[爆卦]論文題目重複是什麼?優點缺點精華區懶人包

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在 論文題目重複產品中有30篇Facebook貼文,粉絲數超過3萬的網紅新思惟國際,也在其Facebook貼文中提到, 【🙋‍♂️ 學員提問】#統合分析工作坊 如何從無到有完成一篇統合分析文章並成功投稿,其步驟、流程、障礙為何,以及該如何克服? ⠀ 👨‍🏫 從無到有,完成一篇 meta analysis 的論文,整個完整的步驟包含: ⠀ 1. 找尋適合的題目 2. 適當文獻的搜尋與整理 3. 萃取結果變數 4. 製作...

論文題目重複 在 一撇中文 Instagram 的最佳貼文

2021-04-30 08:56:00

《卷一最後提醒》 . 連續工作三十小時,頭先恰左兩個鐘only,眼唔係好打得開,可能會有d錯漏,煩請體諒,感謝。 . ———總論——— . 1、 文體:議論文機會大於記敘文,因為是參照過去趨勢,2011年《二十四孝圖》2013年《說誓》、2015年《論趣》、2017年《跑道》、2019年《傻子奴才聰...

論文題目重複 在 一撇中文 Instagram 的最佳貼文

2021-02-20 01:48:16

《論新一年學習安排》 . 近日改文章時,有學生妙言「若把人生算作八十年,你之一生大抵等於一百一十五萬公里長的膠片」甚是特別,特意拿著計算機算了算,數學不好,就當一秒一幀膠片吧,80年總共2524608000秒,一秒長度的膠捲1.7米,除開以後就是4291833公里,足足430萬公里,看來可以繞地球八...

論文題目重複 在 蛇龜小姐的過期書報攤 Instagram 的最佳貼文

2021-07-11 09:09:19

說再見之前,再和薩依德喝一杯。 跟曾經的愛書告別,是我這幾年來一直重複經驗的課題之一,而在經驗的過程中,研究所時期用的書時常是我拿起來又放回去的那一批。 身為一個很難畢業的人文社會科學生,看著研究室的許多同路人在畢業之後開始拋售必須用Excel表列出來才知道數量的用書,雖然也曾撿過幾次寶,但我卻...

  • 論文題目重複 在 新思惟國際 Facebook 的最佳解答

    2021-09-29 12:00:22
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    【🙋‍♂️ 學員提問】#統合分析工作坊
    如何從無到有完成一篇統合分析文章並成功投稿,其步驟、流程、障礙為何,以及該如何克服?

    👨‍🏫 從無到有,完成一篇 meta analysis 的論文,整個完整的步驟包含:

    1. 找尋適合的題目
    2. 適當文獻的搜尋與整理
    3. 萃取結果變數
    4. 製作圖表(quality assessment table、forest plot、funnel plot 等)
    5. 按部就班開始撰寫
    6. 尋找適當的投稿期刊

    初學者也可寫出一篇很好的 meta analysis ,只要 #臨床意義足夠,論文被接受的機會就很高。

    Meta analysis 過程並不複雜,常見困難包含:資料萃取,不知道哪些才是有用的資料;統計相關用語不熟悉,文獻搜尋時不知道關鍵字如何設定;進行研究的途中,已經有類似的論文發表時該如何轉彎,將自己的研究成功發表。因此,如何避免走冤枉路,建議可以多聽有經驗的作者分享。

    至於如何克服,實際上仍需要自己多嘗試,熟能生巧,重複這樣的過程,才知道如何避免重蹈覆轍。不過就算準備充足,面對不同類型的研究,仍會面臨很多挑戰,即使看似走了冤枉路,也可能是將來下一篇成功的助力。

    🎯 克服經費與資源稀少的困境,帶您踏入統合分析的領域。

    ☑ 統合分析研究規劃技巧
    ☑ 正確拆解論文架構
    ☑ 必學的重要專有名詞
    ☑ 互動實作:完成一套 Meta-analysis 圖表
    ☑ 以發表為導向的搜尋文獻
    ☑ Meta-analysis 圖表優化重點
    ☑ 給初學者的起步建議

    🔸 11/7(日)統合分析工作坊 #全新梯次
    https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
    起步真的不難,PGY 課後發五篇統合分析論文的課程!

