大学生心理健康问题一直备受关注，作为大一新生，你是否也为此而困扰呢？心理健康是一个非常重要的议题，我们不仅需要关注自己的心理状况，也需要关注身边同学的心理健康。本文将探讨大一心理健康问题，并提供一些建议。
大一是大学生活的开始，对于很多人来说，这是一个全新的环境和挑战。新的学习方式、未知的课程、陌生的同学，这些都可能给大一新生带来极大的压力。特别是结课论文，很多同学可能会感到无从下手。
首先，我们应该正视心理压力，而不是逃避它。逃避只会让问题变得更加严重。我们可以尝试以下几个方法来缓解心理压力：
大学生心理健康对于个人的发展和整个社会的稳定都有重要意义。一个心理健康的大学生可以更好地适应学习和生活，更好地与他人交流和合作。
大学生时期是一个人成长的关键阶段，面对各种挑战和压力，心理健康显得尤为重要。只有保持良好的心理状态，才能更好地发挥自己的潜力。
要维护大学生心理健康，我们可以从以下几个方面入手：
大一心理健康问题是大学生们普遍面临的挑战，但只要我们采取积极的态度和措施，就能够有效地应对压力，保持心理健康。同时，我们也要关注身边同学的心理状况，给予他们合适的关爱和支持。
希望大家都能够度过一个健康、快乐的大学时光！
机器人论文分享 共计11篇
Robotics相关(11篇)[1] Natural Language Robot Programming: NLP integrated with autonomous robotic grasping
标题：自然语言机器人编程：NLP与自主机器人抓取集成
链接：https://arxiv.org/abs/2304.02993
发表或投稿：IROS
代码：未开源
作者：Muhammad Arshad Khan, Max Kenney, Jack Painter, Disha Kamale, Riza Batista-Navarro, Amir Ghalamzan-E内容概述：这篇论文提出了一种基于语法的机器人编程自然语言框架，专注于实现特定任务，如物品 pick-and-place 操作。该框架使用自定义的 action words 字典扩展 vocabulary，通过使用谷歌 Speech-to-Text API 将口头指令转换为文本，并使用该框架获取机器人 joint space trajectory。该框架在模拟和真实世界中进行了验证，使用一个带有校准相机和麦克风的 Franka Panda 机器人臂进行实验。实验参与者使用口头指令完成 pick-and-place 任务，指令被转换为文本并经过该框架处理，以获取机器人的 joint space trajectory。结果表明该框架具有较高的系统 usability 评分。该框架不需要依赖 Transfer Learning 或大规模数据集，可以轻松扩展词汇表。未来，计划通过用户研究比较该框架与其他人类协助 pick-and-place 任务的方法。摘要：In this paper, we present a grammar-based natural language framework for robot programming, specifically for pick-and-place tasks. Our approach uses a custom dictionary of action words, designed to store together words that share meaning, allowing for easy expansion of the vocabulary by adding more action words from a lexical database. We validate our Natural Language Robot Programming (NLRP) framework through simulation and real-world experimentation, using a Franka Panda robotic arm equipped with a calibrated camera-in-hand and a microphone. Participants were asked to complete a pick-and-place task using verbal commands, which were converted into text using Google's Speech-to-Text API and processed through the NLRP framework to obtain joint space trajectories for the robot. Our results indicate that our approach has a high system usability score. The framework's dictionary can be easily extended without relying on transfer learning or large data sets. In the future, we plan to compare the presented framework with different approaches of human-assisted pick-and-place tasks via a comprehensive user study.
[2] ETPNav: Evolving Topological Planning for Vision-Language Navigation in Continuous Environments
标题：ETPNav：连续环境下视觉语言导航的进化拓扑规划
链接：https://arxiv.org/abs/2304.03047
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代码：https://github.com/MarSaKi/ETPNav.
作者：Dong An, Hanqing Wang, Wenguan Wang, Zun Wang, Yan Huang, Keji He, Liang Wang内容概述：这篇论文探讨了开发视觉语言导航在连续环境中的人工智能代理的挑战，该代理需要遵循指令在环境中前进。该论文提出了一种新的导航框架ETPNav，该框架专注于两个关键技能：1) 抽象环境并生成长期导航计划，2) 在连续环境中避免障碍。该框架通过在线拓扑规划环境，预测路径上的点，在没有环境经验的情况下构建环境地图。该框架将导航过程分解为高级别规划和低级别控制。同时，ETPNav使用Transformer模型 cross-modal planner 生成导航计划，基于拓扑地图和指令。框架使用避免障碍控制器，通过 trial-and-error 启发式方法来避免陷入障碍物。实验结果表明，ETPNav在 R2R-CE 和RxR-CE 数据集上取得了10%和20%的性能提升。代码已开源，可访问 https://github.com/MarSaKi/ETPNav。摘要：Vision-language navigation is a task that requires an agent to follow instructions to navigate in environments. It becomes increasingly crucial in the field of embodied AI, with potential applications in autonomous navigation, search and rescue, and human-robot interaction. In this paper, we propose to address a more practical yet challenging counterpart setting - vision-language navigation in continuous environments (VLN-CE). To develop a robust VLN-CE agent, we propose a new navigation framework, ETPNav, which focuses on two critical skills: 1) the capability to abstract environments and generate long-range navigation plans, and 2) the ability of obstacle-avoiding control in continuous environments. ETPNav performs online topological mapping of environments by self-organizing predicted waypoints along a traversed path, without prior environmental experience. It privileges the agent to break down the navigation procedure into high-level planning and low-level control. Concurrently, ETPNav utilizes a transformer-based cross-modal planner to generate navigation plans based on topological maps and instructions. The plan is then performed through an obstacle-avoiding controller that leverages a trial-and-error heuristic to prevent navigation from getting stuck in obstacles. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method. ETPNav yields more than 10% and 20% improvements over prior state-of-the-art on R2R-CE and RxR-CE datasets, respectively. Our code is available at https://github.com/MarSaKi/ETPNav.
