sim卡自检论文发表
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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76.3%和81.6%的斯皮尔曼相关性，与之前的最佳结果相比，分别提高了4.2%和2.2%。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76.3%和81.6%的平均斯皮尔曼相关，与之前的最佳结果相比，分别提高了4.2%和2.2%。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=0.1。
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（84.9→ 86.2）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（86.2→ 84.2)。
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B.1）。
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72.05%提高到76.25%，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81.57%。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83.76%
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。
写作思路：把自己关于商品学方面的实践内容写下来。
我们进行了期待已久的商品学实训。这一个星期，有紧张，有兴奋，有疲惫，有意外，还有意想不到的收获。这一个星期是本学期开学以来我过的最充实最忙碌的日子。 第一天，我们做了鉴别酒类的实训。
十九种酒在桌子上摆了一排，各种颜色各种气味，各种度数的酒类被齐唰唰的摆了出来，刚开始的时候感觉很兴奋，酒味很香，酒色也很美。于是我们用学习过的感官鉴别方法，对酒类进行了视觉，嗅觉，味觉的鉴别，并一一细致的记录在本上。
一个小时过后，我出现了头晕，头疼，恶心，胃酸的现象。我知道那是酒精刺激的作用。不盛酒力的我，在这十九种酒面前，原来也会晕! 下午我们又进行了商品鉴别乳制品类的实训。我的头疼没有好，但还是来实训了。老师带来了十几种乳制品，有奶粉，还有奶酪，还有各种各样的成品乳制品，奶香味很浓。
但是奶香味和酒味混合并不是一件另人很高兴的事。同上午鉴别酒类相似，用视觉，嗅觉，味觉进行奶制品的鉴别。奶酪属于固体乳制品，很酸，但是奶味浓重，很纯。豆粉溶水后，有浓浓的大豆香味，颜色也呈豆黄色，没有甜味，感觉不好喝。各种干奶粉溶于水后，与鲜奶相似。乳白色的液体很容易勾起人的食欲。紫色的炼乳涂在面包上很好吃，单独吃太甜。 第二天我们做了操作pos机的实训。
实训的时候我明明做的很好，包括录入和收银我一点都不差，一点都不含糊。可是我站在老师面前就很紧张。我忘记了在输入商品个数后按完Q键再对商品扫描一下。于是我的考试只得了4分。我很难过也很后悔，我不明白为什么总是很紧张。我觉得我很笨。
我是一个爱完美的女孩子，4分对我来说不完美。 下午我们喝了很多种汽水和饮料。依旧是用感官鉴别各类饮料。碳酸饮料爽口而且清凉，乳制品饮料颜色比较可爱而且很香甜，如口滑腻有奶香。
茶饮料有淡淡的茶的味道，很清香，还有运动型饮料我喝了不知道是什么感觉，也许是所有的体细胞在我身体里面跳DJ。果汁饮料颜色好看而且很好喝。如果我选我会选择纯净水，我喜欢那种宁静而且透明的感觉，那是一种安静，一种真实。我的体质决定了我天生就是一个病孩子，晚上我开始拉肚，而且呕吐，是我贪杯喝了太多的饮料!
