科学研究论文示例（精选8篇）
科学研究论文示例 第1篇
示例在高中信息技术课堂上的运用备受一线教师的青睐。但是示例在课堂教学中所起到的作用却显得不足：呆板的呈现方式、忽略学生的个性差异等因素使得示例的学习进入高使用、低效率的困局。学生学习了示例之后往往只能进行简单的模仿，不能解决与例题稍有不同的问题，不能实现迁移学习。为什么在高中信息技术教学中不能充分发挥示例的作用？笔者认为应该改变示例呈现方式的单一性，根据不同的教学内容相应选择不同的呈现方式，才能提高课堂教学的有效性。
1．一例到底呈现方式
在“表格数据的处理”教学过程中，因教学内容的操作性、技能性和应用性比较强，所以示例的应用非常广泛，因此示例的有效呈现就非常重要，它决定了一节课的有效性。例如，在“表格数据的图形化”这一课的教学中，教师推出了三个示例：通过对历年淘宝交易额的分析，建立折线图；通过对班级日常评比情况的分析，建立柱形图；通过对我国土地利用类型的分析，建立饼图。但是在课堂上，发现学生只能简单模仿图表的操作，对于图表更深层次的分析和运用没有办法做到。因此，在实际应用这个环节中，学生面对数据分析问题时，往往不知所措，就随便选一种图表类型完成图表的制作，根本没有去分析这种图表是否合适，是否体现图表分析数据的优势。笔者认为造成这个困局的原因是教师过于强调三种图表的适用范围这个知识点，因此举了三个独立的示例，认为这样知识点会更加清晰。但是教师忽略了一点，高中生要学会图表的建立这个操作技能是非常简单的，难点在于如何通过示例让学生认识、理解、分析、应用知识，因此示例的有效呈现方式是至关重要的。在这部分教学内容中，笔者建议采用一例到底的呈现方式。通过对一个典型示例的多角度分析，把本节课的知识点、重点、难点都串起来，帮助学生在认识、分析、理解中，自主建构知识，应用知识。例如以“小明的成绩单”为示例，引导学生从三个不同的角度对三种图表类型进行分析。角度一，从物理、化学、生物、历史、地理、思想政治六门课的一年八次的平均成绩比较中，引出柱形图的建立和适用范围，引导学生思考从成绩上考虑要选择理科还是文科。角度二，从哪科成绩波动比较大分析，引出折线图的建立和范围，引导学生思考成绩波动的学科产生的原因。角度三，假设小明选择了理科，从语文、数学、英语和理科综合科四个部分所占比例的比较，引出饼图的建立和适用范围，引导学生思考如何利用有效的时间来补缺补漏和发展自己的优势科目。示例的一例到底呈现方式，让学生带着问题从不同角度去分析、思考、理解和应用知识，培养了学生多角度思考问题的能力，提高了学生课堂上的学习效率。
2．对比呈现方式
示例的对比呈现方式，可以是新示例和旧示例的对比，也可以是示例中一个知识点两种不同处理方法的对比，甚至可以是正确示例和错误示例的对比，通过对比方式，可以使得教学内容更加突出，让学生的感受更强烈，有助于学生进一步的学习和应用。新示例和旧示例的对比，既可以复习旧知识，又可以明确指出本节课的学习内容，同时也让学生认识到新旧知识的差异，有助于新知识的学习和掌握。例如，在“循环结构———DO语句”这部分教学中，笔者尝试以“求1+2+3+…+100的和”这个旧示例和“当N为多少，1+2+3+…+N的和超过500”新示例作对比，使学生进一步认识到循环结构FOR语句只适用于循环次数已知的情况，当循环次数无法确定时可以使用DO语句求解问题，让学生对DO语句的使用感受更加强烈，从而能够进一步感知、理解和应用新的知识点，提高课堂的效率。示例中一个知识点两种不同处理方法的巧妙对比也有不容忽视的作用。例如，在“表格数据计算———公式法与函数法”这部分教学中，笔者尝试以“分别使用公式法与函数法计算学生考试总分和平均分”为示例，让学生在使用公式法计算总分和平均分后，再用函数法计算总分和平均分。有的教师认为这是多此一举，而笔者认为这是很有必要的。根据以往的教学经验，学生掌握使用公式法与函数法这个操作技能是没有问题的，但是在学业测试中经常可以发现学生不能理解使用函数法时数据的表示区域的含义，而通过两种不同的方法比较，学生更能深刻体会知识技能的要点，加强对概念的理解，从而提高学生对问题的分析能力和应用能力。
3．尊重个体差异呈现方式
在课堂上，时常会出现这样的现象：教师在做示范时，有部分学生发出“可以”“我们会了”这样的声音。但是让学生自主探究时，有部分学生又会表现出茫然、畏难、无从下手的情绪。因此在选择示例呈现方式时，教师不能忽视或排斥学生之间的差异性，要充分考虑不同层次学生的需要，让学生在示例中都能获得知识。例如，在“循环结构———FOR语句”这部分教学内容中，由于在程序的三种基本结构中，循环结构是比较难的，因此笔者尝试采用半成品式和有难度式相结合的示例呈现方式。课堂中，在学生学习了FOR语句的概念、使用格式和理解语句执行过程后，笔者推出了“求1+2+3+…+100的和”、求“2+4+…+100的和”的完善程序任务，让学生在补充不完整示例的过程中，再一次加深对FOR语句的概念、使用格式和理解语句执行过程的理解，从而能够使用FOR语句解决实际问题。同时笔者也推出编程任务：假设从今年开始，全班每个同学（共50人）都种一棵树，之后每一年都比前一年多种一棵树，那么10年后，共可以种多少棵树？两种不同的示例兼顾不同层次的学生，满足不同层次学生的需求，能让学生各有所得。
