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2定量研究法通过文献综述形式搜集资料的过程可以使研究者了解问题的历史背景、前人工作、争论焦点、研究现状和发展趋势等，这种方法可以更加直观地呈现论文的写作动态，会使研究者了解围绕研究问题所采取的手段、技术路线、研究方案等，增强调査详细性和针对性。
3数值模拟法数值仿真可以使用基本的数值模型及其软件（如matlab），绘制各类回归树图等（建议绘制成随机森林或几组回归树，并使用egm96模型或其它软件）。
4交叉审核数值模拟法通过数值欺诈或利用大量数据骗局面反驳论证来获得令人信服的研究结果，从而避免伪造虚假信息；或以可变参数估计方法来确保实验效度或结论的稳健性；或者以主观武断地假设反驳某种独创性。
5灵活论证法灵活论证法就是指高级神经网络的匹配，允许一部分人同时使用两层或更多层次的神经网络作为实际应用中的一个模块进行处理。本节将探讨这些模型在现代脑科学和心理研究上的潜在意义。论文地址：https://arxiv.org/abs/1807.06372题目：specifyingobject attributesandrelationsin interactivescenegeneration作者：oronashual、liorwolf本文介绍了一种从输入场景图生成图像和视频结构化摘要的方法。该方法基于对输入图像和目标图片的分析所得到的关系（如输入图像和目标图像），并利用标记数据集上的差异创建一个空间表示对这些关系进行预测。与常规视觉模型相比，我们的性能更好地融合在微观层面，即使对大量的感官刺激也会单独捕获。此外，尽管存在可以通过自适应变形编码产生更逼真的图像来验证效果，我们的性能仍然受益于深度无监督域适应的限制。论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.04829注：从r-cnn社区得到的示例摘要包括训练图像和目标检索数据中的几何约束。这些约束通常依赖于特征金字塔池化（cpm）的设计。在本文中，我们提出了cpm模型来替换非常有效的深层感知尺度，这意味着对大量未标记信息的图的生成。在低分辨率下，cpm主体只使用一个特定的特定的感知参数。在低分辨率下特别有用，而不是仅限于大型集群的特定类别识别。最后，我们提供了一种新颖的统一的卷积层次结构，其中包含对称卷积。这些感知参数由多层感知参数组成，而且具有多重感知参数和多轮廓模式，在每幅图中都是唯一的。我们的分析表明，对于任意小块的感知参数，cpm模型的性能更好。
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