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标题*******（黑体 加粗 小二号 居中 ）摘 要（黑体 小四号 加粗）：内容（宋体，五号）关键词（黑体 小四号 加粗）：每个关键词（宋体，五号，关键词间用分号隔开）3000字以上吧
党的十六届三中全会明确提出，要树立和落实科学发展观，即“坚持以人为本，树立全面、协调、可持续的发展观，促进经济社会和人的全面发展”。科学发展观是以胡锦涛同志为总书记的党中央运用马克思主义的世界观和方法论深刻剖析当代世界与中国的发展态势、全面总结我国改革开放和现代化建设的历史经验而提出的重大战略思想。马克思主义的世界观和方法论是科学发展观的哲学基础，是统筹经济社会发展的科学依据。只有从世界观和方法论的高度来看问题，才能充分认识科学发展观的重大意义，全面把握科学发展观的深刻内涵。
写哲学与你在其他课程中需要的不同下面描述的策略将帮助您完成其他课程，但不要假定所有这些策略都有效。因此，不要假设其他课程教师提供的写作指南对于起草哲学论文将非常重要。其中一些策略往往在一篇好的哲学文章中遭到违反。现在你已经起草了一份完整的草稿，把它搁置一两天。然后返回并重新连接。当你读每一句话时，你说——你说的是这样的话:这句话——真的有意义吗？确保草稿中的每一句都有用，剔除所有不有用的句子。o如果草稿中的一些句子让你不舒服，请问——为什么。也许是因为你不太明白你说的话，或者你不太相信。o-确保你的句子表达了你真正的意思。o查询下一个网站，它将向你说明如何通过几个草稿重新思考一篇简短的哲学文章。注意文章每次改编后的改进程度:哲学课导论的写作课<哲学>。论文查重可以参考下Papertime。
会。作者应根据提出的意见在论文中进行逐条修改, 针对每条意见给予回复并给出解释说明，在1个月内将修改稿连同逐条修改说明一并提交回编辑部。超过2个月不提交修改稿, 即按作者自行撤稿处理。稿件修回后, 编辑在一段时间内进行定稿或再次“退修”，直至符合各项要求后方可正式录用; 从定稿到清样校对需要一段时间, 请留意邮件提醒。分析化学期刊是非常权威的核心期刊，不只是科核+CSCD+北核，同时也是EI和SCI期刊。《分析化学》是月刊，创刊于1972年，是由中国科学院长春应用化学研究所和中国化学会共同主办，国、内外公开发行的期刊。稿件处理流程包括：初审-送审-审回-退修-修回-录用-清样-确认。投稿经系统确认有效后, 将自动登记稿件编号, 并发出确认信到您提供的Email。作者可点击“稿件进度”查询相关的稿件信息和处理进度。初审从未处理到送审之间, 是编辑部的初审阶段, 由编辑部决定论文研究方向是否符合分析化学的范畴以及是否符合投稿要求，不符合要求以及不采用投稿模板样式投稿的稿件将予以退稿。送审-审回来稿如符合投稿要求, 编辑部会送交与论文研究领域相关的专家进行审稿, 审稿期限为2个月; 审回后1~2周内, 编辑部会根据审理意见对稿件进行终审, 然后由编辑部通知作者“退稿”或“退修”。退修作者应根据提出的意见在论文中进行逐条修改, 针对每条意见给予回复并给出解释说明，在1个月内将修改稿连同逐条修改说明一并提交回编辑部。超过2个月不提交修改稿, 即按作者自行撤稿处理。修回-录用稿件修回后, 编辑在一段时间内进行定稿或再次“退修”，直至符合各项要求后方可正式录用; 从定稿到清样校对需要一段时间, 请留意邮件提醒。清样即录用后的稿件经编辑修改定稿、排版后发给作者进行确认。定稿和排版过程中可能会发生文字和信息丢失、打印错误、图形变形等错误, 因此, 作者应认真核对清样(全部内容), 尤其是图表以及图表中文字、方程或公式、坐标轴标示以及图中数字、以及参考文献引用序号等信息。清样的修改通常只是小的修改, 不应是大量重大修改。
