocket的理论,而我的理解就是必须分析和理解竞争对手,然后我们通过模仿,把内容进行创造性的重组,并且加上更多的、新的元素,我们才能实现超越。

    更多的、新的元素?这不就是AI擅长的么?!

    尽管一些AI写作软件开发的宣传噱头,就是说我们可以用AI避免繁琐的SERP分析、关键词分析等等。但是我不会轻易抛弃这些至关重要的基础工作。知己知彼,百战百胜是我的首要写作策略,我的信心不会寄望于运气,而是建立在数据分析和衡量的各项指标上。

    综上,为了高效和有效,实际上我们是要综合应用更多的关键词工具、以及你能够调用的资源进行额外的支持。另外使用AI工具的时候,要保持灵活性,学会快速调用模型,调整关键词等,让你不至于停下工作的步伐。当然,别忘记有时候适当的休息,我们可以获得能量的补充,也是我们保持高效的重要方式。

    AI写作工具用于不同场景的分析和建议

    内容重写 (Content Rewriter)

    或许,是skyrocket的拥趸们让这个工具发扬光大了。

    这个工具是克服Skyrocket写法障碍的利器,很多人用内容重写作为清洗内容作为通过剽窃检查的手段,毕竟比伪原创工具的关键词替换要省事多了。经常看到讨论贴要求增强rewriter,因为的确是需求比较旺盛。甚至,WordHero AI还除了Content Rewriter V2 (Beta),支持更长字数、更高质量的内容输出。

    但是我个人不怎么用skyrocket的手法进行写作,还是比较偏重于直接从零开始做文本。我只是偶尔因为语句太过于晦涩,就会使用内容重写进行变化。

    事实上是,我在学习skyrocket的技术,希望后续能尽快跟大家分享这方面的收获。

    改变语气 (Change Tone)

    Tone change似乎是当前的一个研发难点。同样也是skyrocket很需要的一种内容差异化的方法,当然也是营销日益个性化的的必然趋势。

    没有冒犯的意思,有一些工具是给出了很多tone的选项,这让人看起来很兴奋。可是我也注意到一些负面的反馈,说一些tone的输出结果在他们特定主题下,并无显著差别。

    博客自动写作 (Blog)

    博客无疑是绝大部分AI自动写作工具最为用心的板块,常规的Tab功能我们可以看到:

    1. Blog Topics
    2. Blog Headlines
    3. Blog Outlines
    4. Blog Intros
    5. Blog Conclusions

    这几乎是我在long form article里面用的最舒心的板块了。

    这里说一下,采用不同的工具,输出质量不一样的问题。很多工具都是有输出字数的限制的,一般而言,1,000 words 需要花费0.3~0.5USD。而WordHero在APPSUMO购买后Editor的Add-on解锁后,是没有限制输出字数的,我有数字计算强迫症,我痛恨计算剩余量并审查规划,这是我为什么最终选择这个工具作为主力AI工具的原因。

    我的一个朋友争辩说API很贵,限制字数输出的工具会有更好的体验。我对此保持怀疑,我尊重所有的AI写作工具开发者,也理解他们采用不同的方案所需要的艰辛付出,不管是经济上还是时间精力上的。但是我们应该避免妄自判断,哪个工具更好。或者我们应该说,我们更偏好某个工具,用起来更舒服。和我讨论的朋友偏好博客板块,然后他使用的AI工具,的确在当下对博客具有更友好的支持,所以获得他的偏爱。这无可厚非,但是我们还是保持理性,正确对待AI工具的不足,并且给到开发者更为切实的反馈。

    越多的AI写作工具进行良性竞争,对我们越有利,不是么?每个人都应该为这种良好的竞争氛围做贡献。

    文案写作公式(copywriting formula)

    文案公式copywriting formula 是目前比较吃香的文案写手职业,也是很多人羡慕的自由职业之一。有了AI写作助手的帮助,这些人会如虎添翼。而更多普通人,如果掌握了AI写作的诀窍,也有望能加入这一行业,获取丰厚的报酬。

