1 写作规范
1.1 写作为什么重要
科学研究是一个创新、重组和更新知识，以及创造性地将知识应用于新领域的过程。
新颖性：创新 > 更新 > 应用于新的领域
重新组织：综述论文
写作能力对于研究工作来说显然很重要。
写作能力对于其他工作来说也是必不可少的。
提出新项目的能力
安排研究计划的能力
验证结果的能力
一个模仿你职业发展的小项目
1.2 导致剽窃的原因（引用不当也会导致）
写作技巧不自信
对写作不切实际的期望
词穷的、粗心的或被动地记笔记
引用困难
引文在编辑过程中完成
释义就是重写
等等。
1.3 引用规范
引用不是介绍别人的工作，而是更加清晰介绍自己的工作。
合适的引用：
缺少相关的参考资料
有意避免比较
倾向于（假装）有创新
避免虚假引用：太多不恰当的引用
引用同事的无关论文
引用一些你不熟悉的论文
不相关论文的自引
间接引用以前的工作
2 Writting Tips
2.1 各种工具的使用
Overleaf：多人协作在线平台
Git and TortoiseGit： 版本控制
Grammarly： 语法检测
Latex： 格式排版
2.2 Figure很重要
避免boring figure ，一些不重要的图占据大篇幅
图片中自己大小应该看的清
2.3 写作应该指明主语和宾语，避免无效描述
2.4 如何避免审稿人给出limited novelty
如下图所示，图片尽量多展示创新性，而不是看着就跟别人很像。
2.5 更好的方法去展示实验结果
2.6 适当讨论论文的缺点，因为没有完美的方法
源代码将在论文接收后发布
讨论局限性
关于什么可能（不可能）发生的理论证明
分析计算/内存成本
尽可能使你的想法清晰
避免定义许多不必要的术语
公平（至少在形式上）
验证每一个设计决策为（尽量保持简单）
3 Getting Ready
创新点很重要：
新的问题新的解决方法
这些问题可以是从另一个角度出发，绕过一些普遍的问题，因为那些问题，我们的方法很难跟其他先进方法同样有竞争力。
现存的方法新的解决方法
这些idea，方法在速度，精度，内存方面有提升。
组合idea
组合这些idea可以去完成一个预定的问题。
注意：不同期刊不同会议会有不同的写作要求。
4 The paper I
4.1 论文整体结构
Header：
标题
作者列表
通讯作者的联系方式和地址
摘要
关键字
Body：
简介
相关工作
算法或方法或理论结果
实验或证明
结论（包括未来可能的工作）
4.2 写作计划
快速写出初稿，然后修改。
了解论文前面已经研究过的内容。
知道还有什么需要解释。
避免写了太多细节，然后发现没有空间了。
写作迫使你重新思考实验：重新做实验或修改算法。
涵盖所有需要说明的内容，并且要足够详细并且在修改过程中对其进行润色和缩短。
原则：将重要的，新的东西，分成几个模块，逐个论述，否则看论文的人无法同时接受这么多。
4.3 摘要
摘要可以作为独立的文档，论文最后一个写。
确定主题并指出其重要性。
简要说明观点、方法、理论、发现。
总结实验证明或理论证明。
从论文中可以得出什么结论。
4.4 简介
解释问题
问题陈述
背景
假设
发现
方法说明&贡献
4.5 相关工作
相关工作讨论目的：
表现出你对该领域很熟悉：
之前做了什么。
目前最先进的技术是什么。
让审稿人对你声称的创新点充满信心
仔细选择要引用的论文，比如以下论文：
开始某一特定研究方向的。
取得重大优势的。
以当前最好的想法/结果结尾的。
未能讨论密切相关的工作可能会被拒稿。
检查是否引用了正确的论文（谷歌学者）
高被引论文很可能是有影响力的比较重要的论文。
引用率低的论文可能也很重要，如果它们是最近才发表的或者它们讨论的是一个非常专业的话题。
