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学术

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学术研究,小,为术,大,为道。...

学术研究,小,为术,大,为道。最初的认识是:A就是A,A不是B。这只是形式逻辑,孩童看故事常常问大人,这是好人还是坏人?这就是初级逻辑。成年后应该知道,A即是A、又不是A,人有双面性,这叫辩证思维;然后是数理逻辑,最后是模糊逻辑⋯在研究纷繁复杂的世界、研究形形色色的人时,有些人只讲其一,不知其二,很容易出现偏窄、然后再执,于是要攻击与自己不同的见解。真正的学术大道是有容乃大。

—— 李玫瑾

学术研究,小,为术,大,为道。最初的认识是:A就是A,A不是B。这只是形式逻辑,孩童看故事常常问大人,这是好人还是坏人?这就是初级逻辑。成年后应该知道,A即是A、又不是A,人有双面性,这叫辩证思维;然后是数理逻辑,最后是模糊逻辑⋯在研究纷繁复杂的世界、研究形形色色的人时,有些人只讲其一,不知其二,很容易出现偏窄、然后再执,于是要攻击与自己不同的见解。真正的学术大道是有容乃大。

—— 李玫瑾

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发表研究会议论文的要诀

能够在学术会议展示研究成果是相当重要的经历,然而发表会议论文将会是会后的关键。基于研讨会与学术会议所发表的成果所撰写的正式论文谓之会议论文。可以通过期刊、论文集或是个人独立投稿的形式来发表。

影响投稿的成败原因百百种,绝对不容轻忽。学术会议交流会主办方通常是论文的编辑,研究内容通常已发表于研讨会上并集结出版成论文集。并以独立期刊的形式发表;当接到学术邀请时因为主办方会有论文发表的要求,因此可以在事前写作论文初稿。

单独投稿是指当作者不能发表于论文集时自己选择期刊独立投稿,需包含短篇文献综述。并且会议一结束,就应投出,有经验的学者通常在准备报告展示的时候,也同时开始着手论文写作。发表会议...



能够在学术会议展示研究成果是相当重要的经历,然而发表会议论文将会是会后的关键。基于研讨会与学术会议所发表的成果所撰写的正式论文谓之会议论文。可以通过期刊、论文集或是个人独立投稿的形式来发表。

影响投稿的成败原因百百种,绝对不容轻忽。学术会议交流会主办方通常是论文的编辑,研究内容通常已发表于研讨会上并集结出版成论文集。并以独立期刊的形式发表;当接到学术邀请时因为主办方会有论文发表的要求,因此可以在事前写作论文初稿。

单独投稿是指当作者不能发表于论文集时自己选择期刊独立投稿,需包含短篇文献综述。并且会议一结束,就应投出,有经验的学者通常在准备报告展示的时候,也同时开始着手论文写作。发表会议论文将能为你的学术简历加分

会议论文格式一般情况下需要撰写短篇文献综述。字数介于3000-6000字之间,必要时自己需制作并配图。

千万不能忽视研讨会的重要性;在研讨会上可以增加未来职涯发展的可能性,增广人脉并接近目标读者受众,撰写论文宜早不可一拖再拖。

英论阁是专为中国学术作者设计的服务。以论文润色学术翻译投稿支持等服务帮助亚洲作者克服语言障碍以顺利投稿


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【笔记 待补充】北京大学化柏林:多源数据融合方法与应用

多源数据融合的研究


多源数据融合包含三个方面:多源、异构、多语种


【差异性和信息安全】:棱镜计划的例子,搞情报的,通过谷歌的检索日志可以看出关注信息点的兴趣和变化,根据Facebook看出社交,多源数据的融合可以建立用户画像,对研究对象有更清晰的认识。

【数据交叉验证】丹麦政府和WHO关于癌症发病率数据的统计结果差异太大,把两个数据比较,才能发现哪个是错的。因此,把不同类型的数据放在一起去做融合、交叉和比对就会发现一些新的问题,有助于风险防控。

【更加全面】一方面是单一的数据有失全面性,无法全面刻画事物及事物运动的变化。单一数据的可靠性和真实性有时候难以判定,通过多源数据的交叉...

多源数据融合的研究


多源数据融合包含三个方面:多源、异构、多语种


【差异性和信息安全】:棱镜计划的例子,搞情报的,通过谷歌的检索日志可以看出关注信息点的兴趣和变化,根据Facebook看出社交,多源数据的融合可以建立用户画像,对研究对象有更清晰的认识。

【数据交叉验证】丹麦政府和WHO关于癌症发病率数据的统计结果差异太大,把两个数据比较,才能发现哪个是错的。因此,把不同类型的数据放在一起去做融合、交叉和比对就会发现一些新的问题,有助于风险防控。

【更加全面】一方面是单一的数据有失全面性,无法全面刻画事物及事物运动的变化。单一数据的可靠性和真实性有时候难以判定,通过多源数据的交叉引证有助于对数据的真伪性辨别,数据越来越大,我们辨别数据真伪的能力有待于提高。从单一数据里发现的洞察是非常单一的。多元数据可以有更多的发现。

【辨析和揭示语义】工行叫机构建行叫单位,指的同样的事物,不同的数据融合的时候涉及到表示的问题,语法结构层次做相关的分析和揭示。逻辑语义层,意义建构理论解释它的内容。

【多语种数据融合】一带一路涉及多语种数据,如土库曼斯坦的数据。同型异源数据,举例,消费数据和存款数据;异质异构数据,比如理财产品数据。


【历史与实时数据结合预测】举例,电子商务文献最高峰是2000年,电子商务产业是2010年后才有爆发式的增长,从文献到产业有十年之久。那么可以通过学术论文的文献来预测专利,通过专利来预测一些技术的市场,根据不同类型的信息的时间差的规律,去寻找这种规律,利用这种规律来进行预测。

注意,用产业的数据去预测产业是预测不出来的,用同一个数据去预测同一个数据是很难的。数据的融合涉及到线上与线下,历史的数据和实时的数据,金融行业积累了大量的历史数据,和实时数据的融合也非常关键。

尽管强调大数据的实时性,历史数据也很重要。比如出行时间,要看上周同一时刻。历史数据很难找


【融合的层次,数据级、特征级、决策级,要看面向的应用场景】融合问题,字段映射、字段拆分,有些地址分析,有区有路有门牌号,这样的东西我们要做拆分,做分级管理,然后才能做一些融合。不同的数据库里,不同的系统里,我们对于同一个地址的描述有时候是不一样的。还有数据率重的问题,不同的数据融合到一起,有些数据是互补的,有些数据是重复的,重复的会涉及到这样一些问题。异构加权的问题,VIP数据跟普通用户数据融合到一起需要加权的问题,这样做产品的时候才会有更好的效果性。

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