科研中的读与写

　　1  阅读的习惯
　　1．1  科学的素养
　　l．2  阅读的环境
　　1．3  阅读的深度
　　l．4  打造自己的专业数据库
　　1．5  工程问题的阅读
　　参考文献
　　2  阅读的节奏
　　2．1  阅读的起点
　　2．2  整体阅读与局部研究
　　2．3  阅读的堆栈
　　参考文献
　　3  科技文献中的信息提取
　　3．1  文献的检索
　　3．2  科技文献的基因
　　3．3  独特内容的程式化展示
　　3．4  阅读的痕迹
　　参考文献
　　4  研究论文的数据阅读
　　4．1  说明图的阅读
　　4．2  实验细节的阅读
　　4．3  数据曲线与图表的阅读
　　4．4  数据阅读的顺序
　　参考文献
　　5  纸上的科研
　　5．1  现实的起点
　　5．2  实验室中的笔记本
　　5．3  数据与理论模型
　　5．4  实验数据的阅读
　　5．5  下一次的出发
　　参考文献
　　6  数据表达与写作
　　6．1  写作的框架
　　6．2  实验内容的整理
　　6．3  理论公式与研究水平
　　6．4  数据的链条
　　6．5  讲述一个完整的故事
　　参考文献
　　7  交流的习惯
　　7．1  交流与沟通
　　7．2  交流的规则
　　7．3  论文的发表
　　7．4  演讲的习惯
　　8  阅读的边界
　　8．1  自由的阅读空间
　　8．2  阅读的品位
　　8．3  阅读的热情
　　参考文献

　　    科技阅读，或许是一门值得研究探讨的艺术。 如果将数据的概念定义为各种用符号、曲线、图表等形式表达的理论公 式、技术指标以及实验结果等非文字内容，那么对这种广义数据的读与写， 即用清晰的语言显现其中隐藏的信息，几乎涵盖了专业学习与具体科研过程 的全部内容。 所以说，好的科研，是从数据的阅读开始的。