证明你的工作在某种程度上推动了该领域的发展。
你可能是第一个解决新问题的人。
与众不同是不够的，你的工作必须在某些方面做得更好。
用批判性的分析解释之前的主要结果，指出它的优点是什么。
讨论缺点或限制。
你的工作是一种改进，或者解决了一个不同但相关的问题。
你不需要在所有方面都有所提高。
4.6 Overview
可以在前言后面就进行叙述，也可以单开一个章节。
1、解释各个章节的主旨及联系。
2、本文工作与现有方法的主要区别。
3、做出假设并介绍合理性。
4.7 Detail Sections
写清楚实验过程让别人可以足够复刻。
介绍那些即使自己很清楚但读者不一定清楚的细节。
解释你为什么这么做。
先用通俗的话描述，再介绍细节。
读者不一定很了解背景，所以也需要详细介绍。
每个章节记得结尾总结一下，防止读者忘记。
5 The paper II
5.1 理论
理论要避免只用公式，还需要通俗的文字论述。
定理或结果本身的形式陈述。
描述结果如何适用于整个解决方案。
由结果处理的子问题目标。
结果的证明或其他推理。
5.2 算法
算法可以使得后续的方法更加可靠。
介绍算法是要有合理的逻辑，输入→输出。
避免一次性过长的描述。
介绍算法的各个子过程。
对于算法的解释，应该用通俗的自然语言，而不是对代码的重复。
对于每一个参数应有介绍。
5.3 实验
介绍做了什么（对实验的客观描述）。
每一步都应有各自的目的。
实验过程中，用一些定量的描述。
客观的实验结果很重要。
如实的写出自己方法的优缺点，如何时效果好何时效果不好。
任何结论都需要有具体实验的支撑。
5.4 结论
任何方法都不是完美的，需要客观讨论，同时也要清楚地说明你工作的局限性。
5.5 致谢
如果可能的话，提供引文、代码/数据的链接。
如果你想在你的论文中复制他人的著作论文，仅仅在致谢中提及是不够的。
你必须得到所有者的书面许可，尽管简短的书面材料摘要可能不需要。
5.6 参考文献
所有的参考文献在文中必须有说明和引用。
有利于读者更好的了解文章相关知识。
学术论文应该只包含参考文献，而不是一般的参考书目。
参考文献是你在论文中专门讨论和交叉引用的项目。
5.7 附录
使用附录的主要目的是提供补充材料，它太冗长了，会打断读者的理解思路。
补充信息，比如文中较长的证明等。
6 Writting Styles
清楚文章的阅读群体，选择合适的论文风格。
按照读者不懂该领域来叙述。
在前文对背景知识（相关理论、公式）有一定的叙述。
对现有方法的一些批判以突出论文方法的有用性。
不要说自己要去做什么，而是说自己的目的及为什么要这么做。
通过与其他方法比较表现出自己方法的有效性。
需要精确的描述而不是笼统的介绍。
所有描述都要做到尽量简洁且易懂。
表达方式符合逻辑。
7 Logical Writting
7.1 图表
图表的使用必须有明确的意义。
保证图表中每个坐标轴数轴都有明确的定义。
图表的标题应当避免过长，越短越好。
角注等也应该尽量短，防止打断读者思绪。
7.2 图
每个图都要有明确的说明。
图避免过小，插入文本中需要能看清。
图表里的术语和表示符号需要和正文一致。
图表中多用不同颜色的线条进行区分。
图中表示相同变量的字体需要和正文一致。
图的位置应在相应描述的正文的附近，且最好放正文上方。
7.3 表
值得一提的是，上述对于图的叙述对表同样适用。
表的标号与图独立，单独标号。
表中的每行每列都需具体的描述。
表中的单位需要进行描述。
数学符号的表达根据标准格式即可，不需创新。
保证每个符号在全文中仅有一个含义。
7.4 单位和公式
使用国际标准单位。
数学符号后面不要加标点符号，除非在句尾。
所有公式都需要编号，以方便读者阅读。