20xx年1月9日，我的性格有了转变。我爱上了茶的味道。淡淡的竹叶青让我感觉自己在一片竹林里面，听着风雨，如此安静，如此安宁，又如此的心旷神怡。我学会了安静，学会了隐忍，也学会了坚强。 20xx年1月10日，我们做了最后一次实训，是关于纺织品的实训。
小的时候我经常给布娃娃做衣服，但是到现在，二十年了，我还是不认识什么线能做什么，还是不了解。今天有很多线和化纤还有布品。我不认识，贴了一排。不知道该写些什么，烧了一些做了标本。可是同学说呛人，我就没有再继续做。
今天是实训最后一天了，这一个星期很累却很充实。我学到了很多东西，以后会好好学习，争取做到最好。也希望以后能够有多一点的实训机会，让我们学习更多更丰富的知识。
关于商品学的论文——手机篇手机的相关术语IMEI(International Mobile Equipment Identity,国际移动身份识别)码俗称“手机串号”存储在手机的EEPROM（俗称码片）里，每一个移动设备都对一个唯一的IMEI。其组成结构为TAC（6位数字）+FAC（两位数字）+SNR（6位数字）+SP （1位数字）。漫游是移动电话用户常用的一个术语。指的是蜂窝移动电话的用户在离开本地区或本国时，仍可以在其他一些地区或国家继续使用他们的移动电话手机。漫游只能在网络制式兼容且已经联网的国内城市间或已经签署双边漫游协议的地区或国家之间进行。为实现漫游功能在技术上是相当复杂的。首先，要记录用户所在位置，在运营公司之间还要有一套利润结算的办法。 SIM卡也称为用户识别卡，是数字移动电话的一张资料卡，它记录着用户的身份识别及密钥，可供GSM系统对用户的身份进行鉴别以及对用户话音信息进行加密。SIM卡有效地防止了被盗用、并机以及话音信息被窃听。SIM卡有大小卡之分，功能完全相同，分别适用于不同类型的数字移动电话机上。手机只有装上SIM卡才能使用。SIM卡可以插入任何一台同类型的手机，通话费用自动记入该持卡用户的账单上。GPRS 是“通用分组无线业务”的英文缩写，它是在现有的GSM网络基础上叠加了一个新的网络，它充分利用了现有移动通信网的设备，在GSM网路上增加一些硬件设备和软件升级，形成一个新的网络逻辑实体。它以分组交换技术为基础，采用IP数据网络协议，使现有GSM网的数据业务突破了最高速率为9.6kbit／s 的限制，最高数据速率可达170kbit／s，这样高的数据速率，对于绝大多数移动用户来说，已经是绰绰有余。用户通过GPRS可以在移动状态下使用各种高速数据业务，包括收发电子邮件，因特网浏览等IP业务功能。双卡双待是指一部手机，可以同时装下两张SIM卡，并且这两张卡均处于待机状态。市场上的双卡双待，一般指同一种网络制式的双卡双待，即GSM网络双卡双待，CDMA网络双卡双待，PHS网络双卡双待；双卡双待主要指第一种情况，即GSM双卡双待。目前，市场上CDMA和PHS制式的双卡双待手机比较少，甚至几乎没有。
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国内外商品学的起源与发展[摘要]本文采用文献资料法对国内外商品学的起源与发展进行了阐述，对商品学的新进展，也给予了一定的关注。旨在商品学学科研究和教育日益受到国家和社会各界的重视下为中国商品学研究的不断深入提供一定的理论借鉴。[关键词]商品学起源发展商品学是随着商品经济的发展和商人经商的迫切需要而逐渐形成的一门独立科学。在其诞生几百年间迅速发展，商品学的教学和研究也不断扩展和深入，得到了世界各国的认可。回顾商品学的起源与发展为中国商品学研究的不断深入提供一点借鉴。一、商品学的起源1.国外商品学的起源商品学在国外的起源可追溯到公元9世纪～10世纪，阿拉伯人阿里·阿德·迪米斯基撰写了《商业之美》一书，其副标题是“关于优质商品和劣质商品的鉴别方法及对商品子与伪货的识别指南”。这算得上是国外最早涉及商品学内容的著作。2.国内商品学的起源中国是世界古老文明古国之一，商业的历史十分悠久，对商品知识的研究也有相当长的历史。据记载，春秋时代师旷所著的《禽经》，晋朝时期戴凯之所著的《竹谱》，都是我国较早的商品知识书籍。唐代是经济繁荣、商业发达时期，茶叶曾是主要的贸易商品之一。茶叶由江南传到北方，饮茶习惯逐渐盛行起来。人们普遍需要了解和掌握茶叶的栽培、加工和饮用等方面的知识。这一情况引起文人陆羽的极大兴趣，他大量收集茶叶的生产、加工和品尝消费等方面知识，于公元767年写出《茶经》一书，共三卷十篇，全面详细介绍了种茶、采茶、制茶、饮茶、茶具的知识,以及茶叶的功能、评审、识别、储藏等方法，对茶叶生产和经营起到了指导作用，使茶的经营成为与盐的经营并驾齐驱的大行业，同时也带动了茶叶的对外贸易。