哈佛大学研究生论文有哪些

本文介绍了一个简单的对比学习框架SimCSE，它极大地促进了最先进的句子嵌入。首先描述了一种无监督的方法，它接受一个输入句子，然后在对比目标中预测自己，并只有标准的dropout用作噪声。

这个简单的方法令人惊讶。发现，dropout充当了最小的数据扩充，移除它会导致数据表示不好。然后，我们提出了一种有监督的方法，它将自然语言推理数据集中的注释对纳入我们的对比学习框架中，使用“蕴涵”对作为正例，使用“矛盾”对作为硬负例。

在标准语义文本相似性（STS）任务中评估SimCSE，以及使用BERT-base的无监督和监督模型分别实现了和的斯皮尔曼相关性，与之前的最佳结果相比，分别提高了和。我们也展示了两者从理论和经验上来看，对比学习目标将预先训练好的嵌入的各向异性空间规整得更加均匀，并且在有监督信号的情况下更好地对齐正对。

学习通用句子嵌入是自然语言处理中的一个基本问题，在文献中得到了广泛的研究。在这项工作中，我们提出了最先进的句子嵌入方法，并证明了对比目标在以下情况下是非常有效的：再加上预先训练过的语言模型，如BERT或RoBERTa 。我们介绍了 SimCSE，一种简单的对比语言句子嵌入框架，可以从未标记或标记的数据中生成更好的句子嵌入。

○ 1、无监督SimCSE：

○ 2、有监督SimCSE：

我们对七项标准语义文本相似性（STS）任务和七项转移任务中对SimCSE进行了综合评估。在STS任务中，我们的无监督模型和监督模型分别达到和的平均斯皮尔曼相关，与之前的最佳结果相比，分别提高了和。在转移任务上也取得了有竞争力的表现。

最后，我们在文献和研究中发现了一个不连贯的评估问题整合不同设置的结果，以便将来评估句子嵌入。

其中xi 和x+i是语义相关的。我们遵循对比框架，采用一个具有批量负例的叉熵目标：让 hi 和 hi+ 表示 xi 和 xi + 的表示，即训练目标。对于（xi，xi+）和小批量的N对是：

where xi and x+i are semantically related. We follow the contrastive framework in Chen et al. (2020) and take a cross-entropy objective with in-batch negatives (Chen et al., 2017;Henderson et al., 2017): let hi and h + i denote the representations of xi and x + i, the training objective for (xi, x+i) with a mini-batch of N pairs is:

其中 τ是一个温度超参数sim（h1，h2）是余弦相似性

在这项工作中，我们使用预训练的语言模型，如BERT或RoBERTa：h=fθ(x)，然后微调所有参数使用对比学习目标（等式1）。

对比学习中的一个关键问题是如何构建 (xi, xi+)对。在视觉表现中，一个有效的解决方案是对同一幅图像进行两次随机变换（例如，裁剪、翻转、变形和旋转）如xi 和 xi+。最近，在语言表达中也采用了类似的方法，方法是应用增广技术，如单词删除、重新排序和替换。然而，由于NLP的离散性，NLP中的数据扩充本质上是困难的。我们将在§3中看到。简单地在中间表示上使用标准Dropout比这些离散操作符表现得更好。

在NLP中，类似的对比学习目标在不同的背景下进行了探索。在这些情况下, (xi, xi+)收集自有监督的数据集，如问题-段落对。由于xi和xi+的明显性质,这些方法总是使用双编码器框架，例如，对于xi和xi+使用两个独立的编码器fθ1和fθ2。

对于句子嵌入，Logeswaran和Lee（2018）也使用了对比学习和双编码器方法，将当前句子和下一个句子组成为(xi,xi+)。

最近，Wang和Isola（2020）确定了与对比学习的对齐性alignment和一致性uniformity——并建议使用它们来衡量表达的质量。给出了一个正例对分布ppos，alignment计算成对实例的嵌入之间的预期距离（假设表示已经规范化）：

另一方面，一致性uniformity衡量的是嵌入物均匀分布效果：

其中pdata表示数据分布。这两个指标与对比学习的目标非常一致：正例之间应该保持紧密，而随机实例的嵌入应该分散在超球体上。在接下来的部分中，我们还将使用这两个指标来证明我们的方法的内部工作原理。