分析 化学发展 趋势分析化学学科的发展经历了三次巨大变革：第一次是随着分析化学基础理论，特别是物理化学的基本概念（如溶液理论）的发展，使分析化学从一种技术演变成为一门科学，第二次变革是由于物理学和电子学的发展，改变了经典的以化学分析为主的局面，使仪器分析获得蓬勃发展。目前，分析化学正处在第三次变革时期，生命科学、环境科学、新材料科学发展的要求，生物学、信息科学，计算机技术的引入，使分析化学进入了一个崭新的境界。第三次变革的基本特点：从采用的手段看，是在综合光、电、热、声和磁等现象的基础上进一步采用数学、计算机科学及生物学等学科新成就对物质进行纵深分析的科学；从解决的任务看，现代分析化学已发展成为获取形形色色物质尽可能全面的信息、进一步认识自然、改造自然的科学。现代分析化学的任务已不只限于测定物质的组成及含量，而是要对物质的形态（氧化-还原态、络合态、结晶态）、结构（空间分布）、微区、薄层及化学和生物活性等作出瞬时追踪、无损和在线监测等分析及过程控制。随着计算机科学及仪器自动化的飞速发展，分析化学家也不能只满足于分析数据的提供，而是要和其它学科的科学家相结合，逐步成为生产和科学研究中实际问题的解决者。近些年来，在全世界科学界和分析化学界开展了“化学正走出分析化学”、“分析物理”、“分析科学”等热烈议论，反映了这次变革的深刻程度。本书根据中国《国家自然科学基金会》“自然科学学科（分析）发展战略调查报告”在美国、前苏联这两个发达国家分析化学发展情况的基础上，将现代分析化学学科的发展趋势和特点归纳为八个方面，以论述分析化学整体的发展：（一）提高灵敏度这是各种分析方法长期以来所追求的目标。当代许多新的技术引入分析化学，都是与提高分析方法的灵敏度有关，如激光技术的引入，促进了诸如激光共振电离光谱、激光拉曼光谱、激光诱导荧光光谱、激光光热光谱、激光光声光谱和激光质谱的开展，大大提高了分析方法的灵敏度，使得检测单个原子或单个分子成为可能。又如多元配合物、有机显色剂和各种增效试剂的研究与应用，使吸收光谱、荧光光谱、发光光谱、电化学及色谱等分析方法的灵敏度和分析性能得到大幅度地提高。（二）解决复杂体系的分离问题及提高分析方法的选择性迄今，人们所认识的化合物已超过1000万种，而且新的化合物仍在快速增长。复杂体系的分离和测定已成为分析化学家所面临的艰巨任务。由液相色谱、气相色谱、超临界流体色谱和毛细管电泳等所组成的色谱学是现代分离、分析的主要组成部分并获得了很快的发展。以色谱、光谱和质谱技术为基础所开展的各种联用、接口及样品引入技术已成为当今分析化学发展中的热点之一。在提高方法选择性方面，各种选择性试剂、萃取剂、离子交换剂、吸附剂、表面活性剂、各种传感器的接着剂、各种选择检测技术和化学计量学方法等是当前研究工作的重要课题。（三）扩展时空多维信息现代分析化学的发展已不再局限于将待测组分分离出来进行表征和测量，而是成为一门为物质提供尽可能多的化学信息的科学。随着人们对客观物质的认识的深入，某些过去所不甚熟悉的领域，如多维、不稳态和边界条件等也逐渐提到分析化学家的日程上来。例如现代核磁共振波谱、红外光谱、质谱等的发展，可提供有机物分子的精细结构、空间排列构型及瞬态等变化的信息，为人们对化学反应历程及生命过程的认识展现了光辉的前景。化学计量学的发展，更为处理和解析各种化学信息提供了重要基础。（四）微型化及微环境的表征与测定微型化及微环境分析是现代分析化学认识自然从宏观到微观的延伸。电子学、光学和工程学向微型化发展、人们对生物功能的了解，促进了分析化学深入微观世界的进程。电子显微技术、电子探针X射线微量分析、激光微探针质谱等微束技术已成为进行微区分析的重要手段。在表面分析方面，电子能谱、次级离子质谱、脉冲激光原子探针等的发展，可检测和表征一个单原子层，因而在材料科学、催化剂、生物学、物理学和理论化学研究中占据重要的位置。此外，对于电极表面修饰行为和表征过程的研究，各种分离科学理论、联用技术、超微电极和光谱电化学等的应用，为揭示反应机理，开发新体系，进行分子设计等开辟了新的途径。（五）形态、状态分析及表征在环境科学中，同一元素的不同价态和所生成的不同的有机化合物分子的不同形态都可能存在毒性上的极大差异。在材料科学中物质的晶态、结合态更是影响材料性能的重要因素。目前已报道利用诸如阳极溶出伏安法、X射线光电子能谱、X射线荧光光谱、X射线衍射、热分析、各种吸收光谱方法和各种联用技术来解决物质存在的形态和状态问题。