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annettahjj
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豆豆腐腐点

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科技小论文范文1:树干为什么是圆的 在观察大自然的过程中我偶然发现,树干的形态都近似圆的——空圆锥状。树干为什么是圆锥状的?圆锥状树干有哪些好处?为了探索这些问题,我进行了更深入的观察、分析研究。在辅导老师的帮助下,我查阅了有关资料,了解到植物的茎有支持植物体、运输水分和其他养分的作用。树木的茎主要由维管束构成。茎的支持作用主要由木质部木纤维承担,虽然木本植物的茎会逐年加粗,但是在一定时间范围内,茎的木纤维数量是一定的,也就是树木茎的横截面面积一定。接着,我们围绕树干横截面面积一定,假设树干横截面长成不同形状,设计试验,探索树干呈圆锥状的原因和优点。经过实验,我们发现:(1)横截面积和长度一定时,三棱柱状物体纵向支持力最大,横向承受力最小;圆柱状物体纵向支持力不如三棱柱状物体,但横向承受力最大;(2)等质量不同形状的树干,矮个圆锥体形树干承受风力最大;(3)风是一种自然现象,影响着树木横截面的形状和树木生长的高矮。近似圆锥状的树干,重心低,加上庞大根系和大地连在一起,重心降得更低,稳度更大;(4)树干横截面呈圆形,可以减少损伤,具有更强的机械强度,能经受住风的袭击。同时,受风力的影响,树干各处的弯曲程度相似,不管风力来自哪个方向,树干承受的阻力大小相似,树干不易受到破坏。以上的实验反映了自然规律、自然界给我们启示:(1)横截面呈三角形的柱状物体,具有最大纵向支持力,其形态可用于建筑方面,例如角钢等;(2)横截面是圆形的圆状物体,具有最大的横向承受力,类似形态的建筑材料随处可见,如电视塔、电线杆等。 在我的观察、试验和分析过程中,逐渐解释、揭示了树干呈圆锥状的奥秘,增长了知识,把学到的知识联系实际加以应用,既巩固了学到的知识,又提高了学习的兴趣,还初步学会了科学观察和分析方法。范文2:皮鞋为什么越擦越亮每到星期天,我总要完成妈妈交给我的擦鞋任务。告诉你,这可是我一星期零花钱的来源哦!拿到沾满灰尘的皮鞋后,我先把鞋面的灰尘擦掉,然后涂上鞋油,仔仔细细地擦一擦,皮鞋就会变得又亮又好看了。可这是为什么呢我找了同样牌子同样款式的新旧两双皮鞋进行对比观察。我先用手触摸两双皮鞋的鞋面,发现新皮鞋的表面比旧皮鞋的表面光滑得多。旧皮鞋涂上鞋油,仔细擦过后,虽然亮了许多,但仍无法与新皮鞋相比。皮鞋的亮度是否与鞋面的光滑程度有关呢?我取来一双没擦过的旧皮鞋,在放大镜下鞋面显得凹凸不平的。然后,我再在皮鞋上圈出两块表面都比较粗造的A区和B区,A区涂上鞋油并仔细擦拭,B区不涂鞋油作空白对照。我发现A区擦拭后,表面明显变光滑了许多,而且放在阳光下也比B区有光泽。为什么两者会产生这样的差别呢?我想到在物理课上老师曾经讲过:影剧院墙壁的表面是凹凸不平的,这样可以使声音大部分被吸收掉,让观众不受回声的干扰。同样道理,光线照到任何物体的表面都会产生反射,假如这个平面是高低不平的,光线就会向四面八方散射掉;假如这个平面是光滑的,那么我们就可以在一定的方向上看到反射光。皮鞋的表面原来就不是绝对的光滑,如果是旧皮鞋,它的表面当然更加的不平,这样它就不能使光线在一定的方向上产生反射,所以看上去没有什么光泽。而鞋油中有一些小颗粒,擦鞋的时候这些小颗粒正好可以填入皮鞋表面的凹坑中。如果再用布擦一擦,让鞋油涂得更均匀些,就会使皮鞋的表面变得光滑、平整,反射光线的能力也加强了。通过实验,我终于知道了皮鞋越擦越亮的秘密啦!范文3:醋对花卉有什么影响醋是生活中常用的调味品,花卉则能净化生态环境,并美化我们的生活。你是否想到过,醋和花卉有什么关系呢?我们怀着好奇心,开展了这个课题的探究。据富有种花经验的人告诉我们,对盆栽花卉施些醋溶液,可改善盆花的生长,增加花朵,而且花艳叶茂。这一点我们在实验中很快就证实了。浓度不同的醋溶液,对花卉有不同的影响吗?这是我们第二阶段的实验。我们选取长势相同的满天星、报春花、月亮花各四盆,分为四组,每组(三盆)各有三种花卉,分别编号、贴上标签。同时,我们取食用白醋配制成1%(pH值为2~3)、0.01%(pH值≈4)、0.0001%(pH值≈6)三种浓度不同的溶液,每天分别给三组盆花固定喷洒一种醋液,第四组盆花洒不含醋的清水。每五天观察记录花卉的生长情况。这项实验的结果是:喷洒低浓度醋液(pH值≈6)对这几种花卉没有明显影响;喷洒中等浓度醋液(pH值≈4)的花卉明显长得比其他几组好,花苞多,开花期提前,而且花色较浓艳,花期也延长了;喷洒pH值2-3的高浓度醋液后,反而使花朵过早凋萎。通过这次实验,我们可以告诉你:种花时适当喷洒一些醋液,可使花卉长得更好。不过要掌握好醋液的浓度,醋酸过浓则会伤害花卉。