使用 xi+=xi。关键的成分是让这个通过使用独立取样的dropout masks 对 xi 和 xi+进行相同的正例对操作。

其中z是dropout的随机掩码。我们只是将相同的输入进行编码器两次，并获得两个具有不同dropout masksz、z0的嵌入， SimCSE的训练目标是：

我们将其视为数据扩充的一种最小形式：正例对的句子完全相同它们的嵌入只在Dropout mask上有所不同。我们将这种方法与STS-B开发集上的其他训练目标进行比较。

表1将我们的数据增强技术方法与普通方法进行了比较：如crop、word删除和替换，可以看作是 h = fθ(g(x),z)，而g是x上的（随机）离散算子。注意到，即使删除一个单词会影响性能，但没有任何影响到增强效果优于dropout噪声。

我们还将self-prediction训练目标与使用的next-sentence目标进行了比较，选择其中一个或者两个独立的编码器。如表2所示，发现SimCSE比next-sentence目标的表现要好得多，并且使用一个编码器而不是两个编码器在我们的方法中有显著差异。

为了进一步了解dropout noise在无监督SimCSE中的作用，我们在表3中尝试了不同的 dropout rates，并观察到所有变体都低于Transformers的默认dropout概率p=。

我们发现两个极端情况特别有趣：

在测试过程中，我们每10步对这些模型进行一次检查训练并可视化对齐alignment和一致性uniformity度量在Figure 2中，还有一个简单的数据扩充模型“删除一个单词”。如图所示，从预先训练好的检查点开始，所有模型都大大提高了一致性uniformity。

然而，这两种特殊变体的排列也会退化由于使用了dropout噪声，我们的无监督SimCSE保持了稳定的对齐alignment。它还表明，从预训练的检查点开始是至关重要的，因为它提供了良好的初始对齐alignment。最后，“删除一个单词”改善了对齐，但在一致性度量上获得了较小的增益，最终表现不如无监督SimCSE。

我们已经证明，添加dropout 噪声能够保持正例对的良好对齐(x,x+)~Ppos。

在本节中，将研究是否可以利用有监督的数据集来提供更好的训练信号，以改进方法的一致性。

之前的研究表明，有监督的自然语言推理（NLI）数据集通过预测两个句子之间的关系是包含关系、中性关系还是矛盾关系，有效地学习句子嵌入。在我们的对比学习框架中，直接从监督数据集中提取（xi，xi+）对，并使用它们优化等式1。

我们首先探索哪些监督数据集特别适合于构造正例对（xi，xi+）。我们用大量数据集和句子对样例进行了实验，包括：

最后，我们进一步利用NLI数据集，将其矛盾对作为负例对。

在NLI数据集中，给定一个前提，注释者需要手动编写一个绝对正确（蕴涵）、一个可能正确（中立）和一个绝对错误（矛盾）的句子。因此，对于每个前提及其蕴涵假设，都有一个伴随的矛盾假设（示例见图1）。

形式上我们扩展（xi，xi+）为（xi，xi+，xi-），其中xi是前提，xi+ 和 xi−是蕴涵假设和矛盾假设。然后，通过（N是最小批量）定义训练目标Li。

如表4所示，添加负例对可以进一步提高性能（→ ）这是最终有监督SimCSE。也试过了添加ANLI数据集或将其与无监督SimCSE方法相结合，但没有发现有意义的改进。我们也在有监督的SimCSE中考虑了双编码器框架，它损害了性能（→ )。

最近的研究发现了一个各向异性问题语言表达，即学习到的嵌入占据了向量空间中的窄锥限制了他们的表达能力。

证明语言模型经过了捆绑训练输入/输出嵌入导致单词各向异性嵌入，在预先训练的上下文表示中进一步观察到了这一点。证明奇异值语言模型中单词嵌入矩阵的构造急剧衰减：除了少数占主导地位的奇异值，所有其他值都接近于零。