    🗣️ 學員回饋

    「正如課程所言,新思惟不浪費大家在假日特意前來進修的寶貴時間,從進行 meta-analysis 在真實世界可能面臨哪些困難與歧視談起,再擴及研究題目的發想與設定、搜尋文獻與取得原始資料的眉角、複習統計概念、破除常見迷思。更重要且難得的是動手實作,這樣的教學法對我而言,正可幫助我克服對於軟體操作的恐懼!」

    「自學 meta-analysis 中過程頻頻受挫,自然而然就和操作困難劃上等號,而新思惟就像是衝刺班,透過老師們循循善誘佐以活潑生活化的舉例,過往的統計難題瞬間茅塞頓開。課程內容更是提綱挈領,完整闡述一篇文獻如何產出,從主題發想、搜索文獻、段落撰寫順序及撰寫細節,學習到很多技巧,超級受用!」

    👨‍🏫 講者陣容

    #張凱閔,知名復健醫學與超音波學者,台大流病與預防醫學博士,SCI 論文超過 190 篇,並有 25 篇以上為 meta-analysis,探討臨床常見議題。

    #曾秉濤,專業精神科醫師,擅長從臨床工作找到發表議題,並組成研究團隊,SCI 論文超過 85 篇,並有 70 篇以上為 meta-analysis。

    #蔡依橙,專業課程開發與整合者,能迅速理解學門架構,並以初學者能理解的方式,建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表,已超過 500 張,熟悉學術審閱過程與要求。

  • 論文題目重複 在 Daodu Tech 科技島讀 Facebook 的最讚貼文

    2020-12-20 20:00:22
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    #島讀回顧 #人工智慧

    今年島讀網站被搜尋最多次的關鍵字是「人工智慧」(AI)。

    人工智慧近年的發展迅速,許多領域都能看到其應用。

    島讀今年一篇《機器學習 — 知識工作者的未來》,以「文字產生器」GPT-3 討論人工智慧,獲得不少會員迴響。

    ---

    寫論文很痛苦。有些人痛苦到整份照抄別人的論文。現在出現一線曙光,美國 OpenAI 公布機器學習模型 GPT-3(Generative Pretrained Transformer),堪稱是「萬用」的文字產生器。最近 GPT-3 開始封測,推出 API,更在矽谷引發轟動。目前已知有人用 GPT-3 寫程式、請牛頓解釋地心引力、回答醫學問題、摘要文章,甚至寫詩。

    先說 OpenAI。OpenAI 是一個非營利組織,贊助者包括 PayPal 創辦人 Peter Thiel、Elon Musk 與 Salesforce 創辦人 Marc Benioff 等。其使命是確保通用人工智慧(Artificial General Intelligence)將用於服務人類,而非迫害人類。

    GPT-3 則是其開發的語言生成模型,第三代的「文字產生器」(島讀去年討論過第二代)。使用者輸入一段文字,它就會生出下一個字,再繼續生出下一個字,不斷重複下去,直到人類喊停或是達到約 1,000 個英文字為止。例如我輸入:「天下分久必合,合久必 ___」,GPT-3 大概會預測下一個字是「分」。

    如果我沒喊停,也沒有設定明確的任務,GPT-3 就會繼續生成下一個字,寫出一段故事或一篇文章。

    或許你會問:「世界上文字千萬種,GPT-3 怎麼知道要寫論文或小說呢?」

    這就是 GPT-3 驚人的地方:它是通用模型。只要使用者稍許提示,它就會自動調整輸出內容類型,不需要使用者另外精調(fine tune)。就像一個真的有用的 Siri,不管你丟什麼任務,只要是文字,它都接得下來。

    例如有人簡短的提示(prompt) GPT-3「用 19 世紀作家 Jerome k. Jerome 的語氣寫一篇關於 Twitter 的文章」,GPT-3 就生出相當完整的作品。

    只要是需要文字的任務,不論是回覆 email、寫新聞稿、翻譯外文、「翻譯」法律術語、編吉他和弦,甚至是寫程式,GPT-3 都能做得還不錯。一篇網路文章《GPT-3 可能是比特幣以來最重要的創新》更是格外轟動,因為讀者讀完才發現整篇都是 GPT-3 寫的。

    相較於 GPT-2,GPT-3 效能是「暴力式」的飛越性成長。換言之,GPT-3 的基本架構與 GPT-2 幾乎一樣,只是參數由 15 億增加到 1,750 億(117 倍),但效果隨之大幅成長。這讓矽谷圈精神為之一振,因為代表機器學習仍可以透過擴大規模來成長。

    雖說使用成本也等比增加 — 訓練一次 GPT-3 需要 460 萬美金 — 但能用錢解決的都是小問題。目前已知人類大腦的突觸約 1 百萬億個(100 trillion),是 GPT-3 的 1 萬倍。許多人不免幻想如果再來兩次升級 100 倍(共一萬倍),是不是就能逼近人類大腦了?

