同济大学 交通运输工程学院研究生学术讲座考核办法20140910

第一篇：同济大学 交通运输工程学院研究生学术讲座考核办法20140910

14级交通运输工程学院研究生学术讲座考核办法

提升研究生参与学术活动的能力，切实落实研究生培养计划中学术讲座环节的安排、管理和考核，经学院党政联席会议讨论通过交通运输工程学院研究生学术讲座考核办法。

针对14年入学的研究生，一年级硕士研究生及一年级全日制博士研究生，需在第一学年内参加8次学术讲座活动，以学院举办的“同路人学术论坛”系列讲座为准，并实施考勤制度。一年级在职博士研究生不作要求。

所有一年级硕士及一年级全日制博士研究生需在第一学年末每人提交一篇学术讲座报告，由学院进行考核。如发现讲座报告涉及抄袭，一律按不合格处理。不合格同学有一次补考核机会。考核不通过者，不具备参加中期考核资格。

讲座报告内容应针对所参加讲座中的某一期来写，并在报告中注明讲座期数及题目，电子版报告提交时文件名以“讲座期数+学号+姓名”命名。报告格式及要求请见本通知附件，具体提交时间另行通知。

附件：研究生学术讲座报告格式

交通运输工程学院

2014-9-10

第二篇：同济大学研究生学术行为规范

同济大学研究生学术行为规范

前 言

为倡导实事求是的科学精神和严谨的治学态度，维护学术道德，保护知识产权，营造优良学风，研究生院针对研究生在校期间所涉及的研究过程和学术成果可能出现的不端行为，组织编写了《同济大学研究生学术行为规范》，旨在从研究程序、学术成果、个人履历撰写等诸方面，阐述在科学研究过程中应遵守的学术行为规范，纠正学术不端行为，提倡严谨、科学、自律的治学态度，净化学术氛围。

希望本规范能给研究生在学期间及今后的科研工作起到指导作用。

研究生院

一、总则

学术行为规范是研究生教育制度建设中的一项长期任务。在学术研究活动中，研究生教育应严格遵守《中华人民共和国宪法》、《中华人民共和国民法通则》、《中华人民共和国著作权法》、《中华人民共和国专利法》等有关法律、法规以及教育部《高等学校哲学社会科学研究学术规范（试行）》。

为了加强研究生学术行为教育，倡导良好的学术研究职业道德，本规范从研究程序执行、学术成果获取、个人履历撰写、学术不端行为处理等方面，阐述在科学研究过程中应遵守的学术规范，界定学术不端行为，提倡客观、公正、严谨的科学态度，净化学术氛围。

本规范针对的是研究生在校期间所涉及的研究过程和学术成果，主要涉及到学术论文和学位论文，其它成果类型（包括著作或教材、专利、奖励申报等）可参阅本规范。如涉及研究生导师的学术行为，按照《同济大学教师学术道德规范》执行。

二、研究程序规范

1、开题

开题是提出和凝练科学问题、梳理研究思路的过程。

开题者应在认真阅读大量国内外文献的基础上撰写文献综述。文献综述应阐述该研究方向的经典理论、研究现状及发展动态，并给予必要评价和分析，包括借鉴他人的学术成果。开题报告中所列的参考文献必须是阅读过的。

为能提出准确、可行的研究方案，除阅读文献外，开题者一般还需做预实验或调查研究。

开题者应精心制定研究方案（包括研究问题及目标、研究内容、解决的关键技术或难点、预期创新点、研究方案的可行性分析、研究计划等），避免研究目标或题目过大和空泛、缺少实质性的研究内容和提出不可行的研究方法。

开题必须通过公开的报告会论证，不应以各种方式回避或代替开题报告会。涉密课题按国家相关规定处理。

2、科学实验（调查）

科学实验（调查）是验证或揭示科学命题、科学结论的重要手段。科学实验（调查）除严格遵守实验（调查）步骤外，应特别关注实验（调查）设计和实验（调查）结果（或数据）的分析。

在实验（调查）设计中，样本选取应具有代表性、客观性。实验（调查）样本数据的数量、性质、类别等方面应和国内外同类研究的实验样本数据具有可比性。不应故意遗漏可能与研究预期不一致的样本。

