谷歌被曝资助数百篇研究论文
西南大学文学院历史悠久，实力雄厚，学风优良，享有盛誉。其前身为西南师范学院中文系，1950年10月，国立女子师范学院与四川省立教育学院合并为西南师范学院，两个学院的国文系随之合并为中国语言文学系，简称中文系。1952年全国高等学校进行院系调整，重庆大学中文系并入西南师范学院中文系。 1956年更名为汉语言文学系，2003年7月成立文学院。2005年7月，西南师范大学与西南农业大学合并组建西南大学，伴随着西南大学的诞生，西南师范大学文学院更名为西南大学文学院，揭开了文学院发展的新篇章。西南大学文学院 秉承“含弘光大、继往开来”的校训和“特立西南，学行天下”的大学精神，几代人薪火传承，文学院已发展成为学科专业齐全、学术梯队结构合理、教学工作经验丰富、师资力量雄厚、科学研究成果丰硕，在国内高校文学院中具有重要影响的教学及科研人才培养基地。在长期的发展和建设中，文学院建立了一支力量雄厚、具有较高学术水平的教学科研队伍，拥有了一批在国内外学术界有影响的专家和学术带头人。学院共有教职工99人，其中有专任教师90人，专任教师中教授14人，副教授50人，获博士学位者30人，有研究生学历者占教师人数的。博士生导师6人，硕士生导师25人。现有重庆市学术带头人3人，重庆市中青年骨干教师3人，重庆市优秀青年教师1人，重庆市教学名师1人，入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”2人，入选重庆市“322重点人才工程”一层次人才1人、二层次人才2人，重庆市“五个一批”人才1人。一大批中青年学科带头人和学术骨干活跃在教学科研第一线，并在国内外学术界崭露头角，担当起新世纪文学院再铸辉煌的历史重任。按照"统筹协调，突出重点"的学科发展观，学院在学科建设上注重凝炼方向、搭建平台、形成特色、突出创新，把人才培养、科学研究、学科融合、队伍建设与学术环境建设等纳入学科建设大系统。在学科建设方面，原有的两个博士点：美学、汉语言文字学（与文献所共建），现有汉语言文学一级学科博士点；拥有中国语言文学一级学科硕士授权点，招收文艺学、语言学与应用语言学、汉语言文字学、中国古典文献学、中国古代文学、中国现当代文学、比较文学与世界文学等学科和电影学、美学、课程与教学论、美术学等二级学科的硕士研究生。中国古代文学、中国现当代文学、汉语言文字学、美学四个学科为重庆市重点学科。学院已形成完整的人才培养体系，截止2007年9月，在校本科生1781人、硕士研究生362人、博士研究生4人，外国留学生3人。学院设有汉语言文学（师范）、汉语言文学（非师）、汉语国际教育、影视艺术四个系，现有汉语言文学（师范）、汉语言文学（非师）、汉语国际教育、戏剧影视文学四个本科专业。汉语言文学（师范）和汉语国际教育专业为师范专业，主要为中等学校培养优秀教师，在教师教育上具有专业优势；汉语言文学（非师）为非师范专业，主要为西南大学文学院提供硕士研究生生源，毕业生多考研；戏剧影视文学为非师范专业，主要培养电影、电视戏剧工作者及其他新闻出版工作专门人才。学院现有7个研究机构：吴宓研究中心、重庆市文科研究基地中国诗学研究中心（与新诗所共建）、美学研究所、西南影视文化教育与研究中心、叙事文学研究所、中国书法研究所，语文教育研究所。学院科研实力雄厚，教学资源丰富。学院教师主持市级及以上科研项目56项，其中承担国家社会科学基金项目6项，教育部项目11项，全国高校古籍整理工作委员会项目2项，中央统战部华夏英才基金项目3项，国家语委重点项目子项目1项，重庆市纵横向项目33项，校级项目53项。在中华书局、上海三联书店、高等教育出版社、重庆出版社、文化艺术出版社等出版专著57部、教材44 部、编著21部、古籍整理16部，公开发表论文620余篇，其中在国内外核心学术刊物上发表研究论文279篇，学科级论文69篇。2001年以来，学院共有1门国家级精品课程（赵伶俐教授主持的《课堂教学技术与艺术》）、2门重庆市精品课程（2004年刘明华教授主持的《中国古代文学》和2005年王本朝教授主持的《中国现当代文学》），3门校级精品课程（汉语言文字学、美学原理、电影学概论）。2004年以来，学院教师获省部级以上奖30余项，2005年熊宪光教授（排名第二）的《整体建构多层面中国古代文学史系列教材》在国家级优秀教学成果评比中获二等奖，学院教师获全国百篇优秀博士论文奖1项（李怡教授《“日本体验”与中国现代文学的发生》），获全国百篇优秀博士论文提名奖1项（何宗美教授《明末清初文人结社研究》），在教育部第一届至第四届中国高校人文社会科学研究优秀成果奖奖评选中获奖5项，在重庆市第一至五次社会科学优秀成果奖评选中获奖22项，1人获全国师范院校优秀教师曾宪梓教育基金奖，1人获教育部“霍英东基金”教学三等奖。学院汇聚了众多学术先贤和大师：吴宓、高亨、赖以庄等曾在这里激扬文字。秉承他们的文化精神和严谨求实的学术传统，半个多世纪以来，学院已培养了8000余名毕业生，很多成为了各行各业的优秀人才，其中不少人成为全国著名学者（如南开大学文学院曾晓渝教授，北京大学中文系陈保亚教授，北京师范大学文学院王泉根教授，武汉大学文学院原院长龙泉明教授，四川大学文学与新闻学院博导冯宪光教授），有的成为省厅级干部（如原重庆市委副书记、市纪委书记中纪委、中组部国有企业巡视组组长滕久明，重庆市人民政府副市长童小平，原市委常委重庆市政协副主席罗淑芳，重庆市委常委、市宣传部长何事忠，四川省公安厅副厅长赵健，四川省广安市市长王建军等），培养了一大批优秀的中学校长、特级教师（如西藏拉萨中学特级教师、全国师德标兵刘树群，四川省平昌中学语文特级教师、全国模范教师杨廷茂，四川西充中学校长、全国优秀教师杨明，重庆巴蜀中学语文教研组组长、中学特级教师欧平等），培养了全国“中青年德艺双馨文艺工作者”张鲁、《南方周末》驻京记者张者以及钟鸣、范稳、钱滨、高江、王康等著名作家，为重庆和全国的社会发展及教育事业做出了重大贡献。学院面向世界开放办学，国际交流与合作日益频繁，学院先后与韩国、泰国等多个国家和地区的多所大学或科研机构建立了学术交流、汉语教学关系。学院每年选派3—5人出国访学进修，开展国际学术交流，每年接收留学生及访问学者5人左右前来留学和访学。有望继续扩大留学生规模。学院与泰国孔敬大学合办的孔子学院，发展势头良好，已经办成为泰国示范性孔子学院。学院与泰国三所大学签订了合作协议，建立了海外实习基地，每年选拔20余名学生到海外实习。随着文学院开放办学的发展，学院的国际声誉不断提升。
霍宝锋，生于1977年4月，山东人，2007年毕业于香港中文大学商学院，现为浙江大学“文科领军人才”、管理学院企业管理学系教授、博士生导师、供应链管理研究所所长。研究领域为运营管理、物流与供应链管理、实证研究方法论、结构方程模型等。2010年“新世纪优秀人才计画”入选者，运营管理顶级期刊Journal of Operations Management编委。
我给你正解吧！1，西南大学就是国家211重点本科院校，文学院录取分数线在每个地区不一样，超过当地的重本线20分左右就差不多了。2，西南大学就是西南师范大学，它是西南农业和西南师范合并的。3，毕业证书写西南大学
一、 综述性论文的写作规范 关于综述性论文，它的写作规范相对灵活，作者可以按照一个自己认为合理的主线将该领域的研究成果串联在一起。这条主线可以是一个简化的分析框架或模型，也可以是一个理论发展或分化的线索。一般地，综述性论文有四大部分组成：第一部分，导言。主要介绍该理论的起源和简要的发展史，现实的应用和理论发展的前沿等。第二部分，主要成果总结。将该领域的主要研究成果以命题或定理的形式，沿着主线展开。一般地，作者应将该上述命题或定理的出处加以标注，以示对原创者的尊重，如“定理1 （Maskin 1977）：一个社会选择规则是可以纳什实施的，则它必然是单调的”。通常，在综述性论文中，对于定理或命题都不加以证明，只标注出处。第三部分，理论前沿和存在的问题。在这一部分，作者在介绍当前研究前沿的同时，应当着重指出理论本身存在的不足之处，包括基本假设、分析框架及应用前景等方面值得进一步深入研究的问题。第四部分，参考文献。综述性论文的参考文献尤其重要，因为它是读者进一步深入研究的依据。因而作者应当尽可能详尽地列出这一领域重要的参考文献。在主流经济学的期刊中，Journal of Economic Literature 和Journal of Economic Perspective 是两本最为权威的综述性论文期刊。他们主要为读者提供经济学的各个领域的综述性论文，这些论文一般由在该领域做出过突出贡献的学者撰写，因而具有相当的权威性。这些论文可以成为新来的学者进入这一研究领域的“路线图”，它的重要性不言而喻。 ** 浙江大学经济学院，武汉大学高级研究中心。* 社科院数量经济与技术经济研究所。1 必须强调指出的是，我们这里所指的经济学研究论文并不包括项目研究报告或政策研究报告之类所谓的研究论文。1二、 创新性论文的写作规范 同任何一门科学一样，创新是经济学的生命之源。经济学的研究一般都是问题导向的，即一个研究计划一般都始于发现或提出一个问题。经济学的问题无外乎理论问题和实际问题两大类。理论问题的提出并解决在经济学的发展历程中具有极其重要的意义，一个重大的理论问题的提出并解决往往会带来方法论上的创新并导致一个新的分支学科的产生。因而这样的经济学论文也就成为经济学发展的一个重要里程碑。我们谨以微观经济学理论体系的创新为例，来说明经济学理论创新的过程。经济学理论体系经历了两百多年的发展，尤其是始于1940年—60年代的公理化革命所建立的一般均衡理论体系，使得经济学形成了一个统一的方法论和分析框架。诚如经济学大师Jean-Jacques Laffont教授所言：“Arrow—Debreu 的一般均衡理论是如此之美，以至于每一个经济学家都无法抗拒她的魅力。可以这么说，任何一个经济学的研究者，如果不懂一般均衡理论，那么他就不可能成为一个真正的经济学家。” 主流经济学的任何经典一个分支都是建立在一般均衡理论之上，这是一个不争的事实。然而这样一个充满理性之魅力的一般均衡理论却是建立在两个非常严格而且限制性的假设之上：完全竞争和完备信息。完全竞争假设保证了每个参与人都是价格接受者，无法操纵市场价格。而在完备信息假设下，一个万能的瓦尔拉斯拍卖人才能制定出一组均衡的市场价格，并使得市场出清。显然在现实中并不存在完全竞争和完备信息的市场经济，因而当我们将一般均衡理论应用于具体的经济环境中时，必须根据现实的经济环境和所要研究问题的本质对上述假设进行修正。这种修正如果导致了原有的基本框架无法继续使用以及原有的基本结论不再成立，则理论的创新就是不可避免的。