1. 如何找到有用的论文?
如果你到图书馆,想找一本面向初学者的挖掘机技术培训书籍,具体会怎么做呢?
可能你会先找到“工程技术”这一大类的区域,看有没有分类为“建筑施工”的书架,再找有没有更细的类别叫“挖掘机”,直至找到相关书籍。
也可能你会在图书馆的电脑上使用关键词“挖掘机”进行检索,找到挖掘机相关书籍所在的位置。
你成功地找到了几本挖掘机相关的书:《挖掘机操作》、《挖掘机操作工培训教程》、《挖掘机操作与维护》。
翻了翻几本书的前言和目录,你发现《挖掘机操作工培训教程》是最适合初学者的挖掘机教程。
于是你开始阅读《挖掘机操作工培训教程》,发现这本书的作者大力推荐《挖掘机之道》这本书作为进阶书籍。《挖掘机之道》的作者在书中又提到了《挖掘机之禅》。
全部读完后,你已经是名震一方的挖掘机高手了。
找论文的过程和找书是高度相似的,领域分类、关键词、摘要、作者推荐都是高效找论文的大杀器。
如果你只知道研究的大致领域,可以在领域相关的会议或期刊中寻找自己关心的大类,从中找到备选论文;如果你知道研究方向的关键词,可以利用论文搜索引擎搜索这些关键词,根据题目找到备选论文。
浏览备选论文的摘要和引言部分,可大致了解论文所解决的问题和使用的方法。这就像翻看书的前言和目录一样,如果论文不对胃口,就要赶紧放弃。
找到和自己契合度高的论文,就可以开始精读了。论文中一般会有段落对相关论文进行阐述,相当于作者在进行论文推荐,这些推荐又可以成为备选论文。
另外,谷歌学术中还可以看到论文的被引情况,进行了引用的论文也可成为备选论文。
将一篇篇论文根据引用关系连接成树,能够帮助我们从更高的视角理解研究的问题。
2. 读论文要关注哪些内容?
我们的时间和精力都很宝贵,明白论文中真正值得关注的点非常重要。
很多人进行了大量的论文阅读,读懂了n篇论文中的公式,复现了n篇论文中的工作,产出了n篇论文笔记,自己的研究工作却进展缓慢。
这种现象的根本原因,是读论文的视角过低、太局限于细节,很容易陷入“只缘身在此山中”的困境。
按惯例,讲一讲拉屎压水花问题。
比如我们精读了这样一篇论文:“抽水马桶:卫生间保持清洁的有效方法”。
论文解决的是卫生间保洁问题,提出了抽水马桶技术。抽水马桶技术有两个关键设计:一是抽水系统,将水的重力势能转化为动能,有力地将排泄物冲走;二是底部的存水弯,存水弯处总是存储着一定量的水,可有效防止下水道反味。
如果着眼于细节,比如从抽水系统的原理出发,考虑如何增大抽水马桶冲水的力度,并非不能做出有用的工作,只不过思路很可能受到局限。
能够增大冲水力度当然是有价值的事情,但当前的冲水动力基本可以满足需求了。
从价值上来说,发明抽水系统的人是雪中送炭,增大抽水系统动力的人是锦上添花。
那么如何跳出局限,找到更具价值的关注点呢?
可以从两方面入手:一是问题层面,二是方法层面。
问题层面是从领域的角度来思考问题:技术的发展趋势是怎样的?技术的相关适配做得如何?
具体来说,马桶技术的发展趋势是怎样的?马桶是继夜壶、蹲便马桶等技术一步步发展过来的,人类的如厕姿势已经从蹲姿变为了坐姿,以后会是躺姿吗?
抽水马桶技术的相关适配做得如何?马桶普及后,因为存水弯的设计,“波塞冬之吻”(拉屎溅起水花)问题频频出现,严重影响如厕体验,就是一个值得解决的问题。
方法层面是从技术应用的角度来思考问题:论文中提出的技术能够用在其他场景吗?
具体来说,论文提出的存水弯技术,使用前提是有足够的存水空间,效果是防止反味。潜在的应用场景有卫生间的地漏、洗手池的排水管等。如果这些问题还没被解决,我们就可以利用存水弯技术尝试解决。
3.如何最大化论文阅读效果?
精读一篇论文,就要榨干论文的所有价值,不让时间白费。
就像万维刚在《万万没想到》中提到的:“我们就如同小偷一样到别人家里把除了厨房水槽之外的所有东西都搬走了——然后我们回过头去把厨房水槽也搬走了。”
怎样榨干论文的所有价值呢,可以使用物理学家费曼提出的费曼学习法。
有个故事很好地诠释了这个方法:一位农民家里的两个孩子接连考上了清华和北大,人们都去问他教育上的绝招。农民很不好意思,说送孩子上学的钱不能白花,就让孩子教自己在课上学到的东西,孩子不会的再去问老师。两个孩子无形之间就透彻地掌握了知识。
研究表明,记忆的深刻与否与神经元受刺激的强弱有关,刺激越强,印象越深。所以从本质上来说,学习就是个找刺激的活动。
你可以回忆一下最常玩的电子游戏,里边的角色、设定应该会很轻松地浮现在脑海。可如果不让上手玩,只给一堆角色和设定的文字描述,你又能记住多少呢?
游戏中的及时反馈能很好地刺激神经元,给我们留下清晰的记忆。
读论文的时候如何找刺激呢?途径有两种,一是讲讨论班,二是论文复现。
准备讨论班的时候,为了将内容讲清楚,神经元会受到第一次刺激。在讲讨论班时,别人还会提出有针对性的问题,解答或探究的过程会带来更多的刺激。
复现他人论文的过程涉及到了问题的方方面面,实验环境、技术细节等都会影响复现效果。对复现过程中出现的一系列问题的解决也会让我们印象深刻,我们也很有可能会在复现过程中发现更多值得解决的问题。
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