科学研究论文示例 第2篇
人力资源管理专业属于应用性很强的专业,“卓越人力资源管理师”是人力资源管理专业人才培养的具体要求。本文以邵阳学院人力资源管理专业为例,系统介绍了“卓越人力资源管理师”的人才培养目标、培养模式、课程体系及实践教学。人力资源管理专业是一门综合管理学、经济学、心理学、社会学、法学、人才学等多个范畴的应用性综合学科。其理论教学既是培育学生入手才能、察看才能、剖析和处理实践问题才能以及发明才能的重要途径，也是保证人力资源管理专业教学质量的有效手腕，关于培育高素质人力资源管理专业人才和完成人力资源管理专业教学目的具有重要意义。人力资源管理专业是山东科技大学新申报的本科专业，目前全国已有300多所高校招收人力资源管理专业本科生，如何在起步晚的状况下尽快依据本身的办学定位，寻觅打破点，打造本专业的中心竞争力是目前该专业开展必需注重和处理的问题。
1 人力资源管理专业本科应用型人才的培育目的
面对剧烈竞争的外部环境，关于我校的人力资源管理专业，应该充沛思索社会对人才需求的层次性，以学生为主体的多元化人才培育形式，即突出学生的.主体位置、完成人才培育的多元化和个性化的培育形式更能顺应社会和企业的请求。把我校人力资源管理专业本科人才培育目的定位为创新型应用人才，处理综合性大学培育目的定位与社会人才需求不相顺应的问题，培育学生的理论才能与创业肉体。依据培育具有以理论才能和创业肉体为特征的应用型经管人才培育形式定位，树立创新创业才能培育体系，树立互相衔接的集成教学体系，使专业理论与技艺培育互动，突出创新技艺的培育形式。
人力资源专业管理的学生要系统学习和控制人力资源管理专业相关课程的根本理论和根本学问，具备从事人力资源管理活动所必需的根本技艺（如工作剖析技艺、薪酬体系设计技艺等等）。而且也要纯熟控制和应用现代人力资源管理的办法和手腕。具备科学、完好、合理的学问构造和深沉广博的学问底蕴，这是将来人力资源管理者的立足之本。
2 人力资源管理专业应用型人才培育的准绳
2.1 立足理想，顺应社会经济开展的请求
人力资源管理方面人才是为社会活动效劳的，在新经济时期，人力资源管文科学趋于国际化、综合化、复杂化、网络化、战略化和标准化，那么我们所构建的课程体系要能培育出顺应这些开展需求并控制其变化规律的人才，更好地为新经济下各品种型的经济主体效劳。实践上，上述思想也正契合人力资源专业课程管理教育目的的总体性请求，即为社会提供专业人才，满足社会经济开展对人才的需求。学校要注重对学生的全面开展教育，针对学生的兴味喜好，鼓舞他们的个性培育，并在教学中增强对学生的思想道德教育，理论才能的培育，创新才能的培育。确立与社会开展需求相顺应的，并为我国现阶段高等教育力所能及的人才培育形式。
2.2 科学教育与人文教育相分离，树立特征品牌
我国高等教育在“专才教育”形式下，突出的弊端就是自然科学教育与人文、社会科学教育别离。以致于有许多人固然控制了一定的学问和技术，却没有健全的人格。现代社会的开展召唤着人文教育与科学教育的统一，把学生培育成为既有高尚的人文肉体、又有良好的科学素养的一代新人。学校要注重品牌效应，并使本人学校的人力资源管理专业毕业生有本人的特征。要想本人的毕业生在众多人才中脱颖而出，就必需注重本人的特征教育。
2.3 以需求导向为根底，理论教育与社会理论相分离
科学研究论文示例 第3篇
目标跟踪是计算机视觉研究的一个热点问题, 广泛应用在机器人导航、人机交互、虚拟现实等领域。但是, 跟踪是一个具有挑战性的难题, 尤其是目标在运动过程中发生光照、遮挡和非刚体形变时, 目标跟踪算法仍然面临着巨大的困难。
把目标跟踪抽象为一个二分类问题, 即基于检测的目标跟踪, 是该领域的一个新的研究方向。例如, 2005年Avidan提出了集成跟踪方法[1], 将初始目标区域和周围背景区域分别视为正负样本, 然后使用Ada Boost算法在线训练弱分类器, 在跟踪过程中强分类器不断得到更新。但该类方法在训练分类器时仅使用一个正样本[1,2], 其缺点是当正样本位置不准确时, 表面模型更新将出现偏差, 持续的误差积累将引起跟踪漂移。Viola等人[3]在实现人脸检测时, 为了克服传统监督学习对于训练样本集精确取样的弊端, 提出了基于Noisy-OR模型的MILBoost的学习方法。此后, Yang等人[4]将多示例模型引用到目标跟踪中, 对含有多个样本的正包和负包进行训练, 在线选择最有判别性的特征集合将目标从背景分离, 即使当前帧目标定位不准确, 并不影响下一帧的跟踪结果, 明显改进了该类算法在复杂环境下的跟踪效果。