（1）缓解问题的一个简单方法是后处理，要么消除主要主成分，要么将嵌入映射到各向同性分布。

（2）另一个常见的解决方案是在训练期间增加正则化。在这项工作中，我们从理论和经验上证明，对比目标也可以缓解各向异性问题。

各向异性问题自然与均匀性有关，两者都强调了嵌入应均匀分布在空间中。直观地说，随着目标的推进，优化对比学习目标可以提高一致性（或缓解各向异性问题）把负例分开。在这里，我们采用单一光谱的观点，这是一种常见的做法。在这里，我们从单数光谱的角度来分析单词嵌入，以及表明对比目标可以“压平”目标句子嵌入的奇异值分布并使表示更加各向同性。

继Wang和Isola，对比学习目标（等式1）的渐近性可以用以下等式表示：负例的数量接近无穷大（假设 f(x) 被归一化）：

与后处理方法相比。其目的仅在于鼓励各向同性表征，对比学习还优化了通过方程式6中的第一个term，这是SimCSE成功的关键。第7节给出了定量分析。

我们在7个语义文本上进行了实验相似性（STS）任务。请注意，所有的STS实验都是完全无监督的，没有使用STS训练集。

即使对于有监督的SimCSE，也只是说，在之前的工作之后，需要额外的标记数据集进行训练。还评估了7项迁移学习任务，并在附录E中提供了详细结果。我们与Reimers和Gurevych（2019）持有类似的观点，即句子嵌入的主要目标是对语义相似的句子进行聚类，因此将STS作为主要结果。

我们评估了7项STS任务：2012-2016年STS，STS基准（Cer等人，2017年）和疾病相关性（Marelli等人，2014年）。当与之前的工作进行比较时，我们在评估设置中确定了已发表论文中的无效比较模式，包括（a）是否使用额外的回归系数，（b）斯皮尔曼与皮尔逊的相关性，以及（c）如何汇总结果（表）。

我们比较了无监督和有监督的SimCSE与以前SOTA的STS任务句子嵌入方法。无监督基线包括平均GloVe嵌入、平均BERT或RoBERTa嵌入，以及后处理方法，如BERT - flow和BERT-whitening。

我们还比较了最近使用对比目标的几种方法，包括：（1）IS-BERT），它最大限度地实现了global和local features 之间的一致性；（2） DeCLUTR，将同一文档中的不同spans作为正例对；（3） CT，它将来自两个不同的编码器的同一句子进行嵌入对齐。

表5显示了7项STS任务的评估结果。无论是否有额外的NLI监督，SimCSE都能显著改善所有数据集的结果，大大优于之前最先进的模型。具体而言，我们的无监督SimCSE-BERT-base将之前的SOTA平均Spearman相关性从提高到，甚至与有监督baselines相当。

在使用NLI数据集时，SimCSE-BERTbase进一步将SOTA结果提高到。RoBERTa编码器的收获更为明显，我们的有监督SimCSE通过RoBERT-alarge实现了

在附录E中，我们展示了SimCSE与现有工作相比达到PAR或更好的传输任务性能，还有一个辅助MLM目标可以进一步提高性能。

我们调查了不同的pooling方法和硬负例的影响。本节中所有报告的结果均基于STS-B开发集。我们在附录D中提供了更多的消融研究（标准化、温度和MLM目标）。

Reimers和Gurevych等人表明，采用预训练模型的平均嵌入（尤其是从第一层和最后一层）比 [CLS]具有更好的性能。

表6显示了无监督和有监督SimCSE中不同池化方法之间的比较。对于[CLS]表示，原始的BERT实现需要在其上附加一个MLP层。

（1）保持MLP层；（2）无MLP层；（3）在训练期间保留MLP，但在测试时移除。

硬负例。直觉上，这可能是有益的区分硬负例（矛盾示例）和其他批量负例。因此，我们扩展等式5中定义的训练目标，以纳入不同负例的权重：

我们用不同的α值对SimCSE进行训练，并对训练后的模型进行评估STS-B的开发集，也考虑中性假设作为硬负例。如表7所示，α=1表现最好，且中性假设不会带来进一步的收益。

在本节中，我们将进一步分析，以了解SimCSE的内部工作原理。

图3显示了不同句子嵌入模型的一致性uniformity和对齐性alignment，以及它们的平均STS结果。总的来说，具有更好的对齐和一致性的模型可以获得更好的性能。

