什么是史学研究热点？ 对社会热点研究意义？

<h2>一、什么是史学研究热点？</h2><p>“中国历史学研究十大热点”自2017年开始评选和发布，是澳科大社文所历史学学科建设、博士生学术训练的基础工作和持续研究成果，其目的是客观记录和梳理海峡两岸暨港澳地区在中国历史学研究领域的特点和趋势，提高历史学的社会关注度，传播和弘扬中华历史文化。观察和评选范围包括年度中国古代史、中国近现代史、史学理论及史学史等领域的热点话题。</p><p>在50余位著名历史学家以及海峡两岸暨港澳主要历史学期刊主编的支持和参与下，通过学界推荐、文献分析、学者研讨、专家评议、投票选择等程序而评定，相关热点介绍和专家点评在澳门大学《南国学术》刊登。2017年以来，“中国历史学研究十大热点”得到中外历史学界及社会各界的广泛关注，成为相关科研及教学机构项目指南、历史教学的重要参考。</p><h2>二、对社会热点研究意义？</h2><p>社会热点反映的是社会现象，要紧跟时代趋势，关注社会发展，把握时代脉搏，分析舆论走向。</p><h2>三、氢分子研究热点有哪些？</h2><p>2012年来自世界12个发达国家、1700名科研人员发表了450篇氢分子医学效应论文，发现由自由基引起的62种疾病都具有良好的效果。截止到2019年，氢气生物医学研究论文已经达到1300篇，专著论文也达到500余篇，国际论坛会议超200场。氢气医学已经形成了有一定影响的学术领域方向。</p><h2>四、知网如何搜研究热点？</h2><p>您好，知网可以通过以下方式搜寻研究热点：</p><p>1. 在知网首页搜索框中输入相关关键词，点击搜索按钮后，可以在搜索结果页面中选择“热点分析”选项，查看相关热点分析报告。</p><p>2. 在知网首页的“热点推荐”板块中，浏览最新的研究热点。</p><p>3. 在知网的“学术前沿”频道中，可以查看最新的学术动态和研究热点。</p><p>4. 在知网的“期刊导航”频道中，可以查看各个学科领域内的热门期刊和最新的研究成果。</p><p>5. 在知网的“机构导航”频道中，可以查看各个机构的最新研究成果和研究方向，了解当前研究热点。</p><h2>五、水处理研究生毕业就业前景？</h2><p>按理说是将来的热门专业，但是这种专业需求量相当小，一个很大的企业（比如说长虹吧）只要一个就够了。</p><p>如果不是对水质处理要求高的话根本也就不需要了。</p><p>不过工作找好了待遇也是相当高的。</p><h2>六、农药污水处理工艺研究？</h2><p>农药污水处理方法通常包括物化法和生化法两种，其中物化法包括吸附、萃取、水解、氧化、膜分离等，对农药污水进行有成效的治理，结合污水的具体情况，选择物化法和生化法相结合，利用膜的浓缩作用，采取回收和治理并用的策略，才能真正达到处理的目的。</p><h2>七、生活污水处理方法的研究？</h2><p>1.一级处理工艺。一级处理工艺指的是在污水处理设置进口处设置拦截的网，主要是用物理方式拦截一些大型的漂浮物，比如纸张、石块一类，体积较大，且明显的实体污染物质。</p><p>2.二级处理工艺。二级处理工艺是指用化学处理法祛除污水中的胶体和溶解了的有机物质，比如一些化妆水的残留和凝胶类溶于水的黏稠物质。是较为细腻的处理化学有机污染物的工艺。</p><p>3.三级处理工艺。三级处理工艺是最后一道处理工艺，主要是用来处理水中一些难以降解的有机物和有毒物质，通过生物化学手段进行残留处理。这道工艺是更深层次对污水进行处理的工艺，也能够更有效，且较为彻底地对污水进行处理。</p><h2>八、研究时事热点的意义以及时事热点的定义？</h2><p>时事热点的定义：关于近期内受广大群众关注的大事的信息。研究时事热点的意义：</p><p>1、关注社会发展；</p><p>2、把握时代脉搏；</p><p>3、分析舆论走向。 </p><h2>九、怎么查找自己专业的研究热点？</h2><p>可以尝试以下几个方法：</p><p>阅读相关学术期刊和会议论文，了解当前领域中的最新研究进展和热点问题。</p><p>关注行业内的大咖学者、研究机构、学术组织等，通过他们的研究方向和成果，了解当前领域中的热门问题和发展趋势。</p><p>参加学术会议、研讨会等活动，与同行专家进行交流和探讨，了解当前领域中的热点问题和未来发展方向。</p><p>关注相关的社交媒体和专业网站，了解当前领域中的热门话题和争议点，从中获取启发和灵感。</p><p>参加实习、实验室和项目等实践性的工作，通过实际操作和接触，了解当前领域中的技术和应用热点。</p><p>总之，了解自己所在专业的研究热点需要耐心地学习和探索，多途径多方面的了解行业内的发展动态，才能在自己的研究方向上走得更远。</p><h2>十、关于SVM研究的热点和难点是什么？</h2><p>1.模糊支持向量机，引入样本对类别的隶属度函数，这样每个样本对于类别的影响是不同的，这种理论的应用提高了SVM的抗噪声的能力，尤其适合在未能完全揭示输入样本特性的情况下。</p><p>　　2．