学术应用性和非学术应用性解读_主动承认自己学术不端(2024年12月精选)
会计论文选题奤样领域等你 会计专业论文选题涵盖多个领域,为学术研究和实践应用提供多元视角与深入探索路径。以下是各方向的选题建议: 财务会计:聚焦会计准则的影响与报表处理,探讨如何更好地遵循会计准则,提高报表的准确性和透明度。 管理会计:致力于工具应用与人才培养,研究如何利用现代管理工具提升企业运营效率,同时培养具备管理会计技能的人才。 ᧮᧐:探讨融资投资等决策,分析企业如何通过合理的融资和投资策略来优化资本结构,提高企业价值。 审计:关注质量控制与风险应对,研究如何通过严格的审计程序来确保企业财务信息的真实性和完整性。 🡦樓:探索新技术融合,研究如何将现代信息技术应用于会计领域,提升会计工作的自动化和智能化水平。 税务会计:研究税务筹划与政策影响,探讨如何通过合理的税务筹划来降低企业税务负担,提高企业竞争力。 ⠩营利组织会计:着眼制度完善与管理优化,研究如何通过改进非营利组织的会计制度来提升其管理效率和透明度。 ♻️ 环境会计:重视信息披露与成本核算,探讨如何通过环境会计来促进企业环境责任的履行,提升企业的环境绩效。 国际会计:考量准则趋同与跨国业务,研究如何在国际环境下统一会计准则,并处理跨国业务中的会计问题。 会计教育:致力于课程体系与人才培育模式创新,探讨如何通过改进会计教育来培养具备创新能力和实践技能的高素质会计人才。 这些选题方向丰富多样,为会计学术研究与实践应用提供了广阔的探索空间,助力会计领域知识拓展与专业发展迈向新高度。
《语文文本解读实用教程》深度解析 经过一周的阅读,我对《语文文本解读实用教程》的感受是——挑战性十足。如果说上一本书是愉快地读完,那么这本书可以说是艰难地“啃”完了 。 这本书的“实用性”如何? 虽然书名是“实用”教程,但实际上这本书的理论性和学术性内容更多。除了“应用篇”有一定的实用性外,“原理篇”和“方法篇”中引入了许多专业术语,如“视域融合”、“期待视野”、“关联性理论”和“互文性理论”等。 这些理论虽然可以更新我们的知识库,但如果能够灵活运用,将大大提升文本解读水平。然而,面对大量的陌生术语,阅读门槛自然会增加。此外,这本书讨论的范围广泛,前后内容有时会出现交叉重复,这可能会让阅读过程变得不那么轻松愉快(至少对我来说是这样)。 一些小建议: 建议有耐心、对学术性书籍有浓厚兴趣的同学阅读。 这本书虽然详细补充了许多学科相关的理论,如“文本解读的三种范式”和“接受美学”,但它并没有即时提供非常实用的教学策略。尽管如此,这些理论对于语文教师来说是非常重要的基础知识。 ☝奅 说明: 这本书在微信读书上有电子版,感兴趣的同学可以尝试阅读。急性子的朋友可以直接阅读“应用篇”,做到“以我为主”“为我所用”即可!