    好吧,让我偷懒一下,我只是输入copy writing formula,在WordHero中自动续写得到的句子:
    Copywriting is the act of writing to promote or sell a product or service. The term “copy” refers to any written material that promotes an idea or entity (including its products). Copywriters are in demand because companies are paying them to write promotional materials such as press releases, articles, brochures, advertisements, direct mail pieces, website content, etc.
    翻译成中文是:
    文案写作是为了推销或销售产品或服务而写的行为。。“copy”(副本)一词是指宣传某一想法或实体(包括其产品)的任何书面材料。文案撰写人之所以受欢迎,是因为公司付钱让他们撰写宣传材料,如新闻稿、文章、小册子、广告、直邮、网站内容等。

    AIDA模型: Attention, Interest, Desire, Action

    输入:

    1. product name: cat tree diy
    2. short description: I want to do cat tree diy but don’t know how to start

    输出其中一个结果为:

    Attention: Is your cat destroying your furniture? Are you tired of
    cleaning up the mess?

    Interest: We can help you build a cat tree that will keep your cat
    happy and entertained.

    Desire: Save money and time by building one yourself.

    Action: Get our free step-by-step guide to building a DIY cat tree!

    PAS模型: Pain, Agitate, Solution

    输入:

    1. product name: cat treee diy
    2. short description: I want to do cat tree diy but don’t know how to start

    输出其中一个结果为:

    Pain: You want to build a cat tree for your cats, but you don’t know
    where to start.

    Agitate: You are worried about the cost and complexity of building a
    cat tree.

    Solution: Use our step by step guide to build a cat tree in your home.

    HSO模型:Hook, Story, Offer

    输入:

    I want to do cat tree diy but don’t know how to start

    输出其中一个结果为:

    Hook: See how I built a cat tree for my cat using these 4 easy steps.

    Story: I have a cute cat, but it’s not easy to keep him entertained.
    He’s constantly scratching the furniture and jumping on the kitchen
    table. I decided to build him a cat tree so he can be happy and stay
    out of trouble.

    Offer: Get step-by-step instructions on how to build a cat tree today!

    对于其他的文案写作模型,暂时还没有被软件广泛推荐,比如说:
    If Don Draper Tweeted: The 27 Copywriting Formulas That Will Drive Clicks and Engagement on Social Media所指出27种社媒中产生点击和参与的文案模型,除了上述三种外,也有很多更为针对性的公式应付我们各种不同的需要:

    BAB: Before - After - Bridge

    FAB: Features - Advantages - Benefits

    ACCA: Awareness – Comprehension – Conviction – Action

    以上这些公式,不一定需要AI工具为我们去做,而是通过公式的深刻理解,融合到我们对AI的应用,使用一定的格式进行内容输出的引导,这里面会涉及到一些策略,比如FAB就是我经常使用的模式,也是最为容易的方式,只需要填入:

    1. Features of XXX products
    2. Advantages of XXX products
    3. Benefits of XXX products

    AI会自动补充一些内容,如果XXX这个关键词不够好,则可进行替换,比如说使用关键词工具中更为广泛使用,搜索量更大的关键词,就能获得更多的输出结果可供选择。当然,也可以直接使用软件本身的一些插件,比如[product benefits]进行转化。

    从我自己的实践经验来说,单次AI写作的成效高低,其实底层还是关键词的应用,如果我们配合关键词的调用,可以获得相应的内容。我常规的关键词策略是:

    1. 如果内容产出受限,选用月搜索量更大/SEO难度更大的关键词,因为这类关键词具有更多在线内容进行竞争,我们可以获得更多的数据支持。
    2. 如果内容产出偏离,使用5W2H对AI的内容输出进行引导。What, Who, Which, Why, When, Where, How to, How many/much通常会获得更多丰富的细节。

    广告写作工具 (Advertisement )

    Facebook Ads

    一般是提供产品名、简要描述以及语气等选项,各个AI开发进度不一样。特别是语气部分,有些工具虽然有很多可以切换,但最终并没有特别大的变换。Facebook的广告投放还是需要注意一些headline的写法,根据Busssumo所列,我们看到一些标题的独特要求:

    The ideal headline length The best numbers to use in headlines How
    headlines have changed since 2017 Headline phrases that drive the most
    Facebook engagement The top themes in the best Facebook headlines
    Phrases that start or end the best Facebook headlines Headline phrases
    that drive the most Twitter engagement How to write headlines for
    Facebook AND Twitter What the marketing experts think How to analyze
    the best headline phrases using Buzzsumo