当完全竞争和完全信息的假设被打破时，导致了产业组织理论、信息经济学和激励机制设计理论的诞生（1970年代）与发展（1980—90年代）。对策论的发展为上述诸领域提供了新的方法论，因而纳什均衡也就成为了这些理论的核心概念。上述诸领域的发展构成了当代经济学最为活跃的前沿，并且为其他经济学理论和应用提供了新的方法论。当然，导致根本性理论变革与方法论创新的论文毕竟是少数，大部分理论创新的论文是对原有理论框架的修正和完善，包括对原有理论结果的一般性推广，对部分限制性假设的放松，以及将其应用于某一具体研究领域等。例如Maskin (1977)2作为一篇开创性的论文提出并证明了一个社会选择规则可以纳什实施的必要条件（单调性）和充分条件（单调性加无否决权性质），但是没能找到一个既充分又必要的纳什实施条件。而Moore—Repullo (1990)3通过对纳什实施性质的深入分析，找到了一个称为“条件μ”的充要条件，从而完善了Maskin (1977)的基本框架，这篇重要的论文因而发表在最为权威的Econometrica 上。但是Moore—Repullo (1990) 的“条件μ”表述形式过于复杂而显得不够美观，其后Danilov (1992)4提出了“本性单调性”的概念，并证明了它是纳什实施的充要条件。“本性单调性”在表述上非常简洁优美，因而这篇论文也发表在了Econometrica 上。实际问题的发现并解决也是经济学创新的一个重要方式，因为经济学在本质上是一门应用科学，运用经济学理论来解决经济运行中的具体问题是经济学的根本任务。同时，在解释或解决现实问题的过程中，如果发现原有的理论框架无法适用，就有可能导致理论的创新。例如Akerlof (1970)5在考察旧车市场的交易过程中发现了不对称信息会导致效率的损失，而2 这篇在机制设计领域具有里程碑意义的论文最后于1999年正式发表，见Maskin (1999) “Nash Equilibrium and Welfare Optimality” Review of Economic Studies 66: 23-38。3 见 Moore, J and R. Repullo (1990) “Nash Implementation: A Full Characterization”, Econometrica 58: 1083-1100。4 见Danilov, V (1992) “Implementation via Nash Equilibria”, Econometrica 60: 43-56。5 见Akerlof, G (1970) “The Market for Lemons”, Quarterly Journal of Economics 84: 488-5002这一现象却无法在一般均衡的框架内加以解释，当他试图用一个新的方法来解释这一现象时，导致了信息经济学的诞生。经济学研究的第二步则是解决问题。一般来说，对于发现或提出的问题，研究者应当提出自己的观点（Basic idea），并寻找一个合适的框架或模型进行论证。进一步地，如果是一个实际问题，则应当根据所得到的基本结论提出解决问题的可行的政策性建议。根据上面提到的发现问题——解决问题的基本研究范式，我们可以将经济学研究论文的写作规范归纳如下。一般地，一篇标准的创新性经济学论文由以下几个部分组成：1．导言 （Introduction） 导言是一篇论文精华的浓缩，因而它是论文中最为重要的部分。导言虽然放在论文的第一部分，但它的写作却往往放在最后。对于作者来说，导言是陈述自己观点的喉舌，而对于读者来说，导言是他们了解一篇论文的窗口。事实上，一篇论文能否发表，在很大程度取决于导言的质量，而审稿人则往往通过导言来了解论文的质量和作者的功底。Laffont教授曾经对我们说过：“我每个月要审几百篇论文，对于大部分论文，阅读都不会超过4页就把它丢到垃圾堆里。我很难想象一个作者如果连导言都写不好，他能写出什么好论文。”对于年轻的学者而言，在建立他们的学术声誉之前，尤其应该注意论文导言的写作，否则的话，他们的论文就永远难见天日。事实上，即使是著名的经济学家，也十分注意论文导言的写作，Tirole 告诉我们，他写论文的导言一般都要花费一个多星期时间仔细推敲。由于主流经济学的期刊都采用匿名审稿制，他们也担心自己的论文被一流的期刊拒绝，“这是一件很丢人的事，”Tirole 一脸严肃地告诉我们。一般来说，论文的导言应该包括以下几个部分：（1）问题的提出。开门见山地，作者应该在论文的开头用尽可能简洁的语言陈述他所发现或提出的问题，并进一步阐明该问题对于经济学理论和实际应用的重要性。如果这并不是一个新的问题，那么作者应该进一步阐述他重新提出该问题的原因所在：是前人没有很好地解决，还是作者发现了一种新的思路和解决方法。（2）解决问题的基本思路和基本方法（Basic idea）。这是一篇论文的核心。经济学论文非常重视解决问题的基本思路和方法是否具有原创性。在这一部分中，作者应当充分而又简明地阐述自己对于解决所提出问题的新的思路或新的方法，以及作者所使用的分析框架或模型。一般地，如果作者所使用的基本框架是该领域的一个新框架，则作者应当阐明使用该框架的理由和它的基本假设。无论是思想上的创新还是方法或模型上的创新，作者都应该恰如其分地表述这种创新对于经济学理论和应用的意义，以及它的限制性。（3）参考文献的回顾性评论。任何一篇论文的产生都是建立在前人贡献的基础上，作者应当对这一领域的前人所作的贡献作一个回顾性的评论。这不仅是对前人贡献的尊重，同时也是通过比较阐述本论文创新之处的一种方法。这种评论绝对不是将参考文献简单地罗列，而是一种批判性的回顾。对于作者所提出的问题，前人有没有做过相关的或相近的研究，他们的成果和主要结论什么，他们的工作存在的局限性，以及相比之下作者所做的创新。（4）论文的结构安排。在导言的最后部分，必须简要地介绍一下论文的结构安排，包括除导言之外的各章节及其主要内容。这些内容的介绍大多可用一两句话简要概括。2．基本框架或基本模型（Basic Framework or Basic Model）论文的第二部分一般是阐述论文所使用的基本框架或基本模型。基本框架或基本模型是用来论证作者所提出的解决问题的基本思路和方法。因而模型的选择和分析的技巧直接决定3了作者对于这一问题的论证的可信性，以及所得到的基本结论的普遍性。这一部分往往是研究工作和论文写作的关键，同时也直接显示了作者的经济学功底。一个好的模型不仅可以使作者清晰而透彻地阐明和论证自己的基本观点，并得到非常优美的结论，而且它本身也往往会成为一个广为借鉴的分析工具。例如Myerson——Satterthwaite (1983)6提出并证明了不完全信息下的双边交易是帕累托无效率的，而他们所采用的基本模型也成为了连续分布的逆向选择问题的一个标准分析模型。一般地，在主流经济学的任何一个领域都有一些较为成熟的，被普遍接受的模型，他们是前人贡献的结晶。当学者进入这一领域的研究时，必须首先熟练掌握这些模型的基本方法，包括基本假设、基本技巧和基本结论，这就是所谓的基本功训练。严格的基本功训练是任何一个学者作研究工作的首要前提，因为它是学者解决问题的工具。所谓“工欲善其事，必先利其器”。比如在微观经济学领域，对策论和机制设计理论是两个最为基本的工具，任何一个在激励理论（及其应用）和产业组织理论做出突出贡献的学者，如Laffont, Tirole和Maskin等，首先就是对策论和机制设计理论的大师。对于一般从事微观经济领域研究的学者来说，当然无法达到他们的境界，但是无论如何，必须熟练掌握对策论最为基本的方法，以及激励理论的一般方法。对于经过严格的基本功训练并掌握了该领域的基本研究方法的学者，如何选择一个适当的模型往往是他们面临的一个难题。尤其是对于微观经济学领域，由于可供选择的工具太多而使得初入该领域的学者无所适从。例如，有位学者希望解释“银行的信贷配给”问题，他的基本观点是：信贷配给是银行和企业之间的不对称信息造成的一种效率损失。为了支持他的基本观点，他希望运用信息经济学和激励理论的基本模型。一般地，他有两个可供选择的基本框架：逆向选择模型和道德风险模型。如果他认为企业所投资项目的实际回报率是企业的私人信息，那么他就会选择逆向选择模型。另一方面，如果他认为不对称信息主要来自于企业经理的道德风险行为——即经理故意选择一个高风险的投资项目，因为他本人可以从中获得私人利益，则作者应当选择道德风险模型。假如这位学者选择了道德风险模型来解释银行的信贷配给问题，则接下来的问题时，选择静态的还是动态的模型？选择离散的还是连续的模型？这个问题没有标准答案，一般地，如果能用一个动态的连续模型得到优美的显式解当然是最好的，因为它符合学者们所一致推崇的形而上的价值标准。但是很遗憾地，迄今为止还没有任何一个学者在动态的连续道德风险模型（指代理人的行为和最终结果多是连续分布的）中得到有用的显式解。此外，选择什么样的模型取决于作者希望解释什么样的问题，解释到什么程度。诚如Laffont教授所言：“如果我能够用一个离散模型解释连续模型90%以上的结论，那我为什么不用离散模型呢？”因而我们在激励理论的应用中所看到的道德风险模型大多是离散的和静态的，如公司金融理论和微观银行学等。事实上，关于上述信贷配给问题的最为权威的研究，可以参阅 Tirole 的“Corporate Finance” (Manuscript)和“Corporate Governance”7。读者可以从中发现经济学大师们是如何运用一个极其简洁的模型解释复杂的经济学现象，并得到令人信服的结论。一旦作者选定了一个合适的基本模型，那么应当在论文的第二部分对于基本模型进行必要的描述，对它的基本假设进行必要的交代。如果为了解释的需要不得不施加限制性的假设，则必须交代施加该假设的理由（合理性），它对模型应用的限制性以及对结论的影响。6 见 Myerson, R and M. Satterthwaite (1983) “Efficient Mechanism for Bilateral Trading”,Journal of Economic Theory 28: 265-2817 见Tirole, J (2001) “Corporate Governance”, Econometrica 69: 1-35。43．主要结论 (Main Results) 主要结论是论文的主体部分。当作者选定了一个模型解释一个经济学理论问题或现象时，通过计算和证明所得到的基本结论就是作者的论点（基本观点）是否能获得支持并被学术界接受的直接依据。一般地，作者应当将他所得到的重要结论以命题或定理的形式陈述出来，并用适当的结构或顺序加以排列。