（六）生物大分子及生物活性物质的表征与测定70年代以来，世界各发达国家都将生命科学及其有关的生物工程列为科学研究中最优先发展的领域，在欧、美、日等地区和国家具有战略意义的宏大研究规划“尤利卡计划”，“人类基因图”及“人体研究新前沿”中，生物大分子的结构分析研究都占据重要的位置。我国在2000年前发展高技术战略的规划中，也把生物技术列为七个重点领域之一。一方面生命科学及生物工程的发展向分析化学提出了新的挑战。另一方面仿生过程的模拟，又成为现代分析化学取之不尽的源泉。当前采用以色谱、质谱、核磁共振、荧光、磷光、化学发光和免疫分析以及化学传感器、生物传感器、化学修饰电极和生物电分析化学等为主体的各种分析手段，不但在生命体和有机组织的整体水平上，而且在分子和细胞水平上来认识和研究生命过程中某些大分子及生物活性物质的化学和生物本质方面，已日益显示出十分重要的作用。（七）非破坏性检测及遥测它是分析方法的又一重要外延。当今的许多物理和物理化学分析方法都已发展为非破坏性检测。这对于生产流程控制，自动分析及难于取样的诸如生命过程等的分析是极端重要的。遥测技术应用较多的是激光雷达、激光散射和共振荧光、傅里叶变换红外光谱等，已成功地用于测定几十公里距离内的气体、某些金属的原子和分子、飞机尾气组成，炼油厂周围大气组成等，并为红外制导和反制导系统的设计提供理论和实验根据。（八）自动化及智能化微电子工业、大规模集成电路、微处理器和微型计算机的发展，使分析化学和其它科学与技术一样进入了自动化和智能化的阶段。机器人是实现基本化学操作自动化的重要工具。专家系统是人工智能的最前沿。在分析化学中，专家系统主要用作设计实验和开发分析方法，进行谱图说明和结构解释。80年代兴起的过程分析已使分析化学家摆脱传统的实验室操作，进入到生产过程、甚至生态过程控制的行列。分析化学机器人和现代分析仪器作为“硬件”，化学计量学和各种计算机程序作为“软件”，其对分析化学所带来的影响将会是十分深远的。
化学信息学是一门应用信息学方法来解决化学问题的学科。20世纪中后期，伴随着计算机技术的发展，化学家开始意识到，多年来所积累的大量信息，只有通过计算机技术才能让科学界容易获得和处理，换言之，这些信息必须通过数据库的形式存在，才能为科学界所用。这一新领化学信息学域出现以后，没有一个恰当的名称。活跃在这个领域的化学家总是说他们在“化学信息”领域工作。然而，因为这一名称难以将处理化学文献的工作和发展计算机方法来处理化学信息的研究分别开来。所以，一些化学家就称之为“计算机化学”，以强调采用计算机技术来处理化学信息工作的重要性。但是，这个名称容易与理论化学计算，即“计算化学”混淆。1973年，由NATO高级研究所夏季学校在荷兰Noordwijkerhout举办的一次研讨班，首次将在在不同化学领域工作，但都是采用计算机方法处理化学信息，或是用计算机技术从化学数据中获取知识的科学家集中在一起。这次研讨班的名称就定为“化学信息学的计算机表征与处理”。参加这次会议的科学家主要从事化学结构数据库，计算机辅助有机合成设计，光谱信息分析和化学计量学等方面的研究，或者开发分子模拟软件。研讨班期间，这些化学家意识到，一个新的研究领域已经形成，而且，它隐含在化学各分支之间。从那之后，应用于解决化学问题的计算机科学和信息学方法悄然进入了化学的各个领域。而“化学信息学”这一名词的出现还是最近的事情。以下是几个最早的定义：“应用信息技术和信息处理方法已成为药物发现过程中的一个很重要的部分。化学信息学实际上是一种信息源的混合体。它可将数据转换为信息，再由信息转换为知识，从而使我们在药物先导化合物的识别和组织过程的决策变得更有效。”——Brown Medicinal， Chemistry,1998,33,375-384。“化学信息学——一个老问题的新名词”——MHane,RG Chemical Biology,1999,33,375-384。“化学信息学是一个广义性的名词，它将包含化学信息的设计，制造，组织，处理，检索，分析，传播，和使用。”——GParis （美国化学会 1999年8月会议）。编辑本段研究内容1、化合物登记（compound registration）。这包括将每一个化合物的立体化学参数，相关光谱数据（如NMR）、纯度数据（如HPLC）、各种生物活性测定数据等各种相关数据动态组合在数据库中。