    有成本就需要收入。OpenAI 現在提供 API,就是為將來商業化營運作準備。其他雲服務商如微軟、AWS、Google 也都開始提供機器學習「模型即服務」(Model as a Service, MaaS)。這大致可分三種應用:

    ● 垂直情境,簡單但量大的工作:如辨識異常、偵測錯字、回覆 email、回答客服基本問題等。這有點類似聘僱國中生實習,但聘雇的是無限個實習生。
    ● 垂直情境內,困難但狹隘的工作:以 AlphaGo 為代表。它打敗所有人,但只會下圍棋。
    ● 不限情境,多樣性比正確性重要的工作:以 GPT-3 為代表,如虛擬秘書、虛擬陪伴(《雲端情人》)、發想劇本、草擬程式碼、撰寫科技分析電子報(咦)等。

    MaaS 固定成本高,因此會傾向集中於大型平台,特別是擁有資料的企業,如 Google。邊際成本現在也很高,但應該會逐漸降低,因此有利於擁有最多客戶(用量)的企業,如 AWS、微軟。

    目前 GPT-3 率先大步起跑,將引發其他企業加大投資。其他企業需要差異化,因此會開發封閉的模型;GPT-3 則會是開放或開源的形式。同時,週邊的企業也需要開發工具,形成生態圈。例如目前運算的延遲嚴重,因此雲端的速度必須跟上。有更多相容的 app 提供更精準的提示,才能發揮 GPT-3 的價值。

    想知道文章對 GPT-3 的原理、隱憂的討論,歡迎試用島讀的 1 元訂閱方案:https://bit.ly/3myOL0D

    ---

    更多人工智慧內容:
    [Podcast] 從邊緣挑戰雲上的人工智慧|特別來賓耐能智慧創辦人劉峻誠(公開)
    https://apple.co/2WrmCgC
    臉部辨識 — 30 億張照片的資料庫|執法機關熱烈採用|三條路線(會員限定)
    https://bit.ly/3p791an
    蛋白質的 50 年難題|AlphaFold 遙遙領先|諾貝爾獎在望(會員限定)
    https://bit.ly/2LSzIBt

  • 論文題目重複 在 新思惟國際 Facebook 的最佳解答

    2020-12-11 07:30:47
    有 12 人按讚

    💁‍♀️ 非醫學系出身,也想在SCI 發表?
     
    我的博班第一學期,可說是什麼都不會,但我很清楚目標,就是必須要有至少 2 篇 SCI 的期刊發表。
     
    當我最近起草第一篇必須獨力完成的投稿文,這才發現,問題不是出在英文書寫,也不在題目或是樣本蒐集,而是我不知道「遊戲規則」。
     
    所謂的投稿,能被接受的文章需要具備哪些基本條件,碩博老師會教。但是,他們畢竟是學霸了,他們好像不太懂我們這種初來乍到學術殿堂的黃毛丫頭問題在哪……
     
    🎯 論文起手,足見高下。
     
    「我知道我犯了跟大家一樣的錯誤,就是會重複寫廢話,這些廢話是因為我們心虛,想要充實文章份量,但是又無話可說,所以寫了一些廢話。陳一銘老師確實含蓄的點出這個問題,並教我們重點在哪,要寫什麼才不會失焦。」
     
    「好險上課後我發現自己可怕的審美跟排版是不受歡迎的,而在新思惟課程中,我學會了怎樣的圖表規劃才顯得專業,才能讓審稿人開心舒服,少走冤枉路。」
     
    #會寫又肯教的老師非常珍貴
    復健科吳爵宏醫師、放射科蔡依橙醫師,與你一樣的世代,超過 100 篇 SCI 發表經驗,給你最實用的建議。
     
    #沒有門檻的研究入門課程
    不限醫師背景,不限研究資歷,沒有擋修問題,實作統計讓完全無經驗者也能上手,並在「您自己的電腦」實際完成,製成可投稿數據圖。
     
    #解鎖人生第一篇SCI論文的成就
    SCI天天有,新思惟的研究課程,已協助眾多校友拚出人生第一篇 SCI paper,2020 年發表數更是屢創新高,最高單月 77 篇!
     
    🔸 1/30(六)醫學論文與寫作工作坊
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