据查证，《茶经》一书曾先后传到了40多个国家和地区，为世界茶叶的产销作出了巨大贡献。中国的茶叶之所以闻名于世，也与《茶经》的传播有密切关系，可以说《茶经》是世界上最早的一部茶叶商品学专著。二、商品学的发展1.国外商品学的发展16世纪中叶，随着欧洲工业的发展，新技术的应用，社会化大生产和生产关系的变革极大地促进了商品经济的发展。为了进口原料和出口工业制成品，商人们急需系统地了解有关商品的知识，在这个背景下，对于商业的研究不断向商品研究方向拓展。这个时期的著作有意大利药剂师普那裴特的《生药学》,以及法国人沙瓦利的《完美商人》等。18世纪，德国经济学教授、自然历史学家约翰·贝克曼（JohnBeckman）教授于1780年在德国哥登堡大学开设了工艺学和商品
你慢慢在家好好写，写一百字我都累啊
不可能一下子都倒到肚子里去吧！百度当然不可能两下一起来呀！一下一下可以N下啊！嘿嘿，不过得一下一下来嘛！饭得一口一口吃百度N下都不成问题滴
关于商品学的论文——手机篇手机的相关术语IMEI(International Mobile Equipment Identity,国际移动身份识别)码俗称“手机串号”存储在手机的EEPROM（俗称码片）里，每一个移动设备都对一个唯一的IMEI。其组成结构为TAC（6位数字）+FAC（两位数字）+SNR（6位数字）+SP （1位数字）。漫游是移动电话用户常用的一个术语。指的是蜂窝移动电话的用户在离开本地区或本国时，仍可以在其他一些地区或国家继续使用他们的移动电话手机。漫游只能在网络制式兼容且已经联网的国内城市间或已经签署双边漫游协议的地区或国家之间进行。为实现漫游功能在技术上是相当复杂的。首先，要记录用户所在位置，在运营公司之间还要有一套利润结算的办法。 SIM卡也称为用户识别卡，是数字移动电话的一张资料卡，它记录着用户的身份识别及密钥，可供GSM系统对用户的身份进行鉴别以及对用户话音信息进行加密。SIM卡有效地防止了被盗用、并机以及话音信息被窃听。SIM卡有大小卡之分，功能完全相同，分别适用于不同类型的数字移动电话机上。手机只有装上SIM卡才能使用。SIM卡可以插入任何一台同类型的手机，通话费用自动记入该持卡用户的账单上。GPRS 是“通用分组无线业务”的英文缩写，它是在现有的GSM网络基础上叠加了一个新的网络，它充分利用了现有移动通信网的设备，在GSM网路上增加一些硬件设备和软件升级，形成一个新的网络逻辑实体。它以分组交换技术为基础，采用IP数据网络协议，使现有GSM网的数据业务突破了最高速率为9.6kbit／s 的限制，最高数据速率可达170kbit／s，这样高的数据速率，对于绝大多数移动用户来说，已经是绰绰有余。用户通过GPRS可以在移动状态下使用各种高速数据业务，包括收发电子邮件，因特网浏览等IP业务功能。双卡双待是指一部手机，可以同时装下两张SIM卡，并且这两张卡均处于待机状态。市场上的双卡双待，一般指同一种网络制式的双卡双待，即GSM网络双卡双待，CDMA网络双卡双待，PHS网络双卡双待；双卡双待主要指第一种情况，即GSM双卡双待。目前，市场上CDMA和PHS制式的双卡双待手机比较少，甚至几乎没有。
发表论文需要的卡方检验值
在论文报告中看的是渐进 Sig. (双侧) a后面是系统附的一句话，你没有把它呈现出来！
问题一：卡方检验具体怎么计算 卡方检验计算： 假设有两个分类变量X和Y，它们的值域分别为{x1, x2}和{y1, y2}，其样本频数列联表为： 若要推断的论述为H1：“X与Y有关系”，可以利用独立性检验来考察两个变量是否有关系，并且能较精确地给出这种判断的可靠程度。 具体的做法是，由表中的数据算出随机变量K^2的值（即K的平方） K^2 = n (ad - bc) ^ 2 / [(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]其中n=a+b+c+d为样本容量 K^2的值越大，说明“X与Y有关系”成立的可能性越大。 