这不仅是为了读者阅读论文的方便，而且也是对作者归纳能力的一种锻炼。一般来说，杂乱无章堆砌的结果是不可能被学术界承认的。每一个定理或命题都必须加以证明，这是任何一门科学最基本的要求，这也是科学的结论可以信赖的根本。证明的过程就是作者运用演绎或归纳的方法从假设或前提中得到基本结论的过程，一个正确的证明至少保证了建立在模型假设之上的结论是逻辑上可信的。很难想象，在当代经济学界，一个不加证明的结论能够被学术界所接受。为了论文结构的简洁美观，当定理或命题的证明较为冗长时，学者们一般将其放在附录中，这同时也是为了论文可读性的需要，一般的读者是没有兴趣仔细阅读定理的证明过程，除非这是一篇经典论文，并且它的证明具有方法论上的开创性。无论是否将定理的证明放在附录中，当定理的证明较为冗长时，作者最好将其分成若干部分，并将中间过程的结论用引理的形式表示出来，这样就使得证明过程结构清晰，便于阅读。4．模型的扩展（Extension）在许多经济学论文中，作者一般先用一个较为简单的模型进行论证，以得到简洁优美的结论。然后再将基本模型扩展到更为一般的理论框架中，并验证基本结论是否成立。这种循序渐进的方法使得论文的可读性较强。这种扩展一般包括两个方面：第一，基本模型的扩展，如将离散的模型扩展为连续的模型，将静态的扩展为动态的模型。第二，基本假设的修正，如将某些限制性较强的基本假设放松，使得基本结论的适用范围更广。5．实证分析（Positive Analysis） 对于宏观和金融领域的学术论文，大多要求运用统计数据进行实证分析，以验证或支持作者所得到的结论。在实证分析中，数据的选取和计量模型的选择是两个最重要的方面。所以从事宏观或金融领域研究的学者要求有很好的计量经济学功底。对于诸如产业组织理论和规制经济学等微观经济学领域来说，实证分析往往以案例分析为主，这是因为在微观领域很难获得大样本的数据。然而近来出现了一种新的实证分析的趋势，即用小样本数据进行计量分析。而关于小样本的统计理论的发展以及企业数据库的逐渐完善使得这种计量分析变得日益可行。实证分析对于经济学的重要性不言而喻。因为从根本上说，任何一种经济学理论，无论从形而上的价值观判断是多么完美，如果无法在现实应用中找到自身的价值，那么它的生命力就不会持久。6．结论 （Concluding Remarks）任何一篇完整的论文都必须有一个结论。经济学论文的结论通常包括以下两个部分：第一部分，用凝练的语言将论文所得到的基本结论及其意义作一个归纳总结，这种总结应当尽可能简短，以节省篇幅并且避免不必要的重复。第二部分，对于本论文所未能解决的问题以56及模型和结论的局限性作简短的说明。提出这些开放性的问题有助于后继的研究者进一步深入研究，这是任何一个学科的繁荣所必需的，也许作者本身就是从其他学术论文的开放性问题得到启示。而指出模型和结论的局限性不仅是学者的一种科学态度，而且有助于其他的研究者对该模型加以改进，从而获得一种更好的分析工具。7．附录（Appendix）前面已经提到，对于较为冗长的定理的证明，一般将其放在附录中。8．参考文献 （References） 参考文献是作者研究和写作的依据。任何一种研究都是建立在前人贡献的基础上，正确地引述参考文献不仅是为了尊重前人的贡献，同时也是为后来者提供一个研究的参考，因而参考文献实际上起着一种学术研究的承前启后作用。参考文献的引述必须恰当，既要避免遗漏重要的文献，从而给后人的研究带来不便，又要避免过多罗列并不直接相关的文献。一般地，参考文献中所列的论文或著作应当是作者在论文中提及过的文献。三、 几点建议 上述讨论的经济学论文的写作规范并非给予经济学的研究论文施加类似“八股文”的条条框框。相反地，上述规范是许多经济学家在长期的研究和写作过程中总结出来的，最有利于表达经济学的基本思想并使其形成一个学术体系的方法，并且在演化中逐渐为学术共同体所接受。对于经院派的学者来说，在严格的经济学基本功的训练过程中早已潜移默化地接受了这种规范，因而再谈论经济学论文的写作规范似属多余。然而对于中国学者来所，尤其是年轻的学者，由于客观条件的限制，往往缺乏严格的基本功训练，并且对主流经济学的研究方法和学术规范了解较少，写出来的论文往往很不规范。另有不少学者，由于受到某些非主流思潮的影响，写出来的论文更是有散文化的倾向，随心所欲，恣意发挥。毕竟，经济学是一门科学，严谨和规范是科学论文的基本要求。所以我们认为介绍经济学论文的写作规范并非多此一举，而是具有重要意义。了解并掌握经济学论文的写作规范只是写出高质量研究论文的第一步，而且是相对容易的一步。从根本上说，研究论文的水平取决于作者的经济学功底。事实上，没有五年以上的经济学基础知识和基本技能的严格训练，要想写出一篇高质量的具有原创性的学术论文只是天方夜谭似的空想。而不管从事哪一个领域的研究，在经济学各个分支学科高度分化而又相互交叉的时代，微观，宏观，金融和计量各个学科的基本训练，对于任何一个希望在经济学领域有所成就的学者来说都是必不可少的。因而我们认为年轻的学者必须要有耐得住寂寞和坐得住冷板凳的决心，只有这样才能成为一个真正的经济学者——毕竟研究经济学的机会成本是很高的。
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一、行业薪资高市场经济高速发展的时代、互联网行业以很强的发展势头、成为目前很有前景的高薪行业之一。面对庞大的人才需求、公司会为了争取到专业的技术人、给出更高的薪水。二、入行门槛低学互联网技能门槛低、花费时间少、易学易懂成才快。以新华电脑教育为例、从零基础开始教学、分阶段和五新课堂授课模式、企业真实项目实训、完全打消学不会的顾虑。只要你肯努力、就可以成就自己的梦想。三、接收先进的科技知识随着时代的发展，互联网行业带来的进步、改变，是深入人心的，而互联网行业，一直是时代进步的象征，是高科技、先进的代名词，互联网行业适合那些勇于挑战自我的年轻人，正是在不断的自我挑战中、行业涌现出来许多人才。四、专业性强互联网从业人员的项目意识和专业性是非常强的。像工程师等岗位都要求具备非常专业的技术知识，因此，互联网从业者都拥有很强的专业性。五、前景发展好互联网行业的岗位人缺口大、行业不断有新技术出现、技术的更新，新兴的岗位也逐渐增多，市场人才需求巨大，就业不用愁！六、工作环境好一般从事信息产业的企业大都集中在高级写字楼内。工作环境优越，生活设施完善，同行业人才聚集，有利于建立广阔的人脉，为自己的事业奠定稳固的基础。七、工作成就感互联网行业重在战胜挑战，完成项目后不仅能获得额外的报酬，而且看到自己的成果推向市场得到认可后，会获得极大的成就感。从事互联网行业，一边工作拿工资，一边还能接收最前沿的新技术，这样的职业真的不多哦！八、晋升机会多互联网行业发展空间广泛、只要你个人专业性够强、工作经验丰富、那么晋升和加薪机会是非常快的。
完了 你这个题目偏窄 做毕业论文很难，给你个建议：题目 ：网络多媒体在地理教学中的应用研究——以GOOGLE EARTH 为例这样你就比较好写。否则你的内容不只是窄的问题了，收集资料都很困难，因为这是比较新的内容。关于收集资料 给你下面的文章看看：如何利用信息资源进行论文写作和课题查询一. 论文写作、课题查询与信息检索1.论文写作(1)论文类型：科研论文、学位论文(2)论文格式：前置部分：标题、作者署名、作者单位、摘要、关键词、中图分类号、文献标识码主体部分：引言、正文、结论、致谢、参考文献(3) 论文写作步骤：选题、资料准备、论点形成、撰写(4) 论文写作与信息检索关系选题阶段。通过信息检索，了解专业的研究现状、前沿、热点问题，寻求科研中的空白点、学术的争鸣点、社会实践的需求点、知识的概括点、科学定论中的矛盾点、个人的兴趣点、学科和专业的熟悉点资料准备。通过信息检索，获取事实资料、数据资料、文献资料、论据、观点。论点形成：通过对获取的资料进行分析研究、综合、提炼，逐步形成论点。2.课题查询(1)概念(2) 课题查询与信息检索立项查新阶段:了解课题项目的现状和发展趋势及国内外动态信息课题跟踪阶段:在课题项目实施中，通过资料丰富、论证。成果查新阶段:课题项目完成后,通过查新,确定成果在国内外的地位,以便对项目成果有一个正确客观的评价。二.信息资源检索策略与方法1.课题分析2.问题分类3.选择检索工具4.实施检索5.结果处理信息资源检索步骤（图式）课题 问题 选择检索 实施 结果分析 分类 工具(途径) 检索 处理1.课题分析确定专业范围：课题涉及专业及其相关学科。确定时间范围：课题需要检索的年代范围。地理及语种范围：课题在那个国家处于领先地位，原则上采用该国及该母语的检索工具。信息范围：选择与课题有关的、针对性强的检 索工具。2.问题分类(1)寻找事实、数据型信息，找寻问题的准确答案。(2)查找特定文献,根据某一文献的线索查找原文,或已知某一作者,查询其所有发表的文章.(3)对某一问题作大致的了解,并就问题的一个方面,表述自己的观点或撰写小型论文.(4)查询某一专题的前沿和最新资料,了解研究动态,发展趋势。(5）对某个课题全面调研,了解整个发展过程,全面细致地了解国内外有关的所有出版物的情况,年代范围较广,主要撰写综述或研究报告.(6）对某一课题作深入的专题研究,在充分掌握材料和重要研究成果的基础上,提出创造性的具有一定学术水平的观点或论点,撰写报告或学术论文.3.选择检索工具根据课题性质的不同，确定相应的检索途径：一般利用二次文献和三次文献组织和控制一次文献 ，同时可通过一次文献后列出的参考文献进一步扩大范围。检索工具与检索课题的学科相一致，注重检索工具的权威性。技术和手段：有机检条件的一般就不选择手检工具。考虑价格和可获得性，应选择就近获取。4.实施检索(1)确定检索途经:分类途径、主题途径、题名途径、著者途径、代码途径、其他途径从已知信息特征选择从课题检索要求选择检索工具提供的索引进行选择(2)制定、调整检索策略确定检索用词，构建检索表达式，实施检索，反馈调整检索5.结果处理n 检索结果分析:浏览文摘,判断是否满足要求,并加以筛选,若不满意,及时修改检索策略,二次检索,直止满意.n 获取原文：(1)全文数据库直接获取(2)文摘、题录、索引数据库通过外刊导航获取全文(3)馆际互借三.各专题信息的检索1.事实型、数值型信息的检索事实型信息主要指名词术语、人物、地理、机构、年度资料等。数值型信息主要指计算公式、图表、数据、统计资料等.检索工具主要是词典、百科全书、年鉴、手册等(1)词典、辞典综合性辞典:《辞海》《辞源》 《汉语大词典》专科辞典：《经济大辞典》 《国际贸易金融大词典》《计算机词典》 《建筑材料辞典》网上的词典：中文词典:词典: （2）百科全书综合性:《中国大百科全书》《不列颠百科全书》 《大美百科全书》专业性：《工商管理大百科全书》 《科学技术百科全书》等。