学术研究中的可解释性:真的有那么重要吗? 最近我一直在研究知识图谱和语义推理,发现很多人都在关注可解释性这个问题。简单来说,可解释性就是要对每一个推理结果进行解释,说明为什么会得到这样的结果,受哪些因素影响,是一个因素还是多个因素。不过,大多数时候,这些解释更像是为了自嗨,缺乏实际的价值。 回想两年多前,我刚接触神经网络时,很多研究者批评它的“可解释性差”。但实际上,传统基于控制理论的方法也不见得有多好的解释性,比如滑模控制里的扰动问题。有些传统滤波算法更不存在可解释性这一说,例如蒙特卡洛粒子滤波。 目前来看,可解释性的概念至少存在以下几个问题: 可解释性的定义和评估指标不明确:什么才是可解释?怎么评估?这些问题都没有明确的答案。 不同工程背景和应用场景,解释的侧重点和粒度不同:对于一个确定的结果,我需要解释到什么层面和程度?这个问题没有一个统一的标准。 解释的正确性如何验证:存在多个解释时,如何证伪其中的虚假解释?有没有可能,整个解释都是在胡说八道?这些问题都值得深思。 我一直同意Yann LeCun的看法:虽然可解释的模型(如逻辑回归、决策树等)相比深度学习模型在性能上稍逊一筹,但人们更关心的是性能而非解释性。只要能证明模型在特定场景下工作良好,那么就不需要那么能提供解释。而且,深度学习也不是完全的黑盒——你可以通过观察某个神经元的敏感性等进行细微的控制,尽管它在总体上不能提供一个明确的含义。 世间万物,人类能完全理解其奥义的不到千万分之一,但并不妨碍人类使用工具和生活。人类不需要明白每一个细胞的组成,却并不影响种族的繁衍生息;人类不需要明白每一层神经网络的训练过程,也并不影响chatGPT生成令人惊叹的内容文案。 所以,学术研究中的可解释性真的有那么重要吗?或许,我们需要的不是对每一个细节的解释,而是对模型整体性能和适用性的理解。毕竟,工具的本质在于使用,而不是理解其背后的每一个细节。
考研路上不迷茫,会计专硕经验分享 1️⃣会计专硕专业介绍 计硕士 MPACC 是国家基于培养面向会计职业的应用型、高层次、高素质会计专门人才的需要而新设立的一种学位类型。 ᤸ会计学学术性学位相比,更侧重实际能力培养,更突出会计职业实务工作的要求,更注重学术性与职业性的紧密结合。 2️⃣会计学专硕考研难度 会计专硕,已经很多年出现在报考专业“劝退”名单里。因为会计专硕全日制无法调剂,一志愿不上线基本只能二战(或者调剂非全)。初试不考高数,成为很多跨考同学的选择(部分学校限制跨考),竟争非常激烈堰㨀在备战的过程中,选择一家靠谱的培训机构能够事半功倍,增加考研成功率。建议大家还是根据自身的基础以及经济能力选择适合自己的班。 基础一般/基础较好的,可以直接报个直播网课班;基础差的同学,不仅需要视频直播讲解,也需要能帮你规划、答疑、定期检测反馈的班 (我报的就是高途考研这种带答疑督学的班,效果真的很不错~) 顺便把高途考研的免费内部体验课放在这里了,点击【网页链接】即可免费领取,教你怎么选择目标院校和专业,避免自己踩坑,还有政英数和专业课的全年备考计划! 夸定记得去下一个高途app,高途的课程和老师在里面都可以看到,价格很多也有标注,是不是适合自己心里就有底了! 另外高途app有个比较不错的学习版块,包括题库、资料、经验分享、小游戏、小工具等等,非常全,平时多刷题、多用这些学习工具,提升才会更快,gogogo! 「高途考研」「考研指南」「26考研」
高校心理研招改,为何? 最近有不少高校把心理学研究生的招生从全日制改成了非全日制,这到底是怎么回事呢?我们一起来看看背后的原因吧。 培养标准的转变 首先,国家对学硕和专硕的培养标准有所不同。学术学位的课程更侧重于基础理论的学习,培养学生从事科学研究的能力。而专业学位的课程设置则更注重实际应用,强调理论性与应用性课程的结合,还要求有至少半年的实践环节。特别是应用心理硕士咨询方向,需要完成上百个小时的实习见习和督导。全日制研究生由于学费的限制,很难组织这些实践活动,而非全日制则不受学费限制,更容易安排这些实习。 