以下是我在本科期间在小木虫论坛科研版看到的一些经验，这些体会尽管看起来简单，但却给我带来巨大帮助。虽然都是理工科的师兄写得，但对于社科类仍具有一定借鉴意义。&br&&br&&br&&b&为什么要阅读文献&/b&&br&我们很多的时候，闷在实验室闭门造车，实在不如稍抽出一点时间看看文献，看看别人是否有同样的困惑。我们的大老板说，要想有成绩别无他法只有读，读，大量的读文献，尤其国外的。 &br&&b&阅读文献的来源&/b&&br&A精研数据库，对于文献数据库和专业数据库应该深入研究。重要的如ISI，Medline,
&br&Ncbi等了。因人而异添加数据库到你的收藏夹。 &br&&br&B做一个课题首先是要看专利的！！这是我的经验之谈。通过研读专利正文，可以体会&br&申请人的研发思路；研读专利权要求，可以少走弯路，还可以找出未覆盖的漏洞，进一步&br&提出自己的专利；有的专利还有参考文献，可以了解这个专利的来龙去脉。 &br&&br&C了解与自己研究方向有关的机构,密切关注在该研究领域和方向的顶尖group所发表的论文并认真研读。对于本研究领域的国际领袖人物和实验室，应该多花一点时间去研究他们的主页。 &br&&br&D可以在google上免费订购你所感兴趣的alert,他24小时更新，会不间断的向你信箱发送网上出现该话题的文章。 &br&&br&E经常上网看看最新的资讯说不准会激发你一时的灵感。 &br&&br&F定期读几篇cell ，nature,science还是很重要的，不要认为和自己专业无关的就不关心，其实目前生物医学界的许多方法和思路是相通的，nature,science上最新的方法用到自己的领域上完全可能豁然开朗。
&br&&br&G对于你从事的领域的重点杂志（NO.1）（&&国外医学&&各个分册每其都有许多可读的综述，注意自己专业的核心刊的专辑,增刊,很重要!），应该是每一期的每一篇文章都阅读一下，然后是重点阅读。如果没有那么多的时间，至少每篇的TITLE & ABSTRACT应该阅读的。 &br&&br&H特别要注意中文综述文章后的英文参考文献，可以用回顾性的方法查找该问题的最初起源及奠基性文章。
查阅大量外文文献，然后从文献的文献再去查找，如此往复循环，你的idea不知不觉中就被启发开来。我们老板说过，&u&&b&看文献，最重要，最有权威，也最有深度的是什么，就是你查找的文献的文献。&/b&&/u&
读文献一定要注意文章后面列出的参考文献,按图索骥,就很易找到更多文献,而且被引次数越多的越重要!!通过搜索参考文献的作者,期刊目次找到更多该领域的文章. &br&&br&&b&如何查找阅读文献&/b&&br&&br&&b&课题未定：&/b&&br&
我很是崇拜神经所蒲教授的观点，阅读文献从教科书开始-找到自己最感兴趣的问题，查找相关综述，你会发现书上一些所谓的成熟观点，在综述中是“推测”，然后找原始文献，你回发现，有许多实验证据是在当时条件不够的情况下的初步探索。如果你发现这样的问题，一个流行观点没有使用目前、最新技术验证，你去验证一下，回有两种结果：证实，那你就是用最新技术验证一个很正确的观点，给他提供了新证据，这属于好工作，另外你发现前人的观点有错误，那你就找到一条将来的科研方向，继续做下去，搞定！ &br&
一定得知道自己所作的方向现在世界上是个怎样的研究现状---做到了何种程度,还有那些关键问题急待解决.这一点对于自己找题目的战友,我觉得尤为重要!
&br&&br&&b&课题已定：&/b&&br&&b&首先&/b&要做的是寻找权威杂志上相关研究领域权威人士撰写的综述类文章。这类文章信息量大，论述精辟，读后不但有助于掌握相关研究的重点和焦点内容，而且能帮助我们掌握研究领域的大方向和框架，哪些人、哪个大学或研究所、在哪个方向比较强等等；&b&其次&/b&是泛读摘要，挑选最相关的进行精读。精读文章同时做笔记和标记是非常关键的，因为好文章可能&b&每读一遍就有不同的收获&/b&，每次的笔记加上心得最后总结起来就会对自己大有帮助；&b&再次&/b&是针对不同的需要对论文进行泛读和跳读。 &br&&br&&b&涉足一些和专业有点瓜葛但有相当距离的领域。&br&&/b&&br&&br&&b&我一般研读相关文献的程序是&/b&：&br&1、对该领域有较多介绍的中文成书（资料一般是比较老，如果是新书通常汇集了最近5到10年 的主要研究内容和结果）读后可以对这个领域发展历史和近期状况有个全面的了解，一些专门的术语和英文单词也有了概念。&br&&br&2、根据研究内容通查最近3年的中文期刊，主要是通过看综述了解最近进展和一些国外发表文章的人名和期刊名，还有国内做到什么程度了，为请该类项目打个基础。你可以知道国内那些同行在做这工作.如果实验中碰到一些具体的细节问题的话,你可以联系他们,这便可以使你避免走不必要的弯路.&br&&br&3、根据上面的学习掌握的专业词汇，人名，期刊名查国外文献。我的体会是，如果那个领域和原来专业距离比较远，那么一来就去查外文的文献往往找不出好东东，特别是一些关键词常有臆断的情况，导致检索效果不好。
&br&&br&我觉得&b&对于自己要研究的不熟悉的内容&/b&，例如某种疾病，那么你得&b&首先&/b&翻翻中文教科书，要对这一种疾病有一个大概的了解，这样在你以后阅读文献时会很有帮助。&br&&b&然后&/b&，在上网查一些你的老板或你自己想要做的题目的相关方面的中文综述，也算是对教科书内容的补充。同时也让你有可能触及到国内目前的此方面的前沿。&br&&b&这时候&/b&，你可以开始阅读一些外文的综述，看一看国外的研究情况和进展。或许，此时你会对你想要研究什么有更进一步的了解。&b&接下来&/b&，就可以阅读一些国外的原始论著，它将会告诉你如何去完成你要研究的题目。等到文献量积累到一定程度后就可以开始你的课题了。但千万别忘了，时刻关注你正在研究的相关内容研究进展，它可能会给你的课题新的补充。&br&&b&最后一条&/b&，看文献，编上号，做好笔记。
&br&对于一个尚不熟悉领域的课题,先找相关的综述,综述是了解该领域最快的途径,因为教材具有滞后性,而论著又偏重于某一点,&b&优秀的综述可以作教材读的&/b&. &br&&br&&b&读文献的顺序&/b&，当然还是从中文到外文，毕竟，中文是自己的母语，容易看懂，也容易有成就感。 &br&文章内容是从综述到论著。一般花上一两个小时，可以查一堆文献，&b&先&/b&把它们的摘要整理出来，甚至打印出来，根据摘要，可以初步判断哪些是自己决定要的。&b&然后&/b&再到网上找全文，找不到再去图书馆，还找不到就发E-mail给国外的同学，一般都能获取到。对于自己&b&感兴趣的问题，不仅要看原文，还要看它的参考文献&/b&，一般深追上几篇文章，对于想了解的问题也就知道个大概了。在读文章的过程中，当然要做些笔记，&b&建一个&/b&&b&word&/b&&b&文档，做些复制拷贝的工作便可&/b&，这样做的好处是，回头就不必再花好多时间去找你的论据或论点。 &br&&br&&b&如何阅读文献：&/b&&br&&br&&br&&b&看文章时作笔记&/b&&br&&br&阅读笔记本可按不同的内容进行分类摘录，如:进展,研究方法，实验方法，研究结果等，并可加上自己的批注。对于笔记要定期总结（总结过去已经做过什么-------做到心中有数；现在进展到什么程度---------做到知己知彼；从中发现别人的优点和不足。预测将来的热点和发展方向--------才能准确出击，找到自己的方向和目标！）。我们要着眼于将自己的成果往SCI上发，所以对一些经典的陈述，要有选择性的标记并记下来。另外，有的时候想到的思路，闪过的想法，作笔记记下来，随时查一查，可能时间久了自然就有新的看法。
&br&&br&&b&勤思考&/b&&br&不单单是了解&b&别人做了什么&/b&，还要考虑&b&别人没做什么&/b&，或者他的实验能不能和他的结论吻合，数据可不可靠等等。&br&用图表的方式将作者的整个逻辑画出来，逐一推敲，&b&抱着一种挑的心态想&/b&。&br&带着挑剔的眼神去读文献，不要盲目崇拜，有些东东自己作作，发现并不是那么回事，自己要动手，自己更要动脑。’’’’’’’’’’’’’’’’&br&看文献中懂得抓重点，找思路。主要是学习别人的IDEA。也就是看了文献问几个问题，文章的&b&技术突破口&/b&在那里。比如一大堆专利讲了很多种分离方法，&b&关键&/b&不是看它先做什么后做什么，而是&u&想这个分离方法的&b&依据&/b&是什么，&b&为什么人家会想到这个方法&/b&，是不是还有&b&其他&/b&方面的物性可以利用为分离的依据。&/u&&br&&br&&b&多与人交流&/b&&br&和导师谈谈你的想法，交流一下各自所了解的所在领域某一方向的研究进展；&br&与相关方向的牛人谈谈，对自己的启发要比看文献大的多。&br&不仅与本领域的牛人交谈，还抓住机会与其他领域的牛人交谈，牛人的一句话，有时你读半年书都读不来的。特别是其他领域的牛人，他没准就给你一个金点子，&b&特别是在中国，牛人一般对外行人不怎么保守&/b&。&br&集体讨论非常必要，找几个志同道合的人一起，文献人人都有一份，每人分工读不同的文献，然后大家坐到一起。顺序开讲，互相讨论。这样，文献量是不是就成N次方增加了！！！ &br&&br&&br&&br&&br&&b&比较阅读&/b&&br&&br&观点相反的论文可以参照来读，品味一下双方的观点。还有就是与原著同时发表的其他专家的述评、原著发表后的读者质疑，都应当和原著一起读。比较一下，就可以看到自己的差距了。 &br&
读论文的时候最有意思的事情是发现“一稿两投”。我的意思是不少作者把同一科研数据写成相似主题的不同论文，或是在前面的基础上又有了新的发展变化。这时，如果你的课题与此类似，你的好运也就来了。因为能通过深入比较这几篇文章的异同，发现作者（或科研小组）对同一组数据的不同看法、思路的演变，或者发现作者本想隐藏的“真正”方法。我就是在分析了同一科研小组的类似实验后，迅速发现自己实验失败的关键原因，短时间内成功完成动物模型制作的，为进一步实验打下了基础。 &br&&b&做技术的&/b&要善于比较和发现，一些技术含量高文献，不可能把要点都报道出来，中文如此，英文也是如此。比如一篇专利中有很多的Sample,而每个的条件或配方都不同，这时要多比较几个同类文献，看其共同点在那里。这点在制药和表面活性剂行业还是要注意的。 &br&