百科全书网站：国家百科全书:现代会计百科辞典网: （3）年鉴综合性：《中国百科年鉴》 《世界知识年鉴》专业性：《中国经济年鉴》 《中国会计年鉴》统计年鉴:《中国统计年鉴》 《广东年鉴》网上年鉴：国家图书馆主页提供年鉴数据库的网上检索。（4）手册参考性:《现代营销手册》指南性 《出国留学指南》数据性:《建筑施工计算手册》(5)数据库、网站万方：中国科研机构数据库（CSI）万方：中国企业、公司及产品数据库UMI《商业信息摘要数据库》(ABI/INFORM)传记网:世界名人录网络版中国统计信息网：中国经济信息网：中国资讯行: 中国资讯行 主要数据库:中国经济新闻库、中国商业报告库、中国统计数据库、中国上市公司文献库、香港上市公司资料库、中国企业产品库 、名词解释库、中国人物库、中国中央地方政府机构库、中国法律法规库、中国医疗健康库 。中经网 内容包括推荐专辑、综合动态、经济分析、经济数据、行业经济、区域经济、财经视频等提供3种查询工具：全文信息检索系统：综合经济和中经新闻中经搜索：Internet网站资源搜索中企网址查询：按企业、产品查询2.文献型信息的检索 以文献（题录、文摘、全文）为检索对象检索工具：期刊论文 会议文献 学位论文 专利 标准(1)期刊又称连续出版物，是一种定期或不定期连续出版的文献载体。核心期刊是重要的一种期刊。核心期刊：文献计量学研究发现，少数期刊（约20%）刊载了某些学科大量的高质量的论文（80%），他们的被摘率、被索率、被引用率以及在流通中的借阅率明显高于其他刊物，这部分期刊被称为核心期刊(core Journals)电子期刊:电子期刊与快讯期刊数据库中文综合性全文数据库举要维普中文期刊全文数据库（1989-）收录期刊种类近12000种，涵盖自然科学、人文社会科学各学科的期刊。万方数据库（共包括100多个专业数据库）（A） 科技信息子系统（B） 数字化期刊（C） 商务信息子系统清华学术期刊网收录国内6600种核心与专业特色中英文期刊的全文，积累题录1500万余条，全文文献500多万篇。分九大专辑，126个专题文献数据库，内容覆盖自然科学、工程技术、人文和社会科学等学科领域，收录年限从1994年至今.VIP、CNKI、万方三种数据库比较CNKI VIP 万方时间 1994 1989 1998种数 6000种 12000种 2700全文 664万篇 500万篇 30万篇内容 9/126专题 7/27专题 5/77小类更新 2 1 3Springer(全文) 德国Springer-Verlag公司是世界上著名的科技出版集团, 通过Springer Link系统提供学术期刊及电子图书的在线检索服务。Springer LINK目前所提供的全文电子期刊共包含439种学术期刊（其中近400种为英文期刊），涉及的学科范围包括化学、计算机科学、经济学、工程学、环境科学、地球科学、法律、生命科学、数学、医学、物理与天文学等11个学科，其中许多为核心期刊。（2）会议文献是指学术会议文献。检索工具主要有：万方：《中国学术会议论文数据库》：国内唯一全文数据库。《科技会议录索引》（ISTP）：报道国际性或科技会议论文的专门性检索刊物。（3）学位论文学位论文检索工具主要有：万方：中国学位论文检索学位论文查询：浙大（硕士）、（博士）CNKI:中国优秀博／硕士学位论文全文数据库(CDMD)博硕士学位论文数据库（PQDD）中国优秀博／硕士学位论文全文数据库（CDMD） 目前国内相关资源最完整、连续动态更新的博／硕士学位论文全文数据库。每年收录全国300家博士培养单位的优秀博／硕士论文约2万篇，2002年“211工程”高校收录率85％以上，收录年限2000年至今。（4）专利专利文献：一切与专利制度有关的各种专利文件统称为专利文献。类型：专利说明书、专利公报、专利检索工具等。检索途径：专利权人（个人、机构）专利分类（IPC分类、各国专利分类）专利主题（关键词）专利号码（专利号、申请号（优先项）、入藏登记 号等）免费专利数据库中华人民共和国国家知识产权：中国专利信息:中国知识产权网专利库:易信网专利库网专利库 （5）标准标准的等级国家标准：GB行业标准 ：行业主管部门名称的汉语首 字母表示，例如：JB。地方标准：DB企业标准标准的检索：一般采用分类和标准号途径检索课题—查找标准目录中的分类目录—标准号—索取标准原文检索课题—查找目录中的标准号索引—标准名称—索取标准原文标准的检索工具：上海标准文献信息网上服务系统：中国标准计量信息网：.小结1.查找一般问题答案，多用工具书或事实、数据型数据库。利用工具书时，可按下列模式：（1）查时政大事:年鉴（2）查名词、术语:词典（3）查人物:辞典、百科全书（4）查数据:统计资料、年鉴、手册、数据库（5）查机构、地名:名录、手册2. 查当代科学进展及当前学术动态:年鉴或数据库（综述）。3.查找图书:先查当地馆藏目录,若无,联机检索,馆际互借。4.查论文资料:索引、文摘、全文数据库（期刊、会议录、学位论文）5.查法令条约:汇编资料、书目或法律法规数据库。6.查专利、标准:专利、标准数据库2.文科专业信息资源检索工具举要(1)《人大报刊资料全文数据库》（1995-） 共包括4个子数据库：①政治类；②经济类；③教育类；④文史类。3.经济学专业信息检索工具工具书:《中国经济大辞典》*《牛津经济学词典》《中国近百年经济史辞典》*《新帕尔格雷夫经济学大辞典》*《国际贸易金融大词典》《实用外贸英汉词典》《经济学百科全书》*《中国经济百科全书》*《哈佛商学院管理全书》《中国会计年鉴》《中国经济科学年鉴》*《中国经济年鉴》《中国市场统计年鉴》《中国经济贸易年鉴》《现代营销手册》《市场调研手册》《国际贸易简明核算手册》*经济专业相关数据库（20个）中国数字图书馆数字图书书生之家万方数据库维普全文期刊数据库清华学术期刊网人大报刊资料全文数据库中国资讯行中经网期刊目录：SSCI学位论文查询:浙大(硕士)学位论文查询:浙大(博士)相关网站工商企业、金融、财政、价格等信息：中国企业在线:万方企业数据库:中银网:五.理工科专业信息资源检索1.理工科文献特点数量急剧增加文献交叉重复文献出版分散文献失效加快文献类型增多SCI与EI比较SCI EI索引 索引、文摘回溯年代 40年 120年范围 侧重基础科学 不收基础理论侧重工程界检索思想 引文思想 传统文献检索思想特点 多学科交叉覆盖 时效强、文摘详尽时效强 使用方便收录我国文献 少 多3.计算机专业信息检索工具数据库（20个）中国数字图书馆数字图书书生之家万方数据库维普全文期刊数据库清华学术期刊网Springer清华镜像World Scientific 世界科学出版社全文电子期刊镜像CALIS管理中心数据库资源期刊目录：SCI学位论文查询:浙大(硕士)学位论文查询:浙大(博士)六.检索实例检索课题：反倾销*WTO1.分析研究2.选择检索工具事实型、数据型资料：专业工具书，中经网相关文献资料：维普或清华同方、人大复印资料、万方学术会议文献、学位论文、UMI、Elsevier SDOS、Kluwer3.确定检索途径：主题途径:反倾销*WTOanti dumping*WTO（02／04）分类途径:F724.实施检索,结果如下：中经网：11篇(浙江*反倾销*WTO)维普:116篇（核心期刊02／04）CNKI：121篇（02／04）CNKI博硕论文：9篇万方会议论文：4篇万方学位论文：12篇人大复印资料:(略)UMI：4篇(学术期刊02/04)Elsevier SDOS:0篇Kluwer:1篇检索课题：高层建筑和抗震设计1.分析研究2.选择检索工具数据型资料：专业工具书相关文献资料：维普、CNKI、万方学术会议文献、学位论文、标准、EI（工程索引）、Elsevier SDOS、 Kluwer3.确定检索途径：主题途径：高层建筑＊抗震设计，tall building*seismic design分类途径:TU97（高层建筑）4.实施检索,结果如下：56篇维普：24篇（核心期刊2000／2004）万方会议论文：4篇万方学位论文：0篇万方期刊论文：2篇CNKI全文期刊：11篇CNKI学位论文：2篇Elsevier SDOS：1篇EI 工程索引：12篇（文摘）Kluwer :0篇
1、网络媒介具有传播范围广、速度快、无时间地域限制、无时间约束、内容详尽、多媒体传送、形象生动、双向交流、反馈迅速等特点，可以有效降低企业营销信息传播的成本。
2、网络销售无店面租金成本。
3、国际互联网覆盖全球市场，通过它，企业可方便快捷地进入任何一国市场。
4、网络营销具有交互性和纵深性 ，它不同于传统媒体的信息单向传播，而是信息互动传播。
5、成本低、速度快、更改灵活，网络营销制作周期短，即使在较短的周期进行投放，也可以根据客户的需求很快完成制作，而传统广告制作成本高，投放周期固定。
6、多维营销，纸质媒体是二维的，而网络营销则是多维的，它能将文字、图像和声音有机的组合在一起，传递多感官的信息，让顾客如身临其境般感受商品或服务。
7、网站一般都能建立完整的用户数据库，包括用户的地域分布、年龄、性别、收入、职业、婚姻状况、爱好等。
8、有可重复性和可检索性，网络营销可以将文字、声音、画面结合之后供用户主动检索，重复观看。
9、受众关注度高。
10、网络营销缩短了媒体投放的进程。
参考资料来源：百度百科-网络营销
