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五大科研范式
1. 实证主义范式：强调基于实证研究的科学方法，通过实际观察、实验和统计分析来验证假设，寻求客观真理。
2. 诠释主义范式：注重理解和解释研究对象的社会和文化背景，强调对社会现象的主观理解和意义构建。
3. 志愿主义范式：强调科学研究的目的是为了推动社会变革和改善社会问题，鼓励研究者参与和支持社会活动。
4. 构造主义范式：关注研究对象的建构和相互作用方式，强调研究者和对象之间的相互影响和共同建构。
5. 批判主义范式：强调揭示社会和权力结构中的不平等和压迫，并追求社会正义和解放。
通过分析权力的运行方式，寻求改革和建设新的社会秩序。
修正的第三范式（BCNF）1．定义当下面性质成立时，一个数据库模式中的表T及函数依赖集F被称为符合Boyce-Codd范式（BCNF）：任何F可推导出的函数依赖X->A都在T中，这里A 是不在X中的单一属性，X必须是T的一个超键。
当一个数据库模式包含的所有表都符合BCNF时，这个数据库被称为符合BCNF.2．说明BCNF是比第三范式更严格一个范式。
它要求关系模型中所有的属性（包括主属性和非主属性）都不传递依赖于任何候选关键字。
也就是说，当关系型表中功能上互相依赖的那些列的每一列都是一个候选关键字时候，该满足BCNF。
BCNF实际上是在第三范式的基础上，进一步消除了主属性的传递依赖。
3．举例有这样一个配件管理表WPE(WNO,PNO,ENO,QNT),其中WNO表示仓库号，PNO表示配件号，ENO表示职工号，QNT表示数量。
有以下约束要求：（1）一个仓库有多名职工；（2）一个职工仅在一个仓库工作；（3）每个仓库里一种型号的配件由专人负责，但一个人可以管理几种配件；（4）同一种型号的配件可以分放在几个仓库中。
分析表中的函数依赖关系，可以得到：（1）ENO->WNO;（2）（WNO，PNO）->QNT（3）（WNO，PNO）->ENO（4）（ENO，PNO）->QNT可以看到，候选键有：（ENO,PNO）;(WNO,PNO)。
所以，ENO,PNO,WNO均为主属性，QNT为非主属性。
显然，非主属性是直接依赖于候选键的。
所以此表满足第三范式。
而我们观察一下主属性：（WNO,PNO）->ENO;ENO->WNO。
显然WNO对于候选键（WNO,PNO）存在传递依赖，所以不符合BCNF.解决这个问题的办法是分拆为两个表：管理表EP（ENO，PNO，QNT）；工作表EW（ENO，WNO）。
但这样做会导致函数依赖（WNO,PNO）->ENO丢失。
4．应用虽然，不满足BCNF，也会导致一些冗余和一致性的问题。
表演学的五种范式（提纲）孙惠柱中文“表演学”的本意是关于传统的戏剧影视演员的表演研究（acting studies），但在国际语境中，这个概念更多地对应于另一组远更宽泛的“表演学”（performancestudies），涵盖了人类所有的表演活动。
具体来看，后一个英文概念又可以细分为四种范式，加起来就是五种：演员表演学、剧场表演学、人类表演学、口头表演学、社会表演。
演员表演学：中外表演艺术历史和理论，各表演门类的多元特色及训练方法，表演艺术家个案研究。
西方在斯坦尼斯拉夫斯基、布莱希特、阿尔托之外，还有假面喜剧、哑剧和喜剧、布鲁克的即时戏剧、斯包林的游戏训练法、林克雷特的嗓音训练方法、形体和发声相结合的亚力克山大方法、各种面具表演等等。
中国则除了现存各剧种、流派创始发展的经验，还有汤显祖、李渔等前人留下的非常重要的表演理论和实践经验。
剧场表演学：这一概念的主要使用者在英国，从文本为中心的戏剧研究转移到以演出的各方面为中心，把文学性的drama 研究变成剧场性的theatre 研究，还是聚焦于戏剧的表演方面，但这“表演”是performance，比演员表演acting 宽泛，包括导演、舞台美术、观演关系、乃至剧场组织等方方面面。
人类表演学：真正可以称为一门人文新学科，不局限于研究传统舞台上的艺术表演，而要分析所有的人类表演，正式得名于纽约大学1979 年成立的“人类表演学系”，是导演兼理论家谢克纳和人类学家特纳倡导的戏剧学和人类学相结合的产物。
《TDR：戏剧评论－人类表演学学刊》是国际公认的人类表演学旗舰刊物。
着重研究前现代的仪式性表演和后现代的先锋表演这两种从时间上说是两个极端的表演现象，而对现代社会中百老汇式的、中产阶级的主流戏剧兴趣最小，对专业人士的日常社会表演也很少关注。
口头表演学：美国西北大学1984 年将前身为演讲系的“口头阐释系”改名为Dept. ofPerformance Studies，让“口头阐释”涵盖各行各业都用得着的社会表达活动，这一范式最准确的中文译名是“口头表演学”，以区别于谢克纳那派源于人类学的“人类表演学”。