全面参考国外文献。一定要清楚,国外文献也有一些不可信的文章;另外一种现象就是关于重点的关键的东西他会略去不写,有时一些细节的东西他也不会写的.问题是各人省略的关键和细节不尽相同,你便从对比中发现他们研究的脉络和问题的关键所在。 &br&&br&&br&&br&&br&&b&单篇文章阅读顺序及侧重&/b&&br&论文阅读顺序：&br&1. 摘要 引文 引用的主要信息 研究背景。&br&&br&2. 图表 了解主要数据和解释。&br&&br&3. 讨论和结论 将图表和结论联系起来 根据图表判断结论是否恰当。&br&&br&4. 结果 详细阅读结果 看数据是如何得到的，又是如何分析的。&br&&br&5. 材料和方法 详细阅读材料和实验方法 看实验是如何进行的。&br&&br&6. 讨论和结果 进一步掌握论文，注意讨论中的关于&b&从已知&/b&的知识和研究&b&如何解释&/b&本文获得的&b&结果&/b&。&b&另外对于论文中大量的图表来说，当你能够重新画出这张图，并且能用自己的语言解说这张图，表明就读懂了&/b&。 &br&&br&一篇论文中最重要的部分依次是: 图表，讨论，文字结果，方法。现在生命科学中的杂志对图表的要求都很高，必须做到仅通过阅读图表及其说明文字即能把握文章的方法、结果，再结合读者自己的原有知识，就大概知道其implication了。这符合现代人必须在最短的时间内把握最必要的信息的要求。因此，在某个领域做了一段工作后，定期查新得到的文章只须看摘要、图表即可， 个别涉及新方法或突破性结果，再看讨论，文字结果和方法。这也提示我们在写外文文章时，注重图表及其说明文字，做到形象化、信息最大化。&br&&br&&b&自己熟悉的领域&/b&：最省事的是只看摘要，因为依靠背景知识通过摘要即可大致勾勒出&br&文章内容，但有时这是不够的，相对省事的方法是&b&细看摘要，略读前言，再看结果中的图表&/b&，&b&最后读一下自己感兴趣的讨论部分&/b&。但如果文章对自己很有意义，那就应该通读全文了。 &br&
如在&b&寻找课题阶段&/b&，重点读&u&讨论和结论以及展望&/u&，在&b&课题设计阶段&/b&，主要是材料和方法。若只需了解一下该&b&研究的思路&/b&,可选取摘要及引文与结论进行泛读。 个人的经验是&b&尽量去把握作者的&u&研究思路&/u&，然后是学习他们的&u&分析方法&/u&，最后是学习&u&写作技巧&/u&和&u&写作语言方式&/u&等&/b&。 &br&&b&文章的讨论部分真是很重要&/b&，如果时间稍微充裕点，建议研读和模仿牛人paper的讨论部分。不同的人对同样的数据可能有不同看法和分析方式，图表的趋势解析，论据的组合，都是非常看功力的部分，我们老板经常说：如果某篇SCI级别的文章让我们这些菜鸟来写，可能发国内核心都非常困难。 &br&&b&我觉的最重要的是理解讨论中的精髓&/b&，这是作者idea创新性以及与旧有的实验结果比较的关键部分，可以看出作者设计此实验的思路，在作出比较以后，对自己的课题会有很大启发。 &br&
除了文章内容，还要学习人家写作的方法和格式等等，比如同样一个观点，别人有可能表达的很地道，同样一个图表，别人做的很漂亮，尤其是老外的文章，给老外投稿，人家的修改意见要求文字通俗易懂，带有一定的科普性，即使不是本专业的人，也能大致看懂；然后还要求多用简单句，能用简单句说明的问题，就不要用复合句，在同一句子中，最好不要让同一个词汇或短语重复出现 ...... 最后想说的一点，就是注意中文和外文的互相印证，注意一些专业词汇的翻译，注意用词的恰当和简洁，久而久之，对于提高自己的外语水平，也是大有裨益的。 &br&&br&&br&&b&文献追踪的重要性&/b&&br&&br&
在现在这个信息时代，往往你的idea别人也会有不谋而和的时候，所以要特别关注这个领域的最新动向。在抓紧使自己出成果的同时，随时根据有可能出现的“撞车”进行调整，做到心中有数。和自己课题相关的文章一定要勤跟踪，现在国外的科研做得又快又漂亮，我们在做到心中有数的情况下，可以扬长避短，作出新东西来。了解与自己研究方向有关的机构,密切关注在该研究领域和方向的顶尖group（研究团体以及牛人）所发表的论文。对于数据库的&b&&u&定题、定词地定期搜索&/u&&/b&，这样才能保证你不丢下每一篇重要的文献。文献总要紧密结合自己的方向为方向服务! &br&&br&&b&已定课题的实施&/b&&br&&br&1、得到一个大概方向。 &br&&br&2、查相关中文综述，查看&b&国内有谁或哪个单位&/b&在做相关内容。 &br&&br&3、查外文综述，比较一下，毕竟外文可能会更详尽一些，看看大家对什么感兴趣。 &br&&br&4、查较关键的参考文献，注意杂志和作者的权威性、引用次数 &br&&br&5、重检相关全文，注意&b&研究方法、和技术路线，讨论中存在什么问题&/b&&br&&br&6、根据本人所能控制的资金和本地技术资源考虑&b&我能做什么，怎么做&/b&&br&&br&7、再进一步紧缩范围，有一个框架图 &br&&br&8、根据框架图再进一步查外文原文以明细节。 &br&&br&&b&&u&实验思路永远要走在实验之前，凡事想好再作，一定没错！&/u&&/b&&br&&br&在实验方案的设计和实验细节方面一定要多下功夫,力求用实验室&b&最成熟&/b&的技术.对于一些自己没有做过的实验,一定&b&要吃透原理&/b&&b&,&/b&&b&再下手不迟&/b&,切记盲目.有些实验若自己实验室确有困难,可以考虑合作,因为一个人不可能在短时间内把什么都做好.我的体会是,有时就需要请教专家! &br&&br&最后，强烈推荐一个&b&文献搜索管理论文写作终极神器citavi&/b&(官网：&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Citavi ??? Reference Management and Knowledge Organization&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)，此神器入门难，但熟练使用后，会让你欲罢不能。
以下是我在本科期间在小木虫论坛科研版看到的一些经验，这些体会尽管看起来简单，但却给我带来巨大帮助。虽然都是理工科的师兄写得，但对于社科类仍具有一定借鉴意义。 为什么要阅读文献 我们很多的时候，闷在实验室闭门造车，实在不如稍抽出一点时间看看文…
一点建议：&br&1. 请使用学校邮箱。非要使用QQ邮箱勉强也可以接受，abc这种格式真的不太合适，注册一个名.姓@xx.yy 的邮箱吧。&br&2. 地址：Computer science and technology, XX Univ.
贵系难道不是个Department么？&br&3. 不用LaTeX其实也可以。但是……间距不要那么大...
咱没写过论文还没读过论文么？随便搜一个你这个领域的不错的会议的最近的best paper award，照他的格式写。LaTeX最好一有空就学。&br&4. 地址要对齐的话就居中。名字要写中文的话也控制好左括号和右括号之间的空。我以前觉得这些是细节，不重要，内容才重要。后来才明白有很多细节决定了别人是否愿意把这篇论文继续读下去。&br&5. 看了一眼参考文献。引的着实少了点。但是完全无视前人研究直接自个儿就是巨人的人也是存在的。但引两篇的话格式请保持一致。书也要标出版日期。作品名不要使用引号，请使用斜体。这是规矩…… &br&6. Introduction，最后介绍一下后文的内容，这挺好的。建议写Section 2 讲了XXX， Sec 3讲了XXX。 现在这格式在我看来有点费纸。。好像是填充字数的感觉。以及看到这儿我真心认为很多人都会直接扔掉这篇论文了。&br&我一开始认为算法和实验最重要，后来学到了Introduction其实才是整篇论文里最重要的部分。直接决定了别人会不会继续读下去。至少要把自己做了什么简单说一下吧……？&br&关于这个，我觉得我老板讲的故事可以借鉴一下：&a href=&/question//answer/& class=&internal&&硕士论文你有哪些经验与收获？&/a&&br&&br&7. Conclusion那一段，Firstly，Secondly，Thirdly可以用(1) (2) (3)或者(a)(b)(c)代替么。&br&8. 第二章的定义。Q0, Q1,... Qn.. 用脚标很难嘛..
SpecialNFA的定义非常不清楚。&br&9. Qi x Σ → Q(i+1)
乘号请别用字母x。&br&10. &br&&blockquote&This special NFAs is not as power as the original NFAs [2]. But, the language of this special &br&NFAs is very special, because the length of language can be limited. So, it is can be used to store
&/blockquote&所以这个special NFAs 不是您自己定义的？ 那请标注谁谁谁定义了一个Special NFAs。前面看着像你自己定义的，后面忽然来了一句引用。很莫名。&br&11. V的定义很模糊。这些定义请先用公式精确描述，底下再补充文字解释比较好。&br&&br&综上，对不起算法我没读懂。只谈谈感受。整篇文章感觉并不是很专业。感觉想吸引领域牛人来读完是一件很难的事情。建议先撤下这篇，修改一下，至少把格式改的专业一些。如果可以，建议把证明写的再详尽一些，让我这种一知半解的笨蛋外行也能看个大概明白。&br&&br&ps，
&a data-hash=&31eee331a0042f8bcf43& href=&///people/31eee331a0042f8bcf43& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@余天升& data-tip=&p$b$31eee331a0042f8bcf43& data-hovercard=&p$b$31eee331a0042f8bcf43&&@余天升&/a& 提到的那篇论文&a href=&///?target=http%3A//arxiv.org/ftp/arxiv/papers/76.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&arxiv.org/ftp/arxiv/pap&/span&&span class=&invisible&&ers/76.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，我也打开看了一下。那篇也不能称之为格式完整正确好嘛。逗死我了。。reference里竟然用.etc。etc是用来形容东西的，et al才是用来形容人的好吧。而且也一样用引号。&br&要说英语不好咱100%理解，我自己犯的语法错误也多了去了。可是我拖回去看了眼作者名单，XXX etc.. 这是在作者里表示A、等等么。 那个等等里的人（或者东西？）真可怜。&br&另外，底下脚注里给的link还是.&a href=&///?target=http%3A//& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ……
&br&&br&然后我发现了一件很有意思的事情：&br&这两篇文章的前两自然段，一个字儿都不差。是的定义相同我可以理解。问题介绍及引用都一个字儿不差。包括引用里的引号。 &br&以及Introduction最后：The following part of this paper includes 4 sections.
