研究生论文paper
单词“paper”是美式英语；在英式英语中，我们叫“essay”。他们两都一般与本科学位有关系。单词“thesis”一般与博士学生的最后那篇写作（通常就是指毕业论文）有关，而“dissertation”是指硕士学位的啦。Essay 一般指几千字级别的小论文/课程论文，通常只有文献综述和对文献的批判分析，可以没有独立的数据和实证（即便有也是简化的）。可以没有完整的数据或文献，也可以只针对一些著作或观点谈谈自己的想法和见解，可以是批判性的，也可以是赞同的。Essay 通常会比较常运用于美式英语中。在英式英语中，人们则会习惯于把 essay 当做本科时期的论文，这也是美式英语和英式英语的不同吧。不过，essay 相对其他两个 paper 和 dissertation 来说，它的用法是广泛的，它不仅仅涵盖了论文这一层面的意思，同时，它这个词在牛津词典里的含义有（尤指学生写的作为课程作业的）短文，论说文，小品文，散文。单词 thesis 和 dissertation，他们一般是指为了获得学位或呈现作者的研究和发现的文章。在某些情况下，thesis 或同类词是用于本科或硕士课程的一部分，然而 dissertation 通常适用于博士学位。有时候，又是相反的。graduate thesis 有时用来指硕士论文和博士论文。而在不同的国家，应用也不相同在英国英语中，本科和硕士论文叫做 dissertation， 博士论文用 thesis。在美国英语中，本科和硕士论文用 thesis，博士论文用 dissertation。
这几个词语都有“文章、论文”的意思，具体区别如下：
（一）表示的文章长短不同：
1、Essay的文章篇幅比较短，一般指几千字级别的小论文/课程论文；
2、Thesis一般是比较长的写作，一般指的是学位论文；
3、Dissertation一般是1-2万字级别的文章。
（二）用法级别不同：
1、Essay主要是指学生的课程作业（或者考核作品）；
2、Thesis主要是高等学校的学位有关的写作（常指毕业论文）；
3、Dissertation在美式英语中专指博士论文。
（三）内容要求不同：
1、Essay 一般指几千字级别的小论文/课程论文，通常只有文献综述和对文献的批判分析，可以没有独立的数据和实证（即便有也是简化的）。可以没有完整的数据或文献，也可以只针对一些著作或观点谈谈自己的想法和见解，可以是批判性的，也可以是赞同的。
2、Thesis是指为了获得学位或呈现作者的研究和发现的文章。
3、Dissertation一般是1——2万字级别，需要有独立的研究方法，数据分析等实证内容。
扩展资料：
与论文和写作相关的词汇：
1、composition：多指学校里老师给学生的作文练习。
2、article：多指在报刊、杂志上发表的非文艺性的文章，包括新闻报导、学术论文等。
3、paper：正式用词，多指在学术刊物上发表或在学术会议上宣读的专题论文，也指高等学校的学期论文，或学校里的作文练习。
4、prose：专指散文。
5、theme：一般指大学或高中生作为作业所写的篇幅有限、较完整论述某个观点的文章。也可指作品或谈话的主要论题。
学位里的毕业证书~~
论文的意思。就是发表在学术期刊上面的文章。在申请学校的时候，最主要的，是要有你自己的科研成果，有几篇paper在国际上发表很重要。第二重要的是找到中国知名教授给你写推荐信，最好是亲笔写，不是只签个名字。
paper研究型论文
以英式英语为例，Paper (英式英语中，我们叫“essay”)一般简短，本科学生论文；Dissertation硕士论文（美式英语中Dissertation则是博士论文）；Thesis是博士论文。由此也可以看出，从Paper到Dissertation，再到Thesis是由浅入深从易到难一个阶段。
Paper指的是文章，可以是普通文章，也可以学术文章。Thesis就表示比较严肃的文章，是带有一定目的的，研究性的文章。学位论文，研究报告。Dissertation只是非常正式，古典的英语。应用的很少了，现在一般专指博士论文，或者研究所的重大研究项目报告