基于MILboost的跟踪方法多采用Harr-like特征[5]作为描述算子, 因为该特征不仅提取速度快, 而且能够反映图像中灰度分布特点, 很好地描述人脸图像灰度分布。但它只是一种简单矩形特征, 仅能描述特定走向的图像结构, 对图像的表达比较粗糙。2006年Tuzel等人[6]将区域协方差描述子引入到目标检测和跟踪中, 该特征能够反映图像像素的内在相关程度, 有效地克服Harr特征对边缘走向敏感的缺陷。但是, 当跟踪方法仅使用协方差特征时, 不能有效应对目标形变较大或受遮挡的情况, 鲁棒性不强。
因此提出一种改进的多示例学习在目标跟踪应用的方法IMILTrack (Improved MIL Tracking) 。它利用基于Boosting[4]的在线多示例学习方法建立外观模型和分类器, 在搜索目标位置时, 将候选样本的分类器响应和区域协方差相应相结合, 增强了特征对图像的表达能力。实验结果表明, 该方法具有鲁棒的跟踪性能。
1 MILBoost跟踪算法
1.1 在线多示例学习模型
传统的监督学习在训练分类器时, 样本和标签是一一对应的关系。多示例学习以包为单位, 训练数据的表示为{ (X1, y1) , (X2, y2) , …, (Xn, yn) }, 其中Xi是一个包且Xi={xi1, xi2, …, xim}, yi是与其对应的包标记, yij是样本标记。正包包含至少一个正样本, 且yi=mjax (yij) 。
MILBoost采用梯度下降增强学习法[7]来训练分类器, 即最大化所有包的极大似然概率:
采用Viola在文献[3]中提供的Noisy-OR (NOR) 模型, 包为正的概率可以表示为:
其中, p (yi∣xij) 是包i中第j个示例为正的概率, 它由如下逻辑函数求出:
式 (3) 可求出各候选样本通过分类器得到的响应值, 其最大值所对应的样本即作为跟踪子位置。
1.2 多示例学习Boost算法
与在线Ada Boost[8,9]方法类似, 多示例学习也采用Boosting学习框架, 且Boosting的目的即是训练多个弱分类器, 组成一个自适应的强分类器, 每个弱分类器通常是一个决策树, 关系如下:
其中, K是由多个弱分类器K组成的强分类器, K是每个弱分类器对应的权值。MILBoost的主要思想是在K时刻获得所有的训练样本数据来更新候选弱分类器, 并以贪心选择的方式从中选择最优的K个。一般的, 一个弱分类器对应一个特征, 在训练时, 每步挑出最具有判别力的一个特征, 那么这个Boosting可以视为特征选择的过程, 即从特征池M中, 挑选出前K个最具有判别力的特征。在机器视觉领域, 这个方法被证明是非常有效的, 因为分类器能够实时更新, 特别适用于在线目标跟踪。
2 改进的基于多示例学习的目标跟踪
2.1 协方差描述算子
假设t时刻图像为I, 大小为M×N, 取每个像素点的空间位置、颜色、梯度等信息, 生成一个d维的特征向量hk, 如下所示:
候选区域样本R的协方差矩阵CR可以表示为:
其中, 。CR是一个d×d的实对称正定矩阵, 在计算时减去了特征数据的均值, 所以协防差矩阵对光照的变化不敏感, 并且由于对特征向量中的像素空间位置信息进行修正, 它同样具有对旋转和缩放不敏感的特性。为保证跟踪的实时性, 本文在计算式 (6) 时采用了积分图的思想, 复杂度仅为o (d) 。
由于协方差矩阵在欧式空间运算的不封闭性, 不能在该空间直接对协防差矩阵之间的距离进行度量, 因此在计算时采用文献[5]提出的方法。对于两个正定实对称矩阵C1和C2, 它们的距离可表示为:
其中, {λ1 (C1, C2) }i=1, …, d是C1和C2组成的特征方程的特征值∣λC1-C2∣=0。
2.2 在线Boosting训练分类器
在训练分类器时, 需要先提取图像特征, 此处选用简单且易于计算的Harr特征来表达图像帧, 每个Harr特征表示一个弱分类器, 训练得到的分类器便是由多个弱分类器组成的强分类器。文中采用贪心选择的算法来训练分类器, 即最大化如下似然函数:
其中Hk表示前K个弱分类器组成的强分类器, H是所有弱分类器集合。式 (8) 在所有包的数据上计算, 每步挑选出一个当前最具有判别力的弱分类器, 如果该分类器已经被挑出, 则选出次优的。
每个弱分类器对应一个Harr特征, 在实验中, 根据所有样本的Harr特征, 可以求出每个样本在弱分类器上的响应值, 弱分类器的计算公式如下:
其中fk (x) 表示样本x在第k个特征模板的相应值, 实验中假设pt (ft (x) |y=1) 满足均值为μ1方差为σ1的正态分布 (y=0时对应 (μ2、σ2) ) , 则可用贝叶斯法则来求式 (9) 。当所有样本数据更新时, 二者的均值和方差通过如下方式更新:
其中γ是学习因子, 并且0<γ<1, (μ2, σ2) 的更新方式类似。
详细过程见算法1。
算法1在线MILBoost训练过程
输入:训练包{Xi, yi}, Xi={xi1, xi2, …, xim}, yi∈{0, 1}, 弱分类器数量为M, 从中挑选出K个组成强分类器
1:根据式 (9) , 利用正负训练样本特征, 更新所有弱分类器。
2:初始化所有强分类器Hij=0
3:for k=1, …, K do
4:for m=1, …, M do
5:pmij=σ (Hij+hm (xij) )
6:pmi=1-∏j (1-pmij)
7:Lm=∑i (yilog (pmi) + (1-yi) log (1-pmi) )
8:end for
9:从M中求出最大值m*作为当前最优弱分类器
10:将m*放入强分类器
11:end for
输出:K个弱分类器组成的强分类器
2.3 Harr特征和协方差特征相结合的目标搜索算法
在新的图像帧中截取若干候选样本, 并采用贪心搜索算法计算样本集通过分类器的响应, 其中最大值所对应的样本作为跟踪子的新位置。该算法表达式如下:
但在训练分类器时仅使用Harr特征, 表达能力不强。如果上帧获得的分类器不是全局最优解, 即不能表达最优的特征, 那么通过该分类器获得的跟踪子的位置难免存在偏差, 每帧迭代下去, 会产生“漂移”现象。因此为了克服单一特征表达能力的不足, 引入了区域协方差矩阵描述子对其修正。
对于当前帧的候选样本集, 需度量每个样本与上一帧跟踪子的距离, 值越小表示两个协防差矩阵越相似, 该样本与跟踪子越接近。按照式 (7) , 求候选样本集中各样本与上一帧跟踪子的距离, 得到向量dis=[d1, d2, …, dn], di表示第i个样本与上帧跟踪子的距离, 并将向量dis归一化:
同样的, 求各候选样本的harr特征, 并通过上一帧所得分类器求响应值p (y|x) , 得到向量p=[p1, p2, …, pn], pi表示第i个样本的响应值, 也用同样的公式标准化得到。
为了在候选图像块中挑选目标的位置, 需将两个特征所获得的向量联合。协方差距离越小, 表示越与上帧跟踪子相近;haar特征所通过的分类器响应值越大, 越有可能是跟踪子新位置, 故二者联合时, 取其差值。并且, MILBoost分类器是由多个弱分类器联合的, 每个弱分类器表示一个harr模板, 区域协方差矩阵描述子只起了修正作用, 故贡献率应低于harr小波, 联合公式如下:
实验所取r值在0.7左右, 取其最大值所对应的样本, 作为当前帧跟踪子的位置。
2.4 在线多示例跟踪算法过程
在视频帧中截取候选样本包时, 使用了一个运动模型, 对于视频序列中的每一帧, 在一定区域内采样。其实它是基于一定的假设, 即在t时刻跟踪子的位置应该可能出现在以 (t-1) 时刻跟踪子的位置为中心的半径为s的区域内。截取候选样本的方法如下:
对于所有的x∈Xs, 利用2.3节提出的搜索算法, 选取响应值最大的样本作为当前帧跟踪子的位置, 并利用该信息, 来更新外观模型, 使跟踪过程持续。
基于IMIL的跟踪方法, 改进了以往算法对图像特征描述不足的缺陷。它提出的贪心搜索算法, 通过联合Harr特征和区域协方差矩阵描述算子, 达到了搜索和修正并举的目地, 避免了“漂移”现象的发生。跟踪算法如下:
算法2 IMILTrack
输入:视频序列的第K帧
1:利用式 (14) 剪辑出一组图像块作为候选样本集, 并计算个样本的Harr特征向量和协方差矩阵。
2:对于每一个图像块x∈Xs, 使用上一帧训练得到的MIL分类器, 估计p (y=1|x) ;并求它们与上一帧跟踪子的协方差距离dis, 各自标准化, 并按式 (13) 将两个特征的响应值联合。
3:更新跟踪子的位置, 计算该跟踪子的Harr特征并保存。
4:在当前帧中剪辑出两组图像块Xγ={x:‖l (x) -lt*‖<γ}和Xγ, β={x:γ<‖l (x) -lt*‖<β}。
5:更新带有1个正包Xγ和1或多个负包Xγ, β的MIL外观模型。
3 实验结果及讨论
为了说明本文提出跟踪算法的性能, 该部分详细展示了一些具有代表性的视频序列的跟踪结果和数据, 并分别与传统的多示例跟踪和基于区域协防差矩阵的跟踪算法进行比较, 统计了每帧的跟踪子位置与目标实际位置中心的均值和方差。
本实验属于单摄像机单目标的跟踪, 采用的视频序列包括1个通用视频、1个优酷网下载视频和2个自己拍摄的视频, 涵盖了目标受遮挡、光照变化和缩放等复杂场景。所有的算法都是在MATLAB R2010a下运行, 计算机配置是Pentium (R) DualCore T4200 2.0GHz CPU, 2GB RAM。