[3] Object-centric Inference for Language Conditioned Placement: A Foundation Model based Approach
标题：语言条件放置的以对象为中心的推理：一种基于基础模型的方法
链接：https://arxiv.org/abs/2304.02893
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代码：未开源
作者：Zhixuan Xu, Kechun Xu, Yue Wang, Rong Xiong内容概述：这篇论文探讨了语言条件物体放置的任务，该任务要求机器人满足语言指令中的空间关系约束。以前的工作基于规则语言解析或场景中心的视觉表示，这些工作对指令和参考物体的形式有限制，或者需要大量的训练数据。本文提出了一种基于对象中心的 frameworks，使用 foundation 模型来 ground reference 物体和空间关系，从而进行物体放置，这种方法更高效、更可扩展。实验结果表明，该模型在物体放置任务中的成功率高达97.75%，并且只需要 ~0.26M trainable 参数，同时还可以更好地泛化到未知的物体和指令。同时，该模型使用仅有25%的训练数据，仍然击败了 top competing approach。摘要：We focus on the task of language-conditioned object placement, in which a robot should generate placements that satisfy all the spatial relational constraints in language instructions. Previous works based on rule-based language parsing or scene-centric visual representation have restrictions on the form of instructions and reference objects or require large amounts of training data. We propose an object-centric framework that leverages foundation models to ground the reference objects and spatial relations for placement, which is more sample efficient and generalizable. Experiments indicate that our model can achieve a 97.75% success rate of placement with only ~0.26M trainable parameters. Besides, our method generalizes better to both unseen objects and instructions. Moreover, with only 25% training data, we still outperform the top competing approach.
[4] DoUnseen: Zero-Shot Object Detection for Robotic Grasping
标题：DoUnseen：机器人抓取的零样本目标检测
链接：https://arxiv.org/abs/2304.02833
发表或投稿：无
代码：未开源
作者：Anas Gouda, Moritz Roidl内容概述：这篇论文探讨了在没有任何数据或大量对象的情况下如何进行对象检测。在这种情况下，每个具体对象代表其自己的类别，每个类别都需要单独处理。这篇论文探讨了如何在“未知数量”的对象和“增加类别”的情况下进行对象检测，并且如何在不需要训练的情况下进行对象分类。该论文的主要目标是开发一种零-shot object detection系统，不需要训练，只需要拍摄几个图像就可以添加新的对象类别。论文提出了一种将对象检测分解成两个步骤的方法，通过将零-shot object segmentation网络和零-shot classifier组合在一起来实现。该方法在 unseen 数据集上进行了测试，并与一个经过训练的 Mask R-CNN 模型进行了比较。结果表明，该零-shot object detection 系统的性能取决于环境设置和对象类型。该论文还提供了一个代码库，可以用于使用该库进行零-shot object detection。摘要：How can we segment varying numbers of objects where each specific object represents its own separate class? To make the problem even more realistic, how can we add and delete classes on the fly without retraining? This is the case of robotic applications where no datasets of the objects exist or application that includes thousands of objects (E.g., in logistics) where it is impossible to train a single model to learn all of the objects. Most current research on object segmentation for robotic grasping focuses on class-level object segmentation (E.g., box, cup, bottle), closed sets (specific objects of a dataset; for example, YCB dataset), or deep learning-based template matching. In this work, we are interested in open sets where the number of classes is unknown, varying, and without pre-knowledge about the objects' types. We consider each specific object as its own separate class. Our goal is to develop a zero-shot object detector that requires no training and can add any object as a class just by capturing a few images of the object. Our main idea is to break the segmentation pipelines into two steps by combining unseen object segmentation networks cascaded by zero-shot classifiers. We evaluate our zero-shot object detector on unseen datasets and compare it to a trained Mask R-CNN on those datasets. The results show that the performance varies from practical to unsuitable depending on the environment setup and the objects being handled. The code is available in our DoUnseen library repository.