单词“paper”是美式英语；在英式英语中，我们叫“essay”。他们两都一般与本科学位有关系。单词“thesis”一般与博士学生的最后那篇写作（通常就是指毕业论文）有关，而“dissertation”是指硕士学位的啦。Essay 一般指几千字级别的小论文/课程论文，通常只有文献综述和对文献的批判分析，可以没有独立的数据和实证（即便有也是简化的）。可以没有完整的数据或文献，也可以只针对一些著作或观点谈谈自己的想法和见解，可以是批判性的，也可以是赞同的。Essay 通常会比较常运用于美式英语中。在英式英语中，人们则会习惯于把 essay 当做本科时期的论文，这也是美式英语和英式英语的不同吧。不过，essay 相对其他两个 paper 和 dissertation 来说，它的用法是广泛的，它不仅仅涵盖了论文这一层面的意思，同时，它这个词在牛津词典里的含义有（尤指学生写的作为课程作业的）短文，论说文，小品文，散文。单词 thesis 和 dissertation，他们一般是指为了获得学位或呈现作者的研究和发现的文章。在某些情况下，thesis 或同类词是用于本科或硕士课程的一部分，然而 dissertation 通常适用于博士学位。有时候，又是相反的。graduate thesis 有时用来指硕士论文和博士论文。而在不同的国家，应用也不相同在英国英语中，本科和硕士论文叫做 dissertation， 博士论文用 thesis。在美国英语中，本科和硕士论文用 thesis，博士论文用 dissertation。
paper、thesis、dissertation的区别为：
一、指代不同
1、paper：纸张。
2、thesis：论文。
3、dissertation：学位论文。
二、侧重点不同
1、paper：文章篇幅比较短，一般指几千字级别。
2、thesis：一般是比较长的写作，一般指的是学位论文。
3、dissertation：一般是1-2万字级别的文章。
三、引证用法不同
1、paper：paper正式用词，多指在学术刊物上发表或在学术会议上宣读的专题论文，也指高等学校的学期论文，或学校里的作文练习。
2、thesis：既可指毕业论文、学位论文，又可指一般的为阐述学术观点而写的论文。
3、dissertation：书面语用词，指独立研究后所写的较为详细的专题文章；也可指学位论文。
paper最佳论文的研究
paper 英[ˈpeɪpə(r)] 美[ˈpeɪpər] n. 纸; 论文; 文件; 文章; vt. 贴纸; vt. 包装，用纸覆盖; 贴壁纸; 提供纸张; [俚语] 提供免费入场券; [例句]He wrote his name down on a piece of paper for me他把他的名字写在一张纸上交给我。[其他] 第三人称单数：papers 复数：papers 现在分词：papering过去式：papered 过去分词：papered
1. “Estimating the Reproducibility of Psychological Science,” from Science评估心理学研究的可重复性这篇论文不是在研究新东西，而是许多大学的研究员们选了100个2008年被发表在高等心理学期刊上的心理学研究，然后重新把这些研究全部重新做了一次，来检验这些研究是不是具有可重复性。在这100个被研究员们重新做的心理学研究中，大部分得出的实验证据不如原实验充分("A large portion of replicationsproduced weaker evidence for theoriginal findings”），作者指出不完备的实验设计和心理学期刊更愿意发表正向结果的倾向相结合容易导致不准确，可重复性低的研究。作者还指出心理学研究中标新立异追求新颖话题的倾向也会导致研究偏见。这篇论文有意思的地方在于，可重复性原则是实证科学中最重要的原则之一，而心理学研究的对象是人的行为，而人并不是纯粹理性的，有些研究结果并不是能够被完美复制的。关于心理学的”科学性“也引发了很多争议和讨论。这篇文章实际上是对于整个心理学研究领域信度的一次检验，这篇论文本身完全算得上是”让人眼前一亮“。2. “What Works in Inpatient Traumatic Brain Injury Rehabilitation?,” from Archives of Physical Medicine and Rehabilitation 关于颅脑损伤病人康复的有效手段颅脑损伤（TBI）是目前研究不是很充足的一个领域，但光是在美国就有几百万人因为TBI 而有长期，甚至永久性的机能损伤。