当表中数据a，b，c，d都不小于5时，可以查阅下表来确定结论“X与Y有关系”的可信程度： 例如，当“X与Y有关系”的K^2变量的值为6.109，根据表格，因为5.024≤6.109> 问题二：卡方检验怎么算 20分 卡方检验 你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别， 正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是疗效等分类变量，用1表示分类属性1，用2表示分类属性2， 还有一个变量3是权重，例数 数据录入完成后，先加权频数后点 *** yze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里 ，把变量2选到column里，然后点击下面的statistics，打开对话框，勾选chi-squares， 然后点continue，再点ok，出来结果的第3个表就是你要的卡方检验，第一行第一个数是卡方值， 后面是自由度，然后是P值。 问题三：请问卡方检验中理论频数怎么算？ 拿你的数据为例，理论频数T11=82*100/200=41； T12=128*100/200=64 以此类推 下面是适用于四格表应用条件： 1)随机样本数据。两个独立样本比较可以分以下3种情况： (1)所有的理论频数T≥5并且总样本量n≥40，用卡方进行检验。 (2)如果理论数T＜5但T≥1，并且n≥40，用连续性校正的卡方进行检验。 (3)如果有理论数T＜1或n＜40，则用Fisher’s检验。 手打请采纳 问题四：请问这样的卡方检验是怎么算的？ 卡方检验 你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别， 正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是疗效等分类变量，用1表示分类属性1，用2表示分类属性2， 还有一个变量3是权重 问题五：卡方检验中的t代表什么，如何计算 卡方偿验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。 T为理论数。T计算公式BRC＝nRnc／N，BRC为第R行C列格子的理论数，nR为第R行的合计数，nC为第C列的合计数。 其他： t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。 单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。 配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形： 1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理； 2,同一受试对象接受两种不同的处理； 3，同一受试对象处理前后。 问题六：卡方检验求计算答案 卡方检验求计算答案 这里应该找不到答案 你可以问问老师或者同学 尽量自己做吧 不会了让同学给你讲讲，这样才对你的学习有帮助，答案只能解决一时。 问题七：spss统计学 如下图中卡方检验每组的x2值和P值是怎么计算得到的 这是论文的写作思路里涉及的，每行就相当于是每个组的数据而已，也就是分析了下 每个组的男女性别是否有显著差异。通常我们看到只有一个卡方 那是因为你把所有数据汇总到一个组里面分析不同性别的差异。 举个例子，一个学校有很多班级，你可以只分析一个卡方值 来看下这个学校的男女是否有差异，也可以分每个班级分析一个卡方值 ，看每个班级的性别是否都不存在差异。 问题八：卡方检验中卡方值代表什么,意义上什么 四格表资料的卡方检验 四格表资料的卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。 1. 专用公式： 若四格表资料四个格子的频数分别为a，b，c，d，则四格表资料卡方检验的卡方值=（ad-bc）2*n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)， 自由度v=（行数-1）（列数-1） 2. 应用条件： 要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但理论频数有小于5的情况时卡方值需要校正，当样本含量小于40时只能用确切概率法计算概率。 行X列表资料的卡方检验 行X列表资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较。 1. 专用公式： r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+...+Arc/nrnc)-1] 2. 应用条件： 要求每个格子中的理论频数T均大于5或1 问题九：如何用excel做卡方检验 5分 卡方（χ2）常用以检验两个或两个以上样本率或构成比之间差别的显著性分析，用以说明两类属性现象之间是否存在一定的关系。 