第一组实验跟踪的是一个502帧的通用视频序列, 分别使用了上述三种方法进行跟踪, 图1是从中提取6帧的对比结果。从图中可以看出, 单使用协方差矩阵时, 会出现目标丢失现象, 这种跟踪方法很不稳定。而传统的基于多示例学习的跟踪相对较好, 但如果相邻帧目标出现了较大的差异, 就会导致分类器判别能力的下降, 因此在搜索目标时, 只使用分类器的输出结果不能得到目标的准确位置, 本文的方法使能够有效解决该问题。
图1 girl视频序列跟踪结果, 图中分别为第56, 75, 251, 310, 328, 428帧的跟踪结果
实验2跟踪的是整个人的运动情况, 人在行走过程中发生了较大的形变, 并且人的绿色衣服与背景颜色非常相近, 场景较为复杂。另外, 该视频在户外拍摄, 在拍摄过程中, 出现了太阳光照变化, 如最后一帧与第一帧相比变化很明显, 如图2所示。从图中可以看出, 由于本文方法在搜索目标位置时, 使harr小波和协方差矩阵相结合, 能够很好地表征目标, 取得了理想的跟踪效果, 而另外两种方法在处理该类复杂场景时, 没有很好的表达能力, 只能跟踪目标的一部分。
图2 bing视频序列跟踪结果, 图中分别为第151, 252 334, 371 449, 662帧的跟踪结果
实验3是从优酷网站[10]下载的普通视频, 其中棕色马与背景颜色比较相近, 易受到背景的干扰, 同时发生了较大的形变, 实验展示的是对棕色马跟踪的结果, 如图3所示。开始时三种方法基本都能跟上, 但随着马运动的复杂, 区域协方差矩阵的跟踪方法开始漂移, 说明了基于多示例学习的目标跟踪的优越性, 而改进的多示例学习相对稳定。
图3 horse视频序列跟踪结果, 图中分别为第3, 35, 44, 60, 94, 179帧的跟踪结果
第4组实验视频序列中给出了三种方法分别处理遮挡、形变和光照变化的结果, 如图4所示。由于多示例方法以包为单位进行训练, 训练分类器时挑选最具判别力的特征, 因而在目标受到部分遮挡时, 依然能够准确地跟踪目标, 如第306帧和673帧所示。而且协防差矩阵具有对旋转和光照变化不敏感的特性, 在搜索目标位置时, 加入该特征能够有效处理此类问题。
图4 ruan视频序列跟踪结果, 图中分别为第306, 335, 461, 486, 600, 673帧的跟踪结果
表1展示了4组实验的对比数据。表2给出了4组实验中3种方法的各自跟踪速度。
本文采用平均误差和标准偏差来表示目标定位准确度, 从表1可以看出本文提出的改进的多示例学习跟踪方法具有较小的偏差和较高的稳定性, 能够保证鲁棒的跟踪性能。表2中的视频序列bing每帧大小为640×480, 其余视频是320×240, 该视频跟踪速度相对较慢。通过分析表2数据可以看出, 虽然改进的多示例学习方法计算复杂度高, 速度稍慢, 但仍能保持每秒50帧左右的跟踪速度。而且改进的方法能够确保精确定位和高效跟踪, 效果好于另外两种方法。
4 结语
本文提出的方法, 旨在解决复杂场景中的目标跟踪问题。它以包为单位, 利用基于Boosting的在线多示例学习建立一种适应性的外观模型作为二值分类器。在候选样本中搜索跟踪子位置时, 使分类器响应和区域协方差矩阵响应相应相结合, 提高了特征的表达能力, 改进了算法的性能。通过与传统多示例学习方法和区域协方差矩阵跟踪算法的实验结果对比, 本文的方法在复杂场景中的目标跟踪性能明显提高。
参考文献
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议论文难点突破（示例） 第4篇
高考作文评审组评价:高考通常有这样一类考生，他们写议论文的时候，只会提观点和摆材料，通篇作文没有一点自己个人的意见和看法，这类考生往往缺乏对事物的认知和辨析能力，这类作文只能给到中等或以下档次。
观点＋材料＝作文的失败（以叙代议） 譬如要写提倡创新精神，则马上就“A有创新精神，B有创新精神，C有创新精神，所以我们要有创新精神”。
论点：贫困也是一笔财富
例文一：“自古才子出寒门”。司马光出身贫寒;范仲淹两岁丧父,随母改嫁，幼时连稠一点的粥都难以喝到；明代龙图大学士宋濂家中一贫如洗。荷兰画家梵高也曾穷困潦倒，一文不名，生活上常靠着弟弟接济；苏联伟大作家高尔基曾经是个流浪儿；居里夫人刚满十岁就外出打工……可见贫困也是一笔财富。
优点：观点明确，论据丰富缺点：“观点＋论据”格局
弊端：论点和论据之间互相脱离，两者之间缺乏必要的联系的桥梁，论点还是论点，论据还是论据；论据失去了其应有的作用，论点孤立无援，也就失去了立足的依据。这种“不讲道理”的议论文，论点无论怎样正确，也不足以服人；论据无论怎样充足，也不过是一堆零碎的材料。
