整点科研
为什么要科研？
将课本知识真正应用于实际，从想法的诞生到实际的应用，将内在的学识用论文表现出来，证明对这个领域的了解与懂得。这是GPA所无法带来的。
科研流程：
- 总体思路：大胆猜想，小心求证。
- 猜想要勇于创新。求证要推理严密，证据详实。论述要言简意赅，深入彻底。
- 选定课题→数据与方法→分析与探索→阐释与讨论→权威评议
direction 选定课题：
- 了解研究领域，梳理研究现状，发现研究方向。提出猜想，要新，但不要过于超前。
- 综述只是1.1，好的方向应：重要的热点，创新是灵魂，讨论可行性（技术可行性、数据可行性）
method 数据与方法：
- 数据收集方法：数据库、实验、调查
1.1 数据收集：数据库、实验、调查、实验流程、调查方法。要注意数据收集时要合理，全面。避免有偏见趋势的数据。 - 数据分析方法：理论分析、统计分析、算法分析
2.1 数据分析：合适的数学工具，恰当的前提假设，合理的归纳演绎（检验）
analysis 分析与探索：
- 使用软件是必须的分析方法，软件要可靠、适用。
- 人工智能常用：python、matlab。功能：清洗数据、统计检验、构建模型、可视化、复用。
软件列表 - 选择软件一定要满足“可靠”与“适用”，学习成本适中，可靠度高，可直接使用的模块多，语言好理解等。要将注意力放到“科研怎么做”上，而不是“代码怎么写”。
discussion 阐释与讨论：
- 讨论，展示功底和才华。将成果展现在论文中，说服读者，深入彻底。对自己和同类研究进行批判和自我批判，进行辩证逻辑思考。提出未来方向。
- 如何说服别人？足够多的高质量证据，精当简洁的英文使用，禁止学术造假。
review 权威评议：
- 评议：大佬的认可，将自己的成果和逻辑展现给全世界。
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