卡方检验常采用四格表，如图 5-4-18所示，比较的A、B两组数据分别用a、b、c、d表示，a为A组的阳性例数，b为A组的阴性例数，c为B组的阳性例数，d为B组的阴性例数。 用EXCEL进行卡方检验时，数据的输入方式按实际值和理论值分别输入四个单元格，如图5-4-18所示。 （1）比较的A、B两组数据分别用a、b、c、d表示。a=52，为A组的阳性例数；b=19，为A组的阴性例数；c=39，为B组的阳性例数；d=3，为B组的阴性例数。根据公式计算理论值T11、T12、、T21和T22。将实际值和理论值分别输入如图所示的四个单元格（图5-4-19）。 选择表的一空白单元格，存放概率p值的计算结果，将鼠标器移至工具栏的“ fx”处，鼠标器左键点击工具栏的“ fx”快捷键，打开函数选择框。 （2）在函数选择框的“函数分类”栏选择“统计”项，然后在“函数名”栏内选择“CHITEST”函数，用鼠标器点击“确定”按钮，打开数据输入框（图5-4-20）。 （3）在“Actual_range”项的输入框内输入实际值（a、b、c、d）的起始单元格和结束单元格的行列号，在“Expected_range”项的输偿框内输入理论值（T11、T12、T21、T22）的起始单元格和结束单元格的行列号，起始单元格和结束单元格的行列号之间用“:”分隔（图5-4-20）。 在数据输入完毕后，p值的计算结果立即显示。用鼠标器点击“确定”按钮，观察计算结果。 (4)在表存放概率 p 值的空白单元格处显示 p 值的计算结果。在“编辑”栏处显示χ2检验的函数“CHITEST”及两组比较数据的起始与结束单元格的行列号（图 5-4-21）。
自检互检发表论文
最好去做两个月的操作工
＜strong＞就是在大学内部毕业论文中查重＜/strong＞互审也叫互检，就是在大学内部毕业论文中查重，互相审查重复度。知网在其检测系统中添加了校内互检功能，校内互查的功能是学校图书馆可以将历年毕业论文作为比较图书馆进行查阅，防止学生与同学、校友与校友相互抄袭。多年来知网一度又一度地加大检测技术的投入，最大限度地杜绝学术不端行为，在学位、职称授予上发挥到了致关重要的作用。
发表论文visa卡
交易的时候 选择visa 然后应该要求你填写 卡号 然后你填写卡号然后要求填写卡片后面的3位数字 那么就如实填写 应该是立刻扣款如果你有paypal估计也是可以的 我没注册过你的那个 但是我经常用 visa卡买国外的东西
香港的硕士研究生分授课型和研究型两种。授课型一般是一年，无奖学金，修够学分即可毕业;研究型的一般是两年，有奖学金，需要修够学分且发表论文方可毕业。对于理工科专业来说一般授课型的学位叫做MSc，即Master of Science，研究型的学位叫做MPhil，即Master of Philosophy。不要以为Master of Philosophy就是哲学学士学位，这只是香港各高校沿用英式教育体制中的叫法。所以各位在自己申请的时候看清楚是MSc还是MPhil。。。我当时申请的港中文的统计自己以为是授课型的后来发现是研究型的。。。就是因为当时对这个MSc和MPhil不敏感。对于同专业来说研究型的申请难度大于授课型的。有些专业的研究型硕士给大陆学生的名额特别少，甚至没有，所以这些专业的研究型硕士都是大牛中的大牛才能申到，有些专业的PhD给大陆生的名额会比MPhil的多一点(PhD即Doctor of Philosophy，同理也不可直接理解为哲学博士)。MPhil和PhD一般是需要事先和教授套磁的。香港各高校的选人标准主要看以下几方面：学校背景、本科前三年成绩(指所有成绩包括专必公必专选公选，如果你已经毕业那肯定是看大学四年的成绩了)、项目经历(主要是看跟你申请的专业有关的项目)、语言成绩、个人能力、文书(如PS、RL、CV等)、Gmat/GRE成绩等(除港大外，港中文和港科大的商科项目基本都需要考Gmat)。商科、法律、教育类专业对语言会有更高的要求。前期准备：关于绩点：我们学校的满绩点是5，绩点算法是(每门分数-50)/10为这门课的绩点，比如83换算为3.3的绩点。然后总绩点按学分加权平均。本吊的本科绩点是3.3抠鼻。用有个出国的满绩点是4的常用算法：(A) 85-100=4.0 (B) 80-84=3.5 (C) 75-79=3.0 (D) 70-74=2.5 (E) 60-69=2.0 (F) 0-59=1.0我算出来是3.5 。不过对于申港来说他们直接看你成绩单，绩点算法怎么算不必纠结。