2、构效关系的研究工具和技术。这包括应用各种软件建立各种构效关系模型，其中使用了各种化学计量学方法（如多元统计回归分析等）。构效关系模型就是关联用数值表征的分子结构与其生物活性间的相关性。传统的QSAR研究是通过自由能将各种独立变量联系起来，即相似性是通过简单的数值来度量的。但是，化学结构之间的相似性度量相对比较复杂，化学结构只有在一定描述的空间中才能被度量和比较。如何描述一个化学分子是相当活跃的研究领域，只有在一个正确有效的描述空间内才有可能客观度量分子之间的相似性和差异性，从而进行有目的的筛选，并得到一个理想的目标分子库。现在很多人在研究通过二维、三维甚至更高维的药效团指纹图谱来表征分子，它与传统的自由能表述完全不同，其效果更为直观，新的描述方法如特征树（feature tree）等也被广泛应用。3、虚拟数据库组装技术（virtual database assembly）。它通过计算化学方法组合各种基元化学分子结构和片段，虚拟合成大量的候选化合物，然后在这样一个虚拟化合物库中筛选目标化学信息学药物分子。上述工作包括采用合适的描述因子和相应的算法进行计算库设计（computational library design）。值得指出，有效的计算库在分子设计中往往起关键作用。遗传算法已成为计算库设计的重要工具，它能对一个虚拟库中各个计算化学性质特性值进行优化，从而最优地接近目标。Crame等对库设计的背景和外延问题作了阐述，Drewry和Young对库设计的各种方法进行了全面的总结。一种基于已知活性片段（对于目标受体）的方法被应用在单体选择中。经验表明，库的设计应建立在产品空间的计算化学特性值基础上，而不是在单体空间中。这需要有效的化合物虚拟合成技术，包括：片段标记（fragment marking），合成反应模拟技术。合成化学家一般偏爱后一种，但在分子的各片段都已定义好的情况下，使用前者更加快速。杂交系统（hybrid system）也被用来进行库设计。这些方法都需要通过模型计算得到化合物的物理化学性质值。James F Blake[18]对药物的各种性能值，如吸附性、渗透性、水溶性等预测模型进行了评述。数据库挖掘技术（database mining）。这主要是从大量的候选类药分子中寻找出所需要的药物分子，一般通过亚结构（substructure）、2D或3D相似性度量、分子形状（shape）、框架（framework）、药效团等来进行搜索，或者根据受体和配体之间的三维结构进行药物三维空间筛选。挖掘技术的效果既依赖于对目标分子的认识，如分子三维结构、化学特性等；也依赖于挖掘工具，如计算速度等。从一个多维特征描述空间中选择一个子集作为代表集就是所谓分子的虚拟筛选。通过对数据集合的研究，Bayada等得出结论：Ward的二维指纹图谱对于随机选择有最大的改善；但在另一项研究中发现，分割的化学结构（partitioned chemical descriptor）描述空间适用于不同的子集筛选，解决了有关化学信息学聚类的技术。Deborah K等使用回归分类法（recursive partition）进行药物筛选，并将其运用到14 G-protein 双受体检验中。5、统计方法和技术。统计方法如主成分分析、因子分析等被广泛地用来进行分子描述因子（descriptor）的减维，从而可以更加简单有效地表述分子信息并降低计算的复杂程度。大型数据的可视化表达。在化学信息学的研究中需要对成千上万个分子的构效关系模型进行表达，若通过图表的方式用计算机程序自动地进行数据的过滤和表达有利于分析。编辑本段学科应用现代科学的最新发展使得各学科所面对的化学物质体系变得越来越复杂，辨识研究的任务越来越繁重，既有复杂成分定性定量分析问题，又有不确定性的化学模式识别问题；不但有大型数据库管理问题，还有数据规律的发现问题等等。化学信息学（chmoinformatics) 就是为解决化学领域中大量数据处理和信息提取任务而结合其他相关学科所形成的一门新学科。这门新学科是在化学计量学（chemometrics) 和计算化学（computational chemistry) [3]的基础上演化和发展起来的，吸收与融合了许多学科的精华。