摘要 目前,作为第五大媒体的国际互联网,正以前所未有的速度在世界各国广泛、迅速地发展和普及,信息化的浪潮推动了电子商务的发展,互联网促使传统商业模式发生变化,厂商在互联网上实施新的服务方式,网络广告因此成为促使消费者接受新的服务方式的有效手段。与传统广告相比,网络广告具有众多的优越性,但同时由于种种原因而仍然有一些不可忽视又难以逾越的障碍 网络广告一般是指在Internet 上发布、传播的广告,它是Internet 问世以来广告业务在计算机领域的新的拓展,也是Internet 作为营销媒体最先被开发的营销技术。网络营销管理系统正是在最初的网络广告基础上建立起来的。Internet 在美国问世之后,就引起了嗅觉灵敏的广告人的注意,自1999 年10 月14 日,Wired 杂志在其网络版首次发布网上广告以来, Internet 就以其鲜明的特点成为广告媒体的新宠,成为与传统广告四大媒体(电视、广播、报纸、杂志) 齐名的第五大媒体。面对蓬勃发展的“新经济”或“网络经济”,网络广告未来的发展空间远比传统媒体要大。如何开发网络资源,发展网络广告,充分挖掘其中的商业机会,这不仅是网络时代我国企业面临的新课题,而且对学术界的理论研究也具有重要意义。 随着Internet和电于商务的发展，网络营销正发挥着越来越重要的作用，作为网络营销的主要有效手段——网络广告也得到了迅速的发展。因此，掌握并合理运用网络广告对于实现新环境中网络营销策略和整体营销战略都至关重要。Internet作为一种新媒体，有自身的特点，这决定了基于Internet的广告和传统广告既有联系又有区别。本文尝试运用传统广告的分析方法，结合Internet和网络营销的特点，并借鉴目前有关网络广告的主流观点，对网络广告的理论和现实发展进行了初步的探讨和研究。 关键词：网络广告，互联网，网络营销 一、当今网络广告的格局 近年来，网络广告市场发展迅猛，进入2006年更是全面爆发，同时也催生了大量新兴的如视频广告、富媒体广告、窄告等广告形式。2006年8月1日，一种全新的广告形式——联告在青岛的公开亮相引起了业界的密切关注。这是一种面向中小企业、基于搜索引擎的网络广告服务，它联合了网易、中华网、Tom、21cn等门户搜索网站推出的结合搜索引擎关键词和Button广告的新型关联性定费网络广告形式。同时该产品也获得了国内13个地区的网络营销公司的支持，将通过他们的渠道商加以推广。 iResearch艾瑞市场咨询研究表明，网络广告市场细分广告类型构成已有显著变化，2006年中国网络广告市场规模将达到46亿元，比2005年增长。其中品牌图形广告由于其广告表现力相对较弱等因素，呈现下降的态势；而新媒体广告和新形式广告的市场比重有所加大，其中富媒体广告市场份额从2004年的上升为2005年的，2006年预计将超过5%。艾瑞分析认为未来三年，随着网络媒体形式的丰富和数量的增多，网络广告市场发展将从单纯量的增长转移到质的提高的新阶段。而面对越来越多的广告形式和投放选择，广告主显然更关心广告的目标投放人群、广告投放成本及广告效果。 iResearch艾瑞咨询研究认为，在网络广告快速发展和竞争激烈的大环境下，“联告”的推出，开创了门户网站合作的新模式，也符合当下精准营销的发展理念，由于其价格低廉和覆盖范围广等特性，将会吸引到一定数量中小企业进行尝试。但是，由于都是基于搜索引擎的营销方式，与搜索巨头百度、谷歌的按点击付费相比较，如何完善联告体系、增加覆盖面、提高广告的精准定向及点击效果将是联告发展过程中必须妥善解决的问题。 二、网络广告的特点 （一）网络广告的互动性 与传统广告媒体相比,互动性是网络广告最显著的优势。首先,网络广告可实现多种交流功能:消费者除了可以自由地查询信息外,还可以通过E - mail 向该公司进一步咨询、订货,从而在单一媒体上实现了整个购买过程,这一点是传统媒体难以做到的。其次,网络广告趣味性强:网络广告的内容完全控制在浏览者手中,他们可以根据自己的兴趣和目标按动屏幕上的按钮,连接并获得所需要的信息,浏览者成了广告的“主宰”,这成为吸引众多消费者的一个主要原因。最后,网络广告提高了目标顾客的选择性:与传统广告不同,网络广告的启动,需要目标群体的主动搜寻和连接,属于“软件广告”。而主动搜寻本公司广告的消费者往往带有更多的目的性,提高了广告的促销作用。 （二）消除了时间、空间的限制 传统的大众媒介,包括报纸、电视等,往往局限于某一特定区域内的传播,要想把国内刊播的广告在国外发布,则涉及到经过政府批准,在当地寻找合适的广告代理人,洽谈并购买当地媒体等一系列复杂的工作。同时,广告刊播时间受购买时段或刊期限制,目标群体容易错过,并且广告信息难以保留,广告主不是不频繁地刊播广告以保证本公司的广告不被消费者遗忘。而网络则是以自由方式扩张的网状媒体,连通全球,只要目标群体的计算机连接到因特网上,公司的广告信息就可以到达,从而避免了当地政府、广告代理商和当地媒体等问题。同时,网上广告信息存储在广告主的服务器中,消费者可在一定时期内的任何时间里随时查询,广告主无须再为广告排期问题大伤脑筋。 与电话、电传之类的个体媒介相比,网络广告的沟通双方无须同时在通道两端固定的时间、空间出现,在时间上更自由。同时,由于个人的通信地址不是与某台计算机连接,而是与一个密码相连的网络使用权,可在任何一台联入因特网的计算机上使用,相当于一个随手携带的邮箱,不受地点的限制。 （三）网络广告具有较高的经济性 传统广告的投入成本非常高,其中广告媒体费用要占到总费用的近80 % ,他们空间有限且价格昂贵,不论购买空间多大,均按宣传的成本和时间计费,空间越大,广告篇幅越大,收费就越高。而网络广告的平均费仅为传统媒体的3 % ,并可以进行全球性传播。因此网络广告在价格上具有极强的竞争力。 （四）网络广告效果的可测评性 运用传统媒体发布广告的营销效果是比较难以测试、评估的,我们无法准确测算有多少人接收到所发布的广告信息,更不可能统计出有多少人受广告的影响而做出购买决策,网络广告则可以通过受众回的E - mail 直接了解到受众的反应,还可以通过设置服务器端的Log 访问记录软件随时获得本网址的访问人数、访问过程、浏览的主要信息等记录,以随时监测广告投放的有效程度,从而及时调整营销策略。 （五）网络广告的目标性、针对性强 传统广告的受众为大众人群,由于缺少目标性,只适合品牌的推广,而网络广告受众则具有高针对性。一份调查表明,网民年龄20～30 岁之间的为75 % ,月收入1000 元以上的占70 % ,学历在大专以上的占85 % ,从这些数据看,网民是一个受过良好教育、极富购买潜力的群体。网络广告的受众基础好,可以根据这部分群体的特点,发布针对性高的广告如IT、通信等,会起到很好的效果。求采纳
谷歌发布tpu研究论文
AlphaGo Zero是谷歌下属公司Deepmind的新版程序。从空白状态学起，在无任何人类输入的条件下，AlphaGo Zero能够迅速自学围棋，并以100:0的战绩击败“前辈”。发展历史编辑2017年10月19日凌晨，在国际学术期刊《自然》（Nature）上发表的一篇研究论文中，谷歌下属公司Deepmind报告新版程序AlphaGo Zero：从空白状态学起，在无任何人类输入的条件下，它能够迅速自学围棋，并以100:0的战绩击败“前辈”。Deepmind的论文一发表，TPU的销量就可能要大增了。其100:0战绩有“造”真嫌疑。[1]
在Google I/O 2016的主题演讲进入尾声时，Google提到了一项他们这段时间在AI和机器学习上取得的成果，一款叫做Tensor Processing Unit（张量处理单元）的处理器，简称TPU。根据TPU团队主要负责人介绍，TPU专为Google机器学习应用TensorFlow打造，能够降低运算精度，在相同时间内处理更复杂、更强大的机器学习模型并将其更快地投入使用。Google数据中心早在一年前就开始使用TPU，其性能把摩尔定律往前推进到7年之后。之前打败李世乭的AlphaGo就是采用了TPU做了运算加速。根据Google所言，TPU只在特定应用中作为辅助使用，公司将继续使用CPU和GPU。并且Google并没有对外销售TPU的打算。因此，TPU虽好，但仅限Google内部，而且即便使用TPU，也是用作辅助CPU和 GPU。谷歌并没有公布TPU是怎么设计的，因此似乎很难对其一探究竟。不过，要知道谷歌的TPU并不是什么黑科技，只不过是正常的一款专用加速芯片。而且，这也不是世界上第一款用来做深度学习的专用芯片。IBM和我国中科院其实都有类似成果。IBM 在2014年研发出脉冲神经网络芯片TrueNorth，走的是“类脑计算”路线。类脑计算的假设是，相似的结构可能会出现相似的功能，所以假如用神经电子元件制造与人脑神经网络相似的电子神经网络，是否可能实现人脑功能呢？这其实有点像人类研究飞行器的过程。我们都知道鸟会飞是因为有翅膀，人没有。所以假如给人也弄一对翅膀，人是不是也能飞？早先人类其实有这么一个探索过程。如今人类要探索大脑，但是大脑何其复杂？IBM的这款芯片就是通过打造类脑的芯片架构，来期望得到大脑同样的功能，就算达不到，能模拟一下也很有意义。大意如此，当然实际上复杂多了。目前这款芯片理念很超前，还处于深入研究阶段，算得上是黑科技。今天要重点讲的其实是中科院的这款“寒武纪”芯片。2016年3月，中国科学院计算技术研究所发布了全球首个能够“深度学习”的“神经网络”处理器芯片，名为“寒武纪”。该课题组负责人之一、中科院计算所陈天石博士透露，这项成果将于今年内正式投入产业化。在不久的未来，反欺诈的刷脸支付、图片搜索等都将更加可靠、易用。下图是“寒武纪”的芯片板卡。 之所以重点讲，是因为Google的TPU芯片并没有公开设计细节，连是谁代工的都没有公开。但是同样作为深度学习的芯片，有理由相信中科院的“寒武纪”与Google的TPU在设计理念上是相同的。在讲这个之前，先简单科普一下人工智能和深度学习。1981年的诺贝尔医学奖，颁发给了David Hubel和Torsten Wiesel，以及Roger Sperry。前两位的主要贡献是，发现了人的视觉系统的信息处理是分级的。如下图所示：从原始信号摄入开始（瞳孔摄入像素），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定眼前物体的形状，比如是椭圆形的），然后进一步抽象（大脑进一步判定该物体是张人脸），最后识别眼前的这个人。而深度学习（Deep Learning），恰恰就是模仿人脑的机制来解释数据。通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征（或属性类别）。例如，在计算机视觉领域，深度学习算法从原始图像去学习得到一个低层次表达，例如边缘检测器、小波滤波器等，然后在这些低层次表达的基础上，通过线性或者非线性组合，来获得一个高层次的表达。此外，不仅图像存在这个规律，声音也是类似的。比如，研究人员从某个声音库中通过算法自动发现了20种基本的声音结构，其余的声音都可以由这20种基本结构来合成！对于深度学习来说，其思想就是堆叠多个层，上一层的输出作为下一层的输入。深度神经网络由一个输入层，数个隐层，以及一个输出层构成。每层有若干个神经元，神经元之间有连接权重。每个神经元模拟人类的神经细胞，而结点之间的连接模拟神经细胞之间的连接。当然了，以上这些原理都不是重点。我们只需要明白深度神经网络模拟了大脑的神经网络，上图的每个圈圈都类似大脑的一个神经元。通过采用专用芯片进行神经元的运算加速，相比于采用CPU这种通用运算器，可以大大提高神经网络的性能。根据“寒武纪”芯片的介绍，它可以一条指令完成多个神经元的并行处理。据此推断，Google的TPU很有可能也是这么设计的，也就是说，支持一条指令完成神经元的多次计算。“寒武纪”专用处理器还有配套的指令集，叫Cambricon。我们知道，指令集乃是一个处理器架构的核心。