    从以上例子可以看出,需要我们深入了解广告类的方方面面来达到专家级水平。

    由于AI并没有完全深入对这些功能进行强化研发,所以我建议大家在使用AI进行Facebook广告输出内容的时候,要在深刻掌握相关广告特点和要求的基础上,进行后期的修改和优化来达到效果的最大化。

    Google Ads

    谷歌广告和Facebook广告存在同样的问题,AI内容产出并不是那么让人满意,甚至有时候会显得很笨重。仅仅是做了语句上的调整,没有很出彩的广告特色。

    那么行之有效的一些方法是,我们可以针对我们要投放的关键词,参考我们主要竞争对手的投放广告进行研究。最简单的是,把他们的广告复制黏贴到AI中,使用content rewriter进行重写,然后自然地插入我们需要使用的关键词,得到和竞争对手类似的广告方案。我们也要关注A/B测试的结果,进行合理优化;对以往的广告投放,有哪些方面值得我们借鉴,而有哪些方面是我们需要避免重蹈覆辙的。

    另外,我们要建立更好的网站营销内容,在网站设计上提升客户体验,从而在谷歌广告竞争中胜出。这是根本上提升谷歌广告投入产出比的方法。

    其他的广告,比如Instagram Ad, LinkedIn Ad等,也是类似的一种处理方式。

    营销自动写作(Marketing)

    最先拥抱AI写作工具的人,也是写作领域的两座大山的攀爬者: 产品品牌营销,博客内容营销。我的工作职位是对这两方面同时有需求的。

    产品营销方面的工具

    目前一些工具是直接提供了相应的功能,支持各个板块更加优质的输出:

    • product names
    • product features
    • product benefits
    • product descriptions
    • product reviews
    • Amazon Product descriptions

    以上会进行一些总体性的布局,对于关键词在不同部分的应用还是需要我们进行一些细致的处理。尽管不同的AI写作工具会对SEO进行加强,但是最终结果在非连续性内容输出、整体框架逻辑性不强的情形下,我们还是要在得到输出结果后,进行关键词的插入,并确保流畅性以及TD/IDF分数不要过高。

    品牌营销方面的工具

    部分AI如WordHero具有支持 startup 企业的一些工具,比如:

    • startup elevator pitch
    • startup ideas
    • startup slogans
    • startup value propostions

    另外一些广告类Tab功能,其实也是隶属于这个板块的,只是我觉得广告类可以单独进行分类说明。

    marketing ideas工具

    我个人使用marketing ideas工具板块,还是没有获得很好的体验,或许是需要进一步学习,特定的策略才能获得比较好的结果输出。

    综上:营销的AI自动写作,是一种对各种营销数据包进行自然语言处理的产物。那么我们可以用这样的角度去理解:AI是基于统计方法、通过深度学习建模获得内容输出能力的,其中是存在很多特征、模式。对于AI没有建模训练的领域时,我们需要适应AI,而不是AI主动配合我们。在内容产出不佳的时候,或许我们要考虑自己建立一个模型。

    社交媒体自动写作 (Social Media)

    这个板块我并没有很多使用,除了广告部分,我接触到的:

    1. Caption - brainstormed post idea
    2. Personal idea
    3. Video Titles
    4. Video Ideas
    5. Video Descriptions
    6. Personal LinkedIn Bio

    最近忙于适应AI的写作,很少发布视频了,也许我该进行尝试?

    网站建设自动写作(Bebsite Building)

    这个板块,是我日常工作的一部分。我会采用Gocopy的一些工具:

    1. Landing page hero text
    2. Subheader Text
    3. Meta description
    4. Microcopy

    这些会比常规的AI写作方式,更快地获得满意的结果。

    还有个较有趣的地方,一些工具的开发,实际上受初期使用者的影响比较大,导致开发的优先级有所差异。我想最终AI的工具也会是往一些工具走专精路线,而一些工具会走综合路线。

    邮件自动写作(Email)

    无论是cold email 还是 EDM (Email Direct Marketing),email都是非常值得AI自动写作投入更多研发的一个领域。或者,开发一个邮箱插件也是大家期盼的?目前接触到的功能选项有:

    • cold emails
    • email subject lines
    • generic emails
    • welcome emails

    从实际体验来说,还是有待加强的。可能我的email技巧不够,不足以发挥AI的最大潜力。

    小说自动写作 (Fiction)