化学计量学的发展随着计算机技术的引进，使化学家获得大量的化学数据成为易事。例如，人们可以在对样品一无所知的情况下，从分析仪器的计算机数据采集系统获得诸如峰高、峰位、峰面积等一系列数据。然而，数据并非等同于信息，尤其是有价值的信息。因此，如何利用现代计算工具与信息处理方法快速地处理和解析化学量测数据，成为一个十分迫切的需求。在这种情况下，出现了将数学、统计学与计算机技术应用于化学的化学计量学。作为在80年代蓬勃兴起的新技术，它运用数学化学信息学、统计学、计算机技术等工具设计或选择化学量测的最优方法，处理与解析化学量测数据，试图最大限度地提取待测物质体系的化学相关信息。在分析化学研究方面，高鸿曾预言分析化学与统计学、数学结合的年代将会到来。作为化学量测科学，分析化学从采样、实验设计到分析信号的数据处理和解析、化学信息的提取与利用，无一不涉及到化学计量学所研究的统计与数学方法。化学计量学对现代分析化学基础理论的发展作出了重要贡献，基本形成了分析信息理论、分析采样理论、分析实验设计与优化理论、分析检测理论、分析校正理论、分析误差理论、分析仪器信号处理技术、化学数据库及专家系统技术等，极大地丰富了现代分析化学的理论与技术工具。此外，化学计量学在工业生产中已得到广泛应用。例如，多元校正方法已经在啤酒生产和药物制造中成为常规的监控手段；在造纸、化工、食品、饮料、化妆品等行业中，也被用于过程监测（process monitoring）；近来，这些方法还被用于生化发酵、半导体晶片等间歇操作生产过程的监测。到目前为止，化学计量学应用最成功的领域是：多元校正、定量构效关系的建模、化学模式识别、多元过程仿真与监测等。但是，随着其应用范围的扩大，研究对象变得越来越复杂，所要处理的数据维数越来越高，数据量也越来越庞大。例如，在药物设计领域的先导化合物虚拟筛选中，需要处理的化合物达到1040。显然，传统的化学计量学已经难以胜任药物学、生命科学、环境科学、材料科学等领域所提出的化学复杂问题计算和解析，由此迫切需要派生和发展一门包容化学计量学本身的新学科。这就是化学信息学迅速崛起的重要原因。计算化学的发展计算化学是应化学数据定量分析的需求而产生的，它为化学信息学提供数据计算和信息解析工具。随着认识层次的深入，化学领域中的各种对象大部分可以用一定的数学模型来抽象和表征；而模型的求解需要借助于各种数学的手段来进行。因此，化学学科对科学计算的要求越来越高。例如，各种化学反应可以用一定的微分方程来建模，通过数学模型仿真其反应、传递等各种过程。但是，求解微分方程带来了更高的计算要求。通常，大量的微分方程无法通过理论推导方法求解，这就需要通过数值计算的方法来求近似解。同样，在微观世界中，随着对分子结构的认识不断深入，我们可以通过各种数学模型来模拟分子的状态，如通过薛定谔方程可以模拟电子云的运动状态；通过量子力学、分子动力学、统计力学等各种方法可以准确地完成分子的模拟；这就意味着现代化学研究中需要建立更多的模型，并需要解决更多的科学计算问题。随着科学技术的发展，人们对客观世界的认识正在逐步加深，各研究领域中的规律性知识不断地被总结出来，从而使得各种模型的建立成为可能。科学发展到今天，人们已越来越倾向于从数学的角度来看待问题、认识问题和解决问题。因此，计算化学的问世极大地推进了化学及其各相关学科的现代发展，已经成为解决化学领域中复杂问题的技术支撑和有力工具。一般而言，计算化学需要满足两个基本要求：准确求解问题；快速求解问题。因此计算化学一直向着这两个方向在不断发展。一方面，它将多元统计分析方法（如PLS、PCA、判别分析、聚类分析、因子分析、回归分析等）及人工智能方法（如模式识别、ANN、遗传算法、专家系统等）等各类计算手段包容进来，以完成对化学领域对象的准确建模任务；另一方面，它将数据库技术、快速搜索算法、并行计算技术等各种提高计算速度的方法包容化学信息学进来，完成数据库快速搜索任务，实现药物虚拟筛选等应用目标。由于在表面科学、药学和材料科学中需要对延展分子系统（extended molecular system）进行定量描述，而这一类化学体系的实验信息又很少，这就需要通过计算化学的手段来解决。