○ 在附录F中，进一步证明了SimCSE可以有效地均匀预训练嵌入的奇异值分布。 ○ 在附录G中，我们展示了SimCSE在不同的句子对之间提供了更可区分的余弦相似性。

我们使用SBERTbase和SimCSE-BERTbase进行了小规模检索实验。使用来自Flickr30k数据集，并将任意随机句子作为检索类似句子的查询（基于余弦）相似性）。如表8所示的几个例子，SimCSE检索到的句子与SBERT检索到的质量进行比较具有较高的识别率。

句子嵌入早期建立在分布假设的基础上，通过预测给定句子的周围句子。表明，简单地用n-gram嵌入来增强word2vec的概念会产生很好的结果。最近的几种方法从数据扩充或同一句话的不同版本或文件采用了对比目标。与这些工作相比，

我们感谢Tao Lei, Jason Lee, Zhengyan Zhang, Jinhyuk Lee, Alexander Wettig, Zexuan Zhong，普林斯顿NLP小组的成员有益的讨论和宝贵的反馈。这项研究得到了哈佛大学研究生奖学金的支持普林斯顿大学和苹果公司的礼物奖。

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SAT考试难度近似GRE，英语部分比托福要难。新东方有SAT培训学校，上海、北京都有，办了几次，效果不错。大部分中国考上美国大学的学生，都上过这个培训班。要在高一的时候培训一次，然后考试，也可以提前买几本书看一看。数学部分可能比中国的简单，但思路不一样，如果不提前训练，还真不一定能拿下。 zt 三、日常的学习与文艺、体育特长在高中期间应该达到省一级的重点中学年级排名前10名。哈佛在录取时要看学校的评价，前10名是有加分的。在高一时，应该获得过全国奥赛（数学、物理、化学任一）金牌，美国大学非常重视这一点。要有文艺或体育特长，要在省级或全国比赛中获过奖。以上三点不是硬指标，是加分指标。硬指标是托福、SAT，如果差一点点，是可以用加分指标弥补的。但报考哈佛的学生个个都是有国际奥赛金牌或文体特长的。所以你也得有才行。四、社会活动与领导能力其实这一条是看你对社会的责任感和爱心认知，并考验你有否长期坚持的毅力。在社会活动中的出色表现可以反映一个人的人品。因为哈佛出来的人是要对社会做出贡献、负责任的人。这些品质要从小开始培养，在中学期间表现出来，才会被认可。那么具体要干些什么呢？很难有统一的标准，要根据每个人的情况而定。举几个例子供参考。（1）参加重大活动、重要会议的表现。有的人在亚运会、残运会当志愿者表现突出，有的人在环保活动中积极参与并有所成就，有的人参加青少年国际会议提交有价值的议题并在会议中大胆阐述自己的主张，等等。（2）长期坚持义务活动。有的人坚持每周去敬老院义务帮助老人，有的人在网上给 *** 的学生编写教材、录制磁带，有的人组织起来坚持募捐给贫困地区的家庭打井，解决饮水问题。（3）是某项活动的组织者、创意......>> 在国内考哈佛研究生需要什么条件 1、在国内考哈佛研究生需要的条件通常是：（1）良好的GT成绩和大学的GPA，越高越好。（2）良好的教育背景。一般来说本科学校必须是国内名校，否则很难。（3）其他能够展现实力、能力和良好品质的辅助材料，如实习、科研、奖励、论文、社会活动等。 2、符合所谓的条件未必一定能够被录取，具体还会因专业学院不同而有差异。通常录取官是综合评判，所以平时理解的所谓优秀未必一定能够被录取，关键要有打动录取官的亮点甚至运气。如何考取哈佛大学、需要什么条件？大呢呢要考哈佛哦，好崇拜你~~~哈佛主要是门槛高，光有成绩是不胆的，需要有社会活动，在一些活动中具有领导地位等等。听说我姐姐当时由于准考证落在家里了，所以不得不回去取，耽误了时间，成绩不大好，两科满分，另一科750，但是还是录取了啊。我妈跟我说是因为她平时在学校都是第一，哈佛也很注重平时成绩的；再有他是学校的学生会主席，还有戒菸协会主席（偶也不晓得是什么级别的）但是上过报纸还有电视，总之偶超崇拜她。（当然从现在起，螃蟹也崇拜呢呢）总之说这些是想跟你说，如果可以出去上高中，最好是出去，因为中国人学这么多知识，只能达到考试满分，其余的完全不行，而美国人成绩并不为中国认可，但人家把我们学习的那部分时间拿出来做社会活动，却能赢得美国大学的认可，还不能说明问题么？具体的成绩要求基本上是需要考tofel,satI,satII,tofel和satI基本要接近满分，satII则根据哈佛的要求去考，美国历史好难的（主要是美国文科难，阅读量很大）总之，螃蟹为呢呢加油，考上哈佛请我吃饭，(*^__^*)...嘻嘻如何考入哈佛大学生命很短，出名趁早最好高中就去留学，如果你可以！（和金钱关系大）在国外留学然后再报哈佛应该会顺利点，因为出了国，感觉人文坏境会大不一样。建议高二的时候能去当交换生。你必须学好英语，你要考SAT。SAT的题目都是我们中国高一左右的难度，所以不用担心，但是你要看的懂那些专有名词！而且还要过托福或者雅思（报个新东方的特训班，不成问题）你最好有证明，三好学生在国外不算什么，参加社会实践证明才行，例如参加过什么主持人比赛，或者什么特长的比赛。