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科研SCI论文图片基础知识详解

SCI论文图片的编辑是一门简单,却不容易的学问。在编辑图片的过程中,涉及到很多软件的配合使用,同时我们的目的不仅是满足投稿杂志的参数要求,还希望尽量做得美观好看...

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Java企业面试——Java基础

Java基础部分 1.1 Java中的方法覆盖(Overwrite)和方法重载(Overloading)是什么意思?

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    科研猫·绘图】高级科研做图 – AI入门

    当然,有些工作做得特别出色的,杂志编辑会推荐科研做图润色。所以,学好科研做图,可以为我们文章加一层buff,战斗力提升一个档次哦~ 那么,先让我们欣赏一下优秀的文章中的图吧~ ? 对其操作在我们科研绘图中是非常常用的,可能很多人都停留在手动对齐以及目测对齐的水平上,其实是很不规范的操作! AI中的对齐工具非常简单,选择这两个对象,然后选择垂直对齐即可。 当然了,科研做图,绝非一朝一夕之事,各位一定要勤加练习,多阅读高质量的文献,才能做出一眼让人看到就觉得非常惊艳的图。科研是一条漫长的图,一篇优秀的文章,既是科学的积淀,也是艺术的结晶。

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    “奴才式科研”是中国科研圈的毒瘤

    ▲ 题图:第五届索维尔会议参加者合影(1927年) 本文原系某国家级科研机构负责人的自述,在作者看来,中国科研表面上看起来一片繁荣,实际深藏危机,如果继续跟班式搞科研,中国科研就没戏了。 目前中国的科研看起来很繁荣、很热闹,但是你如果静下心来,把中国的科研放到世界竞争的大格局里,站在科技发展的大视野上回望,就会发现:不管是基础研究的理论、还是在重大技术的突破,你能看得见的中国人有谁? ▲ 中央研究院第一届部分院士合影(1948年) 03 现行的考评政策 与科学研究的根本价值背道而驰 我们国家现在的研究大致分几类:偏基础理论的研究,偏应用基础的研究,面对工程的技术开发。 就说基础研究吧。基础研究属于科学部分,它是以探索真理为终极目标的。我觉得基础研究可以和艺术类比,就是说它真正的价值就在于:以一个独特的视角来看自然界,以不同于别人的思路来理解这个世界。 因此,中国现在的科研,已经陷入一个往下坠的状态。对于基础研究的那些引导、激励措施,其实是在加速让科学下坠——这真的是一个灾难。

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    现代科研指北,科研新人的避坑指南!

    点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 “为什么越来越多博士逃离科研”这个话题是知乎上的热门话题,答题的人很多,关注的人更多,浏览量非常大。 北京大学原子核物理女博士去竞聘城管岗位引得社会各界热议,大家纷纷说着博士为什么不做科研?现在都这么卷了吗,博士也要来抢普通人的工作了吗? 其实不管是主动逃离的,还是被动选择的,每年毕业的博士中都有很多不会留在学术圈,不会继续做科研。 如果你想了解更多的科研话题,《现代科研指北》这本书不容错过。 、硕士/博士研究生及高校青年教师作为科研入门读物或工具书阅读,也可作为非科研从业人员了解现代科研现状的参考书。

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    基础科研不得不了解的实用数据库!

    StarBase(http://starbase.sysu.edu.cn/) Starbase重新上线,广大科研汪的福音来了!

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    好物分享17-科研巡礼01-科研第零课:关于科研入坑的学习资源

    1-科研新手全面入坑指南 科研新手全面入坑指南 - 少数派 (sspai.com)[1]作者:天津师范大学管理学院副教授、硕士研究生导师 王树义(少数派 ID「玉树芝兰」)[2] 这本书算是我的科研启蒙 “ 下面是官方的教程介绍: 本教程分为「选题、文献研究、论文阅读、写作、答辩及其它」等六大模块,从零基础储备知识和选题开始,手把手带你完成长篇学术论文创作的全流程。 2-现代科研指北 现代科研指北 (bookdown.org)[3]作者:于淼 如果说,上面那本书是科研者入门指南。那这本书就是科研者的入门圣经。其介绍的内容不仅仅限于如何做科研这件工具化的事情。 随着知识经济的发展,企业工业学业的界限在某些行业逐渐模糊了,特别是在科技服务行业,许多有博士头衔的大佬并不是直接从事科研本身,而是为科研服务(以某种产品的形式)。 /u/a5xddvxl/updates [3]现代科研指北 (bookdown.org): https://bookdown.org/yufree/sciguide/ [4]读《现代科研指北》|| 或谈谈硕博生活要则