中大的中英文成绩单是只显示每科最后成绩，不显示是否挂科也不显示任何算法的绩点。对于不是特别热门的专业，按照我们学校满绩点5的算法最好不低于3.0，3.3的绩点是比较有把握的。关于雅思和托福：由于香港高校都是全英授课所以需要提供英语语言能力证明。现在香港不仅接受雅思成绩也接受托福成绩。对于六级成绩来说，港科大已经不再接受，其他学校在去年申请的时候扔接受六级成绩，以后情况如何说不准。所以考一个雅思或者托福还是很有必要的。然后问题在于是选考雅思比较好还是托福比较好。这里有个大概的说法，雅思低分段容易考，托福高分段容易考。香港的学校对雅思都有单科要求，对托福没有单科要求。本吊是考的雅思，可以给大家一个参考。我是吃高考英语基础的老本，大学前两年英语基本没学。高考英语133，第一次六级450。雅思准备时间3个多月，期间有参加环球雅思的高分尖子班，第一次考总分6.5，听力7.5、阅读7.5、写作5.5、口语6。香港学校语言要求大致是理工科总分不低于6，单科不低于5.5。商科、法律、教育这些一般是要求总分6.5，单科不低于6(也有要求单科不低于5.5的。但是有些专业的要求高达总分不低于7，单科不低于6.5，比如港大的金融)。但一般总分和单科都比他要求的分数高出0.5分才比较有把握。对于中国高考应试教育出来的学生来说考雅思写作和口语是硬伤，于是你会发现雅思的单科要求是一个很蛋疼的东西。写作和口语5.5往上每提0.5分都很不容易，而且写作和口语还有一定的运气成分在里面。我觉得雅思7的话相当于托福至少95以上。另外雅思考7分有可能是听力8、阅读8、写作6、口语6，这样就算总分达到了要求单科还是没达到要求，托福就不存在这样的问题。同样托福分数比学校所要求的最低分高出5分以上是比较有把握的。所以说想考高分区段就去考托福。关于申请材料：需要准备的材料有本科中英文对照成绩单、雅思或托福成绩单、个人陈述(PS)、两封推荐信(RL)、个人简历(CV)。Mphil和PhD还要提交研究计划(RP)。其中PS特别重要，它是包装展示你整个人的重要媒介，教授是通过它来了解你的。关于PS：PS就是用于包装推销你自己的。对于想自己写PS的筒子可以给你一些提示。PS的长度一般600-800字为佳，内容可以写你本科所学课程与你所申请专业的相关程度和你在这方面的优势有哪些(比如哪门相关课程有多高的分有多高的排名、跟随哪门课的老师做过那些相关项目、自己比较得意的实验经历或者是已完成了哪些作品、获得过什么相关的奖项等等);如果是跨专业的筒子你要写出你在你希望申请的专业方向所做出过哪些努力，获得了那些成绩，有哪些与之相关的项目、实习经历等等，如果辅修是这方面的一定要讲，总之要让教授看到你想要学这门专业的热情并让他觉得你有一定的基础可以修习研究生课程。另外还要写出你为何选择这个学校，为何选择这个专业，对自己未来的职业生涯有何规划，甚至是与申请专业有关的一些兴趣爱好等等。这些是一个PS需要囊括的几方面，一切内容以突出你的优势、表达你的诚意、抓住教授眼球为目的。PS的重要性不必再赘述了，让大家直接感受一下吧：面试的时候教授很有可能会根据你PS中的描述对你进行提问。关于RL：有很多人说教授们都不怎么看推荐信，就是个形式。不知这种传言从何而起。但你不知道教授会不会仔细看所以还是得好好写对吧。推荐信篇幅一般在400字左右，排版后一页A4纸能打印出来为佳。推荐信一定是站在老师的角度去夸你自己，站在老师的角度说话就不能把你描述的过分细节，过分细节就会感觉很假。怎么夸自己我就不细说了。如果你跟老师的关系特别好，他也愿意帮你写你可以让他直接写。一般都是自己写好了联系老师给他看他看过觉得没问题帮你签名就可以了，签名是在推荐信上签名。如果你平时上课也不怎么发言，课后也没怎么跟老师交流，也没有跟老师做过项目，没有很熟的老师，那你就要特别厚脸皮了。我是先发邮件问，如果老师没反应发短信，再不行就直接打电话过去，一般讲电话的时候老师不太好意思直接拒绝。如果电话也没人接你又特别想让他做推荐人那你就直接跑去他上课的地方堵他。反正是要脸皮够厚。然后是找什么样的老师帮你签推荐信，最好是跟申请专业有关的老师，其中最好至少一个教授级别。比较特殊的是港中文是要下载一个推荐表格，要求推荐人填好后直接寄去，或填好后用信封封装好给你自己寄。科大的推荐信是在他的系统上填写推荐人联系信息，在你付费提交申请后系统会给你的推荐人邮箱发邮件，邮件里有一个链接打开就是在线的推荐表在线提交，如果你不想让老师再把邮件转给你这么麻烦也可以直接自己写一篇打印出来给老师签字，然后扫描后在申请系统的上传材料部分上传扫描件，与填写在线推荐表是同等效果。