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小宇宙可劲儿造

科学小论文范文(一):月食是一种特殊的天文现象月食是一种特殊的天文现象,当月球运行至地球的阴影部分时,在月球和地球之间的地区会因为太阳光被地球所遮闭,就看到月球缺了一块。也就是说,此时的太阳、地球、月球恰好或几乎在同一条直线地球在太阳与月球之间,因此从太阳照射到月球的光线,会被地球所掩盖。以地球而言,当月食发生的时候,太阳和月球的方向会相差180度。古代月食记录有时可用来推定历史事件的年代。中国古代迷信的说法又叫做天狗吃月亮。月食可分为月偏食、月全食及半影月食三种。当月球整个都进入本影时,就会发生月全食;但如果只是一部分进入本影时,则只会发生月偏食。月全食和月偏食都是本影月食。在月全食时,月球并不是完全看不见的,这是由於太阳光在透过地球的稀薄大气层时受到折射进入本影,投射到月面上,令到月面呈红铜色。视乎月球经过本影的路径及当时地球的大气状况,光度在不一样的月全食会有所不一样。有时月球并不会进入本影而只进入半影,这就称为半影月食。在半影月食发生期间,月亮将略为转暗,但它的边缘并不会被地球的影子所阻挡。但是看月全食务必在晚上看,而且观看月食的机率比日食的机率少的多。关于月食,还有一个故事:16世纪初,哥伦布航海到了南美洲的牙买加,与当地的土着人发生了冲突。哥伦布和他的水手被困在一个墙角,断粮断水,状况十分危急。懂点天文知识的哥伦布明白这天晚上要发生月全食,就向土着rnd喊,再不拿食物来,就不给你们月光!到了晚上,哥伦布的话应验了,果然没有了月光。土着人见状诚惶诚恐,赶快和哥伦布化干戈为玉帛。科技小论文范文(二):科技改变生活科技改变生活,时代在渐渐发生变化,科学在不断进步。科技的发展,给我们的生活带来了许多便利,我们的生活与科技息息相关。在以前,农民伯伯每到春天,就要辛辛苦苦的进行插种,播种等的工作,夏天又要杀虫,秋天又要忙着收获,跟着种其他农作物。他们要一年四季,这样每一天重复着同样的顺序,天天佝偻着背下地干活,经常弄得自我筋疲力尽。可有时候天气会喜怒无常,下几场大雨或连续几天的干旱,再加上某些地方环境的污染严重,害虫随处可见,这些足以让农作物无法生长,农民辛苦的劳动得来的却是落得一场空。此刻,随着科技的发展,带来了一种新的培育方式太空育种。它是搭载科学实验的一种,是将农作物种子搭载于回到式地面卫星,借助太空超真空微重力及宇宙射线等地面不可模拟的环境变化,使种子发生变异,经过地面多代选育获得稳定的遗传性状,从而培育出新的农业品种来。自1987年以来,我国科学工作者利用回到式地面卫星,先后进行了多种植物的空间搭载实验,培育出了一系列高产、优质、多抗的水稻、小麦、番茄、青椒、芝麻等作物的新品种。太空育种已得到必须程度的应用,从太空的带来的果实,它的重量和外形都发生了变化,比在陆地上培育的果实要大得多,好吃得多。科学之门已经打开,科技带给我们的便利随处可见,以后科技的发展,还需要我们来探索,来创造。让我们插上科学的翅膀,在科学世界里自由地遨游,发现并探索我们生活中的科学,为未来的科技贡献我们的一份力量。(以上两篇600字的科技小论文范文均来源于学术堂)