[5] Core Challenges in Embodied Vision-Language Planning
标题：具象视觉语言规划的核心挑战
链接：https://arxiv.org/abs/2304.02738
发表或投稿：JAIR
代码：未开源
作者：Jonathan Francis, Nariaki Kitamura, Felix Labelle, Xiaopeng Lu, Ingrid Navarro, Jean Oh内容概述：这篇论文主要讨论了在现代人工智能领域，计算机视觉、自然语言处理和机器人学等多个领域交叉的挑战，包括EVLP任务。EVLP任务是一个涉及身体感知、机器翻译和物理环境交互的复杂任务，它需要结合计算机视觉和自然语言处理来提高机器人在物理环境中的交互能力。这篇论文提出了EVLP任务的 taxonomic 总结，对当前的方法、新的算法、metrics、Simulators和数据集进行了详细的分析和比较。最后，论文介绍了新任务需要应对的核心挑战，并强调了任务设计的重要性，以促进模型的可泛化性和实现在真实世界中的部署。摘要：Recent advances in the areas of Multimodal Machine Learning and Artificial Intelligence (AI) have led to the development of challenging tasks at the intersection of Computer Vision, Natural Language Processing, and Robotics. Whereas many approaches and previous survey pursuits have characterised one or two of these dimensions, there has not been a holistic analysis at the center of all three. Moreover, even when combinations of these topics are considered, more focus is placed on describing, e.g., current architectural methods, as opposed to also illustrating high-level challenges and opportunities for the field. In this survey paper, we discuss Embodied Vision-Language Planning (EVLP) tasks, a family of prominent embodied navigation and manipulation problems that jointly leverage computer vision and natural language for interaction in physical environments. We propose a taxonomy to unify these tasks and provide an in-depth analysis and comparison of the current and new algorithmic approaches, metrics, simulators, and datasets used for EVLP tasks. Finally, we present the core challenges that we believe new EVLP works should seek to address, and we advocate for task construction that enables model generalisability and furthers real-world deployment.
[6] Learning Stability Attention in Vision-based End-to-end Driving Policies
标题：基于视觉的端到端驱动策略中的学习稳定性注意
链接：https://arxiv.org/abs/2304.02733
发表或投稿：无
代码：未开源
作者：Tsun-Hsuan Wang, Wei Xiao, Makram Chahine, Alexander Amini, Ramin Hasani, Daniela Rus内容概述：这篇论文提出了使用控制 Lyapunov 函数(CLFs)来为 Vision-based 的 end-to-end 驾驶策略添加稳定性，并使用稳定性 attention 在 CLFs 中引入稳定性，以应对环境变化和提高学习灵活性。该方法还提出了 uncertainty propagation 技术，并将其紧密集成在att-CLFs 中。该方法在 photo-realistic Simulator 和 real full-scale autonomous vehicle 中证明了att-CLFs 的有效性。摘要：Modern end-to-end learning systems can learn to explicitly infer control from perception. However, it is difficult to guarantee stability and robustness for these systems since they are often exposed to unstructured, high-dimensional, and complex observation spaces (e.g., autonomous driving from a stream of pixel inputs). We propose to leverage control Lyapunov functions (CLFs) to equip end-to-end vision-based policies with stability properties and introduce stability attention in CLFs (att-CLFs) to tackle environmental changes and improve learning flexibility. We also present an uncertainty propagation technique that is tightly integrated into att-CLFs. We demonstrate the effectiveness of att-CLFs via comparison with classical CLFs, model predictive control, and vanilla end-to-end learning in a photo-realistic simulator and on a real full-scale autonomous vehicle.
[7] Real-Time Dense 3D Mapping of Underwater Environments
标题：水下环境的实时密集三维映射
链接：https://arxiv.org/abs/2304.02704
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作者：Weihan Wang, Bharat Joshi, Nathaniel Burgdorfer, Konstantinos Batsos, Alberto Quattrini Li, Philippos Mordohai, Ioannis Rekleitis内容概述：这篇论文探讨了如何在实时的情况下对资源受限的自主水下飞行器进行Dense 3DMapping。水下视觉引导操作是最具挑战性的，因为它们需要在外部力量的作用下进行三维运动，并且受限于有限的 visibility，以及缺乏全球定位系统。在线密集3D重建对于避免障碍并有效路径规划至关重要。自主操作是环境监测、海洋考古、资源利用和水下 cave 探索的关键。为了解决这一问题，我们提出了使用SVIIn2，一种可靠的视觉导航方法，并结合实时3D重建管道。我们进行了广泛的评估，测试了四种具有挑战性的水下数据集。我们的管道在CPU上以高帧率运行，与最先进的 offline 3D重建方法 COLMAP 相当。摘要：This paper addresses real-time dense 3D reconstruction for a resource-constrained Autonomous Underwater Vehicle (AUV). Underwater vision-guided operations are among the most challenging as they combine 3D motion in the presence of external forces, limited visibility, and absence of global positioning. Obstacle avoidance and effective path planning require online dense reconstructions of the environment. Autonomous operation is central to environmental monitoring, marine archaeology, resource utilization, and underwater cave exploration. To address this problem, we propose to use SVIn2, a robust VIO method, together with a real-time 3D reconstruction pipeline. We provide extensive evaluation on four challenging underwater datasets. Our pipeline produces comparable reconstruction with that of COLMAP, the state-of-the-art offline 3D reconstruction method, at high frame rates on a single CPU.