关于CV：也是重点突出你在申请的专业领域所具有的学术水平，像院运会800米第三名、院篮球赛第一名这种相对不怎么重要，如果你把其他内容都写上之后还有空间就写上去，如果是跟学术无关的特长获得的校级以上的荣誉还是值得一写的。本吊的简历有这几个部分：Basic Info, Language Proficiency, Education, Research Experience, Extracurricular Activities, Awards, Additional Info，排版后一页A4纸，你们可以只作为参考。关于RP(MPhil和PhD要用 MSc不用)：由于本吊是科大的MPhil，科大的网申系统MPhil是有一个版块叫做Vision Statement / Research Proposal / Additional Information，网申MSc的系统上没有这个版块，这个版块里面有三部分，Vision Statement部分又分成了几个小问题(与我上面PS里提到的方面类似的问题)，所以最后上传材料的时候系统上就没有PS和RP这两项了(比较特殊的是人类学和社会学还是需要再上传RP扫描件的)，于是我就没有单独再写一篇RP，在网申系统那里的RP部分填了200字的一段话便完事。关于RP怎么写，这是个比较学术的东东，不必特别具体特别深刻，不可能你还没上过课就把论文写出来了，写出大概方向和自己的想法就好。关于各种获奖证书：奖学金就不说了，这是你作为一名优秀学生的最好证明。中期申请:香港的申请都是先到先得。因为教授都想快点招够人早点结束录取工作，在看过你的材料之后如果觉得你够条件就会给你发offer，越往后的话有些offer已经发出去了名额越来越少，所以到后面申请的人多了教授会要求越来越高，相应早先申请的同学门槛就会变高。所以大家最好是早一些把材料准备好，等到十月份各高校的网申系统一开放就立马投出申请。申请费都可以用VISA卡直接付款很方便。申请完拿到offer之后他会通知你交留位费，如果你不交视为放弃该offer，缴纳之后如果你去这个学校这个专业上学留位费用于缴纳学费，如果最后不去留位费是不退回的。香港的申请一般分两轮，每轮各专业的申请的起止时间都有不同，大概是每年的10月份是第一轮申请开始，比较例外的是去年港大的统计学如果我没记错的话是到12月份才开始开放申请的，各个专业的申请起止时间以官网公布的为准。第二轮申请一般是在第二年的1或2月份左右开始，结束时间有的是3月份也有的是5月份，如果一个专业的名额在第一轮就招满了就不会开放第二轮申请了，第二轮也一般会在申请截止时间的前一个月招满名额，但是在那个时间段即使名额已满申请系统仍然开放。其实说这么多我的意思还是越早申请越好，就是先到先得。找到自己想申的项目之后可以看到专业介绍和要求条件。点进申请系统后就是填各种信息了，需要提醒的是在科大的申请中有个部分是Academic Qualifications， 里面要填学历，Program Duration就是四年填4，Last Completed Year of Study意思是已完成的学年数，对于应届的大四学生来说也就是填3，GPA我是按4分满分填的，Classification of Award选Not Applicable 。科大的材料都是先在线传扫描件，等给你发了offer之后才会让你寄原件过去。如果是自己申自己寄材料的话，需要提醒的是科大是网申上传扫描件的，成绩单先不要急着封装，扫描(或者拍照)之后再封。科大的推荐信可以两种形式提交在前期准备的RL部分有讲，也是不需要往那边寄的。往香港寄材料我用的是顺丰，感觉够靠谱，一般都是第二天到。寄材料收件人联系电话一定要有，有些时候申请页面写的材料寄送地址上面没有写电话，你要自己去网站上找那个部门办公室的电话。如果你申请的是MPhil或者PhD，则需要事先发邮件跟教授套磁。教授的联系方式可以在各个学院的网站上查到。一般第一封邮件就是介绍一下自己，给教授看一下成绩单和自己做过的项目，表达一下对这个教授的研究方向的见解和兴趣，表示一下希望做这个教授的研究生，提出一些跟申请有关的或跟学术有关的疑问这个样子。然后教授有回复就慢慢聊起来，教授觉得你差不多就会给你约个时间面试。关于面试，有些专业会有，有些专业没有，视当年的招生情况而定。面试用的是英语，有些时候问特别学术的问题会用汉语。有些专业会有教授过来大陆的一些省会城市组织一场面试，有些专业是电话面试或者网上视频面试。