通常这类科学计算的计算量非常大，以现有计算机的计算能力，按一般的算法难以快速地给出计算结果，无法实现人机交互。并行计算机及其并行算法的引入，极大地提高了计算速度，使很多问题的计算求解成为可能。由此可见，计算化学的主要任务就是运用高性能科学计算工具，为化学领域问题求解提供途径。编辑本段发展现状伴随着药物发现和制造技术发展而产生的化学信息学最早是由Frank Brown 用下述简洁语言定义的：综合信息资源，将数据（data）转化为信息（information），将信息转化为知识(knowledge），并将它用于特定药物先导化合物的辨识和优化领域的一门学科。众所周知，由于组合化学的出现使得药物学发生了革命性的变化。现代药物设计可以利用计算化学的方法，通过分子建模和仿真虚拟合成各种化合物（solid phase synthesis）。但是，通过这种方法得到的可供筛选的化合物库非常庞大，理论上可以合成的类药分子超过1040个。显然，如果去实际合成每一个药物来进行筛选是不可能的，因此必须从大量的数据中总结出规律，并利用这些规律进行虚拟的高通量筛选（HTS），以减少需要实际合成的化合物，同时尽可能地接近目标化合物。面对如此大量的数据，需要将原本独立的化学、数学及计算机等学科融合起来，构建一系列计算技术工具，以便完成从数据到信息，从信息到知识"的整个化学信息处理过程。这些技术工具不仅包括实验数据的分析处理，同时也包括分子各种性质的计算、化合物数据库的建立、分子的虚拟合成、QSAR的研究、化学结构和性质数据库的建立、基于三维结构的分子设计、统计方法的研究等。化学信息学正是在上述需求基础上发展起来的一门交叉学科。它综合了数学、化学、生物学、信息学、计算机应用、药物学等学科知识，主要研究如何适当地选取化合物库（library）的多样性（diversity）、如何表征药物分子特征、如何度量不同分子间的差异性、如何识别类药（drug like）分子、分子结构和生物性能（bioactivity）关系、如何研发相应的计算机软硬件等，这就包括了化学计量学及计算化学的研究任务和内容。化学信息学方法与传统的化学计量学方法相比，更注重于有用信息的提取和更注重计算速度的提高。为满足信息提取的需要，它大量采用了人工智能领域和信息科学领域的先进方法和工具。例如，运用数据挖掘技术去发现大量原始数据中的隐含规则；运用特征提取技术和编码技术进行模式的表达；运用数据库技术完成大型数据的储存和搜索；运用计算机仿真技术模拟分子的合成，以及受体和配体之间的匹配等。而为满足计算速度方面的要求，它一方面采用更高性能的计算机硬件，如并行计算机等；另一方面研究设计更为高效的算法，以最大限度地利用计算机硬件所能提供的计算能力。显然，化学信息学所研究的问题已经超越了传统化学计量学所研究的范畴，现有的化学计量学方法难以解决分子设计研究领域大量出现的新问题。从这个意义上讲，化学信息学的创立和发展是化学学科拓展的历史必然。化学信息学在化学领域、化工领域、药物设计领域、材料科学领域等许多领域中都已得到广泛的应用。例如，在化工领域中，化学信息学被用来对反应条件进行优化和筛选催化剂等，这主要是通过对实验数据进行建模，然后使用该预测模型实现对实验工作的指导；在药物设计领域，主要被用来进行分子模拟、虚拟合成、构效关系分析、虚拟筛选等；在材料科学领域，化学信息学被用于分子模拟和分子设计，并在分子性能预测的基础上，从所设计的分子中筛选出进行实际合成的分子，以便得到经过性能优化的材料。编辑本段重要意义当前课程建设的新任务近年来国外部分大学正尝试在化学教育中系统地增加化学信息学课程。化学信息学的发展将推动传统的化学教育模式的改革。2003年德国的Johann Gasteiger出版了“Chemoinformatics A Textbook”一书，该教科书系统、全面、深入浅出地介绍了化学信息学的各个研究领域及其研究现状和今后的发展动向。在国内，中国教育部理科化学教学指导委员会已将化学信息学列入高等学校化学专业和应用化学专业的化学教学基本内容。目前，化学信息学作为一门新的教学课程，其课程的要求、内容、教学方式和教材等已经是课程建设的一项新任务。