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。

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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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