在相同条件或环境下，实验（调查）过程是可重复的，以便验证和交流。

科学实验（调查）报告应如实阐明实验（调查）的环境、数据和结论。如果尚存在某些问题，也应如实阐明，不得故意隐瞒。

3、研究数据处理

数据处理必须严肃、客观，应认真对待与自己学术观点或研究预期相左或偏离的数据，分析其缘由。不得伪造、抄袭、篡改、添加或回避原始数据。对于未采用的原始分析数据，要给出具体原因。

4、研究结论

在确凿实验、观察或调查数据的基础上，研究结论应该力求论证缜密，表达应科学、准确、严谨，慎用“原创”、“首次”、“首创”、“国内领先”、“国际领先”、“世界水平”、“填补空白”、“重大突破”等类似词语。

三、学术成果规范

学术成果的表现形式有：公开发表的学术论文、著作或教材、经答辩委员会通过的学位论文，以及专利、正式颁布的标准、科学研究成果奖励、其他具有知识产权的各类研究、设计、开发成果等。研究生所发表学术论文和答辩委员会通过的学位论文的规范如下，其他学术成果参照此规范执行。

1、论文撰写

论文撰写过程应坚持公正、严谨、自律，防止和杜绝剽窃、抄袭、篡改、伪造行为。剽窃：将他人的学术观点、思想和成果冒充为自己所创。

抄袭：将他人已发表或未发表的学术论述，不注明出处，而为己所用。篡改：擅自改变原始实验数据、引用资料和科学研究事实。伪造：捏造原始实验数据、引用资料和科学研究事实。

2、引文

学术引文系指引用他人论文、研究报告中的数据、图表、公式、论述和结论。

学术引文必须尊重他人的学术成果，严格遵守国内外公认的学术引文规范，引文应尊重原始文献和第一手资料，防止和杜绝侵害他人知识产权。

引用他人学术成果均应详加标注。引用未发表的成果，需经得他人同意。引文标注应标注在引文处，而非论文的章节名处。对于多次引用均应给出标注。学术论著应合理使用引文。对已有学术成果的介绍、评论、引用和注释，应客观、公允、准确。应该引用第一手资料，避免转引。

3、论文署名 论文署名应实事求是，只有对研究工作做出了实质性贡献的人才能够成为论文的共同作者。所有署名者应知晓论文研究内容，应同意论文投稿，应对该项成果承担相应的学术责任、道义责任和法律责任。如果论文被发现存在造假、剽窃等问题，共同作者要承担连带责任。

在导师作为通讯作者时，其他作者的署名及排序必须经过导师的同意。

研究生发表涉及相关学术领域的研究论文，无论导师是否署名，均应得到导师同意方可投稿。

4、论文发表

在有同行评议的学术期刊上发表论文，是发布学术成果的正常渠道。撰写的论文应注重质量，反对粗制滥造和低水平重复，避免片面追求论文数量的倾向。

论文不得一稿多投，只有在确知被退稿后，才能改投其它期刊，不应重复发表。学术成果的发表应尊重研究单位的知识产权，注明研究期间的所在单位。

四、个人履历撰写规范

个人履历的基本内容可以包括学历（学位）、工作经历、学术成果、获奖及其它证书等信息，也可根据情况列入参加重要技能比赛、重要学术活动（如参加国际会议、宣读论文、重点发言等）以及个人特长等信息。

个人履历在结构上要简明清晰，信息要真实可靠。

1、学历（学位）

学历（学位）内容应按照时间顺序进行排列，主要包括就读学校、就读时间、所学专业、获得毕业证书（学位证书）时间、结业或肄业时间。还未获得毕业证书（学位证书）的，只能注明预计获得时间，不能捏造。

2、工作经历

工作经历内容一般按照时间顺序进行排列，主要包括工作单位、工作时间、工作岗位和表现情况等。必要时也可列入重要学术活动参与情况、重要学术或社会兼职、实习经历或在课题研究中完成的内容等。

3、学术成果

论文类（或著作类）成果应该包括名称、发表刊物（或出版社）、发表（或出版）时间、发表页码；专利类、正式颁布的标准、奖励类、具有知识产权的各类研究、设计、开发成果等应包括名称、排名顺序、编号、时间。未公开发表的会议论文，如有必要，应该单独列出，还要相应注明会议名称、地点、时间等信息。

学术成果完成者如有两名以上者，应列出排名顺序；主编的著作还要注明“主编”，避免被误解为个人专著；如果只是参与某一著作的某个章节，应该注明第几章节，同时注明该著作作者（或主编）、出版社和出版时间等信息。