国外化学信息学的教学侧重于专业方向教学，交叉性强，涵盖广。而中国化学信息学的教学，由于课时的限制，其教学内容多侧重于化学文献学。这种传统的信息获取方法，已经严重阻碍了学生们的发展眼光，束缚了学生们获取新信息的手脚，不利于学生们的个性发展和长远发展，是舍本逐末的短视行为。甚至在高职院校化学专业，认为化学信息学是可有可无的课程。他们认为只要教会学生们基本的技能，让学生短期内找到工学是最重要，而个人长期的发展被严重的忽视了。这种教育思想是与高等教育的初衷格格不入的，是应该改变并及时得到修正的。高职学生提供解决问题化学研究中主要面对的三大研究对象是：结构确定、分子设计和合成设计。化学信息学的研究内容将主要针对化。学的三大研究对象开展相关的计算机模拟方法及其应用研究：计算机辅助结构确定、计算辅助分子设计和计算机辅助合成设计。并有其独特的解决化学问题的方法，主要可以分为三大类：基于数据、基于逻辑和基于原理。第一类主要是指建立多种数据库管理系统和数据库，利用其中的数据；第二类主要是利用已有的数据库中的数据，并在此基础上，利用归纳、推理和分类等方法将数据转化成知识，并对知识实施有效的管理，以便于知识得到广泛的应用。最终，能用于解决实际的化学问题；第三类主要是利用已有的量子化学的理论，对相关的化学问题开展研究。其中，前两类方法而言，它们注重于适用大量的化学信息（整体）的分析处理，其核心在于化学结构的分析比较、相关物化性质的分析处理的方法和应用研究。而第三类方法主要注重化合物个体的相关性质精确分析的方法及其应用研究。这三类方法的合理组合将促进化学界的研究方法和工业界的生产方式不断革新。同时它是绿色化学和绿色化工的基础，是联系化学化工为国民经济可持续性发展服务的桥梁，是实现化学创新的有效方法之一。从三类方法中可以看出，高职学生在前两方面的应用将会得到十分重要的帮助。提高学生整合信息内容当今时代信息具有四大特点：信息量大、延伸范围广、传播速度快、交叉性能强。这些信息的记载、组织与交流对化学学科的发展起到越来越重要的推动作用，同时也成为化学学科的一个重要组成部分。化学信息可分为两大部分，即化学物质的化学信息和媒体形式的化学信息。前者是利用科学的原理和方法通过测量得到的化学成分的相关信息，如物质的物理、化学性质，物质中各成分的定性、定量以及结构信息等。后者是化学信息的记录形式，如图书、期刊、专利等。化学信息的传播使化学工作者们共享测量的原理、方法及测量结果。学生们要想充分利用有益的测量数据和结果，必须首先学会整合信息内容，提高自己整合信息的综合能力。既不能丢掉有用信息，又不能使用虚假信息。其次，还要学会表示、管理、变换和使用化学信息。当前最先进的手段是利用计算机表示和管理化学信息，因为计算机能方便地将数据信息的数字符号保存、读入、计算和输出。同时，计算机也可以把化学信息中的结构信息用线性编码等方式表示出来。并能保证结构信息的“惟一性”和“无二义性”。化学信息学从计算机与Internet基础开始，到联机文献检索、到数据库的资源与使用、再到信息的表示方式以及小波分析等方面作了详细地介绍和阐述，已经不再是原来的狭义的信息检索等方面的内容。这门交叉性较强的学科势必能使学生具备完善的分析、处理、变换和使用信息的能力。即综合整合信息的能力。培养学生信息素质信息素质是一种涉及信息内容、传播、分析、信息检索以及评价各方面的综合能力。1999年6月，党中央、国务院发布《关于深化教育改革全面推进素质教育的决定》，明确指出“要让学生感受和理解知识产生和发展的过程，培养学生的科学精神和创新思维习惯，重视培养学生收集处理信息的能力，获取新知识的能力、分析和解决问题的能力”。这说明中国政府已经意识到了信息素质教育的重要性。只有提高全民尤其是大学生以科学精神为核心的信息意识和以创新思维为核心的信息能力等基本信息素质，才能把民族潜能转化为民族智能，全面提高民族的竞争力。对于高职院校学生来说，化学信息学可以提高其自觉筛选吸收信息的能力，养成创新思维习惯，自觉具有课题查新的意识，具备渴求知识的欲望，掌握必备的信息处理能力，提高在今后工作岗位上的竞争力，适应日后深造和社会终身学习的客观要求。