知道了一款处理器实现了哪些指令，其实也就知道了这款处理器适合做什么，也大概知道了这款处理器的硬件设计。Cambricon指令集的特点是单指令可以做完一次向量或矩阵运算，因此假如我们知道了深度学习的具体算法，那么其实也就知道了每个神经元可以规约为何种向量或矩阵运算，其实也就推断出了Cambricon的指令集。以此类推，如果我们知道了Google的深度学习算法，假设也是每条指令实现多个神经元相关的向量或矩阵运算，那么其实也能推断出TPU的指令集。这种假设应该是很有道理的，毕竟把一个神经元的计算打包成一条指令，是非常科学合理的专用加速器设计方案。可以看到，整个系统连接了两块图像传感器，传感器采集到的图像通过Camera Serial Interfaces（CSI）接口连接到Video pipeline处理单元，进行Bayer重建、白平衡、降噪、压缩等等图像处理。而ShiDianNao则在该系统中进行深度学习的模式识别，它内部实现了一个深度神经网络，经训练之后具有类似人类大脑一样的识别能力，可以从图像中识别出有一只猫，然后将识别出“猫”的信息通过GPIO/I2C接口输出给主机。整个系统用一款微处理器做控制，协调各个部件的运行。整个系统的数据存储，使用了256KB的SRAM，为了节省功耗，并提高性能，并没有使用DRAM。下图给出了ShiDianNao处理器的深度神经网络的架构。根据文献介绍，NBin是输入神经元的缓存，NBout是输出神经元的缓存，SB是突触的缓存。核心部件是NFU（neural functional unit）单元，它负责实现一个神经元的功能。ALU是数值运算单元，IB（decoder forinstructions）是指令译码器。之前讲过，深度神经网络加速芯片的最大特点就是单指令可以完成多个神经元的计算。因此神经元计算单元的实现，就是这款加速芯片的核心。根据文献介绍，每个NFU又是一个阵列，包含一堆PE单元。每个NFU单元实现了16bit x 16bit的定点整数乘法，相比于浮点乘法，这会损失一部分运算精度，但是这种损失可以忽略不计。由此，我们就自上而下的看完了整个ShiDianNao的架构设计。由于Google并没有公布TPU的设计，中科院和寒武纪公司亦没有公开商用的寒武纪芯片的具体架构，因此我们只能大概根据中科院前些年与法国和瑞士的合作者在学术界公开发表的ShiDianNao架构进行推断（我们假设寒武纪商用芯片和前些年的学术工作ShiDianNao在架构上有一脉相承之处，毕竟中科院计算所陈天石团队的成员都是主要架构师或论文的第一作者）。根据ShiDianNao架构的论文描述，结合之前的论述，我们可以大致得出以下猜测：（1）Google的TPU很有可能也是单指令完成多个神经元的计算。（2）知道了Google的机器学习算法，就可以推断出TPU支持的指令集。（3）根据Google对TPU的描述“能够降低运算精度”，猜测TPU内部可能也是采用更低位宽的定点或浮点乘法，虽然具体位宽未知。（4）乘累加单元搭建的向量或矩阵指令仍然是基础运算的核心。（5）Google强调TPU有领先7年的性能功耗比（十倍以上的提升），据此猜测，TPU可能也没有使用DRAM做存储，可能仍然使用SRAM来存储数据。但从性能功耗比提升量级上看，还远未达到专用处理器的提升上限，因此很可能本质上采用的是数据位宽更低的类GPU架构，可能还是具有较强的通用性。
前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
——综述篇——
第1章： 人工智能行业综述及数据来源说明
人工智能行业界定
人工智能的界定
人工智能相似概念辨析
《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属
人工智能行业分类
人工智能行业监管规范体系
人工智能专业术语说明
人工智能行业监管体系介绍
1、 中国人工智能行业主管部门
2、 中国人工智能行业自律组织
人工智能行业标准体系建设现状（国家/地方/行业/团体/企业标准）
1、 中国人工智能标准体系建设
2、 中国人工智能现行标准汇总
3、 中国人工智能即将实施标准
4、 中国人工智能重点标准解读
本报告研究范围界定说明
本报告数据来源及统计标准说明
本报告权威数据来源
本报告研究方法及统计标准说明
——现状篇——
第2章： 全球人工智能行业市场发展现状及趋势
全球人工智能行业发展现状分析
全球人工智能发展所处阶段
全球人工智能行业发展概况
全球人工智能企业增长情况
全球人工智能行业布局分析
1、 企业布局情况
2、 AI领域高层次人才分布情况
全球人工智能行业竞争分析
1、 区域竞争情况
2、 企业竞争
全球人工智能行业投资现状分析
全球人工智能整体投资规模分析
全球人工智能融资轮次情况分析
全球人工智能企业融资情况分析
欧洲人工智能行业发展现状分析
欧洲人工智能市场发展现状
欧洲人工智能市场投资现状
欧洲人工智能市场应用领域
欧盟人脑工程项目（HBP）
1、 项目概况
2、 项目内容
3、 经验和启示
美国人工智能行业发展现状分析
美国人工智能市场发展现状
美国人工智能市场投资现状
美国人工智能企业数量分析
美国人工智能市场应用领域
美国大脑研究计划（BRAIN）
日本人工智能行业发展现状分析
日本人工智能市场发展现状
日本人工智能市场投资现状
日本人工智能市场企业数量分析
日本人工智能市场应用领域
日本大脑研究计划（MINDS）
全球人工智能行业发展趋势分析
全球人工智能行业整体发展趋势
全球人工智能行业技术发展趋势
第3章： 中国人工智能行业市场发展现状分析
中国人工智能行业所处发展阶段分析
中国人工智能行业发展现状分析
中国人工智能行业市场规模
中国人工智能企业层次和技术分析
人工智能热点细分领域分析
人工智能行业人才培养体系分析
1、 人工智能人才供需情况
2、 人工智能人才培养情况
中国人工智能行业生态格局分析
人工智能行业生态格局基本架构
人工智能行业基础资源支持层
1、 运算平台
2、 数据工厂
人工智能行业技术实现路径层
人工智能行业应用实现路径层
人工智能行业未来生态格局展望
1、 基础资源支持层实现路径
2、 AI技术层的实现路径
第4章： 中国人工智能行业市场竞争状况及融资并购分析
中国人工智能行业市场竞争布局状况
中国人工智能行业竞争者入场进程
中国人工智能行业竞争者省市分布热力图
中国人工智能行业竞争者战略布局状况
中国人工智能行业市场竞争格局分析
中国人工智能行业企业竞争集群分布
中国人工智能行业企业竞争格局分析
中国人工智能行业市场集中度分析
中国人工智能行业波特五力模型分析
中国人工智能行业供应商的议价能力
中国人工智能行业消费者的议价能力
中国人工智能行业新进入者威胁
中国人工智能行业替代品威胁
中国人工智能行业现有企业竞争
中国人工智能行业竞争状态总结
第5章： 中国人工智能行业投资现状及趋势分析
中国人工智能投融资规模分析
中国人工智能投融资规模
中国人工智能投融资轮次分布
中国人工智能投资企业分析
人工智能领先企业投资情况
人工智能行业独角兽企业
中国人工智能细分领域现状
人工智能细分领域投资结构
计算机视觉领域投资分析
语音识别领域投资分析
自然语言处理领域投资分析
机器学习领域投资分析
中国人工智能投资区域分布
中国人工智能行业投资趋势分析
第6章： 中国人工智能产业链全景梳理及配套产业发展分析
中国人工智能产业结构属性（产业链）分析
中国人工智能产业链结构梳理
中国人工智能产业链生态图谱
人工智能基础层分析
人工智能基础层功能分析
AI芯片市场分析
1、 AI芯片定义及分类
2、 AI芯片发展阶段
3、 AI芯片市场规模
4、 AI芯片竞争格局
云计算市场分析
1、 云计算行业发展历程
2、 云计算行业市场规模
3、 云计算行业竞争格局
中国人工智能技术层分析
人工智能技术层功能分析
人工智能技术层代表企业
中国人工智能应用层分析
第7章： 中国人工智能行业细分市场发展状况
中国人工智能行业细分市场结构
中国人工智能市场分析：机器学习
机器学习市场概述
机器学习市场发展现状
机器学习发展趋势前景
中国人工智能市场分析：机器视觉
机器视觉市场概述
机器视觉市场发展现状
机器视觉发展趋势前景
中国人工智能市场分析：语音识别
语音识别市场概述
语音识别市场发展现状
语音识别发展趋势前景
中国人工智能市场分析：自然语言处理
自然语言处理市场概述
自然语言处理市场发展现状
自然语言处理发展趋势前景
中国人工智能行业细分市场战略地位分析
第8章： 中国人工智能行业细分应用市场需求状况
中国人工智能行业下游应用场景/行业领域分布
中国人工智能应用场景分布（有什么用？能解决哪些问题？）
1、 应用场景一
2、 应用场景二
3、 应用场景三
中国人工智能应用行业领域分布及应用概况（主要应用于哪些行业？）
1、 人工智能应用行业领域分布
2、 人工智能各应用领域市场渗透概况
中国智慧安防领域人工智能需求潜力分析
中国智慧安防发展状况
1、 智慧安防发展现状
2、 智慧安防趋势前景
中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型
中国智慧安防领域人工智能需求现状分析
中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景
中国智慧金融领域人工智能需求潜力分析
中国智慧金融发展状况
1、 智慧金融发展现状
2、 智慧金融趋势前景
中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型
中国智慧金融领域人工智能需求现状分析
中国智慧金融领域人工智能需求趋势前景
中国智慧医疗领域人工智能需求潜力分析
中国智慧医疗发展状况
1、 智慧医疗发展现状
2、 智慧医疗趋势前景
中国智慧医疗领域人工智能需求特征及产品类型
中国智慧医疗领域人工智能需求现状分析
中国智慧医疗领域人工智能需求趋势前景
中国智能机器人领域人工智能需求潜力分析
中国智能机器人发展状况
1、 智能机器人发展现状
2、 智能机器人趋势前景
中国智能机器人领域人工智能需求特征及产品类型
中国智能机器人领域人工智能需求现状分析
中国智能机器人领域人工智能需求趋势前景
中国智能家居领域人工智能需求潜力分析
中国智能家居发展状况
1、 智能家居发展现状
2、 智能家居趋势前景
中国智能家居领域人工智能需求特征及产品类型
中国智能家居领域人工智能需求现状分析
中国智能家居领域人工智能需求趋势前景
中国人工智能行业细分应用市场战略地位分析
第9章： 全球及中国人工智能行业代表性企业布局案例研究