这不光光是一个证明，也是你能否真的能通过他们面试时候的一种自身有的经验。还有，哈佛大学申请的条件之一是你近三年的各科成绩平均分在85分以上。还有，你要有一颗真的喜欢学习的心，别看哈佛大学凌晨4点图书馆还满是人，中国人都说苦，可是对于那些学生来说这不是苦，这是一种过瘾，因为他们真的能感受到学习给他们带来的痛 *** 。孩子，记住！哈佛大学不一定是适合你的。只有适合自己的才是最好的关于专业，你看起来对经济贸易有兴趣，但是别急，在哈佛大一的时候，你是要修通识的，大二再专门修自己喜欢的专业。最后说一句，人生在于成长，无论你在哪里。如何进入哈佛大学如何进哈佛一、参加托福（TOEFL）考试（一）考试时间：这项考试每年在中国举办4次，分别是1月16日、5月15日，8月8日和10月24日。（二）成绩要求：美国多数大学对申请研究生的对象通常要求托福成绩在550分以上。（三）最佳安排：最好能在大三结束、大四开始之前考托福，即参加8月8日的考试。厂二、参加研究生入学资格（GRE）考试（一）考试时间：这项考试每年在中国举办3次，分别在2月、4月和10月。（二）考试形式：分能力考试和专业考试两种。能力考试可以安排在出国的头年，专业考试可以安排在出国的当年。（三）成绩要求：一般都能过。三、参加英语口语和水平（TSE）考试考试时间：这项考试每年在中国举办4次，分别在1月、5月、8月和10月。四、准备本科4年的成绩单（一）因为往往是提前到大三就申请出国留学，所以一般只能取得3年的成绩单。（二）成绩单既要中文原件，也要准备英文译件，而且两份文件要同时加盖公章封入信封，信封上还须再加盖封签章。（三）美国各大学要求准备1~2份成绩单，因此，如果联系的是5所大学，就要准备10份成绩单。五、准备1份自我介绍材料（personal statement）（一）字数：500～1000字。（二）要求：要写出自己对本专业的很成熟和独到的看法；说明自己的精神状态以及对前途的设想；要写得有感染力。（三）自我介绍材料必须用英文。六、写3封推荐信推荐信一般请大学领导、教授或知名人士来写。七、写个人简历个人简历包括教育背景、工作经验和自己各方面的优势与长处，要言简易赅。八、准备1份论文或论文提纲。请问哈佛大学研究生都设有什么专业，怎么报考呢？同学你好，哈佛大学研究生院11所，即文理学院、商业管理学院、肯尼迪管理学院、设计学院、教育学院、法学院、神学院、医学院、牙医学院、公共卫生学院及大学扩展部。申请哈佛这样大学的研究生难度可想而知，不知道你具体申请什么专业？对于软件要求，要根据你申请的专业、背景信息来定，对于硬件要求托福110+，GRE1400+，GPA 。本科大学的影响力很强，比如清华北大等一级学府，肯定会对申请有优势，但并不意味着非985、211的学校就没有希望，毕竟学校是看一个学生的整体。如果最终能被哈佛录取，我会为你感到无比兴奋，加油吧！国内考研到美国哈佛需要什么条件哈佛大学留学条件一、学业成绩是第一要素首先从录取的基础开始：考试。美国没有中国式的高考，标准是SAT和ACT考试。和中国高考相比，这两种考试可能要容易。只需学习几个月，去接受数学、语言、写和科学(只出现在ACT考试中)基础的知识和概念的测试即可。考试时间短，需要花费三个小时。如果不满意，还可以再考一遍(有些学校会看你所有的考试成绩，有些学校只会看你每个部分的最好成绩)。拿了满分尚不能保证获得哈佛的录取，并且很多没有考出完美高分的人获得了录取。为什么，因为哈佛包括其他名校还要参考其他多种因素。学业优秀是通过以下方面来定义的：SAT成绩，IB成绩或者AP成绩，高中的平均分，地区、全国和国际学科竞赛取得的成绩。请注意，SAT成绩只是整个学业优秀中的一个组成部分。不太理想的SAT成绩可以通过高中四年优秀成绩和赢得数学竞赛或者写作竞赛得到补偿。但是，拿到高分和国际数学、物理学奥林匹克竞赛奖牌的学生也被哈佛拒收了。哈佛大学留学条件二、课外活动很看重美国高中学生对课外活动的“沉迷”到了影响学业的程度。当然，那些以学业成绩、SAT得分为代价去搞课外活动的学生，也不会受到哈佛重视(运动员成绩可以例外)。哈佛喜欢什么都做、什么都能做好的孩子。自然，哈佛特别喜欢有难以置信的特长的奇才，但光靠奇才是装不满校园的。现在开始明白为什么哈佛会看重学生的课外活动： 1、有本事测试拿满分和完美地完成作业很好，但还表现不出领导力、雄心、愿景和计划的地方。 2、哈佛很难。不只是学习难而已，你得样样做好：作为学生、组织领导者、研究助理、 *** 工作人员、实习生、朋友，以及哈佛社区公民。仅有分数“A”以外干不了别的，仍然不是一个合格的哈佛学生。 3、哈佛要的是具备 *** 、信念、人际交往技巧的人。思考深入，敢于行动和改变世界的人。你在课堂之外选择做什么，是对信念、兴趣和未来抱负的表达和强烈体现。哈佛喜欢质量而不是数量堆积。如果你在一个社团中是受人钦佩的领导，把一种乐器演奏得极好，就比你是10个社团的普通成员、仅能一般演奏多种乐器要强。常犯的一个错误是把参加过的活动一并列出，结果适得其反，不受招办的青睐。