    我试过Fictional Story Ideas,或许缺乏思路的时候,来这里碰碰运气会是比较好的选择。
    因为目前long form article,很多都是采用博客类似的板块做小说内容的输出,我觉得可能需要更强的构思能力,特别是文章偏长的情况下,AI分析的前后文幅度是有限的。

    可能数据包支持的方向不同,更多地支持的是英文的小说类型,并非中文那种玄幻,武侠的类型,这导致我想写一部小说的梦想暂时只能搁置了。

    而且,我也觉得似乎要产出好的内容,我自己也要进行相应的学习和训练,毕竟小说的写作,需要更多的组织技巧,我之前的写作策略都是非常局限于网站、产品或者服务这些领域的。在语言组织的时候,我遇到了很多困难。

    我想应该有两种基本的思路去应用AI写小说:
    1.AI作为主导,走分析性的路线:
    单个主题写一个篇章,根据线索推动下一个篇章,最后把不同篇章串联起来大的章节,最终成文。这样AI的自动写作会成为主导者,产出很多随机的创意文字,也是一种非常酷的写作手法。

    1. AI作为助手,综合性的路线:
      如果把小说整体情节进行切割,分成不同的章节,然后落实到具体的篇章,从一开始就把内容大纲落实了。这样AI自动写作就会变成助手,按需求和指示产出内容。

    不管怎样,作家毕竟是比较创造性的人群,他们大多数可能并不需要AI进行辅助。目前用AI的作家人数似乎不是那么多,这导致小说方面的开发在AI roadmap里面占据了比较靠后的位置。

    正如我前面所述,AI自动写作工具还是比较缺乏“小说基因”,除非开发者专门加以深入研究。供需应该是一体化的,这个艰巨的任务,也需要小说家们拥抱AI然后给到更多反馈才能完成。

    其他的自动写作场景

    意料之外的一些场景:

    • Quora answers
    • Song lyrics
    • Poems
    • Cover letters
    • Analogy provider

    好吧,我看了看墙边隔着两周没有碰的吉他,或许哪天我可以尝试一下poems 和song lyrics?

    这些在我看来是低频的应用,或许是其他朋友们的日常工作,所以你们可以根据自己的使用体验,给开发者更多有益的反馈,也许你需要的功能会获得加强。

    总结回顾

    那么,让我做一个全文的回顾吧:

    我们需要注意AI的几个原则:

    • 从GIGO原则看:必须提供好的内容输入,才能收益最大化;
    • 从20/80原则看:投入产出,起决定性作用的还是人,即使AI干了大部分的粗重活;
    • 从反馈原则看:坚持踩/赞对AI输出的结果进行反馈,必要时对开发者进行反馈;
    • 从原创原则看:我们不妨利用免费的一些工具去做剽窃检查,也能改进自己的一些小错漏。

    我们要充分发挥AI工具的“聚合/发散”技巧:

    • 利用聚合词语,我们让内容集中于某个知识点;
    • 利用发散词语,我们让内容由此及彼,编织我们的知识网络;
    • 利用创造性词语,我们让内容突破常规的认知局限,获得洞见。

    在想办法让AI更好地为我们服务的时候,我们要注意不要偷懒,而是借助我们的关键词工具及其他工具,做好使用AI前的准备工作。其次,我们要合理调用相应的模型和场景,使用引导性的语言。在我们没有灵感的时候,我们就直接使用skyrocket的方式,突破原有的排名结果,给搜索者更高的搜索价值。

    而对于不同场景,我们调用AI工具要学会兼顾。更重要的是,我们不能形成依赖,而是时刻明白,我们保持虚心,不断学习,AI就能更好地为我们服务。一些工具可能在当前开发进度下,不是那么完善,我们可以更为耐心和包容地等待,并且提供良好的反馈建议。

    最后,非常感谢大家的共同努力,我最近一个月才真正接触AI写作工具但是非常着迷,也从很多人身上学习了新的知识。比如GIGO, 80/20 原则,就是Marty Engllander在他的视频和博客中经常提及的原则,我也非常赞助他的看法。或许,我们可以慢慢寻找更多技巧!期待你们的点赞、转发和评论。这将激励我更快、更多地分享你们感兴趣的话题。

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