五、学术不端行为处理 学术不端行为处理应按照国家法律法规和同济大学相关规章制度，尊重事实，公正透明，并坚持教育和惩处相结合的基本原则。

对违反学术规范的行为，任何人都有权利和义务向同济大学学术道德委员会或其他有关部门进行举报。

是否违反学术规范，由当事人所在学院（系、所）组织相关学术机构进行认定，被认定为违反学术规范的行为，按《同济大学学生违反校纪校规处分条例》给予相应的处理。

对已毕业的研究生，一旦发现并查实其有学术不端行为，同济大学有权追回已授予的毕业证书和学位证书。

六、附则

本规范将根据研究生教育的实际情况进行修订和完善。附录：学术不端行为举例

学术不端行为无论故意与否，均有悖于学术研究的职业道德和学术研究行为规范。现将比较常见的学术不端行为列举如下：

1、科学实验（调查）过程中的不端行为      未曾做过某个实验、试验或调查，但捏造实验（调查）结果；

抄袭他人发表或未发表的数据或照片，冒充自己的实验（调查）结果； 篡改、捏造实验或调查过程中的原始记录或数据； 蓄意回避或篡改实验（调查）分析的精度或准确度；

故意隐瞒与自己试图表达的学术观点不同的数据，不经合理分析，蓄意剔除不利的或异常的原始数据，只保留有利于自己学术观点的样本或数据；   夸大实验或观测的重复次数，夸大实验动物或试验患者的样本量或数量；

不注明或故意回避不同的实验条件，将不同时间、不同地点、不同条件下获得的数据混在一起使用。

2、论文撰写过程中的不端行为        隐瞒原作者原文献，将他人的作品或作品的片段窃为己有；

未经合作者同意，将合作成果作为自己的学位论文或自己的成果单独发表； 将他人的论著篡改后发表；

请他人代替自己撰写论文或论文的主要章节，并将其作为自己的成果； 捏造、伪造、篡改引用的资料或其它研究成果；

在论文修改过程中，故意回避评议人的部分评议意见或提供虚假论据；

如果是获资助的研究项目，蓄意隐瞒物质利益关系，蓄意隐瞒资金来源或标注与论文研究无关的资助项目。

3、引文过程中的不端行为  不注明出处，使用、引用他人的观点、论据、结论、方案、资料、数据、公式、表格、图件、程序等，用作论证自己的论点；

 不注明出处，对他人的观点、论据、结论、方案、资料、数据、公式、表格、图件、程序和构架等原用词用语或部分内容作了修改，但基本观点、论据未变；

 不注明原出处，转引他人论著中的引文或注释，或未经阅读原文二次转引文献资料；  不注明转引出处，直接引用他人论著中的引文或注释；

 不注明出处，将多个他人的多个观点混在一起，作为自己论点；  不注明出处，将他人的论点、论据与自己的论点、论据混在一起；

 不注明出处和未征得对方许可，引用与他人私下通讯的记录或未发表的成果；

 在引用文献时，只引用自己或与自己利益直接相关人包括可能评议人的文献，而不引用与自己学术观点相近的其它文献；

 论文中引用其他语言发表的文献时，故意回避文献的原语言属性；  虽注明来源，但曲解或增减他人观点；  未引用他人成果而作伪注。

4、论文署名过程中的不端行为

 论文署名没有经过全体作者同意，署名排序没有经过通讯作者的同意；  署上对论文工作没有实质性贡献的领导、项目负责人或名人姓名；  为了某种目的，收买论文署名或者受人之托代写论文；  论文署名时故意遗漏对论文工作做出实质贡献的人；  在某个人不知情的情况下将他人列为共同作者；  在论文修改后再投稿之前，未经所有作者同意并签名；

 论文投稿后的修改至发表期间，未经所有作者同意，随意更改论文的署名（作者次序、增加或删减作者）或作者单位归属。

5、论文发表过程中的不端行为

 蓄意将同样的或相似的论文或著作在不同期刊或载体上重复发表、出版，而不公开说明其他发表、出版情况；

论文投稿不尊重不同单位的知识产权。

第三篇：研究生学术讲座心得体会

学术讲座心得体会

进入研究生院已经一年半了，在这一年半的时间里，我参加了很多的学术讲座，让我受益颇多。通过这些讲座，我了解到各个领域的最新发展概况，充实了多方面的知识，拓宽了我的眼界，让我能够跟上科学发展的步伐。