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这次给大家推荐几款nice的论文网站，方便大家在撰写论文时能更快地获得相关资料，用于借鉴参考。① OALib 免费论文搜索引擎链接：是一个学术论文存储量超过420w篇的网站，其中涵盖数学、物理、化学、人文、工程、生物、材料、医学和人文科学等领域，而且所有文章均可免费下载。目前该网站也和国内外很多大学的图书馆有合作，例如武汉大学、南京大学等等。它的一大特色在于功能上支持页面快照，所有文章网站提供快照浏览，不出站就可直接浏览文章标题、作者、关键词以及摘要等基本信息，如需查看全文点击可跳转至原文地址下载，这样也大大缩短了我们的时间成本，是一个较为高效的论文查找网站。② HighWire 斯坦福学术文献电子期刊链接： Press号称是提供免费全文的、全球最大的学术文献出版商之一。该网站收录的期刊内容囊括了生命科学、医学、物理学、社会科学等多个领域。具体收录电子期刊882种，文章总数已达282万篇，其中超过103万篇文章可免费获得全文，重点是这些数据仍在不断增加。③ Intute 学术资源搜索工具链接：是一个专注于教学、研究方面且免费、专业、强劲的学术搜索工具，所以在论文质量上是绝对有保障的。该网站目前数据库信息已达12w余条。虽然Intute只涵盖了科学与技术、艺术与人文、社会科学、健康与生命科学这四个学科，但是各个领域下又包含诸多子学科。以科学与技术类为例，它还覆盖了天文、化学、物理、工程、计算、地理、数学、地球科学、环境以及交叉学科，并且可搜索到的信息达多条。Intute 在检索功能方面包含了基本检索、高级检索和分学科浏览三种方式，关键词输入可以是题名、关键词或领域描述。④ FindaRticles 文献论文站点链接：是一个在众多搜索引擎包括谷歌上价值很高的学术站点，拥有的文献总量达1100万篇。资料来源于杂志、定期刊物和报纸等等，其中提供涵盖艺术与娱乐、汽车、商业与经融、计算机与技术、健康与健身、新闻与社会等各个方面顶极刊物的海量内容。其中大部分为免费的文献资料，检索操作也很方便简单。⑤ Intechopen 免费科技文献链接：是一个拥有200余本书籍和超过8000学术文章的学术平台。其中涵盖生物科学、计算机和信息科学、地球科学、电气与电子工程、工程、材料科学、医学、技术等学科领域。该站点旨在给读者群和科学界提供一个可以阅读、分享和下载相关学术资料的平台。⑥ LolMyThesis 哈佛毕业论文分享网站链接：是个由哈佛学院学生创办的论文分享网站，该网站原来是一些本科生及研究生记录自己撰写论文时遇到的压力以及写论文中遇到的一些琐碎事情，但是随着越来越多人上传自己的论文，你已经能在这里查到不少有用的资料，而且所有的论文都支持在线阅读，免费使用。⑦万方数据库链接：万方是一个涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库，其中万方期刊集纳了理、工、农、医、人文五大类70多个类目共7600种科技类全文，可谓与中国知网在国内学术文献领域齐头并进。当然，在知识付费时代也免不了将知识产权维护到底的铁律，所以它的部分文献需要读者付费后才能进行阅览。⑧ 全国图书馆论文搜索网链接：这是一个对于大学生来说比较方便实用的网站，无论你身处校内还是校外，都可以通过该网站的文献资料辅助你的论文编写。更为方便的是，只要你在该站点右边留下你的邮箱号，你所选取的论文就能直接发送到你的邮箱。关键词搜索根据书名或者作者来筛选排序，除了可以选择期刊外，还可以尝试选择图书、报纸、学位论文、会议论文、专利、标注、视频等内容。