五范式详解数据库范式：第三范式与第五范式2009年01月16日星期五8:53 A.M.1NF：一个table中的列是不可再分的（即列的原子性）2NF：一个table中的行是可以唯一标示的，（即table中的行是不可以有重复的）3NF：一个table中列不依赖以另一个table中的非主键的列，还是不通俗！巨寒！！举个例子吧：有一个部门的table，我们叫它tbl_department, 它有这么几列（dept_id(pk),dept_name,dept_memo...）有一个员工table，我们叫它tbl_employee,在这个table中有一列dept_id(fk)描述关于部门的信息，若tbl_employee要满足3NF，则在tbl_employee中就不得再有除dept_id列的其它有关部门信息的列！一般数据库的设计满足3NF即可！（个人觉得应该尽可能的满足3NF，一家之言^_^）BCNF：通常认为BCNF是修正的第三范式，它比3NF又进一步！4NF：5NF：将一个table尽可能的分割成小的块，以排除在table中所有冗余的数据范式简介为了回答上述问题，了解3NF、BCNF、4NF和5NF之间的区别很重要。
以下为每个范式的准确定义。
第一范式（1NF）每个表必须有一个首要键，即最少的一组属性，它与每条记录一一对应。
通过适当定义键属性和非键属性，删除重复的组（不同记录似乎需要不同次重复的数据种类）。
注：每个属性必须包含单独一个值，而非一组值。
第二范式（2NF）数据库必须满足1NF的所有要求。
另外，如果一个表有一个复合键，所有属性必须与整个键相关联。
而且，在表的多行之间多余重复的数据被移动一个单独的表中。
第三范式（3NF）存储在表中的数据不得依赖表的任何域，必须唯一依赖于首要键。
数据库必须满足2NF的所有要求。
既依赖首要键，又依赖其它域的数据被移动到一个单独的表中。
Boyce-Codd范式（BCNF）除对一个候选键扩展集(称作一个超级键)存在属性函数依赖外，不存在其它非平凡函数依赖。
中国科学第五范式中国科学第五范式的出现：科学智能+机器猜想“范式”这一概念最初由美国著名科学哲学家托马斯·库恩1962年在《科学革命的结构》中提出来，指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范。
库恩指出，在科学发展的某一时期，总有一种主导范式，当这种主导范式不能解释的“异常”积累到一定程度时，就无法再使用旧有的范式去做解释，科学共同体将寻求既能解释旧范式的论据又能说明用旧范式无法解释的论据的更具备包容性的新范式，这时候就会发生科学革命。
在范式和科学共同体基础上，库恩又提出科学知识增长模式：前学科(没有范式)—常规科学(建立范式)—科学革命(范式动摇)—新常规科学(建立新范式)。
在前学科时期，科学家之间存在意见分歧，因而没有一个被共同接受的范式。
不同范式之间竞争和选择的结果是一种范式得到大多数科学家的支持，形成科学共同体公认的范式，从而进入常规科学时期。
在常规科学时期，科学共同体的主要任务是在范式的指导下从事释疑活动，通过释疑活动推动科学的发展，“常规科学即解难题(Puzzle)”。
在释疑活动过程中，一些新问题和新事物逐渐产生，并动摇了原有的范式，建立新范式的科学革命随之产生。
革命的结果是拥有新范式的新的科学共同体取代拥有旧范式的旧的科学共同体。
新范式的产生并不表示新范式更趋近真理，只是解题能力的增强。
在后库恩时期，为了进一步阐明范式，库恩提出了专业母体，又可译为学科基质，是指一个科学共同体成员共同掌握的、有待进一步发展的基础，它主要包括概括(公式)、模型(一种形而上学的假设)和范例(最具体的题解)，其中范例是最基本的要素，它使原先范式概念的模糊性得到改善。
我们看到，目前的主要的范式已经有四个基本范式，图灵奖得主、关系数据库的鼻祖吉姆.格雷（Jim Gray）在2017年加州善景城召开的NRC-CSTB大会上，发表了题为“科学方法革命”的演讲，提出将科学研究分为四个范式。
而2009年微软出版的《第四范式：数据密集型的科学发现》（《The Fourth Paradigm: Data －Intensive Scientific Discovery》）一书，则扩展了其思想。
专题：大力推进科研范式变革Vigorously Promote Scientific Research Paradigm Transform引用格式：李国杰. 智能化科研（AI4R）：第五科研范式. 中国科学院院刊, 2024, 39(1): 1-9, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20231007002.Li G J. AI4R: The fifth scientific research paradigm. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2024, 39(1): 1-9, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20231007002. (in Chinese)编者按随着大数据与人工智能（AI）技术的飞速发展，人类正迎来新一轮科技革命与产业变革。
深度学习等技术近年来的突破，也使AI在数学、物理学、化学、生物学、材料学、制药等自然科学和高技术领域的研究中得到了广泛应用并取得了令人瞩目的重大成果。
AI的快速发展为人类的科学研究工具和组织模式的效率提升提供了新机遇，以AlphaFold2和ChatGPT为代表的智能工具，展现出了超越人类解决复杂问题的能力。
趋势表明，AI for Science正在成为一种新的科研范式。