其中朱志斌教授和周傲英教授的讲座让我印象尤为深刻。朱志斌教授现任桂林电子科技大学教授，主要研究方向为优化理论与算法研究。讲座的主题是图像处理中的优化算法，朱教授的讲解条例清晰、生动有序，通常举一些例子使道理深入清楚，渗透人心，我们都被深深的吸引住了。图像处理是计算机应用领域中最为活跃的领域之一，从数码相机的普及到、数字电视的开展到遥感图像处理和智能交通，它极大地促进了人类科学研究的发展、社会生产率的提高和生活方式的改善。作为一个有广阔应用前景的学科，还存在很多问题有待探索。近年来对数字图像处理的研究倾向于将数字图像作为一个组合优化问题，并采用一系列优化策略完成图像处理任务。

朱教授特别讲了群智能优化算法在图像处理中的应用。群智能优化算法是模拟生物或生物种群的结构特点、进化规律、行为模式和思维方法等形成的计算技术和方法，具有自组织、自适应和自我学习能力以及良好的全局收敛性、并行性和鲁棒性等特点。常用的群智能优化算法有遗传算法和蚁群算法、布谷鸟搜索算法等。以遗传算法来说，GA是一种全局优化搜索算法，可以对复杂的非线性多维数据空间进行快速有效的计算。特别是由于它不受搜索空间的限制性假设的约束，鲁棒性及固有的并行性等，在图像处理、分析及理解中，具有潜在的发展前景。

从朱教授的精彩讲座中我还学习到：群智能优化算法不仅仅可以用于图像处理，其实它还可以用于其他很多方面。联系到我的研究方向是项目调度，而项目调度是指由一系列相互关联的活动构成，在满足约束的条件下产生达到某种目标的调度方案。项目调度实质上就是组合优化问题，那么我是否可以把群智能优化算法拿过来解决我的研究问题呢？联系到朱教授所讲到的知识以及通过网络查找相关知识，我发现是通过群智能优化算法求解项目调度问题是可行的，而且应该会有比较理想的实验效果。

朱教授的讲座是我进入研究生阶段以来对我影响较大的讲座之一，使我印象深刻，收获也非常大。另一次让我受益匪浅的讲座就是周傲英教授所讲的《从大数据热看我国计算机学1 界的机遇》。周傲英教授是华东师范大学长江特聘教授、云计算与大数据研究中心主任、数据科学与工程研究院院长，是我国大数据领域的领军人物。

首先，周傲英教授以幽默风趣的开场白将大家带入大数据的世界，通过Google、Yahoo、Facebook等国外知名计算机巨头以及阿里巴巴、京东等国内计算机巨头的最新发展概况来引入大数据。大数据(big data)，或也可称为巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

大数据的应用范围非常广。有机构预测，“大数据”的发展，将使零售业净利润增长60%以上，制造业的产品开发、组装成本将下降50%以上。在制造行业，企业通过对网上数据分析了解客户需求和掌握市场动向，并对大数据进行分析后，就可以有效实现对采购和合理库存量的管理，大大减少因盲目进货而导致销售损失。在商业上，国外一些超市利用对手机的定位和购物推车获得商场内顾客在各处停留时间，利用视频监视图像软件分析顾客购物行为，优化商场布局和货架排列。

大数据的火爆，也带动了国内学术界、产业界和政府对大数据的热情。2011年以来，中国计算机学会、中国通信学会先后成立了大数据委员会，研究大数据中的科学与工程问题，科技部的《中国云科技发展“十二五”专项规划》和工信部的《物联网“十二五”发展规划》等都把大数据技术作为一项重点予以支持。其中工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。

最后，根据当前应用需求和计算环境变化的现状，周傲英教授提出大数据时代是我国计算机学界面临一个难得的发展机遇。大数据的热潮触发了一场思想启蒙运动，使得“大数据是资产，不是包袱”、“要拿数据说话”等观念逐步深入人心，改变了以往不重视数据积累，不相信数据分析等认识。有了这种思维模式的改变，大数据的应用就有了希望。周傲英教授希望我们能够抓住大数据的热潮中的机遇，努力提高自己，积极投入到科学发展的潮流中。

总而言之，演讲者们的讲解条理清楚、生动有序，时常举一些实例，让讲的内容深入清楚，渗透人心，我们大家都被深深的吸引住了。通过老师们的讲座，使我能初步领略了专家2 的一种思想以及思维方式，接触到平时一般接触不到的更深层次的理论知识和更前端的知识发展概况，提升了我们的专业技能，拓宽了我们的视野，使我们受益良多，真心的感谢那些为我们尽心尽力做出精彩讲座的老师和专家们！虽然讲座活动已经过去好长时间，但是我们不能停下科研的步伐，高度的责任感和使命感在时刻提醒我们要不断的攀登知识的高峰，充实自我，实现自己的梦想！