高考经验：纵观近几年来的高考议论文作文，凡是得高分的文章，大多数以说理见长。对文章进行道理分析，可以增加论证的深度，更能显示出作者思维的缜密。“讲道理”是议论文写作不可缺少的重要组成部分。通过讲道理可以使论点旗帜鲜明，提倡什么反对什么都给人以清醒的认识。而论据通过分析，可以揭示其中所蕴涵的道理，说明其与论点的联系，使论点与论据形成一个有机的整体。一句话：论点是统帅，论据是士兵，论据要为论点服务。
（例文一）……这都是幼时曾经贫困而后来成为才子的非常之人。寒门是他们植根的土壤，也就是这块贫瘠的土壤使他们不断地发育不断地成熟，塑造自我，完善自我，最终成为参天大树，开出灿烂之花。由此看来，贫穷并不可怕，可怕的是丧失摆脱贫穷的信心和斗志。穷则思变，就要奋发图强，越是贫困越激励人奋发上进，这何尝又不是一笔财富呢？
文学艺术的成功需要踏实。李贺作诗呕心沥血有了诗鬼盛名；曹雪芹悼红轩中批阅十载方成就千古奇书；齐白石老人印章的遒劲功底是从前不分昼夜千刻百磨练就的；蒙娜丽莎神秘的微笑其实背后有达芬奇幼时画鸡蛋的刻苦。(《谈踏实》)
文学艺术的成功需要踏实。尽管艺术是情感的表达，是激情的释放。但是踏实的功底决定了表达的效果。李贺作诗呕心沥血有了诗鬼盛名；曹雪芹悼红轩中批阅十载方成就千古奇书；齐白石老人印章的遒劲功底是从前不分昼夜千刻百磨练就的；蒙娜丽莎神秘的微笑其实背后有达芬奇幼时画鸡蛋的刻苦。大凡拥有极高艺术造诣的人，其出神入化的表现力皆来自踏实的功底。因此，可以说，艺术殿堂精美的纹饰是用踏实雕刻成的。
所以，议论文不能不分析论证，不能不把事理阐述清楚。否则，文章就不能叫人口服心服。展开分析的多种方法：首先是“因果分析法”。 “因果分析法”就是抓住论据所述的事实，并据此推求形成原因的一种分析方法因。
例1:磨难，能历练人生。贝多芬双耳失聪，却能在这样的磨难下创造出不朽的交响曲，撼人心灵；司马迁遭受腐刑，却能在这样的耻辱中写成《史记》，汗青溢光；一代体操王子李宁泪洒汉城后黯然退出体坛，却又另辟天地，让“李宁牌”系列运动用品风靡中国的体育用品市场。磨难，能带领人冲破黑暗，绽放光彩。
分析:这一叙例语段，采用了总分总的结构。中间列举贝多芬、司马迁和李宁三个例子来证明论点。毛病是在例子和论点之间缺少分析语言。那么，怎样展开议论呢？阅读语段，我们发现，“三位人物在磨难下的结果”已告知我们了，而对于原因则只字未提，所以，我们就可以添加“原因探究”的分析文字，以较好地架起事例与结论之间的桥梁，达到“叙”为“议”服务的目的。
修改:有时候磨难，恰恰能够历练人生，绽放光彩。贝多芬双耳失聪，却能在这样的磨难下创造出不朽的交响曲，撼人心灵，那是因为他不屈服命运的压打，顽强抗拒厄运，才谱出了人类的心灵之歌；司马迁遭受腐刑，却能在这样的耻辱中写成《史记》，汗青溢光，那是因为他有坚定如山的信念，刚毅如铁的意志，于诽谤讥嘲中坚持自己的志向，才突围成为“史圣”；一代体操王子李宁泪洒汉城黯然退出体坛后，却又另辟天地开创了自己的事业，让李宁牌系列运动用品风靡中国的体育用品市场，那是因为他懂得承受失败，不为失败所吓倒，才能在失败中开拓出一条新路。磨难，是祸，又是福。它对于意志坚强者，只不过是人生路上的一帘风雨，只要勇敢地走过去，前方是另一片蓝天。
【练习】
在下面实例分析的语段中，填上分析事理的原因。
没有规矩,不成方圆。古往今来，概莫能外。唐太宗视民如子，垂拱而治，那是因为＿①＿。岳武穆统帅“岳家军”，屡战金兵，频频告捷，那是因为＿②＿。毛泽东同志率工农红军，以持久之战打退日本侵略者，那是因为＿③＿。以往凡有所成就的人和集体，无不严于律法，以成文的规定来约束。因为他们知道在绝对自由之下的惰性将急剧膨胀，只有在适当的管束之下，人才能发挥出潜在的能量，做出一些有益的事情。
【答案】
①他对百司之职了如指掌，胸中有安民治国平天下的策略，于是百姓安居乐业。
②他有严明的军纪，旅进旅退，赏罚分明，于是金人喟然而叹：“撼山易，撼岳家军难。”
常用论文前言格式示例 第5篇
论文前言格式
世纪80 年代后期以来，中国农业进入了快速发展和变化的阶段，对农业技术的需求日益强烈并且呈现多样化特点。经济自由化以及向市场经济的过渡，尤其是加入WTO 以后，在信息开发和信息管理技术方面发生了一些变化。农业技术和农业管理实践不仅仅要适应这些新的市场需求和出口机会，而且要考虑到减轻贫困、食品安全和环境保护问题。
面对新的形势，中国农业部启动了“‘十五’农村市场信息服务行动计划”。这项计划强调了人力资源和技术网络的发展，以便为乡村社区提供信息服务。这项计划旨在开发和提供适合农民和农村社区的内容，包括传统传播技术与现代信息通信技术的结合，促进信息网络内部的横向相连和纵向贯通，满足农村社区对信息日益强烈的需求，同时，也为政府决策提供及时、有效的信息。