智能时代已经到来，科研范式与形态的变革刻不容缓，我们必须把握机遇，积极应对。
为此，《中国科学院院刊》特组织策划专题“大力推进科研范式变革”，本专题由《中国科学院院刊》副主编、中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所李国杰研究员指导推进。
智能化科研（AI4R）：第五科研范式李国杰中国科学院计算技术研究所北京100190摘要文章将“智能化科研”（AI4R）称为第五科研范式，概括它的一系列特征包括：（1）人工智能（AI）全面融入科学、技术和工程研究，知识自动化，科研全过程的智能化；（2）人机智能融合，机器涌现的智能成为科研的组成部分；（3）有效应对计算复杂性非常高的组合爆炸问题；（4）面向非确定性问题，概率统计模型在科研中发挥更大的作用；（5）跨学科合作成为主流科研方式，实现前4种科研范式的融合；（6）科研更加依靠以大模型为特征的科研大平台等。
数据库三大范式详解数据库范式1NF 2NF 3NF BCNF(实例）设计范式（范式,数据库设计范式,数据库的设计范式）是符合某一种级别的关系模式的集合。
构造数据库必须遵循一定的规则。
在关系数据库中，这种规则就是范式。
关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。
目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。
满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。
在第一范式的基础上进一步满足更多要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。
一般说来，数据库只需满足第三范式（3NF）就行了。
下面我们举例介绍第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
在创建一个数据库的过程中，范化是将其转化为一些表的过程，这种方法可以使从数据库得到的结果更加明确。
这样可能使数据库产生重复数据，从而导致创建多余的表。
范化是在识别数据库中的数据元素、关系，以及定义所需的表和各表中的项目这些初始工作之后的一个细化的过程。
下面是范化的一个例子 Customer Item purchased Purchase price Thomas Shirt $40 Maria Tennis shoes $35 Evelyn Shirt $40 Pajaro Trousers $25如果上面这个表用于保存物品的价格，而你想要删除其中的一个顾客，这时你就必须同时删除一个价格。
范化就是要解决这个问题，你可以将这个表化为两个表，一个用于存储每个顾客和他所买物品的信息，另一个用于存储每件产品和其价格的信息，这样对其中一个表做添加或删除操作就不会影响另一个表。
关系数据库的几种设计范式介绍1 第一范式（1NF）在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。
所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。
"第五范式"是一种科研和创新的方法论，强调基于云计算、大数据和人工智能等新兴技术，推动科研和创新活动的转型和升级。
这个概念通常与前四种科研范式相对应，这四种范式分别是实证科学、逻辑科学、数学科学和工程科学。
第五范式的主要特点包括：
1.数据驱动：第五范式强调利用大数据和数据分析技术来驱动科研和创新，通过分析大量的数据来发现模式、趋势和关联。
2.云计算：第五范式将云计算作为基础设施，利用云端资源来存储和处理大量的数据，从而提高科研和创新的效率和灵活性。
3.人工智能：第五范式强调利用人工智能技术，如机器学习和深度学习，来从大数据中提取知识、进行预测和优化。
4.协同创新：第五范式鼓励跨学科的协同创新，通过融合不同领域的知识和专业，来解决复杂的问题。
5.开放创新：第五范式倡导开放创新，即通过开放共享数据和资源，吸引更多的人参与科研和创新活动。
第五范式的提出，反映了科学研究和创新在信息时代的转变。
它强调数据、技术和合作的重要性，通过充分利用新兴技术来加速科研和创新的进程，解决现实世界的问题。
这个概念在学术界、产业界以及政府部门中引起了广泛的讨论和应用。
详解数据库范式：第三范式与第五范式2009年01月16日星期五8:53 A.M.1NF：一个table中的列是不可再分的（即列的原子性）2NF：一个table中的行是可以唯一标示的，（即table中的行是不可以有重复的）3NF：一个table中列不依赖以另一个table中的非主键的列，还是不通俗！巨寒！！举个例子吧：有一个部门的table，我们叫它tbl_department, 它有这么几列（dept_id(pk),dept_name,dept_memo...）有一个员工table，我们叫它tbl_employee,在这个table中有一列dept_id(fk)描述关于部门的信息，若tbl_employee要满足3NF，则在tbl_employee中就不得再有除dept_id列的其它有关部门信息的列！一般数据库的设计满足3NF即可！（个人觉得应该尽可能的满足3NF，一家之言^_^）BCNF：通常认为BCNF是修正的第三范式，它比3NF又进一步！4NF：5NF：将一个table尽可能的分割成小的块，以排除在table中所有冗余的数据范式简介为了回答上述问题，了解3NF、BCNF、4NF和5NF之间的区别很重要。