&br&The following part of this paper includes 3 sections. &br&然后都分别(1)(2)(3)了。 我不说话只呵呵。&br&是的，这些都不涉及到关键算法。但Introduction里一共有8行，5行都和另一篇论文一模一样，这有点不太合适啊。您这篇2014，他那篇2013，无论如何哪怕是巧合，先上传的也占理儿。&br&（最简单的懒人方法就是采用「改写」一句话的方式。好歹词的前后顺序变变啊）&br&&br&没有人天生就会写论文，不要沮丧，大家都是一点点慢慢学。多少人发表的第一篇论文在几年后看来甚至是如同人生污点一般的存在恨不得抹掉。 如果你想投身于学术圈，请严谨地对待自己的每一篇论文。
一点建议： 1. 请使用学校邮箱。非要使用QQ邮箱勉强也可以接受，abc这种格式真的不太合适，注册一个名.姓@xx.yy 的邮箱吧。 2. 地址：Computer science and technology, XX Univ. 贵系难道不是个Department么？ 3. 不用LaTeX其实也可以。但是……间…
&u&&b&为什么要读论文？目的是什么？&/b&&/u&&br&&br&大部分情况下，我们读论文，是要解决一个问题，或者了解一个知识。在这种情况下，&b&&u&相对于&/u&&u&这篇论文本身，更重要的是要解决的问题/要了解的知识。&/u&&/b&&br&&br&&b&&u&以目的知识为核心，读许多篇论文的相关关键段落，进而延伸到文章其它段落，以及相关参考文献；而非以论文本身为核心，通读某篇论文的全文包括细节。&/u&&/b&这样读起来舒服许多。如图：&br&&br&相对于这样读论文：&br&&img data-rawheight=&297& data-rawwidth=&809& src=&/0ff30a9d5e513b6f48e3ab_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&809& data-original=&/0ff30a9d5e513b6f48e3ab_r.jpg&&在大多数场景下，更适合这样：&br&&br&&img data-rawheight=&692& data-rawwidth=&720& src=&/e650db4bd9e0b95b9db88b_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/e650db4bd9e0b95b9db88b_r.jpg&&其他场景：&br&&br&&u&&b&场景1：领域背景调查。&/b&&/u&这种情况下，要用引文分析软件&a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//interest./forms/HistCite/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Thomson Reuters HistCite&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，结合&a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A///thomson-reuters-web-of-science/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Web of Science&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，进行领域论文大调查（如下图）。这样可快速找到领域内的：&br&&ul&&li&核心论文；&/li&&li&领域明星作者；&/li&&li&哪篇（哪几篇）论文开宗立派；&/li&&li&哪篇（哪几篇）论文综述了最全的工作。&/li&&/ul&&img data-rawheight=&385& data-rawwidth=&576& src=&/57c193ffc9d88ba4d12e_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&576& data-original=&/57c193ffc9d88ba4d12e_r.jpg&&&br&&br&&u&&b&场景2：文献追踪。&/b&&/u&可从&a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A///thomson-reuters-web-of-science/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Web of Science&i class=&icon-external&&&/i&&/a&、PubMed等网站设置最新论文通知。有新文上线它就会给你发邮件。不是特别重要的论文，我通常只看题目、摘要和结论。&br&&br&&b&&u&场景3：非常重要/相关的论文。&/u&&/b&那就很简单，拼命读，反复读。记住数据、烂熟于心、掌握方法、领会精神、看透本质、海枯石烂、获得生命的大和谐。。。
为什么要读论文？目的是什么？ 大部分情况下，我们读论文，是要解决一个问题，或者了解一个知识。在这种情况下，相对于这篇论文本身，更重要的是要解决的问题/要了解的知识。 以目的知识为核心，读许多篇论文的相关关键段落，进而延伸到文章其它段落，以及…
刚才写了个程序来找反例。&br&&br&在实现的过程中我最大的感受是楼主有个地方没有说清楚，那就是，每次用“算法2”删完点以后，到底怎么用“算法1”来重新构建一个分层图？楼主的“算法1”的功能是根据一个给定无向图G得到一个多层的自动机。但是“重新做层次化”时，你所拥有的数据却并不是一个无向图，而是一个分层的性质已经被打破了的有向图，里面可能会有若干层里有叫同一个名字的节点……&br&&br&对，这时候你的思维就容易乱了。这时候你不能再把节点用v_1, v_2, ...这样来称呼了，得称作v_ij，表示这个分层图的第i层里对应于原图的v_j的那个点。&br&&br&在下面的讨论里，我们假设楼主的“重新构建分层图”的算法如下：&br&输入：在删去一些节点之后，已经失去分层图性质的一张有向图G'={V',E'}，V'\subset{v'_ij}。&br&输出：一张新的分层图，它只有m+1层，其中第0和第m层都只有一个元素v'_00和v'_m0。&br&步骤：&br&1. 从G'的唯一起点v'_00开始搜索出若干个集合S_i，S_i为G'中所有从v'_00开始经过i条边可达的点集&br&2. 把S_m中所有对应原图的节点不是v_0的节点删去，然后在G'里反向搜索，把S_i中所有从S_m反向搜索(m-i)步不可达的节点都删掉。&br&3. “合并”同一层里的节点。具体来说，弄一个新的图G''={V'',E''}，这个图的第i层的节点集合是{v''_ij | \exists v'_kj \in S_i}。边集……好吧我也不会写了，反正合并这一步大概理解上不会有分歧，我不细写了。&br&&br&在这个定义下，找到的反例如下（假设删点的顺序是标号从小到大，以及0号节点不用删，只是建图的时候就规定除了起点终点都不能有0号节点）：&br&&br&&b&反例&/b&&br&E={(a,b), (a,c), (a,d), (a,e), (b,c), (c,d), (c,e)}&br&画成图是这样子的：&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&b-c
&/code&&/pre&&/div&画得不太好看，大家能看懂就好了。&br&它构造出来的分层图是这样的：&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&
/ c c c c \
a-& X X X &-a
\ d d d d /
每一层的c还指向下一层的e，每一层的e还指向下一层的c，实在画不出来了，各位请运用想象力……
&/code&&/pre&&/div&去掉所有b以后，每层的a/c会指向两层以后的那个a/c。&br&然后我们重构图，得到了：&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&
&/code&&/pre&&/div&这张图。不用继续看了，这张图继续做下去结论肯定是有汉密尔顿回路，因为现在图上已经有了：a-e-c-d-a。但是原图并没有汉密尔顿回路，所以错了……&br&&br&接下来之前我在另一种理解下的反例。这种理解下“重新构造分层图”的第2步和第3步顺序调换一下（先合并节点再反向删点，其实是我程序写错了。但是在你辛苦地码了很多字以后你会舍不得删的）&br&&br&&b&另一种理解下的反例&/b&&br&E={(a,b), (a,c), (b,c), (c,d)}&br&这个图长得是这个样子：&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&
&/code&&/pre&&/div&&br&这个图被楼主的算法跑一下的话，会得到以下分层图（每列是一层）：&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&
&/code&&/pre&&/div&好，我们删去所有b点并合并它的前后点。。。注意最下面那一坨是原图的a-b-b-b-a路径被直接山成了a-a&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&
&/code&&/pre&&/div&&br&那么，现在用这个新图重新建立一个所有长度为3条边，起点和终点都是a的所有路径组成的图。&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&
&/code&&/pre&&/div&没错，原图的中间那个a点会由于不同的路径分别到达它而被拆成两个点。当然这暂时看起来没有影响……&br&那么我们再删去c点。&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&
&/code&&/pre&&/div&最下面那两条边不太好画了，总之，意思是第1个a走到第3个和第4个a，然后第2个a能走到第4个a。&br&现在我们再做一次层次化，只保留所有长度为2条边的路径。&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&
&/code&&/pre&&/div&&br&我们再进行一次删去d点并且保留所有长度为1条边的，起点和终点都是a的路径：&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&a-a