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米果janicefeng

在谷歌学术搜索中,存有高达4亿篇论文的数据库。论文被引用的数据可以作为证明文章影响力的依据。即使这个方法有局限性,但在更大程度上,反映了当今社会的进展和科学的进步。

1《亚当:一种随机优化方法 》 Adam: A Method for Stochastic Optimization。文章发布于2015年,引用数为47774。

截止2020年为止,这篇文章达到了,人类可知的引用最高数。一篇涉及人工智能的文章获得最高引用,证实了科学界对人工智能的注重。不仅是科学界对人工智能领域有巨大的兴趣,而且欧美国家也正在把人工智能作为未来的主要发展对象。美国把对人工智能的投资提高了一倍,欧盟也把投资提高了百分之70。《亚当:一种随机优化方法 》能够获得最高引用,正说明在未来人工智能上,将展开激烈竞争。无独有偶,跟着这篇文章后面,引用最多的文章多是涉及人工智能。

2《图像识别的深度残差学习》 Deep Residual Learning for Image Recognition 文章发布于2016年,引用数为25256。

深度残差学习的概念出自何凯明等4名中国学生。何凯明来自清华大学物理系,现是脸书人工智能的科学家。从文章的引用数量来看,足以显示,他提出的这个方法对该行业的影响。

3《让R-CNN更快: 朝着带有区域建议网络 的实时目标检测》 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks发表于2015,引用数为19507。

4《深度学习》 Deep Learning, 文章发布于2015年,引用数为16750。

5 《带着缠绕走得更深》 Going deeper with Convolutions, 文章发布于2015年,引用数为14424。

这篇文章已经成为计算机图像处理必读论文之一。

6《通过深层强化学习的人类层面的控制》 Human-Level control through deep reinforcement learning 文章发布于2015年,引用数为10394。

7 《语义分割的完全常规网络》 Fully Conventinal Networks for Semantic segmentation 文章发布于2015年,引用数为10153。

9 《 脓毒症与脓毒症休克第三版国际共识 》 The Third International Consensus Definitions for Sepsis and Septic Shock (Sepsis-3) 文章发布于2016年,引用数为8576。

10《RNA测序和微阵列研究中 Limma 强化差异表达分析》 Limma porwers defferential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies 文章发布于2015年,引用数为8328。

第9和第10篇是前十名论文中,和计算机没有关系的两篇医学论文。这是否意味着,未来对人类社会影响最大的,除了人工智能就是医学了呢?

最后要提到的这篇文章,虽然没有进入第10,但值得一提。 《以深度神经网络和树搜索掌握围棋战略》 Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search发布于2016年,引用数为8209。

这篇文章涉及的是伦敦大学学院的教授David Silver, 他领导的AlphaGo团队击败了围棋九段棋手柯洁。人工智能击败了最强大脑,没有什么能比这更能说明人工智能的前途,同时也可能是一个细思极恐的大事件。在机器击败人的时代,人怎么办?

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