以下为每个范式的准确定义。
第一范式（1NF）每个表必须有一个首要键，即最少的一组属性，它与每条记录一一对应。
通过适当定义键属性和非键属性，删除重复的组（不同记录似乎需要不同次重复的数据种类）。
注：每个属性必须包含单独一个值，而非一组值。
第二范式（2NF）数据库必须满足1NF的所有要求。
另外，如果一个表有一个复合键，所有属性必须与整个键相关联。
而且，在表的多行之间多余重复的数据被移动一个单独的表中。
第三范式（3NF）存储在表中的数据不得依赖表的任何域，必须唯一依赖于首要键。
数据库必须满足2NF的所有要求。
既依赖首要键，又依赖其它域的数据被移动到一个单独的表中。
Boyce-Codd范式（BCNF）除对一个候选键扩展集(称作一个超级键)存在属性函数依赖外，不存在其它非平凡函数依赖。
第四范式（4NF）除对一个候选键扩展集存在属性组函数依赖外，不存在其它非平凡多值函数依赖。
如果且只有一个表符合BCNF，同时多值依赖为函数依赖，此表才符合第四范式。
4NF删除了不必要的数据结构：多值依赖。
第五范式（5NF）不得存在不遵循键约束的非平凡连接依赖。
如果且只有一个表符合4NF，同时其中的每个连接依赖被候选键所包含，此表才符合第五依赖。
数据库范式注:表在定义中被称为关系,记作R字段在定义中被称作属性模式:数据库中有三种模式,外模式,内模式,模式粗体是关键字的意思斜体为外键第一范式定义：如果关系R 中所有属性的值域都是单纯域，那么关系模式R是第一范式的那么符合第一模式的特点就有1)有主关键字2)主键不能为空，3)主键不能重复,4)字段不可以再分例如：StudyNo | Name | Sex | Contact20040901 john Male Email:kkkk@,phone:22245620040901 mary famale email:kkk@ phone:123455以上的表就不符合，第一范式：主键重复(实际中数据库不允许重复的)，而且Contact字段可以再分所以变更为正确的是StudyNo | Name | Sex | Email | Phone20040901 john Male kkkk@ 22245620040902 mary famale kkk@ 123455第二范式：定义：如果关系模式R是第一范式的，而且关系中每一个非主属性不部分依赖于主键，称R 是第二范式的。
所以第二范式的主要任务就是满足第一范式的前提下，消除部分函数依赖。
StudyNo | Name | Sex | Email | Phone | ClassNo| ClassAddress01 john Male kkkk@ 222456 200401 A楼201 mary famale kkk@ 123455 200402 A楼3这个表完全满足于第一范式,主键由StudyNo和ClassNo组成，这样才能定位到指定行但是,ClassAddress部分依赖于关键字(ClassNo-〉ClassAddress),所以要变为两个表表一StudyNo | Name | Sex | Email | Phone | ClassNo01 john Male kkkk@ 222456 20040101 mary famale kkk@ 123455 200402表二ClassNo | ClassAddress200401 A楼2200402 A楼3第三范式：满足第二范式的前提下，消除传递依赖。
例:StudyNo | Name | Sex | Email | bounsLevel | bouns20040901 john Male kkkk@ 优秀 $100020040902 mary famale kkk@ 良 $600这个完全满足了第二范式,但是bounsLevel和bouns存在传递依赖更改为：StudyNo | Name | Sex | Email | bouunsNo20040901 john Male kkkk@ 120040902 mary famale kkk@ 2bounsNo | bounsLevel | bouns1 优秀 $10002 良 $600这里我比较喜欢用bounsNo作为主键，基于两个原因1）不要用字符作为主键。
可能有人说：如果我的等级一开始就用数值就代替呢？2）但是如果等级名称更改了，不叫 1，2 ，3或优、良，这样就可以方便更改，所以我一般优先使用与业务无关的字段作为关键字。
一般满足前三个范式就可以避免数据冗余。
第四范式：主要任务：满足第三范式的前提下，消除多值依赖product | agent | factoryCar A1 F1Bus A1 F2Car A2 F2在这里，Car的定位，必须由 agent 和 Factory才能得到（所以主键由agent和factory组成）,可以通过 product依赖了agent和factory两个属性所以正确的是表1 表2：product | agent factory | productCar A1 F1 CarBus A1 F2 CarCar A2 F2 Bus第五范式：定义: 如果关系模式R中的每一个连接依赖, 都是由R的候选键所蕴含, 称R是第五范式的看到定义，就知道是要消除连接依赖,并且必须保证数据完整例子A |B | Ca1 b1 c1a2 b1 c2a1 b2 c1a2 b2 c2如果要定位到特定行，必须三个属性都为关键字。