&/code&&/pre&&/div&&br&按照楼主的算法，这个图是有汉密尔顿回路的。但是实际上它没有。&br&&br&如果楼主认为我理解错了你算法执行的哪一步的话，欢迎指出，我可以给出更新版的反例（反正只是改几行代码再跑一遍的问题）。我希望能通过实际举例的讨论来让大家看清楚这篇论文的问题究竟在哪里。&br&&br&当然，最后我想对楼主提出一些建议：&br&&ol&&li&对一个问题感兴趣当然是好事。但是一定不要闷头硬做。与其写完了再拿出来分享，不如在最一开始对一个问题感兴趣的时候先找个老师咨询一下，试图解决这个问题的已有工作有哪些，有没有一些必读的相关文献。读这些文献，一来可能会对你有所启发，二来避免重复工作，减少错误工作。&/li&&li&我有种感觉是你提出这个算法以后自己没有实际地实现一遍。虽然说理论论文不太看重具体实现，但是你的算法既然如此之短，实现一遍花不了你多少时间。而且，它有助于帮你理清思路，发现算法的问题（在你算法有错的时候）或者增强大家对你算法的信心（在你算法正确的时候）。&/li&&/ol&&br&--------------------------分隔线--------------------------&br&&br&收到了题主发来的修改版本。首先我赞扬一下，虽然排版问题很多，但是看着舒服多了，至少没有“根本不像一篇paper”的感觉了。&br&&br&之前看其他人都提了我就没提，这里还是提一下吧。强烈建议题主抽空学习一下LaTeX的使用，首先它基本上是计算机领域的论文的唯一选择。其次，虽然我很讨厌LaTeX，但是学习它真的会给你带来很多帮助，包括你对英文标准排版习惯的了解（比如首段不缩进……），甚至包括怎么用好word来排版以及怎么快速地在word中插入公式。&br&&br&再吐个小槽，“In our prior research, we use recursive of result, like Fibonacci sequence (F[n] = F[n - 1] + F[n - 2])”。我认为论文不是一个用来放与内容关系不大的“心路历程”的地方。而且斐波那契数列虽然是递归定义的，但是它计算也不用递归计算啊。为什么不直接说之前考虑的是枚举所有可能性，结果发现这条路走不通，而要打一个似是而非的比方？&br&&br&回到正题。因为之前我就说了，分层图删点以后怎么重新分层的算法没说清楚，所以我直奔题主新版论文的算法3。&br&&br&&i&（呃，我承认22-27行不知道你在replace什么，我假设你想说的是合并节点了。你定义的V里面的元素形式是a_i，那这里冒出来的a_ij是什么东西？）&/i&&br&&br&&br&让我来用自然语言来描述一下（根据我的理解）它在做什么吧：&br&&br&在删点/添加跨层的边之后，你重新计算每层有哪些点以及哪些边。具体来说，如果新图的第i层有个节点a，你就在原图中的第i层里找对应的节点a，然后看看它指向哪些点（可能不在第i+1层而在更后面的层，因为添加的边是跨层的嘛）。然后如果这个a指向了任意一层的一个节点b，就在新图里添加一个边(a_i, b_{i+1})。&br&&br&好吧，看到这时候你们大概应该看出来这里有什么不对劲了——这个b_{i+1}甚至连在原图里存在都不能保证！那么，如果原图有一条边(a_3, b_5)，新图就会添加 (a_3,b_4)这条边，然后因为原图里找不到b_4，新图里找不到b_5，原图b_5向后连的边都被无视了！&br&&br&接下来我们还是上个具体例子：&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&
&/code&&/pre&&/div&对应的分层图：&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&
注：这里假设a点在图的非端点不出现。因为反正没有必要加上，而且作者的论文也没说到底哪一步把跟起终点相同的中间节点删掉。。。
&/code&&/pre&&/div&比前面的例子都更漂亮了……那么现在删掉b：&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&
&/code&&/pre&&/div&看上去即将出解不是吗？好，那么删c：&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&a---d-a
&/code&&/pre&&/div&首先从a开始加入新图……&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&a
&/code&&/pre&&/div&然后找与它相邻的点……&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&a-d
&/code&&/pre&&/div&问题来了，为了构建新图的第3层，我们去原图的第2层找d点，然后找它的所有后继，结果只看到一个d点。&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&a-d-d
&/code&&/pre&&/div&不用继续看了，至此，我们发现没有长度为2的首尾都是a的路径，算法输出没有汉密尔顿路结束。&br&&br&最后，我重复一下我的建议：题主，请写个程序，虽然是理论工作但是如果这么简单的一个程序都不自己动手写一下的话，实在是太不负责了。你看我为了给你找反例都前前后后写了两三个小时的代码。。。
刚才写了个程序来找反例。 在实现的过程中我最大的感受是楼主有个地方没有说清楚，那就是，每次用“算法2”删完点以后，到底怎么用“算法1”来重新构建一个分层图？楼主的“算法1”的功能是根据一个给定无向图G得到一个多层的自动机。但是“重新做层次化”…
转载一个对我帮助很大的研究生手册，作者是&b&台湾清华大学的彭明辉教授&/b&。比较长，但绝对值得一读。&b&就我自己读研时候的体会，这个手册中的内容，至少帮我节约了一半的用于寻找/阅读参考文献的时间&/b&。&br&&br&&b&　　一、论文的要求 &/b&&br&　　我对硕士论文的基本要求是： &br&　　（1）论文的主要内容，是叙述一套方法在一个特定场合中的应用。 &br&　　（2）这套方法必须要有所创新或突破，并因而对学术界有所贡献。因此，它或者是解决既有问题的新方法，或者是既有方法的新应用，或者是以一个新的方法开启一整片新的应用领域。 &br&　　（3）在论文中，你必须要有能力提出足够的证据来让读者信服说：针对这个应用场合，你所提出来的方法确实有比文献中一切既有方法更优越之处。 &br&　　（4）此外，你必须要能清楚指出这个方法在应用上的限制，并且提出充分证据来说服读者：任何应用场合，只要能够满足你所提出来的假设（前提）条件，你的方法就一定适用，而且你所描述的优点就一定会存在。 &br&　　（5）你还必须要在论文中清楚指出这个方法的限制和可能的缺点（相对于其它文献上的既有方法，或者在其它应用场合里）。假如飧龇椒ㄓ腥魏沃卮笕钡悖诳谑允辈疟豢谑晕敝赋隼矗浜蠊锌赡苁锹畚奈薹ㄍü?&br&　　（6）行文风格上，它是一篇论证严谨，逻辑关系清晰，而且结构有条理的专业论述。也就是说，在叙述你的方法的过程，你必须要清清楚楚地交代这个方法的应用程序以及所有仿真或实验结果的过程，使得这个专业领域内的任何读者，都有办法根据你的描述，在他的实验室下复制出你的研究成果，以便确定你的结论确实是可以「在任何时间、任何地点、任何人」都具有可重复性（可重复性是「科学」的根本要求）。 &br&　　（7）而且，你对这个方法的每一个步骤都必须要提供充分的理由说明「为什么非如此不可」。 &br&　　（ 8）最后，你的论文必须要在适当位置清楚注明所有和你所研究之题目相关的文献。而且，你必须要记得：只要是和你所研究的问题相关的学术文献（尤其是学术期刊论文），你都有必要全部找出来（如果漏掉就是你的过失），仔细读过。假如你在学位论文口试时，有口试委员指出有一篇既有文献，在你所讨论的问题中处理得比你的方法还好，这就构成你论文无法及格的充分理由。 &br&　　（9）第（2）款所谓「对学术界的贡献」，指的是：把你的所有研究成果扣除掉学术界已经发表过的所有成果（不管你实际上有没有参考过，没有参考过也算是你的重大过失），剩下的就是你的贡献。假如这个贡献太少，也构成你论文无法及格的充分理由。 &br&　　上面所叙述的九款要件中，除第（2）款之外，通通都是必须要做到的，因此没有好坏之分。一篇硕士论文的好坏（以及成绩的评定标准），主要是看第（2）款所谓「对学术界的贡献」的多寡与重要性而定。假如你要申请国外的博士班，最重要的也是看你的硕士论文有什么「贡献」而定（这往往比TOFEL、GRE、GPA还重要）。 &br&　　一个判断硕士论文的好坏有一个粗浅办法：假如你的研究成果可以在国外著名学术期刊（journals，而非 magazines）上发表，通常就比一篇只能在国外学术会议（conferences）上发表的硕士论文贡献多；一篇国外学术会议的论文又通常比无法发表的论文贡献多；在国际顶尖学术期刊上发表的论文通常比一篇二流的学术期刊论文贡献多。SCI有一种叫做 Impact Factor 的指数，统计一个期刊每篇论文被引述的次数。通常这个次数（或指数）愈高，对学术界的影响力就愈大。以机械视觉相关领域的期刊而言，Impact Factor 在 1.0 以上的期刊，都算是顶尖的期刊。这些期刊论文的作者，通常是国外顶尖学府的著名教授指导全球一流的博士生做出来的研究成果。 &br&&br&&b& 二、完成硕士论文所需要的能力 &/b&&br&　　从前面的叙述可以归纳出来，完成硕士论文所需要的能力包括以下数项，依它们的培养先后次序逐项讨论。 &br&　　（1）资料检索的能力：在给定（或自己拟定）的题目范围内，你必须有能力利用文资料索引系统，查出所有相关的论文，而无任何遗漏（否则你可能在论文口试时才发现同一个题目已经有人发表过了）。你到底要用什么样的关键词和查所程序去保证你已经找出所有相关的文献？这是第一个大的挑战。每一组关键词（包含联集与交集）代表一个论文所构成的集合，假如你用的关键词不恰当，你可能找到的集合太小，没有涵盖所有的相关文献；假如你用的关键词太一般化（譬如「image」），通常你找到的集合会太大，除了所有相关文献之外还加上好几十倍的毫不相关的文献。 &br&　　（2）资料筛选的能力：即使你使用了恰当的搜寻策略，通常找到的文献集合都还是明显地比你所需要的集合大，而且通常文献比数大概在一两百篇或数百篇之间，而其中会和你的的研究子题直接且密切相关的论文，通常只有廿、卅篇左右。你如何可以只读论文的题目、摘要、简介和结论，而还没有完全看懂内文，就准确地判断出这篇论文中是否有值得你进一步参考的内容，以便快速地把需要仔细读完的论文从数百篇降低到廿、卅篇？这考验着你从事资料筛选的能力。 &br&　　（3）期刊论文的阅读能力：期刊论文和大学部的课本截然不同。大学部的课本是寻次渐进地从最基本的知识背景逐步交代出整套有系统的知识，中间没有任何的跳跃，只要你逐页读下去，就可以整本都读懂，不需要在去别的地方找参考资料。但是期刊论文是没头没尾的十几页文献，只交代最核心的创意，并援引许多其它论文的研究成果（但只注明文献出处，而完全没有交代其内容）。因此，要读懂一篇论文，一定要同时读懂数篇或十数篇被援引的其它论文。偏偏，这十几篇被援引的论文又各自援引十数篇其它论文。因此，相对于大学部的教科书而言，期刊论文是一个极端没有系统的知识，必须要靠读者自己从几十篇论文中撷取出相关的片段，自己组织成一个有系统的知识，然后才有办法开始阅读与吸收。要培养出这种自己组织知识的能力，需要在学校靠着大量而持续的时间去摸索、体会，而不可能只利用业余的零星时间去培养。