中国政府高度重视发展人工组织网络在帮助农民获得新技术和信息方面的重要性，并注意利用培训、远程教育等手段提高人工组织网络的发展水平。除现代信息通信技术外，各级政府也认识到传统的传播媒介和通信技术在为农民提供信息方面仍然起着重要作用，特别是电视、收音机、光盘和报纸。
为总结中国农业部在信息服务工作方面的经验和取得的成就，研究人员开展了实地调研，提出了几种信息和传播网络的模式。这些案例研究报告和信息服务模式能够为中国国内其他地区提供很好的参考，各地可以结合当地的实际情况，创造性地开展信息服务工作，改善农村居民的生活质量。这项研究与粮农组织在中国开展的其他合作项目密切结合，以进一步发挥信息通信技术在促进发展、提高信息管理能力、加速技术传播以及加强远程教育等方面的积极作用。
这项案例研究成果同样也将为其他发展中国家提供有益的参考。实际上，这项研究的意义不仅在于此，更重要的，它还是粮农组织根据新的战略计划“跨越农村数字鸿沟”在亚洲和太平洋地区开展活动的一个很好的基础。该计划是基于“信息革命忽略了近10 亿人，尤其是农村贫困人口”这样一个事实而制定的。信息通信技术的来临，只是拉大了这些人与能够接触到信息技术的人群之间的差距。在比较中国国内，尤其是西部地区，都市和乡村社区、男人和妇女、一些成功的农户与普通农户之间的差距时，“数字鸿沟”是很明显的。粮农组织及其合作者，包括中国农业部，正在着手制订一揽子项目，通过提高人工组织更有效地利用信息和知识的能力，缩小“农村数字鸿沟”。
数控机床论文示例 第6篇
关键词：数控机床的论文
1引言
在现代化的设备生产中，数控机床的应用变得越来越广泛，而且对数控机床加工精度和速度的要求也越来越高。为了更高精度、更高自动化水平的控制数控机床的加工，需要在加工过程中加入反馈调节，从而对机床加工过程中的误差因素进行实时调节，使误差不会随时间的延续进行累积，即在数控机床上实施闭环控制。目前，在数控机床上应用闭环控制系统的设备很多，并且这些机床在加工复杂精密零件时取得了很好的效果。本文根据自身实践经验和理论研究，对闭环控制在数控机床中的应用理论及具体案例进行了详细的论述，为闭环控制在数控机床中的应用和推广提供了有力的技术支撑。
2闭环控制在数控机床中的应用
2.1数控机床中的闭环控制特点
在数控系统中，伺服控制系统必须具备较好的稳定性、动态特性、稳态特性、鲁棒性等。在所有的伺服系统中，稳定性是其最根本的要求，系统的稳定性有两种重要的作用，一是能自动排除外界对系统的干扰，能在有外部干扰的环境下，精确调节定位，二是自动恢复稳定状态，不管系统处于什么样的初始状态，都能够快速准确的进行定位；在闭环伺服控制系统中，动态特性是其最重要的衡量指标，它主要表现在系统的响应速度和振幅，在通常状态下，系统的最大振幅就表达这系统的控制精度，振幅越小，精度越高，而系统的响应速度是影响振幅的重要因素，系统的响应速度越快，系统的过渡时间就越小，系统的误差就越小，控制精度也就越高；稳态特性闭环控制系统的正常工作状态特性，主要是是指控制系统经过过渡阶段后，进入稳定状态的情况下，其最终输出的稳态指与预期的稳定指相符合的程度，通常情况下，伺服闭环控制系统会因为自身结构、内部摩擦力、外界干扰等非线性的因素导致系统的实际的稳态值与期望值存在一定的误差，这种误差就是稳态误差，稳态误差是衡量闭环控制精度的重要指标，而通过加入稳态误差补偿，可以有效的调整伺服控制系统的控制精度和跟踪速度；鲁棒性的主要作用是帮助闭环控制系统控制误差，其主要特点是在系统的约束条件发生变化时，保持系统自身的功能特性不变，即对于具有较好鲁棒性特征的闭环控制系统，即使参数发生了变化，控制自身仍有保持稳定性不变，系统的响应速度和振幅也不会随参数变化而变化，如鲁棒性好的数控机床长期使用造成的机械零件磨损不会导致机床自身误差的增大。
2.2闭环控制系统中的PID控制技术
PID控制技术是闭环控制中最早发展起来的一门技术，它以算法简单、可靠性高、调整方便、鲁棒性好等优点在工业控制领域广泛应用，尤其在一些被控对象的结构和参数有一定的不确定性，没法得到精确的数学模型的情况下，可以采用PID控制技术依据现场调试和经验确定系统控制器的结构和参数。在实际工程应用中，也有仅采用PI控制和PD控制的控制系统。PID控制技术是一种线性调节技术，它将系统的偏差分为比例、积分、微分三类运算对被控量进行具体的调节。它对速度的调节主要是根据速度指令（rt）与传感器反馈的回来的实际y（t）进行比较构成控制的偏差e（t），并将此偏差按比例（P）、积分（I）、微分（D）的方式进行线性组合，最终形成控制量u（t）对驱动器进行控制，从而达到对电机速度的精确控制的目的，具体列公式如下：
2.3闭环控制系统在数控机床中的应用