你好，你如果只是索引查找的话，直接到中国知网搜索关键词就可以了。如果需要下载，可以到学校图书馆网站，内网登录，里面有很多检索库的入口，比如知网，万方等等那里搜索的可以直接免费下载。

哈佛论文研究

1973-2007年间，哈佛大学每年发表的SCI论文由1973年的2284篇（其中第一作者论文1629篇，占71%）增长到2007年的8567篇（第一作者3428篇，占40%）,年均增长率为；在Nature、Science和Cell三大学术期刊上共发表论文4666篇（第一作者2440篇，占52%）,由1973年的49篇增长到2007年的196篇,年均增长率为。相比之下，在三大期刊上发表论文数量排名第2位的麻省理工学院共2461篇,仅为哈佛的53%；而2007年中国大陆科研单位仅在Science上发表26篇、Nature上发表19篇。2006年哈佛大学的总研究经费为亿美元（全美排名第27位），尚不及约翰霍普金斯大学（第1位）的1/3。开展合作研究在提高哈佛大学论文数量和质量方面发挥着重要作用。通过合作研究发表的SCI论文由1973年的1436篇增长到2007年的7637篇,年均增长率达；合作研究发表的论文占论文总数的比例也保持增长态势，从1973年的63%增长到2007年的89%。合作研究发表论文的数量增长突出，从某种程度上得益于哈佛在前沿领域研究具有相当的科学领导力。哈佛大学独立在三大期刊上发表论文的平均被引次数（Nature为144次、Science为172次、Cell为236次）均低于其合作发表论文的平均被引次数（Nature为220次、Science为213次、Cell为300次）,这在一定程度上表明通过合作研究发表的论文具有更高的影响力。哈佛大学在科学主流方向—生物医药领域成果突出。生物化学和分子生物学、细胞生物学、神经科学、免疫学、肿瘤学和交叉科学等是哈佛大学产出SCI论文最多的学科。哈佛医学院是发表高水平论文的主要学院，1973-2007年间作为第一完成单位在三大期刊上共发表论文1547篇，占哈佛作为第一完成单位在三大期刊上发表论文总数的63%。这在一定程度上说明生物医药领域是哈佛的优势学科领域。哈佛大学发表论文的定量分析数据表明,开展跨机构的合作研究是提高研究水平的有效途径之一。生物医药领域作为当前科学发展的主流方向,我国高校和科研院所在该领域还有很大的发展空间，在该主流方向上不断汇聚力量、取得突破性进展,将有力带动和提升我国科技发展的整体水平。