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    科研Latex正确姿势

    科研Latex正确姿势 0.说在前面 1.markdown+latex2.office+latex2.1Aurora安装2.2开始使用 0.说在前面 前段时间,在写机器学习论文公式的时候发现太low了,

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    超导材料——科研速递(一)

    偏理论研究,数值模拟方向:涉及第一性相关的理论计算; 本部分对超导线具体的工艺进行介绍,具体如下图所示: 当前,激光切割的超导线样品采用Ag作为包套材料,第一感觉是这帮人为了做科研,真拼, 附:激光切割引起表面微裂纹的现象实际上可能非常重要

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    科研算法的敏捷应用

    Łukasz: 在处于成长期的大学里,快速、冒险的科研方法实际上是受到鼓励和高度评价的。很有幸我所在的EPFL大学也是这样的(而且是这方面最出色的大学之一)。 Łukasz: 在我目前短暂的学术生涯中,我一直致力于两个方面:基础科学(数学统计)和应用科学(教育技术)。每个方面都有不同的方法,但是快速迭代更新仍是必不可少的成功条件。 这对我们来说是无价之宝,或许能在其它科研和产品领域产生新火花。最后,这类应用产品也有助于科研成果往学术圈之外推广。 工具 M: 你们现在使用的工具有哪些?

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    文献解读:一篇利用数据挖掘+实验的文章 常用基础科研套路

    这里分享一篇利用数据挖掘+实验的文章,这篇文章发表在BMC Cancer上,IF为3.28。

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    企业数据大厦的基础-源头数据

    源头数据.jpg 源头数据是企业数据大厦的基础 2.1.1 企业数据源头 源头数据即是直接从终端采集的数据。 2.1.2 企业数据地图 一个企业即为一个主体,企业大数据需要将企业所有的相关数据都集合并关联起来。 企业的每一个资源以及资源活动都跟企业绑定在一起,其数据记录都是企业的资源活动记录,都能够通过一根线将所有的数据关联在一起。 只要企业的数据系统足够完整,就可以从企业的某一个资源或者资源活动追溯到企业所有的资源,这就构成了一张巨大的数据记录和传输的网。 因为“数据孤岛”的孤立性,无法与企业的经营绩效连接起来,从而导致这部分数据变得与企业无关,且没有价值和意义。 企业中与人相关的数据地图与企业整体的数据地图紧密相关。

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    对话印奇:我们所坚持的不会改变,旷视跳出企业科研“周期律”

    2,指的是AI技术体系,分为基础算法科研和规模算法量产。 其中,基础算法科研和规模算法量产,来自AI的维度,这是旷视技术驱动的核心引擎。传感器、机器人则来自IoT的维度,并且明确的是算法对硬件的定义。 在企业科研,再务实也会是身处相对后方,激励和成就反馈都不如一线那么直接。 并且跳出周期律背后,最最底层且关键的还是组织内在的基因和气质,对于基础科研和技术,有着超脱功利主义的热爱。 基础科研是为了研发更好的AI算法模型,量产算法则是对算法的工程化和落地化应用,从底层到前端应用,覆盖了软件要素的全栈。

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    科研绘图系列 :① 小老鼠

    科研绘图是一个非常有趣的内容。 在论文体量较大且逻辑复杂时,漂亮的示意图能够锦上添花。既直观呈现研究内容,也能增强论文的可读性。 学习方法:首先要从模仿开始,操作熟练后再自我创作。

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    数据科学如何助力科研

    开放 今天是北得克萨斯大学(University of North Texas, UNT)科研信息技术服务中心(Research IT Services)的开放日(Open House)。 ? 10点钟,我们在535房间,听了科研信息技术服务中心4名工作人员联合做的报告。报告的内容,极大地改变了我对服务中心功能的印象。 原本以为,他们不过就是网络管理员。为学校里面的师生,提供基础设施。 不仅帮助学生搞定毕业论文,他们还和教授们合作,共同申请科研项目经费。 ? 他们还利用教程的方式,把数据科学的基础知识与技能分享给大家。 这种分享,是超越学校范围的,每个人都可以获取。 令我们印象最深刻的,并不只是那些硬件基础设施,而是这种数据科学对科研的真正有效推动。 数据科学是专业领域,并非每个人都需要成为数据科学家。 门槛的降低,可以让更多人应用数据科学提供的便捷工具,来推进自己的科研,尤其是其中的数据分析环节。

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