心理学专业的特殊性 心理学是一门综合性学科,不仅需要扎实的理论基础,还需要极强的理科思维和语言能力。17年心理咨询师资格证取消后,心理咨询培训市场变得非常混乱。心理学并不是一门只需要死记硬背的文科,而是一门需要终身学习的学科。心理咨询行业的特殊性在于,咨询师需要与不同年龄、不同职业的人打交道,因此心理学非常强调包容性和终身学习。北师大心理学部的考生画像显示,考生年龄从22岁到48岁都有,无论你是刚毕业还是已经工作多年,非全日制研究生更适合那些有志于在心理咨询行业发展的咨询师们。 高校的考量 늊北师大、清华、北大、人大等心理学顶尖高校,在顺应国家的号召下,为了更好地培养出符合社会需求的心理学人才,逐渐将应用心理的培养走向正轨。非全日制研究生不仅是为了学费考虑,更是为了更好地体系化培养,参考MBA的模式,向MBA看齐。以北师大为例,除了UX方向学费为24.8万外,其他方向均为19.8万。实习地点包括北京回龙观医院、北大六院、北京安定医院,以及大中小学心理咨询中心和北师大心理学部心理健康服务中心,培养模式中包括300小时的实习见习和督导。 总的来说,高校将心理学研究生招生从全日制改为非全日制,是为了更好地培养高素质的心理学人才,适应社会对心理学人才的需求。
SOLIDWORKS科研版与商业版大比拼 在工程设计与技术创新的广阔领域中,SOLIDWORKS 软件以其卓越的性能和广泛的应用而备受瞩目。其中,科研版和商业版针对不同的用户群体与应用场景,各自有着独特的特点与优势。 一、许可与成本 瑧 版 科研版主要是为学术机构、科研单位和高校等非营利性组织提供的。其许可获取通常基于科研项目的需求和机构的教育科研性质。一般来说,成本方面会有一定的优惠政策或者补贴机制,以鼓励科研创新和学术研究,降低科研机构的软件使用门槛。例如,高校可能会以较低的总体费用获得全校范围内的多用户许可,或者在特定科研项目资助下免费使用一定期限的 SOLIDWORKS 科研版软件。 商业版 商业版的许可主要面向各类盈利性企业。许可费用通常根据企业的规模(如员工数量、使用软件的部门数量等)、使用场景(是否用于多地点协同设计、是否与其他企业系统集成等)以及所需的功能模块等因素来确定。对于大型企业集团,可能需要购买大量的用户许可,并配备专业的技术支持服务,相应地成本也会较高。但商业版的投资回报主要体现在提高产品设计效率、缩短产品上市时间、提升产品质量等方面,从而增强企业在市场中的竞争力。 二、技术支持与更新 犧瑧 版 科研版用户可获得基本的技术支持服务,主要侧重于解决软件使用过程中的一般性技术问题和故障排除。在软件更新方面,会按照科研用户的普遍需求和软件技术发展的主流方向进行更新,更新周期相对较长。例如,当有新的科学计算算法改进或者特定科研领域相关功能增强时才会推出较大版本更新,重点在于保持科研版软件在学术研究前沿问题解决上的稳定性和有效性。 商业版 商业版则提供更全面、更及时的技术支持服务。企业客户通常可以享受到 24/7 的技术支持热线、远程协助以及定期的上门技术服务等。这是因为企业的生产经营活动对软件的稳定性和高效运行有极高的要求,一旦出现问题需要迅速解决以避免生产延误和经济损失。在软件更新方面,商业版会更频繁地推出更新版本,不仅包含功能优化和新功能添加,还会紧密结合工业界的最新标准和制造工艺改进,如与新的 CAD/CAM 加工标准的兼容、对新型材料特性的支持等,以帮助企业始终保持在行业技术前沿,快速响应市场变化。
逻辑关系解析:推出、矛盾与真假关系 逻辑关系在日常生活和学术研究中有着广泛的应用。以下是几种常见的逻辑关系: 推出关系:从“所有”到“某个”再到“有些”的推出关系。简单来说,如果所有情况都成立,那么某个特定情况也必然成立;而如果有些情况成立,那么某个特定情况也可能成立。 矛盾关系:包括“所有是与所有非”、“有些是与所有非”以及“某个是与某个非”三种情况。这些关系表明,在某些情况下,命题的真假是相互矛盾的。例如,“所有动物都是哺乳动物”与“所有动物都不是哺乳动物”就是一对矛盾关系。 真假关系:在逻辑推理中,真假关系是一个重要的概念。特别是当涉及到“所有是与所有非必有一假”以及“有些是(有的是)与有些不是(有的不是)必有一真”时,这种关系显得尤为重要。这意味着在给定的条件下,命题的真假性必然有一个是错误的。 这些逻辑关系不仅在学术研究中有着重要的应用,也在日常生活和工作中帮助我们理清思路,做出正确的判断和决策。理解这些关系可以帮助我们更好地理解和解决各种逻辑问题。