这个Archives of Physical Medicine and Rehabilitation 期刊今年8月的一整期都是关于TBI的研究论文。虽然目前康复情况更多取决于受伤的严重程度而不是具体哪一种治疗方法，但研究发现康复治疗能有效帮助病人恢复机能，正常生活。另外还有一个很有意思的研究发现：如果你是女性或者亚洲人，那么医生开精神药物（psychotropic drug）给你的机率会变小。3. “Best Friends and Better Coping: Facilitating Psychological Resilience Through Boys’ and Girls’ Closest Friendships,” from British Journal of Psychology最好的朋友能让你更好地应对困境：男孩女孩之间的亲密友谊能促进发展出心理韧性(不是很清楚”psychological resilience"对应的中文，不过这个术语指的就是人处理压力和困境的能力） 这个研究指出，即使是只有一段良性的友谊，也能促进低收入家庭或低社会背景的个人发展出psychological resilience并在困境中脱困。研究的被试是409个11-19岁的英国青少年之前的许多研究都把处理困境和挑战与友谊，同龄人接触，还有家庭因素联系起来过，但这一篇论文是专门研究“the best friendships” 与处理困境的关系，算是一个研究进步。4. “Nonpharmacological Treatments of Insomnia for Long-Term Painful Conditions,” from Sleep 长期疼痛性失眠症的非药物治疗手段这篇论文介绍和分析了一系列非药物手段治疗失眠的疗法。其中有很传统的心理教育(psychoeducation)、 睡眠保健（Sleep Hygiene）【Eg:睡前调暗灯光使机体产生褪黑素】、肌肉放松疗法（Relaxation)、控制刺激（Stimulus Control) 还有一些通过电话、网络治疗来帮助缓解失眠的，但是研究表明效果不如面对面治疗好。失眠是困扰很多人的问题，而睡眠也是心理学一个很重要的研究课题，所以说这一篇系统性的治疗失眠非药物性手段的Review也算是很有意义的。5. “A Mechanistic Link Between Olfaction and Autism Spectrum Disorder,” inCurrent Biology嗅觉与自闭症的联系由于自闭症与感官-动作系统（sensory-motor coordination)损伤有联系，这篇论文提出的假设是：患有自闭症的孩子的嗅觉反应（sniff response）会改变（但不是闻不到味道），并且与自闭症的严重程度和自闭症患者的社交能力有关联。这个发现的意义在于，目前自闭症的诊断是相对困难的，尤其是那些年龄还较小的孩子，而现在我们知道嗅觉与自闭症的这个相关关系，那么sniff response就可以作为诊断自闭症的一个依据。Autism Study: More Evidence Linking Altered Gut Bacteria to ASD）6. “Fibroblast Growth Factor 9 Is a Novel Modulator of Negative Affect,” fromPNAS FGF9与情绪管理之间的关联这一篇文章是关于抑郁症病理的一些新发现。FGF9是一种神经营养因子，这个研究发现FGF9似乎在情绪控制与管理中扮演重要角色，依据有动物在经历被打败或失去团体地位的长期压力时，海马体中FGF9会增加，以及在有严重抑郁症的人中，FGF9有过度表达的现象。这个研究同样是给我们相对了解较少的抑郁症病理提供了一些思考和研究的新方向。
大名鼎鼎的DenseNet，17年CVPR的best paper（当然有争议是后话），不得不读。黄高博士的扛鼎之作，之前在读他的Snapshot-Ensembles时感觉就很舒服，整个文章逻辑很清楚，实验对比做的也十分全面，相信这篇best paper更是没有问题，会给读者一种爽的感觉。
2852次。绝对值很高，但相比其他经典网络，ResNet，GoogLeNet之类，有些差距。