因此，一个大学毕业后就不再念研究所的学生，不管他在毕业生和大学毕业生最大的差别，就是：学士只学习过吸收系统知识的能力（也就是读别人整理、组织好的知识，典型的就是课本）；但硕士则学习过自己从无组织的知识中检索、筛选、组织知识的能力。 &br&　　（4）期刊论文的分析能力：为了确定你的学位论文研究成果确实比所有相关的学术期刊论文都更适合处理你所拟定的应用场域，首先你必须要有能力逐篇分析出所有相关期刊论文的优点与缺点，以及自己的研究成果的优点与缺点，然后再拿他们来做比较，总结出你的论文的优点和缺点（限制）。但是，好的期刊论文往往是国外著名学府的名师和一流的博士生共同的研究成果，假如你要在锁定的应用场域上「打败」他们，突出自己的优点，这基本上是一个极端困难的挑战。即使只是要找出他们的缺点，都已经是一个相当困难的工作了。一个大学毕业生，四年下来都是假定「课本是对的」这样地学下来的，从来没有学习如何分析课本知识的优缺点，也就是「只有理解的能力，而没有批判的能力」。硕士生则必须要有「对一切既有进行精确批判」的能力。但是，这个批判并非个人好恶或情绪化的批判，而是真的找得到充分理由去支持的批判。这个批判的能力，让你有能力自己找到自己的优、缺点，因此也有机会自己精益求精。所以，一个大学毕业生在业界做事的时候，需要有人指导他（从事批判性检验），帮他找出缺点和建议改进的可能性。但是，一个严格训练过的合格硕士，他做事的时候应该是不需要有人在背后替他做检证，他自己就应该要有能力分析自己的优、缺点，主动向上级或平行单位要求支持。其实，至少要能够完成这个能力，才勉强可以说你是有「独立自主的判断能力」。 &br&　　（5）创新的能力：许多大学毕业的工程师也能创新，但是硕士的创新是和全世界同一个学术团体内所有的名师和博士生挑战。因此，两者是站在不同的比较基础上在进行的：前者往往是一个企业内部的「闭门造车」，后者是一个全球的开放性竞争。其次，工程师的创新往往是无法加以明确证明其适用条件，但是学术的创新却必须要能够在创新的同时厘清这个创新的有效条件。因此，大学毕业生的主要能力是吸收既有知识，但硕士毕业生却应该要有能力创造知识。此外，台湾历年来工业产品的价位偏低，这一部分是因为国际大厂的打压以及国际消费者的信任不易建立。但是，另一方面，这是因为台湾的产品在品质上无法控制，因此只好被当作最粗糙的商品来贩卖。台湾的产品之所以无法有稳定的品质，背后的技术原因就是：各种创新都是只凭一时偶然的巧思，却没有办法进一步有系统地厘清这些巧思背后可以成立的条件。但是，创新其实是可以有一套「有迹可寻」的程序的，这是我最得意的心得，也是我最想教的。 &br&&br&&b& 三、为什么要坚持培养阅读与分析期刊论文的能力 &/b&&br&　　我所以一直坚持要训练研究生阅读与分析期刊论文的能力，主要是为了学生毕业后中长期的竞争力着想。 &br&　　台湾从来都只生产国外已经有的产品，而不事创新。假如国外企业界比国外学术的技术落后三年，而台湾的技术比国外技术落后五年，则台湾业界所需要的所有技术都可以在国外学术期刊上找到主要的理论依据和技术核心构想（除了一些技术的细节和 know how 之外）。因此，阅读期刊的能力是台湾想要保持领先大陆技术的必备条件。 &br&　　此外，只要能够充分掌握阅读与分析期刊论文的技巧，就可以水到渠成地轻松进行「创新」的工作。所以，只要深入掌握到阅读与分析期刊论文的技巧，就可以掌握到大学生不曾研习过的三种能力：（1）自己从无组织的知识中检索、筛选、组织知识的能力、（2）对一切既有进行精确批判的独立自主判断能力、（3）创造新知识的能力。 &br&　　创新的能力在台湾一直很少被需要（因为台湾只会从国外买整套设备、制程和设计与制造的技术）。但是，大陆已经成为全球廉价品制造中心，而台商为了降低成本也主动带技术到大陆设厂（包括现在的晶元代工），因此整个不具关键性技术的制造业都会持续往大陆移动；甚至 IC 的设计（尤其数字的部分）也无可避免地会迅速朝向「台湾开系统规格，进行系统整合，大陆在前述架构下开发特定数位模块」的设计代工发展。因此，未来台湾将必然会被逼着朝愈来愈创意密集的创意中心走（包括商务创意、经营创意、产品创意、与技术创新）。因此，不能因为今天台湾的业界不需要创新的能力，就误以为自己一辈子都不需要拥有创新的能力。 &br&　　我在协助民间企业发展技术研发的过程中，碰到过一位三十多岁的厂长。他很聪明，但从小家穷，被环境逼着去念高工，然后上夜校读完工专。和动态性能（ bandwidth、response speed等）无关的技术他都很深入，也因为产品升级的需要而认真向我求教有关动态性能的基本观念。但是，怎么教他都不懂，就只因为他不懂工程数学。偏偏，工程数学不是可以在工厂里靠自修读会的。一个那么聪明的人，只因为不懂工数，就注定从三十岁以后一辈子无法在专业上继续成长！他高工毕业后没几年，廿多岁就当课长，家人与师长都以他为荣；卅岁当厂长，公司还给他技术股，前途无量；谁想得到他会在卅岁以后被逼着「或者升级，或者去大陆，或者失业」？ &br&　　每次想起这位厂长，看着迫不急待地要到台积电去「七年赚两千万退休金」的学生，或者只想学现成可用的技术而不想学研究方法的学生，我总忍禁不住地要想：十年后，我教过的学生里，会不会有一堆人就只因为不会读期刊论文而被逼提前退休？ &br&　　再者，技术的创新并不是全靠聪明。我熟谙一套技术创新的方法，只要学会分析期刊论文的优缺点，就可拿这套方法分析竞争对手产品的优缺点；而且，只要再稍微加工，就可以从这套优缺点的清单里找到突破瓶颈所需的关键性创意。这套创新程序，可以把「创新」变成不需要太多天分便可以完成的事，从而减轻创意的不定性与风险性。因此，只要会分析论文，几乎就可以轻易地组合出你所需要的绝大部分创意。聪明是不可能教的，但这套技巧却是可以教的；而且只要用心，绝大部分硕士生都可以学会。 &br&　　就是因为这个原因，我的实验室整个训练的重心只有一个：通过每周一次的 group meeting，培养学生深入掌握阅读与分析期刊论文的技巧，进而培养他们在关键问题上突破与创新的能力。 &br&&br&&b&四、期刊论文的分析技巧与程序 &/b&&br&　　一般来讲，好的期刊论文有较多的创意。虽然读起来较累，但收获较多而深入，因此比较值得花心思去分析。读论文之前，参考SCI Impact Factor 及学长的意见是必要的。 &br&　　一篇期刊论文，主要分成四个部分。 &br&　　（1）Abstract： &br&　　说明这篇论文的主要贡献、方法特色与主要内容。最慢硕二上学期必须要学会只看 Abstract 和Introduction便可以判断出这篇论文的重点和你的研究有没有直接关连，从而决定要不要把它给读完。假如你有能力每三十篇论文只根据摘要和简介便能筛选出其中最密切相关的五篇论文，你就比别人的效率高五倍以上。以后不管是做事或做学术研究，都比别人有能力从更广泛的文献中挑出最值得参考的资料。 &br&　　（2）Introduction： &br&　　Introduction 的功能是介绍问题的背景和起源，交代前人在这个题目上已经有过的主要贡献，说清楚前人留下来的未解问题，以及在这个背景下这篇论文的想解决的问题和它的重要性。对初学的学生而言，从这里可以了解以前研究的概况。通常我会建议初学的学生，对你的题目不熟时，先把跟你题目可能相关的论文收集个 30～40篇，每篇都只读Abstract 和 Introduction，而不要读 Main Body（本文），只在必要时稍微参考一下后面的 Illustrative examples和 Conclusions，直到你能回答下面这三个问题：（2A）在这领域内最常被引述的方法有哪些？（2B）这些方法可以分成哪些主要派别？（2C）每个派别的主要特色（含优点和缺点）是什么？ &br&　　问题是，你怎么去找到这最初的30～40篇论文？有一种期刊论文叫做「review paper」，专门在一个题目下面整理出所有相关的论文，并且做简单的回顾。你可以在搜寻 Compendex 时在 keywords 中加一个「review」而筛选出这类论文。然后从相关的数篇review paper 开始，从中根据 title 与 Abstract 找出你认为跟你研究题目较相关的30～40篇论文。 &br&　　通常只要你反复读过该领域内30～40篇论文的Abstract 和 Introduction，你就应该可以从Introduction的评论中回答（2A）和（2B）这两个问题。尤其要记得，当你阅读的目的是要回答（2A）和（2B）这两个问题时，你一定要先挑那些 Introduction写得比较有观念的论文念（很多论文的Introduction 写得像流水帐，没有观念，这种论文刚开始时不要去读它）。假如你读过假如30～40篇论文的 Abstract 和 Introduction之后，还是回答不了（2C），先做下述的工作。 &br&　　你先根据（2A）的答案，把这领域内最常被引述的论文找齐，再把他们根据（2B）的答案分成派别，每个派别按日期先后次序排好。然后，你每次只重新读一派的 Abstract 和 Introduction（必要时简略参考内文，但目的只是读懂Introduction内与这派有关的陈述，而不需要真的看懂所有内文），照日期先后读 ，读的时候只企图回答一个问题：这一派的创意与主要诉求是什么？这样，你逐派逐派地把每一派的Abstract 和 Introduction 给读完，总结出这一派主要的诉求 、方法特色和优点（每一篇论文都会说出自己的优点，仔细读就不会漏掉）。 &br&　　其次，你再把这些论文拿出来，但是只读Introduction，认真回答下述问题：「每篇论文对其它派别有什么批评？」然后你把读到的重点逐一记录到各派别的「缺点」栏内。 &br&　　通过以上程序，你就应该可以掌握到（2A）、（2B）、和（2C）三个问题的答案。这时你对该领域内主要方法、文献之间的关系算是相当熟捻了，但是你还是只仔细 读完Abstract 和 Introduction而已，内文则只是笼统读过。 &br&　　这时候，你已经掌握到这领域主要的论文，你可以用这些论文测试看看你用来搜寻这领域论文的 keywords 到底恰不恰当，并且用修正过的 keywords 再搜寻一次论文，把这领域的主要文献补齐，也把原来30～40篇论文中后来发现关系较远的论文给筛选掉，只保留大概20篇左右确定跟你关系较近的文献。如果有把握，可以甚至删除一两个你不想用的派别（要有充分的理由），只保留两、三个派别（也要有充分的理由）继续做完以下工作。 &br&　　然后你应该利用（2C）的答案，再进一步回答一个问题（2D）：「这个领域内大家认为重要的关键问题有哪些？有哪些特性是大家重视的优点？有哪些特性是大家在意的缺点？这些优点与缺点通常在哪些应用场合时会比较被重视？在哪些应用场合时比较不会被重视？」然后，你就可以整理出这个领域（研究题目）主要的应用场合，以及这些应用场合上该注意的事项。 &br&　　最后，在你真正开始念论文的 main body 之前，你应该要先根据（2A）和（2C的答案，把各派别内的论文整理在同一个档案夹里，并照时间先后次序排好。然后依照这些派别与你的研究方向的关系远近，一个派别一个派别地逐一把各派一次念完一派的 main bodies。 （3）Main body（含simulation and/or experimental examples）： &br&　　在你第一次有系统地念某派别的论文 main bodies 时，你只需要念懂：（3A）这篇论文的主要假设是什么（在什么条件下它是有效的），并且评估一下这些假设在现实条件下有多容易（或多难）成立。