[8] Conformal Quantitative Predictive Monitoring of STL Requirements for Stochastic Processes
标题：随机过程STL需求的保形定量预测监测
链接：https://arxiv.org/abs/2211.02375
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代码：未开源
作者：Francesca Cairoli, Nicola Paoletti, Luca Bortolussi内容概述：这篇论文探讨了预测监控(PM)的问题，即预测当前系统的状态是否满足某个想要的特性的所需的条件。由于这对 runtime 安全性和在线控制至关重要，因此需要 PM 方法高效地预测监控，同时提供正确的保证。这篇论文介绍了 quantitative predictive monitoring (QPM)，它是第一个支持随机过程和 rich specifications 的 PM 方法，可以在运行时预测满足要求的 quantitative (即 robust) STL 语义。与大多数预测方法不同的是，QPM 预测了满足要求的 quantitative STL 语义，并提供了计算高效的预测 intervals，并且具有 probabilistic 保证，即预测的 STL robustness 值与系统在运行时的表现有关，这可以任意地覆盖系统在运行时的 STL robustness 值。使用机器学习方法和最近的进步在 quantile regression 方面的应用，这篇论文避免了在运行时进行 Monte- Carlo 模拟以估计预测 intervals 的开销。论文还展示了如何将我们的 monitor 组合成 compositional 的，以处理复杂的组合公式，同时保持正确的保证。这篇论文证明了 QPM 对四个不同复杂度离散时间随机过程的有效性和 scalability。摘要：We consider the problem of predictive monitoring (PM), i.e., predicting at runtime the satisfaction of a desired property from the current system's state. Due to its relevance for runtime safety assurance and online control, PM methods need to be efficient to enable timely interventions against predicted violations, while providing correctness guarantees. We introduce \textit{quantitative predictive monitoring (QPM)}, the first PM method to support stochastic processes and rich specifications given in Signal Temporal Logic (STL). Unlike most of the existing PM techniques that predict whether or not some property $φ$ is satisfied, QPM provides a quantitative measure of satisfaction by predicting the quantitative (aka robust) STL semantics of $φ$. QPM derives prediction intervals that are highly efficient to compute and with probabilistic guarantees, in that the intervals cover with arbitrary probability the STL robustness values relative to the stochastic evolution of the system. To do so, we take a machine-learning approach and leverage recent advances in conformal inference for quantile regression, thereby avoiding expensive Monte-Carlo simulations at runtime to estimate the intervals. We also show how our monitors can be combined in a compositional manner to handle composite formulas, without retraining the predictors nor sacrificing the guarantees. We demonstrate the effectiveness and scalability of QPM over a benchmark of four discrete-time stochastic processes with varying degrees of complexity.
[9] Real2Sim2Real Transfer for Control of Cable-driven Robots via a Differentiable Physics Engine
标题：通过可微分物理引擎控制缆索驱动机器人的Real2Sim2Real Transfer
链接：https://arxiv.org/abs/2209.06261
发表或投稿：IROS
代码：未开源
作者：Kun Wang, William R. Johnson III, Shiyang Lu, Xiaonan Huang, Joran Booth, Rebecca Kramer-Bottiglio, Mridul Aanjaneya, Kostas Bekris内容概述：这篇论文介绍了一种名为“Real2Sim2Real (R2S2R)”的 Transfer for Control of Cable-driven Robots方法，该方法基于一种不同的物理引擎，该引擎可以在基于真实机器人的数据上进行训练。该引擎使用 offline 测量物理属性(例如机器人组件的重量和几何形状)，并使用随机控制策略观察轨迹。这些数据将用于训练引擎，并使其能够发现直接适用于真实机器人的 locomotion policies。该方法还介绍了计算接触点的非零梯度、一个用于匹配 tensegrity locomotion gaits 的 loss 函数以及一种 trajectory Segmentation 技术，这些技术可以避免在训练期间梯度评估冲突。在实际应用中，作者展示了多次 R2S2R 过程对于 3-bar tensegrity 机器人的 Transfer，并评估了该方法的性能。摘要：Tensegrity robots, composed of rigid rods and flexible cables, exhibit high strength-to-weight ratios and significant deformations, which enable them to navigate unstructured terrains and survive harsh impacts. They are hard to control, however, due to high dimensionality, complex dynamics, and a coupled architecture. Physics-based simulation is a promising avenue for developing locomotion policies that can be transferred to real robots. Nevertheless, modeling tensegrity robots is a complex task due to a substantial sim2real gap. To address this issue, this paper describes a Real2Sim2Real (R2S2R) strategy for tensegrity robots. This strategy is based on a differentiable physics engine that can be trained given limited data from a real robot. These data include offline measurements of physical properties, such as mass and geometry for various robot components, and the observation of a trajectory using a random control policy. With the data from the real robot, the engine can be iteratively refined and used to discover locomotion policies that are directly transferable to the real robot. Beyond the R2S2R pipeline, key contributions of this work include computing non-zero gradients at contact points, a loss function for matching tensegrity locomotion gaits, and a trajectory segmentation technique that avoids conflicts in gradient evaluation during training. Multiple iterations of the R2S2R process are demonstrated and evaluated on a real 3-bar tensegrity robot.