本篇在16年8月挂到arXiv上，中了2017年CVPR，是继16年何大神的ResNet之后，第二个华人的best paper， 这里 有个作者本尊的talk，现场讲解。一作Gao Huang（黄高）05年北航的本科生（GPA第一），15年清华博士毕业（读了6年。。），后来在康奈尔待了3年做博后，此刻在清华作青椒，本篇是在康奈尔时的工作。二作刘壮（同等贡献）也是碉堡，现在在伯克利做博士生，之前是清华姚班的（13级），发这篇文章时还在清华，也就是说 本科生 。。。最近以一作的身份新发了一篇《Rethinking the Value of Network Pruning》，中了19年的ICLR，同时也是18年NIPS的best paper award。。这个世界太疯狂了，这都不是潜力股了，而是才华横溢溢的不行了。
官方实现在这里：
黄高个人主页在这里：
刘壮个人主页在这里：
先前的研究中说明只要网络包含短路连接，基本上就能更深，更准确，更有效的训练。本文基于这个观察，引入了密集卷积网络（DenseNet），它以前馈方式将每个层连接到所有层。传统的卷积网络L层有L个连接，而DenseNet有 个直接连接。对于每一层，它前面所有层的特征图都当作输入，而其本身的特征图作为所有后面层的输入（短路连接被发挥到极致，网络中每两层都相连）。DenseNet具有几个引入注目的优点： 可以缓解梯度消失问题，加强特征传播，鼓励特征重用，并大幅减少参数数量。
随着CNN变得越来越深，一个新的研究问题出现了：随着输入信息或梯度通过多层，它在到达网络结尾（或开始）处就消失了。ResNets和Highway Networks通过恒等连接将信号从一层传输到下一层。Stochastic depth通过在训练期间随机丢弃层来缩短ResNets，以得到更好的信息和梯度流。FractalNets重复组合几个并行层序列和不同数量的卷积块，以获得较深的标准深度，同时在网络中保持许多短路径。尽管上述方法的网络结构都有所不同，但它们有一个共同特征：创建从早期层到后期层的短路径。
本文提出一个简单的连接模式：为了确保网络中各层之间的最大信息流， 将所有层（匹配特征图大小）直接相互连接 。为了保持前向传播性质，每个层从所有前面的层获得附加输入，并将其自身特征图传递给所有后续层。
至关重要的是，与ResNets相比，在传递给下一层之前， 不是通过求和来合并特征，而是通过concat来合并特征 。因此， 层有 个输入，包括所有先前卷积块的特征图。其特征图被传递到后续所有 层。这在L层网络中引入了 个连接，而不是传统架构的L个连接。正是因为这种密集连接模式，所以称本文方法为密集连接网络（ Dense Convolutional Network DenseNet）。
相比传统卷积网络，这种密集连接模式有有一点可能违反直觉的是，它需要更少的参数，因为无需重新学习冗余的特征图。本文提出的DenseNet架构显式区分了添加到网络的信息和保留的信息。DenseNet的层非常窄（如每层只有12个滤波器），只给网络的"集体知识"增加一小组特征图，并保持其余的特征图不变。
除了更好的参数利用率之外，DenseNet的一大优势是它改善了整个网络中的信息流和梯度，使得网络更易于训练。每层都可以直接访问损失函数和原始输入信号的梯度（ 我屮，这不就是GoogLeNet当时为解决梯度消失而在中间层引入分类器那种ugly办法的替代吗 ），从而导致隐式的深度监督。这有助于训练更深的网络。
与DenseNet相似的级联结构早在1989年就提出来了。。Adanet的提出差不多是与DenseNet并行的，跨层连接也相似（话说竞争真激烈。。）
本文作者提出的另一个网络Stochastic depth说明并非所有层都需要，在深度残差网络中存在大量冗余的层。本文的部分灵感也来源于此。
相比从极深或极宽的架构中提取表示能力，DenseNet是通过 特征重用 来利用网络的潜力，得到易于训练和高参数效率的压缩模型。相比从不同层拼接特征的Inception网络，DenseNet更简单有效（看来Inception因其结构复杂性没少被批判）。
定义 为单张输入图像，网络由 层组成，每一层实现非线性变换 ，其中 为层的索引号。 可以是BN，ReLU，Pooling，Conv等操作的复合函数，定义 层的输出为 。
传统的层连接： 。ResNets增加了跳跃连接： 。ResNets的一个优势是梯度可以通过恒等函数直接从后面的层流向前面的层。然而，恒等函数和 的输出通过加法合并，有可能会阻碍网络的信息流。