第四篇：研究生开学学术讲座心得

讲座心得体会

今天，有幸听到北航邓路老师和上交孙剑非老师的四场讲座，收获颇丰，被智商碾压成渣渣的感觉真爽，所以呀，虽然跟着老师的思路高效运转很累，还是在做完明天上课的课程案例汇报准备后，熬夜及时写下自己的感受。

第一场，邓路老师从Motivation,Theoretical Framework,Related Literature,Data and

Methodology,Empirical

results,Robustness tests,Contributions几方面向我们展示了一篇实证性论文的形成过程。①为了保证控制变量，尽可能排除变量外的不确定因素，可以使用更清洁、更单纯的老数据，不确定假设太多的话，逻辑上就会混乱，出现论证不清晰的问题。②写文章不要把研究现象的发生链条拉的过长，而应该选择关键点，多做稳健性检验。

第二场，孙剑非老师在讲paper之前，问到大家M0，M1，M2的范围，我们经管专业的同学大部分都记不起来了，包括我，基础知识太不扎实了。因此，①课下考完注会一定要将高数、经济学的概念、模型搞清楚。②有思路之后，一定要将数据及结果跑出来之后再开始写文章。③idea相关的已有理论文献一定要引用。④想问题思路要大胆些，不要光想外生变量对研究主体的干预，还要思考具有主观能动性的经济人的人为因素对研究现象的干预。

第三场，孙剑非老师主要强调在文章初步完成之后的修改问题，包括变量的把控，比如说“8”的一个界限。还有就是要有扎实的数理统计知识，在理解model的基础上，争取真正能自己做出model。至于扒数据，我是肯定学不会了。

第四场，邓路老师针对专硕同学讲案例分析的整个过程，说实话，虽然我是专硕，但其实我内心是很排斥用case做论文的，但是这堂讲座之后，我对case的看法改变了，因为并不是所有的现象都能用实证来分析，在解释一些现象时，case有时具有非常大的优势，比如说新兴事物的样本奇缺问题，比如说对单个企业的纵向分析等。还有就是在文章假设时，一定要考虑如果采用的假设是已有研究，那么就要考虑到整篇文章的假设前提是否存在冲突问题。

很珍惜吴老师给在开学初就为我们提供了这么一个宝贵而难得的学习机会，稍稍望见学习的方向。

第五篇：研究生学术讲座报告

The Sentiment Analysis of Blog

报告人： Dr.Xiuzhen Zhang, PhD supervisor

RMIT University, Australia

时间： 周四 14:00-15:00

地点：

博客博文(Blog document)一般由个人用户撰写，多数博文表达着个人对经济、政治等社会事件的观点态度和情感倾向。因此博客为网络舆论提供了得天独厚的条件，蕴含丰富的舆情信息。对博客进行情感分析，有助于把握大众舆论的态度，对商业智能、信息预测、舆情分析均具有重要研究价值.虽然之前也有一些相关工作，但目前公认的情感分析比较系统的研究工作开始于（Pang et al., 2002）基于监督学习（supervised learning）方法对电影评论文本进行情感倾向性分类和（Turney,2002）基于无监督学习（unsupervised learning）对文本情感情感倾向性分类的研究。Pang et al., 2002）基于文本的N元语法（ngram）和词类（POS）等特征分别使用朴素贝叶斯（Naive Bayes），最大熵（Maximum Entropy）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）将文本情感倾向性分为正向和负向两类，将文本的情感进行二元划分的做法也一直沿用至今。同时他们在实验中使用电影评论数据集目前已成为广泛使用的情感分析的测试集。（Turney ,2002）基于点互信息（Pointwise Mutual Information，PMI）计算文本中抽取的关键词和种子词（excellent,poor）的相似度来对文本的情感倾向性进行判别（SO-PMI算法）。在此之后的大部分都是基于（Pang et al., 2002）的研究。而相对来说，（Turney et al.,2002）提出的无监督学习的方法虽然在实现上更加简单，但是由于单词之间的情感相似度难以准确的计算和种子词的难以确定，继续在无监督学习方向的研究并不是很多的，但是利用SO-PMI算法计算文本情感倾向性的思想却被很多研究者所继承了。