愈难成立的假设，愈不好用，参考价值也愈低。（3B）在这些假设下，这篇论文主要有什么好处。（3C）这些好处主要表现在哪些公式的哪些项目的简化上。至于整篇论文详细的推导过程，你不需要懂。除了三、五个关键的公式（最后在应用上要使用的公式，你可以从这里评估出这个方法使用上的方便程度或计算效率，以及在非理想情境下这些公式使用起来的可靠度或稳定性）之外，其它公式都不懂也没关系，公式之间的恒等式推导过程可以完全略过去。假如你要看公式，重点是看公式推导过程中引入的假设条件，而不是恒等式的转换。 &br&&br& 但是，在你开始根据前述问题念论文之前，你应该先把这派别所有的论文都拿出来，逐篇粗略地浏览过去（不要勉强自己每篇或每行都弄到懂，而是轻松地读，能懂就懂，不懂就不懂），从中挑出容易念懂的 papers，以及经常被引述的论文。然后把这些论文照时间先后次序依序念下去。记得：你念的时候只要回答（3A）、（ 3B）、（3C）三个问题就好，不要念太细。 &br&　　这样念完以后，你应该把这一派的主要发展过程，主要假设、主要理论依据、以及主要的成果做一个完整的整理。其次，你还要在根据（2D）的答案以及这一派的主要假设，进一步回答下一个问题：（3D）这一派主要的缺点有哪些。最后，根据（ 3A）、（3B）、（3C）、（3D）的答案综合整理出：这一派最适合什么时候使用，最不适合什么场合使用。 &br&　　记住：回答完这些问题时，你还是不应该知道恒等式是怎么导出来的！ &br&　　当你是生手的时候，你要评估一个方法的优缺点时，往往必须要参考它Examples。但是，要记得：老练的论文写作高手会故意只 present 成功的案例而遮掩失败的案例。所以，simulation examples and/or experiments 很棒不一定表示这方法真的很好。你必须要回到这个方法的基本假设上去，以及他在应用时所使用的主要公式（resultant equations）去，凭自己的思考能力， 并且参考（2C）和（2D）的答案，自己问问看：当某某假设在某些实用场合上无法成立时，这个方法会不会出什么状况？猜一猜，预测一下这个方法应该会在哪些条件下（应用场合）表现优异，又会在哪些条件下（应用场合）出状况？根据这个猜测再检验一次simulation examples and/or experiments，看它的长处与短处是不是确实在这些examples 中充分被检验，且充分表现出来。 &br&　　那么，你什么时候才需要弄懂一篇论文所有的恒等式推导过程，或者把整篇论文细细读完？NEVER！你只需要把确定会用到的部分给完全搞懂就好，不确定会不会用到的部分，只需要了解它主要的点子就够了。 &br&　　硕士生和大学生最主要的差别：大学生读什么都必须要从头到尾都懂，硕士生只需要懂他用得着的部分就好了！大学生因为面对的知识是有固定的范围，所以他那样念。硕士生面对的知识是没有范围的，因此他只需要懂他所需要的细腻度就够了。硕士生必须学会选择性的阅读，而且必须锻炼出他选择时的准确度以及选择的速度，不要浪费时间在学用不着的细节知识！多吸收「点子」比较重要，而不是细部的知识。 &br&&br&&b& 五、方法与应用场合特性表（有迹可寻的创意程序） &/b&&br&　　试着想象说你从上图中论文阅读步骤的第（4）与（5）步骤分别获得以下两张表：譬如，当你的题目是「如何标定fiducial mark 之中心位置」，你就必须要仔细搜寻出文献上所有可能可以用来做这一个工作的方法。或许你找到的方法一共有四种，依序如下。譬如（随便乱举例），「方法一」可能表示：「以面积形心标定 fiducial mark 之中心位置」，「方法二」可能表示「以 Hugh transform标定 fiducial mark 之中心位置」，「方法三」可能表示：「以局部弧形 matching 的方法标定fiducial mark 之中心位置」，「方法四」可能表示：「以 ring code标定fiducial mark 之中心位置」。 &br&　　这些方法各有它的特色（优缺点），譬如（随便乱举例），特性1可能表示「计算速度」（因此，根据上表左边第一个 row，可以发现：方法一的计算速度很快，方法二与方法三的计算速度很慢，而方法四的计算速度普通。其次，特性2可能代表「光源亮度不稳定时计算位置的误差大小」，特性3可能代表「噪声对计算出的位置干扰多大」，特性4可能代表「图形边缘有破损时计算的可靠度」，特性5可能代表「对象有彼此的遮蔽时方法的适用性」等等。所以，以上左图中第五个row为例，可以发现：当对象有彼此的遮蔽时，除方法二之外其它三个方法的适用性都很好。 &br&　　但是，同样一个方法可能有许多不同的应用场合，而不同应用场合可能会对适用（或最佳）的方法有不同要求。所以，让我们来看右边的「问题特性分析表」。譬如（随便乱举例），应用甲可能是「标定fiducial mark 之中心位置」的方法在「电路插件组装（SMT）」里的应用，应用乙可能是「标定fiducial mark 之中心位置」的方法在「生物检验自动化影像处理」里的应用，而应用丙则可能是「标定 fiducial mark 之中心位置」的方法在「巡乂飞弹目标搜寻」里的应用。这三种应用场合更有其关注的特性。譬如，根据上面右表第二个 row 的资料，三种应用场合对特性2（光源亮度不稳定时计算位置的误差大小）都很在意。再譬如，根据上面右表第四个 row 的资料，三种应用场合中除了应用甲（电路插件组装（SMT））之外，其它两种应用场合对特性4（图形边缘有破损时计算的可靠度）都很在意。 &br&　　那么，四个方法中哪个方法最好？你可能会回答说：「方法二！因为它的优点最多，缺点最少。」但是，这样的回答是错的！一个方法只有优缺点，而没有好坏。当它被用在一个适合表现其优点而不在乎其缺点的场合里，它就显得很好；但是，当它被用在一个不适合表现其优点而很在乎其缺点的场合里，它就显得很糟。譬如，方法二在应用场合乙，它的表现会非常出色（因为所有的优点刚好那个应用场合都在意，而所有的缺点刚好那个应用场合都不在意）；但是，方法二在应用场合甲里它的表现却会非常糟糕（它所有的缺点刚好那个应用场合都很在意，而它大部分的优点刚好那个应用场合却都不在意）。所以，必须要学会的第一件是就是：方法没有好坏，只有相对优缺点点；只有当方法的特性与应用场合的特性不合时，才能下结论说这方法「不适用」；二当当方法的特性与应用场合的特性吻合时，则下结论说这方法「很适用」。因此，一定要同时有方法特性表与应用场合特性分析表放在一起后，才能判断一个方法的适用性。 &br&　　更重要的是：上面的方法与问题分析对照表还可以用来把「突破瓶颈所需的创意」简化成一种「有迹可寻」的工作。譬如，假定我们要针对应用甲发展一套适用的方法，首先我们要先从上右表中标定这个应用场合关心哪些问题特性。根据上右表第一个 column，甲应用场合只关心四个特性：特性1、2、3、5（即「计算速度」、「光源亮度不稳定时计算位置的误差大小」、「噪声对计算出的位置的干扰」、「对象有彼此的遮蔽时方法的适用性」）。那么，哪个方法最适用呢？看起来是方法 &br&　　一，它除了特性2表现普通之外，其它三个特性的表现都很出色。但是，假如我们对方法一的表现仍不够满意，怎么去改善它？最简单的办法就是从上左表找现成的方法和方法一结合，产生出一个更适用的方法。因为方法一只有在特性2上面表现不够令人满意，所以我们就优先针对在特性2上面表现出色的其它方法加以研究。根据上左表，在特性2上面表现出色的方法有方法二和方法四，所以我们就去研究这两个方法和方法一结合的可能性。或许（随便举例）方法四的创意刚好可以被结合进方法一而改善方法一在特性2上面的表现，那么，我们就可以因此轻易地获得一个方法一的改良，从而突破甲应用场合没有适用方法的瓶颈。 &br&　　有没有可能说单纯常识结合既有方法优点仍无法突破技术瓶颈的状况？可能有。这时候真的需要完全新颖的创意了。但是，这种时候很罕见。多半时候只要应用上一段的分析技巧就可以产生足以解决实用问题的创意了。至少，要产生出一篇学术期刊论文并非那么困难。 &br&&br&&b& 六、论文阅读的补充说明 &/b&&br&　　硕士生开始学读期刊论文时，就容易犯的毛病就是戒除不掉大学部的习惯：（1）老是想逐行读懂，有一行读不懂就受不了。（2）不敢发挥自己的想象，读论文像在读教科书，论文没写的就不会，瘫痪在那里；被我逼着去自己猜测或想象时，老怕弄错作者的意思，神经绷紧，脑筋根本动不了。 &br&　　大学毕业后（不管是念硕、博士或工作），可以参考的资料都没有秩序地交错成一团，而且永远都读不完。用大学生的心态读书，结果一定时间永远不够用。因此，每次读论文都一定要带着问题去读，每次读的时候都只是图回答你要回答的问题。因此，一定是选择性地阅读，一定要逐渐由粗而细地一层一层去了解。上面所规划的读论文的次序，就是由粗而细，每读完一轮，你对这问题的知识就增加一层。根据这一层知识就可以问出下一层更细致的问题，再根据这些更细致的问题去重读，就可以理解到更多的内容。因此，一定是一整批一起读懂到某个层次，而不是逐篇逐篇地整篇一次读懂。 &br&　　这样读还有一个好处：第一轮读完后，可以根据第一轮所获得的知识判断出哪些论文与你的议题不相关，不相关的就不需要再读下去了。这样才可以从广泛的论文里逐层准确地筛选出你真正非懂不可的部分。不要读不会用到的东西，白费的力气必须被极小化！其实，绝大部分论文都只需要了解它的主要观念（这往往比较容易），而不需要了解它的详细推导过程（这反而比较费时）。 &br&　　其次，一整批一起读还有一个好处：同一派的观念，有的作者说得较易懂，有的说得不清楚。整批读略过一次之后，就可以规划出一个你以为比较容易懂的阅读次序，而不要硬碰硬地在那里撞墙壁。你可以从甲论文帮你弄懂以论文的一个段落，没人说读懂甲论文只能靠甲论文的信息。所以，整批阅读很像在玩跳棋，你要去规划出你自己阅读时的「最省力路径」。 &br&　　大学部学生读东西一定要循规蹈矩，你还没修过机械视觉相关课程之前可能也只好循规蹈矩地逐行去念。但是一旦修过机械视觉相关课程，许多论文中没被交代的段落你也已经可以有一些属于你的想象（虽然有可能猜错，尤其刚开始时经常猜错，但没关系，下面详述）。这些想象往往补足论文跳跃处最快速的解决方案。其实，一个大学毕业生所学已经很多了，对许多是都可以有一个不太离谱的想象能力。但是大部分学生却根本不敢去想象。我读论文远比学生快，分析远比学生深入，主要的是我敢想象与猜测，而且多年训练下来想象与猜测的准确度很高。所以，许多论文我根本不是「读懂」的，而是「猜对」了！ &br&　　假如猜错了怎么办？不用怕！猜完一后要根据你的猜测在论文里找证据，用以判断你的猜测对不对。猜对了，就用你的猜测（其实是你的推理架构）去吸收作者的资讯与创意（这会比从头硬生生地去迁就作者的思路轻松而容易）；猜错了，论文理会有一些信息告诉你说你错了，而且因为猜错所以你读到对的答案时反而印象更深刻。 &br&&br&&b& 七、论文报告的要求与技巧 &/b&&br&　　报告一篇论文，我要求做到以下部分（依报告次序排列）： &br&　　（1） 投影片第一页必须列出论文的题目、作者、论文出处与年份。 &br&　　（2） 以下每一页投影片只能讲一个观念，不可以在一张投影片里讲两个观念。 &br&　　（3） 说明这篇论文所研究的问题的重点，以及这个问题可能和工业界的哪些应用相关。 &br&　　（4） 清楚交代这篇论文的主要假设，主要公式，与主要应用方式（以及应用上可能的解题流程）。 &br&　　（5） 说明这篇论文的范例（simulation examples and/or experiments），预测这个方法在不同场合时可能会有的准确度或好用的程度 &br&　　（6） 你个人的分析、评价与批评，包括：（6A）这篇论文最主要的创意是什么？（6B）这些创意在应用上有什么好处？（6C）这些创意和应用上的好处是在哪些条件下才能成立？（6D）这篇论文最主要的缺点或局限是什么？（6E）这些缺点或局限在应用上有什么坏处？（6F）这些缺点和应用上的坏处是因为哪些因素而引入的？（6G）你建议学长学弟什么时候参考这篇论文的哪些部分（点子）？ &br&　　一般来讲，刚开始报告论文（硕一上学期）时只要做到能把前四项要素说清楚就好了，但是硕一结束后（暑假开始）必须要设法做到六项要素都能触及。硕二下学期开始的时候，必须要做到六项都能说清楚。 &br&　　注意：读论文和报告论文时，最重要的是它的创意和观念架构，而不是数学上恒等式推导过程的细节（顶多只要抓出关键的 equation 去弩懂以及说明清楚即可）。你报告观念与分析创意，别人容易听懂又觉得有趣；你讲恒等式，大家不耐烦又浪费时间。
