一、文献检索与阅读

英文文献阅读基本是每个人入门科研的第一个新手任务。从这些论文中，我们了解领域的发展现状，把握主流的方法思想。而接手任务的同时，两个问题也会随之而来：怎么找到自己需要的文章？怎么读这些文章？

1. 怎么找到自己需要的文章？

文献检索贯穿科研工作始终，是课题立项开展的基石，但常常也成为大家入门科研时的一块绊脚石。所幸文献检索并非毫无章法，下面分享一些讲座以及实践过程中总结的一些检索策略。

1）关键词提取

这里主要采用的是“切分-删除-补充”的方法，即首先对课题的概述（比如项目名称）进行切分（比如应用场景分一块，关键技术分一块），然后对各块的内容分别进行处理，删除掉无关的表述，并做适当的补充。在得到一组关键词后，还需要检查一下，宽泛或不准确的词汇应尽量替换为专业词汇，提高检索精度。

这一步主要通过逻辑词连接各个关键词（网页搜索和学术搜索一般通用）。常用的逻辑词包括与（AND/空格/*）、或（OR/+）、非（NOT/-）。此外，也可以用通配符和位置算符提高关键词的匹配能力。

2） 迭代搜索与结果分析

得到检索词后就可以直接用在搜索引擎进行检索了。如果一次性找到了自己需要的文献，自然就可以结束检索过程。但如果没有找到，就需要进一步分析检索结果。如果检索结果不够精确，那么可能是英文检索词不准确或词组被断开的缘故；如果检索结果太少，则可以从学科领域、时间等角度放宽检索范围，也可添加关键词的缩写与同义替换，或是用截词符替代部分关键词；如果检索结果太多，那么使用高级搜索功能限定检索范围会很有帮助。这样不断优化搜索策略，就能够比较有效地筛选出想要的文章。

3）代码下载

下载到心仪的文献之后，有时还会希望把源代码搬过来复现一下。有这种需求的时候，可以先查看一下论文里提供的附注，如果没有明确给出源码地址，可以在GitHub上搜索，并优先选择fork和star比较多的代码，质量比较有保障。看一下issues的互动也能看出代码作者维护得是否勤快，以及有没有什么需要注意的坑，是很有帮助的。如果GitHub上也没有找到合适的轮子，也可以转战Papers with Code与Code Ocean网站进行检索。

2. 怎么读文章？

由于精力有限，对入手的每一篇文章都通篇研读是不现实的。实际上，我们一般可以选择先浏览文章的摘要（Abstract），了解文章的主要创新点和基本内容，筛选出需要进一步了解的文章。具体的流程和阅读方法介绍如下。

1）总体流程

阅读文献的主要目的通常是针对性地解决某些问题，因此可以先将自己想要回答的问题（主干问题）总结在word文档或草稿纸上，然后按以下几个步骤进行处理：

检索与问题相关的文献（比如希望了解某个领域的历史沿袭，就可以检索综述性的文章）；
从通俗易懂的文章入手，由浅入深，对每篇文献进行选择性阅读。与解决问题无关的内容、文献直接略过；与问题相关的方法、理论，通常只需了解主要观念即可（往往比较容易），而无需深入推导过程（通常较为费时费力）；
在阅读一篇文献过程中产生的新问题，可以在word文档或草稿纸上另辟一栏（旁支问题）专门进行记录；
判断旁支问题的性质。若与解决主干问题无关，则可以在解决完所有主干问题后再处理；反之，则在粗读完文章后寻找相关博客或文献解决问题（一方面保持阅读的连贯性，另一方面问题的解答往往可能就藏在本篇文章当中）；
先遍历主干问题，再遍历未处理的旁支问题，每个问题都采用以上几步找到解答，直到所有问题得到解决。

另外，如果是刚刚接触一个新的领域，那么花些时间通读下Introduction和Related Works部分通常是很有裨益的，你可以通过这些部分快速获得对领域发展现状及经典方法的大致了解，熟悉常用的一些学术词汇，方便后续的阅读和工作开展。

2）阅读方法

尽管读文章的流程大同小异，但具体到每一篇文章，对每个人有效的阅读方式又需要因地制宜了。下面简单分享一下自己实践下来在Mendeley上觉得比较有效的一种方法：

找一个安静舒适的地方作为阅读环境；
重要技术步骤和细节黄色高亮；
文章方法的优势用红色高亮，不足用紫色高亮，配合相应的笔记，便于下次温习；
对一些文字有自己的理解时，应该高亮文本并用蓝色的注释标记，在完成本篇文章阅读以后再回头重温，有不当的地方就应该及时修正；
不理解的文本内容用黄色高亮并用黄色注释来标明，此时常识性的知识点（比如某个不熟悉的名词）应该通过google等搜索引擎及时查清，而涉及文章方法的问题则留待后续的阅读解决；解决掉的就把高亮的颜色从黄色变成灰色。

当然，在阅读的时候不能放弃思考，读完一部分内容要大胆去想象和猜测作者接下来会用这个去做些什么，会遇到什么问题，自己遇到同一个问题又会采用什么样的解决方案。把想法记录下来，再用后面的内容验证，哪怕错了也没关系，批判性思考和创新的能力就会这样慢慢提高。

二、关于汇报和写作

科研汇报与写作是展示科研成果最主要的两种方式。

1. 汇报答辩

汇报和答辩对口头表达以及PPT制作的能力有比较高的要求，在比较正式的场合，准备一份讲稿，找其他人帮忙检查PPT的内容，多演练几次控制好时间，能够有助于临场发挥时的表现。下面是一些要点的总结