培养创新人格化学信息学首先能培养学生的良好信息素质，良好的信息素质会使学生在走入社会之后具备较好的独立性、坚持性、合作性以及自信心和责任心等，而这五个要素是学生创新人格的具体体现。有了良好的独立性，学生在智力活动和实际活动中能够独立自主地发现问题和解决问题。有了良好的坚持性，学生会在创新活动中冷静面对和睿智的思考他所面临的一切困难。会在诸多困难中寻找到一丝曙光，为自己找到达到创新目标的途径和方法。化学信息学在利用计算机和网络技术的基础上，本身就特别强调广域的合作性，有了良好信息素质的学生一定不会为了独立的个性素质而舍弃合作。相反，会更乐于接触更多的人，也会把自己的想法和做法与合作者共享。良好的信息素质当然也加强了学生们的责任心和自信心。自信是成功的一半，反过来，学生掌握了更多的知识和信息之后，在广域合作或广泛获取有用信息的基础上，一定会找到解决问题的有效办法，这不仅不会消磨其克服困难的意志，反而会更加增强他的自信心和责任心，使得他在工作中表现的更加尽善尽美，创造性地完成创新任务。编辑本段同名图书你自己选择抄一些
以国际会计前沿这本期刊的投稿要求为例，他们要求正文字数不少于3000字，建议字数5000-8000，初稿需包含中英文标题，摘要，关键词
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案例分析报告：案例分析的书面形式
这个看是论证什么了从 校酷团 39xk的论文看，好像文字多少不确定
没有通讯记者。并不是要求所有的论文都一定要写通讯作者。对于没有通讯作者的稿件，默认第一作者为通讯作者。 通讯作者多数情况和第一作者是同一个人，这样的话实际上是省略了通讯作者。哲学（philosophy）是研究普遍的、基础问题的学科，包括存在、知识、价值、理智、心灵、语言等领域。它与其他学科不同之处在于哲学有独特的思考方式，例如：批判的方式、系统化的方法等，并以理性论证为基础。在日常用语中，其可被引申为个人或团体的最基本信仰、概念或态度。最早使用philosophia（爱智慧）和philosophos（爱智者）这两个词语的是毕达哥拉斯。据蓬托斯的赫拉克利特在《论无生物》中记载，当毕达哥拉斯在同西库翁或弗里阿西亚的僭主勒翁交谈时，第一次使用了philosophia（爱智慧）这个词语，并且把自己称作philosophos（爱智者）。毕达哥拉斯还说，在生活中，一些奴性的人生来是名利的猎手，而philosophos（爱智者）生来寻求真理。他明确地把爱智者归到了自由人的行列，也把自由和真理联系在了一起。古希腊时期的自然派哲学家被认为是西方最早的哲学家。不管他们认识世界的方式是否正确，可他们的想法之所以有别于迷信的原因在于：这些哲学家是以理性辅佐证据的方式归纳出自然界的道理。苏格拉底、柏拉图与亚里士多德奠定了哲学的讨论范畴，他们提出了有关形而上学，知识论与伦理学的问题，至今依然。某些现代哲学家认为，直到今日的哲学理论依旧只是在为他们三人做注脚而已，仍离不开他们所提出的问题。换言之即使数千年后，我们依旧在试著回答他们所提出的问题，这也代表着我们依然为这些问题或是这些问题所延伸的更多问题而感到困惑。1874年，日本启蒙家西周，在《百一新论》中首先用汉文“哲学”来翻译philosophy一词，1896年前后康有为等将日本的译称介绍到中国，后渐渐通行。（参考定义：哲学是普遍的事物及其客观规则，普遍的实事求是，诸多实践经验的总结概括，智慧之学，哲学主要内容是世界观的总结概括。）
难写。哲学论文，顾名思义就是有关哲学论题的专业论文，涉及逻辑学、中国哲学、西方哲学、思想哲学、科技哲学、美学、国学等多方面，是哲学研究工作的记录和总结。撰写哲学论文旨在通过对各种哲学案例的研究分析，不断总结哲学方面的经验教训，得以及时发现并弥补现有哲学中存在的漏洞和不足，使哲学得以扩充和完善，并对社会进步、经济发展的产生重大影响。一篇优秀的哲学论文还可以使作者具有突破性的哲学观点、学术成果得以发表和传播，供他人分享借鉴、相互学习，有助于扩大作者在业界和学术界的知名度和影响力。
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同学看了你的摘要你就算报了博雅杯也准定过不了。