转载一个对我帮助很大的研究生手册，作者是台湾清华大学的彭明辉教授。比较长，但绝对值得一读。就我自己读研时候的体会，这个手册中的内容，至少帮我节约了一半的用于寻找/阅读参考文献的时间。
一、论文的要求
我对硕士论文的基本要求是： （1）论文的…
看了所有的答案，真心觉得很悲哀。&br&有几个答案是认真回答题主问题的？都是摆出一份教训小孩的姿态，不是嘲笑就是戏谑。什么“楼主拿了图灵奖要请吃饭”，“诺贝尔数学奖是你的”，且不说论文本身，就算人家拿了图灵奖，凭什么要请你吃饭？你给过人家帮助和指示了么？&br&我看题主是刚注册的账号，看样子刚来知乎，第一次问问题就碰到这种场面，真心觉得现在的知乎里面的年轻人太浮躁，都太看不起别人。&br&大三的学生往往刚刚接触科研，没有发过论文，对论文格式排版不是很清楚，有这种疑问很正常。&br&&br&针对你的问题：&b&我大三，学计算机，写了一篇paper，并上传到arxiv上面，但是为什么老师说先把paper在arxiv上删掉？&/b&&br&&br&你对论文大体的结构还是了解的，最起码知道有Abstract， Keywords ，References……&br&你需要注意一下的是论文的排版和格式，现在国际上主流的论文一般都采用LaTeX投稿，具体关于为什么大家都用LaTeX而不是Word，题主可以看这里&a href=&/question/& class=&internal&&LaTeX 相对于 Word 有什么优势？&/a&&br&你在题目中最后提到“还有只是老师，不是导师，不负责教我写论文”，我不清楚他对你论文有没有指导，如果你受过他的指导，那么你应该也把他的名字写进你的论文，我看你传到arxiv上的并没有，还有论文发表之前应该和老师沟通一下，以后你要投到期刊的话更是如此。&br&&br&因为我不是研究算法的，所以不好对内容进行评判，我尽我所知所能回答了这些。&br&&br&希望你继续努力。
看了所有的答案，真心觉得很悲哀。 有几个答案是认真回答题主问题的？都是摆出一份教训小孩的姿态，不是嘲笑就是戏谑。什么“楼主拿了图灵奖要请吃饭”，“诺贝尔数学奖是你的”，且不说论文本身，就算人家拿了图灵奖，凭什么要请你吃饭？你给过人家帮助和…
不请自来~！这个我太了解了~！！！&br&&br&&br&&b&各位亲，如果对发表有一定了解，并且嫌字数太多，，请直接跳过（1），，直接看（2）&/b&&br&&b&如果零基础，亲，还是都看了吧，虽然长但很详细哦~！&/b&&br&&br&前言：&br&&br&需要投稿发表的人很多，需求也各异。事业单位职称进级，考研加分，研究生毕业等等……&br&而各期刊杂志社没有十分专业线下的地推团队（估计成本也不允许）以及市场宣传，投稿渠道基本线上的，就是邮箱投稿，QQ离线文献投稿，，大部分没有专业的服务人员，通常社内编辑就是用QQ号做客服，还有些刊物连QQ都没有…= =+，，导致很多人抱怨想发表的时候，难以很快联系上最钟意的联系的刊物。&br&本人刚毕业本科学生一枚，混迹于期刊发表以及写作行业2年有余。。。。。。好吧，不废话了，直接进入&b&正题&/b&：&br&&br&&br&&u&&b&（1）准备工作&/b&&/u&&br&&br&首先你的确定自己所在单位评职称的标准，比如，单位要求是发省级期刊，还是国家级，再问问 你单位人事处，领导等，对期刊是不是正刊有没有要求，哪个数据库收录的评比职称才有效？。。balabala一大堆，一定要问好~！再出去联系符合要求的，发表机构，或者是杂志社。&br&我最熟悉教师和建筑工程师的评比职称流程，他们通常只要求期刊是新闻总署可查且能被知网、万方或者维普三个数据库中的一个收录就行，到时候单位审核的时候，在数据库文章可查即可，有的不是太严的，有所发表刊物的样刊也已足够。对于刊物是否是正刊，基本没什么要求，&br&&br&***如果有具体细化的要求，那就的注意了***&br&&br&如果单位要求：必须是正规期刊的正刊；增刊，套刊，鸳鸯刊，一号多刊等等无效，那么就要小心了，网上打着正刊名义的，实际发表后是增刊的实在太多，不懂的很容易被忽悠。之后就比较麻烦了，首先你的有3到5个目标期刊，，之后去广电总局官网中的便民服务中查阅目标期刊的真伪，最后上知网、万方、维普数据库上对比该最近几年该期刊的文章内容的质量以及文章收录是否及时。&br&&br&&br&&br&增刊套刊最直接的判断方式就是在数据库上搜刊物名的时候看是会出现3本儿以内还是3本儿以上，，3本儿以上的，肯定有增刊了啊！！…因为假如刊物是旬刊，一个月最多也就3本儿了（周刊不做讨论，比较少…），一个月超过3本儿了，，肯定有增刊咯！&br&&br&&br&&br&&br&&br&&br&&u&&b&（2）开始发表&/b&&/u&&br&&br&做完上述工作之后，基本可以着手研究发表了：&br&&br&&br&&b&1.如何联系各刊物的杂志社。&/b&&br&方法一：打开QQ,在代发表的QQ群里有很多杂志社的编辑，在群里淘一下你喜欢的刊物的社编，，一个群找不到，再加一个群，找不到再加…当然了，有些刊物就没有QQ社编…( ˉ ? ˉ ?)，这样寻找的方式比较浪费时间，，适合不着急的人慢慢找，，，，&br&&br&但这样做的问题是什么？第一有QQ的期刊社社编，也是有业绩考核的，，增套刊未必会和你说的很清楚，您自己经验不丰富，有可能被忽悠，（但其实有时候也不是社编忽悠，他们对客户要求有时候也并不是特别懂，以为能发就可以了…）。&br&最后呢，这个过程还是要当心骗子的，群里有些假刊的编辑，可是不会承认的哦！&br&&br&补充：假刊验证方式其实非常简单，去广电总局官网（最下面的更新我已经放上网址了，直接点击就能查了。）中的便民服务中如果搜不到刊物的名称就是假刊无疑！但骗子冒用真刊的名头出来征稿，那基本就分辨不出来咯！被骗可能性非常大。&br&&br&&br&补充：其实上述问题都不是最主要的，最大的问题是，，网上直接联系的人，直接建立信任并交钱发表，挺难的……&br&&br&方法二：淘宝店，销量排名前几名的商家提供代写代发，服务，但他们的旺旺客服不够专业啊！，我假装客户跟他们聊过，解释并不能让人信服，比如：我问她怎么证明他们发的不是套刊，他们并不能说服我，只会说他们销量第一，不会骗人什么的，唉，，，我怀疑是不是刚招聘的客服！&br&而且！！他们的报价，真心不便宜！！！不信亲可以横向对比一下。。。。&br&&br&&br&&br&方法三：去数据库去“淘”所要发表刊物的征稿函（有些刊物根本没有，因为一些刊物根本不愁稿源，所以不会主动出来征稿的），通常征稿函里面只有邮箱和电话，你将稿子写好，然后发过去。。社内编辑勤奋的话会及时回复您，如果不勤奋，，您的稿子很可能石沉大海= =+，&br&这种方式毋庸置疑，不用担心联系方式的真实性！但听同行说过，邮箱投稿有稿子被盗用的可能。。。具体稿子怎么流出去的，我就不好说了………，&br&当然完全不必以偏概全，总体来看，这种方法在不着急出刊的情况下，还是十分推荐的！十分稳妥，&br&但着急用的，一两个月内出刊的话，，用这种方式可能不赶趟，耽误实用&br&&br&&br&&br&&br&方法四：这个方法是最最靠谱的方法咯~~！&br&保证稳妥&br&就是&br&&br&请私信我...或QQ我...我能帮你联系发表，哈哈哈.(?⊙ω⊙)?....……………我是萌萌哒?ω?&br&&br&&b&2.根据刊物要求，开始动手写稿子&/b&&br&所要发表的刊物上通常会要求你：写多少多少字符，以及基本的格式要求，重复率要求等等。按照要求将稿子写好即可，您要实在憋不出来那字，，请私信我，写稿子有很强的技巧型，我可以教你= =+。&br&&br&&b&3.将稿子投给对应的杂志社，由杂志社审核&/b&&br&根据刊物的质量，审核的严松程度各有不同，有些刊物基本属于给钱就发，而有些则需要一定的水平，否则审核很难通过。&br&&br&&b&4.杂志社给您发用稿通知书，您交钱付版面费（发表费）&/b&&br&交钱发表是有历史渊源的。。。有兴趣的请看我其他回答，里面有详细回答。&br&这个行业估计也就这样了= =+，交钱才会让你的刊物在知网、万方、维普上收录，不给钱才不会给你发呢。。。。&br&交完钱（通常是直接银行账户汇款），到时候按照刊期以及出刊时间，杂志社就会把样刊邮到您手上啦！当然了，此处有坑爹的地方，邮费99%是到付的哦！所以，接到快递电话时候记得带钱(/ /o/ω/o/ /)………&br&&br&&br&备注：在百度上直接搜到的那种论文发表网站、机构，里面的编辑能发表各种论文，价格纯坑爹。…………很贵…我无聊的时候试着问了一个，比如：知网收录，正刊，国家级的，期刊代写代发竟然要2160元！…QMG！&br&&br&暂时想到这么多…………&br&&br&-------------------------------------------更新--------------------------------------------&br&&br&感谢大家的点赞支持哈，不少人私信我，问我相关事宜，在这儿集中补充一点东西。&br&（1）&a href=&///?target=http%3A//.cn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&新闻出版总署期刊查询&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