[10] ConDA: Unsupervised Domain Adaptation for LiDAR Segmentation via Regularized Domain Concatenation
标题：ConDA：通过正则化域连接进行LiDAR分割的无监督域自适应
链接：https://arxiv.org/abs/2111.15242
发表或投稿：ICRA
代码：未开源
作者：Lingdong Kong, Niamul Quader, Venice Erin Liong内容概述：这篇论文提出了一种基于 Regularized Domain concatenation 的 Unsupervised Domain adaptation 方法，用于将来自 source 领域的标记数据 learned 到 target 领域的 raw 数据上，以进行无监督 domain 转换(UDA)。方法主要包括构建一个混合 domain 并使用来自 source 和 target 领域的精细交互信号进行 self-training。在 self-training 过程中，作者提出了 anti-alias regularizer 和 entropy aggregator 来减少 aliasing artifacts 和 noisy pseudo labels 的影响，从而提高 source 和 target 领域的训练效率和 self-training 效果。实验结果表明，ConDA 在 mitigating domain gaps 方面比先前的方法更有效。摘要：Transferring knowledge learned from the labeled source domain to the raw target domain for unsupervised domain adaptation (UDA) is essential to the scalable deployment of autonomous driving systems. State-of-the-art methods in UDA often employ a key idea: utilizing joint supervision signals from both source and target domains for self-training. In this work, we improve and extend this aspect. We present ConDA, a concatenation-based domain adaptation framework for LiDAR segmentation that: 1) constructs an intermediate domain consisting of fine-grained interchange signals from both source and target domains without destabilizing the semantic coherency of objects and background around the ego-vehicle; and 2) utilizes the intermediate domain for self-training. To improve the network training on the source domain and self-training on the intermediate domain, we propose an anti-aliasing regularizer and an entropy aggregator to reduce the negative effect caused by the aliasing artifacts and noisy pseudo labels. Through extensive studies, we demonstrate that ConDA significantly outperforms prior arts in mitigating domain gaps.
[11] OpenVSLAM: A Versatile Visual SLAM Framework
标题：OpenVSLAM：一个通用的可视化SLAM框架
链接：https://arxiv.org/abs/1910.01122
发表或投稿：无
代码：未开源
作者：Shinya Sumikura, Mikiya Shibuya, Ken Sakurada内容概述：这篇论文介绍了OpenVSLAM，一个具有高度易用性和扩展性的 visual SLAM框架。Visual SLAM系统对于AR设备、机器人和无人机的自主控制至关重要。然而，传统的开源视觉SLAM框架没有足够的灵活性，无法从第三方程序中调用库。为了解决这个问题，作者开发了一种新的视觉SLAM框架。该软件设计为易于使用和扩展，包括多个有用的功能和函数，用于研究和开发。摘要：In this paper, we introduce OpenVSLAM, a visual SLAM framework with high usability and extensibility. Visual SLAM systems are essential for AR devices, autonomous control of robots and drones, etc. However, conventional open-source visual SLAM frameworks are not appropriately designed as libraries called from third-party programs. To overcome this situation, we have developed a novel visual SLAM framework. This software is designed to be easily used and extended. It incorporates several useful features and functions for research and development.