本文引入与ResNets不同的连接模式：从任意层到所有后续层的直接连接（图1）。结果就是，第 层接收所有之前层的特征图作为输入： 。为了便于实现，concat 的多个输入为单一张量。
受ResNet v2启发，定义 为三个连续运算的复合函数：BN，ReLU，3 x 3 Conv
当特征图的大小改变时，concat运算是不可能的，然鹅，卷积网络的一个关键组成部分就是下采样层，通过它可以改变特征图大小。为了便于在架构中进行下采样，将网络划分为多个密集连接的密集块（dense blocks），如图2所示。
将密集块之间的层称为过渡层（transition layers），它们进行卷积和池化。本文实验中的过渡层由BN，1 x 1卷积和 2 x 2平均池化组成。
如果每个函数 生成 个特征图，它后面跟着的 层有 个输入特征图，其中 是输入层的通道数。DenseNet和现有网络架构的一个重要区别是DenseNet可以有非常窄的层，如 。本文将超参数 定义为网络的成长率（growth rate）。对此的一种解释是，每一层都可以访问其块中所有前面的特征图，即，网络的『集体知识』。可以将特征图视为网络的全局状态。每一层增加自己的 个特征图到这个状态。成长率反映了每层由多少新信息对全局状态有贡献。全局状态一旦写入，就可以被网络中的任何地方访问，而不像传统网络那样，无需从一层复制到另一层。（全文精华应该就是这一段了）
1x1 conv非常有用（提升计算效率），本文也大用特用。本文定义DenseNet-B的 为 BN-ReLU-Conv(1x1)-BN-ReLU-Conv(3x3)
为了使模型更紧凑，可以减少过渡层的特征图数量。如果密集块包含 个特征图，定义接下来的过渡层生成 个特征图，其中 表示压缩率。定义 的DenseNet为DenseNet-C，本位实验中设置为 。当同时使用瓶颈层和压缩过渡层时，定义模型为DenseNet-BC。
非ImageNet数据集采用同一个架构，由3个密集块构成。ImageNet的架构如表1所示
CIFAR SVHN ImageNet
所有网络都用SGD。
CIFAR和SVHN的batch size为64，epoch分别为300和40，初始学习率为，在50%和75%的epoch时分别除10。
ImageNet的batch size为256，90个epoch，初始学习率为，在30和60epoch时分别除10。
weight decay为 ，动量为。用He初始化。
对于CIFAR和SVHN，还在每个卷积层后接了dropout层（除第一个卷积层外），丢失率为。
看表2的最后一行
DenseNet可以利用更大更深模型表示能力的增长。
如图4所示
主要用DenseNet-BC和ResNet作比较。
表面上看，DenseNets和ResNets没什么不同，两个式子的差别仅仅是输入从加法变为concat，然而，这种看似很小的修改导致两种网络架构的行为明显不同。
因为鼓励特征重用，所以得到更紧凑的模型。
如图4所示。
对DenseNets准确率提升的一种解释是各个层通过短路连接从损失函数接收额外的监督（某种深度监督）。DenseNets用隐式的方式执行相似的深度监督：网络顶部的单个分类器通过最多两到三个过渡层为所有层提供直接监督。 然而，由于在所有层之间共享相同的损失函数，因此DenseNets的损失函数和梯度基本上不那么复杂。
和随机深度的对比，随机深度有点类似DenseNet：如果所有中间层都随机丢弃，那么在相同的池化层之间的任意两层都有可能直接连接。
DenseNet就是好，就是好啊就是好。在遵循简单的连接规则的同时，DenseNets自然地整合了恒等映射，深度监督和多样化深度的属性。
又是一篇没有什么数学公式的paper，越来越感觉深度学习像物理，很多结果都是基于做实验得到的。通过对实验的观察对比分析，找出实验中的缺陷不足，从而去改进，然后发paper。黄高博士的写作套路还是非常讨喜的，特别是开头的地方，娓娓道来，一步一步告诉你为什么要这么做，为什么要引入这一步。此外，DenseNets和作者本人的工作『随机深度』也有千丝万缕的关系，看来功夫做扎实了，沿着一条道路是可以出一系列成果的。
这是个好问题。。是要进一步衍生ResNet吗？
提出密集连接结构，将ResNet的跳跃连接发扬光大为两两连接