这个是一个假的新闻总署网站！！！！！！如图：&br&&img src=&/9f9bacafa268f32ac709451_b.png& data-rawwidth=&1880& data-rawheight=&946& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1880& data-original=&/9f9bacafa268f32ac709451_r.png&&&br&&br&这个网站上面竟然带期刊投稿发表的网站！明显是个人搭建，假冒的，，国家行政机构官网怎么可能明目张胆的做生意，逗死我了。~！，不过真有人上当受骗的。。。。哎，，可怜。。。&a href=&///?target=http%3A//www./& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&国家新闻出版广电总局&i class=&icon-external&&&/i&&/a&才是的真的网址~！（2）杂志社通知的出刊时间是作者收到样刊的时间，而作者写的文章被数据库（知网、万方）收录是需要顺延的。例如：15年12月10日出刊，被数据库收录的时间通常为16年的2月份抑或3月份（具体参照各杂志社的具体要求）。&br&&br&&br&就酱~~~O(∩_∩)O~&br&&br&&br&&br&———————更新，——————&br&有些亲说 自己完全0基础…希望我解答的更详细一点，于是在答题部分又优化了一下，更加便于理解…，，再有不懂的可以私信我，知无不言。
不请自来~！这个我太了解了~！！！ 各位亲，如果对发表有一定了解，并且嫌字数太多，，请直接跳过（1），，直接看（2） 如果零基础，亲，还是都看了吧，虽然长但很详细哦~！ 前言： 需要投稿发表的人很多，需求也各异。事业单位职称进级，考研加分，研究生…
谢邀。&br&国外的期刊的话，仍然五大刊是首选:&br&American Economic Review &br&Econometrica &br&Journal of Political Economy &br&Quarterly Journal of Economics &br&Review of Economic Studies&br&此外，还有各种各样的field top，都是各个领域的顶级期刊，比如：&br&Journal of Econometrics&br&Journal of Finance&br&Journal of International Economics&br&Journal of Labor Economics&br&Journal of Monetary Economics&br&Journal of Public Economics&br&上海财经大学有一个期刊目录的：&br&&a href=&///?target=http%3A//se./structure/zh/jiaoyugg_con_.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&上海财经大学经济学院&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&国内的话，《经济研究》和《管理世界》必然是首选，《中国社会科学》也会有少数经济学的文章，这些是国内的top了，可以关注。&br&&br&问问题之前可以先搜索，比如我之前回答过类似的问题：&a href=&/question//answer/& class=&internal&&经济学初学者应该看什么样的论文？ - 慧航的回答&/a&&br&&br&此外，如果你只是业余想看看而非phd要做研究的话，可以关注我的公众号：&br&&p&&a href=&///?target=http%3A///r/CnXz6xnExkS5rV2I9yAY& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/r/CnXz6xn&/span&&span class=&invisible&&ExkS5rV2I9yAY&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& (二维码自动识别)&/p&知乎不让我评论了，我回去面壁思过了。当然，知乎不让我评论，我也不会让你们评论我的答案的^^&br&&a data-hash=&c16fcef6e0eba497fd3c63& href=&///people/c16fcef6e0eba497fd3c63& class=&member_mention& data-hovercard=&p$b$c16fcef6e0eba497fd3c63&&@南方问&/a& 你不是搞笑么。。我都被禁止评论了，你还在评论区问我，因为不友善呗
谢邀。 国外的期刊的话，仍然五大刊是首选: American Economic Review Econometrica Journal of Political Economy Quarterly Journal of Economics Review of Economic Studies 此外，还有各种各样的field top，都是各个领域的顶级期刊，比如： Journal of…
谢邀。&br&1. 看abstract。如果是把一个会议上的所有paper扫一遍的话有一大部分看完abstract就可以丢了。&br&2. 仔细看Introduction（如果Example是单独一章就也加进来一起看）。当童话看。&br&这是我老板说的如何写introduction。 &a href=&/question//answer/& class=&internal&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&/question/2014&/span&&span class=&invisible&&1321/answer/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&
反过来思考就可以了。&br&看完introduction基本上又可以丢掉一大堆paper了。&br&3. 然后我一般会翻翻Evaluation部分，如果结果很impressive的话，就继续看方法。结果很烂的话，弃。&br&4. 要写总结的话，用自己的话写这篇paper的abstract。或者就用最简单的几句语言把童话写出来。&br&--&br&我们实验室的欧洲人最先看的是作者以及机构。来自国内机构的论文，他们只看某几所学校以及MSRA的。其余的大都对数据抱个怀疑态度扫个abstract就丢了。还跟我解释说，不是歧视，只是好多中国大学的论文作假太多了。作为中国人确实挺无奈的。但是名声都是要靠自己一点一点挣回来的。不过他们很相信在国外的中国人发的论文。 &br&&br&最后吐个槽，某博士后review paper的时候看是国内某大学就丢给我了。本来想发扬一下同胞之爱救一下这篇paper的。第一页里连我都揪出来20多个语法错误。最后实验部分，这领域一般人都做到95%了，他做到70%多就出来投了。实在不好意思救了，委婉拒之。最后还被博士后教育说：下次对于这种浪费reviewer时间的烂paper不要这么温和。。。
谢邀。 1. 看abstract。如果是把一个会议上的所有paper扫一遍的话有一大部分看完abstract就可以丢了。 2. 仔细看Introduction（如果Example是单独一章就也加进来一起看）。当童话看。 这是我老板说的如何写introduction。
反过来思考…
做研究的人应该很少从订阅源获取研究相关的信息。我可以稍微谈谈我自己获取研究相关信息更新的几个渠道：&br&&br&1. Google Scholar （GS） updates。把自己的论文关联到GS 之后，每当世界上任何角落里的人上传新的和我的论文有共同引用的论文被GS 抓取到，GS 页面通常在一周内就会给我提示。这是我获取同领域内其他人最新工作论文的最主要方式，非常有针对性。&br&&br&2. 网站收藏夹。我的浏览器收藏夹里中有两个文件夹，一个收藏同领域活跃学者的个人主页，一个收藏更大方向上活跃的学者的主页。我会时常去看他们是否有新的工作论文。随意翻阅他们的主页有时候也有助于引导自己进入思考状态。&br&&br&3. 订阅期刊邮件。我个人有订阅一些期刊（例如AER，Econometrica, QJE, Restud, JPE, JET, GEB）的邮件，主要用来收每期的期刊目录，收到后简单读读论文摘要。有的期刊也会每周发邮件告知本周内新接收发表的论文。
做研究的人应该很少从订阅源获取研究相关的信息。我可以稍微谈谈我自己获取研究相关信息更新的几个渠道： 1. Google Scholar （GS） updates。把自己的论文关联到GS 之后，每当世界上任何角落里的人上传新的和我的论文有共同引用的论文被GS 抓取到，GS 页面…
【暑期特供】免费学位论文网站 送给暑期孤独无助的你&br& 国家社科期刊数据库&br&&br&&p&暑假也要写论文！！！抓狂以后我们还是需要找一些资料作为参考资料来完成自己的论文，我们知道在学校好多资源都是免费的，但是离开校园网，国内好多数据库里的论文由于版权问题都是要收费的，同时，万一我们还想参考一下国外的学术论文，基本就束手无策了。小编搜罗了好多免费下载学位论文的网站，基本上大陆都可以正常登陆，而且有的还可以免费全文下载。&/p&&p&&strong&1. &/strong&&strong&国家哲学社会科学学术期刊数据库（&a href=&///?target=http%3A//www.nssd.org& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&国家哲学社会科学学术期刊数据库&i class=&icon-external&&&/i&&/a&）&/strong&&/p&&p&是由全国哲学社会科学规划领导小组批准建设，中国社会科学院承建的国家级、开放型、公益性的哲学社会科学信息平台，收录精品学术期刊数百种，论文数百万篇，并提供人性化、多样化的功能服务。&/p&&p&&strong&2. &/strong&&strong&芬兰电子学科博士论文
&/strong&&/p&&p&芬兰电子学科博士论文：包括在线浏览、取得全文。&/p&&p&&strong&3. The universityof Nottingham
&/strong&&/p&&p&诺丁汉大学的论文数据库。含131篇免费硕博论文，涵盖医学、艺术、教育、法学、工学等学科。
&/p&&p&&strong&4.Australian Digital Theses Program
&/strong&&/p&&p&澳洲数字论文计划，由澳洲大学图书馆员协会发起。包含澳洲40余所大学的15440篇硕博论文，涵盖各个学科。&/p&&p&&strong&5. ThePennsylvania State University
&/strong&&/p&&p&宾夕法尼亚州大学电子论文库，包含1848篇全文，涵盖材料学、教育学、工学、法学、医学、航空、经济、化工、建筑等各个学科。可在线免费获取。
&/p&&p&&strong&6. NorthCarolina State University
&/strong&&/p&&p&北卡罗来纳州州立大学的3937篇免费博硕论文，涵盖了化学、物理学、电子电气、核能、机械、材料、食品、林业、土壤等各学科&/p&&p&&strong&7.University of Pretoria&/strong&&/p&&p&比勒陀利亚大学的电子学位论文，含3000多篇电子博硕论文，涵盖社会学、食品、建筑、经济、信息、生化、教育、管理、心理学、法学等学科
&/p&&p&&strong&8.ETDOhioLINK&/strong&&/p&&p&ETDOhioLINK（OhioLibrary and Information Network）是美国俄亥俄(Ohio)州大学}