这个一般结合上课内容和相关知识谈谈你对这个方向的了解，这个方向干啥的，然后谈谈自己以后想研究哪个小方向
大一是每个学生踏入大学校园的开始，而法学专业作为一门具有深刻学术研究和实践应用的学科，对于大一新生来说，法学专业导论论文往往是他们第一次接触该学科的重要机会。本文将探讨大一法学专业导论论文的重要性、写作方法以及一些建议，希望能对新生们有所帮助。
法学是一门与社会有着密切联系的学科，而法学专业导论论文作为学科入门的任务，对于新生来说具有重要意义。首先，通过撰写导论论文，新生能够更好地了解法学专业的基本概念、理论和研究方法，为今后的学习打下坚实的基础。
其次，导论论文可以培养学生的学术研究能力和思维能力。通过查阅大量的文献资料，分析问题，提出观点，并将其组织为一篇完整的论文，可以锻炼学生的文献检索能力、批判思维能力和表达能力。
再者，导论论文是了解学生的学术潜力和学术兴趣的一个窗口。通过导论论文的撰写，老师可以了解学生对法学专业的兴趣程度以及在学术研究方面的潜力，为后续的学习和研究方向提供参考。
撰写一篇好的法学专业导论论文需要合理的方法和步骤。以下是一些建议：
在选择导论论文的主题时，应尽量选择一个自己感兴趣并且有足够文献支持的主题。主题的选择应该具有一定的深度和广度，既能够体现法学专业的研究领域，又能够符合自己的兴趣。
在撰写导论论文之前，需要进行文献查阅和相关资料的收集。可以通过图书馆、学术期刊、法学网站和数据库等途径，收集到足够的学术文献和资料。在查阅文献的过程中，要注重筛选出与论文主题相关的重要文献。
良好的结构组织是一篇好论文的基础。导论、正文和结论是论文的基本组成部分。导论部分应包括研究背景、研究目的、研究方法和论文结构等内容。正文部分应根据主题的不同进行逻辑分析和论证。结论部分要对全文进行总结，明确表达观点。
论文的表达应简明扼要、条理清晰。语言要准确、严谨，避免使用俗话或口语化的描述。论文的段落要有适当的过渡，段落之间要有紧密的联系。应注意文中的引用标注和参考文献的格式。
以下是一些针对大一新生撰写法学专业导论论文的建议：
导论论文需要花费大量的时间和精力，所以在开展撰写工作之前，应提前规划好时间，确保能够有足够的时间进行文献查阅、写作和修改等环节。
学术导师或教授是撰写论文过程中的良师益友，可以帮助学生明确课题方向、提供文献资料、指导写作方法等。在写作过程中应及时向导师寻求指导和意见。
法学专业是一个综合性很强的学科，涉及到政治、经济、社会等多个领域。在撰写导论论文时，应从不同的角度对问题进行思考和分析，展示自己的独立思维。
在撰写论文时，要注重对文献的正确引用和参考文献的格式要求。严禁抄袭他人的观点和文字，应对引用的文献进行标注，确保学术诚信。
总结起来，大一法学专业导论论文是新生接触法学专业的重要机会，它对于培养学生的学术研究能力、培养学生的思维能力以及了解学生的学术潜力和兴趣具有积极的意义。撰写一篇好的导论论文需要合理的方法和步骤，并需要学生在写作过程中严格遵守学术规范，注意文献引用和参考文献的格式要求。希望本文提供的建议和方法对于学生们撰写大一法学专业导论论文有所帮助。
专业导论写法：
1、谈一谈对专业方向的认识，例如发展史。
2、从自身角度去分析，理解所学专业的价值和意义。
3、结合专业术语串联整篇文章中
大学生社会公德状况调查研究
摘要：公德是社会道德规范中基本的部分, 是维系社会秩序的根基。而当代大学生是我国未来社会发展的主导力量，当代大学生的整体道德水平直接影响到国家整体的社会公德水平。社会公德建设又是我国精神文明建设的重要组成部分，是思想道德建设的社会性基础工程。本文以当今社会热点的“扶老人”等社会公德问题为出发点，分析当今社会公德现状，并以此为背景对大学生进行社会公德的现状进行研究分析，对大学生应加强社会公德教育遵守的社会公德规范提出建议。
关键词：大学生，公德，培养，缺失，互联网
一、大学生公德缺失的具体表现
(一)公共秩序观念淡薄
社会公共秩序包括四个主要方面:社会秩序、生活秩序、学习秩序和生产秩序。全体社会成员要在法律法规允许范围内开展社会活动, 另一面还要受到道德规范的制约, 这是确保社会正常运转的基石。社会公共道德秩序规定了清晰的行为守则和活动规范。一些大学生在日常生活中, 常常以自我为中心, 从来不顾及其他同学的感受。还有部分学生为了让自己更加自由方便, 其在实际生活中, 严重地扰乱了现有的生活制度。
(二) 缺乏勇于担当的社会责任感
相比其他人来说,大学生接受过更多的教育,理应具备更多的责任感和公德责任意识。但由于现如今多元化价值观在多方面因素的影响下,很多的大学生对社会公德责任的缺失相当严重。有的同学之间、舍友之间相处冷漠,互不关心,有的帮助他人时更关注的是形式问题,这使他们的行为与责任感的实质严重脱节。
(三)社会公德知易行难现象严重
社会公德行为是道德行为的具体方面体现。现实生活中多数大学生具有理性的社会公德意识行为,都懂得什么样的行为是违背社会公德的,但自己做到自觉遵行社会公德却不是容易的事。总体而言,部分大学生在社会公德问题上仍处于事不关己的心态中,还没有达到知行统一。