所以关系要变为三个关系，分别是A 和B,B和C ，C和A如下：表1 表2 表3A |B B |C C | Aa1 b1 b1 c1 c1 a1a1 b2 b1 c2 c1 a2范式可以避免数据冗余，减少数据库的空间，减轻维护数据完整性的麻烦，但是操作难，因为需要联系多个表才能得到所需要数据，而且越高范式性能就会越差。
要权衡是否使用更高范式是比较麻烦。
一般我在做项目中都，用得最多的也就是第三范式，我认为使用到第三范式也就足够了，性能好而且方便管理数据I、关系数据库设计范式介绍1.1 第一范式（1NF）无重复的列所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。
如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。
在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一个实例的信息。
简而言之，第一范式就是无重复的列。
说明：在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。
1.2 第二范式（2NF）属性完全依赖于主键第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。
第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。
为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。
例如员工信息表中加上了员工编号（emp_id）列，因为每个员工的员工编号是惟一的，因此每个员工可以被惟一区分。
这个惟一属性列被称为主关键字或主键、主码。
第二范式（2NF）要求实体的属性完全依赖于主关键字。
所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性，如果存在，那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体，新实体与原实体之间是一对多的关系。
为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。
简而言之，第二范式就是属性完全依赖于主键。
1.3 第三范式（3NF）属性不依赖于其它非主属性满足第三范式（3NF）必须先满足第二范式（2NF）。
简而言之，第三范式（3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。
例如，存在一个部门信息表，其中每个部门有部门编号（dept_id）、部门名称、部门简介等信息。
那么在的员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。
如果不存在部门信息表，则根据第三范式（3NF）也应该构建它，否则就会有大量的数据冗余。
简而言之，第三范式就是属性不依赖于其它非主属性。
II、范式应用实例剖析下面以一个学校的学生系统为例分析说明，这几个范式的应用。
首先第一范式（1NF）：数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分。
这个单一属性由基本类型构成，包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。
在当前的任何关系数据库管理系统（DBMS）中，傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库，因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。
因此，你想在现有的DBMS中设计出不符合第一范式的数据库都是不可能的。
首先我们确定一下要设计的内容包括那些。
学号、学生姓名、年龄、性别、课程、课程学分、系别、学科成绩，系办地址、系办电话等信息。
为了简单我们暂时只考虑这些字段信息。
我们对于这些信息，说关心的问题有如下几个方面。
学生有那些基本信息学生选了那些课，成绩是什么每个课的学分是多少学生属于那个系，系的基本信息是什么。
2.1 第二范式（2NF）实例分析首先我们考虑，把所有这些信息放到一个表中(学号，学生姓名、年龄、性别、课程、课程学分、系别、学科成绩，系办地址、系办电话)下面存在如下的依赖关系。
（学号）→ (姓名, 年龄，性别，系别，系办地址、系办电话)(课程名称) → (学分)（学号，课程）→ (学科成绩)2.1.1 问题分析因此不满足第二范式的要求，会产生如下问题数据冗余：同一门课程由n个学生选修，"学分"就重复n-1次；同一个学生选修了m门课程，姓名和年龄就重复了m-1次。