全球及中国人工智能代表性企业布局梳理及对比
全球人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）
Google（谷歌）
1、 人工智能发展战略
2、 企业运营状况
3、 企业人工智能业务布局状况
4、 企业人工智能业务销售网络布局
5、 企业人工智能业务市场地位及在华布局
Microsoft（微软）
1、 人工智能发展战略
2、 企业运营状况
3、 企业人工智能业务布局状况
4、 企业人工智能业务销售网络布局
5、 企业人工智能业务市场地位及在华布局
中国人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）
百度
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
华为
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
阿里巴巴
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
科大讯飞
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
寒武纪
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
格灵深瞳
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
旷视科技
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
优必选
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
思必驰
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
博联智能
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
——展望篇——
第10章： 中国人工智能行业发展环境洞察
中国人工智能行业经济（Economy）环境分析
中国宏观经济发展现状
中国宏观经济发展展望
中国人工智能行业发展与宏观经济相关性分析
中国人工智能行业社会（Society）环境分析
中国人工智能行业社会环境分析
社会环境对人工智能行业发展的影响总结
中国人工智能行业政策（Policy）环境分析
国家层面人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）
1、 国家层面人工智能行业政策汇总及解读
2、 国家层面人工智能行业规划汇总及解读
重点省/市人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）
1、 重点省/市人工智能行业政策规划汇总
2、 重点省/市人工智能行业发展目标解读
国家重点规划/政策对人工智能行业发展的影响
政策环境对人工智能行业发展的影响总结
人工智能行业技术环境分析
人工智能技术发展现状
1、 人工智能重点技术发展状态
2、 人工智能重大技术成果
人工智能相关专利情况分析
技术环境对行业发展的影响分析
中国人工智能行业SWOT分析（优势/劣势/机会/威胁）
第11章： 中国人工智能行业市场前景预测及发展趋势预判
中国人工智能行业发展潜力评估
中国人工智能行业未来关键增长点分析
中国人工智能行业发展前景预测（未来5年数据预测）
中国人工智能行业发展趋势预判（疫情影响等）
第12章： 中国人工智能行业投资战略规划策略及建议
中国人工智能行业进入与退出壁垒
人工智能行业进入壁垒分析
人工智能行业退出壁垒分析
中国人工智能行业投资风险预警
中国人工智能行业投资机会分析
人工智能行业产业链薄弱环节投资机会
人工智能行业细分领域投资机会
人工智能行业区域市场投资机会
人工智能产业空白点投资机会
中国人工智能行业投资价值评估
中国人工智能行业投资策略与建议
中国人工智能行业可持续发展建议
图表目录
图表1：人工智能的界定
图表2：人工智能相关概念辨析
图表3：《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属
图表4：人工智能的分类
图表5：人工智能专业术语说明
图表6：中国人工智能行业监管体系
图表7：中国人工智能行业主管部门
图表8：中国人工智能行业自律组织
图表9：中国人工智能标准体系建设
图表10：中国人工智能现行标准汇总
图表11：中国人工智能即将实施标准
图表12：中国人工智能重点标准解读
图表13：本报告研究范围界定
图表14：本报告权威数据资料来源汇总
图表15：本报告的主要研究方法及统计标准说明
图表16：人工智能行业发展历程
图表17：2019-2021年全球人工智能市场规模（单位：亿美元）
图表18：2019-2021年全球人工智能独角兽数量情况（单位：家）
图表19：全球科技巨头人工智能布局情况
图表20：截至2022年全球人工智能领域高层次学者数量前十国家（单位：人次）
图表21：2019-2021年全球人工智能独角兽企业数量前三国家（单位：家）
图表22：2030年全球各地区人工智能产值占GDP比重预测分析（单位：%）
图表23：2022年全球人工智能企业TOP20（单位：家）
图表24：全球人工智能细分领域企业竞争格局分析
图表25：2013-2022年全球人工智能投融资情况（单位：亿元，起）
图表26：2022年全球人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）
图表27：2022年全球人工智能企业融资事件汇总
图表28：截止到2022年11月欧洲人工智能重点政策汇总
图表29：2014-2022年欧洲人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）
图表30：截至2022年11月欧洲人工智能部分投融资情况
图表31：人脑计划阶段分析
图表32：人脑计划搭建的6个信息平台介绍
图表33：欧盟人脑计划启示
图表34：截止2022年11月美国人工智能重点政策汇总
图表35：2014-2022年美国人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）
图表36：截至2022年11月美国人工智能部分投融资情况
图表37：2022年全球人工智能企业数量分布情况（单位：%）
图表38：美国最成功的10个人工智能应用案例
图表39：2014-2025年美国大脑研究计划投资预算（单位：百万美元）
图表40：日本人工智能工程表内容
图表41：截至2022年日本人工智能部分投融资情况
图表42：日本十大AI初创公司
图表43：日本人工智能应用情况
图表44：日本Brain/MINDS计划研究机构与内容
图表45：全球人工智能行业整体发展趋势
图表46：全球人工智能行业技术发展趋势
图表47：中国人工智能发展阶段
图表48：2018-2022年中国人工智能产业规模情况（单位：亿元）
图表49：2022年中国人工智能企业层次分布（单位：%）
图表50：2022年中国人工智能企业核心技术分布（单位：%）
图表51：2011-2022年十大A1热点
图表52：人工智能各技术方向岗位人才供需比
图表53：人工智能各职能岗位人才供需比
图表54：全国首批建设“人工智能”（080717T）本科新专业高校名单
图表55：2018-2022年中国新增开设“人工智能”本科专业学校数量（单位：所）
图表56：中国龙头企业与高校合作或共建人工智能学院汇总
图表57：人工智能产业生态格局的三层基本架构
图表58：人工智能技术层的运行机制
图表59：人工智能应用实现路径层案例分析
图表60：中国人工智能行业竞争者入场进程
图表61：中国人工智能行业竞争者区域分布热力图
图表62：中国人工智能行业竞争者发展战略布局状况
图表63：中国人工智能行业企业战略集群状况
图表64：中国人工智能行业企业竞争格局分析
图表65：中国人工智能行业国产替代布局状况
图表66：中国人工智能行业市场集中度分析
图表67：中国人工智能行业供应商的议价能力
图表68：中国人工智能行业消费者的议价能力
图表69：中国人工智能行业新进入者威胁
图表70：中国人工智能行业替代品威胁
图表71：中国人工智能行业现有企业竞争
图表72：中国人工智能行业竞争状态总结
图表73：2013-2022年中国人工智能行业投融资情况（单位：亿元，起）
图表74：2022年中国人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）
图表75：人工智能领先企业投资情况
图表76：2022年中国人工智能行业独角兽排行榜（单位：亿元）
图表77：中国人工智能行业主要投资细分领域情况
图表78：2016-2022年中国计算机视觉领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表79：截至2022年11月中国计算机视觉领域部分投融资情况
图表80：2016-2022年中国语音识别领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表81：截至2022年11月中国语音识别领域部分投融资情况
图表82：2016-2022年中国自然语言处理领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表83：截至2022年11月中国自然语言处理领域部分投融资情况
图表84：2016-2022年中国机器学习领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表85：截至2022年11月中国机器学习领域部分投融资情况
图表86：2022年中国人工智能行业投融资事件数量地区分布情况（单位：%）
图表87：中国人工智能产业链结构
图表88：中国人工智能产业链生态图谱
图表89：人工智能芯片分类
图表90：我国人工智能芯片行业所处周期
图表91：2018-2023年中国人工智能芯片行业规模（亿元）
图表92：全球人工智能芯片厂商竞争层次情况
图表93：全球主要AI芯片类型及企业
图表94：2022年中国人工智能芯片企业TOP10
图表95：中国云计算发展阶段
图表96：2016-2022年中国云计算市场规模增长情况（单位：亿元，%）
图表97：中国云计算市场竞争梯队