二、大学生缺失公德的原因分析
（一）互联网的影响
互联网发展到今日，尤其是今年，万物互联观念的提出，它让人们有更多接收知识的渠道和大的网络平台，加上学生学习东西是不加筛选的，所以一旦自我控制力量薄弱，那些坏的消息会影响身心，从而产生重大问题。不顾社会公德，自我享受在前其他在后。文化的多元性、价值观念的多元化，在近现代社会生活中，东西方文化发生了交融，其实他们都可以为社会服务。但是在这过程当中我们的好多同学都没有正确的分析问题和接受风险的能力。那些西方文化中的糟粕，如利益至上现实主义的观念，普遍为人们所接受。
（二）市场经济的趋利性
社会公德环境不佳，市场经济有很多优势，但也有自身的弱点，市场经济是交互竞技，它从个人出发，以自我为中心，这会让个人私欲膨胀，拜金主义渗透到道德生活里面。这会很大程度破坏社会公德建设。
（三）高校社会公德教育内容脱离实际
教学中“重智育轻德育”的思想从幼儿园开始。学生只有考出好的成绩，才能被家长认可，才会被社会认为有能力。因此学校投其所好更加重视智力方面的教育而忽略了德育。公德教育的针对性不强，大部分学校的教育都是照本宣科，将教科书上的公德知识点告诉学生们。至于学生们是否认同，从不过问。在公德教育上，高校缺乏有效的手段。高校无论在道德意识上还是公德行为上都没有针对性的教学。目前我们的高校有思修课程，但基本还是以理论灌输为主。同学们都是背诵知识点，从来不会主动探讨。自身社会公德意识淡薄，大学生的社会公德表现还只是一种表象，只有一点简单的认知，没有对公德进行更深层次的学习和实践。部分学生认为我只是没有遵守社会公德，又不妨碍他人，自己怎么做都没有关系。有些人甚至担心如果别人都不遵循规则，我自己守规则会认为是不合群的人，会被同学孤立。当他们看到有些人违反社会公德，没人去管，自认为这样应该没有问题等等导致他们出现意识问题。
（四）家庭教育的影响
大部分家长都会教育自己的孩子不要见义勇为，遇到事情能躲就躲，这种行为这是我们年轻一代的，确实社会公德教育责任感不强，于是以躲避为主。
（五）社会风气的影响：
随着现代社会经济政治的不断发展，人与人之间的交往不断地密切频繁起来，社会道德的重要性就更加的凸显起来。然而随着市场经济的不断发展，手机电脑等高科技产品的不断出现，使得人与人之间的交往不断减少，致使情感变得冷漠，遇到摔倒的老人，大声呼喊救命的女人，正在偷窃的小偷，乱扔垃圾的行人等现象大家都害怕管了之后会受伤，会为自己制造不必要的麻烦。大部分人选择逃避，选择视而不见甚至把希望寄于他人会产生帮助他们的想法。
三、针对大学生公德缺失的建议
（一）建立社会公共规则体系。
现代社会公民生活是一种公共生活，公民在公共生活中进行公共交往。公共交往不同于熟人交往的情感性，公共交往是陌生人之间的平等交往，利益交往。鉴于个人存在自我利益至上风险，公共交往必须由公共规则约束个人私欲。同时，社会公共规则必须与法治相结合。作为道德范畴，社会公共规则缺少强制性。一些违背社会规则的行为得不到惩罚，充其量是遭受社会舆论谴责，是一些人存在侥幸心理，不断使一些人存在侥幸心理，不断冒险违背社会公共规则。所以，规则执行不能完全建立在人的道德自觉基础上，还必须与法治相结合，对于突破公序良俗底线者，加大法律惩罚力度。
（二）强化社会公德教育。
社会公共规则只是对公民进行外在约束，公民道德建设根本在于培养公民道德素养。社会公德教育从内容来说，既要有社会公共规则教育，培养公民规则意识和公共意识；又要有中华传统美德教育，培养公民社会责任感和集体主义精神。要面向学校青少年，也要面向社会成人，使公德教育成为贯穿人一生的终身教育。
（三）要完善家庭、学校、社会相结合的教育体系。
家庭是人生第一课堂，承担着“扣好人生第一粒扣子”的重任，要用良好家教家风培育人的道德品行；学校是对青少年学生进行公德教育的主阵地，要把立德树人贯穿教育教学全过程，把公民道德建设内容和要求体现到各学科教育中。
（四）创造良好社会风气
社会是个大熔炉，社会风尚好坏对社会公德有着极大影响，要充分利用社会力量，开展群众性道德实践活动，以先进模范引领道德风尚，以正确舆论营造良好道德环境，抓好网络空间道德建设和重点群体教育引导，推动全民道德素质和社会文明程度提升到一个新高度。
（五）提高自身意识
作为当代大学生，是国家不可或缺的一部分，我们应当自觉践行起社会公德。我们要做国家最忠实的“粉丝”，要爱护自己的国家。还记得《我和我的祖国》中的一句歌词:“我和我的祖国，一刻也不能分割”。祖国就是我们伟大的母亲，是祖国养育并培养了我们，作为祖国母亲的儿女，我们没有理由不去爱她，不去保护她。我们要做的是维护国家的利益，维护祖国统一，以振兴中华为己任，自觉弘扬以爱国主义为核心的民族精神。并且努力学习，掌握报效祖国的本领。我们也要树立正确的人生观，积极向上的面对生活。我们要自觉遵守学校的法律法规和规章制度，维护学校的公共财产，不搞破坏，不随手乱丢拉进，出门坐公交车的时候，要主动给老年人和孕妇让座位，星期天的时候可以去做志愿者，比如说给学校打扫卫生，也可以去参加一些志愿活动，增加自己的阅历，与同学友好相处，遇到事情多交流多沟通。对每个人持有赞美和欣赏的态度，发现别人的长处时，自己应该多多学习，而不是嫉妒心理，当自己在学习上做事上有不足时应该及时改正。