在数控机床的闭环控制系统中，PID控制技术的应用非常广泛。本文以FANCOi机床为例，其控制器的调试就主要分为比例增益、积分增益、微分增益三个部分，具体调试过程如下：首选将驱动器设置成速度控制模式控制，对便于对伺服驱动器参数进行优化调节。伺服驱动器的调节参数就是比例常数Kp、微分参数Kd和积分参数Ki，根据实践经验和现场控制需要，手动对PID的三项控制常数进行具体的调节。首先，确定速度比例增益常数Kp的值。当闭环控制系统安装完毕后，第一步是对比例增益常数Kp就进行调节，因为在三个增益参数中，比例增益对振幅起到最主要的作用，确定比例参数的值后，再对积分增益Ki和微分增益Kd进行调节，调节比例参数的方式是在对先将积分增益Ki和微分增益Kd设置为零，再从零逐渐增加比例参数Kp的值，观察伺服电机停止时的振荡情况以及电机转速的忽快忽慢现象，如果随着Kp值的增加，系统产生振荡现象，就降低Kp值，消除振荡，稳定转速，从而初步确定Kp的值。在确定Kp的值后，保持Kp不变，从零逐渐增加系统的积分增益常数Ki的值，观察积分增益的效应现象，当积分增益参数超过临界值后就会导致控制系统的振动不稳定，这时将Ki值进行回调，消除振荡，稳定转速，此时的Ki值就是初步确定的控制系统参数。最后，对控制系统的微分增益进行具体的调节。微分增益的调节可以有效的降低控制系统的振幅，它的主要工作原理是对系统进行预先控制，就是在系统的振荡发生之前对其进行校正，在实际调节时，从零开始逐步增加Kd的值，从而改善旋转速度的稳定性。
3结论
本文根据自身实践和理论研究，对伺服闭环控制系统的特点进行了论述，并对PID控制技术的原理以及实际生产中的参数调节方法进行了具体的阐述，不仅为闭环控制技术在数控机床中应用提供了有力的技术支撑，也为闭环控制系统在数控机床中的推广应用提供了有效的理论依据。
参考文献：
[1]包杰，李亮，何宁.基于PC的开放式数控系统微铣削伺服控制的研究[J].机械科学与技术，，28(9)：1230-1234
[2]关键，舒志兵.基于PCI总线的全闭环交流伺服控制系统[J].机床与液压，，36(7):283-285.
审计论文题目参考示例 第7篇
2、关于企业集团内部审计若干问题的探讨
3、会计报表审计风险分析及防范研究
4、会计电算化系统的现状与审计对策浅析
5、论电子商务时代的网络审计
6、论任期经济责任审计
7、民间审计法律责任问题研究
8、内部审计在企业的作用
9、企业费用成本审计
10、浅淡经济责任审计
11、浅谈经济责任审计
12、浅谈审计风险的综合控制
13、浅谈审计判断绩效及其影响因素
14、如何提高审计效率
15、审计风险的研究
16、审计风险及其控制研究
17、审计职业判断业绩评价
18、审计专业判断研究
19、我国民间审计的现状与对策的分析
20、我国上市公司会计信息低透明度的独立审计研究
21、舞弊性财务报告及其审计研究
22、证券市场会计信息披露及独立审计研究
23、注册会计师审计失败问题研究
24、注册会计师审计质量控制系统研究
25、企业会计电算化审计中的问题及对策
26、注册会计师审计质量管理体系研究
27、注册会计师审计风险控制研究
28、现代企业内部审计发展趋势研究
29、审计质量控制
30、论关联方关系及其交易审计
31、我国内部审计存在的问题及对策
32、论审计重要性与审计风险
33、论审计风险防范
34、论我国的绩效审计
35、萨宾纳斯――奥克斯莱法案对中国审计的影响
36、审计质量与审计责任之间的关系
37、经济效益审计问题
38、内部审计与风险管理
39、我国电算化审计及对策分析
40、浅议我国的民间审计责任
41、试论审计抽样
42、论内部审计的独立性
43、论国有资产保值增值审计
44、论企业集团内部审计制度的构建
45、论电子计算机在审计中的应用
46、电算化系统审计
47、关于会计电算化审计中的若干问题的探讨
48、计算机审计与舞弊
49、审计的风险与防范
科学研究论文示例 第8篇
1 操作步骤
1) 保定家兔,向其口内放入木质开口器( 直径大约2 cm,见240 页彩图1) 。
2) 用2. 0 号犬用导尿管顺着木质开口器中间小孔缓慢向下插入14 cm左右( 见240 页彩图2) 。
3) 检验是否插入胃内。将导尿管外露端插入水中,未见气泡( 或外露管连上注射器回抽有浑浊内容物) 即可确定插入胃内。
4)导尿管外露端连注射器灌药。
2体会
1) 保定要切实,向口腔内投放木质开口器时要小心,切勿因粗暴操作损伤家兔牙齿和舌头。
2) 插胃管时如发现家兔拼命挣扎、剧烈咳嗽,气喘时,切忌灌药,可能已插入肺内,应迅速抽出胃管。
3) 此法操作简单,对家兔应激性小,值得推广应用。( 020)
摘要：灌胃是家兔口服给药的常用操作技术,笔者根据学生实训及具体操作的施药过程,总结出了一种简单、安全、新型的家兔灌胃技术及方法,该施药技术的安全性很高,基本上不会导致家兔死亡。