宗旨是把非专业/完全不懂的人讲懂，让他们知道自己做了什么，为什么要做这些事情；
PPT制作和准备讲稿时，要注意不同工作之间的联系，必须保证有一个清晰的逻辑关系，比如流程/时间递进关系；
每个工作要分析清楚为什么用这个方法而非其他方法能够解决一个问题；
介绍团队工作时，需要注意彼此的内容尽量不要有重叠；
项目一般分为数据准备-方法研究-实验工作-评价工作/软件设计-结论五个部分，可以用打勾来显示进度，并可以适当展示细节，且方法研究和实验工作要对应上；
提出的新理论、新算法一般都需要和其他state-of-art的算法做对比，并适当做一些消融实验探究参数影响；
PPT上不要展示和主题无关的图，图上也尽量少放无关内容；
准备内容的时候要结合以上几点多想想自己方法里存在的问题，准备回答的内容，同时被问到的时候也需要先思考再回答，太紧张很容易把自己埋进坑里。

2. 论文写作

作为一项科研基本功，良好的论文写作和内容布局能够让你的工作增色不少。下面总结一些自己在撰写论文的过程里的经验教训。

地道表达。无论以中文还是英文写作，学术论文都要求用词的准确、规范，切忌口语化的表达。这一方面靠中、英文文献的阅读积累，也靠平时保持训练，并无捷径可言。初写英文文章时，很可能遇到不知道怎么规范表达的情况，如果是专业词汇，可以求助CSDN翻译助手和有道词典，如果是表达，可以求助Academic Pharsebank，或者看看相关的文章里，同样的意思是怎么表述的。这样慢慢也就可以积累起写作功底。此外，在写完英文文章后，用Grammerly等软件检查语法错误，也能帮助避免语法问题引起审稿人的不满。
作图。使用的实验数据应尽量详实，表明论文提出的方法or理论有充足完备的实验支撑。如果一张图要展示多条曲线，那么务必优先保证曲线之间留有间隔，清晰可辨。具体的布局排版，除了避免大片留白，也需要在读文章的过程里不断学习，看看顶级的期刊和会议如何做到图文并茂。
标题，关键词与结论。标题最好不要用a、new、method、algorithm等词汇，中文则不要出现“一种”、“分析”、“研究”等词，并避免缩写的出现；关键词不宜太多，根据期刊/会议要求，选3-5个即可；结论不能简单重复摘要或其他已有的内容，而需要总结方法、实验结果、存在的不足和进一步改进的期望。

三、学习及科研杂谈

1. 时间管理

在本科阶段开展科研训练，往往要面临时间平衡的问题。大学生活比较丰富的话，常常要同时顾及课业、竞赛、学生工作等等，每个人的志趣考虑不同，也就需要因人而异地定制方案，这里仅仅提供一些参考性的意见。

无论竞赛、学业或科研，想要有一番成绩，时间与精力的投入是必不可少的，因此决心提高自己的科研能力，一开始要下定走这条道路的决心，并且做好经过长期努力才可能有显著结果的思想准备；
由于本科阶段专业成绩同样重要，因此必要的投入可以不用减少，但可以尽量把课程安排在集中的某几天，从而在一周的其他几天得到充足时间研究和完成科研任务；
部分与科研方向相关或相同的竞赛，本身能够起到相辅相成的作用，可以考虑一个学期参加一到两场，增加自己专业知识的积累和工程实践的能力，一些创新也可在科研中进一步完善乃至转化为成果；
学生工作方面，可以在大一或者课业压力不大的学期穿插一些，或者尽可能选择事务压力不大的职务，优先保障科研工作能够连贯、顺利开展。

2. 进展交流

在科研过程中，与导师以及实验室师兄师姐保持良好的沟通、反馈是非常重要的。科研项目的进展情况，可以以定期的周报、月报的形式向导师汇报，或者每周组会或导师课前课后的时间来与导师进行交流（更推荐面对面交流，导师比较忙的时候，可能无法及时回复消息）。遇到的一些非紧急问题，可以收集起来一起向老师咨询，节约双方的时间。组会是学术交流一个非常好的场所，刚刚入门时可能对师兄、师姐讲解的内容不甚理解，这是很正常的现象，不懂的地方可以在提问阶段大方、大胆地提出来和大家交流（每个人都是从小白开始的，大可以不用害羞），在自己的工作有进展的时候，也可以到组会上进行汇报。当然，由于时间有限，组会上没听懂的地方，或是导师、师兄师姐讲解后无法理解的地方，都可以先自行检索一下，如果还是理解不了，应该及时反馈、交流，避免问题的遗留。总的来说，科研还是非常讲求一个Self-Motivation，交流和沟通必须主动出击，才能够形成一个良好的迭代循环，让自己在推进项目的过程里少走弯路，并且更好地提升自己。

3. 目标达成

科研的开展以及创新，尽可能立足于具体的项目。针对每个项目，最好先通过调研明确技术路线，比如确定整个系统由哪些模块组合而成，每个模块用什么算法实现，对每个模块调试通过后，再组合并调试整体系统。完成系统的基本功能后，就可以进一步地针对各个指标进行改进。如此，可以有条不紊地推进项目，需要解决的每个技术问题，也就成为一个阶段的小目标，为你提供能够持之以恒的动力。同时，对每个拆解下来的技术问题进行针对性的学习，借鉴检索文章的方法搜索相关的博客或技术网站来了解和掌握需要的理论，能够比较高效地吸收知识。

【作者简介】刘洋，湖南邵阳人，电子科技大学英才实验学院18级本科生，曾获国家奖学金，国家励志奖学金。跟随指导老师入门科研，参与国家自然科学基金1项，主持中科院大创项目1项。以第一作者在SCI二区期刊上发表第一篇文章，第一发明人申请发明专利2件。目前，已获得国内多个名校的推免直博offer。