我们还要保持一颗努力向上的心，多做公益活动，没课的时候还可以出去做做兼职，可以减轻家庭负担，踏踏实实的做人，认认真真的做事。我觉得当代大学生最为重要的就是学好自己和培养自己的道德，做一个文明的人。
先写面，概括一下学的什么，再写点，自己的感想体会。
大学导论课无疑是每位大学新生必修的一门课程。这门课程作为大学生涯的开端，往往让人感到充满了期待和不安。然而，通过认真撰写一篇论文，我们可以更好地理解这门课程的重要性和学习它所带来的益处。
在着手写作之前，我们首先需要仔细阅读和理解教授布置的论文要求。这些要求通常包括论文题目，结构，字数限制以及参考文献等方面的要求。我们可以通过将关键要求用粗体方式标记来更好地理解和记忆。
选择一个合适的主题是论文写作的关键。我们可以根据自己的兴趣和专业领域来选择一个有挑战性但又不过于复杂的主题。在论证过程中，我们应该结合相关的理论知识和实际案例来支持我们的论点，使论文更具可信度。
在着手写作之前，我们应该对论文的结构进行合理的规划。一般而言，一篇导论课论文应该包含引言、正文和结论三个部分，其中正文可以分为若干个段落。我们可以使用无序列表来规划论文的结构：
在论文写作过程中，我们需要收集相关的数据和资料，并对其进行分析和整理。这些数据可以是实证研究的结果、调查问卷的数据、文献的引用等等。通过合理地分析这些数据，我们能够更好地支持并证明我们的论点。
在论文中，我们应该合理引用参考文献，包括书籍、期刊文章、学术论文等。在引用时，我们可以使用引号，并在文末列出参考文献的详细信息。
良好的语言表达和清晰的逻辑结构是一篇优秀论文的重要组成部分。我们应该注意使用准确、简洁、专业的词汇和句式。同时，在论文的整体结构和段落之间应有明确的逻辑关系，确保读者能够清晰地理解我们的论述。
引言作为论文的开端，应该简洁明了地概括论文的背景和目的，并吸引读者的兴趣。结论部分则需要对论文的主要内容进行总结，并强调其重要性和研究的意义。
在完成论文初稿后，我们应该仔细校对和修改论文。检查语法错误、拼写错误以及句子的流畅性和准确性。此外，可以请他人帮助审阅，以获得宝贵的反馈意见。
总之，在写作大学导论课论文时，我们需要充分理解论文要求，选择合适的主题并进行充分的论证。合理规划论文的结构并收集相关数据，同时注意引用参考文献和语言表达的准确性。最后，不要忘记进行仔细校对和修改，以确保论文的质量和完整性。通过以上这些步骤的实践，我们一定能够写出一篇优秀的大学导论课论文。
2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（该部分一般不需要，视老师要求而定）
3、摘要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数200到300字为好，多不超过400为宜。
4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、摘要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-6个词汇作为关键词，另起一行，排在提要的左下方。 关键词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。
辩证思维结课论文是一个非常重要的学术作业，对于学生来说是一项艰巨的任务。在撰写这篇结课论文时，我们需要运用辩证思维的能力，将不同观点进行比较和分析，以得出全面而有深度的结论。本文将探讨辩证思维在撰写结课论文中的重要性，并提供一些实用的技巧和策略，帮助学生在这一领域取得优秀的成果。
辩证思维是一种思考问题、解决矛盾和取得认识的方式。它基于对事物内部矛盾的理解，通过分析和整合不同的观点和因素，寻找到全面而综合的解决方案。辩证思维强调思考的全面性和多元性，能够帮助我们超越简单的二分法思维，从而更好地理解问题的本质和复杂性。
结课论文是学生完成学业的重要环节，也是展示他们对所学课程的理解和掌握程度的机会。在撰写结课论文时，要求学生展示出批判性思维和深度分析问题的能力。这正是辩证思维的核心所在。
通过应用辩证思维，学生能够：
以下是一些运用辩证思维的实用技巧和策略，可以帮助学生在撰写结课论文时提供更有深度和全面性的分析：
辩证思维在撰写结课论文中起着重要的作用。它可以帮助学生从全面和深入的角度分析问题，得出准确、全面的结论。运用辩证思维的技巧和策略，学生能够提高他们的论文质量，展示出批判性思维和深度分析问题的能力。
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