电面和网面问的比较多的有介绍一下你的学校啊，介绍一下你现在的专业啊之类，还有其他一些general question。对于具体哪个专业会问一些什么问题网上应该或多或少会有一些面经，大家可以自己找找或者问问录取到那个专业的师兄师姐。值得注意的是如果你觉得你的条件还不错但是没收到面试通知，而跟你差不多条件的其他同学收到了，先不要慌，自己发邮件给教授说明你的情况询问一下自己可不可以有面试资格，有时候可能是因为申请这个专业的人太多教授审材料审漏了。如果教授觉得你条件可以但是已经过了在省会城市组织的面试的时间他会约你周末过去香港那边面试。后期手续：关于档案和户口：对于户口在学校的筒子一下内容可以做参考，户口在家的筒子你们可以自己咨询一下就业指导中心看怎样办比较好。档案和户口是两个概念，户口大家肯定都见过，档案应该都没见过，我们的档案都在东校区的档案馆保管。一般档案和户口放在同一个地方比较好办理各种手续，会比较方便。本吊的户口是学校的集体户，由于香港升学不会接收户口，所以我要么把户口打回生源地，要么把户口挂靠在学校所在地。选择挂靠学校所在地的话有几种可选方案：1，挂靠人才市场，向人才市场缴纳一定的挂靠费用。2，你认识某个有一级人事接收权的大企业里能说的上话的人可以帮你把户口挂靠在他们公司的集体户里，相当于与该单位签约(注意该公司要有一级人事接收权才可以，否则你与他签约之后仍需将户口挂靠在人才市场)。3，挂靠当地的留学生服务管理中心，缴纳一定的挂靠费用，其挂靠作用与人才市场相当，不一样就在于留服可以办理将来的学历认证这些业务，到时一起办比较方便。4，办理暂缓就业，办理暂缓后户口和档案留校，可免费保管两年，但期间不可办理出国、结婚、劳务证等手续，对于一年的MSc来说可以使用该方法，但对于其不可办理出国手续的限制不知可不可以在办理暂缓前办好留港学生签注，具体是否可行可以咨询一下就业指导中心的老师。
在国内中国大陆发卡金融机构办理信用卡的时候可以选择VISA和MasterCard两类，只要选择VISA就可以和信用卡同时办理。只要有visa标志的，都可以在全世界通用。不过中国的visa卡没有自动外汇结算的功能，所以如果在中国办的卡，要在国外用的话要先预存外币才行。
办理条件：具有完全民事行为能力（中国大陆地区为年满18周岁的公民）的、有一定直接经济来源的公民，可以向发卡行申请信用卡。
办理所需资料：
1、填写信用卡申请表，申请表的内容一般包括申领人的名称、基本情况、经济状况或收入来源、担保人及其基本情况等。
2、申请人身份证原件即复印件。
3、具有固定的职业和稳定的收入来源证明。
扩展资料：
VISA国际本身并不直接发卡，VISA品牌的信用卡是由参加Visa International的会员(主要是银行)发行的。
在亚太区，Visa国际组织有超过700个会员金融机构发行各种Visa支付工具，包括信用卡、借记卡、公司卡、商务卡及采购卡。Visa在国内拥有包括银联在内的17家中资会员金融机构和5家外资会员银行。
国际信用卡有两种国际支付组织，一种是VISA，另一种是MASTER。Visa和MasterCard在全球范围构建了一个刷卡消费的联盟，国内银行与他们合作以后，国内银行发行的信用卡就能在他们联盟范围内刷卡消费。
可以在申请信用卡的时候选择申请Visa信用卡还是MasterCard信用卡。
参考资料来源：百度百科-VISA信用卡
参考资料来源：百度百科-信用卡
一、语言成绩的要求如果准备申请美国博士的话一定要从大一开始准备，美国博士是当今世界上最难申请的学位，通过率极低，除了以上提到的条件外，同学们的GPA、入学考试成绩也要优秀才行，所以认真学习本科阶段每一门课程，如果毕业成绩不理想的话一定要选择重修，争取GPA在3。5以上，这样才符合同时申请到博士学位和奖学金的条件，其次充分利用寒暑假准备托福或雅思考试、GMAT/GRE/LSAT/MCAT考试。二、从事过相关项目研究美国博士的录取对于申请人的专业背景要求较高，对有着丰富的相关专业研究背景或项目经验的申请人更加青睐。如做好留学前的规划，以整齐规范的各类文书材料，呈现于校方面前，无疑在申请上更具竞争力。三、在期刊发表过相关论文美国博士学位的培养目的是塑造研究型人才，课程设置偏理论，内容比较深入，未来就业目标为专业的研究学者，所以学习过程较为枯燥和漫长，没有清晰的职业规划和强烈的专业兴趣支撑可能很难坚持完成，所以学生在申请时应该慎重，不能为了想获得博士学位而去盲目申请。本身应对自己所研究的领域感兴趣。想申请美国读博需要在期刊发表相关论文，以及要准备符合学校要求的标准化考试成绩，所以有这方面想法的学生应早早开始规划自己的留学路。