图表98：2022年中国云计算企业百强名单
图表99：人工智能行业技术层概况
图表100：中国人工智能行业产业链技术层代表性企业
图表101：中国人工智能行业细分市场结构
图表102：中国机器学习市场发展现状
图表103：中国机器学习发展趋势前景
图表104：中国机器视觉市场发展现状
图表105：中国机器视觉发展趋势前景
图表106：中国语音识别市场发展现状
图表107：中国语音识别发展趋势前景
图表108：中国自然语言处理市场发展现状
图表109：中国自然语言处理发展趋势前景
图表110：中国人工智能行业细分市场战略地位分析
图表111：中国人工智能应用场景分布
图表112：中国人工智能应用行业领域分布及应用概况
图表113：中国智慧安防发展现状
图表114：中国智慧安防趋势前景
图表115：中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型
图表116：中国智慧安防领域人工智能需求现状分析
图表117：中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景
图表118：中国智慧金融发展现状
图表119：中国智慧金融趋势前景
图表120：中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型
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高考成绩研究生论文被曝光
毕业论文抄袭最直接的后果是毕业论文被退回重新撰写，推迟毕业，不能及时拿到学位证书。毕业论文抄袭严重的还会导致学位被撤销，甚至对论文指导教师都会有一定的影响。抄袭极为严重的还会由于.侵犯著作权而被判刑。所以毕业生在撰写毕业论文时一定要特别主义论文降重，规避任何重复或者抄袭的学术不端行为的出现。
论文造假的人都是出于虚荣的心理吧，所以才会享受论文给自己带来的成就感，而没有丝毫的歉意。
21世纪最值钱的是什么？想必每一个人心中都有不同的答案，但是一定会有人认为是人才，确实人才是社会发展不竭动力，所以我们才不断加大对高校的投资，当然一些父母也是非常支持教育投资，含辛茹苦供自己的孩子长大成才。
而高考是进入大学最重要的一种方式，全国每年大约有几百万人参加高考，12年的努力通过高考试卷最终展现出来。而这场极具选拔力的考试也备受人们期待。但是我们必须清楚，高考确实非常公平，但是也确实存在舞弊的现象，一些娱乐圈的艺人就曾经自曝自己通过一些不合法的手段上大学，甚至一些高校的校长被指出论文造假。
南开大学是我们国家的重点大学，曾经和清华，北大，复旦并称为4大名校，但是之后被华东5校赶超，即便如此，南开大学依然是一些人心目中的理想学校，但是这个学校的校长曹雪涛，被人指出他的论文有造假的嫌疑。
这些人梳理了曹雪涛的人生履历，16岁的曹雪涛进入第二军医大学，获得了医学学士和博士学位。而之后更是凭借着一篇论文赢得业界的好评，在2015年的时候成为北京协和医学院校长，北京协和医学院的医学专业，在全国可以说都是非常领先的。
到了2017年他成为美国医科院院士。在2018年曹雪涛成为南开大学校长，可以说人生非常精彩。关于论文造假的言论，曹雪涛曾经在媒体上坦言，甚至还为此进行报告，现场有6000多名观众进行观看，而之后工程院也对曹雪涛院士的相关论文展开调查，至于论文造假的人是出于什么心理？
首先一定是有虚荣的心理，自己苦心孤诣几十年钻研一个学科，如果没有一些成绩，自然是不被人们所重视的，但是当被人们所了解他在自己的领域硕果累累，自然会让自己感到非常骄傲。尤其是一些科研项目，也许是好几个团队进行竞争。如果你率先完成，想必会得到褒奖，在进行下一个项目的时候会得到特殊福利。
再者就是为了自己的仕途和学位着想。现在我们的大学本科一般是四年制或者五年制。他们毕业之后一般会被授予学士学位，如果考研成功，进入更高学府进行学习，毕业之后会获得硕士学位，而之后依然有一些人不满足现在的学位，选择继续进修就是攻读博士。
可是博士属于考进去非常容易，但是毕业非常难，毕业必须要满足非常重要的几个条件，其中就有论文，如果你的论文在一些极具权威的杂志进行发表，你会更加容易毕业，曹雪涛就是凭借着一篇非常出色的论文顺利毕业。
博士生就必须知道知网吗？实话实说，翟天临事件发生前，甚至是发生初期，我既不知道知网，也不知道翟天临。直到被翟天临学术造假霸屏数日之后才搜索了翟天临，然后模模糊糊记起前几年看过一部古装肥皂剧中似乎有这么一个演员。知网是今天才在迷茫有时的回答中第一次听说有这么一个网站。但是今后仍然不会使用，因为我已经和SSCI和万方磨合得挺好了，没必要为一个在学术圈内毫无口碑的小网站改变我的工作方式。当然现在知网雇佣的水军可以抓住我这个回答，继续赚取那半碗冷馊粥了。知网雇佣的水军明天那半碗冷馊粥也有着落了。
谷歌论文库
Google Scholar能够帮助用户查找包括期刊论文、学位论文、书籍、预印本、文摘和技术报告在内的学术文献。它不提供任何广告链接，普通Google出现的赞助商链接都不会出现。补充了专业数据库(例如 PubMed)学科面太窄的缺点，而且可以让科学家及其研究结果通过网络学术搜索引擎而公开化，使科学家的工作业绩变得更加透明，从而以防止学术造假、评审不公等弊病。
谷歌学术是一个可以免费搜索外文学术文章的搜索引擎，包括了世界上绝大部分出版的学术期刊，谷歌学术可了解有关某一领域的学术文献；了解某一作者的著述，并提供书目信息（引用时必需的图书出版信息或期刊论文的刊名、刊期信息）。部分文献可直接下载。
Elsevier（sciencedirect）是荷兰一家全球著名的学术期刊出版商，每年出版大量的学术图书和期刊，大部分期刊被SCI、SSCI、EI收录，是世界上公认的高品位学术期刊。
Web of Science是获取全球学术信息的重要数据库，它收录了全球13000多种权威的、高影响力的学术期刊，内容涵盖自然科学、工程技术、生物医学、社会科学、艺术与人文等领域。Web of Science 包括著名的三大引文索引数据库(SCI、SSCI、A&HCI)。
Wiley Online Library为全学科期刊全文数据库，出版物涵盖学科范围广泛——包括化学、物理学、工程学、农学、兽医学、食品科学、医学、护理学、口腔医学、生命科学、心理学、商业、经济学、社会科学、艺术、人类学等多个学科大约1600多种期刊，以及很多其它重要的跨学科领域的期刊。
SpringerLink是全球最大的在线科学、技术和医学(STM)领域学术资源平台。Springer 的电子图书数据库包括各种的Springer图书产品，如专著、教科书、手册、地图集、参考工具书、丛书等。具体学科涉及：数学、物理与天文学、化学、生命科学、医学、工程学、计算机科学、环境科学、地球科学、经济学、法律。
ProQuest商业信息、学术研究、应用科技数据库涉及商业管理、社会与人文科学、科学与技术、金融与税务、医药学等广泛领域。提供期刊、报纸、参考书、参考文献、书目、索引、地图集、绝版书籍、记录档案、博士论文和学者论文集等各种类型的信息服务，其中ProQuest Dissertations & Theses Global（PQDT Global）是目前世界上规模最大、使用最广泛的博硕士论文数据库。
PubMed 是一个免费的搜寻引擎，提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要的数据库。它的数据库来源为MEDLINE。其核心主题为医学，但亦包括其他与医学相关的领域，像是护理学或者其他健康学科。提供指向全文提供者（付费或免费）的链接。
EI在全球的学术界、工程界、信息界中享有盛誉，是科技界共同认可的重要检索工具。涉及领域：机械工程、机电工程、船舶工程、制造技术、矿业、冶金、材料工程、金属材料、有色金属、陶瓷、塑料及聚合物工程等。
IEEE（Institute of Electrical & ElectronicsEngineers）是电气电子工程师协会IEEE和国际工程技术协会IET的全文库。IEEE致力于电气、电子、计算机工程和与科学有关的领域的开发和研究，在太空、计算机、电信、生物医学、电力及消费性电子产品等领域已制定了1300多个行业标准，现已发展成为具有较大影响力的国际学术组织。
百度学术于2014年6月上线，是百度旗下的免费学术资源搜索平台，提供海量中英文文献学术资源，涵盖各类学术期刊、学位、会议论文，部分文献可直接下载。
sci-hub专门免费下载外文文献，但网站经常换域名，有时不稳定，新域名也有卡顿打不开现象，而且没有收录新文献，目前2022年文献基本下不到。
学术文献下载器（)，把海量中外文献数据库资源整合一起，涵盖上面提到的文献数据库，文献资源庞大涉及全科，包括谷歌学术和sci-hub下载不了的文献。适合学校资源不够的高校生或者是单位没有数据库资源的科研人员查阅下载文献资料。
论文查询网站很多，google scholar的优点可能是因为她是google，是外网的可以查找到更多的文献。
对于一个学生来说，论文查询网站是很重要的。在我们的课余时间学习，除了书本阅读，更重要的就是阅读相关的文献了。文献可以看到很多前沿研究的知识，是最新的，而且也是有很多其他人的研究成果统合在上面，可以很快地了解到某一个领域的内容，也可以学习到其他人的研究方法。所以文献是一个了解理论，了解他人研究的一个很好的办法。
而到了研究生阶段之后，更需要阅读大量的文献。而这个时候更多是需要阅读英文文献，因为英文文献可以看到国外很多优质的研究，也可以看到其他人的研究方法。这些都可以帮助我们看到这个领域的前沿。另外也可以将国外的研究搬过来我们国内进行实施，看看这个研究结果在我国的文化环境和社会环境下是否使用。而谷歌学术是我们可以搜索到国内文献的地方。
国内的文献查询网站主要是中国知网，可以在上面查询到国内的期刊。它的查询方式其实很方便，有很多方便的规则，但是就是收录国外的文献太少了。谷歌学术就是弥补了这一个缺失，可以在上面搜索到很多英文的文献。另外还可以在上面看到期刊的影响因子，就知道这篇文章的专业程度。而且下面还可以链接到这个文献的参考文献，给我们看到更多拓展的资料。最后，就是它可以看到收录的渠道和下载的地方。如果它收录的网站是可以免费下载的，它也会标注出来，这样就可以整合这个文章的渠道。
综上，谷歌学术最大的优点就是可以看到很多外文文献。
优点就是外网的可以查找到更多的数据对比。因为到了研究生阶段之后，更需要阅读大量英文献数据，因为英文数据可以看到国外很多优质的研究，也可以看到其他人的研究方法，这也是谷歌学术弥补了中国网这块缺失的主要优势。