人工智能在教育领域的六大应用场景 人工智能在教育领域的应用正逐渐普及,通过“智”助教、助学、助评、助育、助研、助管等多个方面,为教育带来了革命性的变化。以下是六大应用场景的详细介绍: 以“智”助教:利用智能阅读辅助工具,实现互动式、多模态阅读方式,支持个性化内容推荐,提升阅读理解和表达能力。通过积累个体阅读数据,形成个性化阅读报告。 蠤智”助学:智能美育教育平台尊重知识产权,合理合法应用素材,实现音乐创编、模拟演唱、配音、智能绘画等功能,从语言、视觉、听觉三方面促进一体化美育创新创作和个性化学习。 以“智”助评:利用人工智能和大数据分析,整合机器学习和自然语言处理技术,精确评估学生的学术成绩,并深入洞察其社会责任感、团队协作能力、领导力以及创新能力等非认知技能。通过收集并分析来自课程作业、项目报告、社团活动、社会服务等多个渠道的数据,生成立体化的学生画像,为学生个人发展路径的规划提供指导。 以“智”助研:应用人工智能评估研究生的学术成果和研究进展,提供个性化的反馈和改进建议。运用深度学习模型,对研究论文、实验报告、专利申请等学术成果进行量化分析,自动评估研究工作的原创性、影响力和学术价值,跟踪研究生的研究进展,识别可能存在的瓶颈和挑战,及时提供定制化的反馈和建议,帮助研究生优化研究方向,提高研究效率。 袀려智”助育:通过智能阅读辅助应用,实现互动式、多模态阅读方式,支持个性化内容推荐,提升阅读理解和表达能力。积累个体阅读数据,形成个性化阅读报告。 려智”助管:利用人工智能和数据库技术,建立校园数据中台,实现学生基本信息管理、成绩管理、出勤管理、健康档案管理等功能。家长和教师可通过移动应用实时查看学生情况,促进家校沟通。自动提醒重要事项,确保学生健康成长,实现对学生学习的及时监督。同时,利用智能摄像头、图像识别系统、入侵检测传感器等智能技术,实时监控校园安全状况,预防和及时响应紧急事件,通过分析历史数据预测潜在安全风险。 这些应用场景展示了人工智能在教育领域的巨大潜力,为教育工作者和学生带来了诸多便利和机会。
红色朱砂晶体,大自然造化神奇而瑰丽。造型奇特多样、色彩美丽、产量稀少。矿物呈单晶体、连晶体或晶簇,集合体呈粒状、块状或皮膜状。晶体属三方晶系,平行柱面解理发育,常呈菱面体、舌状、矛头状、短柱形或板状,贯穿穿插双晶。 朱砂矿物晶体天然形成,而非人工制造,属于稀缺不可再生资源。具有地域性、稀有性、奇特性、艺术性、科学性及商品性等特点,还具有学术、观赏、收藏、科学研究及工业应用价值。矿物晶体,科研和观赏双重价值的珍奇资源,大自然赐予人类独特、精美、珍奇、梦幻的艺术品。
费曼学习法的局限性与适用场景 费曼学习法是一种通过向他人讲解所学知识来发现理解漏洞和断点的方法。这种方法并不是费曼本人总结的,但它在学术研究和理论探讨中非常有用。 它的优点在于,对于理论知识和思维方式的掌握非常有帮助。无论是考试、理论研究,还是将现实问题抽象成模型,这种方法都非常适用。尤其是在处理显性知识(需要通过大脑思考而非大量实践经验的知识)时,费曼学习法能够非常有效地帮助我们。 맄𖨀,对于那些专注于理论研究且不需要将理论应用于实践的人来说,费曼学习法可能存在一些局限性。这些人可能包括科学家、哲学家、作家、幕僚、门客等。由于缺乏对实践的体验,这种方法无法验证显性知识在实际应用中的断点和漏洞,也无法吸收和积累经验性的隐性知识。 更为广泛和通用的学习方法,是“知行合一”。这种方法不仅注重理论知识的掌握,还强调将理论知识应用于实践,通过实践来检验和丰富理论知识。
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