最小二乘支持向量机。这种方法是在1999年提出，经过这几年的发展，已经应用要很多相关的领域。研究的问题已经推广到：对于大规模数据集的处理；处理数据的鲁棒性；参数调节和选择问题；训练和仿真。</p><p>　　3．加权支持向量机（有偏样本的加权，有偏风险加权）。</p><p>　　4．主动学习的支持向量机。主动学习在学习过程中可以根据学习进程，选择最有利于分类器性能的样本来进一步训练分类器，特能有效地减少评价样本的数量。也就是通过某种标准对样本对分类的有效性进行排序，然后选择有效样本来训练支持向量机。</p><p>　　5．粗糙集与支持向量机的结合。首先利用粗糙集理论对数据的属性进行约简，能在某种程度上减少支持向量机求解计算量。</p><p>　　6．基于决策树的支持向量机。对于多类问题，采用二岔树将要分类的样本集构造出一系列的两类问题，每个两类构造一个SVM。</p><p>　　7．分级聚类的支持向量机。基于分级聚类和决策树思想构建多类svm，使用分级聚类的方法，可以先把n-1个距离较近的类别结合起来，暂时看作一类，把剩下的一类作为单独的一类，用svm分类，分类后的下一步不再考虑这单独的一类，而只研究所合并的n-1类，再依次下去。</p><p>　　8．算法上的提高。</p><p>　　lVapnik在95年提出了一种称为”chunking”的块算法，即如果删除矩阵中对应Lagrange乘数为0的行和列，将不会影响最终结果。</p><p>　　lOsuna提出了一种分解算法，应用于人脸识别领域。</p><p>　　lJoachims在1998年将Osuna提出的分解策略推广到解决大型SVM学习的算法</p><p>　　lPlatt于1998年提出了序贯最小优化（SequentialMinimalOptimization）每次的工作集中只有2个样本。</p><p>　　9．核函数的构造和参数的选择理论研究。基于各个不同的应用领域，可以构造不同的核函数，能够或多或少的引入领域知识。现在核函数广泛应用的类型有：多项式逼近、贝叶斯分类器、径向基函数、多层感知器。参数的选择现在利用交叉验证的方法来确认。</p><p>　　10．支持向量机从两类问题向多类问题的推广：</p><p>　　nWeston在1998年提出的多类算法为代表。在经典svm理论的基础上，直接在目标函数上进行改进，重新构造多值分类模型，建立k分类支持向量机。通过sv方法对新模型的目标函数进行优化，实现多值分类。这类算法选择的目标函数十分复杂，变量数目过多，计算复杂度也非常高，实现困难，所以只在小型问题的求解中才能使用。Weston,Multi-classsupportvectormachines</p><p>　　n一对多（one-against-rest）-----Vapnik提出的,k类---k个分类器，第m个分类器将第m类与其余的类分开，也就是说将第m类重新标号为1，其他类标号为-1。完成这个过程需要计算k个二次规划，根据标号将每个样本分开，最后输出的是两类分类器输出为最大的那一类。不足：容易产生属于多类别的点（多个1）和没有被分类的点（标号均为-1）--不对，训练样本数据大，训练困难，推广误差无界.</p><p>　　n一对一（one-against-one）---Kressel对于任意两个分类，构造一个分类器，仅识别这两个分类，完成这个过程需要k(k-1)/2个分类器，计算量是非常庞大的。对于每一个样本，根据每一个分类器的分类结果，看属于哪个类别的次数多，最终就属于哪一类(组合这些两类分类器并使用投票法，得票最多的类为样本点所属的类)。不足：如果单个两类分类器不规范化，则整个N类分类器将趋向于过学习；推广误差无界；分类器的数目K随类数急剧增加，导致在决策时速度很慢。</p><p>　　n层（数分类方法），是对一对一方法的改进，将k个分类合并为两个大类，每个大类里面再分成两个子类，如此下去，直到最基本的k个分类，这样形成不同的层次，每个层次都用svm来进行分类------1对r-1法，构建k-1个分类器，不存在拒绝分类区。</p><p>　　应用上：人脸检测，汽轮发电机组的故障诊断，分类，回归，聚类，时间序列预测，系统辨识，金融工程，生物医药信号处理，数据挖掘，生物信息，文本挖掘，自适应信号处理，剪接位点识别，基于支持向量机的数据库学习算法，手写体相似字识别，支持向量机函数拟合在分形插值中的应用，基于支持向量机的惯导初始对准系统，岩爆预测的支持向量机，缺陷识别，计算机键盘用户身份验证，视频字幕自动定位于提取，说话人的确认，等等。</p><p>　　主要研究热点</p><p>　　从上面的发展中，我们可以总结出，目前支持向量机有着几方面的研究热点：核函数的构造和参数的选择；支持向量机从两类问题向多类问题的推广；更多的应用领域的推广；与目前其它机器学习方法的融合；与数据预处理（样本的重要度，属性的重要度，特征选择等）方面方法的结合，将数据中脱离领域知识的信息，即数据本身的性质融入支持向量机的算法中从而产生新的算法；支持向量机训练算法的探索。</p>