如何写好论文——(10)如何从文献推出自己的论点

2024-02-01 21:44
文章标签 论文 文献 推出 论点

本文主要是介绍如何写好论文——(10)如何从文献推出自己的论点,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

第一段、用于分析和分解问题

帮助读者分析和考量面对问题的不同方面和看问题的不同角度

第二段、正方观点

针对不同的方面分别准备不同的文献资料进行讨论,在第二段集中讨论正方观点

第三段、反方观点

在第三段中集中讨论反方的观点,并且在正反方之间达成某种平衡

第四段、关键补充或提升

打破上述的平衡,实现自己的影响力,提出自己的核心论点。

在第四段中要尽可能提升和补充读者现有的认真,补充我们在第二三段提出的文献中体现出来的认知

第五段、结论

对第四段中提出的论点进行进一步发挥

考虑问题的专业细致客观公正

这篇关于如何写好论文——(10)如何从文献推出自己的论点的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/668571

相关文章

AI hospital 论文Idea

一、Benchmarking Large Language Models on Communicative Medical Coaching: A Dataset and a Novel System论文地址含代码 大多数现有模型和工具主要迎合以患者为中心的服务。这项工作深入探讨了LLMs在提高医疗专业人员的沟通能力。目标是构建一个模拟实践环境,人类医生(即医学学习者)可以在其中与患者代理进行医学

论文翻译:arxiv-2024 Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey

Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey https://arxiv.org/abs/2406.04244 大规模语言模型的基准数据污染:一项综述 文章目录 大规模语言模型的基准数据污染:一项综述摘要1 引言 摘要 大规模语言模型(LLMs),如GPT-4、Claude-3和Gemini的快

论文阅读笔记: Segment Anything

文章目录 Segment Anything摘要引言任务模型数据引擎数据集负责任的人工智能 Segment Anything Model图像编码器提示编码器mask解码器解决歧义损失和训练 Segment Anything 论文地址: https://arxiv.org/abs/2304.02643 代码地址:https://github.com/facebookresear

论文翻译:ICLR-2024 PROVING TEST SET CONTAMINATION IN BLACK BOX LANGUAGE MODELS

PROVING TEST SET CONTAMINATION IN BLACK BOX LANGUAGE MODELS https://openreview.net/forum?id=KS8mIvetg2 验证测试集污染在黑盒语言模型中 文章目录 验证测试集污染在黑盒语言模型中摘要1 引言 摘要 大型语言模型是在大量互联网数据上训练的,这引发了人们的担忧和猜测,即它们可能已

OmniGlue论文详解(特征匹配)

OmniGlue论文详解(特征匹配) 摘要1. 引言2. 相关工作2.1. 广义局部特征匹配2.2. 稀疏可学习匹配2.3. 半稠密可学习匹配2.4. 与其他图像表示匹配 3. OmniGlue3.1. 模型概述3.2. OmniGlue 细节3.2.1. 特征提取3.2.2. 利用DINOv2构建图形。3.2.3. 信息传播与新的指导3.2.4. 匹配层和损失函数3.2.5. 与Super

BERT 论文逐段精读【论文精读】

BERT: 近 3 年 NLP 最火 CV: 大数据集上的训练好的 NN 模型,提升 CV 任务的性能 —— ImageNet 的 CNN 模型 NLP: BERT 简化了 NLP 任务的训练,提升了 NLP 任务的性能 BERT 如何站在巨人的肩膀上的?使用了哪些 NLP 已有的技术和思想?哪些是 BERT 的创新? 1标题 + 作者 BERT: Pre-trainin

微软正式推出 Spartan 斯巴达浏览器

作为用于替代 IE 浏览器的下一代继任者,微软的 Project Spartan 斯巴达浏览器可算是吊足了玩家们的胃口!如今,在最新的 Windows 10 Build 10049 版本起,它终于正式登场了。 斯巴达浏览器搭载了全新的渲染引擎、新的用户界面并集成了 Cortana 语音助手。功能上新增了稍后阅读列表、阅读视图、F12开发者工具、支持网页注释 (手写涂鸦),可以保存到 O

[论文笔记]LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale

引言 今天带来第一篇量化论文LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale笔记。 为了简单,下文中以翻译的口吻记录,比如替换"作者"为"我们"。 大语言模型已被广泛采用,但推理时需要大量的GPU内存。我们开发了一种Int8矩阵乘法的过程,用于Transformer中的前馈和注意力投影层,这可以将推理所需

Science Robotics 首尔国立大学研究团队推出BBEX外骨骼,实现多维力量支持!

重复性举起物体可能会对脊柱和背部肌肉造成损伤,由此引发的腰椎损伤是工业环境等工作场所中一个普遍且令人关注的问题。为了减轻这类伤害,有研究人员已经研发出在举起任务中为工人提供辅助的背部支撑装置。然而,现有的这类装置通常无法在非对称性的举重过程中提供多维度的力量支持。此外,针对整个人体脊柱的设备安全性验证也一直是一个缺失的环节。 据探索前沿科技边界,传递前沿科技成果的X-robot投稿,来自首尔国立

【阅读文献】一个使用大语言模型的端到端语音概要

摘要 ssum框架(Speech Summarization)为了 从说话人的语音提出对应的文本二题出。 ssum面临的挑战: 控制长语音的输入捕捉 the intricate cross-mdoel mapping 在长语音输入和短文本之间。 ssum端到端模型框架 使用 Q-Former 作为 语音和文本的中介连接 ,并且使用LLMs去从语音特征正确地产生文本。 采取 multi-st