你好。是不错的。在小路边的修车摊保养一次400元，高速费一年200元足够，目前还不需要换变速箱油和轮胎，所以不能算，算下来一年养车费用是8000+3125+400+200D等于11725元，平均一个月977块钱，还是可以接受的

哈佛分析框架是一种管理和营销领域中经常使用的工具，主要用于分析和解决实际业务问题。理论上来讲，哈佛分析框架可以用于写实证论文，但前提是需要根据实证研究的需求进行适当的调整和扩展。如果你计划使用哈佛分析框架来撰写实证论文，你需要思考以下几个问题：1. 确定研究问题和目标：首先，你需要明确实证研究的目标和研究问题是什么，例如探究某种策略或政策的影响等。2. 选择适当的研究方法：哈佛分析框架只是一个分析工具，它并不是一种研究方法。你需要根据研究问题和研究设计的需要选择适当的研究方法，比如问卷调查、实验设计、案例研究等。3. 选择适当的数据收集和分析方法：你还需要确定哪些数据需要被收集和分析，并选择适当的数据收集和分析方法。4. 应用哈佛分析框架进行数据分析：最后，你可以利用哈佛分析框架对收集到的数据进行分析，帮助你理清问题和因果关系的关系，在实证论文中呈现你的结论。总之，哈佛分析框架可以被应用到实证论文中，但必须根据实际研究的需要进行调整和扩展。

哈佛大学学位论文在哪找

1、掌桥科研（一站式服务平台）

该网站拥有51258309篇外文文献，包含外文期刊、外文会议、外文OA文献、美国政府科技报告、外军科技报告等各领域文献，并在不断更加中，值得一提的是，该网站机译外文论文。

2、剑桥大学机构知识库

该网站提供剑桥大学相关的期刊、学术论文、学位论文等电子资源。

3、LolMy Thesis 哈佛毕业论文分享网站

该网站是由哈佛学院学生创办的论文分享网站，所有的论文都支持在线阅读，免费使用。

4、HighWire斯坦福学术文献电子期刊

该网站号称是提供免费全文的、全球最大的学术文献出版商之一。该网站收录了电子期刊882种，文章总数已达282万篇，其中超过103万篇文章可免费获得全文，重点是这些数据仍在不断增加。

5、发展中国家联合期刊库

该网站提供来自发展中国家（如巴西、古巴、印度、印尼、肯尼亚、南非、乌干达、津巴布韦等）的开放获取的多种期刊的全文。

哈佛大学研究生论文发表时间要求

为鼓励学生积极参与科学研究，从而提高他们的科研能力和创新能力，根据研究生部规定，要求研究生在论文答辩前必须公开发表与本人所学专业相关的学术论文，具体要求如下：一、论文内容：与研究生本人所学专业相关的学术论文。二、论文质量要求：要求发表至少1篇3000字左右的学术论文（报纸上发表的论文字数在2000字左右，独著发表1篇，如果是合著要2篇以上；期刊杂志上发表的论文可以是合著），中英文皆可。三、发表刊物要求：有国家正式出版、发行刊号的学术报刊杂志。四、发表时间要求：自入学开始至办理论文答辩前。学生可以自行发表论文。

这也要看你要发哪个杂志的吧，具体的你可以去壹品优刊网问问

看期刊级别的，国内好点的期刊都要2，3个月吧，除非你认识审稿人。一般审完还要退回修改。国外的期刊时间更长了

期刊基本上都要2个月以上,有的好的期刊需要半年而会议比较快,基本一个月就能知道录用结果