效果比ResNet还好，通过减少滤波器个数（文中称作成长率），参数量也下来了
感觉效果提升并没有那么明显，被后续出来的ResNeXt超过了
各种网络结构的实现：
黄高本人视频讲解：
作者本人的解答： CVPR 2017最佳论文作者解读：DenseNet 的“what”、“why”和“how”
DenseNet的3个优势：
凯明、孙剑的两篇best paper都是十分钟就能看懂，一天就能复现出结果。而对于之后的研究产生长远影响的工作。另外，孙剑做研究的风格对我影响很大。问题导向，解决重要问题，做真正work的研究。这些方法论不仅在学术界非常有价值，而且在工业界研究更加重要。
毕业论文用paper
***这是标准的学士学位毕业论文的说法，.代表文学学士，.代表理学学士，***处填上专业。
paper essay thesis区别内容如下：
essay : 指任何一种非小说性的，篇幅不长、结构简练的文章，如论说文、报道、评论、讽刺性杂文等。
paper : 正式用词，多指在学术刊物上发表或在学术会议上宣读的专题论文，也指高等学校的学期论文，或学校里的作文练习。
thesis : 既可指毕业论文、学位论文，又可指一般的为阐述学术观点而写的论文。
单词“paper”是美式英语；在英式英语中，我们叫“essay”。这两个词通常与本科学位有关系。单词“thesis”一词通常与博士生的最后写作相关联（就是指毕业论文），而“dissertation”则是指硕士学位哦。
Essay的用法比较广泛，一般学生需要完成的小短文，或者某个主题的论说文，又或者是一篇几千字的课程论文，都可以说是essay。
在英国，thesis一般是指读博的时候写的毕业论文。Thesis一般的特点是：字数较多，篇幅较长，而且对比dissertaton，PhD的论文需要有自己的新的研究的东西在里面。
Dissertation一般只要学生掌握了一些专业的研究方法，懂得怎么处理数据分析结果，然后将学到的理论和实践结合起来即可。但PhD论文要有自己很专业的原创性的内容在里面，这个是Dissertation达不到的。
大学paper是指论文。
毕业论文（graduation study），按一门课程计，是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节，为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。
论文种类
毕业论文是学术论文的一种形式，为了进一步探讨和掌握毕业论文的写作规律和特点，需要对毕业论文进行分类。由于毕业论文本身的内容和性质不同，研究领域、对象、方法、表现方式不同，因此，毕业论文就有不同的分类方法。
paper论文查重可靠
论文完成后查重环节可以说是最让人头疼的了，我们发挥大量的时间与经历好不容易把论文写完的，如果论文查重重复率很高，那么就需要重新改写，有点让人难以接受。论文修改也是需要花很多时间与经历的，可能比刚开始写论文更麻烦，所以大部分学生是不想修改论文的，但是也是没有办法的事，不修改将无法通过。让学生疑惑的是论文当中的专业术语查重时也被标红了让人很头大。其实这种属于正常现象，这类专业术语出现频率是很高的，查重系统无法正确识别以及无法进行区分。当这部分确实降不了的情况下，我们可以请教下导师，看是在内容中直接删减掉还是用其他词替换掉。还有选择正规的论文查重系统也很重要，目前市面上有很多那么怎么去选择也比较难的。初稿我们可以选择市面上的一起papertime免费查重系统进行查重与初步的降重，还可以问问学姐学长们推荐的查重系统会靠谱点。终稿建议选择学校规定的查重系统进行最终的查重，确保查重结果的准确性。
还是很完善的 如果最终查重系统不是使用该系列系统，那么就很适合于初稿前期的初步修改与查重，部分支持在线改重时候查重，达到要求后再使用最终的查重系统进行一次检测。
不同检测系统数据库和算法都是有区别的，所以检测结果都是不相同的。一般学校都会指定一款查重系统，最终定稿还是建议以学校要求的检测系统为准；如果是初稿的话可以用paper系列的先查一下，建议去官网查重啊，像paperfree首次注册还免费送1万字数，同时参与首页免费查重送字数活动还可领取相应的字数；不仅是一款安全、性价比高，而且支持在线改重，修改之后实时查重，是一款提高自己修改论文效率的可靠工具。