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再谈博士生如何夯实成功科研生涯的基础(2)——18个你必碰到的场合之二:确定研究课题 总被引:1,自引:1,他引:0
冯长根 《科技导报(北京)》2011,29(3)
上文[1]谈了18个你必碰到的场合之一:与导师见面,本文谈谈另一个场合:确定研究课题.
心急的博士生在第一次见到导师时,就会问:"我做什么课题?"其实.你选择了某位导师就等于选定了搞什么样的研究.我在前一个系列的一开始就讲到:"选择导师,实际上首先是在选择做什么研究课题."[2]闭化柏林[3]在发表于本刊的一篇文章中也谈到了导师与科研项目以及他们对于你成才的意义.你提问的真正含义.是指"具体做什么内容","从哪一个研究工作开始,一直干下去,走向什么样的研究工作". 相似文献
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再谈博士生如何夯实成功科研生涯的基础(3)——18个你必碰到的场合之三:文献调研与阅读 总被引:1,自引:1,他引:0
冯长根 《科技导报(北京)》2011,29(5)
在上文[1]中讲了有关"确定研究课题"的一些事,这之后的一个你必碰到的场合则是"文献调研与阅读",今天谈谈此事.
当课题确定后.你的导师会要求你查一查有关的文献,有时你从已往的做法(即本科毕业论文阶段和硕士生期间遇到的同样要求),自己就会想到要做做文献的调研. 相似文献
3.
再谈博士生如何夯实成功科研生涯的基础(4)——18个你必碰到的场合之四:研究与创新 总被引:1,自引:1,他引:0
冯长根 《科技导报(北京)》2011,29(7)
上文[1]谈了18个你必碰到的场合之三:文献调研与阅读,本文谈谈其之四:研究与创新.
在做完了初步的文献调研与阅读后,你当然就要进入下一个阶段:开展研究.这时你要记住文献调研与阅读的工作不能就此消失,在你攻博的任何一个重要时期(无论这个时期已经结束还是刚刚开始),你都要寻找新出现(新发表)的那些重要文献,这些论文无疑会大大增加你研究的质量和水平.我有一位博士生,在答辩的前一天还在查文献. 相似文献
4.
冯长根 《科技导报(北京)》2011,29(9)
上文[1]谈了18个你必碰到的场合之四:研究与创新,本文谈谈其之五:实验.
今天我们从事科研跑不出3个大范畴:理论工作、实验工作以及数值模拟工作.有时这3类工作是混合在一起的. 相似文献
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6.
冯长根 《科技导报(北京)》2011,29(25):83-83
上文谈了18个你必碰到的场合之十二:写博士论文,本文谈谈其之十三:博士论文评审.在撰写博士论文时你的确会遇到大大小小十分烦心的难处.如果要说值得提醒的是什么?还是上文所说的"尽早写,经常写",以及上文所归纳的博士论文4个要素.这4个要素的提法取自文献.这些要素少了一个也不能算完成了论文. 相似文献
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(1)当别人在交际场合说了错话或做了不自然的动作时,一定感到很尴尬,生怕人们嘲笑、蔑视。这时你千万别看着他的脸,或看了一眼以后要马上转移你的视线。否则,他会认为你在用目光讽刺嘲笑他。 相似文献
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李红玲 《江汉大学学报(自然科学版)》2008,36(1):18-19
利用费歇引理结论、正交变换性质以及正态分布的性质等,得到了费歇引理在异期望同方差场合、零期望异方差场合、同期望异方差场合以及异期望异方差场合下的相应推论. 相似文献
12.
应用EM算法研究了多元混合指数分布场合下,正常应力对完全数据场合、Ⅰ-型截尾和Ⅱ-型截尾场合的参数估计问题. 相似文献
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智能超声波测距系统的设计 总被引:3,自引:0,他引:3
超声波测距系统在不同应用场合,对测量的精度要求不同.通常使用的超声波测距系统一般误差较大,不能满足某些工业场合的测量要求.设计与研制的超声波测距仪,考虑了温度对超声波传播速度的影响,不仅增加了智能播报功能,具有更高的精度;而且使用更方便,应用场合更广泛. 相似文献
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正当一个挥舞着刀具的机器人近在咫尺时,你相信它能帮你收银吗?目前,一科研团队正在对挥刀机器人"巴克斯特"进行训练,以期它在未来能担任超市的收银和安保工作。据悉,这款机器人的智力已达到最新的水平。在不久的将来,诸如超市等场合就可能出现由机器人负责结账和安保工作。 相似文献
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大家知道,如今的病毒很大都是靠电子邮件传播的,而且传播速度快、范围广,有的病毒邮件竟是自己发送出去的!这说明是有人恶意利用你的E-mail地址传播邮件病毒。那么,他们是怎么得到你的电子邮件地址的?你在出入于论坛或留言板等各种场合留下过自己真实的电子邮件地址,这就是泄露电子邮件地址的原因。所以,将自己的邮件地址进行保护是最有效的措施。 相似文献
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人们是否愿意成为朋友或什么时候可能成为朋友,按照信纳德·佐宁博士在《交际》一书中的观点,陌生人之间接触的头四分钟是至关重要的。他在书中对想建立新的友谊的朋友说:“当你在社交场合中遇到陌生人,你应把注意力集中在他身 相似文献
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混合分布是寿命数据分析中的重要的统计模型.讨论一种寿命实验条件下特殊混合分布模型的参数估计.在寿命试验中,应用EM算法计算出了在完全数据场合和截尾数据场合下的的参数估计. 相似文献